Summarize this content to 400 words in Persian Lang
خلاصهدر این مقاله، همه چیزهایی را که باید در مورد Google Colab بدانید، کشف خواهید کرد، ابزاری قدرتمند برای کدنویسی و اجرای مدل های یادگیری ماشینی به طور مستقیم در مرورگر. گوگل کولب چیست، ویژگی‌ها، مزایا، و نحوه شروع استفاده از آن، علاوه بر ارائه یک آموزش ساده برای ایجاد و اجرای سلول‌های کد پایتون، توضیح خواهیم داد. این اولین مقاله از دنباله ای از مقالات است که بر ساخت مدل های پیش بینی با استفاده از یادگیری ماشین در Colab متمرکز شده است.
موضوعات تحت پوشش:
گوگل کولب چیست؟
تاریخچه و نمونه های استفاده
نحوه کار Colab در سرورهای Google
ادغام با پایتون و R
آموزش: ایجاد پروژه در گوگل کولب
تفاوت بین سلول های کد و متن
آموزش ساخت و اجرای کد پایتون
نتیجه گیری
مقدمه
در این مقاله، هدف ما بررسی Google Colab است، ابزاری ضروری برای هر کسی که می‌خواهد یادگیری ماشینی را به روشی عملی و کارآمد یاد بگیرد و به کار گیرد. در سراسر این مقاله و مقاله‌های آینده، از آن برای کدنویسی و آزمایش مدل‌های پیش‌بینی استفاده خواهیم کرد و فرآیند پیاده‌سازی را ساده‌تر می‌کنیم و به شما امکان می‌دهیم به جای تنظیم محیط‌های پیچیده، بر یادگیری الگوریتم‌ها تمرکز کنید. اگر تازه وارد کولب هستید، برای کشف منبعی باورنکردنی آماده شوید که به سفر شما در زمینه هوش مصنوعی سرعت می بخشد!
Google Colab چیست؟
Google Colab یک ابزار رایگان ارائه شده توسط گوگل است که به شما امکان می دهد کد پایتون را مستقیماً در مرورگر خود بدون نیاز به نصب چیزی به صورت محلی اجرا کنید. در سال 2017 با بهره گیری از فناوری نوت بوک های Jupyter راه اندازی شد، با این تفاوت که کد بر روی ماشین های راه دور در سرورهای گوگل اجرا می شود. این بدان معنی است که شما به یک محیط برنامه نویسی قوی دسترسی دارید، با امکان استفاده از CPU، GPU و حتی TPU برای سرعت بخشیدن به عملیات خود، بدون نیاز به سخت افزار قدرتمند.
این ابزار به طور گسترده توسط افراد مبتدی و حرفه ای با تجربه استفاده می شود و کاربردهایی در زمینه هایی مانند تجزیه و تحلیل داده ها، یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق دارد. دانشگاه‌ها، مراکز تحقیقاتی و شرکت‌ها در سراسر جهان از Google Colab برای به اشتراک گذاشتن پروژه‌ها، توسعه مدل‌های پیچیده و حتی همکاری در زمان واقعی با توسعه‌دهندگان دیگر استفاده می‌کنند. یک مثال کلاسیک از استفاده از Colab برای توسعه شبکه‌های عصبی عمیق است که در آن کاربران می‌توانند مدل‌هایی را با مقادیر زیادی داده با استفاده از GPUهای ارائه شده آزمایش کنند.
ماشین‌ها در سرورهای Google و رابط وب
یکی از بزرگترین جذابیت های گوگل کولب امکان استفاده از ماشین های قدرتمندی است که بر روی سرورهای گوگل میزبانی می شوند. از طریق این زیرساخت می توانید اسکریپت های پایتون و R را بدون نگرانی در مورد محدودیت های سخت افزاری محلی مانند پردازش و حافظه اجرا کنید. برای ساده‌تر کردن کارها، بدون نیاز به نصب نرم‌افزار اضافی، مستقیماً از مرورگر به Colab دسترسی پیدا می‌کند.
از لحاظ عملی، زبان‌های پایتون و R را به صورت بومی پشتیبانی می‌کند و سایر زبان‌ها را می‌توان از طریق تنظیمات دستی پیکربندی کرد. این امر کولب را برای پروژه های سریع و یادگیری برنامه نویسی و علوم داده، بدون نیاز به نصب محیط های پیچیده ایده آل می کند. سیستم عاملی که در زیر Google Colab اجرا می شود لینوکس است و دستورات لینوکس را نیز می توان مستقیماً روی نوت بوک اجرا کرد.
دسترسی رایگان و نسخه های پولی
برای شروع استفاده از Google Colab، تنها چیزی که نیاز دارید یک حساب Google است. دسترسی اولیه رایگان است و به شما امکان می دهد بیشتر ویژگی های موجود از جمله استفاده از GPU را کشف کنید. با این حال، یک نسخه پولی به نام Colab Pro و Colab Pro+ وجود دارد که ظرفیت پردازش بیشتری و محدودیت‌های زمان استفاده کمتری را در ماشین‌های قدرتمندتر ارائه می‌دهد. این گزینه‌ها برای کسانی که می‌خواهند با مدل‌های بزرگ‌تر کار کنند یا آن‌هایی که به زمان بیشتری نیاز دارند، ایده‌آل هستند.
آموزش: ایجاد اولین نوت بوک خود در Google Colab
به Google Colab بروید و با حساب Google خود وارد شوید.
بر روی “نوت بوک جدید” کلیک کنید.
نوت بوک شما به طور خودکار در Google Drive در پوشه ای به نام “Colab Notebooks” ذخیره می شود.
با کلیک بر روی نام پیش‌فرض «Untitled» در بالای صفحه، نام فایل را تعیین کنید.
آماده! شما اولین نوت بوک خود را در Google Colab ایجاد کرده اید. حالا بیایید بفهمیم که چگونه در عمل کار می کند.
سلول های کد و متن در Google Colab
Google Colab بر اساس بلوک ها یا سلول ها است که می توانند دو نوع باشند:
سلول کد: جایی که کد می نویسید و اجرا می کنید. محیط پیش فرض پایتون است که قبلاً نصب و پیکربندی شده است.
سلول متنی: به شما امکان می دهد نظرات و توضیحات را با استفاده از زبان نشانه گذاری Markdown اضافه کنید. در اینجا، می توانید متن فرمت شده، از جمله عناوین، فهرست ها، پیوندها و تصاویر را بنویسید.
Markdown یک زبان سبک وزن است، ایده آل برای مستندسازی نوت بوک های شما به روشی سازمان یافته و از نظر بصری دلپذیر.
آموزش: ایجاد و اجرای سلول ها در Google Colab
بیایید ایجاد یک سلول متنی و یک سلول کد ساده را تمرین کنیم:
سلول متنی:
در نوت بوک خود، روی دکمه «+ متن» در بالای صفحه کلیک کنید.
با استفاده از Markdown عنوانی بنویسید، به عنوان مثال:
# Olá, Mundo!
سلول کد:
برای اجرای کد، روی دکمه “play” در سمت چپ سلول کلیک کنید یا فشار دهید Shift + Enter روی صفحه کلید نتیجه درست در زیر سلول نمایش داده می شود.
ساده است، درست است؟ به این ترتیب، اکنون می توانید بدون نیاز به نصب چیزی، پروژه های یادگیری ماشین خود را مستقیماً در Colab توسعه دهید!
نتیجه گیری
Google Colab ابزاری قدرتمند و در دسترس است، ایده‌آل برای هر کسی که می‌خواهد یادگیری ماشینی را به روشی عملی و کارآمد یاد بگیرد، تمرین کند و به کار ببرد. رابط کاربری ساده و توانایی دسترسی به ماشین های قدرتمند در سرورهای گوگل، Colab را به یک راه حل جذاب برای مبتدیان و حرفه ای ها تبدیل کرده است. در طول این دنباله از مقالات، ما از Colab برای بررسی پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشینی پیش‌بینی‌کننده استفاده می‌کنیم و به شما امکان می‌دهد هر مرحله از فرآیند، از پیش پردازش داده‌ها تا ارزیابی مدل نهایی را دنبال کرده و یاد بگیرید.
با اولین قدم برداشته شده، آماده هستید که ابتدا وارد دنیای کدنویسی مدل های هوش مصنوعی شوید!
کتاب هایی که توصیه می کنم
1. آمار عملی برای دانشمندان داده2. مقدمه ای بر محاسبات با استفاده از پایتون3. 2041: چگونه هوش مصنوعی زندگی شما را در دهه های آینده تغییر خواهد داد4. دوره سقوط پایتون5. درک الگوریتم ها. راهنمای مصور برای برنامه نویسان و کنجکاوها
کیندل های جدید
من یک تجزیه و تحلیل دقیق از Kindles جدید ارائه شده در سال جاری انجام دادم و نوآوری ها و مزایای اصلی آنها را برای خوانندگان دیجیتال برجسته کردم. متن کامل را در لینک زیر ببینید: دنیای جذاب مطالعه دیجیتال: مزایای داشتن کیندل.
آمازون پرایم
پیوستن به آمازون پرایم مجموعه‌ای از مزیت‌ها از جمله دسترسی نامحدود به هزاران فیلم، سریال و موسیقی و همچنین ارسال رایگان میلیون‌ها محصول با تحویل سریع را ارائه می‌دهد. اعضا همچنین از پیشنهادات انحصاری، دسترسی زودهنگام به تبلیغات و مزایای سرویس‌هایی مانند Prime Video، Prime Music و Prime Reading لذت می‌برند که تجربه خرید و سرگرمی را بسیار راحت‌تر و غنی‌تر می‌کند.
اگر علاقه مند هستید، از طریق لینک زیر وارد شوید: AMAZON PRIME، که به من در ادامه ترویج هوش مصنوعی و برنامه نویسی کامپیوتر کمک می کند.
خلاصه
در این مقاله، همه چیزهایی را که باید در مورد Google Colab بدانید، کشف خواهید کرد، ابزاری قدرتمند برای کدنویسی و اجرای مدل های یادگیری ماشینی به طور مستقیم در مرورگر. گوگل کولب چیست، ویژگی‌ها، مزایا، و نحوه شروع استفاده از آن، علاوه بر ارائه یک آموزش ساده برای ایجاد و اجرای سلول‌های کد پایتون، توضیح خواهیم داد. این اولین مقاله از دنباله ای از مقالات است که بر ساخت مدل های پیش بینی با استفاده از یادگیری ماشین در Colab متمرکز شده است.
موضوعات تحت پوشش:
- گوگل کولب چیست؟
- تاریخچه و نمونه های استفاده
- نحوه کار Colab در سرورهای Google
- ادغام با پایتون و R
- آموزش: ایجاد پروژه در گوگل کولب
- تفاوت بین سلول های کد و متن
- آموزش ساخت و اجرای کد پایتون
- نتیجه گیری
مقدمه
در این مقاله، هدف ما بررسی Google Colab است، ابزاری ضروری برای هر کسی که می‌خواهد یادگیری ماشینی را به روشی عملی و کارآمد یاد بگیرد و به کار گیرد. در سراسر این مقاله و مقاله‌های آینده، از آن برای کدنویسی و آزمایش مدل‌های پیش‌بینی استفاده خواهیم کرد و فرآیند پیاده‌سازی را ساده‌تر می‌کنیم و به شما امکان می‌دهیم به جای تنظیم محیط‌های پیچیده، بر یادگیری الگوریتم‌ها تمرکز کنید. اگر تازه وارد کولب هستید، برای کشف منبعی باورنکردنی آماده شوید که به سفر شما در زمینه هوش مصنوعی سرعت می بخشد!
Google Colab چیست؟
Google Colab یک ابزار رایگان ارائه شده توسط گوگل است که به شما امکان می دهد کد پایتون را مستقیماً در مرورگر خود بدون نیاز به نصب چیزی به صورت محلی اجرا کنید. در سال 2017 با بهره گیری از فناوری نوت بوک های Jupyter راه اندازی شد، با این تفاوت که کد بر روی ماشین های راه دور در سرورهای گوگل اجرا می شود. این بدان معنی است که شما به یک محیط برنامه نویسی قوی دسترسی دارید، با امکان استفاده از CPU، GPU و حتی TPU برای سرعت بخشیدن به عملیات خود، بدون نیاز به سخت افزار قدرتمند.
این ابزار به طور گسترده توسط افراد مبتدی و حرفه ای با تجربه استفاده می شود و کاربردهایی در زمینه هایی مانند تجزیه و تحلیل داده ها، یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق دارد. دانشگاه‌ها، مراکز تحقیقاتی و شرکت‌ها در سراسر جهان از Google Colab برای به اشتراک گذاشتن پروژه‌ها، توسعه مدل‌های پیچیده و حتی همکاری در زمان واقعی با توسعه‌دهندگان دیگر استفاده می‌کنند. یک مثال کلاسیک از استفاده از Colab برای توسعه شبکه‌های عصبی عمیق است که در آن کاربران می‌توانند مدل‌هایی را با مقادیر زیادی داده با استفاده از GPUهای ارائه شده آزمایش کنند.
ماشین‌ها در سرورهای Google و رابط وب
یکی از بزرگترین جذابیت های گوگل کولب امکان استفاده از ماشین های قدرتمندی است که بر روی سرورهای گوگل میزبانی می شوند. از طریق این زیرساخت می توانید اسکریپت های پایتون و R را بدون نگرانی در مورد محدودیت های سخت افزاری محلی مانند پردازش و حافظه اجرا کنید. برای ساده‌تر کردن کارها، بدون نیاز به نصب نرم‌افزار اضافی، مستقیماً از مرورگر به Colab دسترسی پیدا می‌کند.
از لحاظ عملی، زبان‌های پایتون و R را به صورت بومی پشتیبانی می‌کند و سایر زبان‌ها را می‌توان از طریق تنظیمات دستی پیکربندی کرد. این امر کولب را برای پروژه های سریع و یادگیری برنامه نویسی و علوم داده، بدون نیاز به نصب محیط های پیچیده ایده آل می کند. سیستم عاملی که در زیر Google Colab اجرا می شود لینوکس است و دستورات لینوکس را نیز می توان مستقیماً روی نوت بوک اجرا کرد.
دسترسی رایگان و نسخه های پولی
برای شروع استفاده از Google Colab، تنها چیزی که نیاز دارید یک حساب Google است. دسترسی اولیه رایگان است و به شما امکان می دهد بیشتر ویژگی های موجود از جمله استفاده از GPU را کشف کنید. با این حال، یک نسخه پولی به نام Colab Pro و Colab Pro+ وجود دارد که ظرفیت پردازش بیشتری و محدودیت‌های زمان استفاده کمتری را در ماشین‌های قدرتمندتر ارائه می‌دهد. این گزینه‌ها برای کسانی که می‌خواهند با مدل‌های بزرگ‌تر کار کنند یا آن‌هایی که به زمان بیشتری نیاز دارند، ایده‌آل هستند.
آموزش: ایجاد اولین نوت بوک خود در Google Colab
- به Google Colab بروید و با حساب Google خود وارد شوید.
- بر روی “نوت بوک جدید” کلیک کنید.
- نوت بوک شما به طور خودکار در Google Drive در پوشه ای به نام “Colab Notebooks” ذخیره می شود.
- با کلیک بر روی نام پیش‌فرض «Untitled» در بالای صفحه، نام فایل را تعیین کنید.
آماده! شما اولین نوت بوک خود را در Google Colab ایجاد کرده اید. حالا بیایید بفهمیم که چگونه در عمل کار می کند.
سلول های کد و متن در Google Colab
Google Colab بر اساس بلوک ها یا سلول ها است که می توانند دو نوع باشند:
- سلول کد: جایی که کد می نویسید و اجرا می کنید. محیط پیش فرض پایتون است که قبلاً نصب و پیکربندی شده است.
- سلول متنی: به شما امکان می دهد نظرات و توضیحات را با استفاده از زبان نشانه گذاری Markdown اضافه کنید. در اینجا، می توانید متن فرمت شده، از جمله عناوین، فهرست ها، پیوندها و تصاویر را بنویسید.
Markdown یک زبان سبک وزن است، ایده آل برای مستندسازی نوت بوک های شما به روشی سازمان یافته و از نظر بصری دلپذیر.
آموزش: ایجاد و اجرای سلول ها در Google Colab
بیایید ایجاد یک سلول متنی و یک سلول کد ساده را تمرین کنیم:
سلول متنی:
-
در نوت بوک خود، روی دکمه «+ متن» در بالای صفحه کلیک کنید.
-
با استفاده از Markdown عنوانی بنویسید، به عنوان مثال:
# Olá, Mundo!
سلول کد:
- برای اجرای کد، روی دکمه “play” در سمت چپ سلول کلیک کنید یا فشار دهید
Shift + Enterروی صفحه کلید نتیجه درست در زیر سلول نمایش داده می شود.
ساده است، درست است؟ به این ترتیب، اکنون می توانید بدون نیاز به نصب چیزی، پروژه های یادگیری ماشین خود را مستقیماً در Colab توسعه دهید!
نتیجه گیری
Google Colab ابزاری قدرتمند و در دسترس است، ایده‌آل برای هر کسی که می‌خواهد یادگیری ماشینی را به روشی عملی و کارآمد یاد بگیرد، تمرین کند و به کار ببرد. رابط کاربری ساده و توانایی دسترسی به ماشین های قدرتمند در سرورهای گوگل، Colab را به یک راه حل جذاب برای مبتدیان و حرفه ای ها تبدیل کرده است. در طول این دنباله از مقالات، ما از Colab برای بررسی پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشینی پیش‌بینی‌کننده استفاده می‌کنیم و به شما امکان می‌دهد هر مرحله از فرآیند، از پیش پردازش داده‌ها تا ارزیابی مدل نهایی را دنبال کرده و یاد بگیرید.
با اولین قدم برداشته شده، آماده هستید که ابتدا وارد دنیای کدنویسی مدل های هوش مصنوعی شوید!
کتاب هایی که توصیه می کنم
1. آمار عملی برای دانشمندان داده
2. مقدمه ای بر محاسبات با استفاده از پایتون
3. 2041: چگونه هوش مصنوعی زندگی شما را در دهه های آینده تغییر خواهد داد
4. دوره سقوط پایتون
5. درک الگوریتم ها. راهنمای مصور برای برنامه نویسان و کنجکاوها
کیندل های جدید
من یک تجزیه و تحلیل دقیق از Kindles جدید ارائه شده در سال جاری انجام دادم و نوآوری ها و مزایای اصلی آنها را برای خوانندگان دیجیتال برجسته کردم. متن کامل را در لینک زیر ببینید: دنیای جذاب مطالعه دیجیتال: مزایای داشتن کیندل.
آمازون پرایم
پیوستن به آمازون پرایم مجموعه‌ای از مزیت‌ها از جمله دسترسی نامحدود به هزاران فیلم، سریال و موسیقی و همچنین ارسال رایگان میلیون‌ها محصول با تحویل سریع را ارائه می‌دهد. اعضا همچنین از پیشنهادات انحصاری، دسترسی زودهنگام به تبلیغات و مزایای سرویس‌هایی مانند Prime Video، Prime Music و Prime Reading لذت می‌برند که تجربه خرید و سرگرمی را بسیار راحت‌تر و غنی‌تر می‌کند.
اگر علاقه مند هستید، از طریق لینک زیر وارد شوید: AMAZON PRIME، که به من در ادامه ترویج هوش مصنوعی و برنامه نویسی کامپیوتر کمک می کند.
