Conhecendo o Google Colab

O que é Google Colab?

O Google Colab (Colaborativo) é um serviço de nuvem gratuito hospedado pelo Google para incentivar a pesquisa de Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial, onde muitas vezes a barreira para o aprendizado e o sucesso é a exigência de um tremendo poder computacional.

Para quem pretende explorar o Machine Learning em simulações com enorme conjunto de dados, o Google Colab é uma solução ideal para você.

Benefícios do Colab

• Suporte para Python 2.7 e Python 3.6;
• Aceleração de GPU gratuito;
• Bibliotecas pré-instaladas: Todas as principais bibliotecas Python, como o TensorFlow, o Scikit-learn, o Matplotib, entre muitas outras, estão pré-instaladas e prontas para serem importadas;
• Construído com base no Jupyter Notebook;
• Recurso de colaboração (funcionna como o Google Docs): o Google Colab permite que os desenvolvedores usem e compartilhem o Jupyter Notebook entre si sem precisar fazer download, instalação ou executar qualquer coisa que não seja um navegador;
• Suporta comandos bash;
• Os Notebooks do Google Colab são armazenados no GDrive.

Criando um Notebook com o Colab

1. Acessar com uma conta logada do Google o Google Colab
2. Clique em "novo notebook" e selecione Notebook Python 2 ou Notebook Python 3

OU

1. Acessar com uma conta logada do Google o Google Drive;
2. Crie um novo diretório para o projeto;
3. Clique em Novo > Mais > Colaboratório

Configurando o acelerador de GPU

O hardware padrão do Google Colab é a CPU ou pode ser GPU.

Clique em Editar > Configuraçoes do Notebook > Acelerador de hardware > GPU

OU
Clique em Runtime > Hardware Accelerator > GPU

Executando uma célula

Certifique-se de que o runtime esteja conectado. O bloco de anotações mostra uma marca verde e "Conectado" no canto superior direito;

Existem várias opções de tempo de execução em "Runtime".

OU
Para executar a célula atual, pressione SHIFT + ENTER.

Agora, pode simular um conjunto de dados e aplicar técnicas de Machine Learning no Google Colab.

Referências

Python Data Sciense Handbook

Feito!