Как выбрать вводной автомат в дом: Страница не найдена — Портал электриков ProFazu

При покупке швейной машины для начинающих вам необходимо определить, какие функции наиболее важны и для каких проектов вы будете использовать машину, например для вышивания, квилтинга и пошива одежды.Вот на что обращать внимание при выборе новой швейной машины:

• Количество стежков : Когда вы впервые учитесь шить, вам действительно нужны только два стежка: прямой и зигзаг. Но по мере продвижения вам понадобится больше вариантов стежков и декоративных стежков.
  
• Вес : Если вы планируете брать швейную машину с собой на уроки или швейные группы, убедитесь, что вы выбрали переносной вариант. Ищите легкую швейную машину с ручкой для удобной переноски.
  
• Простота использования : Для вашей первой швейной машины просто лучше.Швейные машины для начинающих должны иметь прочную металлическую раму и полезные инструменты, но избегайте машин с функциями, которые вы не будете использовать. Они могут только мешать и усложнять освоение машины.

Отлично подходит для обучения шитью, эти машины также будут расти вместе с вами по мере того, как вы переходите к более сложным проектам. Вот лучшие швейные машины для начинающих, которые можно купить в 2021 году:

.

Реклама — продолжить чтение ниже

Лучшая швейная машина для начинающих

Швейно-стегальная машина HC1850

Эта швейная машина Brother идеально подходит для начинающих швей, стремящихся к более продвинутым проектам.Для облегчения заправки нити в шпульке есть капля вместо стандартного стиля. Начинающие оценят, что скорость регулируется, чтобы не двигаться слишком быстро при обучении; также есть кнопка запуска / остановки, чтобы внезапно остановить, если вы допустили ошибку. По мере продвижения у этой машины есть 130 стежков, шесть вариантов петли, встроенный нитевдеватель и программируемый подъем и опускание иглы. Эти функции отлично подходят для изготовления одежды, стеганых одеял и всего, что между ними.

• Вставная шпулька
• 130 встроенных стежков
• Отлично подходит для шитья одежды и квилтинга
• Некоторые рецензенты обнаружили, что он предлагает слишком много функций, которые они не использовали

Лучшая швейная машина для начинающих

Портативная мини-швейная машина CS141WPU

Если вы ищете самую простую обтекаемую швейную машину, не ищите дальше.Этот выбор — — полнофункциональная швейная машина за 25 долларов!  Меньше выпуска Good Housekeeping , эта швейная машина весит менее трех фунтов, что облегчает ее переноску. Эта машина идеально подходит для небольших простых швейных проектов с одним стежком. Она оснащена дополнительными удобными функциями, такими как обрезка боковой нити, съемный удлинительный стол и встроенная лампа. Обратите внимание, что на этой машине нет заднего стежка: чтобы усилить стежки, рекомендуется снова прошить концы.

• Экономичный
• Сверхлегкий
• Отлично подходит для детей
• Не рассчитан на длительный срок службы
• Без обратного стежка

Лучшая первая швейная машина

Start 1304 Швейная машина для начинающих

Эта простая машина впечатлила наших экспертов своим простым управлением и доступным обратным стежком.При весе всего семь фунтов эта машина легко переносится и идеально подходит для небольших помещений. Нам нравится, что он включает в себя несколько шпуль, прижимных лапок и игл. Кроме того, он имеет более 5800 восторженных отзывов на Amazon, в которых рецензенты говорят, что «идеально подходит для начинающих» и «отличная инвестиция».

• Самая маленькая машина прочного бренда
• Простые ручки и органы управления
• Легко переносится и отлично подходит для небольших помещений
• Рецензенты хотели бы, чтобы прилагаемое руководство было более удобным для пользователя

Лучшая швейная машина для начинающих для квилтинга

4120QDC-B Компьютеризированная швейно-стегальная машина

Если вы надеетесь освоить стегание, вам нужно начать с правильной машины.Janome JW8100 обладает превосходными характеристиками для квилтинга: 120 встроенных стежков, многие из которых разработаны специально для квилтинга. Для дополнительного удобства имеются три удобные кнопки: кнопка «Пуск/Стоп» обеспечивает большую точность при работе с деталями, простая обратная строчка с помощью кнопки для обеспечения надежности швов и кнопка закрепки на конце нити, поэтому вам не нужно выполнять обратную строчку на декоративных элементах. швы. Подачу можно опустить, поэтому эта машина лучше всего подходит для стегания со свободной подачей материала.Кроме того, есть несколько прижимных лапок, специально предназначенных для квилтинга, и съемный стол для поддержки больших проектов.

• Кнопка закрепки
• Специальные строчки для квилтинга, встроенные в
• Свободная стежка
• Самый дорогой выбор в обзоре

Лучшая швейная машина для начинающих по пошиву одежды

CS7000i Швейно-стегальная машина

При пошиве собственной одежды вам понадобится швейная машина с множеством возможностей, но не слишком запутанная для навигации.Модель Brother CS7000i имеет отличные функции для начинающих, такие как регулируемая скорость стежка, опускание шпульки, автоматический нитевдеватель и легко читаемый ЖК-экран. Эта машина также имеет функции, которые пригодятся вам по мере продвижения, такие как несколько петель в один прием , 10 прижимных лапок в комплекте и свободный рукав. Как сверхмощная машина с 70 стежками, здорово расти вместе с вами от новичка до эксперта.

• Более 19 000 восторженных отзывов на Amazon
• Регулируемая скорость стежка
• 10 прижимных лапок в комплекте
• Рецензенты рекомендуют обращать внимание на натяжение для достижения наилучших результатов при шитье различных тканей

Лучшая швейная машина для начинающих для вышивания

Швейно-вышивальная машина SE600

Швейные машины с функциями вышивания могут быть очень продвинутыми и дорогими, а популярная модель Brother SE625 является одной из самых доступных.С полем для вышивания 4 x 4 дюйма (петля, вышивальный рукав и лапка входят в комплект) вы можете видеть все дизайны в полном цвете на ЖК-дисплее, что упрощает настройку например, изменение цвета нити. В комплекте с 103 стежка и 80 рисунков вышивания , , а также USB-порт для загрузки собственных рисунков вышивания или тысячи вариантов из онлайн-магазина Brother. Кроме того, это также полностью функционирующая швейная машина, когда вышивальный рычаг снят. Существует множество простых в использовании функций, таких как автоматический нитевдеватель, рабочая зона со светодиодной подсветкой, свободный рукав и опускание шпульки во избежание застревания.

• 80 встроенных дизайнов для вышивания
• Порт USB для загрузки пользовательских дизайнов
• Рабочая зона со светодиодной подсветкой
• Меньшая область вышивки по сравнению с более дорогими моделями

Лучшая детская швейная машина для начинающих

Мини швейная машина для начинающих

Когда маленькие дети учатся шить, безопасность шитья имеет первостепенное значение.Эта швейная машина от Magicfly имеет защиту для пальцев для предотвращения травм. Он также имеет   варианты медленной скорости, 15 простых стежков и множество прилагаемых аксессуаров для легкого обучения . Эта легкая швейная машина легко переносится. Кроме того, это меньше 50 долларов!

• Защита пальцев для безопасности
• 15 встроенных стежков
• Легко переносимый
• Не рассчитан на длительный срок службы

Лучшая базовая швейная машина для начинающих

Изюминка швейной машины

Эта базовая швейная машина от Baby Lock предлагает варианты с низкой скоростью и простые строчки, идеально подходит для начинающих .   Baby Lock — популярный бренд для швейных машин более высокого класса, так что это отличное предложение для машины топового бренда всего за 150 долларов. Эта покупка включает в себя бесплатный 60-дневный доступ к библиотеке онлайн-курсов по шитью Baby Lock — идеальное место для начала обучения!

• Бесплатные онлайн-курсы шитья
• Швейная машина ведущих производителей стоимостью менее 150 долларов США
• Варианты медленной скорости

Лучшая сверхмощная швейная машина для начинающих

4452 Сверхмощная швейная машина

Классическая модель швейной машины Singer Heavy Duty 4423 уже давно пользуется популярностью для шитья тяжелых тканей, таких как джинсовая ткань и кожа .Благодаря мощному двигателю эта машина может выполнять 1100 стежков в минуту, ускоряя выполнение ваших швейных проектов. Мощный двигатель легко справляется с толстыми швами. Эта машина предлагает 32 различных стежка и несколько вариантов петель, обеспечивая разнообразие, но не слишком перегружая. Рецензенты рекомендуют использовать для этой машины только пластиковые шпульки Singer.

• Специально для джинсовой ткани и кожи
• 1100 стежков в минуту
• Более 5800 восторженных отзывов на Amazon
• Используйте только пластиковые шпульки Singer, согласно рецензентам

Лучшая простая в использовании швейная машина для начинающих

Швейная машина MX231

Если все элементы управления и функции слишком громоздки, эта сверхпростая машина от Singer идеально подойдет.Доступная всего за 140 долларов США, эта машина получила более 4000 восторженных отзывов на Amazon за простоту настройки и начала работы. Благодаря 23 уникальным стежкам, нитевдевателю и регулируемому давлению прижимной лапки, эта машина может справиться с основными видами рукоделия, а затем, по мере вашего обучения, с более сложными проектами. Многие рецензенты говорят, что это отличный подарок для подростков и подростков, которые тоже хотят научиться шить.

• Более 4000 восторженных отзывов на Amazon
• Небольшой размер, легко переносимый
• Легкая заправка
• Некоторые рецензенты получили машины без руководств

Лучший оверлок для начинающих

MO654DE Сергер

Швейные машины могут почти завершить проект, но работу завершит оверлок.Оверлок обрезает чистый край ткани, а затем оборачивает нитки вокруг необработанного края, чтобы ткань не осыпалась. Окончательный шов выглядит более чистым и профессиональным.

Этот небольшой оверлок Juki M0654DE идеально подходит для начинающих, так как он имеет основные функции оверлока, такие как 2, 3, 4 нитки для отделки кромок и возможность автоматической подгибки краев. Когда вы станете более продвинутым, у этой машины будет максимальная скорость 1500 стежков в минуту . Рецензентам нравится, насколько мощен оверлок, но при этом не слишком шумный.

• Марка, популярная благодаря долговечности
• Доступная цена на оверлок
• Максимальная скорость 1500 стежков в минуту
• По словам рецензентов, поначалу сложно заправить резьбу
Эмма Сеймур, Институт хорошего домашнего хозяйства Старший аналитик по продуктам, лаборатория текстиля, бумаги и пластмасс Эмма Сеймур — старший аналитик по текстильным изделиям в The Good Housekeeping Institute, где она оценивает изделия на основе волокна, начиная от постельного белья и заканчивая одеждой.

Этот контент создается и поддерживается третьей стороной и импортируется на эту страницу, чтобы помочь пользователям указать свои адреса электронной почты. Вы можете найти дополнительную информацию об этом и подобном контенте на сайте piano.io.

Реклама — продолжить чтение ниже

Начните здесь с машинного обучения

Это пошаговые руководства, которые вы искали!

В чем вам нужна помощь?

С чего начать?

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

Мой лучший совет для начала работы с машинным обучением разбит на 5 шагов:

• Шаг 1 : Настройка мышления .Поверьте, вы можете практиковать и применять машинное обучение.
• Шаг 2 : Выберите процесс . Используйте системный процесс для решения проблем.
• Шаг 3 : Выберите инструмент . Выберите инструмент для своего уровня и сопоставьте его с вашим процессом.
• Шаг 4 : Практика на наборах данных . Выберите наборы данных для работы и попрактикуйтесь в этом процессе.
• Шаг 5 : Создание портфеля . Соберите результаты и продемонстрируйте свои навыки.

Подробнее об этом нисходящем подходе см.:

Многие из моих студентов использовали этот подход, чтобы успешно участвовать в соревнованиях Kaggle и получать работу инженеров по машинному обучению и специалистов по данным.

Процесс прикладного машинного обучения

Преимуществом машинного обучения являются прогнозы и модели, которые делают прогнозы.

Чтобы иметь навыки прикладного машинного обучения, нужно знать, как последовательно и надежно предоставлять высококачественные прогнозы от проблемы к проблеме.Вы должны следовать систематическому процессу.

Ниже приведен пятиэтапный процесс, которому вы можете следовать, чтобы последовательно достигать результатов выше среднего в задачах прогнозного моделирования:

• Шаг 1 : Определите свою проблему.
• Шаг 2 : Подготовьте данные.
• Шаг 3 : Алгоритмы выборочной проверки.
• Шаг 4 : Улучшить результаты.
• Шаг 5 : Представление результатов.

Хорошее описание этого процесса см. в сообщениях:

Вероятность для машинного обучения

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

Ниже приведен трехэтапный процесс, который вы можете использовать, чтобы быстро освоиться с вероятностью для машинного обучения.

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

Все уроки по вероятности можно посмотреть здесь.Ниже приведена подборка некоторых из самых популярных руководств.

Основы вероятности

Теорема Байеса

Распределения вероятностей

Теория информации

Статистика машинного обучения

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

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

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

Здесь вы можете увидеть все сообщения о статистических методах. Ниже приведена подборка некоторых из самых популярных руководств.

Сводная статистика

Статистические проверки гипотез

Методы повторной выборки

Оценка статистики

Линейная алгебра для машинного обучения

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

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

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

Все посты по линейной алгебре можно посмотреть здесь. Ниже приведена подборка некоторых из самых популярных руководств.

Линейная алгебра в Python

Матрицы

Векторы

Матричная факторизация

Оптимизация для машинного обучения

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

Вы можете быстро ознакомиться с оптимизацией для машинного обучения за 3 шага.

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

Здесь вы можете увидеть все посты по оптимизации. Ниже приведена подборка некоторых из самых популярных руководств.

Локальная оптимизация

Глобальная оптимизация

Градиентный спуск

Приложения оптимизации

Расчет для машинного обучения

Исчисление — это скрытый фактор успеха многих алгоритмов машинного обучения. Когда мы говорим об оптимизации градиентного спуска в алгоритме машинного обучения, градиент находится с помощью исчисления.

Вы можете ознакомиться с вычислениями для машинного обучения, выполнив 3 шага.

• Шаг 1 : Узнайте, что такое исчисление.
• Шаг 2 : Откройте для себя правила дифференцирования.
• Шаг 3 : Погрузитесь в темы исчисления.

Здесь вы можете увидеть все посты по вычислениям. Ниже приведена подборка некоторых из самых популярных руководств.

Базовое исчисление

Многомерное исчисление

Расчет для оптимизации

Применение исчисления

Понимание алгоритмов машинного обучения

Машинное обучение — это алгоритмы машинного обучения.

Вам необходимо знать, какие алгоритмы доступны для данной задачи, как они работают и как извлечь из них максимальную пользу.

Вот как начать работу с алгоритмами машинного обучения:

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

Здесь вы можете увидеть все сообщения об алгоритмах машинного обучения.Ниже приведена подборка некоторых из самых популярных руководств.

Линейные алгоритмы

Нелинейные алгоритмы

Алгоритмы ансамбля

Как изучать алгоритмы машинного обучения

Машинное обучение Weka (без кода)

Weka — это платформа, которую вы можете использовать для начала работы в области прикладного машинного обучения.

Он имеет графический интерфейс пользователя, что означает, что не требуется никакого программирования, и предлагает набор современных алгоритмов.

Вот как вы можете начать работу с Weka:

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

Здесь вы можете увидеть все посты Weka по машинному обучению. Ниже приведена подборка некоторых из самых популярных руководств.

Машинное обучение Python (научное обучение)

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

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

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

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

Здесь вы можете увидеть все сообщения о машинном обучении Python. Ниже приведена подборка некоторых из самых популярных руководств.

Машинное обучение в Python

R Машинное обучение (вставка)

R — это платформа для статистических вычислений, наиболее популярная среди профессиональных специалистов по данным.

Он популярен из-за большого количества доступных методов, а также из-за отличных интерфейсов для этих методов, таких как мощный пакет Caret.

Вот как начать работу с машинным обучением R:

• Шаг 1 : Узнайте о платформе R и о том, почему она так популярна.
• Шаг 2 : Откройте для себя алгоритмы машинного обучения в R.
• Шаг 3 : узнайте, как решать проблемы с помощью машинного обучения в R.

Здесь вы можете увидеть все сообщения о машинном обучении R. Ниже приведена подборка некоторых из самых популярных руководств.

Прикладное машинное обучение в R

Кодовый алгоритм с нуля (Python)

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

Обучение с помощью программирования является предпочтительным стилем обучения для многих разработчиков и инженеров.

Вот как начать работу с машинным обучением, написав все с нуля.

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

Здесь вы можете увидеть все алгоритмы кода с нуля. Ниже приведена подборка некоторых из самых популярных руководств.

Подготовить данные

Линейные алгоритмы

Оценка алгоритма

Нелинейные алгоритмы

Введение в прогнозирование временных рядов (Python)

Прогнозирование временных рядов является важной темой в бизнес-приложениях.

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

Вот как начать прогнозирование временных рядов:

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

Вы можете увидеть все сообщения о прогнозировании временных рядов здесь. Ниже приведена подборка некоторых из самых популярных руководств.

Учебные пособия по подготовке данных

Подготовка данных для машинного обучения (Python)

Производительность вашей прогностической модели зависит от данных, которые вы используете для ее обучения.

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

Вот как начать подготовку данных для машинного обучения:

• Шаг 1 : Узнайте о важности подготовки данных.
• Шаг 2 : Откройте для себя методы подготовки данных.
• Шаг 3 : Узнайте, как добиться хороших результатов при подготовке данных.

Все руководства по подготовке данных можно посмотреть здесь.Ниже приведена подборка некоторых из самых популярных руководств.

Очистка данных

Выбор функции

Преобразование данных

Уменьшение размерности

XGBoost в Python (стохастическое повышение градиента)

XGBoost — это высокооптимизированная реализация деревьев решений с градиентным усилением.

Он популярен, потому что его используют некоторые из лучших специалистов по данным в мире, чтобы выиграть соревнования по машинному обучению.

Вот как начать работу с XGBoost:

• Шаг 1 : Узнайте об алгоритме усиления градиента.
• Шаг 2 : Откройте для себя XGBoost.
• Шаг 3 : узнайте, как добиться хороших результатов с помощью XGBoost.

Здесь вы можете увидеть все посты XGBoosts. Ниже приведена подборка некоторых из самых популярных руководств.

Несбалансированная классификация

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

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

Вот как вы можете начать работу с несбалансированной классификацией:

• Шаг 1 : Откройте для себя проблему несбалансированной классификации
• Шаг 2 : Откройте для себя интуитивное понимание асимметричного распределения классов.
• Шаг 3 : Узнайте, как решать проблемы несбалансированной классификации.

Вы можете увидеть все сообщения о несбалансированной классификации здесь. Ниже приведена подборка некоторых из самых популярных руководств.

Показатели эффективности

Экономичные алгоритмы

Выборка данных

Расширенные методы

Глубокое обучение (Keras)

Глубокое обучение — увлекательная и мощная область.

Самые современные результаты приходят из области глубокого обучения, и это подобласть машинного обучения, которую нельзя игнорировать.

Вот как начать работу с глубоким обучением:

• Шаг 1 : Узнайте, что такое глубокое обучение.
• Шаг 2 : Откройте для себя лучшие инструменты и библиотеки.
• Шаг 3 : Узнайте, как решать проблемы и добиваться результатов.

Здесь вы можете увидеть все сообщения о глубоком обучении. Ниже приведена подборка некоторых из самых популярных руководств.

Фон

Многослойные персептроны

Сверточные нейронные сети

Рекуррентные нейронные сети

Улучшенная производительность глубокого обучения

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

Существуют стандартные методы, которые можно использовать для улучшения обучения, уменьшения переобучения и получения более качественных прогнозов с помощью модели глубокого обучения.

Вот как начать повышать производительность глубокого обучения:

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

Здесь вы можете увидеть все лучшие посты по глубокому обучению. Ниже приведена подборка некоторых из самых популярных руководств.

Лучшее обучение (фиксированное обучение)

Лучшее обобщение (исправить переоснащение)

Better Predictions (ансамбли)

Советы, хитрости и ресурсы

Обучение ансамблю

Прогностическая производительность является наиболее важной задачей при решении многих задач классификации и регрессии. Алгоритмы ансамблевого обучения объединяют прогнозы из нескольких моделей и разработаны так, чтобы работать лучше, чем любой член ансамбля.

Вот как начать работу с повышением эффективности обучения ансамблю:

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

Здесь вы можете увидеть все посты по обучению ансамблю. Ниже приведена подборка некоторых из самых популярных руководств.

Основы ансамбля

Укладочные комплекты

Комплекты мешков

Бустерные ансамбли

Сети с долговременной кратковременной памятью (LSTM)

Рекуррентные нейронные сети

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

Вот как начать работу с LSTM в Python:

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

Вы можете увидеть все сообщения LSTM здесь. Ниже приведена подборка некоторых из самых популярных руководств по использованию LSTM в Python с библиотекой глубокого обучения Keras.

Подготовка данных для LSTM

Поведение LSTM

Моделирование с помощью LSTM

LSTM для временных рядов

Глубокое обучение обработке естественного языка (NLP)

Работать с текстовыми данными сложно из-за беспорядочной природы естественного языка.

Текст не «решен», но чтобы получить самые современные результаты в сложных задачах НЛП, вам необходимо внедрить методы глубокого обучения

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

• Шаг 1 : Узнайте, что такое глубокое обучение для НЛП.
• Шаг 2 : Найдите стандартные наборы данных для NLP.
• Шаг 3 : Узнайте, как решать проблемы и добиваться результатов.

Здесь вы можете увидеть все сообщения о глубоком обучении для НЛП.Ниже приведена подборка некоторых из самых популярных руководств.

Мешок слов Модель

Языковое моделирование

Обобщение текста

Текстовая классификация

Вложения слов

Подпись к фото

Перевод текста

Глубокое обучение для компьютерного зрения

Работать с данными изображений сложно из-за пропасти между необработанными пикселями и смыслом изображений.

Компьютерное зрение не решено, но чтобы получить самые современные результаты в сложных задачах компьютерного зрения, таких как обнаружение объектов и распознавание лиц, вам нужны методы глубокого обучения.

Вот как начать работу с глубоким обучением для компьютерного зрения:

• Шаг 1 : Узнайте, что такое глубокое обучение для компьютерного зрения.
• Шаг 2 : Откройте для себя стандартные задачи и наборы данных для Computer Vision.
• Шаг 3 : Узнайте, как решать проблемы и добиваться результатов.

Здесь вы можете увидеть все сообщения о глубоком обучении для Computer Vision. Ниже приведена подборка некоторых из самых популярных руководств.

Обработка данных изображения

Увеличение данных изображения

Классификация изображений

Подготовка данных изображения

Основы сверточных нейронных сетей

Распознавание объектов

Глубокое обучение для прогнозирования временных рядов

Нейронные сети с глубоким обучением способны автоматически изучать произвольные сложные сопоставления входных и выходных данных и поддерживать несколько входных и выходных данных.

Такие методы, как MLP, CNN и LSTM, открывают большие перспективы для прогнозирования временных рядов.

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

• Шаг 1 : Узнайте о перспективах (и ограничениях) глубокого обучения для временных рядов.
• Шаг 2 : Узнайте, как разрабатывать надежные базовые и надежные модели прогнозирования.
• Шаг 3 : Узнайте, как создавать модели глубокого обучения для прогнозирования временных рядов.

Вы можете увидеть все сообщения о глубоком обучении для прогнозирования временных рядов здесь.Ниже приведена подборка некоторых из самых популярных руководств.

Прогноз тенденций и сезонности (одномерный)

Распознавание человеческой деятельности (многомерная классификация)

Прогноз использования электроэнергии (многовариантный, многоэтапный)

Модели Типы

Тематические исследования временных рядов

Прогноз загрязнения воздуха (многофакторный, многоэтапный)

Генеративно-состязательные сети (GAN)

Генеративно-состязательные сети

, или сокращенно GAN, представляют собой подход к генеративному моделированию с использованием методов глубокого обучения, таких как сверточные нейронные сети.

GAN — это захватывающая и быстро меняющаяся область, реализующая обещания генеративных моделей в их способности генерировать реалистичные примеры в различных предметных областях, особенно в задачах преобразования изображения в изображение.

Вот как начать работу с глубоким обучением для генеративно-состязательных сетей:

• Шаг 1 : Откройте для себя возможности GAN для генеративного моделирования.
• Шаг 2 : Ознакомьтесь с архитектурой GAN и различными моделями GAN.
• Шаг 3 : Узнайте, как разрабатывать модели GAN на Python с помощью Keras.

Вы можете просмотреть все учебные пособия по генеративно-состязательной сети, перечисленные здесь. Ниже приведена подборка некоторых из самых популярных руководств.

Основы ГАН

Функции потери GAN

Разработка простых моделей GAN

GAN для перевода изображений

Нужна дополнительная помощь?

Я здесь, чтобы помочь вам освоить прикладное машинное обучение.

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

• Электронные книги : я продаю каталог электронных книг, в которых показано, как быстро добиться результатов с помощью машинного обучения.
• Блог : Я много пишу в блоге о прикладном машинном обучении, попробуйте функцию поиска.
• Часто задаваемые вопросы : Наиболее распространенные вопросы, которые я получаю, и ответы на них
• Контактный номер : Вы можете связаться со мной со своим вопросом, но, пожалуйста, по одному вопросу за раз.

Освойте исчисление для машинного обучения!

Почувствуйте себя умнее с концепциями исчисления

…путем лучшего понимания символов и терминов исчисления

Узнайте, как это сделать, в моей новой электронной книге:
Исчисление для машинного обучения

Он содержит учебник для самостоятельного изучения с полным рабочим кодом по:
дифференциация , градиент , Лагранжев множитель , Матрица Якоби , и многое другое…

Принесите достаточно знаний исчисления для


ваших проектов машинного обучения

Посмотреть, что внутри

Как выбрать лучшую эспрессо-машину для начинающих

Обновлено на 2021 год

Латте, капучино, эспрессо, кофе и многое другое можно приготовить свежими в кофемашинах для приготовления эспрессо из зерен в чашки. В этом посте вы узнаете больше об основных типах эспрессо-машин и о том, как выбрать ту, которая лучше всего соответствует вашим потребностям.

Полное руководство по эспрессо-машинам

Прежде чем инвестировать в свою первую эспрессо-машину, прочтите наше полное руководство, чтобы убедиться, что вы выбираете машину, подходящую для вашего образа жизни.

Читать статью

Представьте себе роскошь приготовления собственного кофе и эспрессо на уровне кафе у себя дома или в офисе. Если вам нужно удобство латте одним нажатием кнопки или вы ищете опыт, более похожий на бариста, для вас найдется машина. Мы рассмотрим два основных типа машин и вещи, которые вы должны знать при выборе машины, такие как терминология и основные возможности. У нас будут некоторые конкретные рекомендации, которые мы выбираем «не ошибемся», машины, которые имеют отличные отзывы клиентов, проверенный послужной список и представляют собой хорошие ценности..

Прочитав это, у вас будет все, что вам нужно, чтобы выбрать машину, которая подходит именно вам. В Whole Latte Love мы занимаемся этим уже 20 лет. Мы команда экспертов со страстью ко всему, что касается кофе. Мы тесно сотрудничаем с производителями в области дизайна продуктов, и вы получите лучшую цену с нашим ценовым соответствием и бесплатной доставкой при заказе на сумму более 50 долларов США. Возможно, что еще более важно, мы поддержим вас до, во время и после того, как вы совершите покупку. Если вам нужен индивидуальный совет, вы можете поговорить с нашими дружелюбными экспертами по кофе по телефону, в чате или по электронной почте.С учетом сказанного, мы не хотим заставлять вас ждать, так что давайте сразу приступим.

Типы эспрессо-машин для дома и офиса

Два основных типа машин — суперавтоматические и полуавтоматические. В суперавтоматике, как следует из названия, машина делает большую часть работы за вас. Это бариста по требованию на вашей столешнице. В большинстве случаев для работы с суперавтоматом не требуется никаких навыков, вы не найдете более простой эспрессо-машины для управления и приготовления ежедневного капучино, чем суперавтоматическая.

Работая с полуавтоматом, вам потребуются некоторые базовые навыки, чтобы получить хорошие результаты. Разницу можно представить так: в суперавтомате бариста — это машина, а в полуавтомате бариста — вы. Оба типа машин имеют широкий спектр возможностей и, конечно же, стоимость. Полуавтоматическая машина в руках опытного пользователя может приготовить эспрессо и молочную пену лучше, чем то, что вы собираетесь получить в большинстве кафе. С другой стороны, суперавтоматика дает результаты качества кафе и делает это быстро, не требуя навыков пользователя.

Еще одно принципиальное отличие: суперавтоматы имеют встроенную кофемолку для кофейных зерен. С полуавтоматическими кофемолками вам понадобится отдельная кофемолка, способная перемалывать эспрессо. Теперь у вас есть возможность использовать молотый кофе в кофемашинах обоих типов, а также капсулы Easy Serve Espresso (ESE) в некоторых полуавтоматических кофемашинах. Однако предварительно молотый кофе и чалды ESE не дают того же качества, что и свежемолотые зерна. Если вы выбираете полуавтомат и хотите приготовить отличный эспрессо, обязательно включите в свой план покупки качественную кофемолку с жерновами.

Изучение сверхавтоматики

Итак, давайте начнем с быстрых, простых и удобных суперавтоматов, не требующих навыков. Все они используют встроенную кофемолку для перемалывания свежих зерен на каждую чашку. Вам не нужно покупать отдельную кофемолку, если вы используете суперавтомат, она сделает всю работу за вас. Внутри этих машин есть часть, называемая варочной группой, которая выполняет функции бариста по экстракции кофе. Топовые суперавтоматы часто называют машинами One-Touch за их способность производить эспрессо-напитки на основе молока, такие как латте, капучино, флэт уайт и другие, одним нажатием кнопки, от начала до конца без вмешательство пользователя.Кофемашины с одним касанием — это удобный и самый простой способ приготовить лучший эспрессо, не выходя из собственного дома.

Все суперавтомобили используют один и тот же процесс приготовления кофе. Они отличаются тем, как они работают с молоком, уровнем программирования, их дисплеями и такими вещами, как вместимость, зазор стакана и отделочные материалы. В более дешевых моделях для текстурирования молока используются паровые трубки с автоматическим вспениванием. Это ручной процесс, но не требующий особых навыков. Другим вариантом молочной пены является капучинатор, который использует всасывающую трубку для подачи вспененного молока в вашу чашку.

Для более дорогих моделей имеются съемные графины для молока и устройства для вспенивания со встроенным носиком, которые подаются из термоконтейнеров или из охлажденного молока. Это функция, которую вы найдете на машинах One-Touch. Также обратите внимание на возможность регулировки густоты молочной пены. На некоторых машинах вы можете контролировать пену, поскольку циферблат позволяет вам переключаться с мелкой пены для латте на более воздушную пену для капучино. И есть даже такие машины, как Gaggia Accademia , которые могут программировать различную плотность пены для каждого напитка.

Эспрессо-машина Gaggia Accademia

Gaggia Accademia — это итальянская эспрессо-машина премиум-класса, которая дает вам полный контроль над некоторыми из самых популярных эспрессо и молочных напитков. Выберите удобный графин для молока с автоматическим вспениванием или попробуйте свои силы в ручном вспенивании молока с помощью паровой трубки.

Большое внимание уделяется тому, как машина работает с молоком. Хотите самостоятельно вспенить в кувшине? Вы бы предпочли вытащить графин из холодильника и нажать кнопку, чтобы приготовить латте, или, может быть, вам нужна всегда доступная вместимость охлажденного молока на прилавке? Хотите иметь возможность регулировать качество пены? Есть даже пара машин с графином для молока для легких напитков в одно касание и ручная паровая трубка для бариста выходного дня, которые хотят заняться латте-артом.

Полное руководство по кофейным напиткам на основе молока

Вы новичок в качестве домашнего бариста? Прочтите наше полное руководство по молочным напиткам, чтобы узнать все, что вам нужно знать, чтобы приготовить вкусный латте, капучино и многое другое.

Читать статью Что касается кофе, на что следует обратить внимание, так это количество настроек помола, возможность регулировать крепость и температуру кофе, а также дополнительные элементы управления кофе, которые вы найдете на некоторых машинах, такие как предварительное заваривание, контроль потока и импульсное заваривание.В общем, по мере роста цены на суперавтоматы вы получаете больше контроля и программируемости, а также более совершенные дисплеи и более прочную конструкцию. Вы также захотите рассмотреть, насколько велика машина. Какой зазор чаши под носиком? В него поместятся высокие стаканы или дорожная кружка для кофе с собой? Посмотрите, как в машину добавляются бобы и вода. Можете ли вы получить доступ к этим областям, если у вас есть нависающий шкаф? Какие емкости есть у машины для воды, зерен и использованного кофе? Если вы обслуживаете большие группы, более высокая вместимость означает меньшее наполнение и опорожнение.

Это множество факторов, которые следует учитывать при покупке суперавтомата, и они могут быть ошеломляющими для любого начинающего домашнего бариста. лучшая суперавтоматическая машина, если у вас ограниченный бюджет, если вы хотите полностью автоматический опыт и даже нашу любимую суперавтоматическую машину высокого класса, которая обеспечивает все функции, которые вы могли бы хотеть в домашней эспрессо-машине, читайте больше ниже.

Наш лучший выбор на 2020 год

Лучшие автоматические эспрессо-машины 2021 года

Наши лучшие автоматические эспрессо-машины 2021 года наконец-то здесь вместе со всеми функциями, которые вам понравятся в этих кофемашинах.

Читать статью

Изучение полуавтоматики

Переходя к полуавтоматическим машинам, существует довольно большой ассортимент. От бытовой техники начального уровня стоимостью менее 200 долларов до усовершенствованных машин ручной сборки, рассчитанных на десятилетия службы. Полуавтоматические машины требуют определенных навыков для работы. Если вы новичок, есть эспрессо-машины начального уровня, которые хороши для изучения основ. Но поймите, что полуавтоматический эспрессо — это игра с контролем переменных, включая такие параметры, как размер помола, дозировка кофе и температура заваривания.Точный контроль этих переменных, как правило, сложнее, а результаты менее стабильны при использовании более дешевых машин начального уровня.

В большинстве эспрессо-кофеварок начального уровня используются портафильтры под давлением меньшего размера, которые намного меньше и легче, чем 58 мм коммерческие портафильтры на более дорогих машинах. Портафильтры под давлением — это своего рода обман, который, как правило, дает эспрессо более низкого качества. С другой стороны, они более снисходительны к размеру помола, поэтому вы можете начать свое путешествие по эспрессо, не покупая кофемолку и используя предварительно молотый кофе или капсулы ESE.

Эспрессо-машина Gaggia Carezza De LUXE

Gaggia Carezza De LUXE — это полуавтоматическая машина в винтажном итальянском стиле, созданная для того, чтобы передать атмосферу ретро-кафе. Интуитивно понятный кнопочный интерфейс и портафильтр под давлением делают машину для начального обучения, которую легко освоить в кратчайшие сроки.

В недорогих эспрессо-кофеварках начального уровня используются термоблочные бойлеры с одним и тем же бойлером, нагревающим воду для заваривания и приготовления на пару.Это означает ожидание от 30 секунд до минуты или около того, пока машина нагреется до температуры, когда вы хотите вспенить молоко. В то время как они будут хорошо готовить на пару с помощью своих автоматических вспенивающих палочек, существует огромная разница в мощности между этими приборами начального уровня и более дорогими машинами с бойлерами большего объема. Если вы заинтересованы в том, чтобы довести свои навыки до уровня наливания латте-арта, имейте в виду, что машины начального уровня или любые машины с автоматической вспенивающей трубкой на самом деле не способны вспенивать до необходимого для этого качества.

Полуавтомат: с чего начать

Если вы серьезно относитесь к качественному эспрессо, я бы посоветовал отказаться от эспрессо-приборов начального уровня с их пластиковой конструкцией, термоблочными котлами и легкой корзиной для заваривания под давлением и сразу перейти к однокотловой кофемашине начального уровня, такой как Gaggia. Классический.

Полуавтоматическая кофемашина Gaggia Classic Pro

Gaggia Classic Pro улучшает многолетнюю репутацию своего предшественника.Благодаря обновленной паровой трубке, кулисным переключателям, индикаторам температуры и обтекаемой раме 100% итальянского производства Gaggia Classic Pro является лучшей эспрессо-машиной начального уровня на рынке.

В отличие от более дешевых эспрессо-приборов начального уровня, Gaggia Classic Pro — настоящая машина. Он поставляется с улучшенными функциями, включая кулисные переключатели со световыми индикаторами готовности к температуре, улучшенные крепления насоса, портафильтр коммерческого размера и веса, а также корзины для фильтров под давлением и без давления, но, что наиболее важно, это машина, которая может расти вместе с вами.

Вы можете начать без кофемолки, используя корзины под давлением с предварительно намолотым кофе или капсулами ESE, а затем перейти к измельчению свежих зерен, когда будете готовы, используя стандартные корзины без давления. Classic Pro была одной из наших любимых полуавтоматических эспрессо-машин, особенно для начинающих, с момента ее выпуска в 2019 году, и она не собирается сбавлять обороты благодаря довольным клиентам. Он рассчитан на длительный срок службы и является лучшим среди однокотловых машин.

Билл Х.

13.01.20

Я только что получил эту машину на Рождество 2019 года. Я просто обожаю эту машину. У него чрезвычайно мощная пенообразующая палочка для его размера. Одно можно сказать наверняка: теперь я чувствую, что готовлю настоящий эспрессо. Ни одна из моих предыдущих машин не имела промышленного портафильтра и не была под давлением. Вау, с этой машиной НАМНОГО лучше! Теперь, чтобы просто обновить мою кофемолку. Подробнее об обзоре говорится, что отличная маленькая машина с большой производительностью. на Baratza 270, и я буду настроен еще лучше.

Читайте больше отзывов от таких клиентов, как Билл!

Типы котлов

На шаг впереди одиночных котлов стоят машины с теплообменниками. С ними вы можете одновременно заваривать и вспенивать молоко, потому что пар всегда доступен. Внутри бойлера секция теплообменника обеспечивает более холодную воду для приготовления эспрессо.

Руководство по материалам бойлера для эспрессо-машин

Бойлеры для современных эспрессо-машин говорят о своем назначении благодаря материалам, из которых они изготовлены.Эти материалы разнообразны, и иногда при изготовлении котлов используется комбинация материалов. Следует тщательно продумать состав котла, но трудно точно сказать, когда один материал лучше другого.

Читать статью На вершине домашнего эспрессо стоит двойной бойлер. На этих машинах есть отдельные котлы для производства воды для заваривания и пара для вспенивания. Из-за этого вы можете ожидать, что сможете одновременно заваривать и готовить на пару, как с теплообменными аппаратами.Двойные бойлеры наиболее стабильны по температуре, с очень точным контролем температуры воды для заваривания. Температурный контроль важен для тех, кто работает со специальным кофе. Скорее всего, вы увидите теплообменник и двухконтурный котел или суперавтоматические машины более высокого класса, но если вы хотите углубиться в полуавтоматические машины в целом, ознакомьтесь с нашим тщательно подобранным списком наших любимых полуавтоматов 2019 года.

Лучшая полуавтоматическая кофемашина для приготовления эспрессо

Приобретение лучшей полуавтоматической кофемашины для приготовления эспрессо повысит ваши навыки бариста и поможет вам приготовить лучшие напитки в стиле кафе у себя дома.

Читать статью

Суперавтомат: с чего начать

Для суперавтоматических рекомендаций мы можем немного раскрыть вещи, поскольку они не требуют особых навыков для работы. Например, Gaggia Brera — одна из наших любимых суперавтоматических машин по лучшей цене. Он существует уже много лет, он очень прост в эксплуатации и использует ту же технологию заваривания, что и в более дорогих машинах Gaggia. Brera использует трубку автоматического вспенивания для вспенивания молока, она имеет низкий профиль и удобный передний выдвижной доступ к резервуару для воды и ящику для использованного кофе.Как и все машины Gaggia с паровой трубкой, вы можете приобрести дополнительную палочку для латте-арта. Он выполняет автоматическое вспенивание, но соскальзывает с рукава и становится ручной палочкой. Немного потренировавшись, вы сможете взбить нежную микропену, необходимую для латте-арта.

Эспрессо-машина Gaggia Brera черного цвета

Gaggia Brera — суперавтоматическая эспрессо-машина итальянского производства с акцентом на настоящую нержавеющую сталь. Интуитивно понятное управление делает заваривание кофе или приготовление молочных напитков, таких как капучино, простым делом.

На шаг впереди Brera находится линия Gaggia Anima: Anima и Anima Prestige. В базовой модели Anima используется автоматическая вспенивающая трубка, а в модели Prestige используется прикрепляемый самоочищающийся графин для молока, который позволяет приготовить латте и капучино от начала до конца одним нажатием кнопки. Анима, как правило, более выгодна по сравнению с машинами других производителей с аналогичными возможностями. Они очень тонкие, поэтому не занимают много места на столешнице, и у всех есть зазор для высоких чашек и стаканов. Подробный обзор линейки Anima и сравнение всех трех кофемашин см. в нашем видеоролике «Сравнение: эспрессо-машины Gaggia Anima, Anima Deluxe и Anima Prestige».

Среди суперавтомобилей загляните в Академию Гаггия. У него есть зазор для высоких чашек, а регулятор потока уменьшает поток для прямого эспрессо и увеличивает скорость потока для больших чашек кофе, чтобы избежать чрезмерной экстракции. Это также одна из немногих кофемашин с программируемой плотностью молочной пены, а также ручная паровая трубка для бариста по выходным в дополнение к самоочищающемуся графину.

Эспрессо-машина Gaggia Accademia

Gaggia Accademia — это итальянская эспрессо-машина премиум-класса, которая дает вам полный контроль над некоторыми из самых популярных эспрессо и молочных напитков.Выберите удобный графин для молока с автоматическим вспениванием или попробуйте свои силы в ручном вспенивании молока с помощью паровой трубки.

Компания JURA производит очень стильные машины. Начиная с их E8, вы попадаете в их линейку кофемашин One-Touch с регулируемой плотностью пены, возможностью приготовления эспрессо с импульсной экстракцией и красивыми цветными дисплеями. После E8 до JURA GIGA 6 нет предела возможностей. Эта машина включает в себя двойные кофемолки и емкости для зерен, а также возможность одновременного приготовления двух напитков на основе молока.GIGA 6 может работать с высокой производительностью и способна приготовить более ста чашек в день. Это, несомненно, лучший выбор для взыскательных домашних пользователей, которые хотят лучшего, или для загруженных офисных сред.

Эспрессо-машина JURA GIGA 6

JURA GIGA 6 — это роскошная суперавтоматическая эспрессо-машина с двумя бойлерами, которая перенесет кофе в дом или офис. Оснащенный двумя термоблоками, двумя кофемолками, двумя бункерами и множеством регулируемых настроек, вы можете рассчитывать на полный контроль над 28 специальностями.

Подведение итогов

У нас есть гораздо больше ресурсов, если вам нужна дополнительная информация обо всем, что касается кофе и эспрессо, эспрессо-машин, кофеварок, кофемолок и многого другого. Ознакомьтесь с нашими подробными руководствами для абсолютных новичков, прежде чем совершить покупку, чтобы вы были уверены, когда завариваете, готовите на пару и становитесь собственным про-бариста дома или в офисе.

Полное руководство по приготовлению кофе и эспрессо

В этом руководстве содержится все, что вам нужно знать о приготовлении лучшего кофе и эспрессо дома, а также наши рекомендации по покупке эспрессо-машин.

Читать статью Если вам нужен индивидуальный совет или у вас есть вопросы об этих кофемашинах или чем-то еще, вы всегда можете позвонить нам и поговорить с экспертом по кофе. Мы всегда рады помочь и хотим, чтобы вы получали наилучшие впечатления от работы с собственным бариста.

Учебное пособие по машинному обучению с примерами

Машинное обучение (МО) становится все более популярным благодаря растущему признанию того, что МО может играть ключевую роль в широком спектре критически важных 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 удовлетворило этот спрос. Основная причина этого заключается в том, что ML просто сложна. В этом учебном пособии по машинному обучению представлены основы теории машинного обучения, изложены общие темы и концепции, что позволяет легко следовать логике и освоиться с основами машинного обучения.

Что такое машинное обучение?

Так что же такое «машинное обучение»? ML — это на самом деле вещей.Область довольно обширна и быстро расширяется, постоянно разделяясь и подразделяясь до тошноты на различные подспециальности и типы машинного обучения.

Однако есть некоторые основные общие черты, и всеобъемлющая тема лучше всего резюмируется этим часто цитируемым заявлением, сделанным Артуром Сэмюэлем 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 «правильное» определение, которое оказалось более полезным для инженеров: «Говорят, что компьютерная программа учится на опыте E в отношении некоторой задачи T и некоторого показателя производительности P , если его производительность по T, измеряемая P, улучшается с увеличением опыта E.

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

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

Однако очень сложная природа многих реальных проблем часто означает, что изобретение специализированных алгоритмов, которые каждый раз будут решать их идеально, нецелесообразно, если не невозможно. Примеры задач машинного обучения: «Это рак?», «Какова рыночная стоимость этого дома?», «Кто из этих людей дружит друг с другом?», «Взорвется ли этот ракетный двигатель при взлете? », «Понравится ли этому человеку этот фильм?», «Кто это?», «Что вы сказали?» и «Как вы управляете этой штукой?».Все эти проблемы — отличные цели для проекта машинного обучения, и на самом деле машинное обучение применялось к каждой из них с большим успехом.

ML решает проблемы, которые невозможно решить только численными средствами.

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

• Контролируемое машинное обучение: Программа «обучается» на предварительно определенном наборе «обучающих примеров», которые затем облегчают ее способность делать точные выводы при получении новых данных.
• Неконтролируемое машинное обучение: Программа получает набор данных и должна найти 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.

Контролируемое машинное обучение

В большинстве приложений для обучения с учителем конечной целью является разработка точно настроенной предиктивной функции h(x) (иногда называемой «гипотезой»).«Обучение» состоит в использовании сложных математических алгоритмов для оптимизации этой функции таким образом, чтобы при заданных входных данных x об определенной области (скажем, площади дома) она точно предсказывала некоторое интересное значение h(x) ( скажем, рыночная цена указанного дома).

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

Допустим, наш простой предиктор имеет следующую форму:

где и — константы. Наша цель — найти идеальные значения и заставить наш предиктор работать как можно лучше.

Оптимизация предиктора h(x) выполняется с использованием обучающего примера . 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 предсказанным значением h(x_train) . С достаточным количеством обучающих примеров эти различия дают нам полезный способ измерить «неправильность» h(x) . Затем мы можем настроить h(x) , изменив значения и, чтобы сделать его «менее неправильным». Этот процесс повторяется снова и снова, пока система не сойдется к лучшим значениям для и . Таким образом, предсказатель обучается и готов делать реальные предсказания.

Примеры машинного обучения

В этом посте мы остановились на простых задачах ради иллюстрации, но ML существует потому, что в реальном мире проблемы гораздо сложнее. На этом плоском экране мы можем нарисовать не более чем трехмерный набор данных, но задачи машинного обучения обычно имеют дело с данными с миллионами измерений и очень сложными предикторными функциями. ML решает проблемы, которые невозможно решить только численными средствами.

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

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

Чем-то напоминает известное высказывание британского математика и профессора статистики Джорджа Э. П. Бокса о том, что «все модели неверны, но некоторые из них полезны».

Цель ML никогда не состоит в том, чтобы делать «идеальные» предположения, потому что ML имеет дело с областями, где таких вещей нет. Цель состоит в том, чтобы делать предположения, которые достаточно хороши, чтобы быть полезными.

Машинное обучение в значительной степени основано на статистике. 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 даже можем прийти к неточным выводам. Например, попытка предсказать модели удовлетворенности в масштабах всей компании на основе данных только от высшего руководства, скорее всего, будет подвержена ошибкам.

С этим пониманием давайте дадим нашей машине данные, которые мы дали выше, и заставим ее изучить их. Сначала мы должны инициализировать наш предиктор h(x) с некоторыми разумными значениями и . Теперь наш предиктор выглядит так, если его поместить на наш тренировочный набор:

.

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

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

Итак, теперь давайте дадим этому предсказателю все зарплаты из нашего обучающего набора и возьмем разницу между полученными прогнозируемыми рейтингами удовлетворенности и фактическими рейтингами удовлетворенности соответствующих сотрудников. Если мы проделаем небольшое математическое волшебство (которое я вскоре опишу), мы сможем рассчитать с очень высокой степенью уверенности, что значения 13,12 для и 0,61 для дадут нам лучший предиктор.

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

В этот момент, если мы повторим процесс, мы обнаружим это и больше не изменимся на какую-либо заметную величину, и, таким образом, мы увидим, что система сошлась.Если мы не допустили ошибок, значит, мы нашли оптимальный предиктор. Соответственно, если теперь мы снова запросим у машины оценку удовлетворенности сотрудника, который зарабатывает 60 тысяч долларов, она предскажет оценку примерно 60.

Теперь мы кое-что получили.

Регрессия машинного обучения: примечание о сложности

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

.

Эта функция принимает входные данные в четырех измерениях и имеет множество полиномиальных членов. Вывод нормального уравнения для этой функции является серьезной проблемой. Многие современные задачи машинного обучения требуют тысяч или даже миллионов измерений данных для построения прогнозов с использованием сотен коэффициентов. Прогнозирование того, как будет выражен геном организма или каким будет климат через пятьдесят лет, — примеры таких сложных задач.

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

К счастью, итеративный подход, используемый системами машинного обучения, гораздо более устойчив к такой сложности. Вместо грубой силы система машинного обучения «нащупывает путь» к ответу. Для больших задач это работает намного лучше. Хотя это не означает, что машинное обучение может решить все сколь угодно сложные проблемы (на самом деле не может), оно делает его невероятно гибким и мощным инструментом.

Градиентный спуск — минимизация «неправильности»

Давайте подробнее рассмотрим, как работает этот итеративный процесс. Как в приведенном выше примере убедиться, что с каждым шагом мы становимся лучше, а не хуже? Ответ заключается в нашем «измерении неправильности», о котором упоминалось ранее, а также в небольшом расчете.

Мера неправильности 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 неверен наш предиктор, когда он использует заданные значения и .

Выбор функции стоимости — еще одна важная часть программы ML. В разных контекстах быть «неправильным» может означать очень разные вещи. В нашем примере с удовлетворенностью сотрудников хорошо зарекомендовавшим себя стандартом является линейная функция наименьших квадратов:

.

В методе наименьших квадратов штраф за неверное предположение увеличивается квадратично с разницей между предположением и правильным ответом, поэтому он действует как очень «строгая» мера неправильности.Функция стоимости вычисляет средний штраф по всем обучающим примерам.

Итак, теперь мы видим, что наша цель состоит в том, чтобы найти и для нашего предиктора h(x) такие, чтобы наша функция стоимости была как можно меньше. Для этого мы призываем силу исчисления.

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

Здесь мы можем видеть стоимость, связанную с различными значениями и . Мы видим, что форма графика имеет небольшую чашу.Нижняя часть чаши представляет собой наименьшую стоимость, которую наш предиктор может дать нам на основе данных обучения. Цель состоит в том, чтобы «скатиться с горки», и найти соответствующую этой точке точку.

Здесь в этом руководстве по машинному обучению появляется исчисление. Чтобы не усложнять объяснение, я не буду приводить здесь уравнения, но, по сути, мы берем градиент , который является парой производных (одна над и одна над ). Градиент будет разным для каждого другого значения и и говорит нам, каков «наклон холма» и, в частности, «какой путь вниз» для этих конкретных s.Например, когда мы подставляем наши текущие значения в градиент, он может сказать нам, что добавление небольшого количества к и небольшое вычитание приведет нас к дну долины функции стоимости. Поэтому прибавляем немного к , а немного отнимаем от , и вуаля! Мы завершили один раунд нашего алгоритма обучения. Наш обновленный предиктор h(x) = + x будет возвращать лучшие прогнозы, чем раньше. Наша машина стала немного умнее.

Этот процесс чередования между вычислением текущего градиента и обновлением s по результатам известен как градиентный спуск.

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

Проблемы классификации в машинном обучении

Под контролируемым отмыванием денег есть две основные подкатегории:

• Системы регрессионного машинного обучения: 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 прогноз «да» или «нет», например «Является ли эта опухоль раковой?», «Отвечает ли это печенье нашим стандартам качества?» и так далее.

Как оказалось, основная теория машинного обучения более или менее одинакова. Основные отличия заключаются в конструкции предиктора h(x) и конструкции функции стоимости.

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

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

В классификации предиктор регрессии не очень полезен. Обычно нам нужен предсказатель, который делает предположение где-то между 0 и 1. В классификаторе качества файлов cookie прогноз 1 будет представлять очень уверенное предположение о том, что печенье идеальное и очень аппетитное.Прогноз 0 означает высокую степень уверенности в том, что файл cookie является помехой для индустрии файлов cookie. Значения, попадающие в этот диапазон, представляют меньшую достоверность, поэтому мы можем спроектировать нашу систему таким образом, чтобы предсказание 0,6 означало: «Чувак, это трудный выбор, но я соглашусь с да, вы можете продать это печенье», в то время как значение точно в средний балл 0,5 может означать полную неопределенность. Это не всегда то, как доверие распределяется в классификаторе, но это очень распространенный дизайн, который подходит для целей нашей иллюстрации.

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

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

, чтобы наш предиктор стал:

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

Логика построения функции затрат также различается по классификации.Мы снова спрашиваем: «Что значит, если догадка ошибочна?» и на этот раз очень хорошее эмпирическое правило заключается в том, что если правильное предположение было 0, а мы угадали 1, то мы были полностью и совершенно неправы, и наоборот. Поскольку вы не можете быть более неправы, чем абсолютно неправы, наказание в этом случае огромно. 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 правильным, 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 сопровождаться значительными затратами. , но не настолько, как если бы мы были полностью неправы.

Это поведение фиксируется функцией журнала, так что:

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

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

Предсказатель классификации можно визуализировать, нарисовав граничную линию; т. е. барьер, при котором прогноз изменяется с «да» (прогноз больше 0,5) на «нет» (прогноз меньше 0,5). При хорошо спроектированной системе наши данные cookie могут генерировать границу классификации, которая выглядит следующим образом:

.

Теперь эта машина кое-что знает о куках!

Введение в нейронные сети

Обсуждение машинного обучения было бы неполным без упоминания хотя бы нейронных сетей.Нейронные сети не только предлагают чрезвычайно мощный инструмент для решения очень сложных проблем, но также предлагают увлекательные подсказки о работе нашего собственного мозга и интригующие возможности для создания действительно интеллектуальных машин за один день.

Нейронные сети хорошо подходят для моделей машинного обучения, где количество входных данных огромно. Вычислительные затраты на решение такой задачи слишком велики для типов систем, которые мы обсуждали выше. Однако оказывается, что нейронные сети можно эффективно настраивать 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 на эту тему.

Неконтролируемое машинное обучение

Неконтролируемое машинное обучение обычно направлено на поиск взаимосвязей в данных. В этом процессе не используются обучающие примеры. Вместо этого системе дается набор данных и ставится задача найти в них закономерности и корреляции. Хороший пример — выявление сплоченных групп друзей в данных социальных сетей.

Алгоритмы машинного обучения, используемые для этого, сильно отличаются от тех, которые используются для обучения с учителем, и эта тема заслуживает отдельного сообщения. Однако, чтобы тем временем поразмыслить, взгляните на алгоритмы кластеризации, такие как k-средние, а также изучите системы уменьшения размерности, такие как анализ основных компонентов. В нашей предыдущей публикации о больших данных также более подробно обсуждался ряд этих тем.

Заключение

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

Имейте в виду, что для реального применения теорий, содержащихся в этом введении, к реальным примерам машинного обучения необходимо гораздо более глубокое понимание обсуждаемых здесь тем. В машинном обучении есть много тонкостей и подводных камней, а также множество способов сбиться с пути того, что кажется отлично настроенной мыслящей машиной. Почти с каждой частью базовой теории можно играть и изменять бесконечно, и результаты часто бывают ошеломляющими. Многие вырастают в совершенно новые области исследований, которые лучше подходят для решения конкретных проблем.

Понятно, что машинное обучение — невероятно мощный инструмент. В ближайшие годы он обещает помочь решить некоторые из наших самых насущных проблем, а также открыть совершенно новые возможности для фирм, занимающихся наукой о данных. Спрос на инженеров по машинному обучению будет только расти, предлагая невероятные шансы стать частью чего-то большого. Надеюсь, вы подумаете о том, чтобы принять участие в акции!

---

Подтверждение

Эта статья в значительной степени опирается на материал, который преподал профессор Стэнфордского университета доктор.Эндрю Нг в своем бесплатном и открытом курсе по машинному обучению. Курс подробно охватывает все, что обсуждается в этой статье, и дает множество практических советов практикующим специалистам по машинному обучению. Я не могу рекомендовать этот курс тем, кто заинтересован в дальнейшем изучении этой увлекательной области.

Введение в машинное обучение [издание 2021 г.]

Машинное обучение (МО) — одна из самых обсуждаемых тем в мире технологий. К настоящему времени вы, должно быть, слышали об этом.Если вы уже знакомы с основами машинного обучения и ноу-хау, а также с тем, где они используются, эта статья дополнит эти знания. Если вы новичок в машинном обучении, основы, описанные в этом руководстве, помогут вам освоиться.

БЕСПЛАТНЫЙ курс по машинному обучению

Сделайте первый шаг к успеху в области машинного обученияЗарегистрируйтесь сейчас

Жизнь без машинного обучения

Прежде всего, давайте начнем это вводное руководство по машинному обучению с рассмотрения того, какой была жизнь до появления машинного обучения, и всех изменений, которые оно произвело до сих пор!

Тот, кто ничего не знает об основах машинного обучения или искусственном интеллекте (ИИ), может думать только о роботах или машинах, как это изображают в научных фильмах.Но большинство людей не знают, как общие основы машинного обучения используются в нашей повседневной жизни. Некоторые примеры включают:

Поиск в Google 

Люди обычно обращаются к поисковым системам, таким как Google, за разнообразной информацией и ответами. Поисковая система собирает всю информацию на основе вашего поискового запроса и представляет наиболее релевантные результаты. Без Google задача была бы утомительной, так как вам пришлось бы просмотреть десятки или сотни книг и статей.

Распознавание голоса и лица 

В какой-то момент распознавание лиц было только концепцией, показанной в фильмах. Но машинное обучение сделало это возможным, и теперь многие используют эту функцию в своих интересах. Например, Facebook автоматически распознает людей на фотографии и отмечает их для вас, экономя много времени. Без машинного обучения Siri, Cortana или Iris не смогли бы ответить на ваши вопросы.

БЕСПЛАТНЫЙ курс по машинному обучению

Освойте востребованные навыки и инструменты машинного обученияЗарегистрируйтесь сейчас

Основы машинного обучения — использование машинного обучения в повседневной жизни

Виртуальная реальность в мире игр

PS4 и Xbox представили очки виртуальной реальности, которые привносят в игры совершенно новый уровень детализации.Каждый раз, когда ваша голова движется в реальном мире, она повторяет движения в виртуальном мире, обеспечивая отличный игровой опыт.

Машинное обучение также играет роль в управлении жестами, отслеживая движения тела и совершая соответствующие движения в игре.

Наконец, в играх FIFA ваш противник имеет тенденцию адаптироваться в зависимости от стратегии или игрового процесса, которому вы следуете, и все благодаря машинному обучению.

Интернет-магазин 

Далее во вводном руководстве по машинному обучению идет очень интересный момент, а именно покупки в Интернете! Люди, которые делают покупки на Amazon, обычно замечают множество предложений продуктов.Если вы покупаете официальную рубашку, Amazon предлагает официальную обувь, галстуки, блейзеры и одежду, которые подходят к тому, что вы покупаете. Машинное обучение — это то, что приводит в действие эту систему рекомендаций.

Машинное обучение также играет роль в сегментации клиентов, что является важным аспектом успеха в бизнесе для всех платформ электронной коммерции. Машинное обучение помогает платформам электронной коммерции различать клиентов на основе того, что они покупают, как часто они покупают и их отзывов. Это помогает компаниям заботиться о своих клиентах и ​​удовлетворять их потребности.

Поездка на работу (Uber)

Вероятно, вы часто пользуетесь Uber, чтобы вовремя добраться до разных мест. Uber использует машинное обучение несколькими способами, например: 

.
• Предложение точек высадки и посадки: после того, как вы отправитесь в путешествие с Uber, вы увидите, что приложение предлагает другие места, которые вы, возможно, захотите посетить, исходя из ваших предыдущих поездок.
• Uber Share: когда вы совершаете совместную поездку, приложение гарантирует, что автомобиль, который вы получаете, используется совместно с клиентами, путешествующими по тому же маршруту, по которому вы едете на работу.Приложение использует машинное обучение для сортировки различных факторов, таких как расстояние, трафик и рейтинги, перед распределением транспортных средств.

Теперь, когда вы знаете, как машинное обучение используется в повседневной жизни, давайте узнаем об основах машинного обучения в следующем разделе нашего вводного руководства по машинному обучению.

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение — это приложение ИИ, которое предоставляет системам возможность учиться самостоятельно и совершенствоваться на основе полученного опыта без внешнего программирования.Если бы ваш компьютер имел машинное обучение, он мог бы играть в сложные части игры или решать за вас сложное математическое уравнение.

Как работает машинное обучение

Рассмотрим систему с входными данными, которая содержит фотографии различных видов фруктов. Вы хотите, чтобы система группировала данные по разным видам фруктов.

Сначала система проанализирует входные данные. Затем он пытается найти шаблоны, такие как формы, размер и цвет.На основе этих шаблонов система попытается предсказать различные типы фруктов и разделить их. Наконец, он отслеживает все решения, принятые в ходе процесса, чтобы обеспечить обучение. В следующий раз, когда вы попросите ту же систему предсказать и разделить разные типы фруктов, ей не придется повторять весь процесс заново. Так работает машинное обучение.

Программа последипломного образования в области искусственного интеллекта и машинного обучения

В партнерстве с Университетом ПердьюИзучить курс

Основы машинного обучения — типы машинного обучения 

Говоря об основах машинного обучения, вы должны знать, что оно состоит из трех разных типов:

• Контролируемое машинное обучение: вы контролируете машину, обучая ее самостоятельной работе.Для этого требуются помеченные обучающие данные
.
• Неконтролируемое обучение: есть данные обучения, но они не будут помечены
• Обучение с подкреплением: система обучается самостоятельно 

Обучение под наблюдением 

Чтобы понять, как работает контролируемое обучение, посмотрите на приведенный ниже пример, где вам нужно обучить модель или систему распознавать яблоко.

Во-первых, вы должны предоставить набор данных, содержащий изображения фруктов, например, яблок.

Затем предоставьте другой набор данных, который позволит модели понять, что это изображения яблок. На этом этап обучения завершается.

Затем укажите новый набор данных, содержащий только изображения яблок. В этот момент система может распознать, что это за фрукт, и запомнит его.

Так работает контролируемое обучение. Вы обучаете модель выполнять определенную операцию самостоятельно. Такая модель часто используется для фильтрации спама из ваших учетных записей электронной почты.

Неконтролируемое обучение

Рассмотрим загроможденный набор данных: набор изображений различных фруктов. Вы вводите эти данные в модель, и модель анализирует их, чтобы распознать любые закономерности. В конце машина классифицирует фотографии на три типа, как показано на изображении, на основе их сходства. Flipkart использует эту модель для поиска и рекомендации продуктов, которые вам подходят.

Обучение с подкреплением 

Вы предоставляете машине набор данных и просите ее идентифицировать определенный вид фруктов (в данном случае яблоко).Машина говорит вам, что это манго, но это неправильный ответ. В качестве обратной связи вы сообщаете системе, что она неверна; это не манго, это яблоко. Затем машина учится на обратной связи и помнит об этом. В следующий раз, когда вы зададите тот же вопрос, система даст вам правильный ответ; он может сказать вам, что это яблоко. Это усиленный ответ.

Так работает обучение с подкреплением; система учится на своих ошибках и опыте. Эта модель используется в таких играх, как Prince of Persia, Assassin’s Creed и FIFA, где уровень сложности увеличивается по мере того, как вы становитесь лучше в играх.

Сравнение контролируемого и неконтролируемого обучения

Контролируемое и неконтролируемое обучение различаются по нескольким параметрам:

Во-первых, данные, используемые в обучении с учителем, помечаются. В приведенных выше примерах вы предоставляете системе фотографию яблока и сообщаете системе, что это яблоко. Это называется размеченными данными. Система учится на размеченных данных и делает прогнозы на будущее. С другой стороны, неконтролируемое обучение не требует каких-либо помеченных данных, потому что его работа заключается в поиске закономерностей во входных данных и их организации.

Во-вторых, вы получаете обратную связь в случае контролируемого обучения. То есть, как только вы получаете вывод, система запоминает его и использует для следующей операции. Этого не происходит при неконтролируемом обучении.

Наконец, обучение с учителем в основном используется для прогнозирования данных, тогда как обучение без учителя используется для поиска скрытых закономерностей или структур в данных.

Как выбрать правильное решение для машинного обучения?

Это вопрос, на который вам нужно ответить, прежде чем создавать модель машинного обучения.

Выбор правильного типа решения для вашей модели очень важен, чтобы избежать потери большого количества времени, энергии и затрат на обработку.

Ниже приведены факторы, которые помогут вам выбрать правильное решение для машинного обучения на основе контролируемого, неконтролируемого обучения и обучения с подкреплением:

1. Представьте, что вы хотите предсказать будущие цены на фондовом рынке. Если вы новичок в машинном обучении, вам будет сложно найти правильное решение.Но со временем и практикой вы начнете понимать, что для такой постановки задачи обучение с учителем, основанное на решении, будет работать лучше всего по очевидным причинам.
2. Размер, качество и характер данных также являются важными факторами. Если данные загромождены, вы выберете неконтролируемый. Если набор данных обширен и категоричен, выберите решения для контролируемого обучения.
3. Наконец, вы должны выбрать решение, основанное на сложности алгоритма. Что касается постановки задачи, где вы прогнозируете цены на фондовом рынке, использование обучения с подкреплением может быть решением, хотя это было бы сложно и требует много времени, в отличие от обучения с учителем.

Алгоритмы основ машинного обучения

Алгоритмы не являются типами машинного обучения. Проще говоря, это методы решения конкретной проблемы.

Классификация 

Первый метод — это классификация, и он относится к обучению с учителем. Классификация используется, когда вы ищете результат «да» или «нет», или в форме «а» или «б», или «верно», или «ложно».

Например, если владелец магазина хочет предсказать, вернется ли конкретный покупатель в его магазин или нет, он будет использовать алгоритм классификации.Примеры алгоритмов классификации включают: 

• Дерево решений 
• Наивный байесовский анализ
• Случайный лес
• Логистическая регрессия
• K-ближайший сосед (KNN)

Регрессия

Этот метод используется, когда прогнозируемые данные являются числовыми. Если владелец магазина хочет предсказать цену товара на основе спроса, он выберет регрессию.

Кластеризация

Кластеризация — это тип обучения без учителя, который используется, когда данные необходимо упорядочить.Flipkart, Amazon и другие интернет-магазины используют кластеризацию для своих систем рекомендаций. Поисковые системы также используют кластеризацию для анализа вашей истории поиска, чтобы определить ваши предпочтения и предоставить вам наилучшие результаты поиска. Одним из алгоритмов, подпадающих под кластеризацию, является метод K-средних.

В следующем разделе вводного руководства по машинному обучению мы узнаем о наиболее распространенных алгоритмах машинного обучения.

4 наиболее распространенных алгоритма машинного обучения

К четырем наиболее часто используемым алгоритмам машинного обучения относятся:

• K-ближайший сосед
• Линейная регрессия 
• Дерево решений 
• Наивный байесовский анализ

K-ближайший сосед

K-ближайший сосед — это тип алгоритма классификации, в котором сходные точки данных образуют кластеры, и эти кластеры используются для идентификации новых неизвестных объектов.На изображении ниже есть три разных кластера: синий, красный и зеленый.

Если вы получаете новую и неизвестную точку данных, она классифицируется на основе ближайшего к ней или наиболее похожего на нее кластера. K в KNN — это количество ближайших соседних точек данных, с которыми мы хотим сравнить неизвестные данные. Рассмотрим пример ниже: 

На графике отношения стоимости к долговечности есть три кластера: футбольные мячи, теннисные мячи и баскетбольные мячи. Из графика мы можем сделать вывод, что:

• Стоимость футбольных мячей высока, а долговечность низкая
• Теннисные мячи отличаются высокой прочностью, но низкой стоимостью
• Стоимость баскетбольных мячей равна прочности

Рассмотрим неизвестную точку данных: черное пятно, которое может быть одной из классификаций шаров.

Мы пытаемся классифицировать это с помощью KNN. Если вы возьмете k = 5, нарисуйте круг, удерживая неизвестную точку данных в центре, и убедитесь, что у вас есть пять шаров внутри этого круга.

После того, как вы начертите круг, внутри него окажется один футбольный, один баскетбольный и три теннисных мяча. Поскольку внутри круга находится наибольшее количество теннисных мячей, этот мяч будет считаться теннисным. Вот как выполняется классификация k-ближайших соседей.

Линейная регрессия

Линейная регрессия — это тип алгоритма обучения с учителем, используемый для установления линейной зависимости между переменными, одна из которых будет зависимой, а другая — независимой.Если вы хотите предсказать вес человека на основе его роста, вес будет зависимой переменной, а рост будет независимой.

См. следующий пример:

Выделитесь среди своих сверстников в этом сезоне аттестации

Начните учиться на наших БЕСПЛАТНЫХ курсахЗарегистрируйтесь сейчас

Рассмотрим график, показывающий зависимость между ростом и весом человека. Ось Y представляет собой высоту, а ось X представляет вес. Зеленые точки — это различные точки данных, а «d» — среднеквадратическая ошибка, которая представляет собой перпендикулярное расстояние от линии до точек данных или значения ошибки.Эта ошибка показывает, насколько прогнозируемые значения отличаются от исходного значения.

Пока не обращайте внимания на синюю линию и нарисуйте новую линию регрессии. Вы можете увидеть расстояние от всех точек данных до новой линии. Если принять новую линию за линию регрессии, ошибка прогноза будет слишком велика. В этом случае модель не сможет дать вам точный прогноз.

Продемонстрируем то же самое с другой линией регрессии, как показано ниже.Даже в этом случае перпендикулярное расстояние точек данных от линии очень велико, что означает, что значение ошибки все еще слишком велико. Эта модель также не даст вам точного прогноза.

Наконец, вы рисуете линию (синюю линию), которая отображает расстояние точек данных от линии, которое намного меньше по сравнению с двумя другими линиями, которые вы нарисовали. Значение «d» для синей линии регрессии будет намного меньше и, следовательно, точнее. Если вы присвоите какое-либо значение оси x, соответствующее значение оси y будет вашим прогнозом.Учитывая тот факт, что «d» очень низкое, ваш прогноз должен быть точным.

Вот как работает регрессия; вы рисуете линию регрессии таким образом, чтобы значение «d» было наименьшим, что в конечном итоге дает вам точные прогнозы.

Дерево решений

Дерево решений — это алгоритм, который может быть полезен людям, поскольку часто мы сами принимаем решения. Он использует метод ветвления для понимания проблемы и принятия решений на основе условий.

Представьте, что вы сидите дома и думаете о том, чтобы пойти поплавать. Вы проверяете, солнечно ли на улице: это ваше первое условие. Если ответ на это условие «да», вы идете плавать. Если не солнечно, следующий вопрос, который вы задаете: «Идет ли дождь?» Это второе условие. Если идет дождь, вы отменяете свои планы и остаетесь дома. В противном случае вы бы вышли на улицу и прогулялись. Это последний узел.

Так работает алгоритм дерева решений. Вы, вероятно, используете это каждый день, чтобы принимать решения, основанные на ответах на несколько условий.

Наивный байесовский анализ

Наивный байесовский алгоритм в основном используется в тех случаях, когда необходимо сделать прогноз на основе большого набора данных. Он использует условную вероятность — вероятность того, что событие, скажем, «А», произойдет при условии, что другое событие, «Б», уже произошло.

Пример 1. Фильтрация нежелательной почты 

Этот алгоритм чаще всего используется для фильтрации спама в вашей учетной записи электронной почты.

Когда вы получаете электронное письмо, модель просматривает ваши старые записи электронной почты со спамом.Затем он использует теорему Байеса, чтобы предсказать, является ли входящее электронное письмо спамом или нет.

P (C/A) — вероятность того, что событие «C» произойдет, когда «A» уже произошло.

P (A/C) — вероятность того, что событие «A» произойдет, когда «C» уже произошло.

P(C) — вероятность наступления события «C».

P(A) — вероятность наступления события «А».

Пример 2. Предсказание игры в крикет

В другом примере наивный байесовский метод можно использовать для определения дней, в которые можно играть в крикет.Основываясь на вероятности того, что день будет дождливым, ветреным или солнечным, модель сообщает вам, возможен ли матч по крикету. Если вы считаете все погодные условия «событием А», а вероятность возможного матча — «событием С», модель применяет вероятности событий А и С к теореме Байеса и предсказывает, возможна ли игра в крикет на конкретный день или нет. В этом случае, если вероятность C/A больше 0,5, то можно играть в крикет. Если он меньше 0,5, вы не сможете.

Программа последипломного образования в области искусственного интеллекта и машинного обучения

В партнерстве с Университетом ПердьюИзучить курс

Пример практического использования: прогнозирование цены дома с использованием основ машинного обучения

В этом разделе вводного руководства по машинному обучению мы обсудим несколько удивительных вариантов использования машинного обучения. Этот вариант использования касается прогнозирования цены дома с использованием основ машинного обучения. В этом примере человек планирует продать свой дом, но не может определиться с продажной ценой.

Постановка задачи — «предсказать цену дома, используя основы машинного обучения, реализованные на Python».

Какой алгоритм следует использовать для этого варианта использования?

Для этой задачи мы используем линейную регрессию, которая является типом контролируемого обучения. Он лучше других алгоритмов, потому что:  

• Выходные данные являются количественными и прямо пропорциональны переменным. Как упоминалось ранее, если прогноз количественный, линейная регрессия — лучший выбор
.
• Вторая причина — низкая стоимость вычислений.Это означает, что если вы используете алгоритм, который включает в себя множество решений уравнений, вам понадобится привлекательная система, а это обойдется вам дороже. Однако это не относится к линейной регрессии, которая представляет собой очень простой алгоритм, который можно реализовать в любой нормальной системе
.
• Наконец, линейную регрессию легко понять

Переменные данных варианта использования

Ваш набор данных имеет следующие особенности; вам нужно принять их во внимание, чтобы спрогнозировать цену дома: 

• Низкий статус населения в этом районе
• Средняя цена всех домов в этом районе
• Возраст дома
• Налоговая ставка
• Среднее количество комнат в каждом доме
• Расстояние до пяти рабочих мест в Бостоне
• Доступ к автомагистралям 
• Уровень преступности на душу населения

Как работает линейная регрессия

Вот как работает линейная регрессия: 

Вы предоставите своей модели (компьютеру) обучающие данные (все функции/переменные данных), чтобы она могла учиться на них.Затем вы предоставите своей модели тестовые данные, то есть конкретные значения, которые необходимо предсказать. На основе полученных обучающих данных он сможет предсказать цену дома.

Реализовать модель на Python  

Чтобы реализовать всю модель на Python, мы используем: 

• Блокнот Jupyter для запуска кода
• Scikit-научитесь загружать все данные и библиотеки. Scikit-learn — это библиотека, специально предназначенная для машинного обучения, если вы программируете на Python 
.
1. Начните с импорта необходимых библиотек для модели из scikit-learn.

Сначала идет NumPy, поддержка больших массивов и матриц, которые мы будем использовать в этом случае.

Затем идет Pandas, пакет, упрощающий работу с реляционными данными.

Далее идет модель регрессии, которую мы собираемся использовать.

Чтобы проверить точность модели, мы импортируем разделение тестов поезда.

Теперь нажмите Shift + Enter, чтобы запустить ячейку.

2.Загрузите набор данных Бостона из scikit-learn

.

Нажмите Shift + Enter, чтобы запустить ячейку.

3. Посмотрите на набор данных

Введите «Бостон» и нажмите Enter. Вы должны увидеть весь набор данных.

4. Разделить данные на два разных фрейма данных 

Здесь в игру вступает библиотека Pandas. Все целевые значения будут загружены во фрейм данных df_y. Запустите ячейку.

5. Опишите данные

В этой таблице указано количество каждого признака, среднее значение для каждого признака и стандартное отклонение.

6. Применить линейную регрессию 

Нажмите Shift + введите

7. Разделите данные на обучающие и тестовые данные для проверки модели 

Примечание. Размер равен 0,2, что означает, что 20 процентов — это тестовые данные, а остальное — обучение. Случайное состояние необходимо при многократном запуске и проверке нашей модели.

8. Подгонка данных под функцию регрессии

Нажмите Shift+Enter

Вы можете видеть, что набор данных соответствует функции, которую вы вызвали ранее (строка 14 на нашем рисунке).

9. Проверить коэффициенты

Нажмите Shift+Enter, и вы получите этот вывод

Коэффициенты дают нам представление о том, насколько увеличится зависимая переменная, если значение независимой переменной увеличится на единицу. Например, если вы возьмете уравнение линии, скажем, с линией регрессии y = mx + c, C — константа, а M — коэффициент в этом случае.

10. Прогноз цен

Переменная «а» — прогнозируемая цена.Это будет прогнозировать цены в соответствии с массивами. Нажмите Shift+Enter.

Далее введите номер массива. Число в скобках (строка 19 на изображении ниже) указывает номер массива. В этом примере массив равен трем. После нажатия клавиши ввода возвращается значение массива 18. 15. Затем проверьте тестовые данные, чтобы подтвердить значение для массива номер три. В данном случае это 19,3. Вы можете видеть, что прогнозируемое значение и исходное значение не сильно различаются; прогнозы довольно хорошие.

Давайте проверим другой массив, и в этом примере мы будем использовать номер пять. В тестовой таблице массив номер пять равен 24,2, а предсказанное число — 25,4. Прогноз по-прежнему верен, и вы можете видеть, что модель работает хорошо.

11. Найдите ошибку

Переменная «a» — это предсказанное значение, а «y» — тестовое значение. Это дает вам ошибку. Если вы возведете это значение в квадрат, вы получите среднеквадратичную ошибку.

Нажмите Shift+Enter, чтобы открыть значение.На этом рисунке значение среднеквадратичной ошибки равно 25,4.

На данный момент вы успешно создали модель линейной регрессии. Значение ошибки, которое вы получаете в прогнозах, можно улучшить, если манипулировать данными. Чем меньше среднеквадратическая ошибка, тем более точные прогнозы вы получите.

После завершения этого вводного руководства по машинному обучению проверьте свое понимание концепций с помощью этой викторины по машинному обучению!

Резюме 

Мы надеемся, что это введение в руководство по машинному обучению было полезным, и теперь вы лучше понимаете основы машинного обучения и то, как оно влияет на нашу повседневную жизнь.Немного попрактиковавшись, вы научитесь применять контролируемые и неконтролируемые методы машинного обучения, а также методы машинного обучения с подкреплением, чтобы делать прогнозы с различными типами данных. Эти методы необходимо освоить, если вы планируете стать инженером по машинному обучению. Как кандидат, вы можете записаться на сертификационный курс Simplilearn по машинному обучению, чтобы пройти обучение у отраслевых экспертов или пройти самостоятельное обучение. Курс не только улучшит ваши теоретические знания в области машинного обучения, но также предоставит практический опыт работы в реальных отраслевых проектах в интегрированных облачных лабораториях.Свяжитесь с Simplilearn, чтобы узнать больше о вариантах обучения.

4 лучшие эспрессо-машины для начинающих на 2022 год

Приготовление эспрессо-напитков кофейного качества на домашней машине раньше требовало много практики, но лучшие новые модели сделали это намного проще. Более того, вы можете получить машину, способную делать отличные напитки, менее чем за 1000 долларов. После более чем 120 часов исследований и испытаний мы пришли к выводу, что Breville Bambino Plus — лучший вариант как для новичков, так и для энтузиастов среднего уровня.Он мощный и простой в использовании, он способен давать стабильные, насыщенные порции и взбивать идеально текстурированное молоко. Bambino Plus также имеет гладкий и компактный дизайн, поэтому он прекрасно подходит для большинства кухонь.

Наш выбор

Breville Bambino Plus

Эта мощная маленькая кофемашина быстрая и простая в использовании, она впечатлит как новичков, так и опытных бариста равномерными порциями эспрессо и шелковистой молочной пенкой.

Варианты покупки

*На момент публикации цена составляла 598 долларов США.

Breville Bambino Plus прост, быстр и удобен в использовании. С ним вы сможете приготовить настоящий эспрессо в домашних условиях. Руководство пользователя легко понять, и, немного потренировавшись, вы сможете делать насыщенные и последовательные снимки и даже уловить некоторые нюансы вкуса обжарки премиум-класса. Пожалуй, наиболее впечатляющей является способность Bambino Plus создавать шелковистую молочную пену, которая может конкурировать с той, что делает ваш любимый бариста, независимо от того, используете ли вы его сверхбыструю автоматическую настройку пены или пропариваете молоко вручную.Bambino Plus также компактен, поэтому легко поместится на любой кухне.

Тоже отличный

Gaggia Classic Pro

Эта доступная по цене машина может делать удивительно сложные снимки, но она плохо вспенивает молоко и кажется немного устаревшей. Лучше всего подходит для тех, кто в основном пьет чистый эспрессо.

Gaggia Classic Pro — это обновленная версия модели Gaggia Classic, которая десятилетиями была популярной кофемашиной начального уровня благодаря простому, доступному дизайну и способности делать достойные порции эспрессо.Хотя Classic Pro имеет несколько улучшенную паровую трубку по сравнению с Classic, она все еще неточна по сравнению с Breville Bambino Plus. Он также изо всех сил пытается собрать молочную пену с бархатистой текстурой (хотя он способен на это, если вы немного потренируетесь). Pro не так прост для новичков в освоении, как наш лучший выбор, но он смог произвести снимки с большей нюансировкой и кислотностью, а часто и с более интенсивной пенкой (видео). Если вам нравится чистый эспрессо, это преимущество может перевесить недостатки Gaggia.

Upgrade pick

Breville Barista Touch

Изящная и мощная кофемолка Barista Touch с отличным программным обеспечением и встроенной кофемолкой позволяет новичкам приготовить дома разнообразные напитки эспрессо кофейного качества, не требуя обучения.

Breville Barista Touch предлагает множество рекомендаций в виде центра управления с сенсорным экраном с пошаговыми инструкциями и несколькими программами, поэтому он отлично подходит для начинающих. Но он также включает в себя расширенные элементы управления и позволяет работать в ручном режиме для более опытных пользователей и людей, которые хотят проявить творческий подход.Он имеет качественную встроенную кофемолку, а также регулируемую настройку автоматического вспенивания молока, которая позволяет вам контролировать количество создаваемой пены. Touch — отличный выбор, если вам нужна машина, которая позволит вам сразу же погрузиться и начать делать приличные напитки без необходимости просматривать множество обучающих видеороликов в Интернете. Даже гость, вероятно, мог бы подойти и сделать себе напиток на этой машине без особых проблем. Но тем, у кого больше опыта, вряд ли будет скучно; вы можете выбрать больший или меньший контроль над каждым этапом процесса приготовления напитка.Barista Touch такая же постоянная, как и меньшая Breville Bambino Plus, а также немного более мощная, с легкостью делает сбалансированные порции и вспенивает молоко.

Upgrade pick

Ascaso Dream PID

Элегантная, забавная машина для тех, кто хочет отточить свои навыки и больше экспериментировать. Ascaso готовит лучший эспрессо из всех протестированных нами машин, но для освоения требуется некоторая практика.

Ascaso Dream PID — это элегантная и очень компактная машина, которая может постоянно готовить эспрессо профессионального уровня.Если вы немного разбираетесь в эспрессо и хотите иметь доступную машину, которая выдержит много практики, Dream PID предлагает правильное сочетание простоты программирования и практического опыта. Мы обнаружили, что эспрессо, который он приготовил, был удивительно насыщенным и сложным — лучше, чем у любой другой машины, которую мы тестировали, — с небольшим изменением качества в нескольких раундах тестирования, если только мы намеренно не изменили наши настройки. Паровая трубка также способна вспенивать молоко до нужной вам текстуры (если вы приложите усилия, чтобы научиться ее использовать, поскольку нет автоматической настройки), в результате чего получится сливочный, но все же крепкий вкус латте.Это первая рекомендованная нами машина стоимостью более 1000 долларов, но мы считаем, что это оправдано: Ascaso было довольно приятно использовать, и обычно он производил эспрессо намного лучше, чем у конкурентов.

Начало работы с ноутбуками Oracle Machine Learning

Домашняя страница Oracle Machine Learning Notebooks является целевой страницей по умолчанию при входе в Oracle Machine Learning Notebooks. Домашняя страница содержит быстрые ссылки на важные интерфейсы и журнал недавних высокоуровневых действий.

Рисунок 1-1 Домашняя страница ноутбуков Oracle Machine Learning

На домашней странице вы можете получить доступ:

• Как мне помочь ссылки на:
  • Начало работы
  • Использовать AutoML
  • Развертывание моделей
  • Создание блокнотов
  • Создание рабочих мест
  • Управление разрешениями
  • Попробуйте
• Быстрые действия ссылаются на:
  • Автомл
  • Модели
  • Блокнот
  • Ноутбуки
  • Работа
  • Примеры

• Журнал ваших недавних действий.