やりたいこと
- Windows上でAI (ディープラーニング) で株価予測するツールを作りたい
- そのために、開発用のライブラリなどの環境構築をする
- できるだけ簡単にディープラーニングを使えるようにしたい
使用する人工知能関係のライブラリ
- Tensor Flow + Keras
- Python
- Numpy
- Matplotlib
- scikit-learn
- Pandas etc..
環境構築
以前は、Windows上でTensor Flowなどを使用するためにはDockerなどの仮想環境が必要でしたが、Anacondaを使用するとWindows上でもかなり簡単に開発環境を構築できます。
詳しくはこちら:
Windows版AnacondaでTensorFlow環境構築
1. ライブラリのインストール
Anacondaと一緒に大抵のライブラリがインストールされますが、パッケージをすべて最新版にしておくと安心です。
Anaconda Promptから:
まずは、Pythonがインストールされているか確認。エラーで出ずに、Pythonの対話モードが起動されたらOK。対話モードを終了するときはExit()で終了します。
> python
下記のコマンドでライブラリを最新にできます。
> conda update --all
2. TensorFlowのインストール
まずは、TensorFlowから。下記のコマンドを入れるだけ。かなり簡単にインストールできる
> pip install tensorflow
正しくインストールされたかの確認。Pythonの対話モードで確認します。
> python
>>> import tensorflow as tf
>>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
>>> sess = tf.Session()
>>> print(sess.run(hello))
b'Hello, TensorFlow!' # 表示されれば成功
3. Kerasのインストール
次に、Kerasのインストール。下記のコマンド1行でインストールできる。
> conda install keras
正しくインストールされたかの確認。Pythonの対話モードで確認します。
> python
>>> import keras as ks
UsingTensorFlow backend. # 表示されれば成功
どのフレームワークを使用するか?
TensorFlowが有名だが、TensorFlowを直接操作して人工知能を体験するのはかなり難しいです。
そこで、TensorFlowのラッパーとしてKerasを使用することがおすすめです。簡単に人工知能のモデルを操作できるので、挫折せずに色々試すことができます。ただ、内部でどういう操作をしているかを含めて調整したい場合は、TensorFlowやほかのフレームワークも検討したほうがいいでしょう。
何れにせよ、入門用にKerasで全体像を理解するというのがおすすめです。
【ディープラーニングフレームワーク】Chainer, Keras, TensorFlowとfast.aiが選んだPytorch
参考
TensorFlow + Kerasでまずは人工知能を体験するなら:
いちばんやさしい ディープラーニング 入門教室