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第 11 屆 iThome 鐵人賽

DAY 7
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Google Developers Machine Learning

初心者的GDC攻略系列 第 7

Day7: 雲端 x 平台 x LAB

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雲端把我們連在一起

天下態勢,合久必分,分久必合。
計算機的發展史也是一樣;剛發明的時候需要大量的計算能力,機台之類的運算設備必須要放在一起才能完成一件艱鉅的任務,例如ENIAC。

當然啦,科技日新月異。當初無異於天方夜譚的不可能,在現在來說有可能只是習以為常罷了。

Google Datalab

這次作業使用的是Google Cloud Datalab,而開發的流程大致上如下:
https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20190923/20120151mh3bFxASLS.png

攣生兄弟是你?

目前主流開發機器學習或是深度學習,大部分人借用Python易懂的特性使用在許許多多的地方;而操作介面中有一支IPython(該專案已更名為Jupyter)發展的蓬勃茂盛。
當中IPython採用了簡單明快的風格,創建所謂的Notebook,好管理且互動性高。
在此,對於想深入的同學提供另一個Google研究專案,那就是Colaboratory.

Datalab和Colab我認為有相近之處,Datalab與GCP相得益彰,而Colab則在Google Drive的生態環境有發揮空間。

  • GitHub串接功能:兩者都有,我個人比較習慣Datalab的terminal執行;但用Colab自動連接也算是有趣的試驗。
  • Notebook字型設定:Datalab比較偏向Jupyter官方設定,Colab看起來比較細,不太習慣。

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