my投資道への道

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さて、Deep Learningが少しわかってきたら、実際に手を動かしてみたくなるものですｗ

実際の開発環境としては、以下の候補があります。

1. 自前で揃える（PC、GPU、電気代等）
2. クラウドサービスを使う

開発ツールとしては以下の候補があります

1. すべて自分で開発する（Python等）
2. フレームワークを使う（Tensoflow、caffe、Chainer等）
3. クラウドサービスを使う（Azure Machne Learning Studio）

開発環境を全て揃えるのは、初期投資が大きい、GPU使うとFanの音が煩い等、大きなデメリットが見えていたので、pythonの開発環境だけを既存PC上に作りました（VMPlayer+CentOS）

開発ツールですが、1.は論外、2.でどのフレームワークを使うのがいいか？と色々調べているとAzure ML Studioに出会いました。
一か月無料で試せる、本格的に使ったとしても安い（¥1,018.98/シート/月、¥102/Studio 実行時間）等、メリットたくさんでした。

Azure Machine Learning Studio　はこちら
右上の「無料アカウント」でお試しができます。

メリットは

1. コーディングの必要が無い（少ない）
2. GUIで簡単にロジック変更できる
3. projectを断念した場合に、損失が最小限ですむ

Deep LearningがFXに適用できるか？がテーマなので、初期投資が少なく、簡単に試行錯誤ができるAzure ML Studioは最適でした。

こんな感じでロジックを組み立てます。

もしDeep Learningがいける！！と判断つけば、フレームワーク使って自分で作成し、Amazon or Azureで運用するつもりです（そこまでたどり着けるといいなぁ・・・）