Collab Google: сотрудничество с Google для эффективной работы в команде

Collaboratory (Collab) Google – это сервис, который позволяет создавать, запускать и распространять блокноты Jupiter Notebook на базе инфраструктуры Google Cloud. Он предоставляет пользователю доступ к вычислительным мощностям Google Cloud, а также к набору бесплатных и платных библиотек и инструментов для разработки и анализа данных.

Для использования сервиса необходимо иметь аккаунт в Google и подключить к нему Google Drive. После этого можно создавать блокноты, которые будут автоматически сохраняться в Google Drive. Для создания блокнота необходимо выбрать нужный тип языка программирования (Python, R, Julia и т.д.) и запустить сервер.

Пример создания блокнота на языке Python и использовании библиотеки Pandas для анализа данных:

1. Зайдите на страницу collab.google.com

2. Нажмите на кнопку "New Python 3 Notebook"

3. В первой ячейке блокнота напишите:

import pandas as pd
data = pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data', header=None)
data.head()

4. Запустите данную ячейку (нажмите кнопку "play" или Shift + Enter)

5. В результате вы получите первые 5 строк таблицы iris, загруженной с сайта UCI.

Кроме того, в Collaboratory Google есть возможность использовать TensorFlow – библиотеку машинного обучения, разработанную Google. Например, можно обучить модель нейронной сети на данных MNIST и выявить числа на изображениях.

Пример обучения нейронной сети на данных MNIST:

1. Зайдите на страницу collab.google.com

2. Нажмите на кнопку "New Python 3 Notebook"

3. В первой ячейке блокнота напишите:

import tensorflow as tf
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train),(x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

4. Запустите данную ячейку (нажмите кнопку "play" или Shift + Enter)

5. В следующей ячейке напишите:

model = tf.keras.models.Sequential([
  tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
  tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
  tf.keras.layers.Dropout(0.2),
  tf.keras.layers.Dense(10)
])
predictions = model(x_train[:1]).numpy()
predictions

6. Запустите эту ячейку и на выходе получите массив чисел от 0 до 9, которые соответствуют вероятности нахождения числа на изображении.

Таким образом, Collaboratory Google – это мощный инструмент для анализа данных, машинного обучения и других задач, требующих вычислительных ресурсов на базе инфраструктуры Google Cloud.