「Python」と「Google Colaboratory」で株価データ分析に挑戦
「Python」と「Google Colaboratory」で株価データ分析に挑戦：「Python」×「株価データ」で学ぶデータ分析のいろは（1） 日々変動する株価データを題材にPythonにおけるデータ分析のいろはを学んでいく本連載。第1回はPythonを実行する環境とデータの前準備について。 はじめに 連載第1回は「Google Colaboratory」でサンプルプログラムを実行するための環境を用意する方法や利用するPythonのライブラリを説明します。「Google Chrome」と「Googleアカウント」を用意して読み進めてください。 なお、連載の趣旨がデータ分析であるため、Pythonの言語仕様や文法の詳細を割愛する場合があることをご了承ください。 Google Colaboratoryの準備 Google Colaboratoryとは、Googleが提供するブラウザ上でPy
【AIアプリ開発の決定版】Colaboratory+VSCodeによる最小工数の機械学習環境構築手順の紹介 | さくらのナレッジ
こんにちは! テリーです。先日NVIDIA GTCというイベントがありました。GPUテクノロジーカンファレンスの略です。NVIDIAが進めている最新の技術と商品を紹介しているため、AI、動画、音声、その他あらゆる高速コンピューティングのトレンドを理解することができます。年々紹介する分量が増えてきていましたが、今年は特に量が多かった印象です。 さて、機械学習エンジニアやストリーミングエンジニアの諸氏におかれましては、開発環境の維持コストに頭を悩ませている方も多いことでしょう。なぜなら、あまりにも技術の進歩が激しく、去年50万円も出して購入したGPUパソコンでさえ、今年の新商品に搭載されている機能が使えないということが毎年のように繰り返されているからです。最新のGPUとパソコンを渋々買い替えている人が多いと思いますが、セットアップも中古売却もめんどくさいです。なんとかならないでしょうか? 今回
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 ColaboratoryでDeep Learningを動かす - スーツ姿のプロダクトマネージャー
先ほど、Google Colaboratoryを使ってみたという記事を書きました。 手軽にPython＆機械学習を試せるGoogle Colaboratory - スーツ姿のプロダクトマネージャー 次に、これを使ってDeep Learningを動かしてみようということで、私のチームでも人気なKerasを動かしてみます。KerasはDeep Learningのライブラリの一つで、TensorFlowやTheanoなどの更に上で動作する高水準なインターフェースを提供します。 簡素な記述でネットワークを作れることが特徴で、TensorFlowで数行書かないとできないことが、Kerasでは1行で書けてしまいます。初めにニューラルネットワーク、Deep Learningを学ぶには最適なライブラリだと思います。 昨年末に出版されたKerasの本を購入したので、さっそく試してみました。 Colabora
Google Colaboratoryを使ってAIプログラミングを始めよう - どん底から這い上がるまでの記録
近年、テスラの自動運転やAmazonのAlexaといったAI関連のニュースをよく目にするようになりましたが、これらのニュースを見てAIに興味をもち自分でも何か作ってみたいと考えるようになった方がいるでしょう。 そんな方にお勧めなのがGoogle Colaboratoryです。 今のAIにはDeep Learningという技術が使われていて、Deep Learningを行うためにはそれなりのマシンスペックが必要になってきますが、Google Colaboratoryを使えばスペックの心配をする必要はありませんし、必要な環境は全て揃っていて初心者の方でもすぐにAIプログラミングを始めることができます。 本記事ではGoogle Colaboratoryの導入方法から使用方法について紹介します。 Google Colaboratoryとは 使ってみる 環境設定 基本的な使い方 コードの実行 シェル
Google Colaboratoryが便利・高速で凄過ぎる - Itsukaraの日記
Googleが研究の一環で提供しているColaboratoryを試してみました。 Jupyterと同じようなGUIでPythonのプログラムを実行可能で、GPUも使えます。 Jupyterと同様に、先頭に「!」を書くことで、Linuxのコマンドを実行可能であり、「!pip」「!conda」「!apt-get」などで機能を追加できます。 実行結果をファイルシステム上に保管でき、共有リンクを使って取り出せます。 ただし、12時間経過すると強制終了されて、ファイルは失われます。 しかし、Notebookが動いている仮想マシンにGoogleドライブをマウント可能であり、これにより、実行結果をGoogleドライブ上のファイルとして保管できます。 Deep Learningでは、途中の状態をファイルに保管して、そこからResumeできるようにプログラムを書くことが多いので、12時間で一度強制終了しても
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
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
