Какой нужен компьютер для обучения нейросетей || Можно ли стартовать обучение без компьютера

[@DataScienceGuy]

С лампочкой небольшой косяк, надеюсь вы меня простите за него)

[@ВасяДомин-ъ8п]

Я знал что ты святой

[@gsh1974]

Ты молодец)

[@KinoStorie]

Ладно так уж и быть

[@АндрейЗагоскин-е3ы]

Большое спасибо за видео, рассказываешь интересно, и, как мне кажется, все довольно искренне! Вот вчера начал на степик проходить статистику, благодаря твоим видео) надеюсь, что мне хватит сил и упорства освоить все и сменить наконец работу на что то стоящее (может и в далёкой перспективе, но все же)

[@danikzhenissov4490]

Спасибо за твои видосы что даешь направление новичкам 👍

[@artyomnaz]

Хорошее видео, мне понравилось) Разложил по полочкам)

[@MaximVasyuk]

Годнота) теперь буду знать где помимо рабочей машинки можно обучать сеточки ;)

[@miclefaradei1299]

@Data Science Guy, какой ноут порекомендуете для машинного обучения на момент декабря 2024 года? Планирую купить с бюджетом до 150к

[@drewssd4804]

Началась учеба (2курс) и совсем нет времени на полноценное изучение ML! Ладно хоть время посмотреть твой новый видос нашел) Классно всё рассказал)

[@DataScienceGuy]

На какой специальности учишься?

[@drewssd4804]

@@DataScienceGuy учусь на компьютерной безопасности, но мне ML чисто самому интересно, хотя думаю можно найти области, где переплетаются эти специальности)

[@Mr8lack]

я так и не понял, для чего это всё? какие цели преследуются в конечном счёте?

[@daiki8824]

Прага. Спасибо за видео!

[@wadyn95]

Google colab PRO выглядит ооочень интересно. 10$ в месяц за TESLA v100 и 36GB оперативки. Пока только для US, но впн никто не отменял )

[@DataScienceGuy]

Да, достаточно выгодное предложение.

[@Kismonavt]

Не всегда v100 выпадает. Это лотерея) но в целом крутая вещь, пользуюсь тоже колаб про.

[@kadmor4911]

Светящаяся подмышка)

[@kirich321]

зато нескучно )

[@КириллБуровин]

Такие дела. Надеюсь не сильно мешает)

[@Alexey_Jigunov]

Что мне нравится всё клево круто но есть одно но почему такие короткие ролики хотелось бы их сделать по длиннее

[@НикитаМалышенко-щ3щ]

Как всегда топчик

[@Granataliia]

Челябинск )

[@zDarkKnightz]

Простите, какое пространство для разгона надо оставлять???)

[@buang_albert]

Лайк не глядя)

[@СерыйЧерный-и4ш]

Кирил, Здравствуй. Во первых, то что ты делаешь на своем канале и своим каналом, это супер. Благодарю тебя!!! Прошу у тебя консультации, твоего мнения относительно ноутбука(желательно необходимого) для обучения data science, в первую очередь именно для самого обучения. Немогу принять решения какой нужен ноут непосредственно для обучения (6-7 месяцев) я и начального периода работы(первые 6-9месяцев). Сравнительные примеры машин: 1) i3 6006U MX130 DD4, 8GB Ram 256GB SSD 2) i7 1165G7 MX450 DD4, 16GB Ram 1TB SSD Так сложилось что я сейчас переехал в другую стану и неимею ноутбука вообще. И не понимаю нужен ли мне ноут с запасом мощностей или же для старта будет достаточным ноут попроще. Я давно уже планировал занятся самообучением data science, и вот принял решение начать, так как очень люблю анализ - сбор информации, обработку, выведения "результатов" (в т.ч. визуализацию) для принятия решений.

[@DataScienceGuy]

Я не сильно в этом шарю, но в целом конечно лучше брать получше ноутбук если позволяют финансы, но не обязательно. Можно много чего делать в облаке

[@СерыйЧерный-и4ш]

@@DataScienceGuy Благодарю! За оперативный ответ!

[@СерыйЧерный-и4ш]

@@DataScienceGuy ((( Купил для обучения б/у качественный Acer 7750G 17", i7 QM, Ram 8Gb, Dysk 240Gb SSD + 1Tb HDD PROCESOR - Intel Core i7-2670QM 4 X 2.20GHz do 4 X 3.10GHz/ 4 ядер - 8 каналов GRAFIKA - AMD Radeon HD 6800M RAM - 8 GB DYSK - 240GB SSD + 1000GB HDD EKRAN - 17.3"

[@pavelrozum1029]

Ну это же видеокарты скорее для игр, чем для просчетов, нет? Да и всё равно это дорого. Существуют же специализированые решения. Например на eBay можно купить GPGPU Deep Learning Nvidia Tesla K80 24 GB RAM GDDR5 PCIe 3.0 x16 за 36к. Она подержаная, после немецких серверов, но в конечном итоге не выходила свой ресурс полюбому, потому как крупные компании меняют оборудование с выходом нового.

[@DataScienceGuy]

можно и так конечно. Но к80 не сказать что сильно шустрая видяха. Та же 1080ти бушная за 20к на авито будет не хуже

[@РусланВетров-с2й]

А если имеется одна мощная машина на нескольких человек, как лучше "разделить" ее для обучения сеток? Обычно если подключаются 2 человека, они же мешают друг другу...

[@DataScienceGuy]

хм, есть там больше 1 видеокарты то просто каждому выделить свою. например

[@MaximVasyuk]

Челяба!

[@nathanhiggers4606]

rx 470 fx 4300 8gb ddr3 Хватит ли мощности для обучения обучению нейросетей?

[@DmitryPonomareF]

на самые первые шаги - хватит. Добавь ещё одну планку оперативы на 8 гигов, если возможность есть. В будущем лучше видюхи в сторону зелёных смотреть (у них поддержка в этом плане лучше), если хочешь заниматься нейронками (2080 и выше). Оперативы тоже лучше побольше (ddr3, 4, 5 не прямо так важно, главное объем тк расчёты например на языке R ведутся на оперативке). Систему однозначно надо установить на ssd. В будущем конечно надо полностью все менять)))

[@-workout4118]

Оренбург

[@StegroNN]

Нижний Новгород)

[@Ruslan.Asadullin]

Нижнекамск!

[@TimurKozak]

Moscow :)

[@ProTeslaVolt]

А что с M1 процессорами Apple?

[@DataScienceGuy]

В целом норм. Но если что то учить батареия улетает за час) А для разработки чего то под айос, без мака вообще не обойтись, даже модельку не поинференсить

[@МихаилГорячев-ф6в]

Казань

[@Rukimaster]

Здаров, земляк)

[@seraphim.ryaboshapko]

Барнаул

[@damirmagassumov]

Если у меня мак и нет винды смогу ли я заниматься этим делом?

[@kryptodogs]

Естественно

[@ЧерменВалиев-ч3п]

Москва

[@vmajura]

Блин. Видео не плохое, но.... Хотелось узнать реально про сборку компа для AI, с тестами, как влияет шина pci1 pci3 pci4, играет ли роль скорость винчестера, при сборке компа на 4 и больше gpu, сколько ядер проца желательно для одного gpu, как влияет скорость оперативки, сколько рекомендуется памяти... И прочее... А так только воды налил...

[@purplep3466]

в интернете есть много тестов с разными конфигами. Вот например тут timdettmers.com/2020/09/07/which-gpu-for-deep-learning/

[@gasmaskstudio]

Тюмень

[@ВасяДомин-ъ8п]

Я с Сургута!

[@Тумат-ь1о]

Дарова! как подключить свою карту в колабе

[@DataScienceGuy]

не уверен что это возможно)

[@javlonbekibragimov3478]

Ташкент

[@spoilt_boy]

Калининград

[@israelbatyam7526]

Бат Ям (Израиль)

[@РомаТютин-э8и]

Gtx 1050ti с core i5 9300h. Тянет игры на ультрах. Если про Deep learning, то на видюха он слабо работает. Берите озу на 16+ гб. Если на 8, то вывезит только проц

[@DataScienceGuy]

1050 на ультрах современные игры тянет?

[@РомаТютин-э8и]

@@DataScienceGuy 1050ti тянет payback на ультрах

[@РомаТютин-э8и]

@@DataScienceGuy под 60 фпс

[@ПавелИванов-ч5т4ц]

Новосибирск

[@pashajsjzjz]

Одесса ⚓️

[@diego_minecrafter]

RTX 3050 mobile подойдет для старта в ML?

[@ne.rom4nov]

Челябинск

[@владимирдьордяй]

Неаполь

[@vladimirsery2834]

ВЛадивосток

[@IvanZBCAll]

Сургут

[@ayrattatlybaev4013]

Уфа

[@timurbadretdinov9555]

Прага/Уфа

[@ИнтернетПринц-о5щ]

Алма-ата

[@maxvashchenko4932]

Киев)

[@Funtik50]

Киев

[@bishkek8699]

ахахах шёл 21 июнь. 3080 3090 не достать за адекватные деньги.

[@елеуха]

Хмельницкий

[@Анастасия-в2у1ж]

Самара

[@AliBaba__]

В смысле "мнение", "я думаю" ??! Ноутбуки не предназначены для задач машинного обучения и точка.

[@Trading-Neural]

Я нейронную сеть проектирую на macbook pro 16 m1 max 32 gb GPU 32 (решает достаточно сложные и масштабные задачи, но через какое-то время оперативка забивается и ядро умирает), а масштабирую на стационарном с RTX 4090, I9-12900kf, 64 Гб., мать тамагавк z790

[@osipovarsen_]

Первый)

[@DataScienceGuy]

Безумно можно быть первым :D

[@Тумат-ь1о]

Информация не о чём

[@АлександрИ-з2л]

Челябинск

[@erautzhanov6397]

Алма - ата

[@krapivka7454]

Уфа