【機械学習・プログラミング】おすすめの参考書・教科書【ルート・難易度・レベル】

「機械学習」に興味あるけど、どのテキストを使えば良いの？テキストが多すぎて、どれを使えば良いかわからない！

このような悩みを持つ人も多いと思います。著者は独学で「機械学習」を学び、実務で使えるレベルに到達しました。このレベルに到達するために様々なテキストを勉強してきました。

この記事では、独学で「機械学習」を学びたい人向けに、最短・効率的に「機械学習」を学習できる「おすすめの機械学習の教科書」とルート・順序を紹介します。

「機械学習」の勉強法の極意

まず初めに「機械学習」の知識を効率良く身に付けるための極意を紹介します。

「Pythonの基礎」→「機械学習」の順に学ぶ

「機械学習」は何らかのプログラミング言語を用いて実行されます。主流は「Python」なので、初心者の方は、まずは「Python」から学ぶことをおすすめします。

「Python」をおすすめする理由は下記です。

• 文法がシンプル・直感的で初学者でも学びやすい
• 「機械学習」を行うのに便利なライブラリが豊富
• 主流になりつつある言語で、学んでおくと潰しが効く

「機械学習」を最短で習得したいなら、「基礎的なPython文法」→「機械学習」の順で学んでいくことをおすすめします。「Python」の基本的な文法を学習した後でないと「機械学習」を実行するのが難しくなります。ただし、上記のように「Python」には「機械学習」を行うためのライブラリが豊富に揃っているので、基礎的な文法を学習すれば十分です。

簡単な教科書から徐々にレベルを上げる

「何冊も教科書を買うのは大変だから、網羅性の高そうな教科書をとりあえず買う」「機械学習の専門家になりたいから、難易度の高い教科書を使う」と考える人も多いかもしれません。

しかし、いきなり難易度が高い教科書に取り組んでも、効率よくレベルアップを図ることはできません。初級レベルから徐々にステップアップすることが重要です。

「初級レベル」の教科書から学習を始めて、徐々に難易度の高い教科書にステップアップしていきましょう。

他の教科書に浮気しない

「あっちの本の方がわかりやすい」と言って、他の教科書に乗り換える人を見かけますが、これはNGです。１度取り組んだら、基本的には他の教科書に浮気するのは厳禁です。

同一レベル帯の教科書であれば、解説のわかりやすさにそこまで差はありません。そのため、乗り換えたからと言って、勉強が大きく進捗することはありません。

使用している参考書のレイアウトや解説が、どうしても合わない場合は乗り換えもやむなしですが、乗り換えると学習が遅れることを覚悟しておきましょう

初級レベルのPythonの教科書

初級レベルの「Python」の教科書は下記のようになります。

これら２つの教科書の中から１冊選んで「Pythonの基礎」を学習してください。

この段階は、「機械学習」をスムーズに学ぶための準備段階です。「Pythonとはどのようなものか？」「Pythonの基礎的な文法」を把握できていないと、「機械学習」を勉強しても何も理解できません。そのため、「機械学習」の教科書を読み始める前に、この段階をしっかり勉強しましょう。

Python ふりがなプログラミング（おすすめ）

「python」の基礎を学ぶための教科書として、最初におすすめしたいのは「Python ふりがなプログラミング」です。

難易度	入門～基礎
解説	対話形式でわかりやすい
演習問題	少し有り
独学しやすさ	★★★★☆
おすすめ度	★★★★☆

「Python ふりがなプログラミング」の特徴は下記です。

「Python ふりがなプログラミング」は、「Python」の入門レベル～基本レベルを網羅している教科書です。この1冊で基本事項は網羅できます。先生と生徒の「授業形式」で解説が進み、説明もわかりやすいです。

「Python ふりがなプログラミング」の特徴として「プログラミングコード」に「ふりがな」が振られと、その「ふりがな」を基にした「訳（読み下し文）」が記載されています。この「ふりがな」と「訳（読み下し文）」をしっかり勉強することで、コードを訳したり、書いたりできるようになります。「Python ふりがなプログラミング」を勉強することで「Pythonの文法の規則」が理解できるので、応用の利く「文法力」が身につきます。

Python 1年生

次におすすめしたいのは「Python1年生」です。

難易度	入門レベル 応用的な知識は身につきにくい
解説	非常にわかりやすい 授業形式
演習問題	なし
独学しやすさ	★★★★★
おすすめ度	★★★☆☆

「Python１年生」はプログラミングに全く触れたことがない人が、イチから「Python」の概念や基礎事項を把握するのに適した教科書です。

先生（ヤギ）と生徒の授業形式で解説が進んでいき、数ある教科書の中で最もわかりやすい解説です。「Pythonを学びたいけど、難しい説明だと理解できるか不安」という人は「Python１年生」で学習することをおすすめします。

ただし、「Python」の概要と基本操作の解説に重きを置いている分、「Python ふりがなプログラミング」を程の「応用の利く文法力」は身につかない点・演習問題がない点がデメリットです。

中級レベルのPythonの教科書

「機械学習」を学びたいだけであれば、「Pythonの基礎事項」を学べば十分ですが、念のため中級レベルの「Pythonの教科書」を学習したいという人には、下記の教科書をおすすめします。

ただし、「機械学習」を早く学びたい人は、この段階は飛ばしても構いません。手元に置いておいて困ることがあれば、該当部分を読むといった使い方でも問題ありません。

難易度	中級レベル～上級レベル
解説	普通（若干固い解説）
演習問題	豊富
独学しやすさ	★★★☆☆
おすすめ度	★★★☆☆

「独習Python」は標準レベルの事項を網羅した教科書です。解説も丁寧でわかりやすく、標準レベルの教科書として最も主流の教科書だと思います。

「Python」を修得するには、教科書を読むだけではなく、自分の手でコーディングをすることが大切です。「独習Python」では「解説」の後に「練習問題」が付いています。この「練習問題」をこなすことで、プログラミングの力を高めることができます。本書をマスターすれば、中級以上のレベルに到達できます。

入門レベルの「機械学習」の教科書

ここからようやく「機械学習」について勉強していきます。入門として「機械学習」の概要や流れを勉強していきます。「機械学習」の概要や流れを掴むのに最適な教科書は下記です。

難易度	入門
解説	普通
演習問題	なし
独学しやすさ	★★★★☆
おすすめ度	★★★☆☆

「機械学習＆ディープラーニングのしくみと技術がしっかりわかる教科書」は「機械学習」と「ディープラーニング」とはどういったものか、その仕組み、使われている技術を初心者向けに解説してくれる本です。この1冊を読んでおけば、「機械学習」や「ディープラーニング」の概要は掴めます。

ただし、本書はあくまで「機械学習＆ディープラーニングの仕組みと技術」を説明してくるだけの本であり、具体的な操作方法（プログラミングのやり方）を解説してくれる本ではありません。そのため、本書をマスターしたからといって、自分の手でPCを操作して「機械学習」を実践できるようになるわけではありません。

「機械学習・ディープラーニング」を最短で学ぶには、まず全体の概要を掴んで、その後、細かな知識やプログラミングのやり方を勉強していくことが大事です。本書は最初の段階の「概要の把握」のための本です。本書で「機械学習・ディープラーニング」の概要を掴んだ後に、より詳しい専門書で「機械学習・ディープラーニング」を学んでいけば、最短で「データサイエンティスト」になることができます。

初級レベルの「機械学習」の教科書

いよいよ自分の手で「機械学習」を行っていきます。

機械学習は「データ分析」→「機械学習」の順に実施していきます。そのため、まずは下記の教科書で「データ分析」の方法を勉強していきましょう。

データ分析の教科書：Python２年生

難易度	入門～基礎
解説	非常にわかりやすい （授業形式）
演習問題	なし
独学しやすさ	★★★★★
おすすめ度	★★★★☆

「Python２年生」はこの「データ分析」の基礎をわかりやすく解説してくれる教科書です。

「データ分析」は難解な部分が多く、初学者は挫折してしまう分野です。「Python２年生」では細かい部分は抜きにして、「データ分析」の「基礎事項」と「やり方」をトコトンわかりやすく解説してくれているので、他の本と違って、挫折することなく学び切ることができます

この「Python２年生」は初学者が「データ分析」の「基礎事項」と「基本的なコーディング」を最短で掴むのに最適な教科書です

機械学習の教科書：Python３年生

「データ分析」を学んだら、次は「機械学習」を学んでいきましょう。

難易度	入門～基礎
解説	非常にわかりやすい （授業形式）
演習問題	なし
独学しやすさ	★★★★★
おすすめ度	★★★★☆

「機械学習」は難解なアルゴリズムを使用するため、意味不明になって挫折する人が多いです。この「Python３年生」では細かい部分は抜きにして、「機械学習」の「やり方・手順」と「アルゴリズムの簡単な原理」を初学者でも理解できるように解説してくれます。わかりやすく解説してくれるので、挫折することなく学び切ることができます

「Python３年生」はマスターすれば、「機械学習」の「手順」が身に付くので、自分の業務などの「やりたい機械学習」ができるようになります。もちろん、最低限の知識しかないので、解らない部分も出てくると思いますが、解らない部分はその都度調べながら取り組んでいけばOKです。「Python３年生」をマスターしておけば、解らない部分をネットや別の本で調べ、理解・解決できるようになります。

この「Python３年生」は、初学者が最短で「とりあえず機械学習をできる状態」にしてくれる良書です。

中級レベルの「機械学習」の教科書

難易度	中級レベル
解説	普通
演習問題	なし
独学しやすさ	★★★☆☆
おすすめ度	★★★☆☆

「機械学習のエッセンス」では、各アルゴリズムの数学的な考え方が解説されます。機械学習のアルゴリズムが、どのような数学的な原理を基づいて計算されているのか理解できるようになります。このレベルの原理・コーディングまでマスターすれば「機械学習」の中級者以上のレベルに到達できます。アルゴリズムの原理から学べるので、応用の効く知識が身に付きます。

上級レベルの「機械学習」の教科書

難易度	上級レベル
解説	普通
演習問題	なし
独学しやすさ	★★☆☆☆
おすすめ度	★★★☆☆

この「ゼロから作るDeep Learning」は上級レベルの機械学習の教科書として有名な本です。「機械学習」だけでなく「Deep Learning」についても学ぶことができます。このレベルの教科書をマスターできれば、立派なデータサイエンティストです。

この本は同じシリーズの本が他にも出版されているので、知識を深めたい人は他のシリーズにも挑戦してみましょう。

上級レベルの教科書を学んだ後

ここまでに紹介した教科書を勉強した後は、実践を通して、スキルを高めていけば良いです。具体的には、下記の方法で実践スキルを磨きましょう。

自身の業務で「機械学習」を使う場面がある人は、「機械学習」のスキルを活かしてみましょう。自身の業務で成果を上げたり、効率化できたりします。

自身の業務で「機械学習」を使う場面がない人は、「Kaggle」に挑戦するのが良いと思います。「Kaggle」とはデータサイエンスのコンペです。お題を与えられ、予測モデルの精度を競い合います。上位入賞できれば、副業や転職の際のアピールポイントになります。

また、ここまでの教科書で勉強した後に、プログラミングスクールでより高い知識を学ぶことも有効です。「機械学習はある程度できるから、高レベルの知識を勉強したい」と伝えれば、レベルの高い講師陣が、高レベルの知識・スキルを教えてくれます。就職・転職の支援も受けられるので、より待遇の良い企業へ加入できる可能性が高まります。おすすめのプログラミングスクールは下記記事で紹介しています。

まとめ

この記事では「機械学習」を学ぶための教科書・参考書ルートを紹介しました。

この記事通りに学習を進めれば「機械学習」ができるようになります。実際、私ができるようになりました。

「機械学習」を習得すれば日々の業務で成果を上げたり、副業を獲得できるようになります。その結果収入も増えて、人生が変わります。初学者にとって「機械学習」を学ぶことは大変かと思いますが、やる価値のあるものです。