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人と差がつく機械学習・人工知能の裏側を知るための厳選3冊【意外にみんな知らない】

機械学習・人工知能

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機械学習・人工知能を初心者から学習する3ステップとは!?

今回は機械学習・人工知能に関するオススメ書籍を紹介します。初心者から学習する3ステップとは!?

どんな3ステップ(3冊)?

人と差がつく機械学習・人工知能の裏を知るための3冊です。

機械学習・人工知能を知らない人が、人工知能とは何かその概論から理解し、機械学習・人工知能のオーソドックスな方法を網羅しながらそれらの特徴を十分に理解できるようになり、果ては巷で大流行の最新の人工知能である深層学習についてどのような方法で計算を行い、学習していくかについてその概要から理論まで理解できるようになります。

理解したのちはプログラムを動かすだけでなく、計算結果の理解と解釈ができるようになります。

step1

【ステップ1】 機械学習・人工知能のとっかかりはこれがオススメ!

機械学習・人工知能についてストーリー立てて書かれているため、概論としては非常にとっつきやすいため、初学者にとっては導入が容易な一冊だと思います。

それでいながら、基本的な専門用語が出てくるためより高度な参考書を見たときにも初めて見る専門用語ばかりでまったくわからないといったようなことがないため、キーワードを網羅的に頭にいれるための書籍としても優秀だと思います。

もちろん、各専門用語について、詳しく説明しているわけではないですし、まして、数学的な解説は一切ないため、理論を深く理解するためにはさらなる参考書が必要になります。

step2

【ステップ2】 機械学習の名著を読もう!

機械学習(パターン認識)の名著の一冊といえると思います。1冊目で出てきたアルゴリズムについて数学的な展開を示しながら示してある参考書ですので、アルゴリズムをより深く理解するための良著といえると思います。

前半のわかりやすいパターン認識だけてはややもすると古典的な内容が多く実用性についてはやや薄れる感がありますが、続わかりやすいパターン認識では実際に広く応用されているベイズ推定についても触れられており、より実用的な知識を身に着けられ、応用することが可能になります。

step3

【ステップ3】 これを読んで周りと差をつける!

機械学習・人工知能といえば近年ではもはや深層学習とほぼ同義といってもよいくらいの空前の大ブームですがその中身を理解できる人はブームほど大きくはありません。

この本では深層学習のうち、基本的なニューラルネットワークをベースにオートエンコーダー、畳み込みニューラルネットワーク、制限ボルツマンマシンなど現在なお広く研究がなされているアルゴリズムまで踏み込んで説明をしています。それぞれの説明が比較的平易な書き方をしてあるので、理解が最も容易な一冊です。

まとめ

これから機械学習・人工知能を独学で目指す人へ

人工知能についてはブームとは裏腹に中身を知っている人は非常に少なく、また、3回目のブームでもあることから、それまでの変遷を知らないと理解が難しい部分も多々あります。

また、古典的アルゴリズムからひも解くことによって最新のアルゴリズムの理解が容易になるため、回り道なように見えて理解するための最も効率的な道のりは古典的なアルゴリズムの理解からだと思います。

アルゴリズムの理解と習熟には結局のところ独学しかなく、それぞれが自分の中で疑問点が明らかになるくらい理解しない限りは上っ面の理解にとどまってしまうと思います。

また、物理や化学のような理論体系ではなく実学に近いため、理論と同時に実際にプログラムを動かしながら理解するほうが効率的など思います。是非、機械学習・人工知能の裏側まで学習して周りの人と差をつけて下さい!

イメージがわかない・・・という方には動画学習がオススメ

視覚的にイメージできなくてなかなか学習が進まないという方にはまずは動画から学習をスタートさせるのもオススメです。人気なのはやはりUdemyでしょう。

Q&Aから直接講師に質問できるのは嬉しい機能ですね。動画学習ではなかなかない手厚いサービスです。

動画で学ぶデータサイエンス

動画学習

なかなか機械学習がピンとこないという方は、まずは動画でイメージをつかんでみるのも良いでしょう。実績のある講師陣が教える4万以上の種類の講座を、オンデマンドで、 いつでもどのデバイスからでも自分のペースで学ぶことができます。Udemy(ユーデミー)には機械学習や人工知能関連の動画もありますよ。

独学頑張ろう!

この3ステップを紹介した人

ニックネーム
KEIさん
性別
男性
現在の年齢
38才
独学時の年齢
35才
独学で学習した期間
1日1時間、トータル1年間

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