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
AI構築環境の選定
ChatGPTに聞きながら調べた感じだと、ざっくり下記
選択肢１：自分のPC内にAIを構築
メリット：
- カスタマイズ性が高い、
- オフラインでも作業できる
デメリット：
- 高性能なGPU,CPUが必要になる(効率よくAI作成するためにはかなりのデメリット)
選択肢2：オンラインのサービスを利用
メリット：
- 高性能なGPU,CPUを使用できる
デメリット：
- サービスによっては有料(無料でできるものもあるのであまりデメリットではない)
- オフラインでは作業できない(オフラインであまり作業しないかな。。)
以上から、私はオンラインサービスを利用してAIを構築することにしました。
実際に使用するサービスの選定
これまたChatGPTにききましたが、25年4月の段階では下記のようなサービスがあります。
- Google Colab 無料で使えるクラウドベースの環境で、GPUも簡単に利用可能。特にハードウェアリソースが限られている場合に便利です。共有やコラボレーションも簡単。
- Amazon Web Services (AWS) AWSのSageMakerは、AI/MLの開発やデプロイに特化したプラットフォームです。大規模データの処理やクラウド上でのトレーニングに適しています。
- Microsoft Azure AzureのML Studioを利用すれば、高度なクラウドベースの株価予測モデルを構築できます。GPUやデータ処理能力も柔軟に調整可能。
- Google Cloud Platform (GCP) AI Platformを使えばクラウドベースの開発が可能。Googleのインフラストラクチャを活用してスケーラブルなモデルを作成できます。
- IBM Watson Studio AI開発環境として知られており、特にデータ分析や機械学習プロジェクトに向いています。
これらの中から今回Google Colabを使うことにしました！
無料で使用できるのと、AI作る人はGoogle Colabを使っている人が多いようで、先人に倣うことにしました。
Google Colabを使ってみよう
ここからは実際にGoogle Colabを使い始めてみようと思います。
簡単な手順も記載しておきます！
1.Google Colabにアクセス
Google Colabとググるか、下記にアクセス
Colab へようこそ – Colab
2.Googleアカウントでログイン
画面右上のログインボタンからログイン
3. おわり
ログイン成功して下記画面になったら完了。簡単すぎる。手順載せる必要あったのか。。？
まとめ
今回はpython学習しながら株価予測AI作ってみる第2回として、
AIを構築する環境の選定、Google Colabの登録をしました！
第3回はGoogle Colabを触ります！
