初心者が機械学習をすぐに始められるように、Colabリソースの完全なリストはこちらです。

この記事はAI新メディアQuantum Bit（公開アカウントID：QbitAI）より許可を得て転載しています。転載の際は出典元にご連絡ください。

Google Colab は、 Python コードを素早く学習するのに役立つ優れたツールです。楽しくて便利な Jupyter Notebook プロジェクトを直接実行できます。

機械学習を初めて学ぶ方の場合、優れたハードウェアを持っていなくても、Google の無料リソースを使用してプログラムを実行できます。誰かが Colab リソースのリストをまとめていただければ幸いです。

最近、これらすべてをまとめる「Awesome Google Colab」というプロジェクトが立ち上げられました。

コラボコレクション

開発者はウェブサイトも開設しており、現在では音声、画像、金融、製造など用途に応じて複数のカテゴリに分かれた24のプロジェクトが掲載されており、CV、NLP、推奨アルゴリズムを網羅しています。

このウェブサイトには、AIによる顔の変形、Facebookのターゲット認識ツールDetectron 2、医療に関するQ&Aなどの実用的なプロジェクトがいくつか掲載されています。機械学習の基礎練習用のコードもあります。

GitHub ページで、著者は最も人気のあるプロジェクトのトップ 10 をリストしています。

これらのプロジェクトをアップロードする開発者の中には、素晴らしい逸品がいくつかあります。例えば、Colab を収集した別のエンジニアは、機械学習、ディープラーニング、強化学習で使用される基本的なアルゴリズムのコードを別の強力なプロジェクトにまとめました。

ディープラーニングの部分では、GPU テスト、Scratch から CNN および RNN までのニューラルネットワークの構築など、あらゆることがカバーされています。非常に包括的で、初心者が始めるのに適しています。

独自の Colab プロジェクトをお持ちの場合は、登録後に他のユーザーと作業を共有できます。

プロジェクトの最後に、著者はテキスト、オーディオ、画像処理、データ視覚化における最も人気のあるチュートリアルプロジェクトのいくつかも要約しています。

結局のところ、24 のプロジェクトはそれほど多くはありません。著者は、他の開発者が上記の関連プロジェクトの Colab を公開し、この Web サイトが真の Colab 百科事典になることを願っています。

ポータル

ウェブサイトアドレス:
https://www.google-colab.com/

素晴らしい Google Colab プロジェクト:
https://github.com/firmai/awesome-google-colab

Colab プロジェクト向けの優れた機械学習 Jupyter ノートブック:
https://github.com/toxtli/awesome-machine-learning-jupyter-notebooks-for-colab

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