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
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
