無料で読める「機械学習／ディープラーニング」の有名書籍！ 厳選4冊：AI・機械学習の無料電子書籍
「Goodfellow本」「PRML本」「カステラ本／ESL本」「ISL本」といった通称で愛される、超有名な書籍が無料で読める。厳選したこの4冊のリンク先と概要を紹介する。
本稿は、2020年7月27日に公開した記事を、2022年7月5日の最新情報に合わせて改訂したものです。各項目の内容をアップデートし、無料ではなくなった『Deep Learning with PyTorch』をカットした代わりにベストセラーである『An Introduction to Statistical Learning』を追記しました。
AI／機械学習関連の書籍の中には、無料で読めるものが多数ある。そんな中でも、特に著名なものを、
- ディープラーニングの電子書籍
- 機械学習の電子書籍
という2つのカテゴリに分けて紹介する*1。
*1 無料公開は英語の書籍が多いため、今回紹介するものも英語書籍となっているのであらかじめご了承いただきたい。また、微分や線形代数などの基礎的な数学が理解できていることが好ましい。全くの初心者が、最初に読むような書籍ではない。
ディープラーニングの電子書籍
『Deep Learning』
「Goodfellow本」といった通称でも有名で、数年前には書店でもよく見た、
- 『Deep Learning』（全781ページ。著者：Ian Goodfellow、Yoshua Bengio、Aaron Courville。出版社：The MIT Press。出版日：2016年11月18日）
という本のオンライン版が、上記のリンク先で無料公開されている。※ただし、「MIT Pressとの契約上、書籍を簡単にコピーできる電子フォーマット（PDFなど）で配布することが禁止されている」とのことで、Web上のHTMLページとして読む必要がある。ダウンロードはできない。
この書籍では、機械学習の基本として線形代数などの数学から始め、ディープニューラルネットワークの理論、さらに応用的な手法（GANに至るまで）が詳しく説明されている。著者のIan Goodfellow氏は「GAN：敵対的生成ネットワーク」の考案者として特に有名だ。2016年と少し古い内容ではあるが、基礎から学びたい人にはお勧めの一冊である。
ちなみにAmazon.comで紙の書籍版は30米ドル（定価：80米ドル）となっている。また、日本語版『深層学習』（2018年3月7日出版）は、Amazon.co.jpで5060円である（※本稿で示す価格はいずれも2022年7月5日時点のもの）。
機械学習の電子書籍
『Pattern Recognition and Machine Learning』
単語の頭文字を取って「PRML本」「PRML Book」といった通称で有名で、「名著」と多くの人に評価されている、
- 『Pattern Recognition and Machine Learning』（全738ページ。著者：Christopher M. Bishop。出版社：Springer。出版日：2006年8月17日）
という本のPDF版が、上記のリンク先で無料ダウンロードできる。
この書籍では、基礎的な数学知識を持つ大学生以上のレベル感を対象に（つまり少し難しい）、パターン認識を中心とした機械学習の背後にあるアルゴリズムや理論面を、ベイズ理論の観点から解説している教科書である。基礎から応用までが一通り学べる構成となっている。より高度に機械学習を学びたい人にお勧めの一冊である。
ちなみにAmazon.comで紙の書籍版は43.21米ドル（定価：109.99米ドル）となっている。また、日本語版『パターン認識と機械学習（上／下）』（2012年1月出版）は、Amazon.co.jpで上：7150円、下：8580円である。日本版の表紙が黄色いことから「黄色本」と呼ばれることもある。著者名で「ビショップ本」とも呼ばれる。
『Elements of Statistical Learning』
単語の頭文字を取って「ESL本」といった通称で、また日本では図3の表紙の見た目から「カステラ本」という通称でも有名な、
- 『Elements of Statistical Learning（2nd Edition）』（全745ページ。著者：Trevor Hastie、Robert Tibshirani、Jerome Friedman。出版社：Springer。出版日：2009年8月26日、第1版は2001年）
という本のPDF版（2017年1月印刷の第12刷）が、上記のリンク先で無料ダウンロードできる。
この書籍では、教師あり学習の回帰／分類といった基礎から、ニューラルネットワークやサポートベクタマシンといった機械学習（※ディープラーニングは入っていない）、ブースティングやアンサンブル学習、スパース学習法といった手法まで、機械学習の理論が一通り解説されている。上記の「PRML本」と併せて読むことで、機械学習の理論を満遍なく確実に押さえたい人にお勧めの一冊だ。
ちなみにAmazon.comで紙の書籍版は50.77米ドル（定価：89.99米ドル）となっている。また、日本語版『統計的学習の基礎 ―データマイニング・推論・予測―』（2014年6月出版）は、Amazon.co.jpで1万5400円である。なお、日本版の表紙はカステラ色ではなく白黒のデザインなので注意してほしい。
『An Introduction to Statistical Learning』
単語の頭文字を取って「ISL本」といった通称で、ESL本よりも売れている（参考：2022年7月5日時点ではAmazon.comの「人工知能」でベストセラー4位）、
- 『An Introduction to Statistical Learning: with Applications in R（2nd Edition）』（全612ページ。著者：Gareth James、Daniela Witten、Trevor Hastie、Rob Tibshirani。出版社：Springer。出版日：2021年7月30日、第1版は2013年）
という本のPDF版（2021年8月4日印刷の第1刷）が、上記のリンク先で無料ダウンロードできる。ESL本に触発されて出版された本であり、著者4人のうち2人がESL本と同じである。
位置付けとしてはESL本よりも易しい初学者向けで、数学や統計学が苦手な人でも読める内容となっている。サブタイトルが「with Applications in R」となっているようにR言語を使ったプログラミングで手を動かして学べる特徴がある。機械学習の初心者が最初に読む本としてお勧めである。
ちなみにAmazon.comで紙の書籍版は29.39米ドル（定価：109.99米ドル）となっている。また、日本語版『Rによる 統計的学習入門』（2018年8月出版、※第1版に対応）は、Amazon.co.jpで7480円である。
他にも、有名でしかも無料で読める書籍は何冊かある。しかし、上記の4冊だけでもかなり重い内容なので、今回の書籍紹介はここまでとしておく。
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