구글 코랩 기본 사용법: 데이터 과학과 머신러닝을 위한 강력한 도구 -코랩은 어디에 사용할까요?, 코랩 시작하기

 Google Colaboratory (Colab)은 구글에서 무료로 제공하는 Jupyter Notebook 환경으로, 데이터 과학 및 머신러닝 작업을 위한 강력한 도구입니다. 별도의 환경 설정 없이 브라우저에서 바로 파이썬 코드를 실행하고, GPU를 무료로 사용할 수 있어 많은 데이터 과학자와 머신러닝 엔지니어들에게 사랑받고 있습니다.

 

목 차

• 왜 구글 코랩을 사용할까요?
• 구글 코랩은 어디에 사용할까요?
• 구글 코랩 시작하기
• 구글 코랩 인터페이스 자세히 알아보기
• 기본적인 사용법
• 주요 기능
• 구글코랩 인터페이스 활용 팁

구글 코랩을 사용할까요? 

• 무료 GPU/TPU 제공: 고성능 컴퓨터가 없어도 강력한 컴퓨팅 자원을 무료로 사용할 수 있습니다. 특히, 머신러닝이나 딥러닝 모델을 학습시킬 때 유용합니다.
• 웹 브라우저 기반: 별도의 설치 없이 웹 브라우저만 있으면 어디서든 사용 가능합니다.
• Jupyter 노트북 호환: 코드, 텍스트, 이미지 등을 하나의 문서에 함께 작성하고 실행할 수 있습니다.
• 구글 드라이브와 연동: 구글 드라이브에 저장된 데이터를 쉽게 불러와서 사용할 수 있습니다.
• 오픈 소스 커뮤니티: 많은 사람들이 코랩을 사용하고 있으며, 다양한 예제와 튜토리얼을 공유하고 있습니다.

구글 코랩은 어디에 사용할까요? 

• 데이터 분석: 대용량 데이터를 처리하고 분석하는 작업
• 머신러닝: 다양한 머신러닝 모델을 학습하고 평가하는 작업
• 딥러닝: 이미지 인식, 자연어 처리 등 딥러닝 모델을 개발하고 실험하는 작업
• 데이터 시각화: 데이터를 시각적으로 표현하여 분석 결과를 효과적으로 전달하는 작업
• 교육: 파이썬 프로그래밍, 머신러닝 강의 등 교육 자료로 활용

구글 코랩 시작하기 

구글 코랩 시작하기

1. 구글 계정으로 로그인: 구글 코랩에 접속하려면 구글 계정이 필요합니다.
2. 새 노트북 생성: 코랩 홈페이지에서 새로운 노트북을 생성합니다.
3. 코드 작성 및 실행: 셀에 파이썬 코드를 작성하고 실행 버튼을 클릭합니다.

간단한 예시:

Python

 

print("Hello, Colab!")

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

 

위 코드를 실행하면 "Hello, Colab!"이라는 문자가 출력됩니다.

• Colaboratory: https://colab.research.google.com/?hl=ko

Google Colab

구글 코랩 인터페이스 자세히 알아보기

구글 코랩의 인터페이스는 직관적이고 사용하기 편리하도록 디자인되어 있습니다. 주요 구성 요소와 각 요소의 기능에 대해 자세히 알아보겠습니다.

1. 메뉴 바

< Google Colab 메뉴바 이미지>

• 파일: 새로운 노트북 생성, 저장, 다운로드, 인쇄 등 파일 관련 기능을 제공합니다.
• 편집: 셀 복사, 잘라내기, 붙여 넣기, 삭제 등 셀 편집 기능을 제공합니다.
• 보기: 툴바, 셀, 코드 등의 표시 여부를 설정합니다.
• 삽입: 코드 셀, 텍스트 셀, 이미지 등을 삽입합니다.
• 런타임: 코드 실행, 런타임 종료 등 런타임 관리 기능을 제공합니다.
• 도구: 설정, 연결, 헬프 등 다양한 설정 기능을 제공합니다.
• 도움말: 코랩 사용법에 대한 도움말을 제공합니다.

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2. 툴바

< Google Colab 툴바>

• 코드 셀 추가: 새로운 코드 셀을 추가합니다.
• 텍스트 셀 추가: 코드 설명이나 결과를 작성할 수 있는 텍스트 셀을 추가합니다.
• 셀 실행: 선택된 셀의 코드를 실행합니다.
• 셀 중단: 실행 중인 코드를 중단합니다.
• 모든 셀 재실행: 모든 셀을 처음부터 다시 실행합니다.

3. 셀

코드를 작성하고 실행하는 기본 단위입니다. 코드 셀과 텍스트 셀로 나뉩니다.

• 코드 셀: 파이썬 코드를 작성하고 실행합니다.
• 텍스트 셀: 마크다운 문법을 사용하여 코드 설명, 결과 해석 등을 작성합니다.

4. 사이드바

< Google Colab 사이드바>

• 파일: 현재 열려 있는 노트북 파일 목록을 보여줍니다.
• 폴더: Google Drive와 연결하여 파일을 관리할 수 있습니다.

5. 상태 표시줄

< Google Colab 상태 표시줄 >

• 커널 상태: 현재 커널의 상태를 표시합니다 (Idle, Busy 등).
• 메모리 사용량: 사용 중인 메모리 용량을 표시합니다.
• 디스크 사용량: 사용 중인 디스크 용량을 표시합니다.

기본적인 사용법

• 셀 실행: 셀 왼쪽의 실행 버튼을 클릭하거나, Shift+Enter 키를 누르면 셀을 실행합니다.
• 셀 추가: 툴바의 '+' 버튼을 클릭하거나, 위아래 화살표를 클릭하여 셀을 추가합니다.
• 셀 이동: 셀을 위아래로 이동하여 순서를 변경할 수 있습니다.
• 셀 삭제: 삭제하고 싶은 셀을 선택하고, 툴바의 삭제 버튼을 클릭합니다.
• 코드 자동 완성: 코드를 입력하다 보면 자동으로 코드가 완성되는 기능을 사용할 수 있습니다.
• 마법 명령:!로 시작하는 마법 명령을 사용하여 시스템 명령을 실행하거나, 외부 라이브러리를 설치할 수 있습니다. 예를 들어,! pip install numpy를 입력하면 NumPy 라이브러리를 설치합니다.

주요 기능

• GPU 무료 사용: 고성능 GPU를 무료로 사용하여 딥러닝 모델을 빠르게 학습할 수 있습니다.
• Google Drive 연동: Google Drive와 연동하여 파일을 쉽게 업로드하고 다운로드할 수 있습니다.
• Colab Pro: 유료 서비스인 Colab Pro를 이용하면 더욱 강력한 기능을 사용할 수 있습니다. (예: 더 긴 런타임, 고성능 GPU)
• 커널 재시작: 런타임에 문제가 발생하면 커널을 재시작하여 해결할 수 있습니다.

구글코랩 인터페이스 활용 팁

• 단축키 활용: 단축키를 사용하면 더욱 빠르게 작업할 수 있습니다. 예를 들어, Ctrl+Enter는 현재 셀 실행, Shift+Enter는 현재 셀 실행 후 다음 셀로 이동 등입니다.
• 마크다운 활용: 텍스트 셀에 마크다운 문법을 사용하여 글씨체, 목록, 표 등 다양한 형식으로 문서를 작성할 수 있습니다.
• 코드 자동 완성: 코드를 입력할 때 자동 완성 기능을 활용하면 빠르게 코드를 작성할 수 있습니다.
• 디버깅: 코드 실행 중 오류가 발생하면 디버깅 기능을 사용하여 문제를 해결할 수 있습니다.
• GPU/TPU 사용: 필요에 따라 GPU 또는 TPU를 사용하여 연산 속도를 향상할 수 있습니다.
• 코랩과 구글 드라이브 연동: https://official-hacademi.tistory.com/entry/%EA%B5%AC%EA%B8%80-%EC%BD%94%EB%9E%A9%EC%97%90%EC%84%9C-%ED%8C%8C%EC%9D%BC-%EC%9D%BD%EA%B3%A0-%EC%93%B0%EA%B3%A0-%EC%A0%80%EC%9E%A5%ED%95%98
• 코랩에서 pandas로 데이터 불러오기: https://zeuskwon-ds.tistory.com/54