テンソルフローを学習するのに推奨されるハードウェアは？

Question

私はソフトウェア開発者です。AI、機械学習などを試してみたいと思います。すぐに利用できるさまざまなアルゴリズムやテクニック、それらの使い方、さまざまな種類の課題に適したアルゴについて学びたいと思います。 TensorFlowは実験を開始するには良いソフトウェアのように見えるので、TFから始めます。

私は画像処理に興味がありません。私は、データのパターンを理解し、予測することにほとんど関心があります。

一般的な例をすべて試して、8スレッドの最新i7でTFのすべてのアルゴリズムと機能を試すことができますか、各実験の間に何時間も待たないようにGPUが必要です？

もし私がGPUを必要とするのであれば、エントリレベルのCUDA 3.0+ GPUで十分でしょうか（例えば、Geforce 730Mと2GB RAM、おそらく最も安い互換GPU） 1050Ti/1080GTX/Tiなど？

GoogleやAWSで学ぶのが現実的ですか、ハードウェアを購入する方がよいですか？

私は恐ろしいグラフィックスカードにたくさんの現金を落としてから、MLプログラミングを実際にやっていないので、お金の無駄です。 私はそれが面白い/有用であるかどうかわかりません。だから私はまだMLで世界を征服しようとはしていない。私は技術/ ALGOSは、タスクの差分タイプのために良い/利用可能であるかを知っているように、MLといくつかの経験を取得します

1. ：、私の短期目標をまとめると

   。

2. は、私が面白いMLを見つけるかどうかを確認してください

3. 私はさらに投資したい場合、私は必要なハードウェアの種類を学びます。

私は実験に1080Tiを買う余裕がありますが、私はもっと知らないとお金を浪費したくありません。 1050Tiのような安価なGPUを購入すれば、後で1080Tiを追加できますか、それともすべてのGPUが同じであればベストですか？

Answer 1

グーグルでは、ほとんどの回答が得られます。しかし要するに、はい、TensorFlowでCPUを使用できます。

あなたはマシンがまだ学習経験がない場合は、私は（http://scikit-learn.org/）最初に学ぶScikitで遊んでお勧めします（http://www.nvidia.com/object/gpu-accelerated-applications-tensorflow-installation.html）あなたのGPU上

を少なくともCUDA 7.5および少なくとも3.0の計算能力が必要になります。ニューラルネットワーク以外のもので学習したり遊んだりするのはとても簡単で、機械学習の基礎をよりよく理解することができます。 Scikit learnはGPUを必要としません（GPUサポートは実際には提供されません）。