想自学 ml 对机子配置要求高吗？

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1060 或者 1070 的笔记本可以吗？先不考虑台式机或者有什么其他的廉价解决方案没有？

第 1 条附言 · 2017-03-17 10:43:56 +08:00

1.现在手里唯一能算是电脑的设备是 surface pro3 i5 4g 版这样的配置不知道行不行？

2.面向机器的 ml 比面向对象的 ml 对我来说更易实现前者我只是没有机器后者我没有对象

3.明明发在机器学习节点还有一大堆问是哪种 ml 的果然码农都是闷骚型的？没听说过 ml 不能算做 AI 吗？[doge]

台式机

机子

自学

廉价

20 条回复 • 2017-04-12 00:09:42 +08:00

ivvei

2017-03-17 01:07:45 +08:00 via Android

先学起来再说吧…这么早就考虑设备容易变成器材党啊…

UnisandK

2017-03-17 01:08:00 +08:00

https://www.sixa.io/ 支持按量付费

Xs0ul

2017-03-17 01:09:00 +08:00 via Android

至少我们的课后作业，很多人都是用 mba 做的（

你不做 deep learning ，也基本用不到 GPU （

call43848

2017-03-17 01:09:15 +08:00

ML programming language? Or Machine Learning? Or making love?

wineway

2017-03-17 02:17:30 +08:00 via Android

@UnisandK wow 这个厉害

stotle

2017-03-17 03:03:46 +08:00

你需要数学好，不然最终水平不会太高。当然会忽悠也可以另辟蹊径。

lan894734188

2017-03-17 03:07:02 +08:00 via Android

GoogleCloud 有环境

WildCat

2017-03-17 03:57:07 +08:00

@UnisandK 握草，这价格真心不贵

cxbig

2017-03-17 05:04:25 +08:00 via iPhone

做实验去 AWS 申请一个账号，第一年最小的那一组服务是免费的，足够学习之用，

zhpech

2017-03-17 06:22:55 +08:00 via iPhone

暂时不用考虑这个问题，学习阶段不怎么烧，而且不是还有云计算嘛

loading

2017-03-17 07:12:08 +08:00 via Android

难道就我想歪了？ ml ……

changwei

2017-03-17 07:14:46 +08:00 via Android

自学 ml ？难不成你打算看*v 自学？现在是台电脑都能放视频，自学随便什么电脑都可以

ys0290

2017-03-17 07:42:55 +08:00 via iPhone

学 ml 为什么要电脑？不是真人实操么❓

Antidictator

2017-03-17 07:54:34 +08:00 via Android

dl 考你们怎么想歪😏

scusjs

2017-03-17 08:52:51 +08:00

只是学习 ml 的话，数据量不大，集显也足矣。
dl 的话可能需要 GPU ，但是一般情况下学习时候用到的数据量不太大， CPU 也能跑。

plqws

2017-03-17 09:42:18 +08:00

自学 ml 。。。。需要一个离线下载工具。。。还有一个磁力链搜索引擎。。。

littleylv

2017-03-17 09:56:40 +08:00

ml 不应该是两个人的事吗怎么自学 [滑稽

popil1987

2017-03-17 10:05:53 +08:00

那个把你的头像和 starry night 混合成 starry night 风格的你的头像的程序，是用的神经网络
我的笔记本是 gt540M ， 2 分钟搞定
以此为基本单位，可以推算下

Suddoo

2017-03-17 10:57:30 +08:00 via Android

学 ml 一般的机器都行，要是搞 dl ，没有 nvidia 的 GPU 很难玩转的，估计只能跑个手写数字识别，尤其是涉及到 cnn 的时候，运算量相当大。

我曾经在没有 GPU 的机器上跑一段 cnn 代码， cpu 满载，跑了一下午都没结果。同样的代码在一台有 TITAN X 的机器上， 10 分钟跑完，不过 GPU 也是烫得不行。

benjaminshi

2017-04-12 00:09:42 +08:00

要看是不是搞 deep learning ，如果不搞不用很强的机器