Colab へようこそ
すでに Colab をよくご存じの場合は、この動画でインタラクティブなテーブル、実行されたコードの履歴表示、コマンド パレットについてご覧ください。
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ノートブック
Colab とは
Colab（正式名称「Colaboratory」）では、ブラウザ上で Python を記述、実行できます。以下の機能を使用できます。
- 環境構築が不要
- GPU に料金なしでアクセス
- 簡単に共有
Colab は、学生からデータ サイエンティスト、AI リサーチャーまで、皆さんの作業を効率化します。詳しくは、Colab の紹介動画をご覧ください。下のリンクからすぐに使ってみることもできます。
ご覧になっているこのドキュメントは静的なウェブページではなく、Colab ノートブックという、コードを記述して実行できるインタラクティブな環境です。
たとえば次のコードセルには、値を計算して変数に保存し、結果を出力する短い Python スクリプトが記述されています。
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86400
上記のセルのコードを実行するには、セルをクリックして選択し、コードの左側にある実行ボタンをクリックするか、キーボード ショートカット「command+return」または「Ctrl+Enter」を使用します。コードはセルをクリックしてそのまま編集できます。
1 つのセルで定義した変数は、後で他のセルで使用できます。
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604800
Colab ノートブックを使用すると、実行可能コードとリッチテキスト（画像、HTML、LaTeX なども可）を 1 つのドキュメントで記述できます。ご自分の Colab ノートブックを作成すると、Google ドライブ アカウントに保存されます。Colab ノートブックは、同僚や友人と簡単に共有し、コメントの記入や編集をしてもらうことができます。詳細については Colab の概要をご覧ください。新しい Colab ノートブックを作成するには、上にある [ファイル] メニューを使用するか、こちらをクリックします。
Colab ノートブックは、Colab がホストする Jupyter ノートブックです。Jupyter プロジェクトの詳細については、jupyter.org をご覧ください。
Colab では、よく使用されている Python ライブラリの機能をフルに活用して、データの分析と可視化を行えます。以下のコードセルでは、numpy を使用してランダムデータを生成し、matplotlib を使用して可視化しています。コードはセルをクリックしてそのまま編集できます。
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Colab ノートブックには、Google ドライブ アカウント（スプレッドシートを含む）からご自分のデータをインポートできます。また、GitHub やその他多くのソースからのインポートも可能です。データのインポートについて、またデータ サイエンスで Colab を使用する方法の詳細については、データの操作の下にあるリンクをクリックしてください。
Colab は、次に示す用途を含め、機械学習コミュニティで広く使用されています。
- TensorFlow の導入
- ニューラル ネットワークの開発とトレーニング
- TPU を利用した実験
- AI リサーチの促進
- チュートリアルの作成
Colab ノートブックを機械学習に応用したサンプルについては、以下の機械学習の例をご覧ください。
Colab でのノートブックの操作
- Colaboratory の概要
- markdown のガイド
- ライブラリのインポートと依存関係のインストール
- GitHub でのノートブックの保存と読み込み
- インタラクティブなフォーム
- インタラクティブなウィジェット
機械学習の集中講座
Google の機械学習に関するオンライン コースからいくつかのノートブックをご紹介します。詳しくは、全コースのウェブサイトをご覧ください。
NeMo Voice Swap: Nvidia の NeMo 会話 AI ツールキットを使用して、オーディオ フラグメント内の音声をコンピュータ生成の音声と入れ替えます。
画像分類の再トレーニング: 事前トレーニング済みの画像分類を再利用して Keras モデルを構築し、花を分類します。
テキスト分類: IMDB の映画レビューをポジティブなレビューとネガティブなレビューに分類します。
スタイル転送: ディープ ラーニングを使用して画像間でスタイルを転送します。
Multilingual Universal Sentence Encoder の Q&A: 機械学習モデルを使用して、SQuAD データベースからの質問に回答します。
動画の補間: 動画の最初のフレームと最後のフレームの間に何か起こったのかを予測します。