Некоторые преимущества использования Google Colab для обучения и работы с данными:

• Предустановленные библиотеки. 1 В сервисе уже имеются такие популярные библиотеки машинного обучения, как Keras, PyTorch и TensorFlow. 1 Это помогает пользователям сэкономить время и избежать хлопот при настройке локальной среды. 1
• Сохранение в облаке. 1 Каждый созданный в Colab блокнот остаётся в облачном хранилище, что позволяет получать доступ и обрабатывать данные с любого компьютера. 1
• Совместная работа. 13 В Google Colab разработчики не только делятся данными, но и распределяют свои обязанности. 1 Например, редакторы могут менять доступ и делиться им, зрители и комментаторы — просматривать варианты загрузки, печати, копирования и так далее. 1
• Бесплатное использование GPU и TPU. 1 Поддержка графических процессоров Google Colab ускоряет обучение моделей с высокой вычислительной нагрузкой и не зависит от мощности компьютера разработчика. 1