Google Colaboratory

<colcolor=#E8710A> Google Colaboratory https://colab.google/

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1. 개요2. 상세

2.1. 시작하기2.2. 데이터 과학2.3. 머신러닝2.4. Google 드라이브 연동2.5. Gemini 연동

1. 개요

Colaboratory(줄여서 'Colab'이라고 함)을 통해 브라우저 내에서 Python 스크립트를 작성하고 실행할 수 있습니다.
* 구성이 필요하지 않음
* 무료로 GPU 사용
* 간편한 공유

학생이든, 데이터 과학자든, AI 연구원이든 Colab으로 업무를 더욱 간편하게 처리할 수 있습니다. Colab 소개 영상에서 자세한 내용을 확인하거나 아래에서 시작해 보세요.

Colaboratory는 구글에서 지원하는 클라우드 컴퓨팅 시스템중 하나로, 보통 코랩으로 칭해진다.

2. 상세

2.1. 시작하기

지금 읽고 계신 문서는 정적 웹페이지가 아니라 코드를 작성하고 실행할 수 있는 대화형 환경인 Colab 메모장입니다.
예를 들어 다음은 값을 계산하여 변수로 저장하고 결과를 출력하는 간단한 Python 스크립트가 포함된 코드 셀입니다.

{{{#!syntax python seconds_in_a_day = 24 * 60 * 60

seconds_in_a_day}}}

위 셀의 코드를 실행하려면 셀을 클릭하여 선택한 후 코드 왼쪽의 실행 버튼을 누르거나 단축키 'Command/Ctrl+Enter'를 사용하세요. 셀을 클릭하면 코드 수정을 바로 시작할 수 있습니다.

특정 셀에서 정의한 변수를 나중에 다른 셀에서 사용할 수 있습니다.

{{{#!syntax python seconds_in_a_week = 7 * seconds_in_a_day

seconds_in_a_week}}}

Colab 메모장을 사용하면 실행 코드와 서식 있는 텍스트를 이미지, HTML, LaTeX 등과 함께 하나의 문서로 통합할 수 있습니다. Colab 메모장을 만들면 Google Drive 계정에 저장됩니다. Colab 메모장을 간편하게 공유하여 동료나 친구들이 댓글을 달거나 수정하도록 할 수 있습니다. 자세히 알아보려면 Colab 개요를 참조하세요. 새 Colab 메모장을 만들려면 위의 파일 메뉴를사용하거나 다음 링크로 이동하세요. 새 Colab 메모장 만들기

Colab 메모장은 Colab에서 호스팅하는 Jupyter 메모장입니다. Jupyter 프로젝트에 관해 자세히 알아보려면 Jupyter Notebook를 참조하세요.

2.2. 데이터 과학

Colab을 통해 인기 있는 Python 라이브러리를 최대한 활용하여 데이터를 분석하고 시각화할 수 있습니다. 아래 코드 셀에서는 Numpy를 사용하여 임의의 데이터를 생성하고 매트플롯립으로 이를 시각화합니다. 셀을 클릭하면 코드 수정을 바로 시작할 수 있습니다.

#!syntax python import numpy as np
import IPython.display as display
from matplotlib import pyplot as plt
import io
import base64

ys = 200 + np.random.randn(100)
x = [x for x in range(len(ys))]

fig = plt.figure(figsize=(4, 3), facecolor='w')
plt.plot(x, ys, '-')
plt.fill_between(x, ys, 195, where=(ys > 195), facecolor='g', alpha=0.6)
plt.title("Sample Visualization", fontsize=10)

data = io.BytesIO()
plt.savefig(data)
image = F"data:image/png;base64,{base64.b64encode(data.getvalue()).decode()}"
alt = "Sample Visualization"
display.display(display.Markdown(F"""![{alt}]({image})"""))
plt.close(fig)

Google Drive 계정에서 스프레드시트를 비롯한 데이터를 Colab 메모장으로 가져오거나 GitHub 등의 여러 다른 소스에서 데이터를 가져올 수 있습니다. Colab을 데이터 과학에 활용하는 방법과 데이터 가져오기에 관해 자세히 알아보려면 데이터 사용하기 아래 링크를 참조하세요.

2.3. 머신러닝

Colab을 사용하면 코드 몇 줄만으로 이미지 데이터세트를 가져오고, 이 데이터세트로 이미지 분류기를 학습시키며, 모델을 평가할 수 있습니다. Colab 메모장은 Google 클라우드 서버에서 코드를 실행하므로 사용 중인 컴퓨터의 성능과 관계없이 GPU 및 TPU를 포함한 Google 하드웨어의 성능을 활용할 수 있습니다. 브라우저만 있으면 사용 가능합니다.

Colab은 다음과 같은 분야의 머신러닝 커뮤니티에서 널리 쓰이고 있습니다.

* TensorFlow 시작하기
* 신경망 개발 및 학습시키기
* TPU로 실험하기
* AI 연구 보급하기
* 튜토리얼 만들기

머신러닝 적용 사례를 보여 주는 Colab 메모장샘플을 확인하려면 아래 머신러닝 예시를 참조하세요.

2.4. Google 드라이브 연동

#!syntax python
from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')

Google 드라이브에 저장된 파일을 Colaboratory에서 불러올 수 있다. Google Cloud Platform 서비스인 Google Colaboratory Enterprise에서는 불가능하다.

2.5. Gemini 연동

Gemini와 연동되어 코딩 및 디버깅과 관련하여 AI가 자문을 줄 수 있다. 채팅 형식으로 AI와 회의하면서 소스코드를 쉽게 수정할 수 있다.