ニューラルアーキテクチャ探索の本は、手法や実装のどこから知りたいかで迷いますよね。
本によって、NASの方法論やクラウドでのAutoML実装など、扱う切り口が異なります。
今回は、NASのテーマに沿って選べる本を紹介します。
- おすすめ商品の早見表
- Neural Architecture Search
- Evolutionary Deep Neural Architecture Search
- Python-Powered Neural Architecture Search
- Automated Machine Learning
- Performance Predictor in Evolutionary Neural Architecture Search
- Automated Deep Learning Using Neural Network Intelligence
- 用途に合わせて選ぶなら
- ソフトカバー版と電子書籍版はISBNが異なる
おすすめ商品の早見表
| 商品名 | NASで扱うテーマ | 参考価格 |
|---|---|---|
 Neural Architecture Search | NAS方法論（強化学習・進化的手法から微分可能・ワンショット手法まで） | 7,795円（2026-10-29時点） |
 Evolutionary Deep Neural Architecture Search | 教師あり・教師なしDNNの進化的アーキテクチャ探索 | 22,392円（2026-10-29時点） |
 Python-Powered Neural Architecture Search | Pythonを用いた効率的なAIモデル設計向けのNAS | 5,874円（2026-10-29時点） |
 Automated Machine Learning | NASを含むAutoMLとクラウドプラットフォームでの実装 | 4,963円（2026-10-29時点） |
 Performance Predictor in Evolutionary Neural Architecture Search | 進化的NASにおける性能予測器主導の手法 | 62,900円（2026-10-29時点） |
| Automated Deep Learning Using Neural Network Intelligence | NNIを用いたNAS（ENAS・DARTS、マルチトライアル・ワンショット） | — |
Neural Architecture Search
ニューラルネットワークの設計自動化に使うNASの方法論を幅広く知りたい人には、この本がおすすめです。探索空間の設計・探索戦略・性能推定という観点から手法を整理し、強化学習や進化的アプローチから、微分可能・ワンショット手法まで扱います。レイテンシ、エネルギー消費、メモリ制約を探索過程に組み込むハードウェア考慮型NASや、コンピュータビジョン・自然言語処理・科学計算への応用も取り上げています。
Evolutionary Deep Neural Architecture Search
ディープニューラルネットワークを使いたいものの、最適なアーキテクチャを手作業で設計する専門知識がない、または限られている方には、本書がおすすめです。進化的アーキテクチャ探索の基礎・手法・近年の進展を章ごとに扱い、手法編では教師あり・教師なしのネットワーク探索を取り上げます。
進化的探索手法を研究したい方や、コンピュータビジョン、自然言語処理などの分野でディープニューラルネットワークを扱う実務者も、想定読者です。
Python-Powered Neural Architecture Search
Pythonを使ったニューラルアーキテクチャ探索について扱う本を探している方には、『Python-Powered Neural Architecture Search』がおすすめです。タイトルでは効率的なAIモデルの設計が示されており、英語版です。
Automated Machine Learning
ニューラルアーキテクチャ探索に加え、AutoMLの実装まで学びたい方には、本書がおすすめです。特徴選択やハイパーパラメータ最適化も扱い、オープンソースツールからAzure、AWS、Google Cloud Platformでの実装まで取り上げています。導入部は初心者向けの概説を目指しており、経験のある機械学習実務者の参考資料としても位置づけられています。英語版です。
Performance Predictor in Evolutionary Neural Architecture Search
進化的ニューラルアーキテクチャ探索で、性能予測器を使う手法を学びたい方には本書がおすすめです。グラフニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、ファジィニューラルネットワークなどのモデル群を扱い、欠陥検出や医用画像セグメンテーションへの応用も取り上げています。
想定読者は研究者、大学院生、専門職です。進化計算、ニューラルネットワーク、ニューラルアーキテクチャ探索の基礎知識があると、内容にしっかり取り組みやすいとされています。関連コードはオープンソースで提供予定です。
Automated Deep Learning Using Neural Network Intelligence
PyTorchやTensorFlowを使ったモデル設計とNASの手法を学びたい中級から上級の実務者には、本書がおすすめです。Microsoft Neural Network Intelligence（NNI）を用いたモデルの最適化・開発・設計を扱い、自動設計ではマルチトライアル型とワンショット型の探索、ENASやDARTSも取り上げています。
用途に合わせて選ぶなら
- NASの方法論や、探索時の制約と応用領域を幅広く知りたい人
- 手作業での設計経験が限られていて、教師あり・教師なしDNNの進化的NASを学びたい人
- Pythonを使ったNASや効率的なAIモデル設計に関心がある人
- NASに加えて、複数のクラウドサービスでのAutoML実装も学びたい人
- 性能予測器を使う進化的NASを、複数のモデル群や応用例とあわせて学びたい人
- NNIを使ったPyTorch・TensorFlowモデル設計とNASを学びたい中級から上級の実務者
ソフトカバー版と電子書籍版はISBNが異なる
版を指定して選びたい方は、ISBNの違いを目印にできます。ソフトカバー版は978-1-4842-8148-2、電子書籍版は978-1-4842-8149-9なので、紙の本を探している場合はソフトカバー版のISBNが商品データの型番と一致するかを判断材料にできます。
Amazon の PC をスコア化してみた
Amazonにある8〜14インチの小型WindowsタブレットやノートPCを、スペック別にスコア化して比較・ランキング。
