Se stai imparando la scienza dei dati e ti piace programmare, dovresti ottenere un laptop abbastanza veloce e che ti offra un'esperienza di apprendimento fluida. Quindi, nel processo di apprendimento, un buon laptop gioca un ruolo importante perché non ti impedirà in nessun momento di provare cose fantastiche nel dominio della scienza dei dati.
Un laptop tradizionale potrebbe non essere perfetto per le tue attività di machine learning o intelligenza artificiale. Perciò, quando si sceglie un laptop, dovresti tenere a mente alcuni punti molto importanti che sicuramente miglioreranno la tua esperienza di apprendimento e ti renderanno inarrestabile. Quindi, discuteremo alcuni di questi punti importanti.
Quindi, Iniziamo!
Processore
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1. Generazione del processore
Il processore è la parte principale del tuo computer. Dovresti considerare l'acquisto di processori di nuova generazione. I processori AMD e Intel sono i migliori. AMD di quinta generazione e Intel di undicesima generazione sono le ultime sul mercato. Si possono prendere in considerazione anche Intel di ottava o decima generazione. I processori avanzano con le nuove generazioni. Ti offre più potenza di elaborazione, compatibilità con nuovo hardware, gestione termica, efficienza energetica e molto altro.
2. Numero di core e thread
nuclei (hardware) sono il numero di CPU indipendenti su un singolo chip. I thread sono le istruzioni che vengono elaborate da un singolo core della CPU. Quasi tutte le attività che svolgi nell'apprendimento automatico o nella scienza dei dati richiedono calcoli paralleli. Quindi, poi, il numero di core e thread sulla CPU influisce in modo significativo sulle prestazioni. L'algoritmo della foresta casuale nell'apprendimento automatico esegue calcoli in parallelo. Perciò, se hai un numero maggiore di core nel tuo processore, questi possono essere usati e la foresta casuale può fare calcoli più velocemente.
Perciò, considera sempre l'acquisto di un laptop con un numero maggiore di core e thread della CPU. 4 nuclei – 8 thread è il requisito minimo consigliato. Se non hai un budget limitato, scegliere 6 nuclei 8 core o più. È il migliore.
3. cache
La cache è il buffer tra CPU e RAM. Utilizzato per memorizzare le istruzioni utilizzate di frequente in modo che siano immediatamente disponibili per la CPU quando sono nuovamente necessarie. Generalmente, si misura in megabyte (MB). Più grande è la cache, più veloce sarà il tuo computer. Una cache di 8 MB.
4. Velocità di clock di base: Frequenza
La frequenza base è definita come la velocità minima del processore.
Maggiore è la frequenza di base, più veloce il processore.
Si misura in Gigahertz (GHz).
RAM
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5. Dimensione della RAM:
Penso che questa sia la prima cosa che le persone guardano quando acquistano un laptop o un computer ed è anche importante. Ma dovrebbe essere molto chiaro che aumentare la dimensione della RAM non aumenterà molto la velocità del tuo computer..
La RAM più alta ti consente di multitasking. Perciò, quando si seleziona la RAM, deve scegliere 8 GB o più. 4GB è un no severo perché più di 60 al 70% è utilizzato dal sistema operativo e la parte restante non è sufficiente per le attività di data science. Se te lo puoi permettere, scegliere 12 GB o 16 GB di RAM, qual è la migliore.
Magazzinaggio: memoria secondaria
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6. Tipo di archiviazione:
I laptop sono dotati di dischi rigidi, vale a dire, dischi fissi. Sono davvero molto lenti. Un computer portatile, anche con i7 e HDD, è molto lento. I dischi rigidi impiegano molto tempo per aprire e caricare un programma perché hanno parti meccaniche che ritardano l'elaborazione delle informazioni e riducono la durata. Quindi, la migliore alternativa per questo è SSD (Disco a stato solido). Gli SSD sono molto più potenti degli HDD. Non hanno parti mobili e offrono buone prestazioni. Perciò, prova a optare per SSD, la differenza che vedrai è incredibile.
7. Dimensione dello spazio di archiviazione:
L'acquisto di un laptop con SSD è già costoso. In genere, i dischi rigidi sono dotati di 1 TB, ma un SSD da 1 TB potrebbe non essere conveniente, quindi scegli 512 GB. Ma non andare al di sotto di questo.
Carta grafica (GPU)
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8. Dimensione della GPU:
La dimensione della GPU consigliata è 4 GB o più.
9. Marchio GPU:
Potresti sapere che NVIDIA e AMD sono i due principali marchi di schede grafiche. È preferibile una GPU separata perché in tal caso si dispone di una scheda grafica separata in cui la GPU media ha più di 100 nuclei, mentre le CPU standard ti danno solo 4 tu 8 nuclei. Quindi, ora puoi immaginare l'aumento delle prestazioni.
La biblioteca de apprendimento profondoApprendimento profondo, Una sottodisciplina dell'intelligenza artificiale, si affida a reti neurali artificiali per analizzare ed elaborare grandi volumi di dati. Questa tecnica consente alle macchine di apprendere modelli ed eseguire compiti complessi, come il riconoscimento vocale e la visione artificiale. La sua capacità di migliorare continuamente man mano che vengono forniti più dati lo rende uno strumento chiave in vari settori, dalla salute... de Tensorflow usa CUDA, che si basa solo su schede grafiche NVIDIA. Perciò, se si opta per attività di deep learning, si consiglia di optare per una GPU NVIDIA di 1650 il superiore.
Tenere sotto controllo
10. Funzione di filtraggio della luce blu:
Gli studenti di machine learning e data science trascorrono ore davanti ai loro laptop. E come fai a saperlo, quasi tutti i display elettronici emettono luci blu dannose. Quindi, danneggiare i tuoi occhi. E i tuoi occhi sono davvero importanti e devi prenderti cura di loro. Perciò, scegli laptop o monitor certificati a bassa luce blu e display privi di sfarfallio. Questo è molto importante e non dovrebbe essere ignorato..
11. Grandezza schermo:
La dimensione dello schermo dovrebbe essere 15,6 pollici o 17,3 pollici. Non andare al di sotto di questo. Se te lo puoi permettere, scegli schermi o monitor più grandi e collegali al tuo laptop. Il risoluzioneIl "risoluzione" si riferisce alla capacità di prendere decisioni ferme e raggiungere gli obiettivi prefissati. In contesti personali e professionali, Implica la definizione di obiettivi chiari e lo sviluppo di un piano d'azione per raggiungerli. La risoluzione è fondamentale per la crescita personale e il successo in vari ambiti della vita, In quanto ti permette di superare gli ostacoli e mantenere la concentrazione su ciò che conta davvero.... de la pantalla debe ser Full HD (1080P) o HD (720P).
12. Sistema operativo (COSÌ):
Windows consigliato 10 per gli studenti di data science perché è facile da usare e impostare qualsiasi cosa non richiederà molto sforzo. Ma puoi anche optare per un altro sistema operativo come Linux. Installalo separatamente o puoi anche eseguirlo in una scatola virtuale.
13. Affidabilità del computer portatile:
L'affidabilità è la frequenza con cui il tuo laptop si guasta quando è in esecuzione. Alcuni problemi molto comuni e fastidiosi sono gli errori della schermata blu, arresti imprevisti e altri problemi relativi all'hardware. Perciò, per evitare tutti questi problemi, scegli sempre un laptop di marca.
Note finali:
Esistono n numero di laptop sul mercato con specifiche molto elevate ed eccellenti, ma questo è molto confuso se non hai molta conoscenza. Ecco alcuni punti dettagliati da considerare quando si acquista un laptop per attività di data science. Quindi, spero che questo articolo aiuti.
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