AIとファイナンス

このブログではプログラミング言語Pythonを通じてAIとFinanceの懸け橋となるプログラムの作成を行っていきます! 具体的にはニューラルネットワークを構築して将来の市場の動きを予測することを目標としています。 ブログを進めていく中で、Pythonのコードはもちろん金融で確立された理論やその他のトピックもご紹介します。

【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!