筆者について
- python初心者(使ったことはある)、AIは知識0、どちらも勉強してみたい
- あわよくば儲けたい(これが勉強のモチベにもなる気がする)
- 普段はS&P500やオルカンに長期投資しているが、短期的な儲けにも少額で挑戦してみたい
このブログは試行錯誤しながら勉強する過程を残していきます。
最短で最強のAIを作る方法ではないのでご了承ください！
前回までのあらすじ
第1回：おおまかな投資方針と、AIの構築指針を決定
第2回：AI構築環境の選定、Google Colabの登録
Google Colabを使ってみる
ノートブックを作成
おそらくファイルをノートブックと呼んでいる。
とりあえず作成する。
Untitled.ipynbが作成される
.ipynbということはjupyter notebook?
触ったことがある！
jupyter notebookの簡単な概要は下記です
普通のpythonファイルは拡張子が”.py”であり、ファイル単位でプログラムを実行する。
一方jupyter notebookはファイル拡張子が”.ipynb”であり、ファイルをセルという単位で分割して実行できる。
部分的にコードを実行でき、変数の中身を簡単に視覚的に表示できるので、開発にとっても便利なlibraryです。
何言っているんだ？って人もいるかと思いますが、実際に触っていったらわかると思うので今はそこまで気にせずで大丈夫です。
ファイル名設定
ファイル>名前の変更でファイル名設定する
※”.ipynb”のファイル拡張子は変えないように注意
簡単なコードを実行
下記のコードを入力、実行し、問題なく動くことを確認する
print(“test”)
実行ボタン押下or Shift+Enterで実行。
実行結果として、”test”と表示されれば問題なし。
まとめ
今回はpython学習しながら株価予測AI作ってみる第3回として、
Google Colabで簡単なpythonを実行してみました！
第4回は実装するプログラムの構成を考えます！
いよいよAIの構築に向けて進めていきます！
