【Google Colaboratoryシリーズその１】Google Colaboratoryの概要と特長

こんにちは。スキルアップAI編集部です。

機械学習にチャレンジしてみようと思ったものの、Pythonを実行するための環境構築がうまくできずに困ったことはありませんか。プログラミング初心者がいざ学習をやってみようと思っても、その前段階の環境構築で時間がかかってしまうことは珍しくありません。

そこで今回は、面倒な環境構築を行わずに使用できるGoogle Colaboratoryをご紹介します。Google Colaboratoryを使用することで、ブラウザから直接Pythonを記述、実行することができるようになります。 またGoogle Colaboratoryは環境構築の手間が省けるだけでなく、たくさんの優れた機能を兼ね備えています。
本ブログでは、Google Colaboratoryの特徴についてご紹介します。

＜目次＞
1.Google Colaboratoryとは？
2.Google Colaboratoryの特徴
3.おわりに

# 1.Google Colaboratoryとは？
Google Colaboratoryは、Google社が提供している、ブラウザから直接Pythonを記述、実行できるサービスです。これはGoogleドライブに保存されるJupyterノートブック環境のようなもので、Googleドライブ上でコードの記述や実行、共有ができます。ノートブックのドキュメントはセルで構成されており、各セルにコードやテキスト・画像などを含めることができます。
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図1. Google Colaboratoryの使用例

# 2.Google Colaboratoryの特徴
Google Colaboratoryには、以下の3つの特徴があります。

1. Pythonの開発環境を構築せずに利用できる
1. 簡単に他ユーザとのコードの共有が可能
1. GPUやTPUといったハードウェア機能を無料で使用できる

### 1.Pythonの開発環境を構築せずに利用できる
一般的に、コンピュータ上でPythonの開発・実行を行おうとすると、まず環境の構築から行わなければなりません。例えば、Jupyterノートブックを使用するとなると、まずはAnaconda等のツールをインストールしてPythonを使用できる環境を整えたうえで、それからJupyterノートブックをコンピュータにインストールするという作業が必要になります。この環境構築がプログラミング初心者には特に難しく、この段階でつまずいてしまい先に進めないということが多々あります。しかし、Google Colaboratoryを使用すれば面倒で難しい環境構築を行わずともブラウザ上でPythonを使用することができるので、Googleアカウントを用意するだけで手軽にPythonを実行することができます。

### 2.簡単に他ユーザとのコードの共有が可能
一般的に、Pythonのコードを記述したプログラムファイルを他のユーザと共有する際は、いちいちメールに添付して転送したりしなければなりません。しかし、Google ColaboratoryのノートブックはGoogleのサービス上で作成されるので、Googleドライブの共有機能を使って簡単に他のGoogleユーザと共有することが可能です。また、ノートブックをGitHubにエクスポートして共有することもできます。作成したノートブックはJupyterノートブック形式で保存されるようになっており、Jupyterノートブック等の互換性のあるフレームワークでは閲覧や実行などが行えます。そのため、Googleユーザ以外のJupyterノートブック等を使用している方とのファイルの共有も可能です。

### 3.GPUやTPUといったハードウェア機能を無料で使用できる
大量のデータを必要とする機械学習においては、効率的に学習を行うためにGPUやTPUのようなハードウェアが必要になります。GPUやTPUを使用することで、高速での並列処理が可能となり、モデルの学習時間が大幅に短縮されます。 GPUやTPUを利用するには通常、1時間あたり数百円くらいかかります。Google Colaboratoryでは、GPUとTPUを一定の条件において無料で使用することができます。GPUやTPUの利用は、際は、設定タブにてGPUやTPUに切り替えるだけなので、非常に簡単です。

# 3.おわりに
今回は、Google Colaboratoryの特徴についてご紹介しました。面倒な環境構築なしで簡単に始められるので、少しPythonを触ってみたいという方や機械学習モデルを構築してみたいという方はこの機会にぜひ使用してみてはいかがでしょうか。

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