Wenn Sie Data Science lernen und Spaß am Programmieren haben, Sie sollten sich einen Laptop besorgen, der schnell genug ist und Ihnen ein reibungsloses Lernerlebnis bietet. Dann, im Lernprozess, Ein guter Laptop spielt eine wichtige Rolle, denn er wird Sie zu keinem Zeitpunkt davon abhalten, coole neue Dinge im Bereich Data Science auszuprobieren.
Ein herkömmlicher Laptop ist möglicherweise nicht perfekt für Ihre Aufgaben des maschinellen Lernens oder der künstlichen Intelligenz. Deswegen, bei der Auswahl eines Laptops, Sie sollten einige sehr wichtige Punkte beachten, die Ihre Lernerfahrung sicherlich verbessern und Sie unaufhaltsam machen werden. Dann, Wir werden einige dieser wichtigen Punkte besprechen.
Dann, Lasst uns beginnen!
Prozessor
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1. Prozessorgeneration
Der Prozessor ist der Hauptteil Ihres Computers. Sie sollten in Betracht ziehen, Prozessoren der nächsten Generation zu kaufen. AMD- und Intel-Prozessoren sind die besten. AMD 5th Gen und Intel 11th Gen sind die neuesten auf dem Markt. Auch Intel 8th Gen oder 10th Gen kommt in Frage. Prozessoren schreiten mit den neuen Generationen voran. Geben Sie Ihnen mehr Rechenleistung, Kompatibilität mit neuer Hardware, Wärmemanagement, Energieeffizienz und vieles mehr.
2. Anzahl Kerne und Fäden
Kerne (Hardware-) sind die Anzahl der unabhängigen CPUs auf einem einzelnen Chip. Threads sind die Anweisungen, die von einem einzelnen CPU-Kern verarbeitet werden. Fast jede Aufgabe, die Sie im Bereich Machine Learning oder Data Science erledigen, erfordert parallele Berechnungen. Dann, dann, die Anzahl der Kerne und Threads auf Ihrer CPU beeinflusst die Leistung erheblich. Der Random-Forest-Algorithmus im maschinellen Lernen führt Berechnungen parallel durch. Deswegen, wenn Sie eine höhere Anzahl von Kernen in Ihrem Prozessor haben, diese können verwendet werden und der Random Forest kann Berechnungen schneller machen.
Deswegen, Denken Sie immer daran, einen Laptop mit einer höheren Anzahl von CPU-Kernen und Threads zu kaufen. 4 Kerne – 8 Gewinde ist die empfohlene Mindestanforderung. Wenn Sie kein knappes Budget haben, wählen 6 Nukleos u 8 Kerne oder mehr. Ist das Beste.
3. Zwischenspeicher
Cache ist der Puffer zwischen CPU und RAM. Wird verwendet, um häufig verwendete Anweisungen zu speichern, damit sie der CPU bei erneutem Bedarf sofort zur Verfügung stehen. Wie gewöhnlich, wird in Megabyte gemessen (MB). Je größer der Cache, desto schneller wird dein Computer. Ein Cache von 8 MB.
4. Basistaktgeschwindigkeit: Frequenz
Die Grundfrequenz ist definiert als die Mindestgeschwindigkeit des Prozessors.
Je höher die Grundfrequenz, schneller der Prozessor.
Gemessen wird in Gigahertz (GHz).
RAM
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5. RAM-Größe:
Ich denke, das ist das erste, was die Leute beim Kauf eines Laptops oder Computers sehen, und es ist auch wichtig. Es sollte jedoch klar sein, dass eine Erhöhung der RAM-Größe die Geschwindigkeit Ihres Computers nicht wesentlich erhöht..
Mehr RAM ermöglicht Multitasking. Deswegen, bei Auswahl von RAM, Musst wählen 8 GB oder mehr. 4GB ist ein striktes Nein, denn mehr als 60 al 70% es wird vom Betriebssystem verwendet und der restliche Teil reicht nicht für Data-Science-Aufgaben. Wenn du es dir leisten kannst, wählen 12 GB aus 16 GB RAM, was ist das Beste.
Lagerung: Sekundärspeicher
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6. Speichertyp:
Laptops werden mit Festplatten geliefert, nämlich, Festplatte. Sie sind wirklich sehr langsam. Ein Laptop, auch mit i7 und HDD, es ist sehr langsam. Festplatten brauchen lange, um ein Programm zu öffnen und zu laden, da sie mechanische Teile haben, die die Informationsverarbeitung verzögern und die Haltbarkeit verringern. Dann, die beste Alternative dafür ist SSD (Solid-State-Laufwerk). SSDs sind viel leistungsfähiger als HDDs. Sie haben keine beweglichen Teile und bieten eine gute Leistung. Deswegen, Versuchen Sie, sich für SSD zu entscheiden, Der Unterschied, den Sie sehen werden, ist erstaunlich.
7. Speichergröße:
Einen Laptop mit SSD zu kaufen ist schon teuer. Allgemein, Festplatten kommen mit 1 TB, aber eine 1-TB-SSD ist möglicherweise nicht erschwinglich, Also nimm 512 GB. Aber geh nicht darunter.
Grafikkarte (GPU)
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8. GPU-Größe:
Die empfohlene GPU-Größe ist 4 GB oder mehr.
9. GPU-Marke:
Sie wissen vielleicht, dass NVIDIA und AMD die beiden führenden Marken für Grafikkarten sind. Eine separate GPU wird bevorzugt, da Sie dann eine separate Grafikkarte haben, bei der die durchschnittliche GPU mehr als . hat 100 Kerne, während Standard-CPUs Ihnen nur geben 4 du 8 Kerne. Dann, jetzt könnt ihr euch die Leistungssteigerung vorstellen.
Das tiefes LernenTiefes Lernen, Eine Teildisziplin der Künstlichen Intelligenz, verlässt sich auf künstliche neuronale Netze, um große Datenmengen zu analysieren und zu verarbeiten. Diese Technik ermöglicht es Maschinen, Muster zu lernen und komplexe Aufgaben auszuführen, wie Spracherkennung und Computer Vision. Seine Fähigkeit, sich kontinuierlich zu verbessern, wenn mehr Daten zur Verfügung gestellt werden, macht es zu einem wichtigen Werkzeug in verschiedenen Branchen, von Gesundheit... Tensorflow verwendet CUDA, die nur auf NVIDIA-Grafikkarten aufbaut. Deswegen, wenn Sie sich für Deep-Learning-Aufgaben entscheiden, Es wird empfohlen, sich für eine NVIDIA-GPU von zu entscheiden 1650 Der Vorgesetzte.
Monitor
10. Blaulichtfilterfunktion:
Studenten des maschinellen Lernens und der Datenwissenschaften verbringen Stunden vor ihren Laptops. Und woher weißt du?, fast alle elektronischen Displays strahlen schädliches blaues Licht aus. Dann, schädigt deine Augen. Und deine Augen sind wirklich wichtig und du musst gut auf sie aufpassen. Deswegen, Entscheiden Sie sich für Laptops oder Monitore mit niedrigem Blaulicht und flimmerfreie Displays. Dies ist sehr wichtig und sollte nicht ignoriert werden..
11. Bildschirmgröße:
Die Bildschirmgröße sollte 15,6 Zoll oder 17,3 Zoll. Gehen Sie nicht darunter. Wenn du es dir leisten kannst, Wählen Sie größere Bildschirme oder Monitore und schließen Sie sie an Ihren Laptop an. Das AuflösungDas "Auflösung" bezieht sich auf die Fähigkeit, feste Entscheidungen zu treffen und gesetzte Ziele zu erreichen. Im persönlichen und beruflichen Kontext, Dabei geht es darum, klare Ziele zu definieren und einen Aktionsplan zu entwickeln, um diese zu erreichen. Entschlossenheit ist entscheidend für persönliches Wachstum und Erfolg in verschiedenen Lebensbereichen, denn es ermöglicht Ihnen, Hindernisse zu überwinden und sich auf das zu konzentrieren, was wirklich wichtig ist.... des Bildschirms muss Full HD sein (1080P) o HD (720P).
12. Betriebssystem (SO):
Windows empfohlen 10 für Data-Science-Studenten, weil es einfach zu bedienen ist und die Einrichtung nicht viel Aufwand erfordert. Sie können sich aber auch für ein anderes Betriebssystem wie Linux entscheiden. Installieren Sie es separat oder Sie können es auch in einer virtuellen Box ausführen.
13. Zuverlässigkeit des Laptops:
Zuverlässigkeit gibt an, wie oft Ihr Laptop im Betrieb ausfällt. Einige sehr häufige und lästige Probleme sind Bluescreen-Fehler, unerwartetes Herunterfahren und andere hardwarebezogene Probleme. Deswegen, um all diese Probleme zu vermeiden, Wählen Sie immer einen Marken-Laptop.
Abschließende Anmerkungen:
Es gibt n Laptops mit sehr hohen und hervorragenden Spezifikationen auf dem Markt, aber das ist sehr verwirrend, wenn man nicht viel Wissen hat. Hier sind einige detaillierte Punkte, die Sie beim Kauf eines Laptops für Data Science-Aufgaben beachten sollten. Dann, hoffe dieser Artikel hilft.
Danke fürs Lesen, wenn du hier bist 🙂
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