Google Colabの知っておくべき使い方 – Google Colaboratoryのメリット・デメリットや基本操作のまとめ

機械学習エンジニア界隈で話題沸騰となっているGoogle Colaboratory（グーグル・コラボレイトリー）。本記事では概要とGoogle Colabの知っておくべき基本的な使い方をまとめました！ すでに機械学習をやっている方や、これから機械学習を学んでみたいと考えている方で、下記のような事を感じたことはありませんか？ 「訓練やデータ処理をやるのにローカルPCだと処理に時間がかかりすぎる」 「機械学習用にクラウド環境を立てたけど…思ったより費用が高い」 「機械学習は色々とライブラリが多くて環境構築がしんどい」 もし一つでも当てはまるものがあれば、Google Colabがそんな悩みを解決してくれます！機械学習の開発環境の新基準となる可能性も高いGoogle Colab、概要や基本的な使い方をみていきましょう。 Google Colaboratoryとは？ Google Colab（略式

[tosi29]

無料で使える、Google版Jupyter Notebookといったところかな

[shokutama]

GoogleColaboratory最初の一歩

[incep]

[m;

[whiteandpeach]

“!pip show tensorflow”

[mamidayo]

@gaxiiiiiiiiiiii @myjob_memo 知っておられると思いますが念のため。

[t_furu]

“ Google Colaboratoryのメリット・デメリットや基本操作のまとめ”

[fukumura]

ランチ勉強会でメンバーが紹介してくれてたやつ。

[nikutaiha]

google colab

[richard_raw]

職場でGoogle Drive使えたらなあ……。

[ya--mada]

Google Drive 版の Jupyter Notebook ヤバいね。Jpynbすっ飛ばして、これだったらAnsibleも全部これでやっつけるっていうのでつっぱしてたわ。これ事業部で G Suite 入れた方が良いな。

[masatoi]

Google Drive上のデータも使えるのかー