데이터 과학자라면 누구나 한번쯤은, 딥러닝이나 머신러닝과 같은 데이터 과학 업무를 위한 최고의 노트북을 어떻게 선택해야 할지 고민해 보셨을 텐데요. 오늘(5월 24일) 공유드리는 기사가 이에 대한 충분한 솔루션이 되었으면 하네요. 관련 기사 요약 및 공유 합니다. <딥 러닝, 머신러닝 및 데이터 사이언스 작업을 위한 최고의 노트북을 선택하는 방법> 복잡한 알고리즘과 대규모 데이터 세트를 처리와 같은 데이터 과학 작업을 위한 강력한 컴퓨팅 파워를 가진 노트북을 구입할 때 고려해야 할 필수 요소를 예산을 함께 고려한 권고사항을 공유합니다. [고려사항 #1] 프로세서 (CPU) 원활한 성능을 보장하는 강력한 멀티코어 프로세서가 장착된 노트북이 필요하며, 최소 Intel Core i5 또는 AMD Ryzen 5 프로세서를 권장합니다. 예산이 허락된다면, 더 나은 성능을 위해 Intel Core i7 또는 AMD Ryzen 7 프로세서를 선택하세요. [고려사항 #2] GPU 전용 GPU는 신경망 학습을 가속화하기 때문에 딥 러닝 및 머신 러닝 작업에 필수적입니다. 딥 러닝 작업의 성능을 크게 향상시키는 CUDA 코어로 인해 NVIDIA GPU를 적극 권장합니다. NVIDIA GeForce RTX 20 시리즈 또는 30 시리즈와 같이 NVIDIA GeForce GTX 1650 이상이 장착된 노트북을 고려하세요. [고려사항 #3] RAM RAM은 데이터 과학 작업에서 대용량 데이터 세트를 멀티태스킹하고 처리하는 데 매우 중요하죠. 원활한 성능을 위해 최소 16GB RAM을 권장합니다. 그러나 대규모 데이터 세트로 작업하거나 여러 가상 머신을 실행하는 경우 32GB 또는 64GB RAM으로 업그레이드하세요. [고려사항 #4] 스토리지 더 빠른 데이터 액세스와 전반적인 시스템 성능을 위해서는 SSD가 장착된 노트북을 적극 권장합니다. 최소 512GB의 스토리지가 필요하며, 여유가 있다면 1TB SSD를 선택하세요. 나중에 더 많은 공간이 필요한 경우 언제든지 외부 스토리지 사용도 가능하겠죠. [고려사항 #5] 디스플레이 고품질 디스플레이도 데이터 시각화와 장시간 작업에 필수입니다. 최소 Full HD(1920x1080) 해상도의 노트북을 찾으세요. 예산이 허락한다면 더 나은 영상을 위해 4K(3840x2160) 디스플레이가 장착된 노트북은 어떠실까요? [고려사항 #6] 배터리 수명 데이터 과학 업무는 리소스 집약적일 수 있으며 노트북의 배터리를 빠르게 소진시킬 수 있습니다. 따라서 배터리 수명은 데이터 과학 및 기계 학습 작업을 위한 노트북을 선택할 때 고려해야 할 중요한 요소입니다. 중단 없이 작업하려면 노트북의 배터리 수명이 8시간 이상이어야 합니다. [고려사항 #7] 휴대성 항상 이동해야 하는 학생이나 전문가라면 휴대성이 결정에 중요한 요소가 되어야 합니다. 화면 크기가 13~15인치이고 무게가 5파운드 미만이어서 쉽게 이동할 수 있는 노트북을 찾으세요. [고려사항 #8] 가격 가격도 데이터 과학용 노트북을 선택할 때 고려해야 할 필수 요소입니다. 이러한 노트북은 비쌀 수 있으므로 필요에 맞고 예산에 맞는 노트북을 선택하는 것이 중요합니다. 데이터 과학 및 기계 학습 작업을 위한 좋은 노트북에 대해 $1,000에서 $2,000 사이의 비용을 예상할 수 있습니다. [요약 및 결론] 데이터 과학에 적합한 노트북을 선택하는 것은 어려운 작업일 수 있지만 필요에 맞고 예산에 맞는 노트북을 선택하는 것이 중요합니다. 노트북을 선택할 때 CPU, GPU, RAM, 스토리지, 그래픽 카드, 디스플레이, 배터리 수명 및 가격을 고려하세요. 원본 기사 링크는 아래와 같습니다. 감사합니다. https://medium.com/@techynilesh/how-to-choose-the-best-laptop-for-data-science-and-machine-learning-work-2863fa00feb