Некоторые преимущества Google Colab для машинного обучения и искусственного интеллекта:

• Доступ к мощным вычислительным ресурсам. 2 В платформе можно использовать графические процессоры (GPU) или процессоры для машинного обучения (TPU) для выполнения вычислительно интенсивных задач, таких как обучение глубоких нейронных сетей. 1
• Предустановленные библиотеки. 2 В Google Colab есть популярные библиотеки для анализа данных и машинного обучения, например NumPy, Pandas и TensorFlow. 1 Это экономит время на ручную установку и настройку инструментов. 2
• Совместная работа. 2 Все данные и код хранятся в облаке Google, поэтому можно совместно работать над проектами с другими людьми, делиться кодом и результатами. 1
• Интеграция с Google Drive. 5 Это упрощает хранение, доступ и управление данными. 5 Наборы данных и модели можно хранить и извлекать непосредственно из Google Drive. 5