Учебные машины: LADA Granta учебная – Цены и комплектации, обзор, фото –

В ближайшее время мы с Вами свяжемся

Как оборудованы автомобили в автошколах

Для тех, кто собирается впервые сесть за руль автомобиля, почти все автошколы специально оборудуют автомобили. Правильнее будет сказать — дооборудуют, так как основное оборудование на автомобиле уже есть. Такие специально дооборудованные автомобили называются учебными. На дороге такой автомобиль легко узнаваем. На нем в обязательном порядке установлены соответствующие опознавательные знаки – это треугольник с красной каймой, на белом фоне которого вписана черная буква «У». На передних дверях обычно нарисован логотип автошколы, а на заднем стекле и крышке багажника красуется надпись «За рулем курсант!».

Итак, прежде всего, к дополнительному оборудованию относится второй комплект педалей. Этот дополнительный педальный узел устанавливается со стороны переднего правого пассажира. В учебном автомобиле это почетное место занимает инструктор. В его распоряжении всего две педали: педаль тормоза и педаль сцепления. Рассчитывать на то, что инструктор в случае чего возьмет управление на себя, не стоит. Он может только лишь вовремя отреагировать на ту или иную ситуацию.

Современные условия диктуют и современные требования. Автомобили с автоматическими трансмиссиями все сильнее входят в нашу жизнь. Управлять таким автомобилем гораздо проще, но учиться все равно надо. И,в таком автомобиле у инструктора всего одна педаль – педаль тормоза.

Следующим элементом дополнительного оборудования является дополнительное зеркало заднего вида. Инструктору тоже необходимо контролировать ситуацию позади автомобиля, и для него специально установлено персональное зеркало.

Кроме всего прочего, современный учебный автомобиль оснащен системой видео и аудио мониторинга. Иными словами, в автомобиле установлена система видео и аудио регистрации всех происходящих процессов как снаружи автомобиля, на дороге, так и внутри него. Имеется постоянный мониторинг действий курсанта и инструктора, запись показаний приборов автомобиля, в частности показания спидометра, что повышает уровень обучения, позволяя использовать систему в работе над ошибками.

Обязательным атрибутом любого автомобиля являются ремни безопасности. Но в учебном автомобиле инструктор имеет право не пристегиваться. В Правилах дорожного движения этот момент оговаривается специально. И сделано это для того, чтобы инструктор мог вмешиваться в случае чего в процесс управления и сглаживать ошибки обучаемого.

Если вы решили влиться в ряды автолюбителей, то лучшая автошкола в Марьино поможет вам сделать это качественно и грамотно. К вашим услугам современные средства обучения, специально оснащенные соответствующим оборудованием автомобили и высококвалифицированные преподаватели и инструкторы.

Помните, что изначально грамотное и профессиональное обучение позволит избежать многих ошибок, и не просто получить права, а стать настоящим автомобилистом.

Что такое дублирующие педали | Педали 24

Планируете освоить вождение автомобилем? Задумались об открытии собственной автошколы? В обоих случаях вам необходимо разобраться, что такое дублирующие педали. Узнать о функциях этого оборудования.

Это дополнительные органы управления транспортным средством. Без них, согласно требованиям действующего законодательства, практическое обучение вождению в специальных организациях – автошколах – не проводится. Именно органы – так называют дублирующие педали в действующем ГОСТе по учебным авто.

Зачем нужны и как работают дублирующие педали

Комплект дополнительных педалей монтируют на рабочем месте преподавателя (инструктора, экзаменатора). Место установки выбирают индивидуально. Главное – обеспечить моментальный к ним доступ. Инструктору или принимающему экзамен лицу необходимо своевременно вмешаться в процесс управления транспортным средством. Полностью доверять авто курсантам – гражданам, проходящим обучение – никто не станет.

Зачем нужны дублирующие педали:

• создать необходимые для овладения практическими умениями, навыками вождения условия;
• обеспечить безопасность движения на дороге;
• сделать практические занятия в автошколе комфортными для курсантов и преподавателей.

Минимальные требования к дополнительным органам управления ТС прописаны в ГОСТе. Конструкция должна дублировать тормоз и сцепление в автомобилях с МКПП, только тормоз – в транспорте с АКПП. Продвинутые автошколы, учитывая значение конкуренции в своем секторе бизнеса, минимумом не ограничиваются: устанавливают также дублирующую педаль газа. Создают тем самым более безопасные условия обучения вождению.

Как взаимодействуют штатные и дополнительные педали

Курсант нажимает на тормоз, сцепление либо газ – соответствующие дополнительные органы управления остаются неподвижными. Когда инструктор приводит в работу дублирующие педали, возникает обратная ситуация. Ученик чувствует каждое движение преподавателя, силу его воздействия на конкретную деталь управления. Быстрее усваивает практические навыки, прорабатывает собственные ошибки.

Характерные примеры. При обучении курсанты часто резко бросают педаль сцепления, изо всей силы жмут на тормоз. Преподаватель вовремя реагирует и дожимает дублирующую педаль в первом случае. Вмешивается и смягчает воздействие во втором. В результате сохраняется безопасность на дороге и продлевается эксплуатационный срок сцепления, тормоза.

Так соблюдается законодательное требование: при работе штатных органов управления воздействие на дополнительные не оказывается. Если конкретно: курсант-отличник ведет машину строго по правилам. Сам жмет на педали. Инструктор не воздействует на дополнительные органы управления. При ошибках ученика либо в случае возникновения внештатной ситуации, которая угрожает безопасности находящихся как в автомобиле, так и вне его лиц, преподаватель вмешивается. Жмет на дублирующие органы управления, и это воздействие передается на штатные педали.

Учебные автомобили

Бюджетный, дешевый в обслуживании, но в то же время надежный автомобиль, популярный в нашей стране.

Вполне возможно, после получения водительского удостоверения Вы выберите именно Sandero в качестве первого автомобиля, на котором не дорого и не жалко оттачивать навыки водителя, не сильно расстраиваясь из-за очередной царапины при парковке.

В этом случае, при выборе обучения на нем, вам фактически не придется менять автомобиль после окончания автошколы и привыкать к другому.

Автомобиль среднего класса по европейской классификации, производства Hyundai Motor Company. Ранее продавался на некоторых рынках под обозначениями Lantra и Avante из-за наличия претензий к названию Elantra со стороны правообладателей созвучных торговых обозначений, таких, как модели автомобилей Lotus Elan и Kia Elan, или комплектации «Elante», имевшейся у ряда автомобилей Mitsubishi для австралийского рынка; в 2001 году новое поколение на всех рынках кроме домашнего южнокорейского и Малайзии было представлено уже как «Elantra» ввиду прекращения выпуска моделей, использующих созвучные слова в названии.

Компактный автомобиль, выпускаемый компанией Toyota. Появившись в 1966 году, в 1974 году он попал в Книгу рекордов Гиннесса как самая продаваемая модель в мире. По данным книги, к декабрю 2000 во всем мире было продано 25 миллионов машин. В 2006 году названию Corolla исполнилось 40 лет, в течение которых сменилось одиннадцать поколений этих автомобилей, а общий объём выпуска перевалил за 35 миллионов. А в июле 2013 года было продано уже свыше 40 миллионов автомобилей марки Королла.

Компактный автомобиль немецкого автоконцерна Volkswagen, находящийся в производстве с 1975 года. Выпускался с кузовами типа хэтчбек, седан, универсал и грузопассажирский фургон. В 2010 году был признан автомобилем года в Европе и в мире. Polo стабильно входит в десятку самых продаваемых автомобилей Европы. С 2010 года Polo Sedan производится по полному циклу на заводе Volkswagen в России под Калугой.

Субкомпактный автомобиль южнокорейской компании Hyundai Motors. Автомобиль представляет собой локальную версию автомобиля Hyundai Accent, адаптированную для эксплуатации в российских условиях.

Пятиместный седан китайской группы компаний Lifan, выпускающийся с 2007 года. Производится в Китае, России, Тунисе и Иране. Основные рынки сбыта — Китай, Россия, Бразилия и Вьетнам.

Субкомпактный автомобиль южнокорейской компании Hyundai Motors. Автомобиль представляет собой локальную версию автомобиля Hyundai Accent, адаптированную для эксплуатации в российских условиях.

Автомобиль малого класса корейской компании Kia Motors. На европейском рынке с 2000 года. В 2003 году модель получает обновленный дизайн: передние фары стали более крупными и выразительными. Улучшенной звукоизоляции подверглись капот, крыша и задняя полка. Также рестайлинговая модель получила усиленные передние тормоза.

Автомобиль малого класса корейской компании Kia Motors. На европейском рынке с 2000 года. В 2003 году модель получает обновленный дизайн: передние фары стали более крупными и выразительными. Улучшенной звукоизоляции подверглись капот, крыша и задняя полка. Также рестайлинговая модель получила усиленные передние тормоза.

Субкомпактный автомобиль производства южнокорейской компании Hyundai Motor Company. Выпускается в Южной Корее, Индии, Турции, России, Украине, Пакистане, Казахстане и Иране.

Компактный автомобиль, выпускаемый компанией Nissan с 2004 года. На разных диалектах японского языка слово «Tiida» означает такие понятия как «рассвет нового дня», «вечно меняющийся прилив», «солнце» и др. В Японии, где седан и хетчбэк заменили такие авто как Sunny и Pulsar, продажи Tiida и Tiida Latio стартовали 30 сентября 2004 года.

Глобальный проект General Motors, созданный под руководством Тевана Кима. Автомобиль пришёл на смену Chevrolet Lacetti. В основу автомобиля легла новая глобальная платформа Delta II, на которой построен Opel Astra J. В России изготовление седанов и хэтчбеков Chevrolet Cruze осуществлялось на заводе GM в Шушарах, универсалы выпускались на заводе «Автотор» в Калининграде.

Бюджетный субкомпактный автомобиль, разработанный компанией Renault специально для развивающихся рынков. Основное производство развёрнуто в Румынии на заводе промышленной группы Dacia, с 1999 года принадлежащей компании Renault. В России первое поколение автомобиля выпускалось с 2005 года по декабрь 2015 на заводе Автофрамос в Москве, а с 2014 года на заводе АвтоВАЗ в Тольятти выпускается второе поколение.

Компактный автомобиль американской компании Ford. В России с 1999 года произведено и продано 500 000 экземпляров. В 2010 году был самой продаваемой иномаркой в России, а в Европе стабильно входит в десятку самых продаваемых автомобилей. Обладатель премии «Автомобиль года в России 2012» в номинации «Малый средний класс».

Автомобиль японской компании Nissan, выпускавшийся с 1995 года. По сути, Almera являлась аналогом продающихся в Европе моделей Nissan Pulsar, Nissan Sentra и Nissan Bluebird Sylphy.

Тренировочные машины по лучшей цене и — Отличные предложения на тренировочные машины и от мировых производителей и продавцов

Отличные новости !!! Вы попали в нужное место для тренажеров и. К настоящему времени вы уже знаете, что что бы вы ни искали, вы обязательно найдете это на AliExpress. У нас буквально тысячи отличных продуктов во всех товарных категориях. Ищете ли вы товары высокого класса или дешевые и недорогие оптовые закупки, мы гарантируем, что он есть на AliExpress.

Вы найдете официальные магазины торговых марок наряду с небольшими независимыми продавцами со скидками, каждый из которых предлагает быструю доставку и надежные, а также удобные и безопасные способы оплаты, независимо от того, сколько вы решите потратить.

AliExpress никогда не уступит по выбору, качеству и цене.Каждый день вы будете находить новые онлайн-предложения, скидки в магазинах и возможность сэкономить еще больше, собирая купоны. Но вам, возможно, придется действовать быстро, поскольку этот лучший тренажер, и он станет одним из самых востребованных бестселлеров в кратчайшие сроки. Подумайте, как вам будут завидовать друзья, когда вы скажете им, что у вас есть тренажеры и они продаются на AliExpress. Благодаря самым низким ценам в Интернете, дешевым тарифам на доставку и возможности получения на месте вы можете еще больше сэкономить.

Если вы все еще не уверены в тренажерах и думаете о выборе аналогичного товара, AliExpress — отличное место для сравнения цен и продавцов.Мы поможем вам разобраться, стоит ли доплачивать за высококачественную версию или вы получаете столь же выгодную сделку, приобретая более дешевую вещь. А если вы просто хотите побаловать себя и потратиться на самую дорогую версию, AliExpress всегда позаботится о том, чтобы вы могли получить лучшую цену за свои деньги, даже сообщая вам, когда вам будет лучше дождаться начала рекламной акции. и ожидаемая экономия.AliExpress гордится тем, что у вас всегда есть осознанный выбор при покупке в одном из сотен магазинов и продавцов на нашей платформе.Реальные покупатели оценивают качество обслуживания, цену и качество каждого магазина и продавца. Кроме того, вы можете узнать рейтинги магазина или отдельных продавцов, а также сравнить цены, доставку и скидки на один и тот же продукт, прочитав комментарии и отзывы, оставленные пользователями. Каждая покупка имеет звездный рейтинг и часто имеет комментарии, оставленные предыдущими клиентами, описывающими их опыт транзакций, поэтому вы можете покупать с уверенностью каждый раз. Короче говоря, вам не нужно верить нам на слово — просто слушайте миллионы наших довольных клиентов.

А если вы новичок на AliExpress, мы откроем вам секрет. Непосредственно перед тем, как вы нажмете «купить сейчас» в процессе транзакции, найдите время, чтобы проверить купоны — и вы сэкономите еще больше. Вы можете найти купоны магазина, купоны AliExpress или собирать купоны каждый день, играя в игры в приложении AliExpress. Вместе с бесплатной доставкой, которую предлагают большинство продавцов на нашем сайте, вы сможете приобрести тренажеры по самой выгодной цене.

У нас всегда есть новейшие технологии, новейшие тенденции и самые обсуждаемые лейблы. На AliExpress отличное качество, цена и сервис всегда в стандартной комплектации. Начните лучший опыт покупок прямо здесь.

Лучшее устройство для машинного обучения — Выгодные предложения на устройства для машинного обучения от мировых продавцов устройств для машинного обучения

Отличные новости !!! Вы попали в нужное место для устройства для машинного обучения.К настоящему времени вы уже знаете, что что бы вы ни искали, вы обязательно найдете это на AliExpress. У нас буквально тысячи отличных продуктов во всех товарных категориях. Ищете ли вы товары высокого класса или дешевые и недорогие оптовые закупки, мы гарантируем, что он есть на AliExpress.

Вы найдете официальные магазины торговых марок наряду с небольшими независимыми продавцами со скидками, каждый из которых предлагает быструю доставку и надежные, а также удобные и безопасные способы оплаты, независимо от того, сколько вы решите потратить.

AliExpress никогда не уступит по выбору, качеству и цене. Каждый день вы будете находить новые онлайн-предложения, скидки в магазинах и возможность сэкономить еще больше, собирая купоны. Но вам, возможно, придется действовать быстро, поскольку это лучшее устройство для машинного обучения вскоре станет одним из самых востребованных бестселлеров. Подумайте, как вам будут завидовать друзья, когда вы скажете им, что приобрели тренажер для машинного обучения на AliExpress.Благодаря самым низким ценам в Интернете, дешевым тарифам на доставку и возможности получения на месте вы можете еще больше сэкономить.

Если вы все еще не уверены в устройстве для машинного обучения и думаете о выборе аналогичного товара, AliExpress — отличное место для сравнения цен и продавцов. Мы поможем вам разобраться, стоит ли доплачивать за высококачественную версию или вы получаете столь же выгодную сделку, приобретая более дешевую вещь.А если вы просто хотите побаловать себя и потратиться на самую дорогую версию, AliExpress всегда позаботится о том, чтобы вы могли получить лучшую цену за свои деньги, даже сообщая вам, когда вам будет лучше дождаться начала рекламной акции. и ожидаемая экономия.AliExpress гордится тем, что у вас всегда есть осознанный выбор при покупке в одном из сотен магазинов и продавцов на нашей платформе. Реальные покупатели оценивают качество обслуживания, цену и качество каждого магазина и продавца.Кроме того, вы можете узнать рейтинги магазина или отдельных продавцов, а также сравнить цены, доставку и скидки на один и тот же продукт, прочитав комментарии и отзывы, оставленные пользователями. Каждая покупка имеет звездный рейтинг и часто имеет комментарии, оставленные предыдущими клиентами, описывающими их опыт транзакций, поэтому вы можете покупать с уверенностью каждый раз. Короче говоря, вам не нужно верить нам на слово — просто слушайте миллионы наших довольных клиентов.

А если вы новичок на AliExpress, мы откроем вам секрет.Непосредственно перед тем, как вы нажмете «купить сейчас» в процессе транзакции, найдите время, чтобы проверить купоны — и вы сэкономите еще больше. Вы можете найти купоны магазина, купоны AliExpress или собирать купоны каждый день, играя в игры в приложении AliExpress. Вместе с бесплатной доставкой, которую предлагают большинство продавцов на нашем сайте, вы сможете приобрести устройство для машинного обучения по самой выгодной цене.

У нас всегда есть новейшие технологии, новейшие тенденции и самые обсуждаемые лейблы.На AliExpress отличное качество, цена и сервис всегда в стандартной комплектации. Начните лучший опыт покупок прямо здесь.

— все основные концепции в одном учебном пособии

для начинающих. Поскольку это руководство для начинающих, я постараюсь сделать его настолько простым, насколько это возможно.

Вы когда-нибудь ходили за продуктами? Что вы делаете перед тем, как пойти на рынок? Я всегда заранее составляю список ингредиентов.Кроме того, я принимаю решение исходя из предыдущего опыта покупки.

Затем я иду и покупаю предметы. Но с ростом инфляции работать с бюджетом непросто. Я заметил, что мой бюджет отклоняется много раз. Это происходит потому, что владелец магазина очень часто меняет количество и цену товара. Из-за таких факторов мне приходится изменять свой список покупок. Обновление списка при каждом изменении требует много усилий, исследований и времени. Здесь вам на помощь может прийти Machine Learning .НАМНОГО запутался?

Не волнуйтесь! Прочтите последнее руководство DataFlair по машинному обучению, чтобы глубже понять и понять, почему машинное обучение имеет тенденцию.

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение — самый популярный метод прогнозирования будущего или классификации информации, помогающий людям принимать необходимые решения. Алгоритмы машинного обучения обучаются на экземплярах или примерах, с помощью которых они учатся на прошлом опыте, а также анализируют исторические данные.Поэтому, когда он снова и снова тренируется на примерах, он может определять закономерности, чтобы делать прогнозы на будущее.

Учебное пособие по машинному обучению: Введение в машинное обучение

Узнав, что такое машинное обучение, давайте быстро введем его в курс и начнем обучение.

С помощью машинного обучения мы можем разрабатывать интеллектуальные системы, способные принимать решения на автономной основе. Эти алгоритмы учатся на прошлых экземплярах данных посредством статистического анализа и сопоставления с образцом.Затем на основе полученных данных он предоставляет нам прогнозируемые результаты.

Данные — это основа алгоритмов машинного обучения. С помощью исторических данных мы можем создавать больше данных, обучая эти алгоритмы машинного обучения. Например, Generative Adversarial Networks — это продвинутая концепция машинного обучения, которая учится на исторических изображениях, с помощью которых они могут генерировать больше изображений. Это также относится к синтезу речи и текста.Таким образом, машинное обучение открыло огромный потенциал для приложений науки о данных.

Машинное обучение объединяет информатику, математику и статистику. Статистика важна для вывода на основе данных. Математика полезна для разработки моделей машинного обучения и, наконец, информатика используется для реализации алгоритмов.

Однако простого построения моделей недостаточно. Вы также должны оптимизировать и настроить модель соответствующим образом, чтобы она давала вам точные результаты.Методы оптимизации включают настройку гиперпараметров для достижения оптимального результата.

Машинное обучение используется в каждом домене . Он используется для придания интеллекта статическим системам. Знания, полученные из данных, используются для создания интеллектуальных продуктов.

Почему машинное обучение?

Сегодняшний мир развивается, а вместе с ним меняются и потребности людей. Кроме того, мы являемся свидетелями четвертой промышленной революции данных. Чтобы извлечь из этих данных содержательную информацию и узнать о том, как люди и система взаимодействуют с данными, нам нужны вычислительные алгоритмы, которые могут перемешивать данные и предоставлять нам результаты, которые могут принести нам пользу различными способами.Машинное обучение произвело революцию в таких отраслях, как медицина, здравоохранение, производство, банковское дело и ряд других. Таким образом, машинное обучение стало неотъемлемой частью современной индустрии.

Объем данных растет в геометрической прогрессии, и для того, чтобы использовать всю мощь этих данных, дополненную значительным увеличением вычислительной мощности, машинное обучение добавило еще одно измерение в способ восприятия информации. Машинное обучение используется повсюду. Электронные устройства, которые вы используете, и приложения, которые являются частью вашей повседневной жизни, работают на мощных алгоритмах машинного обучения .

Пример машинного обучения — Google может предоставить вам соответствующие результаты поиска на основе ваших привычек просмотра. Точно так же Netflix может рекомендовать фильмы или шоу, которые вы хотели бы посмотреть, на основе алгоритмов машинного обучения, которые выполняют прогнозы на основе вашей истории просмотров.

Кроме того, машинное обучение облегчило автоматизацию избыточных задач, избавив от необходимости ручного труда. Все это возможно благодаря огромному количеству данных, которые вы генерируете ежедневно.Машинное обучение использует несколько методологий, позволяющих понять смысл этих данных и предоставить вам надежные и точные результаты.

Подождите! Вам нужно проверить, как Netflix и машинное обучение работают вместе

Как работает машинное обучение?

В связи с экспоненциальным увеличением объема данных возникает необходимость в системе, способной обрабатывать такую ​​огромную нагрузку данных. Модели машинного обучения, такие как Deep Learning , позволяют обрабатывать подавляющее большинство данных с помощью точного прогнозирования.Машинное обучение произвело революцию в нашем восприятии информации и различных способах понимания, которые мы можем извлечь из нее.

Эти алгоритмы машинного обучения используют шаблоны, содержащиеся в обучающих данных, для выполнения классификации и будущих прогнозов. Каждый раз, когда в модель машинного обучения вводятся какие-либо новые входные данные, она применяет изученные шаблоны к новым данным, чтобы делать прогнозы на будущее. Исходя из конечной точности, можно оптимизировать свои модели, используя различные стандартизированные подходы.Таким образом, модель машинного обучения учится адаптироваться к новым примерам и добиваться лучших результатов.

Следующее в руководстве по машинному обучению — это его типы. Посмотрите —

Типы машинного обучения

Алгоритмы машинного обучения можно разделить на 3 типа следующим образом:

• Обучение с учителем
• Обучение без учителя
• Обучение с подкреплением

Обучение с учителем

Неконтролируемое обучение

В неконтролируемом обучении нет помеченных данных. Алгоритм определяет закономерности в наборе данных и изучает их.Алгоритм группирует данные в различные кластеры в зависимости от их плотности. Используя его, можно выполнять визуализацию данных большой размерности. Одним из примеров этого типа алгоритма машинного обучения является анализ основных компонентов. Кроме того, Кластеризация K-средних — это еще один тип обучения без учителя, при котором данные кластерируются в группы аналогичного порядка.

Процесс обучения при обучении без учителя основан исключительно на поиске закономерностей в данных.После изучения шаблонов модель делает выводы.

Обучение с подкреплением

Обучение с подкреплением — это развивающийся и самый популярный тип алгоритмов машинного обучения. Он используется в различных автономных системах, таких как автомобили и промышленная робототехника. Цель этого алгоритма — достичь цели в динамической среде. Он может достичь этой цели на основе нескольких вознаграждений, которые ему предоставляет система.

Наиболее активно он используется при программировании роботов для выполнения автономных действий.Он также используется в производстве интеллектуальных беспилотных автомобилей. Рассмотрим случай роботизированной навигации. Кроме того, эффективность может быть повышена путем дальнейших экспериментов с агентом в его среде. Это основной принцип обучения с подкреплением. В модели обучения с подкреплением есть похожие последовательности действий.

Алгоритмы машинного обучения

Давайте посмотрим на некоторые наиболее распространенные подходы к машинному обучению:

1. Регрессия

Модели регрессии широко используются для прогнозирования значений на основе переменных, которые зависят от нескольких факторов.Наиболее распространенным примером регрессии является линейная регрессия, где существует линейная связь или корреляция между переменной-предиктором и переменной ответа. Существуют также другие типы регрессии, такие как регрессия ARIMA, которая использует модель регрессии с автокорреляцией для прогнозирования непрерывных значений, предоставляемых данными временных рядов. Они используются для прогнозирования цен на акции и других значений, основанных на времени.

2. Изучение дерева решений

Деревья решений — это контролируемый тип алгоритмов машинного обучения.Эти деревья в основном используются для прогнозного моделирования. Мы создаем дерево решений, которое может принимать решения на основе пользовательского ввода. Деревья решений могут использоваться как для регрессии, так и для классификации. Эти деревья используются для предоставления пользователю графических выходных данных на основе нескольких независимых переменных.

3. Машины опорных векторов

Машины опорных векторов или SVM — это алгоритмы машинного обучения, которые используются для классификации данных на две категории или классы.Это тип алгоритмов контролируемого обучения, который использует несколько типов ядер для классификации данных. На основе выполненного прогноза он может категоризировать, попадает ли он в один или любой другой класс.

С помощью SVM можно выполнять как линейную, так и нелинейную классификацию. Классификатор SVM делит данные на два класса с помощью гиперплоскости.

4. Изучение правила ассоциации

Анализ правила ассоциации используется для поиска взаимосвязей между несколькими переменными, которые присутствуют в базе данных.Это тип метода анализа данных , с помощью которого вы можете обнаружить связь между несколькими элементами. Он применяется в отраслях торговли в основном для прогнозирования, купит ли покупатель товар Y, если он приобрел товар X.

5. Искусственные нейронные сети (ИНС)

Искусственная нейронная сеть — это продвинутая форма техники машинного обучения. Эти нейронные сети созданы по образцу нервной системы человека и поэтому называются нейронными сетями. Есть соединение нескольких нейронов, которые вычисляют информацию.Эти нейроны фиксируют статистическую структуру и поэтому могут создавать совместное распределение вероятностей по входным переменным.

Эти нейронные сети способны находить закономерности в больших наборах данных. Нейронные сети могут выполнять задачи классификации, а также регрессии с высокой точностью. Кроме того, они устраняют необходимость выполнения тяжелых статистических задач при предварительной обработке, поскольку они вполне адекватны для реализации шаблонов самостоятельно.

6. Индуктивное логическое программирование

В этом случае логическое программирование является основной частью для создания модели обучения, подобной правилам.Индуктивное логическое программирование или ILP представляет входную информацию, гипотезы, а также фоновые контекстные знания в форме нескольких правил, которым необходимо следовать с логикой. Он использует функциональные программы для выполнения индуктивного программирования для обработки гипотез в части правил.
Обучающие модели довольно часто используются для разработки этой модели, которая затем используется для установления отношений между несколькими переменными.

7. Обучение с подкреплением

Цель Обучение с подкреплением — направить агента к максимальному увеличению вознаграждения и достижению своей цели.Это происходит в динамической среде, где агент должен проложить свой путь к цели через серию проб и ошибок. Каждый раз, когда он выбирает правильный маршрут, его прибыль максимизируется, а когда он сталкивается с неправильным подходом, его прибыль сводится к минимуму. Обучение с подкреплением широко используется в беспилотных автомобилях и автономной робототехнике, где требуется способность самостоятельно принимать решения.
Обучение с подкреплением носит экспериментальный характер и с помощью серии испытаний позволяет достичь поставленных целей с максимальной точностью (или вознаграждением).

8. Кластеризация

В кластеризации наблюдения делятся на группы или кластеры. Эти кластеры сформированы на основе схожих данных и имеют схожие критерии. Этими критериями могут быть плотность или подобная структура данных. Существует несколько методов кластеризации, в которых используются разные критерии для кластеризации данных. Например, расстояние между данными, плотность данных и связность графов — вот некоторые из критериев, определяющих методы кластеризации в машинном обучении.Поскольку нет помеченных данных или сопоставления ввода-вывода, этот тип техники представляет собой процедуру машинного обучения без учителя.

9. Сходство и метрическое обучение

Определение сходства — одна из ключевых функций машинного обучения. В этой форме обучения модель машинного обучения представляет собой сочетание как похожих, так и несходных объектов данных. Модель машинного обучения учится отображать похожие объекты вместе и изучает функцию подобия, которая позволяет ей группировать похожие объекты вместе в будущем.

10. Байесовские сети

A Байесовская сеть — это ациклическая ориентированная графическая модель. Эта модель также называется DAG, которая представляет вероятность нескольких независимых условных переменных. Можно проиллюстрировать взаимосвязь между болезнью и симптомами. Его можно использовать для вычисления вероятности различных заболеваний. Их можно использовать для диагностики нескольких заболеваний с помощью расчетного подхода к перечислению вероятностей различных факторов, которые могли способствовать этому.Более продвинутые формы байесовских сетей — это глубокие байесовские сети.

Основным принципом байесовской сети является теорема Байеса, которая является наиболее важной частью теории вероятностей. С помощью теоремы Байеса мы определяем условную вероятность события. Эта условная вероятность известного события. Условная вероятность сама по себе является гипотезой. И мы рассчитываем эту вероятность на основе предыдущих данных.

P (A / B) = P (B / A) * P (A) / P (B)

Используя четко определенную сеть связного графа, пользователь может создать DAG для моделирования условных зависимостей

11.Обучение представлению

Чтобы представить данные в более структурированном формате, мы используем обучение представлению. Это эффективно форматирует данные, чтобы модель могла лучше обучаться для получения точных результатов. Представление данных — один из ключевых факторов, который может повлиять на производительность метода машинного обучения. Это позволяет алгоритму лучше учиться на данных.
Используя обучение представлению, алгоритмы могут сохранять входные данные и важную информацию.Следовательно, модель может захватить большую часть информации во время предварительной обработки.

Кроме того, входные данные, присутствующие в предварительной обработке, могут собирать данные, генерируя определенное распределение.

12. Изучение разреженного словаря

В методе разреженного словаря предполагается линейная комбинация базисных функций, а также разреженные коэффициенты. Элементы разреженного словаря называются атомами. Эти атомы вместе составляют словарь. Это расширение репрезентативного обучения.Он наиболее широко используется при обнаружении сжатых данных и восстановлении сигналов. В этом методе мы представляем данные как линейную комбинацию базисных функций, а затем предполагаем, что коэффициенты являются разреженными.

Итак, это все в последнем руководстве по машинному обучению для начинающих. Многих из вас могут сбить с толку общие термины машинное обучение, глубокое обучение и искусственный интеллект. Итак, вот некоторая дополнительная помощь; ниже простыми словами разница между машинным обучением, глубоким обучением и ИИ.

Машинное обучение против глубокого обучения против AI

Машинное обучение

Машинное обучение является частью искусственного интеллекта, который включает в себя реализацию алгоритмов, которые могут учиться на данных или предыдущих экземплярах и выполнять задачи без явного инструкции.Процедура обучения на основе данных включает статистическое распознавание закономерностей и подгонку модели для более точной оценки данных и предоставления нам точных результатов.

Глубокое обучение

Глубокое обучение — это часть машинного обучения, которая включает использование искусственных нейронных сетей. Алгоритмы машинного обучения с глубоким обучением являются наиболее популярным выбором во многих отраслях из-за способности нейронных сетей более точно обучаться на больших данных и обеспечивать стабильные результаты для пользователя.

Искусственный интеллект

AI — это более крупный пул, в котором собраны все вышеперечисленные технологии. Искусственный интеллект все еще исследуется и включает в себя передачу разумного интеллекта машинам. Тем не менее, общий искусственный интеллект все еще надуман, и потребуются годы исследований, прежде чем мы сможем получить хотя бы базовую его версию.

Резюме

В этом руководстве по машинному обучению мы рассмотрели основы машинного обучения и то, как вычислительные мощности развивались с течением времени, чтобы приспособить передовые алгоритмы машинного обучения.Компьютеры становятся более интеллектуальными благодаря огромному объему генерируемых данных. Мы рассмотрели различные типы алгоритмов машинного обучения и далее кратко рассмотрели некоторые популярные алгоритмы машинного обучения. Мы надеемся, что теперь вы хорошо знакомы с машинным обучением. Что дальше? Вот наша другая статья — Приложения машинного обучения

Вам понравилось читать учебник по машинному обучению? Расскажите нам в комментариях.

Учебное пособие: обучение первой модели машинного обучения — Python — Машинное обучение Azure

• 15.09.2020
• Читать 8 минут

В этой статье

В этом руководстве показано, как обучить модель машинного обучения в Машинном обучении Azure.

Это руководство представляет собой часть 3 из четырех частей серии руководств , в которых вы изучаете основы машинного обучения Azure и выполняете задачи машинного обучения на основе заданий в Azure. Это руководство основано на работе, которую вы выполнили в Части 1: Настройка и Части 2: Запуск «Hello world!» серии.

В этом руководстве вы сделаете следующий шаг, отправив сценарий, обучающий модель машинного обучения. Этот пример поможет вам понять, как машинное обучение Azure упрощает согласованное поведение между локальной отладкой и удаленным запуском.

В этом руководстве вы:

• Создайте сценарий обучения.
• Используйте Conda, чтобы определить среду машинного обучения Azure.
• Создайте сценарий управления.
• Общие сведения о классах машинного обучения Azure ( Environment , Run , Metrics ).
• Отправьте и запустите сценарий обучения.
• Просмотрите вывод кода в облаке.
• Записывать метрики в Машинное обучение Azure.
• Просматривайте свои показатели в облаке.

Предварительные требования

• Завершение 2 части серии.

Создание сценариев обучения

Сначала вы определяете архитектуру нейронной сети в файле model.py . Весь ваш обучающий код будет помещен в подкаталог src , включая model.py .

Следующий код взят из этого вводного примера из PyTorch. Обратите внимание, что концепции машинного обучения Azure применимы к любому коду машинного обучения, а не только к PyTorch.

  импортировать torch.nn как nn
импортировать torch.nn.functional как F


класс Net (nn.Module):
    def __init __ (сам):
        super (Net, self) .__ init __ ()
        self.conv1 = nn.Conv2d (3, 6, 5)
        self.pool = nn.MaxPool2d (2, 2)
        self.conv2 = nn.Conv2d (6, 16, 5)
        self.fc1 = nn.Linear (16 * 5 * 5, 120)
        self.fc2 = nn.Linear (120, 84)
        self.fc3 = nn.Linear (84, 10)

    def вперед (self, x):
        x = self.pool (F.relu (self.conv1 (x)))
        x = self.pool (F.relu (сам.conv2 (x)))
        x = x.view (-1, 16 * 5 * 5)
        х = F.relu (self.fc1 (x))
        х = F.relu (self.fc2 (x))
        х = self.fc3 (х)
        вернуть х
  

Затем вы определяете сценарий обучения. Этот скрипт загружает набор данных CIFAR10 с помощью API PyTorch torchvision.dataset , настраивает сеть, определенную в model.py , и обучает ее для двух эпох, используя стандартный SGD и кросс-энтропийную потерю.

Создайте сценарий train.py в подкаталоге src :

  импортная горелка
импортный фонарик.оптим как оптим
импорт torchvision
импортировать torchvision.transforms as transforms

из сети импорта модели

# скачать данные CIFAR 10
trainset = torchvision.datasets.CIFAR10 (
    корень = "./ данные",
    поезд = Правда,
    download = True,
    transform = torchvision.transforms.ToTensor (),
)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader (
    trainset, batch_size = 4, shuffle = True, num_workers = 2
)

если __name__ == "__main__":

    # определить сверточную сеть
    net = Net ()

    # настроить pytorch loss / optimizer
    критерий = факел.nn.CrossEntropyLoss ()
    optimizer = optim.SGD (net.parameters (), lr = 0,001, импульс = 0,9)

    # обучаем сеть
    для эпохи в диапазоне (2):

        running_loss = 0,0
        для i данные в enumerate (trainloader, 0):
            # распаковать данные
            входы, метки = данные

            # обнуляем градиенты параметров
            optimizer.zero_grad ()

            # вперед + назад + оптимизировать
            выходы = сеть (входы)
            потеря = критерий (выходы, метки)
            потеря.назад ()
            optimizer.step ()

            # статистика печати
            running_loss + = loss.item ()
            если i% 2000 == 1999:
                loss = running_loss / 2000
                print (f "эпоха = {эпоха + 1}, партия = {i + 1: 5}: потеря {потеря: .2f}")
                running_loss = 0,0

    print ("Завершенное обучение")
  

Теперь у вас есть следующая структура каталогов:

  учебник
└──.azureml
| └──config.json
└──src
| └──hello.py
| └──model.py
| └── поезд.ру
└──01-create-workspace.py
└──02-create-compute.py
└──03-run-hello.py
  

Создать новую среду Python

Создайте файл с именем pytorch-env.yml в скрытом каталоге .azureml :

 
имя: pytorch-env
каналы:
    - значения по умолчанию
    - питатель
зависимости:
    - python = 3.6.2
    - питатель
    - torchvision
  

Эта среда имеет все зависимости, которые требуются вашей модели и сценарию обучения. Обратите внимание на отсутствие зависимости от пакета SDK машинного обучения Azure для Python.

Тестирование на месте

Используйте следующий код для локального тестирования сценария в новой среде.

  conda deactivate # Если вы все еще используете учебную среду, выйдите из нее
conda env create -f .azureml / pytorch-env.yml # создать новую среду Conda
conda activate pytorch-env # активировать новую среду Conda
python src / train.py # модель поезда
  

После запуска этого сценария вы увидите данные, загруженные в каталог с именем tutorial / data .

Создать управляющий скрипт

Разница между следующим управляющим скриптом и тем, который вы использовали для отправки «Hello world!» заключается в том, что вы добавляете пару дополнительных строк для установки среды.

Создайте новый файл Python в каталоге tutorial с именем 04-run-pytorch.py ​​:

  # 04-run-pytorch.py
из azureml.core import Workspace
из azureml.core import Experiment
из среды импорта azureml.core
из azureml.основной импорт ScriptRunConfig

если __name__ == "__main__":
    ws = Workspace.from_config ()
    эксперимент = эксперимент (рабочая область = ws, name = 'day1-эксперимент-поезд')
    config = ScriptRunConfig (source_directory = '. / src',
                             script = 'train.py',
                             compute_target = 'cpu-cluster')

    # настроить среду pytorch
    env = Environment.from_conda_specification (
        name = 'pytorch-env',
        file_path = '. /. azureml / pytorch-env.yml'
    )
    config.run_config.environment = env

    запустить = эксперимент.submit (конфигурация)

    aml_url = run.get_portal_url ()
    печать (aml_url)
  

Узнайте об изменениях кода

Машинное обучение Azure предоставляет концепцию среды для представления воспроизводимой, версированной среды Python для проведения экспериментов. Легко создать среду из локальной среды Conda или pip.

config.run_config.environment = env

Отправьте запуск в Машинное обучение Azure

Вернитесь к среде учебника , в которой установлен пакет SDK машинного обучения Azure для Python.Поскольку обучающий код не запущен на вашем компьютере, вам не нужно устанавливать PyTorch. Но вам нужен azureml-sdk , который находится в среде tutorial .

  conda деактивировать
Учебник по активации conda
питон 04-run-pytorch.py
  

Примечание

При первом запуске этого сценария Машинное обучение Azure построит новый образ Docker из вашей среды PyTorch. Весь цикл может занять от 5 до 10 минут.

Вы можете просмотреть журналы сборки Docker в студии машинного обучения Azure. Перейдите по ссылке в студию, выберите вкладку Outputs + logs , а затем выберите 20_image_build_log.txt .

Этот образ будет повторно использован в будущих запусках, чтобы они работали намного быстрее.

После создания образа выберите 70_driver_log.txt , чтобы просмотреть выходные данные сценария обучения.

  Скачивание https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz в ./data/cifar-10-python.tar.gz
...
Файлы уже загружены и проверены
эпоха = 1, партия = 2000: убыток 2,19
эпоха = 1, партия = 4000: убыток 1,82
эпоха = 1, партия = 6000: потеря 1,66
эпоха = 1, партия = 8000: убыток 1,58
эпоха = 1, партия = 10000: убыток 1,52
эпоха = 1, партия = 12000: потеря 1,47
эпоха = 2, партия = 2000: убыток 1,39
эпоха = 2, партия = 4000: убыток 1,38
эпоха = 2, партия = 6000: убыток 1,37
эпоха = 2, партия = 8000: убыток 1,33
эпоха = 2, партия = 10000: убыток 1,31
эпоха = 2, партия = 12000: убыток 1,27
Завершенное обучение
  

Предупреждение

Если вы видите ошибку Общий размер вашего моментального снимка превышает предел , каталог data находится в значении source_directory , используемом в ScriptRunConfig .

Переместить данные за пределы src .

Среды можно зарегистрировать в рабочей области с помощью env.register (ws) . Затем ими можно легко делиться, повторно использовать и версировать. Среды позволяют легко воспроизводить предыдущие результаты и сотрудничать с вашей командой.

Машинное обучение Azure также поддерживает набор специально подобранных сред. Эти среды охватывают распространенные сценарии машинного обучения и поддерживаются кэшированными образами Docker. Кэшированные образы Docker ускоряют первый удаленный запуск.

Короче говоря, использование зарегистрированных сред может сэкономить ваше время! Прочтите, как использовать среды для получения дополнительной информации.

Журнал показателей обучения

Теперь, когда у вас есть модельное обучение в Машинном обучении Azure, начните отслеживать некоторые показатели производительности.

Текущий сценарий обучения выводит показатели на терминал. Машинное обучение Azure предоставляет механизм регистрации метрик с большей функциональностью. Добавив несколько строк кода, вы получите возможность визуализировать метрики в студии и сравнивать метрики между несколькими запусками.

Измените train.py , чтобы включить ведение журнала

Измените сценарий train.py , включив в него еще две строки кода:

  импортная горелка
импортировать torch.optim как optim
импорт torchvision
импортировать torchvision.transforms as transforms

из сети импорта модели
из azureml.core импорт Выполнить


# ДОПОЛНИТЕЛЬНЫЙ КОД: запускать AML из текущего контекста
run = Run.get_context ()

# скачать данные CIFAR 10
trainset = torchvision.datasets.CIFAR10 (
    корень = '. / данные',
    поезд = Правда,
    download = True,
    преобразовать = torchvision.transforms.ToTensor ()
)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader (
    поезд
    batch_size = 4,
    shuffle = True,
    num_workers = 2
)

если __name__ == "__main__":

    # определить сверточную сеть
    net = Net ()

    # настроить pytorch loss / optimizer
    критерий = torch.nn.CrossEntropyLoss ()
    optimizer = optim.SGD (net.parameters (), lr = 0,001, импульс = 0,9)

    # обучаем сеть
    для эпохи в диапазоне (2):

        running_loss = 0,0
        для i данные в enumerate (trainloader, 0):
            # распаковать данные
            входы, метки = данные

            # обнуляем градиенты параметров
            оптимизатор.zero_grad ()

            # вперед + назад + оптимизировать
            выходы = сеть (входы)
            потеря = критерий (выходы, метки)
            loss.backward ()
            optimizer.step ()

            # статистика печати
            running_loss + = loss.item ()
            если i% 2000 == 1999:
                loss = running_loss / 2000
                # ДОПОЛНИТЕЛЬНЫЙ КОД: метрика потери журнала для AML
                run.log ('потеря', потеря)
                print (f'epoch = {эпоха + 1}, партия = {я + 1: 5}: потеря {потеря :.2f} ')
                running_loss = 0,0

    print ('Завершенное обучение')
  

Ознакомьтесь с двумя дополнительными строками кода

В train.py вы получаете доступ к объекту запуска из внутри самого обучающего скрипта с помощью метода Run.get_context () и используете его для регистрации метрик:

  # in train.py
run = Run.get_context ()

...

run.log ('потеря', потеря)
  

Метрики машинного обучения Azure:

• Организовано путем экспериментов и запуска, поэтому их легко отслеживать и сравнить метрики.
• Оснащен пользовательским интерфейсом, чтобы вы могли визуализировать тренировку в студии.
• Создан для масштабирования, поэтому вы сохраняете эти преимущества даже при проведении сотен экспериментов.

Обновите файл среды Conda

Сценарий train.py просто получил новую зависимость от azureml.core . Обновите pytorch-env.yml , чтобы отразить это изменение:

  имя: pytorch-aml-env
каналы:
    - значения по умолчанию
    - питатель
зависимости:
    - питон = 3.6.2
    - питатель
    - torchvision
    - пип
    - пункт:
        - azureml-sdk
  

Отправьте запуск в Машинное обучение Azure

Отправьте этот скрипт еще раз:

  питон 04-run-pytorch.py
  

На этот раз, когда вы посетите студию, перейдите на вкладку Metrics , где теперь вы можете видеть текущие обновления о потерях при обучении модели!

Следующие шаги

В этом сеансе вы обновили базовый уровень «Hello world!» сценарий для более реалистичного сценария обучения, для работы которого требуется конкретная среда Python.Вы узнали, как перенести локальную среду Conda в облако с помощью сред машинного обучения Azure. Наконец, вы увидел, как с помощью нескольких строк кода можно записывать метрики в Машинное обучение Azure.

Существуют и другие способы создания сред машинного обучения Azure, в том числе из файла pip requirements.txt или из существующей локальной среды Conda.

В следующем сеансе вы увидите, как работать с данными в Машинном обучении Azure, загрузив набор данных CIFAR10 в Azure.

Примечание

Если вы хотите закончить серию руководств здесь и не переходить к следующему шагу, не забудьте очистить свои ресурсы.

Машинное обучение | IBM

Методы машинного обучения необходимы для повышения точности прогнозных моделей. В зависимости от характера решаемой бизнес-проблемы существуют разные подходы, основанные на типе и объеме данных. В этом разделе мы обсудим категории машинного обучения.

Обучение с учителем

Обучение с учителем обычно начинается с установленного набора данных и определенного понимания того, как эти данные классифицируются.Обучение с учителем предназначено для поиска закономерностей в данных, которые можно применить в процессе аналитики. Эти данные имеют помеченные функции, которые определяют значение данных. Например, вы можете создать приложение для машинного обучения, которое будет различать миллионы животных на основе изображений и письменных описаний.

Обучение без учителя

Обучение без учителя используется, когда проблема требует большого количества немаркированных данных. Например, все приложения социальных сетей, такие как Twitter, Instagram и Snapchat, содержат большие объемы немаркированных данных.Для понимания значения этих данных требуются алгоритмы, которые классифицируют данные на основе найденных закономерностей или кластеров.

Обучение без учителя — это итеративный процесс с анализом данных без вмешательства человека. Он используется с технологией обнаружения спама в электронной почте. В законных и спам-сообщениях слишком много переменных, чтобы аналитик мог пометить нежелательные массовые рассылки. Вместо этого для выявления нежелательной электронной почты применяются классификаторы машинного обучения, основанные на кластеризации и ассоциации.

Обучение с подкреплением

Обучение с подкреплением — это модель обучения поведению. Алгоритм получает обратную связь от анализа данных, направляя пользователя к наилучшему результату. Обучение с подкреплением отличается от других типов обучения с учителем, потому что система не обучается на выборке данных. Скорее, система учится методом проб и ошибок. Следовательно, последовательность успешных решений приведет к усилению процесса, поскольку он лучше всего решает имеющуюся проблему.

Глубокое обучение

Глубокое обучение — это особый метод машинного обучения, который включает нейронные сети на последовательных уровнях для обучения на основе данных итеративным образом. Глубокое обучение особенно полезно, когда вы пытаетесь изучить закономерности на основе неструктурированных данных.

Сложные нейронные сети с глубоким обучением предназначены для имитации работы человеческого мозга, поэтому компьютеры можно обучить работе с плохо определенными абстракциями и проблемами. Среднестатистический пятилетний ребенок легко распознает разницу между лицом своего учителя и лицом охранника.Напротив, компьютер должен проделать большую работу, чтобы выяснить, кто есть кто. Нейронные сети и глубокое обучение часто используются в приложениях для распознавания изображений, речи и компьютерного зрения.

Задача № 1 — Учебники и примечания по машинному обучению | Машинное обучение

Введение

Machine Learning Challenge # 1 проходил с 16 по 27 марта 2017 года. Более 3000 энтузиастов машинного обучения со всего мира зарегистрировались для участия в конкурсе.Участники конкурса пильных борются за первое место.

Некоторые из них сдались незадолго до финиша, но остальные упорствовали, тренируясь, переучивая, настраивая свои модели. Помимо машинного обучения, общий набор данных дал участникам достаточно возможностей попрактиковаться в очистке данных и детальном проектировании функций. Фактически, четыре лучших участника сделали ставку на разработку функций для достижения своих результатов. Ключ к разработке функций прост: мыслите логически и не судите о новых функциях, о которых вы думаете.Попробуйте все функции своей модели. Кто знает, какая из них является золотой особенностью? Разница между участием и победой заключается в том, что победители пытаются всеми возможными способами достичь своей цели, но участники теряют время, решая, какой из них будет работать.

Вот ваш шанс поучиться у победителей и по-новому применить машинное обучение. Если вам нужно узнать больше о решении, не стесняйтесь оставлять свой вопрос в комментариях ниже.

Рейтинг 4 — Бхупиндер Сингх

Бхупиндер — веб-разработчик из Фотона, Ченнаи, Индия.Он набрал 0,97927 на закрытом LB. Он использовал XGBoost в Python. Некоторые из ключевых идей:

1. Создана функция «невыплаченный процент процентов» по ​​[(проценты — выплаченные проценты) / проценты]. Для приблизительного определения процента он использовал формулу простого процента (p * r * t) / 100. Одна только эта новая функция вместе с необработанными функциями дала 0,976 AUC для общедоступных LB. Это оказалось самым важным из всех.
2. Окончательное решение было получено путем объединения 5 моделей XGBoost.

Кодовая ссылка: Нажмите здесь

[Ранг 3 — Юврадж Ратор] (https: // www.hackerearth.com/@yuvraj35)

Юврадж Ратхор учится в IIT Мадрасе. В разговоре с нами он поделился следующим подходом:

1. Предварительная обработка данных

• Я не делал слишком много предварительной обработки данных, за исключением обработки пропущенных значений. Недостающие значения для возобновляемого кредитного лимита были заполнены с помощью продукта revol_bal и revol_util.
• Для остальных отсутствующих значений я использовал -1. Это было сделано, чтобы дать им собственный уровень.

2.Технические характеристики

• Я сделал много функций, но две особенности выделялись с точки зрения производительности:
• Отношение суммы страховки, уплаченной клиентом, к общей сумме страховой выплаты.
• Использование batch_enrolled в качестве функции. Большинство пакетов содержат уникальный номер last_week_pay. Но номера партий различаются при тестировании и обучении. Чтобы преодолеть это, я использовал подсчеты конкретной платы за прошлую неделю для определенного патча / общее количество этой партии в качестве функции.

• Используя две вышеупомянутые особенности плюс указанные числовые особенности в наборе данных, я смог набрать около 97 баллов на LB. Вот некоторые другие специальные функции, которые дали мне ограниченное повышение оценки:

  • total_loan
  • Логическая функция, указывающая, одинаковы ли ссуды, выданные клиентом, и ссуды, санкционированные инвесторами.
  • Осталось выплатить ссуду
  • отношение заявленной ссуды к годовому доходу
  • отношение остатка на счете к возобновляемому кредиту

• Я не использовал никаких текстовых функций, таких как описание, назначение и т. Д.Более того, я не заметил утечку в member_id.

3. Обучение модели

• Мой выбор модели носил эмпирический характер. XGB дал мне наивысший балл по набору резюме. Моя последняя отправка была в среднем 5 скриптов XGB. Пять моделей обучались на разных фрагментах обучающих данных с использованием стратифицированного K-кратного CV. Из-за нехватки времени я не смог собрать

Код Ссылка: Нажмите здесь

Рейтинг 1 — Евгений Патека

Евгений Патека — экономист, эксперт в области бюджетирования и бухгалтерского учета из Москвы, Россия.Его решения внедрены в нескольких ведущих российских компаниях. В разговоре с нами он сказал:

В прошлом году я изучал курсы машинного обучения на Coursera. Я вижу хороший потенциал технологий машинного обучения для бизнеса. Сейчас я пытаюсь попрактиковать свои знания на некоторых соревнованиях и ищу возможность работы в ML в качестве младшего специалиста по данным.

Вот что он сказал об этом испытании:

«Для меня это было действительно интересное соревнование по разработке функций.Спасибо организаторам и всем участникам! Я использовал R с библиотеками data.table, XGBoost и LightGBM. LightGBM очень похож на XGBoost, намного быстрее, но имеет немного меньшую точность. Очень полезно протестировать некоторые идеи с помощью быстрого LightGBM и запустить XGBoost после того, как вы выберете хороший набор функций.