Вводной автомат: Ничего не найдено для Feeds

Содержание

Ничего не найдено для Feeds

Выключатели

Правильный подбор расцепителя автоматического выключателя защитит электрооборудование, СБТ и разводку распределительной сети от перегруза

Электрооборудование и безопасность

Теплые полы – это не роскошь, а комфорт. При наличии в семье маленьких детей

Светильники

Виды точечных светильников, их предназначение для ПВХ потолков и ГКЛ конструкций. Правильный монтаж с

Электрооборудование и безопасность

Популярность инфракрасного пола растет за счет его преимуществ над другими вариантами. Благодаря современным технологиям

Светильники

Точечные светильники – споты улучшают яркость освещения, без возникновения теней. Равномерно распределив их по

Розетки

Выбор розетки и выключателя необходимо проводить с учетом специфики использования помещения, репутации производителя соответствующего

Автомат вводной: особенности выбора вводного автомата

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

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

Щит с автоматическим выключателем

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

Типы автоматов ввода

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

Однополюсный

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

Схема однополюсного автомата

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

Схема вводного однополюсного автомата

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

Автомат ввода, установленный перед счетчиком, должен быть опломбирован.

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

Двухполюсный

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

Не допускается установка двух однополюсников вместо одного двухполюсника.

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

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

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

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

ПУЭ запрещают установку предохранителей в нулевых рабочих проводах.

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

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

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

Схема ввода с двухполюсным автоматом

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

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

Трехполюсный

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

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

Трехполюсный автомат в шкафу и его схема

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

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

Трехфазная сеть частного дома

Расчет автомата ввода

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

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

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

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

Выбор ВА

Выбор устройства производится по нескольким параметрам:

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

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

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

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

Выбор вводного автомата в зависимости от типа заземления:

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

Схемы распространенных типов заземлений

Установка

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

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

Видео про электрощит

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

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

Оцените статью:

Какой вводный автомат ставить в квартиру и какой мощности

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

Вводной автомат в квартиру: какой выбрать

Различают 3 вида ВА:

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

Рассмотрим каждый по порядку.

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

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

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

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

Определяем какой ВА необходим (мощность, тип заземления)

Аппараты различают по 2-м основным типам заземления.

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

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

Вводной автомат в квартиру какой номинал

Номинал вводного автомата

Устройство и принцип работы

В компактном корпусе находится механизм включения: два контакта, подвижный и неподвижный.

При переводе рукоятки взвода в рабочее положение, контакты замыкаются и механически фиксируются во включенном состоянии.

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

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

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

Как выбрать автомат по величине силы тока

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

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

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

Для типовой квартиры можно предположить одновременную работу холодильника, телевизора, компьютера, кондиционера. В дополнение к ним допустимо включить один из мощных приборов: бойлер, духовку или утюг. То есть, суммарная мощность электроприборов не превысит 3 кВт.

Освещение в расчет не берем, сегодня в каждом жилище установлены экономные лампы.

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

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

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

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

Маркировка есть в паспорте изделия, и обязательно на корпусе.

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

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

Подробнее о времятоковой характеристике расскажем далее.

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

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

Какие еще параметры важны при выборе

Количество полюсов

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

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

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

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

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

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

Номинальный ток

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

Способ крепления

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

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

Схема включения вводного автомата

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

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

Как правильно подобрать автомат дублер?

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

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

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

Типы

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

Однополюсный

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

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

Двухполюсный

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

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

Трехполюсный

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

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

Расчет автомата ввода

Перед приобретением автомата важно правильно его рассчитать.

Характеристики:

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

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

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

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

Расчет для электросети квартиры 220 Вольт

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

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

Расчет для электросети квартиры 380 Вольт

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

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

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

Выбор ВА

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

Режим нейтрали

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

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

Частота тока

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

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

Величина линейного напряжения

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

Недопустимые ошибки при покупке

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

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

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

Советы по выбору:

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

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

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

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

Вводные автоматические выключатели

Вводные автоматические выключатели – это устройства защищающие цепь целиком, от ее ввода. Чтобы правильно выбрать данные прибора для квартиры, дома, производства, то необходимо понимать, как и сколько будет потреблять ваша личная энергосистема в целом.

Выбор вводного автомата основывается на двух параметрах: максимальном токе потребления и максимальной мощности потребления вашей сетью. Для условий квартиры автомат выбирают по потребляемой мощности. Что это значит: токи в квартирной проводке относительно небольшие, редко какой прибор потребляет больше 16А (техника, типа холодильников и кондиционеров, потребляет до 11-15 А), а в основном сила тока для бытовых устройств лежит в пределах 5-10А. Освещение потребляет до 5А. При этом учитывают, что никогда все оборудование не работает одновременно.

Автоматы маркируются по номинальному току. А на бытовой технике редко указан этот параметр – там указана мощность. Для определения номинального тока сети (грубо) необходимо сложить все мощности приборов и освещения в ваттах. Мощность можно уменьшить на 25% (если вы не планируете устанавливать другие приборы в квартиру) либо увеличить на 25 процентов (а запас получите – до половины от реально требуемой мощности). Далее полученное значение делим на 220 – величину напряжения домашней проводки. Результат и есть ваша сила тока на вводе в квартиру (токи в сети складываются).

К примеру, есть холодильник 2,2 кВт, телевизор 0,5 кВт, 5 лампочек по 20 Вт, фен — 1,5 Кв, компьютер с БП на 550 Вт. Эти мощности переводим в ватты и складываем: 2200+500+5х20+1500+550=4850 Вт. Считаем потребляемый приборами ток: 4850/220=22,04 А – максимальный ток нашей цепи. Учитывая, что они все вместе не работают, отнимаем 25% и получаем 22,04*0,75=16,03 А – рабочий номинальный ток нашей сети. Цифра уже выше номинала 16А стандартного автомата, поэтому выбираем следующий в ряду вводный автомат на 25А.

Также расчет строится и для однофазной цепи коттеджа либо частного дома с небольшим хозяйством, только необходимо учитывать величину пусковых токов на двигателях в вашем хозяйстве. Может быть, что потребляемая суммарная мощность будет соответствовать 100А номинального тока, но при этом автомат даже на 125А будет не в состоянии выдерживать запуск вашей небольшой электромельницы для приготовления кормов или высокооборотистого станка. Данные примеры на практике случаются редко, но они есть. Для того чтобы не попасть в такую ситуацию, необходимо учитывать тип автомата (уточнять его времятоковую характеристику), просчитать выдержит ли он пусковые токи ваших электромоторов.

Вводные автоматические выключатели на промышленные комплексы и для небольших производств (мастерские, кафе и т.п.) считаются примерно также, но с одним нюансом. Здесь следует учитывать все высокие пусковые токи от двигателей. Если техпроцесс требует одновременного пуска двух мощных устройств и более (бывает, что 2 цеха начинают одновременно работу и ток на вводе просто зашкаливает), то следует данный фактор учитывать. Решение: выбирать автомат согласно ситуации, либо уменьшать вероятность запуска всего оборудования сразу, вводя графики включения по предприятию. На огромных предприятиях понятия вводной автомат для всего завода, комбината не применяется – там есть свои вводные трансформаторные подстанции, на которых устанавливаются вводные автоматические выключатели для трансформаторов. Любые автоматы для защиты производства устанавливают только согласно проекту.

Вводной автомат до или после счетчика

Замена старого электросчетчика на новый часто провоцирует ряд вопросов о необходимости установки дополнительного оборудования: автоматического выключателя или коммутационного аппарата. В особенности остро встает вопрос о том, устанавливать вводной автомат до или после счетчика. Полноценный ответ на это дают нормативные документа ПУЭ.

В советское время в этажных щитах на вводе оборудовались пакетные выключатели, и на сегодня они по-прежнему много где стоят. Такое устаревшее средство защиты демонтируют, поскольку они уже не годятся для полноценной эксплуатации. Процесс замены и вызывает вопросы об установке дополнительно оборудования.

На замену пакетным выключателям приходит вводный автомат. Название создает впечатление особенного оборудования со специальным функционалом, однако это просто автоматический выключатель.

Необходимость установки коммутационного аппарата по ПУЭ

Аппараты для снятия напряжения необходимы для безопасной установки нового или замены старого электросчетчика. Об этом утверждается в пункте 7.1.64 ПУЭ: «Для безопасной замены счетчика, непосредственно включаемого в сеть, перед каждым счетчиком должен предусматриваться коммутационный аппарат для снятия напряжения со всех фаз, присоединенных к счетчику».

Таким образом, установка перед счетчиком коммутационного аппарата обязательна. Ставить входной автомат до счетчика также является необходимым.

Назначение вводного автомата

Необходимость установки автоматического выключателя обуславливается защитной системой электрической проводки от перегрузки и опасности коротких замыканий. Вводный автомат блокирует вероятность полного обесточивания дома.


Входной автомат обеспечивает защиту проводов от перегрева, который может спровоцировать пожароопасную ситуацию. Причиной перегрева кабелей обычно становятся длительные нагрузки на всю электросеть объекта. Автомат защиты содержит тепловой и электромагнитный расцепитель, позволяющий предотвратить перегрев проводов. Коммутационный аппарат необходим для обесточивания здания в случае проведения ремонта или возникновения локальных аварий сети.

Разновидности вводных аппаратов

Аппарат защиты бывает двух типов:

  • 2-полюсные в однофазной сети;
  • 3-полюсной в трехфазной сети;
  • 4-полюсные в трехфазной сети.

Большинство электриков предпочитает ставить четырех полюсной автомат в трехфазной сети. Поскольку в этом случае при перегреве нейтральный проводник расцепляется вместе с линейными проводниками. Иногда можно встретить стоящий на вводе трех полюсной автоматический выключатель, при работе которого расцепление происходит только линейных проводников.

Совет: выбирать стоит аппарат, срабатывающий при превышении нормы на 1000А: это то, сколько он может выдержать.

Принцип работы

Обыкновенно устанавливается лимит на потребление электроэнергии определенным домом или квартирой. Он указывается при заключении договора между поставщиком энергоснабжения и собственником жилья. Таким образом, если в проектной документации указан уровень потребления на 25A (ампер) в однофазной сети, то это означает ограничение энергии до 5,5 кВт. Вводный автомат автоматически обесточит дом, если лимит будет превышен — такой принцип работы позволяет свести к минимуму вероятность возникновения пожароопасной ситуации.

Подбор номинала автоматического выключателя

Номинал вводного автомата должен быть больше, чем номинал в квартирных цепях. Это позволяет избежать отключения всей электроэнергии, если защита сработает только в одной из квартир. Ставится автомат на счетчик со стандартным размером в 25 ампер.

Максимально допустимый лимит составляет 63 ампера, и обычно встречается только в распределительных устройствах многоэтажных жилых комплексов. Сколько необходимо ампер обыкновенно рассчитывается исходя из количества квартир.

Установка вводного автомата

Не имеет большого значения то, устанавливается ли автомат после счетчика или до него. Единственный момент состоит в том, что монтаж до электросчетчика требует обязательной опломбировки. Дополнение счетчика установленными предохранителями также необходимо.

Важно! Осуществление процедуры пломбирования происходит при помощи специального бокса. В противном случае нужно приобрести специальное щитовое оборудование с ячейкой, в которую можно поставить автоматический вводный переключатель.


При расположении надо учитывать, чтобы вводный проводник был проложен точно до автомата защиты и был предрасположен к следующим нагрузкам:

  • осветительные приборы;
  • розетки;
  • количество подключаемых электроприборов;
  • техническое оборудование.

Все нагрузки необходимо суммировать для выбора трёхфазного устройства ввода, который и нужен для избежания перегрева проводов.

Замена пакетного выключателя на автомат

Демонтаж старого оборудования обычно вызван подгоранием контактов в домах старого образца. Подчинить такую поломку невозможно, поэтому и требуется заменить пакетный выключатель современным автоматическим аналогом.

Существует два метода, применяемых для ремонта:

  1. Сгоревший переключатель демонтируется, однако провода просто перекручиваются между собой — щиток продолжает работать, но не имеет никакой защиты от перегрева.
  2. Переключатель заменяется на автомат защиты.


Схема включения прибора учета не изменяется: выбранный вводный автомат подключается аналогично своему предшественнику.

Процесс установки вводного автомата

Автоматический выключатель устанавливается на металлический профиль (дин-рейку). Пакетный переключатель удаляется, после чего дин-рейка устанавливается на корпус щитка при помощи саморезов. Обгоревшие части проводов удаляются, их концы зачищаются. При необходимости провода внутри счетчика наращиваются при помощи скручивания, но провода квартирных цепей необходимо поменять полностью. Только после этого устанавливается аппарат защиты.

Заключение

Необходимость замены старого оборудования на новое обусловлена техникой безопасности дома. Лишь разобравшись в том, для чего нужен вводный автомат, какие у него функции, и стоит ли его включать в сеть до или после счетчика, можно приступать к замене. Но прежде чем менять старое устройство, нужно проверить качество проводов — любые неисправности надо удалить.

Номиналы групповых автоматов больше номинала вводного

Приветствую вас, уважаемые читатели сайта elektrik-sam.info!

В обратную связь пришло письмо от читателя сайта с вопросом: «А как быть в том случае, когда сумма номиналов автоматов по группам превышает номинал вводного автоматического выключателя? Хочется сделать стиральную машину на отдельный автомат, кондиционер на отдельный, свет отдельно, розетки отдельно, бойлер отдельно.»

Вопрос интересный, поэтому решил написать ответ в статье на сайте.

Давайте рассмотрим схему электропроводки, в которую входят все перечисленные в письме группы.

Номинал вводного автомата 32А. Сумма номиналов групповых автоматических выключателей:

16А+16А+16А+16А+10А=74А.

Сумма номиналов групповых автоматов более, чем в два раза превышает номинал вводного.

Разбивать электропроводку на группы можно, главное, чтобы при этом  номиналы автоматических выключателей соответствовали сечению применяемого кабеля, поскольку номинал автомата выбирается, исходя из сечения защищаемого кабеля.

В нашем примере в группах с автоматами 16А (стиральная машина, бойлер, кондиционер, розетки) должен применяться кабель сечением 2,5 мм2, в группе освещения с автоматом 10А — сечением 1,5 мм2. Кабель от водного автомата номиналом 32А до групповых  — сечением 6 мм2.

Если суммарный ток в какой-нибудь из групп превысит номинал автомата, защищающего эту группу, то он сработает, защитив линию от перегрузки и возможного оплавления изоляции. При этом кабель в групповой линии не пострадает, поскольку он выбран с запасом, и автомат отключится при меньшем токе, чем может выдержать кабель этого сечения.

Т.е. в группах, при превышении мощности нагрузки, будет отключаться групповой автомат, защищая контролируемую цепь и электроприборы.

Аналогичным образом, если в группах будет одновременно подключено много электроприборов и суммарный ток через вводной автомат будет превышать его номинал (в нашем примере 32А), вводной автомат сработает, отключив внешнюю сеть от внутренней. Т.е. при перегрузке в домашней сети вводной автомат отключится, защищая тем самым кабель до групповых автоматов и всю внутреннюю сеть. При этом кабель до групповых автоматов также не пострадает,  и автомат отключится при меньшем токе, чем может выдержать кабель этого сечения.

Главное, чтобы номиналы применяемых автоматов соответствовали сечению используемого кабеля.

Смотрите видео «Номиналы групповых автоматов превышают номинал вводного»

Подробно последовательность выбора, расчетов, схемы подключения можно узнать в этом видеокурсе.

Полезные статьи по теме:

Автоматические выключатели УЗО дифавтоматы — подробное руководство.

Как выбирать автоматические выключатели, УЗО, дифавтоматы?

Почему в жару срабатывает автоматический выключатель?

Менять ли автоматический выключатель, если его «выбивает»?

Устройство и принцип действия УЗО.

Почему УЗО выбирают на ступень выше?

Работа УЗО при обрыве нуля.

 

Бесплатный вводный курс машинного обучения от Amazon

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

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

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

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

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

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

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


Связанные :

7 отличных книг о машинном обучении для начинающих

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

Автор: Оливер Теобальд
Веб-сайт: Amazon

Название носит пояснительный характер, не так ли? Если вам нужно полное введение в машинное обучение для начинающих, это может быть хорошим началом.Когда Теобальд говорит «абсолютные новички», он имеет в виду именно это. Не требуется ни математического образования, ни опыта программирования — это самое базовое введение в тему для всех, кто интересуется машинным обучением.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

В книге используются практические тематические исследования, чтобы представить материал в реальных практических приложениях, вместо того, чтобы углубляться в математическую теорию. В нем представлены типичные проблемы машинного обучения и способы их решения с помощью языка программирования R. Приложения для машинного обучения бесконечны: от сравнения сенаторов США на основе их голосований до создания системы рекомендаций для подписчиков в Twitter и обнаружения спам-писем на основе текста электронной почты.

Автор: Питер Харрингтон
Веб-сайт: Amazon

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

В этой книге вы познакомитесь с методами, используемыми на практике, с уделением особого внимания самим алгоритмам. Фрагменты кода языка программирования содержат примеры кода и алгоритмов, которые помогут вам начать работу и увидеть, как они развивают машинное обучение. Знакомство с языком программирования Python полезно, поскольку он используется в большинстве примеров.

Авторы: Ян Х. Виттен, Эйбе Франк и Марк А.Зал
Сайт: Amazon

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

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

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

Учебное пособие по машинному обучению с примерами

Машинное обучение (ML) становится самостоятельным, с растущим признанием того, что машинное обучение 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 других областях и призвано стать опорой нашей будущей цивилизации.

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

Что такое машинное обучение?

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

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

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

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

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

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

ML решает проблемы, которые нельзя решить только численными методами.

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

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

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

Машинное обучение с учителем

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

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

Допустим, у нашего простого предиктора есть такая форма:

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

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

Примеры машинного обучения

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

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

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

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

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

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

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

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

.

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

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

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

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

Теперь мы к чему-то приближаемся.

Регрессия машинного обучения: заметка о сложности

Приведенный выше пример технически представляет собой простую задачу одномерной линейной регрессии, которая в действительности может быть решена путем вывода простого нормального уравнения и полного пропуска этого процесса «настройки».Однако рассмотрим предсказатель, который выглядит так:

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

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

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

Градиентный спуск — минимизация «неправильности»

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Классификационные задачи в машинном обучении

Под контролируемым ML две основные подкатегории:

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

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

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

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

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

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

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

, чтобы наш предсказатель стал:

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

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

Это поведение фиксируется функцией журнала, например:

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

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

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

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

Введение в нейронные сети

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

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

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

Машинное обучение без учителя

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

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

Заключение

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

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

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


Благодарность

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

Вводный курс машинного обучения — Ясер Абу-Мостафа

Это вводный курс по машинному обучению, который можно проходить в удобном для вас темпе.

Он охватывает основную теорию, алгоритмы и приложения.Машинное обучение (введение в Scientific American) — ключевая технология в больших данных, а также во многих финансовых, медицинских, коммерческих и научных приложениях. Это позволяет вычислительным системам адаптивно улучшать свою производительность с учетом опыта, накопленного на основе наблюдаемых данных. Сегодня машинное обучение — одна из самых популярных областей обучения, которой занимаются аспиранты и студенты 15 различных специальностей Калифорнийского технологического института.

Курс сочетает в себе теорию и практику и охватывает как математические, так и эвристические аспекты.Лекции следуют друг за другом в сюжетной манере; что учишься? мы можем узнать? как это сделать? как это сделать хорошо? какие уроки можно взять домой? К техническим терминам относятся линейные модели, измерение VC, нейронные сети, регуляризация и проверка, вспомогательные векторные машины, бритва Оккама и отслеживание данных.

Целью курса является понимание основ машинного обучения. Если у вас есть дисциплина, чтобы следить за тщательно продуманными лекциями, выполнять домашнюю работу и обсуждать материал с другими на форуме, вы закончите учебу с глубоким пониманием машинного обучения и будете готовы правильно применять его в любой области.Добро пожаловать на борт!

На 18 лекциях используются инкрементальные графы для имитации темпа обучения на доске. Эта лекция была записана 3 апреля 2012 года в аудитории Hameetman Auditorium в Калифорнийском технологическом институте, Пасадена, Калифорния, США.

http://work.caltech.edu/telecourse.html

Лекция 1: Проблема обучения: Введение; контролируемое, неконтролируемое обучение и обучение с подкреплением. Компоненты учебной задачи.

Лекция 2: Возможно ли обучение ?: Можем ли мы обобщить ограниченную выборку на все пространство? Связь между выборкой и вне выборки.

Лекция 3: Линейная модель I: Линейная классификация и линейная регрессия. Расширение линейных моделей с помощью нелинейных преобразований.

Лекция 4: Ошибка и шум: Принципиальный выбор меры погрешности. Что происходит, когда цель, которую мы хотим изучить, зашумлена.

Лекция 5: Обучение и тестирование: Разница между обучением и тестированием с математической точки зрения.Что делает модель обучения способной к обобщению?

Лекция 6: Теория обобщения: Как бесконечная модель может учиться на конечной выборке. Важнейший теоретический результат в машинном обучении.

Лекция 7: Измерение VC: Мера того, что требуется модели для изучения. Связь с количеством параметров и степеней свободы.

Лекция 8: Компромисс отклонения и смещения: Разбиение успеваемости на конкурирующие величины.Кривые обучения.

Лекция 9: Линейная модель II: Подробнее о линейных моделях. Логистическая регрессия, максимальная вероятность и градиентный спуск.

Лекция 10: Нейронные сети: Биологически вдохновленная модель. Эффективный алгоритм обучения обратному распространению. Скрытые слои.

Лекция 11: Переоснащение: Слишком точная подгонка данных; установка шума.Детерминированный шум против стохастического шума.

Лекция 12: Регуляризация: Притормозить подгонку шума. Жесткие и мягкие ограничения. Увеличенная погрешность и снижение веса.

Лекция 13: Проверка: Взгляд на образец. Выбор модели и искажение данных. Перекрестная проверка.

Лекция 14: Машины опорных векторов: Один из самых успешных алгоритмов обучения; получение сложной модели по цене простой.

Лекция 15: Методы ядра: Расширение SVM до бесконечномерных пространств с помощью трюка с ядром и до неразрывных данных с использованием мягких полей.

Лекция 16: Радиальные базовые функции: Важная модель обучения, которая объединяет несколько моделей и методов машинного обучения.

Лекция 17: Три принципа обучения: Основные подводные камни для практиков машинного обучения; Бритва Оккама, систематическая ошибка выборки и отслеживание данных

Лекция 18: Эпилог: Карта машинного обучения.Краткие обзоры методов байесовского обучения и агрегирования

Каждый курс машинного обучения в Интернете, оцененный по вашим отзывам

от Дэвида Вентури

Wooden Robot от Kaboompics

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

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

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

Теперь о машинном обучении.

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

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

Class Central.

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

Как мы выбрали курсы для рассмотрения

Каждый курс должен соответствовать трем критериям:

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

Мы считаем, что прошли все известные курсы, соответствующие вышеуказанным критериям. Поскольку на Udemy, по-видимому, есть сотни курсов, мы решили рассмотреть только те, которые получили наибольшее количество отзывов и самые высокие оценки.

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

Как мы оценивали курсы

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

Мы сделали субъективную оценку программы на основе трех факторов:

  1. Объяснение рабочего процесса машинного обучения. Обрисовывает ли курс шаги, необходимые для выполнения успешного проекта машинного обучения? См. Следующий раздел, чтобы узнать, что влечет за собой типичный рабочий процесс.
  2. Охват методов и алгоритмов машинного обучения. Охватываются ли различные методы (например, регрессия, классификация, кластеризация и т. Д.) И алгоритмы (например, в рамках классификации: наивный байесовский метод, деревья решений, опорные векторные машины и т. Д.) Или только некоторые из них? Предпочтение отдается курсам, которые охватывают больше, не экономя на деталях.
  3. Использование общих инструментов анализа данных и машинного обучения. Преподается ли курс с использованием популярных языков программирования, таких как Python, R и / или Scala? Как насчет популярных библиотек на этих языках? В них нет необходимости, но они полезны, поэтому этим курсам отдается небольшое предпочтение.

Что такое машинное обучение? Что такое рабочий процесс?

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

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

Основные шаги типичной машины учебный рабочий процесс через UpX Academy

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

Охватывают ли эти курсы глубокое обучение?

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

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

Как и следовало ожидать, части некоторых курсов машинного обучения содержат контент глубокого обучения. Однако я решил не включать курсы только для глубокого обучения.Если вас интересует именно глубокое обучение, мы расскажем вам о следующей статье:

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

Мои три основных рекомендации из этого списка:

Рекомендуемые предварительные условия

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

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

Мы выбрали лучший курс по машинному обучению…

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

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

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

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

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

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

Несколько известных рецензентов отметили следующее:

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

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

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

Новое представление Ivy League с блестящим профессором

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

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

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

Ниже приведены некоторые из вышеупомянутых блестящих обзоров:

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

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

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

Практическое введение в Python & R от отраслевых экспертов

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

Он охватывает весь рабочий процесс машинного обучения и почти смехотворное (в хорошем смысле слова) количество алгоритмов до 40.5 часов видео по запросу. Курс основан на более прикладном подходе и легче по математике, чем два вышеупомянутых курса. Каждый раздел начинается с «интуитивного» видео от Еременко, которое резюмирует основную теорию изучаемой концепции. Затем де Понтевес проходит через реализацию с отдельными видеороликами для Python и R.

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

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

Несколько известных рецензентов отметили следующее:

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

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

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

Конкурс

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Вашингтонский университет преподает специализацию по машинному обучению на Coursera.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Специализация рекомендательных систем (Университет Миннесоты / Coursera): сильное внимание уделяется одному конкретному типу машинного обучения — рекомендательным системам. Специализация из четырех курсов плюс один проект, который представляет собой тематическое исследование.Обучается с использованием LensKit (набор инструментов с открытым исходным кодом для рекомендательных систем). Доступны бесплатные и платные варианты. Он имеет 2-звездочный средневзвешенный рейтинг по 2 отзывам.

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

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

Следующие курсы по состоянию на май 2017 г. не проверялись ни разу.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Следующие шесть курсов предлагаются DataCamp. Гибридный стиль обучения DataCamp использует видео и текстовые инструкции с большим количеством примеров с помощью редактора кода в браузере. Для полного доступа к каждому курсу требуется подписка.

DataCamp предлагает несколько курсов машинного обучения.

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

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

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

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

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

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

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

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

CMU — одна из лучших аспирантур по изучению машинного обучения. Машинное обучение и статистическое машинное обучение доступны в Интернете бесплатно.

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

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

Завершение

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

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

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

Если вам нужен полный список онлайн-курсов по Data Science, вы можете найти их на тематической странице Class Central в области Data Science и Big Data.

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

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

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

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

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

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

Введение в машинное обучение

Введение

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

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

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

Машинное обучение — постоянно развивающаяся область. В связи с этим следует помнить о некоторых аспектах, когда вы работаете с методологиями машинного обучения или анализируете влияние процессов машинного обучения.

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

Методы машинного обучения

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

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

Обучение с учителем

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

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

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

Обучение без учителя

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

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

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

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

Подходы

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

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

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

k-ближайший сосед

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

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

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

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

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

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

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

Обучение дереву решений

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

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

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

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

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

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

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

Глубокое обучение

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

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

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

.

В компьютерном зрении и распознавании речи были достигнуты значительные успехи благодаря подходам глубокого обучения.IBM Watson — хорошо известный пример системы, использующей глубокое обучение.

Языки программирования

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

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

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

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

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

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

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

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

Человеческие предубеждения

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

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

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

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

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

Заключение

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

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

Помимо чтения наших руководств «Как создать классификатор машинного обучения на Python с помощью scikit-learn» или «Как выполнить передачу нейронного стиля с помощью Python 3 и PyTorch», вы можете узнать больше о работе с данными в технологической отрасли. прочитав наши руководства по анализу данных.

Введение в машинное обучение

Термин «машинное обучение» был придуман Артуром Самуэлем в 1959 году, американским пионером в области компьютерных игр и искусственного интеллекта, и заявил, что «он дает компьютерам возможность учиться без явного программирования».
А в 1997 году Том Митчелл дал «корректное» математическое и реляционное определение, что «компьютерная программа, как говорят, учится на опыте E в отношении некоторой задачи T и некоторого показателя производительности P, если ее производительность на T, как измерено автор: P, улучшается с опытом E.

Машинное обучение — последнее модное слово, которое можно встретить. Это заслуживает того, поскольку это одна из самых интересных областей компьютерных наук. Так что же на самом деле означает машинное обучение?

Давайте попробуем понять машинное обучение простым языком.Представьте, что вы пытаетесь выбросить газету в мусорное ведро.

После первой попытки вы понимаете, что приложили слишком много усилий. После второй попытки вы понимаете, что находитесь ближе к цели, но вам нужно увеличить угол броска. То, что здесь происходит, заключается в том, что в основном после каждого броска мы чему-то учимся и улучшаем конечный результат. Мы запрограммированы учиться на собственном опыте.

Это означает, что задачи, связанные с машинным обучением, должны предлагать фундаментально операционное определение, а не определять область в когнитивных терминах.Это следует за предложением Алана Тьюринга в его статье «Вычислительные машины и интеллект», в которой был задан вопрос «Могут ли машины думать?» заменяется вопросом «Могут ли машины делать то, что можем делать мы (как мыслящие сущности)?»
В области анализа данных машинное обучение используется для разработки сложных моделей и алгоритмов, которые поддаются прогнозированию; при коммерческом использовании это называется предиктивной аналитикой. Эти аналитические модели позволяют исследователям, специалистам по обработке данных, инженерам и аналитикам «принимать надежные, повторяемые решения и результаты» и выявлять «скрытые идеи» путем изучения исторических взаимосвязей и тенденций в наборе данных (входных данных).


Предположим, вы решили проверить это предложение на отпуск. Вы просматриваете сайт туристического агентства и ищете отель. Когда вы смотрите на конкретный отель, сразу под его описанием есть раздел под названием «Вам также могут понравиться эти отели». Это распространенный вариант использования машинного обучения, называемый «механизм рекомендаций». Опять же, многие точки данных использовались для обучения модели, чтобы предсказать, какие отели будут лучше всего показывать вам в этом разделе, на основе большого количества информации, которую они уже знают о вас.

Итак, если вы хотите, чтобы ваша программа предсказывала, например, модели трафика на оживленном перекрестке (задача T), вы можете запустить ее через алгоритм машинного обучения с данными о прошлых моделях трафика (опыт E) и, если он успешно «Научился», тогда он будет лучше предсказывать будущие модели трафика (показатель эффективности P).
Однако чрезвычайно сложная природа многих реальных проблем часто означает, что изобретение специализированных алгоритмов, которые будут идеально их решать каждый раз, непрактично, если не невозможно.Примеры проблем с машинным обучением: «Это рак?», «Кто из этих людей дружит друг с другом?», «Понравится ли этому человеку этот фильм?» такие задачи — отличные цели для машинного обучения, и на самом деле машинное обучение применялось для решения таких задач с большим успехом.

Классификация машинного обучения

Реализации машинного обучения подразделяются на три основные категории, в зависимости от характера обучающего «сигнала» или «ответа», доступного для обучающей системы, а именно: —

  1. Контролируемое обучение: Когда алгоритм учится на примерах данных и связанных целевых ответах, которые могут состоять из числовых значений или строковых меток, таких как классы или теги, чтобы впоследствии предсказать правильный ответ при постановке с новыми примерами, попадает в категорию Обучение с учителем.Этот подход действительно похож на человеческое обучение под наблюдением учителя. Учитель дает ученику хорошие примеры для запоминания, а затем ученик выводит общие правила из этих конкретных примеров.
  2. Обучение без учителя: В то время как, когда алгоритм учится на простых примерах без какого-либо связанного ответа, оставляя алгоритму определять шаблоны данных самостоятельно. Этот тип алгоритма имеет тенденцию преобразовывать данные во что-то еще, например, новые функции, которые могут представлять класс или новую серию некоррелированных значений.Они весьма полезны, поскольку дают людям понимание значения данных и новые полезные входные данные для контролируемых алгоритмов машинного обучения.
    Как вид обучения, он напоминает методы, которые люди используют для определения того, что определенные объекты или события принадлежат к одному классу, например, путем наблюдения за степенью сходства между объектами. Некоторые системы рекомендаций, которые вы найдете в Интернете в форме автоматизации маркетинга, основаны на этом типе обучения.
  3. Обучение с подкреплением: Когда вы представляете алгоритм с примерами без меток, как при обучении без учителя.Тем не менее, вы можете сопровождать пример положительной или отрицательной обратной связью в соответствии с решением, предлагаемым алгоритмом, которое относится к категории обучения с подкреплением, которое связано с приложениями, для которых алгоритм должен принимать решения (так что продукт является предписывающим, а не просто описательным, как при обучении без учителя), и решения влекут за собой последствия. В человеческом мире это похоже на обучение методом проб и ошибок.
    Ошибки помогают вам учиться, потому что к ним добавляется штраф (стоимость, потеря времени, сожаление, боль и т. Д.), Показывая вам, что определенный образ действий с меньшей вероятностью приведет к успеху, чем другие.Интересный пример обучения с подкреплением возникает, когда компьютеры сами учатся играть в видеоигры.
    В этом случае приложение представляет алгоритм с примерами конкретных ситуаций, например, когда игрок застревает в лабиринте, избегая врага. Приложение позволяет алгоритму знать результат предпринимаемых им действий, и обучение происходит при попытке избежать того, что он считает опасным, и стремиться к выживанию. Вы можете посмотреть, как компания Google DeepMind создала программу обучения с подкреплением, которая воспроизводит старые видеоигры Atari.При просмотре видео обратите внимание на то, что программа изначально неуклюжая и неквалифицированная, но постепенно улучшается с тренировками, пока не станет чемпионом.
  4. Полу-контролируемое обучение: , где дается неполный обучающий сигнал: обучающий набор с отсутствующими некоторыми (часто многими) целевыми выходами. Существует особый случай этого принципа, известный как преобразование, когда весь набор проблемных примеров известен во время обучения, за исключением того, что часть целей отсутствует.

Категоризация на основе требуемых выходных данных

Другая категоризация задач машинного обучения возникает при рассмотрении желаемых выходных данных системы с машинным обучением:

  1. Классификация: Когда входные данные делятся на два или несколько классов, и учащийся должен создать модель, которая назначает невидимые входные данные одному или нескольким (классификация с несколькими метками) этих классов.Обычно это решается под наблюдением. Фильтрация спама является примером классификации, где входными данными являются сообщения электронной почты (или другие), а классы — «спам» и «не спам».
  2. Регрессия: Что также является контролируемой проблемой. Случай, когда выходы являются непрерывными, а не дискретными.
  3. Кластеризация: Когда набор входов должен быть разделен на группы. В отличие от классификации, группы не известны заранее, что обычно делает эту задачу неконтролируемой.

Машинное обучение появляется тогда, когда проблемы не могут быть решены с помощью типичных подходов.

Автор статьи Siddharth Pandey . Если вам нравится GeeksforGeeks, и вы хотели бы внести свой вклад, вы также можете написать статью на сайте deposit.geeksforgeeks.org или отправить свою статью по электронной почте: [email protected] Посмотрите, как ваша статья появляется на главной странице GeeksforGeeks, и помогите другим гикам.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.