Какой ноутбук выбрать для машинного и глубокого обучения?
Сейчас на руках имеется huawei matebook d15 с intel core i5 1155g7 16/512gb. Учусь в универе на кафедре искусственного интеллекта. Работала в google colab и датасет на 40 млн строк он не потянул, исчерпался объем озу. Но в целом с меньшими объемами даты все более менее. В следующем году начинается глубокое обучение, нейронки всякие LSTM,CNN, компьютерное зрение и так далее. Стоит ли покупать новый ноут или этого на учебу хватит? И если стоит, то посоветуйте что-то до 70 тысяч рублей хотя бы (желательно с предустановленной виндой) либо что-то с возможностью апгрейда, бюджет ограничен. Хотелось бы конечно 32/1024 gb, но там прайс сказочный, конечно. Про ПК не пишите, нужен принципиально ноутбук. Тапками за вопрос тоже не закидывайте, пожалуйста, простите если что))
Для работы с нейронками любого объема оперативной памяти всегда будет мало и одновременно всегда будет хватать. Мало тому, кто все данные сразу грузит в память. Удобно, конечно, но не обязательно. Когда освоишь циклы и загрузку данных кусочками, то оперативка станет не нужна и хоть чуть-чуть понюхаешь реальности работы с нейронками. Все упрется в производительность вычислений, а памяти для работы нужно будет примерно двукратный размер батча, который сверху все равно ограничен объемом видеопамяти. На процессоре ноутбука обучить рекуррентную нейронку за разумное время никак не выйдет. Так что для учебных целей достаточно будет любого ноута, который без тормозов тянет современные браузеры и ide. А гугл колаб - это же онлайн на сервере, как на данные в нем влияет оперативка твоего ноута?
kamenyuga, спасибо вам большое. Про коллаб написала к тому что там озу дается 12 гб примерно и ее соответственно не хватило. Если в Jupiter сделать то же самое то и моих 16 не хватает. Просто рассуждаю, стоит ли искать 32 гб. Но вы ответили на мой вопрос в целом, спасибо вам большое
32 тоже ниочем(ага взял тут мини-пк с одной линейкой 32 и докупал потом вторую)
Брать: на AMD Ryzen 7 8845HS(самый оптимальный проц цена/производительность), ядра: 8, RAM 16 ГБ, SSD 1000 ГБ (таких полно)
выкидывать 16Гб и покупать 2x32Гб
Простой
