昨今、急激な盛り上がりをみせているAIや機械学習などの科学分野。
機械学習やディープラーニングをはじめとる人工知能の基礎となる分野でよく使われるプログラミング言語が「Python」です。
Pythonは他のプログラミング言語と比べても、比較的シンプルでプログラミング初心者の方にとっても取り組みやすい言語です。
Ｃ言語やＣ＋＋で躓いた方でも独学でしっかり勉強することができると思います。
本記事ではプログラミング初心者の僕が使ってよかったと思ったPython技術書を紹介していきます。
Pythonおすすめ参考書
みんなのPython
最初の１冊としておすすめのPython入門書です。
もし以前に少しでも他の言語をかじったことがあるのなら、この本が良いかもしれません。
プログラミングについて全く勉強したことがない場合は、この本の前に１冊別のものを挟むのがいいかもしれません。
この本ではPythonの構築環境や基本的な文法、オブジェクト指向機能など基礎的な内容が丁寧に解説されています。
入門 Python 3
こちらも入門レベルの参考書。
先ほどの「みんなのPython」より量は多いです。
本書のほうが網羅性が高く、詳しく書かれている部分があります。
だだし翻訳版を購入する場合は、違和感がある訳文などがあるかもしれません。
幅広い内容がカバーされているため、レファレンスとしても使えます。
結構ページ数がありましたが楽しく読めました。
Effective Python
（アマゾンリンクは英語版）
基礎的な文法を覚えた後に読む本です。
Effectiveシリーズはほぼほぼ良書なのでとても多くの方に愛されています。
打率めっちゃいいです。
Pythonプログラミングのポイントを、このような理由があるのでこの方法を用いた方が良いなどと明確な理由を挙げながら細かく解説しています。
ディープラーニングおすすめ参考書
ゼロから作るDeep Learning
これは面白いです。
数学的な面も本書で解説（少し）されているので、文系の方でも楽しく読めるはず。
ページ数もそこまで多くはないです。
分かりやすくコンパクトにまとまっています。
読み進むほど、ディープラーニングって面白いなと、ものを知る喜びや、実際にプログラムを作る楽しさを体験できる本です。
自分でもゼロからディープラーニングのプログラムを書いてみようと、勉強意欲が湧いてきます。
勉強意欲が湧くけど実際にやるかどうかはそれはまが別のお話。
実際けっこう大変でした。
費用対効果にも大満足の本です。
買って良かった。
Pythonの基礎を勉強したあとに読む方がベターです。
Pythonではじめる機械学習
「ゼロから作るDeep Learning」を読んで機械学習、深層学習に興味を持った方ならきっと読破できるであろう参考書。
scikit-learnライブラリを使った具体的なデータ分析、機械学習の手法を学ぶことができます。
数学にはあまり重きを置かず、もっと実践的な面に焦点をあてた参考書です。
なかなか面白い本でした。
コードを写経するのが楽しかったです。
- 機械学習の全体的な概要
- 様々な手法のメリットやデメリット
- データを取り扱う際の注意点
- モデルの評価方法
などなど。
入門としては少し難しいので、サンプルコードの動作を確認しながらじっくり読む必要があります。
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
![[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)
難しい本です。
専門用語もたくさんでてきます。
数式もたくさん出てくるので大学レベルの数学知識も必須です。
難解ですが、タイトル通り理論と実践をしっかり学習することができます。
内容はレベルが高く、広範囲のトピックが網羅されています。
僕はこの本を読んで撃沈しました。
以上Pythonのおすすめ参考書紹介でした。
『みんなのPython』。けっこう楽しく読めます。
『入門 Python 3』も楽しく読めます。
『Effective Python』は読むのに根気が必要です。
『ゼロから作るDeep Learning』も面白いです。新しい分野を勉強する時のワクワクで一気に読めます。
『Pythonではじめる機械学習』はサンプルコードを真似てなんとなく理解できた時の達成感が気持ち良いです。
『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』は難しかった。
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