Автомат вводный: Автомат вводной: особенности выбора вводного автомата

Содержание

Автомат вводной: особенности выбора вводного автомата

При подаче электричества в квартиру на этажном электрощите могут быть установлены следующие аппараты коммутации ввода:

Вводной автомат (ВА) – это автоматический выключатель подачи электричества от питающей сети к объекту, если возникает перегрузка в цепи, или произошло короткое замыкание (КЗ). От перечисленных аппаратов он отличается большей величиной номинального тока. На фото изображен щит с расположенным в нем сверху вводным автоматом.

Щит с автоматическим выключателем

Правильнее называть устройство – вводный автоматический выключатель. Поскольку он ближе других устройств находится к воздушной линии, аппарат должен обладать повышенной коммутационной стойкостью (ПКС), характеризующей нормальное срабатывание устройства при возникновении КЗ (максимальный ток, при котором автоматический выключатель способен хотя бы однократно разомкнуть электрическую цепь). Показатель указывается на маркировке прибора.

Типы автоматов ввода

Подача электричества к объекту зависит от его потребностей и схемы электросети. При этом подбираются соответствующие типы автоматов.

Однополюсный

Вводный выключатель с одним полюсом применяется в электросети с одной фазой. Устройство подключается к питанию через клемму (1) сверху, а нижняя клемма (2) соединяется с отходящим проводом (рис. ниже).

Схема однополюсного автомата

Автомат с одним полюсом устанавливается в разрыв фазного провода и отключает его от нагрузки при возникновении аварийной ситуации (рис. ниже). По принципу действия он ничем не отличается от автоматов, установленных на отводящих линиях, но его номинал по току выше (40 А).

Схема вводного однополюсного автомата

Питающая фаза красного цвета подключается к нему, а затем – к счетчику, после чего распределяется на групповые автоматы. Нейтральный провод синего цвета проходит сразу на счетчик, а с него на шину N, затем подключается к каждой линии.

Автомат ввода, установленный перед счетчиком, должен быть опломбирован.

Вводной автомат защищает кабель ввода от перегрева. Если КЗ произойдет на одной из линий ответвлений от него, сработает ее автомат, а другая линия останется работоспособной. Подобная схема подключения позволяет быстро найти и устранить неисправность во внутренней сети.

Двухполюсный

Двухполюсник представляет собой блок с двумя полюсами. Они снабжены объединенным рычажком и имеют общую блокировку между механизмами отключения. Эта конструктивная особенность важна, так как ПУЭ запрещают производить разрыв нулевого провода.

Не допускается установка двух однополюсников вместо одного двухполюсника.

Вводной автомат с двумя полюсами применяется при однофазном вводе из-за особенностей схем подключения в домах старой постройки. В квартиру делается ответвление от стояка межэтажного электрощита однофазной двухпроводной линией. Жэковский электрик может случайно поменять местами провода, ведущие в квартиру. При этом нейтраль окажется на вводном однофазном автомате, а фаза – на нулевых шинах.

Чтобы обеспечить полную гарантию отключения, надо обесточить квартирный щиток с помощью двухполюсника. Кроме того, часто приходится менять пакетный выключатель в этажном щите. Здесь удобнее сразу поставить вместо него двухполюсный вводной автомат.

В квартиру нового дома идет сеть с фазой, нейтралью и заземлением со стандартной цветовой маркировкой. Здесь также не исключена возможность перепутывания проводов из-за низкой квалификации электрика или просто ошибки.

Еще одной причиной установки двухполюсника является замена пробок. На старых квартирных щитках еще остались пробки, которые установлены на фазе и на нуле. Схема соединений при этом остается прежней.

ПУЭ запрещают установку предохранителей в нулевых рабочих проводах.

Двухполюсник в данной ситуации установить удобнее, поскольку нет необходимости переделывать схему.

При подключении электричества к частному дому по схеме ТТ двухполюсник необходим, так как в такой системе возможно появления разности потенциалов между нейтральным и заземляющим проводом.

На рис. ниже изображена схема подключения электричества в квартиру с однофазным вводом через двухполюсный автомат.

Схема ввода с двухполюсным автоматом

Питающая фаза подается на него, а затем – на счетчик и на устройство противопожарного защитного заземления УЗО, после чего распределяется на групповые автоматы. Нейтральный провод проходит сразу на счетчик, с него на УЗО, шину N, а затем подключается к УЗО каждой линии. Нулевой проводник заземления зеленого цвета подключается сразу к шине PE, а с нее подходит к заземляющим контактам розеток №1 и №2.

Вводной автоматический выключатель защищает кабель ввода от перегрева и КЗ. Он также может сработать при КЗ на отдельной линии, если там неисправен другой автомат. Номиналы счетчика и противопожарного УЗО подбираются выше (50 А). В этом случае устройства будут также защищены вводным автоматом от перегрузок.

Трехполюсный

Устройство применяется для трехфазной сети, чтобы обеспечить одновременное отключение всех фаз при перегрузке или коротком замыкании внутренней сети.

К каждой клемме трехполюсника подключается по фазе. На рис. ниже изображены его внешний вид и схема, где для каждого контура существуют отдельные тепловой и электромагнитный расцепители, а также дугогасительная камера.

Трехполюсный автомат в шкафу и его схема

При подключении к частному дому вводной автоматический выключатель устанавливается перед электросчетчиком с защитой на 63 А (рис. ниже). После счетчика ставится УЗО на ток утечки 300 мА. Это связано с большой протяженностью электропроводки дома, где имеет место высокий фон утечки.

После УЗО осуществляется разделение линий от распределительных шин (2) и (4) к розеткам, освещению, а также отдельным группам (6) подачи напряжения в пристройки, трехфазным нагрузкам и другим мощным потребителям.

Трехфазная сеть частного дома

Расчет автомата ввода

Независимо от того, является автомат вводным или нет, его рассчитывают путем суммирования токов отходящих к нагрузкам линий. Для этого определяется мощность всех подключаемых потребителей. Номинал определяется для одновременного включения всех потребителей электроэнергии. По этому максимальному току подбирается ближайший номинал автомата из стандартного ряда в сторону уменьшения.

Мощность вводного автомата зависит от номинального тока. При трехфазном питании мощность определяется тем, как подключены нагрузки.

Требуется также определить количество аппаратов коммутации. На ввод требуется только один выключатель, а затем по одному на каждую линию.

На мощные приборы типа электрокотла, водонагревателя, духового шкафа необходимо установить отдельные автоматы. В щитке должно быть предусмотрено место для установки дополнительных автоматических выключателей.   

Выбор ВА

Выбор устройства производится по нескольким параметрам:

  1. Номинальный ток. Его превышение приведет к срабатыванию автомата от перегрузки. Подборка номинального тока производится по сечению подключенной проводки. Для нее определяют допустимый максимальный ток, а затем выбирают номинальный для автомата, предварительно уменьшив его на 10-15%, приводя к стандартному ряду в сторону уменьшения.
  2. Максимальный ток КЗ. Автомат выбирается по ПКС, которая должна быть равна ему или превышать. Если максимальный ток КЗ составляет 4500 А, подбирается автомат на 4,5 кА. Класс коммутации подбирается для освещения – В (Iпуск>Iном в 3-5 раз), для мощных нагрузок типа отопительного котла – С (Iпуск>Iном в 5-10 раз), для трехфазного двигателя большого станка или сварочного аппарата – D (Iпуск>Iном в 10-12 раз). Тогда защита будет надежной, без ложных срабатываний.
  3. Установленная мощность.
  4. Режим нейтрали – тип заземления. В большинстве случаев он представляет собой систему TN с разными вариантами (TN-C, TN-C-S, TN-S),
  5. Величина линейного напряжения.
  6. Частота тока.
  7. Селективность. Номиналы автоматов подбираются по распределению нагрузок в линиях, например, автомат ввода – 40 А, электроплита – 32 А, другие мощные нагрузки – 25 А, освещение – 10 А, розетки – 10 А.
  8. Схема питания. Автомат подбирается по количеству фаз: одно,- или двухполюсный для однофазной сети, трех,- или четырехполюсный для трехфазной.
  9. Изготовитель. С целью повышения степени безопасности, автомат выбирается у известных производителей и в специализированных магазинах.

Количество полюсов для трехфазной сети равно четырем. При наличии только трехфазных нагрузок со схемой подключения треугольником, можно использовать трехполюсный автомат.

Выключатель на вводе должен отключать фазы и рабочий ноль, так как в случае утечки на одной из фаз на ноль существует вероятность удара током.

Трехполюсный автомат можно применять для однофазной сети: фаза и ноль подключаются к двум клеммам, а третья останется свободной.

Выбор вводного автомата в зависимости от типа заземления:

  1. Система TN-S: подводящие нулевые защитный и рабочий провода разделены от подстанции до потребителя (рис. а ниже). Чтобы одновременно отключить фазы и ноль применяются двухполюсные или четырехполюсные вводные автоматы (в зависимости от количества фаз на вводе). Если они с одним или тремя полюсами, нейтраль проводится отдельно от автоматов.
  2. Система TN-С: подводящие нулевые защитный и рабочий провода совмещены и проходят до потребителя через общий проводник (рис. б). Автомат устанавливается однополюсный или трехполюсный на фазные проводники, а ноль вводится через счетчик на шину N.

Схемы распространенных типов заземлений

Установка

Автомат ввода устанавливается в щитке сверху, с левой стороны. Отводящие линии удобно монтировать сверху вниз. При малом количестве нагрузок он может быть однополюсным и подключаться через фазный провод. В таком случае полного разрыва питающей цепи не происходит.

Монтаж обычно производится на DIN-рейку, при отключении питания.

Видео про электрощит

Ответ на вопрос, как скоммутировать вводной электрощит, можно получить из видео ниже.

Как показывает практика, подключение вводного автомата не является сложной работой. Важно правильно рассчитать его по мощности, продумать схему соединений и установить с учетом особенностей, приведенных в статье.

Оцените статью:

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.

Вводной автомат в квартиру какой номинал

Номинал вводного автомата

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.

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.

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.

Источник: https://ProFazu.ru/elektrooborudovanie/zaschita/vvodnoj-avtomat.html

Вводный автомат – это средство коммутации электричества. Какие автоматы бывают, для чего нужны, как правильно выбирать, будет написано в статье.

Типы

Автомат выбирается с учетом схемы электросети и ее потребностей. Выделяют однополюсные, двухполюсные, трехполюсные и четырехполюсные устройства.

Однополюсный

Выключатель с одним полюсом используется в электрических сетях с одной фазой. Разные модели отличаются разными характеристиками, от которых зависит скорость отключения. В состав входят два механизма расцепителя — электромагнитный и тепловой.

Один срабатывает при коротком замыкании, второй при превышении нагрузки в течении определенного времени. Подсоединяется через верхнюю клемму, к нижней включается отходящий провод. Принцип действия такой же, как у отводящих автоматов, но номинал тока выше.

Двухполюсный

Используется в однофазном вводе. В конструкции блок с двумя полюсами, которые оснащены рычажками и общей блокировкой между механизмами выключения. То есть главное отличие от однополюсника в том, что при неполадке на любой из идущих от него линий, отключатся обе. Двухполюсники используются в типовых современных квартирах.

Нельзя заменить один двухполюсный выключатель двумя однополюсными автоматами! Это запрещено ПУЭ.

Трехполюсный

Для сетей на три фазы используются трехполюсники и четырехполюсники. Такие электросети есть в домах, где готовка пищи производится на электрических плитах. Для подключения трехполюсного автомата к каждой клемме подключается по фазе. В приборах с четырьмя полюсами дополнительно используется нейтральный провод.

При монтаже своими руками земля (не нейтраль) никогда не должна проходить через автомат.

Расчет автомата ввода

Перед приобретением автомата важно правильно его рассчитать.

Характеристики:

  • количество полюсов;
  • времятоковую характеристику;
  • номинальный ток;
  • установленная мощность;
  • номинальный ток утечки;
  • линейное напряжение;
  • селективность;
  • максимальный ток короткого замыкания.

Номинал тока определяется для одновременного подключения всех электроприборов в сеть. От тока зависит и мощность.

На мощные устройства, такие как водонагреватели и электрические плиты, ставятся дополнительные вводные автоматы.

Используются автоматы для систем TN-S и TN-C. В первом случае выбирается однополюсник с нулем или двухполюсник либо трехполюсник с нейтралью. Во втором случае нужен однополюсный (для сети 220 В) или трехполюсный (для 380 В) автомат.

Расчет для электросети квартиры 220 Вольт

Вводный автомат в квартиру с напряжением 220 В рассчитывается по следующей формуле:

Ip=Pp/(Uф*cosф). В этой формуле Uф – фазное напряжение, Рр – расчетная мощность, Ip – ток нагрузки. Cosф является безразмерной величиной, характеризующей наличие реактивной мощности.

Расчет для электросети квартиры 380 Вольт

Чтобы рассчитать выключатель для электросети 380 В, формула немного видоизменяется:

Ip=Pp/( Uн*cosф). Uн – это напряжение сети.

Выбирая устройство, номинальный ток следует увеличить на 10% для запаса.

Выбор ВА

Помимо основных критериев выбора есть и дополнительные. К ним относятся режим нейтрали, частота тока и величина линейного напряжения.

Режим нейтрали

Проще говоря, режим нейтрали – это способ заземления в доме. Традиционно в домах представлена система TN с различными вариациями. К наиболее распространенным относятся TN-C, TN-C-S и TN-S.

В системе TN-S имеется подводящий нулевой и рабочий провода, которые разделены от подстанции до потребителя энергии. Система TN-C представляет собой совмещенные подводящий нулевой и рабочий провода.

Частота тока

Одним из главных параметров электросети является частота тока. Это количество полных циклов изменения ЭДС (электро движущей силы) за одну секунду.

Для Российской Федерации это значение равняется 50 Гц. Проще говоря, ток 50 раз в секунду идет в одну сторону и 50 в другую проходя через нулевое значение 100 раз. Например обычная лампочка включенная в сеть с частотой 50Гц будет разгораться и тухнуть 100 раз в секунду.

Величина линейного напряжения

Для российских электросетей напряжение — фиксированная величина. Равняется 220 В или 380 В +- запас. Линейное — это напряжение между двумя фазами, которое на 60% больше, чем фазное. И соответственно = 380В.

Недопустимые ошибки при покупке

Самая главная ошибка при покупке устройств для защиты – это попытка экономить, не обращая внимания на критерии автомата. Неправильно подобранный автоматический выключатель приведет к негативным последствиям.

Также нежелательно покупать автоматы неизвестных производителей. Непроверенные приборы не будут выполнять свои обязанности в полной мере, и многие характеристики часто завышены.

Все главные ошибки связаны с неправильным расчетом номиналов. Пользователь может не учесть запас по току, неправильно выбрать линейное напряжение – это приведет к неправильному результату и, как следствие, покупке неподходящего автомата.

Советы по выбору:

  1. При заключении договора абонент заказывает необходимую мощность присоединения. Исходя из этого значения, рассчитывается место установки, нагрузка и другие параметры. Самопроизвольное увеличение нагрузки недопустимо, установка более мощного выключателя должна быть согласована с соответствующими службами.
  2. Нужно ориентироваться на электропроводку. Так, если бытовая техника выдерживает ток в 30 А, а старый провод рассчитан на предельное значение в 10 А, придется заменять проводку на более мощную или отказываться от прибора.
  3. Отдавать предпочтение нужно автомату с большим током, чем рассчитанное значение. Для прибора с 14 А нужно брать выключатель на 16 А и выше.
  4. Важно обратить внимание на селективность. Номинал вводного автомата обычно равняется 40 Ампер. Для электрической плиты ставится выключатель на 32 А. Осветительная группа и розетки требуют 10 А.
  5. В загородный дом или в гараж следует выбирать мощный выключатель. Это связано с тем, что могут использоваться мощные сварочные аппараты, погружные насосы и другая техника, требующая больших токов.
  6. Лучше устанавливать автоматику от одного производителя. Риск несоответствия оборудования друг с другом будет сведен к минимуму. Также при возникновении ситуации, требующей ремонта или замены, пользователю будет проще обратиться к одному изготовителю.
  7. Покупать приборы нужно в специализированном лицензионном магазине, который имеет соответствующие лицензии и сертификаты. Это сведет к минимуму риск покупки поддельного агрегата.

Это основные требования и правила по выбору автоматических выключателей для дома и дачи. Зная их, покупатель не допустит ошибки при покупке нужного прибора.

Вводный автоматический выключатель – это обязательное устройство для защиты дома. При возникновении экстренной ситуации прибор сработает и отключит подачу электроэнергии. Автоматы различаются по количеству полюсов, номинальному току, времятоковой характеристике, режиму нейтрали, напряжению сети и другим характеристикам. Перед покупкой следует обязательно рассчитать все параметры, иначе электробезопасность обеспечена не будет. При покупке важно избегать типовых ошибок и следовать советам, которые приведены выше.

Источник: https://elektrika.expert/jelektrooborudovanie-i-bezopasnost/vvodnoj-avtomat.html

Как подобрать автоматический выключатель

Автоматический выключатель — устройство, обеспечивающее защиту Вашего дома, электроники и Ваших близких от поражения электрическим током. В нормальных условиях, когда работа всех приборов и проводки проходит в обычном режиме, выключатель проводит через себя электрический ток. Но в случае когда по тем или иным причинам сила тока превысила номинальные значения (подключена нагрузка больше рассчитанной, вследствие неисправности электроприборов или электроцепей возникло короткое замыкание), срабатывают расцепители автоматического выключателя и размыкают цепь.

В модульных автоматических выключателях обычно стоят два типа расцепителей:

  • Тепловой расцепитель — срабатывающий при токах перегрузки. Конструктивно представляет из себя биметаллическую пластину, которая при нагревании благодаря свойствам материала распрямляется. В зависимости от величины номинального тока регулируется нагреваемая часть пластины. Соответственно скорость срабатывания автомата прямо пропорциональна силе тока, проходящей через пластину.
  • Электромагнитный расцепитель устройство срабатывающее при токах короткого замыкания, которые кратно превышают номинальный ток автоматического выключателя.

Для выбора модульного автоматического выключателя

необходимо определиться со следующими параметрами:

Количество полюсов автомата

  • Однополюсные автоматические выключатели устанавливаются в однофазной цепи. При этом однополюсные автоматы устанавливаются непосредственно на фазу, и защищают отходящие линии, обычно розеточные или осветительные линии.  
  • Трёхполюсные выключатели устанавливаются в трехфазной сети обычно в качестве вводных автоматов или для защиты трехфазных потребителей.

Ток перегрузки автоматического выключателя

Обычно вводной автомат ставят на ток, согласно выделенной мощности на квартиру или до.

При однофазной сети 

I=P/U например, на квартиру выделено 10кВт, значит вводной автомат ставим 10000Вт/220В =45,5 округляем до ближайшего меньшего =берем автомат на 40А.

При трехфазной сети

I=P/U*1.7  где 1,7 корень из 3. Допустим на квартиру выделено 30кВт -30000Вт/380В*1,7= 45,5 округляем, и выбираем трехполюсный автомат на 40А)

 

Для подбора автоматов на отходящих линиях необходимо выбирать в зависимости от сечения провода, который установлен на защищаемой линии. (В случае если у Вас на данной линии находится несколько потребителей). 

В случае, если на защищаемой линии один потребитель (например водонагреватель) устанавливают автомат, исходя из мощности устройства.

Сечение токопроводящей жилы, мм

Ток *, А, для проводов и кабелей

 

одножильных

двухжильных

трехжильных

1,5

23

19

19

2,5

30

27

25

4

41

38

35

6

50

50

42

10

80

70

55

 

Тип характеристики срабатывания при КЗ

  • В 3-5 предназначены для защиты активных нагрузок и протяженных линий освещения с системами заземления TN и IT (розетки, освещение).
  • С 5-10 предназначены для защиты цепей с активной и индуктивной нагрузкой с низким импульсным током (для офисных и жилых помещений)
  • D 10-20 используется при нагрузках с высокими импульсными (пусковыми) токами и повышенном токе включения (низковольтные трансформаторы, ламы-разрядники, подъемные механизмы, насосы)
  • K 8-15 активно-индуктивная нагрузка, эл.двигатели, трансформаторы
  • Z 2-3 электроника

Обычно в квартиру ставят автоматические выключатели с характеристикой С.

Наибольшая отключающая способность (ПКС) автоматов

— максимальный электрический ток, который автоматический выключатель может расцепить. Здесь принцип следующий: ПКС рассчитывается из максимального тока, который может возникнуть при коротком замыкании отходящих проводов.  Вводной автомат в квартиру должен быть по Госту минимум на 6 кА, автоматические выключатели на розеточную группу и освещение могут быть на 4,5 кА. В Европе автоматические выключатели на 4,5 кА запрещены.

Количество автоматов.

Обычно в распределительном щите устанавливают вводный автомат, автомат на розеточные линии на 2-3 комнаты, автомат на осветительные линии (наверно лучше по одному автомату на комнату), отдельно по автомату на мощных потребителей электроэнергии, калорифер, стиральную машину и т.д.

При комплектации наших клиентов, мы обычно рекомендуем модульные автоматы производства ABB серии S200 (ПКС 6кА) или Sh300 (ПКС 4,5кА) или Acti9 Schneider Electric. Строители при возведении новых домов устанавливают обычно автоматы производства ИЭК. Поэтому если в Вашей новой квартире установлены автоматы фирмы ИЭК, то Вы можете предположить какая у Вас установлена проводка внутри стен, марку и качество бетона и т.д.

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 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.

какой ставить, на сколько ампер?

Электросчетчики и узо

Внутренняя проводка жилого дома или квартиры состоит из нескольких элементов, которые имеют свое отдельное предназначение, но главным из них является вводной автомат. Что это за прибор и зачем он нужен, давайте разбираться подробно.

1

Автомат ввода – разновидности и основы выбора устройства

Вводное устройство позволяет автоматически отключать электрическую проводку при неисправности, а также на случай того, если вдруг понадобится ее ремонт или модернизация. В современных квартирах устройства ввода располагаются на лестничных площадках или в тамбурах, а вот в малоэтажных строениях они, как правило, ставятся на улице. Внешне АВ очень похож на стандартные автоматы, которые устанавливаются в распределительном щитке, однако показания номинального тока у него значительно больше. Кроме этого, им очень удобно отключить электричество во всём доме одним разом.

Автомат ввода предназначен для отключения проводки при неисправности, а также на случай ремонта или модернизации

Вводные устройства представлены на рынке двухполюсными, трёхполюсными и четырёхполюсными моделями. Выбирают их в зависимости от системы электроснабжения, которая была выбрана для определённого объекта. В некоторых случаях можно заметить, что в качестве защитного автоматического устройства устанавливается однополюсный автомат большей мощности. Делать это крайне не рекомендуется, поскольку при таком монтаже прибор разрывает лишь фазную линию, в то время как нейтраль остается соединенной с источником напряжения. Такой подход не гарантирует стопроцентной защиты.

Понять, какой мощности необходим вводной автомат для конкретного случая не так уж и сложно. Для этого необходимо суммировать токи линий, предназначенных для питания, и кабеля. Просчитывая значение, нужно понимать, что может случиться ситуация с максимальной нагрузкой – это включение всех имеющихся приборов в один момент. Опираясь на это, можно просчитать необходимый номинал автомата, рабочего тока и отходящей от ВА электропроводки. Правильным решением будет выбрать прибор, у которого превышение максимального тока на случай короткого замыкания будет равно 1000–1500А.

Чтобы понять, какой мощности автомат вам нужен, следует вычислить сумму токов линий, предназначенных для питания

Важным аспектом при выборе устройства ввода будет фазность питания и потребляемая мощность объекта, на котором предстоит устанавливать электрический ввод. Если выбрано однофазное питание, то выбор должен пасть на двухполюсный автомат. Если запитываемый объект имеет трехфазный подвод, то в этом случае выбирают трехполюсный либо четырёхполюсный вводной автомат. Подвод напряжения к ВА осуществляется подземным либо воздушным способом. Последний вариант особенно распространен для подачи трёхфазного четырёхпроводного питания.

2

Двухполюсный автомат ввода – стандартное решение для типовых квартир

При перепадах напряжения и с целью защиты собственного жилища в настоящее время для однофазной сети используют вводной автомат на 25А, 32А либо 50А. По своей сути двухполюсник – так ещё называют двухполюсный автомат – представляет собой конструкцию двух объединенных между собой однополюсных автоматов, имеющих единый рычаг отключения и общую блокировку между механизмами отключения. Почему у него такая конструкция? Дело в том, что Правила электрических установок, которыми руководствуются при работе с электроэнергией, запрещают разрыв нулевого провода. Двухполюсники монтируются и на фазу, и на ноль, а при срабатывании происходит полное обесточивание.

Важно! Запрещена установка двух однополюсных вводных устройств вместо одного двухполюсника.

Двухполюсный автомат – это, по сути, два объединенных между собой однополюсных с единым рычагом отключения

Двухполюсные автоматы применяют при замене проводки в старом жилом фонде. Там, как правило, идет двухпроводная электропроводка, состоящая из фазы и нуля. Заземление в ней отсутствует. В новом жилищном фонде также распространена установка двухполюсников для отключения всей квартиры. Дело в том, что по причине низкой квалификации электриков или при самостоятельной установке вводного автомата существует вероятность неправильного подключения ввода. Иногда провода могут быть перепутаны, что не исключает поражения электрическим током при отключении лишь автомата, идущего на определенную линию проводки в квартире. С применением двухполюсника такой вариант отпадает.

Подключение двухполюсного устройства ввода происходит путем подачи на него фазы, которая от него отходит на счетчик, а затем на устройство защитного отключения. После этого фаза распределяется на установленные автоматические выключатели. Нейтральный провод подключается на второй полюс, затем заходит на счетчик, после чего идет на УЗО каждой отдельной линии. Заземление идет напрямую к шине РЕ (Protect Earth), а затем уже на точки, установленные в квартире. К двухполюснику он никак не подключается. При таком подключении вводной автомат будет срабатывать не только при проблемах на линии ввода, но и в случае проблем на отдельно взятой линии в квартирной проводке, если автомат, стоящий на ней, по каким-то причинам вышел из строя.

3

Электрические вводы для трёхфазной сети

В квартирах, оборудованных электрическими плитами, а также некоторых домах может быть проведена трёхфазная сеть. В качестве вводных устройств используют трёхполюсные или четырёхполюсные АВ. Трёхполюсник применятся для одновременного отключения всех фаз сети в случае возникновения короткого замыкания (КЗ) или перегрузки. К каждой клемме прибора подключается отдельная фаза. После ВА устанавливается счетчик, защита которого должна быть 63 А. Поскольку в доме электропроводка имеет большую длину, то существует большой риск утечки тока. С этой целью после счетчика устанавливается УЗО на ток утечки 300 мА.

Четырёхполюсные автоматы являются довольно редким вариантом для использования их в трёхфазной сети. Они используются в случае подвода четырёхпроводной электросети. Главным отличием его от трёхполюсного автомата является то, что здесь нулевой провод подводится к четвертому полюсу после подключения на первых трёх фазовых проводов. Дальнейшая схема распределения проводов происходит по аналогии с трёхполюсным вводным устройством. Часто можно встретить варианты применения четырёхполюсного автомата для подключения четырёх фаз. В этом случае при замыкании на одной из линий будут обесточиваться все четыре.

При выборе вводного автомата для трёхфазной сети нужно сложить все нагрузки, приходящиеся на каждую фазу в отдельности. Рабочий ток автомата подсчитать просто. Для этого полученную сумму в киловаттах умножают на 1,52 (коэффициент для напряжения 380 В). Номинальный же ток автомата должен быть выше рабочего, поэтому подбираем для него ближайшее значение. Это условие действует в случае одинаковой нагрузки на все три фазы. В случае если на какую-то из них приходится большая нагрузка, расчет ведут по максимальному значению, показатель которого в киловаттах умножается на коэффициент 4,55 (для напряжения 220 В).

4

Подбираем подходящий автомат ввода – на какие параметры нужно опираться

Рассмотрев основные виды вводных устройств, нужно обратить внимание на параметры, учитывать которые необходимо при выборе подходящего варианта для установки в отдельно взятом случае. Первым делом определяем максимальный ток короткого замыкания. Это показатель, при котором устройство ввода должно сработать и разорвать электрическую цепь. Предлагаются ВА с параметрами от 3 до 10 мА. Оптимальным вариантом будет прибор с показателем 6 А. Для квартир допускается устанавливать автоматы на 3 мА, особенно, если вариант возникновения КЗ сведён к минимуму. Если жилище находится рядом с подстанцией, то в этом случае рекомендуется обратить внимание на устройства ввода на 10 мА.

Далее идет показатель рабочего тока, о котором мы упоминали раньше. В этом случае нужно рассматривать не только суммарную нагрузку, приходящуюся на сеть, но и сечение кабеля. Просчитывают этот параметр следующим образом: складываются мощности всего электрооборудования, находящегося в доме, после чего полученный результат умножают на 0,7 – коэффициент одновременной работы всего оборудования. Полученное значение делим на 220 (380). Итоговый результат – номинальный ток, который должен быть у приобретаемого вводного устройства.

При выборе ВА не обойтись и без такого понятия, как тип время-токовой характеристики. Поскольку превышение пускового тока над рабочим может быть выше в несколько раз, то автомат может определить такой параметр как короткое замыкание. Вследствие этого произойдет размыкание цепи, что совсем не нужно. Для этого существует определенная градация, позволяющая правильно выбрать класс устройства:

  • В. Применяется, если отсутствуют мощные электроприборы.
  • С. Используют при наличии электроплиты, котла и подобного оборудования. Применяется в домах, где пользуются приборами средней мощности не на постоянной основе: сварочный аппарат, бетономешалка и т.д.
  • D. Ставят при наличии мощного оборудования.

Важно. Устанавливая ВА в доме, обратите внимание на состояние проводки. Быть может, перед установкой ее стоит заменить.

Бесплатный вводный курс машинного обучения от Amazon

Недавно мы поделились вводными курсами из недавно запущенной инициативы Университета машинного обучения Amazon, курсами, ориентированными как на компьютерное зрение (CV), так и на обработку естественного языка (NLP). Эти курсы не предполагают предварительного знания тем и основаны на коротких видеолекциях и соответствующих записных книжках Python.

Но что, если вас не интересуют специализированные пути CV или NLP? Что, если вы хотите понять, как применять машинное обучение к более традиционным наборам данных? Если это замечание вам нравится, Accelerated Tabular Data из Университета машинного обучения Amazon может быть хорошим местом для начала.

Курс ведет Паула Граждяну, специалист по техническому обучению в Amazon, и охватывает следующие материалы:

Лекции курса можно найти в плейлисте курса на YouTube, а сопутствующие материалы, включая слайды, записные книжки и наборы данных, можно найти в репозитории курса GitHub. Заключительный проект, соответствующий целям курса по усилению практических навыков, основан на данных об усыновлении домашних животных из Центра животных Остина.

Почему вообще упоминаются «табличные данные»? Это потому, что курс не предназначен для преподавания теории, лежащей в основе новейшего глубокого обучения, но Accelerated Tabular Data даст вам введение в использование различных методов для реализации решений машинного обучения для табличных данных, то есть данных, которые хранится в буквенно-цифровом виде в строках и столбцах, причем строки представляют наблюдения, а столбцы — особенности этих наблюдений. Это контрастирует с методами обработки других типов данных, а именно с компьютерным зрением и обработкой естественного языка, изучение которых может быть основано на дополнительных курсах Amazon MLU.

Этот курс не является исчерпывающим, он призван подогреть ваш аппетит с помощью практического машинного обучения. Просмотрите темы курса выше и подумайте об этом как о выборке того, что уже есть, и о том, на чем вы могли бы сосредоточиться впоследствии.

После этого вводного курса вы не будете разрабатывать системы машинного обучения, готовые к производству, но он должен предоставить вам обзор того, чего вы можете достичь практически с помощью машинного обучения, дать вам необходимые инструменты для решения некоторых из этих задач и помочь укажет вам направление более глубокого обучения по завершении.В целом, этот курс выглядит как хорошее место для некоторых, чтобы начать свой путь машинного обучения.


Связанные :

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 лучших 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 неисправности, 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 в расследованиях мошенничества и проверках кредитоспособности.
Изображение: Связано | Машинное обучение против глубокого обучения

Это было в 1940-х годах, когда 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 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, утверждающую, что она способна обыграть 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 нейронных сетей 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 ИИ. Это еще больше сдвинуло поле зрения к подходам, основанным на данных. Имея доступ к крупномасштабным данным, ученые начали создавать интеллектуальные системы, которые могли анализировать и извлекать уроки из больших объемов данных.Следует отметить, что система IBM Deep Blue победила 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.

Согласно Артуру Сэмюэлю, 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 обучающей моделью с учителем, эти данные используются для обучения модели.

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

Типы контролируемого обучения

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

При обучении без учителя система искусственного интеллекта представлена ​​немаркированными, неклассифицированными 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 моделируя 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 обучения правилу ассоциации — это когда вы хотите обнаружить правила, описывающие большие части ваших данных, например, люди, покупающие X, также склонны покупать Y.

Алгоритм обучения с подкреплением, или агент, обучается путем взаимодействия с окружающей средой.Агент получает вознаграждение за правильное выполнение и штрафы за неправильное выполнение. Агент учится без вмешательства человека, максимизируя свое вознаграждение и минимизируя наказание. Это тип динамического программирования, при котором алгоритмы обучаются с использованием системы вознаграждения и наказания.

Пример обучения с подкреплением

В приведенном выше примере мы видим, что агенту дается 2 варианта: путь с водой или путь с огнем. Алгоритм подкрепления работает над вознаграждением системы i.е. если агент использует путь огня, то награды вычитаются, и агент пытается узнать, что ему следует избегать пути огня. Если бы он выбрал водный путь или безопасный путь, тогда к бонусным баллам были бы добавлены некоторые баллы, после чего агент попытался бы узнать, какой путь безопасен, а какой нет.

В основном агент использует полученные награды, чтобы улучшить свои знания о среде, чтобы выбрать следующее действие.

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

7 отличных книг о машинном обучении для начинающих

Машинное обучение и искусственный интеллект — растущие области и постоянно растущие темы изучения. Хотя продвинутые реализации машинного обучения, о которых мы слышим в новостях, могут показаться пугающими и недоступными, основные концепции на самом деле довольно легко понять. В этой статье мы рассмотрим некоторые из самых популярных ресурсов для новичков в машинном обучении (или всех, кому просто интересно узнать). Некоторые из этих книг потребуют знакомства с некоторыми языками программирования и математикой, но мы обязательно упомянем об этом, когда это произойдет.

Автор: Оливер Теобальд
Веб-сайт: Amazon

Название носит пояснительный характер, верно? Если вам нужно полное введение в машинное обучение для начинающих, это может быть хорошим местом для начала. Когда Теобальд говорит «абсолютные новички», он абсолютно уверен в этом. Не требуется ни математического образования, ни опыта программирования — это самое базовое введение в тему для всех, кто интересуется машинным обучением.

«Обычный» язык здесь очень ценится, чтобы новички не были перегружены техническим жаргоном.Четкие, доступные объяснения и наглядные примеры сопровождают различные алгоритмы, чтобы упростить выполнение задач. Также предлагается простое программирование, чтобы поместить машинное обучение в контекст.

Авторы: Джон Пол Мюллер и Лука Массарон
Веб-сайт: Amazon

Пока мы собираемся «абсолютные новички», популярная серия «Чайников» — еще одна полезная отправная точка. Эта книга призвана познакомить читателей с основными концепциями и теориями машинного обучения и их применением в реальном мире.В нем представлены языки программирования и инструменты, являющиеся неотъемлемой частью машинного обучения, и показано, как превратить, казалось бы, эзотерическое машинное обучение в нечто практическое.

Книга вводит небольшое кодирование на Python и R, используемое для обучения машин поиску закономерностей и анализу результатов. Из этих небольших задач и шаблонов мы можем экстраполировать, насколько машинное обучение полезно в повседневной жизни, с помощью веб-поиска, интернет-рекламы, фильтров электронной почты, обнаружения мошенничества и т. Д. С помощью этой книги вы сможете сделать небольшой шаг в сферу машинного обучения.

Авторы: Джон Д. Келлехер, Брайан Мак Нейме и Аойф Д’Арси
Веб-сайт: Amazon

Эта книга охватывает все основы машинного обучения, углубляясь в теорию предмета и используя практические приложения, рабочие примеры и тематические исследования для получения знаний. «Основы» лучше всего читают люди с некоторыми знаниями в области аналитики.

В нем представлены различные подходы к обучению с помощью машинного обучения и каждая концепция обучения сопровождается алгоритмами и моделями, а также рабочими примерами, демонстрирующими концепции на практике.

Автор: Тоби Сегаран
Веб-сайт: O’Reilly | Amazon

Это скорее практическое руководство по внедрению машинного обучения, а не введение в машинное обучение. Из этой книги вы узнаете, как создавать алгоритмы машинного обучения для сбора данных, полезных для конкретных проектов. Он учит читателей, как создавать программы для доступа к данным с веб-сайтов, сбора данных из приложений и выяснения значения этих данных после того, как вы их собрали.

«Программирование коллективного разума» также демонстрирует методы фильтрации, методы обнаружения групп или шаблонов, алгоритмы поисковых машин, способы прогнозирования и многое другое. Каждая глава включает упражнения для отображения уроков в приложении.

Авторы: Дрю Конвей и Джон Майлз Уайт
Веб-сайт: O’Reilly | Amazon

Здесь слово «хакеры» используется в более техническом смысле: программисты, которые собирают код для определенных целей и практических проектов. Для тех, кто плохо разбирается в математике, но имеет опыт работы с языками программирования и кодирования, подойдет «Машинное обучение для хакеров». Машинное обучение обычно основано на большом количестве математических вычислений из-за алгоритмов, необходимых для его анализа. данных, но многие опытные программисты не всегда развивают эти математические навыки.

В книге используются практические тематические исследования, чтобы представить материал в реальных практических приложениях, а не углубляться в математическую теорию. В нем представлены типичные проблемы машинного обучения и способы их решения с помощью языка программирования R.Приложения для машинного обучения бесконечны: от сравнения сенаторов США на основе их голосований до создания системы рекомендаций для подписчиков в Твиттере и обнаружения спама на основе текста электронного письма.

Автор: Питер Харрингтон
Веб-сайт: Amazon

«Машинное обучение в действии» — это руководство, которое знакомит новичков с методами, необходимыми для машинного обучения, а также с концепциями, лежащими в основе этих практик. Он действует как учебное пособие, чтобы научить разработчиков программировать свои собственные программы для сбора данных для анализа.

В этой книге вы познакомитесь с методами, используемыми на практике, с упором на сами алгоритмы. Во фрагментах кода языка программирования представлены примеры кода и алгоритмов, которые помогут вам начать работу и увидеть, как он способствует развитию машинного обучения. Знакомство с языком программирования Python полезно, поскольку он используется в большинстве примеров.

Авторы: Ян Х. Виттен, Эйбе Франк и Марк А. Холл
Веб-сайт: Amazon

В статье «Интеллектуальный анализ данных» авторы сосредотачиваются на технической работе в области машинного обучения и способах сбора необходимых данных с помощью определенных методов интеллектуального анализа данных.Они рассматривают технические детали машинного обучения, обучение методам получения данных, а также то, как использовать различные входные и выходные данные для оценки результатов.

Поскольку машинное обучение постоянно меняется, в книге также обсуждаются вопросы модернизации и нового программного обеспечения, которые формируют эту сферу. Традиционные методы также представлены наряду с новыми исследованиями и инструментами. Особо следует отметить собственное программное обеспечение авторов Weka, разработанное для прикладного машинного обучения.

Заявление об ограничении ответственности: Tableau официально не поддерживает и не извлекает выгоду из каких-либо продуктов или мнений в них, перечисленных в этой статье, и поэтому эта страница не участвует в каких-либо программах партнерских ссылок.Эта статья предназначена исключительно для образовательных целей, и приведенная выше информация о продуктах и ​​публикациях сделана доступной, чтобы читатели могли принимать обоснованные решения для себя.

Рекомендации по курсу

для вводного машинного обучения

Прежде чем перейти к глубокому обучению, я настоятельно рекомендую вам пройти несколько вводных курсов машинного обучения, чтобы быстрее освоить такие фундаментальные концепции, как кластеризация, регрессия, метрики оценки и т.

Вот ветка, включающая несколько недавних курсов, которые вы можете изучить:

Это перекрестный пост в Твиттере, который я опубликовал ранее на этой неделе.

Элементы AI

, Университет Хельсинки

Примечание. Я прошел много онлайн-курсов по машинному обучению. Я провожу несколько курсов для развлечения, но всегда узнаю что-то новое. «Элементы ИИ» — это один из самых доступных, бесплатных и увлекательных курсов по ИИ, которые я изучал. Они добавили часть 2, чтобы попрактиковаться в построении алгоритмов.

Предлагаю выполнить первую часть «Введение в ИИ». Он знакомит с фундаментальными концепциями, такими как поиск, правило Байеса, ближайший сосед и нейронные сети. На протяжении всего пути есть несколько хороших упражнений. После первого курса у вас будет хорошая высокоуровневая картина поля.

Вторая часть (Building AI) предоставляет контент бесплатно, но вам нужно заплатить, если вы хотите получить сертификат. Я говорю, что оно того стоит! Вторая часть посвящена реализации некоторых основных алгоритмов (с помощью Python) для понимания таких понятий, как оптимизация и правило Байеса.

Создание моделей машинного обучения

от Microsoft

Примечание: модуль по кластеризации действительно хорош!

Стэнфорд CS229: Машинное обучение

Стэнфорд и Эндрю Нг

Примечание: один из моих любимых курсов машинного обучения всех времен!

Ускоренный курс по машинному обучению

от Google

Примечание. Я прошел этот курс сразу после его выпуска, и меня сразу зацепили его целеустремленность и высокое качество.

Введение в машинное обучение для программистов

Джереми Ховард

Примечание. Я видел несколько видео с курсов http://fast.ai и легко могу понять, почему их курсы так популярны. Очень практичный подход!

Основы машинного обучения

, Bloomberg ML EDU

Примечание. Если вы любите математику и теорию, вам понравится, насколько глубоким будет этот курс.

Табличные данные

от Machine Learning University

Примечание. Этот курс затрагивает важные темы машинного обучения на высоком уровне с использованием простых для понимания объяснений и примеров приложений машинного обучения.

Stat 451: Введение в машинное обучение (осень 2020 г.)

, Себастьян Рашка

Примечание: Себастьян продолжает добавлять потрясающий контент машинного обучения на свой канал YouTube, и я очень ценю контент, который он собирает. Очень доступный!

Есть много других курсов, но я могу говорить только о тех, которые я прошел. Не стесняйтесь делиться (в разделе комментариев), если вы нашли другие хорошие. Было бы неплохо поделиться своим опытом с курсом и рассказать, почему он вам нравится или был полезен.

Я буду обновлять список здесь по мере появления новых интересных курсов.

Дополнительные советы:

  • Составьте список тем, которые вы сочли интересными и сложными

  • Проведите больше исследований по сложным темам

  • Практикуйте кодирование

  • Код доступа

  • Делайте заметки

  • Напишите / сообщите о новом интересном результате / идее, которую вы получили

  • Не торопитесь

  • Участвуйте в форумах / обсуждениях ML

Учебник по машинному обучению с примерами

Машинное обучение (ML) вступает в свои права с растущим признанием того, что машинное обучение может играть ключевую роль в широком спектре критических приложений, таких как интеллектуальный анализ данных, обработка естественного языка, распознавание изображений и экспертные системы. Машинное обучение предлагает потенциальные решения во всех этих и многих других областях и должно стать опорой нашей будущей цивилизации.

Предложение способных дизайнеров машинного обучения еще не удовлетворяет этот спрос. Основная причина этого в том, что машинное обучение просто сложно. Это руководство по машинному обучению знакомит с основами теории машинного обучения, излагает общие темы и концепции, позволяя легко следовать логике и освоить основы машинного обучения.

Что такое машинное обучение?

Так что же такое «машинное обучение»? ML — это на самом деле лот вещей.Эта область довольно обширна и быстро расширяется, постоянно разбиваясь и до тошноты подразделяясь на различные под-специальности и типы машинного обучения.

Тем не менее, есть несколько основных общих тем, и общая тема лучше всего резюмируется этим часто цитируемым заявлением Артура Самуэля, сделанным еще в 1959 году: «[Машинное обучение — это] область исследования, которая дает компьютерам возможность учиться без явного программирования ».

А совсем недавно, в 1997 году, Том Митчелл дал «хорошо сформулированное» определение, которое оказалось более полезным для инженеров: «Считается, что компьютерная программа учится на опыте E в отношении некоторой задачи T и некоторого показателя производительности P , если его характеристики по T, измеренные с помощью P, улучшаются с опытом E.”

«Считается, что компьютерная программа учится на опыте E в отношении некоторой задачи T и некоторого показателя производительности P, если ее производительность на T, измеренная с помощью P, улучшается с опытом E.» — Том Митчелл, Университет Карнеги-Меллона

Итак, если вы хотите, чтобы ваша программа предсказывала, например, модели трафика на оживленном перекрестке (задача T), вы можете запустить ее через алгоритм машинного обучения с данными о прошлых моделях трафика (опыт E) и, если она успешно « изучено », тогда он будет лучше предсказывать будущие модели трафика (показатель эффективности P).

Однако очень сложный характер многих реальных проблем часто означает, что изобретение специализированных алгоритмов, которые будут идеально их решать каждый раз, непрактично, если не невозможно. Примеры задач машинного обучения: «Это рак?», «Какова рыночная стоимость этого дома?», «Кто из этих людей дружит друг с другом?», «Взрывается ли этот ракетный двигатель при взлете? »,« Понравится ли этому человеку этот фильм? »,« Кто это? »,« Что ты сказал? »И« Как ты на этой штуке летишь? ».Все эти проблемы — отличные цели для проекта машинного обучения, и фактически машинное обучение применялось к каждой из них с большим успехом.

ML решает проблемы, которые нельзя решить только численными средствами.

Среди различных типов задач машинного обучения принципиальное различие проводится между контролируемым и неконтролируемым обучением:

  • Машинное обучение с учителем: Программа «обучается» на заранее определенном наборе «обучающих примеров», которые затем облегчают ее способность прийти к точному выводу при получении новых данных.
  • Неконтролируемое машинное обучение: Программа получает набор данных и должна находить в них закономерности и взаимосвязи.

Здесь мы в первую очередь сосредоточимся на обучении с учителем, но в конце статьи содержится краткое обсуждение обучения без учителя с некоторыми ссылками для тех, кто заинтересован в дальнейшем изучении темы.

Машинное обучение с учителем

В большинстве приложений контролируемого обучения конечной целью является разработка точно настроенной функции прогнозирования h (x) (иногда называемой «гипотезой»).«Обучение» заключается в использовании сложных математических алгоритмов для оптимизации этой функции так, чтобы, учитывая входные данные x о некотором домене (скажем, квадратные метры дома), можно было точно предсказать какое-то интересное значение h (x) ( скажем, рыночная цена на указанный дом).

На практике x почти всегда представляет несколько точек данных. Так, например, предсказатель цен на жилье может учитывать не только квадратные метры ( x1 ), но также количество спален ( x2 ), количество ванных комнат ( x3 ), количество этажей ( x4) , год выпуска ( x5 ), почтовый индекс ( x6 ) и т. д.Определение того, какие входные данные использовать, является важной частью дизайна машинного обучения. Однако для пояснения проще всего предположить, что используется одно входное значение.

Итак, допустим, наш простой предсказатель имеет такую ​​форму:

где и — константы. Наша цель — найти идеальные значения и сделать так, чтобы наш предсказатель работал как можно лучше.

Оптимизация предиктора h (x) выполняется с использованием обучающих примеров . Для каждого обучающего примера у нас есть входное значение x_train , для которого заранее известен соответствующий выход y .Для каждого примера мы находим разницу между известным правильным значением y и нашим прогнозируемым значением h (x_train) . При наличии достаточного количества обучающих примеров эти различия дают нам полезный способ измерить «неправильность» h (x) . Затем мы можем настроить h (x) , изменив значения и сделав «менее ошибочным». Этот процесс повторяется снова и снова, пока система не найдет наилучшие значения для и. Таким образом, предсказатель обучается и готов делать некоторые прогнозы в реальном мире.

Примеры машинного обучения

В этом посте мы остановимся на простых задачах для иллюстрации, но ML существует потому, что в реальном мире проблемы намного сложнее. На этом плоском экране мы можем нарисовать вам изображение, самое большее, трехмерного набора данных, но проблемы машинного обучения обычно связаны с данными с миллионами измерений и очень сложными функциями прогнозирования. ML решает проблемы, которые нельзя решить только численными средствами.

Имея это в виду, давайте рассмотрим простой пример.Допустим, у нас есть следующие данные по обучению, в которых сотрудники компании оценили свою удовлетворенность по шкале от 1 до 100:

Во-первых, обратите внимание на то, что данные немного зашумлены. То есть, хотя мы видим, что в этом есть закономерность (например, удовлетворенность сотрудников имеет тенденцию повышаться по мере увеличения заработной платы), не все это четко вписывается в прямую линию. Это всегда будет иметь место с реальными данными (и мы абсолютно хотим обучить нашу машину, используя реальные данные!). Так как же тогда научить машину точно предсказывать уровень удовлетворенности сотрудников? Ответ, конечно же, такой, что мы не можем.Цель ML никогда не состоит в том, чтобы делать «идеальные» предположения, потому что ML работает в областях, где таких вещей нет. Цель состоит в том, чтобы сделать предположения, которые достаточно хороши, чтобы быть полезными.

Это чем-то напоминает известное высказывание британского математика и профессора статистики Джорджа Э. П. Бокса о том, что «все модели ошибочны, но некоторые полезны».

Цель ML никогда не состоит в том, чтобы делать «идеальные» предположения, потому что ML работает в областях, где таких вещей нет. Цель состоит в том, чтобы сделать предположения, которые достаточно хороши, чтобы быть полезными.

Машинное обучение в значительной степени опирается на статистику. Например, когда мы обучаем нашу машину обучению, мы должны предоставить ей статистически значимую случайную выборку в качестве обучающих данных. Если обучающий набор не является случайным, мы рискуем получить шаблоны машинного обучения, которых на самом деле нет. И если обучающая выборка слишком мала (см. Закон больших чисел), мы не узнаем достаточно и можем даже прийти к неточным выводам. Например, попытка предсказать модели удовлетворенности в масштабах компании на основе только данных высшего руководства, вероятно, будет подвержена ошибкам.

С этим пониманием, давайте дадим нашей машине данные, которые мы дали выше, и пусть она их изучит. Сначала мы должны инициализировать наш предсказатель h (x) с некоторыми разумными значениями и. Теперь наш предиктор выглядит так, если поместить его над обучающим набором:

Если мы спросим этот предсказатель для удовлетворенности сотрудника, зарабатывающего 60 тысяч долларов, он даст рейтинг 27:

.

Очевидно, что это была ужасная догадка и что эта машина не очень многого знает.

Итак, давайте дадим этому предсказателю все зарплаты из нашего обучающего набора и возьмем разницу между результирующими прогнозируемыми рейтингами удовлетворенности и фактическими оценками удовлетворенности соответствующих сотрудников. Если мы произведем небольшое математическое волшебство (которое я опишу вкратце), мы сможем вычислить с очень высокой степенью уверенности, что значения 13,12 for и 0,61 for дадут нам лучший прогноз.

И если мы повторим этот процесс, скажем, 1500 раз, наш предсказатель в конечном итоге будет выглядеть так:

На этом этапе, если мы повторим процесс, мы обнаружим это и больше не изменимся на сколько-нибудь заметную величину, и, таким образом, мы увидим, что система слилась.Если мы не допустили ошибок, значит, мы нашли оптимальный предсказатель. Соответственно, если мы теперь снова спросим машину об оценке удовлетворенности сотрудника, который зарабатывает 60 тысяч долларов, он предсказывает оценку примерно 60.

Теперь мы к чему-то приближаемся.

Регрессия машинного обучения: заметка о сложности

Приведенный выше пример технически представляет собой простую задачу одномерной линейной регрессии, которую на самом деле можно решить, выведя простое нормальное уравнение и полностью пропустив этот процесс «настройки». Однако рассмотрим предсказатель, который выглядит так:

Эта функция принимает входные данные в четырех измерениях и имеет множество полиномиальных членов. Вывести нормальное уравнение для этой функции — серьезная проблема. Многие современные задачи машинного обучения требуют тысячи или даже миллионов измерений данных для построения прогнозов с использованием сотен коэффициентов. Предсказание того, как будет выражен геном организма или каким будет климат через пятьдесят лет, — вот примеры таких сложных проблем.

Многие современные проблемы машинного обучения требуют тысячи или даже миллионов измерений данных для построения прогнозов с использованием сотен коэффициентов.

К счастью, итеративный подход, используемый в системах машинного обучения, гораздо более устойчив к такой сложности. Вместо того чтобы использовать грубую силу, система машинного обучения «нащупывает путь» к ответу. Для больших проблем это работает намного лучше. Хотя это не означает, что машинное обучение может решать все сколь угодно сложные проблемы (не может), оно представляет собой невероятно гибкий и мощный инструмент.

Градиентный спуск — минимизация «неправильности»

Давайте подробнее рассмотрим, как работает этот итерационный процесс. В приведенном выше примере, как убедиться, что с каждым шагом становится лучше, а не хуже? Ответ кроется в нашем «измерении ошибочности», о котором говорилось ранее, и в небольшом исчислении.

Мера ошибочности известна как функция стоимости (также известная как функция потерь ),. Входные данные представляют все коэффициенты, которые мы используем в нашем предсказателе.Так что в нашем случае это действительно пара и. дает нам математическое измерение того, насколько ошибается наш предсказатель, когда он использует данные значения и.

Выбор функции стоимости — еще одна важная часть программы машинного обучения. В разных контекстах «неправота» может означать очень разные вещи. В нашем примере удовлетворенности сотрудников общепринятым стандартом является линейная функция наименьших квадратов:

При использовании метода наименьших квадратов штраф за неверное предположение увеличивается квадратично с разницей между предположением и правильным ответом, поэтому он действует как очень «строгий» критерий ошибочности. Функция стоимости вычисляет средний штраф по всем обучающим примерам.

Итак, теперь мы видим, что наша цель — найти и для нашего предиктора h (x) , чтобы наша функция стоимости была как можно меньше. Для этого мы обращаемся к силе исчисления.

Рассмотрим следующий график функции стоимости для некоторой конкретной задачи машинного обучения:

Здесь мы можем увидеть стоимость, связанную с разными значениями и. Мы видим, что график имеет небольшую чашу по форме.Нижняя часть чаши представляет собой наименьшую стоимость, которую наш предсказатель может дать нам на основе заданных данных обучения. Цель состоит в том, чтобы «скатиться с холма» и найти соответствующую точку.

Именно здесь в этом руководстве по машинному обучению используются вычисления. Чтобы не усложнять объяснение, я не буду записывать здесь уравнения, но, по сути, мы берем градиент, который представляет собой пару производных от (одна больше и одна больше). Градиент будет разным для каждого значения и и говорит нам, какой «наклон холма» и, в частности, «какой путь вниз» для этих конкретных s. Например, когда мы вставляем наши текущие значения в градиент, он может сказать нам, что добавление небольшого количества и небольшое вычитание приведет нас в направлении нижней границы функции стоимости. Поэтому мы немного прибавляем, немного вычитаем из, и вуаля! Мы завершили один раунд нашего алгоритма обучения. Наш обновленный предсказатель h (x) = + x будет давать более точные прогнозы, чем раньше. Наша машина стала немного умнее.

Этот процесс переключения между вычислением текущего градиента и обновлением s на основе результатов известен как градиентный спуск.

Это охватывает основную теорию, лежащую в основе большинства контролируемых систем машинного обучения. Но основные концепции можно применять по-разному, в зависимости от решаемой проблемы.

Классификация задач машинного обучения

Под контролируемым ML две основные подкатегории:

  • Системы машинного обучения с регрессией: Системы, в которых прогнозируемое значение находится где-то в непрерывном спектре. Эти системы помогают нам с вопросами «Сколько?» или «Сколько?».
  • Классификационные системы машинного обучения: Системы, в которых мы ищем ответ типа «да» или «нет», например «Является ли этот томер злокачественным?», «Соответствует ли этот файл cookie нашим стандартам качества?» И т. Д.

Как оказалось, лежащая в основе теория машинного обучения более или менее такая же. Основными отличиями являются конструкция предиктора h (x) и конструкция функции стоимости.

До сих пор наши примеры были сосредоточены на задачах регрессии, поэтому давайте теперь также рассмотрим пример классификации.

Вот результаты исследования качества файлов cookie, где все обучающие примеры были помечены синим цветом как «хорошие файлы cookie» ( y = 1 ) или как «плохие файлы cookie» ( y = 0 ) красным.

В классификации предсказатель регрессии не очень полезен. Обычно нам нужен предсказатель, который делает предположение где-то между 0 и 1. В классификаторе качества файлов cookie прогноз, равный 1, представляет собой очень уверенное предположение о том, что файл cookie является идеальным и совершенно аппетитным.Прогноз, равный 0, означает высокую уверенность в том, что cookie-файлы создают неудобства для индустрии cookie-файлов. Значения, попадающие в этот диапазон, представляют меньшую уверенность, поэтому мы могли бы спроектировать нашу систему таким образом, чтобы прогноз 0,6 означал «Чувак, это сложный вызов, но я соглашусь, да, вы можете продать этот файл cookie», в то время как значение точно в среднее значение 0,5 может представлять полную неопределенность. Не всегда так распределяется уверенность в классификаторе, но это очень распространенный дизайн, который работает для целей нашей иллюстрации.

Оказывается, есть хорошая функция, которая хорошо фиксирует это поведение. Это называется сигмовидной функцией, g (z) , и выглядит она примерно так:

z — это некоторое представление наших входных данных и коэффициентов, например:

, чтобы наш предсказатель стал:

Обратите внимание, что сигмоидальная функция преобразует наш вывод в диапазон от 0 до 1.

Логика построения функции затрат также отличается по классификации.Мы снова спрашиваем: «Что значит ошибочная догадка?» и на этот раз очень хорошее эмпирическое правило состоит в том, что если правильное предположение было 0, а мы угадали 1, то мы были полностью и совершенно неправы, и наоборот. Поскольку нельзя ошибаться больше, чем абсолютно ошибаться, наказание в этом случае будет огромным. В качестве альтернативы, если правильное предположение было 0, а мы угадали 0, наша функция стоимости не должна добавлять никаких затрат каждый раз, когда это происходит. Если предположение было верным, но мы не были полностью уверены (например, y = 1 , но h (x) = 0.8 ), это должно быть связано с небольшими затратами, и если наше предположение было неверным, но мы не были полностью уверены (например, y = 1 , но h (x) = 0,3 ), это должно повлечь за собой значительные затраты , но не настолько, как если бы мы были полностью неправы.

Это поведение фиксируется функцией журнала, например:

Опять же, функция стоимости дает нам среднюю стоимость по всем нашим обучающим примерам.

Итак, здесь мы описали, чем предиктор h (x) и функция стоимости различаются между регрессией и классификацией, но градиентный спуск по-прежнему работает нормально.

Предиктор классификации можно визуализировать, нарисовав граничную линию; то есть барьер, при котором прогноз изменяется с «да» (прогноз более 0,5) на «нет» (прогноз менее 0,5). Благодаря хорошо спроектированной системе наши данные cookie могут создавать границу классификации, которая выглядит следующим образом:

Теперь это машина, которая кое-что знает о печенье!

Введение в нейронные сети

Ни одно обсуждение машинного обучения не будет полным без хотя бы упоминания нейронных сетей.Нейронные сети не только предлагают чрезвычайно мощный инструмент для решения очень сложных задач, но они также предлагают увлекательные подсказки о работе нашего собственного мозга и интригующие возможности для создания действительно интеллектуальных машин в один прекрасный день.

Нейронные сети хорошо подходят для моделей машинного обучения, где количество входных данных гигантское. Вычислительные затраты на решение такой проблемы слишком велики для типов систем, которые мы обсуждали выше. Однако оказывается, что нейронные сети можно эффективно настроить с помощью методов, которые в принципе поразительно похожи на градиентный спуск.

Подробное обсуждение нейронных сетей выходит за рамки этого руководства, но я рекомендую ознакомиться с нашим предыдущим постом по этой теме.

Машинное обучение без учителя

Неконтролируемое машинное обучение обычно занимается поиском взаимосвязей в данных. В этом процессе не используются обучающие примеры. Вместо этого системе предоставляется набор данных и задача поиска закономерностей и корреляций в них. Хороший пример — выявление сплоченных групп друзей в данных социальных сетей.

Используемые для этого алгоритмы машинного обучения сильно отличаются от алгоритмов, используемых для обучения с учителем, и тема заслуживает отдельной публикации. Тем не менее, чтобы кое-что обсудить, взгляните на алгоритмы кластеризации, такие как k-среднее, а также на системы уменьшения размерности, такие как анализ основных компонентов. В нашей предыдущей публикации о больших данных некоторые из этих тем также обсуждались более подробно.

Заключение

Здесь мы рассмотрели большую часть базовой теории, лежащей в основе области машинного обучения, но, конечно, мы коснулись лишь поверхности.

Имейте в виду, что для того, чтобы действительно применить теории, содержащиеся в этом введении, к реальным примерам машинного обучения, необходимо гораздо более глубокое понимание обсуждаемых здесь тем. В машинном обучении есть много тонкостей и ловушек, а также множество способов сбиться с пути с помощью того, что кажется идеально настроенной мыслящей машиной. Практически со всеми частями основной теории можно бесконечно играть и изменять, и результаты часто бывают захватывающими. Многие из них перерастают в совершенно новые области обучения, которые лучше подходят для решения конкретных задач.

Очевидно, что машинное обучение — невероятно мощный инструмент. В ближайшие годы он обещает помочь решить некоторые из наших самых насущных проблем, а также откроет совершенно новые возможности для компаний, занимающихся анализом данных. Спрос на инженеров машинного обучения будет только расти, предлагая невероятные возможности стать частью чего-то большого. Я надеюсь, вы подумаете о том, чтобы принять участие в акции!


Благодарность

Эта статья в значительной степени опирается на материал, преподаваемый профессором Стэнфорда доктором Дж.Эндрю Нг в своем бесплатном открытом курсе машинного обучения. Курс подробно описывает все, что обсуждается в этой статье, и дает множество практических советов для практикующих ML. Я не могу рекомендовать этот курс достаточно высоко для тех, кто заинтересован в дальнейшем изучении этой увлекательной области.

Каждый курс машинного обучения в Интернете, оцененный по вашим отзывам

от Дэвида Вентури

Деревянный робот от Kaboompics

Полтора года назад я выбыл из одной из лучших программ по информатике в Канаде. Я начал создавать свою собственную магистерскую программу по наукам о данных, используя онлайн-ресурсы. Я понял, что могу научиться всему, что мне нужно, с помощью edX, Coursera и Udacity. И я мог изучить его быстрее, эффективнее и за небольшую плату.

Я почти закончил. Я прошел много курсов, связанных с наукой о данных, и частично проверял многие другие. Я знаю, какие есть варианты и какие навыки необходимы учащимся, готовящимся к роли аналитика данных или ученого. Итак, я начал создавать ориентированное на обзоры руководство, которое рекомендует лучшие курсы по каждому предмету науки о данных.

Для первого руководства из этой серии я порекомендовал несколько классов кодирования для начинающих специалистов по анализу данных. Потом была статистика и классы вероятностей. Затем введение в науку о данных. Также визуализация данных.

Теперь о машинном обучении.

Для этого руководства я потратил дюжину часов, пытаясь идентифицировать каждый онлайн-курс машинного обучения, предложенный по состоянию на май 2017 года, извлекая ключевую информацию из их учебных планов и обзоров и составляя их рейтинги. Моей конечной целью было определить три лучших доступных курса и представить их вам ниже.

Для этой задачи я обратился ни к кому другому, как к сообществу Class Central с открытым исходным кодом и его базе данных, содержащей тысячи оценок и обзоров курсов. Домашняя страница

Class Central.

С 2011 года основатель Class Central Дхавал Шах внимательно следит за онлайн-курсами, чем кто-либо другой в мире. Дхавал лично помог мне составить этот список ресурсов.

Как мы выбрали курсы для рассмотрения

Каждый курс должен соответствовать трем критериям:

  1. Он должен содержать значительный объем материалов для машинного обучения. В идеале машинное обучение является основной темой. Обратите внимание, что курсы, предназначенные только для глубокого обучения, исключены. Подробнее об этом позже.
  2. Он должен предлагаться по запросу или каждые несколько месяцев.
  3. Это должен быть интерактивный онлайн-курс, поэтому никаких книг или учебных пособий только для чтения . Хотя это жизнеспособные способы обучения, в этом руководстве основное внимание уделяется курсам. Курсы, которые являются строго видео (то есть без викторин, заданий и т. Д.), Также исключаются.

Мы считаем, что прошли все известные курсы, соответствующие указанным выше критериям.Поскольку на Udemy, по-видимому, есть сотни курсов, мы решили рассмотреть только самые популярные и получившие самые высокие оценки.

Но всегда есть шанс, что мы что-то упустили. Пожалуйста, дайте нам знать в разделе комментариев, если мы упустили хороший курс.

Как мы оценивали курсы

Мы собрали средние оценки и количество отзывов с Class Central и других сайтов с обзорами, чтобы рассчитать средневзвешенную оценку для каждого курса. Мы читали текстовые обзоры и использовали эти отзывы для дополнения числовых оценок.

Мы сделали субъективную оценку программы на основе трех факторов:

  1. Объяснение рабочего процесса машинного обучения. Обрисовывает ли курс шаги, необходимые для выполнения успешного проекта машинного обучения? В следующем разделе показано, что влечет за собой типичный рабочий процесс.
  2. Освещение методов и алгоритмов машинного обучения. — это различные методы (например, регрессия, классификация, кластеризация и т. Д.) И алгоритмы (например, в рамках классификации: наивный байесовский метод, деревья решений, вспомогательные векторные машины и т. Д.)) покрыты или всего несколько избранных? Предпочтение отдается курсам, которые охватывают больше, не экономя на деталях.
  3. Использование общих инструментов анализа данных и машинного обучения. Преподается ли курс с использованием популярных языков программирования, таких как Python, R и / или Scala? Как насчет популярных библиотек на этих языках? Это не обязательно, но полезно, поэтому этим курсам отдается небольшое предпочтение.

Что такое машинное обучение? Что такое рабочий процесс?

Популярное определение происходит от Артура Сэмюэля в 1959 году: машинное обучение — это область информатики, которая дает «компьютерам возможность учиться без явного программирования. На практике это означает разработку компьютерных программ, которые могут делать прогнозы на основе данных. Как люди могут учиться на собственном опыте, так и компьютеры, где данные = опыт.

Рабочий процесс машинного обучения — это процесс, необходимый для выполнения проекта машинного обучения. Хотя отдельные проекты могут отличаться, большинство рабочих процессов имеют несколько общих задач: оценка проблемы, исследование данных, предварительная обработка данных, обучение / тестирование / развертывание модели и т. Д. Ниже вы найдете полезную визуализацию этих основных шагов:

Основные шаги типичной машины рабочий процесс обучения с помощью UpX Academy

Идеальный курс знакомит со всем процессом и предоставляет интерактивные примеры, задания и / или викторины, где студенты могут выполнять каждую задачу самостоятельно.

Охватывают ли эти курсы глубокое обучение?

Прежде всего, давайте определимся с глубоким обучением. Вот краткое описание:

«Глубокое обучение — это подраздел машинного обучения, связанный с алгоритмами, основанными на структуре и функциях мозга, которые называются искусственными нейронными сетями».
— Джейсон Браунли из Machine Learning Mastery

Как и следовало ожидать, части некоторых курсов машинного обучения содержат контент глубокого обучения. Однако я решил не включать курсы только для глубокого обучения.Если вас интересует именно глубокое обучение, мы подготовили для вас следующую статью:

Погрузитесь в глубокое обучение с 12 бесплатными онлайн-курсами
Каждый день появляются новые заголовки о том, как глубокое обучение меняет мир вокруг нас. . Несколько примеров: medium.freecodecamp.com

Мои три основных рекомендации из этого списка:

Рекомендуемые предварительные условия

В нескольких курсах, перечисленных ниже, учащихся просят иметь предварительный опыт программирования, математического анализа, линейной алгебры и статистики.Эти предпосылки понятны, учитывая, что машинное обучение — это сложная дисциплина.

Пропали несколько предметов? Хорошие новости! Часть этого опыта можно получить, воспользовавшись нашими рекомендациями в первых двух статьях (программирование, статистика) настоящего Руководства по карьере в области науки о данных. Несколько лучших курсов, представленных ниже, также содержат краткие инструкции по исчислению и линейной алгебре и выделяют аспекты, наиболее актуальные для машинного обучения, для тех, кто менее знаком.

Мы выбрали лучший курс по машинному обучению…

Машинное обучение Стэнфордского университета на Coursera — явный победитель с точки зрения оценок, обзоров и соответствия учебным программам.Этот курс, который проводил знаменитый Эндрю Нг, основатель Google Brain и бывший главный научный сотрудник Baidu, положил начало созданию Coursera. Он имеет 4,7-звездочный средневзвешенный рейтинг по 422 отзывам.

Выпущенное в 2011 году, оно охватывает все аспекты рабочего процесса машинного обучения. Хотя он имеет меньшую область действия, чем исходный Стэнфордский класс, на котором он основан, ему все же удается охватить большое количество методов и алгоритмов. Предполагаемый срок — одиннадцать недель, две недели посвящены нейронным сетям и глубокому обучению.Доступны бесплатные и платные варианты.

Нг — динамичный, но в то же время мягкий инструктор с осязаемым опытом. Он вселяет уверенность, особенно когда делится практическими советами по внедрению и предупреждениями об общих ошибках. Предоставляется повторный курс по линейной алгебре, и Нг освещает аспекты исчисления, наиболее актуальные для машинного обучения.

Оценка проводится автоматически и проводится с помощью тестов с несколькими вариантами ответов, которые следуют за каждым уроком и заданиями по программированию. Назначения (их восемь) могут быть выполнены в MATLAB или Octave, которые являются версией MATLAB с открытым исходным кодом.Нг объясняет свой выбор языка:

Раньше я пытался обучать машинному обучению, используя большое количество различных языков программирования, включая C ++, Java, Python, NumPy, а также Octave… И что я увидел после того, как научил Машинное обучение в течение почти десятилетия заключается в том, что вы учитесь намного быстрее, если используете Octave в качестве среды программирования.

Хотя Python и R, вероятно, станут более привлекательными вариантами в 2017 году с ростом популярности этих языков, рецензенты отмечают, что это не должно помешать вам пройти курс.

Несколько известных рецензентов отметили следующее:

Стэнфордский курс машинного обучения, давно известный в мире MOOC, действительно является исчерпывающим введением в эту тему. Курс широко охватывает все основные области машинного обучения… Профессор Нг предваряет каждый сегмент мотивирующим обсуждением и примерами.

Эндрю Нг — одаренный учитель, способный объяснять сложные предметы очень интуитивно и ясно, включая математику, лежащую в основе всех понятий. Настоятельно рекомендуется.

Единственная проблема, которую я вижу с этим курсом, заключается в том, что он устанавливает очень высокую планку ожидания для других курсов.

Новое представление Ivy League с блестящим профессором

Машинное обучение Колумбийского университета — относительно новое предложение, которое является частью их MicroMasters по искусственному интеллекту на edX. Хотя он новее и не имеет большого количества отзывов, те, что есть, исключительно сильны. Профессор Джон Пейсли известен как блестящий, ясный и умный человек.Он имеет 4,8-звездочный средневзвешенный рейтинг по 10 отзывам.

Курс также охватывает все аспекты рабочего процесса машинного обучения и больше алгоритмов, чем указанное выше предложение Стэнфордского университета. Columbia’s представляет собой более сложное введение, в котором рецензенты отмечают, что учащиеся должны быть довольны рекомендуемыми предварительными условиями (исчисление, линейная алгебра, статистика, вероятность и кодирование).

Тесты (11), задания по программированию (4) и заключительный экзамен — это способы оценки. Студенты могут использовать Python, Octave или MATLAB для выполнения заданий.Общий расчетный график курса составляет от восьми до десяти часов в неделю в течение двенадцати недель. Это бесплатно с подтвержденным сертификатом, доступным для покупки.

Ниже приведены несколько из вышеупомянутых блестящих обзоров:

За все годы моей [учебы] я встречал профессоров, которые не были блестящими, профессоров, которые великолепны, но они не знают, как объяснить вещи понятны, и профессора, которые гениальны и знают, как ясно объяснить материал. Доктор Пейсли принадлежит к третьей группе.

Это отличный курс… Язык инструктора точный, и это, на мой взгляд, одна из самых сильных сторон курса. Лекции качественные, слайды тоже отличные.

Доктор Пейсли и его научный руководитель… ученики Майкла Джордана, отца машинного обучения. [Доктор Пейсли] — лучший профессор ML в Колумбии из-за его способности ясно объяснять. В этом семестре его курс выбрали до 240 студентов, это наибольшее число среди всех профессоров, [преподающих] машинное обучение в Колумбии.

Практическое введение в Python & R от отраслевых экспертов

Machine Learning AZ ™ на Udemy — это впечатляюще подробное предложение, которое предоставляет инструкции как на Python, так и на R, что является редкостью и нельзя сказать ни о каком из другие топовые блюда. Он имеет средневзвешенный рейтинг 4,5 звезды по 8119 отзывам, что делает его самым популярным курсом из рассмотренных.

Он охватывает весь рабочий процесс машинного обучения и почти смехотворное (в хорошем смысле слова) количество алгоритмов до 40. 5 часов видео по запросу. Курс основан на более прикладном подходе и легче с точки зрения математики, чем два вышеупомянутых курса. Каждый раздел начинается с «интуитивного» видео от Еременко, в котором кратко излагается основная теория изучаемой концепции. Затем де Понтевес проходит через реализацию с отдельными видеороликами для Python и R.

В качестве «бонуса» курс включает шаблоны кода Python и R, которые студенты могут загрузить и использовать в своих проектах. Есть викторины и домашние задания, но это не сильные стороны курса.

Ерёменко и команду SuperDataScience уважают за их умение «делать сложное простым». Кроме того, перечисленные предварительные условия — это «просто немного математики в средней школе», поэтому этот курс может быть лучшим вариантом для тех, кого пугают предложения Стэнфорда и Колумбии.

Несколько известных рецензентов отметили следующее:

Курс профессионально подготовлен, качество звука отличное, а пояснения ясны и кратки… Это невероятная ценность для ваших финансовых и временных затрат.

Это было потрясающе — иметь возможность одновременно изучать курс на двух разных языках программирования.

Кирилл — один из лучших инструкторов по Удеми (если не по Интернету), и я рекомендую брать любой класс, который он преподает. … В этом курсе очень много содержания, вроде тонны!

Конкурс

Наш выбор № 1 имел средневзвешенный рейтинг 4,7 из 5 звезд по 422 отзывам. Давайте посмотрим на другие варианты, отсортированные по убыванию рейтинга. Напоминаем, что курсы только для глубокого обучения не включены в это руководство — вы можете найти их здесь.

The Analytics Edge (Массачусетский технологический институт / edX): больше ориентирован на аналитику в целом, хотя он охватывает несколько тем машинного обучения. Использует R. Сильное повествование, использующее знакомые примеры из реального мира. Испытывающий. От десяти до пятнадцати часов в неделю в течение двенадцати недель. Бесплатно с подтвержденным сертификатом, доступным для покупки. Он имеет средневзвешенный рейтинг 4,9 звезды по 214 отзывам.

Python for Data Science and Machine Learning Bootcamp (Jose Portilla / Udemy): содержит большие фрагменты контента для машинного обучения, но охватывает весь процесс обработки данных.Более подробное введение в Python. Удивительный курс, хотя и не идеальный для рамок этого руководства. 21,5 часа видео по запросу. Стоимость варьируется в зависимости от скидок Udemy, которые часто бывают. Он имеет средневзвешенный рейтинг 4,6 звезды по 3316 отзывам.

Учебный курс по науке о данных и машинному обучению с R (Хосе Портилла / Удеми): здесь также применяются комментарии к вышеуказанному курсу Портиллы, за исключением 17,5 часов видео по запросу. Стоимость варьируется в зависимости от скидок Udemy, которые часто бывают.Он имеет 4,6-звездочный средневзвешенный рейтинг по 1317 отзывам.

Серия машинного обучения (Lazy Programmer Inc./Udemy): у ленивого программиста есть серия из 16 курсов по Udemy, посвященных машинному обучению. Всего у курсов более 5000 оценок, и почти все они имеют 4,6 звезды. В описании каждого отдельного курса можно найти полезный порядок курсов. Использует Python. Стоимость варьируется в зависимости от скидок Udemy, которые часто бывают.

Машинное обучение (Технологический институт Джорджии / Udacity): сборник трех отдельных курсов: контролируемого, неконтролируемого и обучения с подкреплением. Часть Nanodegree инженера по машинному обучению Udacity и онлайн-магистратуры Georgia Tech (OMS). Маленькие видео, как и стиль Udacity. Приветливые профессора. Предполагаемый срок — четыре месяца. Свободный. Он имеет средневзвешенный рейтинг 4,56 звезды по 9 отзывам.

Реализация прогнозной аналитики с помощью Spark в Azure HDInsight (Microsoft / edX): знакомит с основными концепциями машинного обучения и различными алгоритмами.Использует несколько инструментов для работы с большими данными, включая Apache Spark, Scala и Hadoop. Использует Python и R. Четыре часа в неделю в течение шести недель. Бесплатно с подтвержденным сертификатом, доступным для покупки. Он имеет средневзвешенный рейтинг 4,5 звезды по 6 отзывам.

Наука о данных и машинное обучение с Python — в руки! (Фрэнк Кейн / Удеми): использует Python. Кейн имеет девятилетний опыт работы в Amazon и IMDb. Девять часов видео по запросу. Стоимость варьируется в зависимости от скидок Udemy, которые часто бывают.Он имеет средневзвешенный рейтинг 4,5 звезды по 4139 отзывам.

Scala и Spark для больших данных и машинного обучения (Хосе Портилла / Удеми): акцент на «больших данных», в частности, на реализации в Scala и Spark. Десять часов видео по запросу. Стоимость варьируется в зависимости от скидок Udemy, которые часто бывают. Он имеет средневзвешенный рейтинг 4,5 звезды по 607 отзывам.

Инженер по машинному обучению Nanodegree (Udacity): флагманская программа Udacity по машинному обучению, которая включает лучшую в своем классе систему обзора проектов и поддержку карьеры.Программа представляет собой набор из нескольких бесплатных бесплатных курсов Udacity. Соавтор Kaggle. Ориентировочные сроки шесть месяцев. В настоящее время стоит 199 долларов США в месяц с возмещением 50% стоимости обучения для тех, кто закончит обучение в течение 12 месяцев. Он имеет средневзвешенный рейтинг 4,5 звезды по 2 отзывам.

Обучение на основе данных (вводное машинное обучение) (Калифорнийский технологический институт / edX): регистрация на edX в настоящее время закрыта, но также доступна через независимую платформу CalTech (см. Ниже).Он имеет 4,49-звездочный средневзвешенный рейтинг по 42 отзывам.

Обучение на основе данных (вводное машинное обучение) (Ясер Абу-Мостафа / Калифорнийский технологический институт): «Настоящий курс Калифорнийского технологического института, а не его упрощенная версия». Обзоры отмечают, что это отлично подходит для понимания теории машинного обучения. Профессор Ясер Абу-Мостафа пользуется популярностью среди студентов и также написал учебник, на котором основан этот курс. Видео — это записанные на пленку лекции (со слайдами лекций «картинка в картинке»), загруженные на YouTube. Домашние задания — это файлы .pdf. Опыт онлайн-студентов не так совершенен, как три основных рекомендации. Он имеет средневзвешенный рейтинг 4,43 звезды по 7 отзывам.

Mining Massive Datasets (Стэнфордский университет): машинное обучение с акцентом на «большие данные». Представляет современные распределенные файловые системы и MapReduce. Десять часов в неделю в течение семи недель. Свободный. Он имеет 4,4-звездочный средневзвешенный рейтинг по 30 отзывам.

Машинное обучение AWS: полное руководство по Python (Чандра Лингам / Удеми): уникальный акцент на облачном машинном обучении и, в частности, на веб-сервисах Amazon.Использует Python. Девять часов видео по запросу. Стоимость варьируется в зависимости от скидок Udemy, которые часто бывают. Он имеет 4,4-звездочный средневзвешенный рейтинг по 62 отзывам.

Введение в машинное обучение и распознавание лиц в Python (Holczer Balazs / Udemy): использует Python. Восемь часов видео по запросу. Стоимость варьируется в зависимости от скидок Udemy, которые часто бывают. Он имеет 4,4-звездочный средневзвешенный рейтинг по 162 отзывам.

StatLearning: статистическое обучение (Стэнфордский университет): основан на отличном учебнике «Введение в статистическое обучение с приложениями в R» и преподается профессорами, написавшими его.Рецензенты отмечают, что МООК не так хорош, как книга, цитируя «тонкие» упражнения и посредственные видео. Пять часов в неделю в течение девяти недель. Свободный. Он имеет средневзвешенный рейтинг 4,35 звезды по 84 отзывам.

Специализация по машинному обучению (Вашингтонский университет / Coursera): отличные курсы, но последние два класса (включая проект Capstone) были отменены. Рецензенты отмечают, что эта серия более удобна для восприятия (читай: легче для тех, у кого нет сильного технического опыта), чем другие лучшие курсы машинного обучения (например,г. Стэнфордский или Калифорнийский). Имейте в виду, что серия неполна, отсутствуют рекомендательные системы, глубокое обучение и краткое содержание. Доступны бесплатные и платные варианты. Он имеет средневзвешенный рейтинг 4,31 звезды по 80 отзывам.

Вашингтонский университет преподает специализацию по машинному обучению на Coursera.

От 0 до 1: Машинное обучение, НЛП и Python-Cut to the Chase (Loony Corn / Udemy): «Практичный, застенчивый, но уверенный взгляд на методы машинного обучения». Обучается командой из четырех человек с многолетним опытом работы в отрасли.Использует Python. Стоимость варьируется в зависимости от скидок Udemy, которые часто бывают. Он имеет 4,2-звездочный средневзвешенный рейтинг по 494 отзывам.

Принципы машинного обучения (Microsoft / edX): использует машинное обучение R, Python и Microsoft Azure. Часть сертификата Microsoft Professional Program в области науки о данных. Три-четыре часа в неделю в течение шести недель. Бесплатно с подтвержденным сертификатом, доступным для покупки. Он имеет средневзвешенный рейтинг 4,09 звезды по 11 отзывам.

Большие данные: статистический вывод и машинное обучение (Технологический университет Квинсленда / FutureLearn): хороший краткий исследовательский курс машинного обучения с упором на большие данные. Охватывает несколько инструментов, таких как R, h3O Flow и WEKA. Всего три недели при рекомендованных двух часах в неделю, но один рецензент отметил, что шесть часов в неделю было бы более подходящим. Доступны бесплатные и платные варианты. Он имеет 4-звездочный средневзвешенный рейтинг по 4 отзывам.

Наука о геномных данных и кластеризация (Биоинформатика V) (Калифорнийский университет, Сан-Диего / Coursera): для тех, кто интересуется пересечением информатики и биологии и тем, как это представляет собой важный рубеж в современной науке.Ориентирован на кластеризацию и уменьшение размерности. Часть специализации UCSD по биоинформатике. Доступны бесплатные и платные варианты. Он имеет 4-звездочный средневзвешенный рейтинг по 3 отзывам.

Введение в машинное обучение (Udacity): уделяет приоритетное внимание широте темы и практическим инструментам (на Python), а не глубине и теории. Инструкторы, Себастьян Трун и Кэти Мэлоун, делают этот урок таким увлекательным. Состоит из небольших видеороликов и викторин, за которыми следует мини-проект для каждого урока. В настоящее время входит в состав Data Analyst Nanodegree от Udacity.Ориентировочные сроки десять недель. Свободный. Он имеет средневзвешенный рейтинг 3,95 звезды по 19 отзывам.

Машинное обучение для анализа данных (Уэслианский университет / Coursera): краткое введение в машинное обучение и несколько избранных алгоритмов. Охватывает деревья решений, случайные леса, регрессию лассо и кластеризацию k-средних. Часть специализации Уэслиана по анализу и интерпретации данных. Ориентировочные сроки — четыре недели. Доступны бесплатные и платные варианты. Он имеет средневзвешенный рейтинг 3,6 звезды по 5 отзывам.

Программирование с помощью Python для науки о данных (Microsoft / edX): разработан Microsoft в партнерстве с Coding Dojo. Использует Python. Восемь часов в неделю в течение шести недель. Доступны бесплатные и платные варианты. Он имеет средневзвешенный рейтинг 3,46 звезды по 37 отзывам.

Машинное обучение для трейдинга (Технологический институт Джорджии / Udacity): фокусируется на применении вероятностных подходов машинного обучения к торговым решениям. Использует Python. Часть Nanodegree инженера по машинному обучению Udacity и онлайн-магистратуры Georgia Tech (OMS).Предполагаемый срок — четыре месяца. Свободный. Он имеет средневзвешенный рейтинг 3,29 звезды по 14 отзывам.

Практическое машинное обучение (Университет Джона Хопкинса / Coursera): краткое практическое введение в ряд алгоритмов машинного обучения. Несколько одно- или двухзвездочных обзоров, выражающих различные опасения. Часть специализации JHU в области науки о данных. От четырех до девяти часов в неделю в течение четырех недель. Доступны бесплатные и платные варианты. Он имеет средневзвешенный рейтинг 3,11 звезды по 37 отзывам.

Машинное обучение для науки о данных и аналитики (Колумбийский университет / edX): знакомит с широким кругом тем машинного обучения.Некоторые страстные негативные отзывы с проблемами, включая выбор контента, отсутствие заданий по программированию и скучную презентацию. От семи до десяти часов в неделю в течение пяти недель. Бесплатно с подтвержденным сертификатом, доступным для покупки. Он имеет средневзвешенный рейтинг 2,74 звезды по 36 отзывам.

Специализация рекомендательных систем (Университет Миннесоты / Coursera): сосредоточение внимания на одном конкретном типе машинного обучения — рекомендательных системах. Специализация из четырех курсов плюс один проект, который представляет собой тематическое исследование.Обучается с использованием LensKit (инструментарий с открытым исходным кодом для рекомендательных систем). Доступны бесплатные и платные варианты. Он имеет 2-звездочный средневзвешенный рейтинг по 2 отзывам.

Машинное обучение с большими данными (Калифорнийский университет, Сан-Диего / Coursera): ужасные обзоры, в которых подчеркивается плохое обучение и оценка. Некоторые отметили, что на прохождение всего курса у них ушло всего несколько часов. Часть специализации UCSD в области больших данных. Доступны бесплатные и платные варианты. Он имеет средневзвешенный рейтинг 1,86 звезды по 14 отзывам.

Практическая прогнозная аналитика: модели и методы (Вашингтонский университет / Coursera): краткое введение в основные концепции машинного обучения. Один рецензент отметил недостаток тестов и несложные задания. Часть специализации UW по науке о данных в масштабе. От шести до восьми часов в неделю в течение четырех недель. Доступны бесплатные и платные варианты. Он имеет средневзвешенный рейтинг 1,75 звезды по 4 отзывам.

Следующие курсы по состоянию на май 2017 г. не подвергались ни одному обзору.

Машинное обучение для музыкантов и художников (Goldsmiths, Лондонский университет / Каденце): Уникально. Студенты изучают алгоритмы, программные инструменты и передовые методы машинного обучения, чтобы понимать человеческие жесты, музыкальный звук и другие данные в реальном времени. Семь занятий продолжительностью. Доступны варианты аудита (бесплатно) и премиум (10 долларов США в месяц). Имеет один 5-звездочный обзор.

Прикладное машинное обучение на Python (Мичиганский университет / Coursera): обучение с использованием Python и набора инструментов scikit learn.Часть прикладной науки о данных со специализацией на Python. Запланировано на начало 29 мая. Доступны бесплатные и платные варианты.

Прикладное машинное обучение (Microsoft / edX): обучение с использованием различных инструментов, включая Python, R и машинное обучение Microsoft Azure (примечание: курс разрабатывает Microsoft). Включает в себя практические занятия для усиления содержания лекции. Три-четыре часа в неделю в течение шести недель. Бесплатно с подтвержденным сертификатом, доступным для покупки.

Машинное обучение с помощью Python (Университет больших данных): Обучение с использованием Python.Ориентировано на новичков. Расчетное время выполнения четыре часа. Университет больших данных является аффилированным лицом IBM. Свободный.

Машинное обучение с Apache SystemML (Университет больших данных): обучение с использованием Apache SystemML, языка декларативного стиля, предназначенного для крупномасштабного машинного обучения. Расчетное время выполнения восемь часов. Университет больших данных является аффилированным лицом IBM. Свободный.

Машинное обучение для науки о данных (Калифорнийский университет, Сан-Диего / edX): не запускается до января 2018 года.Примеры программирования и задания выполняются на Python с использованием записных книжек Jupyter. Восемь часов в неделю в течение десяти недель. Бесплатно с подтвержденным сертификатом, доступным для покупки.

Введение в аналитическое моделирование (Georgia Tech / edX): курс рекламирует R как основной инструмент программирования. От пяти до десяти часов в неделю в течение десяти недель. Бесплатно с подтвержденным сертификатом, доступным для покупки.

Предиктивная аналитика: анализ больших данных (Технологический университет Квинсленда / FutureLearn): краткий обзор нескольких алгоритмов.В качестве прикладного инструмента использует платформу Vertica Analytics от Hewlett Packard Enterprise. Дата начала будет объявлена ​​дополнительно. Два часа в неделю в течение четырех недель. Бесплатно с доступным для покупки сертификатом достижений.

Введение в машинное обучение (Universitas Telefónica / Miríada X): преподается на испанском языке. Введение в машинное обучение, которое охватывает обучение с учителем и без учителя. В общей сложности около двадцати часов за четыре недели.

Шаг пути машинного обучения (Dataquest): Обучение на Python с использованием интерактивной платформы Dataquest в браузере.Несколько управляемых проектов и проект «плюс», в котором вы создаете собственную систему машинного обучения, используя свои собственные данные. Требуется подписка.

Следующие шесть курсов предлагаются DataCamp. Гибридный стиль обучения DataCamp основан на использовании видео и текстовых инструкций с множеством примеров с помощью редактора кода в браузере. Для полного доступа к каждому курсу требуется подписка.

DataCamp предлагает несколько курсов машинного обучения.

Введение в машинное обучение (DataCamp): охватывает алгоритмы классификации, регрессии и кластеризации.Использует R. Пятнадцать видео и 81 упражнение с ориентировочной временной шкалой в шесть часов.

Обучение с учителем с помощью scikit-learn (DataCamp): использует Python и scikit-learn. Охватывает алгоритмы классификации и регрессии. Семнадцать видео и 54 упражнения с ориентировочным графиком в четыре часа.

Неконтролируемое обучение в R (DataCamp): дает базовое введение в кластеризацию и уменьшение размерности в R. Шестнадцать видеороликов и 49 упражнений с ориентировочной временной шкалой в четыре часа.

Набор инструментов для машинного обучения (DataCamp): преподает «большие идеи» в области машинного обучения. Использует R. 24 видео и 88 упражнений с ориентировочной шкалой времени в четыре часа.

Машинное обучение с экспертами: школьные бюджеты (DataCamp): пример из конкурса машинного обучения на DrivenData. Включает создание модели для автоматической классификации статей школьного бюджета. Обязательным условием является «контролируемое обучение с помощью scikit-learn» DataCamp. Пятнадцать видеороликов и 51 упражнение с ориентировочной шкалой времени в четыре часа.

Неконтролируемое обучение на Python (DataCamp): охватывает множество алгоритмов неконтролируемого обучения с использованием Python, scikit-learn и scipy. Курс заканчивается тем, что студенты создают систему рекомендаций, чтобы рекомендовать популярных музыкальных исполнителей. Тринадцать видео и 52 упражнения с ориентировочным графиком в четыре часа.

Машинное обучение (Том Митчелл / Университет Карнеги-Меллона): вводный курс машинного обучения для выпускников Карнеги-Меллона. Обязательное условие для прохождения второго курса для выпускников «Статистическое машинное обучение.»Записанные на пленку университетские лекции с практическими задачами, домашними заданиями и промежуточными экзаменами (все с решениями) размещены в Интернете. Также существует версия курса 2011 года. CMU — одна из лучших школ для изучения машинного обучения, в которой есть целый отдел, посвященный машинному обучению. Свободный.

Статистическое машинное обучение (Ларри Вассерман / Университет Карнеги-Меллона): вероятно, самый продвинутый курс в этом руководстве. Продолжение курса машинного обучения Карнеги-Меллона. Записанные на пленку университетские лекции с практическими задачами, домашними заданиями и промежуточными экзаменами (все с решениями) размещены в Интернете.Свободный.

CMU — одна из лучших аспирантов для изучения машинного обучения. Машинное обучение и статистическое машинное обучение доступны в Интернете бесплатно.

Машинное обучение бакалавриата (Нандо де Фрейтас / Университет Британской Колумбии): курс машинного обучения бакалавриата. Лекции снимаются и выкладываются на YouTube, а слайды размещаются на сайте курса. Также публикуются задания курса (правда, без решений). де Фрейтас сейчас является штатным профессором Оксфордского университета и получает похвалы за свои преподавательские способности на различных форумах.Доступна выпускная версия (см. Ниже).

Машинное обучение (Нандо де Фрейтас / Университет Британской Колумбии): курс машинного обучения для выпускников. Комментарии из курса бакалавриата де Фрейтаса (см. Выше) применимы и здесь.

Заключение

Это пятая из серии из шести частей, охватывающей лучшие онлайн-курсы для начала работы в области науки о данных. Мы рассмотрели программирование в первой статье, статистику и вероятность во второй статье, введение в науку о данных в третьей статье и визуализацию данных в четвертой.

Я оценивал каждый курс Intro to Data Science в Интернете на основе тысяч точек данных
Год назад я выбыл из одной из лучших программ по информатике в Канаде. Я начал создавать свои собственные данные…

Последней частью будет резюме этих статей, а также лучшие онлайн-курсы по другим ключевым темам, таким как обработка данных, базы данных и даже разработка программного обеспечения.

Если вам нужен полный список онлайн-курсов по Data Science, вы можете найти их на странице Class Central по тематике Data Science and Big Data.

Если вам понравилось это читать, ознакомьтесь с некоторыми другими материалами Class Central:

Вот 250 курсов Ivy League, которые вы можете пройти онлайн прямо сейчас бесплатно
250 МООК из Брауна, Колумбии, Корнелла, Дартмута, Гарварда Пенн, Принстон и Йель.

50 лучших бесплатных университетских онлайн-курсов по данным
Когда я запустил Class Central в ноябре 2011 года, было около 18 бесплатных онлайн-курсов, и почти все…

Если у вас есть предложения по курсы, которые я пропустил, дайте мне знать в отзывах!

Если вы нашли эту информацию полезной, щелкните значок? так что больше людей увидят это здесь, на Medium.

Это сокращенная версия моей исходной статьи, опубликованной на Class Central, куда я включил подробные программы курса.

Введение в машинное обучение

Введение

Машинное обучение — это подраздел искусственного интеллекта (ИИ). Обычно цель машинного обучения — понять структуру данных и приспособить эти данные к моделям, которые могут быть поняты и использованы людьми.

Хотя машинное обучение — это область компьютерных наук, оно отличается от традиционных вычислительных подходов.В традиционных вычислениях алгоритмы представляют собой наборы явно запрограммированных инструкций, используемых компьютерами для вычислений или решения проблем. Вместо этого алгоритмы машинного обучения позволяют компьютерам обучаться на вводе данных и использовать статистический анализ для вывода значений, которые попадают в определенный диапазон. Благодаря этому машинное обучение помогает компьютерам создавать модели на основе выборочных данных, чтобы автоматизировать процессы принятия решений на основе вводимых данных.

Любой пользователь технологий сегодня может извлечь выгоду из машинного обучения.Технология распознавания лиц позволяет платформам социальных сетей помогать пользователям отмечать и обмениваться фотографиями друзей. Технология оптического распознавания символов (OCR) преобразует изображения текста в подвижный шрифт. Системы рекомендаций, основанные на машинном обучении, предлагают, какие фильмы или телешоу смотреть дальше, в зависимости от предпочтений пользователя. Автомобили с автоматическим управлением, которые используют машинное обучение для навигации, вскоре могут стать доступными для потребителей.

Машинное обучение — постоянно развивающаяся область. В связи с этим следует учитывать некоторые факторы, когда вы работаете с методологиями машинного обучения или анализируете влияние процессов машинного обучения.

В этом руководстве мы рассмотрим общие методы машинного обучения для обучения с учителем и без учителя, а также общие алгоритмические подходы в машинном обучении, включая алгоритм k-ближайшего соседа, обучение по дереву решений и глубокое обучение. Мы исследуем, какие языки программирования чаще всего используются в машинном обучении, и расскажем о положительных и отрицательных характеристиках каждого из них. Кроме того, мы обсудим предубеждения, сохраняемые алгоритмами машинного обучения, и рассмотрим, что можно иметь в виду, чтобы предотвратить эти предубеждения при построении алгоритмов.

Методы машинного обучения

В машинном обучении задачи обычно делятся на широкие категории. Эти категории основаны на том, как происходит обучение или как обратная связь об обучении передается в разработанную систему.

Два из наиболее широко применяемых методов машинного обучения: контролируемое обучение , которое обучает алгоритмы на основе примеров входных и выходных данных, помеченных людьми, и неконтролируемое обучение , которое предоставляет алгоритм без помеченных данных, чтобы позволить ему найти структуру в своих входных данных.Давайте рассмотрим эти методы более подробно.

Обучение с учителем

При обучении с учителем компьютеру предоставляются примеры входов, которые помечены соответствующими выходными данными. Цель этого метода состоит в том, чтобы алгоритм мог «обучаться», сравнивая свой фактический результат с «обученными» выходными данными, чтобы находить ошибки и соответствующим образом изменять модель. Поэтому контролируемое обучение использует шаблоны для прогнозирования значений меток для дополнительных немаркированных данных.

Например, при обучении с учителем в алгоритм могут быть переданы данные с изображениями акул, обозначенными как рыба , и изображениями океанов, обозначенными как вода . Обучаясь на этих данных, алгоритм контролируемого обучения должен иметь возможность позже идентифицировать немаркированные изображения акул как рыбы и немаркированные изображения океана как воды .

Распространенным вариантом использования контролируемого обучения является использование исторических данных для прогнозирования статистически вероятных будущих событий. Он может использовать историческую информацию о фондовом рынке, чтобы предвидеть предстоящие колебания, или использоваться для фильтрации спама. При обучении с учителем фотографии собак с тегами можно использовать в качестве входных данных для классификации фотографий собак без тегов.

Обучение без учителя

При обучении без учителя данные не маркируются, поэтому алгоритму обучения остается найти общие черты среди входных данных. Поскольку немаркированные данные более многочисленны, чем маркированные, методы машинного обучения, которые облегчают обучение без учителя, особенно ценны.

Цель обучения без учителя может быть такой же простой, как обнаружение скрытых закономерностей в наборе данных, но также может преследовать цель изучения функций, что позволяет вычислительной машине автоматически обнаруживать представления, необходимые для классификации необработанных данных.

Обучение без учителя обычно используется для транзакционных данных. У вас может быть большой набор данных о клиентах и ​​их покупках, но, как человек, вы, скорее всего, не сможете понять, какие похожие атрибуты можно извлечь из профилей клиентов и их типов покупок. С помощью этих данных, введенных в алгоритм обучения без учителя, можно определить, что женщины определенного возраста, покупающие мыло без запаха, могут быть беременными, и поэтому маркетинговая кампания, связанная с беременностью и товарами для детей, может быть нацелена на эту аудиторию, чтобы увеличить количество покупок.

Без получения «правильного» ответа методы обучения без учителя могут рассматривать сложные данные, которые являются более обширными и, казалось бы, не связанными друг с другом, чтобы организовать их потенциально значимым образом. Неконтролируемое обучение часто используется для обнаружения аномалий, в том числе для мошеннических покупок по кредитным картам, и для рекомендательных систем, которые рекомендуют, какие продукты покупать дальше. При обучении без учителя немаркированные фотографии собак могут использоваться в качестве входных данных для алгоритма поиска сходств и классификации фотографий собак вместе.

Подходит к

Как область, машинное обучение тесно связано со статистикой вычислений, поэтому наличие базовых знаний в области статистики полезно для понимания и использования алгоритмов машинного обучения.

Для тех, кто, возможно, не изучал статистику, может быть полезно сначала определить корреляцию и регрессию, поскольку они являются широко используемыми методами исследования взаимосвязи между количественными переменными. Корреляция — это мера связи между двумя переменными, которые не обозначены как зависимые или независимые. Регрессия на базовом уровне используется для изучения взаимосвязи между одной зависимой и одной независимой переменной. Поскольку статистику регрессии можно использовать для прогнозирования зависимой переменной, когда независимая переменная известна, регрессия обеспечивает возможности прогнозирования.

Подходы к машинному обучению постоянно развиваются. Для наших целей мы рассмотрим несколько популярных подходов, которые используются в машинном обучении на момент написания статьи.

k-ближайший сосед

Алгоритм k-ближайшего соседа — это модель распознавания образов, которую можно использовать как для классификации, так и для регрессии. Часто обозначаемый как k-NN, k в k-ближайшем соседе является положительным целым числом, которое обычно мало. При классификации или регрессии входные данные будут состоять из k ближайших обучающих примеров в пространстве.

Мы остановимся на классификации k-NN. В этом методе выходом является членство в классе.Это назначит новый объект классу, наиболее распространенному среди k его ближайших соседей. В случае k = 1 объект относится к классу единственного ближайшего соседа.

Рассмотрим пример k-ближайшего соседа. На диаграмме ниже показаны объекты с синими ромбами и объекты оранжевой звезды. Они относятся к двум отдельным классам: классу бриллиантов и классу звезд.

Когда в пространство добавляется новый объект — в данном случае зеленое сердце — мы хотим, чтобы алгоритм машинного обучения классифицировал сердце по определенному классу.

Когда мы выбираем k = 3, алгоритм найдет трех ближайших соседей зеленого сердца, чтобы отнести его к классу бриллиантов или классу звезд.

На нашей диаграмме три ближайших соседа зеленого сердца — это один ромб и две звезды. Следовательно, алгоритм отнесет сердце к звездному классу.

Среди самых основных алгоритмов машинного обучения k-ближайший сосед считается типом «ленивого обучения», поскольку обобщение за пределами обучающих данных не происходит до тех пор, пока в систему не будет сделан запрос.

Обучение дереву решений

Для общего использования деревья решений используются для визуального представления решений и демонстрации принятия решений или информирования о них. При работе с машинным обучением и интеллектуальным анализом данных деревья решений используются в качестве модели прогнозирования. Эти модели сопоставляют наблюдения о данных с выводами о целевом значении данных.

Целью изучения дерева решений является создание модели, которая предсказывает значение цели на основе входных переменных.

В модели прогнозирования атрибуты данных, которые определяются путем наблюдения, представлены ветвями, а выводы о целевом значении данных представлены в виде листьев.

При «изучении» дерева исходные данные разделяются на подмножества на основе теста значения атрибута, который повторяется рекурсивно для каждого производного подмножества. Как только подмножество в узле будет иметь значение, эквивалентное его целевому значению, процесс рекурсии будет завершен.

Давайте рассмотрим пример различных условий, по которым можно определить, стоит ли кому-то ловить рыбу. Это включает в себя погодные условия, а также условия атмосферного давления.

В упрощенном дереве решений выше пример классифицируется путем сортировки его по дереву до соответствующего конечного узла.Затем возвращается классификация, связанная с конкретным листом, которая в данном случае является либо Да, , либо Нет, . Дерево классифицирует условия дня в зависимости от того, подходит ли оно для рыбалки.

Настоящий набор данных дерева классификации будет иметь гораздо больше функций, чем описано выше, но отношения должны быть простыми для определения. При работе с изучением дерева решений необходимо сделать несколько определений, включая то, какие функции выбрать, какие условия использовать для разделения и понять, когда дерево решений достигло четкого конца.

Глубокое обучение

Глубокое обучение пытается имитировать то, как человеческий мозг может обрабатывать световые и звуковые стимулы для зрения и слуха. Архитектура глубокого обучения основана на биологических нейронных сетях и состоит из нескольких уровней в искусственной нейронной сети, состоящей из оборудования и графических процессоров.

Глубокое обучение использует каскад уровней нелинейных модулей обработки для извлечения или преобразования функций (или представлений) данных. Выход одного слоя служит входом для следующего слоя.При глубоком обучении алгоритмы могут быть либо контролируемыми и служить для классификации данных, либо неконтролируемыми и выполнять анализ шаблонов.

Среди алгоритмов машинного обучения, которые в настоящее время используются и разрабатываются, глубокое обучение поглощает больше всего данных и смогло превзойти людей в некоторых когнитивных задачах. Благодаря этим атрибутам глубокое обучение стало подходом со значительным потенциалом в области искусственного интеллекта

.

Компьютерное зрение и распознавание речи существенно продвинулись вперед благодаря подходам глубокого обучения.IBM Watson — хорошо известный пример системы, использующей глубокое обучение.

Языки программирования

При выборе языка для специализации в машинном обучении вы можете принять во внимание навыки, перечисленные в текущих объявлениях о вакансиях, а также библиотеки, доступные на разных языках, которые можно использовать для процессов машинного обучения.

Из данных, взятых из объявлений о вакансиях на сайте Indeed.com в декабре 2016 года, можно сделать вывод, что Python является наиболее востребованным языком программирования в профессиональной сфере машинного обучения.За Python следует Java, затем R, затем C ++.

Популярность Python может быть связана с расширением разработки фреймворков глубокого обучения, доступных в последнее время для этого языка, включая TensorFlow, PyTorch и Keras. Как язык с читаемым синтаксисом и возможностью использования в качестве языка сценариев, Python оказывается мощным и простым как для предварительной обработки данных, так и для непосредственной работы с данными. Библиотека машинного обучения scikit-learn построена на основе нескольких существующих пакетов Python, с которыми разработчики Python, возможно, уже знакомы, а именно NumPy, SciPy и Matplotlib.

Чтобы начать работу с Python, вы можете прочитать нашу серию руководств «Как кодировать на Python 3» или прочитать, в частности, «Как создать классификатор машинного обучения на Python с помощью scikit-learn» или «Как выполнить передачу нейронного стиля» с Python 3 и PyTorch ».

Java широко используется в корпоративном программировании и обычно используется разработчиками интерфейсных настольных приложений, которые также работают над машинным обучением на уровне предприятия. Обычно это не лучший выбор для новичков в программировании, которые хотят узнать о машинном обучении, но те, кто имеет опыт разработки Java, предпочитают применять к машинному обучению.Что касается промышленных приложений машинного обучения, Java, как правило, используется больше, чем Python для сетевой безопасности, в том числе в сценариях использования кибератак и обнаружения мошенничества.

Среди библиотек машинного обучения для Java: Deeplearning4j, распределенная библиотека глубокого обучения с открытым исходным кодом, написанная как для Java, так и для Scala; MALLET ( MA chine L заработок для L anguag E T oolkit) позволяет применять приложения машинного обучения для текста, включая обработку естественного языка, моделирование тем, классификацию документов и кластеризацию; и Weka, набор алгоритмов машинного обучения для использования в задачах интеллектуального анализа данных.

R — это язык программирования с открытым исходным кодом, используемый в основном для статистических вычислений. Его популярность за последние годы выросла, и многие в академических кругах предпочитают его. R обычно не используется в промышленных производственных средах, но получил распространение в промышленных приложениях из-за возросшего интереса к науке о данных. Популярные пакеты для машинного обучения в R включают каретку (сокращение от C lassification A nd RE gression T raining) для создания прогнозных моделей, randomForest для классификации и регрессии и e1071, который включает функции для статистики и теории вероятностей. .

C ++ — предпочтительный язык для машинного обучения и искусственного интеллекта в играх или приложениях для роботов (включая перемещение роботов). Разработчики оборудования для встраиваемых вычислений и инженеры-электронщики с большей вероятностью отдают предпочтение C ++ или C в приложениях машинного обучения из-за их знаний и уровня контроля над языком. Некоторые библиотеки машинного обучения, которые вы можете использовать с C ++, включают масштабируемый mlpack, Dlib, предлагающий широкий спектр алгоритмов машинного обучения, а также модульную Shark с открытым исходным кодом.

Человеческие предубеждения

Хотя данные и вычислительный анализ могут заставить нас думать, что мы получаем объективную информацию, это не так; основание на данных не означает, что результаты машинного обучения нейтральны. Человеческая предвзятость играет роль в том, как данные собираются, организовываются и, в конечном итоге, в алгоритмах, которые определяют, как машинное обучение будет взаимодействовать с этими данными.

Если, например, люди предоставляют изображения для «рыбы» в качестве данных для обучения алгоритма, и эти люди в подавляющем большинстве выбирают изображения золотой рыбки, компьютер может не классифицировать акулу как рыбу.Это создало бы предубеждение против акул как рыб, и акулы не считались бы рыбами.

При использовании исторических фотографий ученых в качестве данных для обучения компьютер может неправильно классифицировать ученых, которые также являются цветными людьми или женщинами. Фактически, недавнее рецензируемое исследование показало, что программы искусственного интеллекта и машинного обучения демонстрируют человеческие предубеждения, включая расовые и гендерные предрассудки. См., Например, «Семантика, полученная автоматически из языковых корпусов, содержит человеческие предубеждения» и «Мужчины, которые тоже любят ходить по магазинам: уменьшение гендерных предубеждений, усиление с помощью ограничений на уровне корпуса» [PDF].

Поскольку машинное обучение все чаще используется в бизнесе, невыявленные предубеждения могут увековечить системные проблемы, которые могут помешать людям иметь право на получение ссуд, показывать рекламу о высокооплачиваемых вакансиях или получать варианты доставки в тот же день.

Поскольку человеческая предвзятость может негативно повлиять на других, чрезвычайно важно знать о ней, а также работать над ее устранением в максимально возможной степени. Один из способов добиться этого — убедиться, что над проектом работают разные люди, а разные люди тестируют и проверяют его. Другие призвали регулирующие третьи стороны осуществлять мониторинг и аудит алгоритмов, создавать альтернативные системы, которые могут обнаруживать предвзятость, и проводить этические проверки в рамках планирования проектов в области науки о данных. Повышение осведомленности о предвзятости, осознание наших собственных подсознательных предубеждений и структурирование справедливости в наших проектах и ​​конвейерах машинного обучения могут помочь в борьбе с предвзятостью в этой области.

Заключение

В этом руководстве были рассмотрены некоторые варианты использования машинного обучения, общие методы и популярные подходы, используемые в этой области, подходящие языки программирования для машинного обучения, а также рассмотрены некоторые вещи, которые следует учитывать с точки зрения неосознанных предубеждений, воспроизводимых в алгоритмах.

Поскольку машинное обучение — это область, которая постоянно обновляется, важно помнить, что алгоритмы, методы и подходы будут продолжать меняться.