Какой MacBook выбрать для Data Science/Machine Learning/AI?
Я студент первого курса Data Science, и хочу купить MacBook. У меня есть два выбора, купить либо базовую комплектация, либо максимальную. Вопрос в том, стоил ли студенту первого курса сразу купить максимальную комплеткацию
Базовая комплектация
Процессор: Apple M2 Pro (10-core CPU, 16-core GPU, 16-core Neural Engine)
Оперативная память: 16GB
Память SSD: 512GB
Максимальная комплектация
Процессор: Apple M2 Max(12-core CPU, 38-core GPU, 16-core Neural Engine)
Оперативная память: 32GB
Память SSD: 1TB
Если речь идет об обучении, так сказать основы первое знакомство, то ты не будешь работать с объемами данных, требующих больших ресурсов. Все обучающие модели, будь то классические алгоритмы или нейронные сети, запускаются на обычных ноутбуках.
Когда же речь идет о чем то требующем ресурсов (на обучающем этапе), то есть kaggle или colab. Кончено, kaggle получше будет. Тренировка модели будет производится удаленно. Предоставляемых бесплатно ресурсов хватит с головой.
В общем, я бы не назвал железо в принципе хоть сколько-нибудь значимым фактором в твоей карьере. Ну а остальное смотри сам исходя из твоих финансовых возможностей.
Область машинного обучения ML/AI это пока что новая область и никто из инженеров точно не может
знать какие ресурсы железа понадобяться. И вообще эта область не имеет прямого отношения к конфигурации
вашего десктопа. Сервисы AWS/Google предлагают арендуемые мощности которые вы можете использовать
для обучения периодически. В импульсном режиме. Пообучал пол-дня. А потом неделю изучаешь модельку.
Гоняешь тесты качества и т.д.
Вобщем я не даю никаких советов касаемо конфигураций Мак-буков потому что это все про графику и про
дизайн и внешнюю эстетику и не имеет прямого отношения именно к ЗАДАЧАМ машинного обучения. Заранее скажу что
для объемов Kaggle вам должно хватить обычного ноута. И вообще программы обучения планируются
так чтобы самый чахлый студент с жлобской конфигурацией мог-бы лабораторную работу сделать.
Средний
