Машина из бисера схема для начинающих


Мастер-класс машина из бисера "Гламурный Ford" часть 1 - Мастер-класс (Бисероплетение) - 23.07.2011 14:01 - урок от пользователя Екатерина Белоусова (lipusa)

Очень много вопросов приходит ко мне на почту. Как сплести, как понять схему и др. Поэтому я решила сделать МК. Схему я разместила на этом сайте в разделе "Схемы" или можно найти её в моих альбомах.
Очень надеюсь на то, что МК придётся по душе и будет понятным. 


Вся машинка плетется крестиком (плетение в крестик или монастырское).

Мой совет: перед тем, как начать плести стоит прорисовать схему цветными ручками и прописать все цифры и буквы (обозначить места, где бисерины заштрихованы) – это надо для того, чтобы не делать ошибки. А по мере плетения, просто заштриховывать маркером звенья, которые уже сплели.

А при желании вообще вы можете увеличить отдельные пункты схемы и распечатать их.


Немного о самой схеме:


Схема "Машинка Ford" www. artbiser. ru / world / lipusa / works / 535


На схеме показаны рабочие концы проволоки и то, как они плетутся в дальнейшем (красная и синяя). Показаны так же и бусины, обведенные разными цветами (красным, фиолетовым, зеленым, желтым) и обозначенные цифрами и буквами. Если бусины заштрихованы, это означает, что такие бусины уже были сплетены и данные надо приплетать к ним.

Так же звездочками показаны места, где будет проходить проволока для крепления колёс, ручник, руль и другие элементы.

Материалы:

  • Бисер крупный белый (3 мм) – для самой машинки
  • Бисер крупный черный (3 мм) – для колёс
  • Бисер крупный серый (3 мм) – контраст белому бисеру для машинки
  • Бисер белый (2 мм)
  • Бисер розовый (2 мм)
  • Бисер белый (1 мм)
  • Проволока 0,4 мм и 0,3 мм – в цвет машинки
  • Проволока толстая для крепления колёс ко дну
  • Пайетки круглые серебристые
  • Бусины различных размеров
  • Масса для лепки, застывающая на воздухе (на ваше усмотрение), можно массу шариковую, то есть гранулированную. Она очень удобна, так как не липкая, и заполнить ей машинку не составит труда.

Проволока для колес d=0,3 мм

Бисер крупный серый (3 мм)

Бисер крупный белый (3 мм)

Бисер белый (2 мм)

Бисер розовый (2 мм)

  Бисер белый (1 мм)  

  Бисер крупный черный (3 мм)  

Пайетки круглые серебристые

Бусины различных размеров

Колеса (на схеме №2):

Отрезаем проволоку d = 0,3 мм длиной на каждое колесо 100 см, набираем на середину бисерины как на фото.  Черная бисерина должна быть большой (примерно №6 чешский, но у меня китайский).

Проволоку хорошо затягиваем. За счет разных размеров бисера, звенья будут загибаться к центру.

Таким образом проплетаем все необходимое количество звеньев (11+1, А1 – А11)

Далее мы соединяем А1 и А11, то есть плетём звено А12. Если посмотреть на схему и звенья А1 и А12, то видно бусины, обозначенные A,B и те же буквы со штрихом. На фото видно как их соединять.

Затем мы плетем звенья В1 – В 12.  Плетем их только черными бусинами.

После этого мы плетем звенья С1-С12.

Не забудьте в середине плетения второй стороны колеса положить пайетку (покажу, зачем это надо потом).

Таких колёс нам понадобиться 4 + 1 (запаска)

Дно машинки (на схеме №3)

Начало плетения аналогично обозначено А1. Для дна машинки нам понадобиться проволока d = 0,4 мм, длиной 260 см. Вы можете брать более короткие отрезки проволоки и соединять по мере надобности.

Обязательно обращайте внимание на бисерины, обозначенные другим цветом и номерами. Следуйте четко схеме. Со звена А1 – F13 стандартно.

Далее звено  F14 меняет направление. Начиная со звена G1, оплетаем нашу основу, согласно схеме.

Особое внимание обратите на то, как плетутся звенья G7, G21, G27 и G40.

Крепим колеса ко дну (на схеме №4)

Две проволоки (d = 2 мм) с бусинами вставляются в места, обозначенные на схеме дна красными и синими звездочками. Красные звездочки – это для передних колес. Синие звездочки – это для задних колес. Бусины получаются наружу.

Перед машинки с фарами (на схеме №5)

Для переда машинки нам понадобиться проволока d = 0,4 мм и длиной 170 см.

Начинаем плести так же со звена А 1 – А5 (проволоку для крепления колёс пропускаем через звено А3, в других местах так же) Обратите внимание на бисерины с номерами 11, 12, 13, 14, 15, 16 (фиолетовые на схеме). Они заштрихованы, это значит, что на предыдущей схеме мы их уже плели.

Начало плетения (звено А1) начинаем с бисерин (фиолетовых 11 и 12 на схеме). Подплетаем фару и  подплетаем к ним две белых бисерины. В одной из них пересекаются рабочие концы проволоки, далее один из концов проволоки (нижний) пропускаем через бисерину 13. Так до 16 бисерины. Далее по схеме появляются новые красные бисерины 22 и 21. Плетём по схеме.

Далее идёт поворот. Плетется передняя часть. Обратите внимание на звено B6 – там мы захватываем нижнем концом проволоки бисерину 10 (фиолетовую на схеме) и плетём до В9.

Внимательно плетите звенья В10 и В11. Там захватываются бисерины 6 и 5 (фиолетовые на схеме). И после В12 (где мы захватываем 4 бисерину (фиолетовую на схеме), проволока поворачивает на 90 градусов, и мы захватываем белую бисерину звена В13.  Затем плетение снова поворачивает на 90 градусов.

И так до звена В17.

Звено В19 и В18. На нижний конец проволоки нанизываем две бисерины (1бел, 1 сер) и проходим этим концом через бисерину 1 (фиолетовую на схеме) – мы её уже плели. Далее этим же концом проволоки проходим через белую бисерину звена В16 и проводим проволоку дальше в белую бисерину нашего звена (В18 и В19). После этого на этот же конец проволоки нанизываем сер бисерину, а на второй конец проволоки бел бисерину. Скрещиваем навстречу друг к другу проволоки в белой бисерине.

Звено С1. На левый конец проволоки нанизываем 1 бел бисерину (2 мм) и 2 бел бисерины (3 мм) , через последнюю навстречу друг другу проводим проволоки.

Далее плетем в одном направлении со звена С1 до звена С5. Концы проволоки звена С5 сходятся в бел бисерине (2 мм).

Обратите внимание на звено С6 – там в звене 3 бисерины.

Звенья С7 и С8 плетутся как всегда (по 4 бисерины в звене), а вот в звене С9 снова 3 бисерины в звене.  В звене С9 - 3 бисерины, в набираем на любой конец проволоки всего 1 бел бисерину (2мм), в которую мы, навстречу друг другу, проведем оба конца проволоки.

Далее плетем звенья С10- С D5 как обычно. Не забываем, что в звене с 14 - 1 бел бисерина 2мм, а в звене D1 -1 бисерина серая (№20 красная на схеме).

Далее плетем звенья D6 и D7.

Звенья D8 – D12 (в звене D12 - 1 бисерина сер).


Мастер-класс "Гламурный Ford" часть 2: www. artbiser. ru / world / lipusa / works / 538


Авторский мастер-класс - предназначен только для личного пользования. Размещение мастер-класса где либо (на других сайтах, печатной продукции и др.) только с моего разрешения.

Просмотр данного контента разрешен только зарегистрированным пользователям.
Зарегистрироваться

После регистрации Вам будет доступен расширенный функционал.

Идеи создания машинок Бисероплетение своими руками

Содержимое


Хобби по бисероплетению стало очень большим. Это красиво, очень интересно и открывает простор для творчества. Изделия ручной работы из бисера, которые используются в качестве украшений, всегда привлекают внимание, подчеркивая хороший вкус их обладательниц.
Многие считают, что плетение из бисера только браслеты, серьги и необычные фигурки, но это еще не все. Используя станок для вышивки бисером, ткают мастера целые пузырчатые картины в искусстве бисероплетения.Также нужны машинные иглы женские, как и вертушка для бус. В этом мастер-классе мы рассмотрим все основные способы самостоятельного изготовления станков, а также правила их выбора при покупке и виды. Вы обязательно убедитесь, что машина довольно проста в изготовлении.






Виды станков для бисероплетения


Проволочный станок бисероплетенияРешив купить заточный станок, стоит обратить внимание на некоторые его характеристики и опираясь на них, выбрать тот вид станка, который будет оптимальным для вас.
Выбирая станок для бисероплетения, следует сразу обратить внимание на максимальную ширину изделия, которое оно может быть изготовлено. Если вы планируете плести на станке только браслеты, вполне достаточно купить канатную пилу. Его удобно плести, он мало занимает места, стоит недорого. Еще один плюс в том, что длина изделия не ограничена катушкой, на которую наматывается тканая часть.
Далее в машине важно то, как основа ткачества. Чтобы глаза не напрягались без надобности, следует выбирать станок, на котором фундамент будет под углом 45 градусов.
Выбирая машинку для бисера, помните, что они могут быть деревянными, проволочными, пластиковыми и металлическими. Модели разные - очень простые, удобные для детей и сложные для профессионального создания, как картины, плетеные из бисера.

Детская бисерная машина
Маленькая деревянная бисерная машина
Большая деревянная бисерная машина

Варианты изготовления станка своими руками

Станок для вышивки бисером из пластикового каркаса
Решив начать плести бисер в художественном ткачестве, необязательно просто покупать станок.Для первых работ вполне возможно сделать своими руками. Самая простая модель, которая будет достаточно прочной, потребует совсем немного. От пластикового контейнера необходимо достать укрытие достаточной длины. Желательно, чтобы он был из мягкого пластика, тогда его будет легче резать. Для изготовления станков для вышивки бисером вам нужно будет вырезать среднюю крышку (чтобы получилась рамка), а затем узкий край прорези на глубину примерно полсантиметра. Их количество должно быть на единицу больше, чем количество бусин в ширине изделия.
Это очень простой станок для бисероплетения, достаточно удобный и вполне пригодный для освоения искусства бисероплетения.
Машинка деревянная. Этот вид самодельной машинки очень удобен в использовании, и ее использование рекомендуется новичкам. Сделайте это несколькими способами, и здесь мы рассмотрим почти все из них, проигрывая только слишком похожим.
Самый простой вариант станка для вышивки деревом - станок с гвоздями. Сделайте это очень просто. Для этого вам потребуются: гладкая деревянная доска нужной длины и зубчики поменьше с достаточно крупными головками (нити основы не прыгают).Для начала нужно будет отметить досочки. Сделать это следует следующим образом: немного отступите от края, по нему проведите двумя параллельными линиями на расстоянии 2 см друг от друга. Рядом с ними на расстоянии сантиметра отмечается место, где они будут гвоздики. Нижняя строка гвоздики должна попадать в места наверху. Такая же раскладка выполняется и на противоположном конце. Важно помнить, что в результате внешние линии гвоздики должны быть напротив друг друга. То же правило применяется к двум наращиваемым гвоздям.После попытки забить гвозди. Машинка готова для бисера.

Станок для бисера с гвоздиками Станок из картона Второй вариант вудстаночка чуть посложнее и не такая прочная, но более надежная (не царапается о прилипании гвоздики). Для него вам понадобятся картон, плотный картон (вполне подойдет картон от коробки конфет), уголки мелаллы и канцелярские зажимы.
Начнется производство станка подготовки картонных изделий, их будет два.Вырезаем две прямоугольные заготовки из картона и готовотавливаем подходящие по ширине металлические уголки. Обернув углы картоном, наметьте центр и сделайте аккуратные надрезы на сгибе картона на глубину примерно двух миллиметров. С обеих сторон они будут равноудалены. Только тогда нанизанные на них нитки будут идти параллельно. Затем с помощью канцелярских зажимов прикрепите их к доске на необходимом расстоянии. Машина готова к вышивке бисером.








Станок третьего варианта машинных гребней требует больше времени на их создание, но он очень прост в использовании и достаточно прочен.Вам необходимо взять: доску для основания, 4 не больших клинья для крепления и две деревянные гребешки, длина которых будет зависеть от ширины корпуса. Чтобы сделать это своими руками, сначала нужно прикрутить к основанию клинья. Они прикручены попарно с каждого конца. Между кубиками на одном конце следует оставить трещину, которую плотно, не вылетая, пройти гребешком. После того, как оба гребня установлены, можно приступать к плетению. Такой вариант самодельной машинки удобен тем, что можно менять гребенку, менять максимальную ширину изделия.



Машинка вышла из-под крышки картонной коробки так бывает, что не хочет устраивать долгую подготовительную работу перед вышивкой, а просто хочет заниматься любимым делом, и тогда вы придете на помощь машины из коробки. Также данная машина будет очень полезна новичкам и квалифицированным работникам, не знакомым с данной техникой. Он не требовал денежных затрат, и работать на нем очень удобно. Его большое преимущество в том, что даже если в момент плетения на нем иглой вы соскользнули бусинки, они останутся внутри ящика станка.С момента производства этого типа станка необходимо сразу четко определить, какое будет количество нитей в основе плетения, и сделать необходимое количество прорезей (лишние прорези будут только мешать портить край полотна). коробка). Как и во всех других типах автоматов, слоты должны быть четко противоположны друг другу. Коробка станочка для этого нужна с тонкими краями, иначе сделать надрезы не удастся.




Станок для бисера Линия простой версии бисерной станочки предназначена для начинающих плести бисерные браслеты девочкам.Он узкий, легкий и очень простой в изготовлении. Для него нужна деревянная линейка не короче 30 см, оргалит и зажимы. Эта машинка подходит для бусинок, чтобы освоить искусство плетения. Вам будет очень легко это сделать. Производство начинается с того, что картон складывается пополам и фиксируется с помощью зажимов на линейке. Затем на нем делают прорези по количеству нитей.






Надеемся, что этот мастер-класс был для вас полезным и бисероплетение на станке обязательно станет вашим хобби на долгие годы.Теперь вы никогда не усложняете задачу на собственной машине. Плетение из бисера доставляет массу удовольствия и позволяет плести самые неординарные вещи. В этой технике легко создать неповторимый пояс и браслеты ручной работы, сумочки и кошельки, а также целую картину и вышитую бисером штору. Не стоит забывать и о том, что плетение бусин очень полезно детям, и эта техника обязательно их заинтересует.

Видео: Изготовление станков для бисера



Комментарии

комментария

.

Машинное обучение для начинающих. Машинное обучение определялось в 90-х… | Дивянш Двиведи

Машинное обучение было определено в 90-х годах Артуром Самуэлем , описанным как: « - это область исследования, которая дает компьютеру возможность самообучения без явного программирования », это означает передачу знаний машинам без жесткого программирования.

«Считается, что компьютерный алгоритм / программа учится на основе показателя производительности P и испытывает E с некоторым классом задач T, если его производительность в задачах в T, измеренная с помощью P, улучшается с опытом E. - Том М. Митчелл.

Машинное обучение в основном ориентировано на разработку компьютерных программ, которые могут научиться расти и меняться при взаимодействии с новыми данными. Машинное обучение изучает алгоритмы самообучения. Он может быстрее обрабатывать массивные данные с помощью алгоритма обучения. Например, он будет заинтересован в том, чтобы научиться выполнять задачу, делать точные прогнозы или вести себя разумно.

Объем данных растет день ото дня, и невозможно понять все данные с более высокой скоростью и большей точностью.Более 80% данных неструктурированы, то есть аудио, видео, фотографии, документы, графики и т. Д. Человеческий мозг не может найти закономерности в данных на планете Земля. Данные были очень массивными, время, необходимое для вычислений, увеличилось бы, и именно здесь приходит на помощь машинное обучение, чтобы помочь людям с важными данными за минимальное время.

Машинное обучение - это подраздел искусственного интеллекта. Применяя ИИ, мы хотели создавать более совершенные и интеллектуальные машины. Это похоже на то, как новый ребенок учится у самого себя.Таким образом, в машинном обучении появилась новая возможность для компьютеров. И теперь машинное обучение присутствует во многих сегментах технологий, что мы даже не осознаем этого, используя его.

Машинное обучение в основном делится на три категории, а именно:

Типы машинного обучения

Контролируемое обучение - это первый тип машинного обучения, в котором помечает данные , используемые для обучения алгоритмов. При обучении с учителем алгоритмы обучаются с использованием отмеченных данных, где вход и выход известны.Мы вводим данные в алгоритм обучения как набор входных данных, которые называются функциями, обозначенными X, вместе с соответствующими выходными данными, которые обозначены Y, и алгоритм учится, сравнивая свое фактическое производство с правильными выходными данными, чтобы найти ошибки. . Затем он соответствующим образом изменяет модель. Необработанные данные разделены на две части. Первая часть предназначена для обучения алгоритма, а другая область используется для тестирования обученного алгоритма.

Машинное обучение с учителем

Обучение с учителем использует шаблоны данных для прогнозирования значений дополнительных данных для меток.Этот метод обычно используется в приложениях, где исторические данные предсказывают вероятные предстоящие события. Пример: - Он может предвидеть, когда транзакции могут быть мошенническими или какой страховой клиент, как ожидается, подаст иск.

Контролируемое обучение в основном разделено на две части:

Типы контролируемого обучения

Регрессия - это тип контролируемого обучения, в котором используются помеченные данные, и эти данные используются для создания прогнозов в непрерывной форме. .Вывод входных данных всегда продолжается, а график является линейным. Регрессия - это форма метода прогнозного моделирования, который исследует взаимосвязь между зависимой переменной [ Outputs ] и независимой переменной [ Inputs ]. Этот метод используется для прогнозирования погоды, моделирования временных рядов, оптимизации процессов. Пример: - Одним из примеров метода регрессии является прогноз цен на дом, где цена дома будет прогнозироваться на основе таких входных данных, как количество комнат, местонахождение, удобство транспорта, возраст дома, площадь дома.

Типы алгоритмов регрессии: -

В машинном обучении присутствует множество алгоритмов регрессии, которые будут использоваться для различных приложений регрессии. Вот некоторые из основных алгоритмов регрессии:

1.1.1. Простая линейная регрессия:

При простой линейной регрессии мы прогнозируем оценки одной переменной на основе оценок второй переменной. Прогнозируемая переменная называется критериальной переменной и обозначается буквой Y. Переменная, на которой мы основываем наши прогнозы, называется переменной-предиктором и обозначается буквой X.

1.1.2. Множественная линейная регрессия: -

Множественная линейная регрессия - это один из алгоритмов метода регрессии и наиболее распространенная форма анализа линейной регрессии. В качестве прогнозного анализа множественная линейная регрессия используется для объяснения взаимосвязи между одной зависимой переменной с двумя или более чем двумя независимыми переменными. Независимые переменные могут быть непрерывными или категориальными.

1.1.3. Полиномиальная регрессия: -

Полиномиальная регрессия - это еще одна форма регрессии, в которой максимальная степень независимой переменной больше единицы.В этом методе регрессии наиболее подходящая линия не является прямой линией, а имеет форму кривой.

1.1.4. Поддерживающая векторная регрессия: -

Опорная векторная регрессия может применяться не только к задачам регрессии, но также использоваться в случае классификации. Он содержит все функции, которые характеризуют алгоритм максимальной маржи. Машинное отображение с линейным обучением превращает нелинейную функцию в многомерное пространство функций, индуцированное ядром. Емкость системы контролировалась параметрами, не зависящими от размерности пространства признаков.

1.1.5. Регрессия по гребню: -

Регрессия по гребню - один из алгоритмов, используемых в технике регрессии. Это метод анализа данных множественной регрессии, страдающих мультиколлинеарностью. Добавление степени смещения к расчетам регрессии снижает стандартные ошибки. В конечном итоге расчет будет более надежным.

1.1.6. Лассо-регрессия: -

Лассо-регрессия - это тип линейной регрессии, в которой используется усадка.Сжатие - это сужение значений данных к центральной точке, например к среднему значению. Процедура лассо поощряет простые разреженные модели (то есть модели с меньшим количеством параметров). Этот конкретный тип регрессии хорошо подходит для моделей, демонстрирующих высокий уровень мультиколлинеарности, или когда вы хотите автоматизировать определенные части выбора модели, такие как выбор переменных / исключение параметров.

1.1.7. Регрессия ElasticNet: -

Эластичная чистая регрессия объединила нормы L1 (LASSO) и нормы L2 (гребенчатая регрессия) в модель с ограничениями для обобщенной линейной регрессии, что придает ей разреженность (L1) и надежность (L2) свойства.

1.1.8. Байесовская регрессия: -

Байесовская регрессия позволяет разумно естественному механизму выжить при недостаточном количестве или плохо распределенных данных. Это позволит вам установить коэффициенты на априорность и шум, чтобы априорные значения могли взять верх при отсутствии данных. Что еще более важно, вы можете спросить байесовскую регрессию, в каких частях (если таковые имеются) ее соответствия данным, она уверена, а какие части очень неопределенны.

1.1.9. Регрессия дерева решений: -

Дерево решений строит форму, подобную древовидной структуре, из регрессионных моделей.Он разбивает данные на более мелкие подмножества, и в то же время постепенно развивается связанное дерево решений. В результате получается дерево с узлами решений и листовыми узлами.

1.1.10. Регрессия случайного леса: -

Случайный лес также является одним из алгоритмов, используемых в технике регрессии, и это очень гибкий и простой в использовании алгоритм машинного обучения, который производит даже без настройки гиперпараметров. Кроме того, этот алгоритм широко используется из-за своей простоты и того факта, что его можно использовать как для задач регрессии, так и для классификации.Лес, который он строит, представляет собой ансамбль деревьев решений, большую часть времени тренируемый с помощью метода «мешков».

Классификация - это тип контролируемого обучения, в котором могут использоваться помеченные данные, и эти данные используются для прогнозирования в прерывистой форме. Вывод информации не всегда является непрерывным, а график является нелинейным. В методе классификации алгоритм учится на вводимых ему данных, а затем использует это обучение для классификации нового наблюдения. Этот набор данных может быть просто двухклассовым, а может быть и многоклассовым.Пример: - Одним из примеров проблем классификации является проверка того, является ли электронное письмо спамом или нет, путем обучения алгоритма для различных слов спама или писем.

Типы алгоритмов классификации: -

В машинном обучении присутствует множество алгоритмов классификации, которые используются для различных приложений классификации. Вот некоторые из основных алгоритмов классификации:

1.2.1. Логистическая регрессия / Классификация: -

Логистическая регрессия подпадает под категорию обучения с учителем; он измеряет взаимосвязь между зависимой переменной, которая является категориальной с одной или несколькими независимыми переменными, путем оценки вероятностей с использованием логистической / сигмоидной функции.Логистическая регрессия обычно может использоваться, когда зависимая переменная является двоичной или дихотомической. Это означает, что зависимая переменная может принимать только два возможных значения, например «Да или Нет», «Живой или мертвый».

1.2.2.K-Nearest Neighbours: -

Алгоритм KNN - один из самых простых алгоритмов классификации и один из наиболее часто используемых алгоритмов обучения. Большинство голосов за объект классифицируется его соседями, причем цель присваивается классу, наиболее распространенному среди его k ближайших соседей.Его также можно использовать для регрессии - вывод - это значение объекта (предсказывает непрерывные значения). Это значение является средним (или медианным) преимуществом k ближайших соседей.

1.2.3. Машины опорных векторов: -

Машина опорных векторов - это тип классификатора, в котором дискриминантный классификатор формально определяется разделяющей гиперплоскостью. Алгоритм выводит оптимальную гиперплоскость, которая классифицирует новые примеры. В двухмерном пространстве эта гиперплоскость представляет собой линию, разделяющую плоскость на две части, причем каждый класс располагается по обе стороны.

1.2.4. Машины опорных векторов ядра: -

Алгоритм Kernel-SVM - это один из алгоритмов, используемых в методике классификации, и это набор математических функций, который определяется как ядро. Цель ядра - принять данные на вход и преобразовать их в требуемую форму. В разных алгоритмах SVM используются разные типы функций ядра. Эти функции могут быть разных типов. Например, линейные и нелинейные функции, полиномиальные функции, радиальная базисная функция и сигмоидальные функции.

1.2.5.Наивный Байес: -

Наивный Байесовский метод классификации, основанный на теореме Байеса с допущением независимости предикторов. Проще говоря, наивный байесовский классификатор предполагает, что наличие определенной функции в классе не связано с присутствием какой-либо другой функции. Наивная байесовская модель доступна для построения и особенно полезна для обширных наборов данных.

1.2.6. Дерево решений Классификация: -

Дерево решений создает модели классификации в виде древовидной структуры.Соответствующее дерево решений постепенно развивается и в то же время разбивает большой набор данных на более мелкие подмножества. Конечный результат - дерево с узлами решений и листовыми узлами. Узел принятия решения (например, Root) имеет две или более ветвей. Листовой узел представляет собой классификацию или решение. Первый узел решения в дереве, который соответствует лучшему предиктору, называется корневым узлом. Деревья решений могут обрабатывать как категориальные, так и числовые данные.

1.2.7. Классификация случайного леса: -

Случайный лес - это алгоритм обучения с учителем.Он создает лес и делает его чем-то случайным. Древесина, которую он строит, представляет собой ансамбль деревьев решений, и большую часть времени алгоритм дерева решений, обученный методом «мешков», который представляет собой комбинацию моделей обучения, увеличивает общий результат.

Неконтролируемое обучение - это второй тип машинного обучения, в котором немаркированные данные используются для обучения алгоритма, что означает, что он применяется к данным, не имеющим исторических меток. То, что показывается, должно вычисляться алгоритмом.Цель состоит в том, чтобы изучить данные и найти в них некую структуру. При обучении без учителя данные не маркируются, и ввод необработанной информации непосредственно в алгоритм без предварительной обработки данных и без знания вывода данных и данных не может быть разделен на последовательность или тестовые данные. Алгоритм определяет данные и в соответствии с сегментами данных создает кластеры данных с новыми метками.

Неконтролируемое машинное обучение

Этот метод обучения хорошо работает с транзакционными данными.Например, он может идентифицировать сегменты клиентов со схожими атрибутами, с которыми затем можно обращаться одинаково в маркетинговых кампаниях. Или он может найти основные качества, которые отделяют потребительские сегменты друг от друга. Эти алгоритмы также используются для сегментирования тем текста, рекомендаций по элементам и выявления выбросов в данных.

Неконтролируемое обучение в основном разделено на две части, а именно:

Кластеризация - это тип обучения без учителя, в котором используются немаркированные данные, и это процесс группировки похожих объектов вместе, а затем сгруппированные данные используются для создания кластеры.Цель этого метода машинного обучения без учителя - найти сходства в точках данных и сгруппировать похожие точки данных вместе, а также выяснить, к какому кластеру должны принадлежать новые данные.

Типы алгоритмов кластеризации: -

В машинном обучении присутствует множество алгоритмов кластеризации, которые используются для различных приложений кластеризации. Вот некоторые из основных алгоритмов кластеризации:

2.1.1.Кластеризация K-средств: -

Кластеризация K-средств - это один из алгоритмов метода кластеризации, в котором похожие данные группируются в кластер.K-means - это итеративный алгоритм кластеризации, целью которого является поиск локальных максимумов на каждой итерации. Он начинается с K в качестве ввода, который указывает количество групп, которые вы хотите увидеть. Введите k центроидов в случайных местах вашего пространства. Теперь, используя метод евклидова расстояния, вычислите расстояние между точками данных и центроидами и назначьте точку данных кластеру, который находится близко к нему. Пересчитайте центры кластера как среднее значение точек данных, прикрепленных к нему. Повторяйте, пока не перестанут происходить дальнейшие изменения.

Кластеризация K-средних, показывающая 3 кластера

2.1.2. Иерархическая кластеризация: -

Иерархическая кластеризация - это один из алгоритмов техники кластеризации, при котором похожие данные группируются в кластер. Это алгоритм, который строит иерархию кластеров. Этот алгоритм начинается со всех точек данных, назначенных отдельной группе. Затем две ближайшие группы объединяются в один кластер. В конце концов, этот алгоритм завершается, когда остается только один кластер. Начните с назначения каждой точки данных ее группе. Теперь найдите ближайшую пару в группе, используя евклидово расстояние, и объедините их в единый кластер.Затем вычислите расстояние между двумя ближайшими кластерами и объедините, пока все элементы не сгруппируются в один кластер.

Уменьшение размерности - это тип обучения без учителя, при котором размерность данных уменьшается для удаления нежелательных данных из входных данных. Этот метод используется для удаления нежелательных свойств данных. Он относится к процессу преобразования набора данных, имеющих большие размеры, в данные с одинаковыми данными и небольшими размерами. Эти методы используются при решении задач машинного обучения для получения лучших функций.

Типы алгоритмов уменьшения размерности: -

В машинном обучении присутствует множество алгоритмов уменьшения размерности, которые применяются в различных приложениях уменьшения размерности. Вот некоторые из основных алгоритмов уменьшения размерности:

2.2.1. Анализ главных компонентов: -

Анализ главных компонентов - один из алгоритмов уменьшения размерности, в этом методе он преобразован в новый набор переменных из старых переменные, которые представляют собой линейную комбинацию вещественных переменных.Конкретный новый набор переменных известен как главные компоненты. В результате преобразования первый первичный компонент имеет наиболее значительную возможную дисперсию, а каждый последующий элемент имеет самую высокую разность потенциалов при ограничении, что он ортогонален вышеуказанным ингредиентам. Сохранение только первых m

2.2.2. Линейный дискриминантный анализ: -

Линейный дискриминантный анализ является одним из алгоритмов уменьшения размерности, в котором он также создает линейные комбинации ваших исходных характеристик.Однако, в отличие от PCA, LDA не максимизирует объясненную дисперсию. Вместо этого он оптимизирует разделимость между классами. LDA может улучшить прогнозируемые характеристики извлеченных функций. Кроме того, LDA предлагает различные варианты решения конкретных проблем.

2.2.3. Анализ основных компонентов ядра: -

Анализ основных компонентов ядра - это один из алгоритмов уменьшения размерности, и переменные, которые преобразуются в переменные нового набора, которые представляют собой нелинейную комбинацию исходных переменных. означает нелинейную версию PCA, называемую анализом основных компонентов ядра (KPCA).Он может собирать часть статистики высокого порядка, таким образом предоставляя больше информации из исходного набора данных.

Обучение с подкреплением - это третий тип машинного обучения, в котором необработанные данные не используются в качестве входных данных, вместо этого алгоритм обучения с подкреплением должен самостоятельно определять ситуацию. Обучение с подкреплением часто используется в робототехнике, играх и навигации. При обучении с подкреплением алгоритм методом проб и ошибок обнаруживает, какие действия приносят наибольшую выгоду.Этот тип обучения состоит из трех основных компонентов: агента, который можно описать как учащегося или принимающего решения, среды, которая описывается как все, с чем взаимодействует агент, и действий, которые представлены как то, что агент может делать.

Обучение с подкреплением

Цель состоит в том, чтобы агент предпринял действия, которые максимизируют ожидаемое вознаграждение в течение заданного периода времени. Агент достигнет цели намного быстрее, если будет придерживаться правильной политики. Итак, цель обучения с подкреплением - усвоить лучший план.

Типы алгоритмов обучения с подкреплением: -

В машинном обучении присутствует множество алгоритмов обучения с подкреплением, которые применяются для различных приложений обучения с подкреплением. Вот некоторые из основных алгоритмов:

3.1.Q-Learning: -

Q-Learning - один из алгоритмов обучения с подкреплением, в котором агент пытается изучить оптимальную стратегию на основе своей истории взаимодействия с окружающей средой. . Запись агента - это последовательность действий-наград.Q-Learning изучает оптимальную политику, независимо от того, какой процедуре следует агент, при условии, что нет ограничений на количество попыток выполнения действия в любом состоянии. Поскольку он изучает оптимальную политику независимо от того, какую стратегию он выполняет, он называется внеполитическим методом.

3.2.SARSA [State Action Reward State Action]: -

SARSA - это один из алгоритмов обучения с подкреплением, в котором он определяет, что он обновлен до значений действия. Это небольшая разница между реализациями SARSA и Q-Learning, но она оказывает существенное влияние.Метод SARSA принимает другой параметр, action2, который представляет собой действие, выполненное агентом из второго состояния. Это позволяет агенту явно определять будущую величину вознаграждения. Далее, это следовало, вместо того, чтобы предполагать, что будет использовано оптимальное действие и что будет наиболее значимая награда.

3.3.Deep Q-Network: -

Deep Q-Network - один из алгоритмов обучения с подкреплением, хотя Q-обучение - очень надежный алгоритм, его главный недостаток - отсутствие общности. Если вы рассматриваете Q-обучение как обновление чисел в двумерном массиве (пространство действий * пространство состояний), оно фактически следует динамическому программированию.Это указывает на то, что для состояний, которые агент Q-Learning не видел раньше, он не знает, какое действие предпринять. Другими словами, агент Q-Learning не может оценить значение для невидимых состояний. Чтобы справиться с этой проблемой, DQN избавляется от двумерного массива, вводя нейронную сеть.

3.4.Марковские процессы принятия решений: -

Марковские процессы принятия решений - это один из алгоритмов обучения с подкреплением, в котором он содержит * набор возможных состояний мира S. * набор моделей. * Набор возможных действий А.* Действительная функция вознаграждения R (s, a). * Политика решение Марковского процесса принятия решений. Для достижения цели используется Марковский процесс принятия решений, который представляет собой простую формулировку проблемы обучения на основе взаимодействия. Агент выбирал действия и среду, реагирующую на эти действия, а агент и среда постоянно взаимодействуют и представляют агенту новые ситуации.

3.5.DDPG [Глубокий детерминированный градиент политики]: -

Глубинный детерминированный градиент политики - это один из алгоритмов обучения с подкреплением, в котором он основан на схеме «субъект-критик» с двумя одноименными компонентами: субъект и критик.Актер используется для настройки параметра 𝜽 для функции политики, т.е. принятия решения о наилучшем действии для определенного состояния. Идеи отдельной целевой сети и воспроизведения опыта также заимствованы из DQN. Другой проблемой для DDPG является то, что геологоразведочные работы проводятся редко. Решением для этого является добавление шума в пространство параметров или пространство действий.

Полу-контролируемое обучение - это четвертый тип машинного обучения, в котором используются оба типа необработанных данных. Полу-контролируемое обучение - это гибрид машинного обучения с учителем и без учителя.Полу-контролируемое обучение используется для тех же целей, что и контролируемое обучение, где для обучения используются как помеченные, так и немаркированные данные, как правило, небольшой объем помеченных данных со значительным объемом немаркированных данных. Этот тип обучения можно использовать с такими методами, как классификация, регрессия и прогнозирование.

Полу-контролируемое машинное обучение

Этот метод полезен по нескольким причинам. Во-первых, процесс маркировки больших объемов данных для контролируемого обучения часто является чрезмерно трудоемким и дорогостоящим.Более того, слишком много ярлыков может навязать модели человеческие предубеждения. Это означает, что включение большого количества немаркированных данных во время процесса обучения имеет тенденцию повышать точность окончательной модели, сокращая время и затраты на ее создание.

Машинное обучение широко используется в различных областях, некоторые из них - медицина, оборона, технологии, финансы, безопасность и т. Д. Эти области относятся к различным приложениям контролируемого, неконтролируемого обучения и обучения с подкреплением. Некоторые из областей, в которых используются эти алгоритмы машинного обучения, следующие:

Этот блог предназначен для новичков, которые хотят начать свою карьеру в области машинного обучения, изучая все или основы, такие как - что такое машинное обучение, его типы, некоторые важные алгоритмы и принципы их работы.

.Учебное пособие по диаграммам

ER | Полное руководство по диаграммам отношений сущностей

Итак, вы хотите изучить диаграммы взаимоотношений сущностей? В этом руководстве по диаграмме ER будет рассказано об их использовании, истории, символах, обозначениях и о том, как использовать наше программное обеспечение для создания диаграмм ER для их рисования. Мы также добавили несколько шаблонов, чтобы вы могли быстро приступить к работе.

Что такое ER-диаграмма?

Диаграмма взаимоотношений сущностей (ERD) - это визуальное представление различных сущностей в системе и того, как они соотносятся друг с другом .Например, автор элементов, роман и потребитель могут быть описаны с помощью диаграмм ER следующим образом:

Диаграмма ER с основными объектами

Они также известны как модели ERD или ER. Нажмите на ссылки ниже, если вы хотите узнать что-то конкретное о диаграммах ER.

История диаграмм ER

Хотя моделирование данных стало необходимостью примерно в 1970-х годах, не существовало стандартного способа моделирования баз данных или бизнес-процессов. Хотя было предложено и обсуждено много решений, ни одно из них не получило широкого распространения.

Питеру Чену приписывают введение широко принятой модели ER в его статье «Модель отношений сущностей - к единому представлению данных». Основное внимание было уделено сущностям и отношениям, и он также представил схематическое представление для проектирования баз данных.

Его модель была вдохновлена ​​диаграммами структуры данных, представленными Чарльзом Бахманом. Одна из первых форм ER-диаграмм, диаграммы Бахмана, названы в его честь.

Подробную историю диаграмм ER и оценку моделирования данных см. В этой статье.

Использование диаграмм ER

Для чего нужны диаграммы ER? Где они используются? Хотя их можно использовать для моделирования практически любой системы, они в основном используются в следующих областях.

ER-модели в проектировании баз данных

Они широко используются для проектирования реляционных баз данных. Сущности в схеме электронной отчетности становятся таблицами, атрибутами и преобразуют схему базы данных. Поскольку их можно использовать для визуализации таблиц базы данных и их взаимосвязей, они также обычно используются для устранения неполадок с базами данных.

ER-диаграммы в программной инженерии

Диаграммы взаимосвязей сущностей используются в разработке программного обеспечения на этапах планирования программного проекта. Они помогают идентифицировать различные элементы системы и их отношения друг с другом. Он часто используется в качестве основы для диаграмм потоков данных или широко известных DFD.

Например, программное обеспечение инвентаризации, используемое в розничном магазине, будет иметь базу данных, которая отслеживает такие элементы, как покупки, товар, тип товара, источник товара и цену товара.Отображение этой информации через диаграмму ER будет примерно таким:

Пример диаграммы ER с сущностью, имеющей атрибуты

На схеме информация внутри овалов является атрибутами определенного объекта.

Обозначения и обозначения на схемах ER

Элементы в диаграммах ER

В ER-диаграмме есть три основных элемента: сущность, атрибут, связь. Есть еще элементы, основанные на основных элементах. Это слабая сущность, многозначный атрибут, производный атрибут, слабая связь и рекурсивная связь.Кардинальность и порядковость - это два других обозначения, которые используются в диаграммах ER для дальнейшего определения отношений.

Организация

Сущность может быть человеком, местом, событием или объектом, относящимся к данной системе. Например, школьная система может включать студентов, учителей, основные курсы, предметы, плату и другие предметы. Сущности представлены на диаграммах ER прямоугольником и названы с использованием существительных в единственном числе.

Слабая сущность

Слабый объект - это объект, который зависит от существования другого объекта.В более технических терминах его можно определить как объект, который нельзя идентифицировать по его собственным атрибутам. Он использует внешний ключ в сочетании с его атрибутами для формирования первичного ключа. Такой объект, как элемент заказа, является хорошим примером для этого. Позиция заказа будет бессмысленной без заказа, поэтому это зависит от наличия заказа.

Пример слабой сущности на диаграммах ER
Атрибут

Атрибут - это свойство, признак или характеристика объекта, отношения или другого атрибута.Например, атрибут «Имя предмета инвентаризации» является атрибутом объекта «Предмет инвентаризации». У объекта может быть столько атрибутов, сколько необходимо. Между тем, атрибуты также могут иметь свои собственные специфические атрибуты. Например, атрибут «адрес покупателя» может иметь атрибуты номер, улица, город и штат. Они называются составными атрибутами. Обратите внимание, что некоторые диаграммы ER верхнего уровня не показывают атрибуты для простоты. Однако в тех, что есть, атрибуты представлены овальными формами.

Атрибуты в диаграммах ER, обратите внимание, что атрибут может иметь свои собственные атрибуты (составной атрибут)
Многозначный атрибут

Если атрибут может иметь более одного значения, он называется многозначным атрибутом. Важно отметить, что это отличается от атрибута, имеющего свои собственные атрибуты. Например, объект «учитель» может иметь несколько значений предмета.

Пример многозначного атрибута
Производный атрибут

Атрибут, основанный на другом атрибуте.Это редко встречается на диаграммах ER. Например, для круга площадь может быть получена из радиуса.

Производный атрибут в диаграммах ER

Отношения

Отношение описывает, как взаимодействуют сущности. Например, сущность «Плотник» может быть связана с сущностью «таблица» отношениями «строит» или «создает». Отношения представлены в виде ромбов и помечаются глаголами.

Использование отношений в диаграммах отношений сущностей
Рекурсивные отношения

Если одна и та же сущность участвует в отношении более одного раза, это называется рекурсивным отношением.В приведенном ниже примере сотрудник может быть супервизором и находиться под контролем, поэтому существует рекурсивная связь.

Пример рекурсивной связи в диаграммах ER
Мощность и порядочность

Эти два дополнительно определяют отношения между сущностями, помещая отношения в контекст чисел. В системе электронной почты, например, одна учетная запись может иметь несколько контактов. В данном случае отношения строятся по модели «один ко многим». Существует ряд обозначений, используемых для представления мощности на диаграммах ER.Chen, UML, Crow’s Foot, Bachman - вот некоторые из популярных обозначений. Creately поддерживает нотации Chen, UML и Crow’s Foot. В следующем примере используется UML для отображения количества элементов.

Количество элементов в диаграммах ER с использованием нотации UML

Как рисовать диаграммы ER

Пункты ниже показывают, как создать диаграмму ER.

  1. Определите все объекты в системе. Сущность должна появляться на конкретной диаграмме только один раз. Создайте прямоугольники для всех объектов и назовите их правильно.
  2. Определите отношения между сущностями. Соедините их линией и добавьте ромб в середине, описывающий отношения.
  3. Добавьте атрибуты для сущностей. Дайте содержательные имена атрибутов, чтобы их было легко понять.

Звучит просто, правда? В сложной системе выяснение отношений может стать кошмаром. Вы сможете добиться совершенства только с практикой.

Рекомендации по диаграмме ER
  1. Укажите точное и подходящее имя для каждого объекта, атрибута и отношения на диаграмме.Простые и знакомые термины всегда лучше расплывчатых, технических слов. При именовании сущностей не забывайте использовать существительные в единственном числе. Однако прилагательные могут использоваться для различения сущностей, принадлежащих к одному и тому же классу (например, работающий неполный рабочий день и сотрудник, работающий полный рабочий день). Между тем имена атрибутов должны быть значимыми, уникальными, независимыми от системы и легко понятными.
  2. Удалите нечеткие, повторяющиеся или ненужные связи между объектами.
  3. Никогда не связывайте отношения с другими отношениями.
  4. Эффективно используйте цвета. Вы можете использовать цвета для классификации похожих объектов или для выделения ключевых областей на диаграммах.
Рисование диаграмм ER с использованием Creately

Вы можете рисовать диаграммы отношений сущностей вручную, особенно когда вы просто неформально показываете простые системы своим коллегам. Однако для более сложных систем и для внешней аудитории вам понадобится программное обеспечение для построения диаграмм, такое как Creately, чтобы создавать визуально привлекательные и точные ER-диаграммы. Программное обеспечение для построения диаграмм ER, предлагаемое Creately в качестве онлайн-сервиса, довольно просто в использовании и намного дешевле, чем покупка лицензионного программного обеспечения.Он также идеально подходит для команд разработчиков из-за сильной поддержки совместной работы.

Шаблоны схем ER

Ниже приведены несколько шаблонов диаграмм ER, чтобы вы могли быстро начать работу. Щелкните изображение и на открывшейся новой странице нажмите кнопку «Использовать как шаблон». Дополнительные шаблоны см. В разделе «Шаблоны диаграмм ER».

ER Diagram Шаблон базы данных экзаменов (Щелкните изображение, чтобы использовать его в качестве шаблона)

Базовый шаблон ER-диаграммы для быстрого старта

Базовый шаблон ER-диаграммы (щелкните, чтобы использовать как шаблон)

Преимущества диаграмм ER

Диаграммы

ER представляют собой очень полезную основу для создания и управления базами данных.Во-первых, диаграммы ER просты для понимания и не требуют от человека серьезного обучения, чтобы работать с ними эффективно и точно. Это означает, что дизайнеры могут использовать ER-диаграммы, чтобы легко общаться с разработчиками, клиентами и конечными пользователями, независимо от их квалификации в области ИТ. Во-вторых, диаграммы ER легко переводятся в реляционные таблицы, которые можно использовать для быстрого создания баз данных. Кроме того, ER-диаграммы могут напрямую использоваться разработчиками баз данных в качестве схемы для реализации данных в конкретных программных приложениях.Наконец, ER-диаграммы могут применяться в других контекстах, например, для описания различных отношений и операций внутри организации.

Отзыв об Учебном пособии по ER-диаграмме

Я сделал все возможное, чтобы охватить все, что вам нужно знать об ER-диаграммах. Если вы думаете, что я пропустил какую-то часть, обязательно укажите это в комментариях. Это хорошее место, чтобы задавать вопросы. Если вопрос задают часто, я добавлю его в раздел часто задаваемых вопросов.

Список литературы

1.Модель сущности-отношения, опубликованная в Википедии.
2. Диаграмма взаимоотношений сущностей Майка Чаппла, опубликованная на веб-сайте About.com.
3. Моделирование отношений сущностей Крэйга Борисовича, опубликованная на веб-сайте Toolbox.com

. .

Введение в машинное обучение для начинающих | автор: Ayush Pant

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

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

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

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

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

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

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

Согласно Артуру Сэмюэлю, алгоритмы машинного обучения позволяют компьютерам учиться на основе данных и даже улучшать себя без явного программирования.

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

Машинное обучение можно разделить на 3 типа алгоритмов.

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

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

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

Пример контролируемого обучения

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

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

Типы контролируемого обучения

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

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

Пример обучения без учителя

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

Типы обучения без учителя

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

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

Пример обучения с подкреплением

В приведенном выше примере мы видим, что агенту дается 2 варианта: i.е. путь с водой или путь с огнем. Алгоритм подкрепления работает с системой вознаграждения, т.е. если агент использует путь огня, то награды вычитаются, и агент пытается узнать, что он должен избегать пути огня. Если бы он выбрал водный путь или безопасный путь, то некоторые очки были бы добавлены к бонусным очкам, после чего агент попытался бы узнать, какой путь безопасен, а какой нет.

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

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

.

Смотрите также