機械学習、ビッグデータ、アナリティクスに特化したトップウェブサイトKDnuggetsは最近、機械学習、自然言語処理（NLP）、データサイエンスなど複数の分野を網羅した15冊の書籍リストを作成しました。これらの書籍の著者は、いずれも人工知能分野の第一人者である学者や研究者です。

人工知能を始めたばかりの初心者の方でも、既にこの技術に精通している方でも、このリストにはきっとあなたにぴったりの本が見つかるはずです。すべて無料でオンラインで読めるので、とても便利です。

概要：本書は、データサイエンスとPythonを用いた機械学習モデルの実装に焦点を当てた、非常に実践的な書籍です。関連理論を分かりやすく解説し、必要に応じて必要な数学的操作も紹介しているため、全体を通して読みやすいペースとなっています。

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https://people.smp.uq.edu.au/DirkKroese/DSML/DSML.pdf

はじめに: テキストマイニングは、テキストデータから貴重な情報や知識を抽出するコンピュータ処理技術であり、自然言語処理でも人気のトピックです。

本書は主にテキストマイニングとクリーンデータの分析について解説しています。コードはすべてRで記述されているため、R言語初心者にとって最適なリソースとなります。

本書は9章に分かれており、Rベースのクリーンデータツールをテキスト分析に活用する方法を紹介しています。クリーンデータはシンプルで斬新な構造をしており、分析をより効率的かつ容易にします。

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https://github.com/dgrtwo/tidy-テキストマイニング

概要：ハーバード大学のミゲル・ヘルナン教授とジェイミー・ロビンズ教授が執筆した本書は、因果推論の概念と手法を体系的に解説しています。Zhihuなどの様々なプラットフォームで高い評価を受けており、多くの計量経済学者にとって待望のリソースとなっています。

因果推論は複雑で包括的なテーマですが、本書の著者は、最も重要な基礎的側面を約300ページに凝縮することに尽力しました。独自の概念的基盤を構築したいとお考えなら、本書は最適な選択肢となるでしょう。

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https://cdn1.sph.harvard.edu/wp-content/uploads/sites/1268/2021/01/ciwhatif_hernanrobins_31dec20.pdf

概要: 本書では、第 2 章で統計の概念を紹介します。この章以降では、これらの概念が相互に依存するようになり、統計的推論、信頼区間、仮説検定、線形回帰、機械学習などのより高度なトピックへと進みます。

推薦者は、これは自分が待ち望んでいたリソースであり、ずっと望んでいた方法で Julia のデータ サイエンスを効果的に学習できるものであり、あなたの好みにも合うことを願っていると述べています。

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https://statisticswithjulia.org/StatisticsWithJuliaDRAFT.pdf

はじめに: 多くの現代の書籍では、データ サイエンスは、習得すればデータ サイエンスの実現に役立つプログラミング ツールのセットとして簡略化されています。

長い間、他の書籍ではデータとコードを分離するための基本的な概念や理論がほとんど強調されていないように思われてきました。本書はまさにその逆の傾向を示す好例であり、データサイエンスのキャリアに必要な確固たる基盤と理論的知識を間違いなく提供してくれるでしょう。

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https://www.cs.cornell.edu/jeh/book%20no%20so;utions%20March%202019.pdf

はじめに：数学中心の理論の潜在的な影響がなくなると、偏分散トレードオフから線形回帰、モデル検証戦略、モデル拡張、カーネル法、さらには予測問題に至るまで、幅広いトピックが徹底的に扱われます。この徹底的なアプローチの利点は、抽象的な直感を掴むだけでなく、より深い理解が得られることです。

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https://www.cs.huji.ac.il/~shais/UnderstandingMachineLearning/understanding-machine-learning-theory-algorithms.pdf

概要:この本は、NLP の説明から始まり、Python を使用していくつかの NLP プログラミング タスクを実行する方法と、処理のために自然言語コンテンツにアクセスする方法を紹介した後、概念 (NLP) やプログラミング (Python) などのより広範な概念に進みます。

すぐに、分類、テキスト分類、情報抽出、および通常は古典的な自然言語処理と見なされるその他のトピックが含まれるようになりました。

この本を通じて NLP の基礎を学んだ後は、より現代的で最先端のテクニックの学習に進むことができます。

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https://www.nltk.org/book/

概要：本書の著者の一人、ジェレミー・ハワードは、ビッグデータコンペティションプラットフォームであるKaggleの元社長兼チーフサイエンティストです。彼はKaggleチャンピオンであり、シンギュラリティ大学で最年少の教員でもあります。

共著者のシルヴァンは、パリの高等師範学校（École Normale Supérieure）の卒業生であり、パリ第1大学（フランスのオリンピック大学に相当）で数学の理学修士号を取得しています。また、fast.aiの元教師兼研究者でもあり、限られたリソースでモデルを迅速に学習させる技術の設計と改良を通じて、ディープラーニングの容易化に取り組んでいます。

本書の特徴は、その「トップダウン」アプローチにあります。実世界の例を通して、あらゆることを解説します。例が積み重なるにつれて、説明はより深く掘り下げられ、読者はプロジェクトを改善する方法を学ぶことができます。つまり、読者は必要な理論的基礎を、文脈の中で段階的に学び、その重要性と仕組みを理解できるのです。

著者らは、以前は複雑だったテーマを非常に簡単にするためのツールと教授法の開発に何年も費やしたと述べています。

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http://50315d5e32ce03ba1773cc0ce6940a86.registreimarcasepatentes.com.br/read/

概要：この本はAmazonで1,200件以上の評価を受けており、平均評価は5点満点中4.6点です。これは、多くの読者が本書を有益だと感じていることを示しています。多くの読者は、本書が複雑な概念をシンプルかつ分かりやすく解説し、Python言語を使ったシンプルなプロジェクトのコード作成に役立つと評価しています。

この本で述べられている知識ポイントは非常にシンプルで理解しやすいため、初心者に最適です。

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http://do1.dr-chuck.com/pythonlearn/EN_us/pythonlearn.pdf

はじめに：実用的なAutoMLについてあまり知識がなくてもご安心ください。本書はしっかりとした入門書から始まり、各章の概要を明確に示して読者の期待を高めています。これは、独立した章で構成されている本書では重要な点です。

そして、本書の最初の部分では、2019 年に編集された本書であるため、現代の AutoML の重要なトピックを安心して直接読むことができます。最初の部分に続いて、これらの AutoML の概念を実装するための 6 つのツールが紹介されます。

最後のセクションでは、2015 年から 2018 年までの数年間にわたって開催された AutoML Challenge シリーズを分析します。この期間に、機械学習の自動化手法への関心が爆発的に高まったと考えられます。

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https://www.automl.org/wp-content/uploads/2018/12/automl_book.pdf

はじめに：本書『ディープラーニング』は、特に紹介する必要のない内容です。人工知能の第一人者であるイアン・グッドフェロー、ヨシュア・ベンジオ、アーロン・クールヴィルの3人が共著しています。イーロン・マスクはかつて、「この分野の専門家3人が共著した『ディープラーニング』は、この分野で唯一包括的な書籍だ」と述べています。

この本は 3 つのパートで構成されています。パート 1 では基本的な数学ツールと機械学習の概念を紹介し、パート 2 では最も成熟したディープラーニング アルゴリズムを紹介し、パート 3 ではディープラーニングの将来の研究の焦点になると広く考えられているいくつかの将来的なアイデアについて説明します。

閲覧アドレス:

https://www.deeplearningbook.org/

概要：本書のユニークな点は、「実践を通して学ぶ」アプローチにあり、本書全体に実行可能なコードが掲載されています。著者は、教科書の長所（明快さと数学的表現）と、実践的なチュートリアルの長所（実践的なスキル、リファレンスコード、実装テクニック、そして直感）を融合させることに尽力しています。各章では、文章、数学的表現、そして自己完結的な実装を織り交ぜながら、様々な形式で重要な概念を解説します。

閲覧アドレス:

https://d2l.ai/

概要：本書の前半では、機械学習については一切触れず、純粋に数学的な概念を扱います。後半では、新たに発見された数学的スキルを機械学習の問題に適用することに焦点を移します。

読者の好みに応じて、トップダウンまたはボトムアップのアプローチを使用して、機械学習とその基礎となる数学的概念について学習できます。

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https://mml-book.github.io/book/mml-book.pdf

概要:この本は Amazon で高く評価されている作品であり、著者はスタンフォード大学の 3 人の統計学教授です。

著者たちは専門知識を伝える独自のアプローチを持っています。彼らの手法は論理的に順序立てられており、読者がいつ何を学ぶべきかを概説しています。しかし、各章はそれぞれ独立しているため、前の内容を既に理解していれば、本書を手に取ってすぐにモデル推論の章に進むことができます。

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https://web.stanford.edu/~hastie/Papers/ESLII.pdf

概要：本書は、南カリフォルニア大学、スタンフォード大学、ワシントン大学の統計学のバックグラウンドを持つ4人の教授によって執筆されています。『統計学習の要素』よりも実践的な本書では、Rプログラミング言語を用いて実装されたいくつかの例が紹介されています。

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https://statlearning.com/ISLR%20Seventh%20Printing.pdf

これらの本は高い評価を得ているだけでなく、オリジナルの英語版は50ドルから100ドルとかなり高価です。今なら無料で読めるので、まさにお買い得です！