الوظيفة الأساسية
كتابة كود Python وتنفيذه في دفاتر تُحفظ في Google Drive.
الاستخدامات البحثية
- تحليل البيانات بـPython
- تدريب نماذج تعلم الآلة والتعلم العميق
- مشاركة دفتر قابل لإعادة التنفيذ مع المشرف
طريقة الاستخدام
- افتح دفتراً جديداً بحساب Google
- اكتب الكود في الخلايا ونفّذه
- احفظ النتائج في Drive
المميزات والقيود
المميزات
- لا يحتاج إلى إعداد
- دفاتر تُحفظ في Google Drive أو تُحمَّل من GitHub
- مشاركة الدفاتر مثل مستندات Google
- وصول مجاني إلى GPU ضمن حدود
القيود
- الموارد المجانية غير مضمونة وغير محدودة، والدفتر يعمل 12 ساعة كحد أقصى
- حدود الاستخدام المجاني غير منشورة وتتغير
- لم تُسجَّل أسعار Colab Pro وPro+ لعدم ظهورها نصياً
السعر والخطة المجانية
- نموذج التكلفة
- مجانية بحدود استخدام
- خطة مجانية
- نعم
- حدود الخطة المجانية
- مجاني مع موارد غير مضمونة، وتشغيل الدفتر 12 ساعة كحد أقصى.
لم تُسجَّل أسعار مؤكدة لهذه الأداة. راجع صفحة الأسعار الرسمية.
وجود خطة مجانية لا يعني أن الأداة مجانية بالكامل، فالخطة المجانية محدودة.
صفحة الأسعار الرسمية (آخر تحقق من الأسعار: 11 نوفمبر 2026)
لمن تناسب هذه الأداة؟
مراحل البحث التي تخدمها
المعلومات التقنية
- تعمل من المتصفح
- نعم
- دعم اللغة الإنجليزية
- نعم
- تتطلب التسجيل
- نعم
البدائل
منصة تحليلات مجانية ومفتوحة المصدر لبناء مسارات معالجة البيانات وتحليلها بصرياً.
برنامج مفتوح المصدر لتعلم الآلة وتصوير البيانات بالبرمجة المرئية دون كتابة كود.
أدوات مشابهة في التصنيف نفسه
برنامج لتحليل البيانات النوعية يدعم الترميز والتحليل بميزات ذكاء اصطناعي.
مساعد ذكاء اصطناعي عام بنماذج مفتوحة الأوزان يشتهر بقدراته في الاستدلال والبرمجة.
برنامج يجمع الإحصاء الأساسي والرسوم العلمية الجاهزة للنشر، شائع في العلوم الحيوية.
منصة تحليل إحصائي شاملة من IBM للاختبارات الإحصائية والانحدار والنمذجة التنبؤية.
البرومبتات الأكاديمية الموصى بها لهذه الأداة
برومبتات من مكتبة البرومبتات الأكاديمية تساعدك على الاستفادة من Google Colab في عملك البحثي.
خطة تحليل استكشافي للبيانات (EDA) مع شيفرة Python
يبني خطة تحليل استكشافي مبنية على وصف بياناتك الفعلي، مع شيفرة Python قابلة للتشغيل وفحوص الجودة والتسرب.
لتشغيل شيفرة التحليل بلغة Python في المتصفح دون إعداد محلي.
اختيار وتقييم أساليب التفسير (XAI) لنموذجك
يختار أساليب التفسير المناسبة لنوع نموذجك وبياناتك (Grad-CAM، SHAP، IG...)، ويصمم تقييماً لصدق التفسيرات، ويحذّر من التفسير المضلل.
لتشغيل شيفرة التفسير على نموذجك بمعالج رسوميات.
تصميم تجارب تعلم الآلة الصارمة وتجنب تسرب البيانات
يصمم بروتوكول تجارب لتعلم الآلة أو التعلم العميق: تقسيم البيانات، خطوط الأساس، المقاييس، الضبط، التكرار، والاختبارات الإحصائية، مع فحص منهجي لتسرب البيانات.
لتشغيل التجارب على معالجات رسوميات سحابية.
تصميم دراسة الاستئصال (Ablation Study) وتفسيرها
يحدد مكونات نموذجك التي يجب اختبارها، ويصمم مصفوفة تجارب الاستئصال بأقل عدد من التشغيلات، ويساعدك على تفسير النتائج بأمانة.
لتشغيل تجارب الاستئصال على معالجات رسوميات سحابية.
كتابة تقرير تقييم نموذج ذكاء اصطناعي من نتائجك
يحوّل نتائج تجاربك الفعلية إلى قسم نتائج منظم: جداول المقارنة، الدلالة الإحصائية، تحليل الأخطاء، والقيود، دون تجميل.
لتوليد الأشكال المقترحة من نتائجك بلغة Python.
تجهيز حزمة إعادة الإنتاج لنشر الشيفرة مع الورقة
يعد قائمة وملفات حزمة إعادة إنتاج مكتملة: README، البيئة، الأوامر، البيانات، الترخيص، والاستشهاد، وفق ممارسات المؤتمرات والمجلات.
لاختبار تشغيل الحزمة على بيئة نظيفة.
وتوجد 5 برومبتات أخرى مرتبطة بهذه الأداة في مكتبة البرومبتات.
