КАКУЮ ВЫБРАТЬ МАШИНКУ ДЛЯ СТРИЖКИ ВОЛОС — рейтинг, ТОП

Ходить с «ежиком» или сбрить шевелюру под «ноль» — тут уж кому как. Но если обзавестись машинкой и умело чередовать насадки, то утрете нос даже профи. Управлять таким девайсом просто, как дважды два. Остается только правильно выбрать хорошую машинку для стрижки, узнать какая из них лучше и почему. В помощь — обзор топовых вариантов.

На заметку: Как выбрать машинку для стрижки волос

Philips HC3510/15 

Легкий, 270-граммовый вариант из пластика. Прибор справится с растительностью не только на голове, но и на лице. Можно аккуратно подравнять усы, поправить форму бороды. Для бородачей предусмотрена отдельная насадка.

Познавательная статья: Топ-10 лучших мужских триммеров для бороды – обзор триммеров и выбор, какой лучший

«Плюсы» HC3510/15.

1. Гребень не засоряется. Так что поминутно чистить не придется.
2. Лезвия из нержавейки с функцией самозаточки. По отзывам пользователей, остриё скользит плавно и не выдергивает волоски. Точить вручную не нужно.
3. Двусторонний режущий блок. Миллиметраж стрижки 0,5–23 мм. Например, выбираем «единичку», чтобы получить ультракороткую прическу или передвигаем ползунок на рукоятке до 3–6 мм для стрижки Tomboy. 
4. Лезвия можно снимать и промывать под струей воды.

«Минус» один: 

• работает только от сети. 

Эта машинка для стрижки одна из недорогих в рейтинге, при этом удобная и многофункциональная.

MOSER Wahl ChromePro DeLuxe 79524-2716 

Эргономичная и стильная. Годится для работы дома и в парикмахерской. Для аккуратной стрижки предусмотрены насадки под правое/левое ухо.

ChromePro DeLuxe 79524-2716 — одна из лучших машинок для стрижки волос в рейтинге. 

Что в ней хорошо:

• лезвия с самозаточкой — широкий (46 мм) стальной режущий блок справляется даже с густой шевелюрой;
• богатая комплектация — можно не только подстричься, но и подправить форму бровей. Триммер в комплекте. Он дает возможность поработать над усами и бородой. Прибор живится от батареек;
• длину прически можно выставлять на 1–25 мм. Передвигайте ползунок на корпусе и регулируйте;
• подвешивается за петлю. 

Что плохо:

• нельзя очищать ножи под струей воды; 
• каждый раз после стрижки нужно обязательно очищать лезвия щеточкой и обрабатывать маслом. 

Remington HC5018 Apprentice

В наборе приспособления для подравнивания волос и моделирования прически: насадки-гребешки, расческа, щетка для очистки шеи. Предусмотрено 5 степеней регулировки длины стрижки: min 3 и max 18 мм.

«Плюсы» HC5018.

1. Бесперебойная работа от сети — за счет длинного шнура (1,8 м), удобно орудовать машинкой.
2. Острые стальные лезвия — с функцией самозаточки и защитным колпачком для безопасного хранения.
3. Простое ползунковое управление — двигайте переключатель вверх/вниз и настраивайте нужную длину.

«Минус»: 

• не предусмотрена влажная очистка лезвий. Зато в комплекте щеточка для стряхивания волосков с ножей. 

Philips HC5650/15 Series 5000 

Металлопластиковая конструкция лежит в руке как родная. Ножи с самозаточкой, в смазке не нуждаются. Лезвия можно промывать под струей. 

Три «плюса» HC5650/15.

1. 90 минут работы без подключения к электросети. Это отличный вариант для тех, кто хочет купить именно беспроводную машинку для стрижки.
2. Простота управления. Нужно крутить колесико в диапазоне 1-23 мм, чтобы выбрать длину прически. Без установки гребня можно укоротить волосы до 0,5 мм.
3. Удобство хранения. В комплекте футляр, в котором помещаются устройство и насадки.
4. За счет опции DualCut стрижка проходит в 2 раза быстрее. Без лишних телодвижений.

Единственный недочет: 

• на полный заряд батареи уйдет порядка 8 часов. Нужно заранее ставить прибор на зарядку.

Panasonic ER-GC71-S520

Может использоваться дома и в парикмахерских, барбершопах. Легко справляется с любыми мужскими прическами, с оформлением бороды и усов. Главное, чтобы руки у мастера росли из правильного места.

Почему ER-GC71-S520 достойна внимания.

1. Работает мобильно и стационарно. Можно подключить прибор к сети или использовать батарею. Последняя обеспечит беспрерывный стайлинг на 40 мин. Индикатор проинформирует о необходимости подзаряда. 
2. 38 вариаций длины. Устанавливается вращением колесика и подбором нужной насадки. Их две в комплекте. Длина по-максимуму — 20 мм, по-минимуму — 1 мм. Шаг настройки — всего пол миллиметра.
3. Обрамлена водонепроницаемой оболочкой. Можно мыть после использования.

«Минус»: 

• не предусмотрена самозаточка режущих элементов. 

Зато лезвия из первоклассной стали заточены под 45-градусным уклоном. Эта особенность позволяет захватывать волоски без пропусков.

Полезная статья: 10+ советов, какой мужской триммер лучше выбрать для бороды и усов

Philips HC 5612/15

Приспособление в водонепроницаемом корпусе. После использования машинку можно сполоснуть под краном. За счет технологии Trim-n-Flow и двойному лезвию, волосы не застревают между зубчиками гребней. А сама стрижка проходит в 2 раза быстрее.

Достоинства HC5612/15.

1. 28 установок длины. Для модной прически достаточно передвинуть колесико, выставив значение 3-28 мм. Для ультракороткой стрижки или щетины подойдет 2-х миллиметровая насадка,  для подравнивания — 0,5 мм.
2. Двойные стандарты питания. Можно использовать аккумулятор. Его заряда хватает максимум на 75 минут беспрерывной работы. Или подключать к сети.
3. Комфортная работа. Текстура ручки предотвращает выскальзывание из ладони. Лезвия с самозаточкой, поэтому остаются острыми и через год, и через три. 

«Минус»: 

• на зарядку аккумулятора уходит 8 часов. Но эта оказия нивелируется работой машинки от розетки.

С помощью насадок, которые в комплекте, можно ухаживать за шевелюрой, подравнивать усы и менять форму броды.

Интересная статья: Как выбрать электробритву

Philips HC3505/15 

Прибор из легкого, но прочного пластика. Весит 230 грамм. Используется для быстрого выравнивания длины или изменения прически. Например, с полубокса до укороченного бокса.

HC3505/15 входит в ТОП машинок для стрижки волос. И все это благодаря:

• инновационному гребню, в нем не застревают волоски;
• 2-стороннему режущему блоку, стригущему в два раза быстрее, чем одинарный;
• стальным ножам, которые не нужно точить вручную. Функция самозаточки все сделает за вас;
• разнообразному выбору установок для стрижки. Ползунок на рукоятке передвигается с 1 до 23 мм;
• лезвия снимаются одним движением. Можно мыть, не ржавеют.

Весомых недостатков нет.

Небольшая стоимость делает эту машинку для стрижки отличным выбором для мужчин.

Wahl HomePro Deluxe Combo 79305-1316

Здесь — целый арсенал для создания креативных и традиционных причесок и придания формы усам. В комплекте триммер — незаменимая вещь для обработки усов и окантовки над ушами, на шее.

Обзор «плюсов» 79305-1316.

1. Стальные лезвия не причиняют дискомфорт. Ножи самозатачиваются, риск выдергивания волосков сведен к нулю.
2. 10 положений настройки длины резки — 3-25 мм. Предусмотрена возможность подстройки во время стрижки (шаг 1 – 3 мм).
3. Тихий мотор — не гудит, как трактор, во время стрижки. Двигатель хоть и мощный, но урчит, словно кошка.
4. Сетевой шнур 2,4-метра не держит мастера «на коротком поводке» от розетки.

Единственный недочет: 

• не предусмотрена очистка лезвий водой. Придется это делать «на сухую», орудуя щеткой из комплекта. А потом смазывать маслом.

Интересная статья: Рейтинг топ-10 утюжков — какой из выпрямителей для волос лучше и 7 советов, как его выбрать

Rowenta TN1600F0

Односкоростная модель из добротного пластика. Покрытие лезвий — сталь-нержавейка. Можно стричь сухие и мокрые волосы. Ножи не гнутся и не ржавеют. 

Чем хороша TN1600F0

1. 4 насадки + микрорегулировка среза. Можно создавать прически длиной от 0,9 до 14 мм с шагом от 1 до 2 mil.
2. Питание от электросети. Прибор готов к работе в любой момент. Для подключения к розетке используется 1,8-метровый шнур.
3. Мощный мотор, который вращается со скоростью 3000 об/мин. Благодаря такой мощи, устройство справляться даже с жесткой и густой шевелюрой.

«Минус» незначителен: 

• нельзя мыть лезвия под водой. Они очищаются щеткой с жестким ворсом.

MOSER Wahl HomePro Complete Kit 09243-2616 

Впечатляющая четырехсот граммовая конструкция из пластика. Корпус черный, с хромированными вставками, поэтому прибор смотрится богато. Эта модель работает от сети.

«Плюсы»  09243-2616.

1. Мощный, но тихий вибрационный 9-ваттный мотор.
2. Остриё из нержавейки шириной 45 mil. Не требуют ручной заточки.
3. Сменные насадки корректируют длину волос от 1 до 13 мм. 
4. Простое управление передвижением ползунка.
5. Можно стричь сухие и влажные волосы. Лезвия стальные, поэтому не ржавеют.

Недочет: 

• нет влагозащиты. Устройство и лезвия нужно очищать «в сухую». Для этого в комплекте есть щеточка и масло.

Женщинам на заметку: Инструкция в 3 пунктах, как правильно сделать выбор между бритвой и эпилятором — что из 2 устройств лучше

ТОП -10 машинок для стрижки: сводная таблица

Смотрите наглядное сравнение всех топовых вариантов из рейтинга:

Итак, резюмируем, какую выбрать машинку для подравнивания и стрижки волос и какая справится с этим лучше. Прежде, чем купить:

1. Стоит изучить характеристики: для чего предназначена, какая min/max длина стрижки и прочее. 
2. Ознакомится с комплектацией: обычно все необходимое предусмотрено в наборе, но лучше перестраховаться. 
3. Сопоставить ценник: варианты с расширенной комплектацией обойдутся по стоимости дороже.

Как выбрать машинку для стрижки волос?

значок поддержки поиска

Ключевые слова для поиска

Стрижка в домашних условиях

Записываться в салон к профессиональному мастеру нужно за две недели вперед. Выбрать время бывает сложно, потому что у мастера весь день уже расписан, а свои планы еще не известны. Мужчинам, которые поддерживают строгую прическу, необходимо стричься раз в 3-4 недели, поскольку волосы отрастают на 1,5-2 см в месяц. А если в семье несколько мужчин, которые тоже постоянно стригутся?

В такой ситуации домашняя стрижка не только сэкономит деньги, но и время, которое сегодня особенно дорого. При этом современные машинки для стрижки позволяют компенсировать недостаток мастерства точностью настроек и продуманными технологиями. Для этого достаточно выбрать профессиональную машинку для домашней стрижки.

Какую машинку выбрать для стрижки волос

Машинку для стрижки выбрать не так уж сложно. Для начала нужно определиться, кому и для чего предназначена машинка. Если это семейный инструмент для стрижки, то, скорее всего, выбор падёт на модель с дополнительными гребнями, и, очевидно, проводную, поскольку «рабочее» место будет одно, а время работы достаточно длительное.  Если стрижка требует мобильности, то стоит обратить внимание на модели на аккумуляторах с длительным периодом автономной работы.
 

Машинку нужно подбирать в соответствии с типом волос. Если волосы жесткие и толстые, то машинка должна быть очень мощной. Например, модель Philips 9000 имеет более мощный мотор по сравнению с предыдущими сериями, а также автоматический турборежим для максимально высокой скорости стрижки, что идеально для подравнивания густых волос, с которыми не справятся менее мощные машинки.
 

Несмотря на то, что машинка предназначена для домашней стрижки, к ней предъявляются повышенные требования. Ведь стричь будет не профессионал, а значит, ответственность за результат лежит на инструменте. Вот почему машинка не должна уступать по своим характеристикам профессиональным аналогам, а именно:
 

• Быть оснащенной высококачественными самозатачивающимися лезвиями.
• Ровно стричь и иметь точную настройку длины волоса.
• Обладать быстрой зарядкой и длительным периодом автономной работы.

Основные характеристики машинки для стрижки

Машинка для стрижки должна быть такой, чтобы даже тот, кто первый раз ее держит в руках, получил блестящий результат. От каких же характеристик инструмента зависит идеальная стрижка?

Материал лезвий

Пожалуй, самый главный фактор, от которого зависит результат стрижки.
 

Самые безопасные и прочные лезвия изготовлены из нержавеющей стали. Все остальные материалы, среди которых обычная сталь или просто металл – устаревшие.
 

Лезвия с титановым покрытием обычно используются в профессиональных машинках для стрижки. В новейшей серии Philips 9000 установлены титановые лезвия, которые срезают даже очень толстые волосы. Кроме того, титановое покрытие абсолютно гипоаллергенно и не вызывает раздражения. Керамические лезвия не нагреваются, поэтому используются в детских машинках для стрижки.

Система заточки лезвий

Острота ножей – вторая важная характеристика. Тупые лезвия не срезают, а заминают волос, дергают его, что доставляет очень неприятные ощущения.
 

Система самозатачивающихся лезвий, которая есть во всех машинках Philips – это особенная технология, при которой самозатачивание происходит во время работы за счет взаимного трения лезвий друг об друга.
 

Кроме того, в сериях Philips 3000, 5000, 7000 и 9000 используется усовершенствованная технология DualCut, который обеспечивает в два раза более быструю стрижку. Это происходит благодаря режущему блоку с двойной заточкой и низким коэффициентом трения.

Настройка длины 

Чем точнее настраивается длина, тем профессиональнее и лучше выглядит стрижка. А чем новее модель, тем совершенней в ней система регулировки длины волоса.

Существует два способа регулировки длины: с помощью насадок в виде гребней или без гребня с помощью регулятора. Так, например, в серии Philips 3000 всего 13 установок длины, а шаг составляет 2 мм, в то время как уже в серии 7000 установок уже 60, а шаг между ними с помощью гребней достигает 0,2 мм. В серии Philips 9000 уже 400 настроек длины с установкой шага 0,1 мм. Без гребня длина начинается от 0,5 мм во всех сериях Philips.

Тип питания

В среднем, стрижка машинкой занимает около 20-30 минут. Если стрижка будет проходить в домашних условиях, то будет вполне достаточно машинки, работающей от провода. Здесь важно обратить внимание на длину провода.
 

Если машинку берут с собой в поездки, например, командировки, то здесь уместно обратить внимание, как на объем аккумулятора, так и на наличие чехла. Нужно только помнить, что на максимальной скорости машинка будет работать в полтора-два раза меньше.  Самым удобным, конечно, является аккумуляторно-сетевой тип питания.

Уход за машинкой

Очищать машинку от волосков нужно постоянно. Идеальным вариантом является съемный режущий блок, который можно свободно промыть под струей воды. Моющиеся лезвия и водонепроницаемый корпус тоже удобны для очистки. А вот сухая чистка не рекомендуется: машинка будет забиваться. Кроме того, это говорит о низком качестве лезвий, которые могут заржаветь.

Цифровые настройки

Это удел наиболее продвинутых моделей, где регулятор длины волоса электронный, а также есть кнопка памяти, с помощью которой можно сохранить до 3 настроек длины. В следующий раз после включения прибор автоматически воспроизведет последнюю длину.
 

Кроме того, в таких моделях регулировка длины тоже электронная, что дает наиболее точный результат.

Самые популярные модели Philips

1. Настоящий семейный мастер – это детская машинка для стрижки Philips серии 1000. Машинка работает абсолютно бесшумно, а значит, это гарантирует стрижку без истерик и слёз. Керамические лезвия не нагреваются и бережно состригают даже самые тонкие детские волосы. Благодаря закругленной форме, они безопасны для кожи ребенка. Одной из самых популярных является модель Philips HC1091 c керамическими лезвиями, 4 насадками в наборе и влагонепроницаемым корпусом, который делает очистку быстрой и простой.
2. Машинка для стрижки волос Philips Pro HC5100. Профессиональный инструмент с очень мощным линейным мотором, который прослужит в 4 раза дольше, чем у предыдущих моделей. Закругленные лезвия защищают кожу от порезов и делают стрижку абсолютно безопасной. Более 7 насадок-гребней позволяет настроить подходящую длину.
3. Одной из самых инновационных моделей серии 9000 является   Philips HC-9490: она работает до 180 минут без аккумулятора после 1 часа зарядки. Модель оснащена мощными титановыми лезвиями, имеет чехол и подставку для хранения. И что самое главное — до 400 настроек длины.

Выбор машинок для стрижки сегодня огромный, поэтому прежде чем покупать ее себе или в подарок, ознакомьтесь с самыми популярными моделями, определите ценовой сегмент и в рамках него выбирайте модель, которая прослужит вам много лет и станет вашим лучшим домашним «мастером».

• -{discount-value}

  Hairclipper series 9000 Машинка для стрижки волос

  Смотреть продукт

Вы покидаете официальный веб-сайт Philips Здравоохранение (“Philips”). Любые ссылки на сторонние веб-сайты, которые могут быть размещены на этом сайте, предоставлены исключительно для вашего удобства. Philips не даёт никаких гарантий относительно каких-либо сторонних веб-сайтов и содержащейся на них информации.

Я понимаю

You are about to visit a Philips global content page

Continue

You are about to visit the Philips USA website.

Я понимаю

Как выбрать алгоритм машинного обучения: простое пошаговое руководство

Содержание

1. Что такое алгоритм машинного обучения?

2. Типы алгоритмов машинного обучения: выбери своего бойца

   1. Неконтролируемые алгоритмы машинного обучения

   1. Кластеризация

   2. Уменьшение размерности

   2. Алгоритмы контролируемого машинного обучения

      1. Регрессия

      2. Классификация

      3. Прогнозирование

   3. Полууправляемые алгоритмы машинного обучения

   4. Усиливающие алгоритмы машинного обучения

3. 5 простых шагов, чтобы выбрать лучший алгоритм машинного обучения, который соответствует потребностям вашего проекта ИИ

   1. Understand Your Project Goal»>

      Шаг 1. Поймите цель вашего проекта

   2. Шаг 2. Проанализируйте свои данные по размеру, обработке и необходимым аннотациям

   3. Шаг 3. Оцените скорость и время обучения

   4. Шаг 4. Узнайте линейность ваших данных

   5. Шаг 5. Определитесь с количеством функций и параметров

4. TL;DR

Разнообразие задач, с которыми может помочь машинное обучение, может быть ошеломляющим. Несмотря на это, большинство задач можно решить, используя ограниченное количество алгоритмов ML. Тем не менее, вам нужно знать, какие из них выбрать, когда их использовать, какие параметры учитывать и как тестировать алгоритмы ML. Мы составили это руководство, чтобы помочь вам решить эту конкретную проблему прагматичным и простым способом.

Что такое алгоритм машинного обучения?

Давайте начнем с основ на случай, если вы все еще не совсем понимаете, что это такое и зачем вам это может понадобиться. Мы поговорим о том, что такое машинное обучение и какие существуют типы алгоритмов. Если вы чувствуете, что уже знаете это, вы можете перейти к пошаговому руководству по выбору алгоритмов машинного обучения.

Машинное обучение — это основанный на алгоритмах метод анализа данных с целью поиска закономерностей и получения точных прогнозов . Как следует из названия, алгоритмы машинного обучения в основном представляют собой компьютеры, обученные по-разному. Эти способы являются типами алгоритмов ML, которые попадают в три с половиной широких категории (мы объясним часть «с половиной» чуть позже, наберитесь терпения).

С каждым днем ​​человечество создает все больше и больше данных. Они поступают из различных источников: бизнес-данные, личная активность в социальных сетях, датчики IoT и т. д. Алгоритмы машинного обучения используются для получения этих данных и превращения их во что-то полезное, что может служить для автоматизации процессов, персонализации опыта и создания сложных процессов. предсказания, которые человеческий мозг не может сделать самостоятельно.

Учитывая разнообразие задач, которые решают алгоритмы машинного обучения, каждый тип специализируется на определенных задачах с учетом особенностей имеющихся у вас данных и требований вашего проекта. Давайте рассмотрим каждый из основных типов алгоритмов машинного обучения и некоторые примеры, используемые для наиболее распространенных задач.

Типы алгоритмов машинного обучения: выберите своего бойца

Существует три основных типа алгоритмов машинного обучения: неконтролируемые, контролируемые и с подкреплением. Дополнительный (который мы ранее считали «полтора») является полуконтролируемым и происходит от комбинации контролируемого и неконтролируемого. Мы поговорим об уникальных особенностях и примерах каждого из этих типов.

Неконтролируемые алгоритмы машинного обучения

Неконтролируемые алгоритмы машинного обучения

Этот тип алгоритма машинного обучения, возможно, представляет искусственный интеллект в его истинной форме. Неконтролируемое машинное обучение основано на идее, что машина может учиться без какого-либо руководства со стороны человека. Для обучения он использует немаркированные данные, которые в основном представляют собой необработанные данные, которые можно найти «в дикой природе» и обычно неструктурированные и необработанные.

Естественно, неконтролируемые алгоритмы машинного обучения имеют множество ограничений. Поскольку у них нет отправной точки для их обучения, есть только несколько типов задач, которые они могут выполнять. Два основных из них, которые мы выделим, — это кластеризация и уменьшение размерности.

Кластеризация

Хотя алгоритм кластеризации не сможет отличить, если вы покажете ему фотографию кошки, он определенно может научиться отличать кошку от дерева. Это означает, что ваш компьютер может отличить две разные вещи по их естественно разным признакам и поместить их в отдельные группы (кластеры). В то же время он не сможет сказать вам, какой тип объекта находится в каждом кластере.

Кластеризация отлично подходит для решения таких задач, как фильтрация спама, обнаружение мошенничества, первичная персонализация для маркетинга, иерархическая кластеризация для анализа документов и т. д.

Уменьшение размерности

Ищите алгоритмы уменьшения размерности в проектах, которые работают с данными, имеющими множество функций и/или переменных. Основной идеей этого типа алгоритма является обработка и упрощение данных за счет уменьшения количества признаков. Модель уменьшения размерности сокращает функции, которые не являются существенными для рассматриваемой задачи, но оставляет структуру и основные характеристики данных нетронутыми.

Шумоподавление и визуализация данных являются общими задачами для алгоритмов уменьшения размерности. Он также обычно используется в качестве промежуточного шага в более сложных проектах машинного обучения.

Контролируемые алгоритмы машинного обучения

Алгоритмы машинного обучения под наблюдением

Возможно, это самая большая и самая популярная группа алгоритмов машинного обучения. И неудивительно: обучение с учителем является гибким, всеобъемлющим и охватывает множество распространенных задач машинного обучения, которые сегодня пользуются большим спросом.

В отличие от обучения без учителя, контролируемые алгоритмы требуют помеченных данных. Это означает, что модели обучаются на основе данных, которые были обработаны (очищены, рандомизированы и структурированы) и аннотированы. Обработка и аннотация данных — это наблюдение, которое человек осуществляет за процессом обучения (отсюда и название обучения с учителем).

Аннотирование, также известное как маркировка, является важным процессом для создания контролируемого алгоритма машинного обучения. В двух словах, это требует добавления меток или тегов к частям данных, которые сообщат алгоритму, как их понимать. Это довольно трудоемкий и трудоемкий процесс, который обычно передается на аутсорсинг, чтобы сэкономить время на основных бизнес-задачах.

В обучении с учителем существует довольно много интересных типов алгоритмов. Для краткости мы обсудим регрессию, классификацию и прогнозирование.

Регрессия

Часто требуется анализ непрерывных значений для нахождения корреляции между различными переменными. Регрессия помогает найти эту корреляцию и предсказать результат.

Этот тип контролируемого алгоритма обычно используется для прогнозирования цен или стоимости определенных объектов на основе набора их характеристик. Таким образом, дом будет оцениваться исходя из его местоположения, количества спален и того, не умер ли в нем кто-нибудь 😉

Классификация

Подобно кластеризации, которую мы уже видели в неконтролируемых алгоритмах машинного обучения, классификация позволяет обучать ИИ группировать различные объекты (значения) в категории (или классы). Разница в том, что теперь машина знает, какой класс содержит какие объекты. Если после обучения вы покажете компьютеру фотографию кота и спросите, что это такое, он скажет вам, что это кот, а не просто сгруппирует его с другими фотографиями кота.

В отличие от регрессии классификация основана на ограниченном числе значений. Он может быть бинарным (когда есть только два класса, например, кошки или собаки) или мультиклассовым (когда есть более двух категорий для классификации значений).

Прогнозирование

Когда у вас есть прошлые и настоящие данные, вполне естественно, что в какой-то момент вы захотите предсказать будущее. Алгоритмы прогнозирования могут помочь вам с этой задачей, поскольку они способны глубоко анализировать данные, искать скрытые закономерности и делать прогнозы на основе этого анализа.

Анализ тенденций, очевидно, является сильной стороной этого типа алгоритма машинного обучения. Вот почему прогнозирование широко используется в бизнесе и финансах.

Алгоритмы полууправляемого машинного обучения

Алгоритмы машинного обучения с учителем и без учителя сегодня очень распространены для большинства задач ИИ. Вот простая шпаргалка, чтобы облегчить вам выбор алгоритма машинного обучения:

Как выбрать между контролируемым и неконтролируемым алгоритмами машинного обучения

Однако иногда вы не можете выбрать ни неконтролируемый, ни контролируемый алгоритм машинного обучения. Есть случаи, когда объединение двух алгоритмов может принести вам больше преимуществ даже с учетом растущей сложности вашей модели машинного обучения. Это связано с основными характеристиками каждого типа алгоритма: обучение без учителя обеспечивает простоту и эффективность, а обучение с учителем — это гибкость и всеобъемлющие цели.

Когда вы объединяете два разных типа алгоритмов, вы получаете частично контролируемое обучение. Этот тип алгоритма машинного обучения позволяет значительно сократить финансовые, человеческие и временные затраты на аннотирование данных. В то же время алгоритмы обучения с полуучителем не так ограничены в выборе задач, как алгоритмы обучения с учителем.

Усиление алгоритмов машинного обучения

Алгоритмы машинного обучения с подкреплением

А теперь совсем о другом. Как неконтролируемые, так и контролируемые алгоритмы работают с данными, немаркированными или помеченными. Алгоритм подкрепления тренируется в среде с набором правил и определенной целью.

Алгоритмы обучения с подкреплением обычно основаны на методах динамического программирования. Идея этого типа алгоритма машинного обучения заключается в том, чтобы найти баланс между исследованием и эксплуатацией. Существует неизведанная территория, которую может исследовать алгоритм, но за каждым действием будет следовать ответ системы, положительный или отрицательный. Тренируясь на этих ответах, алгоритм научится выбирать наилучший набор действий для достижения поставленной цели.

Классическим приложением для обучения с подкреплением являются такие игры, как шахматы или го. Чтобы научиться играть (и выигрывать) в эти игры, требуется, чтобы алгоритм понимал окружающую среду (доску, набор правил и действия, которые могут быть либо наказаны (другой игрок берет фигуры), либо вознаграждены (выигрывая фигуры противника). ). Более современный и увлекательный пример алгоритма подкрепления — обучение автономных транспортных средств. Алгоритм необходим для перемещения по окружающей среде, ничего не задев и соблюдая правила дорожного движения.

5 простых шагов, чтобы выбрать лучший алгоритм машинного обучения, который соответствует потребностям вашего проекта ИИ

5 шагов для выбора и алгоритм машинного обучения

Изучение различных типов алгоритмов машинного обучения недостаточно, чтобы понять, как выбрать тот, который соответствует вашей конкретной цели. Итак, давайте придерживаться поэтапного метода и посмотрим, как именно вы можете подойти к этой проблеме.

Шаг 1. Понимание цели вашего проекта

Как уже стало очевидно, каждый алгоритм машинного обучения был разработан для решения конкретной задачи. Итак, прежде всего, вы должны рассмотреть тип проекта, с которым вы имеете дело.

Ответь на вопрос: какой выход тебе нужен? Вам нужен алгоритм прогнозирования на основе предыдущих данных? Обратитесь к алгоритмам контролируемого прогнозирования. Вы ищете модель распознавания изображений, которая будет работать с некачественными фотографиями? В этом вам поможет уменьшение размерности в сочетании с классификацией. Вам нужно научить свою модель играть в новую игру? Алгоритм подкрепления будет вашим лучшим выбором.

Шаг 2. Анализ данных по размеру, обработке и необходимым аннотациям

Ответив на вопрос, какой тип вывода вам нужен, спросите себя, какой ввод у вас есть. Каковы ваши данные? Является ли он сырым, только что собранным откуда-то и требует обработки? Является ли он предвзятым, грязным и неструктурированным? Или у вас уже есть большой аннотированный набор данных? Достаточно ли у вас данных или требуется дополнительный сбор (или даже сбор с нуля)? Вам нужно потратить время на подготовку данных для учебного процесса или вы готовы к работе?

Недостаточное количество, некачественные, необработанные данные обычно не поддаются полноценному обучению контролируемого алгоритма. Вы должны решить, хотите ли вы тратить время и ресурсы на подготовку наилучших данных, прежде чем начинать процесс обучения. Если нет, вы можете выбрать неконтролируемые алгоритмы, но имейте в виду ограничения такого выбора.

Шаг 3. Оцените скорость и время обучения

Вот еще один вопрос, ответ на который поможет вам понять, какой тип алгоритма машинного обучения вам нужен. Вам это нужно быстро, даже если это означает более низкое качество обучения (и, соответственно, прогнозов)? Чем больше данных более высокого качества, тем лучше обучение. Можете ли вы выделить необходимое время для правильного обучения?

Шаг 4. Узнайте линейность ваших данных

Еще один важный вопрос: на что похожа среда вашей проблемы? Линейные алгоритмы (такие как линейная регрессия или машины опорных векторов) проще и быстрее обучаются. Однако они обычно не используются для более сложных задач, поскольку имеют дело с линейными данными. Если данные многогранны, многомерны и имеют много пересекающихся корреляций, линейных алгоритмов может быть недостаточно для вашей задачи.

Шаг 5. Определите количество функций и параметров

Наконец, насколько сложной и точной должна быть ваша окончательная модель ИИ? Не забывайте, что более длительное обучение обычно приводит к лучшей и более точной работе при развертывании модели ИИ. Вы можете указать больше функций и параметров для интерпретации модели, если у вас есть время, чтобы она обучалась дольше. Таким образом, предоставление вашему алгоритму большего количества времени для обучения может быть хорошей инвестицией в точность и интерпретируемость ваших будущих результатов.

TL;DR

На что обратить внимание при выборе алгоритма ML

Очевидно, что выбор алгоритма машинного обучения — сложная задача, особенно если у вас нет большого опыта в этой области. Однако изучение типов алгоритмов и задач, для решения которых они предназначены, а также ответы на ряд вопросов могут помочь вам решить эту проблему. Постарайтесь описать как можно больше:

• Ваш вклад (данные: собраны/достаточны ли они/обработаны/аннотированы?)
• Ваш результат (какую цель вы преследуете?)
• Ваша область исследования (насколько линейны или сложны данные?)
• Ваши ограничения (есть ли у вас свободное время и ресурсы?)
• Ваши предпочтения (какие функции вам абсолютно необходимы для успеха?)

Дополнительные сведения об алгоритмах машинного обучения, их типах (от контролируемого и неконтролируемого до частично контролируемого обучения и обучения с подкреплением) и ответы на эти вопросы могут привести вас к алгоритму, идеально подходящему для вашей цели.

Получить уведомление ⤵

Получать еженедельную электронную почту каждый раз, когда мы публикуем что-то новое:

Пожалуйста, прочтите наше уведомление о конфиденциальности

Подпишитесь на обновления

✔︎ Поздравляем! Вы в списке.

Получить мгновенную смету аннотаций данных

Какой тип данных вам нужно аннотировать?

Рассчитать стоимость ▶︎

Знаете ли вы, как выбрать правильный алгоритм машинного обучения среди 7 различных типов? | Зайд Алисса Алмалики

Это общий практичный подход, который можно применять к большинству задач машинного обучения:

Эта статья состоит из семи статей, каждая из которых посвящена каждому алгоритму, каждая из которых реализована с нуля. Обязательно следите за нашей новостной рассылкой, чтобы получать обновления, как только мы публикуем каждый алгоритм с нуля.

1-Категоризация проблемы
Следующим шагом является классификация проблемы.
Классифицировать по входным данным: Если это помеченные данные, это задача обучения с учителем. Если это неразмеченные данные с целью поиска структуры, это проблема обучения без учителя. Если решение предполагает оптимизацию целевой функции путем взаимодействия с окружающей средой, это проблема обучения с подкреплением.
Классифицировать по выходу: Если выход модели является числом, это проблема регрессии. Если результатом модели является класс, это проблема классификации. Если выход модели представляет собой набор входных групп, это проблема кластеризации.

2-Понимание ваших данных
Данные сами по себе не конечная цель, а скорее исходный материал для всего процесса анализа. Успешные компании не только собирают данные и имеют доступ к ним, но также могут извлекать ценные сведения, которые помогают принимать более обоснованные решения, что приводит к лучшему обслуживанию клиентов, конкурентной дифференциации и более высокому росту доходов. Процесс понимания данных играет ключевую роль в процессе выбора правильного алгоритма для правильной задачи. Некоторые алгоритмы могут работать с меньшими наборами выборок, в то время как для других требуются тонны и тонны выборок. Некоторые алгоритмы работают с категориальными данными, в то время как другим нравится работать с числовым вводом.

Анализ данных
На этом этапе есть две важные задачи: понять данные с помощью описательной статистики и понять данные с визуализацией и графиками.

Обработка данных
Компоненты обработки данных включают в себя предварительную обработку, профилирование, очистку, часто это также включает объединение данных из различных внутренних систем и внешних источников.

Преобразование данных
Традиционная идея преобразования данных из необработанного состояния в состояние, пригодное для моделирования, — это то место, где вписывается разработка признаков. Фактически, преобразование данных и разработка признаков могут быть синонимами. А вот и определение последнего понятия. Инжиниринг признаков — это процесс преобразования необработанных данных в признаки, которые лучше представляют основную проблему для прогностических моделей, что приводит к повышению точности модели на невидимых данных. Джейсон Браунли.

3-Найти доступные алгоритмы
После категоризации проблемы и понимания данных следующим этапом является определение алгоритмов, которые применимы и практичны для реализации в разумные сроки. Вот некоторые из элементов, влияющих на выбор модели:

• Точность модели.
• Интерпретируемость модели.
• Сложность модели.
• Масштабируемость модели.
• Сколько времени занимает сборка, обучение и тестирование модели?
• Сколько времени нужно, чтобы делать прогнозы с использованием модели?
• Соответствует ли модель бизнес-цели?

4-Реализовать алгоритмы машинного обучения.
Настройте конвейер машинного обучения, который сравнивает производительность каждого алгоритма в наборе данных, используя набор тщательно отобранных критериев оценки. Другой подход заключается в использовании одного и того же алгоритма для разных подгрупп наборов данных. Лучшее решение для этого — сделать это один раз или запустить службу, которая делает это с интервалами при добавлении новых данных.

5-Оптимизация гиперпараметров. Существует три варианта оптимизации гиперпараметров, поиска по сетке, случайного поиска и байесовской оптимизации.

Типы задач машинного обучения

• Под наблюдением. научите алгоритм, к каким выводам он должен прийти. Обучение с учителем требует, чтобы возможные результаты алгоритма уже были известны и чтобы данные, используемые для обучения алгоритма, уже были помечены правильными ответами. Если выход представляет собой действительное число, мы называем регрессию задачи. Если вывод из ограниченного числа значений, где эти значения неупорядочены, то это классификация.

  Обучение с учителем

  Обучение без учителя
  Машинное обучение без учителя более тесно связано с тем, что некоторые называют настоящим искусственным интеллектом — идеей о том, что компьютер может научиться идентифицировать сложные процессы и закономерности без помощи человека, который бы давал указания на этом пути. Меньше информации об объектах, в частности поезд не имеет маркировки. Можно наблюдать некоторое сходство между группами объектов и включать их в соответствующие кластеры. Некоторые объекты могут сильно отличаться от всех кластеров, поэтому такие объекты являются аномалиями.

  Неконтролируемое обучение

  Обучение с подкреплением
  Обучение с подкреплением относится к целевым алгоритмам, которые учат, как достичь сложной цели или максимизировать в определенном измерении за множество шагов. Например, максимизировать очки, выигранные в игре за множество ходов. Оно отличается от обучения с учителем тем, что при обучении с учителем обучающие данные содержат ключ роли, поэтому модель обучается с помощью самого правильного ответа, тогда как при обучении с подкреплением нет ответа, но агент подкрепления решает, что делать, чтобы выполнить поставленную задачу. В отсутствие обучающего набора данных он обязан учиться на своем опыте.

  Обучение с подкреплением

  Обычно используемые алгоритмы машинного обучения

  1-линейная регрессия
  Линейная регрессия — это статистический метод, который позволяет суммировать и изучать отношения между двумя непрерывными (количественными) переменными: Одна переменная, обозначенная X, рассматривается как независимая переменная. Другая переменная, обозначенная y, рассматривается как зависимая переменная. Линейная регрессия использует одну независимую переменную X для объяснения или прогнозирования результата зависимой переменной y, в то время как множественная регрессия использует две или более независимых переменных для прогнозирования результата в соответствии с функцией потерь, такой как среднеквадратическая ошибка (MSE) или средняя абсолютная ошибка ( МАЭ). Итак, всякий раз, когда вам предлагается предсказать некоторую будущую стоимость процесса, который выполняется в данный момент, вы можете воспользоваться алгоритмом регрессии . Несмотря на простоту этого алгоритма, он довольно хорошо работает, когда есть тысячи признаков, например, мешок слов или n-грамм в обработке естественного языка. Более сложные алгоритмы страдают от переобучения многих функций, а не огромных наборов данных, в то время как линейная регрессия обеспечивает достойное качество. Однако он нестабилен, если функции избыточны.

  Чтобы увидеть реализацию с нуля, ознакомьтесь с нашей последней статьей на эту тему.

  Линейная регрессия

  2-логистическая регрессия
  Не путайте эти алгоритмы классификации с методами регрессии из-за использования регрессии в названии. Логистическая регрессия выполняет бинарную классификацию, поэтому выходные данные меток являются бинарными. Мы также можем думать о логистической регрессии как о частном случае линейной регрессии, когда выходная переменная является категориальной, где мы используем журнал шансов в качестве зависимой переменной. Что удивительного в логистической регрессии? Он берет линейную комбинацию функций и применяет к ней нелинейную функцию (сигмоид), так что это крошечный экземпляр нейронной сети!

  Логистическая регрессия против линейной регрессии

  3-K-средних
  Допустим, у вас есть много точек данных (измерения для фруктов), и вы хотите разделить их на две группы яблоко и груша. K-means кластеризация — это алгоритм кластеризации, используемый для автоматического разделения большой группы на более мелкие.
  Название происходит потому, что в нашем примере вы выбираете K групп K=2. Вы берете среднее этих групп, чтобы повысить точность группы (среднее равно среднему, и вы делаете это несколько раз). Кластер — это просто другое название группы. 902:00 Допустим, у вас есть 13 точек данных, которые на самом деле являются семью яблоками и шестью грушами (но вы этого не знаете), и вы хотите разделить их на две группы. Для этого примера предположим, что все груши больше, чем все яблоки. Вы выбираете две случайные точки данных в качестве начальной позиции. Затем вы сравниваете эти точки со всеми остальными точками и выясняете, какая начальная позиция ближе всего. Это ваш первый проход в кластеризации, и это самая медленная часть.
  У вас есть исходные группы, но поскольку вы выбрали их случайно, вы, вероятно, ошиблись. Допустим, у вас есть шесть яблок и одна груша в одной группе и два яблока и четыре груши в другой. Итак, вы берете среднее значение всех точек в одной группе, чтобы использовать его в качестве новой отправной точки для этой группы, и делаете то же самое для другой группы. Затем вы снова выполняете кластеризацию, чтобы получить новые группы.
  Успех! Поскольку среднее значение ближе к большинству каждого кластера, при втором обходе вы получаете все яблоки в одной группе и все груши в другой. Как понять, что вы закончили? Вы делаете среднее и снова выполняете группу и смотрите, изменились ли какие-либо точки в группах. Ни один не сделал, так что вы закончили. В противном случае вы пошли бы снова.

  K-means

  4-KNN
  Сразу же эти двое стремятся достичь разных целей. K-ближайших соседей — это алгоритм классификации, который является подмножеством контролируемого обучения. K-means — это алгоритм кластеризации, который является подмножеством неконтролируемого обучения.
  Если у нас есть набор данных о футболистах, их позициях и измерениях, и мы хотим назначить позиции футболистам в новом наборе данных, где у нас есть измерения, но нет позиций, мы можем использовать K-ближайших соседей.
  С другой стороны, если у нас есть набор данных футболистов, которых необходимо сгруппировать в K отдельных групп на основе сходства, мы можем использовать K-средних. Соответственно, K в каждом случае тоже означает разное!
  В K-ближайших соседей K представляет количество соседей, которые имеют право голоса при определении позиции нового игрока. Проверьте пример, где K=5. Если у нас есть новый футболист, которому нужна позиция, мы берем пять футболистов в нашем наборе данных с измерениями, наиболее близкими к нашему новому футболисту, и заставляем их голосовать за позицию, которую мы должны назначить новому игроку.
  В K-means K означает количество кластеров, которые мы хотим получить в итоге. Если K = 7, у меня будет семь кластеров или отдельных групп футболистов после запуска алгоритма на моем наборе данных. В конце концов, два разных алгоритма с двумя совершенно разными целями, но тот факт, что они оба используют K, может сильно сбивать с толку.

  K-ближайшие соседи

  5-Машины опорных векторов
  SVM использует гиперплоскости (прямые вещи) для разделения двух точек с разными метками (X и O). Иногда точки не могут быть разделены прямыми элементами, поэтому необходимо отобразить их в пространство более высокого измерения (используя ядра!), где они могут быть разделены прямыми элементами (гиперплоскостями!). Это выглядит как изогнутая линия в исходном пространстве, хотя на самом деле это прямая линия в пространстве гораздо большего размера!

  Машины опорных векторов

  6-Random Forest
  Допустим, мы хотим знать, когда инвестировать в Procter & Gamble, поэтому у нас есть три варианта: купить, продать и удержать на основе нескольких данных за последний месяц, таких как цена открытия, цена закрытия, изменение цены. и объем
  Представьте, что у вас много записей, 900 точек данных.
  Мы хотим построить дерево решений, чтобы выбрать наилучшую стратегию, например, если цена акции изменится более чем на десять процентов выше, чем днем ​​ранее, при большом объеме мы покупаем эту акцию. Но мы не знаем, какие функции использовать, у нас их много. 902:00 Итак, мы берем случайный набор мер и случайную выборку нашего обучающего набора и строим дерево решений. Затем мы делаем то же самое много раз, используя каждый раз другой случайный набор измерений и случайную выборку данных. В конце у нас есть много деревьев решений, мы используем каждое из них для прогнозирования цены, а затем делаем окончательный прогноз на основе простого большинства.

  Случайный лес

  7-Нейронные сети
  Нейронная сеть — это форма искусственного интеллекта. Основная идея нейронной сети состоит в том, чтобы смоделировать множество тесно связанных между собой клеток мозга внутри компьютера, чтобы он мог учиться чему-то, распознавать закономерности и принимать решения так, как это делает человек. Удивительная вещь в нейронной сети заключается в том, что ей не нужно программировать ее для обучения в явном виде: она учится сама по себе, как мозг! 902:00 С одной стороны нейронной сети есть входы. Это может быть изображение, данные с дрона или состояние доски для го. С другой стороны, есть результаты того, что хочет сделать нейронная сеть. Между ними есть узлы и связи между ними. Прочность соединений определяет, какой результат требуется на основе входных данных.

  Искусственная нейронная сеть

  Кроме того, вы можете получить подписку на Medium за 5 долларов в месяц.