Праймер что это такое для авто
- Виды автомобильных грунтовок
- Первичные грунты (праймеры)
- Антикоррозионные грунты для металла
- Адгезионные грунты для пластика
- Вторичные грунты (филлеры)
- Процесс нанесения грунтовки
Грунтовка для автомобиля – это как фундамент для вашего дома. Только от него будет зависеть, как долго простоит ваш дом. Какой бы ни был соблазн сэкономить на ней, лучше отказаться от этого. Качественная грунтовка прослужит вам годами, и вам не придётся каждый раз обращаться к мастеру за повторным грунтованием.
Автомобильные грунтовки бывают первичные (праймеры) и вторичные (филлеры). Праймер (от англ. prime – основной, главный) – основа, покрытие, которое защищает, металл от коррозии и обеспечивает адгезию с металлом и последующими покрытиями. А вот амортизацию от сколов и выравнивание берут на себя вторичные грунтовки – филлеры (от англ.
Первичные грунты (праймеры)
На первичные грунтовки нельзя наносить краску. Нужно подождать, пока она просохнет, и накладывать второй слой. Праймеры можно разделить на две категории: антикоррозионные грунты для металла и адгезионные грунты по пластику.
Антикоррозионные грунты для металла
Антикоррозионные грунты обладают прекрасной адгезией к металлу. Они, кроме антикоррозийной функции, берут на себя участь основы для всей дальнейшей покраски автомобиля. Ведь от прочности сцепления метала с этим грунтом зависит долгосрочность покраски машины. Антикоррозионные грунты подразделяются на две группы:
Кислотные грунты
Группа такого рода антикоррозийных грунтов имеет множество названий: фосфатирующая, протравливающая, вош-праймер, реактивная грунтовка. Основное свойство кислотных грунтов – защита от коррозии и высокий уровень адгезии. Кислотными они называются потому, что твердеют с помощью кислоты.
Основным компонентом кислотной грунтовки является фосфорная кислота. Она образует на поверхности металла авто прочную и труднорастворимую плёнку. Обладает стойкостью к воздействиям соли и воды, способна проникать в металл, тем самым увеличивая адгезию, также имеет высокий уровень сопротивления химическим веществам.
Реактивную грунтовку можно наносить на любые виды металлов: алюминий, чистая сталь, хромированная сталь, оцинкованная сталь, нержавеющая сталь.
Эпоксидные грунты
Вид антикоррозионных праймеров. Эпоксидные грунты – это двухсоставные антикоррозионные грунты, которые улучшают адгезию с металлом. В составе таких грунтов есть вещества, которые препятствуют развитию коррозии, даже при частом контакте с водой.
Эпоксидные грунты обладают множеством положительных свойств: высокий уровень сопротивления коррозии, улучшенная адгезия, высокий уровень механической защиты, равномерное высыхание слоев. Также такой вид грунтов хорош тем, что не имеет практически никаких ограничений по применению.
Долгое время не выгорает на солнце и со временем не расслаивается, а приобретает монолитную структуру.
Эпоксидные грунты выпускаются в баллончиках и обычных банках. Состав грунта в аэрозольном баллончике ничем не отличается от состава баночной грунтовки, только способом нанесения.
Адгезионные грунты для пластика
Адгезионные грунты для пластика отличаются быстротой высыхания. Использование таких грунтов для пластика является залогом красивой и цельной поверхности окрашенного пластика.
Пластик – материал, который очень плохо сцепляется с краской. Из-за плотности материала краска не может проникнуть в поры и скатывается. Адгезионные грунты намного повышают уровень сцепления пластика с краской. Если использовать некачественные адгезионные грунты для пластика под покраску, то краска потрескается и будет облазить.
Чаще всего адгезионные грунты бывают однокомпонентные, сразу готовые к покраске. Очень жидкие, поэтому используется добавление частиц металла в их состав, для лучшего контроля.
Выпускаются как в аэрозольных баллончиках, так и в банках, большинство таких грунтов являются универсальными (подходят для любых видов пластика). Баллончики удобны при незначительном ремонте.
Вторичные грунты (филлеры)
Филлеры – грунты выравниватели. Они устраняют мелкие неровности при шлифовке, царапины, микропоры в шпаклевке. Вторая, но не менее важная функция – защита покрытия от сколов. Их основное достоинство и характеристика – толщина слоя.
Вторичные грунты, в отличие от антикоррозионных, исполняют функцию посредников между первичными грунтами с их адгезионными свойствами и краской, ограничивая влияние агрессивных растворителей эмали на ремонтированную поверхность. Наиболее часто применяемые вторичные грунты – акриловые. Они обладают свойством хорошей наполняющей способности, основной причиной этому является наличие высокого содержания сухого остатка.
В зависимости от содержания этого сухого остатка, филлеры делятся на классы MS (medium solid, среднее содержание), HS (high solid, высокое содержание) и классы с очень низким содержанием летучих веществ – VHS (very high solid), UHS (ultra high solid).
Процесс нанесения грунтовки
Прежде чем приступать непосредственно к грунтовке, необходимо замаскировать все те места в машине, которые не подлежат покраске и грунтованию: колеса, фары, эмблемы, ручки, проемы, резиновые уплотнители и др. Используем малярную ленту, маскировочную бумагу и пленку. После нужно поверхность продуть сжатым воздухом и легонько пройтись обезжиривающей салфеткой.
Первичные грунты достаточно жидкие, и их следует применять дозу меньшего диаметра, чем для вторичных грунтов. Не следует использовать две разные антикоррозионные грунтовки в процессе ремонта одной части авто. Большинство специалистов рекомендуют наносить первичные адгезионные грунты тонким, почти прозрачным слоем. В этом случае их адгезивные свойства проявляются в полной мере.
При работе со вторичными грунтами важно обращать внимание на общую толщину покрытия, количество и толщину наносимых слоев, выдержку между слоями. Вторичная грунтовка должна быть выдержанной, так как толщина слоя не является положительным качеством, основной и важной часть является равномерность и пропорциональность.
Важнее является то, что толстый слой дольше высыхает. В лучшем случае это все просто скажется на перерасходе абразивных материалов при шлифовке. В худшем, на такой полусырой слой ляжет эмаль, которая со временем прогнется и начнет отслаиваться.
Общая толщина грунта, для эффективности, должна быть не более 100-150 мкм. Современные наполнители дают толщину от 35 до 60 мкм, нужная толщина достигается за несколько подходов. Первый слой должен быть тонким, но не оставлять открытых поверхностей. Тогда дальнейшая работа, как и эксплуатация автомобиля, пройдет без проблем.
Грунт можно сушить как и при естественных условиях, так и принудительно. Принудительная сушка намного эффективнее. Грунт готов к шлифованию, в среднем, через полчаса пребывания в 60-градусной сушке. А при инфракрасной – через 15 минут.
Подписывайтесь на наши ленты в таких социальных сетях как, Facebook, Вконтакте, Instagram, Twitter и Telegram: все самые интересные автомобильные события собранные в одном месте.
Понятие «грунтовка» в представлении западных мастеров локальной покраски и кузовного ремонта уже давно разделилось надвое — на праймеры и филлеры. А вернее, грунтовками все же следует считать праймеры — группу напыляемых материалов, задача которых лишь в том, чтобы изолировать от последующих слоев шпаклевку и закрыть в ней поры. Праймеров, как правило, несколько: в системе Spies Hecker это Haftgrund красно-коричневого цвета, он универсален, второй — Elastik Haftgrund у Spies Hecker или Primer Plastoflex у фирмы Sikkens — предназначен для работы по пластику. Эти шершавые на ощупь материалы напыляются на зашпаклеванные участки, вышкуриваются, а поверх них необходимо нанести филлер — наполнитель или, по-другому, порозаполнитель. Именно он будет служить подслоем для краски. Наносить его нужно уже на всю деталь целиком, а шлифовать тонкой шкуркой. Универсальные филлеры могут быть обычными или с высоким содержанием сухого остатка. Например, HS-Fuller Plus в гамме Spies Hecker нуждается в добавлении растворителя в пропорции 4:1, а Sikkens Filler Autocryl 3 tl — соответственно, 3:1.
Есть специальные филлеры для пластиков — например, Spies Нескег рекомендует Porenwischfuller для деталей из пенополиуретана и Elastic Haftfuller для всех остальных пластмассовых деталей, причем последний можно использовать и без праймера, как обычную грунтовку. Собственно, такой материал есть и для металла — однокомпонентный, то есть без отвердителя, 1-K-Grundfuller. Им можно укрывать шпаклевку и поверх сразу красить. Но это все же самый простои и, увы, не самый лучший способ…
Есть в гаммах материалов еще три экзотических для нас, но необходимых и удобных при окраске высшего качества, филлера. Наполнитель «мокрый по мокрому» Nass-In-Nass Fuller позволяет гораздо быстрее покрасить новую деталь — его можно наносить на невысушенный праймер и поверху, опять-таки без сушки, покрывать краской. Transparent Fuller прозрачен и ложится на неошкуренную акриловую краску. Так что, если машину нужно просто перекрасить, можно «облить» ее этим филлером почти без шлифовки!
И, наконец, есть специальный тонируемый наполнитель Toenfuller.
Подмешав к нему краску, можно получить окрашенный слой филлера. Нужно это для того, чтобы при использовании современных бессвинцовых красок светлых тонов — белой, розовой, желтой — избежать просвечивания серого или коричневого обычного наполнителя…
Оставить комментарий
Отменить ответДля отправки комментария вам необходимо авторизоваться.
3М Праймер 94 усилитель адгезии для виниловых пленок необходим при использовании каландрированных пленок!
Primer 3М 94 усиливает прилипание и адгезию виниловой пленки, пленки ПВХ винил карбон к поверхности оклеиваемого материала, обеспечивает качество и долговечность выполненной работы.
Предназначен для склеивания ПВХ виниловых пленок на поверхности такой как полиэтилен, полипропилен, ABS, смесей бетонных, дерево, стекло, металлические и окрашенные поверхности.
Праймер 3М 94 наиболее часто применяется в автовиниле, т.е. при оклейке автомобилей виниловой пленкой.
Наносится на очищенную и обезжиренную поверхность.
Инструкция по применению праймера 3М Primer 94:
Перед нанесением емкость с Праймером 94 необходимо взболтать. Обрабатываемая праймером поверхность не должна иметь загрязнений, поэтому протрите её изопропиловым спиртом . Нанесите минимальный равномерный слой на оклеиваемую поверхность. Перед тем как приступать к оклейке Праймер 94 должен не просто испариться, но и немного подсохнуть. Как правило достаточно от 1 до 5 минут при комнатной температуре. При необходимости получения сразу высокой адгезии нужно просушить 10-15 минут. Максимальная адгезия наступает в течении 1-2 дней после оклейки. Если первоначальное испарение происходит дольше 5-10 секунд, то значит вы нанесли слишком толстый слой праймера, это может привести к образованию бугров и клеевых пузырей под пленкой.
Для впитывающих и пористых поверхностей иногда требуется повторное нанесение Праймера для создания однородной поверхности покрытия и хорошей адгезии.
Советы по нанесению праймера:
Важно! При использовании каландрированной виниловой пленки обязательно нанести праймер на оклеиваемую деталь под краями пленки и на вогнутые поверхности и внутренние углы, это поможет предотвратить отставание пленки при усадке!
1. Праймер наносится тонким слоем!
2. Если даже сразу после оклейки надо оторвать пленку, то считайте, что она больше непригодна для оклейки в сложных местах, так как праймер не отрывается от клея, в результате они оба либо на машине, либо на пленке! В обоих вариантах пленка ляжет лишь на время.
Пример, при оклейке капота или багажника праймер наносится по кромке капота сверху шириной около 5см и на обратной стороне под заворачиваемую пленку так же от 1 до 3 см. Иначе не значительная усадка пленки со временем может вызвать отслоение подвернутого края и даже может вывернуть пленку наружу.
Поделиться с друзьями:
Твитнуть
Поделиться
Поделиться
Отправить
Класснуть
Adblock detector
Праймер 3м Что Это Такое • Праймер 3м 94 в пузырьках 10 мл
Полиуретановый грунт для стяжки представляет собой вершину технологической мысли, сочетая в себе всевозможные преимущества остальных типов праймеров. Полное отсутствие в составе растворителей, а также максимально низкий уровень летучих органических соединений, подтвержд.
Праймер выравнивает текстуру кожи, покрывает расширенные поры невидимой плёнкой для сохранения идеально ровного покрытия тонирующих и бб-средств. Благодаря такому покрытию кожа длительное время сохраняет гладкость, создаётся защита пор от загрязнения, крема и основы не.
Поверхность обработки: металл, краска, свойства: антисептическая, тип: грунтовка
Профессиональный праймер, разработанный для увеличения первоначальной и окончательной адгезии. Используется для обработки сложных участков перед нанесением пленочных покрытий. Внимание! Технические, визуальные и иные характеристики продукции соответствуют исключительно.
Праймер, разработанный с учётом особенностей юной кожи, предотвращает появление жирного блеска и визуально уменьшает поры. Невесомая текстура с натуральной чёрной глиной обеспечивает матовый финиш, не утяжеляя кожу
Производитель Bluesky гарантирует стойкость гель-лаков в течение 3-х недель без образования сколов, трещин и других дефектов. Консистенция покрытий не позволяет им растекаться по ногтю к боковым валикам. Длинной тонкой кисточкой удобно покрывать всю ногтевую пластину. М.
Поможет надежно подвернуть любые углы. Для того, чтобы правильно и максимально усилить клеевой слой винила, нужно нанести праймер на кузов автомобиля и выждать около минуты, после чего приклеить пленку.
Доставка данного товара осуществляется всеми ТК, кроме СДЭК Пожалуй.
Что лучше: теплый пол или батареи?
Теплый полБатареи
Салфетка пропитанная активатором адгезии 3М Праймер Helden /50
Поверхность обработки: цемент, гипсокартон, дерево, штукатурка, краска, тип: грунтовка
Почувствуйте впечатляющее преображение с уникальной основой-праймером, которая помогает подготовить идеальную поверхность для макияжа и продлевает его стойкость.Роскошная ультрагладкая текстура легко распределяется по коже, заполняет видимые морщинки и неровности, визуа.
Набор, количество в наборе: 3 шт., вид скотча: двусторонний, ширина ленты: 9 мм, матовый
Набор, количество в наборе: 2 шт., вид скотча: двусторонний, ширина ленты: 9 мм, матовый
Прозрачная гелевая основа-праймер выравнивает микрорельеф кожи, заполняя мелкие морщинки и поры, облегчает нанесение тонального крема или пудры и предотвращает накапливание тонального крема в складках кожи. Средство быстро впитывает и позволяет коже дышать.
Способ примен.
Существенно улучшает соединение скотча с поверхностью
Полупрозрачный питательный спрей подготавливает кожу к нанесению тонального средства, фиксирует макияж, мгновенно освежает цвет лица и придает коже естественное сияние. Не содержит парабенов. Не содержит сульфатов. Не содержит фталатов. Не содержит минеральных масел. Не.
Мнение эксперта
Стребиж Виктор Федорович, ведущий мастер строительных работ
Задать вопрос эксперту
Рекомендуется для повышения клейкости адгезии клейких лент к таким поврхностям как полипропилен, полиэтилен, ABS, бетон, сочетание PETPBT, дерево, металл, стекло и окрашенные металлические поверхности. Если вы не до конца разобрались, пишите мне, я все поясню!
Праймер 3м в Омске купить недорого в интернет магазине с доставкой | Compumir
Праймер для авто емкостью 100 мл.
Емкости с праймером 100 мл выбирают начинающие оклейщики для обтяжки всего автомобиля.
Если постараться, то его хватает на две машины, ведь усилитель используют только в сложных местах и для фиксации краев. При условии, что детали без резких изгибов и перепадов, расход получается экономичным.
В большинстве случаев требуется обтянуть несколько простых деталей, например: крышу, багажник или капот. Как правило, оклейка данных элементов кузова не представляет особой сложности. Следовательно и усилителя прилипания требуется совсем немного. Нет смысла покупать банку или 100 мл, когда можно обойтись емкостью 10 мл, прилично сэкономив на этом.
Есть у такой тары и другое достоинство. Если вы занимаетесь оклейкой достаточно редко, то лучше купить несколько пузырьков праймера 3м 10 мл. Будет отрыт, только один пузырек, а другие дождутся своего часа в целости и сохранности.
Важно! Поскольку усилитель адгезии праймер 3М 10мл поставляется в прозрачном флаконе, его следует хранить в темном, прохладном месте, чтобы ультрафиолет не влиял на состав. Тогда его можно будет использовать даже через год.
Праймер 3м в Санкт-Петербурге купить недорого в интернет магазине с доставкой | 40NOG
Область нанесения: для лица тип кожи: жирная, комбинированная текстура: кремовая матовый финиш эффект: сужение пор, выравнивание поверхности кожи
Мнение эксперта
Стребиж Виктор Федорович, ведущий мастер строительных работ
Задать вопрос эксперту
Тип грунт-праймер, химическая основа эпоксидный, число компонентов однокомпонентный, поверхность нанесения стальная, назначение антикоррозийная защита, фасовка аэрозольный баллончик. Если вы не до конца разобрались, пишите мне, я все поясню!
Праймер 3м в Москве купить недорого в интернет магазине с доставкой | Compumir
Меры предосторожности при работе с праймером.
При работе с праймером для виниловой пленки важно соблюдать технику безопасности. Нужно помнить, что усилитель адгезии 3М — весьма агрессивная химия, поэтому прямой контакт с кожей и слизистыми оболочками недопустим.
Праймер допускается использовать в домашних условиях, но требуется обеспечение нескольких условий. Для начала, как любой клеевой состав, праймер открывают и наносят на оклеиваемые детали в хорошо проветриваемом помещении. Желательно, чтобы присутствовала принудительная вентиляция.
На первом месте при работе с такими веществами стоит защита глаз. Настоятельно рекомендуется надевать специальные очки, для предотвращения попадания праймера на слизистую оболочку глаза. Работа без защитных очков недопустима. В случае попадания усилителя прилипания в область глаз немедленно промойте их теплой водой и обратитесь к врачу.
Помните! Ваша безопасность при использовании праймера 3М для пленки в ваших руках. Вы несете полную ответственность за собственное здоровье. Не допускайте к работе с усилителем адгезии детей младшего возраста. Лица, не достигшие совершеннолетия, должны быть под присмотром уполномоченных лиц.
Как обработать поверхность → Отделка помещений → Как правильно выбрать краску → Технологии обработки поверхностей → Выравниваем и отделываем стены → Выбор и нанесение грунтовки → Удаление с поверхности → Натяжные потолки и технологии→ Обзоры и отзывы
Лучше учиться на чужих ошибках
В США к замене автомобильных стекол отношение серьезное: менять их могут только сертифицированные компании – и только с использованием сертифицированных материалов.
Казалось бы, «там» мастера сервисных станций работают без ошибок. Ничего подобного: халтурщики (или просто неподготовленные специалисты) есть везде – и в США тоже. И журнал AutoGlass регулярно публикует примеры такой «работы», для чего даже завел специальную рубрику под названием «Позорный столб».
Американский специалист по авторемонту Дэйв Элдридж собрал статистику типичных ошибок (или халатности) при вклейке автомобильных стекол. Он разделил эти ошибки по степеням риска и опубликовал свои выводы еще несколько лет назад. Но с завидной регулярностью ошибки повторяются. А иногда находятся «изобретатели» которые придумывают что-то новенькое…
Итак – что и как делать нельзя.
Особо опасные ошибки
1. Ржавчина на кромке рамки. В зоне приклеивания нельзя оставлять даже малейшие очаги коррозии и незащищенные сколы лакокрасочного покрытия.
2. Битумные пятна на кромке рамки. Полиуретан практически не прилипает к битуму. Еще хуже, когда битумом пытаются «облагородить» клеевой шов: он блокирует доступ влаги, и полная полимеризация клея затягивается на неопределенное время.
3. Отказ от черного грунта (праймера). Лучшее современное стекло пропускает 0,1% падающих на него ультрафиолетовых лучей, а для полиуретана губительно и в 10 раз меньшее излучение (SAE 98.04.64). Без защиты черным праймером клеевой слой разрушится.
4. Неправильное нанесение материалов. Черный грунт (праймер) следует наносить на стекло, а клей – на рамку кузова. Оставшийся на рамке старый полиуретан толщиной 1–2 мм обеспечивает наилучший контакт с новым клеем. В результате образуется оптимальная система склейки.
Ошибки средней степени опасности
1. Выдержка, необходимая для полимеризации клея. После вклеивания стекла необходимо выдержать срок, указанный производителем. Иначе придется переделывать работу – в лучшем случае.
2. Влияние погодных факторов. Если жарко и влажно, наносить клей и устанавливать стекло нужно как можно быстрее. Иначе поверхность полиуретана начнет полимеризоваться, появится пленка, и склеивания не произойдет – тем более при использовании клеев быстрого отверждения.
3. Замена стекла в неподходящих условиях. Иногда передвижные станции предлагают вклеить стекло прямо на месте аварии. Качество такого ремонта может быть сомнительным, поскольку в дорожных условиях сложно уберечь клеевую поверхность от пыли, грязи, дождя и снега.
Ошибки незначительные, но важные
1. Влияние низкой температуры. В холодное время года стекла надлежит менять в теплом помещении. Холод замедляет полимеризацию.
2. Касание стекла руками.
Обезжиренные поверхности руками трогать нельзя!
3. Несоблюдение марки и типа клея. Полиуретановый клей, используемый при замене стекла, должен быть аналогичен прежнему. Когда дорогой клей кладут на остатки более дешевого, не страшно. Но если наоборот, то могут возникнуть проблемы, выходящие за рамки «малого риска».
«Позорный столб», или Халтура по-американски
В эту рубрику журнала AutoGlass свои замечания присылают автостекольщики, которым приходится переделывать работу за других.
Лэнс Спитлер:
Автомобиль Ford F-250. Печально, что работник, который выполнял эту работу до меня, прежде чем установить стекло, поленился сделать элементарную вещь – не убрал ржавчину и не обработал рамку грунтом. К сожалению, вижу такое почти каждый день.
Джордж Веллер:
Автомобиль пришел к нам от автодилера из города Дулут, штат Миннесота, для ремонта протечки в верхнем левом углу ветрового стекла. После снятия стекла мы обнаружили, что предыдущий работник, когда устанавливал стекло, не снял в углу защитную ленту!
Майкл Престон:
К нам приехал клиент, который по гарантии требовал устранить шум ветра в салоне, возникающий при движении.
Кстати, я был третьим, кто пытался решить эту задачу. Когда срезал стекло, то обнаружил, что предыдущие работники просто пытались «мазать» щель слоем клея – без демонтажа стекла. Мне также пришлось «лечить» коррозию рамки, так как предыдущие «спецы» не использовали праймер.
Бекки Бехтель:
Предыдущие специалисты «боролись» с протечками стекла у этого минивэна очень оригинальным путем – образовавшиеся из-за коррозии отверстия они заполняли строительной пеной. Так что прежде чем приступить к установке нового стекла, мы предложили клиенту посетить кузовной цех и заменить рамку и большую часть крыши.
Дэйв З.:
Ветровое стекло на этом автомобиле было установлено на «жидкие гвозди». И придавлено деревянным бруском, который держал его на месте, в то время как клей застывал. Время высыхания «жидких гвоздей» составляет более 24 часов. О прочности и надежности такого соединения говорить не приходится…
Кен Дрюс:
Установщик не грунтовал рамку вообще.
Шейна Берк:
Ford Taurus 2002 года. Стекло было установлено на силиконовый клей поверх оригинального полиуретана. Автомобиль прошел 18 тыс. миль и прибыл к нам для замены стекла. Клиент сказал, что его замучили протечки, и что продавец не мог их устранить.
Как показывает анализ сообщений в журнале AutoGlass, ошибки и «халтура» при замене стекол у американцев являются результатом пренебрежения технологией, предписанной фирмой-производителем. Например, если препараты Dinitrol при правильном их использовании гарантируют быструю и качественную вклейку стекла, то не стоит изобретать свои «методы», упрощая технологию: она и так разработана для экономии времени работника. Но, что важно – в ней нет ничего лишнего. Если предписано убирать коррозию, применять праймер, то это надо делать обязательно.
…Один очень умный человек говорил: «Умные учатся на своих ошибках. У нас для этого нет времени. Так что будем учиться на чужих…». В нашем случае – на ошибках американцев.
- Михаил Смирнов
ремонт стекол
Машинное обучение: учебник для начинающих. Простое введение в ИИ, машины… | Лиззи Тернер
введение как для технических, так и для нетехнических читателей Изображение через XKCDИспользуете ли вы личного помощника, такого как Siri или Alexa? Вы полагаетесь на спам-фильтр, чтобы сохранить вашу электронную почту в чистоте? Вы подписаны на Netflix и полагаетесь на его пугающе точные предложения, чтобы найти новые фильмы для просмотра? Если вы ответили «да» на любой из этих вопросов, поздравляем! Вы прекрасно использовали машинное обучение!
Хотя это звучит как сложная идея, требующая обширных технических знаний, на самом деле машинное обучение — довольно простая концепция.
Чтобы лучше понять это, давайте рассмотрим что , кто , когда , где , как и почему .
Однажды дамы возьмут свои компьютеры на прогулку в парк и скажут друг другу: «Мой маленький компьютер сказал сегодня утром такую забавную вещь». — Алан Тьюринг
По своей сути машинное обучение — это «практика использования алгоритмов для анализа данных, извлечения уроков из них, а затем определения или прогнозирования чего-либо в мире». (Nvidia) Это означает, что вместо того, чтобы явно программировать компьютер для выполнения какой-либо задачи, вы учите компьютер, как разработать алгоритм для выполнения задачи. Существует три основных типа машинного обучения, каждый со своими преимуществами и недостатками: обучение с учителем , обучение без учителя и обучение с подкреплением .
Изображение через Mactores Обучение под наблюдением включает в себя наборы помеченных данных.
Компьютер может использовать предоставленные данные для распознавания новых экземпляров каждого помеченного типа с использованием определенных шаблонов. Двумя основными типами контролируемого обучения являются классификация и регрессия . В классификации машина обучается разделять группу на определенные классы. Простой пример классификации — спам-фильтр в вашей учетной записи электронной почты. Фильтр анализирует электронные письма, которые вы ранее пометили как спам, и сравнивает их с новыми электронными письмами. Если они соответствуют определенному проценту, эти новые электронные письма помечаются как спам и отправляются в соответствующие папки. Электронные письма менее похожи, классифицируются как обычные и отправляются в ваш почтовый ящик. Второй тип контролируемого обучения — регресс . В регрессии машина использует предыдущие (помеченные) данные, чтобы делать прогнозы на будущее. Погодные приложения — хороший пример регрессии.
Используя исторические данные о погодных явлениях (т. е. среднюю температуру, влажность и количество осадков), приложение погоды на вашем телефоне может просматривать текущую погоду и делать прогнозы погоды в будущем.
В обучении без учителя данные не помечены. Поскольку большинство реальных данных не имеют маркировки, эти алгоритмы особенно полезны. Обучение без учителя делится на кластеризация и уменьшение размерности . Кластеризация используется для группировки объектов на основе свойств и поведения. Это отличается от классификации, поскольку эти группы вам не предоставляются. Примером кластеризации является разделение группы на разные подгруппы (скажем, в зависимости от возраста и семейного положения), чтобы затем отправить целевой маркетинг. Уменьшение размерности , с другой стороны, включает сокращение переменных набора данных путем нахождения общих черт. В большинстве случаев визуализации больших данных используется уменьшение размерности для выявления тенденций и правил.
Наконец, обучение с подкреплением использует личную историю и опыт машины для принятия решений. Классическим применением усиленного обучения являются игры. В отличие от контролируемого и неконтролируемого обучения, обучение с подкреплением не связано с предоставлением «правильных» ответов или результатов. Вместо этого он фокусируется исключительно на производительности. Это отражает то, как люди учатся на основе положительных и отрицательных последствий. Если ребенок дотронется до горячей плиты, он быстро научится не повторять этого действия. Точно так же играющий в шахматы компьютер может научиться не перемещать своего короля на место, доступное для фигуры противника. Затем этот фундаментальный урок шахмат можно расширить и экстраполировать до тех пор, пока машина не сможет играть (и в конечном итоге побеждать) лучших игроков-людей.
Изображение через Nvidia Но подождите , возможно, скажете вы. Мы говорим об искусственном интеллекте? Вроде.
Машинное обучение — это отрасль искусственного интеллекта. Искусственный интеллект занимается созданием машин, которые могут выполнять сложные задачи так же (или лучше), чем люди. Эти задачи часто включают суждение, стратегию и когнитивное мышление — навыки, изначально считавшиеся «запрещенными» для машин. Хотя это звучит просто, диапазон этих навыков огромен — подумайте об обработке речи, распознавании изображений, планировании и многом другом. Машинное обучение использует определенные алгоритмы и подходы к программированию для достижения искусственного интеллекта. Без машинного обучения наша ранее упомянутая шахматная программа потребовала бы миллионов и миллионов строк кода, учитывающих все крайние случаи и содержащих все возможные ходы противников. С помощью машинного обучения мы можем уменьшить кодовую базу до части ее прежней сущности. Довольно изящно, да?
Не хватает только одного элемента: глубокого обучения и нейронных сетей .
Мы рассмотрим их более подробно позже, а пока имейте в виду, что глубокое обучение — это подмножество машинного обучения, ориентированное на конкретную имитацию биологии и процессов человеческого мозга.
Прорыв в машинном обучении стоил бы десяти Microsoft. — Билл Гейтс
На мой взгляд, самым ранним достижением в области машинного обучения была публикация Томасом Байесом одноименной теоремы в 1783 году. Теорема Байеса определяет вероятность события, учитывая исторические данные о подобных событиях. Неудивительно, что это основа байесовской ветви машинного обучения , которая стремится найти наиболее вероятное событие на основе предыдущей информации. Другими словами, теорема Байеса — это всего лишь причудливый математический способ обучения на опыте , фундаментальная идея машинного обучения.
Изображение через XKCD Столетия спустя, в 1950 году, ученый-компьютерщик (и вообще задира) Алан Тьюринг создал так называемую 9-ку.
0011 Тест Тьюринга , в котором компьютер должен обмануть человека с помощью текстового разговора, заставив его думать, что он разговаривает с другим человеком. Тьюринг утверждал, что машину можно считать «разумной», только если она прошла этот тест. Вскоре после этого, в 1952 году, Артур Сэмюэл создал первую настоящую программу машинного обучения — простую игру в шашки, в которой компьютер мог изучать стратегию на основе предыдущих игр и улучшать результаты в будущем. За этим последовала программа Дональда Мичи 1963 года по игре в крестики-нолики, основанная на обучении с подкреплением. В течение следующих нескольких десятилетий достижения в области машинного обучения следовали той же общей схеме — технологический прорыв привел к появлению новых, более сложных компьютеров, которые часто тестировались в стратегических играх против профессиональных игроков-людей. Он достиг своего пика в 1997, когда шахматный компьютер IBM Deep Blue обыграл чемпиона мира Гарри Каспарова в шахматном матче.
Совсем недавно Google разработала AlphaGo , ориентируясь на древнюю китайскую настольную игру Го, которая считается самой сложной игрой в мире. Хотя предполагалось, что го слишком сложно для компьютера, AlphaGo наконец одержал победу в 2016 году, победив Ли Седоля в матче из пяти игр.
Крупнейшим прорывом в машинном обучении стала разработка в 2006 году глубокого обучения. Глубокое обучение — это класс машинного обучения, цель которого — имитировать мыслительный процесс человеческого мозга и часто используется для распознавания изображений и речи. Появление глубокого обучения привело к появлению многих технологий, которые мы используем (и, возможно, принимаем как должное) сегодня. Вы когда-нибудь загружали изображение в свою учетную запись Facebook только для того, чтобы предложить отметить людей на изображении? Facebook использует нейронную сеть для распознавания лиц на вашей фотографии. Или как насчет Сири? Когда вы спрашиваете свой iPhone о сегодняшнем счете в бейсболе, ваша речь анализируется сложным алгоритмом разбора речи. Все это было бы невозможно без глубокого обучения.
Чтобы получить более подробную хронологию машинного обучения, обязательно ознакомьтесь с этой замечательной статьей команды Google Cloud!
Вниманию всех, кто не любит математику: с сожалением сообщаю вам, что для полного понимания большинства алгоритмов машинного обучения требуется базовое понимание некоторых ключевых математических концепций. Но не бойтесь! Требуемые концепции просты и основаны на курсах, которые вы, вероятно, уже посещали. Машинное обучение использует линейную алгебру , исчисление , вероятность и статистика .
Изображение через Towards Data Science 3 основных понятия линейной алгебры:
1. матричные операции
2. собственные значения/собственные векторы
3. векторные пространства и нормы
3 основные понятия исчисления:
1. частные производные
2. векторнозначные функции
3.
Направленные градиенты
3 основные концепции статистики:
1. Теорема Байеса
2. Комбинаторика
3. Методы выборки
Для конкретных математических ресурсов я настоятельно рекомендую этот пост от MetaDesignIdeas.
Когда у вас есть базовые математические знания, пора задуматься обо всем процессе машинного обучения. Есть 5 основных шагов.
Image via Python TipsПриведенная выше диаграмма объясняет шаги гораздо яснее, чем я мог бы, поэтому найдите минутку, чтобы изучить ее, прежде чем мы сосредоточимся на самой важной части: выборе правильного алгоритма для данных и ситуации.
У нас нет лучших алгоритмов, у нас просто больше данных. — Питер Норвиг
Давайте рассмотрим некоторые распространенные группы алгоритмов:
Алгоритмы регрессии
Вероятно, самые популярные алгоритмы машинного обучения, алгоритмы линейной регрессии — это алгоритмы обучения с учителем, которые предсказывают конкретный результат на основе непрерывных переменных.
С другой стороны, логистическая регрессия используется специально для прогнозирования дискретных значений. Оба эти (и все другие алгоритмы регрессии) известны своей скоростью; они неизменно входят в число самых быстрых алгоритмов машинного обучения.
Алгоритмы на основе экземпляров
Анализ на основе экземпляров использует определенные экземпляры предоставленных данных для прогнозирования результата. Самый известный алгоритм на основе экземпляров — k-Nearest Neighbor, также известный как kNN. Используемый для классификации, kNN сравнивает расстояние между точками данных и относит каждую точку к группе, к которой она ближе всего.
Изображение через KDnuggetsАлгоритмы дерева решений
Алгоритмы дерева решений берут группы «слабых» учеников и заставляют их работать вместе, чтобы сформировать один сильный алгоритм. Эти учащиеся организованы в древовидную структуру, ответвляясь друг от друга. Популярным алгоритмом дерева решений является Алгоритм случайного леса .
В этом алгоритме случайным образом выбираются слабые ученики. Это, как правило, приводит к сильному предсказателю. В приведенном ниже примере мы можем обнаружить множество общих черт (например, голубые или неголубые глаза), ни одна из которых сама по себе не является достаточной для идентификации животного. Однако, когда мы складываем все эти наблюдения вместе, мы можем сформировать более полную картину и сделать гораздо более точный прогноз.
Байесовские алгоритмы
Неудивительно, что эти алгоритмы явно основаны на теореме Байеса. Наиболее популярным является Naive Bayes , который часто используется при анализе текста. Например, большинство спам-фильтров используют байесовские алгоритмы. Они используют введенные пользователем данные, помеченные по классам, для сравнения новых данных и соответствующей классификации.
Изображение через SimaforeАлгоритмы кластеризации
Алгоритмы кластеризации сосредоточены на поиске общих черт между элементами и их соответствующей группировке.
Общий алгоритм кластеризации Кластеризация K-средних . В K-Means аналитик выбирает количество кластеров (обозначается переменной K), а алгоритм группирует элементы по физическому расстоянию в соответствующие кластеры.
Алгоритмы глубокого обучения и нейронных сетей
Алгоритмы искусственных нейронных сетей основаны на структуре биологических нейронных сетей. Глубокое обучение берет модель нейронной сети и обновляет ее. Это большие, чрезвычайно сложные нейронные сети, которые используют небольшие объемы помеченных данных и гораздо большие объемы неразмеченных данных. Нейронные сети и глубокое обучение имеют много входных данных, которые проходят через несколько скрытых слоев, прежде чем получить один или несколько выходных данных. Эти связи образуют определенный цикл, имитирующий то, как человеческий мозг обрабатывает информацию и устанавливает логические связи. Кроме того, по мере работы алгоритма скрытые слои часто становятся меньше и содержат больше нюансов.
Другие алгоритмы
Приведенная ниже диаграмма лучше всего показывает основные алгоритмы машинного обучения, их категории и отношения друг с другом.
Изображение через scikitЦифры не говорят сами за себя. Мы говорим за них. Мы наполняем их смыслом… Прежде чем мы потребуем больше наших данных, мы должны потребовать больше от самих себя. — Нейт Сильвер
После того, как вы выбрали и запустили свой алгоритм, остался один чрезвычайно важный шаг: визуализация и сообщение результатов. Хотя это может показаться глупым и поверхностным по сравнению с мельчайшими деталями алгоритмического программирования, хорошая визуализация является ключевым отличием хороших специалистов по данным от великих ученых. Что хорошего в удивительных озарениях, если никто не может их понять?
Точно так же, как электричество изменило почти все 100 лет назад, сегодня мне действительно трудно думать об отрасли, которую, я не думаю, ИИ изменит в ближайшие несколько лет.
— Эндрю Нг
— Эндрю НгТеперь должно быть ясно что машинное обучение имеет огромный потенциал изменить и улучшить мир. С помощью таких исследовательских групп, как Google Brain и Стэнфордская группа машинного обучения, мы делаем огромные шаги на пути к настоящему искусственному интеллекту. Но каковы следующие основные области, в которых машинное обучение может оказать влияние?
Интернет вещей
Термин Интернет вещей или IOT относится к подключенным к сети физическим устройствам в вашем доме и офисе. Популярным устройством Интернета вещей является умная лампочка, продажи которой резко выросли за последние несколько лет. Благодаря достижениям в области машинного обучения устройства Интернета вещей стали умнее и совершеннее, чем когда-либо. У машинного обучения есть два основных приложения, связанных с IoT: улучшение ваших устройств и сбор ваших данных. Сделать устройства лучше очень просто: используйте машинное обучение для персонализации вашей среды, то есть используйте программное обеспечение для распознавания лиц, чтобы определять, кто находится в комнате, и соответствующим образом регулировать отопление и кондиционер.
Сбор данных еще более прост; оставляя подключенные к сети устройства (например, эхо Amazon) включенными и прослушивая их дома, такие компании, как Amazon, собирают ключевую демографическую информацию для передачи рекламодателям, например, какие телевизионные шоу вы смотрите, во сколько вы просыпаетесь и ложитесь спать, и сколько людей живет в вашем доме.
Чат-боты
За последние несколько лет мы наблюдаем быстрое распространение чат-ботов , и сложные алгоритмы обработки языка улучшают их каждый день. Чат-боты используются компаниями как в собственных мобильных приложениях, так и в сторонних приложениях, таких как Slack, для предоставления виртуального обслуживания клиентов, которое является более быстрым и эффективным, чем традиционный (человек) представитель. Например, чтобы заказать рубашку в компании по производству одежды H&M, теперь вы можете сказать их чат-боту на естественном языке, что вы хотите и какой размер вам нужен, и заказать товар, даже не покидая экрана чата.
Автономные (также известные как самоуправляемые) Автомобили
Мой личный фаворит из следующих крупных проектов машинного обучения — один из самых далеких от массового производства. Тем не менее, самоуправляемые автомобили в настоящее время разрабатываются несколькими крупными компаниями, такими как Chevrolet (через их бренд Cruise), Uber и Tesla. В этих автомобилях используются технологии, ставшие возможными благодаря машинному обучению, для навигации, технического обслуживания и процедур безопасности. Одним из примеров являются датчики дорожных знаков, которые используют алгоритмы контролируемого обучения для идентификации и анализа дорожных знаков и сравнения их с помеченным набором данных стандартных знаков. Таким образом, автомобиль видит знак «стоп» и распознает, что он на самом деле означает остановку, а не уступить дорогу, односторонний или пешеходный переход.
Изображение через Business Insider Итак, наше очень короткое путешествие в мир машинного обучения подошло к концу.
Я призываю вас прочитать все статьи, на которые я дал ссылки ниже, и, если у вас есть фундаментальное понимание Python, поэкспериментировать со своими собственными простыми проектами машинного обучения. Удачного кодирования!
Краткая история машинного обучения — каждый менеджер должен прочитать
Это хорошо, если спросить, мечтают ли андроиды об электрических овцах, но научный факт развился до такой степени, что…
www.forbes.com
Разница между искусственным интеллектом, машинным обучением и глубоким обучением
Простые объяснения искусственного интеллекта, машинного обучения и глубокого обучения и их различий…
средний. com
История машинного обучения
Исследуйте историю машинного обучения от первого калькулятора, изобретенного французским подростком, до…
cloud.withgoogle.com
В чем разница между ИИ, машинным обучением и глубоким обучением? | Блог NVIDIA
Это первая статья из серии, состоящей из нескольких частей, в которой технический журналист с большим стажем объясняет основы глубокого обучения…
blogs.
nvidia.com
Математика, статистика и NLP для машинного обучения: быстрее Возможно
Машинное обучение: Эпизод 0
medium.com
2000PM — On The Mark, Inc
OTM-2000PM
Высокоскоростная машина для ввода грунтовки
Машина для заливки картриджей
OTM-2000PM
OTM-2000PM — это революционное изменение в отрасли, обеспечивающее все необходимое для повседневной работы, настройки и простоты использования. Гильзы удерживаются сверху с помощью подпружиненного кулачка, чтобы обеспечить более точное введение капсюля. OTM-2000PM стандартно поставляется с системой подачи OTM-240A.
Питатели OTM зарекомендовали себя в отрасли как безопасные, надежные и эффективные для поддержания высокой производительности. Кормушка управляется с главного ПЛК и имеет индикаторы низкого уровня чаши, которые сообщают оператору, когда кормушку необходимо заполнить.
Серия OTM-2000PM была создана для непрерывного производства вместе с многочисленными системами безопасности, контроля и измерения, чтобы гарантировать производство продукции высочайшего качества в кратчайшие сроки.
OTM-2000PM Series Compatible Calibers
OTM-2000PM
Pistols
- 380 ACP
- 9MM
- 9MM Makarov
- 357 Sig
- 38 Special
- 357 Mag
- 40 S&W
- 10MM
- 45 ACP
- 44 Mag
- 44 Special
Rifle
- 223/5.56
- 300 AAC
- 7.62 x 39
- 308 Win/7.62×51
- 6.5 Creedmoor
- 260 Rem
- 450 Bushmaster
- Позвоните, если не найдете то, что ищете.
ОТМ-2100ПМ
Винтовка
- 30-06
- 300 Win Mag
- 7мм Mag
- 338 Лапуа
- Позвоните, если вы не видите то, что ищете.
OTM-2200PM
Large Rifle
- .50 Cal
- 12.7 x 108
- 14 x 114mm
- 20mm
Machine Benefits & Features
- Continuous motion primer insertion machine .
- Звукозащитный кожух.
- Система подачи ОТМ-240А.
- Визуальный осмотр грунтовки, проверка на перевернутость, отсутствие грунтовки.
- Быстросменный инструмент.
- Вставка картриджа CAM, установленная на заводе в соотношении 1 к 1.
- Световые индикаторы стека для информирования оператора о состоянии машины.
- 7-дюймовый сенсорный экран PLC/HMI для управления машиной.
- Аварийная остановка и другие функции безопасности.
- Окна из поликарбоната 3/8 дюйма для безопасности оператора.
- Дверь Датчики безопасности, автоматически отключающие машину при открытии.
- Все детали изготовлены из литого алюминия, стали и нержавеющей стали.
- Все крепежные детали изготовлены из нержавеющей стали для предотвращения коррозии.
- Все детали, которые могут быть обработаны, будут покрыты соляной ванной.
- Азотирование для предотвращения коррозии и увеличения износа машины.
- Прочная стальная рама.
- Гладкие поверхности для легкой очистки и обслуживания.
- Установка, установка и обучение на месте.
- Руководство по продукту (цифровая и бумажная копия), которое будет включать рекомендуемые запасные части и ежедневное техническое обслуживание.
- Скорость работы 200 стр./мин. (большинство калибров с одинарным капсюлем)
- Требования к питанию 480/220 В.
Безопасный, надежный и эффективный
В стандартную комплектацию OTM-2000PM входит система подачи OTM-240A. 24-дюймовое устройство подачи оснащено камерой контроля наличия капсюлей, чтобы обеспечить подачу только пустых гнёзд для капсюлей.
Питатели OTM зарекомендовали себя в отрасли как безопасные, надежные и эффективные для поддержания высокой производительности. Кормушка управляется с главного ПЛК и имеет индикаторы нижней чаши, которые сообщают оператору, когда кормушку необходимо заполнить.
Проверка качества
В стандартную комплектацию OTM-2000PM входит предварительная проверка.
Это означает, что мы можем гарантировать, что почти 100 % ваших деталей, которые попадают в готовые контейнеры, представляют собой должным образом загрунтованные качественные ящики. Благодаря возможности подключения к облаку эти базовые камеры Ethernet можно подключить к вашей сети, чтобы вы могли загружать и просматривать изображения.
Изображения неисправных деталей можно пометить для проверки в более позднее время. Детали проверяются перед операцией грунтования, ящики укладываются в вертикальную линию и представляются на камеру таким образом, чтобы обеспечить качественное изображение на высоких скоростях.
Простота доступа
OTM -2000PM имеет 24 станции, которые можно удалить за секунды. На других машинах, если станция повреждена, замена инструмента может привести к многочасовому простою, пытаясь устранить проблемы.
Благодаря модульному подходу к конструкции OTM заменить станцию так же просто, как повернуть винт с накатанной головкой и потянуть прямо вверх.
Это позволяет устранять проблемы с отказом инструмента за минуты, а не часы.
4 простых шага к смене калибров
Замена большинства калибров может быть выполнена менее чем за 1 час.
Подача капсюля
Точность и воспроизводимость
OTM -2000PM стандартно поставляется с OTM-6PF, который представляет собой 6-дюймовую чашу капсюля, фрезерованную на станке с ЧПУ для обеспечения точности и повторяемости. В отличие от других вибрационных чаш, которые сварены и отличаются друг от друга, мы стремимся каждый раз поставлять одни и те же детали.
Будь то 2 месяца или 5 лет после покупки, вы всегда получите одинаковые запасные части. OTM-6PF установлен на регулируемой в 5 направлениях подставке, которая содержит сменный капсюль для легкой установки и замены.
Каждая машина поставляется со стандартным регулятором скорости, который позволяет регулировать скорость подачи капсюля до желаемой скорости.
Простота управления
Наша запатентованная система управления OTM является стандартной для всех наших машин.
Программное обеспечение содержит множество полезных инструментов, включая контроль точки партии, что позволяет пользователям останавливать машину после достижения желаемых уставок.
В лот засчитываются только качественные детали, прошедшие камеру. Другие вещи включают активную часть в минуту; это можно экспортировать, чтобы использовать в качестве метрики для просмотра рейтинга эффективности ваших машин. Управление камерой, управление чашей и бункером, активные сигналы тревоги и многое другое.
Свяжитесь с нами
Учебник по наиболее важным методам машинного обучения | by Felix Frohböse
Photo by Maxwell Nelson https://unsplash.com/@maxcodes Машинное обучение уже присутствует в нашей повседневной жизни и является неотъемлемой частью многих продуктов и услуг, которыми мы пользуемся на регулярной основе. Компании используют машинное обучение для создания новых удивительных предложений, улучшения существующих продуктов и услуг и решения широкого круга бизнес-задач.
По мере того, как компании торопятся использовать машинное обучение в своих интересах, они направляют большую часть своих трансформационных усилий и бюджета на использование этих технологий для обеспечения роста.
Чтобы успешно применять машинное обучение в бизнес-контексте, важно понимать различия подходов, независимо от профессионального образования или предыдущего опыта работы с машинным обучением. Знание того, когда какой метод использовать и с чего начать, может помочь обнаружить и реализовать потенциал роста. При решении различных типов задач способность найти правильную технику для конкретного варианта использования имеет решающее значение для успеха. От классификации изображений до прогнозирования воздействия маркетинговой кампании знания о различных подходах к машинному обучению помогают двигаться в правильном направлении.
В этой статье представлено введение в машинное обучение, его область применения и три важных отличия, которые помогут решить, какую технику машинного обучения использовать для решения того или иного типа задач.
Существует множество определений машинного обучения с разными точками зрения — некоторые из них более общие, некоторые более ориентированы на инженеров.
Следующие определения должны дать хорошее представление о том, о чем мы говорим:
«Машинное обучение — это наука (и искусство) программирования компьютеров, чтобы они могли учиться на основе данных». (неизвестно)
Вот общее определение с большим акцентом на часть обучения:
«[Машинное обучение — это] область исследования, которая дает компьютерам возможность учиться без явного программирования». (Arthur Samuel, 1959)
Последнее определение представляет собой более инженерно-ориентированную перспективу:
«Говорят, что компьютерная программа учится на опыте E в отношении некоторой задачи T и некоторого показателя производительности P, если ее производительность по T, измеряемая P, улучшается с опытом E».
(Том Митчелл, 19 лет97) Машинное обучение можно использовать для решения различных задач. После передачи ему обучающих данных, которые включают примеры с входными функциями и соответствующими результатами, он вычисляет набор правил для прогнозирования будущего. Набор правил генерируется с помощью алгоритма, используемого с помощью выбранного метода. Это одно из основных отличий от традиционных методов анализа данных, которые часто создают явную логику вручную. Если проблема сложная и включает различные параметры, это может стать утомительным. Особенно когда обстоятельства меняются, наборы правил, сгенерированные вручную, необходимо обновлять, а иногда и полностью перекалибровывать. Кроме того, переваривание больших объемов данных и ручное определение лежащей в их основе логики может стать серьезной проблемой при использовании традиционных подходов, которые элегантно решает машинное обучение.
Преимущество машинного обучения можно проиллюстрировать на примере классификации спама в электронной почте.
Используя машинное обучение для создания логики фильтрации спама, можно избежать ручного внедрения длинных списков правил для фраз спама в электронных письмах. Подход с использованием ручного списка может стать очень сложным, если будут проводиться более изощренные спам-атаки. В этом случае этот подход, как правило, не идеален для настройки логики фильтрации на постоянно меняющиеся атаки. Напротив, машинное обучение — это способ без особых усилий создать сложную логику для успешной классификации спама. Он позволяет избежать большого количества ручной настройки и может работать в изменчивой среде и с большими объемами данных.
Существуют разные точки зрения, которые можно использовать для дифференциации подходов к машинному обучению. Три наиболее распространенных:
- Контроль человека
- Онлайн или пакетное обучение
- Обучение на основе экземпляров или моделей
Обучение, полуконтролируемое обучение и обучение с подкреплением.
Обучение под наблюдением
Ключевой особенностью контролируемого обучения является то, что метки выходных данных определяются заранее. Человек принимает решение о структуре результата и, таким образом, непосредственно контролирует усилия по обучению модели. В рамках обучения с учителем основными типами задач являются классификация и регрессия.
Классификация предсказывает вероятность того, что наборы данных принадлежат или ведут к предварительно определенному выходному классу. Во время обучения классификации данные, состоящие из признаков (также называемых предикторами) и меток (также называемых классами), вводятся в алгоритм, и выводится вероятность для каждого отношения набора данных к классам и назначению класса. Типичным примером проблем классификации является упомянутая выше фильтрация спама в электронной почте, где производится четкое отнесение к классам «Спам» и «Нет спама».
Другой основной метод, регрессия , направлен на прогнозирование конкретного числового значения на основе характеристик входных данных.
Как и в классификации, обучение проводится на основе входных признаков, а также соответствующих результатов. Когда новые данные затем вводятся в модель, можно прогнозировать выходное значение. Примеры использования задач регрессии в обучении с учителем включают прогнозирование цен на акции, экономическую статистику и оценки удовлетворенности клиентов.
Для двух методов, классификации и регрессии, часто используются следующие алгоритмы:
- K-nearest соседей
- Линейная регрессия
- Логистическая регрессия
- Векторные машины поддержки (SVMS)
- Держи решений и случайные леса
- Neular Networks 908. Несмотря на то, что они не являются Neular Setworks 908, но и на сети. в основном также может быть использован для другого.
Обучение без учителя
По сравнению с обучением с учителем, когда человек определяет структуру вывода, указывая метки вывода, обучение без учителя полностью игнорирует использование предопределенных меток — система учится самостоятельно и предлагает структуру вывода .
Основными типами задач обучения без учителя являются кластеризация, обнаружение аномалий и новшеств, визуализация и уменьшение размерности, а также изучение правил ассоциации.
С помощью алгоритма кластеризации можно разделить набор данных на группы, например, объединить клиентов в разные сегменты клиентов, которые имеют схожие характеристики или поведение. Кроме того, иерархическая кластеризация позволяет проводить дополнительную сегментацию внутри уже найденных кластеров, так что клиентские сегменты можно разделить на еще более мелкие единицы.
Обнаружение аномалий можно использовать для обнаружения и удаления выбросов из данных. Этот метод используется для обнаружения незаконных транзакций по кредитным картам и, таким образом, предотвращения мошеннических действий. Его также можно использовать для профилактического обслуживания, чтобы выявить потенциальные аномалии данных машины и предотвратить дефекты на ранней стадии. Тесно связано с обнаружением аномалий обнаружение новизны, которое обучается только на нормальных данных и не ожидает выбросов во время этого процесса.
Визуализация также относится к методам обучения без учителя. При подаче больших объемов неструктурированной и немаркированной информации этот метод дает графически наблюдаемое изображение информации (в основном 2- или 3-мерное). Это может быть построено с очень небольшими усилиями, чтобы увидеть, как формируется информация, и таким образом вывести основные закономерности. С этим тесно связано уменьшение размерности , целью которого является уменьшение объема данных без потери важной информации. Это также играет роль в извлечении признаков. Он работает путем уменьшения размерности модели (то есть с функции 3-го порядка до функции 2-го порядка), чтобы сбалансировать сложность модели и проблему. Этот метод можно использовать, чтобы избежать переобучения. Помимо расширенных сведений, полученных с помощью модели с уменьшенными размерами, вы также можете использовать результат в качестве входных данных для других методов машинного обучения.
Изучение правил ассоциации — это последний метод в нашем обзоре обучения без учителя, который направлен на выявление интересных взаимосвязей в больших наборах данных, в основном путем выявления связей между признаками.
Известные приложения часто можно найти в сфере розничной торговли, где товары, которые часто покупают вместе, идентифицируются с помощью усилий по изучению правил ассоциации и, следовательно, размещаются близко друг к другу на полках супермаркетов.
Основные алгоритмы, используемые для неконтролируемых методов обучения:
Алгоритмы для неконтролируемых методов обученияПолууправляемое обучение
Под термином полууправляемое обучение скрывается сочетание методов из обеих областей, контролируемого и неконтролируемого обучения. Этот смешанный подход работает с частично помеченными обучающими данными — большая их часть на самом деле не помечена, а меньшая часть помечена. Яркими примерами полуконтролируемого обучения являются фотоприложения технологических компаний (например, Google, Apple), где приложение может определить, какие люди часто встречаются на фотографиях, соответственно сгруппировать фотографии (= без учителя) и позволить пользователю указать метки для тех кластеров, которые являются наиболее важными.
имена идентифицированных людей (=под присмотром).
Популярными алгоритмами обучения с полуучителем являются сетей глубокого убеждения (DBN), которые работают с ограниченными машинами Больцмана (RBM), особым типом искусственных нейронных сетей, для неконтролируемой части. Их также можно ставить друг на друга. После обучения RBM (без учителя) их можно улучшить с помощью различных методов обучения с учителем.
Обучение с подкреплением
По сравнению с обучением с учителем, без учителя и частично с учителем, обучение с подкреплением — это совершенно другое животное. Этот метод фокусируется на системе обучения, среде, в которой она работает, ее состоянии и способе его изменения, чтобы приблизиться к заранее определенной цели.
Система обучения с подкреплением известна как агент , который способен воспринимать среду , а также принимать решения и выполнять действие .
После каждого действия система получает награду , которая может быть положительной или отрицательной в зависимости от того, помогло ли действие достичь цели. Во время обучения системы обучения с подкреплением должны изучить наилучшую стратегию (= политика ), чтобы максимизировать вознаграждение. Политику можно понимать как план действий для выполнения, когда система помещается в среду и движется к цели.
Одним из самых популярных примеров обучения с подкреплением является AlphaGo, суперкомпьютер на основе искусственного интеллекта, который победил чемпиона мира среди людей в настольной игре Го. AlphaGo в значительной степени работает на основе глубокого обучения с подкреплением и разрабатывает стратегию, позволяющую выигрывать игры в го против противника. Удивительным аспектом успеха AlphaGo является то, что система смогла разработать стратегии с очень нетрадиционными ходами, которые первоначально считались противниками-людьми вредными и приводили к путанице.
Однако они оказались подготовительными шагами, чтобы в конечном итоге выиграть игры для ИИ в более поздний момент времени, что заставило людей осознать, на что ИИ уже способен.
Второй аспект классификации подходов машинного обучения заключается в том, может ли оно обучаться постепенно, т. е. из потока данных, или его необходимо обучать в отдельных пакетах.
Пакетное обучение
Пакетное обучение не работает с инкрементальной адаптацией на основе входящих данных, но должно выполняться с частью доступных данных за один раз. Поскольку пакетное обучение является дорогостоящим в вычислительном отношении и проводится не онлайн, а как автономная работа, его также называют офлайн-обучением. После обучения системы и запуска ее в продуктивной среде она использует изученные возможности без переобучения до дальнейшего уведомления.
Пакетное обучение является стандартным случаем для большинства приложений машинного обучения, если каждый новый фрагмент информации не имеет решающего значения для качества модели.
В случаях использования IoT, связанных с периферийными устройствами, например, в подключенном сельском хозяйстве, в большинстве случаев невозможно создать самообучающуюся инфраструктуру. В этом случае устройства IoT несут версию модели, которая была обучена на пакетных данных, и проводят свои прогнозы в полевых условиях до тех пор, пока качество прогнозов не станет недостаточным. В этом случае устройство отключается и обновляется заново обученной моделью.
Онлайн-обучение
В отличие от пакетного обучения, онлайн-обучение обучает систему машинного обучения постепенно. Данные передаются в систему последовательно либо отдельными фрагментами данных, либо так называемыми мини-пакетами. С помощью этого метода модель мгновенно обрабатывает новые фрагменты данных, чтобы сделать ее лучшим предиктором, возможным в любой момент времени. Скорость обучения используется как мера того, насколько сильно модель адаптируется к новым поступающим данным. Для онлайн-обучения итерации поэтапного обучения не требуют больших вычислительных затрат.
Вы можете найти подходы к онлайн-обучению в случаях использования, когда используются потоки данных, и каждый новый фрагмент информации важен для качества модели. Типичным примером является алгоритмическая торговля на финансовых рынках.
Третий аспект сравнения систем машинного обучения относится к подходу к обработке входящих данных. Ключевое различие здесь заключается в том, сравнивается ли новая информация с существующими данными или используется для построения модели, которая используется в качестве аппроксимации обнаруженных закономерностей для прогнозирования.
Обучение на основе примеров
Поскольку метод ориентирован на сравнение новых данных с историческими данными, обучение на основе примеров хорошо запоминает точное представление предыдущих данных. Во время применения модели новые данные сравниваются с историческими данными с использованием метрики сходства, которая может быть такой же простой, как количество общих точек данных между наборами данных.
Обучение на основе примеров находит свое применение в рекомендательных системах, поскольку оно оценивает сходство, то есть интересы клиентов, которые можно использовать для рекомендации фильмов, которые смотрели похожие клиенты, или статей, которые купили похожие клиенты.
Обучение на основе моделей
Обучение на основе моделей не сравнивает непосредственно с обучающими данными, а вместо этого строит новую модель из обучающих примеров для прогнозирования результата. Поскольку модель обобщается на основе правил, извлеченных из обучения, она может быть подвержена неточностям в этих обучающих данных, которые следует выявить и свести к минимуму с помощью исследовательского анализа данных и разработки признаков. Также выбранный тип модели должен соответствовать сложности и типу поставленной задачи. Для измерения качества прогнозов используется метрика производительности, которая может быть либо функцией полезности, либо функцией стоимости. Функция полезности измеряет, насколько «правильна» ваша модель, тогда как функция стоимости оценивает величину ошибки.
Обучение на основе моделей является типичным подходом для большинства нетривиальных приложений машинного обучения, поскольку очень сложные проблемы часто можно более эффективно решать с помощью модели вместо сравнения подобия экземпляров.
Определение машинного обучения | Машинное обучение — это наука (и искусство) программирования компьютеров, чтобы они могли учиться на основе данных.
Цель машинного обучения | Машинное обучение — это способ делать прогнозы на основе сложной логики, меняющейся среды и больших объемов данных.
Обучение под наблюдением | Обучающие данные, загруженные в алгоритм, содержат нужные метки. Обучение с учителем может делать прогнозы относительно распределения по классам (=классификация) или числовых значений (=регрессия).
Обучение без учителя | Обучающие данные не помечены, и системы учатся независимо обнаруживать закономерности в данных — методы включают кластеризацию, обнаружение аномалий и новизны, визуализацию и уменьшение размерности, а также изучение правил ассоциации.
Полуконтролируемое обучение | Подход к машинному обучению, в котором используются алгоритмы обучения без учителя и с учителем. Он имеет дело с частично помеченными обучающими данными.
Обучение с подкреплением | Метод ориентирован на обучающуюся систему (=агент), которая действует в среде и пытается разработать политику действий для достижения целевого состояния — получает положительное или отрицательное вознаграждение в зависимости от успеха действия.
Пакетное обучение | Обучение с большими усилиями на основе всех доступных данных и без поэтапного повторного обучения — используется в средах без полной инфраструктуры обучения, т. е. на периферийных устройствах IoT.
Онлайн-обучение | Недорогой в вычислительном отношении подход, который постепенно обучает систему машинного обучения, чтобы сделать модель наилучшим возможным предсказателем в любой момент времени.
Обучение на основе экземпляров | Подход к обучению, при котором новые данные сравниваются с существующими данными и используется метрика сходства.