AIとファイナンス

AIとファイナンスの架け橋、それがこのブログの目指すところです。兼業投資家向けに、Pythonを駆使して株やFXの分析を「自分で」行えるようになるための情報を提供します。ニューラルネットワークを活用した市場予測から、実証済みの金融理論まで、全てのコードを公開し、誰もが活用できるように!是非色々なコードで遊んでみてください!

【PythonでAI】ディープラーニング(深層学習)入門【その1】

今回はディープラーニング入門編のその1です。まずは簡単な概念から説明していき、最終的にはPythonニューラルネットワークを構築していきます。

 

(※)KerasScikit-learnなどのライブラリーには直ぐに使える深層学習のフレームワークが多数ありますが、今回はディープラーニングを理解するためお馴染みのnumpymatplotlibのみ使用して構築します。

 

ディープラーニングとは】

そもそもディープラーニングは、人間の脳のニューラルネットワークに触発された機械学習の一分野です。10年以上前からある理論ですが、計算の進歩と膨大な量のデータの可用性により、従来の機械学習よりも優れているとされ、絶大な人気があります。すでに、画像認識、自然言語処理NLP)、音声認識など、現実の生活の様々なシーンで利用されています。もちろん、このブログの目的でもあるファイナンスへの応用、「株など様々な金融商品の買い時・売り時の判断」、「財務諸表からの企業分析」にも使われています。

 

【学習の流れ】

今回も含めて全7回ディープラーニングの学習を進めていきます。残念ながら第7回までPythonを使ったコーディングはお休みですがこの全7回をすべてクリアすることで最低限の知識が必ず身につきます。是非最後までお付き合いください!

  1. ディープラーニングとは
  2. 生物学的ニューロンと人工ニューロンの違い
  3. 人工ニューラルネットワークとその層
  4. 活性化関数
  5. ニューラルネットワークの順方向、逆方向の伝播
  6. 勾配チェックアルゴリズム
  7. 人工ニューラルネットワークをゼロから構築

 

 

それでは次回から本格的にディープラーニングのディープな世界にダイブして行きます!ご期待ください!