Нужно ли специальное железо (видеокарта) для основ машинного обучения?

Question

[MariAnShum]

Здравствуйте! В скором будущем планирую начать изучать машинное обучение для лингвистических задач, возможно, нейронные сети. При этом я знаю, что для нейросетей очень хорошо иметь неплохую видеокарту, но я не уверена, что прям так сразу буду писать большие и длинные алгоритмы. Прямо сейчас я выбираю ноутбук: вариант без видеокарты - Asus VivoBook 17-X712JA-AU265, с видеокартой - Lenovo IdeaPad L340-17IRH Gaming 81LL00FCRU.

Уважаемые знатоки, внимание, вопрос: какой же ноутбук мне выбрать?

P.S.: если Вы хотели бы высказать мнение, но Вам лень его обосновывать, можно отметить вариант вот здесь https://forms.gle/jP8YfAJpXkwGtVPg6

Comments

[Dmitry Roo]

Купите десктоп. Понадобится видеокарта - всегда можно докупить

[MariAnShum]

Dmitry Roo, для ноутбука тоже есть выносные видеокарты. А почему ноутбук - удобнее для фриланса ;)

[Dmitry Roo]

VicTumaN, как там на фрилансе? Много ли заказов на машинное обучение?

[MariAnShum]

Dmitry Roo, извините, все критерии кроме видеокарты для машинки выбраны и обжалованию не подлежат. В том числе, ноутбук это или не ноутбук

Answer 1

[freeExec]

Просто попробовать можно вообще на железе гугла в Colab и прочих альтернативах. Если же вы собрались с нуля обучить всякие GPT-3, то вас никакие ноутбуки не спасут.

Comments

[MariAnShum]

А что из этого нужно, чтобы научить компьютер правильно ставить артикли? И как далеко начинающему ползти до gpt-3?

Answer 2

[dmshar]

А что мы сравниваем? Одни комп - быстрее, новее, мощнее, с видеокартой но дороже. Второй соответственно менее мощный, медленнее, без видеокарты, но дешевле.
Есть деньги- берите более новый, нет денег- на первое (и долгое) время вполне обойдетесь более дешевым продуктом.
Успех в изучении машинного обучения в первую очередь определяется не мощностью используемого компьютера, а мощностью мозгов его обладателя.
P.S. Впрочем, у вас же уже есть один ноутбук:
Почему на новом ноутбуке тачпад может иногда игнорировать нажатия?
зачем вам еще один?

Comments

[MariAnShum]

Он уже давно поменян на другой, который тоже уже сдан. Ох уж мне этот "Нотик"! Вот выбираю что попробовать купить в четвертый раз

[MariAnShum]

Кстати, тут ниже написали, что собственное железо для машинного обучения вообще не нужно. Что Вы думаете по этому поводу?

[dmshar]

Мое мнение отрицательное.
Эти платформы придуманы в первую очередь не для обучения, а для использования в сложных коммерческих проектах. А вот как маленькие завлекалочки нам кинули урезанные бесплатные тарифные планы. Для человека уже "глубоко в теме" - вполне нормально бесплатно попробовать, посмотреть и потом перескочить на платный тариф, если это окажется коммерчески-оправданным, конечно.
Но вот вы (как новичек) вместо изучения методов машинного обучения сначала будете вынуждены заниматься изучением "платформ AWS, google, azure, kaggle ", потом их особенностями и только потом начнете что-то там пробовать писать самостоятельно. Да, эти платформы дадут вам огромные возможности, которые понадобятся вам правда весьма не скоро. Что толку мочь запускать супернавороченную сеть на суперкрутой облачной платформе, если не понимать, а что собственно там происходит, почему сеть обучается, и как этот процесс улучшить. А что-бы это понять - вам не надо ни навороченные платформы, ни крутые видеоплаты.
Так что свое железо крайне необходимо. А вот как его выбрать - я написал в ответе.
P.S. Следуя логике "собственное железо не нужно" можно предложить и для изучения программирования использовать облачные платформы. А у себя 486м процессором с доступом в интернет обходится. Собственно - а почему нет? Но как-то такое в голову мало кому приходит.

[MariAnShum]

dmshar, видеоплата и видеокарта - это видеокарта, правильно? То есть Вы советуете опираться на финансовые возможности. Хорошо, у меня последний вопрос: какую видеокарту взять, 1050 ti или 1650 ti? Тоже в зависимости от финансовых возможностей?

[dmshar]

Обычно поступают так - определяют бюджет (ну, сколько вам на новый комп родители денег выделяют, или сколько вы можете себе выделить из своей стипендии) и покупают наиболее "свежую" и производительную конфигурацию на эти деньги. Конечно, лучше известных брендов. Про видеокарту - открываете сайт производителя (NVidia) и выбираете карты, которые поддерживают библиотеку CUDA (не скоро это вам понадобится, но что-бы потом не менять ноут). А далее действуете по указанному выше алгоритму выбора.

[MariAnShum]

dmshar, вот нарыла страничку https://developer.nvidia.com/cuda-gpus , удивительно, что CUDA работает с gtx 1050, но не с gtx 1650. Хорошо, значит вариант с хорошей видюхой выйдет даже дешевле) жалко только, что он тяжелый, но это уже мелочи жизни

Answer 3

[Владимир Коротенко]

Хм возьмите вот эту платку. Для тестов более чем достаточно
https://aliexpress.ru/item/1005001709727911.html

Comments

[MariAnShum]

Извините, но я выбираю ноутбук, а не собираю пк

[Владимир Коротенко]

VicTumaN, я порекомендовал платку для ваших целей больше подходящую чем ваши варианты. И кстати если есть немного больше денег купите геймерский бук.

Answer 4

[Александр Скуснов]

Второй вариант с видеокартой NVidia лучше, особенно если вы будете запускать MatLab (можно недорогую Home-лицензию). Там есть варианты запуска параллельных вычислений, используя библиотеку CUDA.