Google Colab oratory, oder „Colab“, wie die meisten Leute es nennen, ist eine cloudbasierte Jupyter-Notebook-Umgebung. Es läuft in Ihrem Webbrowser (Sie können es sogar auf Ihrem Lieblings-Chromebook ausführen ) und ermöglicht jedem mit Internetzugang, mit maschinellem Lernen und Codierung für künstliche Intelligenz zu experimentieren. Sie können Python-Code schreiben und ausführen , Ihren Code teilen und ihn gleichzeitig mit anderen Teammitgliedern bearbeiten und alles dokumentieren, indem Sie ihn in einem einzigen Notizbuch mit Rich Text, Diagrammen, Bildern, HTML und LaTeX kombinieren.
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen: Eine kurze Einführung
Sie haben von künstlicher Intelligenz (KI) gehört und wahrscheinlich auch den Begriff maschinelles Lernen (ML). Während KI und ML oft synonym verwendet werden, ist ML eine Teilmenge oder Unterkategorie der künstlichen Intelligenz . Maschinelles Lernen ist eines der Werkzeuge oder Wege zur künstlichen Intelligenz und nutzt Algorithmen, um Erkenntnisse zu gewinnen und Muster aus Daten zu erkennen.
Eine einfache Erklärung für KI ist Computerhardware, die die Fähigkeiten unserer eigenen Computerhardware, des menschlichen Gehirns, nachahmt. Durch den Einsatz von Tools wie ML erhält künstliche Intelligenz die Fähigkeit zu lernen und Entscheidungen zu treffen, ohne explizit darauf programmiert zu werden, wie diese Entscheidungen getroffen werden sollen, oder ohne alle möglichen Ergebnisse zu erhalten. Im Wesentlichen verfolgt ML den Ansatz, einen Computer durch seine eigene Erfahrung lernen zu lassen, sich selbst zu programmieren.
Wenn ein Unternehmen derzeit KI-Programme einsetzt, nutzt es maschinelles Lernen. ML beginnt mit Daten – riesigen Datenmengen. Das umstrittene Thema KI-generierte Kunst ist ein gutes Beispiel, da es zum Trainieren des Modells Datenstichproben nutzt , die aus Kunstwerken anderer Personen bestehen. Trotz all dieser Daten kann künstliche Intelligenz immer noch nicht wie ein Mensch malen.
Wenn Sie ein traditioneller Programmierer sind, wissen Sie, dass Programmieren mit dem Schreiben von Kochrezepten für eine Mahlzeit vergleichbar ist. Beim herkömmlichen Programmieren erstellen Sie detaillierte Anweisungen, die dem Computer genau sagen, was er tun soll. Der Computer folgt diesen Anweisungen. Wenn Ihr Code gut ist, backt er denselben Kuchen, den Sie gebacken und für den Sie das Rezept geschrieben haben.
Manchmal ist es nicht möglich, Code zu schreiben, dem ein Computer folgen kann, oder es wäre so zeitaufwändig, dass dafür keine Ressourcen zur Verfügung stehen. Es gibt einige Aufgaben, die Menschen leicht erledigen können, die Computer aber nur schwer programmieren können, etwa die Gesichter von Menschen zu erkennen, zu wissen, wie man ein Kunstwerk so aussehen lässt, als ob Van Gogh es gemalt hat, oder den Unterschied zwischen Donuts und Bagels zu erkennen . Künstliche Intelligenz ist dank maschinellem Lernen größtenteils in der Lage, diese Dinge zu tun.
Das ist künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen auf den Punkt gebracht. Durch maschinelles Lernen versucht die KI, Dinge herauszufinden, indem sie ihr Unmengen von Daten zur Verfügung stellt, aus denen sie lernen kann. Dies erfordert ebenso viel Rechenleistung, um Tests durchzuführen oder den einfachsten Code zu üben. Hier kommt Google Colab ins Spiel.
Warum Google Colab verwenden?
Google war im Bereich der KI-Forschung aggressiv. Als Unternehmen mit enormen Ressourcen kann es kontinuierlich experimentieren und Durchbrüche auf dem Gebiet der Quanten-KI erzielen. Daher besteht auch ein begründetes Interesse an der Zukunft dieser Technologien. Das KI-Framework von Google mit dem Namen TensorFlow wurde 2015 als Open Source bereitgestellt. Im Jahr 2017 wurde Googles Entwicklungstool Colaboratory für die öffentliche Nutzung kostenlos freigegeben.
Das hast du richtig gehört. Sie haben jetzt Zugriff auf diese Dinge. Die Bereitstellung von TensorFlow und Google Colab für die Öffentlichkeit hat die Aufklärung über und die Entwicklung von Anwendungen für maschinelles Lernen erleichtert. Auch wenn Sie sich die kostspielige Recheninfrastruktur nicht leisten können, können Sie heute Code schreiben und ausführen.
Die Google Colab Workspace-App wird über den Google Workspace Marketplace installiert und in Google Drive integriert. Ihre gesamte Arbeit wird in Drive gespeichert oder kann von Ihrem GitHub geladen werden. Alles kann über die Freigabeeinstellungen in Google Drive , Docs und Sheets geteilt werden. Ihr Code wird in einer virtuellen Maschine ausgeführt, die für Ihr Konto privat ist.
Python und Jupyter können hohe CPU- und GPU-Arbeitslastanforderungen haben. Colab bietet Ihnen kostenlosen Zugriff auf die Computerinfrastruktur, um Ihren Code zu testen und auszuführen. Wie bei vielen Produkten von Google gibt es eine kostenlose Stufe und kostenpflichtige Optionen. Die kostenlose Version von Colab ist für Studenten, Bastler und kleine experimentelle Projekte gedacht. Als Datenwissenschaftler oder KI-Forscher bieten die kostenpflichtigen Pläne von Google mehr Recheneinheiten, schnellere GPUs, Zugriff auf Maschinen mit höherem Speicher und Terminalzugriff mit der verbundenen virtuellen Maschine.
Wenn Sie etwas über künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen lernen möchten oder einfachen Python-Code haben, den Sie dokumentieren oder mit dem Sie experimentieren möchten, erfordert Colab keine Einrichtung und kann kostenlos verwendet werden. Google bietet außerdem verschiedene Colab Pro-Abonnements an , die zahlenden Nutzern Zugriff auf schnellere NVIDIA-GPUs und Rechenguthaben für komplexere Aufgaben ermöglichen.
Was können Sie in Google Colab tun?
Als Programmierer sind in Colab unter anderem folgende Dinge möglich:
- Schreiben, ausführen und teilen Sie Code in Python
- Nehmen Sie mit Ihrem Team an der kollaborativen Codierung in Echtzeit teil
- Stellen Sie eine Verbindung mit GitHub her, um Notizbücher zu importieren oder zu veröffentlichen
- Externe Datensätze importieren
- Dokumentcode, der mathematische Gleichungen unterstützt
- Greifen Sie kostenlos auf GPU- und TPU-Laufzeiten zu
- Nutzen Sie vorinstallierte Bibliotheken wie TensorFlow, Matplotlib, PlyTorch und andere ML-Bibliotheken
- Integrieren Sie mit GitHub
- Verwenden Sie den Versionsverlauf ähnlich wie bei Google Docs
- Trainieren Sie Modelle mit Bildern, Audio und Text
- Daten analysieren und visualisieren
Google Colab vs. Jupyter Notebook
Google Colab basiert auf Jupyter Notebook , einem vollständig Open-Source-Produkt, das auch kostenlos erhältlich ist. Jupyter stand an erster Stelle, und Notizbücher im IPYNB-Format werden typischerweise für die Datenexploration, Experimente und Modellierung mit maschinellem Lernen, die Dokumentation von Codebeispielen und die Erstellung von Tutorials verwendet. Im Wesentlichen die gleichen Dinge, die Sie in Google Colab tun würden.
Wenn also Google Colab eine Möglichkeit ist, mit Jupyter Notebooks zu arbeiten, was ist dann der Unterschied zwischen der herkömmlichen Verwendung und der Verwendung in Google Colab? Dies sind die Hauptunterschiede zwischen den beiden:
- Tools für die Zusammenarbeit : Der offensichtlichste Unterschied besteht darin, warum Google Colab den Namen Google Colab trägt. Die Plattform von Google bietet mehrere Tools, um die Zusammenarbeit im Team zu erleichtern. Neben der gemeinsamen Nutzung von Dokumenten und der Cloud-Speicherung ist die gemeinsame Codierung in Echtzeit mit anderen Teammitgliedern das Wichtigste.
- Software : Die Verwendung von Jupyter Notebook erfordert traditionell Softwareinstallationen auf Ihrer lokalen Hardware. Sie müssen auch Ihre eigenen Bibliotheken installieren. Colab funktioniert zu 100 % in Ihrem Webbrowser. Das ist also die einzige Software, die Sie benötigen und die Sie bereits haben.
- Dokumentenfreigabe : Colab-Notizbücher werden über Google Drive gespeichert und geteilt. Wie Google Docs und Sheets werden Ihre Notizbücher regelmäßig automatisch gespeichert, verfügen über einen Versionsverlauf und können mit denselben Freigabeberechtigungen geteilt werden. Sie können Ihre Colab-Dateien auch mit anderen teilen, ohne dass die andere Person Software installieren muss, um sie anzuzeigen.
- Rechenleistung : Herkömmliche Jupyter-Notebooks werden lokal gespeichert und Code wird mithilfe der Hardware Ihres lokalen Computers ausgeführt. Selbst wenn Sie einen rasend schnellen Heimcomputer haben, ist dieser im Vergleich zur Rechenleistung, die Ihnen Google Colab zur Verfügung stellt, begrenzt.
Verbessern Sie Ihr ML-Spiel mit Google Colab
Künstliche Intelligenz verändert jede Branche, die sie berührt. Wenn Sie ein angehender Datenwissenschaftler oder Forscher sind oder sich für KI interessieren, können Sie mit Google Colab mit seinen Spielzeugen spielen. In naher Zukunft werden Sie weiterhin erleben, wie sich das leistungsstarke und überzeugende Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, genannt maschinelles Lernen, überall ausbreitet. Dank Google Colab und dem Open-Source-Code Jupyter können Sie den Umgang mit diesen Tools von zu Hause aus erlernen quick share.
Es gibt einige Voraussetzungen, bevor Sie in diesen Umgebungen programmieren können. Sie müssen die Grundlagen von Python kennen und mit GitHub vertraut sein. Colab ist auch ein großartiger Ort, um mit dem Erlernen dieser Dinge zu beginnen. Es gibt viele Anleitungen und Tutorials für die verschiedenen Dinge, die Sie in Colab tun können, sodass Sie Ihre Lernreise kostenlos beginnen können.
