【機械学習初心者】機械学習(特に強化学習)を勉強中の僕が今読んでいる参考書まとめ 3選

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みなさん、こんにちは!

僕は物理系の学部出身で、機械学習などに関しては全くのど素人ですが、

PFNの自動化運転技術やドローン自律飛行技術に憧れ、強化学習を勉強したいと思い、

現在、機械学習を勉強している身です。

まだ2ヶ月くらいしか手をつけていません笑

僕は機械学習の中でも、分類問題や画像認識によく使われるアルゴリズムである教師あり、教師なし学習ではなく、強化学習に興味があるので、使っている参考書も強化学習よりです。

さて、今回は、そんな僕が機械学習の勉強のために使っている参考書を紹介したいと思います!!

Pythonによる深層強化学習入門 -ChainerとOpenAI Gymではじめる強化学習-

牧野 浩二・西崎 博光 オーム社

この本は、理論的な部分の解説はほとんどなく、どちらかというとプログラミング実装の点に重きを置かれています。

理論的な部分が無いので、一から本気で学びたい人には微妙ですが、

OS別にPythonのインストールの仕方や、プログラミングのコードが書かれていたりするので、

数学が分からない、または深層強化学習、ディープラーニングの雰囲気をつかみたい人にオススメです。

難易度は低めです。この本には合わせて、物理エンジンやマイコン実装なども載っているので、結構楽しいです。

基礎からの統計学

早見保一成 培風館

機械学習勉強するには、統計学は必須かなと思って。

基本的な統計学のことが書いてあります。

説明が淡白なので、僕的に難易度は中の上

深層学習

Ian Goodfellow, Yoshiaki Bengio, Aaron Courville(著) 岩澤有祐、鈴木雅大、中山浩太郎、松尾豊 (監訳) ASCII DWANGO

この本は、強化学習の要素は少なく、ディープラーニングの要素が主です。

この本は、もともと英語で書かれた名著「Deep Learning」を、あの人工知能の研究で有名な松尾研究室の方が日本語で監訳したものになります。

価格は約5000円程し、高めですが、質がかなり高いです。

これ一冊マスターできれば、かなり深層学習には詳しくなれる気がします。

もともと人工知能の研究で有名な方が書いたもので、最近の非常に速い研究の発展に合わせて内容も増えているので、本自体が厚いです。

ただ、数学の知識のない、初心者には向きません。最初の導入部分に深層学習で使う数学の基本がまとめてありますが、この本だけでは厳しいかもしれないので、他の参考書と合わせて読むと良いと思います。

一から本気で理論を学びたい人にオススメです。

数学があまり得意ではない僕は、まだ半分くらいしか読めてません笑。しかも、全然理解できてない。

Qiita, YouTube などのWebサイト(おまけ)

これは本ではないのですが、

深層学習系の、特に理論系の参考書は、価格が高い傾向にあるので、ネットを見ることも多いです。

【深層学習】深層学習とは?|ディープラーニングの意味、ニューラルネットワーク

また、Qiita には、わかりやすく解説しているものが多く、プログラムコードが載ってたたりするので、実装の部分でも勉強しやすいです。

以上、僕が使っている機械学習系の参考書でした。

最近サボりがちなので、勉強もっと頑張ります。

ちなみに、この他の機械学習に関するおすすめ本は、以下の記事にまとまっています。

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