Google Colaboratory (Google Colab) es una plataforma gratuita basada en la nube.
Permite escribir y ejecutar código Python en un entorno de Jupyter Notebook.
En el desarrollo de inteligencia artificial (IA), aprendizaje automático (Machine Learning, ML)
Aprendizaje profundo (Deep Learning, DL) gracias a su compatibilidad con bibliotecas.
TensorFlow, PyTorch y scikit-learn.
Características Principales de Google Colab
Entorno basado en la nube
No requiere instalación.
El código se ejecuta en servidores de Google.
Se accede desde cualquier navegador.
Con una cuenta de Google.
Compatible con Google Drive para almacenar.
Compartir proyectos.
Acceso a GPUs y TPUs gratuitas
Google Colab ofrece unidades de procesamiento gráfico (GPU)
Unidades de procesamiento tensorial (TPU) para acelerar entrenamientos de modelos de IA.
Permite el uso de CUDA para entrenar redes neuronales más rápido.
import torch
print(torch.cuda.is_available()) # Devuelve True si hay una GPU disponible
Compatibilidad con bibliotecas de IA
Viene preinstalado con TensorFlow, PyTorch, OpenCV, scikit-learn, pandas, NumPy, Matplotlib
Soporta la instalación de paquetes adicionales con !pip install paquete.
import tensorflow as tf
print(tf.__version__) # Imprime la versión de TensorFlow instalada
Integración con Google Drive
Se pueden guardar datasets, modelos entrenados y resultados en Drive.
Fácil importación y exportación de archivos desde Google Drive.
from google.colab import drive
drive.mount(‘/content/drive’) # Solicita permiso para acceder a Google Drive
Ejecución de código en celdas interactivas
Basado en Jupyter Notebooks, permite ejecutar código en celdas separadas.
Posibilidad de visualizar gráficos en tiempo real con Matplotlib o Seaborn.
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
plt.plot(x, y)
plt.title(«Gráfico de Seno»)
plt.show()
Aplicaciones de Google Colab en Inteligencia Artificial
Entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo
Uso de TensorFlow y PyTorch para redes neuronales.
Entrenamiento acelerado con GPUs gratuitas.
Procesamiento de lenguaje natural (NLP)
Tokenización, análisis de sentimientos y traducción automática.
Uso de modelos preentrenados como BERT o GPT.
Visión por computadora (Computer Vision)
Detección de objetos con YOLO o OpenCV.
Segmentación de imágenes con U-Net.
Ciencia de datos y análisis de grandes volúmenes de información
Manejo de datasets con pandas y NumPy.
Visualización de datos con Matplotlib y Seaborn.
Proyectos de IA colaborativos
Compartir notebooks con otros usuarios.
Trabajo en equipo con comentarios en celdas de código.
Ventajas y Desventajas de Google Colab
Ventajas
Gratis y accesible desde cualquier navegador.
Acceso a hardware avanzado GPUs y TPUs.
No requiere instalación, ideal para principiantes.
Entorno preconfigurado con librerías de IA.
Desventajas
Límites de uso
Las sesiones pueden desconectarse después de 12 horas.
Dependencia de conexión a Internet.
Espacio de almacenamiento limitado en Drive.
Google Colab es una herramienta accesible para desarrollar proyectos.
De inteligencia artificial sin necesidad de hardware especializado.
Integración con bibliotecas con acceso a GPUs gratuitas.
Plataformas utilizada en Machine Learning y Deep Learning.
