#Google Colab

[gilbartar]

Clustering keyword with autoscript python + Google Colab

[techniktagebuch]

April 2023

Sechs Jahre Nichtstun, eine schöne Lösung für so viele Probleme

Vor fast genau sechs Jahren habe ich beschlossen, auch mal dieses Machine Learning auszuprobieren:

Gleich kann es losgehen, ich muss nur erst “Getting Started before your first lesson” lesen. Von dort schickt man mich weiter zum AWS deep learning setup video. Das Video ist 13 Minuten lang.

(Es folgen Probleme und Verwicklungen beim Setup, die Details kann man hier nachlesen.)

In Minute 12:45 sagt der Erzähler im Video: “Ok! It looks like everything is set up correctly and you’re ready to start using it.” Aber statt 12 Minuten und 45 Sekunden sind zwei Wochen vergangen, mein anfänglicher Enthusiasmus ist aufgebraucht und mein Interesse an Deep Learning erlahmt. Ich bin nicht einmal bis “Lesson 1” gekommen.

Im April 2023 sagt Aleks, dass er gerade einen sehr guten Onlinekurs über Machine Learning macht. Ich frage nach der Adresse, und sie kommt mir bekannt vor. Es ist derselbe Kurs!

“Das Setup war kein Problem?”, frage ich. Nein, sagt Aleks, Sache von ein paar Minuten.

Ich sehe mir "Practical Deep Learning for Coders 2022” an. Man braucht für den Kurs bestimmte Hardware. Generell benötigt Machine Learning Grafikprozessoren wegen der höheren Rechenleistung, und aus der Einleitung zum Kurs weiß ich jetzt, dass die aktuell verfügbaren Tools Nvidia-Grafikprozessoren voraussetzen*. Den Zugang zu dieser Hardware soll man mieten. Das war vor sechs Jahren auch schon so, nur dass das Mieten der Rechenleistung bei Amazon Web Services eine komplizierte und teure Sache war.

* Ich hatte an dieser Stelle schon “Grafikkarten” geschrieben, dann kam es mir aber wieder so vor, als müsste ich meinen Sprachgebrauch renovieren. In meiner Vorstellung handelt es sich um eine Steckkarte, ungefähr 10 x 20 cm groß, die in ein PC-Gehäuse eingebaut wird. So war das, als ich meine Computer noch in Einzelteilen kaufte, aber das ist zwanzig Jahre her. Deshalb habe ich mich für das unverbindliche Wort “Grafikprozessoren” entschieden. Aber wenn ich nach nvidia gpu machine learning suche, sehe ich sperrige Dinge, die nicht weit von meiner Erinnerung an Grafikkarten entfernt sind. Die große Rechenleistung braucht auch große Kühlleistung, deshalb sind zwei Lüfter auf der ... naja, Karte. Die Ergebnisse der Bildersuche sind etwas uneindeutig, aber es kommt mir so vor, als enthielte das Rechenzentrum, dessen Leistung ich gleich nutzen werde, wahrscheinlich große Gehäuse, in denen große Grafikkarten drin sind, vom Format her immer noch ungefähr wie vor zwanzig Jahren. Nur viel schneller.

2018 brauchte man AWS schon nicht mehr für den fast.ai-Onlinekurs. Stattdessen konnte man sich die Arbeitsumgebung bei Paperspace einrichten, einem anderen Cloud-Anbieter. Die Anleitung von 2018 klingt so, als hätte meine Geduld wahrscheinlich auch dafür nicht gereicht.

In der Version von 2019 hat der Kurs auf Google Colab gesetzt. Das heißt, dass man Jupyter Notebooks auf Google-Servern laufen lassen kann und keine eigene Python-Installation braucht, nur einen Browser. Colab gab es 2017 noch nicht, es wurde erst ein paar Monate nach meinem Scheitern, im Herbst 2017, für die Öffentlichkeit freigegeben. Allerdings klingt die Anleitung von 2019 immer noch kompliziert.

2020 wirkt es schon schaffbarer.

Auch die aktuelle Version des Kurses basiert auf Colab. Man muss sich dafür einen Account bei Kaggle einrichten. Soweit ich es bisher verstehe, dient dieser Kaggle-Zugang dazu, die Sache kostenlos zu machen. Colab würde ansonsten Geld kosten, weniger als ich 2017 bezahlt habe, aber eben Geld. Oder vielleicht liegen auch die Jupyter Notebooks mit den Kurs-Übungen bei Kaggle, keine Ahnung, man braucht es eben. (Update: In Kapitel 2 des Kurses merke ich, dass es noch mal anders ist, man hätte sich zwischen Colab und Kaggle entscheiden können. Zusammengefasst: Ich verstehe es nicht.)

Ich lege mir einen Kaggle-Account an und betrachte das erste Python-Notebook des Kurses. Es beginnt mit einem Test, der nur überprüft, ob man überhaupt Rechenleistung bei Kaggle in Anspruch nehmen darf. Das geht nämlich erst, wenn man eine Telefonnummer eingetragen und einen Verifikationscode eingetragen hat, der an diese Telefonnummer verschickt wird. Aber das Problem ist Teil des Kursablaufs und deshalb genau an der Stelle erklärt, an der es auftritt. Es kostet mich fünf Minuten, die vor allem im Warten auf die Zustellung der SMS mit dem Code bestehen.

Danach geht es immer noch nicht. Beim Versuch, die ersten Zeilen Code laufen zu lassen, bekomme ich eine Fehlermeldung, die mir sagt, dass ich das Internet einschalten soll:

“STOP: No internet. Click ‘>|’ in top right and set ‘Internet’ switch to on.”

Ich betrachte lange alles, was mit “top right” gemeint sein könnte, aber da ist kein solcher Schalter. Schließlich google ich die Fehlermeldung. Andere haben das Problem auch schon gehabt und gelöst. Der Schalter sieht weder so aus wie in der Fehlermeldung angedeutet, noch befindet er sich oben rechts. Man muss ein paar Menüs ein- und ein anderes ausklappen, dann wird er unten rechts sichtbar.

Ich bin also im Internet und muss erst das Internet einschalten, damit ich Dinge im Internet machen kann.

Aleks meint, wenn ich ihm gestern dabei zugehört hätte, wie er eine Viertelstunde lang laut fluchte, hätte ich schon gewusst, wie es geht. Hatte ich aber nicht.

Nach dem Einschalten des Internets kann ich das erste Jupyter-Notebook des Kurses betrachten und selbst ausprobieren, ob es wohl schwer ist, Frösche von Katzen zu unterscheiden. Für die Lösung aller Startprobleme von 2017 habe ich zwei Wochen gebraucht. 2023 noch eine Viertelstunde, und ich bin zuversichtlich, dass man um 2025 direkt in den Kurs einsteigen können wird.

(Kathrin Passig)

[glowing-disciple]

Well that’s going to be a kick in the coin purse for a lot of people.

TLDR: You can’t run AI art generators via Google’s free cloud service anymore - you have to pay for it now.

[aixmedia]

#royaltyfreemusic #duskfallmusic #googlecolab #stablediffusion #aigenart...

Google’s finally put the nail in the colab coffin, where you headed to?

[ironsoul69]

Estoy in love con Google Colab. 👨🏻‍💻

[primerfashion]

Unlocking Voice Cloning with Google Colab

Unlocking Voice Cloning with Google Colab Explore the transformative world of voice cloning with Google Colab on VoiceIt – Free Text to Speech. This step-by-step guide unravels the process, from gathering high-quality voice data to leveraging powerful Python libraries. Discover alternatives like VoiceIt, offering a diverse range of voices and customization features. Dive into the tutorial,…

[devdogblog]

แปลงข้อมูล JSON เป็น Excel ด้วยคำสั่ง 3 บรรทัด

ในบางครั้งเราก็มักจะได้รับคำขอจาก แผนกอื่นๆ เพื่อขอ Export ข้อมูลเป็นไฟล์ Excel วันนี้ผู้เขียนจะขอแนะนำอีก หนึ่งเครื่องมือที่ช่วยให้ ชาวโปรแกรมเมอร์ ทำงานได้เร็วขึ้น และสามารถใช้งานได้ทันทีเลยกับ Package ของ Python ที่มีชื่อว่า pandas ครับ สมมุดว่าผู้เขียน มีข้อมูลใน database และทำการแปลงออกมาเป็น JSON หน้าตาประมาณนี้ [ { "ชื่อ": "John Smith", "อายุ": 32, "รถยนต์": "Toyota Corolla ปี…

[dead-byte]

istg Google Colab's daily GPU limit gets shorter and shorter every time I use it.

I know it's a long shot, but are there any better alternatives to Colab? Maybe a paid one that wouldn't cost a fortune to use a GPU with?

[showroomhaircut]

Riparliamo di Dream by Wombo

[sharlmbracta]

i am actually doing this

i am actually rendering 4 frames at once with google colab using pcs that i don't even own and for completely free

(not thinking about the 12 hour usage limit per session atm - i will know when i get there when i get to the 12 hour cap 🤣)

this is an absofucking mind blowing revolution for me who only have a decent laptop and the cool thing is you can do this on any laptop even if you don't have a gpu something just like a render farm something but for free and i don't really know about render farms since i've never actually used it before but you can see all the immediate processes going on

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update: the quota for gpu usage is 8 hours and it has a share limit ¯_(ツ)_/¯

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still in pretty fucking awe that i can just like use remotely a tesla t4 and reduce the rendering time to 1/3 for my mario project

[melabitme]

Fai sbocciare la tua creatività: DiffusionBee per generare immagini sul Mac

Negli ultimi mesi ChatGPT ha riempito le pagine dei giornali e del web, oscurando quello che è stato per mesi uno dei giocattoli preferiti dei nerd di tutto il mondo, la generazione di immagini tramite intelligenza artificiale. Abbiamo giocato per mesi con DALL-E, con Crayon o con StableDiffusion, strumenti che funzionano online o che richiedono l’uso della linea di comando o l’esecuzione del…

[liminalsteps]

AI GHOSTS

I uploaded a single abstract image to Looking Glass (a Google Colab notebook) and left the AI ​​full freedom of interpretation of the image. Afterwards, I selected from the hundreds of resulting images those in which magically fished/formed/recreated faces appeared, found in the depths of the external databases. The name of this portrait collection derives from the phrase "If you are getting spooky Russian AI ghosts, try turning your similarity higher "written in the instructions of the" universe_similarity "parameter which determines how close the resulting image should be to the original one (s) and which in this case I set to the minimum).

[codesolutionstuff]

TOP 10 IN-DEMAND DATA ANALYTICS SKILLS TO LEARN IN 2022

New Post has been published on https://www.codesolutionstuff.com/top-10-in-demand-data-analytics-skills-to-learn-in-2022/

TOP 10 IN-DEMAND DATA ANALYTICS SKILLS TO LEARN IN 2022

Data science is a game-changing technology that has become increasingly popular in an extensive number of industries.

Table of Content

Machine Learning

Python

R

Cloud Computing

Deep Learning

Tableau

Google Colab

Statistics

Data Visualisation

Artificial Intelligence (AI)

Data science is a game-changing technology that has become increasingly popular in an extensive number of industries. The demand for data scientists has been steadily increasing over the last few years. Many companies, such as yours and mine, are looking to hire a professional who can handle our company’s ever-growing volume of data. Data scientists are responsible for making the most of all business data, so I know this job is perfect for you. Data scientists are in high demand, with a shortage of skilled professionals to take on the task. When looking to hire someone for this position, it is important to consider an online program that can ensure candidates are well versed in both new techniques and technology.

Visualization is becoming a very important way of making sense of the Excel or Google Sheets which are becoming increasingly common. This will happen as big data becomes more common; the age of machine-analysis has already arrived. Data Visualisation is a powerful way of converting data into something easier to understand. It can make patterns clear, show the most important numbers and present data in a way that’s easy to understand. Infographics offer a unique way to make your data more understandable but it’s not as easy as adding an “info” element. You also need to balance between the way information is presented with its functionality. For example, people will be more interested in this infographic since it combines aesthetics and functionality by using visuals that convey the data sets you are representing. The success of a graph lies in the details. The lack of any detail can make it unnoticeable or unclear, but on the other hand if too much is included it may detract from the main idea or “say” too much. It’s no secret that making data work together is an art form. Here are the top 10 skills you should study if you want to be a data scientist in 2022

1. Machine Learning

A lot of organizations use machine learning algorithms to predict upcoming events. It’s important for these companies to hire data science experts who can create effective analytics algorithms. Data scientists are also able to go a step further and analyze the data further using machine learning technology. To learn more about the importance of machine learning in data science, you should consider enrolling in our ‘PG Program in Data Analytics and ML.’

2. Python

Python has popularised itself as a Data Science language due to its simplicity. Python is great for: data munging, analysis, and visualization of data. Python is one of the most commonly-used languages among data scientists. There are many different things they work on and Python makes it easy to start doing them all. This can help your business grow, as did happen with my company.

3. R

R is another popular programming language in the data science field. It’s very easy to learn if you use a reputable online course. It’ll teach you all about Data Science through practical examples and lectures. R is great for pulling critical data from huge datasets. This makes it the perfect language for anyone who needs to work with data in a variety of sectors, like healthcare, e-commerce and finance.

4. Cloud Computing

Many firms are turning to cloud computing to simplify their IT infrastructure. It’s been proven as a reliable way of keeping up with the latest technology trends. The data analytics course at Imarticus Learning, for example, can help you get ahead in this field.

5. Deep Learning

Deep learning is being used for a wide range of tasks, such as speech recognition, natural language processing, robotics and more. It can help us advance our careers by assisting data scientists in their work

6. Tableau

Tableau is used by businesses worldwide to visualize and analyze data. A huge benefit of Tableau is being able to view the data in easy-to-grasp dashboards. Tableau can connect to many data sources, which gives data scientists a lot of options. To learn more about Tableau read ‘Imarticus Learning’s Pro-Degree Program in Data Science’.

7. Google Colab

Google Colab is a browser-based platform that enables users to run Python code. The Data Analytics course offered by Imarticus Learning can help you understand the benefits of using Google Colab. The PG Program in Analytics & AI educates students about Google Colab and its position in the business.

8. Statistics

Statistical skills are very important when it comes to data sorting, sampling, and analysis. An understanding of the principals involved in these processes will allow you to develop an effective machine learning algorithm that can extract valuable insights from unstructured data sets.Data scientists are required to carry out statistical analysis on their dataset to check for patterns – Imarticus offers the best resource for learning about this topic.

9. Data Visualization

It is not possible for data scientists to communicate their findings with words alone. Visuals are essential for people to understand the information you are trying to communicate. The best data scientists will have expert skills in data visualisation, which allow them to provide the information in a way that everyone can understand and take action quickly.

10. Artificial Intelligence (AI)

Adding artificial intelligence can help you automate analysis & forecast accuracy. Data scientists are using AI to generate real-time insights from large datasets – and it’s the most in-demand skill right now!

I hope you will like the content and it will help you to learn the TOP 10 IN-DEMAND DATA ANALYTICS SKILLS TO LEARN IN 2022. If you like this content, do share it.

Artificial Intelligence (AI), Deep Learning, Google Colab, Machine Learning, Python, R, Tableau

[sitenesia]

Google Colab: Pengertian, Apa itu Jupyter Notebook? Jenis Macam Tips Trik Cara Hacks-nya serta Perbedaan Versi Pro dan Pro+ Mereka!

Google Colab: Pengertian, Apa itu Jupyter Notebook? Jenis Macam Tips Trik Cara Hacks-nya serta Perbedaan Versi Pro dan Pro+ Mereka!

Mengenal Pengertian Google Colab (Colaboratory), Apa itu Jupyter Notebook? Cara Kerja dan Jenis Macam Tips Trik Cara Hacks-nya! Oke sebelumnya, pernahkah Anda menginginkan lingkungan (environment) interaktif yang mudah dikonfigurasi untuk menjalankan kode Machine Learning (ML) Anda yang disertakan dengan akses ke GPU secara gratis? Yup! Google Colab adalah jawaban yang Anda cari. Jika Anda…

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