Можете ли покренути пројекат машинског учења код куће?

Уз све говоре о машинском учењу последњих година, тешко је занемарити жељу да то испробате сами. Чини се да се технологија развија врло брзим темпом и већ је пронађена у многим окружењима. Ако имате неке вештине програмирања и основно разумевање неких концепата о статистици, добро је кренути у погледу захтева за вештинама.

Међутим, мораћете да узмете у обзир и хардвер који ће вам бити потребан за ово. Можете све угостити код куће или користити услуге на даљину - и оне и друге имају своје предности и мане.

Основни захтеви за развој машинског учења

Требаће вам релативно моћан хардвер да бисте покренули ствари. Иако можете да покрећете већину сродних алата на јефтином преносном рачунару, бићете озбиљно ограничени у свом потенцијалу за учење и све ће трајати много дуже него што је потребно.

Ваш ГПУ (јединица за обраду графике) је овде најважнија компонента. То нема никакве везе са графиком директно. Само што су ГПУ-ови прикладнији за врсте прорачуна на које се рачунарско учење ослања.

ГПУ који подржава ЦУДА овде ће бити још бољи, мада ће вас коштати више да га се дочепате. Не брините ако тренутно не можете да приуштите ову врсту хардвера. Решења можете да покренете и на даљину, мада ћете морати да се носите са успонима и падовима тог подешавања.

Опширније: Шта су језгре ЦУДА?

Зашто ваши трошкови могу бити већи 2021. године

Такође вреди напоменути да куповина новог хардвера за машинско учење тренутно може бити још изазовнија. Постоји незгодна глобална ситуација која се развија око несташице полупроводника који се користе у производњи различите потрошачке електронике. Од ГПУ-а до паметних телефона и других уређаја, погођена су многа тржишта.

Нека предвиђања тврде да би овај недостатак могао трајати још неколико година, јер је резултат неколико фактора који су се неочекивано ускладили. Између пандемије која умањује производне могућности и повећава потражњу, и рудара и скалпера откупом целе акције, ситуација је била изазовна за оне који само желе да добију нову ГПУ.

Повезан: Зашто су графичке картице тренутно толико скупе?

Није јасно ни када ће се цене нормализовати - цене ће можда и даље расти. Тражење половног ГПУ-а могло би бити боља опција, мада не можете да гарантујете да ћете пронаћи нешто погодно.

Предности и недостаци хостованих платформи

Домаћинска платформа за развој машинског учења омогућиће вам да се усредсредите на стварни развојни рад без бриге о хардверским разлозима. Имаћете користи од напредне процесорске снаге, а ове платформе обично могу да покрећу ваша решења много брже од било чега што бисте могли да направите код куће.

Наравно, ова врста моћи не долази бесплатно. Да бисте користили већину ових услуга, мораћете да платите претплату. Они који се нуде бесплатно долазе са својим засебним ограничењима.

На пример, можда нећете моћи да покренете свој програм на захтев и можда ћете морати да чекате у реду. Ово може бити посебно проблематично за дуже тренинге, где ћете морати додати неколико додатних сати поврх ионако дугог периода чекања.

А онда, неки људи се једноставно осећају угодније у свом послу када им је све доступно локално. Свакако може бити погодније радити са машинским учењем на овај начин када неки модели могу бити неколико гигабајта, а може им требати и одређено време да их пребаце на одговарајуће сервере и са њих.

Најбоље од оба света

Можете користити мешовити приступ. Већину свог развоја радите локално - попут стварног рада на својим алгоритмима и моделима - и користите хостовану услугу за велику, скупу обраду.

Податке обично можете слати у групама како би се обрађивали одједном током одређеног временског периода, а морате се вратити да бисте касније преузели резултате. Ово може добро да функционише када вам нису потребни непосредни резултати и може вам омогућити да изводите скупе тренинге по релативно ниској цени.

То је приступ којем се већина људи данас обраћа. Ако не желите да трошите превише на хардвер, али се слажете с идејом да потрошите нешто новца на ово, вероватно би требало да потражите ово.

На тржишту постоје разне понуде, неке су намењене људима са мањим буџетом, па погледајте около и погледајте шта је тамо доступно. Понекад се можете извући тако да ваши пројекти буду домаћин за изненађујуће мало, под условом да немају никакве сложене захтеве.

Будите опрезни са осетљивим подацима

Запамтите да машинско учење често укључује рад са осетљивим подацима. На пример, можда ћете добити задатак да обрађујете медицинске картоне или друге личне податке. Подразумева се да у овим ситуацијама морате бити много опрезнији ако радите са услугама које хостују на даљину.

Морате бити свесни импликација преноса тих података на удаљене сервере. Понекад се можете наћи у кршењу одређених правних оквира, а да тога нисте ни свесни. На пример, у Европској унији морате бити врло опрезни са ГДПР-ом.

Добро је да се обратите правном стручњаку ако ће ваше вежбе машинског учења укључивати било коју врсту осетљивих података. Још боље, вероватно не бисте требали користити ову врсту података за своје прве пројекте обуке. Само идите са нечим што је сигурније и лакше за руковање.

Машинско учење самостално

Машинско учење код куће је изводљиво и има много предности. Али то такође има неке негативне импликације које требате узети у обзир и на крају морате осигурати уравнотежен приступ. Обратите посебну пажњу на детаље попут рада са осетљивим подацима и увек се упознајте са свим правним захтевима које би вам ситуација могла наметати.

На крају, ово може бити врло забавно и продуктивно искуство које вас може довести у одличан положај на тржишту рада.

Шта Питхон ради и за шта може да се користи?

Питхон је изузетно свестран, са апликацијама у распону од веб развоја до анализе података.

Прочитајте следеће

О аутору