Вводной автомат что это: Что такое вводной автоматический выключатель?

Что такое вводной автоматический выключатель?

Итак, что же такое вводной автомат? Cудя по названию, можно подумать, что это какой-то особенный автомат,  обладающий специальным функционалом. На самом деле, это обычный, ни чем не примечательный автоматический выключатель – выключатель защиты.

Назначение вводного автомата

Вводной автомат это обязательное  устройство, предназначенное для защиты всей электропроводки от перегрузки и токов короткого замыкания, а также общего отключения электропитания объекта.

Вводной автомат должен обеспечить защиту проводов и кабелей от перегрева, способного вызвать их разрушение или пожар. Причинами перегрева могут быть длительные перегрузки или значительные токи короткого замыкания. Вводной автомат необходим для обесточивания всего электропитания в здании для проведения ремонтных работ или во время аварии в сети.

Схема вводного автомата

Для предотвращения перегрева проводов используют вводной автоматический выключатель (автомат защиты), который содержит тепловой и электромагнитный расцепитель.

Читайте также про выбор автоматических выключателей статьи:
«Правила установки автоматического выключателя»
«Автоматический инфракрасный выключатель»
«Что такое вводной автоматический выключатель?»
«Как устроен дистанционный выключатель?«

Поставщик энергоснабжения устанавливает определенный лимит на потребление электроэнергии в дом, квартиру, офис или дачу. Если в проектной документации для частного дома вводной автоматический выключатель прописан на 25А в однофазной сети, это значит, что хозяин квартиры ограничен в потреблении электроэнергии до 5,5 кВт. Если пользователь будет превышать этот лимит, вводной автомат обесточит дом полностью, после чего, придется, какое-то оборудование отключить, чтобы восстановить питание в сети.

Наиболее ходовые вводные автоматические выключатели с номиналом в 25А. Максимально допустимое вводное устройство на 63 Ампера, можно встретить только в вводно-распределительном устройстве многоэтажного дома или современного коттеджа.

Вводные автоматы бывают: двухполюсные в однофазной сети и четырёхполюсные в трехфазной сети, т.е. нейтральный проводник разрывается вместе с линейными проводниками. Но чаще всего в трехфазной сети можно встретить на вводе трехполюсный автоматический выключатель.  В таком случае разрываются только линейные проводники.

Вводной автомат

Где устанавливают вводный автомат?

Вводной автомат можно установить до счетчика или после него. Если устанавливается до счетчика электроэнергии, то такой автомат должен быть обязательно опломбирован.

вводной автомат опломбирован

Для этого выпускаются специальные боксы с возможностью опломбирования. Либо стоит подумать о приобретении специального щитового оборудования, в котором предусмотрено специальная ячейка для вводного автоматического выключателя с возможностью опломбирования.

Распределительный щит

Учитывать необходимо как то,  какой вводный проводник проложен до вводного автомата, так и то, какой проводник проложен к нагрузкам,  т. е. к осветительным приборам, розеткам или к какому- либо оборудованию.

Про ремонт и установку электрических щитов читайте статью: «Монтаж и ремонт электрических щитов своими руками»

Допустим, сделали ремонт, заменили алюминиевую проводку на медную, но такая реконструкция никак не дает основания поставить вводный автомат на 40А или 50А. Потому что вводный проводник может оказаться слишком устаревшим и  к тому же с сечением 4 квадрата по алюминию. Заменить стояк с устаревшей проводкой не всегда бывает возможным. Даже если бы мы хотели увеличить номинал вводного автомата, порой это просто недопустимо, поэтому придется ограничится автоматом на вводе на 25А, да бы не случилось беды.

Модульный вводный автомат ни чем не отличается от установки групповых модульных автоматических выключателей, которые крепятся надежно на дин рейку, как правило, слева сверху в щитовом оборудовании.

Оцените качество статьи:

Вводной автомат в квартиру какой номинал, место установки

В любой схеме электроснабжения вводной кабель должен подключаться через устройство, позволяющее отключать все электроприборы от сети. Бытовая электропроводка не является исключением. Подвод электроэнергии в квартире осуществляется через вводной автомат.

Такой аппарат позволяет отключать все электроприборы, установленные в квартире или частном доме, одновременно. Это необходимо в аварийных ситуациях, а также для ремонта и реконструкции вводного электрощитка. Более правильное название вводного автомата — вводной автоматический выключатель. Именно так он называется в различных нормативных документах и электросхемах.

Чем отличается вводной автомат от группового?

По своей конструкции и принципу действия вводной автомат не отличается от устройств, отключающих группы потребителей или отдельные электроприборы. Отличие в назначении и месте установки аппарата.

Вводной автомат предназначен для отключения всей электроустановки или квартиры. Поэтому он может монтироваться не только во внутриквартирном щите, но и в подъезде многоквартирного дома.

Информация! Вводной автоматический выключатель должен быть самым мощным из установленных устройств защиты.

Для чего устанавливать вводной автомат

Кроме защиты квартиры от короткого замыкания у этого устройства есть ещё одна функция. Он используется для ограничения потребляемой мощности.

Для этого выбор параметров аппарата производится электрокомпанией, осуществляющей энергоснабжение дома, а сам автомат может устанавливаться в опломбированном щитке.

Что произойдёт, если вместо предписанного автомата подключить устройство по своему выбору? Если не учитывать возможные штрафы, то есть несколько вариантов выбора вводного автомата:

• Номинальный ток автомата меньше, чем ток вводного кабеля. При максимальной нагрузке подходящий кабель перегреется и его изоляция разрушится, что приведёт к короткому замыканию.
• Параметры автоматического выключателя соответствуют сечению вводного кабеля. В этом случае система будет работать в штатном режиме, без аварий и короткого замыкания.

Что будет если на вводе в квартиру установить автомат номиналом больше чем положено по документам. Давайте рассмотрим этот вопрос с технической стороны, то есть не будем принимать во внимание «административную ответственность» и возможные штрафа.

Например, в этажном щите от своего счётчика поставить вводной С25 вместо С16? Да в принципе ничего не произойдет — будет работать, как и работало.

Но даже если позволяет сечение вводного провода, увеличивать номинальный ток вводного выключателя нельзя. Энергоснабжающая организация использует его для ограничения потребляемой мощности и откажет в опломбировке и подключении линии к сети. Это связано с тем, что питающие трансформаторы и линии электропередач имеют ограниченную мощность, которая делится на всех потребителей.

Бесконтрольное увеличение потребления электроэнергии значительным количеством квартир и домов приводит к перегрузке трансформаторных подстанций и сетей. Такая ситуация может привести к выходу оборудования из строя.

Поэтому проектным отделом, исходя из состояния оборудования, рассчитывается допустимое потребление электроэнергии каждой квартиры. Для увеличения разрешённой мощности и замены вводной защиты следует обратиться в электрокомпанию.

Совет! При значительном увеличении мощности, например при установке электроплиты или электроотопления, целесообразно поменять однофазный ввод 220В на трёхфазный 380В.

Где ставить вводной автомат перед счетчиком или после?

В ПУЭ п.7.1.64 указано место установки вводного защитного устройства —

перед прибором учёта электроэнергии. Это необходимо для безопасной замены электросчётчика. При наличии трёхфазного электроснабжения автоматический выключатель должен отключать все питающие фазы одновременно.

В связи с местом установки самовольная замена автомата, а тем более снятие пломбы со щитка, в котором он находится, приведёт к обвинению в хищении электроэнергии.

Справка! Если автоматический выключатель, находящийся в опломбированном ящике, выходит из строя, его замена возможна только по согласованию с электрокомпанией.

В некоторых ситуациях целесообразна установка двух электрощитов, в одном из которых будет находиться вводной автомат и электросчётчик, а во втором групповые автоматы, реле напряжения и УЗО.

Какого номинала установить вводной автомат?

И всё таки, как выбрать вводной автомат? Его номинальный ток определяется электрокомпанией и выбирается из стандартных значений исходя из технического состояния линии электропередач и мощности всех потребителей, подключённых к питающему трансформатору. При отсутствии соответствующих стандартных величин выбирается ближайшее большее значение.

Если номинальный ток вводного автомата недостаточен из-за установленной электроплиты или электроотопления, это является основанием для обращения в электрокомпанию с заявлением для увеличения разрешённого потребления электроэнергии и установки более мощного устройства защиты.

Для примера можно рассмотреть выбор автоматического выключателя при замене электропроводки. При этом устанавливаются розетки для стиральной и посудомоечной машин, бойлер а и другой бытовой техники.

Несмотря на то, что суммарная мощность электроприборов более 10кВт или 45А, разрешённая мощность всего 7кВт или 32А. Если потребляемый ток превысит эту величину, может выйти из строя кабель, проложенный от подъездного щитка до квартиры. Ситуацию не спасает даже его замена.

Установка бытовой техники и увеличение потребления происходит во всех квартирах, поэтому для увеличения параметров вводного автомата необходимо увеличивать разрешённую мощность для всего дома. Такая операция связана с большими материальными затратами и получением соответствующего разрешения для увеличения допустимого потребления электроэнергии.

Информация! В новостройках разрешённая для квартиры мощность составляет 11кВт или 50А.

Разрешённая мощность для квартиры и частного дома зависит от года ввода здания в эксплуатацию:

1. До 2003 года действовали нормы ВСН 59-88 «Электрооборудование жилых и общественных зданий». Согласно этому документу разрешённая мощность составляла 3кВт или 16А.
   При этих параметрах можно включить стиральную машину-автомат, но есть опасность аварийного отключения при включении лампочки, телевизора и другой мелкой бытовой техники.
2. С 2003 года действуют нормы СП 256.1325800.2016 «Электроустановки жилых и общественных зданий». В этом документе указывается, что для квартир с газовыми плитами разрешённая мощность составляет 4,5кВт или 20А. При наличии электроплиты эти значения повышаются до 10кВт или 50А соответственно.

Но не стоит забывать, что в отдельных случаях все зависит от технических условий.

Может ли номинал вводного автомата быть меньше суммы групповых?

Если основными функциями вводного автомата являются ограничение потребляемой мощности и защита походящего кабеля, то у группового автоматического выключателя задача немного другая. Он защищает от перегрузки и короткого замыкания электроприборы и проводку своей группы электроприборов.

Параметры этих устройств не связаны между собой.

Отличаются также правила расчёта номинального тока устройств защиты:

• Вводной автомат. Параметры устройства определяются электрокомпанией и сечением вводного кабеля.
• Групповой автомат. Номинальный ток этого устройства равен суммарному току всех электроприборов группы.

Для обеспечения селективности защиты номинальный ток вводного устройства должен быть больше тока любого из групповых автоматов.

Для примера рассмотрим типичную квартиру, в которой на вводе установлен автомат на 40 Ампер, а электроприборы разделены на группы автоматами со следующими номиналами — стиральная машина 16А, посудомоечная машина 10А, бойлер 16А, освещение 10А, кухонные розетки 16А, комнатные розетки 16А. Суммарный ток всех автоматических выключателей составляет 84А.

При таком соотношении вводной автоматический выключатель перегружен более чем в два раза (84/40=2.1). Как тогда получается, что схема работает и ничего не выбивает?

Если определять параметры вводного автомата и подводящего кабеля этими значениями, то его номинальный ток составит 100А (ближайшее бОльшее значение от 84 А), а сечение вводного кабеля составит 16мм². Это не соответствует мощности, которая разрешена электрокомпанией.

Такое количество автоматических выключателей устанавливается для удобства эксплуатации и ремонта, а так же для уменьшения сечения прокладываемых кабелей.

Ведь если бы не было групповых автоматов, тогда пришлось бы от электрощита прокладывать кабель сечением 16мм² к розетке. Согласитесь это не совсем экономно, к тому же такой кабель просто не подключишь к контактам самой розетки.

При разделении потребителей на группы вместо кабеля 16мм² используются более тонкие сечения:

• розетки, бойлер, стиральная машина, подключённые к автоматам 16А – кабель сечением 2,5мм²;
• освещение и посудомоечная машина, подключенны к автоматам 10А – кабель сечением 1.5мм².

В этой ситуации одновременное включение всей бытовой техники приведёт к отключению вводного автоматического выключателя.

Например, при работе посудомоечной машины 10А, стиральной машины 16А, утюга 10А и электрочайника 10А общий потребляемый ток составит 46А, что приведёт к аварийному отключению квартиры. Чтобы этого не произошло, следует избегать одновременной работы мощных устройств.

Например, для стиральной и посудомоечной машин целесообразно использовать функцию отложенного старта. Это особенно выгодно при установке в квартире двухзоного электросчётчика.

Похожие материалы на сайте:

Понравилась статья — поделись с друзьями!

 

Вводной автомат в квартиру — какой выбрать, и нужен ли он перед счетчиком? Обозначение на схеме номиналов и установка трехфазного или двухполюстного устройства

Вводный автомат – это средство коммутации электричества. Какие автоматы бывают, для чего нужны, как правильно выбирать, будет написано в статье.

Как выбрать вводный автомат в квартиру – советы и рекомендации

Вводный автомат это защитное устройство в доме при использовании электрической сети. Если возникает короткое замыкание или другая аварийная ситуация, выключатель обесточит электросеть. Чтобы обеспечить безопасность, важно уметь выбирать автоматику. Ошибки расчета приведут к поломке электроприборов и даже возгоранию.

Нужен ли в квартире или в доме вводной автомат

Для защиты дома от возгорания электропроводки устанавливается вводный автоматический выключатель. Обычно его монтаж производится на лестничной площадке перед счетчиками, но также устанавливают дополнительные автоматы в квартире. Монтируется прибор в распределительной коробке и пломбируется. Доступ к общему выключателю только у электрика дома, несанкционированная попытка проникновения приведет к выплате штрафа.

Устройство и принцип работы

Внешне прибор похож на обычное защитное устройство, которое устанавливается в распределительном щитке. Главное отличие от других средств защиты – большая величина номинального тока.

Элементы:

• соленоид;
• биметаллическая пластинка.

При возникновении короткого замыкания стремительно увеличивается сила тока. В катушке соленоида образуется мощное магнитное поле, из-за которого сердечник втягивается внутрь и цепь разрывается.

Автоматы различаются по количеству полюсов, номинальному току, потребляемой мощности, фазности электропитания.

Время — токовая характеристика

Времятоковые характеристики автоматических вводных выключателей маркируются латинскими буквами A, B, C и так далее. К группе А относятся устройства с наибольшей чувствительностью. Далее характеристики загрубляются, и приборы класса В будут срабатывать при 3-4 кратном превышении номинального тока. Автоматика класса С и D ставится при наличии в доме мощного оборудования – электроплит, котлов, сварочных аппаратов. Точные данные в документации к автомату.

Типы

Автомат выбирается с учетом схемы электросети и ее потребностей. Выделяют однополюсные, двухполюсные, трехполюсные и четырехполюсные устройства.

Однополюсный

Выключатель с одним полюсом используется в электрических сетях с одной фазой. Разные модели отличаются разными характеристиками, от которых зависит скорость отключения. В состав входят два механизма расцепителя – электромагнитный и тепловой.

Один срабатывает при коротком замыкании, второй при превышении нагрузки в течении определенного времени. Подсоединяется через верхнюю клемму, к нижней включается отходящий провод.  Принцип действия такой же, как у отводящих автоматов, но номинал тока выше.

Двухполюсный

Используется в однофазном вводе. В конструкции блок с двумя полюсами, которые оснащены рычажками и общей блокировкой между механизмами выключения. То есть главное отличие от однополюсника в том, что при неполадке на любой из идущих от него линий, отключатся обе. Двухполюсники используются в типовых современных квартирах.

Нельзя заменить один двухполюсный выключатель двумя однополюсными автоматами! Это запрещено ПУЭ.

Трехполюсный

Для сетей на три фазы используются трехполюсники и четырехполюсники. Такие электросети есть в домах, где готовка пищи производится на электрических плитах. Для подключения трехполюсного автомата к каждой клемме подключается по фазе. В приборах с четырьмя полюсами дополнительно используется нейтральный провод.

При монтаже своими руками земля (не нейтраль) никогда не должна проходить через автомат.

Расчет автомата ввода

Перед приобретением автомата важно правильно его рассчитать.

Характеристики:

• количество полюсов;
• времятоковую характеристику;
• номинальный ток;
• установленная мощность;
• номинальный ток утечки;
• линейное напряжение;
• селективность;
• максимальный ток короткого замыкания.

Номинал тока определяется для одновременного подключения всех электроприборов в сеть. От тока зависит и мощность.

На мощные устройства, такие как водонагреватели и электрические плиты, ставятся дополнительные вводные автоматы.

Используются автоматы для систем TN-S и TN-C. В первом случае выбирается однополюсник с нулем или двухполюсник либо трехполюсник с нейтралью. Во втором случае нужен однополюсный (для сети 220 В) или трехполюсный (для 380 В) автомат.

Расчет для электросети квартиры 220 Вольт

Вводный автомат в квартиру с напряжением 220 В рассчитывается по следующей формуле:

Ip=Pp/(Uф*cosф). В этой формуле Uф – фазное напряжение, Рр – расчетная мощность, Ip – ток нагрузки. Cosф является безразмерной величиной, характеризующей наличие реактивной мощности.

Расчет для электросети квартиры 380 Вольт

Чтобы рассчитать выключатель для электросети 380 В, формула немного видоизменяется:

Ip=Pp/( Uн*cosф). Uн – это напряжение сети.

Выбирая устройство, номинальный ток следует увеличить на 10% для запаса.

Выбор ВА

Помимо основных критериев выбора есть и дополнительные. К ним относятся режим нейтрали, частота тока и величина линейного напряжения.

Режим нейтрали

Проще говоря, режим нейтрали – это способ заземления в доме. Традиционно в домах представлена система TN с различными вариациями. К наиболее распространенным относятся TN-C, TN-C-S и TN-S.

В системе TN-S имеется подводящий нулевой и рабочий провода, которые разделены от подстанции до потребителя энергии. Система TN-C представляет собой совмещенные подводящий нулевой и рабочий провода.

Частота тока

Одним из главных параметров электросети является частота тока. Это количество полных циклов изменения ЭДС (электро движущей силы) за одну секунду.

Для Российской Федерации это значение равняется 50 Гц. Проще говоря, ток 50 раз в секунду идет в одну сторону и 50 в другую проходя через нулевое значение 100 раз. Например обычная лампочка включенная в сеть с частотой 50Гц будет разгораться и тухнуть 100 раз в секунду.

Величина линейного напряжения

Для российских электросетей напряжение – фиксированная величина. Равняется 220 В или 380 В +- запас. Линейное – это напряжение между двумя фазами, которое на 60% больше, чем фазное. И соответственно = 380В.

Установка

Основной тип крепления автоматов – установка на DIN рейку. Напрямую к стене или корпусу распределительного щитка приборы не прикручиваются.

Прибор может изготавливаться в отдельном корпусе или быть установленным в общий щиток. При монтаже обязательно должен обеспечиваться доступ для электриков.

Вводный автомат должен быть опломбирован. Это обезопасит устройство от несанкционированного подключения. Ограничение доступа осуществляется при помощи заглушки на отверстиях.

Подключение снизу или сверху?

В ПУЭ сказано, что питающий кабель должен присоединяться как правило к неподвижным контактам. А у всех известных фирм неподвижные сверху.

Поэтому автомат ввода традиционно устанавливается в распределительном щите сверху слева. Для удобства отводящие линии монтируют сверху вниз . Но если смонтировать наоборот, все функции останутся такие же.

Схема включения

Входной выключатель используется не только для электробезопасности, но и для отключения потребителя от электричества при  ремонтных работах. По этой причине автомат устанавливается перед счетчиками.

Доступ к автомату имеет только профессиональный электрик. Хозяева квартир не имеют права вмешиваться в защитную систему. В 90% случаев автомат ставится в подъездный щит в многоквартирных домах и в наружные системы (столбы, заборы) для коттеджей.

Владельцы могут установить дублирующий автомат, который используется для удобства обслуживания. Он ставится между счетчиком и групповой автоматикой внутри квартирного распределительного щита. Сила тока дублирующего устройства должна быть ниже, чем на вводном приборе.

Недопустимые ошибки при покупке

Самая главная ошибка при покупке устройств для защиты – это попытка экономить, не обращая внимания на критерии автомата. Неправильно подобранный автоматический выключатель приведет к негативным последствиям.

Также нежелательно покупать автоматы неизвестных производителей. Непроверенные приборы не будут выполнять свои обязанности в полной мере, и многие характеристики часто завышены.

Все главные ошибки связаны с неправильным расчетом номиналов. Пользователь может не учесть запас по току, неправильно выбрать линейное напряжение – это приведет к неправильному результату и, как следствие, покупке неподходящего автомата.

Советы по выбору:

1. При заключении договора абонент заказывает необходимую мощность присоединения. Исходя из этого значения, рассчитывается место установки, нагрузка и другие параметры. Самопроизвольное увеличение нагрузки недопустимо, установка более мощного выключателя должна быть согласована с соответствующими службами.
2. Нужно ориентироваться на электропроводку. Так, если бытовая техника выдерживает ток в 30 А, а старый провод рассчитан на предельное значение в 10 А, придется заменять проводку на более мощную или отказываться от прибора.
3. Отдавать предпочтение нужно автомату с большим током, чем рассчитанное значение. Для прибора с 14 А нужно брать выключатель на 16 А и выше.
4. Важно обратить внимание на селективность. Номинал вводного автомата обычно равняется 40 Ампер. Для электрической плиты ставится выключатель на 32 А. Осветительная группа и розетки требуют 10 А.
5. В загородный дом или в гараж следует выбирать мощный выключатель. Это связано с тем, что могут использоваться мощные сварочные аппараты, погружные насосы и другая техника, требующая больших токов.
6. Лучше устанавливать автоматику от одного производителя. Риск несоответствия оборудования друг с другом будет сведен к минимуму. Также при возникновении ситуации, требующей ремонта или замены, пользователю будет проще обратиться к одному изготовителю.
7. Покупать приборы нужно в специализированном лицензионном магазине, который имеет соответствующие лицензии и сертификаты. Это сведет к минимуму риск покупки поддельного агрегата.

Это основные требования и правила по выбору автоматических выключателей для дома и дачи. Зная их, покупатель не допустит ошибки при покупке нужного прибора.

Вводный автоматический выключатель – это обязательное устройство для защиты дома. При возникновении экстренной ситуации прибор сработает и отключит подачу электроэнергии. Автоматы различаются по количеству полюсов, номинальному току, времятоковой характеристике, режиму нейтрали, напряжению сети и другим характеристикам. Перед покупкой следует обязательно рассчитать все параметры, иначе электробезопасность обеспечена не будет. При покупке важно избегать типовых ошибок и следовать советам, которые приведены выше.

Полезное видео

Вводной автомат для частного дома или квартиры

Внутренняя электропроводка включает в себя различные элементы, каждый из которых решает свою задачу. Одним из самых важных является вводной автомат – аппарат коммутации, устанавливаемый перед счетчиком, который позволяет автоматически обесточить линию при аварийной ситуации, а также при необходимости ремонта проводки. В соответствии с требованиями ПУЭ, установка этого прибора является обязательной, и эксплуатация проводки, не оснащенной им, не допускается. В этой статье мы расскажем о том, что такое вводной автоматический выключатель, как выбрать это устройство и как производится расчет вводных автоматов для частного дома или квартиры.

Вводной защитный автомат: типы устройств и особенности выбора

Как было сказано выше, вводные автоматы позволяют отключить питание электропроводки, если ее необходимо отремонтировать или произвести модернизацию. Вводной автомат обычно не устанавливают в квартиру, его монтаж производится чаще всего производится на лестничной площадке. В одноэтажных зданиях их устанавливают снаружи дома, на улице. Внешне входной автомат практически неотличим от защитных устройств, смонтированных внутри распределительных щитов, но при этом величина номинального тока, на которую он рассчитан, гораздо выше.

Защитные устройства, устанавливаемые на ввод, могут иметь от двух до четырех полюсов. Количество их у выбранного автомата зависит от механизма энергоснабжения, монтаж которого произведен на объекте.

Иногда перед электросчетчиком на ввод ставят простой защитный размыкатель с большим номиналом тока. Монтаж этого прибора не обеспечивает надежной защиты проводки, поскольку при обесточивании происходит разрыв фазной линии, но при этом нулевой проводник по-прежнему контактирует с устройством подачи электричества.

Что такое автоматический выключатель и их разновидности – на следующем видео:

Какой автомат по номиналу поставить на квартиру или частный дом, можно решить, посчитав суммарный ток проводника и линий электропитания. Расчеты нужно делать, исходя из того, что все приборы включены, а значит, линия находится под максимальной нагрузкой.

Выбирать следует аппарат, срабатывание которого в случае короткого замыкания рассчитано на превышение номинального тока приблизительно на 1000 А.

Подбирая вводное устройство, следует учитывать мощность, которая потребляется объектом, а также фазность энергопитания. В однофазных сетях перед электросчетчиком нужно устанавливать ВА на два полюса, для трехфазных цепей – на три или на четыре.

Напряжение к аппарату подводится посредством воздушной или подземной линии.

Двухполюсные вводные автоматы

Монтаж вводных устройств с двумя полюсами распространен в типовых современных квартирах. В однофазных сетях перед электросчетчиком чаще всего устанавливаются приборы с номиналом тока 25, 32 или 50 Ампер. Автомат на 50 А способен выдерживать наибольшую нагрузку, но это не значит, что он лучше других – величина тока, которую способен выдержать ВА, должна соответствовать расчетной.

Конструктивно устройство ввода на два полюса представляет собой пару совмещенных однополюсников с общей блокировкой, а также с единым рычагом управления. Это обусловлено тем, что требованиями ПУЭ запрещено разрывать нейтральный контур.

Монтаж двухполюсных автоматов осуществляется одновременно на фазную и нулевую жилу. При срабатывании ВА электропитание цепи полностью прекращается.

При ответе на часто задаваемый вопрос: можно ли устанавливать не двухполюсный автомат ввода, а два однополюсных – вновь обращаемся к Правилам устройства электроустановок. Требованиями этого документа такая процедура запрещается.

Монтаж защитных аппаратов с двумя полюсами производится как в старых жилых домах, в проводке которых заземление, как правило, не предусмотрено, так и в новых. Это обусловлено тем, что если подключение вводного автомата производится человеком, не имеющим квалификации, или неопытным электриком, то имеется риск неверного подсоединения. Если перепутать кабели, то при отключении прибора защиты может получиться так, что будет обесточена не вся проводка в квартире, а лишь одна из ее ветвей, что может привести к поражению электричеством во время работы.

При подключении вводного двухполюсника к нему подсоединяется фаза, идущая затем на счетчик, а после него – на УЗО. Затем происходит распределение ее на пакетники. Нулевой кабель подсоединяется ко второму полюсу, от него – на электросчетчик, а затем – на устройство защитного отключения каждой из веток проводки. Заземляющий кабель, минуя двухполюсник, подключается к шине РЕ, от которой идет к устройствам, установленным в помещении. Если ВА подключен таким образом, то его срабатывание будет происходить как на вводной линии, так и на отдельной ветви, если автоматический выключатель, ответственный за защиту последней, пришел в негодность.

Установка вводного устройства в трехфазных сетях

Сеть на три фазы наиболее распространена в домах, где приготовление пищи производится не на газовых, а на электрических плитах. Для ее защиты используются вводные автоматы с тремя или четырьмя полюсами. Трехполюсный прибор при перегрузке или КЗ позволяет одновременно выключить все три фазы цепи. К каждой из его клемм подсоединяется отдельный фазный провод. На вопрос, подключается вводный автомат в трехфазной цепи до или после счетчика, отвечаем – подсоединение ВА производится так же, как и в однофазной сети, перед электросчетчиком. Чтобы исключить поражение людей током в результате утечки, в линию рекомендуется включить УЗО.

Какие бывают вводные автоматы по полюсам и как они используются – на следующем видео:

Четырехполюсные ВА используется в трехфазных электросетях значительно реже устройств с тремя полюсами. Устанавливают их, как правило, в четырехпроводных цепях. Основное отличие при его подключении от вышеописанного трехполюсника в том, что к четвертому полюсу подключается нейтральный провод. В остальном кабели распределяются так же, как и при подключении трехполюсного ВА. Гораздо чаще аппарат на 4 полюса используется для четырехфазного подсоединения, так как при аварийной ситуации на любой из веток он отключит подачу тока ко всем четырем.

Подключение счетчика в этом случае, как всегда, производится после вводного автомата.

Рассчитывая устройство ввода для сети на 3 фазы, следует суммировать все нагрузки, которые приходятся на каждый из токоведущих проводников.

Рабочий ток вычисляется следующим образом:

• Считаем, сколько киловатт приходится на каждую из фаз, складывая мощность подключенных приборов (в кВт).
• Полученную сумму умножаем на 1,52 (для сети с показателем рабочего напряжения 380 В) или на 4,55 (220 В).
• Результат покажет, сколько Ампер составляет рабочий ток. Номинальное значение должно быть выше, поэтому нужно подбирать автомат по ближайшему показателю.

Так выбирается ВА в случае, когда на каждую фазу приходится равная нагрузка. Если же она неодинакова, высчитывать величину тока следует по наибольшему значению.

По каким параметрам выбирается вводное устройство?

Выбор вводного автомата производится с учетом ряда характеристик. Их необходимо знать, чтобы правильно подобрать ВА для конкретной электросети:

• Максимальный ток КЗ. Если вы подбираете аппарат для дачи или сельского дома, в большинстве случаев будет достаточно отключающей способности 4,5 МА. Для обычной городской квартиры подойдет устройство на 6 МА. Если же неподалеку от вашего автомата расположена подстанция, следует устанавливать автомат на 10 МА.

• Рабочий ток. Как его рассчитать – мы рассказали выше. С учетом полученного значения выбирается номинальный ток ВА.
• Времятоковая характеристика. Наиболее распространены приборы класса B, C и D. Автоматы типа B устанавливают, если в цепь не включены устройства высокой мощности. Если в сеть периодически включаются среднемощные приборы (например, сварочный аппарат), на ввод устанавливается устройство класса C. Если используется оборудование высокой мощности, вводный прибор должен относиться к типу D.

Заключение

В этом материале мы разобрались, нужно ли ставить автомат ввода в электрическую сеть, какова его функция, а также определились, как включать вводный автомат в цепь – до или после счетчика. Напоследок скажем, что, прежде чем подключать вводное устройство, необходимо проверить качество электропроводки. Неисправные кабели нужно заменить.

какой выбрать в квартиру или частный дом

Чем отличается автоматический защитный выключатель от вводного автомата? С технической точки зрения ничем. Это устройство, предназначенное для автоматического отключения электросетей в случае перегрузки и короткого замыкания. Разница лишь в назначении, и схеме подключения. Если обычный (групповой) автомат работает в рамках одной или нескольких линий, то вводное устройство отвечает за подключение (отключение) всего объекта, будь то промышленное предприятие или квартира (частный дом).

Внешне вводной защитный автомат выглядит как обычный выключатель.

Он может быть 1, 2, 3 или даже 4 полюсным, в зависимости от схемы электропитания вашего объекта.

Устройство и принцип работы

В компактном корпусе находится механизм включения: два контакта, подвижный и неподвижный. При переводе рукоятки взвода в рабочее положение, контакты замыкаются и механически фиксируются во включенном состоянии.

Цепь, по которой протекает электроток, последовательно включает в себя два защитных устройства. Одно срабатывает при превышении установленного порога по температуре и току (биметаллическая пластина), второе размыкает контакты при коротком замыкании, а точнее при значительном превышении значения тока (электромагнитный расцепитель).

Если сила тока постепенно превышает допустимую величину (указана на маркировке автомата), пластина нагревается и механически размыкает контакты. При возникновении короткого замыкания, ток возрастает лавинообразно, и приводит в действие электромагнитный расцепитель. Для многополюсных автоматов достаточно превышения параметров хотя бы по одной линии. Отключится весь пакет контактов.

Во всех случаях срабатывания защиты, после исчезновения опасности автоматический выключатель не возвращается в исходное состояние. Для включения требуется человек.

Как выбрать автомат по величине силы тока

Мы уже знаем, что через этот выключатель будет протекать весь электроток для питания объекта. По закону Ома ясно, что нагрузка должна суммироваться исходя из всех потребителей в доме (квартире). Вычислить это значение довольно просто.

Совет: не обязательно рассчитывать потребление энергии, суммируя мощность всех электроприборов.

Конечно, вы можете одновременно включить бойлер, электродуховку, кондиционер и утюг. Но для такого «праздника жизни» потребуется мощная электропроводка. Да и технические условия под такую входную мощность обойдутся существенно дороже. У энергоснабжающих организаций, тарифы за согласование подключения растут в линейной зависимости от количества киловатт.

Для типовой квартиры можно предположить одновременную работу холодильника, телевизора, компьютера, кондиционера. В дополнение к ним допустимо включить один из мощных приборов: бойлер, духовку или утюг. То есть, суммарная мощность электроприборов не превысит 3 кВт. Освещение в расчет не берем, сегодня в каждом жилище установлены экономные лампы.

Это интересно: если вернуться на 20–30 лет назад, когда в каждой люстре были только лампы накаливания, двухкомнатная квартира при полном освещении могла расходовать 500–700 Вт только на свет.

Обычно, для запаса по мощности (возможны форс-мажорные обстоятельства), к расчетам добавляют 20–30%. Если вы забудете выключить бойлер, и начнете пользоваться утюгом при работающем кондиционере, не придется бежать к электрощитку для восстановления энергоснабжения. Получается: 4 кВт делим на 220 В (по закону Ома), потребляемый ток 18 А. Ближайший защитный автомат номиналом 20 А.

Для справки: большинство производителей электротехнических изделий, выпускают защитные автоматы следующих номиналов по току срабатывания:

2 А, 4 А, 6 А, 10 А, 16 А, 20 А, 25 А, 32 А, 40 А, 50 А, 63 А …

Маркировка есть в паспорте изделия, и обязательно на корпусе.

При более точном подборе устройства, особенно при использовании совместно с нестандартной нагрузкой (двигатели или другая нагрузка со значительными пусковыми токами) необходимо делать выбор не только по номинальному току, но и времятоковой характеристике.

Например, вводной автомат, приведенный ниже на картинке имеет номинальный ток 16А и характеристику типа «C» (разновидность «C» хорошо подходит для обычной стандартной нагрузки — наших квартир).

Подробнее о времятоковой характеристике расскажем далее.

Более высокие токи нас не интересуют, это превышает мощность 15 кВт. Такое подключение в квартиру вам никто не согласует. Обычно квартирный ввод ограничен автоматами с оком срабатывания порядка 32 А.

Для частного дома показатели могут быть выше. В расчет идет увеличенная жилая площадь, наличие хозяйственных построек с энергоснабжением, гараж, мастерская, мощные электроинструменты. Вводный автомат для подачи питания в частный дом обычно имеет ток срабатывания 50 А или 63 А.

Какие еще параметры важны при выборе

Количество полюсов

Для простоты восприятия, вынесем за скобки трехфазные выключатели. Выбираем между 1 и 2 полюсными конструкциями. С точки зрения Правил устройства электроустановок (ПУЭ), разницы нет. Но те же правила подразумевают качественную организацию заземления или зануления. А если возникнет проблема с появлением фазы на нуле (к сожалению, в старом жилом фонде это реально), то лучше будет полностью отключить вашу квартиру от линий электропередач. Поэтому, если вы можете выбрать какой вводной автомат устанавливать — возьмите двухполюсный.

Важно: такое подключение целесообразно для системы заземления TN-S. Если у вас в доме организована схема TN-C, можно устанавливать однополюсный автомат.

Время — токовая характеристика

Существуют разные типы кривых времятоковых характеристик, обозначаются они латинскими буквами: A, B, C, D… Начиная с A и далее происходит постепенное загрубление чувствительности устройства. Например, тип «B» означает срабатывание электромагнитного расцепителя при 3–4 кратном превышении тока, тип «C» при 5–7 кратном, «D» при 10-ти кратном. Тепловой расцепитель будет срабатывать одинаковым образом у разных типов времятоковых характеристик.

Более точные данные всегда необходимо получать из документации производителя на каждое конкретное изделие, например, для вводных автоматов BA47-29 характеристики срабатывания следующие:

Пример графиков для BA47-29 с характеристиками (типами) B, C, D приведены ниже на картинке, зависимости для других типов можно найти на официальных сайтах производителей. Выбор того или иного типа обусловлен видом подключаемой нагрузки, а точнее ее способностью потреблять ток скачкообразно. Например, у двигателей пусковой ток превышает номинальный в несколько раз, и в зависимости от их разновидностей могут применяться устройства типа «C» или «D». Тип «B» рекомендован при нагрузках, не имеющих значительных пусковых токов.

Также, использование типов с уменьшенной чувствительностью срабатывания имеет смысл для увеличения вероятности срабатывания нижестоящих групп автоматических выключателей.

Номинальный ток

Основная характеристика, по которой и происходит, в основном, выбор устройства. Тем не менее, как мы убедились в предыдущем разделе, необходимо учитывать и времятоковую характеристику, так как реальный ток срабатывания зависит одновременно как от номинального тока, так и от типа характеристики. В ранее приведенных таблицах номинальный ток обозначен как In. Теоретически, при отсутствии пусковых токов, нагрузка, потребляющая ток, равный номинальному не должна приводить к срабатыванию (отключению) устройства.

Способ крепления

На сегодняшний день, альтернативы нет. Это выключатели, которые устанавливаются на DIN рейку. Никакого прямого прикручивания на стену или корпус щитка. Только монтаж на DIN фиксаторы. Однако, при использовании специальных аксессуаров возможны и другие типы крепления.

Прибор может быть в отдельном корпусе, или установлен в общий щит — это неважно. Главное, обеспечить свободный доступ для владельца. Важный момент: опломбировка вводного автомата. Есть множество способов ограничить доступ к контактам (для исключения несанкционированного подключения). Можно установить заглушки на отверстия для затяжки винтов на контактах.Или просто поставить пломбы на крышки, закрывающие контактные группы.Главное, чтобы после опломбирования можно было беспрепятственно включать и выключать энергоснабжения.

Где купить

Что по этому поводу думает энергосбыт

Допустим, вы организовали образцовую электропроводку в доме, рассчитали с точностью до ампера каждого потребителя, и хотите получить на входе определенную нагрузку по току. А при обращении к энергетикам, вы получили отказ. Следует знать, что компанию энергосбыта не интересует, какой вводной автомат выбираете вы. У них есть лимиты на подводящую электрическую линию, или ближайшую трансформаторную подстанцию. И превысить эти нормативы никто не имеет права: иначе не будет возможности подключать следующих желающих, или вся линия будет работать в режиме постоянных перегрузок.

Поэтому перед тем, как планировать схему энергоснабжения своего жилища, посетите организацию, которая будет поставлять вам электричество.

Вы хотите изменить параметры вводного выключателя (если его выбивает)

Одна из причин — у вас постоянно выбивает вводной автомат одновременно с внутренним, в распределительном щитке. Причем раньше этого не было. Почему так происходит? На домашнем щитке есть выключатели с аналогичным значением по максимальной силе тока. Например, у вас в подъезде стоял керамический предохранитель на 25 А (дома старой постройки). После ремонта его заменили на современный автомат 20 А. И распределительные выключатели в квартире имеют такой же номинал. Казалось бы, проще заменить автомат на входе, и все встанет на свои места. Однако это чревато штрафом от энергоснабжающей компании.

Придется переделывать домашний щиток, и устанавливать групповые автоматы с меньшим значением.

Схема включения вводного автомата

Помимо основной задачи (обеспечение электробезопасности), входной выключатель предназначен для отключения потребителя от энергоснабжения для проведения работ. Например, обслуживание прибора учета. Поэтому, в большинстве случаев автомат устанавливается перед электросчетчиком.

Это зона ответственности электриков, сюда хозяин квартиры (домовладения) не имеет права вмешиваться. Для многоквартирных домов — это подъездный щит, для частного дома — столб, забор, или наружная стена домовладения. Такая схема применяется на 90% объектов жилого фонда. Между опломбированным вводным автоматом, и прибором учета (на котором также стоят пломбы), доступа для несанкционированного подключения нет. Это сделано для предотвращения незаконного отбора электроэнергии. Многие домовладельцы устанавливают дублирующий вводной автомат, для удобства обслуживания и ремонта распределительного щитка. Он подключается между счетчиком энергии и групповыми автоматами, и монтируется внутри щитка квартиры (домовладения).

Как правильно подобрать автомат дублер?

Оптимальное решение — сила тока защиты должна быть меньше, чем на вводном устройстве, и больше, чем в групповых выключателях. Например, на входе установлен автомат на 32 А, а групповые автоматы на 20 А. Значит дублер должен срабатывать при токе нагрузки 25 А. Если такого соотношения невозможно добиться, токовая отсечка дублера должна соответствовать вводному автомату. В этом случае он просто выполняет роль размыкающего устройства (для проведения работ). А при аварийной ситуации — он будет срабатывать одновременно с входным устройством.

Видео по теме

Вводные автоматические выключатели

Вводные автоматические выключатели – это устройства защищающие цепь целиком, от ее ввода. Чтобы правильно выбрать данные прибора для квартиры, дома, производства, то необходимо понимать, как и сколько будет потреблять ваша личная энергосистема в целом.

Выбор вводного автомата основывается на двух параметрах: максимальном токе потребления и максимальной мощности потребления вашей сетью. Для условий квартиры автомат выбирают по потребляемой мощности. Что это значит: токи в квартирной проводке относительно небольшие, редко какой прибор потребляет больше 16А (техника, типа холодильников и кондиционеров, потребляет до 11-15 А), а в основном сила тока для бытовых устройств лежит в пределах 5-10А. Освещение потребляет до 5А. При этом учитывают, что никогда все оборудование не работает одновременно.

Автоматы маркируются по номинальному току. А на бытовой технике редко указан этот параметр – там указана мощность. Для определения номинального тока сети (грубо) необходимо сложить все мощности приборов и освещения в ваттах. Мощность можно уменьшить на 25% (если вы не планируете устанавливать другие приборы в квартиру) либо увеличить на 25 процентов (а запас получите – до половины от реально требуемой мощности). Далее полученное значение делим на 220 – величину напряжения домашней проводки. Результат и есть ваша сила тока на вводе в квартиру (токи в сети складываются).

К примеру, есть холодильник 2,2 кВт, телевизор 0,5 кВт, 5 лампочек по 20 Вт, фен — 1,5 Кв, компьютер с БП на 550 Вт. Эти мощности переводим в ватты и складываем: 2200+500+5х20+1500+550=4850 Вт. Считаем потребляемый приборами ток: 4850/220=22,04 А – максимальный ток нашей цепи. Учитывая, что они все вместе не работают, отнимаем 25% и получаем 22,04*0,75=16,03 А – рабочий номинальный ток нашей сети. Цифра уже выше номинала 16А стандартного автомата, поэтому выбираем следующий в ряду вводный автомат на 25А.

Также расчет строится и для однофазной цепи коттеджа либо частного дома с небольшим хозяйством, только необходимо учитывать величину пусковых токов на двигателях в вашем хозяйстве. Может быть, что потребляемая суммарная мощность будет соответствовать 100А номинального тока, но при этом автомат даже на 125А будет не в состоянии выдерживать запуск вашей небольшой электромельницы для приготовления кормов или высокооборотистого станка. Данные примеры на практике случаются редко, но они есть. Для того чтобы не попасть в такую ситуацию, необходимо учитывать тип автомата (уточнять его времятоковую характеристику), просчитать выдержит ли он пусковые токи ваших электромоторов.

Вводные автоматические выключатели на промышленные комплексы и для небольших производств (мастерские, кафе и т.п.) считаются примерно также, но с одним нюансом. Здесь следует учитывать все высокие пусковые токи от двигателей. Если техпроцесс требует одновременного пуска двух мощных устройств и более (бывает, что 2 цеха начинают одновременно работу и ток на вводе просто зашкаливает), то следует данный фактор учитывать. Решение: выбирать автомат согласно ситуации, либо уменьшать вероятность запуска всего оборудования сразу, вводя графики включения по предприятию. На огромных предприятиях понятия вводной автомат для всего завода, комбината не применяется – там есть свои вводные трансформаторные подстанции, на которых устанавливаются вводные автоматические выключатели для трансформаторов. Любые автоматы для защиты производства устанавливают только согласно проекту.

Вводной автомат. Расчет, выбор вводного автомата для квартиры

 

Вступление

Здравствуйте. Вводной автомат это обязательное устройство электропроводки квартиры предназначенное для защиты всей электропроводки от перегрева и токов короткого замыкания, а также общего отключения электропитания квартиры. О выборе, расчете вводного автомата пойдет речь в этой статье.

Назначение вводного автомата

Вводной автомат должен обеспечить защиту проводов и кабелей от перегрева, способного вызвать их разрушение или пожар. Причинами перегрева могут быть длительные перегрузки или значительные токи короткого замыкания.

Для предотвращения перегрева проводов используют хорошо испытанное решение : вводной автоматический выключатель (автомат защиты), содержит тепловой и электромагнитный расцепитель. Вводной автомат также обеспечивает выполнение функций отключения всей электросети квартиры и разделение питающей линии от групповых электрических цепей квартиры.

Выбор вводного автомата для электропроводки квартиры

Выбор вводного автомата зависит от следующих условий и величин:

• Величины линейного напряжения;
• Режима нейтрали;
• Частоты тока;
• Характеристик токов короткого замыкания;
• Установленной мощности;

Величина линейного напряжения

Для нашей электросети значение фазного и линейного напряжения для квартиры величины постоянные. Это 220 Вольт или 380 Вольт соответственно.

Частота тока

Частоты тока величина тоже постоянная. Это 50 Герц (Гц).

Режим нейтрали

Режим нейтрали это тип заземления, используемый в вашем доме. В подавляющем большинстве это система TN ,система с глухозаземленной нейтралью c различными ее вариациями (TN-C; TN-C-S; TN-S).

Характеристики токов короткого замыкания

Короткое замыкание это несанкционированное соединение двух фазных проводников или фазного и нулевого рабочего проводников или фазного проводника с системой заземления. Самое опасное короткое замыкание (КЗ), которое учитывается в расчетах электросхем, это замыкание трех фазных проводников находящихся под напряжением.

Ток короткого замыкания это важная характеристика для выбора автомата защиты. Для выбора вводного автомата рассчитывается ожидаемый ток короткого замыкания.

Расчет ожидаемого тока короткого замыкания для трехфазной сети, короткое замыкание (КЗ) между фазами:

• I-ожидаемый ток короткого замыкания, A.
• U-Линейное напряжение,
• p-Удельное сопротивление жилы кабеля, для меди 0, 018, для алюминия 0,027;
• L-Длина защищаемого провода;
• S-Площадь сечения жилы кабеля, мм2;

Расчет ожидаемого тока короткого замыкания (КЗ) между фазой и нейтралью

• Uo-Напряжение между фазой и нейтралью;
• m-Отношение сопротивления нейтрального провода и сопротивлением фазного проводи или площадью сечения фазного и нейтральных проводов, если они изготовлены из одного материала.
• P-Удельное сопротивление жилы кабеля, для меди 0, 018, для алюминия 0,027

Режим нейтрали для выбора вводного автомата

Для различных режимов нейтрали применяются следующие вводные автоматы

Выбор вводного автомата для системы TN-S:

Вводной автомат для системы TN-S должен быть

• Однополюсной с нулем или двухполюсной,
• Трехполюсной с нейтралью или четырехполюсной.

Это необходимо для одновременного отключения электросети квартиры от нулевого рабочего и фазных проводников со стороны ввода электропитания. так как нулевой и защитный проводники разделены на всем протяжении.

Выбор вводного автомата для системы TN-C:

Для системы питания TN-C вводной автомат защиты устанавливается однополюсной (при электропитании 220 В) или трехполюсной (при питании 380В). Устанавливаются они на фазные рабочие проводники.

Расчет вводного автомата для электросети квартиры

Расчет вводного автомата для электросети квартиры 380 Вольт

Для выбора вводного автомата рассчитываем ток нагрузки:

• Uн-Напряжение сети;
• Pp-Расчетная мощность;
• Cosф-(Косинус фи)Коэффициент мощности;
• Для отстойки от ложного срабатывания номинальный ток теплового расцепителя вводного автомата выбираем на 10% больше:
• Iт. р.=Iр×1,1

Расчет вводного автомата для электросети квартиры 220 Вольт

• Iр=Pр/Uф×cosф
• Uф –фазное напряжение;
• Iт.р.=Iр×1,1

Примечание: Cosф (Косинус фи) Коэффициент мощности: Безразмерная величина характеризирующая наличие в нагрузке реактивной мощности. По сути отношение активной к реактивной мощности. 

©Elesant.ru

Нормативные документы

• ГОСТ Р 50571.5-94 (ГОСТ 30331.5-95) Электроустановки зданий. Часть 4. Требования по обеспечению безопасности. Защита от сверхтока
• ПУЭ, часть 3, (изд.шестое) Защита и автоматика.

Другие статьи раздела: Электромонтаж

 

 

Введение в машинное обучение для начинающих | by Ayush Pant

Мы видели машинное обучение как модное слово в последние несколько лет, причиной этого может быть большой объем данных, производимых приложениями, увеличение вычислительной мощности за последние несколько лет и разработка более совершенных алгоритмов. .

Машинное обучение используется повсюду, от автоматизации рутинных задач до интеллектуального анализа, отрасли в каждом секторе пытаются извлечь из этого выгоду. Возможно, вы уже используете устройство, которое его использует.Например, носимый фитнес-трекер, такой как Fitbit, или умный домашний помощник, такой как Google Home. Но примеров использования машинного обучения гораздо больше.

• Прогнозирование. Машинное обучение также можно использовать в системах прогнозирования. Рассматривая пример ссуды, чтобы вычислить вероятность сбоя, системе потребуется классифицировать доступные данные по группам.
• Распознавание изображений. Машинное обучение также можно использовать для распознавания лиц на изображении. В базе из нескольких человек есть отдельная категория для каждого человека.
• Распознавание речи — это перевод произнесенных слов в текст. Он используется в голосовом поиске и многом другом. Голосовые пользовательские интерфейсы включают голосовой набор, маршрутизацию вызовов и управление устройствами. Также может быть использован простой ввод данных и подготовка структурированных документов.
• Медицинские диагнозы — ML обучен распознавать раковые ткани.
• Финансовая промышленность и торговля — компании используют ОД при расследовании мошенничества и проверках кредитоспособности.

Изображение: Связано | Машинное обучение против глубокого обучения

Это было в 1940-х годах, когда была изобретена первая компьютерная система с ручным управлением, ENIAC (электронный числовой интегратор и компьютер).В то время слово «компьютер» использовалось как имя человека с интенсивными вычислительными возможностями, поэтому ENIAC называли вычислительной машиной! Ну, можно сказать, к обучению это не имеет никакого отношения ?! НЕПРАВИЛЬНО, с самого начала идея заключалась в создании машины, способной имитировать человеческое мышление и обучение.

EIMC — Электронный числовой интегратор и компьютер | Изображение: www.computerhistory.org

В 1950-х годах мы видим первую компьютерную игровую программу, которая заявляла, что может победить чемпиона мира по шашкам. Эта программа очень помогла шашистам в улучшении их навыков! Примерно в то же время Фрэнк Розенблатт изобрел персептрон, который был очень и очень простым классификатором, но когда он был объединен в большом количестве в сеть, он стал могущественным монстром. Что ж, монстр относительно времени, и для того времени это был настоящий прорыв. Затем мы видим несколько лет стагнации поля нейронной сети из-за ее трудностей в решении определенных задач.

Благодаря статистике машинное обучение стало очень известным в 1990-х годах.Пересечение информатики и статистики породило вероятностные подходы в искусственном интеллекте. Это еще больше сдвинуло поле зрения к подходам, основанным на данных. Имея доступ к крупномасштабным данным, ученые начали создавать интеллектуальные системы, способные анализировать и извлекать уроки из больших объемов данных. Следует отметить, что система IBM Deep Blue обыграла чемпиона мира по шахматам, гроссмейстера Гарри Каспарова. Да, я знаю, что Каспаров обвинил IBM в мошенничестве, но теперь это часть истории, и Deep Blue мирно отдыхает в музее.

По словам Артура Самуэля, алгоритмы машинного обучения позволяют компьютерам учиться на основе данных и даже улучшать себя без явного программирования.

Машинное обучение (ML) — это категория алгоритмов, которые позволяют программным приложениям более точно прогнозировать результаты без явного программирования. Основная предпосылка машинного обучения — создание алгоритмов, которые могут получать входные данные и использовать статистический анализ для прогнозирования выходных данных при обновлении выходных данных по мере появления новых данных.

Машинное обучение можно разделить на 3 типа алгоритмов.

1. Контролируемое обучение — [Ссылка скоро появится в будущем блоге]
2. Неконтролируемое обучение — [Ссылка скоро появится в будущем блоге]
3. Обучение с подкреплением — [Ссылка скоро появится в будущем блоге]

3 типа обучения

В контролируемом обучении система ИИ представлена ​​данными, которые помечены, что означает, что все данные помечены правильной меткой.

Цель состоит в том, чтобы аппроксимировать функцию отображения настолько хорошо, чтобы при наличии новых входных данных (x) можно было предсказать выходные переменные (Y) для этих данных.

Пример контролируемого обучения

Как показано в приведенном выше примере, мы изначально взяли некоторые данные и пометили их как «Спам» или «Не спам». Эти помеченные данные используются контролируемой обучающей моделью, эти данные используются для обучения модели.

После обучения мы можем протестировать нашу модель, проверив ее с помощью нескольких тестовых новых писем, и проверка модели может предсказать правильный результат.

Типы контролируемого обучения

• Классификация : Проблема классификации возникает, когда выходной переменной является категория, например «красный» или «синий» или «болезнь» и «отсутствие болезни».
• Регрессия : проблема регрессии возникает, когда выходная переменная представляет собой реальное значение, такое как «доллары» или «вес».

При обучении без учителя система искусственного интеллекта представлена ​​немаркированными, неклассифицированными данными, и алгоритмы системы воздействуют на данные без предварительного обучения. Выход зависит от закодированных алгоритмов. Подвергнуть систему обучению без учителя — один из способов тестирования ИИ.

Пример неконтролируемого обучения

В приведенном выше примере мы присвоили нашей модели некоторые символы: «Утки» и «Не утки».В наших обучающих данных мы не даем никаких ярлыков для соответствующих данных. Неконтролируемая модель может разделять обоих персонажей, глядя на тип данных и моделируя базовую структуру или распределение в данных, чтобы узнать о них больше.

Типы обучения без учителя

• Кластеризация : проблема кластеризации заключается в том, что вы хотите обнаружить присущие им группировки в данных, такие как группировка клиентов по покупательскому поведению.
• Ассоциация : проблема изучения правил ассоциации — это когда вы хотите обнаружить правила, которые описывают большие части ваших данных, например, люди, которые покупают X, также склонны покупать Y.

Алгоритм обучения с подкреплением, или агент, обучается, взаимодействуя со своей средой. Агент получает вознаграждение за правильное выполнение и штрафы за неправильное выполнение. Агент учится без вмешательства человека, максимизируя свое вознаграждение и минимизируя штрафы. Это тип динамического программирования, который обучает алгоритмы с использованием системы вознаграждения и наказания.

Пример обучения с подкреплением

В приведенном выше примере мы видим, что агенту даны 2 варианта: i.е. путь с водой или путь с огнем. Алгоритм подкрепления работает с системой вознаграждения, то есть, если агент использует путь огня, тогда награды вычитаются, и агент пытается узнать, что он должен избегать пути огня. Если бы он выбрал водный путь или безопасный путь, то к бонусным баллам добавлялись бы некоторые баллы, после чего агент пытался бы узнать, какой путь безопасен, а какой нет.

По сути, агент использует полученные награды, улучшая свои знания о среде, чтобы выбрать следующее действие.

В этом блоге я представил вам основы машинного обучения, и я надеюсь, что этот блог был полезен и мотивировал вас достаточно, чтобы заинтересоваться этой темой.

Учебное пособие по машинному обучению с примерами

Машинное обучение (ML) становится самостоятельным, с растущим признанием того, что машинное обучение может играть ключевую роль в широком спектре критически важных приложений, таких как интеллектуальный анализ данных, обработка естественного языка, изображения распознавание и экспертные системы. Машинное обучение предлагает потенциальные решения во всех этих и других областях и призвано стать опорой нашей будущей цивилизации.

Предложение способных дизайнеров машинного обучения еще не соответствует этому спросу. Основная причина этого в том, что машинное обучение просто непросто. Это руководство по машинному обучению знакомит с основами теории машинного обучения, излагает общие темы и концепции, позволяя легко следовать логике и освоить основы машинного обучения.

Что такое машинное обучение?

Так что же такое «машинное обучение»? ML — это на самом деле партии и вещей.Эта область довольно обширна и быстро расширяется, непрерывно разбиваясь и до тошноты подразделяясь на различные под-специальности и типы машинного обучения.

Тем не менее, есть некоторые основные общие темы, и общая тема лучше всего резюмируется этим часто цитируемым заявлением, сделанным Артуром Самуэлем еще в 1959 году: «[Машинное обучение — это] область исследования, которая дает компьютерам возможность учиться без явного программирования ».

И совсем недавно, в 1997 году, Том Митчелл дал «правильное» определение, которое оказалось более полезным для инженеров: «Считается, что компьютерная программа учится на опыте E в отношении некоторой задачи T и некоторого показателя производительности P , если его характеристики по T, измеренные с помощью P, улучшаются с опытом E.”

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

Итак, если вы хотите, чтобы ваша программа предсказывала, например, модели движения на оживленном перекрестке (задача T), вы можете запустить ее с помощью алгоритма машинного обучения с данными о прошлых моделях трафика (опыт E) и, если она успешно « изучено », тогда он будет лучше предсказывать будущие модели трафика (показатель эффективности P).

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

ML решает проблемы, которые нельзя решить только численными средствами.

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

• Машинное обучение с учителем: Программа «обучается» на заранее определенном наборе «обучающих примеров», которые затем облегчают ее способность прийти к точному выводу при получении новых данных.
• Неконтролируемое машинное обучение: Программа получает набор данных и должна находить в них закономерности и взаимосвязи.

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

Машинное обучение с учителем

В большинстве приложений контролируемого обучения конечной целью является разработка точно настроенной функции прогнозирования h (x) (иногда называемой «гипотезой»). «Обучение» заключается в использовании сложных математических алгоритмов для оптимизации этой функции так, чтобы, учитывая входные данные x о некоторой области (скажем, квадратные метры дома), она точно предсказывала какое-то интересное значение h (x) ( скажем, рыночная цена на указанный дом).

На практике x почти всегда представляет несколько точек данных. Так, например, средство прогнозирования цен на жилье может учитывать не только квадратные метры ( x1 ), но также количество спален ( x2 ), количество ванных комнат ( x3 ), количество этажей ( x4) , год выпуска ( x5 ), почтовый индекс ( x6 ) и т. д.Определение того, какие входные данные использовать, является важной частью дизайна машинного обучения. Однако для пояснения проще всего предположить, что используется одно входное значение.

Допустим, у нашего простого предиктора есть такая форма:

где и — константы. Наша цель — найти идеальные значения и сделать так, чтобы наш предсказатель работал как можно лучше.

Оптимизация предсказателя h (x) выполняется с использованием обучающих примеров . Для каждого обучающего примера у нас есть входное значение x_train , для которого заранее известен соответствующий выход y .Для каждого примера мы находим разницу между известным правильным значением y и нашим прогнозируемым значением h (x_train) . При наличии достаточного количества обучающих примеров эти различия дают нам полезный способ измерить «ошибочность» h (x) . Затем мы можем настроить h (x) , изменив значения и сделав «менее ошибочным». Этот процесс повторяется снова и снова, пока система не найдет наилучшие значения для и. Таким образом, предсказатель обучается и готов делать некоторые прогнозы в реальном мире.

Примеры машинного обучения

В этом посте мы остановимся на простых задачах для иллюстрации, но ML существует потому, что в реальном мире проблемы намного сложнее. На этом плоском экране мы можем нарисовать вам изображение, самое большее, трехмерного набора данных, но проблемы машинного обучения обычно связаны с данными с миллионами измерений и очень сложными функциями прогнозирования. ML решает проблемы, которые нельзя решить только численными средствами.

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

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

Это чем-то напоминает известное утверждение британского математика и профессора статистики Джорджа Э. П. Бокса о том, что «все модели неверны, но некоторые полезны».

Цель ML никогда не состоит в том, чтобы делать «идеальные» предположения, потому что ML работает в областях, где таких вещей нет. Цель состоит в том, чтобы сделать предположения, которые достаточно хороши, чтобы быть полезными.

Машинное обучение в значительной степени опирается на статистику. Например, когда мы обучаем нашу машину обучению, мы должны предоставить ей статистически значимую случайную выборку в качестве обучающих данных. Если обучающая выборка не случайна, мы рискуем получить шаблоны машинного обучения, которых на самом деле нет. А если обучающая выборка слишком мала (см. Закон больших чисел), мы не узнаем достаточно и можем даже прийти к неточным выводам. Например, попытка предсказать модели удовлетворенности в масштабах компании на основе только данных высшего руководства, вероятно, будет подвержена ошибкам.

С этим пониманием давайте дадим нашей машине данные, которые мы дали выше, и пусть она их изучит. Сначала мы должны инициализировать наш предсказатель h (x) с некоторыми разумными значениями и. Теперь наш предиктор выглядит так, если поместить его над обучающим набором:

.

Если мы спросим этот предсказатель для удовлетворенности сотрудника, зарабатывающего 60 тысяч долларов, он даст рейтинг 27:

.

Очевидно, что это была ужасная догадка и что эта машина не очень многого знает.

Итак, давайте дадим этому предсказателю все зарплаты из нашей обучающей выборки и возьмем разницу между полученными прогнозируемыми оценками удовлетворенности и фактическими оценками удовлетворенности соответствующих сотрудников. Если мы выполним небольшое математическое волшебство (которое я опишу вкратце), мы сможем вычислить с очень высокой степенью уверенности, что значения 13,12 for и 0,61 for дадут нам лучший прогноз.

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

На этом этапе, если мы повторим процесс, мы обнаружим это и больше не изменимся на сколько-нибудь заметную величину, и, таким образом, мы увидим, что система слилась.Если мы не совершили ошибок, значит, мы нашли оптимальный предсказатель. Соответственно, если мы теперь снова спросим машину об оценке удовлетворенности сотрудника, который зарабатывает 60 тысяч долларов, он предсказывает оценку примерно 60.

Теперь мы к чему-то приближаемся.

Регрессия машинного обучения: заметка о сложности

Приведенный выше пример технически представляет собой простую задачу одномерной линейной регрессии, которая в действительности может быть решена путем вывода простого нормального уравнения и полного пропуска этого процесса «настройки». Однако рассмотрим предсказатель, который выглядит так:

Эта функция принимает входные данные в четырех измерениях и имеет множество полиномиальных членов. Вывести нормальное уравнение для этой функции — серьезная проблема. Многие современные задачи машинного обучения используют тысячи или даже миллионы измерений данных для построения прогнозов с использованием сотен коэффициентов. Предсказание того, как будет выражен геном организма или каким будет климат через пятьдесят лет, — вот примеры таких сложных проблем.

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

К счастью, итеративный подход, применяемый в системах машинного обучения, гораздо более устойчив к такой сложности. Вместо того, чтобы использовать грубую силу, система машинного обучения «нащупывает путь» к ответу. Для больших проблем это работает намного лучше. Хотя это не означает, что машинное обучение может решать все сколь угодно сложные проблемы (не может), оно представляет собой невероятно гибкий и мощный инструмент.

Градиентный спуск — минимизация «неправильности»

Давайте подробнее рассмотрим, как работает этот итеративный процесс. В приведенном выше примере, как убедиться, что с каждым шагом становится лучше, а не хуже? Ответ заключается в нашем «измерении ошибочности», о котором говорилось ранее, а также в небольшом исчислении.

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

Выбор функции стоимости — еще одна важная часть программы машинного обучения. В разных контекстах «неправота» может означать очень разные вещи. В нашем примере удовлетворенности сотрудников общепринятым стандартом является линейная функция наименьших квадратов:

При использовании метода наименьших квадратов штраф за неправильное предположение увеличивается квадратично с разницей между предположением и правильным ответом, поэтому он действует как очень «строгий» критерий ошибочности. Функция стоимости вычисляет средний штраф по всем обучающим примерам.

Итак, теперь мы видим, что наша цель — найти и для нашего предиктора h (x) такой, чтобы наша функция стоимости была как можно меньше. Мы обращаемся к силе исчисления для достижения этой цели.

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

Здесь мы можем увидеть стоимость, связанную с разными значениями и. Мы видим, что график имеет небольшую чашу по форме.Нижняя часть чаши представляет собой наименьшую стоимость, которую наш предсказатель может дать нам на основе заданных данных обучения. Цель состоит в том, чтобы «скатиться с холма» и найти и соответствовать этой точке.

Вот где в этом руководстве по машинному обучению используются вычисления. Чтобы не усложнять объяснение, я не буду записывать здесь уравнения, но, по сути, мы берем градиент, который представляет собой пару производных от (одна больше и одна больше). Градиент будет разным для каждого значения и и говорит нам, какой «наклон холма» и, в частности, «какой путь вниз» для этих конкретных s.Например, когда мы вставляем наши текущие значения в градиент, он может сказать нам, что добавление небольшого количества и небольшое вычитание приведет нас в направлении нижней границы функции стоимости. Поэтому мы немного прибавляем, немного вычитаем из, и вуаля! Мы завершили один раунд нашего алгоритма обучения. Наш обновленный предсказатель h (x) = + x будет давать более точные прогнозы, чем раньше. Наша машина стала немного умнее.

Этот процесс переключения между вычислением текущего градиента и обновлением s на основе результатов известен как градиентный спуск.

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

Классификационные задачи в машинном обучении

Под контролируемым ML две основные подкатегории:

• Системы машинного обучения с регрессией: Системы, в которых прогнозируемое значение находится где-то в непрерывном спектре. Эти системы помогают нам с вопросами «Сколько?» или «Сколько?».
• Классификация систем машинного обучения: Системы, в которых мы ищем ответ типа «да» или «нет», например «Является ли этот томер злокачественным?», «Соответствует ли этот файл cookie нашим стандартам качества?» И т. Д.

Как оказалось, лежащая в основе теория машинного обучения более или менее одинакова. Основными отличиями являются конструкция предсказателя h (x) и конструкция функции стоимости.

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

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

В классификации предсказатель регрессии не очень полезен. Обычно нам нужен предсказатель, который делает предположение где-то между 0 и 1. В классификаторе качества файлов cookie прогноз, равный 1, представляет собой очень уверенное предположение о том, что файл cookie является идеальным и совершенно аппетитным.Прогноз, равный 0, означает высокую уверенность в том, что cookie-файлы создают неудобства для индустрии cookie-файлов. Значения, попадающие в этот диапазон, представляют меньшую уверенность, поэтому мы могли бы спроектировать нашу систему таким образом, чтобы прогноз 0,6 означал «Чувак, это сложный вызов, но я соглашусь с да, вы можете продать этот файл cookie», в то время как значение точно в среднее значение 0,5 может представлять полную неопределенность. Это не всегда то, как уверенность распределяется в классификаторе, но это очень распространенный дизайн и работает для целей нашей иллюстрации.

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

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

, чтобы наш предсказатель стал:

Обратите внимание, что сигмоидальная функция преобразует наш вывод в диапазон от 0 до 1.

Логика построения функции затрат также отличается по классификации.Мы снова спрашиваем: «Что значит неправильное предположение?» и на этот раз очень хорошее эмпирическое правило состоит в том, что если правильное предположение было 0, а мы угадали 1, то мы были полностью и совершенно неправы, и наоборот. Поскольку нельзя ошибаться больше, чем абсолютно ошибаться, наказание в этом случае будет огромным. В качестве альтернативы, если правильное предположение было 0, а мы угадали 0, наша функция стоимости не должна добавлять какие-либо затраты каждый раз, когда это происходит. Если предположение было верным, но мы не были полностью уверены (например, y = 1 , но h (x) = 0.8 ), это должно быть связано с небольшими затратами, и если наше предположение было неверным, но мы не были полностью уверены (например, y = 1 , но h (x) = 0,3 ), это должно повлечь за собой значительные затраты. , но не настолько, как если бы мы были полностью неправы.

Это поведение фиксируется функцией журнала, например:

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

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

Предиктор классификации можно визуализировать, нарисовав граничную линию; то есть барьер, при котором прогноз изменяется с «да» (прогноз более 0,5) на «нет» (прогноз менее 0,5). Благодаря хорошо спроектированной системе наши данные cookie могут создавать границу классификации, которая выглядит следующим образом:

Теперь это машина, которая кое-что знает о печенье!

Введение в нейронные сети

Ни одно обсуждение машинного обучения не будет полным без хотя бы упоминания нейронных сетей.Нейронные сети не только предлагают чрезвычайно мощный инструмент для решения очень сложных задач, но они также предлагают увлекательные подсказки о работе нашего собственного мозга и интригующие возможности для создания действительно интеллектуальных машин в один прекрасный день.

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

Подробное обсуждение нейронных сетей выходит за рамки этого руководства, но я рекомендую ознакомиться с нашим предыдущим постом по этой теме.

Машинное обучение без учителя

Неконтролируемое машинное обучение обычно занимается поиском взаимосвязей в данных. В этом процессе не используются обучающие примеры. Вместо этого системе предоставляется набор данных и задача поиска закономерностей и корреляций в них. Хороший пример — определение сплоченных групп друзей в данных социальных сетей.

Используемые для этого алгоритмы машинного обучения сильно отличаются от алгоритмов, используемых для обучения с учителем, и эта тема заслуживает отдельной публикации. Тем не менее, чтобы кое-что обсудить, взгляните на алгоритмы кластеризации, такие как k-среднее, а также на системы уменьшения размерности, такие как анализ основных компонентов. В нашей предыдущей публикации о больших данных некоторые из этих тем также обсуждались более подробно.

Заключение

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

Имейте в виду, что для того, чтобы действительно применить теории, содержащиеся в этом введении, к реальным примерам машинного обучения, необходимо гораздо более глубокое понимание обсуждаемых здесь тем. В машинном обучении есть много тонкостей и ловушек, а также множество способов сбиться с пути с помощью того, что кажется идеально настроенной мыслящей машиной. Практически со всеми частями базовой теории можно бесконечно играть и изменять, и результаты часто бывают захватывающими. Многие из них перерастают в совершенно новые области обучения, которые лучше подходят для решения конкретных задач.

Очевидно, что машинное обучение — невероятно мощный инструмент. В ближайшие годы он обещает помочь решить некоторые из наших самых насущных проблем, а также откроет совершенно новые миры возможностей для компаний, занимающихся анализом данных. Спрос на инженеров машинного обучения будет только расти, предлагая невероятные шансы стать частью чего-то большого. Надеюсь, вы подумаете о том, чтобы принять участие в акции!

---

Благодарность

Эта статья в значительной степени опирается на материал, преподаваемый профессором Стэнфорда доктором Дж.Эндрю Нг в своем бесплатном открытом курсе машинного обучения. Курс подробно описывает все, что обсуждается в этой статье, и дает множество практических советов для практикующих ML. Я не могу рекомендовать этот курс достаточно высоко для тех, кто заинтересован в дальнейшем изучении этой увлекательной области.

Введение в машинное обучение

Введение

Машинное обучение — это подраздел искусственного интеллекта (ИИ). Обычно цель машинного обучения — понять структуру данных и приспособить эти данные к моделям, которые могут быть поняты и использованы людьми.

Хотя машинное обучение — это область компьютерных наук, оно отличается от традиционных вычислительных подходов. В традиционных вычислениях алгоритмы — это наборы явно запрограммированных инструкций, используемых компьютерами для вычислений или решения проблем. Вместо этого алгоритмы машинного обучения позволяют компьютерам обучаться на вводе данных и использовать статистический анализ для вывода значений, которые попадают в определенный диапазон. Благодаря этому машинное обучение помогает компьютерам создавать модели на основе выборочных данных, чтобы автоматизировать процессы принятия решений на основе вводимых данных.

Любой пользователь технологий сегодня может извлечь выгоду из машинного обучения. Технология распознавания лиц позволяет платформам социальных сетей помогать пользователям отмечать и обмениваться фотографиями друзей. Технология оптического распознавания символов (OCR) преобразует изображения текста в подвижный шрифт. Системы рекомендаций, основанные на машинном обучении, предлагают, какие фильмы или телешоу смотреть дальше, в зависимости от предпочтений пользователя. Автомобили с автоматическим управлением, которые используют машинное обучение для навигации, вскоре могут стать доступными для потребителей.

Машинное обучение — это постоянно развивающаяся область. В связи с этим необходимо учитывать некоторые факторы, когда вы работаете с методологиями машинного обучения или анализируете влияние процессов машинного обучения.

В этом руководстве мы рассмотрим распространенные методы машинного обучения с учителем и без учителя, а также общие алгоритмические подходы к машинному обучению, включая алгоритм k-ближайшего соседа, обучение по дереву решений и глубокое обучение.Мы выясним, какие языки программирования чаще всего используются в машинном обучении, и расскажем о положительных и отрицательных характеристиках каждого из них. Кроме того, мы обсудим предубеждения, которые сохраняются в алгоритмах машинного обучения, и рассмотрим, что можно иметь в виду, чтобы предотвратить эти предубеждения при построении алгоритмов.

Методы машинного обучения

В машинном обучении задачи обычно делятся на широкие категории. Эти категории основаны на том, как происходит обучение или как обратная связь об обучении передается в разработанную систему.

Двумя наиболее широко применяемыми методами машинного обучения являются контролируемое обучение , которое обучает алгоритмы на основе примеров входных и выходных данных, помеченных людьми, и неконтролируемое обучение , которое предоставляет алгоритм без помеченных данных, чтобы позволить ему найти структуру в своих входных данных. Давайте рассмотрим эти методы более подробно.

Обучение с учителем

При обучении с учителем компьютеру предоставляются примеры входов, которые помечены желаемыми выходными данными. Цель этого метода состоит в том, чтобы алгоритм мог «обучаться», сравнивая свой фактический результат с «обученными» выходными данными, чтобы находить ошибки и соответствующим образом изменять модель. Поэтому контролируемое обучение использует шаблоны для прогнозирования значений меток для дополнительных немаркированных данных.

Например, при обучении с учителем в алгоритм могут быть переданы данные с изображениями акул, помеченных как рыб , и изображениями океанов, помеченными как вода . Обучаясь на этих данных, алгоритм контролируемого обучения должен позже идентифицировать немаркированные изображения акул как рыб и немаркированные изображения океана как вода .

Распространенным вариантом использования контролируемого обучения является использование исторических данных для прогнозирования статистически вероятных будущих событий. Он может использовать историческую информацию о фондовом рынке, чтобы предвидеть предстоящие колебания, или использоваться для фильтрации спама. При обучении с учителем фотографии собак с тегами можно использовать в качестве входных данных для классификации фотографий собак без тегов.

Обучение без учителя

При обучении без учителя данные не маркируются, поэтому алгоритму обучения остается найти общие черты среди входных данных.Поскольку немаркированные данные более многочисленны, чем маркированные, методы машинного обучения, которые облегчают обучение без учителя, особенно ценны.

Цель обучения без учителя может быть такой же простой, как обнаружение скрытых закономерностей в наборе данных, но также может преследовать цель изучения функций, что позволяет вычислительной машине автоматически обнаруживать представления, необходимые для классификации необработанных данных.

Обучение без учителя обычно используется для транзакционных данных.У вас может быть большой набор данных о клиентах и ​​их покупках, но как человек вы, скорее всего, не сможете понять, какие похожие атрибуты можно извлечь из профилей клиентов и их типов покупок. С помощью этих данных, введенных в алгоритм неконтролируемого обучения, можно определить, что женщины определенного возраста, покупающие мыло без запаха, вероятно, будут беременны, и поэтому маркетинговая кампания, связанная с беременностью и товарами для детей, может быть нацелена на эту аудиторию, чтобы увеличить количество покупок.

Без получения «правильного» ответа методы обучения без учителя могут рассматривать сложные данные, которые являются более обширными и, казалось бы, не связанными друг с другом, чтобы систематизировать их потенциально значимым образом. Неконтролируемое обучение часто используется для обнаружения аномалий, в том числе для мошеннических покупок по кредитным картам, и для рекомендательных систем, которые рекомендуют, какие продукты покупать дальше. При обучении без учителя немаркированные фотографии собак могут использоваться в качестве входных данных для алгоритма, чтобы находить сходства и классифицировать фотографии собак вместе.

подходит к

Как область, машинное обучение тесно связано с вычислительной статистикой, поэтому наличие базовых знаний в области статистики полезно для понимания и использования алгоритмов машинного обучения.

Для тех, кто, возможно, не изучал статистику, может быть полезно сначала определить корреляцию и регрессию, поскольку они являются обычно используемыми методами для исследования взаимосвязи между количественными переменными. Корреляция — это мера связи между двумя переменными, которые не обозначены как зависимые или независимые. Регрессия на базовом уровне используется для изучения взаимосвязи между одной зависимой и одной независимой переменной. Поскольку статистику регрессии можно использовать для прогнозирования зависимой переменной, когда независимая переменная известна, регрессия обеспечивает возможности прогнозирования.

Подходы к машинному обучению постоянно развиваются. Для наших целей мы рассмотрим несколько популярных подходов, которые используются в машинном обучении на момент написания статьи.

k-ближайший сосед

Алгоритм k-ближайшего соседа — это модель распознавания образов, которую можно использовать как для классификации, так и для регрессии. Часто обозначаемый как k-NN, k в k-ближайшем соседе является положительным целым числом, которое обычно невелико. При классификации или регрессии входные данные будут состоять из k ближайших обучающих примеров в пространстве.

Мы остановимся на классификации k-NN. В этом методе выходом является членство в классе.Это назначит новый объект классу, наиболее часто встречающемуся среди его ближайших k соседей. В случае k = 1 объект относится к классу единственного ближайшего соседа.

Рассмотрим пример k-ближайшего соседа. На приведенной ниже диаграмме изображены объекты с голубыми ромбами и объекты в виде звездочек оранжевого цвета. Они относятся к двум отдельным классам: классу бриллиантов и классу звезд.

Когда в пространство добавляется новый объект — в данном случае зеленое сердце — мы хотим, чтобы алгоритм машинного обучения классифицировал сердце по определенному классу.

Когда мы выбираем k = 3, алгоритм найдет трех ближайших соседей зеленого сердца, чтобы отнести его к классу бриллиантов или классу звезд.

На нашей диаграмме три ближайших соседа зеленого сердца — это один ромб и две звезды. Следовательно, алгоритм отнесет сердце к звездному классу.

Среди самых основных алгоритмов машинного обучения k-ближайший сосед считается типом «ленивого обучения», поскольку обобщение за пределами обучающих данных не происходит до тех пор, пока в систему не будет сделан запрос.

Обучение дереву решений

Для общего использования деревья решений используются для визуального представления решений и демонстрации принятия решений или информирования о них. При работе с машинным обучением и интеллектуальным анализом данных деревья решений используются в качестве модели прогнозирования. Эти модели сопоставляют наблюдения о данных с выводами о целевом значении данных.

Целью изучения дерева решений является создание модели, которая предсказывает значение цели на основе входных переменных.

В модели прогнозирования атрибуты данных, которые определяются путем наблюдения, представлены ветвями, а выводы о целевом значении данных представлены в виде листьев.

При «изучении» дерева исходные данные разделяются на подмножества на основе теста значения атрибута, который повторяется рекурсивно для каждого производного подмножества. Как только подмножество в узле получит значение, эквивалентное его целевому значению, процесс рекурсии будет завершен.

Давайте рассмотрим пример различных условий, по которым можно определить, стоит ли кому-то ловить рыбу. Это включает в себя погодные условия, а также условия атмосферного давления.

В упрощенном дереве решений выше пример классифицируется путем сортировки его по дереву до соответствующего конечного узла.Затем возвращается классификация, связанная с конкретным листом, которая в данном случае является либо Да, , либо Нет . Дерево классифицирует условия дня в зависимости от того, подходит оно для рыбалки.

Настоящий набор данных дерева классификации будет иметь гораздо больше функций, чем описано выше, но отношения должны быть простыми для определения. При работе с изучением дерева решений необходимо сделать несколько определений, в том числе, какие функции выбрать, какие условия использовать для разделения, и понять, когда дерево решений достигло четкого конца.

Глубокое обучение

Глубокое обучение пытается имитировать, как человеческий мозг может обрабатывать световые и звуковые стимулы для зрения и слуха. Архитектура глубокого обучения основана на биологических нейронных сетях и состоит из нескольких уровней в искусственной нейронной сети, состоящей из оборудования и графических процессоров.

Глубокое обучение использует каскад уровней нелинейных блоков обработки для извлечения или преобразования функций (или представлений) данных. Выход одного слоя служит входом следующего слоя.В глубоком обучении алгоритмы могут быть либо контролируемыми и служить для классификации данных, либо неконтролируемыми и выполнять анализ шаблонов.

Среди алгоритмов машинного обучения, которые в настоящее время используются и разрабатываются, глубокое обучение поглощает больше всего данных и смогло превзойти людей в некоторых когнитивных задачах. Благодаря этим атрибутам глубокое обучение стало подходом со значительным потенциалом в области искусственного интеллекта

.

В компьютерном зрении и распознавании речи были достигнуты значительные успехи благодаря подходам глубокого обучения.IBM Watson — хорошо известный пример системы, использующей глубокое обучение.

Языки программирования

При выборе языка для специализации с машинным обучением вы можете рассмотреть навыки, перечисленные в текущих объявлениях о вакансиях, а также библиотеки, доступные на разных языках, которые можно использовать для процессов машинного обучения.

Из данных, взятых из объявлений о вакансиях на сайте Indeed.com в декабре 2016 года, можно сделать вывод, что Python является наиболее востребованным языком программирования в профессиональной сфере машинного обучения.За Python следует Java, затем R, затем C ++.

Популярность Python может быть связана с расширением разработки фреймворков глубокого обучения, доступных в последнее время для этого языка, включая TensorFlow, PyTorch и Keras. Как язык с читаемым синтаксисом и возможностью использования в качестве языка сценариев, Python оказывается мощным и простым как для предварительной обработки данных, так и для работы с данными напрямую. Библиотека машинного обучения scikit-learn построена на основе нескольких существующих пакетов Python, с которыми разработчики Python, возможно, уже знакомы, а именно NumPy, SciPy и Matplotlib.

Чтобы начать работу с Python, вы можете прочитать нашу серию руководств «Как кодировать на Python 3» или прочитать, в частности, «Как создать классификатор машинного обучения на Python с помощью scikit-learn» или «Как выполнить передачу нейронного стиля» с Python 3 и PyTorch ».

Java широко используется в корпоративном программировании и обычно используется разработчиками интерфейсных настольных приложений, которые также работают над машинным обучением на уровне предприятия. Обычно это не лучший выбор для новичков в программировании, которые хотят узнать о машинном обучении, но те, кто имеет опыт разработки Java, предпочитают применять к машинному обучению.Что касается приложений машинного обучения в промышленности, Java, как правило, используется больше, чем Python для сетевой безопасности, в том числе в сценариях использования кибератак и обнаружения мошенничества.

Среди библиотек машинного обучения для Java — Deeplearning4j, распределенная библиотека глубокого обучения с открытым исходным кодом, написанная как для Java, так и для Scala; MALLET ( MA chine L зарабатывает L anguag E T oolkit) позволяет применять приложения машинного обучения для текста, включая обработку естественного языка, моделирование тем, классификацию документов и кластеризацию; и Weka, набор алгоритмов машинного обучения для использования в задачах интеллектуального анализа данных.

R — это язык программирования с открытым исходным кодом, используемый в основном для статистических вычислений. Его популярность выросла в последние годы, и многие в академических кругах предпочитают его. R обычно не используется в промышленных производственных средах, но получил широкое распространение в промышленных приложениях из-за возросшего интереса к науке о данных. Популярные пакеты для машинного обучения в R включают Caret (сокращение от C lassification A nd RE gression T raining) для создания прогнозных моделей, randomForest для классификации и регрессии и e1071, который включает функции для статистики и теории вероятностей. .

C ++ — предпочтительный язык для машинного обучения и искусственного интеллекта в играх или приложениях для роботов (включая перемещение роботов). Разработчики оборудования для встраиваемых вычислений и инженеры-электронщики с большей вероятностью отдают предпочтение C ++ или C в приложениях машинного обучения из-за их знаний и уровня контроля над языком. Некоторые библиотеки машинного обучения, которые вы можете использовать с C ++, включают масштабируемый mlpack, Dlib, предлагающий широкий спектр алгоритмов машинного обучения, а также модульную Shark с открытым исходным кодом.

Человеческие предубеждения

Хотя данные и компьютерный анализ могут заставить нас думать, что мы получаем объективную информацию, это не так; основание на данных не означает, что результаты машинного обучения нейтральны. Человеческая предвзятость играет роль в том, как данные собираются, организовываются и, в конечном итоге, в алгоритмах, которые определяют, как машинное обучение будет взаимодействовать с этими данными.

Если, например, люди предоставляют изображения для «рыбы» в качестве данных для обучения алгоритма, и эти люди в подавляющем большинстве выбирают изображения золотой рыбки, компьютер может не классифицировать акулу как рыбу.Это создаст предубеждение против акул как рыб, и акулы не будут считаться рыбами.

При использовании исторических фотографий ученых в качестве данных для обучения компьютер может неправильно классифицировать ученых, которые также являются цветными людьми или женщинами. Фактически, недавнее рецензируемое исследование показало, что программы искусственного интеллекта и машинного обучения демонстрируют человеческие предубеждения, включая расовые и гендерные предрассудки. См., Например, «Семантика, полученная автоматически из языковых корпусов, содержит человеческие предубеждения» и «Мужчины также любят ходить по магазинам: уменьшение гендерных предубеждений с помощью ограничений на уровне корпуса» [PDF].

Поскольку машинное обучение все чаще используется в бизнесе, невыявленные предубеждения могут увековечить системные проблемы, которые могут помешать людям иметь право на получение ссуд, показывать объявления о высокооплачиваемых вакансиях или получать варианты доставки в тот же день.

Поскольку человеческое предубеждение может негативно повлиять на других, чрезвычайно важно знать об этом, а также работать над его устранением в максимально возможной степени. Один из способов добиться этого — убедиться, что над проектом работают разные люди, а разные люди тестируют и проверяют его.Другие призвали регулирующие третьи стороны контролировать и проверять алгоритмы, создавать альтернативные системы, которые могут обнаруживать предвзятость, и проводить этические проверки в рамках планирования проектов в области науки о данных. Повышение осведомленности о предубеждениях, осознание наших собственных подсознательных предубеждений и структурирование справедливости в наших проектах и ​​конвейерах машинного обучения могут помочь в борьбе с предвзятостью в этой области.

Заключение

В этом руководстве были рассмотрены некоторые варианты использования машинного обучения, общие методы и популярные подходы, используемые в этой области, подходящие языки программирования для машинного обучения, а также рассмотрены некоторые моменты, которые следует учитывать с точки зрения неосознанных предубеждений, воспроизводимых в алгоритмах.

Поскольку машинное обучение — это область, которая постоянно обновляется, важно помнить, что алгоритмы, методы и подходы будут продолжать меняться.

Помимо чтения наших руководств «Как создать классификатор машинного обучения на Python с помощью scikit-learn» или «Как выполнить передачу нейронного стиля с помощью Python 3 и PyTorch», вы можете узнать больше о работе с данными в технологической отрасли. прочитав наши руководства по анализу данных.

Введение в машинное обучение

Термин «машинное обучение» был придуман Артуром Самуэлем в 1959 году, американским пионером в области компьютерных игр и искусственного интеллекта, и заявил, что «он дает компьютерам возможность учиться без явного программирования».
А в 1997 году Том Митчелл дал «корректное» математическое и реляционное определение, что «компьютерная программа, как говорят, учится на опыте E в отношении некоторой задачи T и некоторого показателя производительности P, если ее производительность на T, измеренная автор: P, улучшается с опытом E.

Машинное обучение — последнее модное слово, которое можно встретить. Это заслуживает того, поскольку это одна из самых интересных областей компьютерных наук. Так что же на самом деле означает машинное обучение?

Давайте попробуем понять машинное обучение простым языком.Представьте, что вы пытаетесь выбросить газету в мусорное ведро.

После первой попытки вы понимаете, что приложили слишком много усилий. После второй попытки вы понимаете, что находитесь ближе к цели, но вам нужно увеличить угол броска. То, что здесь происходит, по сути, заключается в том, что после каждого броска мы чему-то учимся и улучшаем конечный результат. Мы запрограммированы учиться на собственном опыте.

Это означает, что задачи, связанные с машинным обучением, должны предлагать фундаментально операционное определение, а не определять область в когнитивных терминах.Это следует за предложением Алана Тьюринга в его статье «Вычислительные машины и интеллект», в которой был задан вопрос «Могут ли машины думать?» заменяется вопросом «Могут ли машины делать то, что можем делать мы (как мыслящие сущности)?»
В области анализа данных машинное обучение используется для разработки сложных моделей и алгоритмов, которые поддаются прогнозированию; при коммерческом использовании это называется предиктивной аналитикой. Эти аналитические модели позволяют исследователям, специалистам по обработке данных, инженерам и аналитикам «принимать надежные, повторяемые решения и результаты» и выявлять «скрытые идеи» путем изучения исторических взаимосвязей и тенденций в наборе данных (входных данных).

Предположим, вы решили проверить это предложение на отдых. Вы просматриваете сайт туристического агентства и ищете отель. Когда вы смотрите на конкретный отель, сразу под его описанием есть раздел под названием «Вам также могут понравиться эти отели». Это распространенный вариант использования машинного обучения, называемый «механизм рекомендаций». Опять же, многие точки данных использовались для обучения модели, чтобы предсказать, какие отели будут лучше всего показывать вам в этом разделе, на основе большого количества информации, которую они уже знают о вас.

Итак, если вы хотите, чтобы ваша программа предсказывала, например, модели трафика на оживленном перекрестке (задача T), вы можете запустить ее через алгоритм машинного обучения с данными о прошлых моделях трафика (опыт E) и, если он успешно «Научился», тогда он будет лучше предсказывать будущие модели трафика (показатель эффективности P).
Однако очень сложная природа многих реальных проблем часто означает, что изобретение специализированных алгоритмов, которые будут идеально их решать каждый раз, непрактично, если не невозможно.Примеры проблем с машинным обучением: «Это рак?», «Кто из этих людей дружит друг с другом?», «Понравится ли этому человеку этот фильм?» такие задачи — отличные цели для машинного обучения, и на самом деле машинное обучение применялось для решения таких задач с большим успехом.

Классификация машинного обучения

Реализации машинного обучения подразделяются на три основные категории, в зависимости от характера обучающего «сигнала» или «ответа», доступного для обучающей системы, а именно: —

1. Контролируемое обучение: Когда алгоритм учится на примерах данных и связанных целевых ответах, которые могут состоять из числовых значений или строковых меток, таких как классы или теги, чтобы впоследствии предсказать правильный ответ при постановке с новыми примерами, попадает в категорию Обучение с учителем.Этот подход действительно похож на обучение человека под наблюдением учителя. Учитель дает ученику хорошие примеры для запоминания, а затем ученик выводит общие правила из этих конкретных примеров.
2. Неконтролируемое обучение: Тогда как, когда алгоритм учится на простых примерах без какого-либо связанного ответа, оставляя алгоритму определять шаблоны данных самостоятельно. Этот тип алгоритма имеет тенденцию реструктурировать данные во что-то другое, например, новые функции, которые могут представлять класс или новую серию некоррелированных значений.Они весьма полезны, поскольку дают людям понимание значения данных и новые полезные входные данные для контролируемых алгоритмов машинного обучения.
   Как вид обучения, он напоминает методы, которые люди используют для определения того, что определенные объекты или события принадлежат к одному классу, например, путем наблюдения за степенью сходства между объектами. Некоторые системы рекомендаций, которые вы найдете в Интернете в форме автоматизации маркетинга, основаны на этом типе обучения.
3. Обучение с подкреплением: Когда вы представляете алгоритм с примерами без меток, как при обучении без учителя.Однако вы можете сопровождать пример положительной или отрицательной обратной связью в соответствии с решением, предлагаемым алгоритмом, которое относится к категории обучения с подкреплением, которое связано с приложениями, для которых алгоритм должен принимать решения (так что продукт является предписывающим, а не просто описательным, как при обучении без учителя), и решения влекут за собой последствия. В человеческом мире это похоже на обучение методом проб и ошибок.
   Ошибки помогают вам учиться, потому что к ним добавляется штраф (стоимость, потеря времени, сожаление, боль и т. Д.), Показывая вам, что определенный образ действий с меньшей вероятностью приведет к успеху, чем другие.Интересный пример обучения с подкреплением возникает, когда компьютеры сами учатся играть в видеоигры.
   В этом случае приложение представляет алгоритм с примерами конкретных ситуаций, например, когда игрок застревает в лабиринте, избегая врага. Приложение позволяет алгоритму знать результат предпринимаемых им действий, и обучение происходит при попытке избежать того, что он считает опасным, и стремиться к выживанию. Вы можете посмотреть, как компания Google DeepMind создала программу обучения с подкреплением, которая воспроизводит старые видеоигры Atari.При просмотре видео обратите внимание на то, что программа изначально неуклюжая и неквалифицированная, но постепенно улучшается с тренировками, пока не станет чемпионом.
4. Полу-контролируемое обучение: , где дается неполный обучающий сигнал: обучающий набор с отсутствующими некоторыми (часто многими) целевыми выходными данными. Существует особый случай этого принципа, известный как преобразование, когда весь набор проблемных примеров известен во время обучения, за исключением того, что часть целей отсутствует.

Категоризация на основе требуемых выходных данных

Другая категоризация задач машинного обучения возникает при рассмотрении желаемых выходных данных системы с машинным обучением:

1. Классификация: Когда входные данные делятся на два или несколько классов, и учащийся должен создать модель, которая назначает невидимые входные данные одному или нескольким (классификация с несколькими метками) этих классов.Обычно это решается под наблюдением. Фильтрация спама является примером классификации, где входными данными являются сообщения электронной почты (или другие), а классы — «спам» и «не спам».
2. Регрессия: Что также является контролируемой проблемой. Случай, когда выходы являются непрерывными, а не дискретными.
3. Кластеризация: Когда набор входов должен быть разделен на группы. В отличие от классификации, группы не известны заранее, что обычно делает эту задачу неконтролируемой.

Машинное обучение появляется тогда, когда проблемы не могут быть решены с помощью типичных подходов.

Автор статьи: Siddharth Pandey . Если вам нравится GeeksforGeeks, и вы хотели бы внести свой вклад, вы также можете написать статью с помощью provide.geeksforgeeks.org или отправить ее по электронной почте на [email protected]. Посмотрите, как ваша статья появляется на главной странице GeeksforGeeks, и помогите другим гикам.

Пожалуйста, напишите комментарии, если вы обнаружите что-то неправильное, или если вы хотите поделиться дополнительной информацией по теме, обсуждаемой выше.

7 отличных книг по машинному обучению (ML) для начинающих

Машинное обучение и искусственный интеллект — растущие области и постоянно растущие темы изучения. Хотя продвинутые реализации машинного обучения, о которых мы слышим в новостях, могут показаться пугающими и недоступными, основные концепции на самом деле довольно легко понять. В этой статье мы рассмотрим некоторые из самых популярных ресурсов для новичков в машинном обучении (или тех, кому просто интересно узнать). Некоторые из этих книг потребуют знания некоторых языков программирования и математики, но мы обязательно упомянем об этом, когда это произойдет.

Автор: Оливер Теобальд Веб-сайт: Amazon Название носит пояснительный характер, верно? Если вам нужно полное введение в машинное обучение для начинающих, это может быть хорошим началом. Когда Теобальд говорит «абсолютные новички», он абсолютно уверен в этом. Не требуется ни математического образования, ни опыта программирования — это самое базовое введение в тему для всех, кто интересуется машинным обучением. Здесь очень ценится «простой» язык, чтобы новички не были перегружены техническим жаргоном.Четкие, доступные объяснения и наглядные примеры сопровождают различные алгоритмы, чтобы упростить выполнение действий. Также предлагается простое программирование, чтобы поместить машинное обучение в контекст.

Авторы: Джон Пол Мюллер и Лука Массарон Веб-сайт: Amazon Пока мы идем с «абсолютными новичками», популярная серия «Чайников» — еще одна полезная отправная точка. Эта книга призвана познакомить читателей с основными концепциями и теориями машинного обучения и их применением в реальном мире.В нем представлены языки программирования и инструменты, являющиеся неотъемлемой частью машинного обучения, и показано, как превратить, казалось бы, эзотерическое машинное обучение в нечто практическое. Книга знакомит с небольшим кодом на Python и R, который используется для обучения машин поиску закономерностей и анализу результатов. На основе этих небольших задач и шаблонов мы можем экстраполировать, насколько машинное обучение полезно в повседневной жизни, с помощью веб-поиска, интернет-рекламы, фильтров электронной почты, обнаружения мошенничества и т. Д. С помощью этой книги вы сможете сделать небольшой шаг в сферу машинного обучения.

Авторы: Джон Д. Келлехер, Брайан Мак Нейм и Аойф Д’Арси Веб-сайт: Amazon Эта книга охватывает все основы машинного обучения, углубляясь в теорию предмета и используя практические приложения, рабочие примеры и тематические исследования, чтобы донести знания до дома. «Основы» лучше всего читают люди с некоторыми знаниями в области аналитики. В нем представлены различные подходы к обучению с помощью машинного обучения и каждая концепция обучения сопровождается алгоритмами и моделями, а также рабочими примерами, демонстрирующими концепции на практике.

Автор: Тоби Сегаран Веб-сайт: О’Рейли | Amazon Это скорее практическое руководство по внедрению машинного обучения, чем введение в машинное обучение. Из этой книги вы узнаете, как создавать алгоритмы машинного обучения для сбора данных, полезных для конкретных проектов. Он учит читателей, как создавать программы для доступа к данным с веб-сайтов, сбора данных из приложений и выяснения значения этих данных после того, как вы их собрали.«Программирование коллективного разума» также демонстрирует методы фильтрации, методы обнаружения групп или шаблонов, алгоритмы поисковых систем, способы прогнозирования и многое другое. Каждая глава включает упражнения для отображения уроков в приложении.

Введение в машинное обучение для науки о данных

Курс Последнее обновление ноябрь 2018!

Спасибо всем за огромный отклик на этот новый курс! Мы рады, что у нас обучается более 20 000 студентов в более чем 160 странах мира.Я искренне тронут исключительно положительными и вдумчивыми отзывами. Для меня большая честь делиться этой важной темой и знакомить ее с обычными людьми в ясной и понятной форме.

Я также рад сообщить, что я создал настоящие закрытые субтитры для всех материалов курса, поэтому, если они вам понадобятся из-за нарушения слуха или вам будет легче следить за ними (отлично подходит для студентов ESL!) … Я Я тебя прикрыл.

Самое главное:

Чтобы сделать этот курс «реальным», мы расширили его.В ноябре 2018 года курс вырос с 41 лекции и 8 секций до 62 лекций и 15 секций! Надеемся, вам понравится новый контент!

Раскройте секреты понимания машинного обучения для науки о данных!

В этом вводном курсе «Специалист по анализу данных на заднем дворе» проведет вас через дикие земли машинного обучения для науки о данных. Этот вводный курс, доступный для всех, не только объясняет машинное обучение, но и его место в «технологической сфере вокруг нас», почему это важно сейчас и как он кардинально изменит наш мир сегодня и в будущем.

Наше экзотическое путешествие будет включать в себя следующие основные концепции:

• Определение информатики, связанное с крушениями поезда, и одно, которое, на самом деле, будет иметь смысл.

• Пояснение к данным, которое заставит вас видеть данные везде, куда бы вы ни посмотрели!

• Одна из величайших когда-либо проданных ложных сведений о компьютерных науках будущего.

• Истинное объяснение больших данных и того, как не попасть в маркетинговую шумиху.

• Что такое искусственный интеллект? Может ли компьютер думать? Как компьютеры могут управлять такими вещами, как навигация, как GPS, или вообще играть в игры?

• Что такое машинное обучение? А если компьютер умеет думать — может ли он учиться?

• Что такое Data Science и как она связана с волшебными единорогами!

• Как взаимосвязаны друг с другом компьютерные науки, искусственный интеллект, машинное обучение, большие данные и наука о данных.

Затем мы исследуем прошлое и будущее, затронув важность, влияние и примеры машинного обучения для науки о данных:

• Как идеальный поток данных, компьютерные и машинные алгоритмы соединились вместе, чтобы сделать это важное право сейчас .

• Мы на самом деле разберемся, как изменились компьютерные технологии с течением времени, пока мы путешествуем с 1956 по 2014 год. Есть ли у вас дома суперкомпьютер? Вы можете быть удивлены, узнав правду.

• Мы обсудим типы проблем, которые решает машинное обучение, и наглядно объясним регрессию, кластеризацию и классификацию таким образом, чтобы это было интуитивно понятно.

• Самое главное, мы покажем, как это меняет нашу жизнь. Не только жизни бизнес-лидеров, но, самое главное,… вас тоже!

Чтобы понять машинную часть машинного обучения, мы рассмотрим процесс машинного обучения:

• Как вы решаете проблемы с машинным обучением и какие пять вещей вы должны сделать, чтобы добиться успеха?

• Как задать правильный вопрос, который решает машинное обучение.

• Идентификация, получение и подготовка правильных данных… и работа с грязными данными!

• Как каждый беспорядок «уникален», но эти аккуратные данные похожи на семьи!

• Как идентифицировать и применять алгоритмы машинного обучения с экзотическими названиями, такими как «Деревья решений», «Нейронные сети», «Ближайшие соседи K» и «Наивные байесовские классификаторы»

• И самые большие подводные камни, которых следует избегать, и способы настройки моделей машинного обучения, чтобы обеспечить успешный результат для Data Science.

Наш последний раздел курса подготовит вас к началу вашего будущего пути в машинное обучение для науки о данных после его завершения. Мы рассмотрим:

• Как начать применять машинное обучение, не теряя рассудка.

• Какое оборудование используют специалисты по данным (ответ может вас удивить!)

• Пять лучших инструментов, используемых для анализа данных, включая некоторые удивительные.

• И для каждого из пяти основных инструментов — мы объясним, что это такое и как начать их использовать.

• В заключение мы расскажем несколько поучительных историй, чтобы вы могли добиться максимального успеха в применении машинного обучения к задачам науки о данных.

Бонусный курс! Чтобы сделать это «по-настоящему реальным», я включил бонусный курс!

Самое главное, что в бонусный курс я буду включать информацию в конце каждого раздела под названием «Дальнейшее изучение магии», которая поможет вам продолжить обучение.

В этом бонусном курсе мы рассмотрим:

• Создание реального живого примера машинного обучения с титаническими пропорциями. Правильно — мы будем прогнозировать живучесть на «Титанике»!

• Используйте Anaconda Jupyter и python 3.x

• Ускоренный курс по python, охватывающий все основные концепции Python, необходимые для понимания следующих примеров кода. См. Прилагаемую бесплатную шпаргалку!

• Руки по запуску Python! (В интерактивном режиме, со сценариями и с Jupyter)

• Основы использования Jupyter Notebooks

• Обзор и усиление основных концепций машинного обучения (которые мы скоро применим!)

• Основы основных машин Модули обучения и науки о данных:

  • NumPy — Реализация массива

  • Pandas — Библиотека анализа данных Python

  • Matplotlib — Библиотека построения графиков, которая выдает показатели качества в различных форматах

  • SciPy — Фундаментальный пакет для научных вычислений на Python

  • Scikit-Learn — Простые и эффективные инструменты интеллектуального анализа данных, анализа данных и машинного обучения

• В титанических руках на примере мы выполним все шаги Рабочий процесс машинного обучения:

  • 1.Задаю правильный вопрос.

  • 2. Определение, получение и подготовка правильных данных

  • 3. Определение и применение алгоритма машинного обучения

  • 4. Оценка производительности модели и корректировка

  • 5. Использование и представляя модель

• Мы также увидим реальный пример проблем в машинном обучении, включая недостаточную и избыточную.

  Бонусный курс заканчивается заключением и дополнительными ресурсами для продолжения вашего пути к машинному обучению.

Итак, я приглашаю вас присоединиться ко мне, специалисту по данным Backyard, в увлекательном путешествии по раскрытию секретов машинного обучения для науки о данных … для вас, знаете ли, обычных людей … таких как вы!

Зарегистрируйтесь прямо сейчас, и мы увидимся — по ту сторону!

Семь лучших курсов по машинному обучению

Учебное пособие

Теперь, когда вы ознакомились с рекомендациями курса, предлагаем вам краткое руководство по вашему пути к машинному обучению. Во-первых, мы коснемся предварительных условий для большинства курсов машинного обучения.

Предварительные требования к курсу

Перед началом более продвинутых курсов потребуются следующие знания:

• Линейная алгебра
• Вероятность
• Исчисление
• Программирование

Это общие компоненты, позволяющие понять, как работает машинное обучение в капот. Многие курсы для начинающих обычно требуют хотя бы некоторого программирования и знакомства с основами линейной алгебры, такими как векторы, матрицы и их обозначения.

Первый курс в этом списке, Машинное обучение Эндрю Нг, содержит повторения по большей части математики, которая вам понадобится, но выучить машинное обучение и линейной алгебры может быть сложно, если вы раньше не изучали линейную алгебру. в то же время.

Если вам нужно освежить в памяти необходимую математику, посмотрите:

Я бы порекомендовал изучить Python, поскольку большинство хороших курсов машинного обучения используют Python. Если вы пройдете курс машинного обучения Эндрю Нг, в котором используется Octave, вам следует изучить Python во время курса или после него, поскольку он вам в конечном итоге понадобится.Кроме того, еще один отличный ресурс Python — dataquest.io, у которого есть много бесплатных уроков Python в интерактивной среде браузера.

Изучив необходимые предварительные условия, вы можете начать действительно понимать, как работают алгоритмы.

Фундаментальные алгоритмы

Существует базовый набор алгоритмов машинного обучения, с которым каждый должен быть знаком и иметь опыт использования. Это:

• Линейная регрессия
• Логистическая регрессия
• Кластеризация k-средних
• k-ближайших соседей
• Машины опорных векторов (SVM)
• Деревья решений
• Случайные леса предметы первой необходимости, но их гораздо больше.Перечисленные выше курсы содержат практически все это с некоторыми вариациями. Понимание того, как работают эти методы и когда их использовать, будет иметь решающее значение при принятии новых проектов.

  После базовых знаний можно изучить следующие более сложные техники:

  • Ансамбли
  • Повышение
  • Снижение размерности
  • Обучение с подкреплением
  • Нейронные сети и глубокое обучение

  Это только начало, но эти алгоритмы только начинаются. то, что вы видите в некоторых из самых интересных решений машинного обучения, и они являются практическим дополнением к вашему набору инструментов.

  И так же, как и с основными методами, с каждым новым инструментом вы узнаете, что вы должны взять за привычку сразу же применять его к проекту, чтобы укрепить свое понимание и иметь к чему вернуться, когда вам понадобится освежение знаний.

  Реализуйте проект

  Обучение машинному обучению в Интернете — сложная задача и чрезвычайно полезная задача. Важно помнить, что просто смотреть видео и проходить викторины не означает, что вы действительно усваиваете материал. Вы узнаете еще больше, если у вас есть побочный проект, над которым вы работаете, который использует другие данные и преследует другие цели, чем сам курс.

  Как только вы начнете изучать основы, вам следует искать интересные данные, которые вы можете использовать, экспериментируя со своими новыми навыками. Вышеупомянутые курсы дадут вам некоторое представление о том, когда применять определенные алгоритмы, поэтому рекомендуется сразу же использовать их в собственном проекте.

  Путем проб и ошибок, исследований и обратной связи вы узнаете, как экспериментировать с различными методами, как измерять результаты и как классифицировать или делать прогнозы.Чтобы получить представление о том, каким проектом машинного обучения заняться, см. Этот список примеров.

  Работа над проектами дает вам лучшее понимание ландшафта машинного обучения на высоком уровне. По мере того, как вы знакомитесь с более сложными концепциями, такими как глубокое обучение, у вас появляется практически неограниченное количество приемов и методов для понимания.

  Прочитать новое исследование

  Машинное обучение — быстро развивающаяся область, в которой ежедневно появляются новые методы и приложения. Как только вы освоите основы, вы должны быть готовы к работе над некоторыми исследовательскими работами по теме, которая вызывает у вас интерес.

  Есть несколько веб-сайтов, на которых можно получать уведомления о новых статьях, соответствующих вашим критериям. Google Scholar — это всегда хорошее место для начала. Введите ключевые слова, такие как «машинное обучение» и «Твиттер» или что-нибудь еще, что вас интересует, и нажмите небольшую ссылку «Создать оповещение» слева, чтобы получать электронные письма.

  Сделайте еженедельной привычкой читать эти предупреждения, просматривать документы, чтобы увидеть, стоит ли их читать, а затем обязаться понять, что происходит. Если это связано с проектом, над которым вы работаете, посмотрите, сможете ли вы применить эти методы к своей собственной проблеме.

  Заключение

  Машинное обучение невероятно увлекательно и интересно учиться и экспериментировать, и я надеюсь, что вы нашли курс выше, который соответствует вашему собственному путешествию в эту увлекательную область.