Google Colab

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I. 들어가며 빅데이터 시대에 맞춰서 다양한 툴이 나오는 가운데, Google Colab은 가히 혁명적이라 할 수 있다. 과거 높은 사양의 컴퓨터에서만 수행할 수 있었던 머신러닝과 딥러닝을 구글 코랩의 환경에서 무료로 배울 수 있는 기회를 구글이 제공하기 시작했다. 간단하게 아래 소스코드를 실행하여 CPU와 GPU의 연산속도를 비교 해보자. GPU를 사용한 TensorFlow II. Google Colab with R Google Colab은 매우 편리하다. 실제 강의를 시작하면서 파이썬 관련 모든 강의안은 Google Colab으로 제작중이다. 문제는 현재로써는 Google Colab만 지원한다는 점이다.

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공지 제 수업을 듣는 사람들이 계속적으로 실습할 수 있도록 강의 파일을 만들었습니다. 늘 도움이 되기를 바라며. 참고했던 교재 및 Reference는 꼭 확인하셔서 교재 구매 또는 관련 Reference를 확인하시기를 바랍니다. I. 개요 교육상, 최근 kaggle 및 국내 경진 대회에 참여할 일이 생겼다. 실습을 해보니, 매번 패키지와 파일을 다운로드 받는 것이 많이 불편했다. 파일을 열 때마다, !pip install name_of_package을 실행해야 하는 번거로움이 있다. 이러한 해결책으로 파이썬 패키지를 Google Colab에 영구적(Permantly)으로 설치하는 것을 실습한다.

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공지 제 수업을 듣는 사람들이 계속적으로 실습할 수 있도록 강의 파일을 만들었습니다. 늘 도움이 되기를 바라며. 참고했던 교재 및 Reference는 꼭 확인하셔서 교재 구매 또는 관련 Reference를 확인하시기를 바랍니다. I. 개요 Kaggle 대회에서 나오는 데이터의 용량은 작은 편은 아니다. 성능이 적은 노트북을 사용해야 하는 경우라면 Google Colab을 사용해야 한다. 이 때, Kaggle 데이터를 Google Colab으로 다운로드 받는 과정에 대해 기술 하려고 한다. II. 캐글 계정에서 해야 할 것 먼저 본인의 계정에서 API Token을 다운로드 받는다.