Как подключить вводной автомат: Подключение автоматов в щитке: снизу или сверху? | Полезные статьи — Интернет-магазин инструмента. — yato-tools.ru. Электротовары и инструмент.

Содержание

При подключении современной бытовой модели не имеет большого значения, будет ввод в автомат сверху или снизу.

Путаница с поиском правильного решения возникла по двум причинам:

Старые советские модели имели особое устройство (фото ниже).

Верхние контакты были неподвижны, а сам корпус разборной (для обслуживания, чистки контактов и т.п.). В этом случае любой электрик знал, что верхние неподвижные контакты всегда под напряжением. Это был просто вопрос безопасности.

Современные вводные автоматы имеют совершенно иной вид. Их корпус может открываться лишь единожды — при подключении аппарата.

В случае неисправности такие устройства не ремонтируют, а меняют целиком. Поэтому здесь значения не имеет, как будет осуществлено подключение автомата в щитке — вряд ли кто-то будет его разбирать (вероятность травмирования минимальна).

Есть ряд специальных устройств, которые устанавливаются в комплекте с автоматом, например, УЗО.

Вот для них правильное подключение имеет огромное значение. Но на корпус таких агрегатов обычно нанесена схема, в которой указаны точки для присоединения входа автомата и т.д.

И хотя, для самого автоматического выключателя не имеет значения, как будет подведен ток, споры между электриками ведутся до сих пор.

Мастера старой закалки, размахивая ПУЭ, настаивают на подключении исключительно сверху.

Вот только эта, без сомнения, полезная книга была издана еще во времена Советского Союза. Ее регулярно переиздают, но поправки в текст практически не вносятся. Большинство требований и нормативов остаются ориентированными на аппараты практически полувековой давности.

Так, можно ли подключать автомат снизу-вверх?

Среди профессиональных электриков считается хорошим тоном подключение автоматического выключателя именно сверху. Аппараты, подсоединенные снизу, они считают работой дилетантов-самоучек. Хотя на эксплуатации устройства и функционировании остальных приборов это никак не отражается.

Поэтому на всех промышленных объектах, в общественных местах и серьезных организациях все подобные аппараты подключены именно сверху.

Если же речь идет о прокладке электричества в собственной квартире или на любимой даче (где всей электрикой занимается хозяин дома, и никто кроме него там работать не будет), то можно делать так, как удобнее.

Но, если есть вероятность забыть или запутаться, то лучше (в целях собственной безопасности) все автоматические выключатели подключать сверху.

Учебное пособие по машинному обучению с примерами

Примечание редактора. Эта статья была обновлена нашей редакцией 12. 09.22. Он был изменен, чтобы включить последние источники и привести его в соответствие с нашими текущими редакционными стандартами.

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

Предложение опытных дизайнеров машинного обучения еще не удовлетворило этот спрос. Основная причина этого заключается в том, что ML просто сложна. Это руководство по машинному обучению знакомит с базовой теорией, излагает общие темы и концепции, а также упрощает следование логике и ознакомление с основами машинного обучения.

Основы машинного обучения: что такое машинное обучение?

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

Тем не менее, есть несколько основных общих черт, и общую тему лучше всего резюмирует это часто цитируемое заявление, сделанное Артуром Сэмюэлем еще в 1959 году: «[Машинное обучение — это] область исследования, которая дает компьютерам возможность учиться без явного программирования».

В 1997 году Том Митчелл предложил «хорошо сформулированное» определение, которое оказалось более полезным для инженеров: «Говорят, что компьютерная программа учится на опыте E в отношении некоторой задачи T и некоторого показателя производительности P, если ее производительность на T, измеряемом P, улучшается с опытом E».

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

Итак, если вы хотите, чтобы ваша программа предсказывала, например, схемы движения на оживленном перекрестке (задача T), вы можете запустить ее через алгоритм машинного обучения с данными о прошлых схемах движения (опыт E) и, если она успешно «обученный», тогда он будет лучше прогнозировать будущие модели трафика (показатель эффективности P)9.0005

Очень сложная природа многих реальных проблем, однако, часто означает, что изобретение специализированных алгоритмов, которые каждый раз будут решать их идеально, нецелесообразно, если не невозможно.

Реальные примеры проблем машинного обучения включают: «Это рак?», «Какова рыночная стоимость этого дома?», «Кто из этих людей дружит друг с другом?», «Взорвется ли этот ракетный двигатель?» при взлете?», «Понравится ли этому человеку этот фильм?», «Кто это?», «Что ты сказал?» и «Как ты управляешь этой штукой?» Все эти проблемы — отличные цели для проекта машинного обучения; на самом деле машинное обучение применялось к каждому из них с большим успехом.

ML решает задачи, которые невозможно решить только числовыми средствами.

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

Контролируемое машинное обучение — это когда программа «обучается» на предварительно определенном наборе «обучающих примеров», которые затем облегчают ее способность делать точные выводы при получении новых данных.
Неконтролируемое машинное обучение — это когда программе предоставляется набор данных, и она должна найти в них закономерности и взаимосвязи.

Здесь мы сосредоточимся в первую очередь на обучении с учителем, но последняя часть статьи включает краткое обсуждение обучения без учителя с некоторыми ссылками для тех, кто заинтересован в изучении этой темы.

Машинное обучение с учителем

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

На практике x почти всегда представляет несколько точек данных. Так, например, предиктор цен на жилье может учитывать не только квадратные метры (x1), но также количество спален (x2), количество ванных комнат (x3), количество этажей (x4), год постройки (x5), почтовый индекс ( х6) и так далее. Определение того, какие входные данные использовать, является важной частью проектирования машинного обучения. Однако для пояснения проще всего принять одно входное значение.

Допустим, наш простой предиктор имеет следующую форму:

, где

— константы. Наша цель — найти идеальные значения

, чтобы наш предиктор работал как можно лучше.

Оптимизация предиктора h(x) выполняется с использованием обучающих примеров . Для каждого обучающего примера у нас есть входное значение x_train , для которого заранее известен соответствующий выход y . Для каждого примера находим разницу между известным, правильным значением y и наше предсказанное значение h(x_train) . При наличии достаточного количества обучающих примеров эти различия дают нам полезный способ измерить «неправильность» h(x) . Затем мы можем настроить h(x) , изменив значения

, чтобы сделать его «менее ошибочным». Этот процесс повторяется до тех пор, пока система не сойдется к лучшим значениям для

. Таким образом, предсказатель обучается и готов делать реальные предсказания.

Примеры машинного обучения

Мы используем простые задачи для иллюстрации, но ML существует потому, что в реальном мире задачи намного сложнее. На этом плоском экране мы можем представить изображение не более чем трехмерного набора данных, но задачи машинного обучения часто имеют дело с данными с миллионами измерений и очень сложными предикторными функциями. ML решает проблемы, которые невозможно решить только численными средствами.

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

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

Чем-то напоминает известное высказывание Джорджа Э. П. Бокса, британского математика и профессора статистики: «Все модели ошибочны, но некоторые из них полезны».

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

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

С этим пониманием давайте дадим нашей машине данные, которые мы дали выше, и заставим ее изучить их. Сначала мы должны инициализировать наш предиктор h(x) некоторыми разумными значениями

. Теперь, когда он размещен над нашим тренировочным набором, наш предиктор выглядит так:

Если мы спросим этот предсказатель об удовлетворенности работника, зарабатывающего 60 000 долларов, он предскажет рейтинг 27:

Очевидно, что это ужасное предположение и что эта машина не знает очень многого.

Теперь давайте дадим этому предсказателю все зарплаты из нашей обучающей выборки и отметим разницу между полученными прогнозируемыми рейтингами удовлетворенности и фактическими рейтингами удовлетворенности соответствующих сотрудников. Если мы проделаем небольшое математическое волшебство (которое я опишу позже в этой статье), мы сможем рассчитать с очень высокой степенью достоверности, что значения 13,12 для

и 0,61 для

дадут нам лучший прогноз.

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

В этот момент, если мы повторим процесс, мы обнаружим, что

больше не изменятся сколько-нибудь заметно, и, таким образом, мы увидим, что система сошлась. Если мы не допустили ошибок, значит, мы нашли оптимальный предиктор. Соответственно, если теперь мы снова спросим у машины рейтинг удовлетворенности сотрудника, который зарабатывает 60 000 долларов, он предскажет оценку ~60.

Теперь мы кое-что получили.

Регрессия машинного обучения: примечание о сложности

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

Эта функция принимает входные данные в четырех измерениях и имеет множество полиномиальных членов. Вывод нормального уравнения для этой функции является серьезной проблемой. Многие современные задачи машинного обучения требуют тысяч или даже миллионов измерений данных для построения прогнозов с использованием сотен коэффициентов. Прогнозирование того, как будет выражен геном организма или каким будет климат через 50 лет, — примеры таких сложных задач.

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

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

Градиентный спуск: минимизация «неправильности»

Давайте подробнее рассмотрим, как работает этот итеративный процесс. Как в приведенном выше примере убедиться, что

с каждым шагом становятся лучше, а не хуже? Ответ заключается в нашем «измерении неправильности», а также в небольшом расчете. (Это «математическое волшебство», о котором упоминалось ранее.)

Мера неправильности известна как функция стоимости (она же функция потерь ),

. Входные данные

представляют собой все коэффициенты, которые мы используем в нашем предсказателе. В нашем случае

— это действительно пара

дает нам математическое измерение ошибочности нашего предиктора, когда он использует заданные значения

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

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

Теперь мы видим, что наша цель — найти

для нашего предиктора h(x) так, чтобы наша функция стоимости

была как можно меньше. Для этого мы призываем силу исчисления.

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

Здесь мы можем увидеть стоимость, связанную с различными значениями

. Мы видим, что форма графика имеет небольшую чашу. Дно чаши представляет собой наименьшую стоимость, которую наш предиктор может дать нам на основе данных обучения. Цель — «скатиться с горки» и найти соответствующие этой точке

Вот где в этом руководстве по машинному обучению появляется исчисление. Чтобы не усложнять это объяснение, я не буду приводить здесь уравнения, но, по сути, мы берем градиент

, который является парой производных от

(один над

и один над

). Градиент будет разным для каждого другого значения

и определяет «наклон холма» и, в частности, «какой путь вниз» для этих конкретных

с. Например, когда мы подставляем наши текущие значения

в градиент, он может сказать нам, что прибавляя немного к

и вычитая немного из

приведет нас в сторону дна долины функции стоимости. Поэтому прибавляем к

немного

, отнимаем от

немного

, и вуаля! Мы завершили один раунд нашего алгоритма обучения. Наш обновленный предиктор, h(x) =

x, будет давать лучшие прогнозы, чем раньше. Наша машина стала немного умнее.

Этот процесс чередования между вычислением текущего градиента и обновлением

с по результатам известен как градиентный спуск.

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

Проблемы классификации в машинном обучении

В рамках контролируемого машинного обучения есть две основные подкатегории:

Системы регрессионного машинного обучения — Системы, в которых прогнозируемое значение находится где-то в непрерывном спектре. Эти системы помогают нам с вопросами «Сколько?» или «Сколько?»
Классификация систем машинного обучения — Системы, в которых мы ищем прогноз «да» или «нет», например «Является ли эта опухоль раковой?», «Соответствует ли это печенье нашим стандартам качества?» и так далее.

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

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

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

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

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

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

, так что наш предиктор становится: сигмовидная функция преобразует наш вывод в диапазон от 0 до 1.

Логика построения функции стоимости также различается по классификации. Мы снова спрашиваем: «Что значит, если догадка ошибочна?» и на этот раз очень хорошее эмпирическое правило заключается в том, что если правильное предположение было 0, а мы угадали 1, то мы были полностью неправы, и наоборот. Поскольку нельзя быть более неправым, чем полностью неправым, наказание в этом случае огромно. В качестве альтернативы, если правильное предположение было 0, а мы угадали 0, наша функция стоимости не должна добавлять никаких затрат каждый раз, когда это происходит. Если предположение было правильным, но мы не были полностью уверены (например, y = 1 , но h(x) = 0,8 ), это должно стоить немного, и если наше предположение было неверным, но мы не были полностью уверены (например, y = 1 , но h( x) = 0,3 ), это должно быть сопряжено со значительными затратами, но не такими большими, как если бы мы были полностью неправы.

Это поведение фиксируется функцией журнала, так что:

Опять же, функция стоимости

дает нам среднюю стоимость по всем нашим обучающим примерам.

Итак, здесь мы описали, как предиктор h(x) и функция стоимости

различаются между регрессией и классификацией, но градиентный спуск по-прежнему работает нормально.

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

Вот это машина, которая кое-что знает о файлах cookie!

Введение в нейронные сети

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

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

Подробное обсуждение нейронных сетей выходит за рамки этого руководства, но я рекомендую ознакомиться с предыдущим постом на эту тему.

Неконтролируемое машинное обучение

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

Алгоритмы машинного обучения, используемые для этого, сильно отличаются от тех, которые используются для обучения с учителем, и эта тема заслуживает отдельного сообщения. Однако, чтобы тем временем что-то пожевать, взгляните на алгоритмы кластеризации, такие как k-средние, а также изучите системы уменьшения размерности, такие как анализ основных компонентов. Вы также можете прочитать нашу статью о полуконтролируемой классификации изображений.

Применение теории на практике

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

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

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

Благодарность

Эта статья основана на материалах, преподаваемых профессором Стэнфордского университета доктором Эндрю Нг в его бесплатном и открытом курсе «Машинное обучение с учителем». Он подробно описывает все, что обсуждается в этой статье, и дает множество практических советов специалистам по машинному обучению. Я не могу рекомендовать его достаточно высоко для тех, кто заинтересован в дальнейшем изучении этой увлекательной области.

Дополнительная литература в блоге Toptal Engineering:

Анализ видео с помощью машинного обучения: идентификация рыбы
Учебное пособие по глубокому обучению: от персептронов к глубоким сетям
Состязательное машинное обучение: как атаковать и защищать модели машинного обучения
Распознавание номеров с помощью машинного обучения: от нуля до приложения
Начало работы с TensorFlow: руководство по машинному обучению

Понимание основ

Что такое глубокое обучение?
Глубокое обучение — это метод машинного обучения, основанный на искусственных нейронных сетях, позволяющий компьютерным системам учиться на примерах. В большинстве случаев алгоритмы глубокого обучения основаны на информационных паттернах, обнаруженных в биологических нервных системах.
Что такое машинное обучение?
По словам Артура Сэмюэля, машинное обучение — это «область исследования, которая дает компьютерам возможность учиться без явного программирования».
Машинное обучение и искусственный интеллект: в чем разница?
Искусственный интеллект (ИИ) — это широкий термин, используемый для описания систем, способных самостоятельно принимать определенные решения. Машинное обучение (ML) — это особый предмет в более широкой области ИИ, описывающий способность машины улучшать свои способности, выполняя задачу или подвергаясь воздействию больших наборов данных.
Как научиться машинному обучению?
Машинное обучение требует большой самоотверженности и практики для обучения из-за множества тонких сложностей, связанных с обеспечением того, чтобы ваша машина училась правильно, а не неправильно. Отличным онлайн-курсом по машинному обучению является курс Эндрю Нг на Coursera.
Что такое переобучение в машинном обучении?
Переобучение — это результат слишком пристального внимания алгоритма машинного обучения к обучающим данным, что делает его недостаточно обобщенным для правильной обработки новых данных. Это пример того, как машина «узнала не то» и стала менее способна правильно интерпретировать новые данные.
Что такое модель машинного обучения?
Модель машинного обучения — это набор предположений о характере данных, для которых необходимо обучаться. Модель используется в качестве основы для определения того, чему должен научиться алгоритм машинного обучения. Хорошая модель, которая делает точные предположения о данных, необходима для того, чтобы машина давала хорошие результаты

Введение в машинное обучение для начинающих | by Ayush Pant

В последние несколько лет машинное обучение стало модным словом, причиной этого может быть большой объем данных, производимых приложениями, увеличение вычислительной мощности за последние несколько лет и разработка лучших алгоритмов. .

Машинное обучение используется везде, от автоматизации повседневных задач до предоставления интеллектуальных идей, отрасли в каждом секторе пытаются извлечь из этого пользу. Возможно, вы уже используете устройство, которое его использует. Например, носимый фитнес-трекер, такой как Fitbit, или интеллектуальный домашний помощник, такой как Google Home. Но примеров использования машинного обучения намного больше.

Прогнозирование. Машинное обучение также можно использовать в системах прогнозирования. В примере с кредитом для вычисления вероятности неисправности системе потребуется классифицировать доступные данные по группам.
Распознавание изображений. Машинное обучение также можно использовать для распознавания лиц на изображении. Для каждого человека есть отдельная категория в базе данных из нескольких человек.
Распознавание речи — это перевод произносимых слов в текст. Он используется в голосовом поиске и многом другом. Голосовые пользовательские интерфейсы включают голосовой набор, маршрутизацию вызовов и управление устройством. Его также можно использовать для простого ввода данных и подготовки структурированных документов.
Медицинские диагнозы — ML обучен распознавать раковые ткани.
Финансовая отрасль и торговля — компании используют ОД в расследованиях мошенничества и проверке кредитоспособности.

Изображение: Связано | Машинное обучение против глубокого обучения

Это было в 1940-х годах, когда была изобретена первая компьютерная система с ручным управлением, ENIAC (электронный числовой интегратор и компьютер). В то время слово «компьютер» использовалось для обозначения человека с интенсивными вычислительными способностями, поэтому ENIAC называли числовой вычислительной машиной! Ну, вы можете сказать, что это не имеет никакого отношения к обучению?! НЕПРАВИЛЬНО, с самого начала идея заключалась в том, чтобы построить машину, способную подражать человеческому мышлению и обучению.

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

В 1950-х годах мы видим первую компьютерную игру, которая утверждает, что может победить чемпиона мира по шашкам. Эта программа очень помогла шашистам в улучшении своего мастерства! Примерно в то же время Фрэнк Розенблатт изобрел персептрон, который был очень-очень простым классификатором, но когда его объединяли в больших количествах в сеть, он становился могущественным монстром. Что ж, монстр соотносится со временем, а по тем временам это был настоящий прорыв. Затем мы видим несколько лет стагнации нейросетевого поля из-за его сложностей в решении тех или иных задач.

Благодаря статистике машинное обучение стало очень популярным в 1990-х годах. Пересечение информатики и статистики породило вероятностные подходы в ИИ. Это еще больше сместило поле в сторону подходов, основанных на данных. Имея доступ к крупномасштабным данным, ученые начали создавать интеллектуальные системы, способные анализировать и извлекать уроки из больших объемов данных. Примечательно, что система IBM Deep Blue обыграла чемпиона мира по шахматам, гроссмейстера Гарри Каспарова. Да, я знаю, что Каспаров обвинил IBM в жульничестве, но теперь это уже история, а Deep Blue мирно покоится в музее.

По словам Артура Сэмюэля, алгоритмы машинного обучения позволяют компьютерам учиться на данных и даже совершенствовать себя без явного программирования.

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

Машинное обучение можно разделить на 3 типа алгоритмов.

Обучение с учителем — [Ссылка скоро появится в будущем блоге]
Обучение без учителя — [Ссылка скоро появится в будущем блоге]
Обучение с подкреплением — [Ссылка скоро появится в будущем блоге]

3 типа обучения

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

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

Пример контролируемого обучения

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

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

Типы контролируемого обучения

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

При неконтролируемом обучении система ИИ представлена неразмеченными, некатегоризированными данными, и алгоритмы системы действуют на данные без предварительного обучения. Результат зависит от закодированных алгоритмов. Подвергнуть систему неконтролируемому обучению — один из способов тестирования ИИ.

Пример обучения без учителя

В приведенном выше примере мы дали нашей модели несколько символов, которые являются «утками» и «не утками». В наших обучающих данных мы не даем никаких меток соответствующим данным. Неконтролируемая модель способна разделить как символы, просматривая тип данных, так и моделировать базовую структуру или распределение в данных, чтобы узнать о них больше.

Типы неконтролируемого обучения

Кластеризация : Задача кластеризации заключается в том, что вы хотите обнаружить неотъемлемую группировку данных, например группировку клиентов по покупательскому поведению.
Ассоциация : Проблема изучения правила ассоциации — это когда вы хотите обнаружить правила, которые описывают большие части ваших данных, например, люди, которые покупают X, также склонны покупать Y.

Как подключить вводной автомат: Подключение автоматов в щитке: снизу или сверху? | Полезные статьи

рекомендации по выбору прибора и схема подключения к проводке в электрощитке

Особенности конструкции

Критерии выбора

Номинальный электроток

Время-токовая характеристика

Рекомендации по подключению

Как правильно подключить автомат, сверху или снизу, и в чем разница?

Как подать питание на автомат?