Google Colaboratoryを用いた機械学習・深層学習の入門教材を無料公開（健康・医療向けデータを用いた実践編も含む） | Preferred Research
Home Blog Google Colaboratoryを用いた機械学習・深層学習の入門教材を無料公開（健康・医療向けデータを用いた実践編も含む） PFNのリサーチャの齋藤です。今年は色々な仕事に取り組みました。本記事では、日本メディカルAI学会が新しく始める公認資格へ向けたオンライン講義資料について書きます。 昨今、機械学習や深層学習といった技術はIT企業のみならず様々な分野で活用されるようになってきました。その一つに医療分野があります。しかし、忙しい臨床医・研究医・その他医療従事者の方々の中には機械学習や深層学習の可能性を知りつつも、なかなか自ら手を動かして学び、それを医学の研究や医療の現場へ生かしていく時間がとれない方もいらっしゃいます。その大きな理由の一部には、特に深層学習を実践的に用いる方法を学ぶ場合に必要となる計算機環境の用意および環境構築が難しいといった点があります。 そこ
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
ニューラルネットワーク自動生成アプリ(Google Colaboratory) - Qiita
はじめに 今回は、一切プログラムやコマンドを書かずに、機械学習プログラムを作成するCGIアプリを作成してみました。 Make NN model （学生時代の研究室サーバに立てているので動かなくなってるかも） この記事は、とりあえず動かしてみたいという方向けに書いているので、ニューラルネットワークの説明はありません。 また、Google Colaboratoryと呼ばれるものを使うので、どんなパソコンの環境でも行うことができます。 Google Colaboratoryについて 簡単に説明すると、機械学習（プログラミング）を行うことができるWebページのようなものです。 引用：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 以下のような特徴が上げられます。 GPU(機械学習の計算を速く行うためのもの)を無料で
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