하고 싶은 일

Windows에서 AI (딥 러닝)로 주가를 예측하는 도구를 만들고 싶습니다

이를 위해 개발용 라이브러리 등의 환경 구축을 한다

가능한 한 쉽고 딥 러닝을 사용하고 싶습니다

사용할 인공 지능 관계 라이브러리

Tensor Flow + Keras

Python

Numpy

Matplotlib

scikit-learn

Pandas etc..

환경 구축

이전에는 Windows에서 Tensor Flow 등을 사용하려면 Docker와 같은 가상 환경이 필요했지만 Anaconda를 사용하면 Windows에서도 매우 쉽게 개발 환경을 구축 할 수 있습니다.

자세한 내용은 여기:
Windows용 Anaconda로 TensorFlow 환경 구축

1. 라이브러리 설치

Anaconda와 함께 대부분의 라이브러리가 설치되지만 모든 패키지를 최신 버전으로 유지하는 것이 안전합니다.
Anaconda Prompt에서:


우선, Python이 설치되어 있는지 확인. 오류가 발생하지 않고 Python 대화 모드가 시작되면 OK. 대화 모드를 종료할 때는 Exit()로 종료합니다.

Anaconda_Prompt

> python 

아래 명령을 사용하여 라이브러리를 최신으로 만들 수 있습니다.

Anaconda_Prompt

> conda update --all

2. TensorFlow 설치

우선 TensorFlow에서. 아래의 명령을 넣는 것만. 꽤 쉽게 설치할 수 있습니다.

Anaconda_Prompt

> pip install tensorflow

올바르게 설치되었는지 확인. Python의 대화 모드에서 확인합니다.

Anaconda_Prompt

> 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 설치

그런 다음 Keras 설치. 아래의 명령 1행으로 인스톨할 수 ​​있다.

Anaconda_Prompt

> conda install keras

올바르게 설치되었는지 확인. Python의 대화 모드에서 확인합니다.

Anaconda_Prompt

> python

>>> import keras as ks
UsingTensorFlow backend.      # 表示されれば成功

어떤 프레임 워크를 사용합니까?

TensorFlow가 유명하지만 TensorFlow를 직접 조작하여 인공 지능을 경험하는 것은 상당히 어렵습니다.
따라서 TensorFlow의 래퍼로 Keras를 사용하는 것이 좋습니다. 간단하게 인공 지능의 모델을 조작할 수 있으므로, 좌절하지 않고 여러가지 시험할 수 있습니다. 다만, 내부에서 어떤 조작을 하고 있는지를 포함해 조정하고 싶은 경우는, TensorFlow나 다른 프레임워크도 검토하는 것이 좋을 것입니다.
어쨌든, 입문용으로 Keras로 전체상을 이해하는 것이 추천입니다.

【딥 러닝 프레임워크】Chainer, Keras, TensorFlow와 fast.ai가 선택한 Pytorch

각 기계 학습 라이브러리의 비교 요약

참고

TensorFlow + Keras에서 먼저 인공 지능을 경험한다면 :
가장 친절한 딥 러닝 입문 교실