Voitko suorittaa koneoppimisprojektin kotona?

Kaikista viime vuosien koneoppimisesta puhuttaessa on vaikea sivuuttaa halua kokeilla sitä itse. Teknologia näyttää kehittyvän erittäin nopeasti, ja sitä on jo löydetty sovelluksista monissa ympäristöissä. Jos sinulla on jonkin verran ohjelmointitaitoja ja perustiedot joistakin tilastoja koskevista käsitteistä, sinun on hyvä noudattaa taitovaatimuksia.

Sinun on kuitenkin otettava huomioon myös tarvitsemasi laitteisto. Voit joko isännöidä kaiken kotona tai käyttää etäpalveluja - molemmilla on etuja ja haittoja.

Koneoppimisen kehittämisen perusedellytykset

Tarvitset jonkin verran voimakasta laitteistoa saadaksesi asiat käyntiin. Vaikka voit käyttää useimpia aiheeseen liittyviä työkaluja edullisella kannettavalla tietokoneella, oppimismahdollisuutesi ovat erittäin rajoitetut, ja kaikki vie paljon kauemmin kuin sen tarvitsee.

GPU (Graphics Processing Unit) on tärkein komponentti tässä. Sillä ei ole mitään tekemistä suoraan grafiikan kanssa. GPU: t soveltuvat vain paremmin laskentatyyppeihin, joihin koneoppiminen perustuu.

CUDA: ta tukeva grafiikkasuoritin on täällä vielä parempi, vaikkakin se maksaa enemmän, jos sait kätesi yhteen. Älä huoli, jos sinulla ei ole varaa tällaiseen laitteistoon tällä hetkellä. Voit käyttää ratkaisujasi myös etänä, vaikka sinun onkin käsiteltävä asennuksen ylä- ja alamäkiä.

Lue lisää: Mitä ovat CUDA-ytimet?

Miksi kustannuksesi voivat olla korkeammat vuonna 2021

On myös syytä huomata, että koneoppimisen uuden laitteiston ostaminen voi olla vielä haastavampaa juuri nyt. Maailmanlaajuinen tilanne on hankala, ja se johtuu eri kulutuselektroniikan valmistuksessa käytettävien puolijohteiden puutteesta. GPU: ista älypuhelimiin ja muihin laitteisiin on vaikuttanut monet markkinat.

Jotkut ennusteet väittävät, että tämä puute voi kestää vielä useita vuosia, koska se johtui useista odottamattomasti tasaantuvista tekijöistä. Tuotantokapasiteettia heikentävän ja kysyntää lisäävän pandemian sekä kaivostyöläisten ja päällystäjien välillä Koko osakekannan ostaminen on ollut haastavaa niille, jotka haluavat vain hankkia uuden GPU.

Liittyvät: Miksi näytönohjaimet ovat niin kalliita juuri nyt?

Myöskään ei ole selvää, milloin hinnat normalisoituvat - hinnat saattavat edelleen nousta. Käytetyn GPU: n etsiminen voisi olla parempi vaihtoehto, vaikka et voi taata, että löydät jotain sopivaa.

Isännöityjen alustojen edut ja haitat

Koneoppimisen kehityksen isännöimä foorumi antaa sinun keskittyä varsinaiseen kehitystyöhön huolimatta laitteistokysymyksistä. Hyödyt edistyneestä prosessointitehosta, ja nämä alustat voivat tyypillisesti käyttää ratkaisujasi paljon nopeammin kuin mikään muu, mitä voisit rakentaa kotona.

Tällainen voima ei tietenkään tule ilmaiseksi. Suurimman osan näistä palveluista sinun on maksettava tilausmaksu. Maksuttomilla on omat erilliset rajoituksensa.

Et ehkä esimerkiksi pysty suorittamaan ohjelmaa tarvittaessa, ja sinun on ehkä odotettava jonossa. Tämä voi olla erityisen ongelmallista pidemmissä harjoittelutiloissa, joissa joudut lisäämään muutaman ylimääräisen tunnin jo pitkän odotusajan lisäksi.

Ja sitten jotkut ihmiset tuntevat olonsa mukavammaksi työssään, kun heillä on kaikki saatavilla paikallisesti. Koneoppimisen käyttäminen tällä tavalla voi olla varmasti helpompaa, kun jotkut mallit voivat olla useita gigatavuja, ja niiden siirtäminen sopiviin palvelimiin ja niistä voi viedä jonkin aikaa.

Parhaat puolet eri vaihtoehdoista

Voit käyttää sekoitettua lähestymistapaa. Suorita suurin osa kehityksestäsi paikallisesti - kuten algoritmeillesi ja malleillesi - ja käytä isännöityä palvelua suuriin ja kalliisiin prosesseihin.

Voit yleensä lähettää tietosi erissä, jotta ne käsitellään kerralla tietyn ajanjakson ajan, ja sinun on vain palattava hakemaan tuloksia jälkikäteen. Tämä voi toimia hyvin, kun et tarvitse välittömiä tuloksia, ja sen avulla voit suorittaa kalliita koulutuksia suhteellisen alhaisin kustannuksin.

Tätä lähestymistapaa useimmat ihmiset käyttävät näinä päivinä. Jos et halua käyttää liikaa laitteistoon, mutta olet kunnossa ajatuksen kanssa käyttää rahaa ensin, tämä on todennäköisesti mitä sinun pitäisi tutkia.

Markkinoilla on erilaisia ​​tarjouksia, joista osa on suunnattu pienemmällä budjetilla oleville ihmisille, joten katso ympärillesi ja katso, mitä siellä on tarjolla. Joskus voit päästä projektiisi isännöimään yllättävän vähän, kunhan niillä ei ole monimutkaisia ​​vaatimuksia.

Ole varovainen arkaluontoisten tietojen suhteen

Muista, että koneoppiminen voi usein sisältää arkaluontoisten tietojen käsittelyä. Sinulle voidaan esimerkiksi antaa tehtäväksi hoitaa potilastiedot tai muut henkilökohtaiset tiedot. On sanomattakin selvää, että sinun on oltava paljon varovaisempi näissä tilanteissa, jos työskentelet etäisäntäisten palvelujen kanssa.

Sinun on oltava tietoinen tietojen lähettämisen etäpalvelimille seurauksista. Joskus saatat huomata rikkovasi tiettyjä oikeudellisia puitteita edes ymmärtämättä sitä. Esimerkiksi Euroopan unionissa on oltava hyvin varovainen GDPR: n suhteen.

On hyvä ottaa yhteyttä lakiasiantuntijaan, jos koneoppimisharjoituksiin sisältyy kaiken tyyppistä arkaluontoista tietoa. Vielä parempi, sinun ei luultavasti pitäisi käyttää tällaista tietoa ensimmäisissä koulutusprojekteissasi. Käytä vain jotain, joka on turvallisempaa ja helpompaa käsitellä.

Koneoppiminen itse

Koneoppiminen kotona on mahdollista, ja sillä on monia etuja. Mutta sillä on myös joitain kielteisiä vaikutuksia, jotka sinun on harkittava, ja sinun on varmistettava, että lopulta löydät tasapainoisen lähestymistavan. Kiinnitä erityistä huomiota yksityiskohtiin, kuten arkaluonteisten tietojen käsittelyyn, ja tutustu aina kaikkiin lakisääteisiin vaatimuksiin, joita tilanteesi saattaa asettaa sinulle.

Loppujen lopuksi tämä voi olla erittäin hauska ja tuottava kokemus, joka voi asettaa sinut hyvään asemaan työmarkkinoilla.

Mitä Python tekee ja mihin sitä voidaan käyttää?

Python on erittäin monipuolinen, ja sovellukset vaihtelevat verkkokehityksestä tietojen analysointiin.

Lue seuraava

Kirjailijasta