プログラミング勉強中や、初心者の方にとっての最初の壁が環境構築です。
Colab（正式名称「Colaboratory」）は、ブラウザ上でPythonを記述、実行でき、環境構築不要！
無料でかなり便利に使えるので、機能を紹介していきます。
Google Colaboratoryの導入方法
Colab にアクセスして、googleアカウントでログインします。(事前にgoogleアカウント作成しておくと楽です。)
下記画面の"ノートブックを新規作成" を選択します。
これでもう準備完了です！
以下画面でPythonコードを記載すれば、すぐに実行が可能です。
最初のプログラム実行まで
簡単に、"hello!!"を表示するプログラムを実行します。
以下の通り、セルを分けて記載が可能です。
実行の際は、コードの横の実行ボタンを押す、あるいは"ランタイム"からすべてのセルを実行可能です。
以下はすべてのセルを実行した結果です。
どう活用できる？
ハードや環境の制約がなく、Google Drive経由でデータの共有も簡単です。
データ分析や機械学習の実験ももちろん可能です。
こんな感じのものも、4秒で出力できました！
# 必要なライブラリのインポート
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# データセットの読み込み (ここではIrisデータセットを使用)
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
df = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)
# データの先頭5行を表示
print(df.head())
# データの散布図を作成
plt.scatter(df['sepal length (cm)'], df['sepal width (cm)'])
plt.xlabel('sepal length (cm)')
plt.ylabel('sepal width (cm)')
plt.show()
無料・有料プランの違い
基本的には無料で使えます！
また、ディープラーニングに必須の並列計算が得意なGPUの利用が可能です。
まとめると以下の通りです。
無料版 : 最長12時間実行可能、GPU、メモリ共にそこそこの性能
Colab Pro : 最長24時間実行可能、GPU、メモリ共に高速、月額1179円
Colab Pro+ : 最長24時間実行可能、GPU、メモリ共に高速、バックグラウンド実行可能、月額5767円
※2023年5月時点
勉強用に使うのであれば、全然無料版で問題ないです！
性能の不足を感じたり、本気で機械学習取り組みたくなったら、有料版を使ってみてもよさそうですね。