- Uczenie maszynowe i głębokie uczenie wymagają potężnych komputerów. Amazon ma spory wybór dla ludzi i wszelkiego rodzaju budżetów.
- Ten artykuł pomoże Ci zdecydować, co kupić, pokazując listę różnych komputerów wraz z ich zaletami i wadami.
- Szukasz więcej artykułów związanych z komputerami? Sprawdź nasze szczegółowe Koncentrator komputerów aby uzyskać więcej przewodników i informacji dotyczących zakupów.
- Odwiedź naszą dokładną Sekcja poradników zakupowych jeśli potrzebujesz dodatkowej pomocy dotyczącej wyboru gadżetów i urządzeń.
Głębokie i maszynowe uczenie to narzędzia, które próbują replikować sieć neuronową mózgu w maszynach. Wprowadzają techniki samouczenia, które uczą sztuczną inteligencję zachowania się w określonych warunkach. Zazwyczaj sztuczna inteligencja musi wykonać określone zadanie i uczyć się na własnych błędach, aby je wypełnić.
Jeśli chcesz zająć się uczeniem maszynowym i głębokim uczeniem, być może będziesz musiał spojrzeć na swój obecny komputer. Innymi słowy, nawet jeśli Twój komputer może z łatwością wykonywać codzienne zadania, nie oznacza to, że będzie miał moc obliczeniową do uruchamiania programów uczenia maszynowego i głębokiego uczenia.
GPU i CPU są kluczowe. Potrzebujesz karty graficznej z dużą ilością pamięci, a Twój procesor musi mieć wiele rdzeni. Ponadto twoja pamięć RAM również musi być wysoka, około 8 gigabajtów lub więcej.
Ponieważ procesy te działają przez długi czas, komputer, którego szukasz, musi być w stanie uruchamiać je tak długo, jak to możliwe, bez problemów. Podsumowując, potrzebna jest potężna chłodnica, aby zapobiec przegrzewaniu się komponentów i powodowaniu dławienia termicznego.
Jakie są najlepsze komputery stacjonarne do uczenia maszynowego i głębokiego?
- RTX 2080 Super ma ponad 8 GB dedykowanej pamięci
- Intel Core i9-9900K ma idealne 8 rdzeni i może być turbodoładowany
- Ponad 32 GB pamięci RAM HyperX DDR4 3000 MHz
- Chłodzenie cieczą utrzymuje temperaturę na jak najniższym poziomie nawet podczas intensywnego użytkowania
- Produkt jest drogi, jego cena zaczyna się od 2000$
Odwiedź stronę
HP Obelisk Omen to najpotężniejszy przedmiot na naszej liście. Wyposażony w najnowszy sprzęt, taki jak procesor Intel Core i9-9900K 9. generacji i hiperrealistyczna karta graficzna NVIDIA GeForce RTX 2080 Super,
Jest idealny do uczenia maszynowego i głębokiego uczenia.
Jeśli potrzebujesz szybkości, mocy, personalizacji i najlepszej jakości produktów, to jest to wybór dla Ciebie.
- GTX 1660 TI oferuje 6 GB dedykowanej pamięci
- I5-9400f ma 6 rdzeni
- 16 GB pamięci DDR4
- Procesor nie obsługuje podkręcania
Odwiedź stronę
Naszą ostatnią pozycją na tej liście jest kolejny wybór średniotonowy, Hp Pavilion. Jest zbliżony do Skytech Shivy, a jednocześnie jest nieco tańszy.
GeForce GTX 1660 TI jest tylko o około 10% słabszy od wspomnianego RTX 2060, ale jest tańszy. Ponadto i5-9400f nadal obsługuje procesy głębokiego uczenia i uczenia maszynowego.
- Ryzen 5 2600 oferuje 6 rdzeni
- Karta graficzna ma 6 GB pamięci DDR6
- 3 wentylatory RGB RING zapewniające maksymalny przepływ powietrza, zasilane certyfikatem 80 Plus Plus
- Zasilacz 500 W 500
- Ma tylko 8 GB pamięci RAM
Sprawdź cenę
Pulpit do gier SkyTech Blaze II to najlepszy budżetowy wybór na tej liście. Jeśli dopiero zaczynasz od uczenia maszynowego i głębokiego uczenia się i nie chcesz wydawać tak dużo pieniędzy na komputer, ten jest idealny dla Ciebie.
Wyposażony w procesor Ryzen 5 2600 i kartę graficzną GTX 1660 TI, jest w stanie obsługiwać algorytmy parsowania danych. Co więcej, zarówno GPU, jak i procesor można przetaktować.
- Intel Core i7-9700k oferuje idealne 8 rdzeni
- Karta NVIDIA RTX 2070 Super jest wyposażona w 8 GB dedykowanej pamięci
- Chłodzenie cieczą utrzymuje niską temperaturę
- 16 GB pamięci RAM DDR4 wystarczy do głębokiego uczenia i uczenia maszynowego
- Musisz zaktualizować oprogramowanie, jeśli chcesz uzyskać prawidłowe przyspieszenie procesora
Sprawdź cenę
CyberpowerPC Gamer Supreme to nasza kolejna rekomendacja na liście. Zbliżając się do wspomnianego wyżej HP Omen, ten komputer stacjonarny wymienia trochę mocy za niższą cenę.
Intel Core i7-9700k i GeForce RTX 2070 Super nadal oferują najwyższą wydajność w bardziej przystępnych cenach. Co więcej, ten pulpit można bez problemu przetaktować.
- Procesor Ryzen 5 2600 ma 6 rdzeni
- Ma 16 GB pamięci RAM DDR4
- Karta graficzna ma 6 GB dedykowanej pamięci
- Wyposażony w 3 wentylatory pierścieniowe RGB zapewniające dobry przepływ powietrza
- Brakuje portu USB typu C
Sprawdź cenę
Skytech Shiva to nasz pierwszy budżetowy wybór. Znacząco tańszy niż pozostałe dwa komputery stacjonarne z góry, ale wciąż utrzymujący wysoką wydajność, ten komputer jest idealny dla tych, którzy chcą równowagi między ceną a mocą.
Ten produkt jest nastawiony na procesor AMD, a dokładnie Ryzen 5 2600 i wersję RTX 2060 bez Super. Procesor jest o około 20% wolniejszy niż i7-9900k, ale jest o wiele tańszy. Co więcej, zarówno procesor, jak i GPU można łatwo przetaktować.
Ta lista zawiera wszystko, czego potrzebujesz, aby kupić zupełnie nowy komputer stacjonarny do głębokiego uczenia się i uczenia maszynowego.
Mamy nadzieję, że ten przewodnik okazał się pomocny. Nie wahaj się podzielić się z nami swoim doświadczeniem lub rekomendacjami, korzystając z poniższej sekcji komentarzy.
Często Zadawane Pytania
Potrzebujesz bardzo wydajnego komputera, aby móc korzystać z uczenia maszynowego. Spójrz na ten przewodnik dla kilku świetnych przykładów.
Aby osiągnąć prawdziwe uczenie maszynowe, Twój komputer musi mieć co najmniej 16 GB pamięci RAM. Sprawdź nasze Przewodnik po komputerze z 16 GB pamięci RAM po więcej szczegółów.
Tak, mając dobry GPU na pewno pomoże, jeśli chodzi o uczenie maszynowe.
