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最佳机器学习笔记本电脑

如果你正准备成为一名机器学习工程师，那么除了对机器学习算法和概念有很好的了解外，选择最合适的性能导向笔记本电脑/电脑也是必要的。

市场上有很多流行的品牌，他们声称自己的笔记本电脑是最好的，但你不应该仅仅停留在这里看他们的名字和声誉。相反，在为机器学习应用程序购买最好的笔记本电脑之前，你必须做一些研究。此外，除了配置和功能，预算也是购买笔记本电脑的一个关键因素。在这篇文章中，“机器学习的最佳笔记本电脑”，我们将讨论各种笔记本电脑及其GPU和RAM的功能和配置。

在购买用于机器学习的笔记本电脑之前，我们必须了解一些重要因素，例如可移植性，RAM, CPU, GPU等。所以，让我们从这些因素的快速概述开始。

1.可移植性:这是购买最适合机器学习的设备时最重要的因素之一。然而，如果你不关心便携性，那么你可以选择个人电脑。如今，所有的公司都遵循远程办公文化，所以便携性成为购买设备时的一个重要因素。

处理能力越高，笔记本电脑就越重。这意味着很多事情。

更多的内存导致更多的重量
更多的电池导致更多的重量
更大的屏幕尺寸导致更多的重量
功率越高，电池寿命越短。

2.随机存取存储器(RAM):强烈建议为ML购买至少16 GB内存的笔记本电脑，但如果你能负担得起更多的钱，那么总是购买32 GB内存的笔记本电脑。如果RAM较小，那么在执行多任务时就会出现很多问题。

3.中央处理器(CPU):始终选择更强大和高性能的可交付设备，专门用于机器学习。因此，建议使用上述处理器英特尔Corei7第七代。

4.GPU:这是解决复杂矩阵问题所需的关键因素之一。在机器学习和深度学习中，有一种计算量更大的神经网络。因此，GPU对于实现并行处理变得非常重要。任何需要几个月或几周才能完成的任务，都可以在GPU的帮助下在几个小时内完成。

5.储存:虽然存储在购买笔记本电脑时很重要，但如果你觉得存储空间少了，你也可以选择云存储。此外，在购买任何笔记本电脑时，建议至少有1TB的硬盘，特别是机器学习。

6.操作系统:当谈到操作系统时，你可以选择Linux、windows或Mac。

机器学习最佳笔记本电脑列表

λTensorBook
gb g5 gd
苹果MacBook Pro 15″
Acer Nitro 5 AN515
华硕ROG Strix GL702VS
宏碁掠夺者太阳神300
雷蛇刀片15
MSI P65 Creator-654 15.6″

现在，我们将分别简要讨论上述所有笔记本电脑。

1.λTensorBook

这是一个最好的笔记本电脑与开箱即用的功能，并预装TensorFlow而且PyTorch．这款笔记本电脑是专门为深度学习设计的，附带Lambda Stack，其中包括TensorFlow和PyTorch等框架。Lambda Stack使升级框架变得容易，如ubuntu, TensorFlow, PyTorch, Jupyter, nvidia cuda和cuDNN。