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機械学習で使われるGoogle Colaboratoryとは?使い方や料金などを紹介!

未経験からエンジニアを目指す方へ。おすすめのプログラミングスクールのバナー
こんにちは!
今井(@ima_maru)です。

今回は、機械学習を始めるのに便利なエディタのGoogle Colaboratory(グーグルコラボラトリー)を紹介します。

  • 機械学習を勉強してみたいけど何から始めればよいか分からない
  • 手軽に機械学習を試してみたい

こんな人にはぜひ、Google Colaboratoryがおすすめです。

目次

Google Colaboratoryとは?機械学習を支援するツール!

Google Colaboratoryとは、ブラウザとインターネット環境さえあれば、今すぐにでも機械学習のプロジェクトが始められるサービスです。

Googleが開発したサービスで、手軽さと便利さを兼ね備えたサービスになっています。

Google Colaboratoryは「Python」の実行環境!

ざっくり言ってしまえば、Google Colaboratoryは、プログラミング言語「Python」の実行環境です。

もっと言えば、環境構築不要のクラウド上の実行環境です。

Pythonは、世界中で大人気の言語で、機械学習の分野で広く使われていることでも有名ですね。

以下にPythonについてまとめたので、是非参考にしてみてください。

機械学習によく用いられる!

Google Colaboratoryは、機械学習の分野で活用されています。

元々、Google Colaboratoryは、機械学習の普及を目指したGoogleの研究プロジェクトです。

そのため、これから機械学習を始めようとする方にとっては嬉しい機能が揃っています

Google Colaboratoryを使うメリット3つ!

Google Colaboratoryが、機械学習に用いられるツールだということがわかりました。

次は、Google Colaboratoryにどんなメリットがあるのかをみていきましょう。

Google Colaboratoryを使うメリット3つ
  • 環境構築がほぼ不要・WebブラウザさえあればOK
  • プロジェクトの共有が簡単
  • GPU等を無料で利用可能

環境構築がほぼ不要・WebブラウザさえあればOK

Google Colabratoryのメリットとして、環境構築がいらないということが挙げられます。

機械学習を始めたいと思った時にハードルとなるのが「環境構築」です。

通常は、自分のPCのローカル環境に機械学習用のライブラリ等をインポートする必要があります。

この環境構築が大変なために、機械学習を始める前に環境構築で挫折してしまうケースも珍しくありません。

しかし、Google ColaboratoryはPythonのNumpy(ナムパイ)などの、機械学習に必要な環境がすでに用意されています

そのため、難しい環境構築を必要としない、初心者にもやさしい機械学習ツールとなっているのです。

また、クラウド上の実行環境なので、Webブラウザさえあればすぐに始められると言うこともできます。

そんな手軽さが、Google Colaboratoryの魅力の一つです。

プロジェクトの共有が簡単 

Google Colaboratoryのメリットとして、プロジェクトの共有が簡単ということが挙げられます。

Google Colaboratoryで書いたノートは、Googleドライブ上に保存されます。

つまり、自分のPC上ではなく、クラウド上に保存されるということです。

そのため、チーム内でのノートブックなどの共有が非常に簡単です。

共有の仕方は、URLを共有して閲覧や編集を許可するだけです。簡単ですね。

実装した機械学習モデルなどを、URLで簡単に共有できる素晴らしいツールになっています。

クラウドについて詳しく知りたい方は下記の記事を参考にしていみてください。

また、Googleアカウントと紐づけられているので、機種を変えても同じノートブックにアクセスできることも良い点ですね。

学習中、急にPCが壊れてもリカバリー可能です!

GPU等を無料で利用可能

Google Colaboratoryのメリットとして、高価なGPU等の機材を無料で使えるということが挙げられます。

具体期に言えば、Tesla K80 GPUといった、10万円近くするようなGPUを無料で使えちゃいます。

機械学習おいて、GPUは、大量のデータを処理する場合に活躍します。

ローカル環境だと数時間かかる処理も、Google ColaboratoryのGPU環境を使えば数分で終わってしまうことも珍しくありません。

つまり、時間短縮が可能というわけです。

さらにGPU以外にも、Googleが提供しているTPU(Tensor Processing Unit)と呼ばれる機械学習に適した機材も活用できます。

まさに、至れり尽くせりな実行環境です。

なぜGPUが機械学習に用いられるのかについて興味を持った方は、以下の記事を参考にすると良いでしょう。

Google Colaboratoryの使い方

Google Colabotaroryの活用方法

Google Colaboratoryのはじめ方について簡単に紹介します。

STEP
検索エンジンでGoogle Colaboratoryで検索する

まずはGoogle検索で「Google Colaboratory」で検索しましょう。

そして1番上のウェブページをクリックするとGoogle Colaboratoryのページに飛べます。

STEP
ファイルタブ→ノートブックを新規作成を押します

左上のファイルタブをクリック

次にノートブックを新規作成を押します。

これだけでGoogle Colaboratoryでの実装を始めることができます。

めちゃくちゃ簡単ですね!

Google Colaboratoryの注意点

Google Colaboratoryを使う上で、気をつけなければならないことがあります。

それは、一定時間が過ぎると処理が初期化されるという制限です。具体的には、以下のようなルールです。

  • 90分ルール
  • 12時間ルール

まず90分ルールとは、実行のセッションが切れてから90分経過するとランタイムがリセットされる制限です。

要は、90分以上なにもしないで放置していると、実行状態などがすべてリセットされてしまうというものです。

次に12時間ルールとは、新しいインスタンスを起動してから12時間経過すると、ノートブックのセッションの接続有無にかかわらず起動したノートブックは強制的に初期化されるという制限です。

要は、放置していなくとも、12時間が経過したら一度実行状態がリセットされるというものです。

なので、時間がかかる計算や学習をする時は、90分ルールや12時間ルールを思い出しながら実行しましょう。

Google Colaboratoryの料金について

さきほども紹介しましたが、Google Colaboratoryの料金は無料です。

これだけのサービスが揃っていて無料というのは驚きです。

使わない手はないです!

まとめ

今回はGoogle Colaboratoryについて紹介しました。

この記事のまとめ
  • Google ColaboratoryはGoogleが提供しているPython実行環境!
  • 機械学習で活用されている!
  • 環境構築がほぼ不要・Webブラウザがあれば実行可能!
  • クラウド上のツールなのでチーム内での共有が簡単!
  • GPU等を無料で利用が可能!
  • 90分ルールや12時間ルールなどの時間についての制限があるので注意!
  • 無料!

無料で使えて、環境構築も手軽に行えて、共有もスムーズなGoogle Colaboratoryは機械学習を始める上で最適なエディタと言えます。

最後にこの記事と関連した記事を紹介して終わります。

AIの得意なこと苦手なことを知りたい方は、以下の記事をご覧ください。

機械学習の3手法(教師あり学習・教師なし学習・強化学習)について知りたい方は、以下の記事をご覧ください。

人工知能・機械学習・深層学習の違いについて知りたい方は、以下の記事をご覧ください。

以上「機械学習で使われるGoogle Colaboratoryとは?使い方や料金などを紹介!」でした!

最後までご覧いただきありがとうございます。

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