क्या आप घर पर मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट चला सकते हैं?

हाल के वर्षों में मशीन लर्निंग के बारे में सभी बातों के साथ, इसे अपने लिए आज़माने की इच्छा को अनदेखा करना मुश्किल है। यह तकनीक बहुत तेज गति से विकसित हो रही है, और यह पहले से ही कई वातावरणों में पाए गए अनुप्रयोग हैं। यदि आपके पास कुछ प्रोग्रामिंग कौशल हैं और आंकड़ों के बारे में कुछ अवधारणाओं की बुनियादी समझ है, तो आप कौशल आवश्यकताओं के संदर्भ में जाना अच्छा है।

हालाँकि, आपको उस हार्डवेयर पर भी विचार करना होगा जिसके लिए आपको इसकी आवश्यकता होगी। आप या तो घर पर सब कुछ होस्ट कर सकते हैं या दूरस्थ सेवाओं का उपयोग कर सकते हैं - दोनों के अपने फायदे और नुकसान हैं।

मशीन लर्निंग विकास के लिए बुनियादी आवश्यकताएँ

चीजों को प्राप्त करने के लिए आपको कुछ अपेक्षाकृत शक्तिशाली हार्डवेयर की आवश्यकता होगी। जब आप एक सस्ती लैपटॉप पर अधिकांश संबंधित उपकरण चला सकते हैं, तो आप अपनी सीखने की क्षमता में गंभीर रूप से सीमित हो जाएंगे, और इसके लिए सब कुछ अधिक समय लगेगा।

आपका GPU (ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट) सबसे महत्वपूर्ण घटक है। इसका ग्राफिक्स से सीधे तौर पर कोई लेना-देना नहीं है। यह सिर्फ इतना है कि मशीन सीखने पर निर्भर रहने वाली गणनाओं के प्रकारों के लिए जीपीयू बेहतर अनुकूल हैं।

एक GPU जो CUDA को सपोर्ट करता है, वह यहां और भी बेहतर होगा, हालांकि एक पर अपना हाथ रखने के लिए आपको अधिक खर्च करना होगा। यदि आप इस प्रकार के हार्डवेयर को फिलहाल नहीं खरीद सकते हैं, तो चिंता न करें। आप अपने समाधान को दूरस्थ रूप से भी चला सकते हैं, हालांकि आपको उस सेटअप के उतार-चढ़ाव से निपटना होगा।

अधिक पढ़ें: CUDA कोर क्या हैं?

क्यों आपकी लागत 2021 में अधिक हो सकती है

यह भी ध्यान देने योग्य है कि मशीन लर्निंग के लिए नए हार्डवेयर की खरीदारी अभी और भी चुनौतीपूर्ण हो सकती है। विभिन्न उपभोक्ता इलेक्ट्रॉनिक्स के निर्माण में उपयोग किए जाने वाले अर्धचालकों की कमी के इर्द-गिर्द घूमती एक विकसित वैश्विक स्थिति है। जीपीयू से लेकर स्मार्टफोन और अन्य डिवाइस, बहुत सारे बाजार प्रभावित हुए हैं।

कुछ भविष्यवाणियों का दावा है कि यह कमी कई और वर्षों तक रह सकती है, क्योंकि यह अप्रत्याशित रूप से संरेखित करने वाले कई कारकों का परिणाम था। महामारी के बीच उत्पादन क्षमता और मांग को बढ़ाने, और खनिक और स्केलर के बीच पूरे स्टॉक को खरीदना, स्थिति उन लोगों के लिए चुनौतीपूर्ण हो गई है जो केवल एक नया प्राप्त करना चाहते हैं जीपीयू।

सम्बंधित: क्यों ग्राफिक्स कार्ड अब महंगे हैं?

यह स्पष्ट नहीं है कि कीमतें या तो सामान्य होने जा रही हैं - कीमतें चढ़ना जारी रह सकती हैं। उपयोग किए गए GPU की तलाश करना एक बेहतर विकल्प हो सकता है, हालांकि आप यह गारंटी नहीं दे सकते हैं कि आप कुछ उपयुक्त खोजने जा रहे हैं।

मेजबान प्लेटफार्मों के लाभ और नुकसान

मशीन लर्निंग डेवलपमेंट के लिए एक होस्ट किया गया प्लेटफ़ॉर्म आपको हार्डवेयर विचार के बारे में चिंता किए बिना वास्तविक विकास कार्य पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देगा। आप उन्नत प्रसंस्करण शक्ति से लाभान्वित होंगे, और ये प्लेटफ़ॉर्म आमतौर पर आपके समाधान को घर पर बनी किसी भी चीज़ से बहुत तेज़ी से चला सकते हैं।

बेशक, इस तरह की बिजली मुफ्त में नहीं आती है। इनमें से अधिकांश सेवाओं का उपयोग करने के लिए आपको सदस्यता शुल्क देना होगा। जो मुफ्त में दिए जाते हैं, वे अपनी अलग सीमाएं लेकर आते हैं।

उदाहरण के लिए, आप मांग पर अपना कार्यक्रम नहीं चला सकते हैं, और कतार में इंतजार करना पड़ सकता है। यह लंबे समय तक प्रशिक्षण सत्रों के लिए विशेष रूप से समस्याग्रस्त हो सकता है, जहां आपको पहले से ही लंबे समय तक प्रतीक्षा अवधि में कुछ अतिरिक्त घंटे जोड़ना होगा।

और फिर, कुछ लोग अपने काम में अधिक सहज महसूस करते हैं जब उनके पास स्थानीय रूप से सब कुछ उपलब्ध होता है। यह निश्चित रूप से मशीन सीखने के साथ काम करने के लिए अधिक सुविधाजनक हो सकता है जब कुछ मॉडल कई गीगाबाइट हो सकते हैं, और उन्हें उपयुक्त सर्वर से और उन्हें स्थानांतरित करने में कुछ समय लग सकता है।

दोनों दुनिया के सर्वश्रेष्ठ

आप एक मिश्रित दृष्टिकोण का उपयोग कर सकते हैं। अपने अधिकांश विकास को स्थानीय रूप से करें - अपने एल्गोरिदम और मॉडल पर वास्तविक काम की तरह - और प्रमुख, महंगी प्रसंस्करण के लिए एक होस्ट की गई सेवा का उपयोग करें।

आप आमतौर पर अपने डेटा को बैचों में जमा कर सकते हैं, इसे समय की अवधि में सभी संसाधित किया जा सकता है, और आपको बाद में अपने परिणामों को प्राप्त करने के लिए वापस आना होगा। जब आपको तत्काल परिणामों की आवश्यकता नहीं होती है, तो यह अच्छी तरह से काम कर सकता है, और यह आपको अपेक्षाकृत कम लागत पर महंगा प्रशिक्षण करने की अनुमति दे सकता है।

यही वह तरीका है जो ज्यादातर लोग इन दिनों के लिए देखते हैं। यदि आप हार्डवेयर पर बहुत अधिक खर्च नहीं करना चाहते हैं, लेकिन पहली बार में इस पर कुछ पैसे खर्च करने के विचार के साथ ठीक हैं, तो यह संभव है कि आपको क्या देखना चाहिए।

बाजार पर विभिन्न प्रस्ताव हैं, कुछ छोटे बजट वाले लोगों के उद्देश्य से हैं, इसलिए चारों ओर एक नज़र डालें और देखें कि वहां क्या उपलब्ध है। कभी-कभी आप आश्चर्यजनक रूप से बहुत कम समय के लिए अपनी परियोजनाओं की मेजबानी के साथ दूर हो सकते हैं, जब तक कि उनके पास कोई जटिल आवश्यकता नहीं है।

संवेदनशील डेटा के साथ सावधान रहें

याद रखें कि मशीन लर्निंग में अक्सर संवेदनशील डेटा के साथ काम करना शामिल हो सकता है। उदाहरण के लिए, आपको मेडिकल रिकॉर्ड या अन्य व्यक्तिगत जानकारी संसाधित करने का काम सौंपा जा सकता है। यदि आप दूरस्थ होस्ट की गई सेवाओं के साथ काम कर रहे हैं तो यह कहे बिना जाना चाहिए कि आपको इन स्थितियों में अधिक सावधान रहने की आवश्यकता है।

आपको उस डेटा को दूरस्थ सर्वर तक पहुंचाने के निहितार्थों के बारे में पता होना चाहिए। कभी-कभी आप अपने आप को कुछ कानूनी ढांचे के उल्लंघन के बिना भी महसूस कर सकते हैं। उदाहरण के लिए यूरोपीय संघ में, आपको जीडीपीआर के साथ बहुत सावधान रहना होगा।

यदि आपकी मशीन सीखने की कवायद में किसी भी तरह का संवेदनशील डेटा शामिल है, तो कानूनी विशेषज्ञ से परामर्श करना एक अच्छा विचार है। इससे भी बेहतर, आपको इस तरह के डेटा का उपयोग पहली जगह में अपनी पहली प्रशिक्षण परियोजनाओं के लिए नहीं करना चाहिए। बस कुछ ऐसा करें जो सुरक्षित और आसान हो।

मशीन लर्निंग ऑन योर ओन

घर पर मशीन सीखना संभव है, और इसके कई फायदे हैं। लेकिन इसके कुछ नकारात्मक निहितार्थ भी हैं जिन पर आपको विचार करने की आवश्यकता है, और आपको अंत में एक संतुलित दृष्टिकोण का पता लगाना होगा। संवेदनशील डेटा के साथ काम करने जैसे विवरणों पर विशेष ध्यान दें, और हमेशा किसी भी कानूनी आवश्यकताओं के साथ खुद को परिचित करें जो आपकी स्थिति आप पर थोप सकती है।

अंत में, यह एक बहुत ही मजेदार और उत्पादक अनुभव हो सकता है जो आपको नौकरी के बाजार में एक महान स्थिति में डाल सकता है।

अजगर क्या करता है और इसके लिए क्या इस्तेमाल किया जा सकता है?

पायथन अत्यंत बहुमुखी है, जिसमें वेब विकास से लेकर डेटा विश्लेषण तक के अनुप्रयोग हैं।

आगे पढ़िए

लेखक के बारे में