AI・機械学習・ディープラーニングを始めるが、プログラミングについてまったく初めての人に向けて、その作業環境の選択指針やお薦めの「Jupyter Notebook」のオンライン版「Google Colaboratory」の基本的な使い方を分かりやすく紹介する連載。 ディープラーニングを始めるための、作業環境の特長と使い分け指針(2018/12/07) はじめに 【これを学ぼう】作業環境の準備 読者対象 学習内容 機械学習/ディープラーニングの作業環境 PyCharm Visual Studio Code Jupyter Notebook Project Jupyterとは? 無償で使えるJupyter Notebookオンライン環境 Google Colaboratory(Jupyter Notebook)の準備と、ノートブックの作成(2018/12/10) Google Colabora
連載目次 Python/Rコードの実行や機械学習/データサイエンスの実装を無料でオンライン実行できる環境といえば、Google Colaboratory(略してColab)が特に有名である。2021年12月1日、そのColabに強力なライバルが現れた。「Amazon SageMaker Studio Lab」(アマゾン・セージメーカー・スタジオ・ラボ)だ*1。 *1 日本語では「ラボ」だが、英語では「ラブ(Lab)」と発音するのが普通。「スタジオ」は英語では「ステューディオ(Studio)」。「セージ(Sage)」とは、ハーブや花の名前ではなく「学び経験を積んだ賢者(Wise old man、例えばハリー・ポッターのダンブルドア校長は魔法の賢者)」のことで、賢者は「機械学習モデル」を暗喩すると思われるが、一説にはマーケティング目的で独自用語にするためにランダムな単語生成で命名されたという噂
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