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役立ち 技術

AI学習の為の書籍をご紹介

2019/10/15

こんにちは、今回ブログを担当します久保貴史です。

何を書いたらいいのか悩みましが、「AI」や「機械学習」に興味がある方、今後やってみたいという方向けの、万人受けはしないであろう記事を書いていきたいと思います。

私自身、「AI」に興味があってIT業界に入ったという経緯があります。
ただ、私は「文系」出身で「理系」の知識が足らず現在進行形で大変苦労しております。
そこで、文系の私が世の中の機械学習エンジニアに追いつくために行っている学習プロセスや、使用している書籍、他に機械学習とは関係ないですがおススメの書籍をご紹介します。

※「長岡先生の授業が聞ける高校数学の教科書」
先ずは高校数学の復習をする為に、この本で学習しました。１冊で数ⅠⅡⅢABCと復習できるのでコストパフォーマンスに優れています。特に重要なのは、微分・積分、数列、三角関数辺りです。

※「手を動かしてまなぶ線形代数」

理系の方は大学１年から学ぶ「線形代数」。この知識は機械学習を学ぶ上で必要不可欠なので、しっかりとした理解が必要です。
要は行列を扱うのですが、線形写像や抽象線型空間の概念が出てきた時に、心が折れそうになりますが、耐えます。
このあたりを学習していると、もう一回大学で学び直したいな〜と考えるようになりました。最近たまに聞く「学び直し」ですね。

※「RとPythonで学ぶ実践的　データサイエンス&機械学習」

機械学習で主に使用されている言語、PythonとRを使って実際にコードを書きながら学習することができます。前半はPythonの基礎的なところから始まり後半は機械学習の内容に入っていきますので、初学者向けだと思います。ただ、機械学習のアルゴリズムの理解に関しては、別の専門書での補完が必要です。

※統計WEB

統計的な知識も必要になってきます。分析の分野では、正規分布に従っていると仮定して〜のようなフレーズが頻繁に出てきます。統計学の時間というサイトの全てを網羅できたら、統計検定２級に合格できるレベル感になれるそうです。
２級だと、基礎をわかっているという証明になります。
このように、私は数学の復習→Pythonの学習→線形代数→統計学→機械学習アルゴリズム→海外の論文を読むために英語学習。このサイクルで学習していますが、覚えることは膨大です。
しかし、最先端の技術が使われていたり、IoT・RPA等に応用されているので一度習得すれば汎用性の高いスキルになるのではないかと思います。
最後に機械学習とは関係ないですが、おススメの本をご紹介します。

 

※「日本人の勝算：人口減少×高齢化×資本主義」

日本の現状が端的によくわかる書籍で、全ての人におススメの本です。日本が抱えている問題を論理的に、データを交えて説明してくれるので、とても分かりやすいです。「危機感」を抱くことで学習のモチベーションアップにも繋がります。ビジネスパーソンとしての教養にもなるので是非！！

※「脳を最適化すれば能力は２倍になる」

機械学習に関する学びを最大効率で行い、効果を最大化したかったので、こういった脳科学の本はよく読むのですが、この本は日本人に馴染みのある脳内物質「ドーパミン」「エンドルフィン」「アセチルコリン」がどういった効用があって、どのように場面で分泌されるのか、どう学習に利用すべきかが分かりやすく書かれていておススメです。

以上、真面目な内容で長々と書いてしまいましたが、これから「機械学習」にチャレンジしたいという方の一助になれば幸いです。

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