機械学習を体験してみたいなら無料で使える「Google Colab」がオススメ

Python

みなさん、こんにちは。
シンノユウキ(@y_stadio)です。

機械学習,ひいてはディープラーニングを体験してみたい!と思ったときの障壁の1つが環境構築です.これらには様々なライブラリを活用することになるでしょうし,また一般的なノートブック程度のスペックでは処理に何時間もかかってしまいます.といっても,手間やコストは極力抑えたい.といった場合には「Google Colab」が有力な選択肢になります.今回は,この「Google Colab」を使うメリットを紹介し,簡単に使い方を紹介したいと思います.

 

なぜ機械学習に「Google Colab」を使う?

機械学習に必要なライブラリがインストールされている

機械学習には,いろいろなライブラリを使用します.たとえば,NumPy.機械学習では,行列の計算が必須で,それを簡単に行えるライブラリです.その他,Kerasというニューラルネットワークライブラリなどインストールされており,機械学習を行うために必要なライブラリが用意されています.

GPUが使える

これが最大のメリットです.Google Clabでは,無料でGPUが使えます.GPU:Graphics Processing Unitは,画像処理装置を意味しています.一般的なPCではCPUが使用されていますが,機械学習のように大量の計算が求められる処理では,GPUの方が適しています.GPUだとすぐに終わるような処理でも,CPUでは何時間もかかることがあります.こういった,機械学習に向いた環境を利用できるのが,Google Colabを利用する最大のメリットでしょう.

 

実際に使ってみる

では,実際に使ってみましょう.

Googleドライブにアプリを追加しよう

Google ColabはGoogleドライブ上で動作します.まずはGoogleドライブにGoogle Colabアプリを追加しましょう.

  1. Googleドライブを開く
  2. 「新規」ボタンをクリック
  3. 「その他」→「アプリを追加」
  4. 「colaboratory」で検索→「追加する」をクリック

 

Googleドライブに作業用のディレクトリを作成する

Google Colabは作業用にGoogleドライブのディレクトリを用います.まずはマイドライブ内にディレクトリを追加しましょう.今回はディレクトリ名を「Python」としました.

  1. 「新規」ボタンをクリック
  2. 「新しいフォルダ」をクリック
  3. フォルダ名を「Python」にする

 

ノートブックを作成してみよう

では,先ほど作成したディレクトリに移動し,新しくノートブックを作成してみましょう.Google ColabではPythonなどのの開発環境である「Jupyter Notebook」をクラウド上で動作させるアプリです.まずはそのノートブックを一つ作成してみましょう.

また,初期設定のままではGoogle Colabを使用する最大のメリットであるGPUを利用できません.なので,GPUを利用するための設定も同時に行いましょう.

  1. 先ほど作成したディレクトリに移動する
  2. 「新規」をクリック
  3. 「Colaboratory」をクリック.新しくノートブックが開きます.
  4. メニューの「編集」→「ノートブックの設定」をクリック
  5. 「ランタイムのタイプ」を「Python3」に,
    「ハードウェア アクセラレータ」を「GPU」にそれぞれ変更する

 

まとめ

これで機械学習を利用するための準備は整いました.機械学習を行うために最も大きなハードルとなっているのが,どうやってGPUを使うかという点です.Google Colabを利用することでその点を解消することができます.しかも無料で.ぜひお試しください.