この記事は下記の悩みや疑問を持つ人にオススメです。
- Pythonで機械学習をやりたい!
- 機械学習の推奨PCスペックは?
- ノートPCで機械学習は可能?
はじめまして。大学の研究でAlexNetやGoogLeNetを使って機械学習をしていたちゃすくです。
この記事では機械学習の経験を持つ私が機械学習の推奨PCスペックや注意点を解説します。
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機械学習の推奨PCスペックと注意点3選
結論だけ先に言うと、機械学習は学習対象やニューラルネットワークの深さによって必要なPCスペックが大きく変わります。
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下画像はGoogLeNetのニューラルネットワーク
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そのため、推奨PCスペックを決めることは難しいですが、初心者や個人研究であれば下表のスペックがあれば十分でしょう。
項目 | 機械学習の最低スペック | 機械学習の推奨スペック |
---|---|---|
OS | Pythonの環境があればどれでもOK | Windows(情報が多いので) |
CPU | Intel Core i5 4世代以降 | Intel Core i7 8700K以上 AMD Ryzen 5 2600以上 |
グラフィックス | CPU内蔵グラフィック以上 | NVIDIA GeForce RTX 3050以上 |
メモリ | 4GB以上 | 16GB以上 |
ただし、上表にある機械学習の推奨PCスペックには注意点もあるので、詳しく解説しておきます。
注意点1:グラフィックスは高い方が良い
機械学習用のPCを用意する場合、グラフィックス能力を決める「グラフィックボード(グラボ)」の性能は高ければ高いほど良いです。
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グラボには「GPU」と呼ばれる部品が搭載されており、GPUは機械学習の基本である行列演算が得意です。
そのため、高性能なGPUを搭載したグラボは機械学習にかかる時間を短縮し、より深いネットワークも動かせる様になります。
グラボはノートPCや10万円以下のデスクトップPCへ搭載していないことも多いので、機械学習用PCを購入する際は気を付けてください。
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ゲーミングPCであればグラフィックボードを搭載しています
注意点2:ノートPCでは長時間利用が難しい
そもそも機械学習は「プログラムを調整→機械が学習する→学習結果を確認」の繰り返しであり、機械が学習する時は長時間かかります。
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研究でやってた時はグラボ有りでも半日以上かかりました
そのため、排熱性能が低いノートPCで機械学習をすると、PCが熱くなりすぎて途中で落ちてしまうリスクもあります。
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一方で、デスクトップPCの場合は内部の空間に余裕があるので、空気も流れやすく、長時間利用しても熱くなりにくいです。
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推奨スペックだけであればノートPCでも大丈夫ですが、長時間の機械学習を考えるとデスクトップPCの方がオススメです。
注意点3:WindowsとNVIDIAがオススメ
機械学習をこれから始めたい場合はOSへWindowsを搭載し、NVIDIAのGPUを搭載したグラフィックボードがオススメです。
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具体的な理由は下記の通りであり、この記事の推奨PCスペックでもWindowsとNVIDIA製GPUを記載しています。
オススメ | 理由 |
---|---|
Windows | 機械学習の情報や記事はWindows向けが多く、MacやLinuxは少し内容が異なる。 機械学習初心者であればWindowsの方が困った時に解決しやすい。 |
NVIDIA製GPU | GPUはNVIDIAとAMDが有名だが、機械学習分野はNVIDIAが主流になっている。 特にNVIDIAの「GeForceシリーズ」は機械学習分野で重宝される。 |
Windowsへ気をつける人は多いですが、グラフィックボートを気にする人は少ないと思うので注意してください。
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「グラフィックス」で「GeForce」と書いてあれば◎
機械学習にオススメのゲーミングPC5選【スペック】
ここからは機械学習にオススメ・推奨のゲーミングPCを紹介します。
パソコン工房 LEVEL-M77M-134F-NAX
機械学習の推奨スペックを満たしたオススメのPC1つ目は、パソコン工房の「LEVEL-M77M-134F-NAX」です。
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LEVEL-M77M-134F-NAXの価格は149,800円であり、具体的なPCスペックは下表になります。
項目 | LEVEL-M77M-134F-NAX | 機械学習の推奨スペック |
---|---|---|
OS | Windows11 Home 64ビット | Windows(情報が多いので) |
CPU | Intel Core i5 13400 | Intel Core i7 8700K以上 AMD Ryzen 5 2600以上 |
グラフィックス | NVIDIA GeForce RTX 3050 | NVIDIA GeForce RTX 3050以上 |
メモリ | 16GB | 16GB以上 |
ストレージ | SSD:500GB | (記載なし) |
グラフィックスへNVIDIAのGeForce RTX 3050を搭載したエントリーモデルのゲーミングPCであり、機械学習にも十分な性能があります。
RTX3050があれば機械学習の基本であるAlexNetも十分使えるので、これから機械学習を始めたい人へオススメです。
マウスコンピューター G-Tune DG-I5G60
機械学習へオススメしたいPC2台目は、マウスコンピューターの「G-Tune DG-I5G60」です。
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G-Tune DG-I5G60の価格は199,800円であり、具体的なPCスペックは下表になります。
項目 | G-Tune DG-I5G60 | 機械学習の推奨スペック |
---|---|---|
OS | Windows11 Home 64ビット | Windows(情報が多いので) |
CPU | Intel Core i5-13400F | Intel Core i7 8700K以上 AMD Ryzen 5 2600以上 |
グラフィックス | NVIDIA GeForce RTX 4060 | NVIDIA GeForce RTX 3050以上 |
メモリ | 16GB | 16GB以上 |
ストレージ | SSD:1TB | (記載なし) |
CPUへコスパが高いCore i5-13400F、グラフィックスへRTX4060を搭載しているので、価格を抑えながらもハイスペックな性能になっています。
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Core i5-13400Fは10コア16スレッド
1TBのSSDによって機械学習に必要な大量のデータを保管できるので、画像の機械学習をしたい場合はオススメです。
パソコン工房 LEVEL-M77M-137F-TLX
機械学習にオススメできるPC3つ目は、パソコン工房の「LEVEL-M77M-137F-TLX」です。
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LEVEL-M77M-137F-TLXの価格は239,800円であり、具体的なPCスペックは下表になります。
項目 | LEVEL-M77M-137F-TLX | 機械学習の推奨スペック |
---|---|---|
OS | Windows11 Home 64ビット | Windows(情報が多いので) |
CPU | Intel Core i7-13700 | Intel Core i7 8700K以上 AMD Ryzen 5 2600以上 |
グラフィックス | NVIDIA GeForce RTX 4070 | NVIDIA GeForce RTX 3050以上 |
メモリ | 16GB | 16GB以上 |
ストレージ | SSD:1TB | (記載なし) |
グラフィックスへRTX 4070を搭載したモデルであり、機械学習だけでなく、VRや3Dゲームを遊べるスペックもあります。
20万円台のパソコンではコスパがかなり高いので、価格を抑えながら機械学習を楽しみたい人へオススメです。
マウスコンピューター G-Tune FZ-I9G80
4つ目の機械学習にオススメのゲーミングPCは、マウスコンピューターの「G-Tune FZ-I9G80」です。
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G-Tune FZ-I9G80の価格は529,800円であり、具体的なPCスペックは下表になります。
項目 | G-Tune FZ-I9G80 | 機械学習の推奨スペック |
---|---|---|
OS | Windows 11 | Windows(情報が多いので) |
CPU | Intel Core i9-13900KF | Intel Core i7 8700K以上 AMD Ryzen 5 2600以上 |
グラフィックス | GeForce RTX 4080 | NVIDIA GeForce RTX 3050以上 |
メモリ | 32GB | 16GB以上 |
ストレージ | SSD:1TB | (記載なし) |
グラフィックスへRTX3080の後継機となるRTX4080を搭載しており、グラボだけで約20万円もするPCになっています。
CPUもIntel最新のCorei9であり、メモリとストレージも大容量なので、大量のデータが必要になる機械学習へオススメです。
パソコン工房 LEVEL-R779-LC139KF-XL8X
5つ目の機械学習へオススメしたいPCはパソコン工房の「LEVEL-R7X7-LCR79W-XL2X」です。
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LEVEL-R779-LC139KF-XL8Xの価格は536,800円であり、具体的なPCスペックは下表になります。
項目 | LEVEL-R779-LC139KF-XL8X | 機械学習の推奨スペック |
---|---|---|
OS | Windows11 Home 64ビット | Windows(情報が多いので) |
CPU | Intel Core i9 13900KF | Intel Core i7 8700K以上 AMD Ryzen 5 2600以上 |
グラフィックス | NVIDIA GeForce RTX 4090 | NVIDIA GeForce RTX 3050以上 |
メモリ | 64GB | 16GB以上 |
ストレージ | SSD:1TB | (記載なし) |
グラフィックスへ2023年時点で最強の性能を持つRTX4090を搭載したPCであり、個人で入手できるグラボはコレが限界です。
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WQHD解像度のeスポーツゲームでも300fps以上出せます
CPUも24コア32スレッドのCore i9、メモリも64GBあるので、個人で機械学習をするレベルなら十分すぎるスペックです。