هل يمكنك تشغيل مشروع تعلم الآلة في المنزل؟

مع كل الحديث عن التعلم الآلي في السنوات الأخيرة ، من الصعب تجاهل الرغبة في تجربته بنفسك. يبدو أن التكنولوجيا تتطور بوتيرة سريعة جدًا ، وقد وجدت بالفعل تطبيقات في العديد من البيئات. إذا كانت لديك بعض مهارات البرمجة وفهمًا أساسيًا لبعض المفاهيم المتعلقة بالإحصاءات ، فأنت على ما يرام فيما يتعلق بمتطلبات المهارات.

ومع ذلك ، سيتعين عليك أيضًا التفكير في الأجهزة التي ستحتاجها لهذا الغرض. يمكنك إما استضافة كل شيء في المنزل أو استخدام الخدمات عن بُعد - لكل منهما مزايا وعيوب.

المتطلبات الأساسية لتطوير التعلم الآلي

ستحتاج إلى بعض الأجهزة القوية نسبيًا لبدء العمل. بينما يمكنك تشغيل معظم الأدوات ذات الصلة على جهاز كمبيوتر محمول غير مكلف ، ستكون محدودًا للغاية في إمكانات التعلم ، وسيستغرق كل شيء وقتًا أطول بكثير مما يحتاج إليه.

تعد GPU (وحدة معالجة الرسومات) أهم مكون هنا. ليس له أي علاقة بالرسومات مباشرة. كل ما في الأمر أن وحدات معالجة الرسومات هي الأنسب لأنواع العمليات الحسابية التي يعتمد عليها التعلم الآلي.

ستكون وحدة معالجة الرسومات (GPU) التي تدعم CUDA أفضل هنا ، على الرغم من أنها ستكلفك المزيد للحصول على واحدة. لا تقلق إذا كنت لا تستطيع شراء هذا النوع من الأجهزة في الوقت الحالي. يمكنك أيضًا تشغيل الحلول الخاصة بك عن بُعد ، على الرغم من أنه سيتعين عليك التعامل مع تقلبات هذا الإعداد.

اقرأ أكثر: ما هي النوى CUDA؟

لماذا قد تكون تكاليفك أعلى في عام 2021

تجدر الإشارة أيضًا إلى أن التسوق للحصول على أجهزة جديدة لتعلم الآلة يمكن أن يكون أكثر صعوبة في الوقت الحالي. هناك وضع عالمي صعب يتطور يدور حول نقص أشباه الموصلات المستخدمة في تصنيع مختلف الإلكترونيات الاستهلاكية. من وحدات معالجة الرسومات إلى الهواتف الذكية والأجهزة الأخرى ، تأثرت الكثير من الأسواق.

تزعم بعض التوقعات أن هذا النقص يمكن أن يستمر لعدة سنوات أخرى ، لأنه كان نتيجة لعدة عوامل محاذاة بشكل غير متوقع. بين الوباء الذي يضر بقدرات الإنتاج ويعزز الطلب ، وعمال المناجم والمضاربون شراء المخزون بالكامل ، كان الوضع صعبًا بالنسبة لأولئك الذين يريدون فقط الحصول على سهم جديد GPU.

متعلق ب: لماذا بطاقات الجرافيكس باهظة الثمن الآن؟

ليس من الواضح متى ستعود الأسعار إلى طبيعتها أيضًا - فقد تستمر الأسعار في الارتفاع. قد يكون البحث عن وحدة معالجة رسومات مستخدمة خيارًا أفضل ، على الرغم من أنه لا يمكنك ضمان أنك ستجد شيئًا مناسبًا.

مزايا وعيوب المنصات المستضافة

سيسمح لك النظام الأساسي المستضاف لتطوير التعلم الآلي بالتركيز على أعمال التطوير الفعلية دون القلق بشأن اعتبارات الأجهزة. ستستفيد من قوة المعالجة المتقدمة ، ويمكن لهذه المنصات عادةً تشغيل الحلول الخاصة بك بشكل أسرع بكثير من أي شيء يمكنك بناؤه في المنزل.

بالطبع ، هذا النوع من القوة لا يأتي مجانًا. سيتعين عليك دفع رسوم اشتراك لاستخدام معظم هذه الخدمات. تلك التي يتم تقديمها مجانًا تأتي مع قيود منفصلة خاصة بها.

على سبيل المثال ، قد لا تتمكن من تشغيل البرنامج عند الطلب ، وقد تضطر إلى الانتظار في قائمة انتظار. قد يكون هذا مشكلة بشكل خاص لجلسات التدريب الطويلة ، حيث سيتعين عليك إضافة بضع ساعات إضافية بالإضافة إلى فترة انتظار طويلة بالفعل.

وبعد ذلك ، يشعر بعض الأشخاص براحة أكبر في عملهم عندما يكون كل شيء متاحًا محليًا. من المؤكد أنه قد يكون من الأسهل العمل مع التعلم الآلي بهذه الطريقة عندما يمكن أن تكون بعض النماذج عدة غيغابايت ، وقد يستغرق الأمر بعض الوقت لنقلها من وإلى الخوادم المناسبة.

أفضل ما في العالمين

يمكنك استخدام نهج مختلط. قم بمعظم عمليات التطوير محليًا - مثل العمل الفعلي على الخوارزميات والنماذج - واستخدم خدمة مستضافة للمعالجة الرئيسية والمكلفة.

يمكنك عادةً إرسال بياناتك على دفعات لمعالجتها كلها مرة واحدة على مدار فترة زمنية ، وعليك فقط العودة لاسترداد نتائجك بعد ذلك. يمكن أن يعمل هذا بشكل جيد عندما لا تحتاج إلى نتائج فورية ، ويمكن أن يسمح لك بأداء تدريب مكلف بتكلفة منخفضة نسبيًا.

هذا هو النهج الذي يتبعه معظم الناس في هذه الأيام. إذا كنت لا ترغب في إنفاق الكثير على الأجهزة ، ولكنك لا تريد إنفاق بعض المال على هذا في المقام الأول ، فمن المحتمل أن يكون هذا هو ما يجب أن تبحث فيه.

هناك العديد من العروض في السوق ، بعضها يستهدف الأشخاص ذوي الميزانيات الصغيرة ، لذا ألق نظرة حولك واعرف ما هو متاح هناك. في بعض الأحيان ، يمكنك الابتعاد عن استضافة مشاريعك مقابل القليل بشكل مدهش ، طالما أنها لا تحتوي على أي متطلبات معقدة.

كن حذرا مع البيانات الحساسة

تذكر أن التعلم الآلي يمكن أن يتضمن غالبًا العمل مع البيانات الحساسة. على سبيل المثال ، قد يتم تكليفك بمعالجة السجلات الطبية أو المعلومات الشخصية الأخرى. يجب أن تذهب دون أن تقول أنك بحاجة إلى أن تكون أكثر حرصًا في هذه المواقف إذا كنت تعمل مع خدمات مستضافة عن بُعد.

يجب أن تكون على دراية بالآثار المترتبة على نقل تلك البيانات إلى الخوادم البعيدة. في بعض الأحيان قد تجد نفسك في حالة انتهاك لبعض الأطر القانونية دون أن تدرك ذلك. في الاتحاد الأوروبي على سبيل المثال ، يجب أن تكون حذرًا جدًا فيما يتعلق باللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR).

من الجيد استشارة أخصائي قانوني إذا كانت تمارين التعلم الآلي الخاصة بك ستشمل أي نوع من البيانات الحساسة. والأفضل من ذلك ، لا ينبغي لك على الأرجح استخدام هذا النوع من البيانات لمشاريعك التدريبية الأولى في المقام الأول. ما عليك سوى استخدام شيء أكثر أمانًا وأسهل في التعامل معه.

تعلم الآلة بنفسك

التعلم الآلي في المنزل ممكن ، وله العديد من المزايا. ولكن لها أيضًا بعض الآثار السلبية التي تحتاج إلى أخذها في الاعتبار ، وعليك التأكد من إيجاد نهج متوازن في النهاية. انتبه بشكل خاص إلى التفاصيل مثل التعامل مع البيانات الحساسة ، وتعرّف دائمًا على أي متطلبات قانونية قد يفرضها موقفك عليك.

في النهاية ، يمكن أن تكون هذه تجربة ممتعة ومثمرة للغاية يمكن أن تضعك في مكانة رائعة في سوق العمل.

ما الذي تفعله بايثون وما الذي يمكن استخدامها؟

تعد Python متعددة الاستخدامات للغاية ، حيث تتراوح التطبيقات من تطوير الويب إلى تحليل البيانات.

اقرأ التالي

عن المؤلف