Colab)を紹介します。Colabを使う大きなメリットとしては下記になります。Notebook環境と似ているためUI的にも使いやすくなっています。ColabはPythonを書く際や機械学習などで環境を用意するのが簡単となっているので実行環境の一つとして紹介していきます。Colaboratoryは、Googleが「機械学習の教育、研究を目的として開発した」ツールでブラウザ(Chrome推奨)からGoogleアカウントがあれば誰でも無料で利用することが可能です。開発環境を整える必要もなくPython、機械学習等のコードを実行する事が出来ます。Googleアカウントを持っていない方は、Googleアカウントの作成方法は下記を参考にしてみてください。Teamsの導入方法を詳しく画像ありで説明します。...Googleが作成しているからこそ他のアプリと連動できたりクラウドでいつでも利用する事も出来るメリットもあり、マシンのスペックも無料とは思えないところが魅力となっています。Colabのメリットについて紹介して行きます。Colabを使う上でとても魅力的なメリットとなります。Notebookをクラウド上で動作しています。Pythonやライブラリなどが既に構築されています。機械学習等を行うために必要なライブラリが構築されているためとても便利です。そのため、利用者はブラウザのみ用意すればよく直ぐに機械学習を実施する事が出来ます。クラウド上の環境の為スペックが低いPCからも利用が可能ローカル環境のスペックには影響がないので、メモリが低いPCやGPUを積んでいないCPUのPCからも実行する事が容易となっています。GPUを利用することができます。Colabが話題になった一つの理由でもあります。機械学習では、大規模で膨大なデータ量を利用して高負荷のかかる計算・処理を実行する必要があります。これを自分自身のPCで行なった場合、処理時間もデータ量などに比例して増加していきます。ColabのGPUを利用することで時間短縮を実現出来ます。無料で利用できるのはとても魅力的です。Driveとの連携も行えるため、ソースコードをクラウド管理することができます。Driveで保存することができるため、チーム内での情報共有に活用することができます。Colabのノートブックは非常に簡単に共有することができるので、権限管理なども含め安心しながら利用することができます。Markdownも書くことができるこちらも利用者にとっては非常に便利な機能になります。セルと呼ばれる機能の中に、テキスト、コード、マークダウンといった記述方式を取り入れることができます。Notebookと同じ環境を作り出しています。Colabのデメリットを紹介します。Driveに依存するため15GB以上は課金する必要がある連続使用は12時間までデータ読み込み等の特殊な処理を要する今までであれば、ローカルPC上で利用していたデータセットなどを読み込む際、一つ処理を加える必要があります。API、PyDriveのwrapper(ラッパー)などを利用してデータを読み込む必要があります。慣れてしまえば難しい処理ではないので1度覚えてしまえば問題はないと思います。Driveの容量に依存することでしょうか。15GBの容量を無料で利用することができるわけですし、膨大な量をこなすのであれば、別アカウントを作成してドライブの容量を確保したりできると思います。試すだけであれば、全く支障が出ないレベルだと思います。Colabでやることはおすすめしていません。Colabをインストールしていきます。Colab用の新規フォルダを作成していきます。Driveを開いたらマイドライブを選択し、左上部にある新規ボタンをクリックします。クリックすると、新規フォルダの項目がありますので、そちらをクリックします。新規フォルダを作成する際は、フォルダ名を入力する必要があります。今回ここでは、「colab」とフォルダ名を記載し保存します。作成したフォルダをクリックし、ディレクトリを変更します。変更した後上部のフォルダ名をクリックすると、「アプリを開く」という項目があります。カーソルを合わせると「アプリを追加」と表示されるので、そちらをクリックします。「アプリを追加」をクリックすると、様々なアプリを追加することができるウィンドウが表示されます。Colaboratoryを検索します。Colabが表示されたらアイコンをダブルクリックしてください。Colaboratoryの説明画面に遷移するので、「インストール」ボタンをクリックしてインストールを開始します。インストール時はアカウントによる権限にて開始の有無を尋ねられるので、「続行」をクリックします。Driveと連携するために接続を行います。今回は、デフォルトのアプリにするためチェックした状態で「OK」のボタンをクリックします。Coraboratoryがインストールされれば、「完了」ボタンをクリックしてインストールが完了です。インストールが完了したらインストール画面を終了します。Colaboratoryのインストール方法は終了です。Colaboratoryの使い方について説明します。Coraboratoryに合わせクリックします。Coraboratoryのファイルがされ画面が遷移します。World」を出力させていきたいと思います。そのため、左側上部のファイル名を「hello_world」に変更します。左側になるサイドバーとファイルタブ等の下にある「コード」と「テキスト」について説明して行きます。サイドバーの機能を確認していきます。目次機能サイドバーの一番の上の機能は、目次という機能になります。選択すると、セクションと呼ばれる構成要素が存在します。この機能を利用して全体構成を取り決めることができます。セクションを追加すると、このように機能付きテキストボックスが表示されます。新しいセクション等をダブルクリックすると編集する事が出来ます。#の後ろにテキストを入力・変更・削除すれば、タイトルを変更することができます。基本的にはこちらではMarkdownで記載を書くことが出来ます。実際に追加したテキストボックスのタイトルを変更し、内容を記載してみました。テキストボックスの右上にある矢印をクリックすることで、セクションの位置を変更することができます。次に検索と置換機能について説明します。こちらは題名通り検索と置換をする事が出来ます。下記に実際に実施した例を記載します。検索機能を試してみます。検索に「hello」と入れてみます。すると検索と置換の入力箇所より下に検索結果が表示されます。検索結果をクリックするとそこに遷移します。次は置換について説明します。下記のテキスト達に対して「test」から「Test」置換してみます。上部に置換前、下部に置換後を入れ「置換」ボタンを押すとヒットした最初の1件が置換されます。全て置換を選択すると全ての対象が置換されます。次にコードスニペットの機能についてです。コードスニペットとは、再利用可能なソースコードをまとめた機能になります。Colabでは、標準機能としてコードスニペットがあるため、ニーズが高いと思われるコードが多数存在します。これを利用することでノートブックへのコード入力を省略することができて便利です。このように、挿入をクリックするだけで指定したコードをすぐに活用することができます。コードスニペットから目的のコードを探しておくと開発速度も向上できるはずです。次はファイル機能についてです。文字通り、ファイルに関する機能ですが、アップロード・更新を行うことができ、ドライブと連携することで活用の幅を拡げることができます。ファイルをアップロードするには、「アップロード」アイコンをクリックして、アップロードしたいファイルを選択して下さい。ファイルリストの中へ、アップロードしたいファイルをドラッグ&ドロップして下さい。※アップロードしたファイルは、ノートブックの接続が切れると削除されることに注意して下さい。次に上記で添付した画像のファイルタブ等の下にある「コード」、「テキスト」についてです。先ほど添付した画像にもコードボックスがありましたが、こちらのコードボックス内にコードを入力することで実行することができます。Enter』で実行することもできます。位置・リンク・コメント・フォント設定・削除等が可能です。次にテキスト追加機能についてです。こちらは、テキスト追加をクリックすることでテキストボックスが追加されます。左上からタイトル、太文字、イタリック、コード書式設定、リンク、画像挿入、インデント、番号付きインデント、箇条書きインデント、罫線、マークダウンを追加することができます。右上の項目は、位置、リンク、コメント、フォント設定、編集、削除となっています。メニューについてメニューについては主に下記を説明します。ColabのPython実行環境でコードを動作させてみます。World』の実行を行います。コードボックスを追加したら、ボックス内にコードを記述しましょう。World")コードを記述したら、左側にある実行ボタンをクリックしてください。World』が表示されました。Coraboratoryを利用することで様々なことができそうです。※GPUで試す場合は、「編集」→「ノートブックの設定」をクリックし、ハードウェアアクセラレーションでNoneからGPUに切り替えることで利用が可能です。次では簡単な機械学習を実行しています。興味がある人は試してみましょう。最後に、機械学習で必要なほぼ全ての環境がすでに構築されているメリットを活用するために機械学習を実行してみます。こちらはMNISTといって手書き数字のデータを利用して手書き数字を識別できる学習モデルを作成し、テストデータの正答率をグラフで表示していきます。※こちらでは機械学習のコードの説明は実施しません。Colabのアプリを新規で作成し「mnist」名称をつけました。コードを記載し実行していきます。コードを実行すると下記のように実行されます。画像の一番下に実行に掛かった時間が表示され便利です。Colabでは機械学習が実行することが出来ます。上記で実行したmnistのソースは下記になります。そのままコピペして実行すれば上記と同じ結果が出ます。まとめいかがだったでしょうか。Colabの使い方とPythonの実行、機械学習の実行について説明してきました。Colaboratoryというサービスを提供しています。Colabはプログラミング学習の初期段階でつまずきやすい環境構築などのハードルをなくしています。PC・スマホ・タブレットなど、ブラウザとインターネットさえあれば実行可能な状態となるため、環境に左右されない学習環境構築が行えそうです。今後とも利用してみてください。Sugiyama2019年2月からフリーランスエンジニアをやっています。自分が将来見るためのメモ等をアップします。使用する言語は主にPython。JavaとC#も使えます。現在はAI関連を勉強中。Sugiyama2019年2月からフリーランスエンジニアをやっています。自分が将来見るためのメモ等をアップします。使用する言語は主にPython。JavaとC#も使えます。現在はAI関連を勉強中。Sugiyama2019年2月からフリーランスエンジニアをやっています。自分が将来見るためのメモ等をアップします。使用する言語は主にJavaとC#、Python。現在はAI関連について勉強中。