AI・機械学習・ディープラーニングを始めるが、プログラミングについてまったく初めての人に向けて、その作業環境の選択指針やお薦めの「Jupyter Notebook」のオンライン版「Google Colaboratory」の基本的な使い方を分かりやすく紹介する連載。
本連載を含む『機械学習&ディープラーニング入門』には、「概要編」「コンピューター概論編」「作業環境準備編(本連載)」「Python編」「データ構造編」があり、実践的な続編として『初めてのニューラルネットワーク&ディープラーニング実装(TensorFlow 2+Keras(tf.keras)入門) 』があります。
AI・機械学習・ディープラーニングを始めるが、プログラミングについてまったく初めての人に向けて、その作業環境の選択指針やお薦めの「Jupyter Notebook」のオンライン版「Google Colaboratory」の基本的な使い方を分かりやすく紹介する連載記事です。
Lesson 1では、「機械学習やディープラーニングの作業環境にはどのようなものがあるのか?」といった主要な作業環境の概要と特徴、その使い分け指針を紹介します。
Lesson 2では、本連載がお薦めする作業環境「Jupyter Notebook」のオンライン版「Google Colaboratory」の準備方法と、そのノートブックファイルの作り方などのファイル操作方法を説明します。
Lesson 3では、「Google Colaboratory」の画面構成や基本的な使い方、お薦めのショートカットキー、オートコンプリートとヘルプドキュメントの表示機能などを説明します。
Lesson 4では、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出しています。記事内容の理解を再確認できますので、ぜひご活用ください。