AIを開発するために機械学習を行う際には、Google Colaboratoryというサービスを使用するという手があります。プログラミング言語のPythonと連携させられるサービスです。
そのGoogle Colaboratoryについて、具体的にどういったサービスなのか、できることや使用するメリットなどを解説していきます。
オンラインで機械学習を行えるGoogle Colaboratory
Google Colaboratoryは、Google社が提供している、機械学習に使用できるサービスです。
AI開発で機械学習を行う場合、プログラミング言語であるPythonが使用されます。そのPythonと連携し、オンラインで簡単に使えるようにしたのがGoogle Colaboratoryです。
基本的には、WebブラウザでGoogle Colaboratoryのサイトにアクセスして利用します。
GPUを使える
Google Colaboratoryでは、Google社が保有しているGPUを使えます。高度な機械学習を行う場合、スムーズな処理を行うGPUが必要不可欠です。
ただ、パソコンによっては、GPUがオプション扱いで、標準装備されていないものもあります。GPUなしのバソコンで機械学習を行うと、処理が遅くなったり、フリーズしたりしかねません。Google Colaboratoryであれば、そのような心配はせずに済みます。
機械学習の主要ライブラリはインストール済み
Pythonは、様々なライブラリを使って、効率的な機械学習を行えるのが強みです。そして、Google Colaboratoryには、機械学習で使用される可能性が高い有名なライブラリがすでにインストールされています。
数値計算を行うNumPyや、画像や音声の認識、自然言語処理に使用するTensorFlowなどは、改めてインストールする必要がありません。インストールされているライブラリは数百に及ぶため、新しくライブラリを用意せずに作業ができる可能性が高いです。
Google Colaboratoryを使ってできることとは
それでは、Google Colaboratoryを使用すると、どのようなことができるのか、確認していきましょう。
代表的な機能とその用途に分けて、詳しく解説します。
コードセルを使用したプログラムの実行
Google Colaboratoryでコードを書く場合は、ノートブック上にセルを配置していく形になります。
セルには2つの種類があり、プログラムの実行に使用するのはコードセルです。そのため、基本的にはコードセルを大量に並べることになるでしょう。
そして、コードセルに書き込んだコードは、独立して実行させられます。そのため、機械学習のコード全体を書きながら、特定のコードが間違っていないかをその都度確認するという使い方が可能です。
また、セルは必要に応じて、簡単に挿入や削除、並べ替えができます。よって、すでに書いてしまったコードの編集も、難しくはないでしょう。
テキストセルを用いた注釈や見出しの挿入
Google Colaboratoryで使用する2つのセルの内、コードセルではない方はテキストセルと呼びます。コードを書くためではなく、ただ単に文字を挿入するために使用するセルです。コードの解説など、注釈を入れるために使用することが多いでしょう。
テキストセルに書かれている文字は、原則としてコードに反映されません。そのため、文章の内容に気を使わず、自由な内容で注釈を付けられます。テキストセルは、コードセルと同じように簡単に挿入でき、使用する数に制限などはありません。
また、テキストセルの機能を応用すれば、ページに見出しを作れます。膨大な量のコードを書いた場合でも、見出しがあれば効率的に確認や編集などの作業ができるでしょう。
ライブラリのインストール
Google Colaboratoryには、機械学習で使用する主なライブラリが、ひと通りインストールされています。けれど、必要に応じて追加でライブラリを使用しなければならないこともあるでしょう。そのような時に活用できる、ライブラリのインストール機能が備わっています。
コードセルを作成して、ライブラリに応じたコードを入力するだけで、任意のライブラリはインストールできます。ライブラリを取り入れるために、別のソフトやツールを使用する必要はありません。
ノートブックの共有
Google Colaboratoryでは、作成したノートブックを、他の人と簡単に共有することが可能です。誰かから機械学習について教わっているのであれば、相手に送ってコードの添削をしてもらったり、エラーが発生した際に問題点を見つけてもらったりできます。
また、相手から見本となるコードを送ってもらうために使っても良いでしょう。ノートブックの共有は、Googleアカウントが紐づいているのであれば、マウスで送り先のユーザーを指定する操作だけで済みます。
また、オンラインからノートブックにアクセスできるリンクを作成するという方法も選択可能です。
Google Colaboratoryの有料版の価格は？無料版との違いは？
Google Colaboratoryを有料で使用する場合、Google Colaboratory Proのサブスクリプション契約を結ぶことになります。価格はひと月当たり、1,072円です。
ただ、Google Colaboratoryは、基本的には無料で利用できます。必要なものはGoogleアカウントのみで、アドレスを作ればすぐに用意可能です。
有料版は、無料版の機能を拡張したものだと考えておきましょう。有料版と無料版の主な違いは、以下の通りです。
高性能GPUを使用できる優先度
Google Colaboratoryでは、無料版と有料版を問わず、GPUを使用することができます。ただ、いつも使用できるGPUが同じとは限りません。性能が異なるGPUが、ランダムで割り振られます。
有料版は、高性能なGPUが優先的に割り振られるのが特徴です。
ノートブック使用の制限時間
Google Colaboratoryには、ノートブックの制限時間が設けられています。時間が来ると、コードの内容はリセットされてしまいます。
その制限時間の長さは、無料版が12時間で、有料版は24時間です。したがって、12時間では終わらない機械学習を行う場合は、有料版を使用しなければなりません。
メモリ容量
無料版と比べて、有料版はメモリの容量が大きいです。無料版だと、大量にメモリを使用する機械学習は、動作が重くなってしまうかもしれません。
そのため、メモリに気を使いながら、コードを書いていく必要があります。有料版だと、メモリのことは気にせず、快適に動作する可能性が高いです。
Google Colaboratoryを使用するメリットとは
Google Colaboratoryには、数多くのメリットがあります。その中から、特に大きなものをご紹介します。
機械学習を始めるためのハードルが低い
Pythonを使用して機械学習を行う場合、まずは開発環境を構築しなければなりません。そして、ただPythonをインストールするだけではなく、エディタなどのツールやライブラリの導入が必要です。
さらに、環境構築段階で、プログラミングのスキルが求められます。そのため、Pythonについて学び始めた段階の人は、環境構築で躓いてしまう可能性が高いです。
Google Colaboratoryを使用すれば、環境構築が必要なく、すぐにコードを書き始められます。機械学習を始めるためのハードルが低く、挫折するリスクが少ないのは、大きなメリットと言えるでしょう。
コストが安く済む
Google Colaboratoryは、高性能なGPUを、無料あるいは低価格で利用できるのもメリットです。機械学習でほぼ必須となるGPUを新しく購入しようとすると、数万円から数十万円の費用がかかります。
Google Colaboratoryであれば、無料版でも高性能なGPUを使えます。そして、有料版では、数十万円クラスのGPUを使える可能性が高いです。月々1,000円と少しの価格で利用できるので、GPUを購入するよりもコストは大幅に抑えられるでしょう。
共同でのAI開発がしやすい
Google Colaboratoryでは、あらかじめ機械学習を行う環境が整っています。特にカスタマイズを行わなくても、コーディングを始められます。
つまり、複数人で作業を行う際に、ほぼ同じ環境で作業を進められるというわけです。よって、共同でAI開発を行うのに、最適な環境と言えるでしょう。
全員の足並みが揃いやすく、連携も取りやすいはずです。ノートブックの共有機能を駆使すると、分担作業や相互確認なども簡単にできるでしょう。
AI開発で挫折しにくくなるGoogle Colaboratory
AIを開発するためには、機械学習がほぼ必須です。ただ、Pythonを使用して機械学習を行う場合、開発環境の構築段階で挫折してしまう恐れがあります。
また、スペックが足りず、機械学習を断念することになるかもしれません。
Google Colaboratoryであれば、そういった問題を解決できます。無料版でも十分な機能を備えているので、積極的に活用すると良いでしょう。
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