アクティブラーニングの本を選ぶときは、理論を学ぶか、実験計画や実装まで知りたいか迷いますよね。
手法や応用対象を見比べると、自分が読みたいテーマに合う本を選びやすくなります。
今回は、アノテーションや実験計画、Pythonでの実践を扱う本など6冊をご紹介します。
- おすすめ商品の早見表
- Human-in-the-Loop Machine Learning
- Active Learning
- Machine Learning for Experiment Design
- Active Machine Learning with Python: Refine and elevate data quality over quantity with active learning (English Edition)
- Human-in-the-Loop 機械学習
- Active Machine Learning with Python: Refine and elevate data quality over quantity with active learning
- 学びたい内容から選ぶ
- 印刷版には電子書籍が含まれます
おすすめ商品の早見表
| 商品名 | 扱う内容 | 参考価格 |
|---|---|---|
 Human-in-the-Loop Machine Learning | アノテーション、アクティブラーニング、転移学習 | 10,219円（2026-11-01時点） |
 Active Learning | アクティブラーニングの一般入門、不確実性サンプリング、理論、実践上の考慮点 | 5,775円（2026-11-01時点） |
 Machine Learning for Experiment Design | 実験計画の基礎とアクティブラーニング。ベイズ最適化、強化学習、深層学習も扱う | 4,609円（2026-11-01時点） |
 Active Machine Learning with Python: Refine and elevate data quality over quantity with active learning (English Edition) | アクティブラーニングの手法、画像分類・物体検出・セマンティックセグメンテーションへの応用 | 4,761円（2026-11-01時点） |
 Human-in-the-Loop 機械学習 | — | 3,630円（2026-11-01時点） |
| Active Machine Learning with Python: Refine and elevate data quality over quantity with active learning | アクティブラーニングの基礎、コンピュータビジョンやビッグデータでの実践、Pythonのライブラリやツールを使うワークフロー | 最低価格35.99米ドル／推奨価格35.99米ドル（2026-11-01時点） |
Human-in-the-Loop Machine Learning
アノテーションとアクティブラーニングを軸に、人と機械学習の関わり方を学びたい方には本書がおすすめです。アノテーション用インターフェースの設計や転移学習も扱い、物体検出、セマンティックセグメンテーション、系列ラベリング向けの学習データ作成も取り上げています。
Active Learning
アクティブラーニングの基本と代表的な手法を学びたい方には、本書がおすすめです。内容には、不確実性サンプリングや仮説空間の探索、期待誤差と分散の最小化が含まれ、理論的な基礎から実践上の考慮点まで扱っています。
Machine Learning for Experiment Design
実験計画に機械学習を取り入れる手法を学びたい方には、本書がおすすめです。実験計画の基礎とアクティブラーニングを中心に、化学・生物学・工学などの分野を挙げながら、ベイズ最適化や強化学習、深層学習にも触れています。
Active Machine Learning with Python: Refine and elevate data quality over quantity with active learning (English Edition)
Pythonを使ったアクティブラーニングの手法を学びたい方には、本書がおすすめです。membership query synthesis、stream-based sampling、pool-based samplingを扱い、画像分類や物体検出などコンピュータビジョンへの応用も取り上げています。
読み始めるには、基本的なPythonスキルに加え、データセットや畳み込みニューラルネットワークなどの機械学習概念への理解が必要です。対象商品は英語版です。
Human-in-the-Loop 機械学習
人間参加型AIのための能動学習とアノテーションを学びたい方には、本書がおすすめです。
Active Machine Learning with Python: Refine and elevate data quality over quantity with active learning
Pythonでアクティブラーニングのサンプリング手法を学びたい方には、本書がおすすめです。membership query synthesis、stream-based sampling、pool-based samplingを扱い、コンピュータビジョンやビッグデータでの応用、関連ツールやパッケージも取り上げています。
読み始めるには、基本的なPythonスキルと、データセットや畳み込みニューラルネットワークなどの機械学習概念への理解が必要です。
学びたい内容から選ぶ
- アノテーション用インターフェースや、人間参加型AIでの能動学習を学びたい人
- アクティブラーニングの基本や手法を学びたい人
- 実験計画に機械学習を取り入れる方法を知りたい人
- Pythonでの実践やコンピュータビジョンへの応用を学びたい人
印刷版には電子書籍が含まれます
紙の本と電子書籍の両方を手元に置きたい場合は、印刷版を選ぶと電子書籍も含まれます。電子書籍はPDF、ePub、オンライン形式で提供されているため、紙の本だけでよいか、電子版も使いたいかで購入形態を選べます。
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