Puoi eseguire un progetto di machine learning a casa?

Con tutti i discorsi sull'apprendimento automatico negli ultimi anni, è difficile ignorare il desiderio di provarlo di persona. La tecnologia sembra evolversi a un ritmo molto rapido e ha già trovato applicazioni in molti ambienti. Se hai alcune capacità di programmazione e una conoscenza di base di alcuni concetti sulle statistiche, sei a posto in termini di requisiti di abilità.

Tuttavia, dovrai anche considerare l'hardware di cui avrai bisogno per questo. Puoi ospitare tutto a casa o utilizzare servizi remoti, entrambi presentano vantaggi e svantaggi.

Requisiti di base per lo sviluppo di Machine Learning

Avrai bisogno di un hardware relativamente potente per far funzionare le cose. Sebbene tu possa eseguire la maggior parte degli strumenti correlati su un laptop poco costoso, sarai fortemente limitato nel tuo potenziale di apprendimento e tutto richiederà molto più tempo del necessario.

La tua GPU (Graphics Processing Unit) è il componente più importante qui. Non ha nulla a che fare direttamente con la grafica. È solo che le GPU sono più adatte per i tipi di calcoli su cui si basa l'apprendimento automatico.

Una GPU che supporta CUDA sarà ancora migliore qui, anche se ti costerà di più per metterne le mani su uno. Non preoccuparti se al momento non puoi permetterti questo tipo di hardware. Puoi anche eseguire le tue soluzioni da remoto, anche se dovrai affrontare gli alti e bassi di tale configurazione.

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Vale anche la pena notare che l'acquisto di nuovo hardware per l'apprendimento automatico può essere ancora più impegnativo in questo momento. Si sta sviluppando una difficile situazione globale che ruota attorno a una carenza di semiconduttori utilizzati nella produzione di vari prodotti elettronici di consumo. Dalle GPU agli smartphone e altri dispositivi, molti mercati sono stati colpiti.

Alcune previsioni affermano che questa carenza potrebbe durare per molti anni in più, poiché è stata il risultato di diversi fattori che si sono allineati in modo imprevisto. Tra la pandemia che compromette le capacità di produzione e l'aumento della domanda, e minatori e scalper acquistando l'intero stock, la situazione è stata difficile per coloro che vogliono solo averne uno nuovo GPU.

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Non è chiaro nemmeno quando i prezzi si normalizzeranno: i prezzi potrebbero continuare a salire. Cercare una GPU usata potrebbe essere un'opzione migliore, anche se non puoi garantire che troverai qualcosa di adatto.

Vantaggi e svantaggi delle piattaforme ospitate

Una piattaforma ospitata per lo sviluppo di machine learning ti consentirà di concentrarti sul lavoro di sviluppo effettivo senza preoccuparti di considerazioni hardware. Trarrai vantaggio dalla potenza di elaborazione avanzata e queste piattaforme possono in genere eseguire le tue soluzioni molto più velocemente di qualsiasi cosa tu possa costruire a casa.

Ovviamente, questo tipo di potere non è gratuito. Dovrai pagare una quota di abbonamento per utilizzare la maggior parte di questi servizi. Quelli offerti gratuitamente hanno le loro limitazioni separate.

Ad esempio, potrebbe non essere possibile eseguire il programma su richiesta e potrebbe essere necessario attendere in coda. Questo può essere particolarmente problematico per sessioni di allenamento più lunghe, dove dovrai aggiungere qualche ora extra oltre a un periodo di attesa già lungo.

E poi, alcune persone si sentono più a loro agio nel loro lavoro quando hanno tutto disponibile a livello locale. Può certamente essere più conveniente lavorare con l'apprendimento automatico in questo modo quando alcuni modelli possono essere di diversi gigabyte e può essere necessario del tempo per trasferirli da e verso i server appropriati.

Il meglio dei due mondi

Potresti usare un approccio misto. Svolgi la maggior parte del tuo sviluppo a livello locale, come il lavoro effettivo su algoritmi e modelli, e utilizza un servizio in hosting per elaborazioni importanti e costose.

Di solito puoi inviare i tuoi dati in batch per elaborarli tutti in una volta per un periodo di tempo e devi solo tornare per recuperare i risultati in seguito. Questo può funzionare bene quando non hai bisogno di risultati immediati e può consentirti di eseguire una formazione costosa a un costo relativamente basso.

Questo è l'approccio che la maggior parte delle persone segue in questi giorni. Se non vuoi spendere troppo per l'hardware, ma ti va bene l'idea di spendere un po 'di soldi per questo in primo luogo, questo è probabilmente ciò che dovresti esaminare.

Ci sono varie offerte sul mercato, con alcune rivolte a persone con budget inferiori, quindi dai un'occhiata in giro e guarda cosa è disponibile là fuori. A volte puoi farla franca con i tuoi progetti ospitati per sorprendentemente poco, purché non abbiano requisiti complessi.

Fai attenzione ai dati sensibili

Ricorda che il machine learning può spesso comportare il lavoro con dati sensibili. Ad esempio, potresti essere incaricato di elaborare cartelle cliniche o altre informazioni personali. Va da sé che devi stare molto più attento in queste situazioni se lavori con servizi in hosting remoto.

È necessario essere consapevoli delle implicazioni della trasmissione di tali dati a server remoti. A volte potresti trovarti in violazione di determinati quadri giuridici senza nemmeno rendertene conto. Nell'Unione Europea, ad esempio, devi stare molto attento con il GDPR.

È una buona idea consultare uno specialista legale se i tuoi esercizi di apprendimento automatico coinvolgeranno qualsiasi tipo di dati sensibili. Ancora meglio, probabilmente non dovresti usare questo tipo di dati per i tuoi primi progetti di formazione in primo luogo. Scegli qualcosa che sia più sicuro e più facile da gestire.

Machine learning da solo

L'apprendimento automatico a casa è fattibile e presenta molti vantaggi. Ma ha anche alcune implicazioni negative che devi considerare e devi assicurarti di trovare un approccio equilibrato alla fine. Presta particolare attenzione ai dettagli come lavorare con dati sensibili e familiarizza sempre con tutti i requisiti legali che la tua situazione potrebbe imporre.

Alla fine, questa può essere un'esperienza molto divertente e produttiva che può metterti in un'ottima posizione nel mercato del lavoro.

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