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pythonやるならgoogle colabよねｗ
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機械学習／データサイエンス分野で特に人気の（Pythonなどの）実行環境であるGoogle Colaboratory（以下、Colab）は無償で使えるものの、無制限ではない。実行時間やメモリ容量などに制限がある。こういった制限を低減する有償プロ版「Colab Pro」が2020年3月に発表され、米国とカナダのみで申し込みできる状況だった。それから1年後の2021年3月19日以降、日本でも申し込み可能になった（図1）。さらに、より強力な有償プロプラス版「Colab Pro+」が2021年8月に発表され、同日から日本でも申し込み可能である。
本稿では、「Colab ProやColab Pro+にはどのような機能があるのか？」について、無償版と有償のPro版とPro+版の違いを比較表で示した後、項目ごとに違いを紹介していく。本題に入る前に、無償版の利点と欠点を示しておこう。
Colab無償版の利点と欠点
Colabは、機械学習やデータサイエンスの作業を効率化するために、グーグルにより無料で提供されている。環境構築が不要でブラウザーからすぐに機械学習のPythonコードを実行でき、そのコードを含むノートブックを簡単に共有できるなどのメリットがある。何よりGPUに無料でアクセスできる点がありがたい。ディープラーニングといえばGPUで高速化を図りたい場面がよくあるが、Colabを使えば自前の環境を用意しなくてもよいというメリットがある。無償版でも、ターミナル機能（詳細後述）やバックグラウンド実行（詳細後述）を除き、ほぼ全ての機能が利用できる。
ただし、欠点がないわけではない。具体的には、サービスの持続可能性を確保したり、乱用を防いだりするために、リソースに以下のような制限が設けられているのだ。
GPUを使う場合、高速なGPUがなかなか割り当てられない
最長12時間、実行すると自動的にリセットがかかる
大きなデータを読み込んで処理するとメモリ不足に陥る
いずれの制限も大きなデータを扱うディープラーニングなどの作業時に問題となりやすい。例えば1日中、Colabノートブックで作業をしている場合、2番目の制限により、突然リセットがかかって、最初から実行し直さなければならなくなるといったことがある。こういった制限を大幅に低減してくれるのがColab ProやPro+である（※あくまで低減であり、無制限ではないことに注意してほしい）。
Colab無償版と、有償のColab Pro版と、Pro+版の比較
Colab無償版とColab Pro／Pro+有償版の概要は下記リンク先のColabノートブックにまとめられているので、必要に応じて参照してほしい。
Colab無償版を知るための、「Colaboratory へようこそ」公式ノートブック
Colab Pro／Pro+有償版を知るための、「Colab の定期購入を最大限に活用する」公式ノートブック
ソース
この下記の文章をコピペしてね！
!pip install yfinance --upgrade --no-cache-dir import datetime import yfinance as yf import matplotlib.pyplot as plt start = datetime.date(2018,1,1) end = datetime.date.today() codelist = ["SPY","^N225","AMZN"] data2 = yf.download(codelist, start=start, end=end)["Adj Close"] display(data2.head().append(data2.tail())) df_all=(1+data2.pct_change()).cumprod() display(df_all.head().append(df_all.tail())) df_all.plot(figsize=(8,6),fontsize=18) plt.legend(loc='center left', bbox_to_anchor=(1, 0.5), fontsize=18) plt.grid(True) plt.show()
これをコピペすると・・・。
簡単にできるぞぃ！
９行目のcodelist = ["SPY","^N225","AMZN"]これを変えるとまた別の表ができますよ～～！！
例えばgoogとかaaplにするだけで変わります！
楽しんでる？
fun to colab!!!!
ソース