С 16 станок: Четырехсторонний продольно-фрезерный станок С16-1А — Станки Боровичи Технолес

Содержание

Четырехсторонний продольно-фрезерный станок С16-1А — Станки Боровичи Технолес

Четырехсторонний продольно-фрезерный станок С16-1А

Предназначен для четырехстороннего плоскостного и профильного строгания досок, брусков и планок. На станине станка расположены все суппорты и передний стол, служащий для базирования заготовки перед ее обработкой и установления величины съема материала по нижней пласти заготовки. К верхней плоскости станины крепятся стальные накладные столики и направляющие линейки, по которым перемещаются заготовки. По направлению подачи материала режущие головки расположены в следующем порядке:

  • нижняя горизонтальная
  • правая вертикальная
  • левая вертикальная
  • верхняя горизонтальная

Удлиненный передний стол, усовершенствованная конструкция боковых прижимов позволяют надежно базировать заготовку, а распределенный тип механизма подачи с верхними и нижними приводными роликами обеспечивают надежное ее перемещение. Ролики, установленные на станке имеют износостойкое полиуретановое покрытие, не оставляющее следов на древесине.

Скорость перемещения заготовки регулируется вариатором.

В стоимость станка входят пусконаладочные работы и обучение персонала на месте установки.

По желанию заказчика осуществляем поставку:

  • системы стружкоудаления (аспирации) разного исполнения и комплектации,
  • строгальные фрезы различных типов и профилей.

На всю продукцию распространяется гарантия от 1 года до 3 лет.

Отгрузка оборудования производится автомобильным транспортом со склада г. Боровичи Новгородской области (см. схему проезда). Погрузка производится бесплатно.

Размеры обрабатываемого материала, мм ширина 32-170
толщина
10-125
наименьшая длина 400
Скорость подачи, м/мин 5-25
Количество шпинделей 4
Частота вращения фрез, об/мин 6000
Диаметр фрез, мм цилиндрических 140
профильных 140-180
Суммарная мощность электродвигателей, кВт 33,1
Максимальная производительность, пог.м/час 740
Габаритные размеры, мм 2455х1250х1400
Масса, кг 4200

Стоимость станка рассчитывается на основании требований к продукции и строгальному инструменту. Полную информацию по станкам, отдельным узлам и расходным материалам можно получить по телефонам 8(952)485-11-11 , 8(911)604-33-57, или с помощью бесплатного обратного звонка

Станки четырехсторонние продольно-фрезерные QUADRO серия 16

Ширина обрабатываемых заготовок мм

Толщина обрабатываемых заготовок мм

Минимальная длина обрабатываемых заготовок (одиночно/встык) мм

Скорость подачи м/мин

Частота вращения шпинделей об/мин

Диаметр шпинделей мм

Общая установленная мощность кВт

Диаметр подающих роликов на входе кВт

Количество шпинделей шт

Перемещение переднего стола вертикальное мм

Перемещение боковой базовой линейки мм

Наружный диаметр пазовой фрезы (диаметр х толщина) мм

Наружный диаметр первого нижнего шпинделя мм

Мощность первого нижнего шпинделя кВт

Мощность правого и левого шпинделей кВт

Мощность второго верхнего шпинделя кВт

Мощность первого верхнего шпинделя кВт

Мощность второго нижнего шпинделя кВт

Мощность двигателя подачи кВт

Наружный диаметр правого и левого шпинделей мм

Наружный диаметр второго верхнего шпинделя мм

Наружный диаметр второго нижнего шпинделя мм

Наружный диаметр первого верхнего шпинделя мм

Мощность двигателя подъема траверсы кВт

Диаметр патрубка под аспирацию мм

Габаритные размеры (Д х Ш х В) мм

Фрезерно-сверлильный станок SBM-16 Stalex (Китай)

Станок предназначен для фрезерования, нарезания резьбы и сверления под различными углами черных и цветных металлов и расщепляемых пластмасс. Преимуществом данной модели является цифровая индикация частоты вращения и глубины сверления, а также большой прецизионный крестовый стол.

Особенности

  • Мощный асинхронный двигатель
  • Большой прецизионный крестовый стол
  • Цифровая индикация частоты вращения
  • Цифровая индикация глубины сверления
  • Правое/левое вращение шпинделя
  • Возможность наклона фрезерной головки вправо/влево

Комплектация

  • Сверлильный патрон 3-16 мм B16 с ключом
  • Оправка сверлильного патрона МТ-2/В16-М10
  • Защитный экран с концевым выключателем
  • Пульт управления с цифровым табло
  • Инструмент для обслуживания
  • Инструкция по эксплуатации
  • Сертификат точности

Производитель: Stalex

Родина бренда: Китай

Технические характеристики фрезерно-сверлильного станка SBM-16
Максимальный диаметр сверления 16 мм
Максимальный диаметр торцевого фрезерования 50 мм
Максимальный диаметр концевой фрезы
16 мм
Максимальный диаметр резьбы М10
Частота вращения шпинделя(плавно) 20-2250 об/мин
Конус шпинделя MT-2
Ход пиноли шпинделя 50 мм
Диапазон наклона фрезерной головки, влево/вправо ±90°/45°
Расстояние шпиндель-стойка 175 мм
Расстояние шпиндель-стол 275 мм
Размер стола 400х120 мм
Ход стола по оси Х и Y 240х150 мм
Ход стола по оси Z 275 мм
Т-образный паз, 3 10 мм
Напряжение сети 230В
Асинхронный двигатель 0,75 кВт
Габаритные размеры (ДхШхВ) 460х440х750 мм
Габаритные размеры упаковки (ДхШхВ) 510х480х840 мм
Масса Stalex SBM-16 60 кг

Отзывы о Фрезерно-сверлильном станке SBM-16


Пока нет отзывов на данный товар.


Оставить свой отзыв

Ваш отзыв поможет другим людям сделать выбор. Спасибо, что делитесь опытом!

В отзывах запрещено:
Использовать нецензурные выражения, оскорбления и угрозы;
Публиковать адреса, телефоны и ссылки содержащие прямую рекламу;
Писать отвлеченные от темы и бессмысленные комментарии.

Информация не касающаяся товара будет удалена.

Правильно-отрезной станок ПРА16 с ЧПУ (диаметр от 4 до 16 мм)

Для тех, кому нужен автомат правильно-отрезной ПРА16 с ЧПУ, стоит посетить сайт нашей компании, где представлен весь ассортимент продукции завода «Долина» — ведущего производителя кузнечно-прессового оборудования в России.

Автомат правильно-отрезной модель ПРА16 с ЧПУ — это новая разработка команды конструкторов и технологов завода. Он представляет собой высокоэффективный и высококачественный автомат с числовым программным управлением, который применяется для правки и резки круглой арматурной стали на прутки мерной длины. Как правило, это горячекатанная сталь гладкого профиля с диаметром 4-16 мм и профиля периодического, диаметр которого составляет 4-14 мм. Порезка и правка стали, поступающей в мотках, осуществляется в закрытых помещениях.

Уникальным этот автомат делает то, что он оснащен двумя специальными устройствами: размоточным и приемным. Правка проволоки происходит по всем плоскостям и эта особенность аппарата выгодно отличает его на фоне аналогичных устройств.

Сфера применения ПРА16 с ЧПУ — это предприятия, которые занимаются изготовлением металлоконструкций и железобетонных конструкций. Незаменимыми правильно-отрезные автоматы являются на других предприятиях промышленно-строительного комплекса.

Вся продукция завода «Долина» надежна и эффективна, не требует специальных условий хранения и эксплуатации.

Станок может оснащаться дополнительными приемными секциями для увеличения длины отрезаемых стержней до 12 м. Правильно—отрезной автомат ПРА16 может комплектоваться, по желанию заказчика, размоточным устройством с горизонтальной осью подачи грузоподъемностью: 1 т (РГ-1) или 4 т (РГ-4) и с вертикальной осью подачи.

На любую продукцию завода «Долина» каждый клиент получает гарантию, к тому же возможности нашей ремонтной базы и доставка запчастей в любой регион России в самые короткие сроки удовлетворят любого клиента. По вопросам приобретения обращайтесь в наш офис или свяжитесь с нашими менеджерами по телефонам, представленным на сайте.


  • Гарантия 18 месяцев
  • Температурный режим до 25 градусов
  • Ремонтная база
    Россия и СНГ
  • Доставка запчастей
    5-15 дней
  • Срок службы
    10-20 лет

Реальный внешний вид может немного отличаться от изображенного на страницах сайта. Возможны изменения технических характеристик товара в зависимости от модификации. Информация на данном сайте носит исключительно информационный характер и ни при каких условиях не является публичной офертой, определяемой положениями Статьи 437 ГК РФ.

Станок сверлильный STALEX HDP-16 — цена, отзывы, характеристики с фото, инструкция, видео

Станок сверлильный STALEX HDP-16 предназначен для сверления металлических и деревянных заготовок, зенкерования, а также обработки цветных металлов и расщепляемых пластмасс.

Особенности STALEX BM-20 Vario

  • Мощный асинхронный двигатель — 0.45 кВт, рассчитанный на продолжительную работу
  • Массивная опора из серого чугуна гарантирует работу без вибраций
  • Регулируемый упор глубины сверления
  • Наклон стола ±45°
  • Удобные эргономичные рукоятки из маслостойкой резины
  • Держатель для ключа патрона
  • Регулируемый защитный экран патрона
  • Рабочий стол перемещается вверх/вниз при помощи зубчатой рейки
  • Высококачественный клиновой ремень исключает проскальзывание
  • Изготовлен по стандарту СЕ

Характеристика Значение
Максимальный диаметр сверления Ø16
Сверлильный патрон 3-16 мм/В16
Конус шпинделя: МТ-2
Рабочий ход пиноли шпинделя: 60 мм
Диаметр пиноли: 72 мм
Расстояние шпиндель–стойка: 250 мм
Расстояние шпиндель–стол 391 мм
Расстояние шпиндель-основание 510 мм
Диаметр колонны: 59,5 мм
Размер стола: 195х196 мм
Наклон рабочего стола ±45º
Размер Т-образного паза 16 мм
Размер основания: 348х215 мм
Частота вращения шпинделя: 200-2500 об/мин
Высота станка 850 мм
Число скоростей: 12
Напряжение питания 230 В
Мощность двигателя 0.45 кВт
Тип двигателя асинхронный
Габаритные размеры станка 530х310х850 мм
Габаритные размеры упаковки: 690х430х260 мм
Масса нетто/брутто: 30/33 кг

Комплектация STALEX STALEX HDP-16

  • Оправка (дорн) для сверлильного патрона B-16
  • Сверлильный патрон 3-16/В16 под ключ
  • Клин
  • Тиски сверлильные
  • Инструкция
Масса брутто: 33 кг.
Габариты в упаковке ДхШхВ, мм: 690x430x260
Станок сверлильный STALEX HDP-16 с доставкой в г. Москва: подробные условия и стоимость

ТВ 16 технические характеристики | Станок токарный винторезный школьный

Технические характеристики настольного токарно-винторезного станка позволяют обрабатывать простые заготовки из металла методом точения.

Основные размеры
  • Высота центров, мм – 85
  • Расстояние между центрами, мм – 250
Размеры обрабатываемых деталей
  • Максимальный диаметр обрабатываемой детали, мм:
    • Прутка – 18
    • Над верхней частью суппорта – 90
    • Над нижней частью суппорта – нет
    • Над станиной – 160
  • Наибольшая длинна обточки, мм – 250
Параметры нарезаемой резьбы
  • Шаг нарезаемой резьбы:
    • Метрической — 0,2…3
    • Дюймовой – нет
    • Модульной – нет
Суппорт

Рисунок — Эскиз суппорта станка ТВ 16

  • Число резцов в резцедержателе – 4
  • Максимальные размеры державки резца (ШхВ), мм – 12х15
  • Высота опорной поверхности резца по линии центров, мм – 10
  • Наибольшее расстояние от оси центров до кромки резцедержателя, мм – 90
  • Количество резцовых головок в суппорте – 1
  • Наибольшее перемещение, мм:
    • Продольное – 260
    • Поперечное – 100
  • Выключающие упоры – нет
  • Быстрое перемещение суппорта – нет
  • Перемещение на одно деление лимба, мм:
    • продольное – 0,5
    • поперечное – 0,05
  • Перемещение на один оборот лимба, мм:
    • продольное – 32
    • поперечное – 1,5
Резцовые салазки
  • Наибольший угол поворота, град.  ± 60
  • Цена одного деления шкалы поворота, град. — 1
  • Наибольшая длина перемещения, мм — 100
  • Перемещение на одно деление лимба, мм — 0,05
  • Перемещение на один оборот лимба, мм – 1,5
Прочие характеристики
  • Резьбоуказатель – нет
  • Предохранение от перегрузки – есть
  • Блокировка – есть
Шпиндель

Рисунок — Эскиз конца шпинделя станка тв 16

  • Диаметр сквозного отверстия в шпинделе, мм — 18
  • Центр в шпинделе, Морзе — №3
  • Торможение шпинделя – нет
  • Блокировка рукояток – нет
Задняя бабка
  • Конус-система Морзе — №1
  • Наибольшее перемещение пиноли, мм 65
  • Цена одного деления перемещения пиноли, мм:
    • Лимба — 0,5
    • Линейки — 1
  • Величина поперечного смещения задней бабки, мм ±5
  • Величина поперечного смещения на 1 деление в мм – нет
Габариты и масса
  • Масса, кг – 150
  • Габариты, мм:
    • Длинна – 1150
    • Ширина – 600
    • Высота – 1200

Станки четырехсторонние

Цена: Звоните!
Станок четырехсторонний строгальный V-Hold MB 516

Производство погонажных изделий — бруса, блокхауса, вагонки и прочего погонажа

  • Количество шпинделей 5
  • Ширина обработки 20-160 мм
  • Толщина обработки 10-120 мм 
  • Частота вращения шпинделей 6500 об/мин
  • Скорость подачи 6-36 м/мин
  • Установленная мощность 28,05 кВт  
  • Цена: Звоните!
    Станок четырехсторонний строгальный NORTEC GS 523
  • Сечение 230х125 мм
  • длина заготовки от 230 мм
  • 5 шпинделей 5,5, и 11 кВт
  • Скорость подачи 6-25 м/мин
  • Цена: Звоните!
    Станок четырехсторонний строгальный для коротких заготовок NORTEC GS 523
  • Сечение 230х125 мм
  • длина заготовки от 120 мм
  • 5 шпинделей 5,5, 7,5 и 11 кВт
  • Скорость подачи до 40 м/мин
  • Цена: Звоните!
    Четырехсторонний станок GN-6S 23 H 60

    Высокоскоростной четырехсторонний строгальный станок.

  • Ширина заготовки 10-230мм
  • Толщина заготовки 7 — 160мм
  • Скорость подачи 6 — 60 м/мин
  • Установленная мощность 56 кВт
  • Вес 4500 кг.
  • Станок GN 6S 23 H60 имеет жесткую, массивную цельнолитую
    станину и оснащен высокоточными, динамически
    сбалансированными шпинделями.
    Цена: Звоните!
    Станок четырехсторонний строгальный QMB 620A

    Производство погонажных изделий — бруса, блокхауса, вагонки половой доски, и прочих профилей

  • Количество шпинделей 6
  • Ширина обработки 20-200 мм
  • Толщина обработки 8-125 мм 
  • Частота вращения шпинделей 6000 об/мин
  • Скорость подачи 6-24 м/мин
  • Установленная мощность 44 кВт  
  • Подача коротких заготовок
  • Масса 4400 кг
  • Цена: Звоните!
    Станок четырехсторонний строгальный V-Hold MB618

    Производство погонажных изделий — бруса, блокхауса, вагонки и прочего погонажа 

  • Количество шпинделей 6
  • Ширина обработки 20-180 мм
  • Толщина обработки 10-120 мм 
  • Частота вращения шпинделей 6000 об/мин
  • Скорость подачи 5-24 м/мин
  • Установленная мощность 30,55 кВт  
  •  Подача коротких заготовок
  • Цена: 37 790 $
    Станок четырехсторонний строгальный V-Hold M623С

    Производство погонажа — бруса, блокхауса, вагонки и прочего 

  • Количество шпинделей 6
  • Ширина обработки 30-230 мм
  • Толщина обработки 10-160 мм
  • Частота вращения шпинделей 6000 об/мин
  • Скорость подачи 7-28 м/мин
  • Установленная мощность 58,5 кВт
  • Подача коротких заготовок
  • Масса 4500 кг
  • Цена: Звоните!
    четырехсторонний станок MB4013
  • 4 шпинделя Чугунная станина
  • Хромированный рабочий стол
  • Деликатный прием готового изделия
  • Сечение 130 x 100 мм
  • Установленная мощность 12,47 кВт
  • Подача 5-20 метров в минуту
  • Цена: Звоните!
    Станок четырехсторонний строгальный MB5016E

    Производство погонажных изделий

  • Ширина обработки 30-160 мм
  • Толщина обработки 8-100 мм
  • Установленная мощность 17,77 кВт
  • Количество шпинделей 5
  • Частота вращения шпинделей 6100 об/мин
  • Скорость подачи 5-20 м/мин
  • Диаметр шпинделей, мм 40
  • Габариты, мм 2900*1400*1550
  • Масса 2060 кг
  • Цена: 129 523 €
    Четырехсторонний строгальный станок 6 шпинделей WEINIG Powermat 1200

    Станок четырехсторнний для профилирования бруса. 6 шпинделей, литая станина   

    • Рабочая ширина (при окружности резания 93-125 мм) 20-260 мм.
    • Рабочая высота (при окружности резания 93-125 мм) 10-200 мм.
    • Мощность двигателей 11+11+11+15+18.5+18.5 кВт.

    16 ценных преимуществ машинного обучения для малого бизнеса

    getty

    Малые предприятия выполняют большую работу с ограниченными ресурсами, что делает технические решения особенно ценными для них. Однако многие владельцы малого бизнеса могут сразу игнорировать определенные технологии, потому что считают, что они недоступны или неприменимы для их бизнеса. Во многих случаях они ошибаются, в том числе когда дело касается машинного обучения.

    По мнению отраслевых экспертов Forbes Technology Council, малые предприятия могут получить множество ощутимых выгод от использования новейших инструментов машинного обучения — во многих случаях с минимальными затратами и усилиями.Если вы ищете разумные способы использования адаптивных технологий для развития своего малого бизнеса, прочтите список лишь некоторых преимуществ, которые может принести машинное обучение.

    1. Обзор финансового здоровья

    Технологии могут открыть окно в здоровье и перспективы малого бизнеса. С помощью панели управления своей бизнес-деятельностью, включая прогнозы кассовой наличности и аналитические данные о продажах и тенденциях затрат, владелец малого бизнеса может составить полную картину финансового состояния своей компании.Таким образом, машинное обучение может помочь владельцу бизнеса предотвратить опасные тенденции. — Винод Йерува, Tata Communications

    2. Маркетинговые данные в реальном времени

    С помощью машинного обучения маркетологи малого бизнеса могут получать информацию в режиме реального времени и в масштабе, что дает им возможность лучше понять свою аудиторию, что им нужно и где они это ищут. Это дает им возможность создавать лучший онлайн-опыт, повышать эффективность бизнеса и укреплять доверие к бренду за счет истинной релевантности.- Конрад Фельдман, Quantcast


    Forbes Technology Council — это сообщество ИТ-директоров, технических директоров и руководителей технологических компаний мирового уровня, в которое допускаются только приглашения. Имею ли я право?


    3. Решение проблемы мошенничества с рекламой

    Если вы тратите деньги на какой-либо канал цифрового маркетинга, решение по борьбе с рекламным мошенничеством принесет пользу вашему бизнесу. На мошенничество приходится около 25% всех расходов на цифровой маркетинг, и практически каждое решение для мошенничества с рекламой использует преимущества машинного обучения для повышения эффективности маркетинговых кампаний.Это то, что компании часто упускают из виду, но это очень важно. — Ричард Кан, Anura Solutions, LLC

    4. Точный профиль клиента

    Малым предприятиям необходимо на раннем этапе сформировать культуру принятия решений на основе данных, и машинное обучение — большой инструмент на этом пути. Сбор внутренних данных, объединение их с правильными наборами внешних данных и запуск алгоритмов машинного обучения может помочь малым предприятиям понять, кто их покупатель, что им движет, что продается и многое другое.Эта информация необходима для принятия решений на основе данных. — Викрант Патхак, myautoIQ

    5. Улучшенные рабочие процессы

    Машинное обучение — это синтез бизнес-аналитики для решения проблем, с которыми сталкиваются организации. Это дает предприятиям возможность получать информацию на основе тенденций посредством анализа огромных объемов данных. В свою очередь, компании принимают решения на основе данных, чтобы лучше понять и удовлетворить потребности своих клиентов, улучшить рабочие процессы и устранить неэффективные методы.- Давид Гаспарян, Phonexa

    6. Обнаружение краж

    Малые предприятия могут использовать программное обеспечение на основе машинного обучения в качестве услуги для обнаружения краж или выявления нарушений физической безопасности или безопасности данных. Это может напрямую привести к немедленной денежной выгоде. — Випин Джайн, Pensando Systems

    7. Оценка риска, связанного с низкой производительностью труда

    Машинное обучение может обрабатывать объем данных, который может затопить всю команду технических специалистов, выполняющих такие задачи, как профилирование потенциальных клиентов или выявление случаев мошенничества.Эти данные также могут подсказать владельцам бизнеса, когда инвестировать в новое оборудование или когда лучше всего нанимать сотрудников. Короче говоря, ML может предоставить достаточно информации, чтобы позволить малому бизнесу сократить трудозатраты, необходимые для оценки рисков. — Арни Гордон, Arlyn Scales

    8. Круглосуточная служба поддержки клиентов

    Машинное обучение может помочь малому бизнесу обеспечивать круглосуточное интерактивное обслуживание клиентов на основе искусственного интеллекта, которое может дать точные ответы и направить клиентов к нужному персоналу или отделу.Такая услуга может даже предугадывать потребности клиентов, проверяя любые открытые запросы на обслуживание и имея готовый контекст, когда они обращаются. Кроме того, бизнес может использовать этот канал для сбора отзывов. Благодаря широкому спектру доступных облачных сервисов существует очень мало препятствий для предоставления услуги виртуального помощника. — Чандрасекхар Сомасекхар, Cleareye.ai

    9. Лучшее удержание клиентов

    Удержание — яркий пример давней проблемы, для которой все еще требуется современное решение.Некоторые организации внесли временные исправления, но воронка все еще остается неплотной. Использование машинного обучения, а точнее персонализации или рекомендаций, — лучший способ для малого бизнеса (особенно цифрового) решить проблемы с удержанием. — Харшил Шах, DXFactor

    10. Повышение качества обслуживания клиентов

    По своей сути машинное обучение использует искусственный интеллект для обработки данных, выполнения анализа данных и «обучения» при выявлении закономерностей. Некоторые бизнес-процессы по своей природе регулярны, и этот анализ принесет большую пользу, включая улучшение общего качества обслуживания клиентов, уточнение жизненного цикла принятия клиентов и разработку механизма перекрестных продаж, дополнительных продаж и рекомендаций.Объединение этого анализа с автоматическими действиями дает механизм масштабирования. — Карлос Пигнатаро, Cisco Systems, Inc.

    11. Голосовая поддержка для административных задач

    Малые предприятия должны использовать голосовых помощников по максимуму. Машинное обучение помогает приложениям лучше и точнее понимать естественный язык, поэтому доверие к ним растет. Они не только могут планировать встречи и выполнять другие административные задачи, но при правильном использовании они также могут извлекать точные и качественные данные за секунды, экономя время и повышая эффективность.- Пит Хэнлон, Moneypenny

    12. Повышение маневренности и производительности

    Решения

    Composite AI могут повысить производительность малых предприятий. Композитный ИИ использует комбинацию искусственного интеллекта и человеческого интеллекта для переопределения производительности и принятия решений, делая людей более эффективными во всем, что они делают. Например, бот с искусственным интеллектом для отслеживания состояния и назначения задач может помочь малому бизнесу стать более гибким и продуктивным за счет сокращения потерь времени и критических ресурсов.- Гаурав Аггарвал, Avanade Inc.

    13. Ускорение вывода на рынок и рентабельность инвестиций

    Любая компания, использующая повседневные технологические платформы, такие как электронная почта и планирование, может извлечь выгоду из средств машинного обучения и автоматизации бизнеса. Благодаря безопасному доступу к обширным коммуникационным данным любой бизнес может создавать интеллектуальные процессы и рабочие процессы, которые сокращают операционные расходы и ускоряют реализацию инициатив по выводу на рынок и окупаемость инвестиций. — Глеб Поляков, Нилас

    14. Защита от фишинговых атак

    Малым предприятиям часто не хватает опыта в области безопасности в своей ИТ-команде (или у них может даже не быть ИТ-команды), что делает их более уязвимыми.Машинное обучение можно использовать для предотвращения мошенничества с использованием электронной почты и фишинговых атак. Программное обеспечение может постоянно отслеживать все входящие электронные письма, выявляя закономерности в отправителях, IP-адресах, содержании, ссылках и т. Д. Затем он может выявить и изолировать или уничтожить любые возможные угрозы. — Брюс Корнфельд, StorMagic

    15. Улучшение письменного общения

    Одним из наборов технических инструментов, которые мы используем в нашей организации, является Grammarly, который использует машинное обучение и искусственный интеллект для выявления грамматических ошибок и ошибок в структуре предложений.Этот интуитивно понятный инструмент невероятно полезен для нашей организации, поскольку он дает советы о том, как легко передавать мысли понятным образом, к которому будет тянуться любой. — Марк Фишер, Dogtown Media LLC

    16. Интеллектуальная обработка документов

    Интеллектуальная обработка документов — это абсолютно необходимая технология для малого бизнеса. Он готов к работе в облаке и работает на базе искусственного интеллекта, и вы платите только за каждый документ, который обрабатывается в цифровом виде. Раньше эта технология была доступна только локально и в основном была недоступна.Однако времена изменились, и теперь вы можете обрабатывать основные документы, включая счета, формы требований и ипотечные документы, в цифровом виде. — Томас Хелфрич, System Soft Technologies

    Министерство энергетики США выделит 16 миллионов долларов на исследования в области машинного обучения и искусственного интеллекта

    Основное внимание уделяется исследованиям в области физических наук и управлению сложными процессами

    ВАШИНГТОН, Д.C. — Сегодня Министерство энергетики США (DOE) объявило, что выделит 16 миллионов долларов на передовые исследования в области машинного обучения (ML) и искусственного интеллекта (AI) как для научных исследований, так и для управления сложными системами.

    Финансирование будет направлено на поддержку двух групп проектов. Первый набор ориентирован на развитие машинного обучения и искусственного интеллекта для прогнозного моделирования и моделирования для исследований в области физических наук.

    Вторая группа проектов фокусируется на базовых исследованиях машинного обучения и искусственного интеллекта для «поддержки принятия решений» в управлении сложными процессами, аналогичными тем, которые существуют в беспилотных автомобилях, где машинное обучение и искусственный интеллект могут принимать решения или помогать в принятии решений в режиме реального времени.

    «Мы добиваемся огромных успехов в адаптации машинного обучения и искусственного интеллекта к широкому кругу научных и операционных задач», — сказал д-р Крис Фолл, директор Управления науки Министерства энергетики США. «Эти проекты укрепят ML и AI как инструменты как для научных исследований, так и для управления сложными процессами».

    Проекты, которые возглавляются как университетами, так и национальными лабораториями Министерства энергетики, были отобраны на основе конкурентной экспертной оценки в рамках двух отдельных объявлений о возможностях финансирования Министерства энергетики (вместе с параллельными объявлениями лабораторий Министерства энергетики США), «Научное машинное обучение для моделирования и симуляций. »И« Искусственный интеллект и поддержка принятия решений для сложных систем », выпущенный Управлением перспективных научных исследований в области вычислительной техники (ASCR) в Управлении науки Министерства энергетики.

    Пять проектов моделирования и симуляции будут профинансированы на общую сумму 3 миллиона долларов в долларах 2020 финансового года в течение двух лет. Шесть проектов поддержки принятия решений будут рассчитаны на три года на общую сумму 13 миллионов долларов, из которых 7 миллионов долларов в долларах на 2020 финансовый год и внешнее финансирование зависит от ассигнований Конгресса.

    Списки проектов можно найти на домашней странице ASCR под заголовком «Что нового».

    ###

    Контакт для СМИ: (202) 586-4940

    Что такое машинное обучение и почему оно важно?

    Что такое машинное обучение?

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

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

    Почему так важно машинное обучение?

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

    Какие существуют типы машинного обучения?

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

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

    Как работает машинное обучение с учителем?

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

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

    Как работает машинное обучение без учителя?

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

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

    Как работает полу-контролируемое обучение?

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

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

    Как работает обучение с подкреплением?

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

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

    Кто и для чего использует машинное обучение?

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

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

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

    Помимо механизмов рекомендаций, машинное обучение можно использовать и в следующих целях:

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

    Каковы преимущества и недостатки машинного обучения?

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

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

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

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

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

    Как правильно выбрать модель машинного обучения

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

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

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

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

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

    Важность интерпретируемого человеком машинного обучения

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

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

    Какое будущее у машинного обучения?

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

    Платформы машинного обучения

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

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

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

    Глубокое обучение работает совершенно иначе, чем традиционное машинное обучение.

    Как эволюционировало машинное обучение?

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

    1679 — Готфрид Вильгельм Лейбниц изобретает систему двоичного кода.

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

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

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

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

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

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

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

    1997 — IBM Deep Blue обыграл гроссмейстера Гарри Каспарова.

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

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

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

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

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

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

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

    Что такое модель машинного обучения?

    Когда вы покупаете автомобиль, первый вопрос — какая модель — Honda Civic для недорогих поездок на работу, Chevy Corvette для хорошего внешнего вида и быстрой езды или, может быть, Ford F-150 для перевозки тяжелых грузов.

    Для перехода к ИИ, самой революционной технологии нашего времени, вам понадобится модель машинного обучения.

    Что такое модель машинного обучения?

    Модель машинного обучения — это выражение алгоритма, который просматривает горы данных, чтобы найти закономерности или сделать прогнозы.Модели машинного обучения (ML), основанные на данных, являются математическими двигателями искусственного интеллекта.

    Например, модель машинного обучения для компьютерного зрения может определять автомобили и пешеходов в видео в реальном времени. Один для обработки естественного языка может переводить слова и предложения.

    Под капотом модель машинного обучения — это математическое представление объектов и их отношений друг с другом. Объектами могут быть все, что угодно, от «лайков» в сообщении в социальной сети до молекул в лабораторном эксперименте.

    ML Модели для любых целей

    Без ограничений на объекты, которые могут стать функциями в модели машинного обучения, нет никаких ограничений на использование ИИ. Комбинации бесконечны.

    Специалисты по обработке данных создали целые семейства моделей машинного обучения для различных целей, и в разработке находятся другие.

    Краткая систематика моделей машинного обучения

    ML Тип модели Случаи использования
    Линейная регрессия / классификация Шаблоны в числовых данных, например в финансовых таблицах
    Графические модели Обнаружение мошенничества или осведомленность о настроениях
    Деревья решений / Случайные леса Прогнозирование результатов
    Нейронные сети с глубоким обучением Компьютерное зрение, обработка естественного языка и многое другое

    Например, линейные модели используют алгебру для прогнозирования отношений между переменными в финансовых прогнозах.Графические модели выражают в виде диаграмм вероятность, например, решит ли потребитель купить продукт. Заимствуя метафору ветвей, некоторые модели машинного обучения принимают форму деревьев решений или их групп, называемых случайными лесами.

    Во время Большого взрыва ИИ в 2012 году исследователи обнаружили, что глубокое обучение является одним из самых успешных методов поиска закономерностей и прогнозирования. Он использует своего рода модель машинного обучения, называемую нейронной сетью, потому что она была вдохновлена ​​паттернами и функциями клеток мозга.

    Модель ML для масс

    Глубокое обучение получило свое название от структуры моделей машинного обучения. Они накладывают слой за слоем элементы и их взаимосвязи, образуя бутерброд с математическим героем.

    Благодаря своей невероятной точности в поиске закономерностей повсюду появляются два типа моделей глубокого обучения, описанные в отдельном объяснительном ролике.

    Сверточные нейронные сети (CNN), часто используемые в компьютерном зрении, действуют как глаза в автономных транспортных средствах и могут помогать обнаруживать болезни на медицинских изображениях.Рекуррентные нейронные сети и преобразователи (RNN), настроенные для анализа устной и письменной речи, являются движками Amazon Alexa, Google Assistant и Apple Siri.

    Нейронные сети глубокого обучения получили свое название из-за своей многослойной структуры.

    Pssssst, Выберите предварительно обученную модель

    Выбор подходящего семейства моделей, таких как CNN, RNN или трансформатор, — отличное начало. Но это только начало.

    Если вы хотите прокатиться на Baja 500, вы можете модифицировать стандартный багги для дюн с помощью мощных амортизаторов и износостойких шин или купить автомобиль, созданный для этой гонки.

    В машинном обучении это так называемая предварительно обученная модель. Он настроен на большие наборы обучающих данных, которые похожи на данные в вашем случае использования. Взаимоотношения данных, называемые весами и смещениями, оптимизированы для предполагаемого приложения.

    Для обучения модели требуется огромный набор данных, большой опыт в области искусственного интеллекта и значительные вычислительные мощности. Опытные покупатели выбирают предварительно обученные модели, чтобы сэкономить время и деньги.

    Кому я собираюсь позвонить?

    Когда вы покупаете предварительно обученную модель, найдите дилера, которому вы можете доверять.

    NVIDIA ставит свое имя в онлайн-библиотеку под названием NGC catalogue, которая заполнена проверенными, предварительно обученными моделями. Они охватывают весь спектр задач ИИ, от компьютерного зрения до разговорного ИИ и т. Д.

    Пользователи знают, что получают, потому что модели в каталоге идут с резюме. Они похожи на реквизиты потенциального найма.

    Резюме модели

    показывает вам область, для которой модель была обучена, набор данных, который ее обучил, и ожидаемые результаты.Они обеспечивают прозрачность и уверенность в том, что вы выбираете правильную модель для своего варианта использования.

    Дополнительные ресурсы для моделей машинного обучения

    Более того, модели NGC готовы к трансферному обучению. Это последняя настройка крутящего момента моделей для точных дорожных условий, по которым они будут ездить, — данных вашего приложения.

    NVIDIA даже предоставляет ключ для настройки вашей модели NGC. Он называется TAO, и вы можете подписаться на него сегодня, чтобы получить ранний доступ.

    Чтобы узнать больше, посетите:

    16 лучших вопросов на собеседовании по машинному обучению 2021

    Ах, ужасное интервью по машинному обучению.Вам кажется, что вы все знаете… пока не пройдете проверку! Но так быть не должно.

    За последние несколько месяцев я провел собеседование со многими компаниями на должности начального уровня, связанные с наукой о данных и машинным обучением. Чтобы дать вам немного перспективы, я учился в аспирантуре в последние несколько месяцев, обучаясь на магистратуре по машинному обучению и компьютерному зрению, при этом большая часть моего предыдущего опыта была исследовательской / академической, но с восемью месяцами на ранней стадии запуска (не связанного с ML).Роли включали работу в области науки о данных, общего машинного обучения и специализации в области обработки естественного языка или компьютерного зрения. Я взял интервью у крупных компаний, таких как Amazon, Tesla, Samsung, Uber, Huawei, а также у многих стартапов, от начальных до хорошо зарекомендовавших себя и финансируемых.

    16 вопросов для собеседования по машинному обучению

    1. Что такое нормализация данных и зачем она нам нужна?
    2. Объясните, что такое уменьшение размерности, где оно используется и его преимущества?
    3. Как вы обрабатываете отсутствующие или поврежденные данные в наборе данных?
    4. Объясните этот алгоритм кластеризации.
    5. Как бы вы занялись исследовательским анализом данных (EDA)?
    6. Как узнать, какую модель машинного обучения следует использовать?
    7. Почему мы используем свертки для изображений, а не только слои FC?
    8. Что делает трансляцию CNN инвариантной?
    9. Почему у нас есть максимальный пул в классификационных CNN?
    10. Почему CNN сегментации обычно имеют стиль / структуру кодировщика-декодера?
    11. Какое значение имеют остаточные сети?
    12. Что такое пакетная нормализация и почему она работает?
    13. Как бы вы справились с несбалансированным набором данных?
    14. Зачем вам использовать много маленьких сверточных ядер, таких как 3×3, а не несколько больших?
    15. Есть ли у вас еще какие-нибудь проекты, связанные с этим?
    16. Объясните текущее магистерское исследование? Что сработало? Что не сделали? Будущие направления?

    Сегодня я поделюсь с вами всеми вопросами на собеседовании, которые мне задавали, и о том, как к ним подойти.Многие из вопросов были довольно распространенными и ожидаемыми от теории, но многие другие были довольно творческими и любопытными. Я просто перечислю самые распространенные из них, поскольку в Интернете есть много ресурсов о них, и более подробно остановлюсь на некоторых из менее распространенных и сложных. Я надеюсь, что, прочитав этот пост, вы сможете хорошо пройти собеседование по машинному обучению и получить работу своей мечты!

    Многие из вопросов были довольно распространенными и ожидаемыми от теории, но многие другие были довольно творческими и любопытными.

    1. Что такое нормализация данных и зачем она нам нужна?

    Я чувствовал, что это было бы важно выделить. Нормализация данных — очень важный этап предварительной обработки, используемый для изменения масштаба значений, чтобы они соответствовали определенному диапазону, чтобы обеспечить лучшую сходимость во время обратного распространения ошибки. В общем, это сводится к вычитанию среднего значения каждой точки данных и делению на его стандартное отклонение. Если мы этого не сделаем, то некоторые из функций (имеющие высокую величину) будут иметь больший вес в функции стоимости (если функция более высокой величины изменится на 1%, то это изменение будет довольно большим, но для более мелких функций это совсем незначительно).Нормализация данных делает все функции одинаково взвешенными.

    2. Объясните, где снижение размерности используется и его преимущества?

    Снижение размерности — это процесс уменьшения количества рассматриваемых переменных характеристик путем получения набора основных переменных, которые в основном являются важными характеристиками. Важность функции зависит от того, насколько переменная функции способствует информационному представлению данных, и зависит от того, какой метод вы решите использовать.Решение о том, какую технику использовать, сводится к пробам и ошибкам и предпочтениям. Обычно начинают с линейной техники и переходят к нелинейным, когда результаты говорят о неадекватной подгонке. Преимущества уменьшения размерности для набора данных могут быть:

    • Уменьшите необходимое пространство для хранения.
    • Ускорение вычислений (например, в алгоритмах машинного обучения), меньшие размеры означают меньше вычислений, а также меньшие размеры могут позволить использовать алгоритмы, непригодные для большого количества измерений.
    • Удалите лишние элементы, например, нет смысла сохранять размер местности как в квадратных метрах, так и в квадратных милях (возможно, сбор данных был некорректным).
    • Уменьшение размера данных до 2D или 3D может позволить нам построить и визуализировать их, возможно, наблюдать закономерности, дать нам понимание.
    • Слишком много функций или слишком сложная модель может привести к переобучению.

    3. Как поступать с отсутствующими или поврежденными данными в наборе данных?

    Вы можете найти отсутствующие / поврежденные данные в наборе данных и либо отбросить эти строки или столбцы, либо решить заменить их другим значением.В Pandas есть два очень полезных метода: isnull () и dropna (), которые помогут вам найти столбцы данных с отсутствующими или поврежденными данными и удалить эти значения. Если вы хотите заполнить недопустимые значения значением-заполнителем (например, 0), вы можете использовать метод fillna ().

    4. Объясните алгоритм кластеризации.

    Я написал популярную статью о 5 алгоритмах кластеризации, которые необходимо знать ученым, в которой подробно объяснил их все с помощью отличных визуализаций.

    5. Как бы вы занялись исследовательским анализом данных (EDA)?

    Цель EDA — собрать некоторую информацию из данных, прежде чем применять вашу прогнозную модель, то есть получить некоторую информацию. По сути, вы хотите сделать свой EDA в порядке от грубого до тонкого . Мы начинаем с получения некоторых глобальных идей высокого уровня. Обратите внимание на некоторые несбалансированные классы. Посмотрите на среднее значение и дисперсию каждого класса. Просмотрите первые несколько строк, чтобы понять, о чем идет речь. Запустите pandas df.info () , чтобы узнать, какие функции являются непрерывными, категориальными, а также их тип (int, float, string). Затем удалите ненужные столбцы, которые не будут полезны при анализе и прогнозировании. Это могут быть просто столбцы, которые выглядят бесполезными, в которых многие строки имеют одинаковое значение (т. Е. Не дают много информации), или в нем отсутствует много значений. Мы также можем заполнить отсутствующие значения наиболее частым значением в этом столбце или медианой. Теперь мы можем начать делать некоторые базовые визуализации. Начните с высокоуровневых материалов.Сделайте несколько гистограмм для категорийных объектов с небольшим количеством групп. Гистограммы выпускных классов. Посмотрите на самые «общие черты». Создайте визуализации этих отдельных функций, чтобы попытаться получить некоторые базовые идеи. Теперь мы можем перейти к конкретным вопросам. Создавайте визуализации между объектами, по два или три за раз. Как функции связаны друг с другом? Вы также можете выполнить PCA, чтобы увидеть, какие функции содержат больше всего информации. Сгруппируйте некоторые функции вместе, чтобы увидеть их взаимосвязь.Например, что происходит с классами, когда A = 0 и B = 0? Как насчет A = 1 и B = 0? Сравните разные функции. Например, если признак А может быть либо «женским», либо «мужским», тогда мы можем построить график признака А, в котором они остались, чтобы увидеть, остаются ли самцы и самки в разных каютах. Помимо столбцов, разброса и других основных графиков, мы можем создавать PDF / CDF, наложенные графики и т. Д. Взгляните на некоторые статистические данные, такие как распределение, p-значение и т. Д. Наконец, пришло время построить модель машинного обучения. Начните с более простых вещей, таких как наивный байесовский метод и линейная регрессия.Если вы видите, что это отстой или данные сильно нелинейны, используйте полиномиальную регрессию, деревья решений или SVM. Функции могут быть выбраны в EDA в зависимости от их важности. Если у вас много данных, вы можете использовать нейронную сеть. Проверьте кривую ROC. Точность, отзыв.

    6. Как узнать, какую модель машинного обучения следует использовать?

    Хотя всегда следует помнить о «теореме о запрете бесплатного обеда», есть несколько общих рекомендаций. Я написал здесь статью о том, как выбрать подходящую модель регрессии.Эта шпаргалка также великолепна!

    7. Почему мы используем свертки для изображений, а не только слои FC?

    Это было довольно интересно, так как это не то, о чем обычно спрашивают компании. Как и следовало ожидать, я получил этот вопрос от компании, специализирующейся на компьютерном зрении. Этот ответ состоит из двух частей. Во-первых, свертки сохраняют, кодируют и фактически используют пространственную информацию из изображения. Если бы мы использовали только слои FC, у нас не было бы относительной пространственной информации.Во-вторых, сверточные нейронные сети (CNN) имеют частично встроенную инвариантность трансляции, поскольку каждое ядро ​​свертки действует как собственный фильтр / детектор признаков.

    8. Что делает трансляцию CNN инвариантной?

    Как объяснено выше, каждое ядро ​​свертки действует как свой собственный фильтр / детектор признаков. Допустим, вы выполняете обнаружение объекта, неважно, где именно на изображении находится объект, поскольку мы в любом случае будем применять свертку в виде скользящего окна по всему изображению.

    9. Почему мы используем max-pooling в классификационных CNN?

    Опять же, как и следовало ожидать, это роль в компьютерном зрении. Максимальное объединение в CNN позволяет сократить объем вычислений, поскольку после объединения ваши карты характеристик становятся меньше. Вы не потеряете слишком много семантической информации, так как используете максимальную активацию. Также существует теория, что max-pooling немного способствует тому, что CNN дает больше вариативности перевода. Посмотрите это отличное видео от Эндрю Нга о преимуществах max-pooling.

    10. Почему CNN сегментации обычно имеют стиль / структуру кодировщика-декодера?

    Кодер CNN можно в основном рассматривать как сеть извлечения признаков, в то время как декодер использует эту информацию для предсказания сегментов изображения путем «декодирования» признаков и масштабирования до исходного размера изображения.

    11. Каково значение остаточных сетей?

    Главное, что сделали остаточные соединения, — это предоставили прямой доступ к функциям из предыдущих слоев.Это значительно упрощает распространение информации по сети. В одной очень интересной статье об этом показано, как использование локальных пропускаемых соединений придает сети тип ансамблевой многолучевой структуры, предоставляя функциям несколько путей для распространения по сети.

    12. Что такое пакетная нормализация и почему она работает?

    Обучение глубоких нейронных сетей осложняется тем фактом, что распределение входных данных каждого слоя изменяется во время обучения, так как изменяются параметры предыдущих слоев.Идея состоит в том, чтобы нормализовать входные данные каждого уровня таким образом, чтобы у них было среднее активация выхода, равная нулю, и стандартное отклонение, равное единице. Это делается для каждой отдельной мини-партии на каждом уровне, т.е. вычисляют среднее значение и дисперсию только для этой мини-партии, а затем нормализуют. Это аналогично стандартизации входов в сети. Как это помогает? Мы знаем, что нормализация входных данных в сеть помогает ей учиться. Но сеть — это просто серия слоев, где выход одного слоя становится входом для следующего.Это означает, что мы можем рассматривать любой уровень нейронной сети как первый уровень меньшей последующей сети. Мы рассматриваем как серию нейронных сетей, взаимодействующих друг с другом, мы нормализуем вывод одного уровня перед применением функции активации, а затем передаем его на следующий уровень (подсеть).

    13. Как бы вы поступили с несбалансированным набором данных?

    У меня есть статья об этом! Отъезд №3 🙂

    14. Почему вам следует использовать много маленьких сверточных ядер, таких как 3×3, а не несколько больших?

    Это очень хорошо объяснено в статье VGGNet.Есть две причины: во-первых, вы можете использовать несколько ядер меньшего размера, а не несколько больших, чтобы получить такое же воспринимающее поле и захватить больший пространственный контекст, но с меньшими ядрами вы используете меньше параметров и вычислений. Во-вторых, поскольку с меньшими ядрами вы будете использовать больше фильтров, вы сможете использовать больше функций активации и, таким образом, получите более разборчивую функцию сопоставления, которую будет изучать ваша CNN.

    15. Есть ли у вас еще какие-нибудь проекты, связанные с этим?

    Здесь вы действительно сможете установить связь между вашим исследованием и их бизнесом.Есть ли что-нибудь, что вы сделали или чему научились, что может быть связано с их бизнесом или ролью, на которую вы претендуете? Он не обязательно должен быть на 100% точным, просто каким-то образом связан, чтобы вы могли показать, что сможете напрямую добавить большую ценность.

    16. Объясните текущее магистерское исследование? Что сработало? Что не сделали? Будущие направления?

    То же, что и последний вопрос!

    Дополнительные вопросы на собеседовании:

    • Какая разница между систематической ошибкой и дисперсией?
    • Что такое градиентный спуск?
    • Объясните чрезмерную и недостаточную подгонку и как с ними бороться?
    • Как бороться с проклятием размерности?
    • Что такое регуляризация, почему мы ее используем и приводим несколько примеров общих методов?
    • Объясните анализ главных компонентов (PCA)?
    • Почему ReLU лучше и чаще используется, чем сигмоид в нейронных сетях?

    Вот и все! Все вопросы на собеседовании, которые я получил при подаче заявки на вакансии в области науки о данных и машинного обучения.Надеюсь, вам понравился этот пост и вы узнали что-то новое и полезное!


    Джордж Сейф — инженер по машинному обучению и самопровозглашенный «сертифицированный ботаник». Ознакомьтесь с другими его работами по передовым темам ИИ и науке о данных.

    СвязанныеПодробнее о науке о данных

    Радикально новый метод позволяет ИИ учиться практически без данных

    Для машинного обучения обычно требуется множество примеров. Чтобы модель искусственного интеллекта распознала лошадь, вам нужно показать ей тысячи изображений лошадей.Это то, что делает эту технологию дорогостоящей с точки зрения вычислений — и сильно отличается от человеческого обучения. Ребенку часто нужно увидеть всего несколько примеров объекта или даже один, прежде чем он сможет распознать его на всю жизнь.

    На самом деле детям иногда не нужно каких-либо примеров, чтобы что-то идентифицировать. Показав фотографии лошади и носорога и сказав, что единорог — это нечто среднее, они могут узнать мифическое существо в книжке с картинками, как только увидят его в первый раз.

    Хм… ок, не совсем.

    MS TECH / PIXABAY

    В новой статье Университета Ватерлоо в Онтарио говорится, что модели искусственного интеллекта также должны иметь возможность делать это — процесс, который исследователи называют «менее чем одним» снимком, или LO-выстрелом, обучением. Другими словами, модель ИИ должна уметь точно распознавать на объектов больше , чем количество примеров, на которых она была обучена. Это может иметь большое значение для области, которая становится все более дорогой и недоступной по мере того, как используемые наборы данных становятся все больше.

    Как работает обучение «менее одного» кадра

    Исследователи впервые продемонстрировали эту идею, экспериментируя с популярным набором данных компьютерного зрения, известным как MNIST. MNIST, содержащий 60 000 обучающих изображений рукописных цифр от 0 до 9, часто используется для проверки новых идей в этой области.

    В предыдущей статье исследователи Массачусетского технологического института представили метод «дистилляции» гигантских наборов данных на крошечные, и в качестве доказательства концепции они сжали MNIST до 10 изображений.Изображения не были выбраны из исходного набора данных, а были тщательно спроектированы и оптимизированы, чтобы содержать эквивалентный объем информации для полного набора. В результате при обучении исключительно на 10 изображениях модель ИИ может достичь почти такой же точности, как модель, обученная на всех изображениях MNIST.

    Примеры изображений из набора данных MNIST.

    WIKIMEDIA

    10 изображений, «извлеченных» из MNIST, которые могут обучить модель искусственного интеллекта достижению 94% точности распознавания рукописных цифр.

    TONGZHOU WANG ET AL.

    Исследователи Ватерлоо хотели развить процесс дистилляции. Если можно уменьшить 60 000 изображений до 10, почему бы не сжать их до пяти? Хитрость, как они поняли, заключалась в том, чтобы создавать изображения, в которых смешиваются несколько цифр, а затем вводить их в модель ИИ с гибридными, или «мягкими», метками. (Вспомните лошадь и носорога, у которых есть частичные черты единорога.)

    «Если вы думаете о цифре 3, она тоже похожа на цифру 8, но не на цифру 7», — говорит Илья Сухолуцкий, доктор философии. студент Ватерлоо и ведущий автор статьи.«Мягкие ярлыки пытаются уловить эти общие функции. Поэтому вместо того, чтобы сказать машине: «Это изображение — цифра 3», мы говорим: «Это изображение на 60% состоит из цифры 3, на 30% из цифры 8 и на 10% из цифры 0» »

    Пределы числа Обучение LO-выстрелу

    После того, как исследователи успешно использовали программные метки для достижения обучения LO-shot в MNIST, они начали задаваться вопросом, насколько далеко может зайти эта идея. Есть ли ограничение на количество категорий, которые вы можете научить модель ИИ определять на крошечном количестве примеров?

    Удивительно, но ответ, похоже, отрицательный.С помощью тщательно разработанных программных этикеток даже два примера теоретически могут кодировать любое количество категорий. «С двумя точками можно разделить тысячу классов, или 10 000 классов, или миллион классов», — говорит Сухолуцкий.

    Нанесение яблок (зеленые и красные точки) и апельсинов (оранжевые точки) по весу и цвету.

    АДАПТИРОВАНО ИЗ СЛАЙДА ДЖЕЙСОНА МЕЙСА «МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ 101»

    Это то, что исследователи демонстрируют в своей последней статье посредством чисто математического исследования.Они воплощают концепцию в одном из простейших алгоритмов машинного обучения, известном как k-близких соседей (kNN), который классифицирует объекты с использованием графического подхода.

    Чтобы понять, как работает kNN, рассмотрим в качестве примера задачу классификации фруктов. Если вы хотите обучить модель kNN, чтобы понять разницу между яблоками и апельсинами, вы должны сначала выбрать функции, которые вы хотите использовать для представления каждого фрукта. Возможно, вы выбираете цвет и вес, поэтому для каждого яблока и апельсина вы вводите в kNN одну точку данных с цветом фрукта в качестве значения x и весом в качестве значения y.Затем алгоритм kNN отображает все точки данных на двухмерной диаграмме и проводит линию границы прямо посередине между яблоками и апельсинами. На этом этапе график аккуратно разделен на два класса, и теперь алгоритм может решить, представляют ли новые точки данных одну или другую, в зависимости от того, на какую сторону линии они попадают.

    Чтобы изучить обучение LO-shot с помощью алгоритма kNN, исследователи создали серию крошечных наборов синтетических данных и тщательно разработали их программные метки.Затем они позволили kNN построить граничные линии, которые он видел, и обнаружили, что успешно разбили график на большее количество классов, чем на точки данных. У исследователей также была высокая степень контроля над тем, где проходили границы. Используя различные настройки мягких этикеток, они могли заставить алгоритм kNN рисовать точные узоры в форме цветов.

    Исследователи использовали примеры с мягкими пометками для обучения алгоритма kNN кодированию все более сложных граничных линий, разбивая диаграмму на гораздо больше классов, чем на точки данных.Каждая из цветных областей на графиках представляет отдельный класс, в то время как круговые диаграммы сбоку от каждого графика показывают распределение мягких меток для каждой точки данных.

    ИЛЬЯ СУХОЛУТСКИЙ И др.

    Конечно, у этих теоретических исследований есть некоторые ограничения. В то время как идея обучения LO-shot должна быть перенесена на более сложные алгоритмы, задача разработки примеров с мягкой меткой становится значительно сложнее. Алгоритм kNN является интерпретируемым и визуальным, что позволяет людям создавать этикетки; нейронные сети сложны и непроницаемы, а это значит, что то же самое может быть неверным.У дистилляции данных, которая работает для разработки примеров с мягкой меткой для нейронных сетей, также есть серьезный недостаток: она требует, чтобы вы начали с гигантского набора данных, чтобы сократить его до чего-то более эффективного.

    Сухолуцкий говорит, что сейчас он работает над поиском других способов конструирования этих крошечных синтетических наборов данных — будь то конструирование их вручную или с помощью другого алгоритма. Однако, несмотря на эти дополнительные исследовательские проблемы, в статье представлены теоретические основы обучения LO-выстрелу.«Вывод заключается в том, что в зависимости от того, какие наборы данных у вас есть, вы, вероятно, сможете добиться значительного повышения эффективности», — говорит он.

    Это то, что больше всего интересует Тунчжоу Вана, аспиранта Массачусетского технологического института, который руководил более ранним исследованием дистилляции данных. «Работа строится на действительно новой и важной цели: изучении мощных моделей на основе небольших наборов данных», — говорит он о вкладе Сухолуцкого.

    Райан Хурана, исследователь из Монреальского института этики искусственного интеллекта, разделяет это мнение: «Что еще важнее,« обучение менее чем одним выстрелом радикально снизит требования к данным для построения функционирующей модели.«Это может сделать ИИ более доступным для компаний и отраслей, которым до сих пор мешали требования к данным в этой области. Это также могло бы улучшить конфиденциальность данных, поскольку для обучения полезных моделей нужно было бы получать меньше информации от отдельных лиц.

    Сухолуцкий подчеркивает, что исследования еще рано, но он взволнован. Каждый раз, когда он начинает представлять свою работу коллегам-исследователям, их первая реакция — говорить, что идея невозможна, — говорит он. Когда они внезапно понимают, что это не так, открывается целый новый мир.

    Обзор алгоритмов машинного обучения для диагностики психических заболеваний

    Задача: Усовершенствованные технологии в компьютерах и Интернете привели к увеличению масштабов и качества данных в различных областях, включая секторы здравоохранения. Машинное обучение (ML) сыграло ключевую роль в эффективном анализе этих больших данных, но общее непонимание алгоритмов ML по-прежнему существует при их применении (например,g., методы машинного обучения могут решить проблему небольшого размера выборки, или глубокое обучение — это алгоритм машинного обучения). В этой статье дан обзор исследований по диагностике психических заболеваний с использованием алгоритма машинного обучения и предложено, как методы машинного обучения могут применяться и работать на практике.

    Методы: Были тщательно проанализированы исследования по диагностике психических заболеваний с использованием методов машинного обучения. Были систематизированы и обобщены пять традиционных алгоритмов машинного обучения — машины опорных векторов (SVM), машины повышения градиента (GBM), случайного леса, наивного байеса и K-ближайшего окружения (KNN), которые часто используются для исследований в области психического здоровья.

    Полученные результаты: На основе обзора литературы выяснилось, что машины опорных векторов (SVM), Gradient Boosting Machine (GBM), Random Forest, Naïve Bayes и K-Nearest Neighborhood (KNN) часто использовались в области психического здоровья, но многие исследователи этого не сделали. прояснить причину использования их алгоритма машинного обучения, хотя каждый алгоритм машинного обучения имеет свои преимущества. Кроме того, было проведено несколько исследований по применению алгоритмов машинного обучения без полного понимания характеристик данных.

    Заключение: Исследователи, использующие алгоритмы машинного обучения, должны осознавать свойства своих алгоритмов машинного обучения и ограничения результатов, полученных в условиях ограниченного доступа к данным.

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *