La
Cuarta Revolución Industrial ha traído tecnologías innovadoras que hacen posible el cambio que el mundo está experimentando actualmente. Además de ser un enorme beneficio, estas funcionan gracias a equipos con una gran capacidad en software y hardware para soportar tareas de alta demanda. Un buen ejemplo es el tema que confiere a este artículo: ciencia de datos en
machine learning y deep learning.
HP cuenta con equipos versátiles que caben en las demandas de todo tipo de trabajos. Podés encontrar un dispositivo de lo más sencillo que funcione para usar en el hogar, hasta uno especializado para cargar programas pesados y complejos con el fin de hacer renders en el menor tiempo posible.
Aprendamos un poco más de estas tecnologías y después veamos algunos ejemplos puntuales de notebooks con las características adecuadas para realizar tareas con un alto rango de exigencia. En primer lugar, definamos qué entendemos por machine learning.
¿Qué es machine learning?
El machine learning se define como la capacidad de las máquinas y los ordenadores de aprender y resolver problemas complejos a partir del análisis de datos y la identificación de patrones. La tecnología IoT posibilita estas innovaciones y trabaja en conjunto con ellas, así como la inteligencia artificial.
El machine learning automatiza tareas simples, y capacita a las máquinas para identificar patrones complejos, es una auténtica revolución en la industria. Por ejemplo, dota a las corporaciones de seguridad en sus procesos, además de la garantía del volúmen deseado de una alta producción.
¿Qué es deep learning?
El deep learning es una rama que se desprende del machine learning, con la particularidad de que la toma de decisiones de este software es más especializada: tiene reconocimiento de voz e identificación de imágenes, las cuales utiliza para hacer predicciones.
La diferencia más grande de estas dos tecnologías es que esta no se ejecuta por medio de ecuaciones predefinidas, sino que se configura gracias a parámetros básicos que capacitan a la computadora para reconocer patrones y ejecutarse con muy poca intervención humana.
Como podés ver, estas dos innovaciones de la industria colaboran entre sí. La exigencia a nivel software de su ejecución es alta, por ende, solo algunos equipos en existencia pueden soportar estas cargas de trabajo.
Una notebook HP para Ciencia de Datos
Si bien podríamos resumir esta búsqueda con una recomendación al usuario indicando que compre una notebook de gama alta, la realidad es que no sería lo más recomendable. No todas las tareas de alta exigencia requieren las mismas características de un equipo. Por lo tanto, repasemos las más esenciales para trabajar ciencia de datos desde una notebook:
Características a considerar en tu notebook HP para Machine Learning
Consideramos que hay cinco características esenciales para ejecutar correctamente tareas de machine learning desde una notebook:
procesador (CPU), memoria RAM, almacenamiento, procesador gráfico (GPU) y
tamaño de la pantalla.
Procesador (CPU)
Este es el requisito más importante de todas las características que repasaremos para tu PC. Este elemento será al que se le demande mayor exigencia a nuestra notebook debido a que el machine learning trabaja gracias al número de núcleos e hilos del procesador. Es necesario considerar el número de hilos porque de esta manera las tareas se terminan más rápido.
Los
procesadores de las noteoboks HP, ya sea Intel o AMD, cuentan con dos hilos por núcleo. Por lo tanto, la recomendación es buscar una PC con un mínimo de 8 hilos.
Memoria RAM
Es recomendable disponer de un equipo con un mínimo de 8GB, y 16GB en los mejores casos. Ahora, es cierto que aumentar tu memoria disponible no ejecutará los programas con mayor rapidez, ni cargará más datos. La recomendación se inclina, entonces, por el lado de una capacidad de memoria que, de ser menor a la recomendada, estorbará tu productividad.
Considerá la velocidad de memoria; es decir, lo rápido que los datos pueden ser transferidos al procesador. Lo recomendado es que sea DDR-4 a 3200 MHz.
Almacenamiento
Olvidá los discos duros mecánicos (HHD) e inclinate exclusivamente a notebook con discos de estado sólido (SSD). Dentro de las ventajas se incluye que las aplicaciones y el sistema operativo se ejecutan de manera más rápida, reduciendo el tiempo de espera de la carga de los datos.
Procesador gráfico (GPU)
Si tu interés se inclina hacia el trabajo de deep learning, debés considerar un GPU potente. Buscá una notebook con NVIDIA o GTX 1650, incluso librerías como
TensorFlow pueden ser ejecutadas desde gráficas AMD. Elegí la de tu preferencia y la compatible según el programa que utilizás para crear modelos
deep learning.
Tamaño de la pantalla
El tamaño ideal de la pantalla puede variar mucho dependiendo si las tareas que ejecutes serán frecuentemente portables o te establecerás en un lugar para llevarlas a cabo.
Si buscás portabilidad, considerá una notebook con una pantalla de 13 a 14 pulgadas. Si no estás en constante movimiento, una con 15 o 16 será ideal para tu área de trabajo. En cualquier caso, es recomendable utilizar un monitor externo y una pantalla que al menos cuente con Full HD (1080p).
Las mejores notebook HP para ciencia de datos
Repasemos cinco notebook HP que cumplen con las características previamente vistas para ejecutar correctamente tareas de Machine Learning:
Notebook HP Probook 440 G8
Aprovechá el Procesador Intel® Core™ i7 de 11.ª generación, la unidad de estado sólido PCIe® NVMe™ de 256 GB, la memoria de 8 GB y la portabilidad que maneja gracias a las 14" pulgadas de pantalla.
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