- Machine Learning und Deep Learning erfordern leistungsstarke Computer. Amazon bietet eine große Auswahl für Menschen und Budgets aller Art.
- Dieser Artikel hilft Ihnen bei der Kaufentscheidung, indem er Ihnen eine Liste verschiedener Computer mit ihren Vor- und Nachteilen zeigt.
- Suchen Sie nach weiteren computerbezogenen Artikeln? Schauen Sie sich unsere ausführlichen Computer-Hub für weitere Kaufratgeber und Informationen.
- Besuchen Sie unsere gründliche Abschnitt Kaufratgeber wenn Sie weitere Hilfe bei der Auswahl von Gadgets und Geräten benötigen.
Deep & Machine Learning sind Werkzeuge, die versuchen, das neuronale Netzwerk des Gehirns in Maschinen nachzubilden. Sie führen selbstlernende Techniken ein, die der KI beibringen, sich unter bestimmten Bedingungen zu verhalten. Normalerweise muss die KI eine bestimmte Aufgabe erledigen und aus ihren eigenen Fehlern lernen, um sie zu erfüllen.
Wenn Sie in Machine Learning und Deep Learning einsteigen möchten, müssen Sie möglicherweise einen Blick auf Ihren aktuellen Computer werfen. Mit anderen Worten, selbst wenn Ihr Desktop alltägliche Aufgaben problemlos ausführen kann, bedeutet dies nicht, dass er über die Rechenleistung verfügt, um Machine-Learning- und Deep-Learning-Programme auszuführen.
GPU und CPU sind entscheidend. Sie benötigen eine Grafikkarte mit hohem Speicher und Ihr Prozessor muss viele Kerne haben. Darüber hinaus muss Ihr RAM-Speicher ebenfalls hoch sein, etwa 8 Gig oder mehr.
Da diese Prozesse über einen langen Zeitraum laufen, muss der gesuchte Computer sie so lange wie möglich problemlos ausführen können. Zusammenfassend ist ein leistungsstarker Kühler erforderlich, um eine Überhitzung Ihrer Komponenten und eine thermische Drosselung zu verhindern.
Was sind die besten Desktops für Machine & Deep Learning?
- RTX 2080 Super hat über 8 GB dedizierten Speicher
- Der Intel Core i9-9900K hat ideale 8 Kerne und kann Turbo-Boost werden
- Über 32 GB HyperX DDR4 3000 MHz RAM-Speicher
- Flüssigkeitskühlung hält Ihre Temperaturen auch bei intensiver Nutzung so niedrig wie möglich
- Das Produkt ist teuer, der Preis beginnt bei 2000 $
Besuche die Website
HP Obelisk Omen ist das leistungsstärkste Element auf unserer Liste. Ausgestattet mit der neuesten Hardware wie dem Intel Core i9-9900K Prozessor der 9. Generation und der hyperrealistischen NVIDIA GeForce RTX 2080 Super,
Es ist perfekt für maschinelles Lernen und Deep Learning.
Wenn Sie Geschwindigkeit, Leistung, Anpassung und die besten Qualitätsprodukte wünschen, ist dies die richtige Wahl für Sie.
- Die GTX 1660 TI bietet 6 GB dedizierten Speicher
- Der i5-9400f hat 6 Kerne
- 16 GB DDR4-Speicher
- Der Prozessor unterstützt keine Übertaktung
Besuche die Website
Unser letzter Punkt auf dieser Liste ist eine weitere Mittelklasse-Wahl, der Hp Pavilion. Es kommt in der Leistung dem Skytech Shiva nahe, ist aber auch etwas billiger.
Die GeForce GTX 1660 TI ist knapp 10 % schwächer als die bereits erwähnte RTX 2060, dafür aber günstiger. Darüber hinaus ist der i5-9400f weiterhin zu Deep-Learning- und Machine-Learning-Prozessen fähig.
- Der Ryzen 5 2600 bietet 6 Kerne
- Die Grafikkarte verfügt über 6 GB DDR6-Speicher
- 3x RGB RING-Lüfter für maximalen Luftstrom, angetrieben von 80 Plus Certified
- 500 Watt Netzteil
- Es hat nur 8 GB RAM
Preis überprüfen
Der SkyTech Blaze II Gaming Desktop ist die beste Budget-Wahl auf dieser Liste. Wenn Sie gerade erst mit Machine & Deep Learning anfangen und nicht so viel Geld für den Computer ausgeben möchten, ist dieser hier perfekt für Sie.
Ausgestattet mit einem Ryzen 5 2600-Prozessor und einer GTX 1660 TI-Grafikkarte ist es in der Lage, Parsing-Datenalgorithmen auszuführen. Darüber hinaus können sowohl die GPU als auch die CPU übertaktet werden.
- Intel Core i7-9700k bietet ideale 8 Kerne
- Die NVIDIA RTX 2070 Super verfügt über 8 GB dedizierten Speicher
- Flüssigkeitskühlung hält die Temperaturen niedrig
- 16 GB DDR4-RAM reichen für Deep Learning & Machine Learning
- Sie müssen Ihre Firmware aktualisieren, wenn Sie die richtigen CPU-Geschwindigkeits-Boosts zum Laufen bringen möchten
Preis überprüfen
CyberpowerPC Gamer Supreme ist unsere nächste Empfehlung auf der Liste. Dieser Desktop kommt dem oben erwähnten HP Omen nahe und tauscht etwas Leistung für einen niedrigeren Preis.
Der Intel Core i7-9700k und die GeForce RTX 2070 Super bieten immer noch Spitzenleistung zu erschwinglichen Preisen. Darüber hinaus lässt sich dieser Desktop auch problemlos übertakten.
- Der Ryzen 5 2600 Prozessor hat 6 Kerne
- Es hat 16 GB DDR4-RAM
- Die Grafikkarte verfügt über 6 GB dedizierten Speicher
- Ausgestattet mit 3x RGB-Ringlüftern für einen guten Luftstrom
- Fehlt ein USB-Typ-C-Anschluss
Preis überprüfen
Skytech Shiva ist unsere erste budgetorientierte Wahl. Deutlich billiger als die beiden anderen Desktops von oben, aber dennoch stark in Bezug auf die Leistung, ist dieser Computer perfekt für diejenigen, die ein Gleichgewicht zwischen Preis und Leistung suchen.
Dieses Produkt ist mit einem AMD-Prozessor, genau dem Ryzen 5 2600, und einer RTX 2060-Nicht-Super-Version ausgestattet. Die CPU ist ca. 20 % langsamer als ein i7-9900k, dafür aber deutlich günstiger. Außerdem lassen sich sowohl CPU als auch GPU problemlos übertakten.
Diese Liste enthält alles, was Sie zum Kauf eines brandneuen Desktops für Deep Learning und maschinelles Lernen benötigen.
Wir hoffen, dass Sie diese Anleitung hilfreich fanden. Zögern Sie nicht, Ihre Erfahrungen oder Empfehlungen mit uns zu teilen, indem Sie den Kommentarbereich unten verwenden.
Häufig gestellte Fragen
Sie benötigen einen sehr leistungsfähigen PC, um maschinelles Lernen zu ermöglichen. Schaut mal rein diese Anleitung für einige tolle Beispiele.
Um echtes maschinelles Lernen zu erreichen, muss Ihr PC über mindestens 16 GB RAM verfügen. Schauen Sie sich unsere 16 GB RAM PC-Anleitung für mehr Details.
Ja, haben eine gute GPU wird sicherlich helfen, wenn es um maschinelles Lernen geht.
![Cel Mai Brötchen Router VPN din 2021 [Ghid Complet]](/f/c35dd4dc4fda9b8daa47e0b8ae682166.jpg?width=300&height=460)
![Cel Mai Bun Antivirus mit Antispam [6 Optionen perfekt]](/f/93fa4e58a80a4fc793c76ca71b5a08d8.jpg?width=300&height=460)