機械学習・AI本おすすめ20選【2026年版】

古典的な機械学習からディープラーニングまで。PyTorch・TensorFlow・scikit-learnなどのフレームワーク解説、理論と実装の両面をカバーする書籍。

対象読者: Kaggle・研究・MLエンジニア志望のデータサイエンス学習者
選定基準: Qiita・Zenn・Dev.to・Stack Overflow の言及数・いいね数（アフィリエイト無関係）
更新日: 2026-06-15（毎日自動更新）

ランキング

  1. ゼロから作るDeep Learning 2 — 斎藤 康毅
  2. BERTによる自然言語処理入門 : Transformersを使った実践プログラミング — 近江 崇宏, 金田 健太郎, 森長 誠, 江間見 亜利, ストックマーク株式会社
  3. ゼロから作るDeep Learning : Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 — 斎藤 康毅
  4. Kaggleで勝つデータ分析の技術 — 門脇 大輔, 阪田 隆司, 保坂 桂佑
  5. 統計学が最強の学問である : データ社会を生き抜くための武器と教養 — 西内 啓
  6. 効果検証入門 : 正しい比較のための因果推論/計量経済学の基礎 — 安井 翔太, ホクソエム
  7. 仕事ではじめる機械学習 — 有賀 康顕, 中山 心太, 西林 孝
  8. ソフトウェアテストの教科書 = A TEXTBOOK OF SOFTWARE TESTING TECHNIQUES. : この1冊でよくわかる : 品質を決定づけるテスト工程の基本と実践 — 布施 昌弘, 江添 智之, 永井 努 pub.2021, 三堀 雅也, 石原 一宏pub.2009, ほか
  9. 深層学習 = Deep Learning — 岡谷 貴之, 杉山 将
  10. スマホ脳 — Hansen Anders, 久山 葉子
  11. 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 — Raschka Sebastian, Mirjalili Vahid, 福島 真太朗, ほか
  12. scikit-learnとTensorFlowによる実践機械学習 — Géron Aurélien, 下田 倫大, 長尾 高弘
  13. AWS認定クラウドプラクティショナー —
  14. 独学プログラマー : Python言語の基本から仕事のやり方まで — Althoff Cory, 清水川 貴之, 新木 雅也
  15. 強化学習 — Sutton RichardS, Barto AndrewG, 三上 貞芳, ほか
  16. 退屈なことはPythonにやらせよう : ノンプログラマーにもできる自動化処理プログラミング — Sweigart Al, 相川 愛三
  17. The Kaggle Book : データ分析競技実践ガイド&精鋭31人インタビュー — Banachewicz Konrad, Massaron Luca, クイープ
  18. 統計学実践ワークブック —
  19. Pythonで学ぶあたらしい統計学の教科書 — 馬場 真哉
  20. つくりながら学ぶ!PyTorchによる発展ディープラーニング — 小川 雄太郎

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