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おきがる！タートルグラフィックス - Colab
タートルグラフィックスといえばそもそもは
JavaScriptで比較的簡単に試すことができましたがよく使われるのがPythonです。そしてPythonが簡単に使えてライブラリも豊富なのがGoogleのColabです。
最近ではColabにGoogleのAI、Geminiも掲載され自由に使うことができるようになっています。Googleのアカウントを持っていれば一番簡単にできるのでおすすめです。い
Pythonでプログラミング - Colabで動かそう！
Googleのアカウントがあればすぐに使えてある程度のライブラリが使えるようになっているColabを使ってちょっとプログラム体験。
試すのものですが、Webで"Python"と検索して出てきたもので簡単に実行できるものを選んでみました。
このサイトのコードを実行してみます。
おみくじ
そのままコピペするとエラーが出るので
を直して
import random# おみくじの結果リストfo
Pythonでプログラミング - 動かしてみる。
Pythonが今大注目されています。一番筆頭はやはり"AI"関係ではないでしょうか。
Pythonは"AI"以外でも以前から比較的扱いやすい、覚えやすいプログラミング言語として知られていて、さらにフレームワークがたくさんあり数値を扱うのが得意なものとしても知られています。
Pythonを使ってみたいと思う人も多いのではないでしょうか。そこで始めるにあたっての情報をまとめておきます。
まずPy
無料版ColabのAI。が使えるようになってる。
前まではColab Pro版でしか使えないということだったけど、本日使っていると見慣れないものが、
なんと、無料版のColabでもColab AIが使えるようになっていました。
コードを入力する部分では生成AIを生成させることも。右パネルではチャットボットが使え、エラーが出た場合でも原因と修正したコードも提案してくれます。
ツール > 設定 からパネルを出してみると
制限付きで一時的に
Google Colabでいろいろできるよ。2023
Google Colabolatry。 簡単にColab。Googleが無料で提供しているPythonの実行環境です。最後に注意点があります。
Googleのアカウントは必要ですが、最初からある程度のライブラリ(numpyなど)が用意され、GPUも使えるようになっていて使いがってが良くなっています。
使い方ですが以下参考になりと思います。
実際の実行画面です。コードを書いて左の矢頭をクリック
Python - Gradioを使ってみよう！ 1
機械学習モデルのWeb UIを簡単に作成できるPythonライブラリです。
ほんと簡単にできてしまいます。Google Colabでサクッと作ってみます。
インストールは
!pip install gradio
クイックスタートにあるデモです。
import gradio as grdef greet(name): return "Hello " + name + "!"demo
強化学習とは
強化学習についてまとめてみたいと思います。
データを与えて学習させる「機械学習」の手法のひとつ
「教師あり学習」と「教師なし学習」と「強化学習」
https://dse-souken.com/2021/05/18/ai-17/
このサイトのコードをColabで実行して迷路の最短ルートの結果を得ることができます。
必要ライブラリは"numpy"のみ
import numpy as np
Pythonプログラミング - Colabでお絵描き 4
ちょっと複雑な絵を描こうと思うときには、以下のように同じコードを何回も書かないといけない場合が出てきます。
以下実行すると
from typing import ForwardRefinitializeTurtle() speed(10)for i in range(20): forward((i) * 2) right(72)up()goto(400,350)down()
Pythonプログラミング - Colabでお絵描き 1
簡単お手軽プログラミング。変数とかややこしいことなし。線の引き方などを命令してお絵描き。
GoogleのColaboratory(Colab)を使うとめんどくさい環境構築もいりません。ただ、Googleのアカウントは必要ですが。
新しいファイルを作成してスタートです。タートルグラフィックを使うためにまずインストール。以下コードを書いて左側にある実行ボタンを押します。
!pip3 instal
知って得する、楽しいプログラミング。 - Python 2 - 四則演算
基本的なことからやっていきます。GoogleのColabを使います。
計算計算をやってみましょう。単純に足し算、引き算、掛け算、割り算してみます。
2+3
2*3
2-3
2/3
この計算実行してみます。
計算は1つずつ実行します。順番に1番に計算式入力、2番目にスタートボタンを押す。すると、3のように計算が出力されます。答えは"5"と出ました！
すべての実行結果は以下となります。
2
PythonでOCR - Easy OCR
以前に"Tesseract OCR"というのを試しました。
今回は"Easy OCR"というのを試してみます。
まず、GitHubで公開されています。
この中にColabでデモができるようになっているので、日本語について少しいじってみます。
Colabを開いて、ランタイムをGPUにしてから作業を進めます。
!pip install easyocr --no-deps
これでライブラリが
Swiftでいこう! - Core ML を変換、作る！
機械学習をアプリに取り込むときに便利なCore MLです。
今、もうすでにあるモデルを取り込むときは？ということで変換する便利なツール。Core ML Toolsです。
そして、自分で学習させて自分で作る便利なツールが、Create MLです。
Core ML Toolsでは、Core MLのモデル形式（.mlmodel）に変換して使えるようにします。多くはPythonで作られているのでPy
PythonでOCR! - Tesseract OCR
簡単なOCRの実装です。Colabでやります。以下参考サイトです。
必要なものをインストールします。
!apt install tesseract-ocr!apt install libtesseract-dev!pip install pyocr!sudo apt-get install tesseract-ocr-jpn
OCRエンジンのTesseract-OCRを使います。ちなみにバー
「Deep Learning」って何？--Colabを使おう！
Google driveの中に必要なデータを使ってColabでMinistデータを読み込んでみよう！
のサンプルデータを使います。
Google driveをマウント。
from google.colab import drivedrive.mount('/content/drive')
deep-learning-from-scratchディレクトリに参考データが入っています。
cd