機械学習に最適! 無料で使えるPython開発環境Google Colaboratoryを使用する方法

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今回はWebブラウザで使用できるPythonの開発環境、Google Colaboratoryの使い方を解説してみたいと思います。Googleのリッチなコンピューティングリソースを使って、機械学習を使ったシステムなどを場所を選ばずに開発できます。

また、以下の記事で機械学習のアルゴリズムを効率的に学習できるプログラミングスクールも紹介していますので、あわせてご覧ください。

目次

Google Colaboratoryとは

Google ColaboratoryはWebブラウザから利用できるPython開発環境です。
Googleのアカウントを持っていればだれでも無料で利用することができます。機械学習のプログラムを高速に実行するためのGPUも使用でき、Pythonのライブラリも利用頻度の高いものは標準で用意されており、すぐにAI開発をはじめることができます。

Google Colaboratoryは以下のページから利用できます。

使い方

ここからは実際にColaboratoryでプログラムを動作させる手順を書いていきたいと思います。

Colaboratoryのアドレスにアクセスすると以下のページが表示されますので、右下の「ノートブックを新規作成」をクリックします。

ノートブックを作成するとエディタ画面が表示されますので、こちらにコードを書いていきます。

今回は以下のページで掲載しているスクレイピングを使ったデータ収集からニューラルネットの構築、評価までを行うプログラムをそのままColaboratoryで実行してみます。

以下のようにソースコードをエディタにコピーし、左の実行ボタンをクリックするとプログラムが実行されます。

Colaboratoryでは、機械学習などで良く使用されるライブラリはあらかじめインストールされているのですが、今回スクレイピングで使用する「icrawler」は用意されていないようなのでエラーが発生しました。

というわけで「icrawler」を先にインストールします。
先ほどコピーしたソースコードの手前に、icrawlerをインストールするための新たにコードを追加します。
pipコマンドを記述して実行すると、以下のようにインストールできました。

これで準備が整いましたので、改めて先ほどのプログラムを実行してみてください。
スクレイピングの対象サイトによって取得できるデータ数が変わってエラーが発生する場合は、データ数を変更して試してみてください。

実行結果

実行すると以下のようにログが出力されました。

損失関数、評価値が表示されました。
ローカル環境と同様に機械学習のプログラムが正しく実行できていることが確認できました。

まとめ

今回はColaboratoryを使って機械学習のプログラムを実行する方法を解説しました。GPUを使ってより高速に実行することもできます。Colaboratoryを使えば場所を選ばずに開発が行えますので、ぜひ活用してみてください。

また、機械学習ライブラリ Kerasの使い方について以下の記事でまとめていますので、あわせてご覧ください。



それでは、また次の記事でお会いしましょう。

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