Google Colaboratory（Colab）ならPythonですぐに学べる

機械学習やデータ分析を学ぶには、まずは参考書から始めるのが一般的です。そして、学習を始めるために、自分のパソコンに環境を構築します。そこで、多くの書籍ではAnacondaのインストールを薦めています。確かに必要なライブラリがすぐに使える状態になるので便利です。

しかし、Google Colaboratory（略称：Colab）を利用すれば、学習のための環境構築の手間はゼロになります。自分のパソコンに何もインストールする必要はありません。いきなり本題の学習に入れます。

Google Colaboratoryは、グーグルが「機械学習の教育、研究を目的として開発したツール」です。Googleアカウントだけで無料でJupyter Notebook環境を使えます。

Python自体の学習ではインタラクティブシェル（対話モード）を用いましたが、機械学習やデータ分析の学習ではグラフもインタラクティブに出力できるJupyter Notebookをよく用います。多くの参考書でもJupyter Notebookを使って説明しています。

どのような分野の勉強でも、準備で時間をかけたり満足しないで、すぐに本題に取り掛かることが重要です。それが最後まで挫折せず継続するコツです。今回は、Google Colaboratoryですぐに学習を始める方法を説明します。

クラウドではなく自分のパソコンでJupyter Notebook環境を使いたい場合は、JupyterLab Desktop Appがおすすめです。こちらの記事で詳しくインストールと始め方を説明しています。

Google Colaboratoryの始め方

Google Colaboratoryを始めるには、以下のサイトにアクセスして、Googleアカウントでログインするだけです。

Google Colaboratory ホームページ

1. 新しいノートブックの作成

Google Colaboratoryでは、Jupyter Notebookと同じくノートブック形式で記録しながらプログラムを実行します。作成したノートブックは拡張子がipynbのファイルとして保存します。

ノートブックは最初に作成しておき、作業しながら上書きします。ログインが完了すると以下のようなダイアログが表示されるので、PYTHON3の新しいノートブックをクリックします。

または、以下のファイルメニューからPython3の新しいノートブックを選択します。

新しいノートブックが作成されると、以下のような画面が表示されます。

最初のファイル名は自動的にUntitled0.ipynbとなるので、以下のように左上のファイル名の部分を選択すると変更できるようになります。

2. コードの実行方法

コードはコードセル（code cell）に入力します。お決まりのprint("Hello, World!")と入力してみます。

入力したらShift + Enterを押すと、コードが実行されて、次のセルに移動します。

セルを移動しないで、コードの実行のみ行う場合は、Ctrl + Enterを押します。

セルの操作

セルの移動は、上下キー（▲、▼）で行います。セルの削除は、Ctrl + M + Dで行えます。

プリインストールされているライブラリ

Google Colaboratoryにインストールされているライブラリは、コードセルで以下のコマンドを実行すると確認できます。SciPy、NumPy、Pandas、Matplotlabなどのデータを扱うのに必須のライブラリの他に、scikit-learn、TensorFlow、Kerasのようにディープラーニングを含む機械学習ライブラリも最初からインストールされています。これだけたくさんあれば、通常は何も追加しなくて大丈夫です。