Ml в правах что означает: Что означает отметка ML в водительских правах? | ГИБДД | Авто

Содержание

Корпоративное лицензирование Microsoft. Лицензии CAL и лицензии Management Licenses

Наборы Microsoft CAL Suite предоставляют права на использование части ассортимента серверных продуктов Майкрософт. Покупка CAL Suite не отменяет необходимости в других лицензиях на ПО, например серверных лицензиях на каждый компонент CAL Suite и соответствующие базовые продукты, такие как Microsoft SQL Server.

Предоставление веб-служб, включенных в набор Enterprise CAL Suite

Лицензия Enterprise CAL Suite с активным покрытием Software Assurance включает права на службы Exchange Online Archiving для Exchange Server, Data Loss Prevention и Exchange Online Protection.

Чтобы начать пользоваться этими службами, свяжитесь с партнером корпорации Майкрософт, который сможет их активировать.

Типы лицензий на ПО в рамках наборов CAL Suite

Наборы CAL Suite могут предоставлять права на использование программного обеспечения, аналогичные разным лицензиям, а не только CAL. Например, наборы CAL Suite предоставляют права на продукты для управления устройствами Microsoft System Center, которые обычно лицензируются с помощью клиентских лицензий ML.

В любом случае набор CAL Suite предоставляет вам такие же права на использование продукта или веб-службы, как и отдельная лицензия на тот же компонент. Единственным исключением является то, что в наборах CAL Suite всегда доступны две модели лицензирования («на пользователя» и «на устройство»), даже если компонент нельзя лицензировать по обоим из них при покупке вне набора. Например, Microsoft System Center Configuration Manager лицензируется только с помощью клиентских лицензий ML по числу операционных систем, однако в составе набора Core CAL Suite или Enterprise CAL Suite его можно лицензировать на пользователя.

Права на обновление и переход на новые версии

Набор CAL Suite предоставляет лицензии на продукты, выпускаемые отдельно, поэтому в нем нет указаний на их версии. С наборами CAL Suite вы всегда приобретаете Software Assurance, а значит и право на использование самой новой версии каждого продукта, входящего в набор. Если срок действия Software Assurance истекает и вы получаете постоянные права на использование ПО, они будут относиться к последней версии продукта на момент окончания срока действия SA. Права на использование веб-служб прекращаются с истечением срока действия Software Assurance даже при наличии постоянных прав на набор CAL Suite.

Переход с Core CAL Suite на Enterprise CAL Suite

Вы можете купить наборы Enterprise CAL Suite сразу или добавить их в любое время к набору Core CAL Suite. Enterprise CAL Suite предоставляет лицензии на все компоненты набора Core CAL Suite, а также на дополнительные компоненты. Если у вас есть Enterprise CAL Suite, вам не нужен Core CAL Suite (это отличает решения от лицензирования тех же продуктов по отдельности).

Способы обработки данных для AI/ML

Оригинал статьи: ссылка (Brent Rabowsky, focuses on data science at AWS)

Тренировка точной модели машинного обучения (ML) требует многочисленных шагов, но самый важный из них всё же обработка данных. Примерами шагов обработки данных являются: преобразование данных во входной формат, поддерживаемый ML алгоритмом, масштабирование, нормализация, очистка и токенизация текста, и многое другое. Тем не менее, обработка данных в больших масштабах означает довольно серьёзные операционные накладные расходы: управление сложной инфраструктурой (кластеры обработки), написание кода для оркестрации всех составных частей процессов обработки, внедрение подходов безопасности и централизованного управления процессами (governance). К счастью, AWS предлагает широкий выбор инструментов обработки данных, подходящих для любых ML задач и соответствующих устоявшимся процессам в командах. Этот набор инструментов ещё больше увеличился после AWS re:Invent 2020, поэтому сейчас самое лучшее время определиться, по какому принципу из них выбирать.

Предпосылки: Data Lake или Lake House

Перед началом углубления в варианты надо решить, как мы согласуем наш выбор с теми технологиями, которые предпочитают инженеры данных? Разный инструментарий может подходить для разных ролей: инструменты, предпочитаемые специалистами машинного обучения могут лишь частично пересекаться с инструментами, используемыми инженерами данных для построения аналитических процессов, таких как составление отчётов. Хорошая новость в том, что AWS позволяет представителю каждой из ролей выбрать их предпочтительный инструментарий, и применить его на данные в рамках их организации без каких-то конфликтов. Ключевым элементов здесь является озеро данных на основе Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), используемое в качестве центрального элемента архитектуры для всех данных в рамках организации. Его использование отделяет хранение данных от вычислительных мощностей для их обработки, и позволяет избежать проблемы, когда каждая из команд создает разрозненные хранилища данных.

Используя озеро данных в качестве ядра архитектуры, команды инженеров данных могут применять свои собственные инструменты для аналитических задач. В то же время, команды ML специалистов могут использовать свои любимые инструменты для работы с теми же самыми данными, но уже для задач ML. Несколько разных кластеров обработки данных, управляемых различными командами могут обращаться к одним и тем же данным, не забывая о необходимости сохранять исходные «сырые» данны в Amazon S3, служащий эталонным источником достоверных данных. Кроме того, использование хранилища признаков обработанных данных, такого как Amazon SageMaker Feature Store, помогает отчертить границу ответственности между командами ML специалистов и инженеров данных, и дает дополнительные преимущества, такие как обнаружение функций, обновление, пере-использование и возможность их распространения.

В качестве альтернативы «классическому» озеру данных, команды могут строить свою архитектуру поверх архитектуры Lake House, который является эволюцией концепции озер данных. Имеющая встроенную поддержку ACID транзакций, эта архитектура позволяет разным пользователям параллельно вставлять, удалять, обновлять строки в разных таблицах; и в то же самое время позволяет другим пользователям запускать аналитические запросы и ML модели на тех же данных. AWS Lake Formation недавно добавил функционал для поддержки Lake House архитектуры (сейчас в рамках предварительного ознакомления).

Теперь, когда мы развязали гордиев узел и придумали, как дать командам инженеров данных и ML специалистов возможность использовать их инструменты работы с данными, без создания конфликтов, давайте исследуем варианты обработки данных для ML задач в AWS.

Обзор способов обработки данных

В этой статье мы рассмотрим следующие способы, отсортированные по их рейтингу, определённому формулой: (удобство использования для

инженеров данных и ML специалистов) x (полезность для ML-задач).

  1. Инструменты Amazon SageMaker
  2. Решения с небольшим количеством кода (или вообще без необходимости что-либо программировать) на базе других AWS сервисов
  3. Spark в Amazon EMR
  4. Самостоятельно запущенное рабочее окружение с Spark, Python или R

Данные варианты не является взаимоисключающими, вы можете использовать их в различных комбинациях, для обеспечения рабочих процессов, предпочтительных для команды. Например, некоторые команды склоняются к максимизации использования решений на основе SQL запросов, другие могут использовать Spark для некоторых задач в дополнение к Pandas (фреймворк на основе Python). Еще одним аспектом, который нужно учитывать, является то, что некоторые сервисы имеют встроенные возможности по визуализации данных, в то время, как другие – требуют дополнительных сервисов. Давайте обсудим эти нюансы каждого из вариантов.

Инструменты Amazon SageMaker

SageMaker  – это полностью управляемый сервис, который позволяет разработчикам и специалистам по работе с данными создавать, обучать и быстро развёртывать модели машинного обучения, используя широкий спектр инструментов, специально созданных для задач машинного обучения. Также эти возможности включают в себя функционал подготовки и обработки данных – вы можете использовать Amazon SageMaker Data Wrangler или Amazon SageMaker Processing для обработки, и Amazon SageMaker Studio или SageMaker notebook instances для визуализации данных. Вы можете обрабатывать наборы данных объемом вплоть до петабайтов с помощью  SageMaker.

SageMaker Data Wrangler – это функционал SageMaker, которым вы можете воспользоваться в SageMaker Studio. Он упрощает работу инженеров данных и ML инженеров по подготовке и группировке данных для ML задач, предоставляя визуальный интерфейс для ускорения очистки, исследования и визуализации данных. Интерфейс позволяет легко подключаться к различным источникам данных, таких как Amazon S3, и применять встроенные или пользовательские трансформации, написанные в PySpark, Pandas или SQL. SageMaker Data Wrangler удобно интегрирован с другими инструментами SageMaker, такими как SageMaker Clarify (для обнаружения предвзятости в данных), SageMaker Feature Store (упомянуто выше) и SageMaker Pipelines (специально созданный CI / CD для машинного обучения). Еще вы можете экспортировать процесс подготовки данных, созданный в Data Wrangler, в виде Python кода.

В то время как SageMaker Data Wrangler – это интерактивный инструмент для визуальной подготовки и исследования данных, SageMaker Processing позволяет запускать уже созданные задачи по предварительной обработке данных, а также постобработке и оценке ML моделей в полностью управляемой инфраструктуре. Этот инструмент предоставляет преднастроенные контейнеры для Spark и Scikit-learn, и позволяет подключить ваши собственные контейнеры, например для языка R. В отличие от SageMaker Data Wrangler, если вы используете только SageMaker Processing, вам потребуется отдельный инструмент для визуализации. Можно использовать любую рабочую среду, например Amazon SageMaker Studio или отдельные SageMaker ноутбуки. SageMaker Processing может подойти для миграции существующих скриптов обработки данных на SageMaker «as is», без переделывания.

Мы поставили использование инструментов SageMaker на первое место нашего рейтинга из-за простоты использования и удобности для инженеров данных и ML инженеров. Эти инструменты специально разработаны с нуля для задач машинного обучения.  Кроме того, SageMaker Data Wrangler и  ресурсы SageMaker Processing включены в Amazon SageMaker Savings Plans – гибкую модель ценообразования SageMaker, которая может предоставлять существенные скидки при условии постоянного уровня использования ресурсов SageMaker (измеряемого в долларах в час) в течение одного или трех лет.

Кроме SageMaker, существуют и другие варианты инструментов – они могут оказаться полезными, даже если не были специально созданы для задач машинного обучения. Давайте рассмотрим эти варианты.

Подход с малым количеством кода или без необходимости программировать (“low code” / “no code”)

Давайте проясним терминологию. Мы будем считать решение, которое требует написания SQL запросов – решением с малым количеством кода («low code»), а если вообще ничего писать не надо, даже SQL – «no code».

В рамках этого подхода мы рассмотрим несколько бессерверных инструментов – их инфраструктура и управление ею скрыто от пользователя. Использование таких инструментов может быстро выдать результаты, но в какой-то мере усложнить построение процесса обработки данных в целом – нужно будет переключаться между разными сервисами, UI и утилитами, потеряв некоторые продвинутые возможности по настройке.

Одним из примеров «low code» решения может быть совместное использование Amazon Athena (интерактивный сервис запросов) для преобразования данных SQL запросами, и Amazon QuickSight (бессерверный инструмент бизнес-аналитики), в котором есть готовый набор встроенных визуализаций, не требующих программирования. При рассмотрении этой комбинации сервисов оцените, могут ли преобразования данных быть в принципе реализованы на SQL. Альтернативой QuickSight для визуализации может быть библиотека PyAthena для запуска SQL запросов в ноутбуках SageMaker, и декларативная библиотека визуализации, например Altair (получается решение «low code+», поскольку для этой библиотеки нужно написать немного простого кода).

Другим «low code» решением может выступить AWS Glue, бессерверный ETL сервис с возможностью каталогизации ваших данных, имеющий встроенные шаблоны преобразования данных, и возможности по написанию пользовательского кода на PySpark. Для визуализации, помимо QuickSight, вы можете подключить SageMaker или Zeppelin ноутбуки к AWS Glue development endpoint. Если встроенные в AWS Glue преобразования данных не покрывают ваши требования, выбор между AWS Glue и Athena зависит от предпочтений команды – на чём им будет удобнее описывать преобразования –  на SQL или в коде PySpark .

«No code» подход предлагается инструментом AWS Glue DataBrew. Это визуальная среда, в которой можно подготавливать, нормализовать и преобразовывать данные без необходимости написания кода. Вы можете выбрать любые из более чем 250 готовых преобразований, которые выполняют различные этапы подготовки данных, например фильтруют аномальные данные, конвертируют их в стандартные форматы, и исправляют неверные значения.

В таблице мы произвели сравнение DataBrew и SageMaker Data Wrangler:

 Glue DataBrewSageMaker Data Wrangler
Встроенные визуализациидада
Поддержка пользовательского коданетда
Встроенные преобразования данныхда (более 250)да (более 300)
Вычислительные мощностибессерверныеm5 инстанс (масштабирование вверх, но не по горизонтали)
Лимиты для наборов данныхПрофилирование данных только для первых 20т строкМаксимум 100 колонок
Прямая интеграция с SageMakerнетда (Clarify, Feature Store, Pipelines)

 

Spark в Amazon EMR

Многие компании используют Spark для разных задач, например – для преобразования данных или в качестве основы для построения хранилища данных. В таких сценариях кластеры Spark обычно запускаются в Amazon EMR (управляемый сервис для кластеров экосистемы Hadoop), что избавляет вас от необходимости поднимать, настраивать и обслуживать эти кластеры. С точки зрения инженера данных или ML инженера, Spark в Amazon EMR может быть использован в следующих случаях:

  • Spark уже используется в постоянно работающем кластере, для построения хранилищ данных или другого применения. По сравнения с другими опциями, описанными ранее, которые создают только временные ресурсы и инфраструктуру, Amazon EMR позволяет создавать постоянные кластеры для использования в аналитических приложениях.
  • Команда уже построила законченный пайплайн обработки в Spark, имеет опыт его администрирование, и готова продолжать использовать постоянно работающий Spark кластер в будущем. Иначе, варианты с SageMaker или AWS Glue для Spark задач будут более предпочтительны.

Также следует обратить внимание на широкий выбор типов инстансов, доступных в Amazon EMR, в том числе инстансов с процессорами AWS Graviton2, а также Amazon EC2 Spot Instances для оптимизации затрат.

Для визуализации в сценариях с Amazon EMR есть несколько опций. Чтобы продолжать использовать SageMaker как основной инструмент для процесса машинного обучения, используйте SageMaker Studio и её встроенный SparkMagic kernel для подключения к Amazon EMR. Вы можете начать запрашивать данные, анализировать и преобразовывать их с помощью Spark за несколько шагов. Для повышения безопасности можно подключаться к кластерам EMR с помощью аутентификации Kerberos. Amazon EMR предлагает и другие варианты интеграции с SageMaker, например, вы можете запустить задачу по тренировке ML модели в SageMaker прямо из Spark задачи в Amazon EMR. Еще один вариант для визуализации – использовать среду разработки Amazon EMR Studio, которая обеспечивает доступ к полностью управляемым Jupyter ноутбукам, и включает возможность логина через AWS Single Sign-On (AWS SSO). В то же время, EMR Studio не хватает многих специфичных UI-интеграций с SageMaker, которые есть в SageMaker Studio.

Есть и другие факторы, которые нужно учесть при рассмотрении Spark в EMR как способа обработки данных. Spark основан на Scala/Java стеке, со всеми особенностями управления зависимостями, и нюансами работы JVM, которые могут быть неизвестны  инженерам данных. Также имейте ввиду, что PySpark API часто отстаёт от основного Spark API на Scala – языке программирования, который менее известен инженерам данных. Если вы предпочитаете альтернативный PandasAPI-совместимый фреймворк Dask для ваших задач, вы можете установить Dask на ваши EMR кластеры.

Самостоятельно запущенное рабочее окружение на базе Spark, Python или R

Если выбрать этот способ, командам нужно будет развернуть свои решения, запустив Spark, Dask или код на R на самостоятельно поднятном кластере. Такой кластер можно запустить на базе вычислительных ресурсов Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2), или контейнерных сервисов: Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) или Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS).  Наиболее простой способ добавить интеграцию с SageMaker – использовать Amazon SageMaker Python SDK. Любой EC2 инстанс, для которого в AWS Identity and Access Management (IAM) заданы разрешения доступа к сервису SageMaker, может использовать SageMaker Python SDK для запуска процессов SageMaker для создания, тренировки, тюнинга, развёртывания моделей, и многого другого.

Этот вариант обеспечивает наибольшую гибкость комбинирования различных утилит и фреймворков для преобразования данных, а также предлагает доступ к широму спектру EC2 инстансов и вариантам хранения данных. Помимо возможности использования спот-инстансов, как и в Amazon EMR, вы также можете воспользоваться гибкими ценовыми тарифами, предлагаемыми в рамках AWS Savings Plans. Эти тарифы могут быть применены не только к ресурсам Amazon EC2, но также и к бессерверным мощностям в рамках AWS Lambda и AWS Fargate .

Но имейте ввиду – если рассмотреть вариант «сделай всё сам» с точки зрения пользовательского опыта инженеров данных и ML специалистов, окажется, что он требует от этих команд управления низкоуровневой инфраструктурой. Эта задача более подходит для других специлистов. Хотя существует множество фреймворков (типа Spark) и утилит, которые могут быть надстроены поверх базовой инфраструктуры, для упрощения управления ресурсами и поддержки ML задач, этот вариант всё ещё очень далек с точки зрения простоты, управляемости и общей адаптированности под специальные требования ML, по сравнению с другими вариантами, рассмотренными выше. Больше времени ваших сотрудников уйдет на управление, настройку и поддержку инфраструктуры и её зависимостей, и на написание кода для покрытия недостающего функционала. В результате этот вариант может оказаться наиболее дорогим в долгосрочной перспективе.

Обзор и заключение

Итоговый выбор варианта обработки данных для задач машинного обучения обычно зависит от предпочтений вашей команды – какие инструменты она предпочитает (Spark, SQL или Python), и насколько она готова писать код и управлять инфраструктурой. В следующей таблице приведены особенности каждого из вариантов по нескольким ключевым параметрам. В первом столбце подчеркивается, что отдельные сервисы или функционал могут использоваться и для обработки данных, и для их визуализации, а третий столбец показывает, какие типы вычислительных ресуров используются скорее для обработки данных, чем для визуализации (визуализация обычно требует гораздо меньшего количества ресурсов).

Задачи обработки данных развиваются со временем, и вам не нужно все время продолжать использовать один и тот же набор инструментов. Вы можете сочетать инструменты в соответствии с вашими задачами. Когда вы используете Amazon S3 как ядро озера данных, и управляемый сервис SageMaker для основных этапов машинного обучения – вы можете легко заменять инструменты по мере необходимости или по желанию, чтобы быть на пике новейших технологий. Какой бы вариант вы ни выбрали сейчас, AWS поможет гибко развивать ваш инструментарий, чтобы он наилучшим образом соответствовал текущим потребностям в обработке данных ваших ML задач.

Нормо-час 1500 рублей для ML, GL и S-Класса

ПОЛИТИКА КОНФИДЕНЦИАЛЬНОСТИ ПЕРСОНАЛЬНЫХ ДАННЫХ

Общие положения

Настоящая Политика конфиденциальности персональных данных (далее – Политика конфиденциальности) составлена в соответствии с требованиями Федерального закона от 27.07.2006 № 152-ФЗ «О персональных данных» и определяет порядок обработки персональных данных и меры по обеспечению безопасности персональных данных, принимаемые ООО «МБ-Рязань» (далее также Оператор, Мы).

Мы ставим важнейшей целью и условием осуществления своей деятельности соблюдение прав и свобод человека и гражданина при обработке его персональных данных, в том числе защиты прав на неприкосновенность частной жизни, личную и семейную тайну.

Настоящая Политика конфиденциальности применяется только к сайтам
ООО «МБ-Рязань», размещенным в сети Интернет по следующим адресам: https://sales.mercedes-ryazan.ru/ и https://www.mb-lipetsk.ru/ и https://www. mercedes-ryazan.ru/ (далее – сайты ООО «МБ-Рязань», наши сайты).

Наши сайты могут содержать ссылки на другие сайты и социальные сети, на которые настоящая Политика конфиденциальности не распространяется. Мы не несем ответственности за сайты третьих лиц, на которые Вы можете перейти по ссылкам, доступным на наших сайтах. С политикой конфиденциальности персональных данных, действующей в отношении сайтов третьих лиц, в том числе социальных сетей, Вы можете ознакомиться при посещении данных сайтов.

Сбор, обработка и передача персональных данных

Мы сохраняем и обрабатываем Ваши персональные данные только с Вашего согласия. Самостоятельно заполняя специальные формы на сайтах ООО «МБ-Рязань» (например, при регистрации на сайте, резервировании автомобилей, участии в конкурсах и опросах, и в иных законных случаях обработки персональных данных), а также при оказании Вам услуг и исполнении договоров, Вы выражаете свое согласие с настоящей Политикой конфиденциальности и предоставляете право на  осуществление любых действий в отношении Ваших персональных данных, которые необходимы или желаемы для достижения целей использования таких данных, включая (без ограничения) сбор, систематизацию, накопление, уточнение (обновление, изменение), использование, передачу третьим лицам, обезличивание, блокирование, а также осуществление любых иных действий с Вашими персональными данными, предусмотренных действующим законодательством Российской Федерации.

Сбор, систематизация, накопление, уточнение (обновление, изменение), использование и передача осуществляется только в отношении тех персональных данных, которые Вы оставляете при заполнении специальных форм, а также данных, которые будут получены нами при исполнении договоров и оказании услуг. Мы не проверяем достоверность предоставляемых Вами персональных данных.

Заполняя специальные формы, Вы даете нам свое согласие на передачу ваших персональных данных третьим лицам (например, курьерским службам, организациям почтовой связи, операторам электросвязи), а также нашим партнерам, перечень которых размещен в сети Интернет по адресу: http://autoimport62.ru/partners/, и обработку ими Ваших персональных данных исключительно для достижения целей, указанных в разделе «Цели сбора, обработки и использования персональных и обезличенных данных» настоящей Политики конфиденциальности.

Передача Ваших персональных данных уполномоченным государственным и муниципальным органами власти осуществляется только по основаниям и в порядке, предусмотренным действующим законодательством Российской Федерации.  

Обработка Ваших персональных данных осуществляется без ограничения срока любым законным способом, в том числе в информационных системах персональных данных с использованием средств автоматизации или без их использования. При этом Вы в любой момент можете отозвать согласие на обработку Ваших персональных данных, направив на наш адрес письменное заявление.

Также на наших сайтах происходит сбор и обработка обезличенных данных о посетителях с использованием куки-файлов при помощи сервиса интернет-статистики Yandex.Metrika. Данный сбор данных происходит анонимно, то есть Вас нельзя идентифицировать. С информацией об используемых нами куки-файлах, условиях, порядком и возможностью блокировки функции сбора и анализа статистики обезличенных данных Вы можете ознакомиться в разделе «Cookies» на нашем сайте.

Обращаем Ваше внимание, что блокировка функции сбора и анализа статистики обезличенных данных может повлиять на работу некоторых функций наших сайтов, а также невозможность доступа к некоторым частям наших сайтов.

Подробнее о сервисе интернет-статистики Yandex.Metrika Вы можете узнать по адресу: https://yandex.ru/support/metrika/.

Цели сбора, обработки и использования персональных и обезличенных данных

ООО «МБ-Рязань» собирает и использует Ваши персональные данные в целях создания и управления клиентской базой, предоставления доступа к отдельным сервисам нашего сайта, проведения опросов, информирования Вас о проводимых акциях, реализуемой продукции и оказываемых услугах, в том числе и нашими партнерами, в маркетинговых целях, для организации и осуществления новостных рассылок.

Достижение указанных целей необходимо нам для получения Вашего мнения о нас и наших продуктах, для улучшения качества обслуживания наших клиентов, создания для Вас возможности оптимального выбора реализуемой продукции и оказываемых услуг.  

При этом, относясь к Вам с уважением, мы не обязываем Вас участвовать в проводимых нами акциях и опросах, получать новостные рассылки. Вы в любой момент вправе отказаться от использования нами Ваших персональных данных при проведении акций и опросов, а также отказаться от новостной рассылки, направив нам письменное заявление, либо воспользовавшись предусмотренной для этого опцией (только для рассылки по e-mail). 

Сбор, обработка и использование обезличенных данных необходимы нам в целях оптимальной организации сайта ООО «МБ-Рязань», предоставления Вам информации с учетом Ваших потребностей и интересов.

Безопасность Ваших персональных данных

ООО «МБ-Рязань» принимает необходимые организационные и технические меры для защиты Ваших персональных данных от неправомерного и (или) случайного доступа, уничтожения, изменения, блокирования, копирования, распространения, а также от иных неправомерных действий третьих лиц.

Заключительные положения

Вы можете получить любые разъяснения по интересующих Вас вопросам, касающимся обработки Ваших персональных данных, а также получить ответ на вопрос хранятся ли у нас Ваши персональные данный, направив в наш адрес письменное заявление.

В случае, если хранимые нами персональные данные по каким-либо причинам окажутся неточными, мы по Вашему требованию внесем соответствующие исправления.

Возникающие разногласия по вопросам, касающимся сбора, систематизации, накопления, уточнения (обновления, изменения), использования, передачи третьим лицам, обезличивания, блокирования, а также осуществления любых иных действий с Вашими персональными данными, должны решаться путем переговоров, а в случае недостижения согласия – в судебном порядке в соответствии с действующим законодательством Российской Федерации.  

Настоящая Политика конфиденциальности вступает в силу со дня размещения на сайте ООО «МБ-Рязань» и действует до замены ее новой версией.

Мы вправе в одностороннем порядке вносить изменения в Политику конфиденциальности. 

«© Автоимпорт – обособленное подразделение ООО «МБ Рязань» в Липецке»

Кражи Instagram аккаунтов и фальшивые уведомления о нарушении авторских прав

Массовое развитие всевозможных площадок и соцсетей предполагает появление огромного количества авторских произведений. Приложение Instagram для публикации фотоснимков и визуальных историй давно уже побило все рекорды популярности. Не так давно мошенники изобрели новую схему для угона популярных аккаунтов в Instagram.

  Если блог набрал большое количество подписчиков, то на него приходится и больший риск кражи учетной записи. Угон Instagram аккаунтов теперь делается через фальшивые уведомления о нарушении авторских прав.

 

Немного об авторских правах

С момента создания произведения на него начинает действовать авторское право. Все публикации, созданные авторами – фотографии, мелодии, отснятый видеоматериал – защищены законодательством.

Пользователи публикуют не только свои снимки и видео. Порой в публикациях мелькают репосты, картинки, сделанные сторонними авторами, а в монтируемых видеороликах зачастую используются популярные песни или саундтреки.

Пользователи, не привыкшие к тому, что лежащие в свободном доступе фотографии, а также аудио- и видеокомпозиции, находятся под защитой авторских прав, зачастую удивляются на форумах, что их аккаунты заблокировали по требованию правообладателя.

Загружая в Instagram материал, полностью или частично принадлежащий кому-то другому, можно ожидать, что этим нарушатся чужие авторские права, а значит, вполне реально получить взыскание за свои действия. Авторские права в Instagram защищаются законом наравне с правами на любые произведения интеллектуальной собственности. С недавних пор Instagram строго следит за сохранением авторского права в публикациях.

Фальшивые уведомления

Ложная жалоба также может повлечь за собой удаление аккаунта в Instagram (в этом случае Instagram восстановит удаленные публикации). Популярные пользователи Instagram уже не в первый раз становятся целью мошенников.

«Ваша учетная запись будет удалена без права восстановления в связи с нарушением авторских прав», — гласит электронное сообщение. Выглядит оно вполне официально: и официальная «шапка», и логотип Instagram, да и адрес отправителя очень напоминает настоящий, например Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра. или Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра..

Согласно уведомлению, у вас остается всего 24 часа (в некоторых вариантах — 48 часов), чтобы подать апелляцию. В самом послании вы также найдете кнопку для обжалования претензии — Review complaint. Если ее нажать, вы попадете на крайне правдоподобно оформленную фишинговую страницу. На ней есть ссылка, по которой якобы можно обжаловать удаление аккаунта.

 

После перехода по ссылке вам предложат ввести данные учетной записи Instagram. Но это еще не все — затем появляется новое сообщение: «Необходимо произвести проверку подлинности вашей заявки и убедиться в том, что адрес электронной почты соответствует указанному в Instagram». Если вы согласитесь на проверку адреса, на экране появится список возможных доменов. Выбрав один из них, вы увидите предложение указать адрес электронной почты и (внезапно!) пароль от нее.

Затем вы всего на несколько секунд увидите сообщение о том, что ваш запрос обрабатывается, после чего вас перенаправят на подлинный сайт Instagram. Это еще одна уловка, которая добавляет афере правдоподобности.

Как только ваши логин и пароль окажутся в руках злоумышленников, последние получат доступ к вашему профилю в Instagram и смогут изменить данные для его восстановления. Затем они могут начать рассылать с него спам и прочие вредоносные материалы или потребовать выкуп за возвращение аккаунта. Не говоря уже о том, что они получат доступ к вашей электронной почте.

Как защитить учетную запись Instagram

Вот несколько советов, которые помогут обезопасить вашу учетную запись Instagram:

  • Не переходите по подозрительным ссылкам.
  • Всегда проверяйте URL в адресной строке. Если вместо Instagram.com там написано что-нибудь вроде 1stogram.com или instagram.security-settings.com и т.д.— ни в коем случае не вводите никаких персональных данных и вообще поскорее закройте страницу.
  • Используйте только официальное приложение социальной сети, установленное из официального магазина приложений (например, Google Play для Android или App Store для iOS).
  • Не вводите данные аккаунта Instagram для входа в другие сервисы и приложения.
  • Включите двухфакторную аутентификацию в настройках Instagram и сервиса электронной почты.
  • Пользуйтесь надежной защитой, которая отсеет сомнительные письма и не позволит вам открыть фишинговые страницы.

По материалам сайтов: prava.expert, instaforum.ru, help.instagram.com, kaspersky.ru

Нормы ХГЧ по неделям беременности

Содержание

  1. Таблица средних норм ХГЧ
  2. Таблица средних норм ХГЧ при вынашивании двойни
  3. Таблица средних значений ХГЧ после ЭКО при прижившейся двойне
  4. Нормы для свободной β- субъединицы ХГЧ
  5. Норма РАРР-А
  6. Что делать, если у меня высокий риск?
  7. Как подтвердить или опровергнуть результаты скрининга?
  8. Врач говорит, что мне нужно сделать аборт. Что делать?

Одним из основных анализов при беременности является изучение уровня гормона беременности – ХГЧ или хорионического гонадотропина человека. Если будущим мамочкам хочется узнать соответствует ли уровень гормона норме, мы сделали сводную таблицу значений  

Таблица средних норм ХГЧ:

Срок гестацииHCG в мЕд/млHCG в мМе/млHCG в нг/мл
1-2 недели25-1565-25 (сомнительный результат)
2-3 недели101-48705-25 (сомнительный результат)
3-4 недели1100 – 3150025-156
4-5 недель2560 – 82300101-4870
5-6 недель23100 – 1510001110 -31500
6-7 недель27300 – 2330002560 -82300
7-11 недель20900 – 29100023100 -23300023,7 — 130,4
11-16 недель6140 – 10300020900 -10300017,4 — 50,0
16-21 неделя4720 – 801006140 – 801004,67 — 33,3
21-39 недель2700 – 781002700 -78100

 

Таблица средних норм ХГЧ при вынашивании двойни:

Срок гестации, неделиСредний диапазон концентрации ХГЧ (мЕд/мл)
1-2 недели50 – 112
2-3 недели209 – 9740
3-4 недели2220 – 63000
4-5 недель5122 – 164600
5-6 недель46200 – 302000
6-7 недель54610 – 466000
7-11 недель41810 – 582000
11-16 недель12280 – 206000
16-21 неделя9440 – 160210
21-39 недель5400 – 156200

 

Таблица средних значений ХГЧ после ЭКО при прижившейся двойне:

Срок гестации, недДиапазон значений ХГЧ, мЕд/мл
1-2 недели50 – 600
2-3 недели3000 – 10000
3-4 недели20000 – 60000
4-5 недель40000 – 200000
5-6 недель100000 – 400000
6-7 недель100000 – 400000
7-11 недель40000 – 200000
11-16 недель40000 – 120000
16-21 неделя20000 – 70000
21-39 недель20000 – 120000

 

Нормы для свободной β- субъединицы ХГЧ

Измерение уровня свободной β-субъединицы ХГЧ позволяет более точно определить риск синдрома Дауна у будущего ребенка, чем измерение общего ХГЧ.

Нормы для свободной β- субъединицы ХГЧ в первом триместре:

Срок гестации, недHCG в нг/мл
9 недель23,6 – 193,1 нг/мл, или 0,5 – 2 МоМ
10 недель25,8 – 181,6 нг/мл, или 0,5 – 2 МоМ
11 недель17,4 – 130,4 нг/мл, или 0,5 – 2 МоМ
12 недель13,4 – 128,5 нг/мл, или 0,5 – 2 МоМ
13 недель14,2 – 114,7 нг/мл, или 0,5 – 2 МоМ

 

Внимание! Нормы в нг/мл могут отличаться в разных лабораториях, поэтому указанные данные не окончательны, и вам в любом случае нужно проконсультироваться с врачом. Если результат указан в МоМ, то нормы одинаковы для всех лабораторий и для всех анализов: от 0,5 до 2 МоМ.

Если ХГЧ не в норме, то:

  1. Если свободная β-субъединица ХГЧ выше нормы для вашего срока беременности, или превышает 2 МоМ, то у ребенка повышен риск синдрома Дауна.
  2. Если свободная β-субъединица ХГЧ ниже нормы для вашего срока беременности, или составляет менее 0,5 МоМ, то у ребенка повышен риск синдрома Эдвардса.

 

Норма РАРР-А

РАРР-А, или как его называют, «плазматический протеин А, ассоциированный с беременностью», это второй показатель, используемый в биохимическом скрининге первого триместра. Уровень этого протеина постоянно растет в течение беременности, а отклонения показателя могут указывать на различные заболевания у будущего ребенка.

Норма для РАРР-А в зависимости от срока беременности:

Срок гестации, недHCG в нг/мл
8-9 недель0,17 – 1,54 мЕД/мл, или от 0,5 до 2 МоМ
9-10 недель0,32 – 2, 42 мЕД/мл, или от 0,5 до 2 МоМ
10-11 недель0,46 – 3,73 мЕД/мл, или от 0,5 до 2 МоМ
11-12 недель0,79 – 4,76 мЕД/мл, или от 0,5 до 2 МоМ
12-13 недель1,03 – 6,01 мЕД/мл, или от 0,5 до 2 МоМ
13-14 недель1,47 – 8,54 мЕД/мл, или от 0,5 до 2 МоМ

 

Внимание! Нормы в нг/мл могут отличаться в разных лабораториях, поэтому указанные данные не окончательны, и вам в любом случае нужно проконсультироваться с врачом. Если результат указан в МоМ, то нормы одинаковы для всех лабораторий и для всех анализов: от 0,5 до 2 МоМ.

Если РАРР-А не в норме:

  1. Если РАРР-А ниже для вашего срока беременности, или составляет менее 0,5 МоМ, то у ребенка повышен риск синдрома Дауна и синдрома Эдвардса.
  2. Если РАРР-А выше нормы для вашего срока беременности, либо превышает 2 МоМ, но при этом остальные показатели скрининга в норме, то нет никакого повода для беспокойства.

Исследования показали, что в группе женщин с повышенным уровнем РАРР-А во время беременности риск заболеваний у плода или осложнений беременности не выше, чем у остальных женщин с нормальным РАРР-А.

 

Что делать, если у меня высокий риск?

Если в итоге скрининга у вас был обнаружен повышенный риск рождения малыша с синдромом Дауна, то это еще не повод прерывать беременность. Вас направят на консультацию к врачу генетику, который при необходимости порекомендует пройти обследования: биопсию ворсин хориона или амниоцентез

 

Как подтвердить или опровергнуть результаты скрининга?

Если вы думаете, что скрининг был проведен неправильно, то вам следует пройти повторное обследование в другой клинике, но для этого необходимо повторно сдать все анализы и пройти УЗИ. Данный способ возможен, только если срок беременности на момент осмотра не превышает 13 недель и 6 дней.

 

Врач говорит, что мне нужно сделать аборт. Что делать?

К сожалению, бывают такие ситуации, когда врач настойчиво рекомендует или даже заставляет сделать аборт на основании результатов скрининга. Запомните: ни один врач не имеет права на такие действия. Скрининг не является окончательным методом диагностики синдрома Дауна и, только на основании плохих его результатов, не нужно прерывать беременность.

Скажите, что вы хотите проконсультироваться с генетиком и пройти диагностические процедуры для выявления синдрома Дауна (или другого заболевания): биопсию ворсин хориона (если срок беременности у вас 10-13 недель) или амниоцентез (если срок беременности 16-17 недель).

Натрия хлорид 9 мг/мл | ОАО «Несвижский завод медицинских препаратов»

Краткая информация

Натрия хлорид содержится в плазме крови (около 0,5 %) и тканевых жидкостях организма. Он является основным неорганическим компонентом, поддерживающим осмотическое давление плазмы крови и внеклеточной жидкости.

Натрия хлорид поступает в организм с пищей. Обычно в сутки человек употребляет около 10 г (170 ммоль) натрия хлорида, который в значительной степени обеспечивает электролитный баланс в организме. Раствор натрия хлорида 9 мг/мл изотоничен плазме крови и поэтому его широко применяют в медицинской практике. Изотонический раствор натрия хлорида не обладает раздражающим эффектом и поэтому он может использоваться как для парентерального введения, так и для промывания ран, слизистых оболочек. Поскольку раствор натрия хлорида 9 мг/мл изотоничен плазме крови, то он быстро выводится из сосудистого русла, лишь временно увеличивая объем циркулирующей жидкости, поэтому его эффективность при больших кровопотерях и шоке недостаточна.

Показания к применению
Раствор натрия хлорида изотонический 9 мг/мл применяется в качестве плазмозамещающей жидкости, при эндогенных и экзогенных интоксикациях, для коррекции при обезвоживании, при гипохлоремическом алколозе, для растворения и разведения лекарственных препаратов. Используют изотонический раствор натрия хлорида также для промывания ран, конъюнктивы глаза, брюшной и плевральной полостей, влагалища, мочевого пузыря, для увлажнения перевязочного материала.

Противопоказания
Раствор натрия хлорида изотонический 9 мг/мл противопоказан при циркулярных нарушениях, угрожающие отеком мозга и легких, ацидозе, гиперхлоремии, гипокалиемии, гипогликемии, гипернатриемии, внеклеточной гипергидратации, тяжелой сердечной недостаточности с выраженными явлениями застоя в малом круге, анасаркой и другими проявлениями экстрацеллюлярной гипергидратации. Раствор натрия хлорида изотонический для инфузий 9 мг/мл противопоказан также при отеках мозга и легких, острой ЛЖ недостаточности, сопутствующем назначении ГКС в больших дозах. С осторожностью следует назначать большие объемы изотонического раствора натрия хлорида больным с почечной недостаточностью.

Взлом аккаунтов Instagram через уведомления о нарушении авторских прав

Набрали несколько тысяч подписчиков в Instagram? Даже больше? Поздравляем! Вы — настоящая знаменитость! Но помимо лавров, на долю известных Insta-блоггеров приходится и больший риск кражи учетной записи. Не так давно мошенники изобрели новую схему для угона популярных аккаунтов в Instagram. О ней мы сейчас и расскажем.

Уведомление о нарушении авторских прав

«Ваша учетная запись будет удалена без права восстановления в связи с нарушением авторских прав», — гласит электронное письмо. Выглядит оно вполне официально: тут вам и официальная «шапка», и логотип Instagram, да и адрес отправителя очень напоминает настоящий — в большинстве случаев это [email protected] или [email protected]

Согласно уведомлению, у вас остается всего 24 часа (в некоторых вариантах писем — 48 часов), чтобы подать апелляцию. В самом письме вы также найдете кнопку для обжалования претензии — Review complaint. Если ее нажать, вы попадете на крайне правдоподобно оформленную фишинговую страницу.

На этой странице рассказывается о том, как сильно сервис заботится о защите авторских прав. Но самое главное, что на странице есть ссылка, по которой якобы можно обжаловать удаление аккаунта. Чтобы все выглядело еще более натурально, на странице представлен длинный список выбора языков, однако он там только для вида — что бы вы ни выбрали, страница отображается исключительно на английском.

После перехода обжалования удаления аккаунта по ссылке вам предложат ввести данные учетной записи Instagram. Но это еще не все — затем появляется новое сообщение: «Необходимо произвести проверку подлинности вашей заявки и убедиться в том, что адрес электронной почты соответствует указанному в Instagram». Если вы согласитесь на проверку адреса, на экране появится список возможных доменов. Выбрав один из них, вы увидите предложение указать адрес электронной почты и (внезапно!) пароль от нее.

Затем вы всего на несколько секунд увидите сообщение о том, что ваш запрос обрабатывается, после чего вас перенаправят на подлинный сайт Instagram. Это еще одна уловка, которая добавляет афере правдоподобности.

Популярные пользователи Instagram уже не в первый раз становятся целью мошенников. Недавно волна краж прошла под предлогом получения синей галочки — значка верификации (Verified Badge).

Как защитить учетную запись Instagram

Как только ваши логин и пароль окажутся в руках злоумышленников, последние получат доступ к вашему профилю в Instagram и смогут изменить данные для его восстановления. Затем они могут потребовать выкуп за возвращение аккаунта или начать рассылать с него спам и прочие вредоносные материалы. Не говоря уже о том, какие «просторы» перед ними откроет пароль от вашей электронной почты.

Вот несколько советов, которые помогут обезопасить вашу учетную запись Instagram:

  • Не переходите по подозрительным ссылкам.
  • Всегда проверяйте URL в адресной строке. Если вместо Instagram.com там написано что-нибудь вроде 1stogram.com или instagram.security-settings.com — ни в коем случае не вводите никаких персональных данных и вообще поскорее закройте страницу.
  • Используйте только официальное приложение социальной сети, установленное из официального магазина приложений (например, Google Play для Android или App Store для iOS).
  • Не вводите данные аккаунта Instagram для входа в другие сервисы и приложения.
  • Включите двухфакторную аутентификацию в настройках Instagram и сервиса электронной почты.
  • Пользуйтесь надежной защитой, которая отсеет сомнительные письма и не позволит вам открыть фишинговые страницы. Например, Kaspersky Internet SecurityPLACEHOLDER> все это по плечу.

ML LP Определение | Law Insider

В отношении

ML LP

Соглашение о партнерстве с заемщиком означает Восьмое измененное и пересмотренное Соглашение о партнерстве с ограниченной ответственностью Заемщика от 8 мая 2008 г., поскольку такое соглашение может быть изменено, пересмотрено, изменено или дополнено время от времени с согласия Административного агента или в соответствии с Разделом 10.10.

GP означает Gottbetter & Partners, LLP.

LP означает совокупное количество упущенной добычи в течение такого месяца (выраженное в МВтч) и

Соглашение о партнерстве MLP означает Первое измененное и пересмотренное Соглашение о партнерстве с ограниченной ответственностью MLP, поскольку оно может быть изменено или пересмотрено с время от времени.

MLP означает Plains All American Pipeline, L.P., Делавэрское товарищество с ограниченной ответственностью.

Дочернее товарищество означает любое товарищество, доли участия в котором принадлежат Генеральному партнеру или прямой или косвенной дочерней компании Генерального партнера.

Коммандитное товарищество означает коммандитное товарищество, зарегистрированное или созданное в соответствии с любым законом, действующим в Сингапуре или другом месте;

CERC означает Центральную комиссию по регулированию электроэнергетики.

Компания по финансированию продаж означает термин, определенный в разделе 2 Закона о финансировании продаж автотранспортных средств, MCL 492.102.

Партнеры по поддержке — означает любого успешного поставщика, который заключил партнерское соглашение с CIPC и / или его клиентами для предоставления услуг поддержки для конкретного решения.

Товарищество с ограниченной ответственностью или «ТОО» означает компанию, деятельность которой регулируется Законом о партнерствах с ограниченной ответственностью 2008 года или с учетом поправок;

Основной эмитент аккредитива означает любой эмитент аккредитива, который выпустил аккредитивы в рамках возобновляемой кредитной линии, общая сумма невыплаченной задолженности которых превышает 10 000 000 долларов.

CLP означает The Connecticut Light and Power Company, корпорацию, учрежденную в соответствии с законодательством штата Коннектикут.

Финансовая дочерняя компания означает дочернюю компанию SPE или дочернюю компанию SBIC.

Общая доля товарищества означает долю товарищества, принадлежащую Генеральному партнеру, которая является долей общего товарищества.

Соглашение об операционном партнерстве означает Соглашение об ограниченном партнерстве Операционного партнерства с внесенными в него поправками и изменениями, которое может время от времени изменяться, дополняться или пересматриваться.

Дочерняя компания по финансированию проекта означает любую Ограниченную дочернюю компанию Заемщика (или любое другое лицо, в котором Заемщик прямо или косвенно владеет 50% или менее долей участия), основная цель которой заключается в финансировании проекта или в том, чтобы стать владельцем долей участия в Лицо, созданное таким образом для ведения хозяйственной деятельности, для которой было произведено такое финансирование проекта, и практически все основные средства, дочерняя компания или лицо которых являются теми основными средствами, которые полностью или частично финансируются (или будут финансироваться) одним или несколькими проектами финансирования. .

Delaware LLC означает любую компанию с ограниченной ответственностью, организованную или созданную в соответствии с законодательством штата Делавэр.

Соглашение об обществе с ограниченной ответственностью Эмитента означает Соглашение об обществе с ограниченной ответственностью Эмитента от 24 октября 2012 года между Управляющим членом и Эмитентом, которое время от времени может изменяться или дополняться.

Иностранное партнерство с ограниченной ответственностью означает партнерство, которое:

Фонд венчурного капитала означает частный фонд, который соответствует определению фонда венчурного капитала в Правиле SEC 203 (l) -1, 17 CFR 275.203 (л) -1.

Соглашение о партнерстве с ограниченной ответственностью означает соглашение, в соответствии с которым было создано Партнерство с ограниченной ответственностью, с изменениями и дополнениями.

Первоначальные партнеры с ограниченной ответственностью означает корпорацию Teekay и Генерального партнера (в отношении Прав на поощрительное распределение, полученных ею в соответствии с Разделом 5.1 (b)), а также Страховщиков, в каждом случае после принятия в Партнерство в соответствии с Раздел 10.1.

Эмитент аккредитива означает Банк Америки в качестве эмитента аккредитивов по настоящему Соглашению или любого правопреемника, эмитента аккредитивов по настоящему Соглашению.

ООО «» означает любое Лицо, которое является обществом с ограниченной ответственностью в соответствии с законодательством юрисдикции его образования.

Операционное партнерство означает American Realty Capital Operating Partnership II, L.P., аффилированное лицо Компании, через которое Компания может владеть активами.

Что такое машинное обучение и почему оно важно?

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение (ML) — это тип искусственного интеллекта (AI), который позволяет программным приложениям более точно прогнозировать результаты, не будучи явно запрограммированными на это.Алгоритмы машинного обучения используют исторические данные в качестве входных данных для прогнозирования новых выходных значений.

Механизмы рекомендаций — распространенный вариант использования машинного обучения. Другие популярные применения включают обнаружение мошенничества, фильтрацию спама, обнаружение вредоносных программ, автоматизацию бизнес-процессов (BPA) и профилактическое обслуживание.

Почему так важно машинное обучение?

Машинное обучение важно, потому что оно дает предприятиям представление о тенденциях в поведении клиентов и операционных схемах бизнеса, а также поддерживает разработку новых продуктов.Многие из ведущих компаний сегодняшнего дня, такие как Facebook, Google и Uber, делают машинное обучение центральной частью своей деятельности. Машинное обучение стало важным конкурентным преимуществом для многих компаний.

Какие существуют типы машинного обучения?

Классическое машинное обучение часто классифицируется по тому, как алгоритм учится, чтобы делать свои прогнозы более точными. Существует четыре основных подхода: обучение с учителем, обучение без учителя, обучение без учителя и обучение с подкреплением.Тип алгоритма, который выбирают исследователи данных, зависит от того, какой тип данных они хотят предсказать.

  • Обучение с учителем: В этом типе машинного обучения специалисты по обработке данных предоставляют алгоритмы помеченными данными обучения и определяют переменные, которые, по их мнению, алгоритм должен оценивать на предмет корреляций. Указаны как вход, так и выход алгоритма.
  • Обучение без учителя: Этот тип машинного обучения включает алгоритмы, которые обучаются на немаркированных данных.Алгоритм просматривает наборы данных в поисках любого значимого соединения. Данные, на которых обучаются алгоритмы, а также прогнозы или рекомендации, которые они выводят, предопределены.
  • Полу-контролируемое обучение: Этот подход к машинному обучению включает сочетание двух предыдущих типов. Специалисты по обработке данных могут использовать алгоритм, в основном помеченный обучающими данными, но модель может исследовать данные самостоятельно и развивать собственное понимание набора данных.
  • Обучение с подкреплением: Специалисты по обработке данных обычно используют обучение с подкреплением, чтобы научить машину выполнять многоэтапный процесс, для которого существуют четко определенные правила.Специалисты по обработке данных программируют алгоритм для выполнения задачи и дают ей положительные или отрицательные сигналы, когда он определяет, как выполнить задачу. Но по большей части алгоритм сам решает, какие шаги предпринять на этом пути.

Как работает машинное обучение с учителем?

Машинное обучение с учителем требует от специалиста по обработке данных обучить алгоритм как с помеченными входами, так и с желаемыми выходами. Алгоритмы контролируемого обучения подходят для следующих задач:

  • Двоичная классификация: Разделение данных на две категории.
  • Классификация по нескольким классам: Выбор между более чем двумя типами ответов.
  • Моделирование регрессии: Прогнозирование непрерывных значений.
  • Объединение: Объединение прогнозов нескольких моделей машинного обучения для получения точного прогноза.

Как работает машинное обучение без учителя?

Алгоритмы неконтролируемого машинного обучения не требуют маркировки данных. Они просеивают немаркированные данные, чтобы найти шаблоны, которые можно использовать для группировки точек данных в подмножества.Большинство типов глубокого обучения, включая нейронные сети, являются неконтролируемыми алгоритмами. Алгоритмы неконтролируемого обучения подходят для следующих задач:

  • Кластеризация: Разделение набора данных на группы на основе сходства.
  • Обнаружение аномалий: Выявление необычных точек данных в наборе данных.
  • Анализ ассоциаций: Определение наборов элементов в наборе данных, которые часто встречаются вместе.
  • Уменьшение размерности: Уменьшение количества переменных в наборе данных.

Как работает полу-контролируемое обучение?

Полу-контролируемое обучение: специалисты по обработке данных вводят в алгоритм небольшой объем помеченных обучающих данных. Исходя из этого, алгоритм изучает размеры набора данных, который затем может применяться к новым, немаркированным данным. Производительность алгоритмов обычно улучшается, когда они обучаются на помеченных наборах данных. Но маркировка данных может занять много времени и денег. Полу-контролируемое обучение — это золотая середина между производительностью обучения с учителем и эффективностью обучения без учителя.Некоторые области, где используется полу-контролируемое обучение, включают:

  • Машинный перевод: Обучающие алгоритмы для перевода на основе неполного словаря слов.
  • Обнаружение мошенничества: Выявление случаев мошенничества при наличии лишь нескольких положительных примеров.
  • Маркировка данных: Алгоритмы, обученные на небольших наборах данных, могут научиться автоматически применять метки данных к большим наборам.

Как работает обучение с подкреплением?

Обучение с подкреплением работает путем программирования алгоритма с четкой целью и предписанным набором правил для достижения этой цели.Специалисты по обработке данных также программируют алгоритм на поиск положительных наград, которые он получает, когда выполняет действие, полезное для достижения конечной цели, и избегают наказаний, которые он получает, когда выполняет действие, которое уводит его от конечной цели. Цель. Обучение с подкреплением часто используется в таких областях, как:

  • Робототехника: Роботы могут научиться выполнять задачи в физическом мире, используя эту технику.
  • Видеоигра: Обучение с подкреплением использовалось, чтобы научить ботов играть в несколько видеоигр.
  • Управление ресурсами: При ограниченных ресурсах и поставленной цели обучение с подкреплением может помочь предприятиям спланировать распределение ресурсов.
Машинное обучение похоже на статистику по стероидам.

Кто и для чего использует машинное обучение?

Сегодня машинное обучение используется в самых разных приложениях. Возможно, одним из самых известных примеров машинного обучения в действии является механизм рекомендаций, который используется в новостной ленте Facebook.

Facebook использует машинное обучение, чтобы персонализировать доставку ленты каждого участника. Если участник часто останавливается, чтобы прочитать сообщения определенной группы, механизм рекомендаций начнет показывать большую часть активности этой группы раньше в ленте.

За кулисами движок пытается закрепить известные шаблоны в онлайн-поведении участника. Если участник изменит схему и не сможет читать сообщения из этой группы в ближайшие недели, лента новостей изменится соответствующим образом.

В дополнение к механизмам рекомендаций машинное обучение может использоваться и в следующих других целях:

  • Управление взаимоотношениями с клиентами. Программное обеспечение CRM может использовать модели машинного обучения для анализа электронной почты и побуждать членов отдела продаж первыми отвечать на самые важные сообщения. Более продвинутые системы могут даже рекомендовать потенциально эффективные ответы.
  • Бизнес-аналитика. Поставщики средств бизнес-аналитики и бизнес-аналитики используют машинное обучение в своем программном обеспечении для выявления потенциально важных точек данных, шаблонов точек данных и аномалий.
  • Информационные системы человеческих ресурсов. Системы HRIS могут использовать модели машинного обучения для фильтрации приложений и определения лучших кандидатов на открытую позицию.
  • Беспилотные автомобили. Алгоритмы машинного обучения могут даже позволить полуавтономному автомобилю распознавать частично видимый объект и предупреждать водителя.
  • Виртуальные помощники. Умные помощники обычно сочетают модели машинного обучения с учителем и без учителя для интерпретации естественной речи и предоставления контекста.

Каковы преимущества и недостатки машинного обучения?

В машинном обучении есть примеры использования, начиная от прогнозирования поведения клиентов и заканчивая формированием операционной системы для беспилотных автомобилей.

Что касается преимуществ, машинное обучение может помочь предприятиям глубже понять своих клиентов. Собирая данные о клиентах и ​​соотнося их с поведением с течением времени, алгоритмы машинного обучения могут изучать ассоциации и помогать командам адаптировать разработку продуктов и маркетинговые инициативы к потребностям клиентов.

Некоторые компании используют машинное обучение в качестве основного двигателя в своих бизнес-моделях. Uber, например, использует алгоритмы для подбора водителей и пассажиров. Google использует машинное обучение, чтобы показывать рекламу о поездках в поисковых запросах.

Но машинное обучение имеет недостатки. Прежде всего, это может быть дорого. Проекты машинного обучения обычно реализуются специалистами по данным, которые получают высокие зарплаты. Для этих проектов также требуется программная инфраструктура, которая может быть дорогостоящей.

Существует также проблема смещения машинного обучения. Алгоритмы, обученные на наборах данных, которые исключают определенные группы населения или содержат ошибки, могут привести к неточным моделям мира, которые в лучшем случае терпят неудачу, а в худшем являются дискриминационными. Когда предприятие основывает основные бизнес-процессы на предвзятых моделях, оно может нанести нормативный и репутационный ущерб.

Как правильно выбрать модель машинного обучения

Процесс выбора правильной модели машинного обучения для решения проблемы может занять много времени, если к нему не подойти стратегически.

Шаг 1: Совместите проблему с потенциальными входными данными, которые следует учитывать для решения. Этот шаг требует помощи специалистов по данным и экспертов, глубоко разбирающихся в проблеме.

Шаг 2: Соберите данные, отформатируйте их и при необходимости пометьте данные. Этим шагом обычно руководят специалисты по данным с помощью обработчиков данных.

Шаг 3: Выберите алгоритм (ы) для использования и протестируйте, чтобы увидеть, насколько хорошо они работают.Этот шаг обычно выполняют специалисты по данным.

Шаг 4: Продолжайте точную настройку выходных сигналов, пока они не достигнут приемлемого уровня точности. Этот шаг обычно выполняется специалистами по обработке данных при обратной связи с экспертами, глубоко разбирающимися в проблеме.

Важность интерпретируемого человеком машинного обучения

Объяснение того, как работает конкретная модель машинного обучения, может быть сложной задачей, когда модель является сложной. Есть несколько вертикальных отраслей, в которых специалистам по данным приходится использовать простые модели машинного обучения, потому что для бизнеса важно объяснять, как было принято каждое решение.Это особенно верно в отраслях с тяжелым бременем соблюдения нормативных требований, таких как банковское дело и страхование.

Сложные модели могут давать точные прогнозы, но объяснить непрофессионалу, как был определен результат, может быть сложно.

Какое будущее у машинного обучения?

Хотя алгоритмы машинного обучения существуют уже несколько десятилетий, они приобрели новую популярность по мере роста популярности искусственного интеллекта.В частности, модели глубокого обучения используются в самых современных приложениях искусственного интеллекта.

Платформы машинного обучения являются одной из самых конкурентных областей корпоративных технологий, и большинство основных поставщиков, включая Amazon, Google, Microsoft, IBM и другие, стремятся подписать клиентов на услуги платформы, которые охватывают спектр деятельности машинного обучения, включая сбор данных, сбор данных. подготовка, классификация данных, построение модели, обучение и развертывание приложений.

По мере того, как машинное обучение становится все более важным для бизнес-операций, а ИИ становится более практичным в корпоративных условиях, войны за платформы машинного обучения будут только усиливаться.

Постоянные исследования в области глубокого обучения и искусственного интеллекта все больше фокусируются на разработке более общих приложений. Современные модели искусственного интеллекта требуют обширного обучения, чтобы создать алгоритм, оптимизированный для выполнения одной задачи. Но некоторые исследователи изучают способы сделать модели более гибкими и ищут методы, позволяющие машине применять контекст, полученный в ходе выполнения одной задачи, к будущим, различным задачам.

Глубокое обучение работает совершенно иначе, чем традиционное машинное обучение.

Как эволюционировало машинное обучение?

1642 — Блез Паскаль изобретает механическую машину, которая может складывать, вычитать, умножать и делить.

1679 — Готфрид Вильгельм Лейбниц изобретает систему двоичного кода.

1834 г. — Чарльз Бэббидж замышляет идею универсального устройства, которое можно было бы программировать с помощью перфокарт.

1842 — Ада Лавлейс описывает последовательность операций для решения математических задач, используя теоретическую перфокарточную машину Чарльза Бэббиджа, и становится первым программистом.

1847 — Джордж Буль создает булеву логику, форму алгебры, в которой все значения могут быть сведены к двоичным значениям истина или ложь.

1936 — Английский логик и криптоаналитик Алан Тьюринг предлагает универсальную машину, которая могла бы расшифровать и выполнить набор инструкций. Его опубликованное доказательство считается основой информатики.

1952 — Артур Сэмюэл создает программу, которая поможет компьютеру IBM лучше играть в шашки, чем больше он играет.

1959 — MADALINE становится первой искусственной нейронной сетью, применяемой для решения реальной проблемы: удаления эха с телефонных линий.

1985 — Искусственная нейронная сеть Терри Сейновски и Чарльза Розенберга научилась правильно произносить 20 000 слов за одну неделю.

1997 — IBM Deep Blue обыграл гроссмейстера по шахматам Гарри Каспарова.

1999 — Интеллектуальная рабочая станция прототипа САПР проанализировала 22 000 маммограмм и обнаружила рак на 52% точнее, чем рентгенологи.

2006 г. — компьютерный ученый Джеффри Хинтон изобретает термин «глубокое обучение» для описания исследования нейронных сетей.

2012 — Неконтролируемая нейронная сеть, созданная Google, научилась распознавать кошек в видеороликах YouTube с точностью 74,8%.

2014 — Чат-бот проходит тест Тьюринга, убеждая 33% судей, что это был украинский подросток по имени Юджин Густман.

2014 г. — AlphaGo от Google побеждает чемпиона по игре в го, самой сложной настольной игре в мире.

2016 — LipNet, система искусственного интеллекта DeepMind, определяет читаемые по губам слова на видео с точностью до 93.4%.

2019 — Amazon контролирует 70% доли рынка виртуальных помощников в США

Как GDPR повлияет на машинное обучение? — O’Reilly

Многое было сказано о потенциальном влиянии Общего регламента ЕС по защите данных (GDPR) на программы по науке о данных. Но, возможно, нет более важного или неопределенного вопроса, чем, в частности, как регулирование повлияет на машинное обучение (ML).С учетом последних достижений в области машинного обучения и увеличения инвестиций в эту область со стороны глобальных организаций ML быстро становится будущим корпоративной науки о данных.

Эта статья призвана демистифицировать эту взаимосвязь между машинным обучением и GDPR, сосредоточив внимание на трех самых больших вопросах, которые я получил в Immuta о поддержке программ науки о данных и исследований и разработок, соответствующих GDPR. Конечно, с датой вступления в силу 25 мая GDPR еще не вступил в силу в полной мере, и многое из того, что мы знаем о том, как он будет применяться, либо расплывчато, либо развивается (или и то, и другое!).Но ключевые вопросы и ключевые проблемы уже начали возникать.

Учись быстрее. Копай глубже. Смотрите дальше.

1. Запрещает ли GDPR машинное обучение?

Краткий ответ на этот вопрос заключается в том, что на практике ML будет , а не , запрещенным в ЕС после того, как GDPR вступит в силу. Однако это повлечет за собой значительную нагрузку на соблюдение нормативных требований, о которой я скоро расскажу.

Технически и ошибочно, однако, ответ на этот вопрос на самом деле выглядит как «да», по крайней мере, на первый взгляд. GDPR с точки зрения закона содержит полный запрет на использование автоматизированного принятия решений, если это принятие решений происходит без вмешательства человека и оказывает существенное влияние на субъектов данных. Важно отметить, что сам GDPR применяется ко всем видам использования данных ЕС, которые потенциально могут идентифицировать субъект данных, что в любой программе по науке о данных, использующей большие объемы данных, означает, что GDPR будет применяться практически ко всем видам деятельности (как показали исследования за исследованием возможность идентифицировать людей при наличии достаточного количества данных).

Когда в GDPR используется термин «автоматизированное принятие решений», под регламентом понимается любая модель, которая принимает решение без непосредственного участия человека в принятии решения. Это может включать в себя все, что угодно, от автоматического «профилирования» субъекта данных, например, разделение его на определенные группы, такие как «потенциальный клиент» или «мужчины в возрасте 40-50 лет», до определения того, имеет ли соискатель ссуды прямое право на получение ссуды.

В результате одно из первых важных различий, которое GDPR делает в отношении моделей машинного обучения, заключается в том, развертываются ли они автономно, без участия человека непосредственно в цикле принятия решений.Если ответ положительный, как на практике будет иметь место в огромном количестве моделей машинного обучения, то такое использование, вероятно, по умолчанию запрещено. Рабочая группа 29, официальная группа ЕС, занимающаяся составлением и интерпретацией GDPR, сказала об этом, несмотря на возражения многих юристов и специалистов по обработке данных (включая ваши покорные).

Так почему же толкование GDPR как запрета на ОД так вводит в заблуждение?

Потому что есть существенные исключения из запрета на автономное использование ML — это означает, что «запрет» — это слишком строгое слово.После того, как GDPR вступит в силу, специалисты по обработке данных должны ожидать, что большинство приложений ML станет достижимым — только с бременем соответствия, которое они не смогут игнорировать.

А теперь подробнее об исключениях из запрета.

Регламент определяет три области, в которых использование автономных решений является законным: когда обработка необходима по договорным причинам, когда она отдельно разрешена другим законом или когда субъект данных дал явное согласие.

На практике это последнее основание — когда субъект данных явно разрешил использование своих данных в модели — вероятно, будет обычным способом обхода этого запрета.Управлять согласием пользователей непросто. Пользователи могут давать согласие на множество различных типов обработки данных, а также могут отозвать это согласие в любое время, а это означает, что управление согласием должно быть детальным (допускающим множество различных форм согласия), динамическим (позволяющим отозвать согласие) и удобным для пользователя. Достаточно того, что субъекты данных действительно имеют право понимать, как используются их данные, и утверждать контроль над этим использованием.

Итак, действительно ли GDPR запрещает использование моделей машинного обучения? Не полностью, но во многих наиболее эффективных случаях использования машинного обучения это сделает развертывание и управление этими моделями и их входными данными все более сложными.

2. Есть ли у ОД «право на объяснимость»?

Это один из самых распространенных вопросов о GDPR, который я получаю настолько часто, что в прошлом году я написал целую статью, посвященную этой теме. Этот вопрос возникает из самого текста GDPR, который вызвал значительную путаницу. И ставки на этот вопрос невероятно высоки. Существование потенциального права на объяснимость может иметь огромные последствия для науки о данных предприятия, поскольку предсказательная сила моделей машинного обучения в значительной степени заключается в сложности, которую трудно, если не невозможно, объяснить.

Начнем с текста.

В статьях 13-15 регламента GDPR неоднократно заявляет, что субъекты данных имеют право на «значимую информацию о задействованной логике» и на «значимость и предполагаемые последствия» автоматизированного принятия решений. Затем в статье 22 регламента GDPR говорится, что субъекты данных имеют право не подвергаться таким решениям, если они окажут влияние, описанное выше. Наконец, в Рекитале 71, который является частью необязательного комментария, включенного в постановление, говорится, что субъекты данных имеют право на объяснение автоматизированных решений после , которые они были приняты, в дополнение к возможности оспаривать эти решения.Взятые вместе, эти три положения создают множество новых и сложных обязательств между субъектами данных и моделями, обрабатывающими их данные, что предполагает довольно сильное право на объяснимость.

Хотя теоретически возможно, что регулирующие органы ЕС могли бы интерпретировать эти положения самым строгим образом — и утверждать, что некоторые из наиболее эффективных способов применения машинного обучения потребуют полного объяснения внутренней работы модели — такой результат кажется неправдоподобным.

Более вероятно, что регулирующие органы ЕС будут рассматривать эти положения как предполагающие, что, когда ML используется для принятия решений без вмешательства человека и когда эти решения существенно влияют на субъектов данных, эти люди имеют право на некоторую базовую форму информации о том, что происходит.То, что GDPR называет «значимой информацией» и «предполагаемыми последствиями», скорее всего, будет прочитано в этом контексте. Регулирующие органы ЕС, вероятно, сосредоточат внимание на способности субъекта данных принимать обоснованные решения об использовании своих данных — в основном, на уровне прозрачности, доступной субъекту данных, — на основе информации о модели и контексте, в котором она используется.

3. Могут ли субъекты данных требовать переобучения моделей без их данных?

Это, пожалуй, один из самых сложных вопросов о влиянии GDPR на ML.Другими словами: если специалист по обработке данных использует данные субъекта данных для обучения модели, а затем развертывает эту модель на основе новых данных, имеет ли субъект данных какое-либо право на модель, которую его данные помогли обучить изначально?

Насколько я могу судить, ответ будет отрицательным, по крайней мере, на практике — за очень теоретическим исключением. Чтобы понять почему, я начну с исключения.

Согласно GDPR, любое использование данных требует правовой основы для обработки, а статья 6 постановления устанавливает шесть соответствующих оснований.Двумя наиболее важными, вероятно, будут основание «законного интереса» (когда интересы организации оправдывают конкретное использование этих данных, которое может охватывать такое использование, как предотвращение мошенничества) и когда пользователь явно дал согласие на использование этих данных. . Когда правовым основанием для обработки является последнее, субъект данных сохранит значительную степень контроля над этими данными, что означает, что он может отозвать согласие в любое время, и правовая основа для обработки этих данных больше не останется.

Итак, если организация собирает данные от субъекта данных, пользователь дает согласие на использование их данных для обучения определенной модели, а затем субъект данных позже отзывает это согласие, когда пользователь может принудительно переобучить модель на новых данных. ?

Ответ будет только в том случае, если эта модель продолжит , чтобы использовать данные этих пользователей. Как указала Рабочая группа 29, даже после отзыва согласия вся обработка, имевшая место до отзыва, остается законной. Итак, если данные использовались на законных основаниях для создания модели или прогноза, все, что они породили, может быть сохранено.На практике после создания модели с набором обучающих данных эти обучающие данные можно удалить или изменить, не затрагивая модель.

Технически, однако, некоторые исследования показывают, что модели могут сохранять информацию об обучающих данных таким образом, чтобы позволить обнаружение исходных данных даже после удаления обучающих данных, о чем много писали исследователи Николас Паперно и другие. Это означает, что в некоторых случаях удаление обучающих данных без повторного обучения модели не является гарантией того, что обучающие данные не могут быть повторно обнаружены, или не является гарантией того, что исходные данные, по крайней мере, в некоторых смыслах, все еще не используются.

Но насколько вероятно, что данные обучения будут повторно открыты с помощью модели? Вряд ли.

Насколько мне известно, повторное открытие такого рода проводилось только в академической среде, которая довольно далека от повседневных реалий корпоративной науки о данных. Именно по этой причине я не ожидаю, что модели будут подвергаться постоянным требованиям переобучения на новых данных из-за GDPR. Хотя это теоретически вероятность , кажется, что это крайний случай, который регулирующим органам и специалистам по обработке данных придется рассмотреть только в том случае, если этот конкретный тип экземпляра станет более реалистичным.

С учетом всего сказанного, во всех этих вопросах есть огромное количество нюансов, и нюансы обязательно возникнут в будущем. GDPR состоит из 99 статей и 173 деклараций.

На данный момент, однако, ясно по крайней мере одно: благодаря GDPR юристы и инженеры по конфиденциальности станут центральным компонентом крупномасштабных программ по науке о данных в будущем.

Машинное обучение: быстрое и простое определение.Получите базовый обзор машинного обучения, а затем изучите рекомендуемые ресурсы.

Пластиковые бутылки, пластиковые банки и стеклянные контейнеры

Что в названии и аббревиатуре? На самом деле очень много! Особенно, если речь идет об измерениях и разнице между M, мм и мл и мил. По мере того, как мы углубимся, вы обязательно заметите приставку «mil», что означает тысячную или тысячную.

M

Начнем с простого M.В этом контексте технически M представляет собой римскую цифру 1000 . Скорее всего, все мы видели римские цифры меньшего размера на циферблатах, но буква M встречается немного реже. Чаще всего M используется для обозначения определенного года. Неформально некоторые люди также будут использовать букву M для обозначения миллиона, но это скорее сокращение, чем официальная аббревиатура. Давайте посмотрим на M в действии, ладно?

  • MMCXXXII = 2132
  • 14,9 млн долларов = четырнадцать миллионов девятьсот тысяч долларов

мм

Это линейная единица измерения в метрической системе.Мил по-прежнему означает тысячу, но в этом случае миллиметр составляет одну тысячную метра . Так что нужна тысяча этих маленьких ребят, чтобы заполнить целую метрическую палку! Хотите думать о мм в повседневном контексте?

1 леденец = 10 мм в диаметре

мл

мл означает миллилитр. Аббревиатура мл обычно произносится как M-L (произнося буквы вслух) или миллилитр. Об этом приятно помнить. Когда вы видите маленькое «l», просто подумайте про себя, что l = жидкость.Для этой аббревиатуры мл составляет одну тысячную от литра, так что это очень маленький размер. Для контекста мы рассмотрим одну из наших популярных бутылок емкостью в миллилитрах и ваш типичный заказ из вашего любимого кофейного заведения.

  • 30 мл = 1,01 унции.
  • Около 473 мл = 16 унций. Latte

mil

Mil (произносится «мельница») составляет одну тысячную дюйма . (Как они посмели прибегать к имперским меркам ?! Мы были сильны с метрической системой! Я знаю, нам очень жаль.) Но подумайте о миле как о способе измерения толщины плоских предметов, таких как кредитные карты, или стенок пластиковых предметов, таких как ведра. Вот некоторые примеры милов:

  • Типичная кредитная карта = 30 мил = 3/100 дюйма
  • Элемент P058 (ведро 5 галлонов) = 90 мил = 9/100 дюйма

Трудно вспомнить эти, когда они все так похожи. Но это может помочь разбить каждое слово на части. Подумайте о суффиксах для мм и мл — метр и литр. Это сужает круг вопросов. Тогда M сама по себе является римской цифрой.Указанный Мил — единственное измерение, в котором используется дюйм.

Смотрите? Вы уже облегчаете себе жизнь. Способ быть.

Хотите узнать больше? Обратитесь к нашей команде.

Что такое искусственный интеллект (ИИ)? — Amazon Web Services

Искусственный интеллект (ИИ) — это область компьютерных наук, предназначенная для решения когнитивных проблем, обычно связанных с человеческим интеллектом, таких как обучение, решение проблем и распознавание образов.Искусственный интеллект, часто сокращенно называемый «ИИ», может ассоциироваться с робототехникой или футуристическими сценами, ИИ выходит далеко за рамки автоматов научной фантастики и превращается в научную литературу современной передовой информатики. Профессор Педро Домингос, видный исследователь в этой области, описывает «пять племен» машинного обучения, состоящих из символистов, берущих начало в логике и философии; коннекционисты, происходящие из нейробиологии; эволюционисты, относящиеся к эволюционной биологии; Байесовцы, занимающиеся статистикой и вероятностью; и аналогизаторы с истоками в психологии.В последнее время успехи в эффективности статистических вычислений привели к тому, что байесовцы успешно развивают эту область в ряде областей под названием «машинное обучение». Точно так же достижения в области сетевых вычислений привели к тому, что специалисты по соединению расширили подполе под названием «глубокое обучение». Машинное обучение (ML) и глубокое обучение (DL) — это области компьютерных наук, производные от дисциплины искусственного интеллекта.

В общих чертах, эти методы делятся на «контролируемые» и «неконтролируемые» методы обучения, где «контролируемое» использует обучающие данные, которые включают желаемый результат, а «неконтролируемое» использует обучающие данные без желаемого вывода.

AI становится «умнее» и учится быстрее с большим объемом данных, и каждый день предприятия генерируют это топливо для запуска решений машинного обучения и глубокого обучения, независимо от того, собираются ли они и извлекаются из хранилища данных, такого как Amazon Redshift, проверенные на практике благодаря мощности «Толпа» с помощью Mechanical Turk или динамически добываемая через Kinesis Streams. Кроме того, с появлением Интернета вещей сенсорная технология экспоненциально увеличивает объем данных, подлежащих анализу — данных из источников и мест, а также объектов и событий, которые ранее были почти нетронутыми.

Машинное обучение — это название, обычно применяемое к ряду байесовских методов, используемых для распознавания образов и обучения. По своей сути машинное обучение — это набор алгоритмов, которые могут учиться и делать прогнозы на основе записанных данных, оптимизировать заданную функцию полезности в условиях неопределенности, извлекать скрытые структуры из данных и классифицировать данные в краткие описания. Машинное обучение часто применяется там, где явное программирование является слишком жестким или непрактичным.В отличие от обычного компьютерного кода, который разрабатывается разработчиками программного обеспечения, чтобы попытаться сгенерировать выходные данные, специфичные для программного кода, на основе заданных входных данных, машинное обучение использует данные для генерации статистического кода (модель машинного обучения), который будет выдавать «правильный результат» на основе шаблон, распознанный из предыдущих примеров ввода (и вывода, в случае контролируемых методов). Точность модели машинного обучения в основном зависит от качества и количества исторических данных.

Имея правильные данные, модель машинного обучения может анализировать проблемы большой размерности с помощью миллиардов примеров, чтобы найти оптимальную функцию, которая может предсказать результат с заданными входными данными.Модели машинного обучения обычно могут обеспечивать статистическую достоверность прогнозов, а также общей производительности. Такие оценочные баллы важны при принятии решения о том, использовать ли вы модель машинного обучения или какой-либо индивидуальный прогноз.

Amazon.com в значительной степени строит свой бизнес на системах на основе машинного обучения. Без машинного обучения Amazon.com не смог бы развивать свой бизнес, улучшать качество обслуживания клиентов и их выбор, а также оптимизировать скорость и качество логистики.Amazon.com запустил AWS, чтобы позволить другим компаниям пользоваться той же ИТ-инфраструктурой, с гибкостью и экономичностью, и теперь продолжает демократизировать технологии машинного обучения в руки каждого бизнеса.

Структура групп разработчиков Amazon.com и ориентация на машинное обучение для решения сложных практических бизнес-задач побуждают Amazon.com и AWS разрабатывать простые в использовании и мощные инструменты и сервисы машинного обучения. Эти инструменты сначала тестируются в масштабируемой и критически важной среде Amazon.com, прежде чем они будут представлены в виде сервисов AWS для использования каждым бизнесом, как и другие ИТ-сервисы.

Машинное обучение часто используется для прогнозирования будущих результатов на основе исторических данных. Например, организации используют машинное обучение, чтобы спрогнозировать, сколько их продуктов будет продано в будущих финансовых кварталах на основе конкретной демографической группы; или оцените, какой профиль клиента с наибольшей вероятностью станет недовольным или наиболее лояльным к вашему бренду.Такие прогнозы позволяют принимать более взвешенные бизнес-решения, повышать индивидуальный уровень взаимодействия с пользователем и снижать затраты на удержание клиентов. В дополнение к бизнес-аналитике (BI), которая фокусируется на представлении прошлых бизнес-данных, ML предсказывает будущие результаты на основе прошлых тенденций и транзакций.

Есть несколько шагов, которые составляют успешное внедрение ML в бизнес. Во-первых, определение правильной проблемы — определение прогноза, который принесет пользу бизнесу, если он будет подтвержден.Затем необходимо собрать данные на основе исторических бизнес-показателей (транзакции, продажи, истощение и т. Д.). После агрегирования данных на основе этих данных можно построить модель машинного обучения. Модель машинного обучения запускается, и результаты прогнозирования модели возвращаются в бизнес-систему для принятия более обоснованных решений.

Глубокое обучение — это ветвь машинного обучения, которая включает в себя многоуровневые алгоритмы для лучшего понимания данных.Алгоритмы больше не ограничиваются созданием объяснимого набора отношений, как это было бы при более простой регрессии. Вместо этого глубокое обучение полагается на эти уровни нелинейных алгоритмов для создания распределенных представлений, которые взаимодействуют на основе ряда факторов. Учитывая большие наборы обучающих данных, алгоритмы глубокого обучения начинают определять отношения между элементами. Эти отношения могут быть между формами, цветами, словами и т. Д. Исходя из этого, система может быть использована для создания прогнозов.В машинном обучении и искусственном интеллекте мощь глубокого обучения проистекает из способности системы определять больше взаимосвязей, чем люди могут практически запрограммировать в программном обеспечении, или отношений, которые люди могут даже не понять. После достаточного обучения это позволяет сети алгоритмов начать делать прогнозы или интерпретацию очень сложных данных.

Что означают искусственный интеллект и машинное обучение в облачной ERP для бизнеса

Поиск и внедрение подходящего облачного ERP-решения, включающего искусственный интеллект и машинное обучение в основное предложение, может означать разницу между ростом бизнеса и стагнацией.

A.I .: «Искусственный интеллект» — это научно-фантастический фильм, снятый в 2001 году. Он был о мальчике-роботе по имени Дэвид, который был запрограммирован на любовь. Он выглядел и вел себя как настоящий мальчик, но он был машиной, созданной руками человека. Восемнадцать лет спустя идея искусственного интеллекта все еще жива и здорова, хотя и не так, как ее описал Стивен Спилберг. Компании по всей стране оценивают свои варианты облачной ERP SaaS, и важным фактором при их выборе являются возможности поставщика в области искусственного интеллекта и машинного обучения (ML).

От системы записи к системе результатов

Традиционно ERP известна как система записи.Данные поступают из различных дисциплин внутри организации — общие транзакции с финансовой стороны, данные инвентаризации из системы распределения, информация о клиентах из CRM и так далее. Однако проблема заключалась в том, чтобы получить такую ​​массу информации и использовать ее для принятия проницательных и осознанных решений.

Начиная с ограниченных прав доступа и кончая проприетарной системой (что означает, что другие приложения, инструменты и службы не могут получить к ней доступ), компании по существу скованы наручниками.Им приходилось вручную просеивать огромные объемы данных. Результат? Принятие решений на основе устаревшей и труднодоступной информации.

Итак, как нам сделать систему учета ERP системой результатов?

Ответ — отказаться от устаревших ERP-систем и выбрать современное облачное ERP-решение, которое включает AI и ML в свое основное предложение. Сообщение Forbes, 10 способов улучшить облачную ERP с помощью ИИ и машинного обучения , затрагивает ключевую проблему компаний, работающих на устаревших ERP-системах, а именно неспособность их технологий предоставлять данные и идеи, необходимые для выживания современного бизнеса. в современной цифровой экономике.

В статье Forbes также подчеркивается тот факт, что устаревшие ERP-системы не могут научиться самостоятельно. Именно поэтому ИИ и машинное обучение в ERP-решениях превращают традиционную систему записи ERP в то, что мы называем системой результатов.

Результаты AI и ML в правильном облаке ERP

В своей исследовательской заметке A Guide to AI in Postmodern ERP Strategies от июня 2018 года Gartner отмечает, что включение ИИ в бизнес-стратегию организации необходимо. Это дает преимущества, меняющие правила игры, в том числе:

  • Доступ и организация всех данных в облачной ERP-системе
  • Создание отчетов одним щелчком мыши
  • Быстрый анализ большого количества данных в реальном времени
  • Автоматизация сложных процессов и сокращение ручных задач
  • Прогнозирование будущих тенденций
  • и др.

Эти преимущества приводят к эффективному и прибыльному бизнесу.Однако, как упоминалось ранее, выбор правильного облачного ERP-решения и поставщика является обязательным, если бизнес хочет достичь этих результатов, и облачное ERP-решение Acumatica заслуживает внимания.

С самого начала Acumatica разработала облачную платформу ERP. Он может легко включать новейшие технологии, такие как искусственный интеллект и машинное обучение. Мы преодолели барьеры, установленные другими поставщиками ERP (которые ограничили доступ своих пользователей к важным данным), предложив наши инструменты для самостоятельной отчетности, панели мониторинга и анализа данных, а также благодаря нашей работе с Power BI и Tableau.

В отличие от наших конкурентов, мы не ограничены закрытой платформой. У нас есть возможность работать с лучшими в своем классе доступными сервисами искусственного интеллекта и машинного обучения, включая Amazon Web Services (AWS), группу Microsoft Azure ML и команду Google Cloud Platform. Мы можем выбрать лучшие, самые инновационные услуги из возможных для сценариев, над которыми мы работаем.

Пример того, как мы внедрили ИИ и машинное обучение, — это наша помощь, мощная система справочной документации Acumatica, которую мы выпустили в начале этого года и продемонстрировали во время первого дня Acumatica Summit 2019.Наша справка позволяет клиентам делать те же запросы, что и в прошлом, но с машинным обучением, которое мы добавили за кулисами, их результаты теперь основаны на предыдущем взаимодействии с этим приложением.

В этом примере происходит неявное и явное обучение. Явное обучение приходит в форме вопроса, нашел ли пользователь результат своего запроса (например, как создать заказ на продажу или мне нужно закрыть финансовый год) полезным или нет. Неявно мы наблюдаем за действиями, которые они совершают.Смотрят ли они на результаты и двигаются дальше или уточняют свой запрос? Если они уточняют свой запрос, то мы узнаем, что представленный результат был не тем, что им нужно.

Это постоянное обучение, основанное на взаимодействии с пользователем. Это обучающая часть ML. Существуют сценарии, в которых мы предлагаем функции, основанные на машинном обучении, которые наши пользователи могут предложить своим клиентам, и другие сценарии, ориентированные на продуктивность, такие как помощь предприятиям в обнаружении ошибок до их возникновения (например, ввод неправильного кода учетной записи), что спасает пользователей время во время сверки.

Что означают искусственный интеллект и машинное обучение для вашего бизнеса

Хорошее определение ИИ дано на сайте WhatIs.com. «ИИ — это моделирование процессов человеческого интеллекта машинами, особенно компьютерными системами». Далее говорится, что этот процесс включает в себя «обучение, рассуждение и самокоррекцию… без вмешательства человека».

Это не означает, что человеческий фактор полностью исключен. Напротив, человеческий мозг способен понимать данные в контексте. Однако машины могут быстро увидеть закономерности и аномалии в большом объеме данных.

В недавней публикации об искусственном интеллекте, машинном обучении и современном финансовом директоре менеджер по маркетингу продуктов Acumatica Боб Гарофаллоу объясняет, что ИИ и машинное обучение значат для вашего бизнеса. «В то время как большинство ERP-систем имеют информационные панели, которые могут предоставлять информацию в реальном времени обо всем, от оборачиваемости запасов до производительности сотрудников, информационные панели не могут сказать вам, когда переупорядочить запасы или нанять следующего сотрудника. Вот где ИИ и машинное обучение могут стать важным инструментом. Используя свою ERP-систему, вы можете быстро собирать данные и создавать отчеты одним нажатием кнопки.Но машинное обучение может сделать еще один шаг вперед в сборе данных и помочь [предприятиям] сократить количество повторяющихся задач и принимать более стратегические бизнес-решения ».

Вы можете загрузить ключевые заметки Acumatica Summit 2019 (в частности, второй день на отметке 1:00), чтобы точно узнать, что Acumatica делает с AI и ML, включая демонстрацию поиска продуктов Google Cloud Vision, которая также выделяет ML в Acumatica. в качестве возможности Acumatica Alexa for Business, используя ввод на естественном языке для выполнения реальной работы, такой как поиск инвентаря и утверждение заявлений о расходах (вы можете увидеть больше во время основного выступления второго дня на отметке 1:20).

Если вы отложили внедрение ИИ в ERP для своего бизнеса, мы рекомендуем начать сейчас. Технологии продолжают развиваться, и создание основы для правильной облачной ERP-системы сегодня принесет дивиденды в будущем.

Свяжитесь с нашими экспертами сегодня с любыми вопросами и запросите демонстрацию современного и инновационного программного обеспечения облачных ERP Acumatica.

Подробнее об Acumatica Cloud ERP

Что такое NGFW на базе ML?

Межсетевой экран нового поколения (NGFW) — это усовершенствованная версия традиционного межсетевого экрана, которая принимает решения об аутентификации в зависимости от контекста пользователя, контента и приложения.В последние годы NGFW стали стандартом сетевой безопасности. В то же время три ключевых тенденции меняют ландшафт киберугроз:

  1. Киберпреступники становятся все более изощренными и совершают все больше атак.
  2. Интернет вещей (IoT) добавляет в корпоративные сети огромное количество трудно защищаемых устройств, к которым готовится лишь небольшой процент предприятий. 1
  3. Все более удаленная рабочая сила привлекает к работе больше устройств, увеличивая уязвимость для атак.

Активный NGFW

За последнее десятилетие большая часть индустрии корпоративной безопасности сосредоточилась на сокращении времени, необходимого для реагирования на кибератаки. Что, если бы на смену реактивному брандмауэру пришла новая парадигма? Это идея брандмауэров, которые встраивают машинное обучение (ML) в ядро, превращая брандмауэр из реактивной точки контроля безопасности в проактивную. NGFW на базе машинного обучения делает это путем непрерывного обучения на огромных объемах данных для обнаружения угроз на нескольких фронтах.

Четыре механизма питают NGFW с приводом от ML.

  1. Встроенное машинное обучение
    Масштабно распределенные алгоритмы вредоносного ПО часто атакуют одну жертву и расширяются оттуда. Средствам защиты более старого поколения требуется слишком много времени для перепрограммирования инфраструктуры для предотвращения последующих атак, либо приходится останавливать и проверять каждый файл, разочаровывая пользователей своей медленной реакцией. В NGFW на базе машинного обучения алгоритмы машинного обучения встроены в код межсетевого экрана. Это означает, что брандмауэр может проверять файл во время его загрузки и мгновенно блокировать его, если он является вредоносным, без доступа к автономным инструментам.При таком подходе время от видимости до предотвращения приближается к нулю.
  2. Подписи с нулевой задержкой
    Встроенное машинное обучение обнаруживает и блокирует новые варианты вредоносных программ, но самые изощренные злоумышленники часто разрабатывают новые вредоносные программы с нуля. NGFW на базе ML меняет архитектуру доставки подписей. Вместо того, чтобы ждать как минимум пять минут для запланированного push, обновления сигнатур выполняются и передаются в брандмауэр в течение нескольких секунд после завершения анализа машинного обучения. Это означает, что новая угроза будет остановлена ​​для первого пользователя, а будущие мутации будут автоматически заблокированы.
  3. Обеспечение прозрачности на основе машинного обучения между устройствами Интернета вещей
    Устройства Интернета вещей, такие как камеры и другая электроника, добавляются в корпоративные сети с головокружительной скоростью, что увеличивает потребность в безопасности Интернета вещей. Представьте себе новую камеру, которая начинает передавать файл через FTP в другую сетевую систему. Старые решения безопасности Интернета вещей зависят от существующих определений устройств и не могут отслеживать неожиданное или опасное поведение. NGFW на базе машинного обучения автоматически группирует похожие устройства, такие как камеры и планшеты, с использованием классификаций на основе машинного обучения.Таким образом, он может отслеживать и предотвращать необычные и вредные действия.
  4. Автоматизированные интеллектуальные рекомендации по политике
    Администраторам безопасности сложно следить за скоростью изменения приложений, устройств и атак в сети, обновляя свои политики безопасности вручную. Они часто прибегают к разрешительной политике, которая подвергает сеть неизвестным угрозам. С другой стороны, NGFW на базе машинного обучения сравнивает метаданные миллионов устройств IoT с метаданными сети, чтобы установить нормальные модели поведения.Затем для каждого устройства и категории IoT NGFW на базе машинного обучения рекомендует политику допустимого поведения, экономя сетевым администраторам бесчисленные часы обновлений вручную.

Почему NGFW на базе ML?

NGFW на базе машинного обучения нарушает способ развертывания и обеспечения безопасности до сих пор:

  • По результатам тестирования, мгновенно упреждающе предотвращает до 95% новых угроз.
  • Он останавливает вредоносные сценарии и файлы, не жертвуя при этом удобством для пользователя.
  • Он расширяет видимость и защиту на устройства Интернета вещей без дополнительного оборудования. По данным клиентов, количество обнаруженных IoT-устройств увеличивается в три раза.
  • Он сокращает количество человеческих ошибок и автоматизирует обновления политик безопасности для предотвращения самых сложных атак.

Хотите узнать, как Palo Alto Networks использует машинное обучение для защиты сегодняшних предприятий от угроз завтрашнего дня? Прочтите нашу электронную книгу «Четыре ключевых элемента NGFW на базе машинного обучения: как машинное обучение нарушает безопасность сети».

Ресурсы

1.

Ответить

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *