たった1分でPythonのプログラミングを始める｜GoogleColaboratoryの使い方

この動画では、1分でPythonでプログラミングを始められるツールについて紹介します。このツールはクラウドのツールです。つまり、計算や処理はクラウドでやるので、あなたのコンピュータの性能は関係ありません。そのため、パソコン選びに迷うこともないのです。さらに、クラウドツールなので、パソコンさえあれば無料で始められます。計算処理をするCPUのさらに性能がよいGPUだって無料で使えます。そのツールの名前は「GoogleColaboratory」です。この機会に、使い方を覚えてみましょう！

▼目次
00:00 はじめに
02:23 Google Colaboratoryとは？
04:10 Google Colaboratoryのメリットデメリット
05:10 Google ColaboratoryのCPUとGPUのすごさ
11:45 Google Colaboratoryの使い方
19:18 さいごに

▼GoogleColaboratoryのURL
https://colab.research.google.com/notebooks/intro.ipynb#recent=true

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▼文字書き起こし
1分、いや、10秒でPythonでプログラミングを始めらるツールは、Google Colaboratory（グーグルコラボラトリー）といいます。グーグルコラボラトリーは、グーグル・コラボとも呼ばれています。この動画では、グーグル・コラボと呼んでいきます。
まず、グーグルコラボとは何か？ということを簡単に説明をします。
グーグルコラボは、Pythonのプログラミングを実行できるツールを提供しているサービスで、世界的なテクノロジー企業のGoogleが提供しています。
グーグルコラボラトリーは、グーグル・コラボとも呼ばれ、この動画では、グーグル・コラボと呼んでいきます。
グーグル・コラボは、プログラミングを始める上で挫折する人が多い「環境構築」が不要で、グーグル・コラボにアクセスするだけですぐにでもPythonのコードを書いて実行できます。
さらに、グーグル・コラボは、ボタンひとつで他の人と共有をすることができます。
グーグルコラボは、クラウドのツールです。
したがって、ブラウザで操作をして実際に処理や計算をするのは、あなたのパソコンではなく、Googleのクラウドコンピュータがすることになります。
そのため、あなたのパソコンの性能は関係ありません。Googleのクラウドコンピュータの性能がすごいので、重い処理であっても高速に処理することができます。
また、グーグル・コラボは、機械学習の処理を高速に処理ができる「GPU」へのアクセスが無料で提供されています。GPUについては、別の解説動画があります。右上にカードがでているはずです。
次にColaboratoryのメリットとデメリットについてご紹介します。
まずメリットはなんといってもプログラミングの学習環境手軽に手に入れられることです。
colaboratoryのサイトにアクセスするだけで、すぐにでもPython学習を始めることができます。
自分のパソコンにPythonの学習環境を作る場合は、まずPython本体をインストールして、次にプログラムを書くためのコードエディタを用意して、無料のコードエディタであればPython用に自分でカスタマイズして…。といった感じで、プログラミングを始めるための準備は、時間がかかります。また、エラーが発生してうまくいかないケースがあります。そのため、環境構築ができずにプログラミング学習を諦めてしまう人もいらっしゃいます。
グーグルコラボは、Pythonのプログラミング学習に集中させてくれる最良のツールです。
もう一つの大きなメリットは、機械学習を高速に処理するGPUを無料で使えることです。
GPUはノートPCだと後から付け足そうとすると、5万円以上かかります。デスクトップPCだったとしても、最低でも1万円以上しますし、GPUをつけるのにはそれなりの知識が必要です。
しかし、グーグルコラボでは、そのGPUを無料で使うことができます。
またファイルの共有も簡単です。
ソースコードのようにSLACKで送信する必要がありません。
共有のボタンをクリックするだけです。
Googleスプレッドシートを使ったことがある方なら、それで使っていた「共有」と同じように実行することができます。
また大量データはメモリに載せますが、そのメモリも大容量です。
これがどのぐらいすごいものなのかはのちほど説明をしますが、学習目的で使えるだけじゃなく、実践レベル、実務レベルでも使えるスペックです。
今はまだ機械学習に興味があるなら、グーグルコラボに使い慣れておくのも方法です。
またファイルの共有も簡単です。
ソースコードのようにSLACKで送信する必要がありません。
共有のボタンをクリックするだけです。
Googleスプレッドシートを使ったことがある方なら、それで使っていた「共有」と同じように実行することができます。
したがって、プログラミング初心者であっても簡単に始められる実行環境だし、レベルアップして実践レベルになったとしても対応できるものが、グーグルコラボなのです。
次にデメリットについてです。
グーグルコラボのデメリットとして、一般的なPythonのプログラムの作り方ではない、独自の作法があるという点でし。
例えば、ファイルの読み込みはGoogle Driveを使うか、画面を使ってファイルを指定する必要があります。Pythonでは簡単にできることが、Colaboratoryではちょっと面倒になることがあります。
ただし、あなたのパソコンに設定をするローカル環境と比べると、そこまで大きなデメリットではありません。
もう一つのデメリットは、連続使用時間が12時間までと決まっていることです。
したがって、長時間かかるような処理を、グーグルコラボで実行することはできません。もし連続使用時間が12時間を超える場合は、自分で実行環境を構築する必要があります。
とはいえこれもPythonのプログラミング学習目的で使う場合はほとんど問題になることはないでしょう。強いて言うなら、機械学習の計算を大量データでやってみたいときにネックになる可能性がある程度です。
したがって、ColaboratoryはPython入門者が学習環境を無料で手に入れるには最適な場所と言うことになります。
もう一度まとめると、プログラミング初心者であっても簡単に始められる実行環境だし、レベルアップして実践レベルになったとしても対応できるものが、グーグルコラボなのです。
ColaboratoryのCPU、GPUの性能はどのレベルかも紹介します。
無料で使えるということは、大したことない性能なのでは？と思ってらっしゃる方も多いかと思いますが、結論から言うとColaboratoryのCPU、GPU性能はものすごく高いです。
まずはCPUから見ていきましょう。
ColaboratoryのCPUにはインテル製のXeonが使われています。
インテルはCPUで有名なあのインテルです。Core i7とかCore i5とか一度は聞いたことがあるのではないでしょうか？そのCPUを作っているのがインテルです。
その安心のインテル製CPUの中でも、Xeonは業務用のCPUで、大規模な処理能力を誇り、信頼性のある商品です。
次にメモリについてです。機械学習を使って大量データを処理するとき、そのデータはメモリに保存されます。そのメモリも大容量です。グーグルコラボでは13GBのメモリが搭載されています。一般的なノートパソコンでは、8GBのメモリがスタンダードなので、その2倍弱のメモリの容量ということになります。つまり、ハイスペックなノートパソコンぐらいの容量と考えて良いでしょう。
つまり、CPUについては一般家庭ではお目にかかれないレベル。メモリについては、ハイスペックなノートパソコンぐらいという感じです。これが無料で使えるのは本当にすごいです。
CPUだけでも十分すごいんですが、GPUもすごいです。
ColaboratoryではTesla K80というGPUが採用されています。
こちらも大規模処理に適したもので、GPUメモリ搭載量が24GBと大容量です。
この容量がどれだけすごいのか説明します。
最近、MacBookProの16インチに、AMD製のRadeon Pro 5600Mが追加購入オプションで付けられるようになりました。
Radeon Pro 5600Mの他に、Radeon Pro 5500Mが追加購入オプションでつけられます。
このRadeon Pro 5600Mは、MacBookProに搭載できるGPUの中では一番高い性能で、それがあれば動画編集も3Dゲームも可能です。ゲーミングPCとして考えてもミドルレベルの性能があります。
そのGPUでさえメモリ容量は8GBです。対してTesla K80は24GBです。
メモリ容量のみで考えても、3倍のメモリ容量を持っているのがTesla K80なんですね。
ちなみにMacBook ProにRadeon Pro 5600Mを搭載するにはオプション料で+70000円かかります。
Tesla K80がどれだけ高級なGPUなのか、比較すると良く理解できると思います。
CPUもGPUもかなり高級・高性能なものが使われているのにそれを無料で使うことができます。さすがは天下のGoogleといったところでしょうか。あっぱれ！

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