Чем отличается работа с большими данными в Colab от локальных систем разработки?

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

Некоторые другие отличия:

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

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