¿Es un buen proyecto maestro para la ciencia de datos? Estoy pensando en usar el clúster Raspberry pi, instalar Hadoop y Tensorflow para la clasificación de imágenes.

Por qué querrías hacer esto?

¿Es posible? Si. ¿Tiene sentido? No. Estás agregando complejidad sin beneficio tangible.

Una Raspberry Pi es mucho más lenta que una máquina de escritorio. Por ejemplo, Jack Whitham ha ejecutado puntos de referencia que muestran que un RPi es aproximadamente 20 veces más lento que un procesador de escritorio i3 (ni siquiera un i5 o un i7):

Eso significa que necesitaría un clúster de 20 RPis para acercarse a un solo escritorio, y eso supone una sobrecarga de paralelización cero.

Además, el escritorio tendría una GPU. Dependiendo de la tarea que podría ser otra ganancia de 10x a 20x para los modelos de entrenamiento.

Por lo tanto, es posible que necesite más de 100 máquinas para combinar con un solo escritorio.

Este podría ser un buen proyecto para un administrador de sistemas [1] o devops [2].

Un mejor proyecto de ciencia de datos sería utilizar los recursos disponibles (digamos su computadora portátil o una máquina AWS [3]) y evaluar el rendimiento estadístico de diferentes algoritmos de clasificación de imágenes.

Ahora, si realmente le gusta configurar clústeres e instalar software, aún podría hacerlo. Simplemente considere hacerlo además de su proyecto maestro, en su tiempo libre.

¡Disfrutar!

Notas al pie

[1] Administrador del sistema – Wikipedia

[2] DevOps – Wikipedia

[3] Amazon Web Services (AWS) – Servicios de computación en la nube

Sí, es una idea de proyecto innovadora siempre que tenga interés en ella, ya que eso es muy importante (además de la aprobación de su supervisor). Con Raspberry Pi y Tensorflow, podrá apuntar e implementar inferencias desde otras plataformas móviles y suministrar backends para otros modelos también. Sin embargo, puede haber problemas con la implementación y reimplementación de código abierto de Tensorflow.

Buena suerte con tu clasificación de imágenes.

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