Какой станок: Как выбрать бритву

какой станок выбрать литейному предприятию?

Растущие требования к отливкам, требуют от литейных предприятий развития модельного производства: повышения качества модельной оснастки для литья и сокращение сроков ее изготовления. Внедрение современных фрезерных станков с ЧПУ для изготовления модельной оснастки состоит не просто в покупке фрезерного станка, а в создании на литейном заводе сквозной системы проектирования и изготовления модельной оснастки, которая включает несколько этапов:

• внедрение программного обеспечения трехмерного проектирования отливок
• внедрение системы моделирования литейных процессов типа LVMFlow, ProCast, MagmaSoft и т.п.
• фрезерный станок с ЧПУ

Если с программами для трехмерного проектирования все понятно — без них уже нельзя построить современное производство, то с ПО для моделирования литейных процессов у литейных заводов появляется ряд вопросов… Например, литейный завод хочет модернизировать модельное производство, повысить качество отливок, но экономит на системе моделирования литейных процессов.

В результате литейный завод получает высокоточную модельную оснастку, которая приводит к образованию усадочных дефектов, т.к. в сквозной цепочки отсутствует ПО для моделирования процесса заливки и затвердевания металла. Если предприятие решило модернизировать модельное производство — настоятельно рекомендуем приобретение ПО для моделирования литейных процессов, т.к. для изготовления модельной оснастки на станках с ЧПУ в любом случае требуется наличие 3D модели отливки с ЛПС, и в этом случае, имея готовую 3D модель отливки, процесс компьютерного моделирования литейной технологии не займет много времени. Зачем внедрять современные станки с чпу для изготовления модельной оснастки, если литейная технология будет  по-прежнему разрабатываться методом «проб и ошибок»?

Теперь о станках с чпу для изготовления модельной оснастки. На сегодняшний день в России представлено несколько производителей станков для изготовления модельной оснастки:

 

«китайские станки» — получили большое распространение благодаря низкой стоимости. Основные недостатки китайских станков с чпу для изготовления модельной оснастки:

• маломощный шпиндель. Обычно 1,5-2,2 кВт, реже встречаются шпиндели с мощностью 4,5-8 кВт. Как результат — длительное время обработки.
• цанга для зажима инструмента — ER16. Позволяет использовать фрезу максимальным диаметром 10 мм, что увеличивает время обработки.
• максимальная высота обработки по Z=200 мм, с учетом вылета инструмента уменьшается до 120-150 мм. Это приводит к изготовлению модельной оснастки «слоями». Как следствие, длительное время обработки и снижение точности модельной оснастки за счет склейки слоев.
• реальная точность обработки на китайских станках — 0,2-0,25 мм.

Китайские станки рекомендуем использовать для модельной оснастки типа «шкив» и других невысоких моделей. Такие станки прекрасно подойдут небольшим литейным заводам с мощностью производства 30-50 тонн/месяц. Рекомендуем обратить внимание на модель фрезерного станка с чпу типа 1325. Он разработан нашей компании специально для литейных заводов, кто впервые приобретает станок для изготовления модельной оснастки. Трехосевой фрезерный станок 1325 имеет оптимальную зону обработки XYZ: 2500х1300х400 мм, шпиндель 9кВт HSD (Италия), автоматическую смену инструмента и систему ЧПУ Syntec. Посмотреть и оценить в работе данное оборудование Вы всегда сможете в нашем офисе. Оборудование ежедневно эксплуатируется по указанному в контактах адресу!

«тайваньские станки» — в России представлены китайскими фирмами, зарегистрированными на Тайване. Стоит отметить фирму APEC, которые выпускает дорогостоящие обрабатывающие центры для изготовления больших пресс-форм из алюминия.

 

«чешские станки» — представлены в России двумя фирмами Sahos и Houfek, которые изготавливают фрезерные станки с чпу для модельной оснастки. Оба производителя имеют широкий
модельный ряд станков и схожие характеристики. Основное отличие этих производителей в использовании системы ЧПУ: Sahos — Heidenhain, Houfek — Siemens. Выбор системы ЧПУ — дело личное, однако автор отдает предпочтение сиcтеме чпу Siemens, т.к. в отличие от Heidenhain, компания Siemens имеет в России разветвленную сеть учебных центров и хороший сервис. Учитывая доступную стоимость оборудования и широкое распространение на литейных заводах, рассмотрим подробнее основные технические характеристики фрезерных станков фирм Sahos и Houfek. Ниже приведена сводная таблица базовых моделей станков с чпу для модельного производства:

Houfek (Чехия)		Sahos (Чехия)
Siemens 840 D-SL		Heidenhain  iTNC 530
ProForm X3	3 оси, XYZ:  2250х1300х550 мм	Sprint	3 оси, XYZ:  1900х1280х500 мм
ProForm X5	5 осей, XYZ:  2250х1300х550 мм	нет аналога
Fenix h25	5 осей, XYZ:  3250х2150х750 мм	Dynamic	5 осей, XYZ:  2990х1675х860 мм
Fenix h30	5 осей, XYZ:  3250х2650х750 мм	Dynamic Max	5 осей, XYZ:  2990х2600х860 мм
Titan h30	5 осей, XYZ:  3800х2800х1000 мм	Mach	5 осей, XYZ:  3740х2600х900 мм
Titan h40	5 осей, XYZ:  3800х3800х1000 мм	нет аналога
Titan h50	5 осей, XYZ:  4800х3800х1000 мм	нет аналога
Titan H50	5 осей, XYZ:  5800х3800х1000 мм	нет аналога
ProMax	5 осей, XYZ:  3800х2800х1000 мм	Power	5 осей, XYZ:  2000х2000х1000 мм

Указанные характеристики приведены для серийно выпускающихся станков в базовой комплектации. В таблице указаны отличающиеся параметры перемещения по осям XYZ. Остальные параметры, такие как: мощность шпинделя, автоматическая смена инструмента, датчик измерения длины инструмента и заготовки, конструкция рабочего стола и т.п. — практически одинаковые, т.к. перечисленные параметры — покупные позиции. Главное отличие этих станков — базовая система ЧПУ, которой комплектуются станки. Но в отличие от Sahos, компания Houfek имеет собственное производство станин и комплектующих, поэтому базовая стоимость оборудования значительно ниже.

 

«итальянские станки» — в основном представлены фирмами Bacci, PADE, CMS, Belotti и Breton.
Фирма Bacci выпускает неплохие фрезерные станки с ЧПУ, основное предназначение которых — изготовление мебельной продукции. Отличительной характеристикой станков Bacci — подвижный стол, что требует дополнительного рабочего пространства и осторожности со стороны операторов при обслуживании станка. Применение их для модельного производства крайне ограничено.

Станки фирмы PADE представлены в России несколькими экземплярами. Отлично подходят для изготовления модельной оснастки. Однако опыт внедрения на литейных заводах выявил проблему использования данных станков при непрерывной пятиосевой обработки криволинейных поверхностей, связанной с несогласованностью системы чпу и механики станка при обработки на больших скоростях… Приобретение 5-ти осевого станка нецелесообразно…

Оборудование фирмы CMS — пятиосевые станки для изготовления модельной оснастки и больших форм. Имеют защищенную зону обработки, что гарантирует отсутствие пыли и стружки в цехе. Отлично подойдут для обработки композитных материалов из стекловолокна и углепластика, а также пресс-форм из алюминия. Использование для изготовления модельной оснастки из пиломатериалов экономически не обосновано, в силу высокой стоимости.

Belotti и Breton — одни из лидеров мирового станкостроения. Выпускают дорогостоящие обрабатывающие центры для высокоточной и скоростной обработки модельной оснастки, пресс-форм, обработки углепластика и стекловолокна.

Отлично показали себя в автомобильной и авиационной промышленности. Использование для изготовления модельной оснастки из пиломатериалов в литейном производстве экономически не выгодно. Данные станки рекомендуем авиационным предприятиям для изготовления фюзеляжей самолетов, форм для выклейки стекловолокна, а также для обработки крупногабаритных изделий и пресс-форм из алюминия.

 

Критерии выбора станка с чпу для модельной оснастки:

• 90 % модельной оснастки выполняется на трехосевых станках «слоями» по 80-100 мм — не спешите сразу приобретать 5-ти осевой станок. Пятиосевая обработка требуется только для крупногабаритной модельной оснастки или, например, для изготовления оснастки типа «рельс», где мы имеем протяженную поверхность с одинаковым уклоном. Пятиосевые станки с чпу предъявляют повышенные требования к квалификации операторов, технологам ЧПУ, требуется большее время на создание и проверку УП и приобретение дорогостоящего программного обеспечения.
  Отличие по стоимости ПО для трех- и пятиосевой обработки — 2-3 раза.
• Система ЧПУ — Siemens или Heidenhain — выбирать Вам.
• Мощность шпинделя: для обработки пиломатериалов и модельных пластиков достаточно 9-12 кВт. Стоит обратить внимание на крутящий момент шпинделя в случае обработки модельной оснастки из алюминия. Не стоит забывать, что станки для модельной оснастки, прежде всего, портальные обрабатывающие центры со шпинделем на керамических подшипниках для обработки «древесины».
• Рабочий стол: настоятельно рекомендуем самое дешевое исполнение рабочего стола из «гетинакса», т.к. в любом случае на поверхность стола размещается «подложка» для ежедневного «повреждения». Актуальность дорогостоящего стального стола с Т-пазами (T-slot) теряется.
• Масляный туман — категорически не рекомендуем, т.к. это приводит к повреждению оборудования при обработке на одном станке пиломатериалов и алюминия. К тому же, современный  инструмент позволяет обойтись без СОЖ при обработки алюминия по 0,1-0,5 мм за проход.
• Нет необходимости приобретать большой станок. Большинство модельной оснастки укладывается в зону обработки 2000х1300х500 мм. С этой целью, специалисты нашей компании разработали станок Proform X3. В случае изготовления крупногабаритной модельной оснастки, ее можно изготовить частями без потери класса точности модельного комплекта.
• Для заводов с мощность 100-300 т, мы рекомендуем станок с чпу Fenix h25, который имеет портальную конструкцию на 4-х опорах, что обеспечивает большую жесткость и точность обработки, позволяя обрабатывать формы из алюминия.
• Для небольших литейных предприятиях, специализирующихся на литье чугуна, рекомендуем обратить внимание на недорогой станок 1325.

Надеемся,что наш краткий обзор был полезен.
Если остались вопросы или Вам надо подобрать станок с чпу для изготовления модельной оснастки — пишите нам: [email protected] или звоните +7(473)270-99-35.

Подскажите какой станок лучше? – Отзывы и сравнение

1) двигатель должен быть около 4. 5 -5 kw

4)Водяное охлаждение

Очень много китайских станков с 4.5кВт шпинделем водяного охлаждения, при том эти шпиндели, обычно, достаточно стабильны…

2) высота по Z приблизительно 300 мм

Обычно у станков типовой 200мм, а увеличение до 300 требует увеличение базы между слайдерами на портале и еще ряд мероприятий, не выполнив которые станок заметно теряет жесткость…
 

5)реечные ,зубчатые направляющие

Что-то новое: зубчатые направляющие!!!! Вернее всего вы хотели сказать:станок на рельсах (направляющие) и рейках (ныне тренд рейки должны быть косозубые).. Но, обычно, при этом по Z – ШВП….
 
 

3)Управляющая программа NS stydio

Ну, в связи с рейками, автоматически отпадает v. 5 из-за низкой предельной частоты в 47кГц ( еще НИ разу НЕ видел поставки из Китая станка с версией v5.4.88/95/96/97, у которой предельная  частота 120кГц), а это значит, что должна быть плата для версий 8 или 10….
 
 

7)калибровщик чтобы был

NCStudio в любой версии поддерживает калибровщик, НО очень часто на китайских заводах его НЕ подключают, хотя плоскопараллельная пластинка и несколько метров провода удорожают станок на малые доли процента… Обычно при запуске ,если его нет – делаю….
 

8)Вакуумный стол Т образный стол (Насос воздушный)

Далеко НЕ всякий китайский завод делает рабочие столы смешанного типа, а если и делают, то далеко НЕ все делают их удобными (обычно мало T-слотов, и часто бывает, что внутри вакуумного стола они прикреплен НЕ к раме станка, а пластиковой пластике вакуумного стола. ..
 

6)Система защиты от сбоя

Это, как уже заметил preps, что-то новое в конструкции, ибо концевые датчики для поиска машинного дома и Hard Limit-ы , о которых заметил Пэй Лю, на так громко заявленную систему НЕ тянут.

Даже система автоматического выравнивания портала, которая крайне редко встречается у китайских производителей даже на станках с автосменой инструмента, а на простых станках – вообще ни разу не видел, не тянет на систему защиты от сбоев…. 

Худо- бедно под такое название можно еще отнести, если станок собран на серваках и аварийные сигналы серваков и частотника заведены на аварийную остановку, тогда при сбоях в блоках станок НЕ запортит заготовку глобально, а просто впадет в ступор аварийной остановки….
Также,с натяжкой, можно отнести функцию продолжения обработки после пропадания питания (Power_off_Rebut), но на NCStudio такой функции нет. ..
Так что,  Avtor-mebeliEgor, хотелось бы услышать, что вы понимаете под такой системой?

Сообщение отредактировал 3D-BiG: 01 Июль 2016 – 09:01

Фрезерные и лазерные станки. Сравнение. Преимущества и недостатки.

В настоящее время популярно два варианта резки материалов – либо на фрезерных станках, либо на лазерных. Какие преимущества и недостатки есть у этих станков? Для каких целей выбирать фрезер, а для каких лазер?

Лазерные станки имеют немало преимуществ и с каждым годом набирают все большую популярность. Однако полностью вытеснить фрезерные устройства они не смогут.

Почему? Давайте разбираться! Сравним фрезерные и лазерные виды резки, подскажем, для каких целей подходит то или иное оборудование, и поможем сделать верный выбор!
 

Принцип действия лазерного и фрезерного станка, назначение:

Фрезерный станок – с помощью режущего инструмента (фрезы), вращающейся с высокой скоростью, срезает слои материала, образуя тем самым рельеф и оставляя стружку. Фрезы бывают разными по форме и количеству зубцов. Задача специалиста – выбрать подходящий для того или иного материала и типа резки инструмент.

Лазерный станок – действует иначе. Луч лазера, воздействуя высокой температурой, будто бы расплавляет материал, создавая тем самым рисунок. При этом стружка не образуется. Однако возможности обработки значительно сокращаются.

И лазерный и фрезерный станок предназначены для резки различных материалов (дерева, фанеры, МДФ, ДСП, пластика, оргстекла, композита и т.д.). Также способны выполнять раскрой деталей и гравировку.

Система управления и в лазерных и во фрезерных станках с числовым программным управлением примерно одинакова. Траекторию движения инструменту задает ЧПУ, согласно заданной программе.

Однако из-за различных принципов действия существует немало различий между лазерными и фрезерными станками, обуславливающих те или иные преимущества оборудования. Какие именно? Смотрите ниже!
 

Материал резки:

Оба станка подходят для резки дерева, древесностружечных материалов, оргстекла, композита.

Однако лазеры запрещено применять для резки ПВХ. Дело в том, что при нагревании поливинилхлорид выделяет канцерогены, кроме того образуется серная кислота, негативно сказывающаяся на оборудовании (вызывает коррозийные процессы). А вот фрезерный станок прекрасно справляется со всеми видами пластика.

Ограничения касаются и обработки металлов. Фрезерный станок с помощью твердосплавных фрез легко режет практически любые металлы. А вот лазерный для резки металла представляет собой специальную, дорогостоящую и чрезвычайно мощную машину. Обычные станки с металлическими заготовками не справляются.

При этом фрезерные станки не способны выполнять резку по резине, тогда как лазерные – отлично ее режут. Зато фреза, в отличие от лазера, лучше подходит для обработки смолистых пород дерева (сосна, ель), с которыми лазерным станкам справится достаточно сложно.
 

Создание объемных 3D изделий:

Важное преимущество фрезерных станков – это 3d обработка материалов, то есть создание объемных трехмерных деталей, удивляющих своей оригинальностью. Фреза плавно меняет направление движения (в трех плоскостях) и глубину резки, в результате получается резьба, во многом превосходящая работу искусных мастеров.

Лазерный же луч распространяется строго прямолинейно. Поэтому трехмерные фигуры получаются ступенчатыми, что выглядит не так привлекательно и грубовато.

Толщина материала и его прочность:

Лазерному станку резка толстых материалов дается с трудом, рез получается трапецивидным, что не всегда подходит для целей заказчика. К тому же глубина реза у лазера ограничена.

Фрезерные станки способны выполнять резку, а также криволинейный раскрой и распил материалов любой толщины.

Однако лазерные станки больше подходят для миниатюрных изделий и для хрупких материалов. Они режут бесконтактно и не требуют фиксации материала. В чем несомненно выигрывают перед фрезерными устройствами.
 

Разнообразие инструментов:

Фрезерный станок обладает целым рядом разнообразных режущих инструментов, предназначенных для различных типов резки и обработки тех или иных материалов. Это позволяет выбрать наиболее подходящий вариант фрезы, в зависимости от поставленных задач.

А лазерный луч способен менять лишь мощность и незначительно – угол наклона относительно заготовки.
 

Риск воспламенения и обуглившиеся края:

Ко всему вышесказанному добавим, что срез на станках с чпу остается равномерно светлым, а при резке на лазерных станках края обугливаются. В результате срез приобретает черный цвет. Что также не всегда подходит для целей заказчика.

Для предотвращения окислительных процессов во время лазерной резки используют подачу в зону резки инертных газов, например, аргона. Также подходит азот, который позволяет исключить доступ кислорода к зоне резки, что и не дает кромке обугливаться

Кроме того при лазерной резке дерева возможно воспламенение материала. Что абсолютно исключено при обработке фрезой.
 

В каких случаях стоит выбрать фрезерную резку, а в каких лазерную?

Таким образом, и лазерные, и фрезерные устройства имеют свои преимущества и недостатки и подходят для разных задач. Подведем итоги всего вышесказанного, и подскажем, в каких случаях следует выбирать обработку на фрезерных станках, а в каких – на лазерных:

1.    Если требуется 2d или 3d фрезеровка, любые виды сложной резки, то выбирайте только фрезерный станок. Для гравировки мелких деталей, надписей подойдет лазер.

2.    При раскрое, распиле или обработке деталей из толстых, плотных, прочных материалов – лучше обращаться к фрезерной резке. При обработке мелких, хрупких изделий – поможет лазерный станок.

3.    Если цвет среза должен быть равномерно светлым, то выбирайте фрезерную резку, а если, изделие будет перекрашиваться, либо от темного цвета пазов и срезов заготовка только выиграет, то смело обращайтесь за помощью к лазерному станку.

 

Наша компания выполнит резку дерева, фанеры, МДФ, ДСП и ЛДСП на фрезерных станках с чпу. Выгодная цена и достойное качество – гарантированы! Доставка изделий по всей России. Выполнение работ на заказ. Звоните!

Выбор лучшего электронного станка для резки ремесел – сравните Silhouette, Cricut и многое другое

Покупка раскройного станка может стать важным решением. На рынке представлено несколько различных типов фрез, и все они обладают уникальными характеристиками. Большинство мастеров предпочитают покупать станки Silhouette или Cricut, но есть и другие варианты. Cricut – лучшая машина для резки для вас? Вы бы предпочли альтернативу Cricut? Ваш выбор будет во многом зависеть от того, какой тип поделок вы хотите сделать и какие функции вам понадобятся в машине.

Выбор лучшего электронного станка для резки ремесел

Я выделю уникальные особенности каждой машины, чтобы облегчить ваше решение и помочь вам найти лучшую электронную режущую машину, включая альтернативы Cricut. Независимо от того, выбираете ли вы Cricut против Silhouette или Cricut против Brother, прочтите следующую информацию и решите, какая машина лучше всего подходит для ваших нужд.

Cricut Alternative – Silhouette Machines

Машины

Silhouette отлично подходят для людей, которые любят разрабатывать и реализовывать свои собственные проекты. Программное обеспечение Design Studio требует небольшого обучения, но вы можете легко изменять проекты в соответствии со своими потребностями, стирая кое-что здесь и там, добавляя текст или рисуя новые линии. Магазин дизайна Silhouette предлагает изображения и проекты под ключ по невысокой цене, но по мере того, как вы поправляетесь, вы можете легко настроить эти проекты в соответствии со своими потребностями. Вы также можете вырезать любой шрифт, который установлен на вашем компьютере. Вы можете работать в бесплатной версии программного обеспечения Design Studio или можете приобрести обновление программного обеспечения Designer Edition.

Обновление Designer Edition позволяет вырезать файлы SVG (векторные файлы), открывает возможности для использования со стразами, имеет улучшенный ластик, нож и режущие инструменты и многое другое. Самое приятное то, что вам не нужно подключение к Интернету для использования вашего программного обеспечения. Если Интернет выйдет из строя, вы все равно сможете пользоваться своим устройством.

Tracing – еще одна уникальная особенность машин Silhouette. Вы можете отслеживать и вырезать изображения, которые вы загружаете на свой компьютер. Например, если у вас есть логотип, который вы хотите сделать «вырезанным», вы можете использовать функцию трассировки, чтобы преобразовать его в файл для вырезания.Мой муж владеет небольшим бизнесом, и я смогла отследить его логотип и создать виниловые наклейки, рубашки и многое другое для его бизнеса. Другой пример: если у вас есть изображение, такое как jpg-файл милой панды, которое вы хотите вырезать, вы можете загрузить его в свою программу, отследить его и использовать функцию «распечатать и вырезать» для печати изображения. Затем вы можете обрезать машину по внешнему краю панды. Это одна из моих любимых функций станка Silhouette, так как вы можете создавать действительно уникальные проекты.

Silhouette предлагает целую линейку машин в разных ценовых диапазонах, размерах и с разными характеристиками:

1.

Силуэт Cameo Machines

Silhouette Cameo – моя любимая машина в линейке Silhouette America, и Cameo становятся все лучше и лучше. Новая и более мощная машина Cameo 4 с шириной режущей поверхности 12 дюймов является новейшей 12-дюймовой моделью, а теперь появились машины большего размера, которые режут шириной 15 и 20 дюймов. На всех машинах Silhouette работает программное обеспечение Silhouette Studio, которое поставляется с ним. Самое замечательное в этом программном обеспечении то, что вам не нужно работать с подключением к Интернету.Вы можете работать офлайн! Вы также можете приобрести обновление программного обеспечения Designer Edition, если хотите разблокировать больше функций редактирования дизайнеров.

Silhouette Cameo 4– Silhouette Cameo 4 – новейшая машина, обладающая некоторыми впечатляющими новыми функциями. Эта Камея сильнее и быстрее, чем когда-либо. Усилие резания у него 5000 грамм, что на 1000 грамм больше, чем у сопоставимого Cricut Maker (4000 грамм), который помогает резать более толстые материалы. Бывшая модель Cameo 3 имела режущее усилие всего 210 граммов, так что Cameo 4 – это настоящий апгрейд.Что касается скорости, Cameo 4 режет в 3 раза быстрее, чем предыдущая Cameo 3. Он также поставляется с новыми инструментами, которых у Cameo 3 не было, такими как инструменты Kraft и Rotary, которые помогают при резке таких вещей, как пробковое дерево, кожа и т. Д. ДСП и прочее. Эксклюзивный инструмент Punch – это специальный инструмент, который помогает создавать точки отсечения для работы с винилом. Эти новые инструменты имеют встроенные датчики, поэтому ваша машина может определить, какой инструмент вставлен в держатель. Как это круто? Cameo 4 по-прежнему может резать винил длиной до 10 футов и шириной 12 дюймов, но теперь он оснащен встроенным устройством подачи виниловых рулонов (новинка!) С поперечным резаком, чтобы отрезать виниловый рулон, когда вы закончите резку. .

Как и предыдущие машины Cameo, Cameo 4 имеет беспроводную связь, может печатать и вырезать, а также имеет возможность «отслеживать», что является уникальной особенностью машин Silhouette. Cameo 4 имеет больший зазор (3 мм против 2 мм) для более толстых материалов, таких как пробковое дерево, кожа, но по-прежнему может резать такие вещи, как картон, пергамент, ацетат и бумага. Он использует программное обеспечение Silhouette Studio, которое входит в комплект поставки вашей машины, или обновляется до программного обеспечения Designer Edition, чтобы разблокировать дополнительные функции. Если вы планируете приобрести дополнительные машины или хотите иметь возможность импортировать и сохранять вырезанные файлы в других форматах, таких как EPS или SVG, вы захотите проверить программное обеспечение более высокого уровня, чем программное обеспечение Designer Edition.Программное обеспечение Silhouette Studio Business Edition предоставит вам еще больше возможностей для редактирования и сохранения.

Silhouette Cameo Plus 15 ″ – Silhouette Cameo Plus позволяет выполнять более крупные проекты с его шириной резки 15 дюймов и может резать до 60 футов в длину с помощью встроенного рулонного устройства подачи. Эта функция отлично подходит для создания больших трехмерных бумажных проектов с матом шириной 12 дюймов или виниловых наклеек большего размера с использованием роликов шириной 15 дюймов, особенно для тех, кто хочет открыть небольшой домашний бизнес.Эта машина также имеет усилие резания 5000 грамм, что на 1000 грамм больше, чем у сопоставимого Cricut Maker (4000 грамм), что помогает резать более толстые материалы. Как и Cameo 4, Silhouette Cameo Plus также имеет встроенный рулонный податчик, встроенный поперечный нож для обрезки материалов, он обеспечивает зазор 3 мм для более толстых материалов, он имеет автоматическое обнаружение лезвия и инструмента с помощью встроенного датчики. Он также использует программное обеспечение Silhouette Studio, которое входит в комплект вашей машины, или обновляет программное обеспечение до Designer Edition, чтобы разблокировать дополнительные функции.Если вы планируете приобрести дополнительные машины или хотите иметь возможность импортировать и сохранять вырезанные файлы в других форматах, таких как EPS или SVG, вы захотите проверить программное обеспечение более высокого уровня, чем программное обеспечение Designer Edition. Программное обеспечение Silhouette Studio Business Edition предоставит вам еще больше возможностей для редактирования и сохранения.

Silhouette Cameo Pro 24 ″ – Резак Silhouette Cameo Pro шириной 24 ″ – новейшая машина, и это следующий уровень по размеру. Теперь вы можете резать как профессионал, но с легкостью изучения удобного программного обеспечения Silhouette.PRO открывает двери в новый мир средств массовой информации, проектов и возможностей для новичков или в качестве дополнения к мастерской любого опытного мастера Silhouette. Роликовые питатели могут вмещать рулоны материала размером до 24 дюймов, или вы можете легко отрегулировать ролики для размещения материала другой ширины, например, 12 дюймов или 15 дюймов, в зависимости от материалов, которые у вас есть под рукой, и он включает в себя рулонный питатель, чтобы помочь материалы подаются правильно. Он включает в себя датчик загрузки, который поможет вам легко загружать материалы, не скручивая их и не перекручивая.

Эта машина профессионального размера вмещает 24-дюймовый мат и включает платформу для поддержки мата при выполнении работ по резке. Детали рулонного устройства подачи и опорная платформа удобно расположены вместе, обеспечивая удобное хранение, когда они не используются. Как и Cameo 4, машина Silhouette Cameo Pro также имеет встроенный рулонный податчик, встроенный поперечный резак для обрезки материалов, он обеспечивает зазор 3 мм для более толстых материалов, он имеет автоматическое обнаружение лезвия и инструмента с помощью встроенного устройства. в датчиках.Он также использует программное обеспечение Silhouette Studio, которое входит в комплект вашей машины, или обновляет программное обеспечение до Designer Edition, чтобы разблокировать дополнительные функции. Если вы планируете приобрести дополнительные машины или хотите иметь возможность импортировать и сохранять вырезанные файлы в других форматах, таких как EPS или SVG, вы захотите проверить программное обеспечение более высокого уровня, чем программное обеспечение Designer Edition. Программное обеспечение Silhouette Studio Business Edition предоставит вам еще больше возможностей для редактирования и сохранения. Silhouette Cameo Pro станет отличным вариантом для тех, кто хочет начать свой бизнес по производству винила.

2. Машина для создания силуэтов

Silhouette Portrait Machine 3 имеет многие из тех же функций, что и Cameo, такие как Bluetooth и автоматический нож, но он имеет меньшие размеры, 8 дюймов в ширину, что делает его компактным и легким. Вы можете приобрести аппарат Silhouette Portrait 3 по более низкой цене, и он займет меньше места в области вашего ремесла. Однако, если вы думаете, что захотите делать более крупные 3D-проекты, такие как коробки или подарочные пакеты, или вырезать высокие виниловые надписи, вам понадобится машина большего размера.Новейшая машина Silhouette Portrait 3 может похвастаться 8-дюймовой шириной режущей области, разрезает до 60 футов в длину и автоматически определяет инструменты Silhouette для резки, рисования и многого другого. Зазор меньше, чем у Silhouette Cameo, всего 2 мм, поэтому он может резать только более тонкие материалы, такие как картон или винил. Он также имеет возможности Bluetooth, имеет возможность печатать и вырезать и использует то же программное обеспечение Silhouette Studio и обновления программного обеспечения. Он также использует программное обеспечение Silhouette Studio, которое входит в комплект вашей машины, или обновляет программное обеспечение до Designer Edition, чтобы разблокировать дополнительные функции.Если вы планируете приобрести дополнительные машины или хотите иметь возможность импортировать и сохранять вырезанные файлы в других форматах, таких как EPS или SVG, вы захотите проверить программное обеспечение более высокого уровня, чем программное обеспечение Designer Edition. Программное обеспечение Silhouette Studio Business Edition предоставит вам еще больше возможностей для редактирования и сохранения.

3. Куриный силуэт

Машина Silhouette Curio – это классная маленькая машинка, и я считаю, что она должна быть машиной, которая дополняет Cameo или Portrait.Ширина зоны резки составляет 8,5 дюймов, но вы можете подавать в машину более толстые материалы с большей площадью зазора. Увеличенный зазор (5 мм) под роликовой балкой позволяет загружать в машину более толстые материалы. Протравите толстый металл или сделайте набросок на дереве толщиной до 5 мм и с помощью режущего лезвия 2 мм или крафт-бумаги прорежьте материалы толщиной до 2 мм. Машина Curio открывает доступ к функциям точечной печати, травления, тиснения, тиснения и двойной каретки в мощном программном обеспечении для дизайна Silhouette Studio.Если это ваша первая машина Silhouette, я бы порекомендовал Cameo, но если вы хотите попробовать что-нибудь особенное, Curio для вас.

Cricut Machines: сравнение и обзоры

Новейшие и лучшие машины

Cricut – это линейка Cricut Explore Machine и Cricut Maker Machines, которые превосходят старые машины Cricut Expression. Они известны простотой выполнения проектов под ключ и бесшумной резкой. Компания Cricut создала упрощенное программное обеспечение, и вы можете покупать файлы прямо у них за минимальную плату или загружать свои собственные файлы SVG.Вы также можете вырезать любой шрифт, который установлен на вашем компьютере. Он разрезается до 11,75 x 23,5, и довольно просто скопировать проекты из файлов, которые вы покупаете. Хотя программное обеспечение для проектирования довольно легко освоить, теперь оно позволяет много манипулировать вашими собственными проектами. Если вы дизайнер, вы будете разочарованы ограниченными возможностями дизайна программного обеспечения. Также обратите внимание, что для использования Explore у вас должно быть подключение к Интернету.

Если у вас нестабильный Интернет, использование вашего компьютера будет проблемой.Также были некоторые проблемы совместимости компьютеров с некоторыми машинами Cricut. Убедитесь, что операционная система вашего компьютера будет работать с вашим компьютером, поскольку было несколько проблем с компьютерами, которые не работали с некоторыми операционными системами.

Вы можете вырезать все виды материалов, такие как винил, картон, бумага, ДСП, кожа, тонкое дерево и многое, многое другое. Cricut Explore и Cricut Maker имеют очень мощные двигатели и позволяют резать бумагу различной толщины. Возможность резать более толстые материалы – одна из основных уникальных особенностей этих машин, которая отличает их от Cameo и других машин.Больше всего меня впечатлила его способность резать дерево и кожу.

Еще одна особенность новейших станков Cricut, которая отличает их от других станков, заключается в том, что они могут рисовать и резать одновременно. У них есть прорези как для лезвия, так и для ручки. Это значительно сэкономит время, если вы делаете карточки и такие, для которых требуются обе эти функции. Силуэт тоже рисует и режет, но вы должны остановиться и перейти от лезвия к ручке и наоборот.

1. Станки Cricut Maker

Машина Cricut Maker 3 – Машина Cricut Maker 3 обладает большинством тех же функций, что и оригинальная машина Cricut Maker.Он режет с давлением 4000 граммов и может разрезать кожу, древесно-стружечную плиту, пробку и большинство других материалов толщиной до 2,44 мм. И хотя машины Cricut Explore, которые режут с усилием 400 граммов, могут также резать более толстые материалы, такие как бальзовое дерево, алюминий и ДСП, Cricut Maker может резать их быстрее, лучше и точнее. Еще одно важное отличие – это способ кроя ткани. Cricut Maker имеет вращающееся лезвие, которое продается отдельно. Лоскутным мастерам понравится эта функция, так как она позволяет разрезать ткань без необходимости добавлять приклеивание к задней части ткани перед резкой.Чтобы эта функция работала, вам необходимо приобрести тканевый коврик Cricut.

Новый Cricut Maker также может печатать и вырезать на цветной бумаге, а не на простой белой бумаге. Наиболее заметным отличием оригинального Cricut Maker от Cricut Maker 3 является возможность резать смарт-материалы марки Cricut (смарт-винил, смарт-картон и стикерную бумагу) без мата. Эти интеллектуальные материалы можно подавать непосредственно на ролики машины Cricut, или вы можете использовать роликовый податчик / устройство для резки материала Cricut, которое продается отдельно, для подачи материала.Кроме того, при резке этих «умных» материалов машина будет резать в 2 раза быстрее. Имейте в виду, что вам придется покупать материалы Smart марки Cricut, чтобы резать без мата и работать с более высокой скоростью резания в 2 раза. Также обратите внимание, что Cricut Maker 3 НЕ включает в себя коврик в коробке, но вы можете приобрести его отдельно вместе с дополнительными инструментами или интеллектуальными материалами.

Cricut Maker Machine обладает большинством тех же потрясающих функций, что и Cricut Explore Machines, но режет с гораздо большей силой.С новым лезвием ножа он режет с давлением 4000 граммов и может прорезать кожу, ДСП, пробковое дерево и большинство других материалов толщиной до 2,44 мм. И хотя Cricut Air Explore 2, который режет с усилием 400 граммов, также может резать более толстые материалы, такие как бальзовое дерево, алюминий и ДСП, Cricut Maker может резать их быстрее, лучше и точнее. Еще одно важное отличие – это способ кроя ткани.

В комплект Cricut Maker входит поворотное лезвие.Лоскутным мастерам понравится эта функция, так как она позволяет разрезать ткань без необходимости добавлять приклеивание к задней части ткани перед резкой. Чтобы эта функция работала, вам необходимо приобрести тканевый коврик Cricut. Новый Cricut Maker также может печатать и вырезать на цветной бумаге, а не на простой белой бумаге. Explore Air 2 может обнаруживать объекты только на белой бумаге, чтобы вырезать их вокруг. Если у вас есть старые картриджи Cricut от старых машин Cricut, вам понадобится адаптер для использования картриджей с этим устройством, в то время как Cricut Explore 2 имеет встроенный слот для использования картриджей.Адаптер картриджа выйдет в декабре 2017 года и будет подключаться прямо к USB-порту. Есть несколько других меньших отличий, таких как добавление USB-порта для зарядки вашего телефона или ipad и некоторых других отсеков для хранения инструментов. В целом, Cricut Maker – отличная машина и шаг вперед по сравнению с Cricut Explore 2 или 3.

2. Cricut Explore Machines

Машина Cricut Explore 3 – Cricut Explore 3 – новейшая машина Explore, которая присоединилась к семейству Cricut.От модели Cricut Explore Air 2 до модели Explore 3 произошло лишь несколько изменений. Наиболее заметным изменением является возможность резать смарт-материалы марки Cricut (смарт-винил, смарт-картон и стикерную бумагу) без мата. Эти интеллектуальные материалы можно подавать непосредственно на ролики машины Cricut, или вы можете использовать роликовый податчик / устройство для резки материала Cricut, которое продается отдельно, для подачи материала. Кроме того, при резке этих «умных» материалов машина будет резать в 2 раза быстрее.Имейте в виду, что вам придется покупать материалы марки Cricut, чтобы резать без мата и работать со скоростью резания в 2 раза быстрее. Другие небольшие изменения включают в себя избавление от диска на машине для настроек резки и несколько изменений кнопок. С Cricut Explore 3 вы можете настроить эти параметры в программном обеспечении прямо сейчас, и на одной стороне станка есть место для подстаканника для хранения инструментов. И Cricut Explore Air 2, и Cricut Explore 3 используют одни и те же инструменты. Как и Cricut Maker, еще одно обновление состоит в том, что Cricut Explore 3 может печатать и вырезать как на цветной, так и на белой бумаге.Cricut Explore Air 2 может печатать и вырезать только белую бумагу, так что это отличное обновление. Как и предыдущие модели, Cricut Explore 3 работает с 6 различными инструментами для резки и декорирования более 100 материалов, включая картон, винил, утюг, блестящую бумагу, пробку и склеенную ткань (продаются отдельно). Идеально подходит для чего угодно, от повседневных поделок до больших приключений своими руками. Если вы используете коврик, площадь разреза составляет 11,75 ″ x 11,75 ″, и обратите внимание, что мат не входит в комплект, это отдельная покупка.

Cricut Explore Air 2 Wireless – Прошли те времена, когда Cricuts резал только картриджами. Пользователи могут вырезать и рисовать до 2 раз быстрее с помощью беспроводной машины Cricut Explore Air 2. Чтобы ускорить резку, легко выбрать быстрый режим! Скорость резки – это самая большая разница между Explore Air Wireless 1 и 2. Беспроводная машина Cricut Explore Air 2 имеет встроенную функцию Bluetooth, и пользователь может управлять изображениями и вырезать их по беспроводной сети с ПК, iPad или MAC, как и обычный Cricut Explore Air Wireless.Cricut Explore Air 2 работает с 6 различными инструментами для резки и декорирования более 100 материалов, включая картон, винил, утюг, блестящую бумагу, пробку и склеенную ткань (продается отдельно), с площадью резки мата 11,75 ″ x 11,75 ″ . Обязательно проверьте, совместима ли операционная система вашего ПК или Mac. Некоторые операционные системы не работают с машинами Cricut Explore. Если вы ищете такие машины, как Cricut, но дешевле, эта более старая модель может быть отличным вариантом.

3.Машина Cricut Joy

Cricut Joy Machine – более новая Cricut Joy Machine – крошечная компактная машина, предназначенная для небольших проектов. Мне нравится, что он занимает меньше места в мастерской, всего 8,4 x 4,3 дюйма. Эта машина идеального размера для создания быстрой открытки или небольшой виниловой наклейки или этикеток для вашей кладовой. Размер прилагаемого коврика для резки составляет всего 6,5 x 4,5 дюйма, или вы можете резать без коврика, если используете Cricut Joy Smart Materials, которые подаются непосредственно в машину.Cricut Joy может выполнять непрерывные пропилы на глубине до 4 футов и многократные пропилы на расстоянии до 20 футов, используя интеллектуальные материалы Cricut. (Доступен в вариантах «Винил», «Утюг HTV» и «Винил для этикеток».) Коврик для резки не требуется. Просто загрузите и вперед. Cricut Joy совместим с режущими и пишущими лезвиями / инструментами и может резать до 50 различных типов материалов. Cricut Joy отлично подходит для тех, кто не занимается крупными проектами. Цена невысока, но если вы хотите сделать большие виниловые разрезы, вам нужно будет использовать умные материалы марки Cricut.

Режущие машины Brother – альтернатива Cricut

Компания Brother выпустила несколько классных машин на протяжении многих лет, которые конкурируют с Cricut и Silhouette. Благодаря своей технологии сканирования он уникален в своем классе. Он может сканировать что угодно и легко создавать линии разреза вокруг сканирования. Эта машина отлично подходит для людей, которые создают эскизы и хотят высечь их или хотят высекать штампованные изображения, и она превосходит в том, что касается обнаружения и резки как внутри линий, так и за пределами линий дизайна.В машинах Brother используются стальные лезвия с качеством японского дизайна, это лезвие гарантирует, что вы всегда получите лучший рез, и они предлагают широкий выбор ковриков для различных материалов, таких как деликатная бумага, ткань, тонкие металлы и т. Д. Эти машины идеально подходят для квилтинговых и штамповочных машин!

1. Brother ScanNCut SDX 85

ScanNCut SDX 85 – это новейшая и самая известная машина от Brother, которая поставляется с некоторыми новыми классными модернизированными функциями по сравнению с предыдущими резаками Brother. Brother предлагает единственную серию машин для резки для дома и хобби со встроенным сканером.Он поставляется с функциями автоматического ножа и автоматической резки, при которых машина определяет толщину материала, который вы разрезаете, и настраивает себя самостоятельно – без необходимости возиться с настройками, если вы выберете. Эта крутая машина будет резать бумагу, ткань, винил, бальзам, кожзам и многое другое. Она режет до 11,7 дюймов в ширину и, как и у Silhouette, 3 мм в толщину. Эти машины совместимы с матом 12 × 12 или матом 12 × 24 (продается отдельно), матом для сканирования (продается отдельно) или приобретают устройство подачи виниловых рулонов отдельно, чтобы разрезать винил длиной до 6 футов без мата.

Штамперы

могут сканировать штампы и вырезать их, а квилтеры могут сканировать выкройки и резать ткань. Он также отлично подходит для рисования эскизов. Функция сканирования, безусловно, лучшая функция этого аппарата. Так легко вырезать напечатанные декали или точно вырезать детали изображения, отсканировав и заставив машину обрезать ваше изображение. Если вы хотите разрезать ткань, обратите внимание на продающиеся отдельно коврик для ткани Brother ScanNCut, держатель лезвия для ткани и лезвие для ткани. ScanNCut SDX 85 уже является беспроводным, что является отличной функцией, которая упрощает загрузку дизайнов и обновлений программного обеспечения.Вы можете управлять файлами с помощью бесплатного Canvasworkspace или отправлять файлы на компьютер по беспроводной сети. Мне также нравится простой в использовании сенсорный ЖК-дисплей с диагональю 3,47 дюйма для работы с файлами. В целом, у этой машины есть несколько интересных функций. Если вы хотите больше свободы в дизайне, попробуйте Silhouette или Cricut.

Расходные материалы для электронных режущих машин

Если вам нравится эта статья о сравнении электронных режущих машин, ознакомьтесь с нашими публикациями

Если вы любите голографический винил, ознакомьтесь с нашей публикацией о том, где найти голографический винил.

14 различных типов обучения в машинном обучении

Последнее обновление 11 ноября 2019 г.

Машинное обучение – это обширная область исследований, которая частично совпадает с идеями многих смежных областей, таких как искусственный интеллект, и наследует их.

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

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

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

Прочитав этот пост, вы будете знать:

• Направления обучения, такие как обучение с учителем, обучение без учителя и обучение с подкреплением.
• Гибридные типы обучения, такие как полу-контролируемое и самостоятельное обучение.
• Широкие методы, такие как активное, онлайн и трансфертное обучение.

Приступим.

Типы обучения в машинном обучении
Фото Ленни К. Фотография, некоторые права защищены.

Типы обучения

Учитывая, что сфера машинного обучения сфокусирована на « обучение », существует множество типов, с которыми вы можете столкнуться как практик.

Некоторые типы обучения описывают целые области обучения, состоящие из множества различных типов алгоритмов, таких как « контролируемое обучение ». В других описываются мощные методы, которые вы можете использовать в своих проектах, например « трансферное обучение .”

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

Задачи обучения

• 1. Обучение с учителем
• 2. Обучение без учителя
• 3. Обучение с подкреплением

Проблемы гибридного обучения

• 4. Полу-контролируемое обучение
• 5. Самостоятельное обучение
• 6. Многооконное обучение

Статистический вывод

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

Методы обучения

• 10. Многозадачное обучение
• 11. Активное обучение
• 12. Онлайн-обучение
• 13. Трансферное обучение
• 14. Ансамблевое обучение

В следующих разделах мы подробно рассмотрим каждый из них по очереди.

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

Задачи обучения

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

1. Обучение с учителем

Контролируемое обучение описывает класс проблемы, который включает использование модели для изучения сопоставления между входными примерами и целевой переменной.

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

– стр. 3, Распознавание образов и машинное обучение, 2006 г.

Модели

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

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

– стр. 695, Искусственный интеллект: современный подход, 3-е издание, 2015 г.

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

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

Проблемы классификации и регрессии могут иметь одну или несколько входных переменных, а входные переменные могут иметь любой тип данных, например числовые или категориальные.

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

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

Некоторые алгоритмы машинного обучения описываются как алгоритмы машинного обучения « с учителем, », поскольку они предназначены для задач машинного обучения с учителем. Популярные примеры включают: деревья решений, опорные векторные машины и многое другое.

Наша цель – найти полезное приближение f (x) к функции f (x), которая лежит в основе прогнозирующей связи между входами и выходами

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

Алгоритмы

упоминаются как « контролируемый », потому что они обучаются, делая прогнозы на основе примеров входных данных, а модели контролируются и корректируются с помощью алгоритма, чтобы лучше прогнозировать ожидаемые целевые выходные данные в наборе обучающих данных.

Термин контролируемое обучение происходит от представления цели y инструктором или учителем, который показывает системе машинного обучения, что делать.

– стр.105, Глубокое обучение, 2016.

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

2. Обучение без учителя

Обучение без учителя описывает класс проблем, который включает использование модели для описания или извлечения взаимосвязей в данных.

По сравнению с обучением с учителем, обучение без учителя работает только с входными данными без выходных данных или целевых переменных.Таким образом, обучение без учителя не требует корректировки модели учителем, как в случае обучения с учителем.

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

– стр. 105, Глубокое обучение, 2016 г.

Существует много типов обучения без учителя, хотя практикующие часто сталкиваются с двумя основными проблемами: это кластеризация, которая включает поиск групп в данных, и оценка плотности, которая включает обобщение распределения данных.

• Кластеризация: задача обучения без учителя , которая включает поиск групп в данных.
• Оценка плотности : задача обучения без учителя, которая включает обобщение распределения данных.

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

Наиболее распространенной задачей обучения без учителя является кластеризация: обнаружение потенциально полезных кластеров входных примеров. Например, агент такси может постепенно разработать концепцию «дней с хорошей загруженностью» и «дней с плохой загрузкой», даже не получив от учителя обозначения каждого из них.

– страницы 694-695, Искусственный интеллект: современный подход, 3-е издание, 2015 г.

Кластеризация и оценка плотности могут быть выполнены, чтобы узнать о закономерностях в данных.

Также могут использоваться дополнительные неконтролируемые методы, такие как визуализация, которая включает в себя построение графиков или графиков данных различными способами, и методы проекции, которые включают уменьшение размерности данных.

• Визуализация : проблема неконтролируемого обучения, которая включает создание графиков данных.
• Проекция : проблема неконтролируемого обучения, которая включает создание низкоразмерных представлений данных.

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

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

– стр. 3, Распознавание образов и машинное обучение, 2006 г.

3. Обучение с подкреплением

Обучение с подкреплением описывает класс проблем, при которых агент работает в среде и должен изучить для работы с использованием обратной связи.

Обучение с подкреплением – это обучение тому, что делать – как сопоставить ситуации действиям – чтобы максимизировать числовой сигнал вознаграждения. Учащемуся не говорят, какие действия следует предпринять, но вместо этого он должен выяснить, какие действия приносят наибольшее вознаграждение, попробовав их.

– Страница 1, Обучение с подкреплением: Введение, 2-е издание, 2018 г.

Использование среды означает, что не существует фиксированного набора обучающих данных, а есть цель или набор задач, которые агент должен достичь, действия, которые он может выполнить, и обратная связь о производительности в достижении цели.

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

– стр. 105, Глубокое обучение, 2016 г.

Это похоже на контролируемое обучение в том, что у модели есть некоторая реакция, на основе которой можно учиться, хотя обратная связь может быть отложенной и статистически зашумленной, что усложняет для агента или модели задачу связать причину и следствие.

Пример проблемы с подкреплением – игра, в которой агент ставит перед собой цель набрать высокий балл, может делать ходы в игре и получать обратную связь с точки зрения наказаний или вознаграждений.

Во многих сложных областях обучение с подкреплением – единственный реальный способ научить программу работать на высоком уровне. Например, во время игры человеку очень трудно обеспечить точные и последовательные оценки большого количества позиций, которые потребуются для обучения функции оценки непосредственно на примерах. Вместо этого программе можно сообщить, когда она выиграла или проиграла, и она может использовать эту информацию для изучения функции оценки, которая дает достаточно точные оценки вероятности выигрыша из любой данной позиции.

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

Впечатляющие недавние результаты включают использование подкрепления в AlphaGo от Google, которое опередило лучшего в мире игрока в го.

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

Проблемы гибридного обучения

Граница между обучением без учителя и обучением с учителем размыта, и существует множество гибридных подходов, которые используются в каждой области обучения.

В этом разделе мы более подробно рассмотрим некоторые из наиболее распространенных гибридных областей обучения: полу-контролируемое, самостоятельное и многоэкземплярное обучение.

4. Полу-контролируемое обучение

Полу-контролируемое обучение – это обучение с учителем, при котором обучающие данные содержат очень мало помеченных примеров и большое количество немаркированных примеров.

Цель модели обучения с частично контролируемым обучением – эффективно использовать все доступные данные, а не только помеченные данные, как при обучении с учителем.

При полууправляемом обучении нам дается несколько помеченных примеров, и мы должны делать все, что можем, из большой коллекции немаркированных примеров. Даже сами ярлыки могут не быть пророческими истинами, на которые мы надеемся.

– стр. 695, Искусственный интеллект: современный подход, 3-е издание, 2015 г.

Для эффективного использования немаркированных данных может потребоваться использование или использование неконтролируемых методов, таких как кластеризация и оценка плотности. Как только группы или паттерны обнаружены, контролируемые методы или идеи из контролируемого обучения могут быть использованы для обозначения немаркированных примеров или для применения ярлыков к немаркированным представлениям, которые позже будут использоваться для прогнозирования.

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

– стр. 243, Глубокое обучение, 2016.

Многие реальные задачи контролируемого обучения являются обычными примерами задач частично контролируемого обучения, учитывая затраты или вычислительные затраты на разметку примеров. Например, для классификации фотографий требуется набор данных фотографий, которые уже были помечены операторами.

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

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

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

5. Самостоятельное обучение

Самоконтролируемое обучение относится к проблеме обучения без учителя, которая оформляется как проблема обучения с учителем, чтобы применить алгоритмы обучения с учителем для ее решения.

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

Самоконтролируемая структура обучения требует только немаркированных данных, чтобы сформулировать задачу обучения с предлогом, такую ​​как прогнозирование контекста или поворот изображения, для которой целевая цель может быть вычислена без надзора.

– Возвращение к самостоятельному обучению визуальному представлению, 2019.

Распространенным примером обучения с самоконтролем является компьютерное зрение, при котором доступен корпус немаркированных изображений, который может использоваться для обучения контролируемой модели, например для создания изображений в оттенках серого и наличия модели для прогнозирования цветового представления (раскрашивания) или удаления блоков изображения. изображение и модель предсказать недостающие части (в живописи).

В процессе разборчивого обучения с самоконтролем, которое является основным направлением этой работы, модель обучается вспомогательному или «предлоговому» заданию, для которого достоверность информации предоставляется бесплатно. В большинстве случаев задача предлога включает в себя предсказание некоторой скрытой части данных (например, предсказание цвета для изображений в градациях серого

– Самоконтролируемое обучение визуальному представлению по масштабированию и тестированию, 2019.

Общим примером алгоритмов обучения с самоконтролем являются автоэнкодеры.Это тип нейронной сети, которая используется для создания компактного или сжатого представления входной выборки. Они достигают этого с помощью модели, в которой кодер и элемент декодера разделены узким местом, которое представляет собой внутреннее компактное представление ввода.

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

– страница 502, Глубокое обучение, 2016.

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

Хотя автоэнкодеры обучаются с использованием метода обучения с учителем, они решают проблему обучения без учителя, а именно представляют собой метод проецирования для уменьшения размерности входных данных.

Традиционно автокодеры использовались для уменьшения размерности или изучения функций.

– стр. 502, Глубокое обучение, 2016.

Другой пример обучения с самоконтролем – это генеративные состязательные сети, или GAN. Это генеративные модели, которые чаще всего используются для создания синтетических фотографий с использованием только набора немаркированных примеров из целевой области.

Модели

GAN обучаются косвенно через отдельную модель дискриминатора, которая классифицирует примеры фотографий из домена как настоящие или поддельные (сгенерированные), результат которых передается обратно для обновления модели GAN и побуждает ее создавать более реалистичные фотографии в следующий раз. итерация.

Генераторная сеть непосредственно производит образцы […]. Его противник, дискриминаторная сеть, пытается отличить выборки, взятые из обучающих данных, и выборки, взятые из генератора. Дискриминатор выдает значение вероятности, заданное как d (x; θ (d)), что указывает на вероятность того, что x является реальным обучающим примером, а не поддельной выборкой, взятой из модели.

– стр. 699, Глубокое обучение, 2016.

6. Многооконное обучение

Многоэкземплярное обучение – это задача обучения с учителем, при которой отдельные примеры не помечены; вместо этого маркируются пакеты или группы образцов.

При обучении с несколькими экземплярами вся коллекция примеров помечается как содержащая или не содержащая пример класса, но отдельные члены коллекции не помечаются.

– стр. 106, Глубокое обучение, 2016 г.

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

Моделирование включает использование информации о том, что один или несколько экземпляров пакета связаны с целевой этикеткой, а также прогнозирование этикеток для новых пакетов в будущем, учитывая их состав из нескольких немаркированных примеров.

При контролируемом многоэкземплярном обучении метка класса связана с каждой сумкой, и цель обучения – определить, как класс может быть выведен из экземпляров, составляющих сумку.

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

Простые методы, такие как присвоение меток классов отдельным экземплярам и использование стандартных алгоритмов контролируемого обучения, часто работают как хороший первый шаг.

Статистический вывод

Вывод относится к достижению результата или решения.

В машинном обучении подгонка модели и прогнозирование – это оба типа вывода.

Существуют разные парадигмы вывода, которые можно использовать в качестве основы для понимания того, как работают некоторые алгоритмы машинного обучения или как можно подходить к некоторым проблемам обучения.

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

7. Индуктивное обучение

Индуктивное обучение предполагает использование доказательств для определения результата.

Индуктивное рассуждение относится к использованию конкретных случаев для определения общих результатов, например: от конкретного к общему.

Большинство моделей машинного обучения обучаются с использованием типа индуктивного вывода или индуктивного рассуждения, когда общие правила (модель) извлекаются из конкретных исторических примеров (данных).

… проблема индукции, которая представляет собой проблему того, как делать общие выводы о будущем на основе конкретных наблюдений из прошлого.

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

Подбор модели машинного обучения – это вводный процесс. Модель является обобщением конкретных примеров в наборе обучающих данных.

Модель или гипотеза о проблеме создается с использованием обучающих данных, и считается, что новые невидимые данные сохранятся позже, когда модель будет использоваться.

Не имея дополнительной информации, мы предполагаем, что лучшая гипотеза относительно невидимых примеров – это гипотеза, которая лучше всего соответствует наблюдаемым обучающим данным.Это фундаментальное предположение индуктивного обучения…

– стр. 23, Машинное обучение, 1997.

8. Дедуктивный вывод

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

Мы можем лучше понять индукцию, сравнив ее с дедукцией.

Дедукция – обратная индукции. Если индукция идет от частного к общему, дедукция идет от общего к частному.

… простое наблюдение, что индукция – это просто обратное дедукции!

– стр. 291, Машинное обучение, 1997.

Дедукция – это нисходящий тип рассуждений, который стремится удовлетворить все предпосылки перед тем, как сделать вывод, тогда как индукция – это восходящий тип рассуждений, который использует доступные данные в качестве доказательства результата.

В контексте машинного обучения, как только мы используем индукцию для подгонки модели к набору обучающих данных, модель можно использовать для прогнозирования.Использование модели – это разновидность дедукции или дедуктивного вывода.

9. Трансдуктивное обучение

Преобразование или трансдуктивное обучение используется в области теории статистического обучения для обозначения предсказания конкретных примеров на конкретных примерах из предметной области.

Это отличается от индукции, которая включает изучение общих правил на конкретных примерах, например от конкретного к конкретному.

Индукция, вывод функции из заданных данных. Выведение, получение значений заданной функции для точек интереса.Преобразование, получение значений неизвестной функции для точек интереса из заданных данных.

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

В отличие от индукции, обобщения не требуется; вместо этого используются конкретные примеры. На самом деле это может быть проще, чем решить индукцию.

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

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

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

Подробнее о трансдукции см. В руководстве:

Контрастная индукция, дедукция и трансдукция:

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

Например:

• Введение : Изучение общей модели на конкретных примерах.
• Вычет : Использование модели для прогнозирования.
• Transduction : Использование конкретных примеров для прогнозирования.

Изображение ниже прекрасно обобщает эти три различных подхода.

Взаимосвязь между индукцией, дедукцией и преобразованием
Взято из природы статистической теории обучения.

Методы обучения

Есть много техник, которые описываются как типы обучения.

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

Сюда входит многозадачное, активное, интерактивное, трансфертное и ансамблевое обучение.

10. Многозадачное обучение

Многозадачное обучение – это тип обучения с учителем, который включает подгонку модели к одному набору данных, который решает несколько связанных проблем.

Он включает в себя разработку модели, которую можно обучить нескольким связанным задачам таким образом, чтобы производительность модели улучшалась за счет обучения по задачам по сравнению с обучением по любой отдельной задаче.

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

– стр. 244, Глубокое обучение, 2016.

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

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

, стр. 231, Машинное обучение: вероятностная перспектива, 2012 г.

Например, для задачи многозадачного обучения обычно используются одни и те же шаблоны ввода, которые могут использоваться для нескольких различных результатов или задач контролируемого обучения. В этой настройке каждый результат может быть предсказан другой частью модели, что позволяет ядру модели обобщать каждую задачу для одних и тех же входных данных.

Точно так же, как дополнительные обучающие примеры оказывают большее давление на параметры модели в сторону значений, которые хорошо обобщаются, когда часть модели используется совместно с задачами, эта часть модели более ограничена в сторону хороших значений (при условии совместного использования оправдано), часто приводя к лучшему обобщению.

– стр. 244, Глубокое обучение, 2016.

Популярным примером многозадачного обучения является использование одного и того же встраивания слов для изучения распределенного представления слов в тексте, которое затем используется в нескольких контролируемых обучающих задачах с обработкой естественного языка.

11. Активное обучение

Активное обучение – это метод, при котором модель может запрашивать человека-оператора во время процесса обучения, чтобы устранить неоднозначность в процессе обучения.

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

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

Активное обучение – это тип обучения с учителем, цель которого – достичь такой же или более высокой производительности так называемого « пассивного » обучения с учителем, но с большей эффективностью в отношении того, какие данные собираются или используются моделью.

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

– Обзор литературы по активному обучению, 2009 г.

Есть основания рассматривать активное обучение как подход к решению задач обучения с частично контролируемым обучением или альтернативную парадигму для тех же типов задач.

… мы видим, что активное обучение и полу-контролируемое обучение решают одну и ту же проблему с противоположных сторон. В то время как полууправляемые методы используют то, что, по мнению учащегося, он знает о немаркированных данных, активные методы пытаются исследовать неизвестные аспекты. Поэтому естественно подумать об объединении двух

– Обзор литературы по активному обучению, 2009 г.

Активное обучение – полезный подход, когда доступно не так много данных, а новые данные дорого собирать или маркировать.

Активный процесс обучения позволяет направлять выборку из области таким образом, чтобы минимизировать количество выборок и максимизировать эффективность модели.

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

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

12. Онлайн-обучение

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

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

Традиционно машинное обучение выполняется в автономном режиме, что означает, что у нас есть пакет данных и мы оптимизируем уравнение […] Однако, если у нас есть потоковые данные, нам необходимо выполнять онлайн-обучение, чтобы мы могли обновлять наши оценки при каждом новом точка данных прибывает, а не дожидается «конца» (который может никогда не наступить).

– стр. 261, Машинное обучение: вероятностная перспектива, 2012 г.

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

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

– стр. 753, Искусственный интеллект: современный подход, 3-е издание, 2015 г.

Как правило, онлайн-обучение направлено на минимизацию « сожалею, », т.е. насколько хорошо работала модель по сравнению с тем, насколько хорошо она могла бы работать, если бы вся доступная информация была доступна в виде пакета.

В теоретическом сообществе машинного обучения целью, используемой в онлайн-обучении, является сожаление, которое представляет собой усредненные потери, понесенные относительно лучшего, что мы могли бы получить в ретроспективе, используя одно фиксированное значение параметра

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

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

Тот факт, что стохастический градиентный спуск минимизирует ошибку обобщения, легче всего увидеть в случае онлайн-обучения, когда примеры или минипакеты извлекаются из потока данных.

– стр. 281, Глубокое обучение, 2016.

13. Трансферное обучение

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

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

– стр. 536, Глубокое обучение, 2016 г.

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

Он отличается от многозадачного обучения, поскольку при переносе обучения задачи изучаются последовательно, тогда как многозадачное обучение стремится к хорошей производительности по всем рассматриваемым задачам с помощью одной модели одновременно и параллельно.

… предварительно обучите глубокую сверточную сеть с 8 уровнями весов для набора задач (подмножество 1000 категорий объектов ImageNet), а затем инициализируйте сеть такого же размера с первыми k слоями первой сети. Затем все уровни второй сети (верхние уровни инициализируются случайным образом) совместно обучаются выполнять другой набор задач (другое подмножество из 1000 категорий объектов ImageNet) с меньшим количеством обучающих примеров, чем для первого набора задач.

– стр. 325, Глубокое обучение, 2016.

Примером является классификация изображений, где прогнозирующая модель, такая как искусственная нейронная сеть, может быть обучена на большом корпусе общих изображений, а веса модели могут использоваться в качестве отправной точки при обучении на более мелких и конкретных набор данных, например собак и кошек. Функции, уже изученные моделью для более широкой задачи, такие как выделение линий и узоров, будут полезны в новой связанной задаче.

Если в первом параметре содержится значительно больше данных (выборка из P1), то это может помочь изучить представления, которые полезны для быстрого обобщения только на очень немногих примерах, взятых из P2.Многие визуальные категории разделяют низкоуровневые представления о краях и визуальных формах, эффектах геометрических изменений, изменений освещения и т. Д.

– стр. 536, Глубокое обучение, 2016 г.

Как уже отмечалось, трансферное обучение особенно полезно с моделями, которые обучаются постепенно, а существующая модель может использоваться в качестве отправной точки для непрерывного обучения, например, в сетях глубокого обучения.

Дополнительную информацию о трансферном обучении см. В руководстве:

14.Ансамблевое обучение

Ансамблевое обучение – это подход, при котором два или более режима подходят для одних и тех же данных и прогнозы каждой модели объединяются.

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

– стр. 472, Глубокое обучение, 2016.

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

Ансамблевое обучение можно разбить на две задачи: разработать группу базовых учащихся на основе данных обучения и затем объединить их для формирования составного предиктора.

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

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

Некоторые примеры популярных алгоритмов ансамблевого обучения включают в себя: средневзвешенное, суммированное обобщение (суммирование) и начальное агрегирование (сбор).

Мешки, форсирование и штабелирование были разработаны в течение последних двух десятилетий, и их производительность часто удивительно хороша. Исследователи машинного обучения изо всех сил пытались понять, почему.

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

Дополнительную информацию по теме ансамблевого обучения см. В учебном пособии:

Дополнительная литература

Этот раздел предоставляет дополнительные ресурсы по теме, если вы хотите углубиться.

Книги

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

Документы

Учебники

Видео

Статьи

• Обучение с учителем, Википедия.
• Обучение без учителя, Википедия.
• Обучение с подкреплением, Википедия.
• Полу-контролируемое обучение, Википедия.
• Многозадачное обучение, Википедия.
• Множественное обучение, Википедия.
• Индуктивное мышление, Википедия.
• Дедуктивное рассуждение, Википедия.
• Transduction (машинное обучение), Википедия.
• Активное обучение (машинное обучение), Википедия.
• Машинное обучение онлайн, Википедия.
• Трансферное обучение, Википедия.
• Ансамблевое обучение, Википедия.

Сводка

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

В частности, вы выучили:

• Направления обучения, такие как обучение с учителем, обучение без учителя и обучение с подкреплением.
• Гибридные типы обучения, такие как полу-контролируемое и самостоятельное обучение.
• Широкие методы, такие как активное, онлайн и трансфертное обучение.

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

Какой алгоритм машинного обучения мне следует использовать?

Сдайте практический экзамен!

Этот ресурс предназначен в первую очередь для начинающих и средних специалистов по обработке данных или аналитиков, которые заинтересованы в выявлении и применении алгоритмов машинного обучения для решения интересующих их проблем.

Типичный вопрос, который задает новичок, сталкиваясь с широким спектром алгоритмов машинного обучения: «Какой алгоритм мне следует использовать?» Ответ на вопрос варьируется в зависимости от многих факторов, в том числе:

• Размер, качество и характер данных.
• Доступное вычислительное время.
• Актуальность задачи.
• Что вы хотите сделать с данными.

Даже опытный специалист по данным не может сказать, какой алгоритм будет работать лучше всего, прежде чем пробовать другие алгоритмы. Мы не пропагандируем одноразовый подход, но мы надеемся дать некоторые рекомендации о том, какие алгоритмы следует опробовать в первую очередь в зависимости от некоторых явных факторов.

Примечание редактора: этот пост был первоначально опубликован в 2017 году.Мы переиздаем его с обновленным видеоуроком по этой теме. Вы можете посмотреть, как выбрать алгоритм машинного обучения ниже. Или продолжайте читать, чтобы найти шпаргалку, которая поможет вам найти правильный алгоритм для вашего проекта.

Шпаргалка по алгоритму машинного обучения

Шпаргалка по алгоритму машинного обучения поможет вам выбрать из множества алгоритмов машинного обучения, чтобы найти подходящий алгоритм для ваших конкретных задач. В этой статье вы узнаете, как пользоваться листом.

Поскольку шпаргалка предназначена для начинающих специалистов по обработке данных и аналитиков, мы сделаем несколько упрощенных предположений, когда будем говорить об алгоритмах.

Алгоритмы, рекомендуемые здесь, являются результатом собранных отзывов и советов нескольких специалистов по обработке данных, экспертов и разработчиков по машинному обучению. Есть несколько вопросов, по которым мы не достигли согласия, и по этим вопросам мы стараемся подчеркнуть общность и согласовать различия.

Дополнительные алгоритмы будут добавлены позже по мере роста нашей библиотеки и включения более полного набора доступных методов.

Как пользоваться шпаргалкой

Прочтите метки пути и алгоритма на диаграмме как «Если <метка пути> , то используйте <алгоритм> ». Например:

• Если вы хотите уменьшить размерность, используйте анализ главных компонентов.
• Если вам нужно быстро получить числовой прогноз, используйте деревья решений или линейную регрессию.
• Если вам нужен иерархический результат, используйте иерархическую кластеризацию.

Иногда применяется несколько ветвей, а в других случаях ни одна из них не подходит идеально.Важно помнить, что эти пути являются практическими рекомендациями, поэтому некоторые из них не точны. Несколько специалистов по анализу данных, с которыми я разговаривал, сказали, что единственный верный способ найти лучший алгоритм – это попробовать их все.

Типы алгоритмов машинного обучения

В этом разделе представлен обзор наиболее популярных типов машинного обучения. Если вы знакомы с этими категориями и хотите перейти к обсуждению конкретных алгоритмов, вы можете пропустить этот раздел и перейти к разделу «Когда использовать определенные алгоритмы» ниже.

Обучение с учителем

Алгоритмы контролируемого обучения делают прогнозы на основе набора примеров. Например, исторические продажи можно использовать для оценки будущих цен. При обучении с учителем у вас есть входная переменная, которая состоит из помеченных данных обучения и желаемой выходной переменной. Вы используете алгоритм для анализа обучающих данных, чтобы узнать функцию, которая сопоставляет входные данные с выходными. Эта предполагаемая функция отображает новые, неизвестные примеры, обобщая данные обучения, чтобы предвидеть результаты в невидимых ситуациях.

• Классификация: Когда данные используются для прогнозирования категориальной переменной, контролируемое обучение также называется классификацией. Это тот случай, когда изображению присваивается ярлык или индикатор – собака или кошка. Когда есть только две метки, это называется двоичной классификацией. Когда имеется более двух категорий, проблемы называются многоклассовой классификацией.
• Регрессия: При прогнозировании непрерывных значений проблемы становятся проблемой регрессии.
• Прогнозирование: Это процесс прогнозирования будущего на основе прошлых и настоящих данных. Чаще всего используется для анализа тенденций. Типичным примером может быть оценка продаж в следующем году на основе продаж текущего года и предыдущих лет.

Полу-контролируемое обучение

Проблема с контролируемым обучением заключается в том, что маркировка данных может быть дорогостоящей и требовать много времени. Если ярлыки ограничены, вы можете использовать немаркированные примеры, чтобы улучшить контролируемое обучение.Поскольку в этом случае машина не контролируется полностью, мы говорим, что машина находится под частичным контролем. При полууправляемом обучении вы используете немаркированные примеры с небольшим количеством помеченных данных для повышения точности обучения.

Обучение без учителя

При выполнении обучения без учителя машине предоставляются полностью немаркированные данные. Его просят обнаружить внутренние шаблоны, лежащие в основе данных, такие как структура кластеризации, низкоразмерное многообразие или разреженное дерево и граф.

• Кластеризация: Группирование набора примеров данных таким образом, чтобы примеры в одной группе (или одном кластере) были более похожими (по некоторым критериям), чем примеры в других группах. Это часто используется для разделения всего набора данных на несколько групп. В каждой группе можно проводить анализ, чтобы помочь пользователям найти внутренние закономерности.
• Уменьшение размеров: Уменьшение количества рассматриваемых переменных. Во многих приложениях необработанные данные имеют функции очень большого размера, а некоторые функции избыточны или не имеют отношения к задаче.Уменьшение размерности помогает найти истинные, скрытые отношения.

Обучение с подкреплением

Обучение с подкреплением – это еще одна ветвь машинного обучения, которая в основном используется для задач последовательного принятия решений. В этом типе машинного обучения, в отличие от обучения с учителем и без учителя, нам не нужно заранее получать какие-либо данные; вместо этого обучающийся агент взаимодействует со средой и на лету изучает оптимальную политику на основе обратной связи, которую он получает от этой среды.В частности, на каждом временном шаге агент наблюдает за состоянием окружающей среды, выбирает действие и наблюдает за обратной связью, которую он получает от окружающей среды. Обратная связь от действий агента состоит из многих важных компонентов. Один из компонентов – это результирующее состояние среды после того, как агент воздействовал на нее. Другой компонент – это вознаграждение (или наказание), которое агент получает за выполнение этого конкретного действия в этом конкретном состоянии. Награда тщательно подбирается в соответствии с целью, для которой мы обучаем агента.Используя состояние и вознаграждение, агент обновляет свою политику принятия решений, чтобы оптимизировать свое долгосрочное вознаграждение. Благодаря недавним достижениям в области глубокого обучения обучение с подкреплением привлекло к себе значительное внимание, поскольку оно продемонстрировало поразительную эффективность в широком спектре приложений, таких как игры, робототехника и управление. Чтобы увидеть в действии модели обучения с подкреплением, такие как сети Deep-Q и Fitted-Q, ознакомьтесь с этой статьей.

Соображения при выборе алгоритма

При выборе алгоритма всегда учитывайте следующие аспекты: точность, время обучения и простоту использования.Многие пользователи ставят точность на первое место, в то время как новички, как правило, сосредотачиваются на алгоритмах, которые им известны лучше всего.

При представлении набора данных в первую очередь следует подумать о том, как получить результаты, независимо от того, как они могут выглядеть. Новички, как правило, выбирают алгоритмы, которые легко реализовать и которые могут быстро получить результаты. Это прекрасно работает, если это только первый шаг в процессе. Когда вы получите некоторые результаты и ознакомитесь с данными, вы можете потратить больше времени на использование более сложных алгоритмов, чтобы улучшить свое понимание данных и, следовательно, еще больше улучшить результаты.

Даже на этом этапе лучшими алгоритмами могут быть не методы, которые достигли наивысшей заявленной точности, поскольку алгоритм обычно требует тщательной настройки и обширного обучения для получения максимально достижимой производительности.

Когда использовать специальные алгоритмы

Более пристальный взгляд на отдельные алгоритмы может помочь вам понять, что они предоставляют и как используются. Эти описания содержат более подробную информацию и дают дополнительные советы о том, когда использовать определенные алгоритмы, в соответствии со шпаргалкой.

Линейная регрессия и логистическая регрессия

Линейная регрессия

Логистическая регрессия

Линейная регрессия – это подход к моделированию взаимосвязи между непрерывной зависимой переменной \ (y \) и одним или несколькими предикторами \ (X \). N \), вектор параметров \ (\ beta \) можно узнать.N \), вектор параметров \ (\ beta \) можно узнать, максимизируя логарифмическую вероятность \ (\ beta \) с учетом набора данных.

Группировать по линейной регрессии

Логистическая регрессия в SAS Visual Analytics

Линейная SVM и ядро ​​SVM

Уловки ядра используются для отображения нелинейно разделимых функций на линейно разделимые функции более высокого измерения.Т X_i-b) \ geq 1, \; я = 1, \ ldots, п.
\ конец {выровненный}
\ конец {уравнение *}

Обучающий алгоритм машины опорных векторов (SVM) находит классификатор, представленный вектором нормали и смещением гиперплоскости. Эта гиперплоскость (граница) разделяет разные классы с максимально возможной границей. Задачу можно преобразовать в задачу ограниченной оптимизации:

Уловки ядра используются для отображения нелинейно разделимых функций на линейно разделимые функции более высокого измерения.

Когда классы не являются линейно разделимыми, можно использовать трюк с ядром, чтобы отобразить нелинейно разделимое пространство в линейно разделимое пространство более высокого измерения.

Когда большинство зависимых переменных являются числовыми, логистическая регрессия и SVM должны быть первой попыткой классификации. Эти модели просты в применении, их параметры легко настраиваются, а их характеристики также довольно хороши. Так что эти модели подходят новичкам.

Деревья и ансамбли

Дерево решений для модели прогнозирования

Деревья решений, случайный лес и повышение градиента – все это алгоритмы, основанные на деревьях решений.Существует множество вариантов деревьев решений, но все они делают одно и то же – подразделяют пространство функций на регионы с одинаковыми метками. Деревья решений легко понять и реализовать. Однако они имеют тенденцию к завышению данных, когда мы исчерпываем ветви и очень глубоко погружаемся в деревья. Случайное усиление Форреста и градиентное усиление – два популярных способа использования древовидных алгоритмов для достижения хорошей точности, а также решения проблемы чрезмерной подгонки.

Нейронные сети и глубокое обучение

Архитектура сверточной нейронной сети (источник изображения: wikipedia Creative Commons)

Нейронные сети процветали в середине 1980-х годов благодаря их способности параллельной и распределенной обработки.Но исследованиям в этой области препятствовала неэффективность алгоритма обучения обратного распространения, который широко используется для оптимизации параметров нейронных сетей. Поддерживающие векторные машины (SVM) и другие более простые модели, которые можно легко обучить, решая задачи выпуклой оптимизации, постепенно вытеснили нейронные сети в машинном обучении.

В последние годы новые и улучшенные методы обучения, такие как неконтролируемое предварительное обучение и послойное жадное обучение, привели к возрождению интереса к нейронным сетям.Все более мощные вычислительные возможности, такие как графический процессор (GPU) и массовая параллельная обработка (MPP), также стимулировали возрождение нейронных сетей. Возрождение исследований в области нейронных сетей привело к изобретению моделей с тысячами слоев.

Нейронная сеть в SAS Visual Analytics

Другими словами, мелкие нейронные сети превратились в нейронные сети с глубоким обучением. Глубокие нейронные сети оказались очень успешными для обучения с учителем.При использовании для распознавания речи и изображений глубокое обучение работает так же или даже лучше, чем люди. Применительно к задачам обучения без учителя, таким как извлечение функций, глубокое обучение также извлекает элементы из необработанных изображений или речи с гораздо меньшим вмешательством человека.

Нейронная сеть состоит из трех частей: входной слой, скрытые слои и выходной слой. Обучающие образцы определяют входной и выходной уровни. Когда выходной уровень является категориальной переменной, нейронная сеть является способом решения проблем классификации.Когда выходной слой является непрерывной переменной, тогда сеть может использоваться для выполнения регрессии. Когда выходной слой совпадает с входным, сеть может использоваться для извлечения внутренних функций. Количество скрытых слоев определяет сложность модели и возможности моделирования.

Deep Learning: Что это такое и почему это важно

k-средних / k-мод, GMM (модель смеси Гаусса), кластеризация

К-означает кластеризацию

Модель гауссовой смеси

Kmeans / k-mode, кластеризация GMM направлена ​​на разделение n наблюдений на k кластеров.K-средства определяют жесткое назначение: образцы должны быть связаны только с одним кластером. GMM, однако, определяет мягкое назначение для каждого сэмпла. Каждый образец имеет вероятность быть связанным с каждым кластером. Оба алгоритма просты и достаточно быстры для кластеризации, когда задано количество кластеров k.

DBSCAN

Иллюстрация DBSCAN (источник изображения: Википедия)

Если количество кластеров k не задано, можно использовать DBSCAN (пространственную кластеризацию на основе плотности), соединяя образцы посредством диффузии плотности.

Иерархическая кластеризация

Иерархические разделы можно визуализировать с помощью древовидной структуры (дендрограммы). Ему не требуется количество кластеров в качестве входных данных, и разделы можно просматривать на разных уровнях детализации (т. Е. Можно уточнять / увеличивать кластеры) с использованием различных K.

PCA, SVD и LDA

Обычно мы не хотим вводить большое количество функций непосредственно в алгоритм машинного обучения, поскольку некоторые функции могут быть неактуальными или «внутренняя» размерность может быть меньше, чем количество функций.Анализ главных компонентов (PCA), разложение по сингулярным значениям (SVD) и скрытое распределение Дирихле ( LDA ) – все это может использоваться для уменьшения размерности.

PCA – это метод неконтролируемой кластеризации, который отображает исходное пространство данных в пространство меньшей размерности, сохраняя при этом как можно больше информации. PCA в основном находит подпространство, которое в наибольшей степени сохраняет дисперсию данных, причем подпространство определяется доминирующими собственными векторами ковариационной матрицы данных.

SVD связано с PCA в том смысле, что SVD центрированной матрицы данных (функции по сравнению с выборками) обеспечивает доминирующие левые сингулярные векторы, которые определяют то же подпространство, что и найденное PCA. Однако SVD – более универсальный метод, поскольку он также может делать то, чего PCA не может. Например, SVD матрицы «пользователь против фильма» может извлекать профили пользователей и профили фильмов, которые можно использовать в системе рекомендаций. Кроме того, SVD также широко используется в качестве инструмента тематического моделирования, известного как скрытый семантический анализ, в обработке естественного языка (NLP).

Родственный метод в НЛП – латентное распределение Дирихле (LDA). LDA – это вероятностная тематическая модель, которая разбивает документы на темы аналогично тому, как гауссовская модель смеси (GMM) разлагает непрерывные данные на гауссовские плотности. В отличие от GMM, LDA моделирует дискретные данные (слова в документах) и ограничивает тем, что темы априори распределены в соответствии с распределением Дирихле.

Заключение с

Это рабочий процесс, которому легко следовать.Выводы при попытке решить новую проблему:

• Определите проблему. Какие проблемы вы хотите решить?
• Начни с простого. Ознакомьтесь с данными и исходными результатами.
• Тогда попробуйте что-нибудь посложнее.

SAS Visual Data Mining and Machine Learning предоставляет новичкам хорошую платформу для изучения машинного обучения и применения методов машинного обучения к своим задачам. Подпишитесь на бесплатную пробную версию сегодня!

ПОДПИСАТЬСЯ НА ОТЧЕТ SAS TECH

Сравнение станков Cricut – Какой станок для резки вам подходит? – Cricut

23 июня 2021 г. по Cricut

Если вам интересно, какая машина Cricut из семейства Explore или Maker подходит вам, вы попали в нужное место.

Этот обзор поможет вам сравнить машины Cricut. Читайте дальше, чтобы узнать больше о Cricut Explore Air 2, Cricut Explore 3, Cricut Maker и Cricut Maker 3.

Семейство Cricut Explore

Благодаря гибкости для резки широкого спектра материалов для рукоделия и точности, позволяющей доставить именно то, что вам нужно, режущие станки Cricut Explore делают процесс самостоятельной работы легким, увлекательным и – осмелюсь сказать – потрясающим. Семейство машин Cricut Explore идеально подходит для тех, кто хочет вырезать популярные материалы, такие как винил, для изготовления наклеек, гладить для изготовления футболок и бумагу для изготовления поздравительных открыток и декораций для вечеринок.

Cricut Explore Air 2: творческий успех за ваши деньги

Оригинальная машина мечты DIY – Cricut Explore Air 2. Она работает с более чем 100 материалами – с невероятной точностью режьте все, от картона, винила и утюга до специальных материалов, таких как блестящая бумага и клееная ткань.

Cricut Explore 3: новейшая машина мечты своими руками

Последняя и лучшая в семействе Explore, Cricut Explore 3 может делать все, что умеет Cricut Explore Air 2, а также многое другое.Cricut Explore 3 работает с нашими совершенно новыми интеллектуальными материалами. Что делает эти новые материалы уникальными? Они легко загружаются прямо в машину (без коврика для резки!) И остаются выровненными без какой-либо ручной регулировки. Это означает – впервые в истории – вы можете делать пропилы длиной до 12 футов за один раз.

Поскольку готовить нечего, вы можете сосредоточиться на самом лучшем – изготовлении.

Для быстрых производителей

Если вы торопитесь или просто хотите максимально использовать свое время, вам понравится Fast Mode в Explore Air 2.Это вдвое увеличивает вашу скорость при работе с популярными материалами, такими как винил, утюг и картон.

Хотите еще быстрее? Совершенно новые Cricut Maker 3 и Cricut Explore 3 имеют более мощные двигатели, а это означает, что теперь у вас есть возможность резать в 2 раза быстрее, чем раньше, при использовании интеллектуальных материалов – и все это без ущерба для мощности или точности.

---

Семейство Cricut Maker

Cricut Maker и Cricut Maker 3 предлагают больше инструментов, больше материалов и больше возможностей по сравнению с семейством Explore.Они режут более 300 материалов (больше, чем любая другая машина Cricut), от самой деликатной бумаги до жестких материалов, таких как кожа и липа. Посмотрите этот видеообзор того, что возможно.

Cricut Maker и Cricut Maker 3, передовые интеллектуальные режущие станки

Для производителей нового уровня

Cricut Maker 3 может вырезать отдельные изображения до 12 футов (3,6 м) без коврика для резки на Smart Materials. Датчики внутри машин измеряют ваш материал перед резкой, чтобы убедиться, что у вас достаточно материала для вашего проекта.Если требуется больше материала, Design Space предложит вам загрузить больше.

Вырезание длинных изображений без мата на смарт-виниле.

Для творческих мастеров, которые жаждут большего

С расширяемым набором инструментов, включая лезвие ножа (для более толстых и плотных материалов), вращающееся лезвие (для ткани на основе И без основы) и семейство инструментов QuickSwap (для надрезания, гравировки, снятия бордюра, фольги и добавления декоративных эффектов) , семейство Cricut Maker позволяет вам взяться за практически любой проект.

Для габаритных мастеров

Поскольку Cricut Maker и Cricut Maker 3 могут резать более толстые и плотные материалы, они идеально подходят для создания конструктивных элементов для 3D-проектов, включая модели, декор и т. Д.

Для энтузиастов шитья и мастеров лоскутного шитья

Если вы шьете или думаете, что когда-нибудь захотите научиться, семейство машин Cricut Maker может быть для вас подходящей машиной. Они могут помочь с одной из самых сложных и утомительных деталей, маркировкой и вырезанием деталей выкройки.Вы даже можете загрузить свои собственные выкройки.

Специалисты по квилтингу

также любят Cricut Maker и Cricut Maker 3 за точный вырезание аппликаций и лоскутных одеял, чтобы они могли сосредоточиться на забавных вещах.

---

Щелкните изображение ниже, чтобы увидеть полное сравнение машин Cricut

Мы получили удовольствие, глядя на это сравнение машин Cricut.

Если вы новичок в Cricut и видите, что хотите выполнять быстрые и легкие проекты, узнайте больше о Cricut Joy. Возможно, он вам больше подойдет!

семейств машин | Документация по Compute Engine | Google Cloud

В этом документе определяются термины консоли Google Cloud, используемые для описания виртуальных машины (ВМ).Виртуальные машины – это базовое оборудование, которое вы используете для разработка приложений и выполнение рабочих нагрузок. Все виртуальные машины классифицируются по машинам семья. Второе поколение универсальных виртуальных машин включает E2, E2 с общим ядром, N2, N2D и Tau T2D. Виртуальные машины с общим ядром N1 и N1 находятся в первое поколение. Поддержка всех семейств машин вытесняемые виртуальные машины, за исключением Виртуальные машины M2, оптимизированные для памяти.

Примечание: Это список семейств компьютеров Compute Engine. Для подробного объяснения каждой семьи, см. следующие страницы:

• общего назначения – лучшее соотношение цены и качества для различных рабочих нагрузок.
• Оптимизированный для вычислений – высочайшая производительность на ядро ​​в Compute Engine. и оптимизирован для рабочих нагрузок с интенсивными вычислениями.
• с оптимизацией памяти – идеально подходит для рабочих нагрузок с интенсивным использованием памяти, предлагая больше памяти на Core, чем другие семейства машин, с объемом памяти до 12 ТБ.
• Оптимизирован для ускорителя – идеален для архитектуры Compute Unified Device с массовым распараллеливанием. (CUDA) вычислять рабочие нагрузки, такие как машинное обучение (ML) и высокопроизводительные вычисления (HPC).Эта семья лучший вариант для рабочих нагрузок, требующих графических процессоров.

Конфигурации машины определяются следующими терминами:

• Семейство компьютеров : тщательно подобранный набор конфигураций процессоров и оборудования оптимизирован для конкретных рабочих нагрузок. В процессе создания виртуальной машины вы выбираете предпочитаемое семейство машин и настраиваете виртуальную машину.
• Серия : В консоли семейства машин дополнительно классифицируются по серийное поколение.Новые виртуальные машины перечислены под вторым поколением, и старые виртуальные машины перечислены в первом поколении.
• Тип машины : Каждое семейство машин имеет предварительно определенные формы, которые иметь определенное соотношение виртуальных ЦП к объему памяти, которое соответствует различным потребностям рабочих нагрузок. Если предопределенный тип машины не соответствует вашим потребностям, вы можете создать собственный машина для любой универсальной ВМ.

Попробуйте сами

Если вы новичок в Google Cloud, создайте учетную запись, чтобы оценить, как Compute Engine работает в реальном мире сценарии.Новые клиенты также получают 300 долларов в качестве бесплатных кредитов для запуска, тестирования и развертывать рабочие нагрузки.

Попробуйте Compute Engine бесплатно

Биллинг

Вам выставляется счет за ресурсы, которые использует виртуальная машина.Когда вы создаете виртуальную машину, вы выбираете тип машины для экземпляра и оплачиваете, как описано на странице цен на инстансы ВМ. Конкретно, вам выставляется счет за каждый виртуальный ЦП и ГБ памяти отдельно, как описано в модель биллинга на основе ресурсов. Действующие скидки, например скидки на длительное использование и скидки на обязательное использование подать заявление.

Чтобы увидеть расчетные почасовые и ежемесячные затраты для каждого типа машины, см. Цены на инстансы ВМ.

Категории семейств машин

Семейство универсальных машин предлагает различные типы машин с лучшим соотношением цены и качества для разнообразие рабочих нагрузок.

• Оптимизированные по стоимости виртуальные машины E2 предлагают до 32 виртуальных ЦП и до 128 ГБ памяти, максимум 8 ГБ на виртуальный ЦП. Виртуальные машины E2 имеют предопределенная платформа ЦП с процессором Intel или вторым поколения процессора AMD EPYC Rome, которое выбрано для вас в свое время создания ВМ. Виртуальные машины E2 предоставляют различные вычислительные ресурсы для самая низкая цена на Compute Engine, особенно в сочетании с скидки за обязательное использование.
Виртуальные машины
• N2 предлагают до 128 виртуальных ЦП, 8 ГБ памяти на каждый виртуальный ЦП и доступно на платформах ЦП Intel Ice Lake и Cascade Lake.
Виртуальные машины
• N2D предлагают до 224 виртуальных ЦП, 8 ГБ памяти на каждый виртуальный ЦП и доступно на платформах AMD EPYC Rome второго поколения.
Виртуальные машины
• Tau T2D в предварительной версии предлагают до 60 виртуальных ЦП, 4 ГБ памяти на каждый виртуальный ЦП и доступны для AMD EPYC третьего поколения. Миланские переработчики. На виртуальных машинах Tau T2D отключена потоковая передача кластера, поэтому vCPU эквивалентно всему ядру.
Виртуальные машины
• N1 предлагают до 96 виртуальных ЦП, 6,5 ГБ памяти на каждый виртуальный ЦП и доступно на Intel Sandy Bridge, Ivy Bridge, Haswell, Broadwell и Skylake Платформы ЦП.

ВМ с общим ядром доступны для E2 и N1 в семействе общего назначения. Эти Виртуальные машины используют таймшер для физического ядра. Это может быть рентабельным методом. для запуска небольших не ресурсоемких приложений.

• E2: e2-micro , e2-small и e2-medium виртуальные машины с общим ядром Доступны 2 виртуальных ЦП на короткие периоды работы.
• N1: f1-micro и g1-small виртуальные машины с общим ядром имеют до 1 виртуального ЦП доступны в течение коротких периодов взрыва.

Семейство компьютеров , оптимизированных для вычислений предлагает самую высокую производительность на ядро ​​в Compute Engine и оптимизирован для рабочих нагрузок с интенсивными вычислениями. Оптимизированные для вычислений виртуальные машины работают на масштабируемом процессоре Intel (Cascade Lake) и поддерживает до 3,8 ГГц в режиме турбо для всех ядер.

Семейство машин с оптимизацией памяти предлагает виртуальные машины, которые идеально подходят для рабочих нагрузок с интенсивным использованием памяти. ВМ с оптимизацией памяти предлагают больше памяти на ядро, чем любое другое семейство машин, с объемом до 12 ТБ объем памяти.

Семейство машин , оптимизированных для ускорителей идеально подходит для вычислительных рабочих нагрузок с массовым распараллеливанием Compute Unified Device Architecture (CUDA), такие как машинное обучение (ML) и высокопроизводительные вычисления (HPC). Виртуальные машины, оптимизированные для ускорителей, являются оптимальным выбором для рабочих нагрузок, для которых требуются графические процессоры.

Рекомендации для семейств машин

См. Рекомендации по ВМ чтобы узнать, как правильно выбрать виртуальную машину для вашей рабочей нагрузки.

В следующей таблице приведены рекомендации виртуальных машин для различных рабочих нагрузок.

Общего назначения			Оптимизированная рабочая нагрузка
Оптимизация затрат	Сбалансированный	Оптимизированное горизонтальное масштабирование	с оптимизацией для памяти	Оптимизировано для вычислений	Оптимизировано для ускорителей
E2	N2, N2D, N1	Тау Т2Д	М2, М1	C2	A2
Ежедневные вычисления по более низкой цене	Сбалансированное соотношение цены и производительности для широкого диапазона форм виртуальных машин	Лучшая производительность / цена для горизонтально масштабируемых рабочих нагрузок	Рабочие нагрузки сверхвысокой памяти	Сверхвысокая производительность для рабочих нагрузок с интенсивными вычислениями	Оптимизирован для высокопроизводительных вычислительных рабочих нагрузок
Интернет-сервис Обслуживание приложений Приложения для бэк-офиса Малые базы данных Микросервисы Виртуальные рабочие столы Среда разработки	Интернет-сервис Обслуживание приложений Приложения для бэк-офиса Средне-большие базы данных Кэш Медиа / потоковое видео	Горизонтально масштабируемые рабочие нагрузки Интернет-сервис Контейнерные микросервисы Транскодирование медиафайлов Крупномасштабные Java-приложения	Средне-большие базы данных в памяти, такие как SAP HANA Базы данных в памяти и аналитика в памяти Microsoft SQL Server и аналогичные базы данных	Рабочие нагрузки, связанные с вычислениями Высокопроизводительное веб-обслуживание Gaming (игровые серверы AAA) Показ рекламы Высокопроизводительные вычисления (HPC) Транскодирование медиафайлов AI / ML	Обучение ML с поддержкой CUDA и вывод HPC Массовое распараллеливание вычислений

Сравнение семейств машин

Используйте следующую таблицу для сравнения каждой категории семейства машин и определения какой из них подходит для вашей рабочей нагрузки.Если после просмотра этого раздела, вы все еще не уверены, какое семейство машин лучше всего подходит для вашей рабочей нагрузки, начните с универсальная машина. См. Платформы ЦП для получения подробной информации о все поддерживаемые процессоры.

Чтобы узнать, как выбранная вами виртуальная машина влияет на производительность постоянных дисков. подключены к вашим виртуальным машинам, см. Настройка постоянных дисков и виртуальных машин.

Семейства машин	виртуальных ЦП	Память (на каждый виртуальный ЦП)	Процессоры	Пользовательские ВМ	Локальные SSD	Постоянные скидки	вытесняемые виртуальные машины
E2 * Общего назначения	2–32	0.5–8 ГБ †	Skylake Broadwell Haswell AMD EPYC Рим	Есть	№	№	Есть
E2 * с общим ядром	0,25–1	0,5–8 ГБ	Skylake Broadwell Haswell AMD EPYC Рим	Есть	№	№	Есть
N2 Общего назначения	2–128	0.5–8 ГБ		Есть	Есть	Есть	Есть
N2D ‡ Общего назначения	2–224	0,5–8 ГБ		Есть	Есть	Есть	Есть
T2D Общего назначения	1–60	4 ГБ		№	№	№	Есть
N1 Общего назначения	1–96	0.95–6,5 ГБ	Skylake Broadwell Haswell Сэнди Бридж Ivy Bridge	Есть	Есть	Есть	Есть
N1 с общим ядром	0,2–0,5	3,0–3,4 ГБ	Skylake Broadwell Haswell Ivy Bridge Сэнди Бридж	№	№	Есть	Есть
C2, оптимизированная для вычислений	4–60	4 ГБ		№	Есть	Есть	Есть
M1 Megamem с оптимизацией памяти	96	14.9 ГБ		№	Есть	Есть	Есть
M1 Ultramem с оптимизацией памяти	40–160	28,3 ГБ		№	№	Есть	Есть
M2 Ultramem с оптимизацией памяти	208–416	28,3 ГБ		№	№	Есть	№
A2 Оптимизированный для ускорителя high-gpu	12–96	7 ГБ		№	Есть	№	Есть
A2 Мега-графический процессор, оптимизированный для ускорителей	96	14 ГБ		№	Есть	№	Есть

^* Для ВМ E2 ваш процессор выбран за вас.
^† Виртуальные машины E2 поддерживают до 128 ГБ памяти.
^‡ Стандартные и высокопроизводительные виртуальные машины N2D имеют до 224 виртуальных ЦП.

графических процессора и виртуальных машин

Графические процессоры

используются для ускорения и рабочих нагрузок. Вы можете подключать графические процессоры только к универсальные виртуальные машины N1 или оптимизированные для ускорителя виртуальные машины A2. Графические процессоры не поддерживаются другими семействами машин.

виртуальных машин с меньшим количеством графических процессоров ограничено максимальным количеством виртуальных ЦП. В как правило, большее количество графических процессоров позволяет создавать экземпляры с большим количеством виртуальных ЦП и памяти.Для получения дополнительной информации см. Графические процессоры на Compute Engine.

Что дальше

Лучшая швейная машина | Обзоры Wirecutter

Учитывая широко распространенные проблемы на складе, мы рекомендуем проверять розничных продавцов несколько раз в неделю. Вы также можете проверить наличие отремонтированных и подержанных машин. Если вы собираетесь найти что-то похожее на Janome MOD-19, мы предлагаем Elna Elnita EM16, который также производится Janome.

Наш выбор

Janome MOD-19

Эта бесшумная и доступная по цене швейная машина сшивает различные ткани равномерно, с достаточным изменением скорости и специальными функциями для начинающих или обычных мастеров шитья.

Варианты покупки

* На момент публикации цена составляла 157 долларов.

Janome MOD-19 может работать с различными тканями, циферблаты удобны для чтения и использования, и он имеет достаточно специализированных функций (таких как регулируемое положение иглы, стежки стежка для трикотажа и четырехступенчатая петля для пуговиц), которые вы можете Наверное, буду радоваться шитью на нем долгие годы. Хотя на Janome есть несколько вычурных наклеек, которые делают его устаревшим, механика этой машины превосходна, и это действительно важно.Вы могли бы потратить гораздо больше на машину для «новичков» с большим количеством наворотов, но мы не думаем, что вам это нужно.

, занявший второе место

Singer Heavy Duty 4423

Качество Singer не такое высокое, как у медиаторов Janome, но это простая машина, способная хорошо обрабатывать самые разные ткани, и обычно она дешевле, чем Janome. МОД-19.

Варианты покупки

* На момент публикации цена составляла 161 доллар.

Если вы просто погружаетесь в процесс шитья – например, хотите подшить джинсы или сшить занавески – или если у вас ограниченный бюджет, нам также понравится Singer Heavy Duty 4423, который обычно вы можете забрать менее чем за 150 долларов.Качество строчки у Heavy Duty 4423 не такое хорошее, как у MOD-19, но он шьет равномерно, циферблаты легко читаются, и все наши тестеры (с многолетним опытом) сказали, что это будет отличная машина для изучения. на. Мы также обнаружили, что Heavy Duty 4423 работает с эластичным трикотажем немного лучше, чем MOD-19.

Выбор для модернизации

Janome HD1000

Эта прочная машина с металлическим корпусом лучше справляется с прошивкой через слои более тяжелых тканей, таких как джинсовая ткань. Однако для новичка это может быть немного сложнее.

Варианты покупки

* На момент публикации цена составляла 310 долларов.

Janome HD1000 шьет так же равномерно, как MOD-19, но больше похож на промышленную машину, и ему легче шить через несколько слоев более тяжелых тканей, таких как джинсовая ткань. HD1000 также имеет металлический корпус старой школы, который могут предпочесть те, кто привык к винтажным швейным машинам. Однако эта машина немного сложнее заправлять нить и более подвержена заеданию иглы. Эти две проблемы могут быть особенно сложными для полного новичка, но если вы знакомы со швейной машиной, вы сможете справиться с HD1000 без проблем.

Охрана машин – охрана окружающей среды и безопасность

Назначение

Опасности, создаваемые неохраняемой машиной, очевидны: в худшем из всех случаев машина может сделать с частями вашего тела то же самое, что и с материалами, которые она предназначена для резки, придания формы или формы.

Одна из основных целей OSHA – охрана всего машинного оборудования и оборудования для устранения опасностей, создаваемых рабочими точками, точками захвата, вращающимися точками, летящими стружками и искрами.

Слова «должны быть защищены» применимы к большинству машин и оборудования, используемых Университетом. Некоторые машины требуют особых методов защиты, и все машины регулируются общими требованиями.

Объектив

Для уменьшения несчастных случаев с рабочими за счет использования ограждений машин и других защитных приспособлений.

Ответственность

Весь персонал, использующий оборудование в университете, будет соблюдать постановление OSHA 1910.111-.222.

Процедура

Должен быть предусмотрен один или несколько методов ограждения машины для защиты оператора и других сотрудников в зоне действия машины от опасностей. Примеры методов охраны:

• Защитные ограждения
• Двуручные отключающие устройства
• Электронные предохранительные устройства

Типы охранников:

Неподвижное ограждение – обеспечивает барьер между человеком и точкой оперы, силовым агрегатом или другими движущимися частями.К ним относятся заборы, ворота и защитные кожухи для ножей, прессов и всех движущихся частей.

Блокированное ограждение – при открытии или снятии отключает источник питания машины. Он не может быть перезапущен до тех пор, пока не будет заменен защитный кожух.

Регулируемое ограждение – обеспечивает барьер, который можно отрегулировать для множества различных операций, таких как различные размеры запасов.

Саморегулирующееся ограждение – ограждение, которое перемещается или саморегулируется в зависимости от размера или положения рабочего места.Защитный кожух возвращается в исходное положение, когда через него не проходит материал.

Прикрепите ограждения к машине, где это возможно, или закрепите в другом месте, если по какой-либо причине прикрепление к машине невозможно. Ограждение должно быть таким, чтобы оно само по себе не создавало опасности несчастного случая. Точка действия – это зона на машине, где фактически выполняется работа с обрабатываемым материалом. Место работы машин, работа которых может привести к травмам, необходимо охранять.Защитное устройство должно соответствовать всем применимым стандартам. Если особого стандарта не существует, то конструкция и конструкция ограждения не позволят оператору находиться какой-либо частью тела в опасной зоне во время рабочего цикла

.

Ниже приведены некоторые примеры машин, требующих защиты места работы:

• Фрезы гильотинные
• Ножницы
• Аллигаторные ножницы
• Силовые прессы
• Станки фрезерные
• Электропилы
• Фуганки
• Переносные электроинструменты
• Формовочные валки и календари

Вращающиеся барабаны, бочки и контейнеры должны быть защищены кожухом, который связан с приводным механизмом, чтобы бочка, барабан или контейнер не могли вращаться, если кожух ограждения не установлен.Когда периферия лопастей вентилятора находится на высоте менее семи футов над полом или рабочим уровнем, лопасти должны быть защищены. В ограждении должны быть отверстия размером не более половины дюйма.

Машины, предназначенные для фиксированного размещения, должны быть надежно закреплены во избежание ходьбы или движения.

Простые правила для максимальной безопасности персонала

1. Всегда следите за тем, чтобы движущиеся механизмы не находились рядом с людьми и предметами

2. Убедитесь, что на рабочих нет украшений или свободной одежды, которые могут зацепиться за машину.

3.Следите за подслушиваемыми движущимися частями, такими как шкивы, на предмет потенциальной опасности

4. Перед включением машины убедитесь, что ограждения установлены во всех местах, где вы можете соприкасаться с движущимися частями.

5. Знайте, как включать и выключать питание, если это необходимо сделать быстро

6. Прочтите инструкции производителя о том, как правильно и безопасно управлять машиной

7. Загрузите материал в машину с помощью толкателей, а не руками

8.Не принимайте близко к сердцу. Спешка на работе – одна из основных причин несчастных случаев

9. Обязательно выполняйте техническое обслуживание. Если вы считаете, что ваше оборудование могло пропустить плановое техническое обслуживание, сообщите об этом своему руководителю.

10. Используйте процедуры блокировки / маркировки, когда машина нуждается в ремонте или техническом обслуживании. Выключите машину и питание машины и пометьте ее, чтобы никто не пытался ею пользоваться.

.