ゼロからはじめるPython(76) ColabのGPU高性能マシンが月1072円で使い放題になっていた件
Googleアカウントさえあれば無料でPythonの機械学習プラットフォームが使えるColaboratory(通称Colab)というサービスがある。既に本連載でも何度か紹介したことがあるが、3月末に待望の有料プランが日本でも始まった。有料プランでも制限はあるもののGPUを備えた超高性能マシンが月1072円で使い放題になったのは大きい。実際に有料版を試してみたので使い勝手を紹介しよう。 1072円で高性能マシンが使い放題に Colabについて復習してみよう まずは、改めてPythonのColabについて紹介しよう。一言で言うならGoogle Colabはブラウザ上で使えるPythonの実行環境だ。Googleが無料で提供しており、教育用途や研究用に使えるものだ。 そもそもPythonで人工知能(AI)を、特に機械学習を試してみたいという人は多いことだろう。ところが、Pythonや機械学習の実
Pythonプログラミング入門 — Pythonプログラミング入門 documentation
Pythonプログラミング入門¶ ▲で始まる項目は授業では扱いません。興味にしたがって学習してください。 ノートブック全体に▲が付いているものもありますので注意してください。
Google Colaboratoryを使えばブラウザ上でPythonの実行環境が簡単に手に入る - タダケンのEnjoy Tech
こんにちは! タダケン(@tadaken3)です。 Googleが機械学習の教育や研究用に提供しているGoogle Colaboratoryを試してみました。ColaboratoryはJupyter notebookを基盤としたオープンソースプロジェクトです。Chromeのデスクトップ版で動作します。 Colaboratoryを使えば、Chromeブラウザ上で無料でPythonの実行環境を手に入れる ことができます。今回は、Colaboratoryの使い方を解説します。 バリバリのデータ分析者にも、Pythonでプログラミングを学んでみたいと思っている初学者にもおすすめのツールです。 そもそもJupyter notebookとは Google Colaboratoryを起動する Google ColaboratoryでPythonのコードを実行する 作成したnotebookを保存する まと
Google Colab上でdarknet（YOLO）を使って物体を数える【画像認識】 - 猫と宇宙と音楽と
こんにちは。wakuphasです。 ここ1週間ほどディープラーニングを使った画像検出・分類について色々と試していたのでその覚書を投下しておきます。 最終的に、YOLOという物体検出アルゴリズムを用いて、自前の画像データを認識させるところまでいきます。 MacのCPUで学習すると無限に時間がかかるので以下のようなやや面倒なプロセスとなっています。 Macで学習寸前までデータを準備して ↓ 一度そのデータを丸ごとGoogle ColaboratoryにアップロードしてGPUで学習 ↓ 学習結果をまたMacに戻してCPUで画像認識させるというものになっています。 ※全ての情報は2018年9月現在のものです。 ◇目次 YOLO・darknet・darkflowとは Google Colaboratoryとは 開発環境 1. データの準備（Mac上） 1. darknetをMacにインストール 2.
「Python自然言語処理入門」が自然言語処理の基礎にとても良かった - karaage. [からあげ]
Python自然言語処理入門を読みました 以前レビューを書いた「ディープラーニングの数学」の作者、IBMの赤石さんから、出版社様経由で「Python自然言語処理入門」を献本いただきました。 現場で使える! Python自然言語処理入門 (AI & TECHNOLOGY) 作者:赤石 雅典,江澤 美保出版社/メーカー: 翔泳社発売日: 2020/01/20メディア: 単行本（ソフトカバー） 「ディープラーニングの数学」は、「ゼロから作るDeep Learning」に並ぶ良書と書かせていただきましたが、今回の本も自然言語処理を扱ったゼロから作るシリーズの「ゼロから作るDeep Learning ❷ ―自然言語処理編」と対になるような位置付けの良い本と思いました。 じっくり読んでいたので、読了に時間がかかってしまい、本の発売から時間が経った今更のレビューになってしまいましたが、簡単に紹介をしたい
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Pythonを試したいなら「Google Colab」、インストール不要ですぐ使える
Pythonを利用するには、Pythonのプログラムを実行するための環境を整える必要がある。そのためには、Pythonの処理系をインターネットからダウンロードしてパソコンのローカル環境にインストールするのが一般的だ。 最近は「Anaconda」というパッケージを使ってインストールするのが主流になっている。Anacondaには、Python処理系に加えデータ分析や機械学習のライブラリーが含まれており、これらを一度にインストールできる。 Pythonをローカルにインストールすれば、自分の好きなエディターで本格的なソフトウエア開発ができる。ただ、環境の構築にはそれなりに手間がかかる。 そこでPythonを手軽に試したい人にお薦めしたいのが、米グーグル（Google）が提供している「Google Colaboratory（Colab）」というWebサービスだ。Webページ上で入力したPythonの
Google Colaboratoryを使えば環境構築不要・無料でPythonの機械学習ができて最高 - karaage. [からあげ]
Google Colaboratoryが便利 最近、Google Colaboratoryがちょっと気になっていたのですが、タダケン (id:tadaken3)さんの以下記事に分かりやすく使い方が書いてあったのをきっかけに試して見ました。 結論から言うと、これ良いですね。Google Colaboratoryには以下の特徴（利点）があります。 ローカルPCに必要なのはブラウザ（Google Chrome）のみ クラウド上にPython環境がありPython2/3 両方使える 機械学習に必要なライブラリは、ある程度プリインストールされている（numpy, matplotlib, TensorFlow等） 必要なライブラリは !pip installでインストールできる 日本語フォントも（ちょっと工夫すれば）使える 無料で使える。なんとGPUも12時間分を無料で使える！ これ死角無さすぎでは…
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【Google Colaboratory】WebブラウザでPythonを使う方法
ノートブックを作成してPythonを実行 WebブラウザでGoogleアカウントにログインし、https://colab.research.google.com/?hl=jaにアクセスします。 [ノートブックを新規作成] をクリックします。 セルにプログラムを記述します。 [▶]ボタンをクリックします。すると、セルの下に実行結果が表示されます。 ノートブックを保存、名前の変更 上部メニューから[ファイル]→[保存]をクリックして、作成したノートブックを保存します。 保存したノートブックの場所を開きたい場合、 上部メニューから[ファイル]→[ドライブを探す]をクリックします。 ファイル名(ノートブックの名前)を変更したい場合、上部メニューから[ファイル]→[名前の変更]をクリックします。 Googleドライブ上で直接ファイル名を編集したり、移動することもできます。 GPUの利用設定 ノートブ
ゼロからはじめるPython(26) インストール不要で無料で使える最強Python環境Colaboratoryを使ってみよう
今回は、Googleが機械学習の教育や研究用に提供しているGoogle Colaboratoryについて使い方を紹介する。本連載でも何度か紹介しているが、Pythonのインストールは、とにかく面倒なのだが、Colaboratoryを利用すれば、インストール不要で、かつ、一瞬でPython環境を整えることができる。 URLにアクセスするだけでPython開発を始められるGoogle Colaboratory Colaboratoryの凄さは始めればすぐ分かる 以前から、GoogleがJupyter Notebookを改良して、独自のPython開発環境を公開していると聞いていた。しかし、今回、実際に使ってみてびっくりした。と言うのも、感覚としては、最初からPythonと機械学習ライブラリがインストールされた仮想Linuxマシンをそのまま貸してもらえるという雰囲気に近いものだったからだ。 これ
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