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Introduction of network analysis with Google Colaboratory -- Introduction of Google Colaboratory
- 1. 第14回AIツール入門講座 「Google Colaboratoryによる ネットワーク分析入門」 1. Google Colaboratory入門 機械学習やデータサイエンスの環境であるGoogle Colaboratory について説明します。
- 3. Google Colaboratory • ブラウザベースのJupyter Notebook環境 • https://colab.research.google.com/
- 4. 特徴 • ブラウザとGoogleアカウントがあればJupyter Notebook環境を 得ることができる • コードの修正、実行が容易→インタラクティブな分析に適して いる • GPUも無料で使用できる • ただし高負荷のタスクを長時間回す使い方は推奨されていない
- 5. Google Colaboratoryでできること / でき ないこと • できること • 小規模なネットワークのインタラクティブな分析・可視化の繰り返し • できないこと • 超大規模なネットワークの分析・可視化 • ネットワーク可視化は数千頂点程度まで • 次数分布の分析なども数万頂点程度まで • 過度に計算資源を使う分析
- 6. はじめに • Colaboratoryのサイトにアクセス • ファイルはGoogle Drive上のColab Notebooksフォルダに保存 接続 ファイル操作
- 8. 入出力 • 入力 • GML形式などの実ネットワークデータを使用 • csvフォーマットからpandasを用いて読み込み • networkX上で人工ネットワークを生成 • 出力 • matplotlibやBokehなどで可視化 • GEXFフォーマットで保存してGephiでインタラクティブな分析
- 9. コードのダウンロード • 今日のAIツール入門で使うコード • https://github.com/atarum/20190523 • ダウンロード方法 • 上記サイトから右クリックでダウンロード または • Colaboratoryから「ファイル」→「ノートブックを開く…」→atarum で検索 (コピーを自分のGoogle Drive上に作って下さい) GITHUB atarum
- 10. 0. プログラム例 • GML形式のネットワークデータを入力して可視化 networkXのライブラリをnx.〇〇と表記 Google colaboratoryでファイル 入出力するときのおまじない ファイル毎に名前とサイズを表示 「google colaboratory upload files」で検索 https://colab.research.google.com/notebooks/io.ipynb networkXの関数でGMLデータを読み込み ネットワークを描画 サンプル プログラ ムを利用
- 11. 1. コードを入力 • 「コード」の部分にコードを、「テキスト」にコメントを • networkXのライブラリをインポート import network as nx
- 12. 2. 実行 • クリックまたはSHIFT+ENTERで実行 • 対象ファイルを入力 接続されていることを確認 ここを押す と実行
- 13. 3. ファイル選択 • http://www-personal.umich.edu/~mejn/netdata/ などから ダウンロードしたGML形式のファイルを指定
- 15. 注意すべき点 • (クラウドに置けない)機密性の高いデータの分析には不向き • Jupyter NotebookやColaboratoryでのpythonは少し使い勝手が 違う • ファイル入出力、ライブラリのインストール等 • 使っている途中で接続が切れることがある • 再接続すればよく、コード等も失われない • よくある質問を参照のこと • https://research.google.com/colaboratory/faq.html
- 16. Jupyter notebook, Colaboratoryでの注意点 • ファイル入出力 • ローカルPCへの入出力の他にGoogle Driveをマウントする方法もある • https://colab.research.google.com/notebooks/io.ipynb を参照 • ライブラリのインストール • !pip install -q ndlib (Jupyter notebookでは!をつける)