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Si ya conoces Colab, mira este video para aprender sobre las tablas interactivas, la vista histórica de código ejecutado y la paleta de comandos.

Miniatura de un video que muestra 3 funciones notables de Colab de Google

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¿Qué es Colab?

Colab, o "Colaboratory", te permite escribir y ejecutar código de Python en tu navegador, con

  • Sin configuración requerida
  • Acceso sin costo a GPU
  • Facilidad para compartir

Seas estudiante, científico de datos o investigador de IA, Colab facilita tu trabajo. Mira este video introductorio sobre Colab para obtener más información, o bien comienza a usarlo más abajo.


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Introducción

El documento que estás leyendo no es una página web estática, sino un entorno interactivo denominado notebook de Colab, que permite escribir y ejecutar código.

Por ejemplo, esta es una celda de código con una secuencia de comandos Python corta que calcula un valor, lo almacena en una variable y devuelve el resultado:


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seconds_in_a_day = 24 * 60 * 60
seconds_in_a_day
86400

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A fin de ejecutar el código en la celda anterior, haz clic en él para seleccionarlo y luego presiona el botón de reproducción ubicado a la izquierda del código o usa la combinación de teclas "Command/Ctrl + Intro". Para editar el código, solo haz clic en la celda y comienza a editar.

Las variables que defines en una celda pueden usarse en otras:


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seconds_in_a_week = 7 * seconds_in_a_day
seconds_in_a_week
604800

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Los notebooks de Colab te permiten combinar código ejecutable y texto enriquecido en un único documento, junto con imágenes, HTML, LaTeX y mucho más. Los notebooks que crees en Colab se almacenan en tu cuenta de Google Drive. Puedes compartir fácilmente los notebooks de Colab con amigos o compañeros de trabajo para que realicen comentarios o los editen. Si quieres obtener más información, consulta la Descripción general de Colab. Para crear un nuevo notebook de Colab, ve al menú Archivo que aparece más arriba o usa este vínculo: crear un nuevo notebook de Colab.

Los notebooks de Colab son notebooks de Jupyter que aloja Colab. Para obtener más información sobre el proyecto Jupyter, visita jupyter.org.


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Ciencia de datos

Con Colab, puedes aprovechar por completo las bibliotecas más populares de Python para analizar y visualizar datos. La celda de código que se incluye a continuación usa NumPy para generar algunos datos aleatorios y matplotlib para visualizarlos. Para editar el código, haz clic en la celda y comienza a editar.


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import numpy as np
import IPython.display as display
from matplotlib import pyplot as plt
import io
import base64

ys = 200 + np.random.randn(100)
x = [x for x in range(len(ys))]

fig = plt.figure(figsize=(43), facecolor='w')
plt.plot(x, ys, '-')
plt.fill_between(x, ys, 195, where=(ys > 195), facecolor='g', alpha=0.6)
plt.title("Sample Visualization", fontsize=10)

data = io.BytesIO()
plt.savefig(data)
image = F"data:image/png;base64,{base64.b64encode(data.getvalue()).decode()}"
alt = "Sample Visualization"
display.display(display.Markdown(F"""![{alt}]({image})"""))
plt.close(fig)

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Puedes importar datos propios a notebooks de Colab desde tu cuenta de Google Drive (incluso desde hojas de cálculos), GitHub y muchas otras fuentes. Para obtener más información acerca de la importación de datos y cómo puede usarse Colab para fines relacionados con la ciencia de datos, consulta los vínculos de Cómo trabajar con datos.


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Aprendizaje automático

Colab te permite importar un conjunto de datos de imágenes, entrenar un clasificador de imágenes en él y evaluar el modelo con solo unas pocas líneas de código. Los notebooks de Colab ejecutan código en los servidores alojados en la nube de Google, lo que significa que puedes aprovechar al máximo el hardware de Google, incluidas las GPU y TPU, independientemente de la potencia de tu máquina. Lo único que necesitas es un navegador.


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Entre los usos que se la da a Colab en la comunidad de aprendizaje automático, se encuentran los siguientes:

  • Introducción a TensorFlow
  • Desarrollo y entrenamiento de redes neuronales
  • Experimentación con TPU
  • Diseminación de investigación de IA
  • Creación de instructivos

Para ver notebooks de Colab de ejemplo que muestran los usos del aprendizaje automático, consulta los ejemplos que se incluyen a continuación.


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Más recursos

Cómo trabajar con notebooks en Colab

Cómo trabajar con datos

Curso intensivo de aprendizaje automático

Estos son algunos de los notebooks del curso de aprendizaje automático en línea de Google. Para obtener más información, consulta el sitio web del curso completo.

Uso de aceleración de hardware


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Ejemplos destacados