Работа с большими данными в Google Colab отличается от локальных систем разработки тем, что она осуществляется в облаке. 13 Сервис предоставляет доступ к мощным вычислительным ресурсам, включая GPU и TPU, что позволяет работать с большими объёмами данных и выполнять сложные вычисления. 3

Некоторые другие отличия:

• Предустановленные библиотеки. 2 В Colab уже имеются такие популярные библиотеки машинного обучения, как Keras, PyTorch и TensorFlow. 2 Это помогает пользователям сэкономить время и избежать хлопот при настройке локальной среды. 2
• Сохранение в облаке. 2 Каждый созданный в Colab блокнот остаётся в облачном хранилище, что позволяет получать доступ и обрабатывать данные с любого компьютера. 2
• Совместная работа. 25 В Colab разработчики не только делятся данными, но и распределяют свои обязанности. 2

Благодаря гибкой конфигурации Google Colab делает машинное обучение и анализ данных доступными для широкого круга пользователей, даже если у них нет мощных компьютеров. 1