この記事では、Google Colaboratory(略称：Google Colab)を通じてPythonを学び、AIの作成スキルを磨く方法について詳しく解説します。「Google Colaboratory」は、Googleが提供する無料のクラウドベースのPython開発環境で、初心者から経験豊富なプロフェッショナルまで、誰でも容易に利用できます。
「Google Colaboratory」は、自分のパソコンの性能に左右されずに、高性能な計算リソースを利用できるため、大量のデータや複雑な計算が必要なAI開発もスムーズに行えます。この記事を通じて、「Google Colaboratory」の使い方をマスターし、Pythonの学習を進め、AI作りのスキルアップを目指しましょう。
Google Colaboratory（グーグルコラボラトリー）とは？
まず、Google Colaboratory（グーグルコラボラトリー）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 Colab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。
以降は、略称であり、かつ一般的に使われているGoogle Colabと記載させて頂きます。
Pythonのプログラミングは難しい？
「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 Colab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 Colab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。
さらに、Pythonについて学びたい方は、以下の記事をご参照ください。
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をすることです。
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、プログラミングの場合はそうではありません。
玄人でさえ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、途中でプログラミング学習を諦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。
ですが、Google Colab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 ColabでAIの構築ができるセミナー
Google Colabを使って、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エンジニア育成講座を受講するとPythonの基礎から、Google Colabを使ったAIの構築方法が理解できるのでおすすめです。
AIエンジニア育成講座の概要
AIエンジニア育成講座は、3日間の集中講座です。
会場・ライブウェビナー・eラーニングの3つのタイプから受講を選択できるセミナーで、短期集中でAIの発展知識や実装まで学べるセミナーとなっています。
内容は、実務で使えるAIの実装技術と活用術を習得できるおすすめのセミナーです。
もちろん非エンジニアの方でも、ゼロからプログラムの実装方法を学ぶことができます。
Python基礎セミナー講習
こちらも会場受講やライブウェビナー・eラーニングで動画などが選べるので、対面でしっかり学びたい人も動画で気軽に学びたい人にもおすすめです。
Google Colabの使い方【Chainerのセットアップ方法】
それでは実際に、Google ColabでのChainer(チェイナー)のセットアップの仕方を紹介していきます！
Chainer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、Colaboratoryにアクセスし、Googleアカウントでログインします。
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 Colabではたったこれだけの作業で、Pythonが動作する環境を手に入れることができてしまいます。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で手に入ります！
Chainerなら、いちいち複数のライブラリをインストールする手間がかかりません。
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 Colabの使い方【プログラミング方法】
試しに、Google Colabで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。
今回は、以下のソースコードを記述します。
print(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。
そうすると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、様々なことが簡単にできるサービスとなっています。
Google Colab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。
Google Colabの使い方【GPU処理方法】
Google Colabでは、GPUによる演算も簡単にできます。
画像の通りに「ランタイム」＞「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 Colabを使うメリット
Google Colabを使うメリットは下記のようなものがあります。
- Pythonを気軽に実装できる
- プログラミングコードをしっかり書かなくても開発が可能
- 環境構築が必要ない
- GPUに無料でアクセスできる
Pythonを気軽に実装できる
Google Colabは、ブラウザ上で簡単にPythonコードを実行できる環境を提供しています。インターネットに接続できれば、複雑なセットアップやインストールなしにすぐにPythonを使用できます。特に、初心者にとっては、手軽に実験や練習を行うための理想的なプラットフォームです。
プログラミングコードをしっかり書かなくても開発が可能
Google Colabには豊富なライブラリがすでにインストールされており、特定のライブラリをインポートするだけで簡単に高度な機能を利用できます。例えば、データ分析や機械学習のフレームワーク（TensorFlowやKerasなど）をすぐに使えるため、プログラムを書く手間を大幅に省けます。また、インタラクティブなノートブック形式での開発が可能なため、コードを分割して実行しながら確認できるのも大きな利点です。
環境構築が必要ない
通常、ローカル環境でプログラミングを行う場合、Pythonやライブラリのインストール、バージョン管理、依存関係の設定などが必要です。しかし、Google Colabではそのような環境構築が一切不要です。すべてのライブラリやツールはGoogleのサーバー上にセットアップされており、ユーザーはそれらを即座に使用できます。
GPUに無料でアクセスできる
Google Colabは、無料でGPU（グラフィックスプロセッシングユニット）やTPU（テンソルプロセッシングユニット）にアクセスできる数少ないプラットフォームの一つです。これにより、機械学習やディープラーニングのトレーニングなど、計算負荷の高い処理を手軽に実行できます。これらのハードウェアを購入する必要がなく、簡単に利用できるため、コスト効率も非常に高いです。
以上のような点がとても便利で使いやすいポイントです。
特にGPUに無料でアクセスできる点は、無料で高度なAIを作ろうとしている個人ユーザーにはとてもありがたい点でしょう。
Google Colabを使う上での注意事項
Google Colab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 Colabを使い方の注意点を解説していきます。
Google Colabの注意点①90分の制限
Google Colab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 Colabの注意点②12時間の制限
Google Colab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、定期的に保存していればコードが失われることはありません。
AI初心者におすすめのセミナー
AIエンジニアは専門的な知識やスキルが求められる職種です。
AI初心者向けのセミナーは数多くありますが、その中でも基礎から実践まで短期間で学べるおすすめのセミナーを紹介します。
基礎から実務まで学べる短期集中型の講座
3日間でAIプログラミングの基礎から実務までを学べるのがAIエンジニア育成講座です。
3つのステップで効率よく学べるカリキュラムが組まれた短期集中型の講座で、プログラミングの基礎からしっかり教えてもらえるため、AIの予備知識がない方でも受講することが可能なAI初心者におすすめのセミナーです。
3つのステップで実践的に学ぶ
AIエンジニア育成講座では、3つのステップがありステップごとの到達目標に向けて段階的に学びを深めていきます。
| 学習内容 | |
| ステップ1 | AIを構築するための機械学習の仕組みなどの基礎知識やAIモデルの実装など |
| ステップ2 | 画像処理AIの実装方法を習得して画像認識ができるようになることなど、AIの応用知識と実装について |
| ステップ3 | 時系列データの活用や処理方法などAIの発展知識と実装について学習し、実務に活かせるまでを目指す |
受講方法を選べる
AIエンジニア育成講座は、会場・ライブウェビナー・eラーニングと3つの方法から受講方法を選べます。ライブウェビナーでは、チャットや音声通話で講師に質問することが可能なので、リアルタイムで疑問点を解消することができます。
受講しやすい方法で学べるのもAIエンジニア育成講座のメリットのひとつです。
Google Colabについてまとめ
今回は、Google Colab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 Colabを体験してみましょう。
Google Colab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 Colabから始めてみましょう。
