Bisakah Anda Menjalankan Proyek Machine Learning di Rumah?

Dengan semua pembicaraan tentang pembelajaran mesin dalam beberapa tahun terakhir, sulit untuk mengabaikan keinginan untuk mencobanya sendiri. Teknologi ini tampaknya berkembang dengan sangat cepat, dan sudah ditemukan aplikasi di banyak lingkungan. Jika Anda memiliki beberapa keterampilan pemrograman dan pemahaman dasar tentang beberapa konsep tentang statistik, Anda dapat melanjutkan dalam hal persyaratan keterampilan.

Namun, Anda juga harus mempertimbangkan perangkat keras yang Anda perlukan untuk ini. Anda dapat menghosting semuanya di rumah atau menggunakan layanan jarak jauh — keduanya memiliki kelebihan dan kekurangan.

Persyaratan Dasar untuk Pengembangan Machine Learning

Anda akan membutuhkan perangkat keras yang relatif kuat untuk menjalankan semuanya. Meskipun Anda dapat menjalankan sebagian besar alat terkait di laptop murah, potensi belajar Anda akan sangat terbatas, dan semuanya akan memakan waktu lebih lama dari yang seharusnya.

GPU (Graphics Processing Unit) Anda adalah komponen terpenting di sini. Ini tidak ada hubungannya dengan grafik secara langsung. Hanya saja GPU lebih cocok untuk jenis penghitungan yang diandalkan oleh machine learning.

GPU yang mendukung CUDA akan lebih baik di sini, meskipun akan dikenakan biaya lebih banyak untuk mendapatkannya. Jangan khawatir jika Anda tidak mampu membeli perangkat keras semacam ini saat ini. Anda juga dapat menjalankan solusi Anda dari jarak jauh, meskipun Anda harus berurusan dengan pasang surut penyiapan itu.

Baca selengkapnya: Apa Itu CUDA Core?

Mengapa Biaya Anda Mungkin Lebih Tinggi di 2021

Perlu diperhatikan juga bahwa berbelanja perangkat keras baru untuk pembelajaran mesin bisa jadi lebih menantang saat ini. Ada situasi global yang rumit yang berkembang seputar kekurangan semikonduktor yang digunakan dalam pembuatan berbagai elektronik konsumen. Dari GPU hingga smartphone dan perangkat lain, banyak pasar yang terpengaruh.

Beberapa prediksi menyatakan bahwa kekurangan ini dapat berlangsung selama beberapa tahun lagi, karena ini adalah hasil dari beberapa faktor yang menyelaraskan secara tidak terduga. Antara pandemi yang merusak kemampuan produksi dan meningkatkan permintaan, serta penambang dan calo membeli seluruh saham, situasinya menantang bagi mereka yang hanya ingin mendapatkan yang baru GPU.

Terkait: Mengapa Kartu Grafis Begitu Mahal Saat Ini?

Tidak jelas kapan harga akan kembali normal - harga mungkin terus naik. Mencari GPU bekas bisa menjadi opsi yang lebih baik, meskipun Anda tidak dapat menjamin bahwa Anda akan menemukan sesuatu yang cocok.

Manfaat dan Kerugian dari Platform yang Diinangi

Platform yang dihosting untuk pengembangan pembelajaran mesin akan memungkinkan Anda untuk fokus pada pekerjaan pengembangan yang sebenarnya tanpa mengkhawatirkan pertimbangan perangkat keras. Anda akan mendapatkan keuntungan dari kekuatan pemrosesan yang canggih, dan platform ini biasanya dapat menjalankan solusi Anda jauh lebih cepat daripada apa pun yang dapat Anda buat di rumah.

Tentu saja, kekuatan semacam ini tidak datang secara gratis. Anda harus membayar biaya langganan untuk menggunakan sebagian besar layanan ini. Yang ditawarkan secara gratis datang dengan batasannya sendiri-sendiri.

Misalnya, Anda mungkin tidak dapat menjalankan program sesuai permintaan, dan mungkin harus menunggu dalam antrian. Ini bisa menjadi masalah khusus untuk sesi pelatihan yang lebih lama, di mana Anda harus menambahkan beberapa jam ekstra selain dari waktu tunggu yang sudah lama.

Dan kemudian, beberapa orang merasa lebih nyaman dalam pekerjaan mereka ketika mereka memiliki semua yang tersedia secara lokal. Akan lebih nyaman untuk bekerja dengan pembelajaran mesin dengan cara ini ketika beberapa model dapat berukuran beberapa gigabyte, dan perlu beberapa saat untuk mentransfernya ke dan dari server yang sesuai.

Terbaik dari kedua dunia

Anda bisa menggunakan pendekatan campuran. Lakukan sebagian besar pengembangan Anda secara lokal — seperti pekerjaan aktual pada algoritme dan model — dan gunakan layanan yang dihosting untuk pemrosesan yang besar dan mahal.

Anda biasanya dapat mengirimkan data Anda secara berkelompok untuk diproses sekaligus selama jangka waktu tertentu, dan Anda hanya perlu kembali untuk mengambil hasil setelahnya. Ini dapat bekerja dengan baik jika Anda tidak membutuhkan hasil langsung, dan dapat memungkinkan Anda melakukan pelatihan yang mahal dengan biaya yang relatif rendah.

Ini adalah pendekatan yang dilakukan kebanyakan orang akhir-akhir ini. Jika Anda tidak ingin menghabiskan terlalu banyak uang untuk perangkat keras, tetapi baik-baik saja dengan gagasan menghabiskan sejumlah uang untuk ini, mungkin inilah yang harus Anda perhatikan.

Ada berbagai penawaran di pasar, beberapa ditujukan untuk orang-orang dengan anggaran lebih kecil, jadi lihat-lihat dan lihat apa yang tersedia di luar sana. Terkadang Anda bisa saja mendapatkan proyek Anda dihosting dengan harga yang sangat sedikit, selama proyek tersebut tidak memiliki persyaratan yang rumit.

Berhati-hatilah dengan Data Sensitif

Ingat bahwa pembelajaran mesin sering kali melibatkan pengerjaan dengan data sensitif. Misalnya, Anda mungkin ditugaskan untuk memproses catatan medis atau informasi pribadi lainnya. Tidak perlu dikatakan lagi bahwa Anda harus lebih berhati-hati dalam situasi ini jika Anda bekerja dengan layanan yang dihosting dari jarak jauh.

Anda harus menyadari implikasi pengiriman data ke server jarak jauh. Terkadang Anda mungkin menemukan diri Anda melanggar kerangka hukum tertentu tanpa menyadarinya. Di Uni Eropa misalnya, Anda harus sangat berhati-hati dengan GDPR.

Sebaiknya konsultasikan dengan pakar hukum jika latihan machine learning Anda akan melibatkan semua jenis data sensitif. Lebih baik lagi, Anda mungkin sebaiknya tidak menggunakan jenis data ini untuk proyek pelatihan pertama Anda. Pilih saja sesuatu yang lebih aman dan mudah ditangani.

Machine Learning Anda Sendiri

Pembelajaran mesin di rumah dapat dilakukan, dan memiliki banyak keuntungan. Tetapi itu juga memiliki beberapa implikasi negatif yang perlu Anda pertimbangkan, dan Anda harus memastikan untuk menemukan pendekatan yang seimbang pada akhirnya. Berikan perhatian khusus pada detail seperti bekerja dengan data sensitif, dan selalu biasakan diri Anda dengan persyaratan hukum yang mungkin diberlakukan oleh situasi Anda.

Pada akhirnya, ini bisa menjadi pengalaman yang sangat menyenangkan dan produktif yang dapat menempatkan Anda pada posisi yang bagus di pasar kerja.

Apa yang Dilakukan Python dan Apa Yang Dapat Digunakan Untuk Itu?

Python sangat serbaguna, dengan aplikasi mulai dari pengembangan web hingga analisis data.

Baca Selanjutnya

Tentang Penulis