Vaya por 16 + GB, la última gen-i7 con unidad SSD.
Para conocer el modelado de aprendizaje automático, puede aprender incluso con el procesador iPad Pro (Super. Computadora: D, juego de palabras) o un procesador Atom. Tenía Surface 3 (procesador Atom) y funcionaba bien al ejecutar Rstudio, PyCharm y Chrome en paralelo. No ejecuté ningún código, pero los usé para fines de IDE y navegación.
Si quisiera modelar con conjuntos de datos más grandes (> 1 GB), planifique invertir en piezas de escritorio y construya a mano. Con $ 1200, puede terminar con el escritorio de 64GB, i7 y SSD Drive
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Para el cálculo de Machine Learning, podríamos definir la necesidad de poder de cálculo bajo estas tres dimensiones. Volumen, Complejidad del modelo, Munging de datos
Con mi exposición y en la comunidad de reuniones de trabajo, nunca tuve la oportunidad de discutir sobre SAS, la mejora de SAS o los paquetes ML de SAS. No estoy seguro de cómo funciona SAS con operaciones de subprocesos. Mi suposición sobre el manejo de datos de SAS estaría a la par ya que los paquetes data.frame y ML de R son mínimos. Vale la pena investigar
Los paquetes base de R no usan un procesador de cuatro núcleos. Es de un solo hilo. Pero con Sparklyr y data.table, puede utilizar los núcleos y subprocesos múltiples. R + sparklyr / data.table en i7 sería una operación de manipulación de datos de primer nivel en comparación con data.frame de R o los pandas de Python.
No se trata del programa en sí. R / Python son lenguajes de alto nivel y, según mi experiencia, R es más rápido en macos / Linux OS en comparación con Windows. Estoy harto de Windows y su engorroso núcleo. Realice un arranque dual y una interfaz R a través de RStudio-server.
La limitación de volumen se maneja en sparklyr también en data.table. Sparklyr realiza el cálculo en la técnica de transformación perezosa y data.table funciona en la copia superficial del conjunto de datos. Con respecto a la complejidad del modelo, el modelo xgboost es un modelo iterativo. Incluso algunas de las operaciones antes de una iteración son multiproceso. Los paquetes Lasso (Glmnet) están utilizando su quad-core. Como beneficio adicional, puede utilizar Google Chrome cuando tenga i7.
Mi exposición con redes profundas es limitada. Tengo entendido que Deep-nets utiliza GPU. Esperaré otras respuestas sobre la explicación del uso de la GPU
Los SSD son muy importantes y su rendimiento en IO. Su experiencia general con su computadora portátil se cuadruplica con la inversión de SSD. Atom o i7 dependerán de usted, por lo tanto, el tamaño de RAM. La inversión en GPU sería muy específica para las pruebas de redes profundas y FIFA 17.
Excepto como un truco de marketing, no veo ninguna singularidad con i5. Si el costo es el factor principal, escalemos desde procesadores m3-m5 en lugar de i5. i5 suena como un procesador intermedio (Pied Piper !!!). No lo hace!
Adios!
