Môžete spustiť projekt strojového učenia doma?

Keď sa v posledných rokoch hovorí o strojovom učení, je ťažké ignorovať vôľu vyskúšať si to na vlastnej koži. Zdá sa, že táto technológia sa vyvíja veľmi rýchlym tempom a už si našla uplatnenie v mnohých prostrediach. Ak máte znalosti programovania a základné znalosti niektorých pojmov o štatistike, môžete ísť z hľadiska požiadaviek na zručnosti.

Musíte však vziať do úvahy aj hardvér, ktorý k tomu budete potrebovať. Môžete hostiť všetko doma alebo používať vzdialené služby - obe majú svoje výhody a nevýhody.

Základné požiadavky na vývoj strojového učenia

Aby ste veci zvládli, budete potrebovať nejaký relatívne výkonný hardvér. Aj keď väčšinu lacných prenosných počítačov môžete prevádzkovať na lacnom notebooku, váš učebný potenciál bude značne obmedzený a všetko bude trvať oveľa dlhšie, ako je potrebné.

Váš grafický procesor (GPU) je tu najdôležitejšou súčasťou. Nemá to nič spoločné s grafikou. Je to tak, že GPU sú vhodnejšie pre typy výpočtov, na ktoré sa spolieha strojové učenie.

GPU, ktorý podporuje CUDA, tu bude ešte lepší, aj keď vás bude stáť viac, keď sa vám do rúk dostane. Nerobte si starosti, ak si tento druh hardvéru momentálne nemôžete dovoliť. Svoje riešenia môžete tiež spustiť na diaľku, budete sa však musieť vysporiadať s kladmi aj pádmi tohto nastavenia.

Čítaj viac: Čo sú jadrá CUDA?

Prečo môžu byť vaše náklady vyššie v roku 2021

Je tiež potrebné poznamenať, že nákup nového hardvéru pre strojové učenie môže byť teraz ešte náročnejší. Vzniká zložitá globálna situácia, ktorá sa točí okolo nedostatku polovodičov používaných pri výrobe rôznych druhov spotrebnej elektroniky. Od GPU po smartphony a ďalšie zariadenia bolo ovplyvnených veľa trhov.

Niektoré predpovede tvrdia, že tento nedostatok môže trvať ešte niekoľko rokov, pretože bol výsledkom neočakávaného zosúladenia viacerých faktorov. Medzi pandémiou poškodzujúcou výrobné kapacity a zvyšujúcim dopyt a baníkmi a skalpermi odkúpením celej zásoby je situácia náročná pre tých, ktorí si chcú zaobstarať len novú GPU.

Súvisiace: Prečo sú grafické karty tak drahé práve teraz?

Nie je tiež jasné, kedy sa ceny normalizujú - ceny by sa mohli naďalej zvyšovať. Hľadanie použitého GPU by mohlo byť lepšou voľbou, hoci nemôžete zaručiť, že nájdete niečo vhodné.

Výhody a nevýhody hostovaných platforiem

Hostená platforma pre vývoj strojového učenia vám umožní sústrediť sa na skutočnú vývojovú prácu bez obáv z úvah o hardvéri. Budete mať úžitok z pokročilého výpočtového výkonu a tieto platformy môžu zvyčajne spúšťať vaše riešenia oveľa rýchlejšie ako čokoľvek, čo by ste si mohli vytvoriť doma.

Tento druh energie samozrejme nepríde zadarmo. Ak chcete využívať väčšinu týchto služieb, budete musieť zaplatiť poplatok za predplatné. Tie, ktoré sú ponúkané zadarmo, majú svoje vlastné samostatné obmedzenia.

Napríklad nemusí byť možné spustiť váš program na požiadanie a možno budete musieť čakať v rade. To môže byť obzvlášť problematické pri dlhších tréningoch, kde si budete musieť pripočítať niekoľko hodín navyše k už tak dlhému čakaniu.

A potom sa niektorí ľudia cítia pohodlnejšie vo svojej práci, keď majú všetko dostupné lokálne. Určite môže byť pohodlnejšie pracovať so strojovým učením týmto spôsobom, keď môžu mať niektoré modely niekoľko gigabajtov, a ich prenos na príslušné servery a z nich môže chvíľu trvať.

To najlepšie z oboch svetov

Môžete použiť zmiešaný prístup. Vykonajte väčšinu svojho vývoja lokálne - napríklad skutočnú prácu na svojich algoritmoch a modeloch - a použite hostovanú službu na veľké a nákladné spracovanie.

Zvyčajne môžete svoje údaje odoslať v dávkach, aby ste ich mohli spracovať všetky naraz naraz. Musíte sa potom vrátiť a potom získať svoje výsledky. To môže fungovať dobre, keď nepotrebujete okamžité výsledky, a umožní vám to vykonať nákladné školenie za relatívne nízku cenu.

Týmto prístupom sa v súčasnosti väčšina ľudí riadi. Ak nechcete za hardvér utrácať príliš veľa, ale predstava, že na to v prvom rade utratíte nejaké peniaze, sa vám páči, pravdepodobne by ste sa mali pozrieť na to.

Na trhu sú rôzne ponuky, z ktorých niektoré sú zamerané na ľudí s menším rozpočtom, takže sa rozhliadnite a zistite, čo je tam dostupné. Hostiteľstvo vašich projektov sa niekedy dá prekonať až prekvapivo málo, pokiaľ nemajú zložité požiadavky.

Buďte opatrní pri citlivých údajoch

Pamätajte, že strojové učenie môže často vyžadovať prácu s citlivými údajmi. Môže vám byť napríklad zverené spracovanie lekárskych záznamov alebo iných osobných údajov. Malo by byť samozrejmé, že v týchto situáciách musíte byť oveľa opatrnejší, ak pracujete so službami vzdialeného hostiteľa.

Musíte si byť vedomí dôsledkov prenosu týchto údajov na vzdialené servery. Niekedy sa môžete ocitnúť v rozpore s určitými právnymi rámcami bez toho, aby ste si to vôbec uvedomovali. Napríklad v Európskej únii musíte byť s GDPR veľmi opatrní.

Je dobré sa poradiť s právnym špecialistom, ak budú vaše cvičenia zamerané na strojové učenie obsahovať akýkoľvek druh citlivých údajov. Ešte lepšie je, že tento druh údajov by ste pravdepodobne nemali používať na prvé tréningové projekty. Stačí ísť s niečím, čo je bezpečnejšie a ľahšie sa s ním manipuluje.

Strojové učenie na vlastnú päsť

Strojové učenie doma je uskutočniteľné a má veľa výhod. Má však aj niektoré negatívne dôsledky, ktoré musíte vziať do úvahy, a musíte nakoniec nájsť vyvážený prístup. Venujte osobitnú pozornosť detailom, ako je práca s citlivými údajmi, a vždy sa oboznámte s právnymi požiadavkami, ktoré by na vás mohli vyžadovať vaše situácie.

Nakoniec to môže byť veľmi zábavná a produktívna skúsenosť, ktorá vám dá vynikajúcu pozíciu na trhu práce.

Čo robí Python a na čo sa dá použiť?

Python je mimoriadne univerzálny a jeho aplikácie sa pohybujú od vývoja webu po analýzu údajov.

Prečítajte si Ďalej

O autorovi