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» 2018年12月11日 05時00分 公開

機械学習&ディープラーニング入門(作業環境準備編):Lesson 4 「ディープラーニング作業環境の概要とGoogle Colaboratory(Jupyter Notebookのオンライン版)の使い方」まとめ

機械学習やディープラーニングの作業環境と使い分け指針、Jupyter Notebookのオンライン版「Google Colaboratory」の概要や使い方を箇条書きでまとめる。

[一色政彦,デジタルアドバンテージ]
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連載目次

ご注意:本記事は、@IT/Deep Insider編集部(デジタルアドバンテージ社)が「deepinsider.jp」というサイトから、内容を改変することなく、そのまま「@IT」へと転載したものです。このため用字用語の統一ルールなどは@ITのそれとは一致しません。あらかじめご了承ください。

 前回はGoogle Colabの使い方を紹介した。今回は、まとめとして、これまでの3回分のLessonのポイントを、箇条書きで短く書いているので、再確認に活用してほしい。

 また、もっとGoogle Colabの使い方を学びたい人向けに、課題としてチャレンジ問題を用意したので、気になる人はチェックしてみてほしい。

まとめ:ディープラーニングの概要とJupyter Notebook

  • 機械学習/ディープラーニングの作業環境: 統合開発環境のPyCharmや、シンプルなコードエディターのVisual Studio Code、ノート形式で実行と記録ができるJupyter Notebookなどがある
  • Project Jupyter: 本シリーズで使うJupyter Notebookと、グループ利用のJupyterHub、次世代バージョンのJupyterLabを提供している
  • Jupyter Notebookオンライン環境: 無償で利用できるものが多数あり、代表的にはMicrosoft Azure Notebooksや、Kaggle Kernels、Google Colaboratoryなどがある
  • Google Colaboratory: 「Google Colab」と略され、Googleドライブの接続アプリの形式で提供されている。Googleドキュメントが有する変更履歴や共同編集も有効で、GPUが無償、Python 2.7&3.6の両対応といったメリットがある。操作性も直感的でマニュアルは不要なほど
  • Colaboratoryノートブック: Jupyter Notebook互換の.ipynbファイルで出力できるだけでなく、Pythonファイル(.py)でも出力できる
  • ノートブックのセル: 「コードセル」と「テキストセル」の2種類がある。テキストセルはMarkdownフォーマットで記述する
  • Markdownフォーマット: そのまま文章を書けば基本的に問題なし。最も使う見出しの書式は# レベル1## レベル2### レベル3。Google Colabでは見出しが目次となり、階層構造を表現できる
  • Google Colabのショートカットキー: [Alt]+[Enter]キーで「セルを実行して、新しいコードセルを挿入」でき、[⌘/Ctrl]+[M] [M]キーで「テキストセルに変換」できる。[Tab]キーで、オートコンプリートやヘルプドキュメントを表示できる
  • オートコンプリート: コーディング中の文字列に対して、入力可能な候補を表示する機能
  • ヘルプドキュメント: 「docstringヘルプ」とも呼ばれる。関数の()の間で[Tab]キーを押すと表示される機能

【チャレンジ問題】

 繰り返しになるが、このチャレンジ問題は、必須ではなく、もう少しGoogle Colabを学びたい人向けである。

 「Hello, Colaboratory - Colaboratory - Google」というページでは、Google Colabの基本機能が一通りカバーされている。このページを開き、自分で気になるところをクリックして試してみてほしい。これが今回のチャレンジ問題だ。

 クリックしていくと、Google Colabでどのようなことができるかがざっくりと分かってくるはずだ。Jupyter NotebookやGoogle Colabは、直観的に操作できるツールとなっているおり、あらためて記事やマニュアル(説明書)などを読んで習得しなくても、「習うより慣れろ」で使いこなせる。スマホのアプリを使いこなすのに、わざわざ説明書を読まないと同じだ。まずはいろいろと触って慣れることが大切だ。

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