「機械学習」は、近年注目されています。
機械学習は、人工知能技術の中の１つで、人工知能の進歩に大きく貢献しています。
機械学習ってうわさに聞くけど、未経験だし、
機械学習ってむずかしいんでしょ？
数学やアルゴリズムを使いこなさないといけないの？
機械学習エンジニアって収入がいいらしいよ
講座やセミナー、インターンなどにも参加してみたいなぁ～
と思われる方も多いかと思います。
機械学習は勉強会などもありますし、いろいろな機会があるのは確かです。
でも、なにも知らないでいきなり参加しても、得るものは少ないかもしれません。
機械学習とはどんなもので、どんな活用事例があって、将来どんな影響をもたらすのか、といった、おおまかな全体像だけでもつかんでおくと、学びが加速するはずです。
また、機械学習のエンジニアに興味がある方なら、（数理的な理論は後回しでもよいので）
まずはサクッとさわってみて、動かしてみることも大事ではないかと思います。
そこで本記事では、
機械学習に入門したい！
とりあえずフリーソフトで、試しに実装してみたい！
Python, R, Java などでプログラミングしたい！
という機械学習は未経験のあなたにおすすめの参考書・入門書、１０冊をご紹介します。
本記事の概要
機械学習に入門したいあなたにチェックしてほしい良書、１０冊はこちらです
60分でわかる! 機械学習&ディープラーニング 超入門 (60分でわかる! IT知識)
本書は機械学習やディープラーニングについての初学者の方が全体像を効率的につかむことができる１冊です。
機械学習とは？ディープラーニングとは？をサクッと理解でき、機械学習にはどんな技術があり、どのような活用事例があるのか、個人が使いこなすためのヒントなど、機械学習の概要を、サクッとつかむことができます。
読んだ日から、機械学習のニュースを理解できるようになる、全体像をつかめる１冊です。
これらもオススメです↓
機械学習入門 ボルツマン機械学習から深層学習まで
魔法の鏡にお妃さまが質問するという形で話がはじまる本書は、機械学習や深層学習のしくみを、物語の中でわかりやすく学べる入門書です。
表紙はかわいらしいですが、中身はシッカリしていて、機械学習の仕組み概要から、最適化問題、訓練データやテストデータ、特徴量、ニューラルネットワークなどをイラストとともにわかりやすく解説してくれません。
加えて、深層学習についても解説されており、過学習やバッチ学習、オンライン学習、確率勾配法などもサクッと学べます。
他にもサポートベクターマシン、カーネル法、スパース性の利用から、統計力学との関係、変分原理など物理学と機械学習の関係、サンプリング専用マシンなどハードについてのコラムなど、本格的に学ぶための全体像を描くのにおすすめの入門書となっています。
データサイエンティスト養成読本 機械学習入門編 (Software Design plus)
本書はデータサイエンティスト（統計学や機械学習を理解してビジネスに活かせるエンジニア）になりたい方向けに、どのようなスキルが必要なのかをサクッとチェックできる１冊です。
機械学習の基礎知識から深層学習について、Pythonの活用、推薦システム、画像認識、Jubatusによる異常検知などビジネス活用例なども紹介されています。
データサイエンティストになったら、どのような業務内容があり、どんな技術が必要なのか？といったことをサクッと概観できる良書となっています。
「プログラミングなし」で、機械学習に入門したいあなたはこちらの本をどうぞ
クラウドではじめる機械学習 Azure MLでらくらく体験
本書は、Microsoftのクラウドサービス（Azure）の機械学習のメニュー（Azure ML）を活用するための解説本です。
難しいとおもわれがちな機械学習ですが、Azure ML では、マウスでポチポチしていけば、試せてしまうという初学者にはうれしい優れものです。また、代表的な手法にどのようなものがあり、それらを使いこなすのはどんな点が重要なのかなどもあわせて解説されています。加えて、自作の仕組みをネット上に公開したり、R言語やPython などを使ってさらに高度な仕組みをつくることについても説明されています。
操作しながら背景知識などもシッカリ学べ、公開することもできるようになるお得な１冊となっています。
Azureについては、こちらもございます↓
はじめての人工知能 増補改訂版 Excelで体験しながら学ぶAI
本書は、エクセルを使って、機械学習を気軽に試すことができる１冊です。
普段エクセルをよく使うという方は、エクセルのサンプルプログラムを動かしてみることで、マウスをポチポチするだけで、機械学習（＋その他の人工知能プログラム）を体験することできます。
マウスの操作を続けていくことで、機械が賢くなる過程に触れることができるので、
機械学習や人工知能ってそういうことなの！
のようにどのようなものかを理解することができます。
タイトルの通り、機械学習だけでなく、人工知能全般についてサクッと学ぶこともできるお得な１冊となっています。
Excelでわかるディープラーニング超入門
本書は、機械学習の１つである、ディープラーニング（深層学習）を、Excel を使いながら、プログラミングなしで学べる１冊です。
普段エクセルをよく使う方なら、例題を参考にしながら、手を動かしながら作業をしてみることで、ディープラーニングがどのような仕組みなのかを体験することができます。
難しい数式やプログラミングはわからなくても、エクセルの操作をポチポチしながら動かすことで、ディープラーニングを理解することができる１冊です。
以前に他書でディープラーニングに挫折された方も、この１冊で勉強してからより詳しい本を再度読むことで、理解が促進されるかと思います。
「Python」で、機械学習に入門したいあなたはこちらをどうぞ
Pythonで動かして学ぶ！ あたらしい機械学習の教科書
本書は、機械学習の基礎を身につけることを目的として、Pythonができない方を対象にした１冊です。
Pythonはプログラミング言語ですが、Pythonの使い方や文法などの解説があり、その後、機械学習に関する数学、そして、機械学習の中身の学習、という流れになっています。
なので、Python初学者の方が、１歩ずつ学べて、文字通り機械学習に入門できる本になっています。
ITエンジニアのための機械学習理論入門
本書は、機械学習の数学的背景や、適用例のコードが載っており、機械学習のアルゴリズムをわかりやすく理解できるのが特徴です。機械学習の理論の入門的な教科書とも言える１冊です。
ITエンジニアのためとあるように、プログラミングやソフトの使い方、ツールやライブラリの使い方を解説した本ではないので、そこはお気をつけください。
機械学習の数式が何を計算しているのか、数学の基礎から丁寧に解説がされており、それを理解した上で、実装例のサンプルコードがあります。
機械学習の中身を理解しながら使えるようになり、独自の手法を開発したいあなたに役立つ本となっています。
![[第2版]Python 機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践 (impress top gear)](https://m.media-amazon.com/images/I/61qCGR2QqGL._SL160_.jpg)
Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎
本書は、実用面を重視した Python による機械学習のおすすめ本です。
数学的な背景というよりは、業務で分析を使いたい・データサイエンスを実践したい方、機械学習アプリケーションを効率的に作りたい方、に向いている１冊です。
ツールとして機械学習を利用して、サクッと成果を出したいあなたにおすすめです。
フリーソフト「Weka」で、機械学習に入門したいあなたはこちらをどうぞ
Weka はフリーソフトで、誰でも自分のパソコンにインストールして使うことができます。
また、プログラミングも不要で、マウスでポチポチするGUIでの操作のみで機械学習を行うことができる点も初学者の方向けにオススメのポイントとなっています。
ここではフリーソフト Weka を使った機械学習の入門書を２冊をご紹介します。
フリーソフトではじめる機械学習入門(第2版):Python/Wekaで実践する理論とアルゴリズム
本書では、機械学習のさまざまな手法が、１つひとつ丁寧に説明されています。
多くの手法に共通する思想や考え方、それぞれの手法についての長所・短所も学べます。加えて、各手法の特徴を学ぶことで、自分のデータで、どの手法を使うかについての指針を得ることもできます。具体的には、
決定木, ベイズの定理, ナイーブベイズ識別器, ベイジアンネットワーク, ロジスティック識別器, 最小二乗法, ニューラルネットワーク, SMO アルゴリズム, 文書分類, 回帰関数, 回帰木, モデル木, バギング, ランダムフォレスト, アダブースト, 階層的クラスタリング,
k-means クラスタリング, XMeans クラスタリング , 外れ値検出, EMアルゴリズム, Apriori アルゴリズム, 半教師あり学習
といった内容を学ぶことができます。
数式による説明というよりも、擬似コードや２８個の具体例を見ながら、手を動かしながら学べる１冊となっています。
詳しくはこちらの記事にございます↓
『「機械学習」を「無料」ではじめてみませんか！？【フリーソフトではじめる機械学習入門】』
こちらもございます↓
![前処理大全[データ分析のためのSQL/R/Python実践テクニック]](https://m.media-amazon.com/images/I/61D0XQc0fwL._SL160_.jpg)
知りたい分かりたい人の 体験する機械学習
本書は機械学習をフリーソフトの Weka で体験しながら学ぶことができる１冊です。
機械学習とは？からはじまり、教師あり学習（ナイーブベイズ・サポートベクターマシン・決定木・ニューラルネットワーク）、教師なし学習（相関ルールマイニング・クラスタリング）、自然言語処理（形態素解析・テキストクラスタリング・文書分類など）といった内容が解説されています。
次に Weka を使う準備が解説され、合わせて Java や MeCab の導入方法も説明されています。
そして、機械学習の手順が、データの下準備から、学習処理や分類手順など、１つ１つ丁寧に解説されています。
プログラミングすることなく、マウスでポチポチしながら、本格的な機械学習を、無料で学べるお得な１冊となっています。
「R （R言語）」で、機械学習に入門したいあなたはこちらをどうぞ
Rによるデータサイエンス データ解析の基礎から最新手法まで
本書は、Rや機械学習の初心者の方が、機械学習の様々な手法について、Rで手を動かしながら網羅的に学べる１冊になっています。
第I部で、Rの使い方からデータの入出力、視覚化などの基本が説明された後、
第II部で、機械学習やデータマイニングなどの各手法を学ぶことができます。主成分分析・因子分析・対応分析・多次元尺度法・クラスター分析・自己組織化マップ・ロジスティック回帰分析などの非線形回帰分析・線形判別分析・非線形判別分析・ツリーモデル・ランダムフォレストなどの集団学習・サポートベクターマシン・ニューラルネットワーク・ネットワーク分析・アソシエーション分析・時系列分析・生存分析などを学べます。
Rでは上記の手法はすでに準備されており、それらを自分でプログラミングする必要がありません。手元に足りないものはダウンロードして使うことができるので、最新手法をサクッと取り入れることが可能です。
本書は各手法について、概念の説明と代表的なモデルが説明され、Rのコードとともに、具体例が示されています。多くの手法を扱っているため１つの手法について、数理的な背景やプログラミングなどについて深く理解したい方には物足りないかもしれません。
いろいろな手法をサクッとやってみたい方や、パフォーマンスのよいモデルを試行錯誤したい方などにおすすめの１冊といえるかと思います。
マシンラーニング 第2版 (Rで学ぶデータサイエンス 6)
本書は、機械学習の主な手法（重回帰、ノンパラメトリック回帰、判別分析、一般化加法モデル、樹形モデル、ニューラルネットワーク、サポートベクターマシン、生存時間解析など）が理論的な背景から説明の後、具体例について、Rのコード例とともに分析例が示されています。理論的な説明では数式を使った解説がありますので、大学生の微積分や線形代数、確率統計などの知識があると理解が促進されます。
データから分析手法のコード、視覚化された結果を一気に学ぶことができ、機械学習の流れを手を動かしながら理解することができます。各手法の理論と、Rを使った実践の両方を手を動かしながら学べる１冊となっています。
![Rで楽しむベイズ統計入門[しくみから理解するベイズ推定の基礎] (Data Science Library)](https://m.media-amazon.com/images/I/51844dFl3AL._SL160_.jpg)
ちなみに、Rを使うにはどうすればいいの？って方は、こちらの記事もどうぞ↓
『統計解析フリーソフト「R」で統計学に入門する②【Rをダウンロードしよう】』
というわけで、今回は、機械学習に入門したいあなたにチェックしてほしい良書をご紹介しました。
他にも、 Java、PHP などでプログラミングしながら機械学習を学ぶということも、もちろん可能です。
プログラミングしながら学べる機械学習の入門書も、今後ご紹介していきたいと思います。
こちらもございます↓
こちらの記事もございます↓
『「機械学習」と「ディープラーニング（深層学習）」の違いとは？』
『「機械学習」と「深層学習」の理論と実装を、バランスよくサクッと学びたいあなたはこちらをどうぞ』
『「機械学習」での「最適化」を、基礎から体系立てて理解したいあなた、こちらはいかがでしょうか【機械学習のための連続最適化】』
