Futtathat otthon egy gépi tanulási projektet?

A gépi tanulásról az utóbbi években elhangzott összes beszélgetés mellett nehéz figyelmen kívül hagyni azt a vágyat, hogy saját maga is kipróbálja. Úgy tűnik, hogy a technológia nagyon gyors ütemben fejlődik, és számos környezetben már megtalálható az alkalmazásokban. Ha rendelkezik valamilyen programozási készséggel és alapvető ismeretekkel rendelkezik a statisztikákkal kapcsolatos néhány fogalomról, akkor jól járhat a készségigény szempontjából.

Azonban figyelembe kell vennie az ehhez szükséges hardvert is. Vagy otthont adhat mindennek, vagy használhat távoli szolgáltatásokat - mindkettőnek megvannak a maga előnyei és hátrányai.

A gépi tanulás fejlesztésének alapvető követelményei

Szüksége lesz egy viszonylag nagy teljesítményű hardverre a dolgok elindításához. Bár a legtöbb kapcsolódó eszközt futtathatja olcsó laptopon, a tanulási lehetőségei erősen korlátozottak lesznek, és minden sokkal tovább tart, mint kell.

A GPU (grafikus feldolgozó egység) a legfontosabb elem itt. Ennek semmi köze a grafikához közvetlenül. Csak a GPU-k véletlenül jobban megfelelnek azoknak a számítási típusoknak, amelyekre a gépi tanulás támaszkodik.

A CUDA-t támogató GPU itt még jobb lesz, bár többe kerül neked, ha kezedbe veszed. Ne aggódjon, ha jelenleg nem engedheti meg magának ezt a fajta hardvert. Megoldásait távolról is futtathatja, bár ennek a beállításnak a kedvezőtlen és negatív következményeivel kell megküzdenie.

Olvass tovább: Mik azok a CUDA magok?

Miért lehetnek magasabbak a költségei 2021-ben?

Érdemes megjegyezni azt is, hogy a gépi tanuláshoz szükséges új hardver megvásárlása jelenleg még nagyobb kihívást jelenthet. Trükkös globális helyzet alakul ki, amely a különféle szórakoztató elektronikai cikkek gyártásában használt félvezetők hiánya körül forog. A GPU-któl kezdve az okostelefonokig és más eszközökig sok piac érintett.

Egyes jóslatok szerint ez a hiány még több évig is eltarthat, mivel több tényező váratlan összehangolásának eredménye volt. A járvány között, amely károsítja a termelési képességeket és növeli a keresletet, valamint a bányászok és a sziklaőrök között a teljes részvény felvásárlása, a helyzet kihívást jelent azok számára, akik csak újat akarnak szerezni GPU.

Összefüggő: Miért olyan drágák jelenleg a grafikus kártyák?

Az sem világos, hogy az árak mikor normalizálódnak - az árak tovább emelkedhetnek. Használt megoldás lehet egy használt GPU keresése, bár nem garantálhatja, hogy talál valami megfelelőt.

A hosztolt platformok előnyei és hátrányai

A gépi tanulás fejlesztésének hostolt platformja lehetővé teszi, hogy a tényleges fejlesztési munkára összpontosítson, anélkül, hogy aggódnia kellene a hardver szempontjai miatt. A fejlett feldolgozási teljesítmény előnyeit élvezi, és ezek a platformok általában sokkal gyorsabban futtathatják megoldásait, mint bármi, amit otthon fel tudnának építeni.

Természetesen ez a fajta hatalom nem jön ingyen. A legtöbb szolgáltatás használatához előfizetési díjat kell fizetnie. Az ingyenesen felajánlottak külön korlátozásokkal járnak.

Például előfordulhat, hogy nem tudja futtatni a programot igény szerint, és várnia kell egy sorban. Ez különösen problémás lehet hosszabb edzések esetén, amikor az amúgy is hosszú várakozási időn felül néhány extra órát kell tennie.

És akkor néhány ember csak kényelmesebbnek érzi magát a munkájában, amikor minden rendelkezésre áll a helyben. Minden bizonnyal kényelmesebb lehet ilyen módon dolgozni a gépi tanulással, ha egyes modellek több gigabájtosak lehetnek, és eltarthat egy ideig, amíg átkerülnek a megfelelő szerverekre és onnan.

A két világ legjobbja

Használhat vegyes megközelítést. Fejlesztéseinek nagy részét helyileg végezze - hasonlóan az algoritmusokhoz és modellekhez -, és használja a hosztolt szolgáltatást a jelentős, költséges feldolgozáshoz.

Adatait általában kötegekben küldheti be, hogy azokat egy idő alatt egyszerre dolgozza fel, és csak vissza kell térnie, hogy utána lehívja az eredményeket. Ez jól működhet, ha nincs szükség azonnali eredményekre, és lehetővé teheti drága edzések elvégzését viszonylag alacsony költség mellett.

Ez a megközelítés a legtöbb ember számára manapság. Ha nem akar túl sokat költeni hardverre, de jól áll a gondolat, hogy eleve költsön erre egy kis pénzt, akkor valószínűleg ezt kellene megvizsgálnia.

Különböző ajánlatok vannak a piacon, amelyek közül néhány kisebb költségvetéssel rendelkező embereket céloz meg, ezért nézzen körül, és nézze meg, mi áll rendelkezésre odakinn. Néha megúszhatja, hogy projektjeit meglepően keveset házigazdálja, amennyiben nincsenek összetett követelményeik.

Legyen óvatos az érzékeny adatokkal

Ne feledje, hogy a gépi tanulás gyakran magában foglalja a kényes adatokkal való munkát. Például feladata lehet az orvosi dokumentumok vagy más személyes adatok feldolgozása. Magától értetődik, hogy ezekben a helyzetekben sokkal körültekintőbbnek kell lennie, ha távoli hosztolt szolgáltatásokkal dolgozik.

Tisztában kell lennie az adatok távoli szerverekre történő továbbításának következményeivel. Néha előfordulhat, hogy bizonyos jogi keretek megsértését észleli. Például az Európai Unióban nagyon óvatosan kell eljárni a GDPR-rel.

Célszerű jogi szakemberrel konzultálni, ha a gépi tanulási gyakorlatok bármilyen érzékeny adatot tartalmaznak. Még jobb, ha valószínűleg nem használna ilyen adatokat az első képzési projektjeihez. Csak olyannal járjon, amely biztonságosabb és könnyebben kezelhető.

Gépi tanulás saját kezűleg

Az otthoni gépi tanulás megvalósítható, és számos előnye van. De van néhány negatív vonzata is, amelyeket figyelembe kell vennie, és a végén kiegyensúlyozott megközelítést kell találnia. Fordítson különös figyelmet olyan részletekre, mint a bizalmas adatok kezelése, és mindig ismerkedjen meg minden olyan jogi előírással, amelyet a helyzete rád szabhat.

Végül ez egy nagyon szórakoztató és produktív élmény lehet, amely kiváló helyzetbe hozhatja a munkaerőpiacon.

Mit csinál és mire használható a Python?

A Python rendkívül sokoldalú, az alkalmazások a webfejlesztéstől az adatelemzésig terjednek.

Olvassa el a következőt

A szerzőről