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Si ya conoces Colab, echa un vistazo a este vídeo para obtener información sobre las tablas interactivas, la vista del historial de código ejecutado y la paleta de comandos.

Miniatura de un vídeo que muestra tres funciones interesantes de Google Colab

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¿Qué es Colaboratory?

Colab, también conocido como "Colaboratory", te permite programar y ejecutar Python en tu navegador con las siguientes ventajas:

  • No requiere configuración
  • Acceso a GPUs sin coste adicional
  • Permite compartir contenido fácilmente

Colab puede facilitar tu trabajo, ya seas estudiante, científico de datos o investigador de IA. No te pierdas el vídeo de Introducción a Colab para obtener más información. O simplemente empieza con los pasos descritos más abajo.


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Primeros pasos

El documento que estás leyendo no es una página web estática, sino un entorno interactivo denominado cuaderno de Colab que te permite escribir y ejecutar código.

Por ejemplo, a continuación se muestra una celda de código con una breve secuencia de comandos de Python que calcula un valor, lo almacena en una variable e imprime el resultado:


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seconds_in_a_day = 24 * 60 * 60
seconds_in_a_day
86400

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Si quieres ejecutar el código de la celda anterior, haz clic para seleccionarlo y pulsa el botón de reproducir situado a la izquierda del código o usa la combinación de teclas "Comando/Ctrl + Intro". Para editar el código, solo tienes que hacer clic en la celda.

Las variables que definas en una celda se pueden usar después en otras celdas:


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seconds_in_a_week = 7 * seconds_in_a_day
seconds_in_a_week
604800

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Los cuadernos de Colab te permiten combinar código ejecutable y texto enriquecido en un mismo documento, además de imágenes, HTML, LaTeX y mucho más. Los cuadernos que creas en Colab se almacenan en tu cuenta de Google Drive. Puedes compartir tus cuadernos de Colab fácilmente con compañeros de trabajo o amigos, lo que les permite comentarlos o incluso editarlos. Consulta más información en Información general sobre Colab. Para crear un cuaderno de Colab, puedes usar el menú Archivo que aparece arriba o bien acceder al enlace para crear un cuaderno de Colab.

Los cuadernos de Colab son cuadernos de Jupyter alojados en Colab. Para obtener más información sobre el proyecto Jupyter, visita jupyter.org.


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Ciencia de datos

Con Colab, puedes aprovechar toda la potencia de las bibliotecas más populares de Python para analizar y visualizar datos. La celda de código de abajo utiliza NumPy para generar datos aleatorios y Matplotlib para visualizarlos. Para editar el código, solo tienes que hacer clic en la celda.


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import numpy as np
import IPython.display as display
from matplotlib import pyplot as plt
import io
import base64

ys = 200 + np.random.randn(100)
x = [x for x in range(len(ys))]

fig = plt.figure(figsize=(43), facecolor='w')
plt.plot(x, ys, '-')
plt.fill_between(x, ys, 195, where=(ys > 195), facecolor='g', alpha=0.6)
plt.title("Sample Visualization", fontsize=10)

data = io.BytesIO()
plt.savefig(data)
image = F"data:image/png;base64,{base64.b64encode(data.getvalue()).decode()}"
alt = "Sample Visualization"
display.display(display.Markdown(F"""![{alt}]({image})"""))
plt.close(fig)

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Puedes importar tus propios datos a los cuadernos de Colab desde tu cuenta de Google Drive, incluidas las hojas de cálculo, y también desde GitHub y muchas fuentes más. Para obtener más información sobre cómo importar datos y cómo se puede usar Colab en la ciencia de datos, consulta los enlaces que aparecen en la sección Trabajar con datos más abajo.


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Aprendizaje automático

Con Colab, puedes importar un conjunto de datos de imágenes, entrenar un clasificador de imágenes con dicho conjunto de datos y evaluar el modelo con tan solo usar unas pocas líneas de código. Los cuadernos de Colab ejecutan código en los servidores en la nube de Google, lo que te permite aprovechar la potencia del hardware de Google, incluidas las GPU y TPU, independientemente de la potencia de tu equipo. Lo único que necesitas es un navegador.


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Colab es una herramienta muy utilizada en la comunidad de aprendizaje automático. Estos son algunos ejemplos de las aplicaciones que tiene Colab:

  • Dar los primeros pasos con TensorFlow
  • Desarrollar y entrenar redes neuronales
  • Experimentar con TPUs
  • Divulgar datos de investigación sobre IA
  • Crear tutoriales

Para ver cuadernos de Colab que demuestran las aplicaciones del aprendizaje automático, consulta los ejemplos de aprendizaje automático de abajo.


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Más recursos

Trabajar con cuadernos en Colab

Trabajar con datos

Curso intensivo de aprendizaje automático

A continuación, se muestran algunos cuadernos del curso online de Google sobre aprendizaje automático. Para obtener más información, consulta el sitio web del curso completo.

Uso de hardware acelerado


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Ejemplos destacados