Лучше учиться на автомате или на механике: На чем лучше учиться: автомат или механика?

Популярные тест-драйвы

Тест-драйвы / Тест-драйв Полный привод, самый мощный мотор и силы в запасе: первый тест Chery Tiggo 8 PRO MAX Появление в российской линейке Chery модели Tiggo 8 PRO MAX можно назвать знаковым для бренда. Почему? Да хотя бы потому, что это первый с 2014 года полноприводный кроссовер Chery, приехавши… 17704 12 44 29.04.2022

Тест-драйвы / Тест-драйв Компактный, доналоговый, с V8 и 16 лет без ремонтов: опыт владения Ford Explorer III Принято считать, что «ездить долго и счастливо» – это не про 15-летние машины. Тем не менее чудеса случаются, и иногда безупречный по техническому состоянию классический рамный внедорожник м… 13030 6 20 14.04.2022

Тест-драйвы / Тест-драйв Мотор от Mercedes, эмблема от Renault, сборка от Dacia: тест-драйв европейского Logan 1,0 Казалось бы, что нового можно рассказать про Renault Logan второго поколения, известный каждому российскому таксисту, что называется, вдоль и поперёк? Однако конкретно в этом автомобиле есть. .. 9273 10 41 13.08.2022

на механике или автомате девушке и парню с нуля

Учиться в автошколе нужно на той коробке переключения передач, которой в будущем будет оснащена ваша машина. Хотя здесь есть несколько нюансов, которые важно учитывать. Если вы учитесь и сдаёте экзамен на авто с АКПП, то водительское удостоверение выдаётся с ограничением: вам запрещено садиться за руль управления транспортным средством с механикой.

Если же изначально пройти обучение и сдачу экзамена на права на механике, впоследствии вам будет разрешено управлять автомобилем с любым типом трансмиссии. Да и переучиваться с механики на автомат куда проще. Под автоматом следует понимать классический гидроавтомат, вариатор, робот.

Механика

Автопарк большинства школ всё ещё состоит преимущественно из машин с МКПП, кстати у нашей автошколы ШАР в Москве больше парк авто с разными КПП. В основном это бюджетные модели Lada, Daewoo, Renault, которые комплектуются пятиступенчатыми МКПП. Основная сложность при езде на них состоит в том, что нужно прочувствовать работу сцепления, добиться плавного переключения передач в городском цикле и загородных поездках, а на это уходит немало времени.

Большинство новичков опасаются МКПП по двум причинам:

1. Есть риск заглохнуть. Зачастую это происходит, когда водитель вместо того, чтобы плавно отпускать, бросает сцепление. Возможен и некорректный подбор передачи. К примеру, если при езде со скоростью до 30 км/ч водитель включает третью либо четвертую передачу, двигатель может заглохнуть. Хотя это будет зависеть от типа ДВС. Так, дизельные моторы имеют высокую тягу, а поэтому спокойно работают на низких оборотах.
2. Высокая вероятность отката. При старте движения с горки важно не откатиться назад, ведь это чревато аварией. Современные автомобили, начиная со среднего ценового сегмента, комплектуются противооткатными системами и электронными ручниками, которые препятствуют откату. Но в отечественных машинах таких “помощников” не предусмотрено. Поэтому нужно прочувствовать работу сцепления и научиться грамотно пользоваться ручным тормозом. Тренировку на горке нужно проводить в определенной последовательности:

• Полная остановка авто.
• Включение первой передачи.
• Плавное нажатие на педаль газа и отпускание сцепления. Когда мотор раскрутиться до 2-3 тыс. оборотов, аккуратно отпускайте ручной тормоз. После старта движения важно убедиться, что ручник полностью отпущен.

ПРИМЕЧАНИЕ: тренировка старта движения на горке вместе со стандартными маневрами, разворотами, парковкой относится к ключевым упражнениям, которые осваиваются при обучении в автошколе.

Преимущества обучения вождению на механике

• Если вы сумеете освоить езду на механике, то с управлением ТС на автомате проблем точно не возникнет.
• При езде на машине с МКПП водитель учиться синхронизировать движения ног и рук.
• Управляя авто с механикой, водитель больше концентрируется на езде и дорожной обстановке. Это снижает вероятность аварии, особенно в том случае, когда за рулём новичок.
• Возможность удерживать обороты в пределах 2–2,5 тысяч, что оптимально для снижения расхода топлива.

Минусы обучения вождению на механике

• Нужно приложить немало усилий, чтобы начать себя чувствовать уверенно за рулём машины с МКПП.
• Высокая вероятность ускоренного износа диска сцепления.
• Сложно тронуться с места на горке, так как в первое время это неминуемо сопровождается откатами.

Автомат

На новые авто с АКПП в России уже приходится 60% продаж. Под АКПП следует понимать как классический автомат с гидротрансформатором, так и роботизированные трансмиссии, вариаторы. К каждой из таких коробок нужно привыкать, хотя принцип управления схож, конструкция и особенности функционирования отличаются. Начнем с классического автомата.

Гидроавтомат

Функция сцепления здесь возложена на гидротрансформатор, который подбирает крутящий момент в соответствии с частотой вращения колес. Конструктивно состоит из турбины и насоса, между которыми расположен аппарат-реактор. Учиться ездить на классическом гидроавтомате максимально просто. Откаты, за исключением старых типов АКПП, исключены, переключения плавные, хотя и не особо быстрые.

Робот

Конструкция роботизированной трансмиссии отличается в зависимости от производителя. Принцип же работы РКПП остаётся одинаковым: механизм сцепления управляется компьютером, который считывает данные с датчиков и сенсоров. В роботе предусмотрен и ручной режим переключения передач.

Одной из наиболее известных трансмиссий такого типа является DSG, которой комплектуются автомобили концерна VAG. По принципу управления робот не отличается от гидроавтомата, но есть нюансы, которые следует учитывать:

• Для РКПП предпочтителен плавный разгон, это положительно влияет на ресурс трансмиссии и делает её поведение более прогнозируемым.
• При движении в крутую горку можно переходить в ручной режим и включать пониженную передачу. Без этого не обойтись, если мощность ДВС низкая. К примеру, 1,0 TSI в том же Фольксваген.
• При длительной стоянке желательно включать нейтральную передачу.
• В пробке стоит переходить в ручной режим и двигаться на первой передаче.
• При эксплуатации робота важно хорошо выжимать педаль тормоза. Если этого не делать, когда вы меняете режимы езды, диски сцепления не будут разжиматься до конца, что чревато их ускоренным износом. Для продления ресурса трансмиссии, помимо полного выжимания тормоза, важно избегать резкого переключения селектора трансмиссии.

При соблюдении упомянутых выше рекомендаций вы сможете продлить срок службы робота, научитесь ездить максимально безопасно и экономично.

Главным минусом обучения вождению на роботизированной коробке переключения передач является возможный дискомфорт при езде, что связано с задержкой при переключении скоростей. Эта задержка может достигать 1-2 с, что зачастую приводит водителя-новичка в замешательство.

ВАЖНО: отдельные роботы допускают незначительный откат в момент старта движения, что также относится к очевидным недостаткам и требует привыкания со стороны водителя.

Вариатор

Вариатор также принято обозначать аббревиатурой CVT. По методике управления он не отличается от других разновидностей АКПП, хотя его функционирование базируется на других принципах. К преимуществам обучению на вариаторе относят плавность его работы, отсутствие толчков и рывков при переключениях, что объясняется особенностями конструкции.

Авто с вариатором разгоняется плавно, без рывков. Благодаря продуманным настройкам обеспечивается функционирование мотора в оптимальном режиме. При резком нажатии на газ электроникой минимизируется нагрузка на силовой агрегат.

Учиться водить на вариаторе удобно ввиду его очевидных преимуществ:

• Быстрый разгон.
• Плавность работы.
• Оптимизация нагрузок на мотор, благодаря чему он не шумит и не раскручивается до критических оборотов.

Режимы работы вариатора такие же, как у обычного гидроавтомата: P – парковка, D – движение вперед, N – нейтральная передача, R – задний ход, L – пониженная передача, которую включают для буксировки прицепа либо при движении под уклон, по бездорожью.

Преимущества обучения вождению на автомате

• Освоить АКПП гораздо проще, чем механику. Автомат самостоятельно подбирает передачу в зависимости от режима движения, не нужно запоминать какой-либо сложный алгоритм нажатия педалей и манипуляций с селектором трансмиссии.
• Заглохнуть на АКПП практически не возможно (это случается только в случае серьезных поломок, к примеру, в DSG это возможно в случае проблем с ЭБУ, но встречается такой дефект крайне редко).
• Новичок может не переживать, попадая в пробку на горке – во всех современных АКПП предусмотрена противооткатная система.

Недостатки обучения вождению на автомате

• АКПП не подходит для отработки контраварийных приёмов.
• При сдаче на права в ГИБДД в водительском удостоверении будет проставлена отметка AT, а значит, водить машину с МКПП будет запрещено.

Учтите, особенности обучения вождению будут отличаться в зависимости от разновидности АКПП. Из автоматических трансмиссий сложнее всего освоить робот. Вернее, не освоить, а привыкнуть к особенностям его работы, возможности отката. С вариатором и классической АКПП дела обстоят гораздо проще.

Если вы ещё не определили для себя на какой коробке передач лучше учиться в автошколе и не знаете, какой трансмиссией будет оснащен ваш первый автомобиль, рекомендуем проходить обучение вождению на МКПП. Это будет сложнее, зато сделает из вас, как говорится, универсального солдата. Вы сможете без проблем в нужный момент сесть на любую машину и поехать куда нужно, не испытывая излишнего дискомфорта и переживаний.

Автошкола: механика или автомат

Сегодня спрос на автомобили, оборудованные автоматическими коробками передач, стремительно растет. При этом автоматическая трансмиссия сегодня более востребована у начинающих водителей, поскольку познавать азы вождения на таких автомобилях намного легче, чем на машинах, оборудованных МКПП.

Дело в том, что автоматическая коробка передач самостоятельно «выбирает» ту или иную передачу в момент движения автомобиля, то есть весь процесс происходит без непосредственного участия водителя. Соответственно, переключение передач на АКПП не будет отвлекать внимание  новичка от дороги во время движения.

Также отсутствие педали сцепления в автомобиле с автоматом избавит водителя от необходимости совершать лишние движения и поможет максимально сконцентрироваться на самом процессе вождения (особенно это важно при движении в городском потоке).

Однако спрос на механику тоже не падает, поскольку есть те, кто считает МКПП более «универсальной», надежной и простой в обслуживании. Другими словами, желающих учиться ездить на МКПП также вполне достаточно.

Содержание статьи

• На что лучше учиться: механика или автомат
• Что в итоге

На что лучше учиться: механика или автомат

Как правило, на территории СНГ подавляющее большинство автошкол всего несколько лет назад  предлагали только один вариант — обучение вождению на машинах с механической коробкой. Экзамен также нужно было сдавать только на машине с МКПП.

Однако сегодня ситуация несколько изменилась, то есть появился выбор типа трансмиссии. Естественно, у многих возникает вопрос, лучше учиться на механике или на автомате. Более того, можно даже получить права на коробку автомат, которые при этом исключают возможность использования автомобиля с МКПП. Давайте разбираться.

• Прежде всего, нужно с самого начала отдельно учитывать собственные цели и задачи, а также особенности вождения и эксплуатации автомобилей, оснащенных автоматической и механической коробкой передач.

На начальном этапе обучение во всех автошколах проводится одинаково, независимо от трансмиссии автомобиля, на котором будут сдаваться экзамены по вождению. Однако в дальнейшем у автолюбителя есть выбор: как лучше сдавать, на механику или автомат.

Одни предпочитают коробку автомат, считая, что такая КПП не требует лишних движений и манипуляций, а также позволит проще контролировать скоростной режим и ситуацию на дороге. Другие выбирают механику, считая, что она поможет лучше почувствовать поведение автомобиля на дороге во время движения, при разгоне или торможении.

С учетом того, что сегодня есть возможность проходить обучение вождению как на автомобилях с механической трансмиссией, так и на автомобилях с автоматической коробкой, нужно уделять внимание ряду особенностей.

• Прежде всего, важно понимать, отдавая предпочтение автомобилям с АКПП, сдавать экзамен по вождению можно на автомобилях именно с автоматической трансмиссией. Соответственно, водителям, сделавшим ставку на автомобили с МКПП, потребуется сдавать экзамен по вождению на автомобилях с механической трансмиссией.  

При этом после сдачи экзамена на МКПП в дальнейшем нет никаких ограничений и запретов на эксплуатацию автомобиля с любы типом коробки (механика, автомат, вариатор, робот). Это значит, что водитель сможет полноценно реализовать себя за рулем, активно использовать различные виды транспорта, открывать новые категории и т.д.

Если же говорить о коробке автомат, такая КПП привлекает новичков. Причина — сдать вождение на ней намного легче, однако права с отметкой, что допускается управление только ТС с автоматической трансмиссией, также накладывают на владельца определенные ограничения.

Это значит, что если в дальнейшем возникнет необходимость пересесть на машину с механикой, начнутся сложности (водительское удостоверение нужно менять). Более того, как показывает практика, пересесть с механики на автомат очень легко, однако после автомата переучиваться на механику может оказаться настоящей проблемой.

Дело в том, что езда на механической коробке требует от водителя не только общего понимания, но и наработки определенных навыков, которые только со временем доходят до полного автоматизма (как правило, водитель приобретает достаточный опыт только после того, как проедет около 30-50 тыс. км. в режимах город-трасса). Также МКПП сразу дает полный контроль над ТС, водитель «чувствует» машину, легче преодолевает различные проблемные участки на дороге (гололед, бездорожье).

Ниже для новичков будут приведены некоторые особенности вождения автомобиля, оборудованного автоматической и механической трансмиссией. Начнем с АКПП:

Особенности вождения автомобиля, оборудованного механической трансмиссией:

• Начало движения автомобиля. Перед запуском двигателя рычаг переключения коробки передач  должен находиться в нейтральном положении. После запуска двигателя, выжимая педаль  сцепления, необходимо включить первую передачу и, плавно отпуская педаль сцепления до момента старта автомобиля, синхронно нажать педаль газа (педаль сцепления плавно отпускается полностью после начала движения автомобиля).
• Движение автомобиля на спуске. Перед спуском необходимо  перейти на передачу ниже той, на которой двигался автомобиль до спуска (скорость не должна быть выше той, на которой автомобиль  двигался при подъеме).
• Движение на подъеме. При подъеме автомобиля необходимо выжать педаль сцепления до упора и синхронно с этим включить необходимую пониженную передачу (с учетом скорости движения и нагрузок). После этого, нажимая на педаль газа, необходимо параллельно плавно отпустить педаль сцепления.
• Реверсное движение автомобиля. В первую очередь, необходимо выжать педаль сцепления и включить заднюю передачу.  Если автомобиль стоит под уклоном или катится, включать заднюю скорость  нужно только после полной остановки ТС. Плавно отпуская сцепление, необходимо немного поработать  педалью газа, таким образом, чтобы автомобиль тронулся плавно и без рывков, при этом убедившись, что по направлению движения автомобиля нет преград.
• Плавная остановка. Включить правый поворот, прижимаясь при этом к  правой крайней стороны проезжей части либо обочины, отпустить газ и выжать сцепление. Перевести рычаг коробки передач в нейтральное положение и правой ногой плавно выжать педаль тормоза до полной остановки автомобиля.
• Экстренное торможение. При  таком торможении педали сцепления и тормоза нажимаются резко и одновременно, а рычаг переключения коробки передач переводится в нейтральное положение. 

Что в итоге

Как видно, однозначно ответить, лучше сдавать на механику или автомат, не представляется возможным. При этом важно понимать, что разница вождения между автоматической и механической трансмиссией существенна. В любом случае, выбор должен осуществляться исходя из личных предпочтений водителя, то есть каким автомобилем он будет управлять, как планируется эксплуатировать ТС и т.д.

Рекомендуем также прочитать статью о том, как заводить автомобиль с АКПП правильно. Из этой статьи вы узнаете об особенностях, тонкостях и нюансах запуска ДВС на автомобилях с автоматической коробкой передач.

Если же водитель не определился с выбором, то специалисты рекомендуют начать обучение вождению на автомобилях с механической трансмиссией. Коробка механика сложнее в управлении, но она позволит лучше понять некоторые моменты работы автомобиля. В дальнейшем пересесть с механики на автомат куда легче, чем с автомата на механику.

На чем лучше учиться водить машину девушке: на механике или автомате?

Обзоры 66

| 25.08.2021 15:22

Многие ошибочно полагают, что девушка за рулем авто – признак вероятной аварии. Но эти мнения по большей части вызваны предубеждениями. Ведь мастерство водителя зависит не от половой принадлежности, а от качества освоенных навыков в процессе обучения. В этом отношении весьма важен вопрос, на какой машине лучше начинать учиться водить: с механической или автоматической коробкой передач.

У каждого из вариантов есть свои плюсы и минусы. Принимать решение, на чем лучше учиться вождению девушке, нужно только после того, как всесторонне взвешены все «за» и «против» и определен будущий автомобиль.

Преимущества и недостатки механики

Механическая коробка передач – классический вариант трансмиссии. Этот способ управления в России неизменно сохраняет приоритет. В данном случае водитель переключает передачи ручным рычагом, после нажатия педали сцепления, временно отсоединяющей коробку от привода.

Преимущества выбора в пользу механики:

– после освоения управления авто с МКПП переход на автомат не составит труда; переучиваться в обратной последовательности значительно сложнее;

– управление механической коробкой повышает синхронность работы рук и ног; такие навыки сродни езде на велосипеде – научившись этому единожды, разучиться уже невозможно;

– езда на МКПП дисциплинирует, улучшая внимательность водителя, что повышает безопасность вождения; новичок, освоивший механику, лучше подготовлен к внезапным аварийным ситуациям, быстрее реагирует на резкие изменения обстановки;

– освоение механической коробки требует большего времени, в связи с чем водитель избегает риска, пока окончательно не закрепит необходимые навыки;

– наличие прав с МКПП не содержит ограничений, в отличие от возможностей обладателя удостоверения для автомата – в этом случае водитель не имеет разрешения на вождение автомобиля с механической коробкой передач, что потребует прохождения дополнительного обучения и сдачи экзаменов.

Недостатки связаны со следующими обстоятельствами:

– сложностью освоения, несколько избыточной, учитывая, что езда на автомате намного проще;

– необходимостью приложения серьезных усилий, с привлечением квалифицированного инструктора;

– без достаточного опыта новичок нередко «сжигает» сцепление по причине ошибок в управлении; такое происходит нечасто, но эту вероятность исключать не стоит.

Перечисленные минусы не отменяют того, что в процессе длительного и сложного обучения навыки вождения удастся надежно закрепить с соответствующим повышением безопасности движения.

Плюсы и минусы автомата

Автомобиль с АКПП лишен традиционной педали сцепления, рычага переключения передач. Вместо этого в салоне размещен селектор, определяющий режим работы трансмиссии, не требующий вмешательства водителя.

Автоматическая коробка – возможный выход для новичков, безуспешно пытавшихся освоить механику. Это объясняется такими преимуществами:

– автомат намного проще освоить, особенно если речь идет о движении в условиях города, с многочисленными остановками на светофорах, плотным и многорядным транспортным потоком;

– при обучении вождению на автомобиле с АКПП значительно снижается риск ошибок, в связи с которыми машина может заглохнуть;

– переключение передач проще, в результате чего водитель меньше отвлекается на управление, внимательно следя за дорогой;

– автомобиль легко преодолеет сложные подъемы и прочие препятствия без вмешательства водителя.

Эти плюсы особенно важны для девушек, испытывающих сложности с координацией движений и концентрацией внимания.

Обратите внимание! Обучение на автомате не составит проблем для любого человека, вне зависимости от уровня его подготовки и способностей.

Однако не стоит забывать о недостатках:

– при упрощении управления водитель с АКПП лишен возможности надлежащим образом освоить и закрепить важные навыки вождения (в том числе притормаживание перед переходом с одной передачи на другую), что неблагоприятно влияет на безопасность;

– инерция АКПП приводит к тому, что переключение может запаздывать, учитывая условия нагрузки; по этой причине механизмы автомобиля будут изнашиваться с большей интенсивностью;

– машины на автомате потребляют больше горючего, что немаловажно при выборе варианта исполнения трансмиссии.

Но основной минус автомата – в ограничениях, сопровождающих получение допуска к управлению.

Особенности выдачи водительского удостоверения

Обучение на механике – основной вариант в РФ. С 2013 года законодательно введена возможность проведения курсов в автошколе, при освоении вождения на автоматической коробке. В этом случае новичок может избежать сложностей, связанных с МКПП, но соответствующая отметка в удостоверении ограничит его возможности в плане выданного допуска.

Некоторые сложности ожидают при поиске автошколы, предлагающей проведение курсов на автомате. Таких учебных заведений не слишком много, а стоимость обучения существенно выше, что также имеет значение.

Важно! Если водитель, успешно прошедший программу на АКПП, захочет освоить механику, учебу придется проходить повторно, с соответствующими затратами времени и денег.

Рекомендации по выбору способа обучения

Учитывая приведенные доводы, понятно, что освоение управления с механической коробкой передач сложнее, но это не ограничивает возможностей водителя, при меньших затратах на оплату курсов.

Выбор автомата предпочтительнее при следующих обстоятельствах:

– девушке предстоит водить автомобиль с АКПП;

– присутствуют проблемы с координацией, препятствующие освоить механику;

– не хочется тратить время и силы на пересдачи вождения с МКПП.

Во всех остальных случаях преимущества механической коробки передач несомненны, поскольку водитель получает допуск к управлению любым легковым автомобилем по категории В, вне зависимости от конструкции трансмиссии.

Каждый новичок волен выбирать способ управления самостоятельно. Но необходимо ответственно подойти к решению данного вопроса. Ведь от этого зависит не только личная безопасность, но и жизни других участников движения.

Теги: 

реклама

Тематика: 

Обзоры

ВНИМАНИЕ! Любое использование материалов допускается только при наличии гиперссылки на ecmo.ru

Лучше учиться на автомат или механику

Автомобиль перестал быть роскошью и стал весьма удобным средством передвижения, практически для каждого. В Москве и многих других крупных городах России, даже не имея возможности купить свой автомобиль, появилась возможность взять его в краткосрочную аренду, хоть на 5 минут. «Каршеринг» стал неотъемлемой частью жизни многих автомобилистов России, и эта возможность действительна уникальная. Автомобили с механическими коробками передач хоть и не уходят из нашей жизни, но заметно теряют позиции относительно их братьев на автомате. Автомобили с автоматической коробкой передач раньше были роскошью, а сейчас их становится все больше и больше, понемногу автомат вытесняет механику с дорог. Соответственно сейчас в 2021 году, обучение в автошколе на автомате стало еще популярнее чем раньше. Не так давно такой возможности у учеников не было и получается не было выбора, все учились на механике, а затем уже пересаживались на автомат. В 2021 году записываясь в автошколу на обучение, вы можете выбрать по какой программе будете заниматься, на автомобиле с механической или автоматической коробкой передач. Разделение программ обучения в автошколе, на механику и автомат, это очень удобно и современно, но заставляет учеников встать перед выбором. Один из самых популярных вопросов учеников перед началом обучения, – на чем лучше учиться, на автомате или механике? На этот вопрос мы ответим в этой статье, поехали…

Вождение автомобиля подразумевает полное осознание дорожной обстановки в целом, грамотное распределение внимания, выбор и принятие правильных решений за 1-2 секунды, осознание и создание тактического плана последующих действий и воплощения их в жизнь. Процесс управления автомобиля специфический и сложный, совершенно нормально что у кого-то это получается хуже, а у кого-то лучше. По статистике только единицы учеников предрасположены к вождению, но и им, и всем остальным нужно получать большой опыт. Всегда лучше брать максимальные курсы в автошколах, максимум в этом случае должен относится к практическим занятиям по вождению. Чем больше практики вождения автомобиля вы получите в автошколе, тем лучше. В любом случае обучаясь в автошколе вы получаете базовый навык, основная практика, которая даст вам действительный прогресс, это самостоятельное управление автомобилем после получения прав. Обучение в автошколе на механике процесс гораздо более сложный чем на автомате.

1. Во-первых , в процессе движения постоянно необходимо переключать передачи и пользоваться тремя педалями (сцепление, тормоз и газ), используя при этом обе ноги. В процессе движения, работа с педалями и коробкой передач, на механике происходит постоянно. Это особо утомительно в Московских пробках, проехав маршрут в час и более, постоянно находясь в заторе, можно неплохо подкачать ноги . На автомате ситуация с управлением значительно проще и лучше. Управляя коробкой автомат, вы перед переключением передачи выжимаете педаль тормоза, затем вперед по прямой траектории двигаете рычаг переключения передач до одного положения, это положение «драйв», на всех автоматах обозначено латинской буквой –«D». Проще простого, выжали тормоз, подвинули рычаг на – «D», отпустили тормоз и автомобиль потихоньку покатился вперед, не набирая скорость. В процессе движения на автомате, вы больше не пользуетесь коробкой переключения передач, ваши руки всегда находятся на руле. На педалях всегда задействована только правая нога, левая стоит в сторонке и не мешает, ни в коем случае она не вмешивается в процесс управления. Правая нога регулирует лишь силу нажатия на педаль газа, чем сильнее давите, тем быстрее едите. Если вам нужно немного сбросить скорость, отпускаете педаль газа, если нужно остановиться быстрее или снизить скорость значительнее, отпускаете педаль газа и этой же правой ногой, плавно жмете на педаль тормоза. Обучение на автомате, также как и практика после обучения значительно проще, а значит легче получить как базовый навык, так и основной, уже самостоятельно на дороге. Как минимум вы меньше отвлекаетесь на общий процесс управления, а значит больше сконцентрированы на дорожной ситуации.

2. Во-вторых , управляя автомобилем на механике, правая рука, практически постоянно находится на рычаге переключения передач, не меньше 25-30% всего времени она находится именно там. Такое управление на механике гораздо сложнее, когда вы управляете автомобилем с автоматом, переключать передачи вам не нужно, а соответственно обе руки всегда находятся на руле. Еще один значительный плюс учится на автомате, а не на механике, обе руки всегда на руле. Когда руки уверенно держат руль, управлять автомобилем становится проще и комфортнее. Исключается тот факт, когда наехав на кочку или яму, от удара может дернуться рука и изменится траектория движения автомобиля, это особенно ощутимо, если вы держите руль одной рукой. Уверенность положительно влияет на весь полученный опыт, чем больше вы уверенны в своих действиях и силах, чем меньше вам необходимо отвлекаться на переключение передач и дополнительные педали, тем лучше у вас получается управлять автомобилем в целом, вы больше сконцентрированы на траекториях его движения и всей окружающей обстановке. Вот вам еще один значительный плюс обучения на автомате.

3. В-третьих , движение на механике начинается с первой передачи, она по расположению находится рядом с третьей. Распространённая ошибка начинающих автолюбителей, перепутать третью передачу с перовой. В этом случае, при попытке трогания с места, двигатель автомобиля заглохнет. Это конечно не катастрофа, но как минимум лишние штрафные баллы, если вы сдаете экзамены. Если аналогичная ситуация произойдет уже в движении, на заснеженной дороге, занос вам будет обеспечен, и готовы к нему вы явно не будите. На некоторых автомобилях рядом с первой передачей находится задняя, и вот если вы перепутаете эти скорости, здесь уже будет неизбежное фиаско. Если вы перепутаете первую передачу с задней, можете легко и непринужденно въехать на зеленый сигнал светофора не на перекресток, а в автомобиль который движется за вами в попутном направлении. Еще один значительный плюс автомата, а не механики в том, что у вас практически нет вариантов для ошибки при переключении передач. Если вы решили двигаться назад на автомате, вам необходимо выжать тормоз и переключить рычаг в положение «Реверс», это положение обозначено латинской буквой «R». Перепутать это положение с любым другим на автомате очень сложно, если только не смотреть на коробку передач при переключении.

Итог: Мы советуем обучаться в автошколе на автомате. Экзамены в автошколе и в ГАИ на автомате сдать легче, но это на самом деле мелочь. Самое главное в управлении автомобиля это безопасность. Управлять автомобилем с автоматической коробкой передач намного проще, удобнее и безопаснее, чем на механике. Обучая вождению учеников в Москве, мы периодически сталкиваемся с тем, когда ученики приходят и записываются на курсы с механикой, а затем переходят на автомат. Многие ученики, выбравшие автомат говорят о том, что практика вождения автомобиля проходит легко и особых трудностей они не испытывают. Большинство учеников, обучающихся на механике, даже в качестве первой машины, берут авто на автомате. Наш выбор однозначно за обучением на автомобилях с автоматом.

12.01.2021 – 21:40

Автор: Королев Аркадий

Рекомендуем вам прочитать одну из наших статей Инструктор по вождению. В ней вы узнаете о том, как проходит практика по вождению автомобиля. Первые занятия по вождению всегда волнительное приключение для каждого ученика, очень важно знать тонкости и нюансы, как вести себя в разных ситуациях, которые обычно возникают у всех, кто встал на путь получения водительского удостоверения.

Собираюсь учиться на права. Автомат или механика?

Собираюсь учиться на …

Назад

1

…

…

2

Вперёд

24 мая 2014, 16:00

86 ответов

Последний — 06 июля, 20:26 Перейти

24 мая 2014, 16:15

#1

24 мая 2014, 16:25

#2

24 мая 2014, 16:36

#3

24 мая 2014, 16:36

#4

24 мая 2014, 16:43

#5

24 мая 2014, 16:45

#6

24 мая 2014, 16:55

#8

24 мая 2014, 17:16

#9

гость

Кто-нибудь внятно может объяснить : для чего учиться на механике, если ездить на автомате? Ещё раз повторяю, что “если вдруг что-то” , то сесть и поехать на механике совершенно без опыта не получится. Это если поездить хотя бы годик на механике, а потом пересесть на автомат, то тогда имеет смысл говорить о “всяких ситуациях”, когда вынужден ехать на механике.

24 мая 2014, 17:31

#10

Мистер-*****

На трактор иди учись- гораздо веселей.

24 мая 2014, 17:50

#11

24 мая 2014, 18:00

#12

24 мая 2014, 18:01

#13

24 мая 2014, 18:03

#14

Лана

Какой трактор, на автомате и механике?

24 мая 2014, 18:04

#15

Гость

вожу механику – чувствую себя героем, мне плохо дается и тяжело, но я решительный перфекционист ( да и машину купила дорогую на механике, вторую на ак не потяну )) а зачем ты совета спрашиваешь, если уже все решила за себя? води автомат – и для тебя меньше риска и уж тем более для окружающих.

24 мая 2014, 19:44

#16

24 мая 2014, 20:16

#17

24 мая 2014, 20:25

#18

Гость

Лучше все-таки не зарекаться, что с механикой машины у вас не будет. Вот вам простая ситуация- машину вашу вы загнали в сервис. Дня так на три. Ремонт серьезный. И вот дают вам подменную машину (если дают) с механикой. Машина по работе нужна позарез, но ЭТУ вы не имеете права водить. Что делать?

24 мая 2014, 21:18

#19

Гость

Мою подругу жизнь однажды прищучила. Познакомилась с молодым человеком, некоторое время общались. все хорошо было. В один прекрасный день он пригласил на шашлыки на дачу с ним, братом и его женой. Вечером брат и жена уехали, вместо них приехали 4 здоровых мужика, которые через час решили всей оравой позабавиться с малышкой. Она до сих пор благодарит небо, что училась на механике, потому как прыгнула в машину на МКПП у ворот, ключи в ней лежали, и уехала до дороги, где на попутке добралась до дома и приехала уже с полицией. Ничего не доказала, конечно, но цела осталась. А ездила она на автомате. Если вы решили никогда (хм) не садиться за руль механики, зачем спрашивать? Я вот автомат не люблю, покупаю машины на палке и кайфую.

24 мая 2014, 21:33

#20

24 мая 2014, 21:49

#21

24 мая 2014, 23:07

#22

Гость

для меня механика страшный сон, хотя на нее выучилась и недурно ездила, но авомат просто шик, но все же греет мысль, что всегда на механику сяду если-что. И как тут пишут, что забыли как ей управлять – это огры какие-то. Это как на велосипеде или плавание – невозможно разучиться

25 мая 2014, 01:15

#23

Эксперты Woman.ru

• Юлия Лекомцева

  Врач косметолог

  235 ответов

• Дарья Горбунова

  Практикующий психолог

  105 ответов

• Мария Пашкина

  Психолог-консультант и…

  14 ответов

• Богат Вячеслав

  Дипломированный практикующий. ..

  171 ответ

• Доценко Всеволод

  Психолог

  49 ответов

• Катерина Коренева-Негода

  Психолог

  18 ответов

• Новикова Ольга Дмитриевна

  Практикующий психолог по…

  9 ответов

• Нина Бабанакова

  Нутрициолог, консультант по…

  72 ответа

• Климкова Татьяна

  Психолог

  48 ответов

• Ниделько Любовь Петровна

  Практикующий психолог

  173 ответа

25 мая 2014, 01:16

#24

25 мая 2014, 06:47

#25

Гость

единичная ситуация а-ля “если кабы да кабы” если повсюду ждать таких опасностей то проще дома сидеть.

25 мая 2014, 13:01

#26

25 мая 2014, 14:17

#27

гость

Гость
для меня механика страшный сон, хотя на нее выучилась и недурно ездила, но авомат просто шик, но все же греет мысль, что всегда на механику сяду если-что. И как тут пишут, что забыли как ей управлять – это огры какие-то. Это как на велосипеде или плавание – невозможно разучитьсяОчень даже можно разучиться. На механике ездила 10 занятий по 60 минут и ВСЁ – больше никогда, на автомате езжу 8 лет. Естественно я не помню нюансов управления механикой. Да, теоретически помню, что есть сцепление, которое надо выжимать периодически и есть ручка, которую надо дёргать. НО как это сделать, чтобы не заглохнуть, чтобы не сжечь сцепление я абсолютно не помню.

Непридуманные истории

• Трачу на еду 2000 в месяц на одного.

  Присоединяйтесь!

  774 ответа

• Как попросить мужчину вызвать тебе такси?

  82 ответа

• Свекровь долго гостит…

  83 ответа

• Шаблоны о возрасте замужества мешают жить

  74 ответа

• Вернулся бывший, взял деньги в долг…

  17 ответов

25 мая 2014, 14:20

#28

Гость

к предыдущему посту – *** к у р и ц ы :))))

Автор,
Если хотите пополнить ряды этих… девиц, путаюих педали, про которых куча роливок в инете, то учитесь сразу на “автомат”, чоуш))

25 мая 2014, 14:23

#29

25 мая 2014, 15:33

#30

25 мая 2014, 20:48

#31

25 мая 2014, 21:07

#32

гость

Так вот, купила машину с автоматом и понимаю, что никогда я не буду брать ни в какую аренду механику. Такое удовольствие ездить без этого чертова сцепления и дергания ручки! И не сяду я больше никогда в жизни за руль машины с МКП, зря только мучилась.

25 мая 2014, 21:47

#33

25 мая 2014, 22:03

#34

Гость

фуу механика, если вы женщина и не собираетесь на машине непосредственно работать (торг.представитель, водитель) – идите конечно на автомат и не парьтесь! а кто тут “гнобить” пытается любителей автомата – завистливые работяги-нище броды….еще бы на тракторе научились ездить и хвалились этим..ку-ку совсем…

26 мая 2014, 21:18

#35

Гость

фуу механика, если вы женщина и не собираетесь на машине непосредственно работать (торг.представитель, водитель) – идите конечно на автомат и не парьтесь! а кто тут “гнобить” пытается любителей автомата – завистливые работяги-нище броды. …еще бы на тракторе научились ездить и хвалились этим..ку-ку совсем…

26 мая 2014, 23:51

#36

Гость

А что париться? Можно научится всему в этой жизни при желании, паритесь вы, потому что не умеете. Научитесь – поймёте, что ничего сверхсложного нет.

27 мая 2014, 11:41

#37

Новые темы

• Влюбилась в другого, депрессия и ненависть к себе

  14 ответов

• Стоит ли жить с мужем ради детей?

  4 ответа

• Спать с любимым человеком

  3 ответа

• Отношения. Стоит ли встречаться?

  12 ответов

• Хит – бомбит

  3 ответа

30 июня 2014, 03:07

#38

17 октября 2014, 17:04

#40

18 октября 2014, 14:10

#41

25 октября 2014, 15:01

#42

Гость

Конечно ничего сложного нет. Просто неудобно, когда например стоишь в затяжной пробке… А так и там, и там свои плюсы и минусы. Вот кстати мужики без проблем ездят на механике и не ноют “Хочу автомааат”. Вы считаете себя тупее мужиков? :)))

26 октября 2014, 12:53

#43

12 февраля 2015, 17:58

#45

13 февраля 2015, 15:29

#46

Зеон

Ноют только опездалы, которые как не умели водить механику, так и не научились. Настоящий водитель даже заморачиваться не будет – автомат перед ним или механика. А вообще меня всегда удивляло нытье тупорылого бабья в отношении механики. Так х..ли, если вы курицы ездить не умеете, конечно для вас механика как забраться на Эверест. Вашего курьего мозга хватает на две педали и то,с..ка, умудряетесь путать.

20 марта 2015, 09:45

#47

20 марта 2015, 09:49

#48

19 мая 2015, 10:13

#49

19 мая 2015, 16:21

#50

Назад

1

…

…

2

Вперёд

Следующая тема

• Хочу стать опером

  32 ответа

Предыдущая тема

• Если человек неграмотный, сразу мнение о нем ниже плинтуса

  117 ответов

Глубокое обучение против машинного обучения: руководство для начинающих . Иногда они даже используются взаимозаменяемо. Несмотря на то, что они связаны, каждый из этих терминов имеет свое особое значение, и это больше, чем просто модные словечки, используемые для описания беспилотных автомобилей.

В широком смысле глубокое обучение — это подмножество машинного обучения, а машинное обучение — подмножество искусственного интеллекта . Вы можете думать о них как о серии перекрывающихся концентрических кругов, где ИИ занимает наибольший объем, за ним следует машинное обучение, а затем глубокое обучение. Другими словами, глубокое обучение — это ИИ, но ИИ — это не глубокое обучение.

Идет загрузка…

Узнайте разницу между ИИ, машинным обучением и глубоким обучением.

Управление проектами машинного обучения с помощью Google Cloud

Google Cloud

4,6 (3577 оценок)

 |

110 000 студентов зачислены

Курс 3 из 3 по цифровой трансформации с использованием AI/ML и Google Cloud Specialization

Зарегистрироваться бесплатно

Глубокое обучение против машинного обучения

Благодаря изображениям поп-культуры из 2001: Космическая одиссея – Терминатор , многие из нас имеют какое-то представление об ИИ. Oxford Languages ​​определяет ИИ как «теорию и разработку компьютерных систем, способных выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта». Britannica предлагает аналогичное определение: «способность цифрового компьютера или управляемого компьютером робота выполнять задачи, обычно связанные с разумными существами».

Машинное обучение и глубокое обучение — это два типа ИИ. Короче говоря, машинное обучение — это ИИ, который может автоматически адаптироваться с минимальным вмешательством человека. Глубокое обучение — это подмножество машинного обучения, в котором используются искусственные нейронные сети для имитации процесса обучения человеческого мозга.

Взгляните на эти ключевые отличия, прежде чем мы углубимся в подробности.

Машинное обучение	Глубокое обучение
Подмножество AI	Подмножество машинного обучения
может обучаться на меньших наборах данных	. самостоятельно от окружающей среды и прошлых ошибок
Более короткое обучение и более низкая точность	Более длительное обучение и более высокая точность
Делает простые линейные корреляции	Делает нелинейные сложные корреляции
Может обучаться на ЦП (центральном процессоре)	Для обучения требуется специализированный ГП (графический процессор)

Что такое обработка естественного языка (NLP) ?

Обработка естественного языка (NLP) — еще одна ветвь машинного обучения, изучающая, как машины могут понимать человеческий язык. Вы можете найти этот тип машинного обучения с такими технологиями, как виртуальные помощники (Siri, Alexa и Google Assist), бизнес-чат-боты и программное обеспечение для распознавания речи.

Что такое искусственный интеллект (ИИ)?

На самом базовом уровне область искусственного интеллекта использует информатику и данные для решения проблем с помощью машин.

Пока у нас еще нет человекоподобных роботов, пытающихся захватить мир, но повсюду вокруг нас есть примеры ИИ. Это может быть как простая компьютерная программа, которая может играть в шахматы, так и сложная, например, алгоритм, предсказывающий структуру РНК вируса для разработки вакцин.

Deep Blue, компьютер для игры в шахматы 

До появления машинного обучения машины или программы с искусственным интеллектом должны были быть запрограммированы так, чтобы они реагировали на ограниченный набор входных данных. Deep Blue, играющий в шахматы компьютер, обыгравший чемпиона мира по шахматам в 1997 году, мог «решить» свой следующий ход на основе обширной библиотеки возможных ходов и исходов. Но система была чисто реактивной. Чтобы Deep Blue стал лучше играть в шахматы, программисты должны были вмешаться и добавить больше функций и возможностей.

Для того чтобы машина или программа могли улучшаться сами по себе без дальнейшего участия программистов, нам необходимо машинное обучение.

Подробнее: Кто такой ИИ-инженер? (И как им стать)

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение относится к изучению компьютерных систем, которые автоматически обучаются и адаптируются на основе опыта без явного программирования.

С помощью простого ИИ программист может указать машине, как реагировать на различные наборы инструкций, вручную кодируя каждое «решение». С помощью моделей машинного обучения ученые-компьютерщики могут «обучать» машину, передавая ей большие объемы данных. Машина следует набору правил, называемому алгоритмом, для анализа и получения выводов из данных. Чем больше данных анализирует машина, тем лучше она может выполнять задачу или принимать решения.

Вот один пример, с которым вы, возможно, знакомы: Служба потоковой передачи музыки Spotify изучает ваши музыкальные предпочтения, чтобы предложить вам новые предложения. Каждый раз, когда вы указываете, что вам нравится песня, дослушивая ее до конца или добавляя ее в свою библиотеку, сервис обновляет свои алгоритмы, чтобы давать вам более точные рекомендации. Netflix и Amazon используют аналогичные алгоритмы машинного обучения, чтобы предлагать персонализированные рекомендации.

Подробнее: Сложно ли машинное обучение? Руководство по началу работы

IBM Watson, кузен машинного обучения Deep Blue

В 2011 году IBM Watson победил двух чемпионов Jeopardy в показательном матче, используя машинное обучение.

Программисты Watson скормили ему тысячи пар вопросов и ответов, а также примеры правильных ответов. Когда давали просто ответ, машина была запрограммирована на соответствующий вопрос. Если что-то не так, программисты исправят. Это позволило Watson модифицировать свои алгоритмы или в некотором смысле «учиться» на своих ошибках.

К тому времени, когда Watson столкнулся с чемпионами Jeopardy, за считанные секунды он мог проанализировать 200 миллионов страниц информации и сгенерировать список возможных ответов, ранжированных по степени вероятности того, что они будут правильными, даже если он никогда не видел конкретную подсказку Jeopardy раньше.

Что такое глубокое обучение?

В то время как алгоритмы машинного обучения обычно нуждаются в корректировке человеком, когда они делают что-то неправильно, алгоритмы глубокого обучения могут улучшить свои результаты за счет повторения без вмешательства человека. Алгоритм машинного обучения может учиться на относительно небольших наборах данных, но для алгоритма глубокого обучения требуются большие наборы данных, которые могут включать разнообразные и неструктурированные данные.

Думайте о глубоком обучении как об эволюции машинного обучения. Глубокое обучение — это метод машинного обучения, который объединяет алгоритмы и вычислительные блоки — или нейроны — в так называемую искусственную нейронную сеть. Эти глубокие нейронные сети черпают вдохновение из структуры человеческого мозга. Данные проходят через эту сеть взаимосвязанных алгоритмов нелинейным образом, подобно тому, как наш мозг обрабатывает информацию.

AlphaGo, еще один потомок Deep Blue

AlphaGo была первой программой, победившей человека-игрока в го, а также первой, победившей чемпиона мира по го в 2015 году. Го — настольная игра, созданная в Китае 3000 лет назад и известная своей сложной стратегией. Это намного сложнее, чем шахматы, с 10 в степени 170 возможных конфигураций на доске.

Создатели AlphaGo начали с того, что познакомили программу с несколькими играми в го, чтобы научить ее механике. Затем он начал тысячи раз играть против разных версий самого себя, учась на своих ошибках после каждой игры. AlphaGo стала настолько хороша, что лучшие игроки в мире, как известно, изучают ее изобретательные ходы.

Последняя версия алгоритма AlphaGo, известная как MuZero, может освоить такие игры, как го, шахматы и Atari, даже не нуждаясь в объяснении правил.

Что особенного в больших данных?

Термин «большие данные» относится к наборам данных, которые слишком велики для управления традиционными реляционными базами данных и программами обработки данных. Компании ежедневно генерируют беспрецедентные объемы данных. Глубокое обучение — это один из способов извлечения ценности из этих данных. Читать: Что такое большие данные? Руководство для непрофессионала

Начало работы с ИИ и машинным обучением

Если вас заинтересовало это введение в ИИ, глубокое обучение и машинное обучение, курс «ИИ для всех» предназначен для обучения основам ИИ студентов, не имеющих технического образования.

Чтобы получить более продвинутые знания, начните с курса Эндрю Нг по машинному обучению, чтобы получить общее представление о концепциях машинного обучения. Затем научитесь создавать интеллектуальные приложения с помощью специализации машинного обучения. Наконец, создавайте и обучайте искусственные нейронные сети в специализации глубокого обучения.

Когда вы будете готовы, начните приобретать навыки, необходимые для работы начального уровня в качестве специалиста по обработке и анализу данных с сертификатом IBM Data Science Professional Certificate, и продолжайте практиковать свои навыки в этих готовых портфолио практических проектах.

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

Машинное обучение обычно относится к области науки о данных. Базовое понимание инструментов и концепций машинного обучения может помочь вам продвинуться в этой области (или помочь вам продвинуться по карьерной лестнице в качестве специалиста по данным, если это выбранный вами путь карьеры). ‎

Машинное обучение — это область, которая растет и меняется, поэтому обучение — это непрерывный процесс. В зависимости от вашего опыта и того, сколько времени вы можете посвятить обучению, вам может потребоваться несколько недель, несколько месяцев или год, чтобы создать прочную основу для машинного обучения. Вот несколько советов, как справиться с этой задачей.‎

Технические навыки и концепции, связанные с машинным и глубоким обучением, поначалу могут показаться сложными. Но если вы разберете его, используя пути обучения, описанные выше, и посвятите себя обучению каждый день, это вполне возможно. Кроме того, вам не нужно осваивать глубокое или машинное обучение, чтобы начать использовать свои навыки в реальном мире.‎

Глубокое обучение и машинное обучение как сервисные платформы означают, что можно создавать модели, а также обучать, развертывать и управлять программами без написания кода. Хотя вам не обязательно быть мастером-программистом, чтобы приступить к машинному обучению, вам может оказаться полезным получить базовые навыки работы с Python.‎

Да. Средняя базовая заработная плата инженера по машинному обучению в США составляет 124 878 долларов США по состоянию на декабрь 2021 года [1]. Согласно исследованию, проведенному Burning Glass в декабре 2020 года, спрос на навыки искусственного интеллекта и машинного обучения, по прогнозам, вырастет на 71 процент в течение следующих пяти лет. В том же исследовании сообщается о надбавке к зарплате в размере 14 175 долларов, связанной с этими навыками [2].‎

Статьи по теме

• Кто такой специалист по данным? Заработная плата, навыки и как им стать

• Аналитик данных и специалист по данным: в чем разница?

• Что такое большие данные? Руководство для непрофессионалов

• Что такое аналитика данных?

• Ваш путеводитель по карьере в науке о данных (+ как начать работу)

• 5 сертификатов SQL для вашей карьеры в области данных в 2022 году

• Что такое Data Engineer? Руководство по востребованной профессии

Источники статей

1. Glassdoor. «Зарплаты инженеров по машинному обучению, https://www.glassdoor.com/Salaries/machine-learning-engineer-salary-SRCH_KO0,25.htm». По состоянию на 22 апреля 2022 г.

2. Burning Glass. «Навыки массового разрушения: определение 10 самых разрушительных навыков в технологиях, https://www.burning-glass.com/wp-content/uploads/2020/12/Skills-of-Mass-Disruption-Report.pdf». По состоянию на 22 апреля 2022 г.

Автор: Coursera • Обновлено 11 августа 2022 г.

Этот контент доступен только в информационных целях. Учащимся рекомендуется провести дополнительные исследования, чтобы убедиться, что курсы и другие полномочия соответствуют их личным, профессиональным и финансовым целям.

Был ли ist der Unterschied zwischen Machine-Learning und Deep-Learning?

Бейтраг | 4 мин. Lesezeit

Фон Бретт Гроссфельд

Veröffentlicht 2. август 2017 г.
Zuletzt aktualisiert: 3 августа 2020 г.

• Künstliche Intelligenz

Der Versuch, nachzuvollziehen, wie künstliche Intelligenz heutzutage funktioniert, kann durchaus überwältigend sein, doch im Grunde genommen geht es lediglich um zwei Konzepte, von denen Sie sicherlich schon einmal gehört haben (Deenchinmas-Lundearning): «Machine-Lundearning» Обучение» (tiefgehendes Lernen). Keines dieser beiden Konzepte ist jedoch vollkommen neu, die Art und Weise, wie sie eingesetzt werden, entwickelt sich allerdings kontinuierlich weiter. Dank Machine-Learning und Deep-Learning weiß Netflix beispielsweise, был Sie womöglich gerne im Fernsehen schauen möchten, und Facebook setzt diese beiden Konzepte ein, um das Gesicht eines Freundes auf einem Foto zu erkennen. Auch ein Kundendienstberater kann mithilfe dieser Konzepte herausfinden, ob Sie mit Ihrer Kundenberatung zufrieden sein werden.

Было ли genau bedeuten также diese Schlagwörter, die in jeder Unterhaltung über künstliche Intelligenz vorkommen, und wie unterscheiden sich diese beiden Konzepte genau voneinander? Und viel wichtiger noch, welchen Einfluss haben sie auf den Kundendienst?

Hier eine grundlegende Definition von Machine-Learning:

«Алгоритмы, анализ данных, их обучение и формирование данных, um fundierte Entscheidungen zu treffen»

Ein einfaches Beispiel dafür ist ein On-Demand-Streaming-Service for Musik. Apps wie Pandora или Spotify приносит Алгоритмы zum Einsatz, um Informationen über Ihre Musikvorlieben zu erhalten, die sie dann verwenden, um eine Vorhersage darüber zu treffen, welche andere Musik Ihnen vielleicht gefallen könnte. Коммуникации по машинному обучению берутся за унтершидлихстен Филиал zum Einsatz, um sowohl einfache als auch anspruchsvolle Aufgaben zu Automaticisieren, vom Aufspüren von Malware für Datensicherheitsfirmen bis hin zur Unterstützung von Finanzexperten beim Erkennen von profitn Geschäften.

Был ли он также связан с машинным обучением и глубоким обучением? Технический подход к машинному обучению, основанный на машинном обучении, позволяет получить стандартную модель машинного обучения. Learning-Modell dazu in der Lage, dies ganz alleine zu erlernen. Dabei geht es genau wie ein Mensch vor, der Informationen erhält, diese analysiert und dann eine Schlussfolgerung daraus zieht. Um diese Vorgehensweise umzusetzen, verwendet Deep-Learning Struktur aus verschieden Algorithmus-Schichten, die «Künstliches neuronales Netz» genannt wird. Deren Aufbau ähnelt dem (biologischen) neuronalen Netz, das im menschlichen Gehirn zum Einsatz kommt.

Ein großartiges Beispiel for Deep-Learning ist AlphaGo von Google: Google Hat Ein Computer-Programm entwickelt, das gelernt hat, wie man das abstrakte Brettspiel Go spielt, ein Spiel, für das man bekannterweise ein gutes menschliches Gespür haben muss. Кроме того, Ausstattung von AlphaGo mit einem Deep-Learning-Modell hat das Programm gelernt, das Spiel auf Professionalllem Niveau zu spielen, indem es gegen andere Professionalle Go-Spieler angetreten ist. Der Unterschied zu einem normalen Machine-Learning-Modell ist, dass das Programm nicht gesagt bekommen hat, wann es einen bestimmten Spielzug ausführen soll.

Wir fassen and noch einmal zusammen:

• Machine-Learning verwendet Algorithmen, um Daten zu analysieren, von ihnen zu lernen und fundierte Entscheidungen auf Basis des Gelernten zu treffen.
• Глубокое обучение ordnet Algorithmen в Schichten и, um ein „künstliches neuronales Netzwerk” zu schaffen, das alleine dazu in der Lage ist, zu lernen und Entscheidungen zu treffen.
• Deep-Learning также относится к машинному обучению. Выбранная модель не входит в краткую категорию «Художественное интеллектуальное образование», а все, что связано с использованием глубокого обучения, позволяет улучшить интеллектуальные функции.

Welchen Einfluss haben Машинное обучение и глубокое обучение в Kundendienst?

Eine Vielzahl der Heutigen Anwendungen im Kundendienst, bei denen Künstliche Intelligenz zum Einsatz kommt, verwendet Machine-Learning-Algorithmen, um Self-Service-Funktionen anzubieten, die Produktivität der Berater zu steigern und den Kundendienst schverließ. Diese Anwendungen lernen, sehr schnell präzise Vorhersagen zu treffen, was zum Teil auf einen kontinuierlichen Fluss eingehender Kundenanfragen zurückzuführen ist. In diesem frühen Stadion der Verbreitung künstlicher Intelligenz haben Branchenführer herausgefunden, dass die praktischste Anwendung künstlicher Intelligenz für Unternehmen beim Kundendienst legt.

Es sei außerdem erwähnt, dass Deep-Learn stets weiterentwickelt wird und wir didurch im Kundendienst immer fortschrittlichere Anwendungen im Bereich künstliche Intelligenz antreffen können. Ein großartiges Beispielist Zendesks eigener Antwort-Bot, der ein integriertes Deep-Learning-Modell enthält, um den Inhalt und den Kontext eines Support-Tickets besser zu verstehen. В naher Zukunft dürfen Sie mit noch mehr Innovationn Anwendungen im Bereich Deep-Learning rechnen und im Zuge dessen von einem verbesserten Kundendienst profitieren.

Шон клар. Das ist ein bisschen viel auf einmal.

Registrieren Sie sich für unseren Newsletter und lesen Sie in Ihrem eigenen Tempo.

E-Mail-Adresse

Geben Sie eine gültige E-Mail-Adresse ein

Bitte geben Sie eine gültige E-Mail Adresse ein.
E-Mail-Adressen dürfen nicht mit beginnen.

Bitte senden Sie mir gelegentlich E-Mails zu Produkten und Services von Zendesk. (Sie können diese jederzeit abmelden.) Bitte aktivieren Sie dieses Kontrollkästchen, wenn Sie keine Marketingkommunikation von Zendesk erhalten möchten.

Durch die Übermittlung meiner personenbezogenen Daten erkläre ich mich damit einverstanden, dass Zendesk meine Daten gemäß der Datenschutzrichtlinie von Zendesk erfasst, verarbeitet und speichert.

Добро пожаловать в клуб!

Уппс. Leider ist ein Fehler aufgetreten. Bitte versuchen Sie es später erneut.

Как обмануть машинное обучение

• Исследователи из Массачусетского технологического института и IBM объединились, чтобы создать хранилище изображений, которые бросают вызов слабостям, присущим системам компьютерного зрения.
• Частично проблема с машинным обучением заключается в том, что у него нет базы знаний, на которую можно было бы опереться, как это делает человек, когда объект вырывается из контекста.
• Набор изображений, называемый ObjectNet, создает новые проблемы для существующей машины системы обучения. Исследователи надеются, что инженеры, разрабатывающие алгоритмы компьютерного зрения, будут использовать репозиторий для улучшения своих систем.

---

Если яблоко падает с дерева 10 миллионов раз в видеороликах, показанных алгоритму машинного обучения, когда система снова увидит яблоко, она предскажет неизбежное падение яблока. Но не каждое яблоко является частью ньютоновского эксперимента, но машинное обучение не знает об этом вне своего очень ограниченного контекста.

Недостаток ситуационной осведомленности — большая проблема машинного обучения. Если полагаться только на свои обучающие данные, машинное обучение может быть немного тупым, неспособным различить обычные объекты в необычном месте, например, молоток на кровати (на фото выше) вместо верстака.

Чтобы улучшить IQ машинного обучения, команда Массачусетского технологического института и исследователи IBM публикуют целую базу данных несовершенных тестовых фотографий, которые стремятся бросить вызов существующим системам. Он называется ObjectNet, и его основная цель — подтолкнуть технологов к поиску новых решений для распознавания изображений.

Perfectly Imperfect

ObjectNet

ObjectNet — игра на ImageNet, краудсорсинговой базе данных фотографий, созданной для исследований ИИ, — содержит более 50 000 «тестов изображений», которые исследователи стараются не называть обучающими данными.

ObjectNet не предназначен для использования в качестве хранилища обучающих данных для обучения распознаванию объектов. Вместо этого эти изображения помогают тренировать ситуационную осведомленность для алгоритмов, таких как распознавание пары прихваток, если они лежат на полу, а не на кухонном столе.

Это ситуационное отключение происходит из-за простой систематической ошибки выборки. Если вы хотите, чтобы автономный автомобиль работал как в хорошую, так и в плохую погоду, но обучаете программное обеспечение компьютерного зрения только изображениями солнечных дней, у автомобиля, по сути, будет технологический спазм, когда он увидит снег. То же самое относится и к большинству алгоритмов машинного обучения.

«Большинство научных экспериментов имеют элементы управления, помехи, которые удаляются из данных, чтобы гарантировать, что субъекты не смогут выполнить задачу, используя тривиальные корреляции в данных», — написали исследователи Массачусетского технологического института и IBM на веб-сайте ObjectNet. «Исторически сложилось так, что большие наборы данных машинного обучения и компьютерного зрения не имели таких элементов управления. Это привело к тому, что модели должны быть точно настроены для новых наборов данных и работать с наборами данных лучше, чем в реальных приложениях».

Группа отметила, что когда системы обнаружения объектов тестировались на изображениях ObjectNet, они показали снижение производительности на 40–45 процентов из-за систематической ошибки выборки.


Дальше про кошек и собак

Этот контент импортирован с YouTube. Вы можете найти тот же контент в другом формате или найти дополнительную информацию на их веб-сайте.

Еще десять лет назад исследователи компьютерного зрения думали, что практически невозможно заставить машину отличить кошку от собаки, но теперь это можно сделать с помощью более 9Точность 9 процентов. Это, по словам Джозефа Редмона, аспиранта Вашингтонского университета, который управляет Darknet Neural Network Framework, системой, которая тестирует программное обеспечение для распознавания изображений.

В августе 2017 года на TED Talk Редмон проиллюстрировал недостатки алгоритмов машинного обучения двумя фотографиями. Первая фотография была простым изображением аляскинского маламута Редмона, и система правильно определила собаку и даже классифицировала ее породу. На втором изображении, на котором был маламут, а также кошка, катающаяся на компьютерном стуле, программа распознала только собаку, полностью игнорируя кошку.

В другом примере первый в мире универсальный сортировщик кирпичей LEGO использует сверточную нейронную сеть — алгоритм глубокого обучения, который принимает входное изображение, присваивает ему важность, а затем классифицирует характеристики друг от друга — для создания программного обеспечения, которое могло бы различать все 3000 видов кирпичей в каталоге Lego.

Однако он быстро понял, что система сойдет с ума, если он будет обучать ее на 3D-изображениях кирпичей из онлайновой базы данных, но реальные версии выглядели иначе. Поэтому он использовал чрезвычайно яркий источник света, чтобы стандартизировать свет, тень и углы частей, идущих по ленте сортировщика.

Итак, машины умные, но с много рук, держащих .

Лучшее образование

Контекст — это почти все, что касается обнаружения объектов, — говорит Рауль Браво, президент и главный исполнительный директор стартапа Outsight, занимающегося созданием 3D-изображений, — Popular Mechanics, . способность идентифицировать объекты будет меркнуть по сравнению с малышом.

Итак, Outsight разрабатывает систему для улучшения обнаружения 3D-объектов без машинного обучения. Идея состоит в том, чтобы использовать как мощные лазеры, так и лучшее программное обеспечение для получения лучших результатов, потому что само по себе машинное обучение недостаточно сильное или надежное, чтобы на него можно было положиться.

«[Он] не может справиться со сложностью ситуаций, с которыми [он] сталкивается», — сказал Браво. «По нашему опыту, требовался какой-то другой способ мышления».

Первым направлением подхода Outsight является твердотельный лазер, который используется для идентификации объектов. Он отличается от типичных лазеров, используемых в системах восприятия, таких как лидар в беспилотных автомобилях. Это потому, что он работает на длинах волн, далеких от видимого спектра, поэтому не может причинить вреда человеку.

Лазер может посылать полосу тысяч различных цветов одновременно, так что, когда свет попадает на физический объект, возвращаемые длины волн можно идентифицировать как очень специфические типы материала, будь то пластик, металл или хлопок. По словам Браво, это может помочь автономным транспортным средствам отличить пешеходов от животных и дать компьютерам еще одно измерение восприятия.

Если вы сможете снять это ограничение, то сможете помочь компьютеру «видеть» больше видов объектов в новых контекстах, создав новый тип машины, которая сможет конкурировать с человеческим сознанием или, по крайней мере, с человеческим малышом. .


Кортни Линдер Заместитель редактора Прежде чем присоединиться к Pop Mech, Кортни была репортером по технологиям в газете своего родного города Pittsburgh Post-Gazette.

7 лучших курсов по изучению искусственного интеллекта в 2022 году | от javinpaul | Явапосетил

Photo by Michael Dziedzic on Unsplash

Привет, ребята, Искусственный интеллект — одна из развивающихся областей технологии, и многие разработчики пытаются изучить искусственный интеллект, чтобы вывести свою карьеру на новый уровень. Если вы Python-разработчик и ищете лучшие курсы для изучения искусственного интеллекта с помощью Python, то вы попали по адресу.

Ранее я поделился лучшими курсами по науке о данных, лучшими курсами по машинному обучению, а в этой статье я поделюсь лучшими курсами для изучения основ ИИ, а также некоторыми практическими курсами для практики ИИ с библиотекой Python. Впервые я столкнулся с ИИ, когда DeepMind победил Гарри Каспарова, одного из лучших шахматистов.

Это было еще в 1990-х, и с тех пор ИИ прошел долгий путь. Теперь Google использует тот же DeepMind для сокращения счетов за электроэнергию в своем центре обработки данных на 40% , а Илон Маск говорит о беспилотных автомобилях.

Если вы специалист в области технологий или программист, вот некоторые из захватывающих примеров искусственного интеллекта, и каждый раз, когда я слышу историю об искусственном интеллекте, я действительно зацепляюсь. Хотя все это хорошо и интересно, как программист я также трачу некоторое время на ч как закодировать AI?

Я не говорю о больших проблемах, но простое изучение того, как использовать ИИ в ваших интересах или настраивать искусственный интеллект для ваших собственных нужд, будет иметь большое значение в ближайшем будущем, и я учусь всему этому, присоединяясь к онлайн-курсам. и просмотр агентов на таких сайтах, как Open AI gym.

Если вы не знаете, Open AI Gym — это проект, поддерживаемый такими предпринимателями, как Илон Маск. Он предоставляет набор инструментов для разработки и сравнения алгоритмов обучения с подкреплением. Он поддерживает обучение агентов всему: от ходьбы до таких игр, как Pong, Goes, Doom, Breakout или Pinball.

Так как игры — другая область моих интересов, если вы не знаете, я научился программировать, создавая такие игры, как крестики-нолики, побег, тетрис и шахматы, разработка ИИ для создания игр кажется отличной идеей для изучения искусственного Интеллект.

Если присмотреться, то игры представляют собой идеальную среду для создания искусственного интеллекта. Когда у вас есть алгоритм, который может победить в игре, вы знаете, что те же самые принципы могут быть применены для решения реальных проблем. Именно этого подхода придерживаются многие технологические гиганты, такие как Google и Tesla.

Если вы похожи на меня и , хотите изучить ИИ или искусственный интеллект в 2022 году с помощью Python и ищете отличные онлайн-курсы, то вы попали по адресу. В этой статье я поделюсь некоторыми из лучших онлайн-курсов по изучению искусственного интеллекта в 2022 году .

Я также предлагаю вам изучить Python , если вы еще этого не знаете, и если вам нужна рекомендация, вы можете проверить этот курс Python 3 Bootcamp на Udemy. Созданный Хосе Марсьялем Портильей, это один из лучших онлайн-ресурсов для изучения Python.

Учебные курсы Python: изучение программирования на Python и обучение написанию кода

Это самый полный и в то же время простой курс по языку программирования Python на Udemy! Если вы…

bit.ly

В Интернете есть множество курсов по изучению искусственного интеллекта, но большинство из них скучны или слишком сложны даже для программистов с многолетним опытом.

Поскольку я всегда верю в простоту и увлекательность, я выбрал только тот курс, в котором правильно сочетаются теория и практика. Это курсы, которые не только научат вас создавать искусственный интеллект, но и вдохновят вас на изучение ИИ.

Эндрю Нг — один из тех, кто вдохновил миллионы разработчиков на изучение искусственного интеллекта и машинного обучения благодаря своим классическим курсам по машинному обучению.

Он также является одним из основателей Coursera, руководителем Google Brain, главным научным сотрудником Baidu и инструктором самого популярного курса по машинному обучению на планете.

Если вам интересно, правда ли это? Да, курс «Машинное обучение» на Coursera прослушали более 2,6 миллиона студентов, что делает его популярным курсом по машинному обучению. Вы можете проверить номера самостоятельно.

Когда Эндрю Нг объявил об этом курсе в Твиттере, я понял, что должен к нему присоединиться, хотя я посетил пару занятий по искусственному интеллекту, я многому научился на этом курсе.

Этот курс дает всесторонний обзор того, что такое ИИ, и значений различных концепций, о которых идет речь в контексте искусственного интеллекта. Это поможет вам расширить свой словарный запас, чтобы вы могли обсуждать ИИ с коллегами-программистами и другими людьми как онлайн, так и офлайн.

Вот ссылка, чтобы присоединиться к этому онлайн-курсу — ИИ для всех, Эндрю Нг (Coursera)

Кстати, этот курс дает нетехнический взгляд на ИИ, но вы также можете пройти этот курс, чтобы изучить бизнес-аспекты ИИ. Если вы хотите разработать стратегию ИИ для своей компании или хотите работать с командой ИИ, присоединяйтесь к этому курсу.

И, если вы найдете курсы Coursera полезными, а они созданы такими известными компаниями, как Google , IBM , Amazon и лучшие университеты по всему миру, я предлагаю вам присоединиться к Coursera Plus , план подписки от Coursera

Эта единая подписка дает вам неограниченный доступ к их самым популярным курсам , специализации , профессиональный сертификат и управляемых проектов . Это стоит около 399 долларов в год, но оно полностью стоит ваших денег, так как вы получаете неограниченных сертификатов .

Это был мой первый курс по искусственному интеллекту, и это было непросто, потому что я большой поклонник инструктора Кирилла Еременко и его команды SuperDataScience.

Посетив его углубленный курс обучения, я знаю, насколько он увлекательный, что является моим главным требованием, учитывая сложность предмета. Я не хотел увязнуть в интенсивном использовании математики и нейронных сетей, вместо этого я хотел курс, который мог бы вдохновить меня на новые знания, и должен сказать, что я не был разочарован.

Этот курс научит вас сочетать возможности Data Science, Machine Learning и Deep Learning для создания мощного ИИ для реальных приложений, таких как создание ИИ для прохождения игры в Breakout, прохождения уровня в Doom и создания логики для самоуправляемые автомобили.

Вот ссылка, чтобы присоединиться к этому онлайн-курсу — Искусственный интеллект A-Z™: узнайте, как создать ИИ (Udemy)

Материал курса действительно увлекательный и увлекательный, особенно если вы любите игры, а если нет. посещал какие-либо курсы по искусственному интеллекту раньше, я предлагаю вам присоединиться к этому. Вы не пожалеете об этом.

Говоря о социальном доказательстве, на этот курс уже записались более 101 411 студентов, и он имеет в среднем 4,4 оценки из 11 452 оценок, что просто феноменально. Большое спасибо Кириллу Еременко и всей его команде @superdatascience за создание этого замечательного курса.

Это еще один курс, который я прошел на Udemy, чтобы узнать, как использовать ИИ в играх. Если вы не знаете, Unity — один из самых популярных игровых движков для разработки всех видов видеоигр, и они используют ИИ для усложнения игр в зависимости от калибра игрока.

Если вы гейм-дизайнер или разработчик игр и вашим неигровым персонажам не хватает драйва и амбиций, то вы можете присоединиться к этому курсу, чтобы узнать, как сделать их более аутентичными и правдоподобными.

В этом курсе Пенни, инструктор курса, раскрывает самые популярные методы искусственного интеллекта, используемые для создания правдоподобного поведения персонажей в играх, используя свой всемирно известный стиль преподавания и знания, накопленные за более чем 25-летний опыт работы с играми и графикой. -победа в книгах по играм с искусственным интеллектом.

Вот ссылка, чтобы присоединиться к этому онлайн-курсу — Руководство для начинающих по искусственному интеллекту в Unity.

На протяжении этого курса вы будете проходить практические семинары, призванные научить вас основным методам искусственного интеллекта, используемым в современных играх. Если вы любите видеоигры и хотите узнать больше о том, как в них используется искусственный интеллект, этот курс для вас.

Это еще один замечательный курс по искусственному интеллекту на Coursera. В этом курсе вы узнаете, что такое искусственный интеллект (ИИ), изучите варианты использования и приложения ИИ, поймете концепции ИИ и такие термины, как машинное обучение, глубокое обучение и нейронные сети.

Вы также столкнетесь с различными проблемами и опасениями, связанными с ИИ, такими как этика и предвзятость, а также с работой, и получите советы от экспертов по обучению и началу карьеры в области ИИ.

Вы также продемонстрируете ИИ в действии с помощью мини-проекта и получите сертификат после успешного завершения проекта. у вас есть техническое образование или нет.

Вот ссылка, чтобы присоединиться к этому онлайн-курсу — Введение в искусственный интеллект (ИИ) Coursera

Это еще один замечательный курс Кирилла Еременко и его команды SuperDataScience о том, как решать реальные бизнес-задачи с помощью ИИ. Если вы деловой человек или вам просто интересно, как ИИ может вам помочь, тогда вам следует пройти этот курс.

Сложная тема искусственного интеллекта и машинного обучения представлена ​​в лучшем виде, но без излишней технической части. Я настоятельно рекомендую его бизнес-профессионалам, пытающимся улучшить свои навыки и помочь своему бизнесу использовать ИИ.

Говоря о социальном подтверждении, этому курсу доверяют более 14 000 студентов, и он имеет средний рейтинг 4,3, что является прекрасным доказательством того, что это отличный курс.

Вот ссылка, чтобы присоединиться к этому онлайн-курсу — Искусственный интеллект для бизнеса

В прошлом курсе мы видели простой, не очень технический курс ИИ для начинающих, а это как раз наоборот. Это продвинутый курс по искусственному интеллекту, который фокусируется на глубоком обучении с подкреплением с использованием Python.

Этот курс, созданный Ленивым программистом и его командой, посвящен применению глубокого обучения и нейронных сетей – обучения с подкреплением .

Вы также узнаете о OpenAI Gym , который активно используется в его курсе для практики и демонстрации. Это позволяет любому человеку в любой точке мира обучать своих агентов обучения с подкреплением в стандартной среде. Если вы хотите углубиться в ИИ, то это идеальный курс для вас.

Вот ссылка, чтобы присоединиться к этому онлайн-курсу — Advanced AI: Deep Reinforcement Learning in Python

Если вы не знаете, Reinforcement Learning — большая часть AI, и этот курс представляет собой полное руководство по Deep Reinforcement Обучение. Это поможет вам понять обучение с подкреплением на техническом уровне.

Это также поможет вам понять взаимосвязь между обучением с подкреплением и психологией.

Обучение с подкреплением недавно стало известно благодаря некоторым фантастическим вещам в области ИИ, например, в 2016 году мы увидели, как Google AlphaGo победил чемпиона мира в Go. Мы видели, как ИИ играли в такие видеоигры, как Doom и Super Mario.

Как и в случае с глубоким обучением, многие теории были открыты в 70-х и 80-х годах, но только недавно мы смогли воочию увидеть возможные удивительные результаты.

Вот ссылка, чтобы присоединиться к этому онлайн-курсу — Искусственный интеллект: обучение с подкреплением в Python

Говоря о социальном доказательстве, этому курсу доверяют более 28 000 студентов, и он имеет в среднем 4,6 рейтинга до 5000 участников, что просто феноменально. Если вы ищете чисто технический курс по ИИ, присоединяйтесь к нему.

Это все о некоторых из лучших курсов по изучению искусственного интеллекта или ИИ с помощью Python в 2022 году. бизнес и общий аспект ИИ, что гораздо важнее, чем реальное изучение того, как создавать ИИ для конкретной области или проблемы.

Другое Ресурсы по машинному обучению и ИИ для программистов

• 10 лучших книг и курсов для изучения Data Science в 2022 году
• 8 лучших библиотек Python для Data Science и машинного обучения
• 5 лучших курсов для изучения Python в 2022 году
• 10 лучших курсов TensorFlow для Data Scientist
• 10 Machine Learning and Deep Учебные курсы для программистов
• 10 причин для изучения Python в 2022 году
• 5 лучших бесплатных курсов для изучения машинного обучения
• 5 лучших курсов для изучения TensorFlow для начинающих
• 5 лучших курсов для изучения углубленного анализа данных
• 5 курсов для изучения математики и статистики для науки о данных
• 5 лучших курсов для изучения Tableau для науки о данных
• 5 книг для изучения Python для науки о данных
• 10 курсов для изучения науки о данных для начинающих
• 10 бесплатных курсов для обучения Python для начинающих
• 5 лучших курсов для изучения Pandas для анализа данных

Спасибо, что дочитали эту статью. Если вам нравятся эти лучшие курсы по искусственному интеллекту или искусственному интеллекту, поделитесь ими со своими друзьями и коллегами. Если у вас есть какие-либо вопросы или отзывы, пожалуйста, оставьте заметку.

P. S. — Если вы серьезно настроены заняться искусственным интеллектом и машинным обучением, я также предлагаю вам изучить Python, один из самых ценных навыков, когда речь идет о машинном обучении и искусственном интеллекте. Если вам нужны ресурсы, ознакомьтесь с этим списком из лучших курсов Python , чтобы начать свое путешествие.

Учебные курсы Python: изучение программирования на Python и обучение написанию кода

Это самый полный и в то же время простой курс по языку программирования Python на Udemy! Если вы…

bit.ly

9041.00 – Механика промышленного оборудования

Ремонт, установка, регулировка или техническое обслуживание промышленного производственного и перерабатывающего оборудования или систем нефтепереработки и трубопроводов. Также может устанавливать, демонтировать или перемещать машины и тяжелое оборудование в соответствии с планами.

Образец зарегистрированных названий должностей: Механик по промышленному оборудованию, Промышленный механик, Наладчик ткацких станков, Техник по ткацкому станку, Наладчик машин, Механик станков, Техник по обслуживанию, Механик, Ремонтник, Механик швейных машин

Вы покинете O*NET OnLine, чтобы посетить наш дочерний сайт My Next Move. Вы можете вернуться, нажав кнопку Назад в браузере или выбрав «O*NET OnLine» в меню O*NET Sites в нижней части любой страницы в My Next Move.

Вы покинете O*NET OnLine, чтобы посетить наш дочерний сайт My Next Move for Veterans. Вы можете вернуться, нажав кнопку Назад в браузере или выбрав «O*NET OnLine» в меню O*NET Sites внизу любой страницы в My Next Move for Veterans.

Saldrá de O*NET OnLine для посещения нашего филиала Mi Próximo Paso. Puede regresar usando el botón Atrás en su navegador, или eligiendo “O*NET OnLine” en el menu Sitios O*NET en la parte inferior de cualquier página en Mi Próximo Paso.

Трудовая деятельность

• Принятие решений и решение проблем — Анализ информации и оценка результатов для выбора наилучшего решения и решения проблем.

• Идентификация объектов, действий и событий — Идентификация информации путем классификации, оценки, распознавания различий или сходств и обнаружения изменений в обстоятельствах или событиях.

• Мониторинг процессов, материалов или окружения — Мониторинг и анализ информации о материалах, событиях или окружающей среде для обнаружения или оценки проблем.

• Ремонт и техническое обслуживание механического оборудования — Обслуживание, ремонт, регулировка и испытание машин, устройств, движущихся частей и оборудования, которые работают преимущественно на основе механических (не электронных) принципов.

• Осмотр оборудования, конструкций или материалов — Осмотр оборудования, конструкций или материалов для выявления причин ошибок или других проблем или дефектов.

• Получение информации — Наблюдение, получение и иное получение информации из всех соответствующих источников.

• Обновление и использование соответствующих знаний — Постоянное обновление технических знаний и применение новых знаний в своей работе.

• Управление машинами и процессами — Использование либо механизмов управления, либо прямой физической активности для управления машинами или процессами (за исключением компьютеров или транспортных средств).

• Эксплуатационные транспортные средства, механизированные устройства или оборудование — Движение, маневрирование, навигация или управление транспортными средствами или механизированным оборудованием, таким как вилочные погрузчики, пассажирские транспортные средства, самолеты или плавсредства.

• Общение с руководителями, коллегами или подчиненными — Предоставление информации руководителям, коллегам и подчиненным по телефону, в письменной форме, по электронной почте или лично.

• Обращение с предметами и их перемещение — Использование рук и рук при обработке, установке, расположении и перемещении материалов и манипулировании вещами.

• Выполнение общих физических упражнений — Выполнение физических действий, требующих значительного использования рук и ног и движений всего тела, таких как лазание, поднятие тяжестей, балансирование, ходьба, наклоны и работа с материалами.

• Документирование/запись информации — Ввод, расшифровка, запись, хранение или ведение информации в письменной или электронной/магнитной форме.

• Креативное мышление — Разработка, проектирование или создание новых приложений, идей, отношений, систем или продуктов, включая творческий вклад.

• Работа с компьютерами — Использование компьютеров и компьютерных систем (включая аппаратное и программное обеспечение) для программирования, написания программного обеспечения, настройки функций, ввода данных или обработки информации.

• Подготовка и обучение других — Выявление образовательных потребностей других, разработка формальных образовательных или обучающих программ или классов, а также обучение или инструктирование других.

• Организация, планирование и расстановка приоритетов в работе — Разработка конкретных целей и планов для расстановки приоритетов, организации и выполнения вашей работы.

• Обработка информации — Компиляция, кодирование, категоризация, расчет, табулирование, аудит или проверка информации или данных.

• Анализ данных или информации — Определение основных принципов, причин или фактов информации путем разбиения информации или данных на отдельные части.

• Оценка информации для определения соответствия стандартам — Использование соответствующей информации и индивидуальных суждений для определения того, соответствуют ли события или процессы законам, правилам или стандартам.

• Интерпретация значения информации для других — Перевод или объяснение того, что означает информация и как ее можно использовать.

• Оценка количественных характеристик продуктов, событий или информации — Оценка размеров, расстояний и количеств; или определение времени, затрат, ресурсов или материалов, необходимых для выполнения рабочей деятельности.

• Координация работы и деятельности других — Привлечение членов группы к совместной работе для выполнения задач.

• Составление, компоновка и спецификация технических устройств, частей и оборудования — Предоставление документации, подробных инструкций, чертежей или спецификаций, чтобы рассказать другим о том, как устройства, части, оборудование или конструкции должны быть изготовлены, сконструированы, собраны, изменены, сохранены или использованы.

• Ремонт и техническое обслуживание электронного оборудования — Обслуживание, ремонт, калибровка, регулировка, точная настройка или испытание машин, устройств и оборудования, которые работают в основном на основе электрических или электронных (не механических) принципов.

• Установление и поддержание межличностных отношений — Развитие конструктивных и совместных рабочих отношений с другими и поддержание их с течением времени.

вернуться к началу

Подробная рабочая деятельность

• Техническое обслуживание рабочего оборудования или механизмов.

• Ремонт изношенных, поврежденных или дефектных механических частей.

• Замените изношенные, поврежденные или неисправные механические детали.

• Отрегулируйте оборудование для обеспечения оптимальной производительности.

• Очистите оборудование, детали или инструменты для ремонта или поддержания их в хорошем рабочем состоянии.

• Разборка оборудования для обслуживания или ремонта.

• Смазать оборудование, чтобы обеспечить его правильную работу.

• Осмотрите механическое оборудование на наличие повреждений, дефектов или износа.

• Сборка оборудования после ремонта.

• Проверить механическое оборудование, чтобы убедиться в его правильном функционировании.

• Вести записи о ремонте или техническом обслуживании.

• Заказать материалы, расходные материалы или оборудование.

• Запишите информацию о деталях, материалах или процедурах ремонта.

• Наблюдайте за работающим оборудованием для выявления потенциальных проблем.

• Анализ данных испытаний или производительности для оценки работы оборудования.

• Резка материалов в соответствии со спецификациями или потребностями.

• Интерпретация чертежей, спецификаций или диаграмм для информирования об установке, разработке или эксплуатации.

• Управление сварочным оборудованием.

• Ввод кодов или другой информации в компьютеры.

• Обучайте других операционным процедурам.

• Назначение обязанностей или графиков работы сотрудникам.

• Планирование графиков работы сотрудников.

Поиск профессий, связанных с несколькими подробными видами деятельности

наверх

Рабочий контекст

• Носите обычное защитное оборудование или оборудование для обеспечения безопасности, такое как защитная обувь, очки, перчатки, средства защиты слуха, каски или спасательные жилеты — 87% ответили «Каждый день».

• Личные обсуждения — 78% ответили «Каждый день».

• Проводите время, используя руки, чтобы обращаться с предметами, инструментами или элементами управления, управлять ими или чувствовать их — 71% ответили «Постоянно или почти постоянно».

• Работа с рабочей группой или командой — 54 % ответили «чрезвычайно важно».

• Контакты с другими — 49% ответили: «Большую часть времени контактируют с другими».

• Воздействие загрязняющих веществ — 44% ответили «Каждый день».

• Воздействие опасного оборудования — 54% ответили «Каждый день».

• Подвержены легким ожогам, порезам, укусам или укусам — 46% ответили «Каждый день».

• Продолжительность типичной рабочей недели — 53% ответили «40 часов».

• Звуки, уровень шума отвлекают или вызывают дискомфорт — 43 % ответили «Каждый день».

• Проводить время стоя — 40% ответили «Постоянно или почти постоянно».

• Свобода принимать решения — 48% ответили «Некоторая свобода».

• В помещении, без контроля окружающей среды — 68% ответили «Каждый день».

• Важность точности или точности — 35 % ответили «Чрезвычайно важно».

• Физическая близость — 35% ответили «Умеренно близко (на расстоянии вытянутой руки)».

• Давление времени — 49% ответили «Раз в неделю или чаще, но не каждый день».

• В помещении с экологическим контролем — 53 % ответили «Каждый день».

• Ответственность за здоровье и безопасность других — 40% ответили «Высокая ответственность».

• Структурированная и неструктурированная работа — 37% ответили «Некоторая свобода».

• Тратьте время на ходьбу и бег — 34% ответили «Меньше половины времени».

• Воздействие опасных условий — 38% ответили «Каждый день».

• Темп определяется скоростью оборудования — 29% ответили «Очень важно».

• Координация или руководство другими — 37% ответили «Важно».

• Очень высокая или низкая температура — 33% ответили «Раз в месяц или чаще, но не каждую неделю».

• Телефон — 33% ответили «Раз в неделю или чаще, но не каждый день».

• Воздействие высоких мест — 45% ответили «Раз в неделю или чаще, но не каждый день».

• Влияние решений на сотрудников или результаты компании — 31% ответили «Очень важные результаты».

к началу страницы

Рабочая зона

Должность

Рабочая зона 3: Средняя Требуется подготовка

Образование

Для большинства профессий в этой зоне требуется обучение в профессионально-технических училищах, соответствующий опыт работы или степень младшего специалиста.

Соответствующий опыт

Для этих профессий требуются предыдущие навыки, знания или опыт работы. Например, электрик должен пройти три или четыре года ученичества или несколько лет профессионального обучения и часто должен сдать экзамен на получение лицензии, чтобы выполнять работу.

Профессиональное обучение

Сотрудникам этих профессий обычно требуется один или два года обучения, включающего как получение опыта работы, так и неформальное обучение с опытными работниками. С этими профессиями может быть связана признанная программа ученичества.

Примеры рабочих зон

Эти профессии обычно предполагают использование коммуникативных и организационных навыков для координации, надзора, управления или обучения других для достижения целей. Примеры включают руководителей производства гидроэлектростанций, настольных издателей, электриков, агротехников, парикмахеров, судебных репортеров и синхронных субтитров, а также фельдшеров.

Диапазон SVP

1–2 года подготовки (от 6,0 до < 7,0)

вернуться к началу

Обучение и сертификаты

Государственное обучение

Select a StateAlabamaAlaskaArizonaArkansasCaliforniaColoradoConnecticutDelawareDistrict of ColumbiaFloridaGeorgiaHawaiiIdahoIllinoisIndianaIowaKansasKentuckyLouisianaMaineMarylandMassachusettsMichiganMinnesotaMississippiMissouriMontanaNebraskaNevadaNew HampshireNew JerseyNew MexicoNew YorkNorth CarolinaNorth DakotaOhioOklahomaOregonPennsylvaniaRhode IslandSouth CarolinaSouth DakotaTennesseeTexasUtahVermontVirginiaWashingtonWest VirginiaWisconsinWyomingAmerican SamoaGuamNorthern Mariana IslandsPuerto RicoVirgin Islands

Местное обучение

Почтовый индекс

Сертификаты

Найти сертификаты по всей стране

Государственные лицензии

Select a StateAlabamaAlaskaArizonaArkansasCaliforniaColoradoConnecticutDelawareDistrict of ColumbiaFloridaGeorgiaHawaiiIdahoIllinoisIndianaIowaKansasKentuckyLouisianaMaineMarylandMassachusettsMichiganMinnesotaMississippiMissouriMontanaNebraskaNevadaNew HampshireNew JerseyNew MexicoNew YorkNorth CarolinaNorth DakotaOhioOklahomaOregonPennsylvaniaRhode IslandSouth CarolinaSouth DakotaTennesseeTexasUtahVermontVirginiaWashingtonWest VirginiaWisconsinWyomingAmerican SamoaGuamNorthern Mariana IslandsPuerto RicoVirgin Islands

Ученичество

Есть карьерный путь или местоположение в виду? Посетите Apprenticeship. gov внешний сайт , чтобы найти возможности обучения рядом с вами.

вернуться к началу

Навыки

• Техническое обслуживание оборудования — Выполнение планового технического обслуживания оборудования и определение того, когда и какого рода техническое обслуживание необходимо.

• Эксплуатация и управление — Управление работой оборудования или систем.

• Мониторинг операций — Наблюдение за датчиками, циферблатами или другими индикаторами, чтобы убедиться, что машина работает правильно.

• Ремонт — Ремонт машин или систем с использованием необходимых инструментов.

• Поиск и устранение неисправностей — Определение причин ошибок в работе и принятие решения о том, что с этим делать.

• Анализ контроля качества — Проведение испытаний и проверок продуктов, услуг или процессов для оценки качества или производительности.

• Критическое мышление — Использование логики и рассуждений для определения сильных и слабых сторон альтернативных решений, выводов или подходов к проблемам.

• Активное обучение — Понимание значения новой информации как для текущего, так и для будущего решения проблем и принятия решений.

• Активное слушание — Уделять полное внимание тому, что говорят другие люди, уделять время тому, чтобы понять высказанные мысли, задавать вопросы по мере необходимости и не перебивать в неподходящее время.

• Решение сложных проблем — Выявление сложных проблем и анализ соответствующей информации для разработки и оценки вариантов и реализации решений.

• Выбор оборудования — Определение типа инструментов и оборудования, необходимых для выполнения работы.

• Суждение и принятие решений — Рассмотрение относительных затрат и выгод потенциальных действий для выбора наиболее подходящего.

• Мониторинг — Мониторинг/Оценка собственной деятельности, других лиц или организаций для внесения улучшений или принятия корректирующих мер.

• Координация — Регулировка действий по отношению к действиям других.

• Разговор — Общение с другими для эффективной передачи информации.

• Тайм-менеджмент — Управление своим временем и временем других.

вернуться к началу

Знание

• Механический — Знание машин и инструментов, включая их конструкции, использование, ремонт и техническое обслуживание.

• Английский язык — Знание структуры и содержания английского языка, включая значение и правописание слов, правила составления и грамматику.

• Производство и переработка — Знание сырья, производственных процессов, контроля качества, затрат и других методов для максимального повышения эффективности производства и распределения товаров.

• Инженерия и технологии — Знание практического применения технических наук и технологий. Это включает в себя применение принципов, методов, процедур и оборудования для проектирования и производства различных товаров и услуг.

• Дизайн — Знание методов проектирования, инструментов и принципов, используемых в производстве точных технических планов, чертежей, чертежей и моделей.

• Математика — Знание арифметики, алгебры, геометрии, исчисления, статистики и их приложений.

• Компьютеры и электроника — Знание печатных плат, процессоров, микросхем, электронного оборудования, компьютерного оборудования и программного обеспечения, включая приложения и программирование.

вернуться к началу

Образование

Какой уровень образования требуется новому сотруднику для выполнения работы в этой профессии? Респонденты сказали:

• ответил: Требуется аттестат о среднем образовании

• ответил: Требуется аттестат о среднем образовании или его эквивалент подробнее

• ответил: Требуется степень младшего специалиста

наверх

Способности

• Точность управления — Способность быстро и многократно регулировать органы управления машиной или транспортным средством в точном положении.

• Ловкость пальцев — Способность совершать точно скоординированные движения пальцев одной или обеих рук, чтобы хватать, манипулировать или собирать очень маленькие предметы.

• Ловкость рук — Способность быстро двигать рукой, рукой вместе с рукой или двумя руками, чтобы хватать, манипулировать или собирать предметы.

• Близкое зрение — Способность видеть детали на близком расстоянии (в пределах нескольких футов от наблюдателя).

• Чувствительность к проблемам — Способность сказать, когда что-то не так или может пойти не так. Это не включает в себя решение проблемы, а только признание того, что проблема есть.

• Устойчивость руки-руки — Способность удерживать руку и руку неподвижно при движении руки или удерживании руки и кисти в одном положении.

• Время реакции — Способность быстро реагировать (рукой, пальцем или ногой) на сигнал (звук, свет, изображение) при его появлении.

• Координация нескольких конечностей — Способность координировать две или более конечностей (например, две руки, две ноги или одну ногу и одну руку) в положении сидя, стоя или лежа. Он не включает в себя выполнение действий, когда все тело находится в движении.

• Слуховая чувствительность — Способность обнаруживать или различать звуки, различающиеся по высоте и громкости.

• Информационное упорядочение — Способность упорядочивать предметы или действия в определенном порядке или образце в соответствии с определенным правилом или набором правил (например, узоры чисел, букв, слов, изображений, математических операций).

• Избирательное внимание — Способность концентрироваться на задаче в течение определенного периода времени, не отвлекаясь.

• Визуализация — Способность представлять, как что-то будет выглядеть после того, как оно будет перемещено или когда его части будут перемещены или переставлены.

• Слуховое внимание — Способность фокусироваться на одном источнике звука в присутствии других отвлекающих звуков.

• Дедуктивное рассуждение — Способность применять общие правила к конкретным задачам для получения осмысленных ответов.

• Степень гибкости — Способность сгибаться, растягиваться, скручиваться или тянуться своим телом, руками и/или ногами.

• Статическая сила — Способность прилагать максимальную мышечную силу, чтобы поднимать, толкать, тянуть или переносить предметы.

• Сила туловища — Способность использовать мышцы брюшного пресса и нижней части спины для многократной или непрерывной поддержки части тела в течение долгого времени без «отдачи» или утомления.

• Письменное понимание — Способность читать и понимать информацию и идеи, представленные в письменной форме.

• Категория Гибкость — Способность генерировать или использовать различные наборы правил для комбинирования или группировки вещей различными способами.

• Индуктивное мышление — Способность объединять фрагменты информации для формирования общих правил или выводов (включает поиск взаимосвязи между, казалось бы, не связанными событиями).

• Устное понимание — Способность слушать и понимать информацию и идеи, представленные в произнесенных словах и предложениях.

• Устное выражение — Способность сообщать информацию и идеи в устной речи так, чтобы другие поняли.

• Скорость восприятия — Способность быстро и точно сравнивать сходства и различия между наборами букв, цифр, объектов, изображений или узоров. Сравниваемые предметы могут быть представлены одновременно или один за другим. Эта способность также включает в себя сравнение представленного объекта с запомненным объектом.

• Response Orientation — Способность быстро выбирать между двумя или более движениями в ответ на два или более различных сигнала (свет, звук, изображение). Он включает в себя скорость, с которой начинается правильный ответ рукой, ногой или другой частью тела.

• Распознавание речи — Способность идентифицировать и понимать речь другого человека.

наверх

Интересы

Код процентной ставки: RIC

Хотите узнать свои интересы? Воспользуйтесь Профилировщиком интересов O*NET в My Next Move.

• Реалистичный — Реалистичные профессии часто связаны с работой, которая включает в себя практические, практические проблемы и решения. Они часто имеют дело с растениями, животными и реальными материалами, такими как дерево, инструменты и машины. Многие профессии требуют работы на улице и не требуют большого количества документов или тесного сотрудничества с другими.

• Расследователь — Следственная деятельность часто связана с работой с идеями и требует обширного мышления. Эти занятия могут включать в себя поиск фактов и мысленное решение проблем.

• Обычный — Обычные занятия часто связаны с выполнением установленных процедур и процедур. Эти занятия могут включать в себя работу с данными и деталями больше, чем с идеями. Обычно существует четкая линия полномочий, которой следует следовать.

к началу страницы

Рабочие ценности

• Поддержка — Профессии, которые соответствуют этой ценности работы, предлагают поддерживающее руководство, которое поддерживает сотрудников. Соответствующие потребности: Политика компании, Надзор: Человеческие отношения и Надзор: Технический.

• Независимость — Профессии, удовлетворяющие этой ценности работы, позволяют сотрудникам работать самостоятельно и принимать решения. Соответствующими потребностями являются Креативность, Ответственность и Автономия.

• Условия труда — Профессии, отвечающие этой ценности труда, обеспечивают гарантии занятости и хорошие условия труда. Соответствующими потребностями являются активность, вознаграждение, независимость, безопасность, разнообразие и условия труда.

к началу страницы

Рабочие стили

• Надежность — Работа требует надежности, ответственности, надежности и выполнения обязательств.

• Внимание к деталям — Работа требует внимания к деталям и тщательности при выполнении рабочих задач.

• Инициатива — Работа требует готовности брать на себя ответственность и решать задачи.

• Приспособляемость/Гибкость — Работа требует открытости к изменениям (положительным или отрицательным) и к значительному разнообразию на рабочем месте.

• Сотрудничество — Работа требует приятного общения с другими на работе и проявления добродушного отношения к сотрудничеству.

• Честность — Работа требует честности и этичности.

• Настойчивость — Работа требует настойчивости перед лицом препятствий.

• Аналитическое мышление — Работа требует анализа информации и использования логики для решения рабочих вопросов и проблем.

• Инновации — Работа требует творческого подхода и альтернативного мышления для разработки новых идей и ответов на профессиональные проблемы.

• Достижение/Усилие — Работа требует установления и поддержания личных сложных целей достижения и приложения усилий для выполнения задач.

• Лидерство — Работа требует готовности руководить, брать на себя ответственность и предлагать мнения и указания.

• Независимость — Работа требует выработки собственных способов ведения дел, руководства собой практически без надзора и зависимости от самого себя в достижении цели.

• Стрессоустойчивость — Работа требует принимать критику и спокойно и эффективно справляться со стрессовыми ситуациями.

• Самоконтроль — Работа требует сохранять самообладание, контролировать эмоции, контролировать гнев и избегать агрессивного поведения даже в очень сложных ситуациях.

• Забота о других — Работа требует чуткости к нуждам и чувствам других, понимания и помощи на работе.

вернуться к началу

Тенденции в области заработной платы и занятости

Медианная заработная плата (2021 г.)

28,77 долларов в час, 59 840 долларов в год

Государственная заработная плата

Select a StateAlabamaAlaskaArizonaArkansasCaliforniaColoradoConnecticutDelawareDistrict of ColumbiaFloridaGeorgiaHawaiiIdahoIllinoisIndianaIowaKansasKentuckyLouisianaMaineMarylandMassachusettsMichiganMinnesotaMississippiMissouriMontanaNebraskaNevadaNew HampshireNew JerseyNew MexicoNew YorkNorth CarolinaNorth DakotaOhioOklahomaOregonPennsylvaniaRhode IslandSouth CarolinaSouth DakotaTennesseeTexasUtahVermontVirginiaWashingtonWest VirginiaWisconsinWyomingAmerican SamoaGuamNorthern Mariana IslandsPuerto RicoVirgin Islands

Местная заработная плата

Почтовый индекс

Занятость (2020)

391 800 сотрудников

Прогнозируемый рост (2020-2030 гг. )

Гораздо быстрее, чем в среднем (15% или выше)

Прогнозируемые вакансии (2020-2030)

45 100

Тенденции состояния

Select a StateAlabamaAlaskaArizonaArkansasCaliforniaColoradoConnecticutDelawareDistrict of ColumbiaFloridaGeorgiaHawaiiIdahoIllinoisIndianaIowaKansasKentuckyLouisianaMaineMarylandMassachusettsMichiganMinnesotaMississippiMissouriMontanaNebraskaNevadaNew HampshireNew JerseyNew MexicoNew YorkNorth CarolinaNorth DakotaOhioOklahomaOregonPennsylvaniaRhode IslandSouth CarolinaSouth DakotaTennesseeTexasUtahVermontVirginiaWashingtonWest VirginiaWisconsinWyomingAmerican SamoaGuamNorthern Mariana IslandsPuerto RicoVirgin Islands

Ведущие отрасли (2020)

Производство

Оптовая торговля

Источник: Бюро статистики труда, данные о заработной плате за 2021 год. Внешний сайт и прогноз занятости на 2020-2030 гг. внешний сайт. «Прогнозируемый рост» представляет собой расчетное изменение общей занятости за прогнозируемый период (2020–2030 гг.). «Прогнозируемые вакансии» представляют собой вакансии в связи с ростом и замещением.

наверх

Вакансии в Интернете

Вакансии штата

Select a StateAlabamaAlaskaArizonaArkansasCaliforniaColoradoConnecticutDelawareDistrict of ColumbiaFloridaGeorgiaHawaiiIdahoIllinoisIndianaIowaKansasKentuckyLouisianaMaineMarylandMassachusettsMichiganMinnesotaMississippiMissouriMontanaNebraskaNevadaNew HampshireNew JerseyNew MexicoNew YorkNorth CarolinaNorth DakotaOhioOklahomaOregonPennsylvaniaRhode IslandSouth CarolinaSouth DakotaTennesseeTexasUtahVermontVirginiaWashingtonWest VirginiaWisconsinWyomingAmerican SamoaGuamNorthern Mariana IslandsPuerto RicoVirgin Islands

Местные вакансии

Почтовый индекс

вернуться к началу

вернуться к началу

вернуться к началу

Учебное пособие по машинному обучению с примерами

ряд критически важных приложений, таких как интеллектуальный анализ данных, обработка естественного языка, распознавание изображений и экспертные системы. Машинное обучение предоставляет потенциальные решения во всех этих и многих других областях и должно стать опорой нашей будущей цивилизации.

Предложение способных дизайнеров машинного обучения еще не удовлетворило этот спрос. Основная причина этого заключается в том, что ML просто сложна. В этом учебном пособии по машинному обучению представлены основы теории машинного обучения, изложены общие темы и концепции, что позволяет легко следовать логике и освоиться с основами машинного обучения.

Что такое машинное обучение?

Так что же такое «машинное обучение»? ML — это на самом деле вещей. Область довольно обширна и быстро расширяется, постоянно разделяясь и подразделяясь до тошноты на различные подспециальности и типы машинного обучения.

Однако есть несколько основных общих черт, и всеобъемлющая тема лучше всего резюмируется этим часто цитируемым утверждением, сделанным Артуром Сэмюэлем еще в 1959 году: «[Машинное обучение — это] область исследования, которая дает компьютерам возможность учиться без явного программирования».

А совсем недавно, в 1997 году, Том Митчелл дал «правильное» определение, которое оказалось более полезным для инженеров: «Говорят, что компьютерная программа учится на опыте E в отношении некоторой задачи T и некоторого выполнения меру P, если его эффективность по T, измеряемая P, улучшается с опытом E».

«Говорят, что компьютерная программа учится на опыте E в отношении некоторой задачи T и некоторого показателя производительности P, если ее производительность на T, измеряемая P, улучшается с опытом E». — Том Митчелл, Университет Карнеги-Меллона

Итак, если вы хотите, чтобы ваша программа предсказывала, например, схемы движения на оживленном перекрестке (задача T), вы можете запустить ее через алгоритм машинного обучения с данными о прошлых схемах движения (опыт E) и, если он успешно «обучился», он сможет лучше прогнозировать будущие модели трафика (показатель эффективности P).

Однако очень сложная природа многих реальных проблем часто означает, что изобретение специализированных алгоритмов, которые каждый раз будут решать их идеально, нецелесообразно, если не невозможно. Примеры задач машинного обучения: «Это рак?», «Какова рыночная стоимость этого дома?», «Кто из этих людей дружит друг с другом?», «Взорвется ли этот ракетный двигатель при взлете? », «Понравится ли этому человеку этот фильм?», «Кто это?», «Что вы сказали?» и «Как вы управляете этой штукой?». Все эти проблемы — отличные цели для проекта машинного обучения, и на самом деле машинное обучение применялось к каждой из них с большим успехом.

ML решает задачи, которые невозможно решить только числовыми средствами.

Среди различных типов задач машинного обучения проводится важное различие между контролируемым и неконтролируемым обучением:

• Контролируемое машинное обучение: Программа «обучается» на предварительно определенном наборе «обучающих примеров», которые затем облегчают ее способность делать точные выводы при получении новых данных.
• Неконтролируемое машинное обучение: Программа получает набор данных и должна найти в них закономерности и взаимосвязи.

Здесь мы в первую очередь сосредоточимся на обучении с учителем, но в конце статьи содержится краткое обсуждение обучения без учителя с некоторыми ссылками для тех, кто заинтересован в дальнейшем изучении темы.

Машинное обучение с учителем

В большинстве приложений для обучения с учителем конечной целью является разработка точно настроенной предсказательной функции h(x) (иногда называемой «гипотезой»). «Обучение» заключается в использовании сложных математических алгоритмов для оптимизации этой функции таким образом, чтобы при заданных входных данных x относительно определенного домена (скажем, квадратных метров дома), он будет точно предсказывать некоторое интересное значение h(x) (скажем, рыночная цена указанного дома).

На практике x почти всегда представляет несколько точек данных. Так, например, предиктор цены на жилье может принимать не только квадратные метры ( x1 ), но и количество спален ( x2 ), количество ванных комнат ( x3 ), количество этажей ( x4) , год постройки ( x5 ), почтовый индекс ( x6 ) и так далее. Определение того, какие входные данные использовать, является важной частью проектирования машинного обучения. Однако для пояснения проще всего предположить, что используется одно входное значение.

Допустим, наш простой предиктор имеет следующую форму:

, где и — константы. Наша цель — найти идеальные значения и заставить наш предиктор работать как можно лучше.

Оптимизация предиктора h(x) выполняется с использованием учебных примеров . Для каждого обучающего примера у нас есть входное значение x_train , для которого заранее известен соответствующий выход y . Для каждого примера мы находим разницу между известным правильным значением y и нашим предсказанным значением h(x_train) . С достаточным количеством обучающих примеров эти различия дают нам полезный способ измерить «неправильность» h(x) . Затем мы можем настроить h(x) , изменив значения и, чтобы сделать его «менее неправильным». Этот процесс повторяется снова и снова, пока система не сойдется к лучшим значениям для и . Таким образом, предсказатель обучается и готов делать реальные предсказания.

Примеры машинного обучения

Мы остановились на простых задачах в этом посте ради иллюстрации, но причина существования ML в том, что в реальном мире проблемы намного сложнее. На этом плоском экране мы можем нарисовать не более чем трехмерный набор данных, но задачи машинного обучения обычно имеют дело с данными с миллионами измерений и очень сложными предикторными функциями. ML решает проблемы, которые невозможно решить только численными средствами.

Имея это в виду, давайте рассмотрим простой пример. Допустим, у нас есть следующие обучающие данные, в которых сотрудники компании оценили свою удовлетворенность по шкале от 1 до 100:

Во-первых, обратите внимание, что данные немного зашумлены. То есть, хотя мы видим, что в этом есть закономерность (т. е. удовлетворенность сотрудников имеет тенденцию расти по мере роста заработной платы), не все они четко укладываются в прямую линию. Это всегда будет иметь место с реальными данными (и мы абсолютно хотим обучить нашу машину, используя реальные данные!). Так как же мы можем научить машину точно предсказывать уровень удовлетворенности сотрудников? Ответ, конечно же, что мы не можем. Цель ML никогда не состоит в том, чтобы делать «идеальные» предположения, потому что ML имеет дело с областями, где таких вещей нет. Цель состоит в том, чтобы делать предположения, которые достаточно хороши, чтобы быть полезными.

Чем-то напоминает известное высказывание британского математика и профессора статистики Джорджа Э. П. Бокса о том, что «все модели ошибочны, но некоторые из них полезны».

Цель машинного обучения никогда не состоит в том, чтобы делать «идеальные» предположения, потому что машинное обучение имеет дело с областями, где таких вещей нет. Цель состоит в том, чтобы делать предположения, которые достаточно хороши, чтобы быть полезными.

Машинное обучение в значительной степени основано на статистике. Например, когда мы обучаем нашу машину обучению, мы должны предоставить ей статистически значимую случайную выборку в качестве обучающих данных. Если обучающий набор не является случайным, мы рискуем получить шаблоны машинного обучения, которых на самом деле нет. И если обучающая выборка слишком мала (см. закон больших чисел), мы не узнаем достаточно и даже можем прийти к неточным выводам. Например, попытка предсказать модели удовлетворенности в масштабах всей компании на основе данных только от высшего руководства, скорее всего, будет подвержена ошибкам.

С этим пониманием давайте дадим нашей машине данные, которые мы дали выше, и пусть она их изучит. Сначала мы должны инициализировать наш предиктор h(x) с некоторыми разумными значениями и . Теперь наш предиктор выглядит следующим образом, если его поместить на наш обучающий набор:

Если мы спросим этот предиктор об удовлетворенности сотрудника, зарабатывающего 60 тысяч долларов, он предскажет рейтинг 27:

Очевидно, что это было ужасным предположением, и что эта машина не знает очень многого.

Итак, теперь давайте дадим предсказателю все зарплат из нашего обучающего набора и возьмем разницу между полученными прогнозируемыми рейтингами удовлетворенности и фактическими рейтингами удовлетворенности соответствующих сотрудников. Если мы проделаем небольшое математическое волшебство (которое я вскоре опишу), то сможем рассчитать с очень высокой степенью уверенности, что значения 13,12 для и 0,61 для дадут нам лучший предиктор.

И если мы повторим этот процесс, скажем, 1500 раз, наш предсказатель будет выглядеть так:

В этот момент, если мы повторим процесс, мы обнаружим это и больше не изменимся на какую-либо заметную величину, и, таким образом, мы увидим, что система сошлась. Если мы не допустили ошибок, значит, мы нашли оптимальный предиктор. Соответственно, если теперь мы снова спросим у машины рейтинг удовлетворенности сотрудника, который зарабатывает 60 000 долларов, он выдаст примерно 60 баллов.

Регрессия машинного обучения: примечание о сложности

Приведенный выше пример технически представляет собой простую задачу одномерной линейной регрессии, которую в действительности можно решить, выведя простое нормальное уравнение и полностью пропустив этот процесс «настройки». Однако рассмотрим предсказатель, который выглядит так:

Эта функция принимает входные данные в четырех измерениях и имеет множество полиномиальных членов. Вывод нормального уравнения для этой функции является серьезной проблемой. Многие современные задачи машинного обучения требуют тысяч или даже миллионов измерений данных для построения прогнозов с использованием сотен коэффициентов. Прогнозирование того, как будет выражен геном организма или каким будет климат через пятьдесят лет, — примеры таких сложных задач.

Многие современные задачи машинного обучения требуют тысяч или даже миллионов измерений данных для построения прогнозов с использованием сотен коэффициентов.

К счастью, итеративный подход, используемый системами машинного обучения, гораздо более устойчив к такой сложности. Вместо грубой силы система машинного обучения «нащупывает путь» к ответу. Для больших задач это работает намного лучше. Хотя это не означает, что машинное обучение может решить все сколь угодно сложные проблемы (на самом деле не может), оно делает его невероятно гибким и мощным инструментом.

Градиентный спуск — минимизация «неправильности»

Давайте подробнее рассмотрим, как работает этот итеративный процесс. Как в приведенном выше примере убедиться, что с каждым шагом мы становимся лучше, а не хуже? Ответ заключается в нашем «измерении неправильности», о котором упоминалось ранее, а также в небольшом расчете.

Мера неправильности известна как функция стоимости (также известная как функция потерь ), . Входные данные представляют все коэффициенты, которые мы используем в нашем предсказателе. Так что в нашем случае это действительно пара и . дает нам математическое измерение того, насколько неверен наш предиктор, когда он использует заданные значения и .

Выбор функции стоимости — еще одна важная часть программы ML. В разных контекстах быть «неправильным» может означать очень разные вещи. В нашем примере с удовлетворенностью сотрудников хорошо зарекомендовавшим себя стандартом является линейная функция наименьших квадратов:

. очень «строгое» измерение неправильности. Функция стоимости вычисляет средний штраф по всем обучающим примерам.

Итак, теперь мы видим, что наша цель — найти и для нашего предиктора h(x) такие, чтобы наша функция стоимости была как можно меньше. Для этого мы призываем силу исчисления.

Рассмотрим следующий график функции стоимости для некоторой конкретной задачи машинного обучения:

Здесь мы можем увидеть стоимость, связанную с различными значениями и . Мы видим, что форма графика имеет небольшую чашу. Дно чаши представляет собой наименьшую стоимость, которую наш предиктор может дать нам на основе данных обучения. Цель состоит в том, чтобы «скатиться с горки», и найти соответствующую этой точке точку.

Здесь в этом руководстве по машинному обучению появляется исчисление. Чтобы не усложнять объяснение, я не буду приводить здесь уравнения, но, по сути, мы берем градиент , который является парой производных (одна над и одна над ). Градиент будет разным для каждого другого значения и и говорит нам, каков «наклон холма» и, в частности, «какой путь вниз» для этих конкретных s. Например, когда мы подставляем наши текущие значения в градиент, он может сказать нам, что добавление небольшого количества к и небольшое вычитание приведет нас к дну долины функции стоимости. Поэтому прибавляем немного к , а немного отнимаем от , и вуаля! Мы завершили один раунд нашего алгоритма обучения. Наш обновленный предиктор h(x) = + x будет возвращать лучшие прогнозы, чем раньше. Наша машина стала немного умнее.

Этот процесс чередования вычисления текущего градиента и обновления s по результатам известен как градиентный спуск.

Это охватывает базовую теорию, лежащую в основе большинства контролируемых систем машинного обучения. Но базовые концепции можно применять по-разному, в зависимости от решаемой проблемы.

Проблемы классификации в машинном обучении

Под контролируемым ML есть две основные подкатегории:

• Системы регрессионного машинного обучения: Системы, в которых прогнозируемое значение находится где-то в непрерывном спектре. Эти системы помогают нам с вопросами «Сколько?» или «Сколько?».
• Классификационные системы машинного обучения: Системы, в которых мы ищем прогноз «да» или «нет», например «Является ли эта опухоль раковой?», «Соответствует ли это печенье нашим стандартам качества?» и так далее.

Как оказалось, основная теория машинного обучения более или менее одинакова. Основные отличия заключаются в конструкции предиктора h(x) и дизайн функции стоимости .

До сих пор наши примеры были сосредоточены на проблемах регрессии, поэтому давайте теперь также рассмотрим пример классификации.

Вот результаты исследования качества файлов cookie, где все обучающие примеры были помечены как «хорошие файлы cookie» ( y = 1 ) синим цветом или «плохие файлы cookie» ( y = 0 ) красным цветом. .

В классификации предиктор регрессии не очень полезен. Обычно нам нужен предсказатель, который делает предположение где-то между 0 и 1. В классификаторе качества файлов cookie прогноз 1 будет представлять очень уверенное предположение о том, что печенье идеальное и очень аппетитное. Прогноз 0 означает высокую степень уверенности в том, что файл cookie является помехой для индустрии файлов cookie. Значения, попадающие в этот диапазон, представляют меньшую достоверность, поэтому мы можем спроектировать нашу систему таким образом, чтобы предсказание 0,6 означало: «Чувак, это трудный выбор, но я соглашусь с да, вы можете продать это печенье», в то время как значение точно в средний балл 0,5 может означать полную неопределенность. Это не всегда то, как доверие распределяется в классификаторе, но это очень распространенный дизайн, который подходит для целей нашей иллюстрации.

Оказывается, есть хорошая функция, которая хорошо фиксирует это поведение. Это называется сигмовидной функцией, g(z) , и выглядит она примерно так:

z — некоторое представление наших входных данных и коэффициентов, например: :

Обратите внимание, что сигмовидная функция преобразует наши выходные данные в диапазон от 0 до 1.

Логика построения функции стоимости также различается по классификации. Мы снова спрашиваем: «Что значит, если догадка ошибочна?» и на этот раз очень хорошее эмпирическое правило заключается в том, что если правильное предположение было 0, а мы угадали 1, то мы были полностью и совершенно неправы, и наоборот. Поскольку вы не можете быть более неправы, чем абсолютно неправы, наказание в этом случае огромно. В качестве альтернативы, если правильное предположение было 0, а мы угадали 0, наша функция стоимости не должна добавлять никаких затрат каждый раз, когда это происходит. Если предположение было правильным, но мы не были полностью уверены (например, y = 1 , но h(x) = 0,8 ), это должно стоить немного, и если наше предположение было неверным, но мы не были полностью уверены (например, y = 1 , но h(x ) = 0,3 ), это должно быть сопряжено со значительными затратами, но не такими большими, как если бы мы были полностью неправы.

Это поведение фиксируется функцией журнала, так что:

Опять же, функция стоимости дает нам среднюю стоимость по всем нашим обучающим примерам.

Итак, здесь мы описали, как предиктор h(x) и функция стоимости различаются между регрессией и классификацией, но градиентный спуск по-прежнему работает нормально.

Предсказатель классификации можно визуализировать, нарисовав граничную линию; т. е. барьер, при котором прогноз изменяется с «да» (прогноз больше 0,5) на «нет» (прогноз меньше 0,5). При хорошо спроектированной системе наши данные о файлах cookie могут генерировать границу классификации, которая выглядит следующим образом:

Теперь это машина, которая кое-что знает о файлах cookie!

Введение в нейронные сети

Обсуждение машинного обучения было бы неполным без упоминания хотя бы нейронных сетей. Нейронные сети не только предлагают чрезвычайно мощный инструмент для решения очень сложных проблем, но также предлагают увлекательные подсказки о работе нашего собственного мозга и интригующие возможности для создания действительно интеллектуальных машин за один день.

Нейронные сети хорошо подходят для моделей машинного обучения, где количество входных данных огромно. Вычислительные затраты на решение такой задачи слишком велики для типов систем, которые мы обсуждали выше. Однако оказывается, что нейронные сети можно эффективно настраивать с помощью методов, которые в принципе поразительно похожи на градиентный спуск.

Подробное обсуждение нейронных сетей выходит за рамки этого руководства, но я рекомендую ознакомиться с нашим предыдущим постом на эту тему.

Неконтролируемое машинное обучение

Неконтролируемое машинное обучение обычно направлено на поиск взаимосвязей в данных. В этом процессе не используются обучающие примеры. Вместо этого системе дается набор данных и ставится задача найти в них закономерности и корреляции. Хороший пример — выявление сплоченных групп друзей в данных социальных сетей.

Алгоритмы машинного обучения, используемые для этого, очень отличаются от тех, которые используются для обучения с учителем, и эта тема заслуживает отдельного сообщения. Однако, чтобы тем временем поразмыслить, взгляните на алгоритмы кластеризации, такие как k-средние, а также изучите системы уменьшения размерности, такие как анализ основных компонентов. В нашей предыдущей публикации о больших данных также более подробно обсуждался ряд этих тем.

Заключение

Здесь мы рассмотрели большую часть базовой теории, лежащей в основе области машинного обучения, но, конечно, мы коснулись только самой поверхности.

Имейте в виду, что для реального применения теорий, содержащихся в этом введении, к реальным примерам машинного обучения необходимо гораздо более глубокое понимание обсуждаемых здесь тем. В машинном обучении есть много тонкостей и подводных камней, а также множество способов сбиться с пути того, что кажется идеально отлаженной мыслящей машиной. Почти с каждой частью базовой теории можно играть и изменять бесконечно, и результаты часто бывают ошеломляющими. Многие вырастают в совершенно новые области исследований, которые лучше подходят для решения конкретных проблем.