解決したいこと

言い換えると、次に読む技術書を探しています。

今まで勉強した内容

機械学習

CNN
フレームワーク・ライブラリを使ったCNN・RNN・教師なし学習（GANなど）

その他

画像処理

現在読破した・読書中の本

機械学習関係

• ゼロから作るDeep Learning 1
• ゼロから作るDeep Learning 4（強化学習編）
• すっきりわかるPythonによる機械学習入門

その他

画像処理に関する本を何冊か

次に勉強したいことややりたいこと

機械学習の基礎知識を身に付けたい

大雑把に機械学習をもっと勉強したいと考えているのですが、具体的な方向性に迷っています。これまで深層学習について勉強してきましたが、データ分析やプログラミング言語（Python）の応用的な使い方、よく使われるアルゴリズムについての知識がまだ不足していると感じています。これらの前提知識を先に身に付けるべきか、過去に読んだオライリー本のディープラーニングシリーズの続きを読んでRNNや生成AIの原理について学ぶべきか、あるいはすでに基礎を学んだCNNについてもっと深く学ぶべきか、悩んでいます。

また、優先順位は上記ほど高くありませんが、機械学習をアプリに実装する方法やGPUの使い方についても勉強したいと考えています。今までは自分のPCの性能のみを使ってプログラム実行環境で機械学習をしてきましたが、そろそろ応用に活かしたいと考えています。

質問

何から先に勉強すべきか、また、おすすめの専門書・参考書があれば教えてください。具体的に「これをやりたい」ということが決まっていないので、理解を深めるためにこの順番で学ぶとスムーズだ、というようなアドバイスがあれば嬉しいです。また、「この過程を飛ばしているからここから勉強したほうがいい」といった意見や、単純に「この本は面白い」「読んで役に立った」というようなおすすめがあれば、教えてください。オライリー以外の書籍でも構いませんが、シリーズ化している本や、冊数が豊富なシリーズだと次のステップを迷わずに進めるので嬉しいです。