knothing

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.

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.