Evde bir Makine Öğrenimi Projesi Çalıştırabilir misiniz?

Son yıllarda makine öğrenimiyle ilgili tüm konuşmalara rağmen, bunu kendiniz için deneme arzusunu görmezden gelmek zor. Teknoloji çok hızlı bir şekilde gelişiyor gibi görünüyor ve zaten birçok ortamda uygulama buldu. Bazı programlama becerileriniz varsa ve istatistiklerle ilgili bazı kavramlar hakkında temel bir anlayışınız varsa, beceri gereksinimleri açısından gitmekte fayda var.

Ancak bunun için ihtiyaç duyacağınız donanımı da göz önünde bulundurmanız gerekir. Her şeyi evde barındırabilir veya uzak hizmetleri kullanabilirsiniz - her ikisinin de avantajları ve dezavantajları vardır.

Makine Öğrenimi Geliştirme için Temel Gereksinimler

İşleri ilerletmek için nispeten güçlü bir donanıma ihtiyacınız olacak. Ucuz bir dizüstü bilgisayarda ilgili araçların çoğunu çalıştırabilseniz de, öğrenme potansiyeliniz ciddi şekilde sınırlanır ve her şey olması gerekenden çok daha uzun sürer.

GPU'nuz (Grafik İşleme Birimi) buradaki en önemli bileşendir. Doğrudan grafiklerle ilgisi yoktur. Sadece GPU'lar, makine öğreniminin dayandığı hesaplama türleri için daha uygun hale geliyor.

CUDA'yı destekleyen bir GPU burada daha da iyi olacak, ancak bir tanesine sahip olmak size daha pahalıya mal olacak. Şu anda bu tür donanımlara paranız yetmiyorsa endişelenmeyin. Çözümlerinizi uzaktan da çalıştırabilirsiniz, ancak bu kurulumun iniş ve çıkışlarıyla başa çıkmanız gerekecek.

Devamını oku: CUDA Çekirdekleri Nelerdir?

2021'de Maliyetleriniz Neden Daha Yüksek Olabilir?

Makine öğrenimi için yeni donanım satın almanın şu anda daha da zor olabileceğini de belirtmek gerekir. Çeşitli tüketici elektroniğinin üretiminde kullanılan yarı iletkenlerin eksikliği etrafında dönen karmaşık bir küresel durum var. GPU'lardan akıllı telefonlara ve diğer cihazlara kadar birçok pazar etkilendi.

Bazı tahminler, beklenmedik şekilde hizalanan birkaç faktörün sonucu olduğundan, bu eksikliğin birkaç yıl daha sürebileceğini iddia ediyor. Salgın üretim yeteneklerini bozan ve artan talep ile madenciler ve scalper'lar arasında tüm hisse senedini satın alırken, durum sadece yeni bir hisse senedi almak isteyenler için zorlu bir hal aldı. GPU.

İlişkili: Grafik Kartları Şu Anda Neden Bu Kadar Pahalı?

Fiyatların da ne zaman normalleşeceği belli değil - fiyatlar yükselmeye devam edebilir. Kullanılmış bir GPU aramak daha iyi bir seçenek olabilir, ancak uygun bir şey bulacağınızı garanti edemezsiniz.

Barındırılan Platformların Faydaları ve Dezavantajları

Makine öğrenimi geliştirme için barındırılan bir platform, donanım konuları hakkında endişelenmeden gerçek geliştirme çalışmasına odaklanmanıza olanak tanır. Gelişmiş işlem gücünden yararlanacaksınız ve bu platformlar genellikle çözümlerinizi evde oluşturabileceğiniz her şeyden çok daha hızlı çalıştırabilir.

Elbette, bu tür bir güç bedavaya gelmiyor. Bu hizmetlerin çoğunu kullanmak için bir abonelik ücreti ödemeniz gerekecek. Ücretsiz olarak sunulanlar kendi ayrı sınırlamalarıyla gelir.

Örneğin, programınızı isteğe bağlı olarak çalıştıramayabilirsiniz ve bir kuyrukta beklemeniz gerekebilir. Bu, zaten uzun olan bir bekleme süresinin üzerine fazladan birkaç saat eklemeniz gereken daha uzun egzersiz seansları için özellikle sorunlu olabilir.

Ve sonra, bazı insanlar her şeye yerel olarak sahip olduklarında işlerinde kendilerini daha rahat hissederler. Bazı modeller birkaç gigabayt olabildiğinde bu şekilde makine öğrenimi ile çalışmak kesinlikle daha uygun olabilir ve bunları uygun sunuculara ve sunuculardan aktarmak biraz zaman alabilir.

Her İki Dünyanın En İyisi

Karışık bir yaklaşım kullanabilirsin. Geliştirmenizin çoğunu yerel olarak yapın - algoritmalarınız ve modelleriniz üzerindeki gerçek çalışmalar gibi - ve büyük, pahalı işlemler için barındırılan bir hizmet kullanın.

Verilerinizi genellikle belirli bir süre boyunca aynı anda işlenmesi için toplu olarak gönderebilirsiniz ve daha sonra sonuçlarınızı almak için geri dönmeniz yeterlidir. Bu, anında sonuç almanız gerekmediğinde işe yarayabilir ve nispeten düşük bir maliyetle pahalı bir eğitim gerçekleştirmenize olanak sağlayabilir.

Bugünlerde çoğu insanın kullandığı yaklaşım budur. Donanıma çok fazla para harcamak istemiyorsanız, ancak ilk etapta buna biraz para harcama fikrinde sorun yoksa, muhtemelen araştırmanız gereken şey budur.

Piyasada, bazıları daha küçük bütçeli insanları hedefleyen çeşitli teklifler var, bu yüzden etrafa bir göz atın ve orada neler olduğunu görün. Bazen, karmaşık gereksinimleri olmadığı sürece, projelerinizin şaşırtıcı derecede az bir fiyata barındırılmasından kurtulabilirsiniz.

Hassas Verilere Dikkat Edin

Makine öğreniminin genellikle hassas verilerle çalışmayı içerebileceğini unutmayın. Örneğin, tıbbi kayıtların veya diğer kişisel bilgilerin işlenmesi ile görevlendirilebilirsiniz. Uzakta barındırılan hizmetlerle çalışıyorsanız, bu durumlarda çok daha dikkatli olmanız gerektiğini söylememize gerek yok.

Bu verileri uzak sunuculara iletmenin sonuçlarının farkında olmalısınız. Bazen farkında bile olmadan kendinizi belirli yasal çerçevelerin ihlalinde bulabilirsiniz. Örneğin Avrupa Birliği'nde GDPR konusunda çok dikkatli olmalısınız.

Makine öğrenimi egzersizleriniz her türlü hassas veriyi içerecekse, bir hukuk uzmanına danışmak iyi bir fikirdir. Daha da iyisi, muhtemelen bu tür verileri ilk eğitim projeleriniz için kullanmamalısınız. Yalnızca daha güvenli ve kullanımı daha kolay bir şey seçin.

Kendi Başınıza Makine Öğrenimi

Evde makine öğrenimi uygulanabilir ve birçok avantajı vardır. Ama aynı zamanda göz önünde bulundurmanız gereken bazı olumsuz sonuçlara da sahiptir ve sonunda dengeli bir yaklaşım bulduğunuzdan emin olmalısınız. Hassas verilerle çalışma gibi ayrıntılara özellikle dikkat edin ve durumunuzun size yükleyebileceği yasal gereklilikleri her zaman öğrenin.

Sonunda, bu sizi iş piyasasında harika bir konuma getirebilecek çok eğlenceli ve üretken bir deneyim olabilir.

Python Ne Yapar ve Ne İçin Kullanılabilir?

Python, web geliştirmeden veri analizine kadar çeşitli uygulamalarla son derece çok yönlüdür.

Sonrakini Oku

Yazar hakkında