Компьютер для Computer Vision (Data Science) специалиста (i9-14900K + RTX4090)

В этом видео я описываю каким должен быть рабочий компьютер для решение задач, связанных с DataScience и конкретно с компьютерным зрением. Рассказываю, как я собирал компьютер, какие ошибки допустил. Обосновываю выбор i9-14900K и RTX4090. А во второй половине видео, на примерах из области компьютерного зрения, сравниваю свой старый компьютер i7-7700K RTX3070 с новым. Надеюсь после просмотра этого видео все специалисты в компьютерном зрении и DataScience найдут ответ на вопрос, каким должен быть рабочий компьютер. Главное, когда будете собирать компьютер для себя, то не повторите ошибки с выбором памяти и корпуса. Таймкоды: 00:00 | Введение 00:55 | История страданий с неподходящим компьютером 01:47 | Общие требования к компьютеру DataScience (Computer vision) 04:05 | Выбор видеокарты 07:23 | Выбор процессора 11:15 | Выбор оперативной памяти 12:30 | Выбор материнской платы 13:36 | Выбор SSD, HDD 16:52 | Выбор блока питания 17:18 | Выбор системы охлаждения 18:18 | Выбор корпуса и его доработка 20:52 | История как покупал видеокарту и выбирал производителя 22:50 | Настройка системы, и обнаруженные проблемы 27:13 | Сравнение параметров старого и нового компьютера 28:12 | Эксперимент 1. Задача сегментации с помощью Yolo 34:02 | Не появляется ошибка “out of memory” на новом компьютере 36:23 | Эксперимент 2. Классификация 40:26 | Эксперимент 3. Edge Detection с Canny 43:34 | Заключение