Jupyter notebook是用来建立机器学习模型最常见的环境之一，然而它有一些缺点。Jupyter notebook非常适合在本地开发机器学习模型，但很难共享和协作使用此工具生成的代码。

此外，还需要进行合理的设置，特别是在你不是python的当前用户的情况下。你需要设置一个python环境，安装Jupyter及其依赖项以及你可能需要的任何其他python包。

幸运的是，有一些工具可以让你直接在notebook 中运行和开发python代码，而无需进行上述复杂的设置。在本文中，将对其中两个工具进行简要介绍：

1. Google Colaboratory

2. Kaggle Kernels

Google Colaboratory

google colaborary(https://research.google.com/colaboratory/faq.html) ，通常被称为colab，是Google创建的一个产品，允许任何人在浏览器中创建和运行python代码。它内置了许多标准的机器和数据科学库，包括 pandas 和 scikit learn。你还可以安装几乎任何其他python库，以便在每个 notebook 中使用。

要访问colab，你需要注册一个Google帐户，然后就可以免费访问包括GPU在内的 notebook 环境和计算资源。

让我们快速演示一下。

登录到你的Google帐户时，转到drive并选择new Google Colaboratory。

这将打开一个新的 notebook 。

你可以通过运行pip freeze查看预安装的软件包。

如果需要安装任何尚不可用的包，可以通过运行 pip install package来完成。

有很多方法可以导入数据，包括直接从Google drive中加载文件。让我们看一个从本地CSV文件导入数据的示例。

首先，我们运行这段代码。

from google.colab import filesuploaded = files.upload()

然后你将看到一个按钮，用于选择存储在本地系统中任何位置的文件。

现在你可以自由编写代码来创建机器学习模型。

Google colab notebook可以通过链接共享，就像你共享任何Google文档一样。链接的收件人可以运行和编辑你的代码。

Kaggle kernels

Kaggle kernels需要Kaggle帐户，但也完全可以自由使用。它们与Google colab notebook 非常相似，但其中的一个优点是它包含了版本控制。

创建帐户后，你可以导航到网站的kernels（https://www.kaggle.com/kernels） 并选择新的notebook。

与colab一样，Kaggle kernels提供了许多常用的python库作为标准，你可以使用pip freeze查看这些库。导入其他库使用与colab完全相同的方法，导入安装包也是如此。

加载数据非常简单。首先，选择文件，然后添加或上传数据。

现在你有很多选择。你可以使用Kaggle数据集（Kaggle data set）、内核输出文件（kernel output file ）或上传自己的本地CSV文件。

正如我提到的，Kaggle内置了版本控制。这意味着你可以将更改提交到内核或其他人的内核，并在需要时跟踪和还原到以前的版本。这有助于协作。

这是对这些工具中可用的选项和功能的简要介绍。两者的功能都值得进一步探讨。我经常使用浏览器的notebook向其他人演示我的工作，特别是那些可能不使用Jupyter notebook或python的非数据科学家。这两种工具也可以成为学习机器学习和数据科学的好方法，而无需在本地设置python和notebook环境。

原文链接：https://towardsdatascience.com/machine-learning-in-the-browser-7fc08858640

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