Как выбрать вводной автомат по мощности: какой выбрать в квартиру или частный дом

Содержание

какой выбрать в квартиру или частный дом

Чем отличается автоматический защитный выключатель от вводного автомата? С технической точки зрения ничем. Это устройство, предназначенное для автоматического отключения электросетей в случае перегрузки и короткого замыкания. Разница лишь в назначении, и схеме подключения. Если обычный (групповой) автомат работает в рамках одной или нескольких линий, то вводное устройство отвечает за подключение (отключение) всего объекта, будь то промышленное предприятие или квартира (частный дом).

Внешне вводной защитный автомат выглядит как обычный выключатель.

Он может быть 1, 2, 3 или даже 4 полюсным, в зависимости от схемы электропитания вашего объекта.

Устройство и принцип работы

В компактном корпусе находится механизм включения: два контакта, подвижный и неподвижный. При переводе рукоятки взвода в рабочее положение, контакты замыкаются и механически фиксируются во включенном состоянии.

Цепь, по которой протекает электроток, последовательно включает в себя два защитных устройства. Одно срабатывает при превышении установленного порога по температуре и току (биметаллическая пластина), второе размыкает контакты при коротком замыкании, а точнее при значительном превышении значения тока (электромагнитный расцепитель).

Если сила тока постепенно превышает допустимую величину (указана на маркировке автомата), пластина нагревается и механически размыкает контакты. При возникновении короткого замыкания, ток возрастает лавинообразно, и приводит в действие электромагнитный расцепитель. Для многополюсных автоматов достаточно превышения параметров хотя бы по одной линии. Отключится весь пакет контактов.

Во всех случаях срабатывания защиты, после исчезновения опасности автоматический выключатель не возвращается в исходное состояние. Для включения требуется человек.

Как выбрать автомат по величине силы тока

Мы уже знаем, что через этот выключатель будет протекать весь электроток для питания объекта. По закону Ома ясно, что нагрузка должна суммироваться исходя из всех потребителей в доме (квартире). Вычислить это значение довольно просто.

Совет: не обязательно рассчитывать потребление энергии, суммируя мощность всех электроприборов.

Конечно, вы можете одновременно включить бойлер, электродуховку, кондиционер и утюг. Но для такого «праздника жизни» потребуется мощная электропроводка. Да и технические условия под такую входную мощность обойдутся существенно дороже. У энергоснабжающих организаций, тарифы за согласование подключения растут в линейной зависимости от количества киловатт.

Для типовой квартиры можно предположить одновременную работу холодильника, телевизора, компьютера, кондиционера. В дополнение к ним допустимо включить один из мощных приборов: бойлер, духовку или утюг. То есть, суммарная мощность электроприборов не превысит 3 кВт. Освещение в расчет не берем, сегодня в каждом жилище установлены экономные лампы.

Это интересно: если вернуться на 20–30 лет назад, когда в каждой люстре были только лампы накаливания, двухкомнатная квартира при полном освещении могла расходовать 500–700 Вт только на свет.

Обычно, для запаса по мощности (возможны форс-мажорные обстоятельства), к расчетам добавляют 20–30%. Если вы забудете выключить бойлер, и начнете пользоваться утюгом при работающем кондиционере, не придется бежать к электрощитку для восстановления энергоснабжения. Получается: 4 кВт делим на 220 В (по закону Ома), потребляемый ток 18 А. Ближайший защитный автомат номиналом 20 А.

Для справки: большинство производителей электротехнических изделий, выпускают защитные автоматы следующих номиналов по току срабатывания:

2 А, 4 А, 6 А, 10 А, 16 А, 20 А, 25 А, 32 А, 40 А, 50 А, 63 А …

Маркировка есть в паспорте изделия, и обязательно на корпусе.

При более точном подборе устройства, особенно при использовании совместно с нестандартной нагрузкой (двигатели или другая нагрузка со значительными пусковыми токами) необходимо делать выбор не только по номинальному току, но и времятоковой характеристике.

Например, вводной автомат, приведенный ниже на картинке имеет номинальный ток 16А и характеристику типа «C» (разновидность «C» хорошо подходит для обычной стандартной нагрузки — наших квартир).

Подробнее о времятоковой характеристике расскажем далее.

Более высокие токи нас не интересуют, это превышает мощность 15 кВт. Такое подключение в квартиру вам никто не согласует. Обычно квартирный ввод ограничен автоматами с оком срабатывания порядка 32 А.

Для частного дома показатели могут быть выше. В расчет идет увеличенная жилая площадь, наличие хозяйственных построек с энергоснабжением, гараж, мастерская, мощные электроинструменты. Вводный автомат для подачи питания в частный дом обычно имеет ток срабатывания 50 А или 63 А.

Какие еще параметры важны при выборе

Количество полюсов

Для простоты восприятия, вынесем за скобки трехфазные выключатели. Выбираем между 1 и 2 полюсными конструкциями. С точки зрения Правил устройства электроустановок (ПУЭ), разницы нет. Но те же правила подразумевают качественную организацию заземления или зануления. А если возникнет проблема с появлением фазы на нуле (к сожалению, в старом жилом фонде это реально), то лучше будет полностью отключить вашу квартиру от линий электропередач. Поэтому, если вы можете выбрать какой вводной автомат устанавливать — возьмите двухполюсный.

Важно: такое подключение целесообразно для системы заземления TN-S. Если у вас в доме организована схема TN-C, можно устанавливать однополюсный автомат.

Время — токовая характеристика

Существуют разные типы кривых времятоковых характеристик, обозначаются они латинскими буквами: A, B, C, D… Начиная с A и далее происходит постепенное загрубление чувствительности устройства. Например, тип «B» означает срабатывание электромагнитного расцепителя при 3–4 кратном превышении тока, тип «C» при 5–7 кратном, «D» при 10-ти кратном. Тепловой расцепитель будет срабатывать одинаковым образом у разных типов времятоковых характеристик.

Более точные данные всегда необходимо получать из документации производителя на каждое конкретное изделие, например, для вводных автоматов BA47-29 характеристики срабатывания следующие:

Пример графиков для BA47-29 с характеристиками (типами) B, C, D приведены ниже на картинке, зависимости для других типов можно найти на официальных сайтах производителей. Выбор того или иного типа обусловлен видом подключаемой нагрузки, а точнее ее способностью потреблять ток скачкообразно. Например, у двигателей пусковой ток превышает номинальный в несколько раз, и в зависимости от их разновидностей могут применяться устройства типа «C» или «D». Тип «B» рекомендован при нагрузках, не имеющих значительных пусковых токов.

Также, использование типов с уменьшенной чувствительностью срабатывания имеет смысл для увеличения вероятности срабатывания нижестоящих групп автоматических выключателей.

Номинальный ток

Основная характеристика, по которой и происходит, в основном, выбор устройства. Тем не менее, как мы убедились в предыдущем разделе, необходимо учитывать и времятоковую характеристику, так как реальный ток срабатывания зависит одновременно как от номинального тока, так и от типа характеристики. В ранее приведенных таблицах номинальный ток обозначен как In. Теоретически, при отсутствии пусковых токов, нагрузка, потребляющая ток, равный номинальному не должна приводить к срабатыванию (отключению) устройства.

Способ крепления

На сегодняшний день, альтернативы нет. Это выключатели, которые устанавливаются на DIN рейку. Никакого прямого прикручивания на стену или корпус щитка. Только монтаж на DIN фиксаторы. Однако, при использовании специальных аксессуаров возможны и другие типы крепления.

Прибор может быть в отдельном корпусе, или установлен в общий щит — это неважно. Главное, обеспечить свободный доступ для владельца. Важный момент: опломбировка вводного автомата. Есть множество способов ограничить доступ к контактам (для исключения несанкционированного подключения). Можно установить заглушки на отверстия для затяжки винтов на контактах.Или просто поставить пломбы на крышки, закрывающие контактные группы.Главное, чтобы после опломбирования можно было беспрепятственно включать и выключать энергоснабжения.

Где купить

Что по этому поводу думает энергосбыт

Допустим, вы организовали образцовую электропроводку в доме, рассчитали с точностью до ампера каждого потребителя, и хотите получить на входе определенную нагрузку по току. А при обращении к энергетикам, вы получили отказ. Следует знать, что компанию энергосбыта не интересует, какой вводной автомат выбираете вы. У них есть лимиты на подводящую электрическую линию, или ближайшую трансформаторную подстанцию. И превысить эти нормативы никто не имеет права: иначе не будет возможности подключать следующих желающих, или вся линия будет работать в режиме постоянных перегрузок.

Поэтому перед тем, как планировать схему энергоснабжения своего жилища, посетите организацию, которая будет поставлять вам электричество.

Вы хотите изменить параметры вводного выключателя (если его выбивает)

Одна из причин — у вас постоянно выбивает вводной автомат одновременно с внутренним, в распределительном щитке. Причем раньше этого не было. Почему так происходит? На домашнем щитке есть выключатели с аналогичным значением по максимальной силе тока. Например, у вас в подъезде стоял керамический предохранитель на 25 А (дома старой постройки). После ремонта его заменили на современный автомат 20 А. И распределительные выключатели в квартире имеют такой же номинал. Казалось бы, проще заменить автомат на входе, и все встанет на свои места. Однако это чревато штрафом от энергоснабжающей компании.

Придется переделывать домашний щиток, и устанавливать групповые автоматы с меньшим значением.

Схема включения вводного автомата

Помимо основной задачи (обеспечение электробезопасности), входной выключатель предназначен для отключения потребителя от энергоснабжения для проведения работ. Например, обслуживание прибора учета. Поэтому, в большинстве случаев автомат устанавливается перед электросчетчиком.

Это зона ответственности электриков, сюда хозяин квартиры (домовладения) не имеет права вмешиваться. Для многоквартирных домов — это подъездный щит, для частного дома — столб, забор, или наружная стена домовладения. Такая схема применяется на 90% объектов жилого фонда. Между опломбированным вводным автоматом, и прибором учета (на котором также стоят пломбы), доступа для несанкционированного подключения нет. Это сделано для предотвращения незаконного отбора электроэнергии. Многие домовладельцы устанавливают дублирующий вводной автомат, для удобства обслуживания и ремонта распределительного щитка. Он подключается между счетчиком энергии и групповыми автоматами, и монтируется внутри щитка квартиры (домовладения).

Как правильно подобрать автомат дублер?

Оптимальное решение — сила тока защиты должна быть меньше, чем на вводном устройстве, и больше, чем в групповых выключателях. Например, на входе установлен автомат на 32 А, а групповые автоматы на 20 А. Значит дублер должен срабатывать при токе нагрузки 25 А. Если такого соотношения невозможно добиться, токовая отсечка дублера должна соответствовать вводному автомату. В этом случае он просто выполняет роль размыкающего устройства (для проведения работ). А при аварийной ситуации — он будет срабатывать одновременно с входным устройством.

Видео по теме

Вводной автомат в квартиру какой номинал, место установки

В любой схеме электроснабжения вводной кабель должен подключаться через устройство, позволяющее отключать все электроприборы от сети. Бытовая электропроводка не является исключением. Подвод электроэнергии в квартире осуществляется через вводной автомат.

Такой аппарат позволяет отключать все электроприборы, установленные в квартире или частном доме, одновременно. Это необходимо в аварийных ситуациях, а также для ремонта и реконструкции вводного электрощитка. Более правильное название вводного автомата — вводной автоматический выключатель. Именно так он называется в различных нормативных документах и электросхемах.

Чем отличается вводной автомат от группового?

По своей конструкции и принципу действия вводной автомат не отличается от устройств, отключающих группы потребителей или отдельные электроприборы. Отличие в назначении и месте установки аппарата.

Вводной автомат предназначен для отключения всей электроустановки или квартиры. Поэтому он может монтироваться не только во внутриквартирном щите, но и в подъезде многоквартирного дома.

Информация! Вводной автоматический выключатель должен быть самым мощным из установленных устройств защиты.

Для чего устанавливать вводной автомат

Кроме защиты квартиры от короткого замыкания у этого устройства есть ещё одна функция. Он используется для ограничения потребляемой мощности.

Для этого выбор параметров аппарата производится электрокомпанией, осуществляющей энергоснабжение дома, а сам автомат может устанавливаться в опломбированном щитке.

Что произойдёт, если вместо предписанного автомата подключить устройство по своему выбору? Если не учитывать возможные штрафы, то есть несколько вариантов выбора вводного автомата:

  • Номинальный ток автомата меньше, чем ток вводного кабеля. При максимальной нагрузке подходящий кабель перегреется и его изоляция разрушится, что приведёт к короткому замыканию.
  • Параметры автоматического выключателя соответствуют сечению вводного кабеля. В этом случае система будет работать в штатном режиме, без аварий и короткого замыкания.

Что будет если на вводе в квартиру установить автомат номиналом больше чем положено по документам. Давайте рассмотрим этот вопрос с технической стороны, то есть не будем принимать во внимание «административную ответственность» и возможные штрафа.

Например, в этажном щите от своего счётчика поставить вводной С25 вместо С16? Да в принципе ничего не произойдет — будет работать, как и работало.

Но даже если позволяет сечение вводного провода, увеличивать номинальный ток вводного выключателя нельзя. Энергоснабжающая организация использует его для ограничения потребляемой мощности и откажет в опломбировке и подключении линии к сети. Это связано с тем, что питающие трансформаторы и линии электропередач имеют ограниченную мощность, которая делится на всех потребителей.

Бесконтрольное увеличение потребления электроэнергии значительным количеством квартир и домов приводит к перегрузке трансформаторных подстанций и сетей. Такая ситуация может привести к выходу оборудования из строя.

Поэтому проектным отделом, исходя из состояния оборудования, рассчитывается допустимое потребление электроэнергии каждой квартиры. Для увеличения разрешённой мощности и замены вводной защиты следует обратиться в электрокомпанию.

Совет! При значительном увеличении мощности, например при установке электроплиты или электроотопления, целесообразно поменять однофазный ввод 220В на трёхфазный 380В.

Где ставить вводной автомат перед счетчиком или после?

В ПУЭ п.7.1.64 указано место установки вводного защитного устройства — перед прибором учёта электроэнергии. Это необходимо для безопасной замены электросчётчика. При наличии трёхфазного электроснабжения автоматический выключатель должен отключать все питающие фазы одновременно.

В связи с местом установки самовольная замена автомата, а тем более снятие пломбы со щитка, в котором он находится, приведёт к обвинению в хищении электроэнергии.

Справка! Если автоматический выключатель, находящийся в опломбированном ящике, выходит из строя, его замена возможна только по согласованию с электрокомпанией.

В некоторых ситуациях целесообразна установка двух электрощитов, в одном из которых будет находиться вводной автомат и электросчётчик, а во втором групповые автоматы, реле напряжения и УЗО.

Какого номинала установить вводной автомат?

И всё таки, как выбрать вводной автомат? Его номинальный ток определяется электрокомпанией и выбирается из стандартных значений исходя из технического состояния линии электропередач и мощности всех потребителей, подключённых к питающему трансформатору. При отсутствии соответствующих стандартных величин выбирается ближайшее большее значение.

Если номинальный ток вводного автомата недостаточен из-за установленной электроплиты или электроотопления, это является основанием для обращения в электрокомпанию с заявлением для увеличения разрешённого потребления электроэнергии и установки более мощного устройства защиты.

Для примера можно рассмотреть выбор автоматического выключателя при замене электропроводки. При этом устанавливаются розетки для стиральной и посудомоечной машин, бойлер а и другой бытовой техники.

Несмотря на то, что суммарная мощность электроприборов более 10кВт или 45А, разрешённая мощность всего 7кВт или 32А. Если потребляемый ток превысит эту величину, может выйти из строя кабель, проложенный от подъездного щитка до квартиры. Ситуацию не спасает даже его замена.

Установка бытовой техники и увеличение потребления происходит во всех квартирах, поэтому для увеличения параметров вводного автомата необходимо увеличивать разрешённую мощность для всего дома. Такая операция связана с большими материальными затратами и получением соответствующего разрешения для увеличения допустимого потребления электроэнергии.

Информация! В новостройках разрешённая для квартиры мощность составляет 11кВт или 50А.

Разрешённая мощность для квартиры и частного дома зависит от года ввода здания в эксплуатацию:

  1. До 2003 года действовали нормы ВСН 59-88 «Электрооборудование жилых и общественных зданий». Согласно этому документу разрешённая мощность составляла 3кВт или 16А. При этих параметрах можно включить стиральную машину-автомат, но есть опасность аварийного отключения при включении лампочки, телевизора и другой мелкой бытовой техники.
  2. С 2003 года действуют нормы СП 256.1325800.2016 «Электроустановки жилых и общественных зданий». В этом документе указывается, что для квартир с газовыми плитами разрешённая мощность составляет 4,5кВт или 20А. При наличии электроплиты эти значения повышаются до 10кВт или 50А соответственно.

Но не стоит забывать, что в отдельных случаях все зависит от технических условий.

Может ли номинал вводного автомата быть меньше суммы групповых?

Если основными функциями вводного автомата являются ограничение потребляемой мощности и защита походящего кабеля, то у группового автоматического выключателя задача немного другая. Он защищает от перегрузки и короткого замыкания электроприборы и проводку своей группы электроприборов.

Параметры этих устройств не связаны между собой. Отличаются также правила расчёта номинального тока устройств защиты:

  • Вводной автомат. Параметры устройства определяются электрокомпанией и сечением вводного кабеля.
  • Групповой автомат. Номинальный ток этого устройства равен суммарному току всех электроприборов группы.

Для обеспечения селективности защиты номинальный ток вводного устройства должен быть больше тока любого из групповых автоматов.

Для примера рассмотрим типичную квартиру, в которой на вводе установлен автомат на 40 Ампер, а электроприборы разделены на группы автоматами со следующими номиналами — стиральная машина 16А, посудомоечная машина 10А, бойлер 16А, освещение 10А, кухонные розетки 16А, комнатные розетки 16А. Суммарный ток всех автоматических выключателей составляет 84А.

При таком соотношении вводной автоматический выключатель перегружен более чем в два раза (84/40=2.1). Как тогда получается, что схема работает и ничего не выбивает?

Если определять параметры вводного автомата и подводящего кабеля этими значениями, то его номинальный ток составит 100А (ближайшее бОльшее значение от 84 А), а сечение вводного кабеля составит 16мм². Это не соответствует мощности, которая разрешена электрокомпанией.

Такое количество автоматических выключателей устанавливается для удобства эксплуатации и ремонта, а так же для уменьшения сечения прокладываемых кабелей.

Ведь если бы не было групповых автоматов, тогда пришлось бы от электрощита прокладывать кабель сечением 16мм² к розетке. Согласитесь это не совсем экономно, к тому же такой кабель просто не подключишь к контактам самой розетки.

При разделении потребителей на группы вместо кабеля 16мм² используются более тонкие сечения:

  • розетки, бойлер, стиральная машина, подключённые к автоматам 16А – кабель сечением 2,5мм²;
  • освещение и посудомоечная машина, подключенны к автоматам 10А – кабель сечением 1.5мм².

В этой ситуации одновременное включение всей бытовой техники приведёт к отключению вводного автоматического выключателя.

Например, при работе посудомоечной машины 10А, стиральной машины 16А, утюга 10А и электрочайника 10А общий потребляемый ток составит 46А, что приведёт к аварийному отключению квартиры. Чтобы этого не произошло, следует избегать одновременной работы мощных устройств.

Например, для стиральной и посудомоечной машин целесообразно использовать функцию отложенного старта. Это особенно выгодно при установке в квартире двухзоного электросчётчика.

Похожие материалы на сайте:

Понравилась статья — поделись с друзьями!

 

Вводной автомат для частного дома или квартиры

Внутренняя электропроводка включает в себя различные элементы, каждый из которых решает свою задачу. Одним из самых важных является вводной автомат – аппарат коммутации, устанавливаемый перед счетчиком, который позволяет автоматически обесточить линию при аварийной ситуации, а также при необходимости ремонта проводки. В соответствии с требованиями ПУЭ, установка этого прибора является обязательной, и эксплуатация проводки, не оснащенной им, не допускается. В этой статье мы расскажем о том, что такое вводной автоматический выключатель, как выбрать это устройство и как производится расчет вводных автоматов для частного дома или квартиры.

Вводной защитный автомат: типы устройств и особенности выбора

Как было сказано выше, вводные автоматы позволяют отключить питание электропроводки, если ее необходимо отремонтировать или произвести модернизацию. Вводной автомат обычно не устанавливают в квартиру, его монтаж производится чаще всего производится на лестничной площадке. В одноэтажных зданиях их устанавливают снаружи дома, на улице. Внешне входной автомат практически неотличим от защитных устройств, смонтированных внутри распределительных щитов, но при этом величина номинального тока, на которую он рассчитан, гораздо выше.

Защитные устройства, устанавливаемые на ввод, могут иметь от двух до четырех полюсов. Количество их у выбранного автомата зависит от механизма энергоснабжения, монтаж которого произведен на объекте.

Иногда перед электросчетчиком на ввод ставят простой защитный размыкатель с большим номиналом тока. Монтаж этого прибора не обеспечивает надежной защиты проводки, поскольку при обесточивании происходит разрыв фазной линии, но при этом нулевой проводник по-прежнему контактирует с устройством подачи электричества.

Что такое автоматический выключатель и их разновидности – на следующем видео:

Какой автомат по номиналу поставить на квартиру или частный дом, можно решить, посчитав суммарный ток проводника и линий электропитания. Расчеты нужно делать, исходя из того, что все приборы включены, а значит, линия находится под максимальной нагрузкой.

Выбирать следует аппарат, срабатывание которого в случае короткого замыкания рассчитано на превышение номинального тока приблизительно на 1000 А.

Подбирая вводное устройство, следует учитывать мощность, которая потребляется объектом, а также фазность энергопитания. В однофазных сетях перед электросчетчиком нужно устанавливать ВА на два полюса, для трехфазных цепей – на три или на четыре.

Напряжение к аппарату подводится посредством воздушной или подземной линии.

Двухполюсные вводные автоматы

Монтаж вводных устройств с двумя полюсами распространен в типовых современных квартирах. В однофазных сетях перед электросчетчиком чаще всего устанавливаются приборы с номиналом тока 25, 32 или 50 Ампер. Автомат на 50 А способен выдерживать наибольшую нагрузку, но это не значит, что он лучше других – величина тока, которую способен выдержать ВА, должна соответствовать расчетной.

Конструктивно устройство ввода на два полюса представляет собой пару совмещенных однополюсников с общей блокировкой, а также с единым рычагом управления. Это обусловлено тем, что требованиями ПУЭ запрещено разрывать нейтральный контур.

Монтаж двухполюсных автоматов осуществляется одновременно на фазную и нулевую жилу. При срабатывании ВА электропитание цепи полностью прекращается.

При ответе на часто задаваемый вопрос: можно ли устанавливать не двухполюсный автомат ввода, а два однополюсных – вновь обращаемся к Правилам устройства электроустановок. Требованиями этого документа такая процедура запрещается.

Монтаж защитных аппаратов с двумя полюсами производится как в старых жилых домах, в проводке которых заземление, как правило, не предусмотрено, так и в новых. Это обусловлено тем, что если подключение вводного автомата производится человеком, не имеющим квалификации, или неопытным электриком, то имеется риск неверного подсоединения. Если перепутать кабели, то при отключении прибора защиты может получиться так, что будет обесточена не вся проводка в квартире, а лишь одна из ее ветвей, что может привести к поражению электричеством во время работы.

При подключении вводного двухполюсника к нему подсоединяется фаза, идущая затем на счетчик, а после него – на УЗО. Затем происходит распределение ее на пакетники. Нулевой кабель подсоединяется ко второму полюсу, от него – на электросчетчик, а затем – на устройство защитного отключения каждой из веток проводки. Заземляющий кабель, минуя двухполюсник, подключается к шине РЕ, от которой идет к устройствам, установленным в помещении. Если ВА подключен таким образом, то его срабатывание будет происходить как на вводной линии, так и на отдельной ветви, если автоматический выключатель, ответственный за защиту последней, пришел в негодность.

Установка вводного устройства в трехфазных сетях

Сеть на три фазы наиболее распространена в домах, где приготовление пищи производится не на газовых, а на электрических плитах. Для ее защиты используются вводные автоматы с тремя или четырьмя полюсами. Трехполюсный прибор при перегрузке или КЗ позволяет одновременно выключить все три фазы цепи. К каждой из его клемм подсоединяется отдельный фазный провод. На вопрос, подключается вводный автомат в трехфазной цепи до или после счетчика, отвечаем – подсоединение ВА производится так же, как и в однофазной сети, перед электросчетчиком. Чтобы исключить поражение людей током в результате утечки, в линию рекомендуется включить УЗО.

Какие бывают вводные автоматы по полюсам и как они используются – на следующем видео:

Четырехполюсные ВА используется в трехфазных электросетях значительно реже устройств с тремя полюсами. Устанавливают их, как правило, в четырехпроводных цепях. Основное отличие при его подключении от вышеописанного трехполюсника в том, что к четвертому полюсу подключается нейтральный провод. В остальном кабели распределяются так же, как и при подключении трехполюсного ВА. Гораздо чаще аппарат на 4 полюса используется для четырехфазного подсоединения, так как при аварийной ситуации на любой из веток он отключит подачу тока ко всем четырем.

Подключение счетчика в этом случае, как всегда, производится после вводного автомата.

Рассчитывая устройство ввода для сети на 3 фазы, следует суммировать все нагрузки, которые приходятся на каждый из токоведущих проводников.

Рабочий ток вычисляется следующим образом:

  • Считаем, сколько киловатт приходится на каждую из фаз, складывая мощность подключенных приборов (в кВт).
  • Полученную сумму умножаем на 1,52 (для сети с показателем рабочего напряжения 380 В) или на 4,55 (220 В).
  • Результат покажет, сколько Ампер составляет рабочий ток. Номинальное значение должно быть выше, поэтому нужно подбирать автомат по ближайшему показателю.

Так выбирается ВА в случае, когда на каждую фазу приходится равная нагрузка. Если же она неодинакова, высчитывать величину тока следует по наибольшему значению.

По каким параметрам выбирается вводное устройство?

Выбор вводного автомата производится с учетом ряда характеристик. Их необходимо знать, чтобы правильно подобрать ВА для конкретной электросети:

  • Максимальный ток КЗ. Если вы подбираете аппарат для дачи или сельского дома, в большинстве случаев будет достаточно отключающей способности 4,5 МА. Для обычной городской квартиры подойдет устройство на 6 МА. Если же неподалеку от вашего автомата расположена подстанция, следует устанавливать автомат на 10 МА.

  • Рабочий ток. Как его рассчитать – мы рассказали выше. С учетом полученного значения выбирается номинальный ток ВА.
  • Времятоковая характеристика. Наиболее распространены приборы класса B, C и D. Автоматы типа B устанавливают, если в цепь не включены устройства высокой мощности. Если в сеть периодически включаются среднемощные приборы (например, сварочный аппарат), на ввод устанавливается устройство класса C. Если используется оборудование высокой мощности, вводный прибор должен относиться к типу D.

Заключение

В этом материале мы разобрались, нужно ли ставить автомат ввода в электрическую сеть, какова его функция, а также определились, как включать вводный автомат в цепь – до или после счетчика. Напоследок скажем, что, прежде чем подключать вводное устройство, необходимо проверить качество электропроводки. Неисправные кабели нужно заменить.

Вводной автомат. Расчет, выбор вводного автомата для квартиры

 

Вступление

Здравствуйте. Вводной автомат это обязательное устройство электропроводки квартиры предназначенное для защиты всей электропроводки от перегрева и токов короткого замыкания, а также общего отключения электропитания квартиры. О выборе, расчете вводного автомата пойдет речь в этой статье.

Назначение вводного автомата

Вводной автомат должен обеспечить защиту проводов и кабелей от перегрева, способного вызвать их разрушение или пожар. Причинами перегрева могут быть длительные перегрузки или значительные токи короткого замыкания.

Для предотвращения перегрева проводов используют хорошо испытанное решение : вводной автоматический выключатель (автомат защиты), содержит тепловой и электромагнитный расцепитель. Вводной автомат также обеспечивает выполнение функций отключения всей электросети квартиры и разделение питающей линии от групповых электрических цепей квартиры.

Выбор вводного автомата для электропроводки квартиры

Выбор вводного автомата зависит от следующих условий и величин:

  • Величины линейного напряжения;
  • Режима нейтрали;
  • Частоты тока;
  • Характеристик токов короткого замыкания;
  • Установленной мощности;

Величина линейного напряжения

Для нашей электросети значение фазного и линейного напряжения для квартиры величины постоянные. Это 220 Вольт или 380 Вольт соответственно.

Частота тока

Частоты тока величина тоже постоянная. Это 50 Герц (Гц).

Режим нейтрали

Режим нейтрали это тип заземления, используемый в вашем доме. В подавляющем большинстве это система TN ,система с глухозаземленной нейтралью c различными ее вариациями (TN-C; TN-C-S; TN-S).

Характеристики токов короткого замыкания

Короткое замыкание это несанкционированное соединение двух фазных проводников или фазного и нулевого рабочего проводников или фазного проводника с системой заземления. Самое опасное короткое замыкание (КЗ), которое учитывается в расчетах электросхем, это замыкание трех фазных проводников находящихся под напряжением.

Ток короткого замыкания это важная характеристика для выбора автомата защиты. Для выбора вводного автомата рассчитывается ожидаемый ток короткого замыкания.

Расчет ожидаемого тока короткого замыкания для трехфазной сети, короткое замыкание (КЗ) между фазами:

  • I-ожидаемый ток короткого замыкания, A.
  • U-Линейное напряжение,
  • p-Удельное сопротивление жилы кабеля, для меди 0, 018, для алюминия 0,027;
  • L-Длина защищаемого провода;
  • S-Площадь сечения жилы кабеля, мм2;

Расчет ожидаемого тока короткого замыкания (КЗ) между фазой и нейтралью

  • Uo-Напряжение между фазой и нейтралью;
  • m-Отношение сопротивления нейтрального провода и сопротивлением фазного проводи или площадью сечения фазного и нейтральных проводов, если они изготовлены из одного материала.
  • P-Удельное сопротивление жилы кабеля, для меди 0, 018, для алюминия 0,027

Режим нейтрали для выбора вводного автомата

Для различных режимов нейтрали применяются следующие вводные автоматы

Выбор вводного автомата для системы TN-S:

Вводной автомат для системы TN-S должен быть

  • Однополюсной с нулем или двухполюсной,
  • Трехполюсной с нейтралью или четырехполюсной.

Это необходимо для одновременного отключения электросети квартиры от нулевого рабочего и фазных проводников со стороны ввода электропитания. так как нулевой и защитный проводники разделены на всем протяжении.

Выбор вводного автомата для системы TN-C:

Для системы питания TN-C вводной автомат защиты устанавливается однополюсной (при электропитании 220 В) или трехполюсной (при питании 380В). Устанавливаются они на фазные рабочие проводники.

Расчет вводного автомата для электросети квартиры

Расчет вводного автомата для электросети квартиры 380 Вольт

Для выбора вводного автомата рассчитываем ток нагрузки:

  • Uн-Напряжение сети;
  • Pp-Расчетная мощность;
  • Cosф-(Косинус фи)Коэффициент мощности;
  • Для отстойки от ложного срабатывания номинальный ток теплового расцепителя вводного автомата выбираем на 10% больше:
  • Iт.р.=Iр×1,1

Расчет вводного автомата для электросети квартиры 220 Вольт

  • Iр=Pр/Uф×cosф
  • Uф –фазное напряжение;
  • Iт.р.=Iр×1,1

Примечание: Cosф (Косинус фи) Коэффициент мощности: Безразмерная величина характеризирующая наличие в нагрузке реактивной мощности. По сути отношение активной к реактивной мощности. 

©Elesant.ru

Нормативные документы

  • ГОСТ Р 50571.5-94 (ГОСТ 30331.5-95) Электроустановки зданий. Часть 4. Требования по обеспечению безопасности. Защита от сверхтока
  • ПУЭ, часть 3, (изд.шестое) Защита и автоматика.

Другие статьи раздела: Электромонтаж

 

 

Какой вводный автомат ставить в квартиру и какой мощности

Вводной автомат (ВА) – устройство защиты электропроводки от таких проблем как замыкание и перегрузка, обеспечивающее общее отключение электричества. Если ВА не установлен, может возникнуть пожар или выход проводников из строя. Автомат защиты имеет электромагнитный и тепловой расцепитель.

Вводной автомат в квартиру: какой выбрать

Различают 3 вида ВА:

  1. однополюсный;
  2. двухполюсный;
  3. трехполюсный;
  4. четырехполюсный.

Рассмотрим каждый по порядку.

Однополюсный. Данное устройство используется в сетях с одной фазой. Он устанавливается в разрыв провода с фазой и в случае аварии отключает его от нагрузки.

Двухполюсной. У прибора имеется два полюса, которые снабжены общим рычажком и блокировкой отключения. Данная особенность важна по причине того, что ПУЭ запрещает производить разрыв провода с нулем. Стоить помнить, что 2 однополюсника не заменяют двухполюсника. Такой монтаж запрещен. ВА применяется в однофазной сети (квартиры, дома старой постройки). Двухполюсный вводной автомат является обязательным в частных домах, потому что возможна разность потенциалов между нулевым и заземляющим проводом. Такой ВА является наиболее приемлемым вариантом. Теперь вы знаете, какой вводный автомат ставить в квартиру или в частный дом.

Трехполюсный. Данный аппарат применяется в трехфазных сетях. К каждой клемме подключается по фазе. Может устанавливаться в частных домах перед электросчетчиком с 63А защитой. Затем после счетчика монтируется УЗО на 300 мА. Такое устройство необходимо по причине существенной протяженности электропроводки в доме, где вероятна высокая утечка тока.  

Четырёхполюсный. Устройство обладает максимальным числом клемм 4*4. Его главное предназначение лежит в защите 3-х фазных электросетей. ВА позволяет реализовать больше схем подключения, чем остальные автоматы.

Определяем какой ВА необходим (мощность, тип заземления)

Аппараты различают по 2-м основным типам заземления.

  • TN-C — подводящие нулевые рабочие и защитные провода совмещаются и тянутся к потребителю через общий проводник. Такой тип заземления наблюдается у однополюсных и трехполюсных ВА, которые устанавливаются на фазу, а нулевой ставится на шину N через счетчик.
  • TN-S – подводящие нулевые рабочие и защитные проводники разделены от подстанции до потребителя. В зависимости от числа фаз на вводе применяются 2-х и 4-х полюсные ВА. В случае одно- и трехполюсных вводных автоматов, нейтральный провод тянется отдельно.

Итак, какой мощности ставить вводной автомат в квартире? Мощность ВА определяется исходя из учета потребления электроприборов в квартире вместе взятых, а также оптимальную пропускную способность проводки. В квартирах советской постройки с газовой плитой допускается нагрузка до 4 кВт, с электроплитой – до 10-13 кВт. Более точно узнавайте в обслуживающем вас ЖЭКе. Кстати, вводной автомат по доступной цене вы можете приобрести в нашем Интернет-магазине.

Правильно выбираем автоматический выключатель по нагрузке, качеству и цене



При сборке распределительного щитка возникает вопрос, как выбрать автоматические выключатели так, чтобы всей конструкцией было удобно пользоваться и при этом она оставалась максимально надежной долгое время. Решение такого вопроса в офисе или производственном помещении каждый раз – новая задача со своей уникальной спецификой. Для квартиры или жилого дома есть универсальное и простое решение. Соблюдая несколько нехитрых принципов методики выбора автомата по мощности нагрузки, вы соберете электросеть, которая прослужит не один десяток лет.

Разбить на контуры и группы

Каждая комната в вашем доме или квартире в распределительном щитке должна представлять отдельную группу автоматических выключателей, отвечающих за контуры:

  • Розетки;
  • Освещение.

Если в комнате присутствует кондиционер – это еще один автомат в группе, если есть водонагреватель, электропечь, электроплита, то под каждый прибор – дополнительно отдельный автомат.

Под отдельный автоматический выключатель подключаются лоджия и балкон (без разбивки на розетки и освещение)

Для кухни, ванной, туалета, сауны (комнаты, в которых присутствует вода) в группу дополнительно устанавливается УЗО (устройство защитного отключения), для защиты от удара электричеством при нарушении изоляции или в случае залива розетки/выключателя водой.

Если разбить на контуры таким образом, то при коротком замыкании, допустим, в розетке – отключается только контур розеток в комнате, а освещение остается работать. И наоборот, вышедшая из строя люстра не отключит телевизор и микроволновку.

Выбор автоматов по мощности



Задача автоматического выключателя – защита проводки от перегрева и возгорания, следовательно необходимо выбирать автомат вместе с проводкой:

  • Для розеток, кондиционеров, лоджий, балконов – трехжильный кабель на 2,5 мм (по каждой жиле) – выбираем автоматический выключатель на 16 А.
  • Для освещения – двухжильный кабель на 1,5 мм – подбираем автомат на 10 А.
  • Для мощных приборов: водонагреватель, электропечь, электродуховка – трехжильный кабель не менее 4 мм – выбираем автоматический выключатель на 20 А.

Выбор автоматов приведен для двухфазного ввода в квартиру или дом. Если вы используете профессиональную коммерческую печь, например, на 10 кВт, то такой выбор вам не подойдет.

Выбор автоматических выключателей по производителю

На рынке РФ представлены как российские бренды (изготавливаемые в основном в Китае), так и европейские компании. Разница в цене на автоматические выключатели существенна, но и качество тоже отличается. Для примера рассмотрим стоимость автоматов на 10, 16 и 20 А от разных производителей:

Выбор автоматического выключателя по цене

Как видно из таблицы, стоимость автоматов ABB значительно выше  конкурентов, тем не менее именно эти автоматы выбирают большинство профессиональных электриков для организации проводки в домах, квартирах и офисах.



Уличная влагозащищенная розетка – важный атрибут вашего участка Как подобрать и подключить дифференциальный автомат Как подключить трехклавишный выключатель, схема, инструкция, советы. Установка розеток в деревянном доме своими руками. Сложно ли это?

Какой поставить автоматический вводной автомат в дом: расчёт необходимого количества ампер

Применение защитного оборудования очень важно при использовании электрических сетей. Вводной автомат является частью защитной системы. При возникновении короткого замыкания или отклонениях в работе электроприборов, а также нарушении изоляционного слоя проводов может возникнуть опасность возгорания или вероятность поражения живого организма электрическим током.

Принцип работы и типы автоматов

Для защиты проводов применяется автоматический выключатель, а для защиты от поражения электрическим током — устройство защитного отключения (УЗО). В качестве вводного автомата УЗО не применяется, а вместо него используется дифференциальный автомат — устройство, объединяющее в себе функции обычного автоматического выключателя и УЗО. Применение вводного автомата в квартире позволит обесточить всю электросеть при возникновении аварийного режима автоматически или одним нажатием вручную.

Вводной автоматический выключатель может быть разного типа. Для того чтобы правильно выбрать какой тип и вид нужен для защиты линии в квартире или частном доме, потребуется понимать принцип его работы и знать основные характеристики. Характер работы вводного устройства заключается в автоматическом одновременном разрыве как фазовых, так и нулевых проводов при возникновении аварийной ситуации на линии электросети. Устанавливается он последовательно электрической цепи в после подключения электросчётчика.

Это обусловлено тем, что вся линия до счётчика, как и он сам, принадлежит энергоснабжающей компании, и любого вида вмешательство в неё запрещены. Вводные автоматы до счётчика ставятся, в первую очередь, энергопоставляющими компаниями для того, чтобы ограничить потребление электроэнергии пользователями. Их опечатывают так же, как и счётчик.

Автоматический выключатель

Работа устройства основана на способности разрывать электрическую цепь при достижении пропускаемой через него мощности критической величины. В качестве основных элементов конструкции выделяют:

  • соленоид;
  • биметаллическую пластину.

Элементы конструкции подключены последовательно и составляют блок расцепителя. Ток, проходя через катушку соленоида, попадает на пластинку, а далее на выходные клеммы. Пластинка изготавливается из металлов с различным тепловым сопротивлением, и при нагреве изгибается.

Увеличение потребляемой мощности цепи в случае возникновения неисправностей электроприборов или при подключении особо мощного устройства приводит к её нагреву. Пластина изгибается и разрывает контакт. Величина тока, при котором разрывается контакт, настраивается в заводских условиях. В режиме короткого замыкания сила тока возрастает стремительно, в катушке соленоида возникает мощное магнитное поле, благодаря которому сердечник втягивается внутрь соленоида, разрывая контакт.

Дифференциальный выключатель

Объединяет функции автоматического выключателя и УЗО. Дополнительно к расцепителю в его конструкции устанавливается трансформатор тороидального типа. Работа устройства основана на способности электродвижущей силы (ЭДС) наводить ток в проводнике. При прохождении тока по обмоткам трансформатора в каждой из них появляется магнитный поток. Он равен по величине, но разный по направлению, поэтому результирующая сила в сердечнике равна нулю.

При утечках тока равенство в магнитных потоках нарушается. Во вторичной обмотке возникает ЭДС, появляется ток. Контакты вторичной обмотки трансформатора подключены к управляющим выводам реле. При появлении напряжения происходит срабатывание реле и электрическая цепь разрывается.

Характеристики вводного устройства

Характеристики во многом помогают определить, какие автоматы ставить в частном доме или квартире. Основные параметры, на которые обращают внимание, следующие:

  1. Количество полюсов. Различия зависят от вида используемой линии электропередачи. Для квартир это однофазная цепь, двухпроводная, с номинальным напряжением 220 вольт. Для частного дома может использоваться и трёхфазная сеть на 380 вольт, состоящая из трёх проводов. Каждый полюс означает возможность подключения одного провода, поэтому вводное устройство бывает двухполюсный и трёхполюсный. Существует и четырёхполюсный, но он применяется только на промышленных объектах.
  2. Времятоковая характеристика. Определяет чувствительность устройства и характеризует число ложных срабатываний. Этот параметр обозначает соотношение действительной силы тока, пропускаемого через автомат, к номинальному значению. Существуют выключатели различных видов, обозначаются они буквами латинского алфавита. Наибольшее распространение получили приборы класса B, C и D. Класс B применяется, когда на линии используются маломощные приборы, при этом величина тока может превышать значение номинального в пять раз. Класс C, используют для среднемощных приборов, превышение составляет 6— 5 раз. Класса D, ставятся устройства при подключении оборудования высокой мощности, при этом превышение составляет более 20 раз.
  3. Номинальный ток. Превышение этого значения приводит к срабатыванию автомата. Требуемое значение определяется сечением провода и материалом, из которого он изготовлен. Выпускается только в стандартных значениях, наиболее популярные величины на 25A и 32A.
  4. Номинальный ток утечки. Характеристика используется только для дифференциального вводного автомата.

Критерии выбора устройства для дома

В первую очередь необходимо рассчитать мощность требуемого устройства, т. е. номинальную силу тока. На сколько ампер ставить автомат в доме, вычисляется путём суммирования мощности всей планируемой нагрузки, которая может быть включена одновременно в цепь. Например, в доме имеется нагревательный бойлер на 2200 ватт, стиральная машинка — 600 ватт, пылесос — 250 ватт, компьютер — 350 ватт, телевизор — 100 ватт, утюг — 400 ватт, освещение с потреблением энергии на 800 ватт, и всё это может быть включено одновременно.

Вычисляется общая мощность, P = 2200+600+250+350+100+400+800 = 4700 ватт. Пусть сеть используется однофазная, с величиной напряжения 220 вольт. Максимальная сила тока будет равна Imax = 4500/220 = 21 ампер. Таким образом, нужен автомат с величиной номинального тока 25 A. Когда выбирается трёхфазный вводной автомат для частного дома, сколько ампер понадобится при использовании сети 380 вольт вычисляется аналогично. Для примера выше Imax = 4500/380 = 11 ампер. Автомат выбирается на 13 А.

Вводный автомат выбирается больше, чем полученное значение, так как если выбрать c меньшей величиной, то при включении дополнительного устройства выключатель разорвёт электрическую цепь. Следует учитывать, что оборудование, использующее в своей работе двигатели, в момент включения потребляет пиковую мощность.

При подборе автомата надо учитывать не только планируемую суммарную мощность подключаемых приборов, но и качество, а в первую очередь сечение, проложенной электропроводки. Сечение используемого провода характеризует величину тока, которую может пропустить через себя проводник без ухудшения своих электрофизических свойств. Например, медный провод сечением 2,5 мм/2 выдерживает продолжительную токовую нагрузку в 27 ампер. Поэтому применять автомат на 32 A при таком сечении нельзя.

Если в качестве вводного выключателя используется дифференциальный автомат, то потребуется ещё выбрать значение номинального тока утечки. Оно выбирается в диапазоне 100—300 mA. Если выбрать меньше, возможны ложные срабатывания.

Следующим этапом будет выбор количества полюсов и токовой характеристики. С количеством полюсов всё просто: если линия двухпроводная на 220 вольт, ставится двухполюсный, а когда электрическая линия имеет два фазовых провода и её значение 380 вольт, то трёхполюсный. На токовую характеристику влияет длина линии, т. е. расстояние от выключателя до максимально удалённой розетки или осветительного прибора. Сам расчёт сложный, но учитывая, что в квартирах и частных домах длина линии не превышает 300 метров, выбирается вводное устройство всегда с характеристикой C.

Наиболее популярными производителями, зарекомендовавшими себя по всему миру и выпускающие качественные устройства, являются ABB, Legrand, Schneider Electric, Siemens, Moeller.

Введение в машинное обучение для начинающих | автор: Ayush Pant

Мы видели машинное обучение как модное слово в последние несколько лет, причиной этого может быть большой объем данных, производимых приложениями, увеличение вычислительной мощности за последние несколько лет и разработка более совершенных алгоритмов. .

Машинное обучение используется повсюду, от автоматизации рутинных задач до интеллектуального анализа, отрасли в каждом секторе пытаются извлечь из этого выгоду. Возможно, вы уже используете устройство, которое его использует.Например, носимый фитнес-трекер, такой как Fitbit, или умный домашний помощник, такой как Google Home. Но примеров использования машинного обучения гораздо больше.

  • Прогнозирование. Машинное обучение также можно использовать в системах прогнозирования. Рассматривая пример ссуды, чтобы вычислить вероятность сбоя, системе потребуется классифицировать доступные данные по группам.
  • Распознавание изображений. Машинное обучение также можно использовать для распознавания лиц на изображении. В базе из нескольких человек есть отдельная категория для каждого человека.
  • Распознавание речи — это перевод произнесенных слов в текст. Он используется в голосовом поиске и многом другом. Голосовые пользовательские интерфейсы включают голосовой набор, маршрутизацию вызовов и управление устройствами. Также может быть использован простой ввод данных и подготовка структурированных документов.
  • Медицинские диагнозы — ML обучен распознавать раковые ткани.
  • Финансовая промышленность и торговля — компании используют ОД при расследовании мошенничества и проверках кредитоспособности.
Изображение: Связано | Машинное обучение против глубокого обучения

В 1940-х годах была изобретена первая компьютерная система с ручным управлением, ENIAC (электронный числовой интегратор и компьютер).В то время слово «компьютер» использовалось как имя человека с интенсивными вычислительными возможностями, поэтому ENIAC называли вычислительной машиной! Ну, можно сказать, к обучению это не имеет никакого отношения ?! НЕПРАВИЛЬНО, с самого начала идея заключалась в создании машины, способной имитировать человеческое мышление и обучение.

EIMC — Электронный числовой интегратор и компьютер | Изображение: www.computerhistory.org

В 1950-х годах мы видим первую компьютерную игровую программу, которая заявляла, что может победить чемпиона мира по шашкам.Эта программа очень помогла шашистам в улучшении их навыков! Примерно в то же время Фрэнк Розенблатт изобрел персептрон, который был очень и очень простым классификатором, но когда он был объединен в большом количестве в сеть, он стал могущественным монстром. Что ж, монстр относительно времени, и для того времени это был настоящий прорыв. Затем мы видим несколько лет стагнации поля нейронной сети из-за ее трудностей в решении определенных задач.

Благодаря статистике машинное обучение стало очень известным в 1990-х годах.Пересечение информатики и статистики породило вероятностные подходы в искусственном интеллекте. Это еще больше сдвинуло поле зрения к подходам, основанным на данных. Имея доступ к крупномасштабным данным, ученые начали создавать интеллектуальные системы, способные анализировать и извлекать уроки из больших объемов данных. Следует отметить, что система IBM Deep Blue обыграла чемпиона мира по шахматам, гроссмейстера Гарри Каспарова. Да, я знаю, что Каспаров обвинил IBM в мошенничестве, но теперь это часть истории, и Deep Blue мирно отдыхает в музее.

По словам Артура Сэмюэля, алгоритмы машинного обучения позволяют компьютерам учиться на основе данных и даже улучшать себя без явного программирования.

Машинное обучение (ML) — это категория алгоритмов, которые позволяют программным приложениям более точно прогнозировать результаты без явного программирования. Основная предпосылка машинного обучения — создание алгоритмов, которые могут получать входные данные и использовать статистический анализ для прогнозирования выходных данных при обновлении выходных данных по мере появления новых данных.

Машинное обучение можно разделить на 3 типа алгоритмов.

  1. Контролируемое обучение — [Ссылка скоро появится в будущем блоге]
  2. Неконтролируемое обучение — [Ссылка скоро появится в будущем блоге]
  3. Обучение с подкреплением — [Ссылка скоро появится в будущем блоге]
3 типа обучения

В контролируемом обучении система ИИ представлена ​​данными, которые помечены, что означает, что все данные помечены правильной меткой.

Цель состоит в том, чтобы аппроксимировать функцию отображения настолько хорошо, чтобы при наличии новых входных данных (x) можно было предсказать выходные переменные (Y) для этих данных.

Пример контролируемого обучения

Как показано в приведенном выше примере, мы изначально взяли некоторые данные и пометили их как «Спам» или «Не спам». Эти помеченные данные используются контролируемой обучающей моделью, эти данные используются для обучения модели.

После обучения мы можем протестировать нашу модель, проверив ее с помощью нескольких тестовых новых писем, и проверка модели может предсказать правильный результат.

Типы обучения с учителем

  • Классификация : Проблема классификации возникает, когда выходной переменной является категория, например «красный» или «синий» или «болезнь» и «отсутствие болезни».
  • Регрессия : проблема регрессии возникает, когда выходной переменной является действительное значение, такое как «доллары» или «вес».

При обучении без учителя система ИИ представлена ​​немаркированными, некатегоризованными данными, и алгоритмы системы воздействуют на данные без предварительного обучения. Выход зависит от закодированных алгоритмов. Подвергнуть систему обучению без учителя — один из способов тестирования ИИ.

Пример обучения без учителя

В приведенном выше примере мы присвоили нашей модели некоторые символы: «Утки» и «Не утки».В наших обучающих данных мы не даем никаких ярлыков для соответствующих данных. Неконтролируемая модель может разделять обоих персонажей, глядя на тип данных, и моделирует базовую структуру или распределение данных, чтобы узнать о них больше.

Типы обучения без учителя

  • Кластеризация : проблема кластеризации заключается в том, что вы хотите обнаружить неотъемлемые группировки в данных, такие как группировка клиентов по покупательскому поведению.
  • Ассоциация : проблема изучения правил ассоциации — это когда вы хотите обнаружить правила, которые описывают большие части ваших данных, например, люди, которые покупают X, также склонны покупать Y.

Алгоритм обучения с подкреплением, или агент, обучается, взаимодействуя со своей средой. Агент получает вознаграждение за правильное выполнение и штрафы за неправильное выполнение. Агент учится без вмешательства человека, максимизируя свое вознаграждение и минимизируя штрафы. Это тип динамического программирования, который обучает алгоритмы с использованием системы вознаграждения и наказания.

Пример обучения с подкреплением

В приведенном выше примере мы видим, что агенту даны 2 варианта: i.е. путь с водой или путь с огнем. Алгоритм подкрепления работает с системой вознаграждения, то есть, если агент использует путь огня, тогда награды вычитаются, и агент пытается узнать, что он должен избегать пути огня. Если бы он выбрал водный путь или безопасный путь, то к бонусным баллам добавлялись бы некоторые баллы, после чего агент пытался бы узнать, какой путь безопасен, а какой нет.

По сути, агент использует полученные награды, улучшая свои знания о среде, чтобы выбрать следующее действие.

В этом блоге я представил вам основы машинного обучения, и я надеюсь, что этот блог был полезен и мотивировал вас достаточно, чтобы заинтересоваться этой темой.

Начните с машинного обучения

Это пошаговые инструкции, которые вы так долго искали!

С чем вам нужна помощь?

Как мне начать?

Самый частый вопрос, который мне задают: «, как мне начать?

Мой лучший совет по началу работы с машинным обучением состоит из 5 этапов:

  • Шаг 1 : Настройка мышления .Поверьте, вы можете практиковать и применять машинное обучение.
  • Шаг 2 : Выберите процесс . Используйте системный процесс для решения проблем.
  • Шаг 3 : Выберите инструмент . Выберите инструмент для своего уровня и сопоставьте его со своим процессом.
  • Шаг 4 : Практика на наборах данных . Выберите наборы данных, над которыми будете работать, и потренируйтесь в процессе.
  • Шаг 5 : Создайте портфель . Соберите результаты и продемонстрируйте свои навыки.

Подробнее об этом нисходящем подходе см .:

Многие из моих студентов использовали этот подход, чтобы продолжить и преуспеть в соревнованиях Kaggle и получить работу инженеров по машинному обучению и специалистов по обработке данных.

Процесс прикладного машинного обучения

Преимущество машинного обучения — это прогнозы и модели, которые делают прогнозы.

Владение навыками прикладного машинного обучения означает знание того, как последовательно и надежно предоставлять высококачественные прогнозы от проблемы к проблеме.Вам нужно следовать систематическому процессу.

Ниже приведен 5-этапный процесс, которому вы можете следовать, чтобы постоянно достигать результатов выше среднего по задачам прогнозного моделирования:

  • Шаг 1 : Определите вашу проблему.
  • Шаг 2 : Подготовьте данные.
  • Шаг 3 : Алгоритмы выборочной проверки.
  • Шаг 4 : Улучшение результатов.
  • Шаг 5 : Представьте результаты.

Подробное описание этого процесса см. В сообщениях:

Вероятность для машинного обучения

Вероятность — это математика количественной оценки и использования неопределенности.Это основа многих областей математики (например, статистики) и критически важна для прикладного машинного обучения.

Ниже приведен трехэтапный процесс, который вы можете использовать для быстрого повышения скорости с вероятностью для машинного обучения.

  • Шаг 1 : Узнайте, что такое вероятность.
  • Шаг 2 : Узнайте, почему вероятность так важна для машинного обучения.
  • Шаг 3 : Погрузитесь в темы вероятностей.

Здесь вы можете увидеть все руководства по вероятности.Ниже приведены некоторые из самых популярных руководств.

Основания вероятностей
Теорема Байеса
Распределения вероятностей
Теория информации

Статистика для машинного обучения

Статистические методы — важная фундаментальная область математики, необходимая для более глубокого понимания поведения алгоритмов машинного обучения.

Ниже приведен трехэтапный процесс, который вы можете использовать, чтобы быстро освоить статистические методы машинного обучения.

  • Шаг 1 : Узнайте, что такое статистические методы.
  • Шаг 2 : Узнайте, почему статистические методы важны для машинного обучения.
  • Шаг 3 : Погрузитесь в темы статистических методов.

Здесь вы можете увидеть все публикации о статистических методах. Ниже приведены некоторые из самых популярных руководств.

Сводная статистика
Статистические проверки гипотез
Методы передискретизации
Оценка статистики

Линейная алгебра для машинного обучения

Линейная алгебра — важная фундаментальная область математики, необходимая для более глубокого понимания алгоритмов машинного обучения.

Ниже приведен трехэтапный процесс, который вы можете использовать, чтобы быстро освоить линейную алгебру для машинного обучения.

  • Шаг 1 : Узнайте, что такое линейная алгебра.
  • Шаг 2 : Узнайте, почему линейная алгебра важна для машинного обучения.
  • Шаг 3 : Погрузитесь в темы линейной алгебры.

Здесь вы можете увидеть все сообщения по линейной алгебре. Ниже приведены некоторые из самых популярных руководств.

Линейная алгебра в Python
Матрицы
Векторы
Факторизация матрицы

Оптимизация для машинного обучения

Оптимизация — это ядро ​​всех алгоритмов машинного обучения.Когда мы обучаем модель машинного обучения, она выполняет оптимизацию с заданным набором данных.

Вы можете быстро освоить оптимизацию для машинного обучения за 3 шага.

  • Шаг 1 : Узнайте, что такое оптимизация.
  • Шаг 2 : Откройте для себя алгоритмы оптимизации.
  • Шаг 3 : Погрузитесь в темы оптимизации.

Здесь вы можете увидеть все сообщения по оптимизации. Ниже приведены некоторые из самых популярных руководств.

Локальная оптимизация
Глобальная оптимизация
Градиентный спуск
Приложения оптимизации

Понимание алгоритмов машинного обучения

Машинное обучение — это алгоритмы машинного обучения.

Вам необходимо знать, какие алгоритмы доступны для данной проблемы, как они работают и как получить от них максимальную отдачу.

Вот как начать работу с алгоритмами машинного обучения:

  • Шаг 1 : Откройте для себя различные типы алгоритмов машинного обучения.
  • Шаг 2 : Откройте для себя основы алгоритмов машинного обучения.
  • Шаг 3 : Узнайте, как работают лучшие алгоритмы машинного обучения.

Здесь вы можете увидеть все сообщения об алгоритмах машинного обучения. Ниже приведены некоторые из самых популярных руководств.

Линейные алгоритмы
Нелинейные алгоритмы
Ансамблевые алгоритмы
Как изучать / изучать алгоритмы машинного обучения

Машинное обучение Weka (без кода)

Weka — это платформа, которую вы можете использовать для начала работы в прикладном машинном обучении.

Он имеет графический пользовательский интерфейс, что означает отсутствие необходимости в программировании, и предлагает набор современных алгоритмов.

Вот как начать работу с Weka:

  • Шаг 1 : Откройте для себя возможности платформы Weka.
  • Шаг 2 : Узнайте, как обойти платформу Weka.
  • Step 3 : Узнайте, как добиться результатов с помощью Weka.

Здесь вы можете увидеть все сообщения Weka о машинном обучении.Ниже приведены некоторые из самых популярных руководств.

Машинное обучение Python (scikit-learn)

Python — одна из самых быстрорастущих платформ для прикладного машинного обучения.

Вы можете использовать те же инструменты, как pandas и scikit-learn, при разработке и оперативном развертывании вашей модели.

Ниже приведены шаги, которые можно использовать для начала работы с машинным обучением Python:

  • Шаг 1 : Откройте для себя Python для машинного обучения
  • Шаг 2 : Откройте для себя экосистему машинного обучения Python.
  • Шаг 3 : Узнайте, как решать проблемы с помощью машинного обучения в Python.

Здесь вы можете увидеть все сообщения о машинном обучении Python. Ниже приведены некоторые из самых популярных руководств.

Машинное обучение на Python

R Машинное обучение (курсор)

R — это платформа для статистических вычислений и самая популярная платформа среди профессиональных специалистов по данным.

Он популярен из-за большого количества доступных методов и из-за отличных интерфейсов для этих методов, таких как мощный пакет каретки.

Вот как начать работу с машинным обучением R:

  • Шаг 1 : Откройте для себя платформу R и ее популярность.
  • Шаг 2 : Откройте для себя алгоритмы машинного обучения в R.
  • Шаг 3 : Узнайте, как решать проблемы с помощью машинного обучения в R.

Здесь вы можете увидеть все сообщения о машинном обучении R. Ниже приведены некоторые из самых популярных руководств.

Прикладное машинное обучение в рублях

Алгоритм кода с нуля (Python)

Вы можете многое узнать об алгоритмах машинного обучения, написав их с нуля.

Обучение через кодирование — предпочтительный стиль обучения для многих разработчиков и инженеров.

Вот как начать машинное обучение, написав все с нуля.

  • Шаг 1 : Откройте для себя преимущества алгоритмов кодирования с нуля.
  • Шаг 2 : Узнайте, что алгоритмы кодирования с нуля — это только средство обучения.
  • Шаг 3 : Узнайте, как с нуля кодировать алгоритмы машинного обучения на Python.

Здесь вы можете увидеть все сообщения «Алгоритмы кода с нуля». Ниже приведены некоторые из самых популярных руководств.

Подготовить данные
Линейные алгоритмы
Оценка алгоритма
Нелинейные алгоритмы

Введение в прогнозирование временных рядов (Python)

Прогнозирование временных рядов — важная тема в бизнес-приложениях.

Многие наборы данных содержат компонент времени, но тема временных рядов редко рассматривается подробно с точки зрения машинного обучения.

Вот как начать работу с прогнозированием временных рядов:

  • Шаг 1 : Откройте для себя прогнозирование временных рядов.
  • Шаг 2 : Откройте для себя временные ряды как контролируемое обучение.
  • Шаг 3 : Узнайте, как добиться хороших результатов с помощью прогнозирования временных рядов.

Здесь вы можете увидеть все сообщения о прогнозировании временных рядов. Ниже приведены некоторые из самых популярных руководств.

Руководства по подготовке данных

Подготовка данных для машинного обучения (Python)

Эффективность вашей прогнозной модели зависит от данных, которые вы используете для ее обучения.

Таким образом, подготовка данных может стать наиболее важной частью вашего проекта прикладного машинного обучения.

Вот как начать работу с подготовкой данных для машинного обучения:

  • Шаг 1 : Откройте для себя важность подготовки данных.
  • Шаг 2 : Откройте для себя методы подготовки данных.
  • Шаг 3 : Узнайте, как добиться хороших результатов с помощью подготовки данных.

Здесь вы можете увидеть все руководства по подготовке данных.Ниже приведены некоторые из самых популярных руководств.

Очистка данных
Выбор функций
Преобразование данных
Уменьшение размерности

XGBoost в Python (повышение стохастического градиента)

XGBoost — это высокооптимизированная реализация деревьев решений с градиентным усилением.

Он популярен, потому что его используют одни из лучших специалистов по данным в мире для победы в соревнованиях по машинному обучению.

Вот как начать работу с XGBoost:

  • Шаг 1 : Откройте для себя алгоритм повышения градиента.
  • Шаг 2 : Откройте для себя XGBoost.
  • Шаг 3 : Узнайте, как добиться хороших результатов с помощью XGBoost.

Здесь вы можете увидеть все сообщения XGBoosts. Ниже приведены некоторые из самых популярных руководств.

Несбалансированная классификация

Несбалансированная классификация относится к задачам классификации, в которых существует намного больше примеров для одного класса, чем для другого класса.

Проблемы такого типа часто требуют использования специализированных показателей производительности и алгоритмов обучения, поскольку стандартные показатели и методы ненадежны или полностью выходят из строя.

Вот как вы можете начать работу с несбалансированной классификацией:

  • Шаг 1 : Откройте для себя проблему несбалансированной классификации
  • Шаг 2 : Откройте для себя интуицию для искаженного распределения классов.
  • Шаг 3 : Узнайте, как решить проблемы несбалансированной классификации.

Здесь вы можете увидеть все сообщения о несбалансированной классификации. Ниже приведены некоторые из самых популярных руководств.

Показатели эффективности
Чувствительные к стоимости алгоритмы
Выборка данных
Продвинутые методы

Глубокое обучение (Керас)

Глубокое обучение — увлекательная и мощная область.

Самые современные результаты приходят из области глубокого обучения, и это подраздел машинного обучения, который нельзя игнорировать.

Вот как начать работу с глубоким обучением:

  • Шаг 1 : Узнайте, что такое глубокое обучение.
  • Step 2 : Откройте для себя лучшие инструменты и библиотеки.
  • Шаг 3 : Узнайте, как справляться с проблемами и добиваться результатов.

Здесь вы можете увидеть все сообщения о глубоком обучении. Ниже приведены некоторые из самых популярных руководств.

Фон
Многослойные персептроны
Сверточные нейронные сети
Рекуррентные нейронные сети

Повышение эффективности глубокого обучения

Несмотря на то, что модель нейронной сети с глубоким обучением легко определить и подогнать, добиться хорошей производительности для конкретной задачи прогнозного моделирования может быть непросто.

Существуют стандартные методы, которые вы можете использовать для улучшения обучения, уменьшения переобучения и улучшения прогнозов с помощью вашей модели глубокого обучения.

Вот как начать повышать эффективность глубокого обучения:

  • Шаг 1 : Откройте для себя проблему глубокого обучения.
  • Шаг 2 : Откройте для себя основы диагностики и повышения производительности модели.
  • Шаг 3 : Откройте для себя методы, которые можно использовать для повышения производительности.

Здесь вы можете увидеть все лучшие публикации по глубокому обучению. Ниже приведены некоторые из самых популярных руководств.

Better Learning (исправить обучение)
Лучшее обобщение (исправление переобучения)
Лучшие прогнозы (ансамбли)
Советы, уловки и ресурсы

Ансамблевое обучение

Прогнозирующая производительность — самая важная проблема для многих задач классификации и регрессии. Алгоритмы обучения ансамбля объединяют прогнозы из нескольких моделей и разработаны так, чтобы работать лучше, чем любой участвующий член ансамбля.

Вот как начать повышать эффективность ансамблевого обучения:

  • Шаг 1 : Откройте для себя ансамблевое обучение.
  • Шаг 2 : Откройте для себя алгоритмы ансамблевого обучения.
  • Шаг 3 : Откройте для себя методы, которые можно использовать для повышения производительности.

Здесь вы можете увидеть все статьи по ансамблевому обучению. Ниже приведены некоторые из самых популярных руководств.

Основы ансамбля
Укладка ансамблей
Комплекты для упаковки в мешки
Повышающие ансамбли

Сети с долговременной краткосрочной памятью (LSTM)

Рекуррентные нейронные сети

с долговременной краткосрочной памятью (LSTM) предназначены для решения задач прогнозирования последовательности и представляют собой современный метод глубокого обучения для решения сложных задач прогнозирования.

Вот как начать работу с LSTM в Python:

  • Шаг 1 : Откройте для себя перспективы LSTM.
  • Шаг 2 : Узнайте, где можно использовать LSTM.
  • Шаг 3 : Узнайте, как использовать LSTM в своем проекте.

Здесь вы можете увидеть все сообщения LSTM. Ниже приведены некоторые из самых популярных руководств по использованию LSTM в Python с библиотекой глубокого обучения Keras.

Подготовка данных для LSTM
Поведение LSTM
Моделирование с помощью LSTM
LSTM для временных рядов

Глубокое обучение для обработки естественного языка (NLP)

Работа с текстовыми данными затруднена из-за беспорядочного естественного языка.

Текст не «решен», но для получения современных результатов по сложным задачам НЛП вам необходимо использовать методы глубокого обучения.

Вот как начать работу с глубоким обучением для обработки естественного языка:

  • Шаг 1 : Узнайте, что такое глубокое обучение для НЛП.
  • Шаг 2 : Откройте для себя стандартные наборы данных для НЛП.
  • Шаг 3 : Узнайте, как справляться с проблемами и добиваться результатов.

Здесь вы можете увидеть все сообщения о глубоком обучении для НЛП.Ниже приведены некоторые из самых популярных руководств.

Сумка со словами Модель
Моделирование языка
Обобщение текста
Классификация текста
Вложения слов
Подписи к фотографиям
Перевод текста

Глубокое обучение для компьютерного зрения

Работа с данными изображения затруднена из-за разницы между необработанными пикселями и смыслом изображений.

Компьютерное зрение не решено, но для получения современных результатов при решении сложных задач компьютерного зрения, таких как обнаружение объектов и распознавание лиц, вам нужны методы глубокого обучения.

Вот как начать работу с глубоким обучением для компьютерного зрения:

  • Шаг 1 : Узнайте, что такое глубокое обучение для компьютерного зрения.
  • Шаг 2 : Откройте для себя стандартные задачи и наборы данных для компьютерного зрения.
  • Шаг 3 : Узнайте, как справляться с проблемами и добиваться результатов.

Здесь вы можете увидеть все сообщения о глубоком обучении для компьютерного зрения. Ниже приведены некоторые из самых популярных руководств.

Обработка данных изображения
Увеличение данных изображения
Классификация изображений
Подготовка данных изображения
Основы сверточных нейронных сетей
Распознавание объектов

Глубокое обучение для прогнозирования временных рядов

Нейронные сети с глубоким обучением могут автоматически изучать произвольные сложные сопоставления от входов к выходам и поддерживать несколько входов и выходов.

Такие методы, как MLP, CNN и LSTM, предлагают многообещающие возможности для прогнозирования временных рядов.

Вот как начать работу с глубоким обучением для прогнозирования временных рядов:

  • Шаг 1 : Откройте для себя перспективы (и ограничения) глубокого обучения для временных рядов.
  • Шаг 2 : Узнайте, как разработать надежные базовые и оправданные модели прогнозирования.
  • Шаг 3 : Узнайте, как создавать модели глубокого обучения для прогнозирования временных рядов.

Здесь вы можете увидеть все сообщения о глубоком обучении для прогнозирования временных рядов.Ниже приведены некоторые из самых популярных руководств.

Тенденции прогнозов и сезонность (одномерный)
Распознавание человеческой деятельности (многомерная классификация)
Прогноз использования электроэнергии (многомерный, многоступенчатый)
Типы моделей
Примеры из практики временных рядов
Прогноз загрязнения воздуха (многомерный, многоступенчатый)

Генеративные состязательные сети (GAN)

Generative Adversarial Networks, или сокращенно GAN, — это подход к генеративному моделированию с использованием методов глубокого обучения, таких как сверточные нейронные сети.

Сети

GAN — это захватывающая и быстро меняющаяся область, которая оправдывает обещание генеративных моделей в их способности генерировать реалистичные примеры по ряду проблемных областей, в первую очередь в задачах преобразования изображения в изображение.

Вот как начать работу с глубоким обучением для генерирующих состязательных сетей:

  • Шаг 1 : Откройте для себя перспективы GAN для генеративного моделирования.
  • Шаг 2 : Откройте для себя архитектуру GAN и различные модели GAN.
  • Шаг 3 : Узнайте, как разрабатывать модели GAN на Python с помощью Keras.

Здесь вы можете увидеть все руководства по Generative Adversarial Network. Ниже приведены некоторые из самых популярных руководств.

Основы GAN
Функции потерь GAN
Разработка простых моделей GAN
GAN для перевода изображений

Нужна дополнительная помощь?

Я здесь, чтобы помочь вам стать мастером прикладного машинного обучения.

Если у вас остались вопросы и вам нужна помощь, у вас есть несколько вариантов:

  • Электронные книги : Я продаю каталог электронных книг, которые показывают, как быстро добиться результатов с помощью машинного обучения.
  • Блог : Я много пишу в блоге о прикладном машинном обучении, попробуйте функцию поиска.
  • Часто задаваемые вопросы : Самые частые вопросы, которые я получаю, и ответы на них
  • Свяжитесь с : Вы можете связаться со мной, чтобы задать свой вопрос, но, пожалуйста, по одному вопросу за раз.

Оценка энергопотребления при машинном обучении

Ева Гарсия-Мартин — доктор философии. студент факультета машинного обучения Технологического института Блекинге, Швеция. Она работает в рамках проекта «Масштабируемые ресурсоэффективные системы для анализа больших данных», финансируемого фондом Knowledge Foundation, советником которого являются Никлас Лавессон и Хокан Гран. Основная цель ее диссертации — сделать алгоритмы машинного обучения более энергоэффективными. В частности, она изучила модели энергопотребления потоковых алгоритмов, а затем предложила новые расширения алгоритмов, которые снижают их энергопотребление.Персональный сайт: https://egarciamartin.github.io/.

Крефеда Фавиола Родригес — доктор философии. студентка группы Advanced Processor Technology (APT) Манчестерского университета под руководством г-на Грэма Райли и доктора Микеля Лужана. Ее исследования частично финансируются проектами ARM и IS-ENES2. Тема ее исследования — «Эффективное выполнение сверточных нейронных сетей в гетерогенных системах с низким энергопотреблением». Основная цель ее диссертации — обеспечить энергоэффективность в алгоритмах глубокого обучения, таких как сверточные нейронные сети или ConvNets, на встроенных платформах, таких как Jetson TX1 и Snapdragon 820.Персональный сайт: https://personalpages.manchester.ac.uk/staff/crefeda.rodrigues/.

Грэм Райли преподает в Школе компьютерных наук Манчестерского университета и работает неполный рабочий день в отделе научных вычислений (SCD) в STFC, Дарсбери. Его исследования ориентированы на приложения, и большая часть его исследований проводилась в сотрудничестве с учеными-вычислителями в таких прикладных областях, как моделирование земных систем (включая Метеорологическое бюро Великобритании), а ранее — в вычислительной химии и биологии.Его цель — применить свой опыт в высокопроизводительных вычислениях и разработке программного обеспечения для (в основном) научных вычислений в новых областях приложений. Он также интересуется методами и инструментами для поддержки гибкого сопряженного моделирования в научных вычислениях и методами моделирования производительности для крупномасштабных гетерогенных систем высокопроизводительных вычислений, где энергоэффективность становится все более важной. Персональный сайт: http://www.manchester.ac.uk/research/graham.riley/.

Хокан Гран — профессор компьютерной инженерии с 2007 года.Он получил степень магистра наук. степень в области компьютерных наук и инженерии в 1990 году и докторская степень. степень в области компьютерной инженерии в 1995 году, оба из Лундского университета. Его основные интересы — компьютерная архитектура, многоядерные системы, вычисления на GPU, параллельное программирование, обработка изображений и машинное обучение / интеллектуальный анализ данных. Он опубликовал более 100 статей по этой тематике. В 1999–2002 гг. Он возглавлял отдел программной инженерии и информатики, а в 2011–2013 гг. Был деканом по исследованиям в Технологическом институте Блекинге.В настоящее время он является руководителем проекта [защита электронной почты] — «Масштабируемые ресурсоэффективные системы для анализа больших данных», профиля исследования, финансируемого Фондом знаний в 2014–2020 годах. Персональный сайт: https://www.bth.se/eng/staff/hakan-grahn-hgr/.

© 2019 Авторы. Опубликовано Elsevier Inc.

Лекция 11: Введение в машинное обучение | Видео лекций | Введение в вычислительное мышление и науку о данных | Электротехника и информатика

Следующий контент предоставляется по лицензии Creative Commons.Ваша поддержка поможет MIT OpenCourseWare и дальше предлагать высококачественные образовательные ресурсы бесплатно. Чтобы сделать пожертвование или просмотреть дополнительные материалы с сотен курсов MIT, посетите MIT OpenCourseWare на ocw.mit.edu.

ЭРИК ГРИМСОН: Хорошо. Добро пожаловать назад. Вы знаете, это то время, когда мы все вроде как делаем это. Так что позвольте мне посмотреть, смогу ли я получить несколько улыбок, просто отметив вам, что две недели с сегодняшнего дня — последнее занятие. Стоит хотя бы немного улыбнуться, верно? Профессор Гуттаг улыбается.Ему нравится эта идея. Ты почти там. Что мы делаем на последних лекциях? Мы говорим о линейной регрессии.

И я просто хочу напомнить вам, это была идея, что у меня есть некоторые экспериментальные данные. Случай пружины, где я кладу разные грузы на измерения смещения. А регрессия дала нам способ вывести модель, соответствующую этим данным. А в некоторых случаях это было легко. Мы знали, например, что это будет линейная модель. Мы нашли лучшую строку, которая соответствовала бы этим данным.

В некоторых случаях мы говорили, что можем использовать валидацию, чтобы на самом деле исследовать, чтобы найти лучшую модель, которая ей подходит, будь то линейная, квадратичная, кубическая или что-то более высокого порядка. Итак, мы будем использовать это, чтобы сделать выводы о модели.

Это хороший переход к теме следующих трех лекций, последняя большая тема класса — машинное обучение. И я собираюсь возразить, вы можете спорить, действительно ли это пример обучения. Но в нем есть много элементов, о которых мы хотим поговорить, когда говорим о машинном обучении.Итак, как всегда, есть задание для чтения. Глава 22 книги дает вам хорошее начало в этом вопросе, и она будет продолжена другими частями.

И я хочу начать с краткого описания того, что мы собираемся делать. И я собираюсь начать с того, что, как я уверен, вы знаете, это огромная тема. Я перечислил всего пять предметов в шестом курсе, все из которых посвящены машинному обучению. И это не включает другие предметы, где обучение является центральной частью. Таким образом, обработка естественного языка, вычислительная биология, робототехника компьютерного зрения сегодня во многом полагаются на машинное обучение.И вы также увидите их по этим предметам.

Итак, мы не собираемся сжимать пять предметов в три лекции. Но мы собираемся познакомить вас. Мы начнем с обсуждения основных концепций машинного обучения. Идея наличия примеров и как вы говорите об особенностях, представляющих эти примеры, как вы измеряете расстояния между ними, и как использовать понятие расстояния, чтобы попытаться сгруппировать похожие вещи в качестве способа машинного обучения.И как следствие, мы рассмотрим два разных стандартных способа обучения.

Первый, мы называем методами классификации. Пример, который мы собираемся увидеть, есть нечто, называемое «k ближайший сосед», и второй класс, называемый методами кластеризации. Классификация хорошо работает, когда у меня есть то, что мы бы назвали помеченными данными. Я знаю метки на моих примерах, и я собираюсь использовать это, чтобы попытаться определить классы, которые я могу изучить, и кластеризацию, работающую хорошо, когда у меня нет размеченных данных. И мы увидим, что это значит через пару минут.Но мы собираемся дать вам раннее представление об этом.

Если профессор Гуттаг не передумает, мы, вероятно, не собираемся показывать вам современные действительно сложные методы машинного обучения, такие как сверточные нейронные сети или глубокое обучение, о которых вы прочитаете в новостях. Но вы сможете понять, что за этим стоит, посмотрев на то, что мы делаем, когда говорим об обучающих алгоритмах.

Прежде чем я это сделаю, я хочу указать вам, насколько это распространено. И я собираюсь признать, что со своими седыми волосами я начал работать в области ИИ в 1975 году, когда машинное обучение было довольно простой задачей.И за эти перемены было интересно наблюдать более 40 лет. И если вы думаете об этом, просто подумайте, где вы это видите. AlphaGo, система на основе машинного обучения от Google, превзошедшая игрока в го мирового уровня. Шахматы уже давно завоеваны компьютерами. Go теперь принадлежит компьютерам. Лучшие игроки в го в мире — компьютеры.

Я уверен, что многие из вас используют Netflix. Любая система рекомендаций, Netflix, Amazon, выберите то, что вам нравится, использует алгоритм машинного обучения, чтобы предлагать вам что-то.И вы, наверное, видели это в Google, не так ли? Рекламные объявления, появляющиеся в Google, создаются алгоритмом машинного обучения, который учитывает ваши предпочтения. Страшная мысль. Открытие лекарств, распознавание символов — почтовое отделение распознает рукописные символы, используя алгоритм машинного обучения и стоящую за ним систему компьютерного зрения.

Вы, наверное, не знаете эту компанию. На самом деле это дочернее предприятие Массачусетского технологического института под названием Two Sigma, хедж-фонд в Нью-Йорке. Они активно используют методы искусственного интеллекта и машинного обучения.А два года назад их фонд вернул 56% прибыли. Я бы хотел вложить деньги в фонд. У меня нет таких миллионов, которые вам нужны, но это впечатляющая прибыль. 56% окупаемости за год. В прошлом году у них дела шли не так хорошо, но они очень хорошо справлялись с использованием методов машинного обучения.

Siri. Еще одна великая компания из Массачусетского технологического института под названием Mobileye, которая производит системы компьютерного зрения с тяжелым компонентом машинного обучения, который используется при вспомогательном вождении и будет использоваться при полностью автономном вождении.Если вы слишком быстро приближаетесь к машине, идущей впереди, это будет делать такие вещи, как удар по тормозам, что будет очень плохо для меня, потому что я вожу как бостонец. И это было бы постоянно.

Распознавание лиц. Facebook использует это, как и многие другие системы, для обнаружения и распознавания лиц. IBM Watson — диагностика рака. Это всего лишь примеры повсеместного использования машинного обучения. И это действительно так. Я выбрал только девять. Так что это? Я сделаю неприятное заявление.Теперь ты к этому привык. Я собираюсь заявить, что вы можете возразить, что почти каждая компьютерная программа чему-то учится. Но уровень обучения действительно сильно различается.

Итак, если вы вспомните первую лекцию в 60001, мы показали вам метод Ньютона для вычисления квадратных корней. И вы можете возразить, вам придется растянуть его, но вы можете возразить, что этот метод кое-что узнает о том, как вычислять квадратные корни. Фактически, вы можете обобщить это на корни любой власти порядка. Но на самом деле этому не научились.Мне действительно пришлось это программировать. Все в порядке. Вспомните прошлую неделю, когда мы говорили о линейной регрессии. Теперь он начинает больше походить на обучающий алгоритм. Потому что что мы сделали?

Мы дали вам набор точек данных, точек данных массового смещения. А затем мы показали вам, как компьютер может по существу подогнать кривую к этой точке данных. И в некотором смысле это было изучение модели для этих данных, которую затем можно было использовать для прогнозирования поведения. В других ситуациях. И это становится все ближе к тому, что нам хотелось бы, когда мы думаем об алгоритме машинного обучения.Мы хотели бы иметь программу, которая могла бы учиться на опыте, что-то, что она могла бы затем использовать для вывода новых фактов.

Вот уже очень давно это проблема ИИ. И мне нравится эта цитата. Это от джентльмена по имени Арт Самуэль. 1959 — это цитата, в которой он говорит, что его определение машинного обучения — это область исследования, которая дает компьютерам возможность учиться без явного программирования. И я думаю, многие возразят, он написал первую такую ​​программу. Это извлечено из опыта.В его случае он играл в шашки.

Вид показывает, как развивалась эта область. Но мы начали с шашек, дошли до шахмат, теперь мы занимаемся го. Но он играл в шашки. Он победил игроков национального уровня, и, что наиболее важно, он научился улучшать свои методы, наблюдая за тем, как он работает в играх, а затем делал выводы, чтобы изменить то, о чем он думал, когда он это делал. Самуэль сделал еще много вещей. Я только что выделил одно. В следующем курсе вы увидите, что он изобрел то, что называется альфа-бета-обрезкой, которая является действительно полезной техникой для поиска.

Но идея в том, как мы можем заставить компьютер учиться, не будучи явно запрограммированным? Один из способов подумать об этом — подумать о разнице между тем, как мы обычно программируем, и тем, что мы хотели бы от алгоритма машинного обучения. Нормальное программирование, я знаю, вы не уверены, что существует такая вещь, как нормальное программирование, но если вы думаете о традиционном программировании, каков процесс? Я пишу программу, которую ввожу в компьютер, чтобы затем он мог принимать данные и выдавать соответствующий результат.

И искатель квадратного корня действительно сидит там, правда? Я написал код для использования метода Ньютона для нахождения квадратного корня, а затем он дал мне процесс получения любого числа, я дам вам квадратный корень. Но если подумать о том, что мы делали в прошлый раз, все было немного по-другому. И на самом деле, в подходе машинного обучения идея состоит в том, что я собираюсь дать компьютерный результат. Я собираюсь привести примеры того, что я хочу, чтобы программа делала, метки данных, характеристики различных классов вещей.

И я хочу, чтобы компьютер делал, учитывая эту характеристику вывода и данных, я хотел, чтобы этот алгоритм машинного обучения действительно создал для меня программу, программу, которую я затем могу использовать для вывода новой информации о вещах. И это создает, если хотите, действительно хороший цикл, в котором я могу заставить алгоритм машинного обучения изучить программу, которую я затем могу использовать для решения другой проблемы. Было бы здорово, если бы мы могли это сделать.

И, как я предположил, этот алгоритм аппроксимации кривой является простой версией этого.Он изучил модель данных, которую я мог затем использовать для маркировки любых других экземпляров данных или предсказания того, что я увижу с точки зрения смещения пружины, когда я изменил массы. Так что это идея, которую мы собираемся изучить. Если мы хотим чему-то научиться, мы также можем спросить, так как же нам учиться? А как компьютер должен учиться?

Что ж, для вас, как человека, есть несколько возможностей. Это скучно. Это старый способ сделать это, верно? Запоминайте факты. Запомните как можно больше фактов и надеемся, что мы спросим вас на заключительном экзамене о примерах этих фактов в отличие от некоторых других фактов, которые вы не запомнили.Это, если вспомнить первую лекцию, пример декларативного знания, утверждения истины. Запомните как можно больше. Держите Википедию в заднем кармане.

Лучший способ учиться — это уметь делать выводы, выводить новую информацию из старой. И если подумать, это становится ближе к тому, что мы называем императивным знанием — способам вывода новых вещей. Теперь, в первых случаях, мы встроили это, когда писали эту программу для вычисления квадратного корня. Но то, что нам нужно в алгоритме обучения, — это иметь гораздо больше похожей на эту идею обобщения.

Мы заинтересованы в расширении наших возможностей для написания программ, которые могут выводить полезную информацию из неявных шаблонов в данных. Таким образом, это не что-то явно построенное, как это сравнение весов и смещений, а фактически неявные шаблоны в данных, и алгоритм должен выяснить, что это за шаблоны, и использовать их для создания программы, которую вы можете использовать для вывода новых данных об объектах, о смещения струн, что бы вы ни пытались сделать.

ОК. Итак, идея, основная парадигма, которую мы собираемся увидеть, состоит в том, чтобы дать системе некоторые обучающие данные, некоторые наблюдения.В прошлый раз мы сделали это только с пружинными смещениями. Затем мы попытаемся выяснить, как писать код, как писать программу, систему, которая будет делать какие-то выводы о процессе, создавшем данные? А затем, исходя из этого, мы хотим иметь возможность использовать это, чтобы делать прогнозы о вещах, которых мы раньше не видели.

Итак, я снова хочу довести до конца этот момент. Если подумать, пример пружины подходит для этой модели. Я дал вам набор данных, пространственные отклонения относительно массовых перемещений.Насколько далеко сдвинулась пружина для разных масс? Затем я сделал вывод о лежащем в основе процессе. В первом случае я сказал, что знаю, что это линейное уравнение, но позвольте мне выяснить, что такое реальное линейное уравнение. Что с этим связано с пружинной постоянной? И на основе этого результата я получил фрагмент кода, который можно было использовать для прогнозирования новых смещений.

Итак, у него есть все эти элементы, обучающие данные, механизм вывода, а затем возможность использовать его для создания новых прогнозов. Но это очень простой способ обучения.Итак, более распространенный — это тот, который я собираюсь использовать в качестве примера, то есть, когда я даю вам набор примеров, с этими примерами связаны некоторые данные, некоторые функции и некоторые метки. Для каждого примера я могу сказать, что это особый вид вещей. Этот другой — совсем другое дело. И что я хочу сделать, так это выяснить, как делать выводы о маркировке новых вещей.

Так что дело не только в том, что такое смещение массы, это на самом деле метка. И я собираюсь использовать один из моих любимых примеров.Я большой поклонник Патриотов Новой Англии, если нет, приношу свои извинения. Но я собираюсь использовать футболистов. Итак, я собираюсь показать вам через секунду, я собираюсь привести вам набор примеров футболистов. Ярлык — это позиция, которую они играют. И данных, ну, это может быть много чего. Мы будем использовать рост и вес.

Но что мы хотим сделать, так это посмотреть, как бы мы придумали способ характеристики неявного паттерна того, как вес и рост предсказывают тип позиции, которую может играть этот игрок.А потом придумайте алгоритм, который будет предсказывать позиции новых игроков. Сделаем черновик на следующий год. Где мы хотим, чтобы они играли? Это парадигма. Набор наблюдений, потенциально помеченных, потенциально нет. Подумайте, как нам сделать вывод, чтобы найти модель. А затем как мы можем использовать эту модель для прогнозов.

Что мы собираемся увидеть, и сегодня мы увидим несколько примеров, так это то, что обучение может осуществляться одним из двух очень широких способов. Первый называется обучением с учителем.И в этом случае для каждого нового примера, который я даю вам как часть обучающих данных, у меня есть метка. Я знаю, что это такое. И что я собираюсь сделать, так это посмотреть, как найти правило, которое предсказывало бы метку, связанную с невидимым вводом, на основе этих примеров. Это контролируется, потому что я знаю, какова маркировка.

Второй вид, если он контролируется, очевидный другой называется неконтролируемым. В таком случае я просто приведу вам несколько примеров. Но я не знаю ярлыков, связанных с ними.Я просто попытаюсь найти естественные способы сгруппировать эти примеры в разные модели. А в некоторых случаях я могу знать, сколько существует моделей. В некоторых случаях я могу просто сказать, какую лучшую группировку я могу найти.

ОК. Сегодня я собираюсь не писать много кода. Я ожидал аплодисментов за это, Джон, но не получил их. Не много кода. Я собираюсь показать вам в основном интуицию, лежащую в основе этого обучения. И я собираюсь начать с моего примера Патриотов Новой Англии.Итак, вот некоторые данные о нынешних игроках Patriots. И у меня есть два типа позиций. У меня есть ресиверы и лайнсмены. И каждый из них просто помечен именем, ростом в дюймах и весом в фунтах. OK? По пять штук каждого.

Если я нанесу их на двухмерный график, я получу вот что. OK? Ничего страшного. Что я пытаюсь сделать? Я пытаюсь узнать, являются ли их характеристики, отличающие эти два класса друг от друга? А в случае без метки все, что у меня есть, — это просто набор примеров.Итак, я хочу решить, что делает двух игроков похожими, с целью увидеть, могу ли я разделить это распределение на две или более естественные группы.

Аналогично измерению расстояния. В нем говорится, как мне взять два примера со связанными ценностями или функциями, и мы собираемся решить, как далеко они друг от друга? И в случае без метки, простой способ сделать это — сказать, если я знаю, что там есть по крайней мере k групп — в этом случае я скажу вам, что там есть две разные группы — как можно Я решаю, как лучше всего сгруппировать вещи вместе, чтобы все примеры в одной группе были близко друг к другу, все примеры в другой группе были близко друг к другу и были достаточно далеко друг от друга.

Есть много способов сделать это. Я покажу вам одну. Это очень стандартный способ, и в основном он работает следующим образом. Если все, что я знаю, это то, что есть две группы, я собираюсь начать с того, что выберу два примера в качестве своих. Выбирайте их наугад. Собственно наугад не велик. Я не хочу слишком близко придираться друг к другу. Я собираюсь попытаться разобрать их далеко друг от друга. Но я беру два примера в качестве своих образцов. И для всех других примеров в данных обучения я говорю, к какому из них он ближе всего.

Я попытаюсь создать кластеры со свойством, что расстояния между всеми примерами этого кластера малы. Среднее расстояние небольшое. И посмотрите, смогу ли я найти кластеры, которые позволяют получить как можно меньшее среднее расстояние для обоих кластеров. Этот алгоритм работает, выбирая два примера, кластеризуя все остальные примеры, просто говоря, поместите их в группу, к которой он ближе всего к этому примеру.

Как только я получу эти кластеры, я найду средний элемент этой группы.Не в смысле, а в среднем, какая ближайшая к центру? И относитесь к ним как к образцам и повторяйте процесс. И я просто сделаю это либо несколько раз, либо до тех пор, пока не получу никаких изменений в процессе. Итак, это кластеризация на основе расстояния. И мы вернемся на расстояние через секунду.

Так вот что бы хотели мои футболисты. Если бы я делал это только по весу, это была бы естественная разделительная линия. И в этом есть смысл. Все в порядке? Эти три, очевидно, сгруппированы, и опять же, они находятся именно на этой оси.Они все здесь внизу. Эти семеро находятся в другом месте. Там есть естественная разделительная линия. Если бы я делал это по высоте, не так чисто. Это то, что придумал мой алгоритм как лучшая разделительная линия здесь, а это означает, что эти четыре, опять же, основанные только на этой оси, близки друг к другу. Эти шестеро близки друг к другу. Но это не так чисто.

И это часть проблемы, которую мы рассмотрим, как найти лучшие кластеры. Если я использую рост и вес, я получу это, что было неплохо, правда? Эти трое группируются вместе.они находятся рядом друг с другом, просто исходя из расстояния в плоскости. Эти семеро находятся рядом друг с другом. Здесь проходит красивая естественная разделительная линия. Фактически, это дает мне классификатор. Эта линия является равноудаленной линией между центрами этих двух кластеров. Это означает, что любая точка на этой линии находится на таком же расстоянии до центра этой группы, как и до этой группы.

Итак, любой новый пример, если он выше линии, я бы сказал, получает эту метку, если он ниже линии, получает эту метку.Через секунду мы вернемся, чтобы посмотреть, как мы измеряем расстояния, но идея здесь довольно проста. Я хочу найти группы рядом друг с другом и вдали от другой группы.

Теперь предположим, что я действительно знал этикетки на этих плеерах. Это приемники. Это линейные. И те из вас, кто является футбольным фанатом, могут понять это, не так ли? Это два трудных конца. Они намного больше. Я думаю, что это Беннет, а это Гронк, если вы действительно большой поклонник Патриотов.Но это узкие концы, это широкие приемники, и через секунду это вернется, но есть ярлыки.

Теперь я хочу сказать: если бы я мог воспользоваться знанием ярлыков, как бы я разделил эти группы на части? И это легко увидеть. Основная идея в данном случае заключается в том, что если у меня есть группы с пометками в этом пространстве функций, я хочу найти подповерхность, которая естественным образом разделяет это пространство. Подповерхность — это модное слово. В нем говорится, что в двухмерном случае я хочу знать, какая строка лучше, если я могу найти одну строку, которая отделяет все примеры одной меткой от всех примеров второй метки.

Мы увидим, что если примеры хорошо разделены, это легко сделать, и это здорово. Но в некоторых случаях это будет сложнее, потому что некоторые примеры могут быть очень близки друг к другу. И это поднимет проблему, которую вы видели на прошлой лекции. Я хочу избежать переобучения. Я не хочу создавать действительно сложную поверхность для разделения вещей. И поэтому нам, возможно, придется мириться с некоторыми неправильно обозначенными вещами, если мы не сможем их вытащить.

И, как вы уже догадались, в этом случае с помеченными данными есть наиболее подходящая линия.Любой, кто больше 280 фунтов, будет отличным лайнменом. Любой, кто меньше 280 фунтов, с большей вероятностью станет приемником. OK. Итак, у меня есть два разных способа думать о нанесении этого ярлыка. Я вернусь к ним обоим через секунду.

Теперь предположим, что я добавляю некоторые новые данные. Я хочу пометить новые экземпляры. Сейчас это фактически игроки другой позиции. Это бегущие бэки. Но я говорю, что все, о чем я знаю, — это ресиверы и лайнсмены. Я получаю эти две новые точки данных. Хотелось бы знать, где они, скорее всего, будут ресивером или линейными? И есть данные для этих двух джентльменов.Итак, если я вернусь к их построению, вы заметите одну из проблем. Итак, вот мои линейные, красные — мои принимающие, две черные точки — это два бегущих бека.

И обратите внимание прямо здесь. Будет действительно сложно отделить эти два примера друг от друга. Они так близки друг другу. И это будет одна из вещей, которыми нам придется пойти на компромисс. Но если я подумаю об использовании того, что я узнал, в качестве классификатора с немаркированными данными, то это были два моих кластера. Как видите, у меня есть интересный пример.Я бы сказал, что этот новый пример больше похож на приемника, чем на линейного. Но что там, непонятно. Почти точно проходит по этой разделительной линии между этими двумя кластерами.

И я бы либо сказал, я хочу переосмыслить кластеризацию, либо я хочу сказать, знаете что? Насколько я знаю, возможно, здесь нет двух кластеров. Может, их трое. И я хочу классифицировать их немного иначе. Так что я вернусь к этому. С другой стороны, если бы я использовал помеченные данные, то была бы моя разделительная линия.Это действительно просто. Оба этих новых примера явно ниже разделительной линии. Это явные примеры, которые я бы охарактеризовал как больше похожих на приемников, чем на линейных.

И я знаю, что это футбольный пример. Если вам не нравится футбол, возьмите другой пример. Но вы понимаете, почему я могу использовать данные в помеченном кейсе и немаркированном кейсе, чтобы придумать разные способы построения кластеров. Итак, что мы собираемся сделать в течение следующих двух с половиной лекций, это посмотреть, как мы можем написать код, чтобы научиться так разделять вещи?

Мы собираемся изучать модели, основанные на немаркированных данных.Это тот случай, когда я не знаю, что такое метки, просто пытаясь найти способы сгруппировать вещи рядом, а затем использовать кластеры для присвоения меток новым данным. И мы собираемся изучать модели, глядя на помеченные данные и посмотрев, как нам лучше всего придумать способ разделения линией или плоскостью или набором линий, примерами из одной группы, из примеров из другой группы.

Признавая, что мы хотим избежать переобучения, мы не хотим создавать действительно сложную систему.И, как следствие, нам придется пойти на компромисс между тем, что мы называем ложными срабатываниями и ложными отрицаниями. Но получившийся классификатор затем может пометить любые новые данные, просто решив, где вы находитесь по отношению к этой разделительной линии.

Итак, вот что вы увидите в следующих двух с половиной лекциях. Каждый метод машинного обучения состоит из пяти основных компонентов. Нам нужно решить, какие данные используются для обучения, и как мы собираемся оценивать успех этой системы. Мы уже видели несколько примеров этого.Нам нужно решить, как мы будем представлять каждый экземпляр, который мы ему даем.

Я выбирал рост и вес футболистов. Но, возможно, мне лучше было выбрать среднюю скорость или, я не знаю, длину руки, что-то еще. Как мне понять, какие функции нужны? И в связи с этим, как мне измерить расстояния между этими объектами? Как мне решить, что близко, а что нет? Может быть, он должен быть другим, например, в зависимости от веса и роста.Мне нужно принять это решение.

И это две вещи, которые мы собираемся показать вам сегодня на примерах, как пройти через это. Начиная со следующей недели, профессор Гуттаг покажет вам, как вы это берете, и на самом деле приступите к созданию более подробных версий измерения кластеризации, измерения сходств, чтобы найти целевую функцию, которую вы хотите минимизировать, чтобы решить, какой кластер лучше всего использовать. А затем какой метод оптимизации вы хотите использовать для изучения этой модели.

Итак, давайте поговорим об особенностях.У меня есть набор примеров, размеченных или нет. Мне нужно решить, что в этих примерах полезно использовать, когда я хочу решить, что близко к другому, а что нет. И одна из проблем в том, что если бы это было действительно легко, это было бы очень просто. Функции не всегда отражают то, что вы хотите. Я собираюсь провести аналогию с футболом, но почему я выбрал рост и вес? Потому что найти его было легко.

Знаете, если вы работаете в New England Patriots, что вы действительно ищете, когда спрашиваете, какая функция правильная? Вероятно, это какая-то другая комбинация вещей.Итак, вы, как дизайнер, должны сказать, какие функции я хочу использовать. Эта цитата, кстати, принадлежит одному из великих статистиков 20-го века, и я думаю, что она хорошо ее передает.

Итак, проектирование функций, когда вы, как программист, сводите к решению и того, какие функции я хочу измерить в этом векторе, который я собираюсь объединить, и как мне выбрать относительные способы их взвешивания? Итак, Джон, Ана, и я могли бы очень облегчить нашу работу в этом семестре, если бы мы сели в начале семестра и сказали, знаете ли, мы много раз преподавали этот курс.У нас есть данные, я не знаю, Джон, тысячи студентов, вероятно, за это время. Давайте просто создадим небольшой алгоритм обучения, который берет набор данных и предсказывает вашу итоговую оценку.

Вам не обязательно приходить на занятия, не нужно решать все задачи, потому что мы просто спрогнозируем вашу итоговую оценку. Разве это не было бы хорошо? Сделайте нашу работу немного проще, и вам может понравиться эта идея, а может и не понравиться. Но я мог подумать о том, чтобы предсказать эту оценку? Теперь почему я рассказываю этот пример. Я пытался увидеть, смогу ли я получить несколько улыбок.Я видел там парочку из них.

Но подумайте об особенностях. Что я измеряю? На самом деле, я передам это Джону, потому что это его идея. Что бы он измерил? Что ж, средний балл, вероятно, неплохой показатель производительности. Вы преуспеваете в других классах, вы, вероятно, преуспеете в этом классе.

Я буду использовать это очень осторожно. Предыдущий опыт программирования является, по крайней мере, предсказателем, но не идеальным предсказателем. Те из вас, кто раньше не занимался программированием в этом классе, вы все еще можете хорошо успеть в этом классе.Но это признак того, что вы видели другие языки программирования.

С другой стороны, я не верю в астрологию. Поэтому я не думаю, что месяц, в котором вы родились, астрологический знак, под которым вы родились, вероятно, имеет какое-либо отношение к тому, насколько хорошо вы будете программировать. Я сомневаюсь, что цвет глаз имеет какое-либо отношение к тому, насколько хорошо вы программируете. Вы уловили идею. Некоторые функции имеют значение, другие — нет.

Теперь я мог бы просто добавить все функции и надеяться, что алгоритм машинного обучения отсортирует те, которые он хочет уберечь от тех, которых не хочет.Но я напоминаю вам об этой идее переобучения. Если я это сделаю, есть опасность, что обнаружится некоторая корреляция между месяцем рождения, цветом глаз и средним баллом успеваемости.

И это приведет к выводу, который нам действительно не нравится. Кстати, если вы обеспокоены, могу вас заверить, что Стью Шмилл из декана приемного отделения не использует машинное обучение, чтобы выбрать вас. Он на самом деле смотрит на множество вещей, потому что заменить его машиной нелегко — пока.

Хорошо.Это говорит о том, что нам нужно подумать о том, как выбрать функции. И в основном то, что мы пытаемся сделать, — это максимизировать то, что называется отношением сигнал / шум. Максимизируйте те функции, которые несут наибольший объем информации, и удалите те, которые не содержат. Итак, я хочу показать вам пример того, как вы можете подумать об этом. Я хочу обозначить рептилий. Я хочу придумать способ обозначать животных как рептилии или нет.

И приведу единственный пример. На одном-единственном примере многого не сделаешь.Но из этого примера я знаю, что кобра откладывает яйца, у нее чешуя, она ядовита, хладнокровна, у нее нет ног, и это рептилия. Так что я могу сказать, что моя модель рептилии хороша, я не уверен. У меня пока недостаточно данных.

Но если я приведу второй пример, он тоже откладывает яйца, чешуйчатый, ядовитый, хладнокровный, без ног. Есть моя модель, да? Совершенно разумная модель, разработаю ли я ее, или алгоритм машинного обучения сделает это, говорит, что если все это верно, обозначьте ее как рептилию.OK?

А теперь я даю вам удав. Ах. Это рептилия. Но это не подходит для модели. В частности, это не яйцекладка, и это не ядовито. Поэтому мне нужно доработать модель. Или алгоритм должен уточнить модель. И это, я хочу вам напомнить, касается особенностей. Итак, я начал с пяти функций. Это не подходит.

Так что, наверное, мне следует уменьшить его. Я посмотрю на весы. Я собираюсь посмотреть на хладнокровных. Я посмотрю на ноги.Это отражает все три примера. Опять же, если вы подумаете об этом с точки зрения кластеризации, все три из них подойдут для этого.

ОК. А теперь приведу другой пример — курицу. Не думаю, что это рептилия. На самом деле, я почти уверен, что это не рептилия. И он все еще хорошо подходит к этой модели, не так ли? Потому что, хотя у него есть чешуя, о чем вы можете или не догадываться, он не хладнокровен, и у него есть ноги. Так что это негативный пример, который подкрепляет модель. Звучит отлично. А теперь подарю вам аллигатора.Это рептилия. И ох, выдумка, правда? Модель не устраивает. Потому что, хотя у него есть чешуя и хладнокровно, у него есть ноги.

Я почти закончил с примером. Но вы понимаете суть. Опять же, я должен подумать о том, как мне это улучшить. И я мог бы, сказав: «Хорошо». Давайте сделаем это немного сложнее — чешуя, хладнокровный, 0 или четыре ноги … Я скажу, что это рептилия. Я дам тебе лягушку-дротик. Не рептилия, это амфибия. И это хорошо, потому что это все еще удовлетворяет.Итак, это пример за пределами кластера, который говорит, что нет чешуи, не хладнокровен, но, как оказалось, у него четыре ноги. Это не рептилия. Это хорошо.

А потом я даю вам … Я должен дать вам питона, верно? Я имею в виду, что здесь должен быть питон. Да ладно тебе. По крайней мере, вырос у меня, когда я это говорю. Здесь должен быть питон. И я даю вам это и лосося. И теперь у меня неприятности. Потому что посмотрите на чешую, посмотрите на хладнокровных, посмотрите на ноги. Я не могу их разделить. По этим функциям нет способа придумать способ, который правильно сказал бы, что питон — это рептилия, а лосось — нет.И поэтому нет простого способа добавить это правило.

И, наверное, мне лучше всего просто вернуться только к двум функциям, масштабам и хладнокровию. В общем, если что-то имеет чешую и хладнокровно, я назову это рептилией. Если у него нет и того, и другого, я скажу, что это не рептилия. Это не будет идеально. Это будет неправильно маркировать лосося. Но я сделал здесь важный выбор. И выбор дизайна таков, что у меня не будет ложных негативов.

Это означает, что не будет ни одного экземпляра чего-то, кроме рептилии, которого я буду называть рептилией. У меня могут быть ложные срабатывания. Так что я сделал это неправильно. Ложноотрицательный результат говорит о том, что все, что не является рептилией, я классифицирую в этом направлении. У меня могут быть некоторые ложные срабатывания, в том числе у меня может быть несколько вещей, которые я ошибочно назову рептилией. И, в частности, примером этого будет лосось.

Этот компромисс между ложными срабатываниями и ложными отрицаниями — это то, о чем мы беспокоимся, когда думаем об этом.Потому что во многих случаях нет идеального способа разделить данные. И если вы вспомните мой пример с Патриотами Новой Англии, тот разбег и этот широкий ресивер были так близко друг к другу по высоте и весу, я никак не мог разделить их. И мне просто нужно быть готовым решить, сколько ложных срабатываний или ложных отрицаний я хочу терпеть.

Как только я определил, какие функции использовать, а это хорошо, мне нужно решить, на каком расстоянии.Как сравнить два вектора признаков? Я собираюсь сказать вектор, потому что он может иметь несколько измерений. Как мне решить, как их сравнить? Потому что я хочу использовать расстояния, чтобы выяснить, как сгруппировать предметы вместе или как найти разделительную линию, разделяющую предметы.

Итак, одна из вещей, которую я должен решить, — это то, какие функции. Я также должен выбрать расстояние. И, наконец, я могу решить, как взвесить относительную важность различных измерений в векторе признаков.Некоторые могут быть более ценными, чем другие, при принятии такого решения. И я хочу показать вам пример этого.

Итак, вернемся к моим животным. Я начал с вектора признаков, который на самом деле имел пять измерений. Он был яйцекладочным, хладнокровным, с чешуей, не помню, какой был другой, и с количеством ног. Итак, я мог бы подумать об этом, сказав, что у меня есть четыре бинарных признака и одна целочисленная особенность, связанная с каждым животным. И один из способов научиться отличать рептилий от не рептилий — это измерить расстояние между парами экземпляров и использовать это расстояние, чтобы решить, что находится рядом друг с другом, а что нет.

И, как мы уже говорили, он будет использоваться либо для кластеризации вещей, либо для поиска разделяющей их поверхности классификатора. Вот простой способ сделать это. Для каждого из этих примеров я оставлю true равным 1, а false — 0. Итак, первые четыре — это либо 0, либо 1. И последнее — количество ног. И теперь я мог сказать, хорошо. Как мне измерить расстояния между животными или чем-то еще, кроме таких векторов признаков?

Здесь мы собираемся использовать так называемую метрику Минковского или разницу Минковского.Учитывая два вектора и степень p, мы в основном берем абсолютное значение разницы между каждым из компонентов вектора, возводим его в p-ю степень, берем сумму и выбираем p-й путь для этого. Итак, давайте рассмотрим два очевидных примера. Если p равно 1, я просто измеряю абсолютное расстояние между каждым компонентом, складываю их, и это мое расстояние. Это называется манхэттенской метрикой.

Тот, который вы видели больше, тот, который мы видели в прошлый раз, если p равно 2, это евклидово расстояние, верно? Это сумма квадратов разностей компонентов.Извлеките квадратный корень. Возьмите квадратный корень, потому что он дает определенные свойства расстояния. Это евклидово расстояние. Итак, теперь, если я хочу измерить разницу между этими двумя, вот в чем вопрос. Этот круг ближе к звезде или ближе к кресту?

К сожалению, я поставил ответ здесь. Но это зависит от используемой мной метрики. Верно? Евклидово расстояние, это квадратный корень из 2, умноженного на 2, то есть примерно 2,8. И это три. Таким образом, исходя из стандартного расстояния в плоскости, мы бы сказали, что эти двое ближе, чем эти двое.Манхэттенское расстояние, почему оно так называется? Потому что ходить можно только по проспектам и улицам. Расстояние до Манхэттена в основном означает, что это один, два, три, четыре единицы. Это на расстоянии одного, двух, трех единиц.

А на расстоянии Манхэттена это ближе, это соединение ближе, чем это соединение. Теперь вы привыкли думать евклидово. Мы собираемся это использовать. Но это будет важно, когда мы подумаем о том, как мы сравниваем расстояния между этими разными частями.Обычно мы используем евклидово. Мы увидим, что Манхэттен действительно имеет какую-то ценность. Итак, если я вернусь к своим трем примерам — мальчик, это ужасный слайд, не так ли? Но вот и гремучая змея, удав и лягушка-стрелок. Есть представление.

Могу спросить, а какое расстояние между ними? В раздаточном материале на сегодня мы дали вам небольшой фрагмент кода, который сделает это. И если я действительно пройду через это, я получу небольшой приятный результат. Вот расстояния между этими векторами с использованием евклидовой метрики.Я к ним вернусь. Но вы можете видеть, что две змеи довольно близко расположены друг к другу. В то время как лягушка-дротик находится на изрядном расстоянии от этого. Красиво, правда? Это хорошее разделение, которое говорит о разнице между этими двумя.

ОК. Теперь кидаю аллигатора. Похоже на игру Dungeons & Dragons. Я добавляю аллигатора и хочу провести то же сравнение. И я не получаю такого же хорошего результата. Потому что теперь, как и раньше, говорится, что две змеи находятся близко друг к другу.Но в нем говорится, что лягушка-дротик и аллигатор гораздо ближе по этому измерению, чем одна из них друг к другу. И чтобы напомнить вам, что аллигатор и две змеи, я хотел бы быть ближе друг к другу и на некотором расстоянии от лягушки. Потому что я пытаюсь классифицировать рептилий, а не нет.

Так что же здесь произошло? Что ж, это место, где разработка функций будет иметь важное значение. Ведь на самом деле аллигатор отличается от лягушки тремя особенностями. И только в двух чертах, скажем, от удава.Но одна из таких особенностей — количество ног. И там, в то время как на двоичной оси разница между 0 и 1, здесь она может быть между 0 и 4. Таким образом, мы взвешиваем расстояние намного больше, чем хотелось бы. Размер ножек, если хотите, великоват.

Как мне это исправить? Я бы сказал, что это естественное место для использования расстояния Манхэттена. Почему я должен думать, что разница в количестве ног или разница в количестве ног важнее, чем наличие чешуи? Почему я должен думать, что измерение этого расстояния с точки зрения Евклида имеет смысл? Это действительно совершенно разные измерения.И на самом деле я не собираюсь этого делать, но если бы я запустил метрику Манхэттена на этом, это сделало бы аллигатора намного ближе к змеям, именно потому, что он отличается только двумя особенностями, а не тремя.

Другой способ исправить это — сказать, что слишком большой вес связан с разницей в количестве ног. Так что давайте просто сделаем это двоичной функцией. Либо у него нет ног, либо у него есть ноги. Выполните ту же классификацию. И теперь вы видите, что змеи и аллигатор находятся рядом друг с другом.В то время как лягушка-дротик, не так далеко, как была раньше, но есть довольно естественное разделение, особенно с использованием этого числа между ними.

Что я хочу сказать? Выбор функций имеет значение. Добавление слишком большого количества функций может на самом деле дать нам некоторую переоснащенность. И, в частности, выбор веса, который я хочу для этих функций, имеет реальное влияние. И вы, как дизайнер или программист, сильно влияете на то, как вы думаете об их использовании. Так что разработка функций действительно имеет значение. То, как вы выбираете функции, что вы используете, будет иметь значение.OK.

Последней частью этого является то, что мы собираемся рассмотреть несколько примеров, в которых мы даем вам данные, связанные с ними функции. В некоторых случаях мы собираемся пометить их, в других — нет. И мы знаем, как теперь думать о том, как измерить расстояния между ними. Джон.

ДЖОН ГУТТАГ: Вы, вероятно, не собирались говорить о весе функций. Вы хотели сказать, как они масштабируются.

ЭРИК ГРИМСОН: Извини. Весы, а не … спасибо, Джон. Нет, я делал.Я беру это обратно. Я не хотел говорить о весе характеристик. Я хотел сказать, что здесь важен масштаб измерения. Спасибо за усиление и исправление. Вы совершенно правы.

ДЖОН ГУТТАГ: Гири мы используем по-другому, как мы увидим в следующий раз.

ЭРИК ГРИМСОН: В следующий раз мы увидим, почему мы будем использовать веса по-разному. Так что перефразируй это. Заблокируйте это из головы. Мы собираемся поговорить о масштабах и шкале на осях, как о важных здесь.И мы уже сказали, что рассмотрим два разных типа обучения: помеченные и немаркированные, кластеризацию и классификацию. В заключение я хочу показать вам два примера этого. Как мы будем думать о них алгоритмически, и в следующий раз мы рассмотрим их более подробно.

Когда мы посмотрим на это, я хочу напомнить вам о вещах, которые будут важны для вас. Как измерить расстояние между примерами? Как правильно это спроектировать? Какой набор функций следует использовать в этом векторе? И затем, какие ограничения я хочу наложить на модель? В случае данных без метки, как мне решить, сколько кластеров я хочу иметь? Потому что я могу предложить вам действительно простой способ кластеризации.Если я приведу 100 примеров, я скажу построить 100 кластеров. Каждый пример — это отдельный кластер.

Расстояние действительно хорошее. Он действительно близок к самому себе, но плохо маркирует вещи. Итак, я должен подумать, как мне решить, сколько кластеров, в чем сложность этой разделяющей службы? Как мне избежать проблемы переобучения, которой я не хочу? Напомню, что мы уже видели небольшую версию этого метода кластеризации. Это стандартный способ сделать это, просто повторив то, что было на предыдущем слайде.

Если я хочу сгруппировать его в группы, я начинаю с того, что говорю, сколько кластеров мне нужно? Выберите пример, который я использую в качестве своего раннего представления. Для каждого другого примера в обучающих данных поместите его в ближайший кластер. Как только я их получу, найдите медиану и повторите процесс. И это привело к тому расставанию. Теперь, когда он у меня есть, я хочу его проверить. На самом деле, я должен был сказать это лучше. Эти два кластера появились, не глядя на две черные точки.

Поместив черные точки, я хотел бы проверить, насколько хорошо это работает? И этот пример действительно не очень обнадеживает.Это слишком близко. Так что это естественное место, чтобы сказать: «Хорошо, а что, если бы я сделал это с тремя кластерами?» Вот что я получаю. Мне это нравится. Все в порядке? Вот здесь действительно хороший кластер. Тот факт, что алгоритм не знал маркировки, не имеет значения. Хорошая группа из пяти человек. Хорошая группа из четырех человек. А между ними есть хорошая группа из трех человек.

И на самом деле, если я посмотрю на среднее расстояние между примерами в каждом из этих кластеров, оно будет намного меньше, чем в этом примере.Таким образом, возникает вопрос, следует ли мне искать четыре кластера? Вопрос, пожалуйста.

АУДИТОРИЯ: Не является ли такое совпадение между двумя кластерами проблемой?

ЭРИК ГРИМСОН: Да. Вопрос в том, является ли перекрытие между двумя кластерами проблемой? Нет. Я просто нарисовал это здесь, чтобы вы могли увидеть, где эти части. Но на самом деле, если хотите, центр есть. Все эти три точки ближе к этому центру, чем к этому центру. Так что тот факт, что они пересекаются, — хороший вопрос.Просто так получилось, что я их нарисовал. Я действительно должен нарисовать их не как круги, а как немного более извилистую поверхность. OK? Сделав три, я могу сказать, стоит ли искать четыре?

Ну, эти точки внизу, как я уже сказал, являются примером, когда будет сложно их разделить. И я не хочу переобучаться. Потому что единственный способ отделить их — создать действительно запутанный кластер, что мне не нравится. Все в порядке? В заключение позвольте мне показать вам еще один пример с другой стороны.Предположим, я привожу вам помеченные примеры.

Итак, цель снова состоит в том, чтобы у меня были функции, связанные с каждым примером. У них будет несколько измерений. Но я также знаю ярлык, связанный с ними. И я хочу узнать, как лучше всего придумать правило, которое позволит мне брать новые примеры и относить их к нужной группе. Есть несколько способов сделать это. Вы можете просто сказать, что я ищу простейшую поверхность, которая разделит эти примеры. В моем футбольном футляре, который находился в самолете, какая лучшая линия их разделяет, что оказалось несложным.

Я могу поискать более сложную поверхность. И через секунду мы увидим пример, где, возможно, это последовательность отрезков линии, которая их разделяет. Потому что разделение выполняется не одной линией. Как и раньше, хочу быть осторожным. Если я сделаю это слишком сложным, я могу получить действительно хороший разделитель, но я переборщу с данными. И ты увидишь в следующий раз. Я собираюсь просто выделить это здесь. Есть третий способ, который приведет почти к такому же результату, который называется k ближайших соседей.

Идея в том, что у меня есть набор помеченных данных. И что я собираюсь сделать, так это для каждого нового примера, скажем, найти k, скажем, пять ближайших помеченных примеров. И проведи голосование. Если 3 из 5 или 4 из 5 или 5 из 5 этих лейблов совпадают, я скажу, что это часть той группы. А если у меня будет меньше, я оставлю это как несекретное. И это хороший способ подумать о том, как их выучить.

И позвольте мне закончить, показав вам пример.Сейчас я не буду использовать на этом футболистов. Я использую другой пример. Я дам вам некоторые данные о голосовании. Я думаю, что это фактически смоделированные данные. Но это набор избирателей в США со своими предпочтениями. Они склонны голосовать за республиканцев. Они склонны голосовать за демократов. И две категории — это их возраст и то, как далеко они живут от Бостона. Актуальны они или нет, я не знаю, но это всего лишь две вещи, которые я собираюсь использовать для их классификации. И я хотел бы сказать, как мне подогнать кривую для разделения этих двух классов?

Я оставлю половину данных для тестирования.Я собираюсь использовать половину данных для обучения. Итак, если это мои тренировочные данные, я могу сказать, какая лучшая линия их разделяет? Не знаю, как лучше, но вот два примера. У этой сплошной линии есть то свойство, что все демократы на одной стороне. По ту сторону линии все республиканцы, но по эту сторону линии есть и республиканцы. Я не могу найти границу, которая бы полностью разделяла их, как я это сделал с футболистами. Но есть приличная грань, чтобы их разделить.

Вот еще один кандидат.У этой пунктирной линии есть свойство, что с правой стороны у вас — парень, я не думаю, что это сделано намеренно, Джон, верно — но с правой стороны у вас почти все республиканцы. Это кажется совершенно подходящим. Один демократ, но там довольно хорошее разделение. А с левой стороны у вас есть смесь вещей. Но большинство демократов находятся по левую сторону от этой линии. Все в порядке? Тот факт, что левый и правый коррелирует с расстоянием от Бостона, здесь совершенно не важен. Но в нем есть приятный удар.

ДЖОН ГУТТАГ: Актуально, но не случайно.

ЭРИК ГРИМСОН: Но не случайно. Спасибо. Все в порядке. Итак, теперь вопрос в том, как бы я их оценил? Как мне решить, какой из них лучше? И я просто очень быстро покажу вам несколько примеров. Первый — это посмотреть на то, что называется матрицей путаницы. Что это обозначает? Об этом говорит один из таких классификаторов, например, сплошная линия. Вот прогнозы, основанные на сплошной линии, будут ли они, скорее, демократами или республиканцами.А вот собственно лейбл. То же самое и с пунктирной линией.

И эта диагональ важна, потому что это правильно обозначенные результаты. Верно? Он правильно, в случае сплошной линии, получает все правильные ярлыки демократов. Половина республиканцев понимает это правильно. Но в нем есть кое-что, где он на самом деле республиканец, но он клеймит его как демократа. Вот мы и хотели бы быть действительно большими. Фактически, это приводит к естественной мере, называемой точностью. То есть, просто возвращаясь к этому, мы говорим, что это действительно положительные моменты.То есть я обозначил это как экземпляр, и это действительно так.

Это настоящие негативы. Я называю это не экземпляром, и на самом деле это не так. И тогда это ложные срабатывания. Я назвал это экземпляром, а это не так, и это ложные негативы. Я назвал это не экземпляром, и это так. И простой способ измерить это — посмотреть на правильные метки на всех этикетках. Истинные положительные и истинные отрицательные стороны, те, которые я понял. И в этом случае обе модели получают значение 0.7.

Так что же лучше? Что ж, я должен это подтвердить. И я собираюсь сделать это через секунду, просмотрев другие данные. Мы могли бы также спросить, можем ли мы найти что-то с меньшим количеством ошибок обучения? Это правильно только на 70%. Не хорошо. Что ж, вот модель посложнее. И здесь начинаешь беспокоиться о переобучении. Что я сделал, так это последовательность строк, которые их разделяют. Итак, все, что выше этой черты, я скажу республиканцам. Я скажу, что все, что ниже этой черты, — демократы.

Так что я избегаю этого. Я избегаю этого. Я все еще снимаю многие из тех же вещей. И в этом случае я получаю 12 истинных положительных результатов, 13 истинных отрицательных результатов и только 5 ложных срабатываний. И это неплохо. Вы можете видеть 5. Это те пять красных там внизу. Его точность составляет 0,833. И теперь, если я применяю это к тестовым данным, я получаю нормальный результат. Он имеет точность около 0,6.

Я мог бы использовать эту идею, чтобы попытаться обобщить, чтобы сказать, могу ли я придумать лучшую модель. И ты увидишь это в следующий раз.Могут быть и другие способы измерения этого. И я хочу использовать это в качестве последнего примера. Еще один хороший показатель, который мы используем, называется PPV, Positive Predictive Value, который показывает, сколько истинных положительных результатов я получаю из всех вещей, которые я назвал положительно. А в этой твердотельной модели пунктирной линией я могу получить значения около 0,57. Лучше сложная модель на обучающих данных. И тогда данные тестирования еще сильнее.

И, наконец, два других примера называются чувствительностью и специфичностью.Чувствительность в основном говорит вам, какой процент я правильно нашел. И конкретика говорила, какой процент я правильно отклонил. И я показываю вам это, потому что здесь возникает компромисс. Если чувствительность — это то, сколько я правильно пометил из тех, которые я правильно пометил и неправильно пометил как отрицательные, то сколько из них я правильно пометил как отрицательные. что я хочу? Я могу сделать чувствительность 1.

Обозначить все, что я ищу. Большой. Все правильно.Но специфичность будет 0. Потому что у меня будет куча неверно размеченных вещей. Я мог сделать специфику 1, все отбросить. Ничего не говори в качестве примера. Истинные негативы достигают 1, и я в отличном состоянии, но моя чувствительность падает до 0. У меня есть компромисс. Когда я думаю об алгоритме машинного обучения, который я использую, и о своем выборе этого классификатора, я увижу компромисс, когда я могу повысить специфичность за счет чувствительности или наоборот.

И вы увидите красивую технику под названием ROC или Receiver Operator Curve, которая дает вам представление о том, как вы хотите с этим справиться.И на этом мы увидимся в следующий раз. Если вы не возражаете, мы отключим ваш вопрос, потому что у меня слишком много времени. Но увидимся в следующий раз, когда профессор Гуттаг покажет вам примеры этого.

8 увлекательных проектов машинного обучения для начинающих

В этом руководстве мы рассмотрим 8 увлекательных проектов машинного обучения для начинающих. Проекты — одни из лучших вложений вашего времени. Вы будете получать удовольствие от обучения, оставаться мотивированным и быстрее прогрессировать.

Видите ли, никакая теория не может заменить практическую практику. Учебники и уроки могут убаюкивать вас ложной верой в мастерство, потому что материал находится перед вами. Но как только вы попытаетесь применить его, вы можете обнаружить, что это сложнее, чем кажется.

Проекты

помогут вам быстро улучшить свои навыки прикладного машинного обучения, давая вам возможность изучить интересную тему.

Plus, вы можете добавлять проекты в свое портфолио, облегчая получение работы, поиск интересных возможностей карьерного роста и даже переговоры о более высокой зарплате.

Вот 8 увлекательных проектов машинного обучения для начинающих. Вы можете выполнить любой из них за один уик-энд или расширить их до более длительных проектов, если они вам понравятся.

Содержание
  1. Гладиатор с машинным обучением
  2. Игровой мяч
  3. Прогноз цен на акции
  4. Обучение нейронной сети чтению почерка
  5. Изучите Enron
  6. Написание алгоритмов машинного обучения с нуля
  7. Мои настроения в социальных сетях
  8. Улучшение здравоохранения

1.Машинное обучение гладиатора

Мы ласково называем этого «гладиатором машинного обучения», но это не новость. Это один из самых быстрых способов развить практическую интуицию на основе машинного обучения.

Цель состоит в том, чтобы взять готовых моделей и применить их к различным наборам данных. Этот проект хорош по трем основным причинам:

Во-первых, вы научитесь интуитивно подходить к проблеме. Какие модели устойчивы к отсутствующим данным? Какие модели хорошо справляются с категориальными функциями? Да, вы можете копаться в учебниках, чтобы найти ответы, но вы лучше узнаете, увидев это в действии.

Во-вторых, этот проект быстро научит вас бесценным навыкам прототипирования моделей. В реальном мире часто бывает трудно понять, какая модель будет работать лучше всего, просто не попробовав их.

Наконец, это упражнение поможет вам освоить рабочий процесс построения модели. Например, вы попрактикуетесь…

  • Импорт данных
  • Данные очистки
  • Разделение на наборы для обучения / тестирования или перекрестной проверки
  • Предварительная обработка
  • Преобразования
  • Разработка функций

Поскольку вы будете использовать нестандартные модели, у вас будет возможность сосредоточиться на выполнении этих важных шагов.

Ознакомьтесь с инструкциями на страницах документации sklearn (Python) или caret (R). Вы должны практиковать алгоритмы регрессии , классификации и алгоритмов кластеризации .

Учебники

Источники данных

  • Репозиторий машинного обучения UCI — 350+ доступных для поиска наборов данных, охватывающих практически любую тематику. Вы обязательно найдете интересующие вас наборы данных.
  • наборов данных Kaggle — более 100 наборов данных, загруженных сообществом Kaggle.Здесь есть несколько действительно забавных наборов данных, в том числе места появления PokemonGo и буррито в Сан-Диего.
  • data.gov — открытые наборы данных, выпущенные правительством США. Отличное место для поиска, если вы интересуетесь общественными науками.

2. Мяч для игры на деньги

В книге Moneyball команда Oakland A произвела революцию в бейсболе благодаря аналитическому поиску игроков. Они создали конкурентоспособную команду, потратив лишь 1/3 того, что крупные рыночные команды, такие как Янки, платили на зарплату.

Во-первых, если вы еще не читали книгу, вам стоит ее проверить. Это один из наших любимых!

К счастью, в мире спорта есть масса данных, с которыми можно поиграть. Данные по командам, играм, счетам и игрокам отслеживаются и находятся в свободном доступе в Интернете.

Есть много интересных проектов по машинному обучению для начинающих. Например, вы можете попробовать…

  • Ставки на спорт… Счет в окне прогноза с учетом данных, доступных на текущий момент непосредственно перед каждой новой игрой.
  • Поиск талантов… Используйте статистику колледжа, чтобы предсказать, у каких игроков будет лучшая профессиональная карьера.
  • Общее управление… Создавайте группы игроков в зависимости от их сильных сторон, чтобы создать разностороннюю команду.

Спорт также является отличной областью для практики визуализации данных и исследовательского анализа . Вы можете использовать эти навыки, чтобы решить, какие типы данных включать в анализ.

Источники данных

  • База данных спортивной статистики — спортивная статистика и исторические данные, охватывающие многие профессиональные виды спорта и несколько видов спорта для колледжей. Чистый интерфейс упрощает очистку веб-страниц.
  • Sports Reference — Еще одна база данных спортивной статистики. Более загроможденный интерфейс, но отдельные таблицы можно экспортировать как файлы CSV.
  • cricsheet.org — данные по мячу для международных матчей по крикету и матчей IPL. Доступны CSV-файлы для международных матчей IPL и T20.

3. Прогнозирование цен на акции

Фондовая биржа — это сладкая земля для любых специалистов по данным, которые хотя бы отдаленно интересуются финансами.

Во-первых, у вас есть много типов данных, из которых вы можете выбирать. Вы можете найти цены, фундаментальные показатели, глобальные макроэкономические индикаторы, индексы волатильности и т. Д.… Список можно продолжать и продолжать.

Во-вторых, данные могут быть очень подробными. Вы можете легко получить данные временных рядов по дням (или даже минутам) для каждой компании, что позволяет вам творчески подходить к торговым стратегиям.

Наконец, финансовые рынки обычно имеют короткие циклы обратной связи. Таким образом, вы можете быстро проверить свои прогнозы на новых данных.

Вот несколько примеров проектов машинного обучения для начинающих, которые вы можете попробовать:

  • Количественное стоимостное инвестирование… Прогнозируйте движение цен за 6 месяцев на основе фундаментальных показателей из квартальных отчетов компаний.
  • Прогнозирование… Построение моделей временных рядов или даже повторяющихся нейронных сетей на основе дельты между предполагаемой и фактической волатильностью.
  • Статистический арбитраж… Находите похожие акции на основе движения их цен и других факторов и ищите периоды, когда их цены расходятся.

Очевидный отказ от ответственности: создавать торговые модели для практики машинного обучения просто. Сделать их прибыльными чрезвычайно сложно. Здесь нет ничего финансового совета, и мы не рекомендуем торговать реальными деньгами.

Учебники

Источники данных

4.Научите нейронную сеть читать рукописный ввод

Нейронные сети и глубокое обучение — две истории успеха современного искусственного интеллекта. Они привели к значительным успехам в распознавании изображений, автоматическом создании текста и даже в беспилотных автомобилях.

Чтобы принять участие в этой захватывающей области, вам следует начать с управляемого набора данных.

Задача классификации рукописных цифр MNIST — это классическая точка входа. С графическими данными обычно труднее работать, чем с «плоскими» реляционными данными.Данные MNIST удобны для начинающих и достаточно малы, чтобы поместиться на одном компьютере.

Распознавание рукописного ввода — непростая задача, но для этого не требуются большие вычислительные мощности.

Для начала мы рекомендуем с первой главы в приведенном ниже руководстве. Он научит вас, как построить нейронную сеть с нуля, которая решает задачу MNIST с высокой точностью.

Учебное пособие

  • Нейронные сети и глубокое обучение (электронная книга) — в главе 1 рассказывается, как написать нейронную сеть с нуля на Python для классификации цифр из MNIST.Автор также дает очень хорошее объяснение интуиции, лежащей в основе нейронных сетей.

Источники данных

  • MNIST — MNIST представляет собой модифицированное подмножество двух наборов данных, собранных Национальным институтом стандартов и технологий США. Он содержит 70 000 маркированных изображений рукописных цифр.

5. Изучите Enron

Скандал и крах Enron были одним из крупнейших корпоративных кризисов в истории.

В 2000 году Enron была одной из крупнейших энергетических компаний Америки.Затем, после того как ее разоблачили за мошенничество, в течение года она стала банкротом.

К счастью для нас, у нас есть база данных электронной почты Enron. Он содержит 500 тысяч электронных писем между 150 бывшими сотрудниками Enron, в основном руководителями высшего звена. Это также единственная большая общедоступная база данных реальных электронных писем, что делает ее более ценной.

Фактически, специалисты по данным уже много лет используют этот набор данных для обучения и исследований.

Примеры проектов машинного обучения для начинающих, которые вы можете попробовать, включают…

  • Обнаружение аномалий… Составьте карту распределения отправленных и полученных электронных писем по часам и попытайтесь обнаружить ненормальное поведение, ведущее к публичному скандалу.
  • Анализ социальных сетей… Создавайте модели сетевого графа между сотрудниками, чтобы найти ключевых влиятельных лиц.
  • Обработка естественного языка… Анализируйте основные сообщения вместе с метаданными электронной почты, чтобы классифицировать электронные письма по их целям.

Источники данных

6. Написание алгоритмов машинного обучения с нуля

Написание алгоритмов машинного обучения с нуля — отличный инструмент обучения по двум основным причинам.

Во-первых, нет лучшего способа лучше понять их механику. Вы будете вынуждены обдумывать каждый шаг, и это приведет к истинному мастерству.

Во-вторых, вы научитесь переводить математические инструкции в рабочий код. Этот навык понадобится вам при адаптации алгоритмов на основе академических исследований.

Для начала мы рекомендуем выбрать не слишком сложный алгоритм. Есть десятки тонких решений, которые вам нужно будет принять даже для самых простых алгоритмов.

После того, как вы научитесь создавать простые алгоритмы, попробуйте расширить их для большей функциональности. Например, попробуйте расширить алгоритм стандартной логистической регрессии до лассо / гребенчатой ​​регрессии , добавив параметры регуляризации.

Наконец, вот совет, который должен знать каждый новичок: не расстраивайтесь, если ваш алгоритм не такой быстрый или необычный, как в существующих пакетах. Эти пакеты — плоды многолетней разработки!

Учебники

Социальные сети стали почти синонимом «больших данных» из-за огромного количества пользовательского контента.

Обработка этих обширных данных может оказаться беспрецедентным способом держать руку на пульсе мнений, тенденций и общественного мнения. Facebook, Twitter, YouTube, WeChat, WhatsApp, Reddit… список можно продолжать и продолжать.

Более того, каждое поколение проводит в социальных сетях даже больше времени, чем их предшественники. Это означает, что данные социальных сетей станут еще более актуальными для маркетинга, брендинга и бизнеса в целом.

Несмотря на то, что существует множество популярных социальных сетей, Twitter является классической отправной точкой для практики машинного обучения.

С данными Twitter вы получаете интересное сочетание данных (содержимое твита) и метаданных (местоположение, хэштеги, пользователи, ретвиты и т. Д.), Открывающие почти бесконечные пути для анализа.

Учебники

Источники данных

  • Twitter API — Twitter API — классический источник потоковой передачи данных. Вы можете отслеживать твиты, хэштеги и многое другое.
  • StockTwits API — StockTwits похож на твиттер для трейдеров и инвесторов.Вы можете расширить этот набор данных многими интересными способами, присоединив его к наборам данных временных рядов, используя метку времени и символ тикера.

8. Улучшение здравоохранения

Еще одна отрасль, в которой происходят быстрые изменения благодаря машинному обучению, — это глобальное здравоохранение и здравоохранение.

В большинстве стран для того, чтобы стать врачом, требуется многолетнее образование. Это сложная область с долгими часами, высокими ставками и еще более высоким барьером для входа.

В результате недавно были предприняты значительные усилия по снижению нагрузки на врачей и повышению общей эффективности системы здравоохранения с помощью машинного обучения.

Случаи использования включают:

  • Профилактическая помощь… Прогнозирование вспышек заболеваний как на индивидуальном, так и на общинном уровне.
  • Диагностическая помощь… Автоматическая классификация данных изображений, таких как сканирование, рентгеновские снимки и т. Д.
  • Страхование… Корректировка страховых взносов с учетом общедоступных факторов риска.

По мере того, как больницы продолжают модернизировать карты пациентов и собирать более детальные данные о состоянии здоровья, у специалистов по обработке данных появится наплыв малоизвестных плодов, которые могут что-то изменить.

Учебники

Источники данных

Введение в глубокое обучение — GeeksforGeeks

Что такое глубокое обучение?
Глубокое обучение — это ветвь машинного обучения, полностью основанная на искусственных нейронных сетях, поскольку нейронная сеть будет имитировать человеческий мозг, поэтому глубокое обучение также является своего рода имитацией человеческого мозга. В глубоком обучении нет необходимости явно все программировать.Концепция глубокого обучения не нова. Он существует уже пару лет. В настоящее время об этом много говорят, потому что раньше у нас не было такой вычислительной мощности и большого количества данных. Как и в последние 20 лет, вычислительная мощность растет в геометрической прогрессии, поэтому на первый план вышли глубокое обучение и машинное обучение.
Формальное определение глубокого обучения — нейроны

Глубокое обучение — это особый вид машинного обучения, который обеспечивает большую мощность и гибкость за счет обучения отображению мира в виде вложенной иерархии концепций, при этом каждая концепция определяется по отношению к более простым концепциям. , и более абстрактные представления, вычисленные в терминах менее абстрактных.

В человеческом мозге примерно 100 миллиардов нейронов, вместе взятых, это изображение отдельного нейрона, и каждый нейрон связан через тысячу своих соседей.
Вопрос в том, как воссоздать эти нейроны в компьютере. Итак, мы создаем искусственную структуру, называемую искусственной нейронной сетью, в которой есть узлы или нейроны. У нас есть несколько нейронов для входного значения и некоторые для выходного значения, а между ними может быть много нейронов, связанных между собой в скрытом слое.

Архитектуры:

  1. Глубокая нейронная сеть — это нейронная сеть с определенным уровнем сложности (имеющая несколько скрытых слоев между входными и выходными уровнями). Они способны моделировать и обрабатывать нелинейные отношения.
  2. Deep Belief Network (DBN) — это класс глубокой нейронной сети. Это многослойные сети убеждений.
    Этапы выполнения DBN:
    a. Изучите слой объектов из видимых единиц, используя алгоритм Contrastive Divergence.
    г. Относитесь к активациям ранее обученных функций как к видимым единицам, а затем изучайте особенности функций.
    г. Наконец, вся DBN обучается, когда достигается обучение для последнего скрытого слоя.

  3. Рекуррент (выполнять одну и ту же задачу для каждого элемента последовательности) Нейронная сеть — Позволяет выполнять параллельные и последовательные вычисления. Подобно человеческому мозгу (большая сеть обратной связи из связанных нейронов). Они могут помнить важные вещи о полученных ими материалах и, следовательно, позволяют им быть более точными.

Разница между машинным обучением и глубоким обучением:

Машинное обучение Глубокое обучение
Для обеспечения точности работает с небольшим набором данных. Работает с большим объемом данных.
Зависит от машины низкого уровня. Сильно зависит от High-End Machine.
Делит задачи на подзадачи, решает их по отдельности и, наконец, объединяет результаты. Решает проблему от начала до конца.
Занимает меньше времени на обучение. Тренировка требует больше времени.
Время тестирования может увеличиться. Меньше времени на проверку данных.

Рабочий:
Во-первых, нам нужно определить реальную проблему, чтобы получить правильное решение, и это должно быть понятно, также следует проверить осуществимость глубокого обучения (подходит ли оно для глубокого обучения или нет).Во-вторых, нам необходимо определить соответствующие данные, которые должны соответствовать реальной проблеме и должны быть подготовлены соответствующим образом. В-третьих, правильно выберите алгоритм глубокого обучения. В-четвертых, при обучении набора данных следует использовать алгоритм. В-пятых, необходимо провести окончательное тестирование набора данных.

Используемые инструменты:
Anaconda, Jupyter, Pycharm и т. Д.

Используемые языки:
R, Python, Matlab, CPP, Java, Julia, Lisp, Java Script и т. Д.

Примеры из реальной жизни :

 
  1. Как отличить квадрат от других форм? ...a) Отметьте четыре строки! ... б) Это закрытая цифра? ... в) Стороны перпендикулярны друг другу? ... г) Все ли стороны равны? Итак, глубокое обучение - это сложная задача по определению формы и разбиению на более простые задачи на более крупной стороне.
  2. Узнаем животное! (Это кошка или собака?) Определение черт лица, которые важны для классификации, а затем система определит это автоматически. (В то время как машинное обучение будет вручную выделять эти функции для классификации)

Ограничения:

  1. Обучение только посредством наблюдений.
  2. Проблема предвзятости.

Преимущества:

  1. Лучшая в своем классе производительность при решении проблем.
  2. Снижает потребность в проектировании функций.
  3. Устраняет ненужные расходы.
  4. Легко определяет дефекты, которые трудно обнаружить.

Недостатки:

  1. Требуется большой объем данных.
  2. Обучать дорого в вычислительном отношении.
  3. Нет сильной теоретической основы.

Приложения:

  1. Автоматическое создание текста — Корпус текста изучается, и с помощью этой модели создается новый текст, пословно или посимвольно.
    Затем эта модель способна научиться писать, пунктурировать, формировать предложения или даже может улавливать стиль.
  2. Здравоохранение — Помогает в диагностике и лечении различных заболеваний.
  3. Автоматический машинный перевод — некоторые слова, предложения или фразы на одном языке преобразуются в другой язык (глубокое обучение достигает лучших результатов в области текста и изображений).
  4. Распознавание изображений — распознает и идентифицирует людей и объекты на изображениях, а также для понимания содержания и контекста. Эта область уже используется в играх, розничной торговле, туризме и т. Д.
  5. Предсказание землетрясений — Обучает компьютер выполнять вычисления вязкоупругости, которые используются при прогнозировании землетрясений.

Соавтор статьи: ujjwal sharma 1

Вниманию читателя! Не прекращайте учиться сейчас. Изучите все важные концепции машинного обучения с помощью базового курса по машинному обучению по доступной для студентов цене и подготовьтесь к работе в отрасли.

Станут ли когда-нибудь машины сознательными?

Скоро в обозримом будущем станет будущее, в котором мыслительные способности компьютеров приблизятся к нашим собственным. Мы чувствуем, как нам в шею дышат все более мощные алгоритмы машинного обучения (ML). Быстрый прогресс в ближайшие десятилетия приведет к появлению машин с интеллектом человеческого уровня, способных говорить и рассуждать, с несметным вкладом в экономику, политику и, неизбежно, военное искусство. Рождение настоящего искусственного интеллекта глубоко повлияет на будущее человечества, в том числе на то, будет ли оно у него.

В качестве примера можно привести следующие цитаты:

«С тех пор, как в конце 1940-х годов был достигнут последний великий прорыв в области искусственного интеллекта, ученые всего мира искали способы использовать этот« искусственный интеллект »для улучшения технологий, превосходящих возможности даже самых сложных из сегодняшних программ искусственного интеллекта. ”

«Даже сейчас продолжаются исследования, чтобы лучше понять, на что способны новые программы искусственного интеллекта, оставаясь в рамках сегодняшнего интеллекта.Большинство программ ИИ, программируемых в настоящее время, ограничиваются в основном принятием простых решений или выполнением простых операций с относительно небольшими объемами данных ».

Эти два абзаца были написаны GPT-2, языковым ботом, который я пробовал прошлым летом. Разработанный OpenAI, институтом из Сан-Франциско, который продвигает полезный искусственный интеллект, GPT-2 представляет собой алгоритм машинного обучения с, казалось бы, идиотской задачей: представленный с произвольным начальным текстом, он должен предсказать следующее слово. Сеть не учат «понимать» прозу в любом человеческом смысле.Вместо этого на этапе обучения он настраивает внутренние связи в своих смоделированных нейронных сетях, чтобы лучше всего предугадывать следующее слово, слово после него и так далее. Обученный на восьми миллионах веб-страниц, его внутренности содержат более миллиарда соединений, которые имитируют синапсы, точки соединения между нейронами. Когда я ввел несколько первых предложений статьи, которую вы читаете, алгоритм выдал два абзаца, которые походили на попытку первокурсника вспомнить суть вводной лекции по машинному обучению, во время которой она мечтала.Результат содержит все правильные слова и фразы — на самом деле неплохо! При повторном вводе того же текста алгоритм предлагает нечто иное.

Потомки таких ботов вызовут приливную волну «дипфейковых» обзоров продуктов и новостей, которые усилят миазмы Интернета. Они станут еще одним примером программ, которые делают вещи, которые до сих пор считались исключительно человеческими, — играют в стратегическую игру в реальном времени StarCraft, переводят текст, дают личные рекомендации для книг и фильмов, распознают людей на изображениях и видео.

Потребуется много дальнейших успехов в машинном обучении, прежде чем алгоритм сможет написать такой же последовательный шедевр, как Марселя Пруста «В поисках утраченного времени» , но код уже давно не известен. Вспомните, что все первые попытки компьютерных игр, перевода и речи были неуклюжими, и их легко было преуменьшить, потому что им явно не хватало навыков и безупречности. Но с изобретением глубоких нейронных сетей и массивной вычислительной инфраструктуры технологической индустрии компьютеры неуклонно совершенствовались, пока их результаты не перестали казаться смешными.Как мы видели на примере го, шахмат и покера, современные алгоритмы могут превзойти людей, и когда они это делают, наш первоначальный смех превращается в ужас. Неужели мы похожи на учеников чародея Гете, вызвавших духов-помощников, которых теперь не в силах контролировать?

Искусственное сознание?

Хотя эксперты расходятся во мнениях относительно того, что именно представляет собой интеллект, естественный или иной, большинство согласны с тем, что рано или поздно компьютеры достигнут того, что на жаргоне называется общим искусственным интеллектом (AGI).

Сосредоточение внимания на машинном интеллекте затмевает совершенно другие вопросы: будет ли что-то вроде того, чтобы быть ОИИ? Могут ли программируемые компьютеры когда-либо быть сознательными?

Под «сознанием» или «субъективным чувством» я подразумеваю качество, присущее любому отдельному опыту — например, восхитительный вкус Nutella, острый укус инфицированного зуба, медленное течение времени, когда человеку скучно, или чувство бодрости и беспокойства перед соревнованиями. Обращаясь к философу Томасу Нагелю, мы могли бы сказать, что система сознательна, если есть что-то вроде и этой системы.

Представьте себе неловкое чувство, возникающее при внезапном осознании того, что вы только что допустили оплошность, что то, что вы имели в виду как шутку, превратилось в оскорбление. Могут ли компьютеры когда-либо испытывать такие бурные эмоции? Когда вы разговариваете по телефону, ждете минуту за минутой, а синтетический голос произносит: «Извините, что заставил вас ждать», действительно ли программа плохо себя чувствует, удерживая вас в аду обслуживания клиентов?

Нет никаких сомнений в том, что наш разум и наш опыт являются неотвратимыми следствиями естественных причинных сил нашего мозга, а не каких-либо сверхъестественных.Эта предпосылка чрезвычайно хорошо служила науке в течение последних нескольких столетий, когда люди исследовали мир. Трехфунтовый, похожий на тофу человеческий мозг — это, безусловно, самый сложный кусок организованной активной материи в известной Вселенной. Но он должен подчиняться тем же физическим законам, что и собаки, деревья и звезды. Ничто не получает бесплатного прохода. Мы еще не до конца понимаем причинные силы мозга, но мы испытываем их каждый день — одна группа нейронов активна, пока вы видите цвета, тогда как клетки, активирующиеся в другом корковом районе, связаны с нахождением в шутливом настроении.Когда эти нейроны стимулируются электродом нейрохирурга, субъект видит цвета или разражается смехом. И наоборот, отключение мозга во время анестезии устраняет эти переживания.

Учитывая эти широко распространенные исходные предположения, что будет означать эволюция настоящего искусственного интеллекта в отношении возможности искусственного сознания?

Размышляя над этим вопросом, мы неизбежно приходим к развилке, ведущей к двум принципиально разным направлениям.Дух времени, воплощенный в романах и фильмах, таких как « Бегущий по лезвию», «Ее » и « Ex Machina », решительно движется по дороге к предположению, что по-настоящему разумные машины будут разумными; они будут говорить, рассуждать, самоконтроль и самоанализ. Они сознательны eo ipso .

Этот путь наиболее ярко выражен теорией глобального нейронного рабочего пространства (GNW), одной из доминирующих научных теорий сознания. Теория начинается с мозга и приходит к выводу, что некоторые из его специфических архитектурных особенностей — это то, что рождает сознание.

Его происхождение можно проследить до «архитектуры классной доски» информатики 1970-х годов, когда специализированные программы обращались к общему хранилищу информации, называемому классной доской или центральным рабочим пространством. Психологи предположили, что такой ресурс обработки существует в мозгу и является центральным для человеческого познания. Его емкость невелика, поэтому рабочее пространство одновременно занимает только одно восприятие, мысль или воспоминание. Новая информация конкурирует со старой и вытесняет ее.

Когнитивный нейробиолог Станислас Дехен и молекулярный биолог Жан-Пьер Шенжу из Коллеж де Франс в Париже отобразили эти идеи на архитектуре коры головного мозга, самого внешнего слоя серого вещества.Два сильно свернутых кортикальных листа, один слева и один справа, каждый размером и толщиной 14-дюймовой пиццы, втиснуты в защитный череп. Dehaene и Changeux постулировали, что рабочее пространство создается сетью пирамидных (возбуждающих) нейронов, связанных с удаленными друг от друга кортикальными областями, в частности, префронтальной, теменно-височной и средней (поясной) ассоциативными областями.

Большая часть мозговой активности остается локализованной и, следовательно, бессознательной — например, активность модуля, контролирующего направление взгляда, о чем мы почти не замечаем, или модуля, регулирующего положение наших тел.Но когда активность в одной или нескольких областях превышает пороговое значение — скажем, когда кому-то показывают изображение банки Nutella — это вызывает воспламенение, волну нервного возбуждения, которая распространяется по рабочему пространству нейронов, всему мозгу. Таким образом, эта сигнализация становится доступной для множества вспомогательных процессов, таких как язык, планирование, схемы вознаграждения, доступ к долговременной памяти и хранение в буфере краткосрочной памяти. Акт глобальной трансляции этой информации — вот что делает ее осознанной.Неповторимый опыт Nutella состоит из пирамидных нейронов, контактирующих с областью планирования двигательных функций мозга, которые дают команду взять ложку, чтобы вычерпать часть пасты из фундука. Тем временем другие модули передают сообщение, что ожидают вознаграждения в виде выброса дофамина, вызванного высоким содержанием жира и сахара в Nutella.

Сознательные состояния возникают из того, как алгоритм рабочего пространства обрабатывает соответствующие сенсорные входы, моторные выходы и внутренние переменные, связанные с памятью, мотивацией и ожиданиями.Глобальная обработка — вот что такое сознание. Теория GNW полностью охватывает современные мифы о почти бесконечных вычислительных мощностях. Сознание — это всего лишь хитрый взлом.

Внутренняя причинная мощность

Альтернативный путь — теория интегрированной информации (ИИТ) — использует более фундаментальный подход к объяснению сознания.

Джулио Тонони, психиатр и нейробиолог из Университета Висконсин-Мэдисон, является главным архитектором IIT, и другие, в том числе и я, внесли свой вклад.Теория начинается с опыта, а затем переходит к активации синаптических цепей, которые определяют «ощущение» этого опыта. Интегрированная информация — это математическая мера, определяющая, насколько «внутренней причинной силой» обладает тот или иной механизм. Нейроны, запускающие потенциалы действия, которые влияют на расположенные ниже по потоку клетки, к которым они подключены (через синапсы), являются одним из типов механизмов, как и электронные схемы, состоящие из транзисторов, емкостей, сопротивлений и проводов.

Внутренняя причинная сила — это не какое-то воздушно-сказочное эфирное понятие, но ее можно точно оценить для любой системы.Чем больше его текущее состояние определяет его причину (его вход) и его следствие (его выход), тем большей причинной силой он обладает.

IIT предусматривает, что любой механизм, обладающий внутренней силой, состояние которого отягощено своим прошлым и чревато будущим, является сознательным. Чем больше интегрированной информации системы, представленной греческой буквой Φ (ноль или положительное число, произносимое как «фи»), тем более сознательной является система. Если что-то не имеет внутренней причинной силы, его Φ равно нулю; он ничего не чувствует.

Учитывая неоднородность корковых нейронов и их плотно перекрывающийся набор входных и выходных соединений, объем интегрированной информации в коре огромен. Теория вдохновила на создание измерителя сознания, который в настоящее время проходит клиническую оценку, инструмента, который определяет, находятся ли люди в постоянных вегетативных состояниях или те, кто находится в минимальном сознании, под наркозом или заблокирован, находятся в сознании, но не могут общаться, или «никого нет дома». .«При анализе причинной мощности программируемых цифровых компьютеров на уровне их металлических компонентов — транзисторов, проводов и диодов, которые служат физической основой любых вычислений — теория показывает, что их внутренняя причинная сила и их Φ ничтожны. Кроме того, Φ не зависит от программного обеспечения, запущенного на процессоре, независимо от того, рассчитывает ли он налоги или моделирует работу мозга.

Действительно, теория доказывает, что две сети, которые выполняют одну и ту же операцию ввода-вывода, но имеют по-разному сконфигурированные схемы, могут иметь разное количество Φ.Одна цепь может не иметь Φ, тогда как другая может иметь высокие уровни. Хотя они внешне идентичны, одна сеть испытывает что-то, в то время как ее двойник-зомби-самозванец ничего не чувствует. Разница под капотом, во внутренней разводке сети. Короче говоря, сознание — это примерно , являющееся , а не , делающее .

Разница между этими теориями состоит в том, что GNW подчеркивает функцию человеческого мозга в объяснении сознания, тогда как IIT утверждает, что на самом деле имеют значение внутренние причинные силы мозга.

Различия проявляются, когда мы исследуем коннектом мозга, полную спецификацию точных синаптических проводников всей нервной системы. Анатомы уже нанесли на карту коннектомы нескольких червей. Они работают над коннектомом для плодовой мушки и планируют заняться мышью в течение следующего десятилетия. Предположим, что в будущем можно будет сканировать весь человеческий мозг с его примерно 100 миллиардами нейронов и квадриллионами синапсов на ультраструктурном уровне после смерти его владельца, а затем смоделировать этот орган на каком-нибудь продвинутом компьютере, возможно, квантовом. машина.Если модель достаточно верна, эта симуляция проснется и будет вести себя как цифровой симулякр умершего человека, говоря и получая доступ к его или ее воспоминаниям, желаниям, страхам и другим чертам.

Если имитация функций мозга — это все, что необходимо для создания сознания, как это постулируется теорией GNW, смоделированный человек будет в сознании, перевоплотившись внутри компьютера. Действительно, загрузка коннектома в облако, чтобы люди могли жить в цифровой загробной жизни, — это распространенный научно-фантастический образ.

IIT предлагает радикально иную интерпретацию этой ситуации: симулякр будет ощущаться так же, как программа, работающая на модном японском туалете — ничего. Он будет действовать как человек, но без каких-либо врожденных чувств, зомби (но без всякого желания есть человеческую плоть) — абсолютный дипфейк.

Чтобы создать сознание, необходимы внутренние причинные силы мозга. И эти силы не могут быть смоделированы, но должны быть неотъемлемой частью физики лежащего в основе механизма.

Чтобы понять, почему симуляция недостаточно хороша, спросите себя, почему она никогда не промокает в погодной симуляции ливня или почему астрофизики могут моделировать огромную гравитационную силу черной дыры, не беспокоясь о том, что они будут поглощены искривлением пространства-времени вокруг своего компьютера. Ответ: потому что симуляция не имеет причинной силы, заставляющей атмосферный пар конденсироваться в воду или заставлять пространство-время искривляться! В принципе, однако, можно было бы достичь сознания человеческого уровня, выйдя за рамки моделирования и построив так называемое нейроморфное оборудование, основанное на архитектуре, построенной по образу нервной системы.

Есть и другие отличия, помимо споров о симуляциях. IIT и GNW предсказывают, что отдельные области коры представляют собой физический субстрат определенных сознательных переживаний с эпицентром в задней или передней части коры. Это и другие прогнозы сейчас проверяются в рамках крупномасштабного сотрудничества с участием шести лабораторий в США, Европе и Китае, которые только что получили 5 миллионов долларов финансирования от Благотворительного фонда Templeton World Charity Foundation.

Могут ли машины стать разумными, имеет этическое значение.Если компьютеры воспринимают жизнь своими собственными чувствами, они перестают быть просто средством достижения цели, определяемой их полезностью для нас, людей. Они становятся самоцелью.

Согласно GNW, они превращаются из простых объектов в субъектов — каждый существует как «я» — с определенной точкой зрения. Эта дилемма возникает в самых убедительных телевизионных сериалах «Черное зеркало », «» и «Мир Дикого Запада», «».

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.