Классификация арматура и маркировка: Класс арматуры: современные и устаревшие маркировки

Содержание

Класс арматуры: современные и устаревшие маркировки

У покупателей станков для гибки арматуры, существует серьезная проблема: отсутствие четкого представления о том, с каким именно материалом предстоит работать.

В результате общения с покупателями мы сделали весьма неутешительный вывод — большинство людей, в лучшем случае, имеет представление о диаметре арматуры. Они искренне считают, что исключительно этим параметром определяются различия в видах материала. Но это не так! Как и все прочие строительные материалы, арматура классифицируется в соответствии с задачами, которые призвана выполнять.

Арматурная сталь классифицируется по нескольким параметрам:
  • химический состав;
  • технологии изготовления;
  • условия применения;
  • характер профиля и другие.

Международные обозначения классов арматуры

Они были введены относительно недавно, по просьбе металлургических комбинатов. Этот шаг был предпринят с целью выхода их продукции за рубеж.

На сегодняшний день в нашей стране существуют две параллельные классификации обозначения одной и той же арматуры.

Для удобства арматуру обозначают сразу двумя маркировками

Например, это может выглядеть так: «А-I (А240)».

Вышеприведённое обозначение является сочетанием двух систем:

  • устаревшей (еще советской) – А-I, А-II, А-III, А-IV4, А-V, А-VI;
  • современной — А240, А300, А400, А500, А600, А800, А1000.

Так же арматура может обозначаться дополнительными символами:

  • «Ат» — термообработанная (например, Ат400).
  • «С» — свариваемая (например, А500С).
  • «К» — коррозиеустойчивая (например А600К).

Как видите, литера «А» сохраняется всегда. Изменяются числовые обозначения: чем число (предел текучести) больше, тем выше класс арматуры. Соответственно, прочность и надежность сооружения, построенного с применением арматуры, повышается пропорционально увеличению числовых значений (предела текучести).

Например:

  • А240 (А-I) — это гладкие холоднокатанные стержни;
  • A400 (А-III) — это рифленые горячекатаные стержни, обеспечивающие лучшее сцепление с бетонами, выдерживающие значительные нагрузки.

На сегодняшний день наибольшей популярностью в отечественном строительстве пользуется арматура класса A400 (А – III).

Подвид арматуры, маркируемый ВР и Вр – I

Это арматурная проволока диаметром 3-5 мм гладкого и периодического профиля.

Таблица современных и устаревших обозначений классов арматур

A240 A-I
A300 A-II
А400 А-III
А600 А-IV
А800 А-V
А1000 А-VI

А500 – это свежий класс, введенный в 1993 г. Он не успел получить устаревшую маркировку, но практически полностью повторяет показатели А400 (А-III).

Как определить класс арматуры

Сделать это несложно – достаточно внимательно изучить надписи на ярлыке. На каждом мотке арматуры должен присутствовать ярлык с информацией о производителе, классе арматуры, номера партии, длины стержней и др.

Мотки или концы связок арматуры окрашиваются краской (на тот случай, если при перевозке ярлык теряется).

Соответствие цвета классу арматуры:

  • белый — Ат 400 С;
  • белый и синий – Ат 500 С;
  • желтый – Ат 600;
  • желтый и белый – Ат 600 С;
  • желтый и красный – Ат 600 К;
  • зеленый – Ат 800;
  • зеленый и красный – Ат 800 К;
  • синий – Ат 1000;
  • синий и красный — Ат 1000 К;
  • черный – Ат 1200.

Красной краской окрашиваются нетермообработанные концы.

Вам не обязательно запоминать классификацию арматуры наизусть. Однако перед тем как купить станок для арматуры, определитесь, с каким видом материала ему предстоит работать. Обязательно сообщите об этом менеджеру, который поможет вам сделать правильный выбор.

маркировка, таблица классификации марок арматурной стали, характеристики и их применение.

Без арматуры сегодня не обходится ни один крупный строительный объект, на котором используется бетон. Ведь последний, несмотря на высокую прочность, легко повреждается при работе на изгиб и растяжение. Благодаря металлическим прутам этот недостаток устраняется, и набравший достаточную прочность материал способен выдерживать значительные нагрузки всех типов без вреда для себя. Но для каждого строительного объекта подходящим выбором станут разные материалы и, соответственно, разный класс арматуры. В одном случае стоит отдать предпочтение тонкой арматуре одной марки стали, способной без вреда для себя годами работать в агрессивной окружающей среде. А в другом понадобится толстая арматура из другой марки стали. Расскажем об этом.

Зачем используются классы арматуры?

Сегодня изготавливаются металлические пруты, различающиеся между собой по ряду факторов. Чтобы отобразить характеристики материала, являющиеся важнейшими при выборе для конкретного строительного объекта, была разработана специальная классификация арматуры. Опытному строителю или проектировщику достаточно взглянуть на марку материала, чтобы точно узнать всю необходимую информацию:

  • метод изготовления;
  • класс;
  • диаметр;
  • особые свойства.

Точно также, выполняя работы по проектированию или строительству, профессионал может легко представить все нагрузки, какие должен будет выдерживать материал и точно назвать класса арматуры, которые понадобятся для конкретного объекта. Начнем расшифровку с самого начала.

Как изготавливается арматура?

В первую очередь в маркировке арматуры упоминается метод изготовления. Например, в марке А240 литера “А” обозначает, что материал является горячекатаным или же холоднокатаным.

Ещё одна литера – “Ат”. Она обозначает, что вы имеете дело с термоупрочненной арматурой. Её стоимость выше, так как в производстве она сложнее. Сначала прут разогревается до температуры в 1000 градусов по Цельсию, после чего за считанные секунды охлаждается до +500 градусов. Благодаря этому прут обладает куда большей прочностью. Поэтому он находит применение в разных сферах, начиная от строительства, когда на железобетон приходится большая нагрузка, и заканчивая машиностроением и изготовлением мебели.

Также в некоторых случаях встречается литера “В”. Она указывает, что арматура является холоднодеформированной. Кроме того, существует литера “К” – канаты. Это уже другая специализация, но чтобы иметь возможность легко и быстро расшифровать класс, эту литеру также будет полезно запомнить.

Основные виды арматуры

Следующим упоминается сам класс арматурной стали. Всего существует шесть классов:

Кроме того, в некоторых случаях встречается иное обозначение – А1, А2 … А6. Но это обозначение считается устаревшим – оно применялось в Совестком Союзе и именно его использовал действующий на тот момент ГОСТ. Сегодня большинство производителей и покупателей использует иную классификацию сортамента арматуры.

А240 – единственная марка, которая выпускается с гладким сечением. Её диаметр может колебаться от 6 до 40 миллиметров. Простота изготовления снижает стоимость материала, но его нельзя использовать в качестве основного рабочего – только в качестве вспомогательного, например, при изготовлении каркаса. Гладкая поверхность ухудшает сцепление с бетоном, в результате ухудшая свойства железобетона. Временно может сопротивляться растяжению до 380 мегапаскалей.

Класс арматуры А-I(А240)

Все остальные классы имеют периодическое сечение, то есть, на поверхности находятся ребра, улучшающие качество сцепления с бетоном. Для большей наглядности сведем все их характеристики воедино – таблица позволит легко подобрать подходящий материал, а также понять значение маркировки:

КлассДиаметр, ммВременное сопротивление растяжению, МПаПредел текучести, не менее, МПа
А-210—80500300
А-36—40600400
A-410—22900600
A-510—221050800
Aт-410—40900600
Aт-510—401000800
Aт-610—2212001000
Aт-710—3214001200

Как видите, диаметр может различаться, что позволяет подобрать подходящий материал для каждого конкретного строительного объекта.

Как определить диаметр?

Важнейшим параметром является именно диаметр. От него зависит, какую нагрузку он сможет выдержать, предел тягучести и ряд других. Поэтому при обозначении марки арматуры обязательно указывается её диаметр. Целиком классификация выглядит следующим образом: А200 D30. Именно последнее число, идущее после буквы D или символа Ø показывает толщину прута.

Некоторые дотошные покупатели, выбирая подходящий материал, сверяют его реальную толщину с указанной в паспорте, используя штангенциркуль. Им нередко приходится удивляться серьёзному несоответствию – различие может составлять несколько миллиметров. Однако, стоит учитывать, что при периодическом сечении (то есть, наличии рёбер на пруте) замерить номинальный диаметр невозможно. В узких местах он будет меньше указанного значения, а на ребрах – больше. Поэтому специалисты используют усредненное значение. Его характеристики и указывают в таблицах.

Особые свойства

Также арматуру различают по назначению. В сравнительно редких случаях металлический прут должен иметь ряд свойств, делающих его подходящим для применения. Этого добиваются разными способами – путем добавления специальных примесей в сплав или же особой обработкой. В любом случае, арматура приобретает уникальные характеристики. На наличие особых свойств указывает литера, стоящая в конце кодировки. Обычно встречаются следующие обозначения:

  • С – свариваемая. Обычно при сборке из арматуры каркаса использование сварки крайне нежелательно – перегрев снижает прочность, а кроме того, снижает устойчивость перед коррозией. Но существует специальный металл, в состав которого входят добавки, повышающим его возможность противостоять негативным последствиям;
  • К – устойчивая перед коррозией. Благодаря специальным добавкам (хром, вольфрам и прочие), арматура способна на протяжении многих лет работать не только в условиях повышенной влажности, но и при контакте с агрессивной средой – щелочной, кислой, обладающей повышенным содержанием кислорода;
  • СК – арматура, обладающая обоими вышеперечисленными свойствами. Имеет высокую стоимость, поэтому используется сравнительно редко, только когда обычная не справляется со сложными условиями эксплуатации.

Конечно, на эту продукцию существует специальный ГОСТ, предъявляющий к ней особые требования.

Какая арматура самая популярная?

Опытные специалисты согласятся, что у арматуры А3(А400) есть ряд качеств, делающих её наиболее популярной.

Начать с того, что арматура класса А3 всегда выпускается с рифленой поверхностью, что позволяет использовать её как главный несущий прут в каркасе.

Класс арматуры А-III (А400)

Разные технологии производства позволяют изготовить любые разновидности материала: горячекатаную, холоднокатаную и термически упроченную. Поэтому подобрать именно тот вариант марки стали, которая нужна для выполнения конкретной работы, максимально легко.

Немаловажно, что диапазон диаметров очень велик – выпускаются металлические пруты толщиной от 6 до 40 миллиметров. Так что, использовать их можно как при армировании небольших изделий (ленточный фундамент для гаража или бани), так и при работе с огромными объемами бетона (мосты, тоннели, многоэтажные монолитные здания).

Кроме того, к важным достоинствам материала можно отнести её устойчивость перед высокой влажностью и значительным нагрузкам. Он отличается долговечностью и прочностью.

Возможность загибать пруты под углом до 90 градусов без нагрева упрощает процесс сборки угловых каркасов. Это крайне важно – угловые соединения часто доставляют строителям серьезные проблемы. Загнутая под нужным углом арматура гарантирует надежность и долговечность каркаса даже при серьезных нагрузках.

В настоящее время, при гражданском и промышленном строительстве монолитных сооружений, все больше предпочтения отдают арматуре класса А500С, благодаря её высокой прочности, свойству сваривания и способности выдерживать любые типы нагрузок.

Теперь вы можете легко ориентироваться в разработанной для арматуры классификации, знаете об основных свойствах этого ценного строительного материала, а значит, без особых проблем подберете именно ту продукцию, которая станет лучшим вариантом для конкретного объекта. Не придется переплачивать при покупке материала или жертвовать надежностью возводимой конструкции.

виды, таблица, старые и новые

Содержание   

Строительство любого здания, кроме малых архитектурных форм, никак не обходится без использования арматуры.

Арматурная сталь выполняет массу задач, основная из которых – помощь в формировании железобетонных конструкций. Выпускается она в большом количестве вариаций. Классификация арматуры подразумевает деление ее на разные типы, предназначаемые для разных, иногда прямо противоположных требований.

Стальная арматура для строительных каркасов

В этой статье мы рассмотрим, что такое классы арматуры, какими они бывают, как определить правильный арматурный класс и т.д.

Особенности и назначение

Стоит понимать, что использование арматуры, классов и ее разновидностей – сфера довольно широкая. Применяют ее для разных задач, в том числе не только строительных.

Основное направление – сборка несущих каркасов железобетонных конструкций. Сама суть железобетонных конструкций заключается в сочетании арматурных каркасов и монолитного бетона.

Без внутреннего металлического стержня бетон быстро растрескивается и разрушается. Если же в нем присутствует строительная арматура, то все меняется.

Читайте также: обзор стеклопластиковой арматуры, список плюсов и минусов, сфера применения.

Прочность железобетонных конструкций в разы выше, их можно ставить в положение с разносторонне направленными нагрузками и т.д.

Также арматурная сталь и создаваемая из нее строительная арматура задействуется, когда надо выполнить какие-либо серьезные монтажные работы, что-то закрепить или зафиксировать в одном положении.

Применяется строительная арматура и в других, более специфичных целях.
к меню ↑

Классификация

Строительная сфера огромна, в ней легко запутаться даже профессионалу. Большое количество задач требует большого количества разных по своей структуре и назначению материалов, и строительная арматура – не исключение.

Классификация арматуры была придумана как раз для всевозможного упрощения и унификации процессов.

Класс арматуры или класс арматурной стали – это специальное обозначение, так называемая маркировка, обозначающая предельные прочности стержня, его допустимые размеры, определение задач и т.д.

Ориентироваться во всем том разнообразии, которое нам предлагает строительная арматура, позволяет таблица арматурных классов.

Таблица эта очень проста, и содержит в себе несколько колонок. В первой маркировка, а дальше указываются ее параметры:

  • вес;
  • предельные диаметры;
  • выдерживаемые нагрузки и сопротивление;
  • возможность или невозможность встраивать ее состав напряженных железобетонных конструкций и т.д;
  • относительное удлинение;
  • длина стержня.

Таблица арматурны классов

Таблица бывает короткой и расширенной. Таблица крупного образца может содержать в себе массу параметров, для простых обывателей совершенно незнакомых, сокращенная таблица содержит только краткий минимум необходимой информации.
к меню ↑

Классы и их различия

Арматурная сталь и стержни делятся на конкретные классы, у каждого есть своя маркировка. Есть старые и новые обозначения.

В гражданском и промышленном строительстве используется арматура:

Первой указана, так называемая старая маркировка. Основывается она на старом ГОСТ, который применялся еще в советские времена. Сейчас строители понемногу отходят от него, принимая за основу новые марки.

Читайте также: что относят к фонтанной арматуре, и для чего она необходима?

Тем более что отличий между ними, кроме конечно названия, практически нет. Рассмотрим конкретные различия между классами.

Первые два образца – монтажная арматура. Как вы уже наверняка знаете, стержни имеют разный профиль, от гладкого до рифленого или серповидного.

Гладкий профиль делается только для арматуры ненапряженной, предназначенной для монтажных работ. Устанавливать их в каркас несущих конструкций запрещено. У них не хватит прочности, да и отсутствие граней ухудшает сцепление с бетоном.

Арматура А3 с рифленым профилем

Изделия первого класса имеют диаметр от 6 до 40 мм и гладким профилем. Изделия второго класса выпускаются с рифленым профилем, диаметрам от 10 до 80 мм, а в некоторых случаях и больше.

Арматура А3 и выше выпускается с рифленым профилем. Именно класс А3 считается самым популярным.



data-ad-client=»ca-pub-8514915293567855″

data-ad-slot=»1955705077″>

Стержни класса А3 обладают уникальным сочетанием прочности, сопротивления напряжением, а также имеют рифленый профиль. Арматурная сталь класса А3 долговечна и очень прочна, ее с лихвой хватает на покрытие большинства строительных задач.

Стоимость арматуры А3 не слишком высокая, в отличие от моделей высоких классов, что тоже хорошо выделяет ее на фоне остальных. Диапазон рабочих диаметров равен 8-40 мм.

В отличие от арматуры А3, класс А4 выдерживает больше нагрузок, и лучше справляется с ролью каркаса для сильно напряженных конструкций, к примеру, фундамента дома.

Классы А5 и А6 в гражданском строительстве своего применения не нашли. Для него они слишком дороги, если так конечно можно выражаться. Предел их рабочих характеристик превышает любые возможные требования и нормы в гражданском строительстве.

Закупают их для промышленности, где необходимо возводить прочнейшие несущие конструкции под масштабные проекты, типа огромных цехов, заводов выдерживающих массу тяжелого оборудования и т.д.

Для производства стержней всех классов в наше время используется арматурная сталь 3-5СП, если подразумеваются стандартные углеродные образцы, и  25Г2С или 35ГС, если нужна сталь легированная
к меню ↑

Дополнительная маркировка

Нами уже были рассмотрены основные виды арматуры, а также таблица классов. Однако на этом различия между ними не заканчиваются. Существуют дополнительные маркировочные знаки, обозначающие те или иные особенности конкретного стержня.

К примеру, запись типа А3К – это определение стержня арматуры класса А3 с дополнительной защитой от коррозии. Добавление марки «К», означает что сталь обработали специальными составами, она будет долговечнее, не поддастся коррозии, по крайней мере, в первое время, но и обойдется вам дороже.

Стойкая к коррозии арматура А4 на складе

Добавление буквы «С», означает что арматура легко сваривается. Различить запись очень легко, достаточно взглянуть на последнюю букву в аббревиатуре. Например, арматура класса А500С, типичный образец сварных строительных стержней.

Тут нужно понимать, что далеко не каждый класс такой арматурной продукции легко соединяется с другими металлами посредством сваривания. В некоторых ситуациях сталь плохо держит сварку, да и не всегда такие задачи перед ней стоят.

Вязка большинства арматурных каркасов сводится к соединению стержней проволокой или муфтами. Сварке в ней отводится второстепенная роль.

Это впрочем, не значит, что можно обойтись совсем без сварных изделий, для чего и придумали выпускать дополнительный подкласс, предназначенный в том числе, и для удобного сваривания с другими металлоконструкциями.

Есть и другие, менее популярные элементы аббревиатуры, но их мы рассматривать не будем. Интересующимся, поможет полная таблица классов.
к меню ↑

Классификация арматуры (видео)


к меню ↑

Другие виды

Существует и понятие, запорная или трубопроводная арматура. Это отдельная разновидность оборудования, используемая в сантехнике. В ней есть свои классы, в том числе самый важный – класс герметичности.

Класс герметичности влияет на то, насколько качественно узел отрабатывает в трубопроводе. Без герметичности невозможно осуществить сборку нормального трубопровода, поэтому на показатель герметичности, обращают серьезное внимание.

Вам же нужно знать только то, что уровень герметичности узла указывается в его характеристиках, которые можно просмотреть при покупке.
к меню ↑

Определение на глаз

Любая армированная строительная конструкция, так или иначе, состоит из арматуры. Дабы не путаться в типах конструкций и их каркасах, желательно уметь различать стержни на глаз, хотя бы их основные характеристики.

Пример гладкой арматуры класса А1

Такое умение поможет вам в будущем. К тому же, развить его не так сложно. Строительная арматура сильно отличается от промышленной, а стержни первых классов с их отличием в профиле и вовсе распознаются без какого-либо труда.

Все что от вас требуется – запомнить несколько правил, и дальше следовать им каждый раз, когда от вас требуется распознать, что же за продукция лежит под ногами.

В первую очередь смотрим на профиль стержня. Гладкий профиль – это всегда первый, реже второй класс. Изделия третьего и выше класса с гладким профилем не выпускаются вообще. Соответственно, рифленый профиль – свидетельство того, что перед вами арматура класса А3 или выше.

Дальше смотрим на диаметр, вес и протяжность. Образцы класса А3 и А4 имеют сходные диаметры, но последний, как правило, крупнее, делается из более качественной стали.

Промышленные изделия классов А5 и А6 легче определить, когда вы их уже видели. Но в общих чертах и можно описать, как укрупненная сталепрокатная продукция, с большой длиной и укрупненным серповидным или кольцевым профилем.

Выучив эти простые правила, вы научитесь отличать один класс от другого, без привлечения документации. Все остальное придет с опытом.

Статьи по теме:

   

Портал об арматуре » Виды » Что нужно знать о маркировке и видах арматуры?

Стальная арматура: ГОСТ, классификация и маркировка

В строительстве широко распространена арматура стальная стержневая. Это неотъемлемый элемент конструкций из железобетона, повышающий прочность цементного камня на изгиб и сжатие. Мы расскажем, какой бывает металлическая арматура, из чего ее производят, на какие классы делятся и об особенностях ее применения.

Технологии изготовления арматуры

По способу производства арматура бывает:

  • Горячекатаная стержневая;
  • Холоднотянутая проволочная.

В обоих случаях используется низколегированная или углеродистая сталь разных марок, в зависимости от этого и делится на 6 классов А-I…А-VI.

Горячий способ производства предполагает формовку размягченной стальной стержневой заготовки валиками. При увеличении температуры происходит упрочнение связей структуры металла, соответственно, арматура из него способна воспринимать большие нагрузки по сравнению с холоднотянутыми изделиями, увеличивается прочность на разрыв.

Арматура холодной протяжки получается из не разогретой заготовки, проходящей через обжимные валики.

Для повышения прочности арматуры ее подвергают термической обработке или делают цинкование – процедура обеспечивает устойчивость металла к влаге и агрессивным средам.

Выпускается стержневая арматура сечением от 8 мм в отдельных прутьях, тонкая проволочная – в мотках.

Классификация и маркировка арматуры

Классификация арматуры предполагает разделение изделий по классу используемой для производства стержней стали. Деление регламентирует ГОСТ 5781-82 «Сталь горячекатаная для армирования железобетонных конструкций»:

Класс, ста­рое обо­зна­че­ниеКласс, но­вое обо­зна­че­ниеТип про­фи­ляЦве­то­вое обо­зна­че­ние стер­жня
A-IА240Глад­кий
A-IIА300Пе­рио­ди­чес­кий*
A-IIIА400
A-IVА600Красный
A-VА800Крас­ный и зе­ле­ный
A-VIА1000Крас­ный и си­ний

*по согласованию с заказчиком сталь А-II…A-V может быть изготовлена с гладким профилем.

Классы, в свою очередь, делятся на подклассы, которые обозначаются дополнительными индексами:

  • «С» — стержневая сталь, которая подходит для сварки;
  • «Т» — термически обработанное изделие;
  • «К» — коррозионностойкая сталь, т.е. обработанная цинком;
  • «СК» — коррозионностойкая сталь, которую можно сваривать.

Металлическая арматура разных классов производится из различных стальных сплавов, которые определяют ее технические свойства. При этом, учитывается диаметр прутков:

Класс ар­ма­тур­ной ста­лиМар­ка ста­лиДиа­метр про­фи­ля, мм
А-I (A240)СтЗкп, СтЗпс, СтЗсп6…40
A-II (A300)Ст5сп, Ст5пс
18Г2С
10…40
40…80
Aс-II (Aс300)10ГТ10…32
(36…40)
A-III (A400)35ГС, 25Г2С
32Г2Рпс
6…40
6…22
A-IV (A600)80С10…18
(6…8)
20ХГ2Ц10…32
(36…40)
A-V (A800)23Х2Г2Т(6-8)
10…32
(36…40)
A-VI (A1000)22Х2Г2АЮ, 22Х2Г2Р, 20Х2Г2СР10…22

Таблица составлена по данным ГОСТ 5781-82.

Механические свойства арматурной стали

Стержневая арматура разных марок обладает индивидуальными механическими свойствами, которые учитывают при выборе изделия для армирования конструкций из бетона. Основные приведены в таблице №8 ГОСТ 5781-82:

Класс ар­ма­тур­ной ста­лиПре­дел те­ку­чес­ти sтВре­мен­ное со­про­тив­ле­ние раз­ры­ву sвОт­но­сит. удли­не­ние d5,%Рав­но­мер­ное удли­не­ние dr, %Удар­ная вяз­кость при тем­пе­ра­ту­ре -60 °СИс­пы­та­ние на из­гиб и в хо­лод­ном со­сто­янии, где с — тол­щи­на от­прав­ки, d — диа­метр прут­ка
Н/мм2кгс/мм2Н/мм2кгс/мм2МДж/м2кгс×м/см2
A-I (А240)235243733825180°; c = d
A-II (А300)295304905019180°; с = 3d
Ас-II(Ас300)2953044145250,55180°; c = d
A-III(А400)39040590601490°; с = 3d
A-IV(А600)59060883906245°; с = 5d
A-V (A800)7858010301057245°; с = 5d
A-VI (А1000)98010012301256245°; с = 5d

Свойства стержневой арматуры определяются лабораторными испытаниями, по результату которых составляется протокол. Допускается уклонение от правил ГОСТ по согласованию с заказчиком.

Таблица площади поперечного сечения арматуры

При расчете армирующих стержней, кроме диаметра, также учитывают массу изделий. Она приведена в сортаменте ГОСТ 5781-82:

Но­ми­наль­ный диа­метр стер­жня, ммПло­щадь по­пе­реч­но­го се­че­ния, см2Сред­няя* мас­са 1 м про­фи­ля
60,2830,222
80,5030,395
100,7850,617
121,1310,888
141,541,21
162,011,58
182,542
203,142,47
223,82,98
254,913,85
286,164,83
328,016,31
3610,187,99
4012,579,87
4515,0012,48
5019,6315,41
5523,7618,65
6028,2722,19
7038,4830,21
8050,2739,46

*масса приведена в среднем значении – более точный параметр зависит от конкретной марки, используемой для производства стержневого проката стали.

Сферы применения стальной арматуры

Характеристики стальной арматуры определяют сферу ее применения. Стержни гладкого профиля используют:

  • Для перевязки рабочих стержней каркаса;
  • Вязка декоративных изделий для дизайна;
  • Монтаж отдельных элементов сложных механизмов.

Прутки периодического профиля более востребованы:

  • Усиление бетонных конструкций в участках наибольшего растяжения и сжатия;
  • Установка опорных элементов и конструкций;
  • Армирование штукатурных слоев, напольных стяжек;
  • Обустройство дорожного покрытия и тротуарных зон;
  • Монтаж армирующих поясов для кладки блоков и кирпичей.

Основное назначение стержневой арматуры периодического профиля – усиление конструкций из бетона. Их стержней вяжут плоские или пространственные каркасы. Арматура в них выполняет разные функции:

  • Компенсация излома бетона созданием напряжения на растяжение стержня. Максимальные нагрузки концентрируются в нижней части конструкций типа балки на двух опорах или с жестким защемлением;
  • Компенсация сжатия, которое концентрируется в верхней части той же балки.

Недостатки

У стержневой арматуры есть несколько недостатков, которые необходимо учитывать:

  • При отсутствии антикоррозийного покрытия прутки подвергаются окислению при контакте с водой. Процессы могут начаться даже от воздействия воды в составе цемента во время его затвердевания.
  • Невозможность выполнять функции стержневыми изделиями при неправильном выборе класса прутка и его диаметра.
  • Чрезмерно напряженная арматура способна дать обратный эффект и образовать трещины в бетонной конструкции.
  • Требуется соблюдение защитного слоя бетона – не менее 2 диаметров размера сечения для предотвращения попадания воды к стержням.

Упаковка, транспортирование и хранение

Стальные стрежни для удобства окрашивают в разные цвета:

  • А-IV – красный;
  • А-V – красный и зеленый;
  • А-VI – красный и синий.

Допускается нанесение краски на концы 0,5 метров.

Стержневую арматуру компонуют в партии по 15 тонн и перевязывают из проволокой, вязанкой. Также упаковывают тонкую проволоку в бухты. При необходимости для заказчика делают перевязки другой массы – 3 или 5 тонн, а также индивидуальный тоннаж. Укомплектованные связки обязательно маркируют классом стержней.

Перевозка металлических изделий допускается только в горизонтальном положении для избегания перегибов и деформаций.

Хранить стержневую арматуру рекомендуется в закрытых сухих помещениях, исключив контакт с водой.

Арматура, виды, классификации маркировка

Основные виды и классификации арматуры

  • от Администратор сайта

Один из видов востребованного металлопроката – арматура. Ее применяют в различных сферах хозяйствования. Основное применение арматура получила в изготовлении изделий из бетона и камня. Их используют в строительстве. Арматура работает на растяжение.

Основные виды арматуры

В строительстве применяют три основных вида арматуры:

  • гладкая;
  • кольцевая;
  • серповидная периодическая.

Есть еще один вид, который используют не часто. Но он нужен при изготовлении изделий класса П500СП – серповидная арматура с четырехсторонним профилем.
Гладкая арматура применяется в монтаже, в распределительном армировании. Ею усиливают кладку из кирпича, стяжки при заливании пола, для укладки тротуарной плитки.
Кольцевой вариант профиля используют в бетонных конструкциях. Сечение кольцевой арматуры не позволяет применение материалапри повышенных нагрузках.
Серповидный профиль обеспечивает соединение с бетоном. Арматура гарантирует эффективное применение прутов из металла.
Серповидный четырехстронний профиль сочетает преимущества серповидной и кольцевой арматуры. Его еще называют смешанным типом арматуры.

Классификация 

  • Арматуру классифицируют по прочности.
    А240 (АI) — гладкий профиль, не подходит для рабочего армирования.
  • А300 (АII) выдерживает большую нагрузку; применяют в строительстве малоэтажных частных домов.
  • А400 (АIII), А500 используют в строительстве; выпускают различные варианты по диаметру.
  • А600 (АIV) – высокопрочная арматура.
  • А800 (АV) и А1000 (АVI) — супер прочная арматура, используют при возведении зданий с высокой степенью ответственности.

Арматуру делят на рабочие пруты и хомуты. Рабочие пруты берут на себя повышенные нагрузки. От них зависит прочность и надежность конструкций. Хомуты являются соединительными элементами. Ими крепят рабочие пруты.
Выбирая арматуру, специалисты должны понимать, каким образом пруты будут располагаться. От этого зависит класс и вид арматуры. Се тонкости прописывают в проектной документации.

Арматуру используют не только в крупной промышленности. Из прутов различного вида и диаметра изготовляют изгороди, заборы. Часто используют в изготовлении решеток, оград, лестниц. Это прочный материал, который долго служит. Если арматуру используют для изготовления наружных объектов, ее обрабатывают специальными антикоррозийными веществами. Придают привлекательный вид различными лаками и красками.

таблица и технологические характеристики металлических прутьев

Сегодня на больших строительных объектах, где проводится заливка бетона, обязательно используют арматуру, изготовленную из различных марок стали. В класс арматуры входит несколько видов стальных изделий, имеющих высокую прочность. Бетон, обладая отличными технологическими показателями, к сожалению, легко ломается при большом растяжении или изгибающих нагрузках. Этот недостаток устраняют металлические прутья.

Необходимость классификации

При закладке фундамента или других строительных работах применяется разная марка стальных стержней. Эти изделия отличаются несколькими важными факторами. Для показа характеристики материала были разработаны классы арматуры, таблица которых включает в себя полную информацию об этих металлических изделиях:

  • Класс.
  • Диаметр.
  • Свойства.

В соответствии с таблицей, при проектировании будущего объекта выбирается подходящая марка стали арматуры, а также её прочностные характеристики.

Применяемые марки

При изготовлении металлических прутков используется несколько видов стали, имеющих подходящие технологические свойства.

  • Легированная.
  • Углеродистая.

В обозначение углеродистой стали входят буквы и цифры. Например, Ст 6. Цифра обозначает, сколько процентов углерода находится в сплаве. Чем она больше, тем более высокой прочностью отличается марка арматуры, тем меньше её пластичность.

Маркировка арматурной стали

Все стержни подразделяются на несколько классов, которые отличаются конкретной маркировкой. Она может иметь старое или новое обозначение. Сегодня для строительства различных объектов применяются металлические стержни:

  • А240.
  • А300.
  • А400.
  • А600.
  • А800.
  • А1000.

Две первых марки относятся к монтажной арматуре. Они отличаются своим профилем. Он может быть:

  • Гладким.
  • Рифлёным.
  • Серповидным.

При выполнении монтажных операций используется только гладкий профиль. Эта ненапряженная арматура имеет невысокую прочность, поэтому её запрещено использовать в монтаже несущих конструкций. Эти изделия относятся к первому классу, их диаметр находится в диапазоне 6—40 мм.

Ко второму классу относятся стержни А3, имеющие рифлёный профиль. Этот класс является самым востребованным. Диаметр прутка колеблется в пределах 10—100 мм. Такая арматура обладает высокой прочностью. Металлические прутья рассчитаны на длительную эксплуатацию. Чаще всего в строительных работах используют диаметры 8—40 мм.

Для создания прочной конструкции, например, огромного цеха, где будет установлено тяжёлое оборудование, устанавливают стальные стержни А5-А6.

Для изготовления любого класса металлических прутьев применяется арматурная сталь СТ 3. В качестве легированного сплава выступает марка 25Г2С. Иногда её заменяет сталь 35 ГС.

Несколько дополнительных различий

Среди большого количества основных классов арматуры, маркируемых обычным способом, существуют и некоторые дополнительные виды стержней, в обозначение которых включены их некоторые особенности.

Например, маркировка А3К. Так обозначается стержень, относящийся к классу А3, но имеющий специальную дополнительную защиту от появления коррозии. Другими словами, буква «К» говорит о покрытии металлической поверхности уникальным составом, который не будет ржаветь достаточно долго. К сожалению, такая арматура стоит намного дороже обычной, изготовленной из углеродистой стали.

Если в маркировке прутьев имеется буква «С», значит, такой материал легко поддаётся сварке. Отличить подобную запись очень легко. Буква находится на последнем месте в аббревиатуре. К примеру, обозначение А500С, говорит о строительном стержне, с которым можно проводить сварочные операции.

Однако, нужно всегда иметь в виду, что не каждый класс стальной арматуры легко соединить с другим металлом сварным методом. Иногда сталь просто не поддаётся свариванию. Она предназначена для выполнения других задач. Арматурные каркасы соединяются часто специальной проволокой, иногда используют дополнительные муфты. В этом случае сварка становится ненужной, она играет второстепенную роль.

Конечно, создание прочного каркаса требует сварочных работ. Именно для этого промышленность выпускает дополнительный подкласс арматуры, которая предназначена для соединения с другими металлоконструкциями путём сварки.

Специальные виды арматуры

Для выполнения сантехнических работ применяется специальная трубопроводная оснастка. Она также подразделяется на несколько классов. Самым важным считается класс герметичности. От его показателей зависит, насколько качественным будет соединение трубопровода. Уровень герметичности детали сообщается в техническом описании, с которым можно ознакомиться при покупке изделия.

Разновидности и маркировка строительной арматуры

27.02.2018

Любой строительный объект жилищного или промышленного назначения состоит из определённых частей. Одной из наиболее важных составляющих архитектурного сооружения является фундамент. Он служит основанием дома или здания и, соответственно, должен быть прочным и надёжным. Для этого в процессе создания фундамента применяется специальная строительная арматура. Она имеет особые свойства, о которых вам непременно стоит знать.

Разновидности арматуры, применяемой в строительстве


Если вы до сих пор считали, что арматура бывает исключительно металлической, то наверняка вы будете удивлены, узнав, что это не так. В последнее время для сооружения фундаментов всё чаще применяется полимерная стеклопластиковая арматура. Это абсолютно новый вид строительного материала, что уже успел завоевать доверие. Он превосходно справляется с поставленной задачей. К основным преимуществам стеклопластиковой арматуры относятся такие параметры:

  • высокая прочность, практически не уступающая металлическим аналогам;
  • хорошая выдержанность при больших механических и динамических нагрузках;
  • непроводник электричества, что очень важно для строительства жилых домов и комплексов;
  • предельно низкий уровень теплопроводности;
  • антикоррозийные свойства;
  • невысокая стоимость.

В сфере строительства объектов промышленного назначения предпочтение всё же отдаётся стальным горячекатаным армированным прутам. Они изготавливаются из низкоуглеродистой (содержащей до 0,25% углерода) и углеродистой стали и разделяются на три категории:

  • горячекатаные с рифлёной поверхностью;
  • холоднодеформированные;
  • с рифлёной поверхностью и с термомеханической обработкой.

Металлическая арматура для сооружения фундамента хоть и довольно прочная, но является проводником электричества, что в определённой степени служит недостатком.

Маркировка арматуры


Стальные армированные рифлёные пруты имеют специальную маркировку в виде букв и цифр. Это делается для того, чтобы подобрать подходящую арматуру под назначенные требования. Маркировка с индексом «П» указывает на повышенное сцепление арматурной поверхности. Отметка «К» обозначает противодействие коррозии.

Чтобы правильно подобрать арматуру для строительства фундамента, учитывайте её эксплуатационные характеристики и стоимость материала. Обращаться следует только к проверенным поставщикам металлопроката.

Обучение с подкреплением 101. Изучите основы обучения с подкреплением… | by Shweta Bhatt

Обучение с подкреплением (RL) — одна из самых горячих тем исследований в области современного искусственного интеллекта, и ее популярность только растет. Давайте рассмотрим 5 полезных вещей, которые нужно знать, чтобы начать работу с RL.

Обучение с подкреплением (RL) — это метод машинного обучения, который позволяет агенту учиться в интерактивной среде методом проб и ошибок, используя обратную связь на основе собственных действий и опыта.

Хотя и в обучении с учителем, и в обучении с подкреплением используется сопоставление входных и выходных данных, в отличие от обучения с учителем, где агенту предоставляется правильный набор действий для выполнения задачи, в обучении с подкреплением используются вознаграждения и наказания как сигналы для положительных и негативное поведение.

По сравнению с неконтролируемым обучением, обучение с подкреплением отличается с точки зрения целей. В то время как цель неконтролируемого обучения состоит в том, чтобы найти сходства и различия между точками данных, в случае обучения с подкреплением цель состоит в том, чтобы найти подходящую модель действия, которая максимизирует общее совокупное вознаграждение агента.На приведенном ниже рисунке показан цикл обратной связи «действие-поощрение» общей модели RL.

Некоторые ключевые термины, описывающие основные элементы проблемы RL:

  1. Окружающая среда — Физический мир, в котором действует агент среда
  2. Политика — Метод сопоставления состояния агента с действиями
  3. Значение — Будущее вознаграждение, которое агент получит, выполнив действие в определенном состоянии

Проблема RL лучше всего может быть объяснена с помощью игр.Возьмем игру PacMan , где цель агента (PacMan) состоит в том, чтобы съесть еду в сетке, избегая при этом призраков на своем пути. В этом случае грид-мир — это интерактивная среда для агента, в которой он действует. Агент получает награду за поедание еды и наказание, если его убивает призрак (проигрывает игру). Состояния — это расположение агента в мире сетки, а общая совокупная награда — это победа агента в игре.

Чтобы построить оптимальную политику, агент сталкивается с дилеммой исследования новых состояний, одновременно максимизируя свою общую награду.Это называется компромиссом Разведка против Эксплуатации . Чтобы сбалансировать и то, и другое, наилучшая общая стратегия может включать краткосрочные жертвы. Следовательно, агент должен собрать достаточно информации, чтобы принять наилучшее общее решение в будущем.

Марковские процессы принятия решений (MDP) представляют собой математические основы для описания среды в RL, и почти все проблемы RL могут быть сформулированы с использованием MDP. MDP состоит из набора конечных состояний среды S, набора возможных действий A(s) в каждом состоянии, функции реального вознаграждения R(s) и модели перехода P(s’, s | a).Однако в реальной среде, скорее всего, отсутствуют какие-либо предварительные знания о динамике окружающей среды. В таких случаях пригодятся безмодельные методы RL.

Q-learning — широко используемый безмодельный подход, который можно использовать для создания самоиграющего агента PacMan. Он вращается вокруг понятия обновления значений Q, которые обозначают значение выполнения действия a в состоянии s . Следующее правило обновления значений является ядром алгоритма Q-обучения.

Вот видеодемонстрация агента PacMan, который использует глубокое обучение с подкреплением.

Q-learning и SARSA (State-Action-Reward-State-Action) — два широко используемых алгоритма RL без моделей. Они различаются с точки зрения их стратегий разведки, в то время как их стратегии эксплуатации схожи. В то время как Q-обучение — это метод вне политики, в котором агент изучает значение на основе действия a*, полученного из другой политики, SARSA — это метод на основе политики, где он изучает значение на основе своего текущего действия и , полученного из свою текущую политику.Эти два метода просты в реализации, но им не хватает общности, поскольку они не позволяют оценивать значения для невидимых состояний.

Это можно преодолеть с помощью более продвинутых алгоритмов, таких как Deep Q-Networks (DQN) , которые используют нейронные сети для оценки значений Q. Но DQN могут обрабатывать только дискретные низкоразмерные пространства действий.

Градиент глубоко детерминированной политики (DDPG) — это не модельный, неполитический алгоритм, который решает эту проблему путем изучения политик в многомерных непрерывных пространствах действий.На рисунке ниже представлена ​​архитектура актеров-критиков .

Поскольку для RL требуется много данных, он наиболее применим в областях, где смоделированные данные легко доступны, таких как игровой процесс, робототехника.

  1. RL довольно широко используется в создании ИИ для компьютерных игр. AlphaGo Zero — первая компьютерная программа, победившая чемпиона мира в древней китайской игре Го. Другие включают игры ATARI, нарды и т. д.
  2. В робототехнике и промышленной автоматизации RL используется, чтобы позволить роботу создать для себя эффективную адаптивную систему управления, которая учится на собственном опыте и поведении.Работа DeepMind над Deep Reinforcement Learning for Robotic Manipulation with Asynchronous Policy update является хорошим примером того же. Посмотрите это интересное демонстрационное видео.

Другие приложения RL включают механизмы реферирования абстрактного текста, диалоговые агенты (текстовые, речевые), которые могут учиться на взаимодействиях с пользователем и улучшаться со временем, изучая оптимальные политики лечения в здравоохранении и агенты на основе RL для онлайн-торговли акциями.

Для понимания основных концепций RL можно обратиться к следующим ресурсам.

  1. Обучение с подкреплением — Введение , книга отца обучения с подкреплением — Ричард Саттон и его научный руководитель Эндрю Барто . Электронный вариант книги доступен здесь.
  2. Учебный материал от Дэвид Сильвер включая видеолекции — отличный вводный курс по RL.
  3. Вот еще один технический учебник по RL от Pieter Abbeel и John Schulman (Open AI/Berkeley AI Research Lab).

Для начала работы по созданию и тестированию агентов RL могут быть полезны следующие ресурсы.

  1. Этот блог о том, как обучить агента нейронной сети ATARI Pong с градиентами политик из необработанных пикселей, автор Андрей Карпати поможет вам настроить и запустить свой первый агент глубокого обучения с подкреплением всего за 130 строк кода Python.
  2. DeepMind Lab — это трехмерная игровая платформа с открытым исходным кодом, созданная для исследований искусственного интеллекта на основе агентов в богатой моделируемой среде.
  3. Project Malmo — еще одна экспериментальная платформа ИИ для поддержки фундаментальных исследований в области ИИ.
  4. OpenAI gym — это набор инструментов для создания и сравнения алгоритмов обучения с подкреплением.

Введение в контролируемое, частично контролируемое, неконтролируемое обучение и обучение с подкреплением

1. Обзор

Машинное обучение состоит из применения математических и статистических подходов, чтобы заставить машины учиться на данных. Он состоит из четырех больших семейств техник:

  • Обучение под наблюдением
  • Полуконтролируемое обучение
  • Обучение без учителя
  • Обучение с подкреплением

В этой статье мы рассмотрим цель машинного обучения и когда нам следует использовать определенные методы.Следовательно, мы узнаем, как они работают, на простых примерах.

2. Обучение под наблюдением

Обучение с учителем — это метод, заключающийся в предоставлении помеченных данных в модель машинного обучения. Помеченный набор данных обычно представляет собой данные, собранные из опыта, также называемые эмпирическими данными. Кроме того, данные часто требуют подготовки, чтобы повысить их качество, заполнить пробелы или просто оптимизировать их для обучения.

В качестве примера возьмем следующий набор данных типов вин:

Тип Кислотность Диоксид рН
белый .27 45 3
красный .3 14 3,26
белый .28 47 2,98
белый .18 3,22
красный 16 3,17

А теперь посмотрим, как это выглядит после подготовки:

Тип Кислотность Диоксид рН
1 .75 .94 .07
0 1 0 1
1 .83 1 0
1 0 .52 .86
0 .67 .06 .68

Мы исправили проблемы, связанные с качеством набора данных (отсутствующие ячейки), и оптимизировали его для облегчения процесса обучения.Например, мы видим, что значения красный и белый были заменены цифровыми значениями.

В зависимости от варианта использования мы будем использовать классификацию или регрессионные модели.

Давайте узнаем, что означают эти термины и как выбрать наиболее подходящий.

2.1. Классификация

Во-первых, давайте предположим, что у нас есть набор данных изображений автомобилей. Мы хотим классифицировать эти изображения по типу: седан , грузовик , фургон и т. д.В результате для такого варианта использования мы хотим использовать модель классификации.

Этот тип модели классифицирует наши входные данные по одному из предопределенных и исчерпывающих классов , в данном примере по типу автомобиля.

Но перед этим мы скормим ему большой набор изображений автомобилей, помеченных правильным выходным классом. Это то, что мы называем этапом обучения.

После этого модель будет протестирована на другом наборе размеченных изображений, которые она никогда ранее не обрабатывала.Этот шаг имеет решающее значение для понимания того, как ведет себя модель с учетом новых данных для работы.

Наконец, мы можем считать модель зрелой, если результаты достигают определенного уровня правильного предсказания. Уровень обычно зависит от важности варианта использования. Например, модель, фильтрующая спам, менее важна, чем модель, работающая на автоматизированном транспортном средстве. Мы вычисляем точность модели, используя функцию потерь.

В качестве иллюстрации изображение ниже представляет собой пример модели классификации, состоящей из двух классов: кошка и не кошка :

Перечислим некоторые алгоритмы, использованные для классификации:

  • Логистическая регрессия
  • Случайный лес
  • Дерево решений
  • Регрессор опорных векторов
  • k -ближайшие соседи

2.2. Регрессия

С другой стороны, регрессия даст не класс в качестве выходных данных, а конкретное значение, также называемое прогнозом или предсказанием .

Мы используем регрессионные модели для прогнозирования этих значений на основе исторических данных. Таким образом, она не сильно отличается от модели классификации. Также требуется этап обучения и этап тестирования.

Допустим, у нас есть возраст людей и их рост. Используя эти данные, мы сможем построить модель, предсказывающую вероятный рост человека в зависимости от его возраста:

.

Давайте посмотрим, какие алгоритмы можно использовать для регрессии:

  • Линейная регрессия
  • Случайный лес
  • Дерево решений
  • Регрессор опорных векторов
  • k -ближайшие соседи

Заметим, что большинство из них также были перечислены в подразделе классификации.

3. Обучение без учителя

В отличие от обучения с учителем, обучение без учителя состоит из работы с неразмеченными данными. Фактически, метки в этих случаях использования часто трудно получить. Например, недостаточно знаний о данных или маркировка слишком дорога.

Более того, отсутствие меток затрудняет постановку целей для обученной модели. Поэтому сложно измерить, являются ли результаты точными. Даже несмотря на то, что это так, несколько методов позволяют получить результаты, которые приводят к лучшему пониманию данных.

3.1. Кластеризация

Кластеризация заключается в обнаружении групп похожих элементов на основе некоторых их характеристик . Другими словами, этот метод помогает выявить закономерности в данных.

Например, мы скажем, что у нас есть входные данные, состоящие из автомобилей. Кроме того, набор данных не помечен, мы понятия не имеем, к чему могут привести их схожие функции или набор функций в качестве кластеров. Модель кластеризации найдет закономерности. В качестве иллюстрации, в случае, представленном ниже, он находит способ сгруппировать автомобили по их цветам:

.

Давайте познакомимся с некоторыми алгоритмами кластеризации:

  • k — означает кластеризацию
  • Иерархическая кластеризация

3.2. Уменьшение размерности

Размерность относится к количеству измерений в наборе данных. Например, измерения могут представлять элементы или переменные. Они описывают объекты в наборе данных.

Целью этого метода является обнаружение корреляций между различными измерениями. Другими словами, поможет нам найти избыточность в функциях набора данных и уменьшить ее . В качестве примера мы можем представить себе две функции, дающие одну и ту же информацию в разных формах.Как следствие, алгоритм сохранит только один из этих столбцов в сжатом подмножестве.

После этого мы оставим только минимально необходимые размеры без потери важной информации. В итоге эта методика помогает получить более качественный набор данных, оптимизируя дальнейший шаг обучения:

Можно отметить неполный список алгоритмов уменьшения размерности:

  • Анализ главных компонентов
  • Линейный дискриминантный анализ
  • Обобщенный дискриминантный анализ
  • Анализ основных компонентов ядра

4.Полуконтролируемое обучение

Подобно обучению с учителем и без учителя, обучение с частичным учителем состоит из работы с набором данных.

Однако наборы данных в частично контролируемом обучении разделены на две части: помеченную часть и немаркированную. Этот метод часто используется, когда маркировка данных или сбор маркированных данных слишком сложен или слишком дорог. Помеченная часть данных также может быть плохого качества.

Например, если мы используем медицинские изображения для обнаружения рака, маркировка набора данных врачами — очень дорогостоящая задача.Кроме того, у этих врачей есть другие, более срочные дела. Например, ниже мы видим, что врач пометил часть набора данных, а другую оставил без метки.

Наконец, этот метод машинного обучения показал хорошую точность, даже если набор данных частично помечен.

5. Обучение с подкреплением

При обучении с подкреплением система учится исключительно на серии подкреплений. Они могут быть положительными или отрицательными по отношению к системной цели . Положительные известны как «поощрения», а отрицательные мы назовем «наказаниями».

Например, возьмем модель, играющую в видеоигру. Система получает награду, когда набирает больше очков. Но тогда, если она проиграет, модель получит наказание. В результате модель может определить, какие ходы были хорошими с точки зрения стратегии.

Затем значения ходов будут добавлены друг к другу для построения как краткосрочной, так и долгосрочной стратегии.Как следствие, модель научится играть в игру и получит как можно больше наград.

Наконец, модель развивается с каждым действием и наградой или с каждой группой действий и наград.

Некоторые алгоритмы обучения с подкреплением:

  • SARSA как в State-action-reward-state-action
  • Q-обучение
  • Отбор проб Томпсона
  • Верхняя доверительная граница
  • Поиск дерева Монте-Карло

6. Как выбрать подходящий подход?

Идеального универсального алгоритма не существует.Каждый алгоритм имеет свои сильные и слабые стороны. В зависимости от варианта использования и различных факторов мы выберем тот или иной алгоритм.

Давайте рассмотрим некоторые неполные пункты, которые следует учитывать при выборе алгоритма:

  • Тип задачи –  Имея в виду проблему, которую нужно решить, мы собираемся выбрать алгоритм, который доказал, что дает хорошие результаты для аналогичных задач
  • Количество доступных образцов —  В целом, чем больше набор данных, тем лучше, но некоторые алгоритмы хорошо работают и с небольшим набором данных (например,g Наивный байесовский классификатор, классификатор KNeighbors, линейный SVC, SVR)
  • Сложность алгоритма модели по сравнению с объемом данных, используемых для ее обучения — Точнее, если алгоритм слишком сложен, но обучен на очень небольшом количестве данных, он будет слишком гибким и может привести к переобучению
  • Ожидаемая точность — Модель машинного обучения с низкой точностью может обучаться намного быстрее, чем другая, нацеленная на минимальные потери

7. Заключение

В заключение мы обнаружили несколько методов применения машинного обучения.Теперь мы знаем, что эти методы бывают разных видов, но все они имеют общую черту: они всегда состоят из математических и статистических методов.

Авторы Внизу

Если у вас есть несколько лет опыта работы в области компьютерных наук или исследований, и вы хотите поделиться этим опытом с сообществом, ознакомьтесь с нашим Руководством по участию .

14 различных типов машинного обучения

Последнее обновление: 11 ноября 2019 г.

Машинное обучение — это большая область исследований, которая пересекается и наследует идеи из многих смежных областей, таких как искусственный интеллект.

Основное внимание в этой области уделяется обучению, то есть приобретению навыков или знаний на основе опыта. Чаще всего это означает синтез полезных концепций из исторических данных.

Таким образом, существует множество различных типов обучения, с которыми вы можете столкнуться как практик в области машинного обучения: от целых областей обучения до конкретных методов.

В этом посте вы найдете краткое введение в различные типы обучения, с которыми вы можете столкнуться в области машинного обучения.

Прочитав этот пост, вы узнаете:

  • Области обучения, такие как контролируемое, неконтролируемое обучение и обучение с подкреплением.
  • Гибридные типы обучения, такие как частично контролируемое и самоконтролируемое обучение.
  • Общие методы, такие как активное онлайн-обучение и трансферное обучение.

Начнем.

Типы обучения в машинном обучении
Фото Lenny K Photography, некоторые права защищены.

Типы обучения

Учитывая, что основное внимание в области машинного обучения уделяется « обучению », существует множество типов, с которыми вы можете столкнуться как практик.

Некоторые типы обучения описывают целые области исследований, состоящие из множества различных типов алгоритмов, таких как « контролируемое обучение ». Другие описывают мощные методы, которые вы можете использовать в своих проектах, такие как « перенос обучения ».

Существует примерно 14 типов обучения, с которыми вы должны быть знакомы как специалист по машинному обучению; они:

Проблемы с обучением

  • 1. Обучение под наблюдением
  • 2.Неконтролируемое обучение
  • 3. Обучение с подкреплением

Гибридные задачи обучения

  • 4. Обучение с полуучителем
  • 5. Самостоятельное обучение
  • 6. Многоэкземплярное обучение

Статистический вывод

  • 7. Индуктивное обучение
  • 8. Дедуктивный вывод
  • 9. Трансдуктивное обучение

Методы обучения

  • 10.Многозадачное обучение
  • 11. Активное обучение
  • 12. Онлайн-обучение
  • 13. Передача обучения
  • 14. Обучение ансамблю

В следующих разделах мы подробно рассмотрим каждый из них.

Я пропустил важный вид обучения?
Дайте мне знать в комментариях ниже.

Проблемы с обучением

Во-первых, мы более подробно рассмотрим три основных типа задач обучения в машинном обучении: обучение с учителем, обучение без учителя и обучение с подкреплением.

1. Обучение под наблюдением

Обучение с учителем описывает класс задач, которые включают использование модели для изучения сопоставления между входными примерами и целевой переменной.

Приложения, в которых обучающие данные содержат примеры входных векторов вместе с соответствующими им целевыми векторами, известны как задачи обучения с учителем.

— стр. 3, Распознавание образов и машинное обучение, 2006.

Модели подходят для обучающих данных, состоящих из входных и выходных данных, и используются для прогнозирования наборов тестов, где предоставляются только входные данные, а выходные данные модели сравниваются с удерживаемыми целевыми переменными и используются для оценки навыков модели.

Обучение — это поиск в пространстве возможных гипотез той, которая будет хорошо работать даже на новых примерах, выходящих за рамки обучающей выборки. Чтобы измерить точность гипотезы, мы даем ей тестовый набор примеров, отличный от обучающего набора.

— Страница 695, Искусственный интеллект: современный подход, 3-е издание, 2015 г.

Существует два основных типа задач обучения с учителем: это классификация, включающая предсказание метки класса, и регрессия, включающая предсказание числового значения.

  • Классификация : Задача контролируемого обучения, которая включает в себя прогнозирование метки класса.
  • Регрессия : Задача контролируемого обучения, которая включает в себя прогнозирование числовой метки.

Как задачи классификации, так и задачи регрессии могут иметь одну или несколько входных переменных, а входные переменные могут иметь любой тип данных, например числовой или категориальный.

Примером проблемы классификации может быть набор данных рукописных цифр MNIST, где входными данными являются изображения рукописных цифр (пиксельные данные), а выходными данными является метка класса для того, какую цифру представляет изображение (числа от 0 до 9).

Примером задачи регрессии может служить набор данных о ценах на жилье в Бостоне, где входными данными являются переменные, описывающие район, а выходными данными является цена дома в долларах.

Некоторые алгоритмы машинного обучения описываются как алгоритмы машинного обучения « под наблюдением », поскольку они предназначены для задач машинного обучения под наблюдением. Популярные примеры включают в себя: деревья решений, машины опорных векторов и многие другие.

Наша цель состоит в том, чтобы найти полезное приближение f(x) к функции f(x), которая лежит в основе прогностической взаимосвязи между входными и выходными данными

— Страница 28, Элементы статистического обучения: интеллектуальный анализ данных, вывод и прогнозирование, 2-е издание, 2016 г.

Алгоритмы

называются « с учителем », потому что они учатся, делая прогнозы на основе примеров входных данных, а модели контролируются и корректируются с помощью алгоритма, чтобы лучше прогнозировать ожидаемые целевые результаты в наборе обучающих данных.

Термин «обучение с учителем» возник из-за того, что цель предоставляется инструктором или учителем, который показывает системе машинного обучения, что делать.

— Страница 105, Глубокое обучение, 2016.

Некоторые алгоритмы могут быть специально разработаны для классификации (например, логистическая регрессия) или регрессии (например, линейная регрессия), а некоторые могут использоваться для обоих типов задач с небольшими изменениями (например, искусственные нейронные сети).

2. Обучение без учителя

Неконтролируемое обучение описывает класс проблем, связанных с использованием модели для описания или извлечения взаимосвязей в данных.

По сравнению с обучением с учителем, обучение без учителя работает только с входными данными без выходных или целевых переменных.Таким образом, при обучении без учителя учитель не исправляет модель, как в случае обучения с учителем.

В неконтролируемом обучении нет инструктора или учителя, и алгоритм должен научиться понимать данные без этого руководства.

— Страница 105, Глубокое обучение, 2016.

Существует множество типов неконтролируемого обучения, хотя есть две основные проблемы, с которыми часто сталкиваются практикующие специалисты: кластеризация, включающая поиск групп в данных, и оценка плотности, включающая суммирование распределения данных.

  • Кластеризация: неконтролируемая задача обучения , которая включает поиск групп в данных.
  • Оценка плотности : Задача обучения без учителя, которая включает в себя суммирование распределения данных.

Примером алгоритма кластеризации является алгоритм k-средних, где k относится к количеству кластеров, которые необходимо обнаружить в данных. Примером алгоритма оценки плотности является оценка плотности ядра, которая включает использование небольших групп тесно связанных выборок данных для оценки распределения новых точек в проблемном пространстве.

Наиболее распространенной задачей обучения без учителя является кластеризация: обнаружение потенциально полезных кластеров входных примеров. Например, агент такси может постепенно разработать концепцию «дней с хорошим трафиком» и «дней с плохим трафиком», даже если учитель никогда не приводил примеры каждого из них.

— Страницы 694-695, Искусственный интеллект: современный подход, 3-е издание, 2015 г.

Можно выполнить кластеризацию и оценку плотности, чтобы узнать закономерности в данных.

Также могут использоваться дополнительные неконтролируемые методы, такие как визуализация, которая включает графическое представление данных различными способами, и методы проекции, которые включают уменьшение размерности данных.

  • Визуализация : Задача обучения без учителя, которая включает создание графиков данных.
  • Проекция : Проблема обучения без учителя, которая включает создание низкоразмерных представлений данных.

Примером метода визуализации может быть матрица точечной диаграммы, которая создает по одной точечной диаграмме для каждой пары переменных в наборе данных.Примером проекционного метода может быть анализ основных компонентов, который включает в себя суммирование набора данных с точки зрения собственных значений и собственных векторов с удалением линейных зависимостей.

Целью таких задач обучения без учителя может быть обнаружение групп похожих примеров в данных, что называется кластеризацией, или определение распределения данных во входном пространстве, известное как оценка плотности, или проецирование данных из многомерное пространство вплоть до двух или трех измерений с целью визуализации.

— стр. 3, Распознавание образов и машинное обучение, 2006.

3. Обучение с подкреплением

Обучение с подкреплением описывает класс проблем, когда агент работает в среде и должен научиться действовать, используя обратную связь.

Обучение с подкреплением — это изучение того, что делать — как сопоставлять ситуации с действиями — чтобы максимизировать числовой сигнал вознаграждения. Учащемуся не говорят, какие действия предпринять, но вместо этого он должен выяснить, какие действия приносят наибольшую награду, попробовав их.

— стр. 1, Обучение с подкреплением: введение, 2-е издание, 2018 г.

Использование среды означает, что не существует фиксированного набора обучающих данных, а скорее цель или набор целей, которые агент должен достичь, действия, которые он может выполнять, и отзывы об эффективности достижения цели.

Некоторые алгоритмы машинного обучения работают не только с фиксированным набором данных. Например, алгоритмы обучения с подкреплением взаимодействуют с окружающей средой, поэтому существует петля обратной связи между системой обучения и ее опытом.

— Страница 105, Глубокое обучение, 2016.

Это похоже на обучение с учителем в том, что у модели есть некоторая реакция, на основе которой можно учиться, хотя обратная связь может быть задержанной и статистически зашумленной, что затрудняет для агента или модели связывание причины и следствия.

Примером проблемы с подкреплением является игра, в которой агент имеет целью набрать высокий балл и может делать ходы в игре и получать обратную связь в виде наказаний или вознаграждений.

Во многих сложных областях обучение с подкреплением является единственным возможным способом научить программу работать на высоком уровне. Например, в игре человеку очень сложно обеспечить точную и непротиворечивую оценку большого количества позиций, которая потребуется для обучения функции оценки непосредственно на примерах. Вместо этого программе можно сообщить, когда она выиграла или проиграла, и она может использовать эту информацию для изучения функции оценки, которая дает достаточно точные оценки вероятности выигрыша из любой заданной позиции.

— стр. 831, Искусственный интеллект: современный подход, 3-е издание, 2015 г.

Впечатляющие недавние результаты включают в себя использование подкрепления в AlphaGo от Google, чтобы превзойти лучшего в мире игрока в го.

Некоторые популярные примеры алгоритмов обучения с подкреплением включают Q-обучение, обучение на основе временной разницы и глубокое обучение с подкреплением.

Проблемы гибридного обучения

Границы между неконтролируемым и контролируемым обучением размыты, и существует множество гибридных подходов, основанных на каждой области исследования.

В этом разделе мы более подробно рассмотрим некоторые из наиболее распространенных гибридных областей обучения: полууправляемое, самоуправляемое и многоэкземплярное обучение.

4. Полуконтролируемое обучение

Обучение с полуучителем — это обучение с учителем, при котором обучающие данные содержат очень мало помеченных примеров и большое количество неразмеченных примеров.

Цель модели полуконтролируемого обучения — эффективно использовать все доступные данные, а не только помеченные данные, как в контролируемом обучении.

При полуконтролируемом обучении нам дается несколько помеченных примеров, и мы должны сделать все возможное из большой коллекции неразмеченных примеров. Даже сами ярлыки могут не быть той пророческой истиной, на которую мы надеемся.

— Страница 695, Искусственный интеллект: современный подход, 3-е издание, 2015 г.

Для эффективного использования неразмеченных данных может потребоваться использование неконтролируемых методов, таких как кластеризация и оценка плотности. Как только группы или шаблоны обнаружены, контролируемые методы или идеи контролируемого обучения могут использоваться для маркировки немаркированных примеров или применения меток к немаркированным представлениям, которые позже используются для предсказания.

Обучение без учителя может дать полезные подсказки о том, как группировать примеры в пространстве представления. Примеры, плотно сгруппированные во входном пространстве, должны быть сопоставлены с аналогичными представлениями.

— Страница 243, Глубокое обучение, 2016.

Многие реальные задачи обучения с учителем часто являются примерами задач обучения с полуучителем, учитывая затраты или вычислительные затраты на маркировку примеров. Например, для классификации фотографий требуется набор данных фотографий, которые уже были помечены людьми-операторами.

Многие проблемы из областей компьютерного зрения (данные изображений), обработки естественного языка (текстовые данные) и автоматического распознавания речи (аудиоданные) попадают в эту категорию и не могут быть легко решены с помощью стандартных методов обучения с учителем.

… во многих практических приложениях маркированных данных очень мало, а немаркированных данных много. «Полуконтролируемое» обучение пытается повысить точность контролируемого обучения за счет использования информации в неразмеченных данных.Это звучит как магия, но это может сработать!

— стр. 467, Интеллектуальный анализ данных: практические инструменты и методы машинного обучения, 4-е издание, 2016 г.

5. Самостоятельное обучение

Обучение с самостоятельным учителем относится к проблеме обучения без учителя, которая оформлена как задача обучения с учителем, чтобы применить алгоритмы обучения с учителем для ее решения.

Алгоритмы обучения с учителем используются для решения альтернативной или предтекстовой задачи, результатом которой является модель или представление, которые можно использовать при решении исходной (фактической) задачи моделирования.

Платформа обучения с самоконтролем требует только немаркированных данных, чтобы сформулировать задачу обучения предтекста, такую ​​как прогнозирование контекста или поворот изображения, для которых целевая цель может быть вычислена без контроля.

— Пересмотр обучения визуальному представлению с самоконтролем, 2019.

Распространенным примером самоконтролируемого обучения является компьютерное зрение, при котором доступен корпус неразмеченных изображений, которые можно использовать для обучения контролируемой модели, например для создания изображений в оттенках серого и получения моделью предсказания цветового представления (раскрашивания) или удаления блоков изображений. изображение и модель предсказывает недостающие части (inpainting).

При различительном обучении с самоконтролем, которое является основным направлением этой работы, модель обучается на вспомогательной или «предлоговой» задаче, для которой истина доступна бесплатно. В большинстве случаев предтекстовая задача предполагает предсказание некоторой скрытой части данных (например, предсказание цвета для полутоновых изображений

— Самоконтролируемое обучение визуальному представлению для масштабирования и сравнительного анализа, 2019.

Общим примером самоконтролируемых алгоритмов обучения являются автоэнкодеры.Это тип нейронной сети, который используется для создания компактного или сжатого представления входной выборки. Они достигают этого с помощью модели, в которой элементы кодера и декодера разделены узким местом, представляющим внутреннее компактное представление ввода.

Автоэнкодер — это нейронная сеть, обученная копировать входные данные в выходные. Внутри он имеет скрытый слой h , который описывает код, используемый для представления ввода.

— Страница 502, Глубокое обучение, 2016.

Эти модели автоэнкодера обучаются путем предоставления входных данных модели как входных, так и целевых выходных данных, требуя, чтобы модель воспроизводила входные данные, сначала кодируя их в сжатое представление, а затем декодируя обратно в исходное. После обучения декодер отбрасывается, а кодировщик используется по мере необходимости для создания компактных представлений ввода.

Хотя автоэнкодеры обучаются с помощью метода обучения с учителем, они решают проблему обучения без учителя, а именно являются разновидностью проекционного метода для уменьшения размерности входных данных.

Традиционно автоэнкодеры использовались для уменьшения размерности или изучения признаков.

— Страница 502, Глубокое обучение, 2016.

Другим примером самоконтролируемого обучения являются генеративно-состязательные сети или GAN. Это генеративные модели, которые чаще всего используются для создания синтетических фотографий с использованием только набора немаркированных примеров из целевого домена.

Модели GAN

обучаются косвенно с помощью отдельной модели дискриминатора, которая классифицирует примеры фотографий из домена как настоящие или поддельные (сгенерированные), результат чего возвращается для обновления модели GAN и побуждает ее генерировать более реалистичные фотографии на следующем итерация.

Сеть генераторов напрямую производит образцы […]. Его противник, сеть-дискриминатор, пытается различить выборки, взятые из обучающих данных, и выборки, взятые из генератора. Дискриминатор выдает значение вероятности, заданное как d(x; θ(d)), указывающее вероятность того, что x является реальным обучающим примером, а не фальшивым образцом, взятым из модели.

— Страница 699, Глубокое обучение, 2016.

6. Многоэкземплярное обучение

Многоэкземплярное обучение — это контролируемая задача обучения, в которой отдельные примеры не помечены; вместо этого пакеты или группы образцов маркируются.

При многоэкземплярном обучении вся коллекция примеров помечается как содержащая или не содержащая пример класса, но отдельные элементы коллекции не помечаются.

— Страница 106, Глубокое обучение, 2016.

Экземпляры находятся в « пакетах », а не в наборах, потому что данный экземпляр может присутствовать один или несколько раз, например. дубликаты.

Моделирование включает в себя использование знаний о том, что один или несколько экземпляров в сумке связаны с целевой меткой, и прогнозирование этикетки для новых сумок в будущем с учетом их состава из нескольких немаркированных экземпляров.

В контролируемом многоэкземплярном обучении метка класса связана с каждой сумкой, и цель обучения состоит в том, чтобы определить, как можно вывести класс из экземпляров, составляющих сумку.

— стр. 156, Интеллектуальный анализ данных: практические инструменты и методы машинного обучения, 4-е издание, 2016 г.

Простые методы, такие как присвоение меток класса отдельным экземплярам и использование стандартных алгоритмов обучения с учителем, часто являются хорошим первым шагом.

Статистический вывод

Вывод относится к достижению результата или решения.

В машинном обучении подгонка модели и прогнозирование являются двумя типами вывода.

Существуют различные парадигмы вывода, которые можно использовать в качестве основы для понимания того, как работают некоторые алгоритмы машинного обучения или как можно решать некоторые проблемы обучения.

Некоторыми примерами подходов к обучению являются индуктивное, дедуктивное и трансдуктивное обучение и вывод.

7. Индуктивное обучение

Индуктивное обучение предполагает использование фактических данных для определения результата.

Индуктивное рассуждение относится к использованию конкретных случаев для определения общих результатов, т.е. конкретного к общему.

Большинство моделей машинного обучения обучаются с помощью индуктивного вывода или индуктивного рассуждения, когда общие правила (модель) изучаются на конкретных исторических примерах (данных).

… проблема индукции, то есть проблема того, как делать общие выводы о будущем из конкретных наблюдений из прошлого.

— стр. 77, Машинное обучение: вероятностная перспектива, 2012 г.

Подгонка модели машинного обучения — это процесс индукции. Модель представляет собой обобщение конкретных примеров в обучающем наборе данных.

Создается модель или гипотеза о проблеме с использованием обучающих данных, и считается, что новые невидимые данные сохраняются позже, когда модель используется.

Не имея дополнительной информации, мы предполагаем, что наилучшей гипотезой относительно невидимых случаев является гипотеза, которая лучше всего соответствует наблюдаемым обучающим данным.Это фундаментальное предположение индуктивного обучения …

— Страница 23, Машинное обучение, 1997.

8. Дедуктивный вывод

Дедукция или дедуктивный вывод относится к использованию общих правил для определения конкретных результатов.

Мы можем лучше понять индукцию, противопоставив ее дедукции.

Дедукция обратна индукции. Если индукция идет от частного к общему, то дедукция идет от общего к частному.

… простое наблюдение, что индукция — это обратная дедукция!

— Страница 291, Машинное обучение, 1997.

Дедукция — это нисходящий тип рассуждений, который ищет все предпосылки, которые должны быть соблюдены, прежде чем сделать вывод, тогда как индукция — это восходящий тип рассуждений, который использует доступные данные в качестве доказательства результата.

В контексте машинного обучения, когда мы используем индукцию для подгонки модели к обучающему набору данных, модель можно использовать для прогнозирования.Использование модели является типом дедукции или дедуктивного вывода.

9. Трансдуктивное обучение

Преобразование или трансдуктивное обучение используется в области статистической теории обучения для обозначения предсказания конкретных примеров на основе конкретных примеров из области.

Он отличается от индукции тем, что включает в себя изучение общих правил на конкретных примерах, т.е. конкретный к конкретному.

Индукция, вывод функции из заданных данных. Дедукция, вывод значений данной функции для точек интереса.Преобразование, получение значений неизвестной функции для точек интереса из заданных данных.

— стр. 169, Природа статистической теории обучения, 1995.

В отличие от индукции не требуется никакого обобщения; вместо этого используются конкретные примеры напрямую. На самом деле это может быть более простой задачей, чем индукция.

Модель оценки значения функции в заданной точке интереса описывает новую концепцию вывода: движение от частного к частному.Мы называем этот тип вывода трансдуктивным выводом. Обратите внимание, что эта концепция вывода появляется, когда кто-то хочет получить наилучший результат из ограниченного количества информации.

— стр. 169, Природа статистической теории обучения, 1995.

Классическим примером трансдуктивного алгоритма является алгоритм k-ближайших соседей, который не моделирует обучающие данные, а вместо этого использует их напрямую каждый раз, когда требуется прогноз.

Подробнее о трансдукции см. в руководстве:

Противопоставление индукции, дедукции и трансдукции:

Мы можем противопоставить эти три типа вывода в контексте машинного обучения.

Например:

  • Индукция : Изучение общей модели на конкретных примерах.
  • Вычет : Использование модели для прогнозирования.
  • Трансдукция : Использование конкретных примеров для прогнозирования.

На изображении ниже хорошо показаны эти три разных подхода.

Связь между индукцией, дедукцией и трансдукцией
Взято из книги «Природа статистической теории обучения».

Методы обучения

Существует много техник, которые описываются как типы обучения.

В этом разделе мы более подробно рассмотрим некоторые из наиболее распространенных методов.

Это включает в себя многозадачное, активное, интерактивное, переносное и ансамблевое обучение.

10. Многозадачное обучение

Многозадачное обучение — это тип контролируемого обучения, который включает в себя подбор модели на одном наборе данных, который решает несколько связанных проблем.

Он включает в себя разработку модели, которую можно обучать на нескольких связанных задачах таким образом, чтобы производительность модели повышалась за счет обучения по задачам по сравнению с обучением на какой-либо одной задаче.

Многозадачное обучение — это способ улучшить обобщение путем объединения примеров (которые можно рассматривать как мягкие ограничения, накладываемые на параметры), возникающих из нескольких задач.

— Страница 244, Глубокое обучение, 2016.

Многозадачное обучение может быть полезным подходом к решению проблем, когда имеется множество входных данных, помеченных для одной задачи, которые можно использовать совместно с другой задачей с гораздо менее размеченными данными.

… мы можем захотеть изучить несколько связанных моделей одновременно, что известно как многозадачное обучение.Это позволит нам «позаимствовать статистическую силу» у задач с большим количеством данных и поделиться ею с задачами с небольшим количеством данных.

Страница 231, Машинное обучение: вероятностная перспектива, 2012.

Например, для задачи многозадачного обучения характерно использование одних и тех же шаблонов ввода, которые могут использоваться для нескольких различных выходных данных или задач обучения с учителем. В этой настройке каждый результат может быть предсказан другой частью модели, что позволяет ядру модели обобщать каждую задачу для одних и тех же входных данных.

Точно так же, как дополнительные обучающие примеры оказывают большее давление на параметры модели в сторону значений, которые хорошо обобщаются, когда часть модели используется совместно для разных задач, эта часть модели в большей степени ограничивается хорошими значениями (при условии, что совместное использование оправдано), часто приводя к лучшему обобщению.

— Страница 244, Глубокое обучение, 2016.

Популярным примером многозадачного обучения является то, что одно и то же встраивание слов используется для изучения распределенного представления слов в тексте, которое затем используется в нескольких различных задачах обучения с учителем, обрабатывающих естественный язык.

11. Активное обучение

Активное обучение — это метод, при котором модель может запрашивать пользователя-человека-оператора в процессе обучения, чтобы устранить неоднозначность в процессе обучения.

Активное обучение: учащийся адаптивно или интерактивно собирает обучающие примеры, обычно запрашивая у оракула метки для новых точек.

— стр. 7, Основы машинного обучения, 2-е издание, 2018 г.

Активное обучение является типом контролируемого обучения и направлено на достижение такой же или лучшей производительности так называемого « пассивного » контролируемого обучения, хотя и более эффективно в отношении того, какие данные собираются или используются моделью.

Ключевая идея активного обучения заключается в том, что алгоритм машинного обучения может достичь большей точности с меньшим количеством обучающих меток, если ему разрешено выбирать данные, на которых он обучается. Активный учащийся может задавать запросы, обычно в форме немаркированных экземпляров данных, которые должны быть помечены оракулом (например, аннотатором-человеком).

— Обзор литературы для активного обучения, 2009 г.

Вполне разумно рассматривать активное обучение как подход к решению задач обучения с полуучителем или как альтернативную парадигму для тех же типов задач.

… мы видим, что активное обучение и обучение с полуучителем решают одну и ту же проблему с противоположных сторон. В то время как полууправляемые методы используют то, что учащийся думает, что знает о неразмеченных данных, активные методы пытаются исследовать неизвестные аспекты. Поэтому естественно думать об объединении двух

— Обзор литературы для активного обучения, 2009 г.

Активное обучение является полезным подходом, когда доступных данных не так много, а сбор или маркировка новых данных требует больших затрат.

Процесс активного обучения позволяет направить выборку предметной области таким образом, чтобы свести к минимуму количество выборок и максимизировать эффективность модели.

Активное обучение часто используется в приложениях, где получение меток обходится дорого, например, в приложениях вычислительной биологии.

— стр. 7, Основы машинного обучения, 2-е издание, 2018 г.

12. Онлайн-обучение

Онлайн-обучение включает в себя использование доступных данных и обновление модели непосредственно перед тем, как потребуется прогноз, или после того, как было сделано последнее наблюдение.

Онлайн-обучение подходит для тех задач, где наблюдения предоставляются с течением времени и где предполагается, что распределение вероятностей наблюдений также будет меняться с течением времени. Поэтому ожидается, что модель будет меняться так же часто, чтобы фиксировать и использовать эти изменения.

Традиционно машинное обучение выполняется в автономном режиме, что означает, что у нас есть пакет данных, и мы оптимизируем уравнение […] Однако, если у нас есть потоковые данные, нам необходимо выполнять онлайн-обучение, поэтому мы можем обновлять наши оценки по мере каждого нового точка данных прибывает, а не ждет «конца» (который может никогда не наступить).

— Страница 261, Машинное обучение: вероятностная перспектива, 2012.

Этот подход также используется алгоритмами, в которых может быть больше наблюдений, чем может разумно уместиться в памяти, поэтому обучение выполняется постепенно по наблюдениям, таким как поток данных.

Онлайн-обучение полезно, когда данные могут быстро меняться с течением времени. Это также полезно для приложений, в которых используется большой набор данных, который постоянно растет, даже если изменения происходят постепенно.

— Страница 753, Искусственный интеллект: современный подход, 3-е издание, 2015 г.

Как правило, онлайн-обучение стремится свести к минимуму « сожаление », то есть насколько хорошо модель работает по сравнению с тем, насколько хорошо она могла бы работать, если бы вся доступная информация была доступна в виде пакета.

В сообществе теоретиков машинного обучения цель, используемая в онлайн-обучении, — это сожаление, то есть усредненная потеря, понесенная относительно лучшего, что мы могли бы получить задним числом, используя одно фиксированное значение параметра

— стр. 262, Машинное обучение: вероятностная перспектива, 2012 г.

Одним из примеров онлайн-обучения является так называемый стохастический или онлайн-градиентный спуск, используемый для подбора искусственной нейронной сети.

Тот факт, что стохастический градиентный спуск сводит к минимуму ошибку обобщения, легче всего увидеть в случае онлайн-обучения, когда примеры или мини-пакеты извлекаются из потока данных.

— Страница 281, Глубокое обучение, 2016.

13. Трансферное обучение

Трансфертное обучение — это тип обучения, при котором модель сначала обучается одной задаче, а затем часть или вся модель используется в качестве отправной точки для связанной задачи.

При трансферном обучении учащийся должен выполнить две или более различных задач, но мы предполагаем, что многие факторы, объясняющие вариации в P1, имеют отношение к вариациям, которые необходимо зафиксировать для изучения P2.

— Страница 536, Глубокое обучение, 2016.

Это полезный подход к проблемам, когда есть задача, связанная с основной интересующей задачей, и связанная задача имеет большой объем данных.

Он отличается от многозадачного обучения тем, что задачи изучаются последовательно при трансферном обучении, тогда как многозадачное обучение стремится к хорошей производительности по всем рассматриваемым задачам с помощью одной модели в одно и то же время параллельно.

… предварительная подготовка глубокой сверточной сети с 8 слоями весов для набора задач (подмножество из 1000 категорий объектов ImageNet), а затем инициализация сети того же размера с первыми k слоями первой сети. Затем все слои второй сети (с верхними уровнями, инициализируемыми случайным образом) затем совместно обучаются для выполнения другого набора задач (еще одного подмножества из 1000 категорий объектов ImageNet) с меньшим количеством обучающих примеров, чем для первого набора задач.

— Страница 325, Глубокое обучение, 2016.

Примером может служить классификация изображений, когда прогностическая модель, такая как искусственная нейронная сеть, может быть обучена на большом корпусе общих изображений, а веса модели могут использоваться в качестве отправной точки при обучении на меньшем более конкретном набор данных, таких как собаки и кошки. Функции, уже изученные моделью в более широкой задаче, такие как извлечение линий и узоров, будут полезны в новой связанной задаче.

Если имеется значительно больше данных в первой настройке (выборка из P1), то это может помочь изучить представления, полезные для быстрого обобщения, на основе очень небольшого числа примеров, взятых из P2.Многие визуальные категории имеют общие представления низкого уровня о границах и визуальных формах, эффектах геометрических изменений, изменениях освещения и т. д.

— Страница 536, Глубокое обучение, 2016.

Как уже отмечалось, трансферное обучение особенно полезно для моделей, которые проходят постепенное обучение, а существующая модель может использоваться в качестве отправной точки для дальнейшего обучения, например сетей глубокого обучения.

Дополнительные сведения о трансферном обучении см. в учебном пособии:

.

14.Обучение ансамблю

Ансамблевое обучение — это подход, при котором два или более режима подбираются к одним и тем же данным, а прогнозы каждой модели комбинируются.

Область ансамблевого обучения предоставляет множество способов комбинирования прогнозов членов ансамбля, включая единообразное взвешивание и веса, выбранные на проверочном наборе.

— Страница 472, Глубокое обучение, 2016.

Целью ансамблевого обучения является достижение лучшей производительности с ансамблем моделей по сравнению с любой отдельной моделью.Это включает в себя как решение о том, как создавать модели, используемые в ансамбле, так и то, как лучше всего комбинировать прогнозы от членов ансамбля.

Обучение ансамблю можно разбить на две задачи: создание популяции базовых учащихся на основе обучающих данных, а затем их объединение для формирования составного предиктора.

— Страница 605, Элементы статистического обучения: интеллектуальный анализ данных, вывод и прогнозирование, 2-е издание, 2016 г.

Ансамблевое обучение — это полезный подход для улучшения навыков прогнозирования в проблемной области и для уменьшения дисперсии алгоритмов стохастического обучения, таких как искусственные нейронные сети.

Некоторые примеры популярных алгоритмов ансамблевого обучения включают: взвешенное среднее, обобщение с накоплением (стекинг) и агрегирование начальной загрузки (бэггинг).

Бэгинг, форсирование и штабелирование разрабатывались в течение последних нескольких десятилетий, и их производительность зачастую удивительно высока. Исследователи машинного обучения изо всех сил пытались понять, почему.

— стр. 480, Интеллектуальный анализ данных: практические инструменты и методы машинного обучения, 4-е издание, 2016 г.

Дополнительные сведения об обучении в ансамбле см. в учебном пособии:

.

Дополнительное чтение

В этом разделе содержится больше ресурсов по теме, если вы хотите углубиться.

Книги

  • Распознавание образов и машинное обучение, 2006.
  • Глубокое обучение, 2016 г.
  • Обучение с подкреплением: введение, 2-е издание, 2018 г.
  • Интеллектуальный анализ данных: практические инструменты и методы машинного обучения, 4-е издание, 2016 г.
  • Элементы статистического обучения: интеллектуальный анализ данных, выводы и прогнозы, 2-е издание, 2016 г.
  • Машинное обучение: вероятностная перспектива, 2012 г.
  • Машинное обучение, 1997.
  • Природа статистической теории обучения, 1995.
  • Основы машинного обучения, 2-е издание, 2018 г.
  • Искусственный интеллект: современный подход, 3-е издание, 2015 г.

Бумаги

Учебники

Видео

Артикул

  • Контролируемое обучение, Википедия.
  • Обучение без учителя, Википедия.
  • Обучение с подкреплением, Википедия.
  • Полуконтролируемое обучение, Википедия.
  • Многозадачное обучение, Википедия.
  • Обучение на нескольких экземплярах, Википедия.
  • Индуктивное рассуждение, Википедия.
  • Дедуктивное рассуждение, Википедия.
  • Трансдукция (машинное обучение), Википедия.
  • Активное обучение (машинное обучение), Википедия.
  • Машинное обучение онлайн, Википедия.
  • Трансферное обучение, Википедия.
  • Ансамблевое обучение, Википедия.

Резюме

В этом посте вы нашли краткое введение в различные типы обучения, с которыми вы можете столкнуться в области машинного обучения.

В частности, вы узнали:

  • Области обучения, такие как контролируемое, неконтролируемое обучение и обучение с подкреплением.
  • Гибридные типы обучения, такие как частично контролируемое и самоконтролируемое обучение.
  • Общие методы, такие как активное онлайн-обучение и трансферное обучение.

Есть вопросы?
Задавайте свои вопросы в комментариях ниже, и я постараюсь ответить.

Как использовать неразмеченные данные в машинном обучении

Содержание

  1. Что такое размеченные и неразмеченные данные в машинном обучении?
    1. Битва аннотаций: маркированные и немаркированные данные
    2. Основные типы моделей машинного обучения
      1. Неконтролируемое машинное обучение
      2. Контролируемое машинное обучение
      3. Полууправляемое машинное обучение
      4. Машинное обучение с подкреплением
  2. Неконтролируемое машинное обучение: зачем использовать неразмеченные данные?
    1. Кластеризация: похожие элементы принадлежат друг другу
    2. Уменьшение размерности: объединение и упрощение неразмеченных данных
  3. Полууправляемое машинное обучение: когда у вас есть как размеченные, так и неразмеченные данные
    1. Полуконтролируемые сети GAN
    2. Состязательное обучение с немаркированными данными: машинное обучение против обмана
  4. Что делать со всеми этими немаркированными данными на ваших руках

Машинное обучение — самая горячая тенденция нашего технического века.Вы можете увидеть его применение везде, куда бы вы ни посмотрели, от технологии распознавания изображений до сложных моделей бизнес-прогнозирования. Однако в основном мы имеем дело с помеченными данными, дорогим и сложным типом. Помеченные наборы данных требуют, чтобы люди-эксперты сообщали машине, что есть что, чтобы помочь ИИ учиться.

А как насчет непомеченных данных ? Можно ли его использовать в машинном обучении? Краткий ответ на этот вопрос: да ! Немаркированные данные могут быть успешно использованы в ML, хотя область их использования относительно меньше и обычно требует дополнительной аннотации данных или части элементов, чтобы иметь метки.Тем не менее, неразмеченные данные — эффективный и полезный инструмент для разработки вашего ИИ. В этой статье мы будем:

  • Изучите основные различия между размеченными и неразмеченными данными;
  • Классифицировать типы моделей машинного обучения;
  • Объясните, почему и как использовать ваши неразмеченные данные.

Хотите узнать больше? Продолжай читать!

Что такое размеченные и неразмеченные данные в машинном обучении?

Размеченные и неразмеченные данные

Что такое неразмеченные данные? Techopedia определяет его как «фрагменты данных, которые не были помечены ярлыками, идентифицирующими характеристики, свойства или классификации».Неразмеченные данные не имеют меток или целей для прогнозирования, только функции для их представления. Подумайте о списке электронных писем без тегов, которые помечают их как «спам» или «не спам». Или набор изображений без идентификаторов, таких как «люди», «автомобили», «животные» и т. д. Таким образом, немаркированные данные — это в основном необработанных данных , которые не были аннотированы экспертами-людьми. Неразмеченные данные — это в основном необработанные данные, которые не были аннотированы экспертами-людьми. Нажмите, чтобы твитнуть

Однако немаркированные данные могут быть весьма эффективными для машинного обучения.Он в основном используется для неконтролируемого обучения (также известного как исследовательский анализ данных). Аналогичным образом, помеченные данные позволяют обучение с учителем, где информация о метках о точках данных контролирует любую заданную задачу.

Давайте подробнее рассмотрим важные различия между размеченными и неразмеченными данными в машинном обучении. Представленный список различий не является исчерпывающим, но дает наиболее существенные отличия.

Битва за аннотацию: маркированные и немаркированные данные

НЕМАРКИРОВОЧНЫЕ ДАННЫЕ МАРКИРОВКА ДАННЫХ
Используется в неконтролируемом машинном обучении Используется в контролируемом машинном обучении
Получено путем наблюдения и сбора Требуется человек/эксперт для комментирования
Сравнительно легко достать и хранить Дорого, трудно и долго получать и хранить
Часто используется для предварительной обработки наборов данных Используется для сложных задач прогнозирования

Ладно, отлично.Есть неконтролируемое машинное обучение, а есть контролируемое. Но что все это значит и как это применимо к вашему бизнесу?

Основные типы моделей машинного обучения

Типы моделей машинного обучения

AI можно использовать для решения самых разных задач, от прогнозирования цен на рынке жилья до игры (и победы!) в такие игры, как шахматы или го. Но эти проблемы совсем не похожи. Вот почему полезно группировать похожие модели машинного обучения по типу задач, которые они должны решать.

Неконтролируемое машинное обучение

Неконтролируемое обучение (UL) — это алгоритм машинного обучения, который работает с наборами данных без помеченных ответов . Чаще всего он используется для поиска скрытых закономерностей в больших неразмеченных наборах данных с помощью кластерного анализа. Хорошим примером может служить группировка клиентов по покупательским привычкам.

Контролируемое машинное обучение

В отличие от неконтролируемого, контролируемое обучение (SL) имеет как входных данных, так и выходных переменных, что означает, что данные аннотированы, а также есть цель прогнозирования.Это наиболее часто используемый подход ML из-за его высокой практической ценности. Несколько примеров обучения с учителем: рекомендации по покупкам для клиентов, предсказание рисков фондового рынка, прогнозы погоды и т. д.

Полууправляемое машинное обучение

Не совсем отдельный тип, а смесь двух предыдущих, модели, которые сочетают в себе маркированные и немаркированные данные , сегодня широко популярны. В этих моделях используются немаркированные данные с аннотациями только определенных точек данных.Это очень полезно для самообучения и совместного обучения, которое можно использовать для аннотирования неразмеченных данных. Допустим, у вас есть набор фотографий, в котором только некоторые изображения имеют метки (например, автомобиль, человек, дом). При полуконтролируемом обучении (не путайте с самоконтролем, также известным как SSL, где человек-аннотатор полностью исключается) вы используете эти помеченные изображения для обучения ИИ, чтобы позже делать предположения для остальных фотографий.

Машинное обучение с подкреплением

Обучение с подкреплением вообще не имеет данных, только среда и агент с целью .Набор наказаний и вознаграждений используется для того, чтобы привести агента к желаемому результату. Случаи использования включают в себя такие игры, как шахматы или го, обучение складских роботов, управление беспилотными автомобилями по городу и т. д.


Любые данные начинают свой жизненный цикл как немаркированные: вы собираете их в виде фото, видео, аудио или текста. Затем он подвергается процессу аннотирования, когда человеческий ввод добавляет метки к точкам данных. Это то, что создает действительно ценный набор данных! Тем не менее, хотя может показаться, что размеченные данные лучше неразмеченных во всех аспектах, не спешите с аннотацией! Давайте сначала посмотрим, что вы можете сделать с тем, что у вас уже есть.

Неконтролируемое машинное обучение: зачем использовать неразмеченные данные?

Неконтролируемые модели машинного обучения не имеют цели для прогнозирования, но все же могут быть весьма полезны для разработки вашего ИИ. Алгоритмы обучения без учителя используются для классификации неразмеченных данных, для группировки отдельных случаев на основе схожих характеристик, а также естественных закономерностей в данных. Таким образом, неконтролируемое обучение естественным образом используется в качестве этапа предварительной обработки перед аннотированием данных.

Большим преимуществом неразмеченных данных является то, что они дешевы и их сравнительно легко получить. Вам не нужно тратить время и ресурсы на специалистов-аннотаторов, которые будут маркировать данные. Вам не нужно причудливое хранилище для защиты данных. Что вам нужно, так это знать, как использовать неразмеченные данные, которые у вас уже есть.

Существует два основных метода машинного обучения без учителя: кластеризация и уменьшение размерности. Давайте рассмотрим их оба, чтобы понять, что мы получаем, используя неразмеченные данные.

Кластеризация: похожие элементы принадлежат друг другу

Кластеризация похожих элементов

Этот метод наиболее часто используется в неконтролируемом машинном обучении. Его основная идея заключается в группировании элементов на основе их сходства. Модели машинного обучения могут оценивать и группировать похожие элементы даже без меток.

В теории все хорошо, а что на практике? Вот пример использования кластеризации в машинном обучении. Допустим, у вас есть список из 100 000 подписных писем. У них нет меток, поэтому вы используете кластеризацию, чтобы сгруппировать их по количеству получателей и частоте ответов. Это даст вам несколько групп, которые вы сможете использовать позже, чтобы расставить приоритеты для одной или нескольких из них и скорректировать свою стратегию рассылки. Звучит довольно полезно, не так ли?

Уменьшение размерности: объединение и упрощение неразмеченных данных

Этот метод неконтролируемого машинного обучения (также известный как метод ассоциации) используется для упрощения наборов неразмеченных данных путем описания его элементов с меньшим количеством общих признаков.Это позволяет уменьшить количество функций, теряя при этом как можно меньше ценной информации.

Возьмем тот же набор данных из 100 000 писем из предыдущего примера. Они имеют следующие особенности:

  • Получатели в Северной Америке
  • Получатели в Европе
  • Получатели в Азии
  • Нажатие ссылок обновления в электронных письмах
  • Продление подписки на ваш продукт
  • Отправка отзыва о новых функциях

Вы уже видите, к чему все идет, не так ли? Уменьшение размерности уменьшает шесть характеристик до двух: количество получателей (глобально) и частоту ответной активности.Вы можете использовать такое упрощение само по себе или как шаг, который подготавливает ваши немаркированные данные для дальнейшей обработки в машинном обучении.

Полууправляемое машинное обучение: когда у вас есть как размеченные, так и неразмеченные данные

Полууправляемое машинное обучение

Теперь предположим, что у вас есть оба типа данных: помеченные и неразмеченные. Например, из большого набора электронных писем только 10% помечены как «спам» или «не спам». Что делать дальше? Аннотирование каждого письма отнимет часть ваших ценных ресурсов и времени.Вместо этого вы можете использовать алгоритмы машинного обучения, которые объединяют оба типа данных.

В последние годы полууправляемое машинное обучение получило большое признание. Фактически, он настолько эффективен, что вполне может стать будущим классификации изображений и видео. Есть много соображений, которые повышают ценность полуконтролируемого обучения. Получение данных является сложной задачей. В некоторых специализированных средах данные могут быть хорошо защищены или не иметь согласованности. Более того, даже собранные данные могут быть ненадежными, необъективными или неэффективными.Кроме того, приток неразмеченных данных может поступать в больших объемах, чем может обработать ваша команда аннотаторов. В таких случаях наиболее эффективной стратегией может стать объединение программ обучения как для размеченных, так и для неразмеченных данных.

Как это работает? Итак, у вас есть набор данных из 100 000 электронных писем, но только 10 000 из них помечены. Вам не нужно аннотировать остальное; вместо этого используйте помеченные элементы для обучения вашего ИИ. После этого вы можете использовать алгоритм машинного обучения максимизации ожидания, чтобы автоматизировать процесс аннотации для всего набора неразмеченных данных.Таким образом, вы получаете уникальную комбинацию прогнозирующих и описательных алгоритмов обучения с учителем и без учителя соответственно. Совет: если ни один из ваших данных не помечен, вы можете использовать тот же механизм. Пометьте небольшой образец, обучите свой ИИ, а затем распространите этот процесс на остальные электронные письма.

Как насчет практических вариантов использования? Учитывая слабые места как обучения без учителя (ограниченное количество задач и невозможность прогнозирования), так и обучения с учителем (дорого и долго), полууправляемое машинное обучение уже повсеместно используется для современной разработки ИИ и машинного обучения.Усовершенствованная кластеризация и обнаружение аномалий — это всего лишь несколько реальных вариантов использования, которые могут поддерживать полууправляемое обучение. А вот еще один, который развивает традиционные системы машинного обучения: SGAN.

Полууправляемые сети GAN

Полууправляемые GAN

Традиционно GAN (генеративно-состязательная сеть) используется в неконтролируемом обучении для обнаружения поддельных (автоматически сгенерированных) элементов в наборе немаркированных данных. С SGAN (сокращение от полууправляемых GAN) объем задач и эффективность алгоритмов увеличиваются, поскольку они включают не только немаркированные данные, но и контролируемые задачи, включающие метки.Таким образом, SGAN одновременно работают в двух режимах: неконтролируемом с использованием неразмеченных данных для обнаружения поддельных элементов и контролируемом для целей классификации.

В качестве иллюстрации давайте вернемся к вашему воображаемому набору данных из 100 000 электронных писем. В рамках неконтролируемого машинного обучения GAN будет генерировать поддельные, но кажущиеся подлинными электронные письма. Тем не менее, частично контролируемые GAN могут дополнительно классифицировать электронные письма по заданным классам (например, «спам», «не спам», «личные», «рекламные акции» и т. д.).). Таким образом, эффективность такой модели намного выше по сравнению с традиционной GAN, которая использует только немаркированные данные и предназначена для идентификации поддельных и реальных электронных писем.

Состязательное обучение с неразмеченными данными: машинное обучение против обмана

Состязательное обучение с немаркированными данными

А теперь еще одно полезное применение полууправляемого обучения: состязательное обучение. Он используется для обучения моделей ИИ путем введения вводящих в заблуждение элементов (таких как добавление шума к фотографии).Этот метод машинного обучения эффективен для создания более безопасного ИИ. В частности, это включает в себя обнаружение шума, моделирование угроз и атак, а также разработку мер противодействия.

Обучение с полуучителем обеспечивает отличную основу для состязательного обучения, поскольку оно также работает с немаркированными данными. Он не требует меток, но определяет вероятность того, что каждый элемент будет содержать конкретную метку. Для элементов с метками мы определяем новую метку. Например, в электронном письме мы определяем метку как 40 % спама, 30 % рекламных акций и 10 % личной электронной почты.Для неразмеченных данных модель предсказывает метки до того, как вводящий в заблуждение элемент попытается максимизировать несоответствие между предсказанными и правильными метками. Таким образом, немаркированные данные используются в машинном обучении для разработки надежного ИИ, когда у вас недостаточно размеченных данных.

Что делать со всеми этими немаркированными данными на руках

Давайте теперь обобщим, что мы знаем о неразмеченных данных и их использовании в машинном обучении. Очевидно, что контролируемое обучение является наиболее гибким и эффективным типом машинного обучения (по совпадению, это то, что мы делаем лучше всего ;)).Однако получение и хранение помеченных данных обходится дорого. Кроме того, вы все еще можете многое сделать для машинного обучения с помощью немаркированных фрагментов данных. Вот ваши варианты:

  1. Используйте алгоритмы обучения без учителя, чтобы упростить ваши неразмеченные данные или сгруппировать их в соответствии с вашими целями. Принципы машинного обучения без учителя можно использовать даже для помеченных наборов данных для их предварительной обработки до начала обучения с учителем.
  2. Объедините элементы неконтролируемого и контролируемого обучения в модели полуконтролируемого обучения.Этот подход научит ваш ИИ максимизировать процесс аннотирования от небольшого образца до большого набора неразмеченных данных, экономя ваши ресурсы и время при разработке более безопасного и надежного ИИ.

Разумеется, для получения наилучших результатов вам по-прежнему потребуются аннотированные данные. Теперь, когда ваши немаркированные данные упрощены и адаптированы к вашим конкретным целям, вы можете приступить к их аннотированию. И когда это время придет, мы поможем вам в процессе маркировки, независимо от того, нужна ли она вам для всех ваших немаркированных данных или только для небольшой их выборки.

Ответы на 34 главных вопроса интервью по машинному обучению в 2022 году

Компании стремятся сделать информацию и услуги более доступными для людей, внедряя новейшие технологии, такие как искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение. Можно наблюдать растущее внедрение этих технологий в таких промышленных секторах, как банковское дело, финансы, розничная торговля, производство, здравоохранение и т. д.

Специалисты по обработке и анализу данных, инженеры по искусственному интеллекту, инженеры по машинному обучению и аналитики данных — вот некоторые из востребованных организационных должностей, которые используют ИИ.Если вы стремитесь подать заявку на эти типы вакансий, крайне важно знать, какие вопросы на собеседовании по машинному обучению могут задавать рекрутеры и менеджеры по найму.

В этой статье вы познакомитесь с некоторыми вопросами и ответами на интервью по машинному обучению, с которыми вы, вероятно, столкнетесь на пути к работе своей мечты.

Программа последипломного образования в области искусственного интеллекта и машинного обучения
Совместно с Университетом ПердьюОбзорный курс

Лучшие вопросы на собеседовании по машинному обучению

Давайте начнем с некоторых часто задаваемых вопросов и ответов на собеседованиях по машинному обучению.

1. Какие существуют типы машинного обучения?

Существует три типа машинного обучения:

Контролируемое обучение

В контролируемом машинном обучении модель делает прогнозы или решения на основе прошлых или помеченных данных. Помеченные данные относятся к наборам данных, которым присвоены теги или метки, что делает их более значимыми.

Неконтролируемое обучение

При обучении без учителя у нас нет помеченных данных. Модель может идентифицировать закономерности, аномалии и взаимосвязи во входных данных.

Обучение с подкреплением

Используя обучение с подкреплением, модель может обучаться на основе вознаграждения, полученного за предыдущее действие.

Рассмотрим среду, в которой работает агент. Агенту дается цель, которую он должен достичь. Каждый раз, когда агент предпринимает какое-либо действие по отношению к цели, он получает положительную обратную связь. И, если предпринятое действие уходит от цели, агент получает отрицательных отзыва .

2.Что такое переобучение и как его избежать?

Переобучение — это ситуация, которая возникает, когда модель слишком хорошо изучает обучающую выборку, принимая случайные колебания обучающих данных в качестве концепций. Они влияют на способность модели обобщать и не применяются к новым данным.

Когда модель получает обучающие данные, она показывает 100-процентную точность — технически небольшая потеря. Но, когда мы используем тестовые данные, может быть ошибка и низкая эффективность. Это состояние известно как переоснащение.

Существует несколько способов избежать переобучения, например:

  • Регуляризация. Он включает в себя термин стоимости для функций, связанных с целевой функцией
  • .
  • Изготовление простой модели. С меньшим количеством переменных и параметров дисперсию можно уменьшить
  • Также можно использовать методы перекрестной проверки, такие как k-кратность
  • Если некоторые параметры модели могут привести к переоснащению, можно использовать такие методы регуляризации, как LASSO, которые штрафуют эти параметры
БЕСПЛАТНЫЙ сертификационный курс по машинному обучению
Чтобы стать инженером по машинному обучениюПознакомьтесь с курсом

3.Что такое «тренировочный набор» и «тестовый набор» в модели машинного обучения? Сколько данных вы выделите для обучения, проверки и тестовых наборов?

Существует трехэтапный процесс создания модели:

  1. Обучить модель
  2. Проверить модель
  3. Развернуть модель
Тренировочный набор Тестовый набор
  • Учебный набор — это примеры, данные модели для анализа и изучения
  • 70 % всех данных обычно используется в качестве обучающего набора данных
  • Это помеченные данные, используемые для обучения модели
  • Тестовый набор используется для проверки точности гипотезы, сгенерированной моделью
  • Оставшиеся 30 % используются в качестве тестового набора данных
  • Мы тестируем без маркированных данных, а затем проверяем результаты с метками

Рассмотрим случай, когда вы пометили данные для 1000 записей.Один из способов обучения модели — предоставить доступ ко всем 1000 записей в процессе обучения. Затем вы берете небольшой набор тех же данных для проверки модели, что в данном случае даст хорошие результаты.

Но это не точный способ тестирования. Итак, мы откладываем часть этих данных, называемую «тестовым набором», перед началом процесса обучения. Остальные данные называются «тренировочным набором», который мы используем для обучения модели. Обучающий набор проходит через модель несколько раз, пока точность не станет высокой, а ошибки сведены к минимуму.

Теперь мы передаем тестовые данные, чтобы проверить, может ли модель точно предсказать значения, и определить, эффективно ли обучение. Если вы получаете ошибки, вам нужно либо изменить свою модель, либо переобучить ее с дополнительными данными.

Что касается вопроса о том, как разделить данные на обучающую и тестовую выборки, то здесь нет фиксированного правила, и соотношение может варьироваться в зависимости от индивидуальных предпочтений.

4. Что делать с отсутствующими или поврежденными данными в наборе данных?

Один из самых простых способов обработки отсутствующих или поврежденных данных — удалить эти строки или столбцы или полностью заменить их каким-либо другим значением.

В Pandas есть два полезных метода:

  • IsNull() и dropna() помогут найти столбцы/строки с отсутствующими данными и удалить их
  • Fillna() заменит неправильные значения значением-заполнителем

5. Как выбрать классификатор на основе размера данных обучающей выборки?

Когда обучающая выборка мала, модель с правым смещением и низкой дисперсией работает лучше, потому что вероятность ее переобучения меньше.

Например, наивный байесовский метод лучше всего работает, когда обучающая выборка велика. Модели с низким смещением и высокой дисперсией, как правило, работают лучше, поскольку они хорошо работают со сложными отношениями.

Бесплатный курс: Введение в ИИ
Изучите основные концепции ИИ и ключевые навыки для БЕСПЛАТНОГО обучения.

6. Объясните матрицу путаницы в отношении алгоритмов машинного обучения.

Матрица путаницы (или матрица ошибок) — это специальная таблица, которая используется для измерения производительности алгоритма.Он в основном используется в обучении с учителем; в неконтролируемом обучении это называется матрицей соответствия.

Матрица путаницы имеет два параметра:

Он также имеет идентичные наборы функций в обоих этих измерениях.

Рассмотрим матрицу путаницы (бинарную матрицу), показанную ниже:

Здесь,

Для фактических значений:

Итого Да = 12+1 = 13

Всего № = 3+9 = 12

Аналогично, для предсказанных значений:

Итого Да = 12+3 = 15

Общее число = 1+9 = 10

Чтобы модель была точной, значения по диагоналям должны быть высокими.Общая сумма всех значений в матрице равна общему количеству наблюдений в наборе тестовых данных.

Для приведенной выше матрицы общее количество наблюдений = 12+3+1+9 = 25

Теперь точность = сумма значений по диагонали/общий набор данных

= (12+9) / 25

= 21/25

= 84%

7. Что такое ложноположительный и ложноотрицательный результат и какое значение они имеют?

Ложные срабатывания — это случаи, которые ошибочно классифицируются как True , но являются False .

Ложноотрицательные результаты — это те случаи, которые ошибочно классифицируются как Ложные , но являются Верными .

В термине «ложноположительный» слово «положительный» относится к строке «да» прогнозируемого значения в матрице путаницы. Полный член указывает, что система предсказала его как положительное, но фактическое значение отрицательное.

Итак, глядя на матрицу путаницы, получаем:

Ложноположительный = 3

Истинно положительный = 12

Аналогично, в термине «Ложноотрицательный» слово «Отрицательный» относится к строке «Нет» предсказанного значения в матрице путаницы.И полный член указывает, что система предсказала его как отрицательное, но фактическое значение положительное.

Итак, глядя на матрицу путаницы, получаем:

Ложноотрицательный = 1

Истинно отрицательный = 9

8. Каковы три этапа построения модели в машинном обучении?

Три этапа построения модели машинного обучения:

  • Модельное здание
    Выберите подходящий алгоритм для модели и обучите ее согласно требованию
  • .
  • Модельные испытания
    Проверьте точность модели с помощью тестовых данных
  • .
  • Применение модели
    Внесите необходимые изменения после тестирования и используйте окончательную модель для проектов реального времени

Здесь важно помнить, что время от времени модель необходимо проверять, чтобы убедиться, что она работает правильно.Его следует изменить, чтобы убедиться, что он актуален.

Бесплатный курс: Введение в машинное обучение с R
Мастер машинного обучения с R BasicsЗарегистрируйтесь сейчас

9. Что такое глубокое обучение?

 Глубокое обучение – это подмножество машинного обучения, которое включает системы, которые думают и учатся, как люди, используя искусственные нейронные сети. Термин «глубокий» происходит от того факта, что у вас может быть несколько слоев нейронных сетей.

Одно из основных различий между машинным обучением и глубоким обучением заключается в том, что в машинном обучении разработка функций выполняется вручную.В случае глубокого обучения модель, состоящая из нейронных сетей, автоматически определит, какие функции использовать (а какие нет).

Это часто задаваемый вопрос, который задают как в интервью по машинному обучению, так и в вопросах интервью по глубокому обучению

10. В чем разница между машинным обучением и глубоким обучением?

Машинное обучение Глубокое обучение
  • Позволяет машинам самостоятельно принимать решения на основе прошлых данных
  • Для обучения требуется лишь небольшое количество данных
  • Хорошо работает на младших системах, поэтому вам не нужны большие машины
  • Большинство функций необходимо идентифицировать заранее и закодировать вручную
  • Задача делится на две части и решается по отдельности, а затем объединяется
  • Позволяет машинам принимать решения с помощью искусственных нейронных сетей
  • Требуется большой объем обучающих данных
  • Нужны высокопроизводительные машины, поскольку для этого требуется большая вычислительная мощность
  • Машина изучает функции из предоставленных данных
  • Проблема решена комплексно

11.Каковы применения контролируемого машинного обучения в современном бизнесе?

Приложения контролируемого машинного обучения включают:

  • Обнаружение спама по электронной почте Здесь мы обучаем модель, используя исторические данные, состоящие из электронных писем, классифицированных как спам или не спам. Эта помеченная информация подается в качестве входных данных для модели.
  • Медицинская диагностика Предоставляя изображения болезни, модель может быть обучена определять, страдает ли человек болезнью или нет.
  • Анализ настроений Это относится к процессу использования алгоритмов для анализа документов и определения того, являются ли они положительными, нейтральными или отрицательными по настроению.
  • Обнаружение мошенничества Обучив модель выявлять подозрительные шаблоны, мы можем обнаруживать случаи возможного мошенничества.

12. Что такое полууправляемое машинное обучение?

Обучение с учителем использует данные, которые полностью помечены, тогда как обучение без учителя не использует данные обучения.

В случае полуконтролируемого обучения данные обучения содержат небольшое количество размеченных данных и большое количество неразмеченных данных.

13. Что такое неконтролируемые методы машинного обучения?

В обучении без учителя используются два метода: кластеризация и ассоциация.

Кластеризация

Проблемы кластеризации связаны с разделением данных на подмножества. Эти подмножества, также называемые кластерами, содержат данные, похожие друг на друга.Различные кластеры раскрывают разные сведения об объектах, в отличие от классификации или регрессии.

Ассоциация

В задаче на ассоциации мы идентифицируем закономерности ассоциаций между различными переменными или элементами.

Например, веб-сайт электронной коммерции может предложить вам другие товары для покупки, основываясь на ваших предыдущих покупках, привычках расходов, товарах в вашем списке желаний, покупательских привычках других клиентов и т. д.

14.В чем разница между контролируемым и неконтролируемым машинным обучением?

  • Контролируемое обучение — Эта модель учится на размеченных данных и делает прогноз на будущее в качестве выходных данных 
  • Неконтролируемое обучение — Эта модель использует немаркированные входные данные и позволяет алгоритму действовать на основе этой информации без руководства.
Бесплатный курс: основы программирования
Изучите основы программированияЗарегистрируйтесь сейчас

15. В чем разница между индуктивным машинным обучением и дедуктивным машинным обучением?

Индуктивное обучение Дедуктивное обучение
  • Он наблюдает случаи на основе определенных принципов, чтобы сделать вывод
  • Пример: Объясните ребенку, что нужно держаться подальше от огня, показав видео, где огонь наносит ущерб
  • Завершает опыт
  • Пример: Разрешите ребенку поиграть с огнем.Если он или она обожжется, они узнают, что это опасно, и воздержатся от повторения той же ошибки

16. Сравните алгоритмы K-средних и KNN.

К-средних КНН
  • K-Means не контролируется
  • K-Means — это алгоритм кластеризации
  • Точки в каждом кластере похожи друг на друга, и каждый кластер отличается от соседних кластеров
  • КНН находится под наблюдением в природе
  • KNN — это алгоритм классификации
  • Он классифицирует немаркированное наблюдение на основе его K (может быть любое число) окружающих его соседей

17.Что такое «наивный» в наивном байесовском классификаторе?

Классификатор называется «наивным», потому что он делает предположения, которые могут оказаться или не оказаться правильными.

Алгоритм предполагает, что наличие одного признака класса не связано с наличием любого другого признака (абсолютная независимость признаков), учитывая переменную класса.

Например, плод может считаться вишней, если он красного цвета и круглой формы, независимо от других признаков.Это предположение может быть верным, а может и неверным (поскольку яблоко также соответствует описанию).

18. Объясните, как система может играть в шахматы, используя обучение с подкреплением.

У обучения с подкреплением есть среда и агент. Агент выполняет некоторые действия для достижения определенной цели. Каждый раз, когда агент выполняет задачу, которая приближает его к цели, он вознаграждается. И каждый раз, когда он делает шаг, идущий вразрез с этой целью или в обратном направлении, он наказывается.

Раньше шахматным программам приходилось определять лучшие ходы после долгих исследований многочисленных факторов. Создание машины, предназначенной для таких игр, потребует указания многих правил.

При обучении с подкреплением нам не нужно решать эту проблему, поскольку агент обучения учится, играя в игру. Он сделает ход (решение), проверит, является ли он правильным (обратная связь), и сохранит результаты в памяти для следующего шага (обучение). Существует награда за каждое правильное решение, которое принимает система, и наказание за неправильное.

19. Как узнать, какой алгоритм машинного обучения выбрать для вашей задачи классификации?

Хотя не существует фиксированного правила выбора алгоритма для задачи классификации, вы можете следовать следующим рекомендациям:

  • Если важна точность, проверьте различные алгоритмы и выполните их перекрестную проверку
  • Если набор обучающих данных небольшой, используйте модели с низкой дисперсией и высоким смещением
  • Если набор обучающих данных большой, используйте модели с высокой дисперсией и небольшим смещением

20.Как Amazon может рекомендовать другие вещи для покупки? Как работает система рекомендаций?

Когда пользователь что-то покупает на Amazon, Amazon сохраняет данные о покупках для дальнейшего использования и находит продукты, которые, скорее всего, также будут покупать. Это возможно благодаря алгоритму ассоциации, который может идентифицировать шаблоны в заданном наборе данных.

Бесплатный курс: Алгоритмы машинного обучения
Изучите основы алгоритмов машинного обученияЗарегистрируйтесь сейчас

21.Когда вы будете использовать классификацию вместо регрессии?

Классификация используется, когда ваша цель является категориальной, а регрессия используется, когда ваша целевая переменная непрерывна. И классификация, и регрессия относятся к категории контролируемых алгоритмов машинного обучения.

Примеры проблем классификации включают:

  • Предсказание да или нет
  • Оценка пола
  • Порода животного
  • Тип цвета

Примеры проблем регрессии включают:

  • Оценка продаж и цены продукта
  • Предсказание счета команды
  • Прогноз количества осадков

22.Как вы разрабатываете спам-фильтр электронной почты?

Создание спам-фильтра включает следующий процесс:

  • В спам-фильтр электронной почты будут отправлены тысячи писем 
  • Каждое из этих писем уже имеет ярлык: «спам» или «не спам».
  • Алгоритм контролируемого машинного обучения затем определит, какие типы сообщений электронной почты помечаются как спам на основе спам-слов, таких как лотерея, бесплатное предложение, отсутствие денег, полный возврат и т. д.
  • В следующий раз, когда электронное письмо попадет в ваш почтовый ящик, спам-фильтр будет использовать статистический анализ и алгоритмы, такие как деревья решений и SVM, чтобы определить, насколько вероятно, что электронное письмо является спамом
  • Если вероятность высока, письмо будет помечено как спам, и электронное письмо не попадет в ваш почтовый ящик
  • Основываясь на точности каждой модели, мы будем использовать алгоритм с наивысшей точностью после тестирования всех моделей

23.Что такое случайный лес?

«Случайный лес» — это контролируемый алгоритм машинного обучения, который обычно используется для задач классификации. Он работает путем построения нескольких деревьев решений на этапе обучения. Случайный лес выбирает решение большинства деревьев как окончательное решение.

24. Принимая во внимание длинный список алгоритмов машинного обучения с учетом набора данных, как решить, какой из них использовать?

Не существует основного алгоритма для всех ситуаций.Выбор алгоритма зависит от следующих вопросов:

  • Сколько данных у вас есть, и являются ли они непрерывными или категоричными?
  • Проблема связана с классификацией, ассоциацией, кластеризацией или регрессией?
  • Предопределенные переменные (с метками), без меток или смешанные?
  • Какова цель?

На основании приведенных выше вопросов можно использовать следующие алгоритмы:

25. Что такое смещение и дисперсия в модели машинного обучения?

Предвзятость

Смещение в модели машинного обучения возникает, когда прогнозируемые значения отличаются от фактических значений.Низкое смещение указывает на модель, в которой значения прогноза очень близки к фактическим.

Недообучение: высокое смещение может привести к тому, что алгоритм упустит соответствующие отношения между функциями и целевыми выходными данными.

Дисперсия

Дисперсия относится к величине изменения целевой модели при обучении с использованием различных обучающих данных. Для хорошей модели дисперсия должна быть минимизирована.

Переобучение: высокая дисперсия может привести к тому, что алгоритм будет моделировать случайный шум в обучающих данных, а не предполагаемые выходные данные.

26. Каков компромисс между предвзятостью и дисперсией?

Разложение смещения-дисперсии по существу разлагает ошибку обучения из любого алгоритма, добавляя смещение, дисперсию и немного неустранимой ошибки из-за шума в базовом наборе данных.

Обязательно, если вы сделаете модель более сложной и добавите больше переменных, вы потеряете систематическую ошибку, но получите дисперсию. Чтобы получить оптимально уменьшенное количество ошибок, вам придется найти компромисс между смещением и дисперсией. Ни высокое смещение, ни высокая дисперсия нежелательны.

Алгоритмы с высоким смещением и низкой дисперсией обучают модели, которые непротиворечивы, но в среднем неточны.

Алгоритмы с высокой дисперсией и низким смещением обучают модели, которые являются точными, но непоследовательными.

27. Определение точности и полноты.

Точность

Точность — это отношение нескольких событий, которые вы можете правильно вспомнить, к общему количеству событий, которые вы вспоминаете (сочетание правильных и неправильных воспоминаний).

Точность = (истинно положительный) / (истинно положительный + ложноположительный)

Отзыв

Отзыв — это отношение количества событий, которые вы можете вспомнить, к общему количеству событий.

Отзыв = (Истинно положительный результат) / (Истинно положительный результат + Ложноотрицательный результат)

28. Что такое классификация дерева решений?

Дерево решений строит классификационные (или регрессионные) модели в виде древовидной структуры, при этом наборы данных разбиваются на все более мелкие подмножества при построении дерева решений буквально древовидным способом с ветвями и узлами. Деревья решений могут обрабатывать как категориальные, так и числовые данные.

29. Что такое сокращение в деревьях решений и как это делается?

Сокращение — это метод машинного обучения, который уменьшает размер деревьев решений.Это снижает сложность конечного классификатора и, следовательно, повышает точность прогнозирования за счет уменьшения переобучения.

Отсечение может произойти в:

  • Мода сверху вниз. Он будет проходить узлы и обрезать поддеревья, начиная с корня
  • Мода снизу вверх. Начнется с конечных узлов

Существует популярный алгоритм отсечения, называемый сокращением ошибок, в котором:

  • Начиная с листьев, каждый узел заменяется самым популярным классом
  • Если точность прогноза не изменяется, изменение сохраняется
  • Преимущество простоты и скорости

30.Кратко объясните логистическую регрессию.

Логистическая регрессия — это алгоритм классификации, используемый для прогнозирования бинарного результата для заданного набора независимых переменных.

Результатом логистической регрессии является либо 0, либо 1 с пороговым значением, обычно равным 0,5. Любое значение выше 0,5 считается за 1, а любая точка ниже 0,5 считается за 0,

.

31. Объясните алгоритм K ближайших соседей.

Алгоритм ближайшего соседа

K — это алгоритм классификации, который работает таким образом, что новая точка данных назначается соседней группе, на которую она больше всего похожа.

В K ближайших соседей K может быть целым числом больше 1. Итак, для каждой новой точки данных, которую мы хотим классифицировать, мы вычисляем, к какой соседней группе она ближе всего.

Давайте классифицируем объект, используя следующий пример. Рассмотрим три кластера:

  • Футбол
  • Баскетбольный мяч
  • Теннисный мяч

Пусть новая точка данных, подлежащая классификации, представляет собой черный шар. Мы используем KNN для его классификации. Предположим, что K = 5 (изначально).

Затем мы находим K (пять) ближайших точек данных, как показано на рисунке.

Обратите внимание, что все пять выбранных точек не принадлежат одному и тому же кластеру. Есть три теннисных мяча и по одному для баскетбола и футбола.

Когда задействовано несколько классов, мы предпочитаем большинство. Здесь большинство с теннисным мячом, поэтому новая точка данных назначается этому кластеру.

32. Что такое система рекомендаций?

Любой, кто пользовался Spotify или делал покупки на Amazon, узнает рекомендательную систему: это система фильтрации информации, которая предсказывает, что пользователь может захотеть услышать или увидеть, основываясь на шаблонах выбора, предоставленных пользователем.

33. Что такое Kernel SVM?

Kernel SVM — это сокращенная версия машины опорных векторов ядра. Методы ядра — это класс алгоритмов для анализа шаблонов, и наиболее распространенным из них является SVM ядра.

34. Какие существуют методы уменьшения размерности?

Вы можете уменьшить размерность, комбинируя признаки с проектированием признаков, удаляя коллинеарные признаки или используя алгоритмическое уменьшение размерности.

Теперь, когда вы ответили на эти вопросы интервью по машинному обучению, вы, должно быть, получили представление о своих сильных и слабых сторонах в этой области.

Получите обзор концепций, рабочих процессов и показателей производительности ИИ с помощью сертификационных курсов по ИИ и машинному обучению.

Станьте частью кадрового резерва машинного обучения

С развитием технологий рабочие места в области науки о данных и искусственного интеллекта будут по-прежнему востребованы. Кандидаты, которые повышают свою квалификацию и хорошо разбираются в этих новых технологиях, могут найти множество вакансий с впечатляющей зарплатой. Хотите стать инженером по машинному обучению? Запишитесь на курс Simplilearn по машинному обучению и получите сертификат уже сегодня.В зависимости от вашего уровня опыта вас могут попросить дополнительно продемонстрировать свои навыки машинного обучения, но это в основном зависит от роли, которую вы преследуете. Эти вопросы и ответы на собеседования по машинному обучению подготовят вас к прохождению собеседования с первой попытки!

Помимо упомянутых выше вопросов для собеседования, также важно иметь четкое представление о часто задаваемых вопросах на собеседовании по науке о данных.

Учитывая эту тенденцию, Simplilearn предлагает сертификационный курс по искусственному интеллекту и машинному обучению, который поможет вам прочно усвоить концепции машинного обучения.Этот курс хорошо подходит для тех, кто находится на среднем уровне, в том числе:

  • Менеджеры по аналитике
  • Бизнес-аналитики
  • Информационные архитекторы
  • Разработчики, желающие стать исследователями данных
  • Выпускники, стремящиеся сделать карьеру в области науки о данных и машинного обучения

Ответить на вопросы на собеседовании по машинному обучению станет намного проще после того, как вы закончите этот курс.

Блог Google AI: классификация вне политики

Автор: Алекс Ирпан, инженер-программист, робототехника, Google

Обучение с подкреплением (RL) — это структура, которая позволяет агентам учиться принимать решения на основе опыта.Одним из многих вариантов RL является вне политики RL , где агент обучается с использованием комбинации данных, собранных другими агентами (данные вне политики), и данных, которые он собирает сам, для изучения обобщаемых навыков, таких как роботизированная ходьба и хватание. Напротив, полностью не соответствует политике RL — это вариант, в котором агент узнает полностью из более старых данных, что привлекательно, поскольку позволяет выполнять итерацию модели без физического робота. С полностью внеполитическим RL можно обучить несколько моделей на одном и том же фиксированном наборе данных, собранном предыдущими агентами, а затем выбрать лучшую.Тем не менее, полностью внеполитическое RL имеет одну загвоздку: в то время как обучение может происходить без реального робота, оценка моделей не может. Кроме того, наземная оценка с помощью физического робота слишком неэффективна для тестирования многообещающих подходов, требующих оценки большого количества моделей, таких как автоматический поиск архитектуры с помощью AutoML.

Эта проблема мотивирует o ff-оценка политики (OPE), методы изучения качества новых агентов с использованием данных от других агентов.С помощью рейтингов OPE мы можем выборочно тестировать только самые многообещающие модели на реальных роботах, значительно расширяя масштабы экспериментов при том же фиксированном бюджете реальных роботов.

Диаграмма для разработки реальных моделей. Если предположить, что мы можем оценивать 10 моделей в день без оценки вне политики, нам потребуется в 100 раз больше дней для оценки наших моделей.
Хотя структура OPE выглядит многообещающе, она предполагает наличие нестандартного метода оценки, который точно ранжирует производительность по старым данным.Однако агенты, накопившие прошлый опыт, могут действовать совершенно иначе, чем агенты, получившие новые знания, что затрудняет получение точных оценок производительности.

В разделе «Оценка вне политики с помощью классификации вне политики» мы предлагаем новый метод оценки вне политики, называемый классификацией вне политики (OPC), который оценивает производительность агентов на основе прошлых данных, рассматривая оценку как классификацию. проблема, в которой действия помечены либо как потенциально ведущие к успеху, либо как гарантированно ведущие к неудаче.Наш метод работает для входных данных изображения (камеры) и не требует повторного взвешивания данных с выборкой важности или использования точных моделей целевой среды — двух подходов, которые обычно использовались в предыдущей работе. Мы показываем, что OPC масштабируется для решения более крупных задач, включая роботизированную задачу захвата на основе зрения в реальном мире.

Как работает OPC
OPC основан на двух предположениях: 1) окончательная задача имеет детерминированную динамику, т. е. в изменении состояний нет случайности, и 2) что агент либо преуспевает, либо терпит неудачу в конце каждого испытания .Это второе предположение об «успехе или неудаче» естественно для многих задач, таких как поднятие предмета, решение лабиринта, победа в игре и так далее. Поскольку каждое испытание будет либо успешным, либо неудачным детерминированным образом, мы можем присвоить каждому действию метки бинарной классификации. Мы называем действие эффективным , если оно может привести к успеху, и катастрофическим , если оно гарантированно приведет к неудаче.

OPC использует Q-функцию, изученную с помощью алгоритма Q-обучения, которая оценивает будущее общее вознаграждение, если агент решит выполнить какое-либо действие из своего текущего состояния.Затем агент выберет действие с наибольшей общей оценкой вознаграждения. В нашей статье мы доказываем, что производительность агента измеряется тем, насколько часто выбранное им действие является эффективным действием, что зависит от того, насколько хорошо Q-функция правильно классифицирует действия как эффективные по сравнению с катастрофическими. Эта точность классификации действует как оценка оценки вне политики.

Однако маркировка данных предыдущих испытаний является лишь частичной. Например, если предыдущее испытание было неудачным, мы не получаем отрицательных меток, потому что не знаем, какое действие было катастрофическим.Чтобы преодолеть это, мы используем методы полуконтролируемого обучения, в частности позитивно-немаркированного обучения, чтобы получить оценку точности классификации на основе частично размеченных данных. Эта точность является оценкой OPC.

Нестандартная оценка для обучения от симулятора к реальному
В робототехнике обычно используют смоделированные данные и методы обучения, чтобы уменьшить сложность выборки при обучении навыкам робототехники. Это может быть очень полезно, но настройка этих симуляционных методов для реальной робототехники является сложной задачей.Как и в случае внеполитического RL, в обучении не используется настоящий робот, потому что он обучается в симуляции, но для оценки этой политики по-прежнему необходимо использовать настоящего робота. Здесь снова может прийти на помощь оценка вне политики — мы можем взять политику, обученную только в симуляции, затем оценить ее, используя предыдущие данные реального мира, чтобы измерить ее передачу реальному роботу. Мы изучаем OPC как в полностью неполитическом RL, так и в симуляционном RL.

Пример того, как смоделированный опыт может отличаться от реального.Здесь смоделированные изображения ( слева ) имеют гораздо меньшую визуальную сложность, чем изображения реального мира ( справа ).
Результаты
Во-первых, мы настроили смоделированную версию нашей задачи захвата робота, где мы могли легко обучить и оценить несколько моделей для эталонной оценки вне политики. Эти модели были обучены с полностью вне политики RL, а затем оценены с оценкой вне политики. Мы обнаружили, что в наших задачах по робототехнике вариант OPC, называемый SoftOPC, лучше всего справлялся с прогнозированием конечного процента успеха.
Эксперимент с имитацией захвата. Красная кривая — безразмерная оценка SoftOPC в ходе обучения, рассчитанная по старым данным. Синяя кривая — это показатель успешности захвата в симуляции. Мы видим, что SoftOPC на старых данных хорошо коррелирует с успехом понимания модели в нашем симуляторе.
После успеха в симуляции мы попробовали SoftOPC в реальной задаче. Мы взяли 15 моделей, натренированных на разную степень устойчивости к разрыву между симуляцией и реальностью.Из этих моделей 7 были обучены исключительно в моделировании, а остальные были обучены на сочетании смоделированных и реальных данных. Для каждой модели мы оценили SoftOPC на реальных данных вне политики, а затем успешность захвата в реальном мире, чтобы увидеть, насколько хорошо SoftOPC предсказал производительность этой модели. Мы обнаружили, что на реальных данных SoftOPC действительно дает оценки, которые коррелируют с истинным успехом схватывания, что позволяет нам ранжировать симуляционные методы с реальными, используя прошлый реальный опыт.
Оценка SoftOPC и истинная производительность для 3 различных методов преобразования sim-to-real: базовая симуляция, симуляция со случайными текстурами и освещением и модель, обученная с помощью RCAN.Все три модели обучаются без реальных данных, а затем оцениваются с оценкой вне политики на проверочном наборе реальных данных. Порядок оценки SoftOPC соответствует порядку реального успеха захвата.
Ниже приведена диаграмма рассеяния полных результатов всех 15 моделей. Каждый балл представляет собой балл оценки вне политики и реальный успех каждой модели. Мы сравниваем различные оценочные функции по их корреляции с успехом окончательного захвата. SoftOPC не полностью коррелирует с истинным успехом схватывания, но его оценки значительно более надежны, чем базовые подходы, такие как ошибка временной разницы (стандартная потеря Q-обучения).
Результаты нашего оценочного эксперимента по преобразованию симулятора в реальный. Слева — базовая линия, временная разностная ошибка модели. Справа — один из предложенных нами методов — SoftOPC. Заштрихованная область представляет собой доверительный интервал 95%. Корреляция значительно лучше с SoftOPC.
Будущая работа
Одно из многообещающих направлений будущей работы — посмотреть, сможем ли мы ослабить наши предположения о задаче, чтобы поддержать задачи, в которых динамика более шумная или где мы частично признаем почти успех.Тем не менее, даже с нашими включенными предположениями, мы считаем, что результаты достаточно многообещающие, чтобы их можно было применить ко многим реальным задачам RL.

Благодарности
Это исследование было проведено Алексом Ирпаном, Канишкой Рао, Константиносом Бусмалисом, Крисом Харрисом, Джулианом Ибарзом и Сергеем Левиным. Мы хотели бы поблагодарить Razvan Pascanu, Dale Schuurmans, George Tucker и Paul Wohlhart за полезные обсуждения. Препринт доступен на arXiv.

Контролируемое и неконтролируемое обучение: в чем разница?

В этой статье мы рассмотрим основы двух подходов к науке о данных: с учителем и без учителя.Узнайте, какой подход подходит для вашей ситуации.

Мир с каждым днем ​​становится «умнее», и, чтобы не отставать от ожиданий потребителей, компании все чаще используют алгоритмы машинного обучения, чтобы упростить жизнь. Вы можете увидеть их использование на устройствах конечных пользователей (благодаря распознаванию лиц для разблокировки смартфонов) или для обнаружения мошенничества с кредитными картами (например, срабатывание предупреждений о необычных покупках).

В рамках искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения существует два основных подхода: обучение с учителем и обучение без учителя.Основное отличие состоит в том, что один использует помеченные данные, чтобы помочь предсказать результаты, а другой — нет. Однако между этими двумя подходами есть некоторые нюансы и ключевые области, в которых один превосходит другой. В этом посте будут разъяснены различия, чтобы вы могли выбрать лучший подход для своей ситуации.

Что такое контролируемое обучение?

Контролируемое обучение — это подход к машинному обучению, который определяется использованием помеченных наборов данных. Эти наборы данных предназначены для обучения или «контроля» алгоритмов в отношении классификации данных или точного прогнозирования результатов.Используя помеченные входы и выходы, модель может измерять свою точность и учиться с течением времени.

При интеллектуальном анализе данных контролируемое обучение можно разделить на два типа задач: классификация и регрессия:

  • Классификация В задачах используется алгоритм для точного распределения тестовых данных по определенным категориям, например, при отделении яблок от апельсинов. Или, в реальном мире, алгоритмы обучения с учителем можно использовать для классификации спама в отдельной папке из вашего почтового ящика.Линейные классификаторы, машины опорных векторов, деревья решений и случайный лес — все это распространенные типы алгоритмов классификации.
  • Регрессия — это еще один тип метода обучения с учителем, который использует алгоритм для понимания взаимосвязи между зависимыми и независимыми переменными. Модели регрессии полезны для прогнозирования числовых значений на основе различных точек данных, таких как прогнозы доходов от продаж для данного бизнеса. Некоторыми популярными алгоритмами регрессии являются линейная регрессия, логистическая регрессия и полиномиальная регрессия.

Что такое обучение без учителя?

Неконтролируемое обучение использует алгоритмы машинного обучения для анализа и кластеризации немаркированных наборов данных. Эти алгоритмы обнаруживают скрытые закономерности в данных без необходимости вмешательства человека (следовательно, они «неконтролируемы»).

Модели обучения без учителя используются для трех основных задач: кластеризация, ассоциация и уменьшение размерности:

  • Кластеризация — это метод интеллектуального анализа данных для группировки неразмеченных данных на основе их сходства или различия.Например, алгоритмы кластеризации K-средних распределяют сходные точки данных по группам, где значение K представляет размер группировки и степень детализации. Этот метод полезен для сегментации рынка, сжатия изображений и т. д.
  • Ассоциация — это еще один тип метода обучения без учителя, который использует различные правила для поиска взаимосвязей между переменными в данном наборе данных. Эти методы часто используются для анализа потребительской корзины и механизмов рекомендаций, подобно рекомендациям «Клиенты, которые купили этот товар, также купили».
  • Уменьшение размерности  – это метод обучения, используемый, когда количество признаков (или измерений) в заданном наборе данных слишком велико. Это уменьшает количество входных данных до управляемого размера, сохраняя при этом целостность данных. Часто этот метод используется на этапе предварительной обработки данных, например, когда автоэнкодеры удаляют шум из визуальных данных для улучшения качества изображения.

Основное различие между обучением с учителем и без учителя: маркированные данные

Основное различие между этими двумя подходами заключается в использовании помеченных наборов данных.Проще говоря, обучение с учителем использует помеченные входные и выходные данные, а алгоритм обучения без учителя — нет.

При обучении с учителем алгоритм «обучается» на обучающем наборе данных, итеративно делая прогнозы на основе данных и корректируя правильный ответ. Хотя модели обучения с учителем, как правило, более точны, чем модели обучения без учителя, они требуют предварительного вмешательства человека для надлежащей маркировки данных. Например, модель контролируемого обучения может предсказать, как долго вы будете добираться до работы, в зависимости от времени суток, погодных условий и т. д.Но сначала вам придется научить его понимать, что дождливая погода увеличивает время вождения.

Модели обучения без учителя, напротив, работают сами по себе, чтобы обнаружить внутреннюю структуру неразмеченных данных. Обратите внимание, что они по-прежнему требуют некоторого вмешательства человека для проверки выходных переменных. Например, модель неконтролируемого обучения может определить, что онлайн-покупатели часто покупают группы товаров одновременно. Тем не менее, аналитик данных должен будет подтвердить, что механизм рекомендаций имеет смысл группировать детскую одежду с заказом подгузников, яблочного пюре и стаканчиков-непроливаек.

Другие ключевые различия между обучением с учителем и без учителя

  • Цели: В контролируемом обучении цель состоит в том, чтобы предсказать результаты для новых данных. Вы заранее знаете, каких результатов ожидать. Целью алгоритма обучения без учителя является получение информации из больших объемов новых данных. Само машинное обучение определяет, что отличается или интересно в наборе данных.
  • Приложения : модели контролируемого обучения идеально подходят для обнаружения спама, анализа тональности, прогнозирования погоды и ценообразования, среди прочего.Напротив, неконтролируемое обучение отлично подходит для обнаружения аномалий, механизмов рекомендаций, портретов клиентов и медицинских изображений.
  • Сложность: Обучение с учителем — это простой метод машинного обучения, обычно вычисляемый с помощью таких программ, как R или Python. В неконтролируемом обучении вам нужны мощные инструменты для работы с большими объемами неклассифицированных данных. Модели неконтролируемого обучения сложны в вычислительном отношении, поскольку для получения ожидаемых результатов им требуется большой обучающий набор.
  • Недостатки : Обучение моделей контролируемого обучения может занимать много времени, а метки для входных и выходных переменных требуют опыта. Между тем, неконтролируемые методы обучения могут давать крайне неточные результаты, если только вы не вмешиваетесь в процесс для проверки выходных переменных.

Контролируемое и неконтролируемое обучение: что лучше для вас?

Выбор правильного подхода для вашей ситуации зависит от того, как ваши специалисты по данным оценивают структуру и объем ваших данных, а также вариант использования.Чтобы принять решение, обязательно сделайте следующее:

  • Оцените свои входные данные: Это маркированные или немаркированные данные? Есть ли у вас специалисты, которые могут поддержать дополнительную маркировку?
  • Определите свои цели: У вас есть повторяющаяся, четко определенная проблема, которую нужно решить? Или алгоритм должен будет предсказывать новые проблемы?
  • Просмотрите свои варианты алгоритмов: Существуют ли алгоритмы с той же размерностью, которая вам нужна (количество функций, атрибутов или характеристик)? Могут ли они поддерживать объем и структуру ваших данных?

Классификация больших данных может стать настоящей проблемой при обучении с учителем, но результаты очень точны и заслуживают доверия.Напротив, неконтролируемое обучение может обрабатывать большие объемы данных в режиме реального времени. Но отсутствует прозрачность в отношении того, как данные кластеризуются, и повышается риск получения неточных результатов. Вот тут и приходит на помощь полуконтролируемое обучение.

Полуконтролируемое обучение: лучшее из двух миров

Не можете решить, использовать ли обучение с учителем или без учителя? Обучение с полуучителем — это золотая середина, когда вы используете обучающий набор данных как с помеченными, так и с немаркированными данными.Это особенно полезно, когда сложно извлечь из данных важные функции и когда у вас большой объем данных.

Полуконтролируемое обучение идеально подходит для медицинских изображений, где небольшое количество обучающих данных может привести к значительному повышению точности. Например, радиолог может пометить небольшой набор КТ-снимков для выявления опухолей или заболеваний, чтобы машина могла более точно предсказать, каким пациентам может потребоваться дополнительная медицинская помощь.

Узнайте больше об обучении с учителем и без учителя

Модели машинного обучения — это мощный способ получить представление о данных, которые улучшат наш мир.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *