こんにちは、三谷です。
今日は、誰でも簡単に、しかも無料でpythonの学習を始めることができる“Google Colaboratory”というサービスを紹介します。
流行りのディープラーニングや、機械学習などのAIを開発してみたい！
AIの開発にはpythonだ！というのはかなり広まってきましたが、プログラミング言語というとまだまだハードルが高い方もいらっしゃいます。
初心者の方は、プログラミングを始める前の環境構築の段階で挫折してしまう方も多くいます。
Google Colaboratoryは、簡単に環境構築もできますので、初心者でも安心して使用可能です。
簡単だと言われても、始めるにあたって心配な方もいることでしょう。
そんな心配を抱えている方のために、Google Colaboratoryを使った簡単なpythonの学習方法をレクチャーします。
この記事を最後まで読めば、パソコンやプログラミングの初心者でも環境構築ができて、簡単にpythonの学習を始められるようになります。
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Google Colaboratoryとは？
まず、Google Colaboratoryとは何なのでしょうか？
Google Colaboratory のサイトから引用してみました。
—–
Colaboratoryは、完全にクラウドで実行される Jupyter ノートブック環境です。設定不要で、無料でご利用になれます。
Colaboratory を使用すると、コードの記述と実行、解析の保存や共有、強力なコンピューティング リソースへのアクセスなどをブラウザからすべて無料で行えます。
—–
と書かれています。
これは簡単に言えばGoogle Colaboratoryとは、無料で機械学習やディープラーニングをするために必要な環境や、計算を高速にするGPUを利用できるサービスと言うことです。
通常、これだけの機械学習環境を整えるためには、数十万円がかかってしまいます。
Google Colaboratoryは、pythonの学習が無料でできるとても有益なサービスなのです。
プログラミングの最初の壁「環境構築」とは？
新しいプログラミング言語を始めるとき、まずはプログラミングをするための環境構築が必要です。
初めてプログラミングを学習する方が最初につまずくのが、実はこの「環境構築」です。
環境構築とは、プログラムをするときに必要な言語のインストールや、付随するライブラリ・フレームワークのインストール。
そして統合開発環境と呼ばれる”開発をしやすくするソフトウェア”など、プログラミングに必要な環境をご自身のパソコンに入れることです。
つまり、プログラミングを始める前段階の作業です。
ソフトのインストール？簡単じゃないの？と思われた方もいらっしゃるかもしれませんが、実はそうではありません。
手順通りにやっても、すんなりうまくいく場合と、そうでない場合があります。
これはプログラミングの特性上、パソコンに既に入っているソフトウェア、ドライバー、レジストリ情報など、様々な要因で動作する・しないや、インストールが成功する・失敗する等が起こります。
初心者の方はこういったエラーで動作が止まってしまうと、落ち込んでしまい途中でプログラミング学習をあきらめてしまうことも多くあります。
試しに、「python はまった」と検索してみてください。インストールに失敗していたり、ライブラリがインストールできなかったという記事がたくさん出てきます。
せっかくプログラミングを学ぼうと思っても、プログラミングを動かせる前に環境構築だけで時間がかかっていたら元も子もないですよね。
でも、大丈夫です。
Google Colaboratoryを使った方法なら、プログラミング環境も簡単に作れてしまうんです。
Google ColaboratoryでChainerのセットアップをしてみよう
それでは実際に、Google ColaboratoryでのChainerのセットアップの仕方を紹介していきます。
Chainer(チェイナー)とは、プログラム上の計算や機械学習を行うために必要なソフトです。
セットアップすることによって、複雑なニューラルネットワークも自動で計算と学習をしてくれます。
まずは、下記サイトにアクセスし、Googleアカウントでログインします。
https://colab.research.google.com/notebooks/welcome.ipynb?hl=ja
ログイン後、「ファイル」から「Python 3の新しいノートブック」を選択します。
以上です！
Google Colaboratoryでは、たったこれだけの作業で、Pythonの動作する環境が手に入ってしまうのです！
更に機械学習でよく使われるライブラリのNumpy、Scikit-learn、Scipy、Chainer、TensorFlow・・・・などもインストール済みの仮想環境も手に入ります！
必要に応じて、一つひとつのライブラリをインストールする手間がかかりません。
試しにプログラムコードを一つ試してみましょう。
下記画像で青く囲っているところはファイルのタイトルとなります。
ファイルの名前は何でもいいのですが、ここでは仮に「variable.ipynb」と名前をつけます。
自身のパソコン内で検索しやすい名前にしておきましょう。
Pythonはxやyなどのアルファベットを使って「変数」を定義することができます。
以下のソースコードを記述します。
a=12print(a)
printは、( )に入った変数を表示するための関数です。
[セルを実行]ボタンで、先ほど書いたソースコードを実行します。
画面下に実行結果が表示されます。
今回は変数「a」をプリントしたので「12」と表示されます。
このように、Pythonのコードが動作するのがわかりましたね。
ここでは詳しく解説できませんが、この他にも表計算からグラフの作成、ソースコードで「plt」などを使ったイメージの描写、データの整理や管理、分析など様々なことも簡単にできます。
Google Colaboratoryのセッティングから、簡単なソースコードの分かりやすい動画は下記を参考にしてください。
また、Chainerについては下記記事でも紹介しているので、Chainerについて気になった方は下記記事も参考にしてみてください。
Google Colaboratoryの使ったAIの構築方法が分かるセミナーのご紹介
Google Colaboratoryの使ってPythonでAIをプログラミングする方法について学びたいと思っている方は、AIエンジニア向けセミナーを受講するとPythonの基礎からGoogle Colaboratoryと使ったAIの構築方法が理解できるのでおすすめです。
Google Colaboratoryを使う上での注意事項
Google Colaboratoryは教育・研究を目的としたツールのため、以下の制限があります。
ここからは、Google Colaboratoryを使い方の注意点を解説していきます。
Google Colaboratory注意事項①90分の制限
Google Colaboratoryでの作業が90分間止まると、一時的にスタンバイ状態になり、再度使用する際には再接続の処理が必要となります。
長時間の演算をする際には、定期的にブラウザをリフレッシュするなどの処理が必要となります。
Google Colaboratory注意事項②12時間の制限
Google Colaboratoryを開いて12時間をすぎると、一度構築した環境がすべてリセットされます。
ただし、保存したデータに関してはGoogle ドライブに保存されますので、コードが失われることはありません。
Google ColaboratoryでGPU処理をする方法
Google Colaboratoryでは、GPUによる演算も簡単にできます。
画像の通り、「ランタイム」ー＞「ランタイムのタイプを変更」をクリックして、
アクセレーターをGPUに変更し保存します。
学習時にGPU処理を使用する際は、プログラムの変更も必要になる場合があります。
しかし、これだけの簡単な操作で最新のGPUによる並列計算が実行できるのは魅力的ですよね！
Google Colaboratory まとめ
今回はGoogle Colaboratoryというクラウドで利用できるサイトをご紹介しましたがいかがでしたでしょうか。
実務でも活用できるプログラミング言語のPythonを学習したいと考えている方は、Google Colaboratoryを体験してみましょう。
Google ColaboratoryはPythonの演習が無料で行える優れ物です。
とにかく実行に移すことが、Python上級者への入り口です。
コツコツとした努力から、プログラミングだけではなくBI(ビジネスインテリジェンス)・BA(ビジネスアナリティクス)まで幅広いスキルも得られます。
Pythonのスキルアップのためにも、初心者の方々はGoogle Colaboratoryから始めてみましょう。
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