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
ゼロからはじめるPython(28) 最強Python環境Colaboratoryを使いこなそう（その2）
前回より、インストール不要でかつ無料で使えるPython環境Google Colaboratoryの活用方法を紹介している。Colaboratoryは、機械学習の教育や研究のために提供されているPythonの実行環境だが、自由度が高く様々な用途に使える。今回は、Colaboratory上で作成したデータを保存する方法などを中心に紹介する。 Colaboratoryの利用制限を理解して使えば最強 Colaboratoryを使うと、クラウド上にある、そこそこ性能の良い仮想マシンを無料で自由に利用することができる。しかし、残念なことに、それが無制限に使えるわけではない。最大利用時間が設定されており、定期的に、仮想マシンはまっさらな状態にリセットされてしまう。 もちろん、まっさらな状態と言っても、既にPythonや機械学習のライブラリがインストールされた状態であるのだが、作業中にアップロードしたデ
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