みなさん，こんにちは。
シンノユウキ（shinno1993）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．
- Googleドライブを開く
- 「新規」ボタンをクリック
- 「その他」→「アプリを追加」
- 「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．
- 「新規」ボタンをクリック
- 「新しいフォルダ」をクリック
- 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．
- 先ほど作成したディレクトリに移動する
- 「新規」をクリック
- 「Colaboratory」をクリック．新しくノートブックが開きます．
- メニューの「編集」→「ノートブックの設定」をクリック
- 「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．