Как работает перосъемная машина: Перосъемная машина своими руками: пошаговая инструкция

Перосъемные машины от производителя для удаления оперения с птицы Спрут-1000 Prof | Спрут технолоджи

Предлагаем профессиональные перосъемные машины для ощипывания домашней и промышленной птицы «Спрут-1000 Prof»

Перосъемные машины от производителя Спрут-1000 Prof —  это профессиональное решение проблемы быстрого и качественного ощипа птицы!

В качестве исключения возможно удаление волосяного покрова с небольших поросят — Смотреть видео>>>

Рекомендации по подбору и эксплуатации оборудования «Спрут»>>>

Рекомендации по работе с оборудованием «Спрут»>>>

Почему стоит покупать у нас перосъемные машины?>>>

 Параметры:

Мотор-редуктор: 1.5 кВт 380В.

Размеры: Высота 960; ширина 1000; глубина 1070 мм.

Вес: 71 кг.

Окупаемость: 1 мес

Рама: сварная изготовлена из металлического профиля, окрашена порошковой краской.

Рабочий барабан: диаметр 1000 мм.

Рабочие органы: перосъемные бильные пальцы средней жесткости, посадочный диаметр 18 мм.

Назначение: удаление оперения, кура несушка, бройлер, утка, гусь, индейка

Производительность (шт/час):

Куры, цыплята 720 — 1000

Индейки 210 Гуси 180

Утки 450

Единовременная загрузка:

Куры, цыплята 20 – 25

Индейки 5

Гуси 5

Утки 10 –12

Температура эксплуатации: от 0 до +50С.

Рабочий барабан перосъемной машины изготовлен из пищевого полипропилена серого цвета. Поверхность барабана абсолютно гладкая, легко моется и не впитывает грязь. Прогрессивные методы обработки пластиков позволили изготовить рабочий корпус машины обсалютно герметичным! Материал из которого изготовлен барабан и другие части машины, благодаря своей структуре, задерживает рост ряда бактерий, включая сальмонеллу, кишечную палочку (e.

Coli), стафилококк и бактерии, вызывающие пневмонию. Барабан сертифицирован и имеет гигиенический сертификат на материал! Подробнее>>>

Рабочий барабан «Спрут-1000 Prof» оснащен выгрузочным люком для обеспечения поточной работы по удалению оперения с птицы.

Дополнительные опции к перосъемным машинам от производителя»Спрут-1000″

* Блок регулировки скорости вращения ротора в герметичном шкафу управления с кнопками старт/стоп, представлен частотным преобразователем повышенной мощности. Позволяет увеличить ресурс двигателя и производительность машины. ПОДРОБНЕЕ>>>

* Крышка (В процессе работы центрифужных машин возможно попадание брызг воды и пера птицы на оператора, для предотвращения этого предусмотрена специальная сдвижная крышка с окном для визуального контроля.) + 8300р.

* Сепаратор пера Подробнее об устройстве>>>

* Приемный стол для обработанных тушек + 5990р. Специальное дополнение к машинам с выгрузочным люком! При открытии люка, обработанные тушки выкатываются на специальный стол расположенный в одном уровне с выгрузочным лотком машины, при этом предотвращаются повреждения тушек при падении в корзину или пол цеха.

* Реле отключения с внешним управлением по времени

 Демонстрация работы перосъемной машины «Спрут-1000»

1. Общее описание:

Серия бытовых электрических перосъемных машин «Спрут» предназначена для снятия оперения перепелов, кур, уток, индеек, гусей и других сельскохозяйственных видов птиц. При высокой производительности машина легка в эксплуатации, а надежная конструкция гарантирует долгий срок службы. Таким образом использование перосъемных машин в небольших фермерских хозяйствах многократно увеличивает производительность труда при обработке тушек птиц. Работает по принципу центрифуги, рабочими органами которой служат резиновые бильные пальцы. Применение специальных перосъемных пальцев позволяет избежать повреждения кожи птицы. Рабочие органы являются сменными. Срок службы определяется из расчета один палец на 1000 тушек. Замена изношенных пальцев производится вручную. Отработавшие остатки пальцев срезаются и на их место вставляются новые, без использования специального инструмента. При соблюдении техники безопасности перосъемная машина удобна и безопасна в использовании.

2. Подготовка птицы к обработке:

1) После забоя с помощью стойки SPRUT

 выдержите тушки птиц в теплой воде (30°С). Убедитесь, что всё оперение птицы хорошо пропиталось водой.

2) Поместите тушки птиц в горячую воду, и слегка взъерошьте оперенье. Во избежание повреждения кожи при обработке в машине «Спрут», температура не должна превышать границ указанных в таблице. Проверьте степень температурной обработки, выдернув перо рукой, перо должно легко отделиться от тушки.

Таблица режимов обработки птицы в машинах серии «Спрут» *

Модель	Спрут-500П>>>	Спрут-300П>>>	Спрут-500>>>	Спрут-700>>>
Загрузка:	шт	шт	шт	шт
Перепел	15-17	3-5	—	—
Ципленок бройлера	2-3	—	3-4	8-9
Курица		—	3-4	8-9
Индейка		—	—	1-2
Утка	—	—	—	2-3
Гусь	—	—	—	2-3
Режимы термообработки:	С°/секунд	С°/секунд	С°/секунд	С°/секунд
Перепел	50/20-30	50/20-30	—	—
Ципленок бройлера	52-58/40-60	—	52-58/40-60	—
Курица		—	52-58/40-60	52-58/40-60
Индейка		—	—	56-62/50-60
Утка		—	—	62-70/50-60
Гусь		—	—	75-90/50-60
Режимы обработки:	секунд	секунд	секунд	секунд
Перепел		10-30	—	—
Ципленок бройлер		—	30-60	40-80
Курица		—	30-60	40-80
Индейка		—	30-60	30-60
Утка	—	—	30-60	30-60
Гусь	—	—		30-60

* Параметры обработки зависят от многих факторов: вес птицы, возраст, перьевой покров и т. д. Рекомендуем выбирать параметры обработки исходя из практических навыков, ориентируясь на показания в таблице!

3. Эксплуатация машины:

1) Снимите упаковку с машины и установите на ровную поверхность. Проверьте работоспособность в холостом режиме, включив питание в сеть. Для новой машины характерен звук трущихся гребных пальцев, скидывающих удаленное оперение в лоток, в процессе эксплуатации эти пальцы притираются.

2) Положить подготовленную птицу в машину. Максимальное количество птиц за одну загрузку определяется опытным путем в зависимости от размера тушки. Среднее количество разовой загрузки 2-6 шт.

3) Во время работы машины поливайте птицу водой (желательно горячей). Перья вместе с грязной водой будут вытекать по желобу расположенному в нижней части рабочего барабана.

4) Готовность определяется визуально. Среднее время обработки составляет 30-60 сек.

5) После завершения работы, обильно пролейте рабочие органы машины водой, чтобы очистить от оставшегося пера.

Отзывы о работе оборудования «Спрут» можно просмотреть здесь>>>

Рекомендуемые товары:

Отправка оборудования по России транспортной компанией. Подробнее о доставке оборудования>>>

Отправьте заявку на e-mail: [email protected] — остально сделаем мы!

Перосъемная машина своими руками: устройство, чертежи

Перосъемная машина своими руками: устройство, чертежи

Ощипывание птицы – дело не самое приятное. Хорошо если нужно удалить перья с нескольких тушек. А если нужно обработать 300 штук, к примеру? С такой изнурительной задачей даже всей семьей не справиться. Вот и приходит на ум многим владельцам птичьего двора сделать перосъемную машину своими руками. Самодельный вариант будет слабо отличаться от заводского. Может, выглядеть будет не так эстетично. Но ведь главное — функциональные возможности.

Принцип действия

Изготовленная своими руками перосъемная машина работает по тому же принципу, что и фабричная. Чаще всего она представляет вместительный резервуар. Внутренняя часть его (и стенки, и дно) утыкана резиновыми «пальцами» — билами. Они представляют собой упругие штыри, на конце которых имеется резьба.

Тушка птицы, облитая кипятком, бросается в резервуар. После включения двигателя дно начинает вращаться. Тушка начинает «плясать» по всему пространству. При этом она ударяется о билы. От этого перья удаляются. Остаются лишь самые маленькие на труднодоступных местах, которые нужно удалить вручную. На все уходит не более 2-3 минут. Чтобы процесс происходил быстрее, тушку поливают водой. Вода смывает лишние перья и защищает птицу от повреждений.

Разнообразие видов

Прежде чем приступать к изготовлению своими руками перосъемной машины, нужно определиться с ее видом. Это будет зависеть от количества тушек.

• С центрифугой. Представляет собой емкость (чаще круглой или треугольной формы), по внутренней стороне которой натыканы бильные «пальцы». Дно начинает вращаться, и тушка обрабатывается билами.

• С барабаном. Машина данного вида начинает работы за счет включенного двигателя. К ротору по внешней стороне крепятся билы. Хозяин подносит птицу к ротору и удерживает ее на таком расстояние, чтобы билы доставали до птицы. При этом он может сам регулировать силу, с которой прижимается тушка. Главное достоинство данного метода заключается в том, что он подходит для ощипывания птицы разных размеров.

• В виде насадок для электроинструмента. Изготовить подобную насадку легко. Это наиболее экономичный вариант. Но минусом его является неудобство в работе. Оператор должен одной рукой держать птицу, а другой – инструмент.

Фабричную перосъемную машину может позволить себе далеко не каждый в связи с высокой стоимостью. Поэтому их приобретают лишь те, кто занимается выращиванием птицы в больших количествах. А остальные отдают предпочтение изготовленной своими руками перосъемной машине. Чертежи для этого можно даже не использовать.

Где взять билы?

Одной общей чертой всех видов машин является наличие бил, которые будут снимать перо. Это не изменяется, какой бы вариант ни выбрали для изготовления своими руками. Устройство перосъемной машины в обязательном порядке предполагает наличие вращающихся резиновых бил. И это является одним из препятствий, которое может помешать сделать машину самостоятельно. Дело в том, что изготовить столь специфическую деталь в домашних условиях невозможно. Поэтому билы нужно приобретать в магазине.

Делая заказ необходимо помнить, что билы не являются универсальными. Они могут отличаться по размеру. И выбор их зависит от размера тушек. Понятно, что самые большие подходят для самой крупной птицы (гуси, индюки). А самые маленькие – для перепелов.

Насадка на электроинструмент

В данном случае основой будет служить кусок трубы с толстыми стенками. Из него делают заготовку, напоминающую консервную банку. Сама банка не подходит, так как она изготавливается из очень тонкого металла.

К трубе приваривается дно (или закрепляется винтами). В центре дна делается отверстие для шпильки. Диаметр его выбирается таким образом, чтобы оно подошло к патрону электроинструмента (дрель, шуруповерт). Шпилька закрепляется гайками. По всем стенкам банки делаются отверстия, в которые вставляются купленные билы. «Пальцы» закрепляются по внешней стороне трубы. На этом процесс изготовления своими руками перосъемной машины в виде насадки завершен.

Облегчить процесс изготовления можно, если вместо металлической трубы взять трубу полиэтиленовую, которую обычно используют для канализации. Ее диаметр должен быть примерно 10-12 см. Все остальные этапы выполняются в той же последовательности, что и в случае с металлической трубой.

Барабанный тип машины

Машина для ощипывания птицы барабанного типа по своей конструкции напоминает насадку к электроинструментам. Отличие заключается лишь в размерах. Барабан делается длиннее, чем насадка.

В действие барабан приводится за счет элетродвигателя. Достаточно мотора с небольшой мощностью и шкивного редуктора. К двигателю присоединяется ось, на которую одевается барабан. Сам барабан также устанавливают на раму. Снизу подвешивают мешок, в который будет падать перо.

Машина, работающая по принципу центрифуги

Наиболее распространенным является вариант, когда изготавливается перосъемная машина своими руками из стиральной машины. Для этого подходят модели с неподвижной емкостью цилиндрической формы. Такой вариант очень удобен, так как снизу уже имеется привод, который будет вращать донышко. Кроме того, сальник также установлен.

Снизу машинки нужно установить донышко, которое будет вращаться. Его диаметр обычно делают на несколько сантиметров меньше, нежели диаметр машинки. Но слишком большая разница в диаметрах не нужна, чтобы в образовавшуюся щель не попадали конечности тушки. Донышко соединяется с осью. Этот стык должен быть герметичным, чтобы на двигатель не попадала вода.

На донышке и стенках делаются отверстия, в которые будут вставляться билы. Кроме того, необходимо подготовить отверстие для слива воды и перьев.

Данный вид собранной своими руками перосъемной машины наиболее популярен. Он позволяет обрабатывать птицу разных размеров. Если тушки небольшие, можно опускать туда сразу несколько. При этом должно оставаться достаточно места, чтобы тушки могли поворачиваться. Сам процесс лучше выполнять на улице. Связано это с тем, что при ощипывании вода и перья будут лететь в разные стороны. Воду необходимо добавлять, чтобы ускорить процесс ощипывания и уберечь птицу от повреждений.

Как сделать перосъемную машину в домашних условиях

Очень много людей не любят время, когда необходимо в большом количестве рубить разную птицу, а потом обрабатывать их тушки для дальнейшей продажи. Наиболее трудоемким является процесс очистки от перьев, который называется ощипыванием. Существуют фермерские хозяйства, выращивающие гусей и перепелов в огромном количестве. Как же быть в этом случае?

Ощипывание руками — очень тяжелый труд. Лучше всего собрать перосъемную машину из стиральной машины самостоятельно по чертежам, представленным в интернете.

Принцип работы

Сделанная перосъемная машина своими руками, имеет принцип работы абсолютно такой же, как и дорогая промышленная аппаратура, но имеет менее эстетичный внешний вид. Далее будет описан принцип ее работы.

Большой резервуар изнутри оборудован билами из резины. Это специализированные штыри с резьбой. Низ резервуара вращается на огромной скорости и на нем тоже присутствуют билы.

В резервуар попадает облитая кипятком тушка перепела или гуся, и запускается питание перощипательного аппарата. Низ резервуара набирает обороты, и тушка птицы начинает биться об билы, одновременно с этим теряя перья. Через пару мгновений тушка гуся или перепела абсолютно очищается от оперения. На ней остаются лишь самые маленькие перья на лапах, крыльях и хвосте. Их необходимо будет убрать при помощи рук.

Перосъемная машина довольно облегчает труд человека. За несколько часов работы она может делать ощипывание до 60 тушек гусей или перепелов без применения тяжелого труда работников. Таким образом, стоит собрать все необходимые инструменты и материалы и начинать делать перосъемную машину своими силами. Изготовить ее можно из частей обыкновенной стиральной машины.

Детали для изготовления

Главным препятствием при изготовлении самодельной перосъемной машины являются билы. Найти в домашнем хозяйстве что-то похожее на них довольно сложно. Специалисты считают, что оптимальным вариантом будет просто заказать специальные пальцы в магазине или на предприятии. Подобный заказ может оказаться довольно дорогим, однако, не стоит огорчаться. Это будет наибольшая затрата при производстве перосъемной машины своими руками. Все другие детали можно найти практически даром.

Делать заказ необходимо предельно внимательно, потому что билы для тушек гусей или перепелов отличаются по своим размерам. Наиболее большие билы предназначены для индюков, а немного поменьше используются для кур. Поэтому стоит заранее определиться каких птиц необходимо перерабатывать.

Пока идет доставка пальцев из резины необходимо найти стиральную машинку. Чтобы изготовить перосъемную машину идеально подходит старая однобаковая стиральная машинка. Главным условием является ее работоспособность. Нет необходимости досконально переделывать машину, стоит ее лишь немного усовершенствовать. Необходимо обязательно перенести мотор и электри

Перосъемная машина своими руками: приспособление для ощипывания птицы

Владельцы частных домов, практически всегда, содержат подсобное хозяйство и особенно любят выращивать домашнюю птицу. Но от момента, когда по двору, вызывая умиление, бегают крошечные желтые клубочки и до огромного блюда с аппетитно зажаренной курочкой, проходит некоторое время, наполненное хлопотами по уходу и выращиванию и, между прочим, в этом промежутке имеется период, когда приходится птицу забивать и ощипывать. Некоторых тонких натур данный процесс повергает едва ли не в глубокий обморок, но, тем не менее, без этого не обойтись.

Ощипывание своими руками, даже для привычных ко всякой работе селян, является делом не только малоприятным, но также, довольно длительным и утомительным. Если приходится обработать две-три тушки – то это еще, куда ни шло, но если нужно забить десяток-другой кур, чтобы загрузить в морозильную камеру или отвезти на рынок, то на работу может уйти вся ночь. А уж если говорить про фермерские хозяйства, где обрабатывать приходиться по сотне тушек, то тут вообще не может идти речь о ручном труде. И промышленность, конечно, позаботилась об автоматизации процесса ощипывания и выпустила на рынок специальные перосъемные машины.

Такие приспособления позволяют в десятки раз ускорить снятие пера с забитой птицы, при этом качество работы является довольно высоким: тушка полностью избавляется от пера и пуха, не повреждается и имеет превосходный товарный вид.

Уверены, что иметь дома такое приспособление для ощипывания птицы хотелось бы каждому частному птицеводу, однако стоимость ее является достаточно высокой, а это по карману далеко не каждому, да и окупаемость ее, при небольшом хозяйстве, может затянуться на годы. Предлагаем не расстраиваться по этому поводу, а в очередной раз проявить смекалку и соорудить подобное устройство самостоятельно.

Давайте для начала посмотрим, что же, собственно, представляет собой перосъемная машина. Это устройство, работающее по принципу центрифуги, состоит из барабана, вся внутренняя поверхность которого, а также дно, утыканы резиновыми бильными пальцами. Дно перосъемной машины не соединено жестко с барабаном и является отдельной подвижной частью. Внизу предусмотрен выводящий лоток, через который снятое перо выходит наружу. Работает приспособление от однофазного полуторакиловаттного мотора.

При включении в сеть, дно устройства начинает быстро вращаться, постоянно переворачивая тушку, резиновые пальцы зацепляют перо и выдергивают, льющаяся сверху вода смывает его через выходящий лоток наружу. Буквально за минуту одна или две курочки будут чисто ощипаны и готовы к разделке.

Бильные пальцы для самодельной перосъемной машины

Как видим, основными рабочими элементами устройства являются бильные пальцы. Самостоятельно их сделать невозможно, поэтому наша перосъемная машина  начнет сооружаться с их приобретения.

Для машины может потребоваться до 120 шт. таких элементов. Стоят они тоже не дешево – на один доллар вам вряд ли удастся купить больше 3-4 резиновых пальцев, но не расстраивайтесь раньше времени – по сути, это будет, чуть ли не единственным, крупным капиталовложением в данном проекте, все остальное вполне можно найти в собственном хозяйстве.

Заказывая билы, имейте ввиду, что они бывают разных размеров и выбираются в зависимости от вида птицы. Так что, собираясь ощипывать бройлеров, проследите, чтобы вам не прислали быльные пальцы, предназначенные для перепелов.

Сборка приспособления для ощипывания птицы

В качестве емкости, то бишь, барабана для перосьемной машины, можно использовать пластиковый или металлический круглый контейнер, высота которого должна быть, примерно, 80-90 см, а ширина70 см. Пластик должен быть очень прочным, а металл толщиной не менее1,2 мм. Стенки под воздействием ударов тушек не должны гнуться или трескаться, а резиновые пальцы должны быть закреплены очень прочно. Поскольку барабан все равно отделен от дна, то его легко можно соорудить из корпуса старой круглой стиральной машины.

По низу барабана, примерно до половины или на 1/3, и по дну, представляющему собой круг, диаметром аналогичный емкости, широким сверлом высверливаются отверстия под билы, на расстоянии 3-4 см. друг от друга. Диаметр отверстий должен быть такой, чтобы узкой, предназначенной для установки, частью, пальцы плотно сидели в гнездах.

Установка бильных пальцев является довольно непростым делом, с вас сойдет семь потов и вы выплеснете в эфир несколько мегабайт ненормативной лексики, пока установите все на свои места. Несколько может облегчить работу окунание элементов в некую, способствующую скольжению, жидкость, например масло или моющее средство.

 

Под барабан мастерим деревянную основу и закрепляем его на ней. Основа должна бать не только прочной, но и очень устойчивой, поскольку работа перосъемной машины сопряжена с довольно сильным крутильным колебанием, способным в два счета обрушить устройство на бок.

Особое внимание нужно уделить устройству дна. На фотографии хорошо видно, что оно двухслойное.

Нижний круг не только снизу поддерживает билы, но и состоит в жесткой сцепке с устройством передачи.

Передача соединена с мотором, устанавливать который рекомендуется несколько в стороне.

Так как работа перосъемной машины будет связана с использованием воды, причем разбрызгивание может достигать нескольких метров, то настоятельно рекомендуется защитить электродвигатель пластиковым фартуком, имеющим вид перевернутого таза или чего-нибудь наподобие.

 Все, на этом изготовление перосъемной машины своими руками закончена, осталось ее испытать. Включаем, бросаем в барабан предварительно ошпаренную курочку.

И через 30 секунд получаем превосходный результат.

Итак, за 40 минут нам удалось избавить от оперения 17 шт. бройлеров.

Смотрим!

Уважаемые читатели, комментируйте статью, задавайте вопросы, подписывайтесь на новые публикации — нам интересно ваше мнение 🙂

Статьи, которые Вам будут интересны:

Как работает машинное обучение?

2. Программирование
3. Big Data
4. Data Science
5. Как работает машинное обучение?

Джон Пол Мюллер, Лука Мюллер

Машинное обучение — это приложение искусственного интеллекта, которое может автоматически учиться и совершенствоваться на основе опыта, не будучи явно запрограммированным на это. Машинное обучение происходит в результате анализа постоянно увеличивающихся объемов данных, поэтому основные алгоритмы не меняются, но меняются внутренние веса и смещения кода, используемые для выбора конкретного ответа.Конечно, все не так просто. В следующей статье подробно рассказывается о том, что такое машинное обучение, чтобы вы могли понять его место в мире ИИ и то, что глубокое обучение извлекает из него.

Специалисты по обработке данных часто называют технологии, используемые для реализации машинного обучения, алгоритмами. Алгоритм — это серия пошаговых операций, обычно вычислений, которые позволяют решить определенную проблему за конечное число шагов. В машинном обучении алгоритмы используют серию конечных шагов для решения проблемы путем обучения на данных.

Понимание того, как работает машинное обучение

Алгоритмы машинного обучения

обучаются, но часто бывает трудно найти точное значение термина обучение , потому что существуют разные способы извлечения информации из данных, в зависимости от того, как построен алгоритм машинного обучения. Как правило, процесс обучения требует огромных объемов данных, которые обеспечивают ожидаемый ответ при определенных входных данных. Каждая пара вход / ответ представляет собой пример, а дополнительные примеры облегчают изучение алгоритма.Это потому, что каждая пара вход / ответ вписывается в строку, кластер или другое статистическое представление, которое определяет проблемную область.

Машинное обучение — это процесс оптимизации модели, которая представляет собой математическое обобщенное представление самих данных, позволяющее предсказать или иным образом определить соответствующий ответ, даже если он получает ввод, которого раньше не видел. Чем точнее модель может давать правильные ответы, тем лучше модель извлекает уроки из предоставленных входных данных.Алгоритм подбирает модель к данным, и этот процесс подбора является обучающим.

На изображении ниже показан чрезвычайно простой график, имитирующий то, что происходит в машинном обучении. В этом случае, начиная с входных значений 1, 4, 5, 8 и 10 и объединяя их в пары с соответствующими выходными значениями 7, 13, 15, 21 и 25, алгоритм машинного обучения определяет, что лучший способ представления связь между входом и выходом выражается формулой 2x + 5. Эта формула определяет модель, используемую для обработки входных данных — даже новых, невидимых данных — для вычисления соответствующего выходного значения.Линия тренда (модель) показывает образец, сформированный этим алгоритмом, так что новый вход 3 даст прогнозируемый результат 11. Хотя большинство сценариев машинного обучения намного сложнее, чем этот (и алгоритм не может создать правила, которые точно сопоставляют каждый ввод с точным выводом), пример дает вам общее представление о том, что происходит. Вместо того, чтобы индивидуально программировать ответ для ввода 3, модель может вычислить правильный ответ на основе пар ввод / отклик, которые она изучила.

Визуализация базового сценария машинного обучения.

Понимание того, что машинное обучение — это чистая математика

Основная идея машинного обучения заключается в том, что вы можете представить реальность с помощью математической функции, которую алгоритм не знает заранее, но которую он может угадать после просмотра некоторых данных (всегда в форме парных входов и выходов). Вы можете выразить реальность и всю ее сложную сложность в терминах неизвестных математических функций, которые алгоритмы машинного обучения находят и делают доступными как модификацию своей внутренней математической функции.То есть каждый алгоритм машинного обучения построен на модифицируемой математической функции. Функцию можно изменить, поскольку для этой цели у нее есть внутренние параметры или веса. В результате алгоритм может адаптировать функцию к конкретной информации, взятой из данных. Эта концепция является основной идеей для всех видов алгоритмов машинного обучения.

Обучение машинному обучению является чисто математическим и заканчивается связыванием определенных входных данных с определенными выходными данными. Это не имеет ничего общего с пониманием того, чему научился алгоритм.(Когда люди анализируют данные, мы в определенной степени формируем понимание данных.) Процесс обучения часто называют обучением, потому что алгоритм обучается подбирать правильный ответ (результат) на каждый предложенный вопрос (входные данные). ( Машинное обучение для чайников , Джона Пола Мюллера и Луки Массарона подробно описывает, как работает этот процесс.)

Несмотря на отсутствие осознанного понимания и того, что машинное обучение является математическим процессом, оно может оказаться полезным для решения многих задач.Он дает многим приложениям ИИ возможность имитировать рациональное мышление в определенном контексте, когда обучение происходит с использованием правильных данных.

Различные стратегии машинного обучения

Машинное обучение предлагает несколько различных способов обучения на основе данных. В зависимости от ожидаемого результата и типа вводимых данных вы можете классифицировать алгоритмы по стилю обучения. Выбранный вами стиль зависит от типа имеющихся у вас данных и ожидаемого результата. Для создания алгоритмов используются четыре стиля обучения:

• Машинное обучение с учителем
• Машинное обучение без учителя
• Самоконтролируемое машинное обучение
• Машинное обучение с подкреплением

В следующих разделах обсуждаются эти стили машинного обучения.

Машинное обучение с учителем

При работе с контролируемыми алгоритмами машинного обучения входные данные помечаются и имеют конкретный ожидаемый результат. Вы используете обучение, чтобы создать модель, алгоритм которой соответствует данным. По мере обучения прогнозы или классификации становятся более точными. Вот несколько примеров контролируемых алгоритмов машинного обучения:

• Линейная или логистическая регрессия
• Машины опорных векторов (SVM)
• Наивный Байес
• Ближайшие соседи K (KNN)

Вам необходимо различать проблемы регрессии, целью которых является числовое значение, и проблемы классификации, целью которых является качественная переменная, такая как класс или тег.Задача регрессии может определить средние цены на дома в районе Бостона, в то время как пример задачи классификации заключается в различении видов цветов ириса на основе размеров чашелистиков и лепестков. Вот несколько примеров машинного обучения с учителем:

Ввод данных (X)	Вывод данных (y)	Реальное приложение
История покупок покупателей	Список товаров, которые покупатели никогда не покупали	Рекомендательная система
Изображения	Список полей, помеченных именем объекта	Обнаружение и распознавание изображений
Английский текст в форме вопросов	Английский текст в виде ответов	Chatbot, программное приложение, которое может конвертировать
Английский текст	Немецкий текст	Машинный перевод
Аудио	Расшифровка текста	Распознавание речи
Изображение, данные датчика	Рулевое управление, торможение или ускорение	Поведенческое планирование при автономном вождении

Машинное обучение без учителя

При работе с алгоритмами машинного обучения без учителя входные данные не маркируются, а результаты неизвестны. В этом случае анализ структур данных дает требуемую модель. Структурный анализ может преследовать несколько целей, например, уменьшение избыточности или группирование похожих данных. Примеры машинного обучения без учителя:

• Кластеризация
• Обнаружение аномалий
• Нейронные сети

Машинное обучение с самообучением

В Интернете можно найти описания всех видов обучения, но обучение с самоконтролем относится к отдельной категории.Некоторые люди описывают это как автономное контролируемое обучение, которое дает вам преимущества контролируемого обучения, но без всей работы, необходимой для маркировки данных.

Теоретически самоконтроль может решить проблемы с другими видами обучения, которые вы можете использовать в настоящее время. В следующем списке сравнивается обучение под самоконтролем с другими видами обучения, которые используют люди.

• Машинное обучение с учителем: Самая близкая форма обучения, связанная с обучением с учителем, — это машинное обучение с учителем, поскольку оба вида обучения основаны на парах входных и помеченных выходов. Кроме того, обе формы обучения связаны с регрессией и классификацией. Однако разница в том, что обучение под самоконтролем не требует от человека маркировки результатов. Вместо этого он полагается на корреляции, встроенные метаданные или знания предметной области, встроенные во входные данные, для контекстного обнаружения выходной метки.
• Машинное обучение без учителя: Как и машинное обучение без учителя, обучение с учителем не требует маркировки данных. Однако обучение без учителя фокусируется на структуре данных, то есть на шаблонах в данных.Следовательно, вы не используете самостоятельное обучение для таких задач, как кластеризация, группировка, уменьшение размерности, механизмы рекомендаций и т.п.
• Полу-контролируемое машинное обучение: Полу-контролируемое обучение работает как решение для неконтролируемого обучения в том, что оно ищет шаблоны данных. Однако полу-контролируемое обучение полагается на сочетание помеченных и немаркированных данных для выполнения своих задач быстрее, чем это возможно при использовании строго немаркированных данных. Самоконтролируемое обучение никогда не требует ярлыков и использует контекст для выполнения своей задачи, поэтому фактически игнорирует ярлыки, когда они предоставляются.

Машинное обучение с подкреплением

Вы можете рассматривать обучение с подкреплением как расширение самостоятельного обучения, потому что обе формы используют один и тот же подход к обучению с немаркированными данными для достижения схожих целей. Однако обучение с подкреплением добавляет петлю обратной связи. Когда решение обучения с подкреплением выполняет задачу правильно, оно получает положительную обратную связь, которая укрепляет модель в соединении целевых входов и выходов. Точно так же он может получать отрицательные отзывы о неверных решениях.В некоторых отношениях эта система работает так же, как работа с собакой, основанная на системе поощрений.

Данные обучения, проверки и тестирования для машинного обучения

Машинное обучение — это процесс, как и все в мире компьютеров. Чтобы создать успешное решение для машинного обучения, вы выполняете эти задачи по мере необходимости и так часто, как это необходимо:

• Обучение: Машинное обучение начинается, когда вы обучаете модель с использованием определенного алгоритма на основе определенных данных.Данные обучения отделены от любых других данных, но они также должны быть репрезентативными. Если данные обучения не соответствуют предметной области, полученная модель не может дать полезных результатов. В процессе обучения вы видите, как модель реагирует на данные обучения, и при необходимости вносите изменения в используемые вами алгоритмы и способ, которым вы обрабатываете данные перед вводом в алгоритм.
• Проверка: Многие наборы данных достаточно велики, чтобы их можно было разделить на обучающую и тестовую части.Сначала вы обучаете модель, используя данные обучения, а затем проверяете ее, используя данные тестирования. Конечно, данные тестирования снова должны точно отражать проблемную область. Он также должен быть статистически совместим с данными обучения. В противном случае вы не увидите результатов, отражающих, как на самом деле будет работать модель.
• Тестирование: После того, как модель обучена и проверена, вам все равно необходимо протестировать ее с использованием реальных данных. Этот шаг важен, потому что вам нужно убедиться, что модель действительно будет работать с большим набором данных, который вы не использовали ни для обучения, ни для тестирования.Как и на этапах обучения и проверки, любые данные, которые вы используете на этом этапе, должны отражать проблемную область, с которой вы хотите взаимодействовать с помощью модели машинного обучения.

Обучение предоставляет алгоритм машинного обучения со всевозможными примерами желаемых входных и выходных данных, ожидаемых от этих входных данных. Затем алгоритм машинного обучения использует эти входные данные для создания математической функции. Другими словами, обучение — это процесс, при котором алгоритм разрабатывает, как адаптировать функцию к данным. Результатом такой функции обычно является вероятность определенного вывода или просто числовое значение в качестве вывода.

Чтобы дать представление о том, что происходит в процессе обучения, представьте себе ребенка, который учится отличать деревья от предметов, животных и людей. Прежде чем ребенок сможет сделать это самостоятельно, учитель представляет ребенку определенное количество изображений дерева со всеми фактами, которые делают дерево отличимым от других объектов мира. Такими фактами могут быть такие характеристики, как материал дерева (древесина), его части (ствол, ветви, листья или иглы, корни) и местоположение (посажены в почву).Ребенок строит понимание того, как выглядит дерево, сравнивая отображение элементов дерева с изображениями других, различных примеров, таких как предметы мебели, сделанные из дерева, но не имеющие других характеристик с деревом.

Классификатор машинного обучения работает так же. Алгоритм классификатора предоставляет вам на выходе класс. Например, он может сказать вам, что фотография, которую вы предоставляете в качестве входных данных, соответствует классу дерева (а не животному или человеку). Для этого он развивает свои когнитивные способности, создавая математическую формулировку, включающую все данные входные функции, таким образом, чтобы создать функцию, которая может отличать один класс от другого.

В поисках обобщения в машинном обучении

Чтобы быть полезной, модель машинного обучения должна представлять общий вид предоставленных данных. Если модель недостаточно точно соответствует данным, значит, недостаточно соответствует , то есть недостаточно подогнана из-за отсутствия обучения. С другой стороны, если модель будет следовать данным слишком внимательно, она будет переобучена , а будет следовать точкам данных как перчатка из-за слишком много обучения . И то, и другое не соответствует требованиям, потому что модель недостаточно обобщена для получения полезных результатов. Учитывая неизвестные входные данные, результирующие прогнозы или классификации будут содержать большие значения ошибок. Только когда модель будет правильно подогнана к данным, она даст результаты в разумном диапазоне ошибок.

Весь этот вопрос обобщения также важен при принятии решения, когда использовать машинное обучение. Решение машинного обучения всегда обобщает конкретные примеры до общих примеров того же типа. То, как он выполняет эту задачу, зависит от ориентации решения машинного обучения и алгоритмов, используемых для его работы.

Проблема для специалистов по обработке данных и других специалистов, использующих методы машинного обучения и глубокого обучения, заключается в том, что компьютер не отображает знак, говорящий о том, что модель правильно соответствует данным. Часто решение о том, достаточно ли обучена модель, чтобы обеспечить хороший обобщенный результат, зависит от человеческой интуиции. Кроме того, создатель решения должен выбрать правильный алгоритм из тысяч существующих. Без правильного алгоритма подгонки модели к данным результаты будут разочаровывающими.Чтобы процесс отбора работал, специалист по данным должен обладать

• Хорошее знание доступных алгоритмов машинного обучения
• Опыт работы с данными, о которых идет речь
• Понимание желаемого результата
• Желание экспериментировать с различными алгоритмами машинного обучения

Последнее требование является наиболее важным, поскольку не существует жестких правил, согласно которым определенный алгоритм будет работать со всеми типами данных во всех возможных ситуациях.Если бы это было так, многие алгоритмы были бы недоступны. Чтобы найти лучший алгоритм, специалист по данным часто прибегает к экспериментам с рядом алгоритмов и сравнению результатов.

Знакомство с пределами смещения

Ваш компьютер беспристрастен. У него нет цели мирового господства или усложнения вашей жизни. На самом деле у компьютеров нет никаких целей. Единственное, что может предоставить компьютер, — это вывод на основе входных данных и техники обработки. Тем не менее, предвзятость по-прежнему проникает в компьютер и портит получаемые им результаты по нескольким причинам:

• Данные: Сами данные могут содержать неправду или просто искажения.Например, если конкретное значение встречается в данных в два раза чаще, чем в реальном мире, результат решения машинного обучения испорчен, даже если сами данные верны.
• Алгоритм: Использование неправильного алгоритма приведет к тому, что решение машинного обучения неправильно подгонит модель к данным.
• Обучение: Слишком много или слишком мало обучения изменяет то, как модель соответствует данным и, следовательно, результату.
• Интерпретация человеком: Даже когда решение машинного обучения дает правильный результат, человек, использующий эти выходные данные, может неправильно его интерпретировать.Результаты ничуть не хуже, а, возможно, и хуже, чем когда решение машинного обучения не работает, как ожидалось.

Вам необходимо учитывать влияние предвзятости независимо от того, какое решение для машинного обучения вы создаете. Важно знать, какие ограничения налагают эти предубеждения на ваше решение для машинного обучения и является ли решение достаточно надежным, чтобы обеспечивать полезные результаты.

Принимая во внимание сложность модели для машинного обучения

Когда дело доходит до машинного обучения, проще всегда лучше.Множество различных алгоритмов могут предоставить вам полезные выходные данные из вашего решения для машинного обучения, но лучший алгоритм для использования — это тот, который легче всего понять и дает наиболее простые результаты. Бритва Оккама считается лучшей стратегией. По сути, бритва Оккама предлагает вам использовать простейшее решение, которое решит конкретную проблему. По мере увеличения сложности увеличивается и вероятность ошибок.

Самым важным руководящим фактором при выборе алгоритма должна быть простота.

Об авторе книги

Джон Пол Мюллер — автор более 100 книг, в том числе AI для чайников, Python для науки о данных для чайников, Машинное обучение для чайников, и Алгоритмы для чайников . Лука Массарон — специалист по обработке данных, который интерпретирует большие данные и преобразует их в интеллектуальные данные с помощью самых простых и эффективных методов интеллектуального анализа данных и машинного обучения.Он эксперт Google Developer (GDE) в области машинного обучения.

Что такое машинное обучение? Как работает машинное обучение и его будущее?

1. Простое определение машинного обучения
2. Что такое машинное обучение
3. Почему мы должны изучать машинное обучение
4. Как начать с машинного обучения
5. Семь шагов машинного обучения
6. Как работает машинное обучение?
7. Какой язык программирования лучше всего подходит для машинного обучения
8. Инструменты машинного обучения
9. Разница между машинным обучением и искусственным интеллектом
10. Наука о данных vs.Машинное обучение
11. Глубокое обучение в сравнении с машинным обучением
12. Типы машинного обучения
13. Приложения машинного обучения
14. Рабочие места и перспективы карьерного роста в машинном обучении
15. Книги по машинному обучению
16. Возможности машинного обучения в будущем

Простое определение Машинное обучение

Машинное обучение — это приложение искусственного интеллекта (ИИ), которое дает устройствам возможность учиться на собственном опыте и улучшать себя без программирования. Например, когда вы делаете покупки на любом веб-сайте, он показывает похожие поисковые запросы, например: — Люди, которые покупали, также видели это.

Что такое машинное обучение?

Артур Сэмюэл ввел термин «машинное обучение» в 1959 году. Он был пионером в области искусственного интеллекта и компьютерных игр и определил машинное обучение как «область исследования , которая дает компьютерам возможность учиться без явного программирования».

В этой статье, во-первых, мы подробно обсудим машинное обучение, охватывающее различные аспекты, процессы и приложения.Во-вторых, мы начнем с понимания важности машинного обучения. Мы также объясним стандартные термины, используемые в машинном обучении, и шаги для решения проблемы машинного обучения. Кроме того, мы поймем, что такое машинное обучение и как оно работает. Более того, мы выясним, почему Python — лучший язык программирования для машинного обучения. Мы также перечислим различные типы подходов к машинному обучению и промышленных приложений. Наконец, статья заканчивается перспективами трудоустройства и карьерного роста в области машинного обучения, а также тенденциями заработной платы в ведущих мегаполисах Индии.

Машинное обучение — это разновидность искусственного интеллекта. Машинное обучение — это изучение того, как сделать машины более похожими на людей в их поведении и решениях, дав им возможность учиться и разрабатывать свои собственные программы. Это делается с минимальным вмешательством человека, то есть без явного программирования. Процесс обучения автоматизирован и улучшен на основе опыта машин на протяжении всего процесса. На машины поступают данные хорошего качества, и для построения моделей машинного обучения используются различные алгоритмы, чтобы обучать машины на этих данных.Выбор алгоритма зависит от типа имеющихся данных и типа деятельности, которую необходимо автоматизировать.

Вот видео, в котором объясняется, что такое машинное обучение с нуля.

Теперь вы можете задаться вопросом, чем это отличается от традиционного программирования? Что ж, в традиционном программировании мы загружали бы входные данные и хорошо написанную и протестированную программу в машину для генерации вывода. Когда дело доходит до машинного обучения, входные данные вместе с выходными данными загружаются в машину на этапе обучения, и она разрабатывает программу для себя.Чтобы лучше понять это, обратитесь к иллюстрации ниже:

Почему мы должны изучать машинное обучение?

Машинному обучению сегодня уделяется все необходимое внимание. Машинное обучение может автоматизировать многие задачи, особенно те, которые могут выполнять только люди с их врожденным интеллектом. Воспроизвести этот интеллект на машинах можно только с помощью машинного обучения.

С помощью машинного обучения предприятия могут автоматизировать рутинные задачи.Это также помогает в автоматизации и быстром создании моделей для анализа данных. Различные отрасли зависят от огромных объемов данных для оптимизации своей деятельности и принятия разумных решений. Машинное обучение помогает создавать модели, которые могут обрабатывать и анализировать большие объемы сложных данных для получения точных результатов. Эти модели точны, масштабируемы и работают с меньшим временем выполнения работ. Создавая такие точные модели машинного обучения, компании могут использовать выгодные возможности и избегать неизвестных рисков.

Распознавание изображений, генерация текста и многие другие варианты использования находят приложения в реальном мире. Это расширяет возможности экспертов по машинному обучению, чтобы они могли проявить себя как востребованные профессионалы.

Как начать работу с машинным обучением?

Чтобы начать работу с машинным обучением, давайте взглянем на некоторые важные термины, используемые в машинном обучении:

Некоторая терминология машинного обучения

• Модель : также известная как «гипотеза», машина Модель обучения — это математическое представление реального процесса. Алгоритм машинного обучения вместе с обучающими данными создает модель машинного обучения.
• Признак : Признак — это измеримое свойство или параметр набора данных.
• Вектор признаков : это набор нескольких числовых функций. Мы используем его в качестве входных данных для модели машинного обучения в целях обучения и прогнозирования.
• Обучение : алгоритм принимает в качестве входных данных набор данных, известный как «данные обучения». Алгоритм обучения находит закономерности во входных данных и обучает модель ожидаемым результатам (цели).Результатом тренировочного процесса является модель машинного обучения.
• Прогноз : Когда модель машинного обучения готова, в нее могут быть добавлены входные данные для обеспечения прогнозируемого вывода.
• Цель (метка) : значение, которое должна предсказать модель машинного обучения, называется целью или меткой.
• Переоснащение : Когда большой объем данных обучает модель машинного обучения, она имеет тенденцию учиться на шуме и неточных вводах данных. Здесь модель не может правильно характеризовать данные.
• Недостаточное соответствие : Это сценарий, когда модель не может расшифровать основную тенденцию во входных данных. Это снижает точность модели машинного обучения. Проще говоря, модель или алгоритм недостаточно хорошо соответствуют данным.
  Вот видео, которое описывает пошаговое руководство по решению проблемы машинного обучения на примере пива и вина:

Есть семь этапов машинного обучения

1. Сбор данных
2. Подготовка к этому data
3. Выбор модели
4. Обучение
5. Оценка
6. Настройка гиперпараметров
7. Прогноз

Обязательно выучить язык программирования, предпочтительно Python, вместе с необходимыми аналитическими и математическими знаниями. Вот три математических области, которые вам необходимо освежить перед тем, как приступить к решению задач машинного обучения:

1. Линейная алгебра для анализа данных: скаляры, векторы, матрицы и тензоры
2. Математический анализ: производные и градиенты
3. Теория вероятностей и статистика
4. Многомерное исчисление
5. Алгоритмы и комплексная оптимизация
   

Как работает машинное обучение?

Три основных строительных блока системы машинного обучения — это модель, параметры и обучаемый.

• Модель — это система, которая делает прогнозы
• Параметры — это факторы, которые учитываются моделью при прогнозировании
• Обучаемый вносит корректировки в параметры и модель, чтобы согласовать прогнозы с фактическими результатами

Давайте рассмотрим приведенный выше пример пива и вина, чтобы понять, как работает машинное обучение. Модель машинного обучения здесь должна предсказать, будет ли напиток пивом или вином. Выбранные параметры — это цвет напитка и процентное содержание алкоголя.Первый шаг:

Обучение на обучающем наборе

Это включает в себя выборку набора данных из нескольких напитков, для которых указаны цвет и процент алкоголя. Теперь нам нужно определить описание каждой классификации, то есть вина и пива, с точки зрения значений параметров для каждого типа. Модель может использовать описание, чтобы решить, будет ли новый напиток вином или пивом.

Значения параметров «цвет» и «процентное содержание алкоголя» можно представить как «x» и «y» соответственно.Затем (x, y) определяет параметры каждого напитка в обучающих данных. Этот набор данных называется обучающим набором. Эти значения, нанесенные на график, представляют гипотезу в форме линии, прямоугольника или полинома, которая лучше всего подходит для желаемых результатов.

Второй шаг — измерение ошибки.

После обучения модели на заданном обучающем наборе ее необходимо проверить на наличие расхождений и ошибок. Мы используем свежий набор данных для выполнения этой задачи. Результатом этого теста будет один из следующих четырех:

• Истинно-положительный: когда модель предсказывает состояние, когда оно присутствует
• Истинно-отрицательное: когда модель не предсказывает условие, когда оно отсутствует
• Ложно-положительное: Когда модель предсказывает условие, когда оно отсутствует
• Ложноотрицательное: Когда модель не предсказывает условие, когда оно присутствует

Сумма FP и FN является общей ошибкой в ​​модели.

Управление шумом

Для простоты мы рассмотрели только два параметра для решения задачи машинного обучения, а именно цвет и процентное содержание алкоголя. Но на самом деле вам придется учитывать сотни параметров и широкий набор обучающих данных, чтобы решить проблему машинного обучения.

• Созданная гипотеза будет иметь намного больше ошибок из-за шума. Шум — это нежелательные аномалии, которые скрывают основную взаимосвязь в наборе данных и ослабляют процесс обучения.Различные причины возникновения этого шума:
• Большой набор обучающих данных
• Ошибки во входных данных
• Ошибки маркировки данных
• Ненаблюдаемые атрибуты, которые могут повлиять на классификацию, но не учитываются в обучающем наборе из-за отсутствия данных

Вы можете принять определенную степень ошибки обучения из-за шума, чтобы гипотеза была как можно более простой.

Тестирование и обобщение

Хотя алгоритм или гипотеза может хорошо соответствовать обучающему набору, он может потерпеть неудачу при применении к другому набору данных вне обучающего набора.Поэтому важно выяснить, подходит ли алгоритм для новых данных. Проверить это с помощью набора новых данных — это способ судить об этом. Кроме того, обобщение относится к тому, насколько хорошо модель предсказывает результаты для нового набора данных.

Когда мы подбираем алгоритм гипотезы для максимально возможной простоты, он может иметь меньше ошибок для обучающих данных, но может иметь более значительную ошибку при обработке новых данных. Мы называем это недостаточным оснащением. С другой стороны, если гипотеза слишком сложна, чтобы наилучшим образом соответствовать результату обучения, она может плохо обобщаться.Это случай переоборудования. В любом случае результаты возвращаются для дальнейшего обучения модели.

Типичный результат алгоритма классификации

Типичный результат алгоритма классификации может принимать две формы:

Дискретные классификаторы. Двоичный выход (ДА или НЕТ, 1 или 0), который указывает, классифицировал ли алгоритм входной экземпляр как положительный или отрицательный или нет. Алгоритм просто говорит, что приложение имеет «высокий потенциал», если это так.Если не ожидается вмешательства человека в процесс принятия решений, например, если у компании нет верхнего или нижнего предела для приложений, которые считаются «высокопотенциальными», то это может быть полезно.

Вероятностные классификаторы. Вероятностный выходной сигнал (число от 0 до 1), который показывает вероятность того, что входные данные попадают в положительный класс. Давайте посмотрим на пример. Если алгоритм показывает, что вероятность того, что приложение имеет высокий потенциал, составляет 0,68.Если ожидается вмешательство человека в процесс принятия решений, например, если у компании есть ограничение на количество приложений, которые можно рассматривать как «высокопотенциальные», то это может быть полезно. Вероятностный выход становится двоичным, как только человек определяет «отсечку», чтобы определить, какие экземпляры попадают в положительный класс.

Какой язык лучше всего подходит для машинного обучения?

Python, безусловно, лучший язык программирования для приложений машинного обучения благодаря различным преимуществам, упомянутым в разделе ниже.Другие языки программирования, которые можно использовать для приложений машинного обучения: R, C ++, JavaScript, Java, C #, Julia, Shell, TypeScript и Scala.

Python известен своей удобочитаемостью и относительно меньшей сложностью по сравнению с другими языками программирования. Приложения машинного обучения включают сложные концепции, такие как исчисление и линейная алгебра, реализация которых требует больших усилий и времени. Python помогает уменьшить эту нагрузку за счет быстрой реализации, позволяющей инженеру машинного обучения проверить идею.Вы можете ознакомиться с Руководством по Python, чтобы получить базовое понимание языка. Еще одно преимущество использования Python в машинном обучении — это готовые библиотеки. Существуют разные пакеты для разных типов приложений, как указано ниже:

• Numpy, OpenCV и Scikit используются при работе с изображениями
• NLTK вместе с Numpy и Scikit снова при работе с текстом
• Librosa для аудио приложений
• Matplotlib, Seaborn и Scikit для представления данных
• TensorFlow и Pytorch для приложений глубокого обучения
• Scipy для научных вычислений
• Django для интеграции веб-приложений
• Pandas для высокоуровневых структур данных и анализа

Python обеспечивает гибкость в выбор между объектно-ориентированным программированием или написанием сценариев.Также нет необходимости перекомпилировать код; разработчики могут вносить любые изменения и моментально видеть результаты. Вы можете использовать Python вместе с другими языками для достижения желаемой функциональности и результатов.

Python — это универсальный язык программирования, который может работать на любой платформе, включая Windows, MacOS, Linux, Unix и другие. При переходе с одной платформы на другую код нуждается в незначительных доработках и изменениях, и он готов к работе на новой платформе.

Вот краткое изложение преимуществ использования Python для задач машинного обучения:

Другой язык программирования, используемый для машинного обучения, — «R».Вот видеоурок для начинающих, объясняющий, как работать с этим очень известным языком программирования. Взглянуть.

Предоставлено- Саураб Сингх

Специалисты по машинному обучению используют ряд инструментов, методов и структур для разработки эффективной модели машинного обучения. В предыдущем разделе мы читали о Python и встроенных в Python библиотеках, которые помогают создавать эффективные модели, которые точно работают для решения текущих бизнес-задач.Ниже перечислены некоторые из наиболее часто используемых инструментов машинного обучения, которые используются для различных целей в проектах машинного обучения.

Разница между машинным обучением и искусственным интеллектом

AI решает более комплексные задачи автоматизации системы, используя такие области, как когнитивная наука, обработка изображений, машинное обучение или нейронные сети для компьютеризации. С другой стороны, ML влияет на машину, чтобы извлекать уроки из внешней среды.Внешняя среда может быть чем угодно, например, внешними запоминающими устройствами, датчиками, электронными сегментами и прочим.

Кроме того, искусственный интеллект позволяет машинам и фреймворкам думать и выполнять задачи, как это делают люди. В то время как машинное обучение зависит от вводимых данных или запросов, запрошенных пользователями. Платформа воздействует на входные данные, проверяя, есть ли они в базе знаний, а затем предоставляет выходные данные.

Наука о данных против машинного обучения

Наука о данных — это обработка и анализ данных, полученных из различных источников, для получения содержательной информации, которая будет служить множеству бизнес-целей.Процесс Data Science включает в себя извлечение, очистку, анализ и визуализацию данных для извлечения ценных закономерностей и идей.

Когда наборы данных огромны и аналитики данных физически не могут проанализировать их, машинное обучение играет решающую роль. Машинное обучение — это способность системы самостоятельно изучать и обрабатывать наборы данных без вмешательства человека. Для реализации моделей машинного обучения используются сложные алгоритмы и методы, такие как регрессия, контролируемая кластеризация, наивный байесовский метод и многие другие.

Подробнее о различиях между наукой о данных, машинным обучением и искусственным интеллектом

Глубокое обучение и машинное обучение

Прежде чем переходить к разнице между глубоким обучением и машинным обучением, необходимо знать, что глубокое обучение является одной из областей машинное обучение. Когда дело доходит до приложений, глубокое обучение обеспечивает искусственный интеллект, максимально похожий на человеческий.

Машинное обучение использует алгоритмы для анализа данных, получения идей, извлечения уроков из них, а затем принятия обоснованных решений для решения проблемы.Всякий раз, когда модель предсказывает неверный результат, инженер машинного обучения должен вмешаться и исправить проблему, чтобы повысить точность модели.

Deep Learning, с другой стороны, структурирует несколько уровней алгоритмов для создания искусственной нейронной сети. Нейронные сети могут учиться самостоятельно и принимать разумные решения без вмешательства эксперта по машинному обучению. Даже когда модель предсказывает ошибочный результат, она может обучиться самостоятельно, чтобы повысить свою точность и эффективность.

Типы машинного обучения

В этом разделе мы узнаем о различных подходах к машинному обучению и разнообразных проблемах, которые они могут решить.

Что такое обучение с учителем?

Модель контролируемого обучения имеет набор входных переменных (x) и выходной переменной (y). Алгоритм определяет функцию отображения между входными и выходными переменными. Соотношение y = f (x).

Обучение контролируется или контролируется в том смысле, что мы уже знаем результат, и алгоритм корректируется каждый раз для оптимизации его результатов. Алгоритм обучается на наборе данных и корректируется до тех пор, пока не будет достигнут приемлемый уровень производительности.
Мы можем сгруппировать контролируемые задачи обучения как:

1. Проблемы регрессии — используются для прогнозирования будущих значений, и модель обучается с использованием исторических данных. Например, прогнозирование будущей цены продукта.
2. Проблемы классификации. Различные метки обучают алгоритм идентифицировать элементы в определенной категории. Например, болезнь или отсутствие болезни, яблоко или апельсин, пиво или вино.

Что такое обучение без учителя?

При таком подходе выходные данные неизвестны, а под рукой имеется только входная переменная.Алгоритм учится сам по себе и обнаруживает впечатляющую структуру данных.
Цель состоит в том, чтобы расшифровать базовое распределение данных, чтобы получить больше информации о данных.
Мы можем сгруппировать задачи обучения без учителя как:

1. Кластеризация: это означает объединение входных переменных с одинаковыми характеристиками вместе. Например, группировка пользователей на основе истории поиска
2. Ассоциация: здесь мы обнаруживаем правила, которые управляют значимыми ассоциациями между набором данных.Например, люди, которые смотрят «X», также будут смотреть «Y».

Что такое полу-контролируемое обучение?

При полууправляемом обучении специалисты по обработке данных тренируют модель с минимальным количеством помеченных данных и большим количеством немаркированных данных. Обычно первым шагом является кластеризация похожих данных с помощью алгоритма машинного обучения без учителя. Следующим шагом является маркировка немаркированных данных с использованием характеристик ограниченных доступных помеченных данных. После маркировки полных данных можно использовать алгоритмы контролируемого обучения для решения проблемы.

Что такое обучение с подкреплением ?

При таком подходе модели машинного обучения обучаются принимать ряд решений на основе вознаграждений и отзывов, которые они получают за свои действия. Машина учится достигать цели в сложных и неопределенных ситуациях и вознаграждается каждый раз, когда достигает ее в течение периода обучения.

Обучение с подкреплением отличается от обучения с учителем в том смысле, что ответ недоступен, поэтому агент подкрепления определяет шаги для выполнения задачи.Машина учится на собственном опыте, когда набор обучающих данных отсутствует.
Вот видео, объясняющее различные типы машинного обучения на реальных примерах:

Вот некоторые приложения машинного обучения

Алгоритмы машинного обучения помогают в создании интеллектуальных систем, которые могут учиться на своих прошлый опыт и исторические данные для получения точных результатов. Таким образом, многие отрасли применяют решения машинного обучения для решения своих бизнес-задач или для создания новых, более совершенных продуктов и услуг.В сфере здравоохранения, обороны, финансовых услуг, маркетинга и безопасности, помимо прочего, машинное обучение используется в своих приложениях и процессах.

Приложения машинного обучения

Распознавание лиц / изображений

Самым распространенным приложением машинного обучения является распознавание лиц, а простейшим примером этого приложения является iPhone X. Существует множество вариантов использования. распознавания лиц, в основном в целях безопасности, таких как идентификация преступников, поиск пропавших без вести, помощь в судебно-медицинских расследованиях и т. д.Интеллектуальный маркетинг, диагностика заболеваний, отслеживание посещаемости школ — это еще несколько вариантов использования.

Автоматическое распознавание речи

Автоматическое распознавание речи, сокращенно ASR, используется для преобразования речи в цифровой текст. Его приложения заключаются в аутентификации пользователей на основе их голоса и выполнении задач на основе ввода человеческого голоса. Речевые шаблоны и словарный запас вводятся в систему для обучения модели. В настоящее время системы ASR находят широкое применение в следующих областях:

• Медицинская помощь
• Промышленная робототехника
• Судебная экспертиза и правоохранительные органы
• Оборона и авиация
• Телекоммуникационная промышленность
• Домашняя автоматизация и контроль доступа
• I.T. and Consumer Electronics

Financial Services

Машинное обучение имеет множество вариантов использования в финансовых услугах. Алгоритмы машинного обучения превосходно помогают обнаруживать мошенничество, отслеживая действия каждого пользователя и оценивая, типична ли попытка действия для этого пользователя.
Финансовый мониторинг для выявления операций по отмыванию денег также является важным вариантом использования машинного обучения для обеспечения безопасности.

Машинное обучение также помогает принимать лучшие торговые решения с помощью алгоритмов, которые могут анализировать тысячи источников данных одновременно.Кредитный скоринг и андеррайтинг — некоторые из других приложений.
Самым распространенным приложением в нашей повседневной деятельности являются виртуальные личные помощники, такие как Siri и Alexa.

Маркетинг и продажи

Машинное обучение улучшает алгоритмы оценки потенциальных клиентов, включая различные параметры, такие как посещения веб-сайтов, открытые электронные письма, загрузки и клики для оценки каждого лида. Это также помогает предприятиям улучшить свои динамические модели ценообразования с помощью методов регрессии для прогнозирования.

Анализ настроений — еще одно важное приложение для измерения реакции потребителей на конкретный продукт или маркетинговую инициативу. Машинное обучение для компьютерного зрения помогает брендам идентифицировать свои продукты на изображениях и видео в Интернете. Эти бренды также используют компьютерное зрение для измерения упоминаний, которые упускают какой-либо соответствующий текст. Чат-боты также становятся более отзывчивыми и умными с помощью машинного обучения.

Здравоохранение

Машинное обучение применяется в диагностике болезней и недугов, которые иначе диагностировать трудно.С приходом машинного обучения лучевая терапия также становится лучше.

Открытие лекарств на ранних стадиях — еще одно важное приложение, которое включает в себя такие технологии, как точная медицина и секвенирование нового поколения. Для завершения клинических испытаний и получения результатов требуется много времени и денег. Применение прогнозной аналитики на основе машинного обучения может улучшить эти факторы и дать лучшие результаты.

Технологии машинного обучения также имеют решающее значение для прогнозирования эпидемий.Ученые всего мира используют эти технологии для прогнозирования вспышек эпидемий.

Системы рекомендаций

Сегодня многие компании используют системы рекомендаций для эффективного общения с пользователями на своем сайте. Он может порекомендовать соответствующие продукты, фильмы, веб-сериалы, песни и многое другое. Наиболее известные варианты использования рекомендательных систем — это сайты электронной коммерции, такие как Amazon, Flipkart и многие другие, а также Spotify, Netflix и другие каналы веб-потоковой передачи.

Вакансии и перспективы карьерного роста в машинном обучении

Во-первых, давайте взглянем на набор навыков, которые необходимы, чтобы стать успешным профессионалом в области машинного обучения. Затем мы перейдем к должностям и перспективам карьерного роста в машинном обучении.

Предпосылки для машинного обучения

• Линейная алгебра
• Статистика и вероятность
• Исчисление
• Теория графов
• Навыки программирования — Python, R, MATLAB, C ++ или Octave

, чтобы стать основными навыками машинного обучения a P rofessional

1. Алгоритмы и библиотеки машинного обучения: Абсолютно необходимо ознакомиться с реализацией алгоритмов машинного обучения, которые в основном доступны через API, пакеты и библиотеки.Также важно узнать о плюсах и минусах различных подходов к реализации ML.
2. Моделирование и оценка данных: Это включает процесс постоянной оценки производительности данной модели. Этого можно добиться, выбрав подходящую меру точности и эффективную стратегию оценки, основанную на рассматриваемой проблеме.
3. Распределенные вычисления: Задачи машинного обучения требуют работы с большим набором данных.Использование одной машины не может обработать такой огромный объем данных. Его нужно распределить по кластеру машин.
4. Разработка программного обеспечения и системное проектирование: Прочная база в области разработки программного обеспечения и проектирования систем является необходимым условием для успешной карьеры в области машинного обучения. Работодатели предпочитают возможность создавать соответствующие интерфейсы для компонентов. Эти навыки важны для улучшения качества, производительности, совместной работы и удобства обслуживания.

Машинное обучение Роли и тенденции заработной платы

(Источник: Аналитика Индия Magazine ‘Salary Study — 2018’)

Книги по машинному обучению

Машинное обучение — обширный предмет, включающий концепции статистики, линейной алгебры, исчисления , и многие другие домены.Обширность предмета уступает место неограниченным возможностям применения техники или ряда приемов для решения поставленной задачи. Лучший способ постоянно обновляться с помощью различных инструментов и методов машинного обучения — это читать одни из лучших книг, написанных экспертами в этой области. Чтение все большего и большего количества книг также поможет вам взглянуть на проблему с разных точек зрения. Также можно понять разные подходы к решению одной и той же проблемы и сравнить их, чтобы выбрать лучшее решение.Для начала, вот список из 10 лучших книг по машинному обучению, которые обеспечат глубокое погружение в концепции и приложения машинного обучения.

Возможности машинного обучения в будущем

В заключение давайте посмотрим, каким будет будущее машинного обучения. По оценкам, к 2022 году рынок машинного обучения вырастет до 8,81 миллиарда долларов США. Это означает, что для стимулирования этого роста потребуется существенная потребность в навыках в области машинного обучения.Будущее выглядит многообещающим для тех, кто планирует карьеру в области машинного обучения!
Если вы хотите узнать больше о машинном обучении и хотите сделать карьеру в машинном обучении, ознакомьтесь с преимуществами карьеры в машинном обучении.

Если вы хотите продолжить карьеру в области машинного обучения, повышайте квалификацию с помощью программы Great Learning PG по машинному обучению.

8

Насколько точно работает 3D-печать?

3D-печать — это универсальный метод производства и быстрого прототипирования.За последние несколько десятилетий он произвел фурор во многих отраслях по всему миру.

3D-печать является частью семейства производственных технологий, называемых аддитивным производством. Это описывает создание объекта путем добавления материала к объекту слой за слоем. На протяжении всей своей истории аддитивное производство носило различные названия, включая стереолитографию, трехмерное наслоение и трехмерную печать, но трехмерная печать является самой известной.

Так как же работают 3D-принтеры?

СВЯЗАННЫЙ: НАЧНИТЕ СОБСТВЕННЫЙ БИЗНЕС ПО 3D-ПЕЧАТИ: 11 ИНТЕРЕСНЫХ КЕЙСОВ КОМПАНИЙ, ИСПОЛЬЗУЮЩИХ 3D-ПЕЧАТЬ

Как работает 3D-принтер?

Процесс 3D-печати начинается с создания графической модели печатаемого объекта.Обычно они разрабатываются с использованием пакетов программного обеспечения для автоматизированного проектирования (САПР), и это может быть наиболее трудоемкой частью процесса. Для этого используются программы TinkerCAD, Fusion360 и Sketchup.

Для сложных продуктов эти модели часто тщательно тестируются в имитационном моделировании на предмет выявления потенциальных дефектов в конечном продукте. Конечно, если объект для печати носит чисто декоративный характер, это менее важно.

Одним из основных преимуществ 3D-печати является то, что она позволяет быстро создавать прототипы практически всего.Единственное реальное ограничение — это ваше воображение.

На самом деле, есть объекты, которые слишком сложны для создания в более традиционных процессах производства или прототипирования, таких как фрезерование или формование с ЧПУ. Это также намного дешевле, чем многие другие традиционные методы производства.

После проектирования следующим этапом является цифровая нарезка модели для печати. Это жизненно важный шаг, поскольку 3D-принтер не может концептуализировать 3D-модель так же, как вы или я. Процесс нарезки разбивает модель на множество слоев.Затем дизайн каждого слоя отправляется в печатающую головку для печати или укладки по порядку.

Процесс нарезки обычно завершается с помощью специальной программы для резки, такой как CraftWare или Astroprint. Это программное обеспечение для срезов также обрабатывает «заливку» модели, создавая решетчатую структуру внутри твердотельной модели для дополнительной устойчивости, если это необходимо.

Это также область, в которой 3D-принтеры преуспевают. Они способны печатать очень прочные материалы с очень низкой плотностью за счет стратегического добавления воздушных карманов внутри конечного продукта.

Программное обеспечение слайсера также добавит столбцы поддержки, где это необходимо. Это необходимо, потому что пластик нельзя уложить в воздухе, а колонны помогают принтеру заполнять промежутки. Затем эти столбцы при необходимости удаляются.

После того, как программа слайсера сработала, данные отправляются на принтер для заключительного этапа.

Источник: Интересная инженерная мастерская

Отсюда сам 3D-принтер берет верх. Он начнет распечатывать модель в соответствии с конкретными инструкциями программы слайсера, используя разные методы, в зависимости от типа используемого принтера.Например, прямая 3D-печать использует технологию, аналогичную технологии струйной печати, в которой сопла перемещаются вперед и назад, вверх и вниз, распределяя густой воск или пластмассовые полимеры, которые затвердевают, образуя каждое новое поперечное сечение 3D-объекта. В многоструйном моделировании используются десятки работающих одновременно струй для более быстрого моделирования.

При 3D-печати связующим сопла для струйной печати наносят тонкий сухой порошок и жидкий клей или связующее, которые вместе образуют каждый напечатанный слой. Принтеры для переплета делают два прохода для формирования каждого слоя.Первый проход наносит тонкий слой порошка, а второй проход использует сопла для нанесения связующего.

При фотополимеризации капли жидкого пластика подвергаются воздействию лазерного луча ультрафиолетового света, который превращает жидкость в твердое тело.

Спекание — это еще одна технология 3D-печати, которая включает плавление и сплавление частиц вместе для печати каждого последующего слоя. Соответствующее селективное лазерное спекание основано на использовании лазера для плавления огнестойкого пластикового порошка, который затем затвердевает, образуя печатный слой.Спекание также можно использовать для изготовления металлических предметов.

Процесс 3D может занять часы или даже дни, в зависимости от размера и сложности проекта.

«Есть несколько более быстрых технологий, которые производят фурор в отрасли, например, Carbon M1, в котором используются лазеры, выстреливаемые в слой жидкости и вытягивающие из него отпечаток, что значительно ускоряет процесс. Но таких принтеров много. в разы сложнее, намного дороже и пока работаю только с пластиком ». — Howtogeek.com.

Независимо от того, какой тип 3D-принтера используется, общий процесс печати обычно одинаков.

• Шаг 1: Создайте 3D-модель с помощью программного обеспечения CAD.
• Шаг 2: Чертеж САПР преобразуется в формат стандартного языка тесселяции (STL). Большинство 3D-принтеров используют файлы STL в дополнение к другим типам файлов, таким как ZPR и ObjDF.
• Шаг 3: Файл STL передается на компьютер, который управляет 3D-принтером.Там пользователь указывает размер и ориентацию для печати.
• Шаг 4: Сам 3D-принтер настроен. У каждой машины свои требования к настройке, такие как заправка полимеров, связующих и других расходных материалов, которые будет использовать принтер.
• Шаг 5: Запустите машину и дождитесь завершения сборки. В это время следует регулярно проверять машину, чтобы убедиться в отсутствии ошибок.
• Шаг 6: Напечатанный объект удален из аппарата.
• Шаг 7: Последний шаг — пост-обработка. Многие 3D-принтеры требуют некоторой постобработки, такой как удаление остатков порошка щеткой или промывка печатного объекта для удаления водорастворимых подложек. Новый объект также может нуждаться в лечении.

Что умеет делать 3D-принтер?

Как мы уже видели, 3D-принтеры невероятно универсальны. Теоретически они могут создать практически все, о чем вы можете подумать.

Но они ограничены видами материалов, которые они могут использовать для «чернил», и их размером.Для очень больших объектов, например дома, вам нужно будет распечатать отдельные детали или использовать очень большой 3D-принтер .

3D-принтеры могут печатать в пластике, бетоне, металле и даже в клетках животных. Но большинство принтеров рассчитаны на использование только одного типа материала.

Некоторые интересные примеры объектов, напечатанных на 3D-принтере, включают, но не ограничиваются: —

• Протезы конечностей и других частей тела
• Дома и другие здания
• Продукты питания
• Медицина
• Огнестрельное оружие
• Жидкие структуры
• Стекло продукция
• Акриловые предметы
• Реквизит для фильмов
• Музыкальные инструменты
• Одежда
• Медицинские модели и устройства

3D-печать, несомненно, находит применение во многих отраслях промышленности.

Какие существуют типы программного обеспечения для 3D-печати?

В различных программах САПР используются различные форматы файлов, но некоторые из наиболее распространенных:

• STL — стандартный язык тесселяции или STL — это формат 3D-рендеринга, который обычно может обрабатывать один цвет. Обычно это формат файла, который используют большинство настольных 3D-принтеров.
• VRML — язык моделирования виртуальной реальности, файл VRML — это новый формат файла.Они обычно используются для принтеров с более чем одним экструдером и позволяют создавать многоцветные модели.
• AMF — формат файла аддитивного производства, это открытый стандарт на основе .xml для 3D-печати. Он также может поддерживать несколько цветов.
• GCode — GCode — это еще один формат файла, который может содержать подробные инструкции для 3D-принтера, которым он должен следовать при укладке каждого среза.
• Другие форматы — Другие производители 3D-принтеров также имеют свои собственные форматы файлов.

Каковы преимущества 3D-печати?

Как мы уже упоминали выше, 3D-печать может иметь различные преимущества по сравнению с более традиционными производственными процессами, такими как литье под давлением или фрезерование с ЧПУ.

3D-печать — это аддитивный процесс, а не вычитающий, как фрезерование с ЧПУ. 3D-печать строит вещи слой за слоем, в то время как позже постепенно удаляет материал из твердого блока, чтобы создать продукт. Это означает, что в некоторых случаях 3D-печать может быть более ресурсоэффективной, чем ЧПУ.

Другой пример традиционных производственных процессов, литье под давлением, отлично подходит для изготовления большого количества предметов в больших объемах. Хотя его можно использовать для создания прототипов, литье под давлением лучше всего подходит для крупномасштабного массового производства утвержденного дизайна продукта. Однако 3D-печать лучше подходит для мелкосерийного, ограниченного производства или создания прототипов.

В зависимости от использования, 3D-печать имеет ряд других преимуществ по сравнению с другими производственными процессами. К ним относятся, но не ограничиваются ими:

• Более быстрое производство — Хотя время от времени 3D-печать медленная, она может быть быстрее, чем некоторые традиционные процессы, такие как литье под давлением и субтрактивное производство.
• Легкодоступный — 3D-печать существует уже несколько десятилетий и резко выросла примерно с 2010 года. В настоящее время доступно большое количество принтеров и пакетов программного обеспечения (многие из которых имеют открытый исходный код), что позволяет практически любому узнать, как это сделать.

Источник: Pixabay

• Продукция более высокого качества — 3D-печать обеспечивает неизменно высокое качество продукции. Если модель точна и соответствует своему назначению, и используется один и тот же тип принтера, конечный продукт обычно всегда будет одинакового качества.
• Отлично подходит для проектирования и тестирования продукции — 3D-печать — один из лучших инструментов для проектирования и тестирования продукции. Он предлагает возможности для проектирования и тестирования моделей, позволяющих легко дорабатывать их.
• Рентабельность — 3D-печать, как мы видели, может быть рентабельным способом производства. После создания модели процесс обычно автоматизируется, а отходы сырья обычно ограничиваются.
• Дизайн изделий почти бесконечен — Возможности 3D-печати практически безграничны.Пока он может быть разработан в САПР, а принтер достаточно большой, чтобы его напечатать, нет предела.
• 3D-принтеры могут печатать с использованием различных материалов — Некоторые 3D-принтеры действительно могут смешивать материалы или переключаться между ними. В традиционной печати это может быть сложно и дорого.

Как работают пылесосы | HowStuffWorks

Первые пылесосы, датируемые серединой 1800-х годов, использовали сильфонов с ручным управлением для создания всасывания.Они были всех форм и размеров, и их ежедневная уборка была минимальной. Первые электрические пылесосы появились в начале 1900-х годов и сразу же имели успех (хотя в течение многих десятилетий они продавались только как предмет роскоши).

Один из очень популярных пылесосов той эпохи снова набирает популярность. Эта конструкция, центральная пылесосная система , превращает весь ваш дом в пылесос. Моторизованный вентилятор в подвале или снаружи дома создает всасывание через ряд соединенных между собой труб в стенах .Чтобы использовать очиститель, вы включаете двигатель вентилятора и подсоединяете шланг к любому из различных выходов труб по всему дому. Грязь засасывается в трубы и собирается в большую канистру, которую вы опорожняете только несколько раз в год. Для получения дополнительной информации см. Как работают центральные вакуумные системы.

Реклама

Пылесосы для влажной / сухой уборки

Для тяжелых работ по уборке многие люди используют пылесосы для влажной / сухой уборки , модели, которые могут собирать как жидкости, так и твердые частицы.Жидкий материал может пропитать бумажные или тканевые фильтры, поэтому для этих чистящих средств требуется система сбора другого типа.

Базовая конструкция проста: проходя через пылесос, воздушный поток проходит через более широкую зону , которая расположена над ковшом . Когда он достигает этой большей площади, воздушный поток замедляется по той же причине, по которой воздух ускоряется при прохождении через узкую насадку. Это снижение скорости эффективно ослабляет хватку воздуха, поэтому капли жидкости и более тяжелые частицы грязи могут выпадать из воздушного потока в ведро.После того, как вы закончите пылесосить, вы просто выбросите все, что собралось в этом ведре.

Далее мы рассмотрим еще две инновации в области пылесоса: циклонный пылесос и роботизированный пылесос.

Что мы узнали об удаленной работе

За две недели, прошедшие с тех пор, как наша команда здесь, в Пьюджет-Саунд, перешла на удаленную работу, борьба с COVID-19 усилилась. Многие люди в разных странах мира просто остаются дома.И с закрытыми школами, церквями, предприятиями и офисами, мы открываем для себя, что такое на самом деле — всегда быть дома со своими семьями, одновременно пытаясь оставаться продуктивными и поддерживать связь с нашими рабочими командами. Есть чему поучиться. Наша текущая ситуация вынудила мою команду по-новому взглянуть на все, от планирования встреч до способов управления нашими командами, и я слышал, что многие клиенты поступают так же. Я хотел поделиться с вами некоторыми важными вещами, которые мы обнаружили в рамках полностью удаленной команды.Я надеюсь, что вы найдете эти уроки полезными при изучении собственного опыта.

Небольшая заметка, прежде чем мы углубимся: мы использовали это пространство, чтобы делиться советами, историями клиентов и информацией во время вспышки COVID-19. Этот пост является продолжением сообщения, опубликованным на прошлой неделе, с подробными советами по переходу к удаленной работе с Microsoft Teams. Мы также предложили руководство по размещению прямых трансляций в Интернете — с подробностями об использовании инструментов Microsoft, а также советами нашего руководителя мероприятий в Microsoft.И мы также делились советами для ИТ-отделов и директоров по информационной безопасности от лидеров в этих областях. В ближайшие дни мы продолжим публиковать здесь больше материалов об удаленной работе, поэтому, пожалуйста, заходите почаще. Хорошо, перейдем к урокам за последние две недели.

1. Совместное использование работы на дому

В большинстве организаций есть учебные пособия о том, как сотрудники должны ориентироваться в офисной среде. Когда мы перешли на удаленную работу, мы быстро поняли, что сотрудники также нуждаются в руководстве для этого типа работы.Многие из нас впервые сталкиваются с удаленной работой, и у нас очень мало времени, чтобы подготовиться к изменениям. У нашей команды есть вопросы: как создать пространство, на котором можно сосредоточиться? Как вы остаетесь на связи, когда не можете встретиться лицом к лицу? Почему кажется, что сейчас неподходящий момент для перерыва? Добавьте к этому проблемы с детьми или другими зависимыми членами семьи дома — реальность для многих из нас во время этой эпидемии — и некоторые сотрудники неизбежно столкнутся с трудностями.

Чтобы удовлетворить эту потребность, на прошлой неделе мы раздали подробное руководство по работе на дому среди сотрудников.Мы подумали, что это может вам пригодиться, поэтому создали клиентскую версию, чтобы вы могли поделиться ею со своими сотрудниками по своему усмотрению. Он полон конкретных советов по всему, от настройки физических и виртуальных рабочих станций до передовых методов информирования товарищей по команде о доступности.

2. Управляйте параллельными встречами

В офисе на встречах подряд есть естественные паузы между ними. Это прогулка по коридору, первые несколько минут за столом, когда вы ждете, когда все придут, и непринужденный разговор, который происходит, когда товарищи по команде приветствуют друг друга и быстро догоняют.Часто мы почти не замечаем этих маленьких передышек в течение рабочей недели. Затем мы переключаемся на удаленную работу и понимаем, насколько они нам нужны, чтобы подчеркнуть ритмичность многосерийного дня.

Как сделать так, чтобы вы и ваша команда встречались так часто, как вам нужно, но при этом могли делать перерыв между ними? Мы призываем сотрудников запланировать встречи для завершения за пять минут до конца часа или половины час . Это немного сокращает ваше время вместе, но в значительной степени помогает избежать потенциального выгорания из-за непрерывных встреч.

3. Создайте пространство, чтобы люди могли отключиться.

Когда мы работаем в мире, мы ежедневно находим способы отключиться, часто даже не пытаясь. Приготовление ужина для вашей семьи, встречи с друзьями на уроке физкультуры после работы или ежедневное отключение по дороге домой на автобусе помогают нам отделиться от событий дня, чтобы мы могли подготовиться к следующему. Даже в самых лучших обстоятельствах отключение при удаленной работе может быть проблемой. Чтобы помочь нашим сотрудникам, , мы начали предлагать виртуальные сеансы медитации , к которым они могут присоединиться, когда им нужно время, чтобы расслабиться с работы.

Если вы решите сделать то же самое, вот несколько практических советов, которыми вы можете поделиться с сотрудниками, впервые посещающими онлайн-классы медитации. Сначала найдите тихое место, где вас никто не отвлекает. Затем отключите микрофон, чтобы другие могли наслаждаться тишиной. И наконец, используйте камеру, чтобы наблюдать за ведущим сеанса, чтобы получить рекомендации по технике дыхания. Как только вы почувствуете, что у вас все в порядке, вы можете выключить камеру, чтобы полностью сосредоточиться на успокоении ума.

4. Продолжайте развивать командную культуру

От общих собраний до празднования небольших событий — здоровая командная культура зависит от частых встреч.Поскольку многие из нас внезапно переходят на удаленную работу, возникает соблазн переключиться в режим «только самое необходимое», откладывая как важные события, так и веселые командные моменты, пока мы не вернемся к нормальной жизни.

Мы обнаружили, что , когда это возможно, лучше всего поддерживать командную культуру, даже если вам нужно создать ее отдельно . Назначили день рождения для товарища по команде? Присоединяйтесь к собранию Teams и запускайте GIF-файлы HBD. Приближается большая конференция по продажам? Вместо этого начните выяснять, как удерживать его виртуально.А если пришло время для ежеквартального создания команды вне офиса, просто дерзайте. Ваша команда будет более чем готова делиться идеями и общаться. Поначалу встречи, которые помогают формировать командную культуру, могут показаться сложной задачей для удаленного проведения, но стоит приложить дополнительные усилия, чтобы все были на связи и двигались вперед.

5. Практика ключевых управленческих навыков

Сотрудники полагаются на своих менеджеров, чтобы проверить их, обучить их изменениям и проявить любопытство, чтобы помочь им решать проблемы и создавать их.По мере того, как ваша команда использует совершенно новый способ работы — одновременно преодолевая глобальный кризис в области здравоохранения, — они как никогда нуждаются в вашей поддержке как руководителя. Но как вы можете успешно справляться, когда работаете врозь?

Мы делимся тем, что узнали об удаленном управлении, в руководстве по работе из дома . Это включает в себя усиление вовлеченности, частую проверку и обучение ваших товарищей по команде, чтобы они помогли узнать их собственные передовые методы удаленной работы. Прямо сейчас перед каждым сотрудником стоят уникальные задачи, и каждый сотрудник подойдет к этой ситуации по-своему.Как менеджеры, очень важно попытаться понять их индивидуальные потребности и как можно больше отреагировать на них.

Эти уроки отражают некоторые из наших первых выводов после двух недель дистанционного обучения. Мы многое узнаем об этом новом способе работы — от планирования собраний и передышки до эффективного управления удаленными командами. Я уверен, что эти уроки будут иметь непреходящую ценность после вспышки COVID-19, поскольку организации во всем мире продолжают уделять приоритетное внимание удаленной работе. Но мы также хотим услышать о том, о чем вы и ваша команда думаете и чему учитесь.Присоединяйтесь к обсуждению в нашем сообществе по обеспечению удаленной работы.

Как работает машинное обучение, объяснил Google

Недавнее открытие того, что Google использует машинное обучение для обработки некоторых результатов поиска, вызывает интерес и вызывает вопросы об этой области в искусственном интеллекте. Что такое «машинное обучение» и как машины учатся? Вот некоторые сведения, полученные от специалистов Google, занимающихся машинным обучением.

Вчера компания Google провела мероприятие «Машинное обучение 101» для различных журналистов, занимающихся технологиями. Я был одним из присутствующих. Несмотря на выставление счетов в качестве введения, то, что было рассмотрено, все еще было довольно техническим и трудным для понимания мне и нескольким другим присутствующим.

Например, когда говорящий говорит вам, что математика с машинным обучением «проста», и упоминает исчисление в том же предложении, я бы сказал, что у него совсем другое определение слова «легко», чем у непрофессионала!

Тем не менее, я пришел с гораздо лучшим пониманием процесса и частей, связанных с тем, как машины — компьютеры — учатся распознавать объекты, текст, произносимые слова и многое другое.Вот мой вывод.

Части машинного обучения

Системы машинного обучения состоят из трех основных частей:

• Модель: система, которая делает прогнозы или идентификации.
• Параметры: сигналы или факторы, используемые моделью для формирования своих решений.
• Ученик: система, которая регулирует параметры — и, в свою очередь, модель — глядя на различия в прогнозах и фактических результатах.

Теперь позвольте мне преобразовать это в возможную проблему из реального мира, основываясь на том, что вчера обсуждал Грег Коррадо, старший научный сотрудник Google и соучредитель группы глубокого обучения компании.

Представьте, что вы учитель. Вы хотите определить оптимальное количество времени, которое студенты должны учиться, чтобы получить лучшую оценку за тест. Вы обращаетесь к машинному обучению за решением. Да, это перебор для данной конкретной проблемы. Но это очень упрощенная иллюстрация!

Подробнее об искусственном интеллекте и машинном обучении

Создание модели

Все начинается с модели, прогноза, который будет использовать система машинного обучения.Первоначально модель должна быть дана системе человеком, по крайней мере, на этом конкретном примере. В нашем случае учитель скажет модели машинного обучения предположить, что пятичасовое обучение приведет к идеальному результату теста.

Сама модель зависит от параметров, используемых при ее расчетах. В этом примере параметрами являются часы, потраченные на обучение, и полученные результаты тестов. Представьте, что параметры примерно такие:

• 0 часов = 50% баллов
• 1 час = 60% баллов
• 2 часа = 70% баллов
• 3 часа = 80% баллов
• 4 часа = 90% баллов
• 5 часов = 100% баллов

Система машинного обучения будет фактически использовать математическое уравнение, чтобы выразить все вышесказанное, чтобы эффективно сформировать линию тренда того, что ожидается.Вот пример из вчерашнего выступления:

Обеспечение начального ввода

Теперь, когда модель настроена, вводится реальная информация. Наш учитель, например, может ввести четыре результата тестов от разных учеников, а также количество часов, которые они изучили.

Как оказалось, в этом примере оценки не соответствуют модели. Некоторые из них находятся выше или ниже прогнозируемой линии тренда:

Пришло время для обучающей части машинного обучения!

Ученик учится

Тот набор баллов, который был введен? Подобные данные, передаваемые системе машинного обучения, часто называют «обучающим набором» или «обучающими данными», потому что они используются учащимся в системе машинного обучения, чтобы научиться создавать лучшую модель.

Учащийся смотрит на оценки и видит, насколько они далеки от модели. Затем он использует дополнительные математические вычисления для корректировки исходных предположений. Например, список сверху можно эффективно изменить так:

• 0 часов = 45% баллов
• 1 час = 55% баллов
• 2 часа = 65% баллов
• 3 часа = 75% баллов
• 4 часа = 85% баллов
• 5 часов = 95% баллов
• 6 часов = 100% баллов

Новый прогноз переработан, поэтому для получения этой оценки старшего учителя планируется больше времени на учебу.

Это всего лишь пример полностью выдуманного процесса. Самый важный вывод — просто понять, что учащийся вносит очень небольшие изменения в параметры для уточнения модели. Я вернусь к этому через минуту.

Промыть и повторить

Теперь система снова запущена, на этот раз с новым набором оценок. Эти реальные оценки учащийся сравнивает с измененной моделью. В случае успеха результаты будут ближе к предсказанию:

Однако они не будут идеальными.Итак, учащийся снова настроит параметры, чтобы изменить форму модели. Будет введен еще один набор тестовых данных. Снова произойдет сравнение, и учащийся снова настроит модель.

Цикл будет повторяться до тех пор, пока не будет достигнута высокая степень уверенности в окончательной модели, что она действительно предсказывает результат оценки на основе часов обучения.

Градиентный спуск: как машинное обучение предотвращает падение

Коррадо из Google подчеркнул, что большая часть машинного обучения — это концепция, известная как «градиентный спуск» или «градиентное обучение».Это означает, что система вносит эти небольшие корректировки снова и снова, пока все не станет правильным.

Коррадо сравнил это со спуском с крутой горы. Вы не хотите прыгать или бегать, потому что это опасно. Скорее всего, вы ошибетесь и упадете. Вместо этого вы постепенно спускаетесь вниз, осторожно, понемногу.

Помните, что «математика — это просто», которую я упомянул выше? Очевидно, для тех, кто разбирается в исчислении и математике, это действительно легко, включая уравнения.

Настоящей проблемой, напротив, была вычислительная мощность. Машине требуется много времени, чтобы научиться, чтобы пройти все эти этапы. Но по мере того, как наши компьютеры становятся все быстрее и больше, машинное обучение, которое много лет назад казалось невозможным, теперь становится почти обычным явлением.

Придумывание: идентификация кошек

Приведенный выше пример очень упрощен. Как уже было сказано, для учителя использовать систему машинного обучения для прогнозирования результатов тестов — это излишне. Но та же самая базовая система используется для выполнения очень сложных задач, например, для определения изображений кошек.

Компьютеры не видят так, как люди. Итак, как они могут идентифицировать объекты, как Google Фото выделяет многие объекты на моих фотографиях:

Машинное обучение приходит на помощь! Применяется тот же принцип. Вы строите модель вероятных факторов, которая поможет определить, что такое кошка на изображениях, цветах, формах и т. Д. Затем вы вводите обучающий набор из известных изображений кошек и смотрите, насколько хорошо работает модель.

Затем ученик вносит коррективы, и цикл обучения продолжается.Но идентификация кошек или любого объекта затруднена. Есть много параметров, используемых как часть формирования модели, и у вас даже есть параметры внутри параметров, все предназначенные для преобразования изображений в шаблоны, которые система может сопоставить с объектами.

Например, вот как система может в конечном итоге увидеть кошку на ковре:

Это почти похожее на живопись изображение стало известно как глубокая мечта, основанная на коде DeepDream, выпущенном Google, который, в свою очередь, возник из информации, которой он поделился, о том, как его системы машинного обучения выстраивали шаблоны для распознавания объектов.

Изображение на самом деле является иллюстрацией того типа паттернов, которые ищет компьютер, когда он идентифицирует кошку, а не частью фактического процесса обучения. Но если бы машина действительно могла видеть, это было бы намеком на то, как она на самом деле это будет делать.

Между прочим, поворот в распознавании изображений в нашем первоначальном примере заключается в том, что сама модель изначально создается машинами, а не людьми. Они пытаются выяснить для себя, что объект делает начальные группы цветов, форм и других функций, а затем используют данные обучения для уточнения этого.

Идентификация событий

Чтобы понять, насколько все это может быть сложно, подумайте, хотите ли вы идентифицировать не только объекты, но и события. Google объяснил, что вы должны помочь добавить некоторые правила здравого смысла, некоторые человеческие рекомендации, которые позволяют процессу машинного обучения понять, как различные объекты могут складываться в событие.

Например, рассмотрим это:

Как показано на иллюстрации, система машинного обучения видит крошечного человека, корзину и яйцо. Но человек все это видит и распознает в этом охоту за пасхальными яйцами.

А как насчет RankBrain?

Как все это машинное обучение применимо к RankBrain? Google вообще не вдавался в подробности этого. Фактически, это даже не упоминалось во время официальных обсуждений, и в переговорах во время перерывов было раскрыто немного больше, чем уже было опубликовано.

Почему? В основном конкуренция. Google в целом много рассказывает о том, как работает машинное обучение. В некоторых областях даже есть много специфики. Но он не раскрывает, что именно происходит с машинным обучением в поиске, чтобы не выдавать то, что, по его мнению, является очень важным и уникальным.

Хотите больше?

Если вы хотите узнать больше о машинном обучении, Google ведет исследовательский блог об этом, публикует здесь исследовательские работы и только что выпустил новое обзорное видео, которое находится ниже: