AI-First Google Colab 만 있으면됩니다

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소개

수년 동안 Google Colab은 데이터 과학자, 기계 학습 엔지니어, 학생 및 연구원의 초석으로 서있었습니다. 그것은 GPU (Graphics Processing Units) 및 TPU (Tensor Processing Units)와 같은 오늘날 세계에서 필수 컴퓨팅 리소스에 대한 금액에 대한 민주화를 민주화했으며 브라우저에서 무료로 호스팅 된 Jupyter 노트북 환경을 제공했습니다. 이 플랫폼은 Python 및 Tensorflow 학습부터 현대 신경망을 개발하고 훈련하는 것에 이르기까지 모든 것에도 도움이되었습니다. 그러나 인공 지능의 풍경은 놀라운 속도로 발전하고 있으며, 우리가 사용하는 도구는 그것으로 진화해야합니다.

이러한 변화를 인식 한 Google은 재구성 된 AI-First Colab을 공개했습니다. Google I/O 2025에서 발표되었으며 이제 모든 사람이 액세스 할 수있는이 새로운 반복은 간단하고 호스팅 된 코딩 환경을 넘어 AI 기반 개발 워크 플로우 파트너가되었습니다. Colab은 Gemini의 힘을 통합함으로써 이제 코드, 의도 및 목표를 이해할 수있는 에이전트 협력자로 기능하여 오늘날의 데이터 문제를 해결하기위한 진입 장벽을 낮추고 있습니다. 이것은 단지 업데이트가 아닙니다. 데이터 과학 및 기계 학습 개발에 접근 할 수있는 방법의 근본적인 변화입니다.

Google Colab의 새로운 AI 기능을 자세히 살펴보고 일일 데이터 워크 플로우 생산성을 높이기 위해이를 사용하는 방법을 알아 보겠습니다.

Ai-First가 게임 체인저 인 이유

전통적인 기계 학습 워크 플로우는 힘들 수 있습니다. 탐색 적 데이터 분석, 데이터 정리 및 준비, 기능 엔지니어링, 알고리즘 선택, 과파라미터 튜닝, 모델 교육 및 모델 평가와 같은 일련의 독특하고 종종 반복되는 작업이 포함됩니다. 각 단계에는 깊은 도메인 지식뿐만 아니라 코드 작성, 컨설팅 문서 및 디버깅에 대한 상당한 시간 투자가 필요합니다.

새로운 Colab과 같은 AI 우선 환경은 AI를 개발 환경 자체에 포함 시켜이 워크 플로우를 크게 압축하는 것을 목표로합니다. 이러한 새로운 AI 기반 기능을 조기 사용하면 사용자 효율성이 2 배 이득하여 수동 노동 시간을 안내되고 대화적인 경험으로 변환하여 작업의보다 창의적이고 중요한 측면에 집중할 수 있습니다.

이러한 일반적인 개발 장애물을 고려하십시오.

• 반복 코딩 : 데이터로드, 클린 값 또는 표준 플롯 생성을위한 코드 작성
• “빈 페이지”문제 : 빈 노트북을 응시하고 특정 작업에 대한 최고의 라이브러리 또는 기능을 알아 내려고 시도하는 것은 특히 신규 이민자에게는 어려울 수 있습니다.
• 디버깅 지옥 : 모호한 오류 메시지는 포럼을 검색하고 솔루션에 대한 문서를 검색 할 때 몇 시간 동안 진행 상황을 탈선시킬 수 있습니다.
• 복잡한 시각화 : 출판물 품질 차트 생성 종종 실제 데이터 탐색에서 산만 해지는 작업 인 라이브러리 매개 변수를 광범위하게 조정해야합니다.

새로운 AI-First Colab은 이러한 통증 지점을 직접 해결하여 코드를 생성하고 수정을 제안하며 전체 분석 워크 플로우를 자동화하는 데 도움이되는 쌍 프로그래머 역할을합니다. 이 패러다임 전환은 코딩 역학에 시간을 덜 보내고 전략적 사고, 가설 테스트 및 결과 해석에 더 많은 시간을 소비한다는 것을 의미합니다.

Colab의 핵심 AI 기능

이제 Gemini 2.5 Flash로 구동되는 다음 Colab이 워크 플로우를보다 쉽게 ​​만들기 위해 제공하는 3 가지 콘크리트 AI 기능이 있습니다.

1. 반복 쿼리 및 지능적인 지원

새로운 경험의 중심에는 Gemini Chat 인터페이스가 있습니다. 빠른 프롬프트를 위해 하단 도구 모음의 Gemini Spark 아이콘을 통해 또는보다 심층적 인 토론을 위해 측면 패널에서 찾을 수 있습니다. 이것은 단순한 챗봇이 아닙니다. 상황을 인식하고 다음을 포함하여 다양한 작업을 수행 할 수 있습니다.

• 자연어로부터의 코드 생성 : 단순히 당신이하고 싶은 일을 설명하면 Colab은 필요한 코드를 생성합니다. 이것은 간단한 기능에서 전체 노트북을 리팩토링하는 것까지 다양합니다. 이 기능은 보일러 플레이트 및 반복 코드를 작성하는 데 소요되는 시간을 크게 줄입니다.
• 도서관 탐색 : 새 라이브러리를 사용해야합니까? Colab에게 현재 노트북의 맥락에 근거한 설명 및 샘플 사용법을 요청하십시오.
• 지능형 오류 수정 : 오류가 발생하면 Colab은 단지이를 식별하지 않고 반복적으로 수정 사항을 제안하고 명확한 차이보기에서 제안 된 코드 변경을 제시하여 변경 사항을 검토하고 수락 할 수 있습니다.

2. 차세대 데이터 과학 에이전트

업그레이드 된 DSA (Data Science Agent)는 Colab에 또 다른 환영받는 추가 기능입니다. DSA는 처음부터 끝까지 복잡한 분석 작업을 자율적으로 수행 할 수 있습니다. 물어 보면 완전한 워크 플로를 트리거 할 수 있습니다. 에이전트는 :

1. 계획 생성 : 목표를 달성하는 데 필요한 단계를 설명합니다.
2. 코드 실행 : 여러 셀에서 필요한 파이썬 코드를 쓰고 실행합니다.
3. 결과에 대한 이유 : 다음 단계를 알리기 위해 출력을 분석합니다.
4. 현재의 결과 : 그 결과를 요약하고 당신에게 다시 제시합니다.

DSA는 실행 중에 대화식 피드백을 허용하므로 프로세스를 개선하거나 다시 경로화하여 전체 프로세스 중에 분석이 목표와 일치 할 수 있습니다. 이를 통해 원시 데이터 세트를 복용하고 엔드 투 엔드 청소, 기능 분석, 모델 교육 및 간소화 된 대화 프로세스를 수행하는 것과 같은 복잡한 작업이됩니다.

3. 코드 변환 및 시각화

기존 코드를 리팩토링하거나 수정하는 것은 간단합니다. 자연어로 필요한 변화를 설명하십시오. Colab은 관련 코드 블록을 식별하고 승인에 대한 Diff보기의 필요한 변경 사항을 제안합니다.

또한 데이터 탐색의 비판적이지만 종종 지루한 부분 인 데이터 시각화는 이제 간단합니다. 사용자는 Colab에 데이터를 그래프로 요청할 수 있으며, 에이전트는 Matplotlib 또는 Seaborn과 같은 라이브러리의 미성년자와 수동으로 레슬링 할 필요없이 명확하게 레이블이 붙은 차트를 생성합니다.

새로운 AI-First Colab을 시작합니다

Google은 새로운 Colab 기능에 간단하게 액세스했습니다. 복잡한 설정이나 대기자 명단은 없습니다. 그들은 당신이 무료 계층에서도 사용할 준비가되어 있습니다.

노트북이 열린 상태에서 Colab에 로그인하면 하단 도구 모음에서 Gemini Spark 아이콘을 찾으십시오. 아이콘을 클릭하여 노트북과 상호 작용하거나 코딩 요청 작성 또는 질문을 시작하십시오.

이러한 기능은 무료 계층으로 제공되지만 유료 계층은보다 안정적인 액세스, 더 긴 런타임 및 더 빠른 GPU를 제공합니다.

새로운 AI-First Colab을 사용한 연습

Colab 샘플 데이터 중 일부를 사용하여 DSA를 테스트합시다.

그렇게하기 위해 Gemini 채팅 패널을 열고 다음과 같은 간단한 탐색 적 데이터 분석 작업 프롬프트를 입력했습니다 (Colab은 DSA 기능을 사용하도록 명시 적으로 요청할 필요가 없었지만 어쨌든 수행했습니다).

데이터를 분석합시다! 데이터 과학 에이전트 기능을 사용하여 Sample_Data 폴더 (/content/sample_data/anscombe.json)의 Anscombe.json 샘플 데이터를 검사하고보고하십시오.

Gemini 채팅 패널이 보이는 새로운 Google Colab UI (확대하려면 클릭)

Colab의 데이터 과학 에이전트는 계획으로 응답했습니다.

• 데이터 세트로드 : Anscombe.json 파일을 Pandas Dataframe에로드하십시오.
• 데이터 세트 탐색 : 처음 몇 행을 표시하고 데이터 유형을 확인한 후 데이터 세트 요약을 가져와 구조 및 내용을 이해합니다.
• 요약 통계 계산 : anscombe.json 파일 내 4 개의 데이터 세트 각각에 대한 설명 통계 (평균, 중앙값, 표준 편차 등)를 계산하십시오.
• 데이터 세트 시각화 : X와 Y 변수 간의 관계를 시각화하기 위해 4 개의 데이터 세트 각각에 대한 산란 플롯을 만듭니다.
• 결과보고 : 분석 및 시각화에서 주요 결과를 요약하여 요약 통계 외에 시각화의 중요성을 강조하십시오.
• 마무리 작업 : 이전 단계에서 결과를 누구나 읽을 수있는 형식으로 넣으십시오.

에이전트는 셀 별 코드 셀을 실행하기 시작했습니다. 확실하지 않은 날짜 형식을 만나면 일시 중지하고 설명을 요청할 수 있습니다. 당신은 시각화를 제공합니다 – 상당한 양의 수동 코딩 및 디버깅을 취할 수있는 결합 된 작업입니다.

최종 생각

재구성 된 Colab은 더 직관적이고 강력한 개발 도구, 특히 데이터 과학 분야의 도구를 향한 Google의 여정에서 이정표를 표시합니다. Google은 Colab 노트북 경험의 핵심에 에이전트 공동 작업자를 임베드함으로써 전문가의 작업을 가속화하고 데이터 과학 및 기계 학습의 세계가 모든 사람이 더 접근 할 수 있도록하는 플랫폼을 만들었습니다. WW가 다른 설정에서 알고있는 본격적인 분위기 코딩은 아니지만 Colab은 Vibe Analysis … 또는 Vibe Notebook이라는 것을 제공합니까?

코딩의 미래는 협력 적이며 Colab과 함께 AI 파트너는 이제 한 번의 클릭과 프롬프트입니다.

Matthew Mayo (@ matmayo13)는 컴퓨터 과학 석사 학위를, 데이터 마이닝 분야의 대학원 졸업장을 보유하고 있습니다. Matthew는 KDNUGGETS & GUNTOLOGY의 편집장 관리 및 Machine Learning Mastery의 편집자로서 복잡한 데이터 과학 개념에 액세스 할 수 있도록하는 것을 목표로합니다. 그의 전문적인 관심사에는 자연어 처리, 언어 모델, 기계 학습 알고리즘 및 신흥 AI 탐색이 포함됩니다. 그는 데이터 과학 커뮤니티에서 지식을 민주화하는 사명에 의해 주도되고 있습니다. Matthew는 6 살 때부터 코딩을 해왔습니다.