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요즘 클라우드 노트북은 데이터 과학자와 분석가가 코드를 실행하고 분석 보고서를 생성하는 표준이 되었습니다. 클라우드 노트북은 로컬에 아무것도 설치할 필요 없이 코드를 작성하고 실행할 수 있는 브라우저 기반 인터페이스를 제공합니다. 또한 기계 학습 연구 및 개발을 가속화하기 위해 고급 하드웨어에 액세스할 수 있습니다.
클라우드 노트북 플랫폼은 무료 컴퓨팅과 사전 구축된 환경 그 이상을 제공합니다. 또한 타사 도구 통합, 협업 및 출판 옵션도 제공합니다. 이 블로그에서는 상위 XNUMX개 클라우드 노트북과 최고의 기능을 살펴보겠습니다. 이러한 기능을 활용하면 현재 데이터 과학 개발 스택을 향상시킬 수 있습니다.
딥노트 지금은 상위권에 있어요. 왜? 최근에는 개발 환경을 단순화하는 새로운 기능을 도입했습니다. 저는 플랫폼, 팀, 커뮤니티를 좋아합니다. 또한 모든 데이터 과학 및 기계 학습 프로젝트에 사용합니다.
XNUMX분 이내에 머신을 시작하고 사전 구축된 개발 환경의 이점을 누릴 수 있습니다. 또한 모든 종류의 프로그래밍 언어를 지원하며 Docker Hub를 사용하여 자신만의 환경을 만들 수 있습니다.
꼭 계정을 만들어서 직접 경험해 보시길 권해 드립니다. Deepnote AI 기능을 활용하면 기술 전문가가 아닌 일반인도 코드 작성 및 디버깅이 더욱 쉬워졌습니다.
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딥노트와 함께, 카글 은(는) 올해 새로운 기능도 도입했습니다. 예를 들어 새로운 고급 GPU를 추가하고, 실행을 예약하고, 모델 전용 탭을 추가하고, 데이터 세트를 빠르게 로드하고 있습니다. 그들이 따라잡아야 할 유일한 것은 실시간 협업과 댓글입니다.
Kaggle을 사용하면 고급 CPU, GPU 및 TPU를 무료로 얻을 수 있습니다. 또한 무료 스토리지, 오픈소스 데이터 세트 및 코드에 대한 액세스, Google Cloud 통합, 버전 관리 기능이 제공됩니다.
대회에 참가하거나 딥러닝 모델을 실험할 때 즐겨 사용하는 플랫폼입니다.
다시 한 번 강조하지만 AI 프로젝트를 위한 강력한 커뮤니티와 고급 하드웨어를 갖춘 Kaggle을 적극 추천합니다.
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마녀 이제 대중이 사용할 수 있으며 데이터 과학 및 분석 작업에 널리 사용되는 옵션입니다. Deepnote와 유사한 기능을 제공하지만 환경 로딩 및 코드 실행이 느리기 때문입니다. 저는 XNUMX순위로 꼽았습니다. 또한 여러 면에서 제한적입니다.
Hex는 데이터 작업을 보다 쉽게 하고 협업을 강화하는 것을 목표로 하는 최신 데이터 작업 공간입니다. 이를 통해 사용자는 데이터베이스, 클라우드 스토리지, API를 포함한 다양한 데이터 소스에 연결할 수 있습니다. 데이터가 연결되면 사용자는 대화형 노트북 내에서 직접 SQL 또는 Python을 사용하여 데이터를 분석할 수 있습니다.
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나는 건너왔다. 주목할 만한 ChatGPT 플러그인으로 도입되었을 때. 그 전에는 그것이 존재하는지 전혀 몰랐습니다. 간단하고 빠르며 모든 종류의 기능이 제공됩니다.
이 플랫폼은 데이터 연결, 로딩, 버전 관리, 노트북 게시, 실시간 협업 및 빠른 환경 로딩을 제공합니다. 이 플랫폼의 가장 중요한 부분은 미니멀리스트 디자인입니다. 또한 ChatGPT와 연결하여 출력이 포함된 코드를 생성하고 실행할 수 있습니다. 이 기능은 노트북 카테고리에서 매우 가치가 높습니다.
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구글 콜랩 우리가 사랑하고 소중히 여기는 오래된 클라우드 노트북입니다. 우리는 이를 딥러닝 코드를 실행하는 데 사용하며 때로는 훌륭하고 편리한 도구이기도 합니다. 무료 등급을 제한하고 유료 옵션에 초점을 맞추면서 수년에 걸쳐 상황이 바뀌었습니다.
무료 GPU에 대한 쉬운 액세스와 빠른 로딩 시간 외에도 Google Colab에는 거의 없습니다. 매일 사용하고 싶은 완전한 데이터 과학 플랫폼은 아닙니다.
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Naas 모든 종류의 문제에 대한 데이터 템플릿으로 유명합니다. 이 플랫폼은 자동화, 분석, AI를 결합하여 강력한 데이터 제품을 만들기 위한 로우코드 솔루션을 제공합니다.
컴퓨팅 및 기능이 제한되어 있습니다. 코드를 실행하고 실행할 수 있도록 매달 무료 크레딧을 제공합니다. 그 외에도 클라우드의 JupyterLab입니다.
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JetBrains 데이터로어 Noteable과 유사하지만 느리고 일부 주요 기능이 부족합니다. 당신은 또한 컴퓨팅에 의해 제한됩니다. Datalore에서 코드를 실행했지만 출시 이후 플랫폼이 크게 개선되거나 변경되지 않았습니다. JetBrains가 이 사실을 잊어버린 것 같습니다.
Deepnote에서 얻을 수 있는 몇 가지 기능이 있지만 UI는 초보자가 익숙해지기에는 혼란스럽습니다. 유일하게 좋은 점은 무료 스토리지와 컴퓨팅을 제공한다는 것입니다.
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결론적으로, 클라우드 노트북은 데이터 과학자와 분석가가 업무를 효율적으로 수행하는 데 필수적인 도구가 되었습니다. 최고의 옵션은 무료 GPU, 손쉬운 설정, 협업 기능 및 다른 서비스와의 통합을 통해 뛰어난 가치를 제공합니다. Deepnote는 빠른 환경 로딩, AI 지원, 실시간 협업 및 게시 기능을 갖춘 가장 완벽한 기능을 갖춘 옵션입니다.
Kaggle은 고급 하드웨어 액세스를 제공하므로 딥 러닝 작업에 적합합니다. Hex 및 Noteable은 ChatGPT와 같은 최신 인터페이스 및 통합을 제공합니다. Google Colab 및 기타 업체는 틈새 시장에서 사용하는 반면 Deepnote는 엔드투엔드 데이터 과학 워크플로에 중점을 두고 선두를 달리고 있는 것으로 보입니다. 어떤 플랫폼을 선택하든 클라우드 노트북은 의심할 여지 없이 데이터 과학 프로젝트와 통찰력 도출 능력을 향상시켜줄 것입니다.
아비드 알리 아완 (@1abidaliawan)은 기계 학습 모델 구축을 좋아하는 공인 데이터 과학자 전문가입니다. 현재 그는 콘텐츠 제작에 집중하고 있으며 머신 러닝 및 데이터 과학 기술에 대한 기술 블로그를 작성하고 있습니다. Abid는 기술 관리 석사 학위와 통신 공학 학사 학위를 보유하고 있습니다. 그의 비전은 정신 질환으로 고생하는 학생들을 위해 그래프 신경망을 사용하여 AI 제품을 만드는 것입니다.
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