¿Puede ejecutar un proyecto de aprendizaje automático en casa?

Con todo lo que se ha hablado sobre el aprendizaje automático en los últimos años, es difícil ignorar el deseo de probarlo por sí mismo. La tecnología parece estar evolucionando a un ritmo muy rápido y ya tiene aplicaciones en muchos entornos. Si tiene algunas habilidades de programación y una comprensión básica de algunos conceptos sobre estadísticas, puede comenzar en términos de requisitos de habilidades.

Sin embargo, también tendrá que considerar el hardware que necesitará para esto. Puede alojar todo en casa o utilizar servicios remotos; ambos tienen sus ventajas y desventajas.

Requisitos básicos para el desarrollo del aprendizaje automático

Necesitará un hardware relativamente potente para que todo funcione. Si bien puede ejecutar la mayoría de las herramientas relacionadas en una computadora portátil económica, su potencial de aprendizaje estará muy limitado y todo tomará mucho más tiempo de lo necesario.

Su GPU (unidad de procesamiento de gráficos) es el componente más importante aquí. No tiene nada que ver con los gráficos directamente. Es solo que las GPU resultan más adecuadas para los tipos de cálculos en los que se basa el aprendizaje automático.

Una GPU que admita CUDA será aún mejor aquí, aunque le costará más conseguir una. No se preocupe si no puede pagar este tipo de hardware en este momento. También puede ejecutar sus soluciones de forma remota, aunque tendrá que lidiar con los altibajos de esa configuración.

Leer más: ¿Qué son los núcleos CUDA?

Por qué sus costos pueden ser más altos en 2021

También vale la pena señalar que la compra de nuevo hardware para el aprendizaje automático puede ser aún más desafiante en este momento. Se está desarrollando una situación mundial complicada que gira en torno a la escasez de semiconductores utilizados en la fabricación de diversos productos electrónicos de consumo. Desde GPU hasta teléfonos inteligentes y otros dispositivos, muchos mercados se han visto afectados.

Algunas predicciones afirman que esta escasez podría durar varios años más, ya que fue el resultado de varios factores que se alinearon inesperadamente. Entre la pandemia que afecta las capacidades de producción y el aumento de la demanda, y los mineros y revendedores compran todas las acciones, la situación ha sido un desafío para aquellos que solo quieren obtener una nueva GPU.

Relacionado: ¿Por qué las tarjetas gráficas son tan caras en este momento?

Tampoco está claro cuándo se normalizarán los precios; es posible que los precios sigan subiendo. Buscar una GPU usada podría ser una mejor opción, aunque no puede garantizar que encontrará algo adecuado.

Beneficios y desventajas de las plataformas alojadas

Una plataforma alojada para el desarrollo de aprendizaje automático le permitirá concentrarse en el trabajo de desarrollo real sin preocuparse por consideraciones de hardware. Se beneficiará de la potencia de procesamiento avanzada, y estas plataformas normalmente pueden ejecutar sus soluciones mucho más rápido que cualquier cosa que pueda construir en casa.

Por supuesto, este tipo de poder no es gratuito. Tendrá que pagar una tarifa de suscripción para utilizar la mayoría de estos servicios. Los que se ofrecen de forma gratuita tienen sus propias limitaciones.

Por ejemplo, es posible que no pueda ejecutar su programa a pedido y que tenga que esperar en una cola. Esto puede ser particularmente problemático para sesiones de entrenamiento más largas, donde tendrá que agregar algunas horas adicionales además de un período de espera ya largo.

Y luego, algunas personas simplemente se sienten más cómodas en su trabajo cuando tienen todo disponible localmente. Ciertamente, puede ser más conveniente trabajar con el aprendizaje automático de esta manera cuando algunos modelos pueden tener varios gigabytes y puede llevar algún tiempo transferirlos hacia y desde los servidores apropiados.

Lo mejor de ambos mundos

Podría utilizar un enfoque mixto. Realice la mayor parte de su desarrollo localmente, como el trabajo real en sus algoritmos y modelos, y utilice un servicio alojado para un procesamiento importante y costoso.

Por lo general, puede enviar sus datos en lotes para que se procesen todos a la vez durante un período de tiempo, y solo tiene que regresar para recuperar sus resultados después. Esto puede funcionar bien cuando no necesita resultados inmediatos y puede permitirle realizar una capacitación costosa a un costo relativamente bajo.

Este es el enfoque que la mayoría de la gente utiliza en estos días. Si no desea gastar demasiado en hardware, pero está de acuerdo con la idea de gastar algo de dinero en esto en primer lugar, es probable que esto sea lo que debería investigar.

Hay varias ofertas en el mercado, algunas dirigidas a personas con presupuestos más pequeños, así que eche un vistazo y vea qué hay disponible. A veces puede salirse con la suya teniendo sus proyectos alojados por muy poco, siempre que no tengan requisitos complejos.

Tenga cuidado con los datos confidenciales

Recuerde que el aprendizaje automático a menudo puede implicar trabajar con datos confidenciales. Por ejemplo, es posible que se le asigne la tarea de procesar registros médicos u otra información personal. No hace falta decir que debe tener mucho más cuidado en estas situaciones si está trabajando con servicios alojados remotos.

Debe ser consciente de las implicaciones de transmitir esos datos a servidores remotos. A veces, es posible que se encuentre violando ciertos marcos legales sin siquiera darse cuenta. En la Unión Europea, por ejemplo, hay que tener mucho cuidado con el RGPD.

Es una buena idea consultar a un especialista legal si sus ejercicios de aprendizaje automático van a involucrar algún tipo de información confidencial. Aún mejor, probablemente no debería usar este tipo de datos para sus primeros proyectos de capacitación en primer lugar. Elija algo que sea más seguro y fácil de manejar.

Aprendizaje automático por su cuenta

El aprendizaje automático en casa es factible y tiene muchas ventajas. Pero también tiene algunas implicaciones negativas que debe considerar, y debe asegurarse de encontrar un enfoque equilibrado al final. Preste especial atención a detalles como trabajar con datos confidenciales y familiarícese siempre con los requisitos legales que su situación pueda imponerle.

Al final, esta puede ser una experiencia muy divertida y productiva que puede colocarlo en una excelente posición en el mercado laboral.