Вводный автомат в частный дом: Вводной автомат. Расчет, выбор вводного автомата для квартиры

Содержание

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

Статьи по Теме

Как подобрать автоматический выключатель в дом или квартиру

← Модульные переключатели ввода резерва I-O-II до 125А от Hager || Обеспечение непрерывного электроснабжения коттеджей – ручной и автоматический ввод резервного питания на оборудовании HAGER →

Как подобрать автоматический выключатель в дом или квартиру

Автоматический выключатель или, как часто говорят, автомат – приборы, необходимые для защиты от короткого замыкания или перегрузки любой сети, и конечно же в быту.

Так что самое главное в защите электричества вашего дома, это автоматы. Задача автоматов выключить подачу электрического тока в квартиру при кротком замыкании и перегрузке электросети (см. рис.1). Если такое происходит, необходимо открыть дверь электрощитка, где установлены автоматы и найти тот, у которого рычажок смотрит вниз, как на рисунке, и взвести его вверх. Если автоматический выключатель вновь отключится, можно попробовать достать из розеток вилки тех бытовых приборов (например, электроплита, стиральная или моющая машина, утюг и т.д.), которые защищены этим автоматом. Затем вновь взвести рычажок автомата, и, если он не отключится, пробовать по очереди включать в розетки приборы, чтобы установить возможную причину — неисправность бытовой техники, которая инициирует выключение автомата. Если и здесь вы потерпите неудачу, в любом случае вызывайте специалиста.

Рис.1 Вводной двухполюсный автоматический выключатель производства Hager на 63А.

Наиболее часто встречающиеся неисправности: серьезная поломка бытовой техники, плохой контакт или короткое замыкание в проводах и выход из строя самого автоматического выключателя.

Ремонт – задача профессионалов, однако последнюю причину вы можете избегнуть изначально установив автоматический выключатель хорошего производителя. Затраты будут не на много больше, зато на много больше будет уверенности в завтрашнем дне.

Автоматические выключатели делятся по мощности срабатывания в амперах. Бывают основные и часто используемые в квартирах по шкале номинальных токов: 10 А, 16 А, 25 А, 32 А, 40А, а в последнее время 50А и 63 А. Но есть одно НО. Для того чтобы автоматические выключатели работали эффективно, необходимо правильно подобрать их мощность для соответствующей линии. Лучше всего проконсультироваться со специалистами, но если под рукой их нет, сделаем это сами.

Посчитаем потребляемую мощность электроприборов в квартире.
Пример: у вас стоит электроплита с потребляемой мощностью по паспорту 5 кВт (5000 ватт), микроволновка 1 кВт, электрочайник 1.5 кВт. То есть общая мощность, максимально составит суммарно 7.5 кВт. Теперь давайте переведем полученную мощность в амперы, для этого нам нужна знать сколько в одном киловатте ампер.

1 кВ = 4.5 А

Значит если максимальная мощность 7.5 кВ умножаем на 4.5 А и получаем 33.75 А. Берем шкалу номинальных токов автоматов (см. выше): выше 33.75А ближайший номинал 40А. То есть, если нам необходимо поставить защиту на это электрооборудование, требуется автомат на 40 А.

Рис.2 Автоматический выключатель однополюсный 20А.

Но также необходимо принимать во внимание, что этот расчет мы привели из тех условий, что наше оборудование работает постоянно на полную мощность. В жилых помещениях, простых домах и квартирах полная загрузка сети происходит очень редко, ведь вы не пользуетесь той же электроплитой всегда на полную её мощность и одновременно включаете печь, утюг и электрочайник. Так что постарайтесь решить, какие и сколько приборов обычно бывает включено одновременно, в основном это чайник, электробойлер, пылесос, утюг, несколько конфорок на электроплите, телевизор, компьютер.

Современное электрооборудование требует повышенных затрат электроэнергии, Поэтому розетки, свет, прямое подключение разделяют на несколько линий (проводов). Это называется – разделить сеть по нагрузкам. Каждую линию будет контролировать свой автомат, а их всех их уже главный автомат – вводной двухполюсный. См. рис.1 Можно, например, кухню подключить на отдельные автоматы: розетки – 2 линии, посудомоечная машина – 1 линия, электроплита – 1 линия, свет – 1 линия. И т.д. В итоге, получим электро обеспечение со щитком, похожим на этот. См. рис.3. Он сложнее, зато, если правильно будут подписаны автоматы, легко найти «испорченную» линию, а вся остальная квартира останется со светом…

Рис.3 Так выглядит электрический шкаф уже в сборе с автоматическими выключателями.

Как заменить вводный автомат на счетчике

Наша семья проживает в частном доме. На выносном счетчике, размещенном на внешней стороне дома, поломался вводный автомат. Объясните, как нам теперь его заменить, ведь он запломбирован, и кто это должен делать?

Николай СОРОКА.

Киев.

Как сообщили в Киевэнерго, Право распломбировать вводной автомат (вводной автоматический выключатель) имеют только представители Киевэнерго. Поэтому вам, Николай, необходимо обратиться в Центр обслуживания клиентов (ЦОК), за которым закреплен ваш частный дом, и заполните бланк заявления на снятие пломбы с защитного бокса счетчика.
В заявке нужно указать причину: «Замена вводного автоматического выключателя — распломбирование с последующим опломбированием». Оформляя заявку, работник ЦОК согласует с вами дату и время выполнения этих работ.
Поскольку после замены вводного автомата нужно выполнить техническую проверку счетчика, в ЦОК должны выставить счет за предоставление этих услуг.
Автоматический выключатель нужно приобрести самостоятельно. При этом обратите внимание, что его технические характеристики должны соответствовать характеристикам сломанного (поврежденного) выключателя, а также указанной в договоре мощности. Перед покупкой обязательно убедитесь в этом. Технические характеристики указываются на автомате: ток (в амперах, А) и напряжение (в вольтах, В).
После того, как по вашей заявке электромонтер Киевэнерго распломбирует бокс, вы можете заменить автоматический выключатель новым.
В предварительно согласованную с вами дату, указанную в заявке, к вам приедет электромонтер Киевэнерго. Он проверит, чтобы технические характеристики нового автоматического выключателя соответствовали договорной мощности (указанной в договоре), опломбирует защитный бокс и подпишет с вами акт о сохранении пломб.
Обратите внимание. Замена автоматических выключателей не входит в перечень работ, выполняемых персоналом Киевэнерго в пределах эксплуатации приборов учета. Автоматический выключатель (АВ) не является составной частью учета электроэнергии. Это коммутационно-защитное устройство, которое имеет функции включения-отключения напряжения и отключения при превышении значения тока нагрузки по отношению к номинальному значению, указанному на корпусе автоматического выключателя. В случае установления у бытовых клиентов АВ на лестничной клетке их обслуживание (замена, установка, контроль контактов и т. д.) должно проводиться работниками ЖЭО или организации, на балансе которой находится дом. При установке АВ в жилье клиента или в частном доме обслуживание (замена, установка, контроль контактов и т. д.) выполняется клиентом или за его счет.

Фотоэтюд Александра КЛИМЕНКО.

Сколько надо автоматов в квартире и в частном доме?

Давайте сразу уясним — в квартире вы сами ни чего не делаете с распределительным электрощитом, только по заявке на услуги электрика управляющей компании. Нет, ну щит вы скомплектовать можете, но его подключение — прерогатива исключительно штатного квалифицированного электрика. В коттедже — можете, но под свою ответственность!

Ну условия вопроса вполне понятны, остается лишь предположительно оценить мощность электроплиты — пусть она будет средней 5 кВт. и мощность водонагревателя — допустим 2 кВт.

Вообще если квартира не газифицирована (а по наличию электроплиты можно судить что это так) то на нее подается около 10 кВт. Отсюда сразу считаем вводной автомат мощностью 40 Ампер — 1 штука.

Следующим в разделки квартирного (и коттеджа) электрощита обязательно должно стоять реле напряжения. Не стоит экономить на этом устройстве. Оно стоит гораздо меньше всей вашей техники имеющейся в жилище и его значимость трудно переоценить. Так например, при обрыве рабочего нулевого проводника по этажу, вы можете «поймать» в своих розетках до 400 Вольт (две фазы) Как вы думаете, что произойдет с чуткой электроникой ваших электроприборов? Правильно! Так что покупаем и ставим реле напряжения — 1 штука.

Далее идет разделение на несколько линий — не отключаемую линию, линию освещения и розеточную группу.

Не отключаемая линия делается например для холодильника и системы аква-стоп (при наличии) Такая линия нужна для отключения всех остальных при долгом отсутствии хозяев. Для этой линии ставим УЗО на 25 Ампер + автоматический выключатель (далее автомат) на 10 Ампер. Каждого по 1 штуке.

Линия освещения — одно УЗО на 25 Ампер и несколько отсекающих комнаты автоматов. Автоматы по 6 Ампер по количеству комнат. Туалет, коридор и ванная могут быть совмещены. Так например в трехкомнатную квартиру три автомата по 6 Ампер на каждую из комнат, и одни 6 Ампер на санузел и коридор. И того 1 УЗО + 4 Автомата.

Теперь розеточная линия. Их так же рекомендовал разделить на комнаты. Выделенную линию кухонной розетки идущей к плите поставьте на отдельное УЗО (1 шт.) + автомат на 25 Ампер. На все остальные розеточные линии по комнатам ставится одно общее УЗО + автоматы по 16 Ампер на каждую из комнат.

ОТСТУПЛЕНИЕ — Вот тут дерзну не согласится с одним из авторов ответа в вопросе выбора автоматов по току отсечки для розеточной линии. Ставить автоматы на розеточные группы по 25 Ампер, исходя из расчета токопроводимости жилы провода — не правильно. Цепь любой розеточной линии квартиры заканчивается розеткой (точкой разбора) и вот как раз на большинстве современных бытовых розеток и написан максимально допустимы ток — 16 Ампер. Поэтому ставить автомат большего тока не только не рационально, но и против Правил. Кто то может попытаться брать из этой розетки мощность более 20 Ампер, на который она не рассчитана, а «тепловуха» 25-го автомат, при этом будет лояльна к такому току и не отключит, не защитит… итог — пожар. Так что на розеточную группу ставим 16-тые автоматы.

Самый простой электрощит квартиры будет выглядеть примерно так —

Большой разницы с коттеджем нет, кроме количества комнат и соответственно дополнительных автоматах того же сечения на освещение и розетки.

Вместо УЗО и автоматов, можно конечно поставить и «дифы» (дифференциальные автоматический выключатели) которые несут в себе и роль УЗО и роль Автоматов. Однако хорошие дифы довольно дорогое удовольствие, а бюджетность сборки тоже не мало важное условие.

Что такое машинное обучение и почему оно важно?

Что такое машинное обучение?
Машинное обучение (ML) — это тип искусственного интеллекта (AI), который позволяет программным приложениям более точно прогнозировать результаты, не будучи явно запрограммированными на это. Алгоритмы машинного обучения используют исторические данные в качестве входных данных для прогнозирования новых выходных значений.
Механизмы рекомендаций — распространенный вариант использования машинного обучения. Другие популярные применения включают обнаружение мошенничества, фильтрацию спама, обнаружение вредоносных программ, автоматизацию бизнес-процессов (BPA) и профилактическое обслуживание.
Почему так важно машинное обучение?
Машинное обучение важно, потому что оно дает предприятиям представление о тенденциях в поведении клиентов и операционных схемах бизнеса, а также поддерживает разработку новых продуктов. Многие из ведущих компаний сегодняшнего дня, такие как Facebook, Google и Uber, делают машинное обучение центральной частью своей деятельности. Машинное обучение стало важным конкурентным преимуществом для многих компаний.
Какие бывают типы машинного обучения?
Классическое машинное обучение часто классифицируется по тому, как алгоритм учится становиться более точными в своих прогнозах.Существует четыре основных подхода: обучение с учителем, обучение без учителя, обучение без учителя и обучение с подкреплением. Тип алгоритма, который выбирают исследователи данных, зависит от того, какой тип данных они хотят предсказать.
Контролируемое обучение: В этом типе машинного обучения специалисты по обработке данных предоставляют алгоритмам помеченные данные обучения и определяют переменные, которые, по их мнению, алгоритм должен оценивать на предмет корреляций. Указаны как вход, так и выход алгоритма.
Обучение без учителя: Этот тип машинного обучения включает алгоритмы, которые обучаются на немаркированных данных. Алгоритм просматривает наборы данных в поисках любого значимого соединения. Данные, на которых обучаются алгоритмы, а также прогнозы или рекомендации, которые они выводят, предопределены.
Полу-контролируемое обучение: Этот подход к машинному обучению включает сочетание двух предыдущих типов. Специалисты по обработке данных могут использовать алгоритм, в основном помеченный обучающими данными, но модель может исследовать данные самостоятельно и развивать собственное понимание набора данных.
Обучение с подкреплением: Специалисты по обработке данных обычно используют обучение с подкреплением, чтобы научить машину выполнять многоэтапный процесс, для которого существуют четко определенные правила. Специалисты по обработке данных программируют алгоритм для выполнения задачи и дают ей положительные или отрицательные сигналы, когда он определяет, как выполнить задачу. Но по большей части алгоритм сам решает, какие шаги предпринять на этом пути.
Как работает машинное обучение с учителем?
Машинное обучение с учителем требует от специалиста по обработке данных обучить алгоритм как с помеченными входами, так и с желаемыми выходами. Алгоритмы контролируемого обучения подходят для следующих задач:
Бинарная классификация: Разделение данных на две категории.
Классификация по нескольким классам: Выбор между более чем двумя типами ответов.
Моделирование регрессии: Прогнозирование непрерывных значений.
Ансамбль: Объединение прогнозов нескольких моделей машинного обучения для получения точного прогноза.
Как работает машинное обучение без учителя?
Алгоритмы неконтролируемого машинного обучения не требуют маркировки данных.Они просеивают немаркированные данные в поисках шаблонов, которые можно использовать для группировки точек данных в подмножества. Большинство типов глубокого обучения, включая нейронные сети, являются неконтролируемыми алгоритмами. Алгоритмы неконтролируемого обучения подходят для следующих задач:
Кластеризация: Разделение набора данных на группы на основе сходства.
Обнаружение аномалии: Выявление необычных точек данных в наборе данных.
Анализ ассоциаций: Идентификация наборов элементов в наборе данных, которые часто встречаются вместе.
Уменьшение размерности: Уменьшение количества переменных в наборе данных.

Как работает полу-контролируемое обучение?
Полу-контролируемое обучение: специалисты по обработке данных вводят в алгоритм небольшое количество помеченных обучающих данных. Исходя из этого, алгоритм изучает размеры набора данных, который затем может применяться к новым, немаркированным данным. Производительность алгоритмов обычно улучшается, когда они обучаются на помеченных наборах данных.Но маркировка данных может занять много времени и дорого. Полу-контролируемое обучение — это золотая середина между производительностью обучения с учителем и эффективностью обучения без учителя. Некоторые области, где используется полу-контролируемое обучение, включают:
Машинный перевод: Обучающие алгоритмы перевода на основе неполного словаря слов.
Обнаружение мошенничества: Выявление случаев мошенничества при наличии лишь нескольких положительных примеров.
Маркировка данных: Алгоритмы, обученные на небольших наборах данных, могут научиться автоматически применять метки данных к большим наборам.
Как работает обучение с подкреплением?
Обучение с подкреплением работает путем программирования алгоритма с определенной целью и предписанным набором правил для достижения этой цели. Специалисты по обработке данных также программируют алгоритм на поиск положительных вознаграждений, которые он получает, когда выполняет действие, полезное для достижения конечной цели, и избегают наказаний, которые он получает, когда выполняет действие, которое уводит его от конечной цели. Цель.Обучение с подкреплением часто используется в таких областях, как:
Робототехника: Роботы могут научиться выполнять задачи в физическом мире, используя эту технику.
Видеоигра: Обучение с подкреплением использовалось, чтобы научить ботов играть в несколько видеоигр.
Управление ресурсами: При ограниченных ресурсах и поставленной цели обучение с подкреплением может помочь предприятиям спланировать распределение ресурсов.
Машинное обучение похоже на статистику по стероидам.
Кто использует машинное обучение и для чего оно используется?
Сегодня машинное обучение используется в самых разных приложениях. Возможно, одним из самых известных примеров машинного обучения в действии является механизм рекомендаций, который используется в новостной ленте Facebook.
Facebook использует машинное обучение, чтобы персонализировать доставку ленты каждого участника. Если участник часто останавливается, чтобы прочитать сообщения определенной группы, механизм рекомендаций начнет показывать большую часть активности этой группы раньше в ленте.
За кулисами движок пытается закрепить известные шаблоны в онлайн-поведении участника. Если участник изменит схему и не сможет читать сообщения из этой группы в ближайшие недели, лента новостей изменится соответствующим образом.
Помимо механизмов рекомендаций, машинное обучение можно использовать и в следующих целях:
Управление взаимоотношениями с клиентами. Программное обеспечение CRM может использовать модели машинного обучения для анализа электронной почты и побуждать членов отдела продаж первыми отвечать на самые важные сообщения. Более продвинутые системы могут даже рекомендовать потенциально эффективные ответы.
Бизнес-аналитика. Поставщики средств бизнес-аналитики и аналитики используют машинное обучение в своем программном обеспечении для выявления потенциально важных точек данных, шаблонов точек данных и аномалий.
Системы информации о человеческих ресурсах. Системы HRIS могут использовать модели машинного обучения для фильтрации приложений и определения лучших кандидатов на открытую позицию.
Беспилотные автомобили.Алгоритмы машинного обучения могут даже позволить полуавтономному автомобилю распознавать частично видимый объект и предупреждать водителя.
Виртуальные помощники. Умные помощники обычно сочетают модели машинного обучения с учителем и без учителя для интерпретации естественной речи и предоставления контекста.
Каковы преимущества и недостатки машинного обучения?
Машинное обучение использовало самые разные сценарии — от прогнозирования поведения клиентов до создания операционной системы для беспилотных автомобилей.
Что касается преимуществ, машинное обучение может помочь предприятиям глубже понять своих клиентов. Собирая данные о клиентах и соотнося их с поведением с течением времени, алгоритмы машинного обучения могут изучать ассоциации и помогать командам адаптировать разработку продуктов и маркетинговые инициативы к потребностям клиентов.
Некоторые компании используют машинное обучение в качестве основного двигателя в своих бизнес-моделях. Uber, например, использует алгоритмы для подбора водителей и пассажиров.Google использует машинное обучение, чтобы показывать рекламу о поездках в поисковых запросах.
Но машинное обучение имеет недостатки. Прежде всего, это может быть дорого. Проекты машинного обучения обычно реализуются специалистами по данным, которые получают высокие зарплаты. Для этих проектов также требуется программная инфраструктура, которая может быть дорогостоящей.
Существует также проблема смещения машинного обучения. Алгоритмы, обученные на наборах данных, которые исключают определенные группы населения или содержат ошибки, могут привести к неточным моделям мира, которые в лучшем случае терпят неудачу, а в худшем являются дискриминационными. Когда предприятие основывает основные бизнес-процессы на предвзятых моделях, оно может нанести нормативный и репутационный ущерб.
Как правильно выбрать модель машинного обучения
Процесс выбора правильной модели машинного обучения для решения проблемы может занять много времени, если к нему не подойти стратегически.
Шаг 1: Совместите проблему с потенциальными входными данными, которые следует учитывать для решения. Этот шаг требует помощи специалистов по данным и экспертов, глубоко разбирающихся в проблеме.
Шаг 2: Соберите данные, отформатируйте их и при необходимости пометьте данные. Этим шагом обычно руководят специалисты по данным с помощью обработчиков данных.
Шаг 3: Выберите, какой алгоритм (ы) использовать, и протестируйте, чтобы увидеть, насколько хорошо они работают. Этот шаг обычно выполняют специалисты по данным.
Шаг 4: Продолжайте точную настройку выходных сигналов, пока они не достигнут приемлемого уровня точности. Этот шаг обычно выполняется специалистами по обработке данных при обратной связи с экспертами, глубоко разбирающимися в проблеме.
Важность интерпретируемого человеком машинного обучения
Объяснение того, как работает конкретная модель машинного обучения, может быть сложной задачей, когда модель является сложной. Есть несколько вертикальных отраслей, в которых специалистам по данным приходится использовать простые модели машинного обучения, потому что для бизнеса важно объяснять, как было принято каждое решение. Это особенно верно в отраслях с тяжелым бременем соблюдения требований, таких как банковское дело и страхование.
Сложные модели могут давать точные прогнозы, но объяснить непрофессионалу, как был определен результат, может быть сложно.
<noscript><img src='/800/600/https/stroimass.com/wp-content/uploads/2020/09/uzo-6-768x841.jpg' /></noscript> techtarget.com» type=»text/html» frameborder=»0″/>
Какое будущее у машинного обучения?
Хотя алгоритмы машинного обучения существуют уже несколько десятилетий, они приобрели новую популярность по мере роста популярности искусственного интеллекта. В частности, модели глубокого обучения используются в самых современных приложениях искусственного интеллекта.
Платформы машинного обучения
являются одной из самых конкурентных областей корпоративных технологий, и большинство крупных поставщиков, включая Amazon, Google, Microsoft, IBM и другие, стремятся подписать клиентов на услуги платформы, которые охватывают спектр деятельности машинного обучения, включая сбор данных, сбор данных. подготовка, классификация данных, построение моделей, обучение и развертывание приложений.
По мере того как машинное обучение становится все более важным для бизнес-операций, а ИИ становится более практичным в корпоративных условиях, войны за платформы машинного обучения будут только усиливаться.
Постоянные исследования в области глубокого обучения и искусственного интеллекта все больше фокусируются на разработке более общих приложений. Современные модели искусственного интеллекта требуют обширного обучения для создания алгоритма, оптимизированного для выполнения одной задачи. Но некоторые исследователи изучают способы сделать модели более гибкими и ищут методы, позволяющие машине применять контекст, полученный в ходе выполнения одной задачи, к будущим, различным задачам.
Глубокое обучение работает совсем иначе, чем традиционное машинное обучение.
Как эволюционировало машинное обучение?
1642 — Блез Паскаль изобретает механическую машину, которая может складывать, вычитать, умножать и делить.
1679 — Готфрид Вильгельм Лейбниц изобретает систему двоичного кода.
1834 г. — Чарльз Бэббидж замышляет идею универсального устройства, которое можно было бы программировать с помощью перфокарт.
1842 — Ада Лавлейс описывает последовательность операций для решения математических задач, используя теоретическую перфокарточную машину Чарльза Бэббиджа, и становится первым программистом.
1847 — Джордж Буль создает булеву логику, форму алгебры, в которой все значения могут быть сведены к двоичным значениям истина или ложь.
1936 — Английский логик и криптоаналитик Алан Тьюринг предлагает универсальную машину, которая могла бы расшифровать и выполнить набор инструкций. Его опубликованное доказательство считается основой информатики.
1952 — Артур Сэмюэл создает программу, которая поможет компьютеру IBM лучше играть в шашки, чем больше он играет.
1959 — MADALINE становится первой искусственной нейронной сетью, применяемой для решения реальной проблемы: удаления эха с телефонных линий.
1985 — Искусственная нейронная сеть Терри Сейновски и Чарльза Розенберга научилась правильно произносить 20 000 слов за одну неделю.
1997 — IBM Deep Blue обыграл гроссмейстера по шахматам Гарри Каспарова.
1999 — Интеллектуальная рабочая станция прототипа CAD проанализировала 22 000 маммограмм и обнаружила рак на 52% точнее, чем рентгенологи.
2006 г. — компьютерный ученый Джеффри Хинтон изобретает термин «глубокое обучение» для описания исследования нейронных сетей.
2012 — Неконтролируемая нейронная сеть, созданная Google, научилась распознавать кошек в видеороликах YouTube с точностью 74,8%.
2014 — Чат-бот проходит тест Тьюринга, убеждая 33% судей-людей, что это был украинский подросток по имени Юджин Густман.
2014 г. — AlphaGo от Google побеждает чемпиона по игре в го, самой сложной настольной игре в мире.
2016 — LipNet, система искусственного интеллекта DeepMind, распознает читаемые по губам слова на видео с точностью до 93.4%.
2019 — Amazon контролирует 70% доли рынка виртуальных помощников в США
Что такое машинное обучение? | Королевское общество

Машинное обучение используется в поисковых системах Интернета, фильтрах электронной почты для сортировки спама, на веб-сайтах для предоставления персонализированных рекомендаций, в банковском программном обеспечении для обнаружения необычных транзакций и во многих приложениях на наших телефонах, таких как распознавание голоса.
У технологии гораздо больше потенциальных приложений, некоторые из которых имеют более высокие ставки, чем другие.Будущие разработки могут поддержать экономику Великобритании и окажут значительное влияние на общество. Например, машинное обучение может предоставить нам легко доступных «личных помощников», которые помогут управлять нашей жизнью, оно может значительно улучшить транспортную систему за счет использования автономных транспортных средств; и система здравоохранения, улучшая диагностику заболеваний или персонализируя лечение. Машинное обучение также можно использовать для приложений безопасности, таких как анализ электронной почты или использования Интернета.Сейчас необходимо рассмотреть последствия этих и других применений технологии и принять меры для обеспечения того, чтобы их использование было выгодным для общества.
Машинное обучение отличается от некоторых аспектов робототехники, но частично совпадает с ними (роботы являются примером оборудования, которое может использовать алгоритмы машинного обучения, например, чтобы сделать роботов автономными) и искусственного интеллекта (ИИ) (концепция, которая не имеют согласованное определение; однако машинное обучение — это способ достижения определенной степени искусственного интеллекта).
О чем проект Королевского общества?
У этой преобразующей технологии есть как возможности, так и проблемы
У этой преобразующей технологии есть как возможности, так и проблемы, и она поднимает социальные, правовые и этические вопросы. Вот почему Королевское общество начинает проект по машинному обучению, цель которого — стимулировать дискуссии, повысить осведомленность и продемонстрировать потенциал машинного обучения, а также выделить возможности и проблемы, которые оно представляет.В ходе проекта мы будем взаимодействовать с политиками, академическими кругами, представителями промышленности и широкой общественностью.
Проект будет сосредоточен на текущих и ближайших (5-10 лет) приложениях машинного обучения. В нем будет присутствовать сильный элемент общественного участия, и в ходе проекта будут созданы различные ресурсы. Подробная информация об этом также будет размещена на этих веб-страницах.
Объем проекта был разработан основной группой экспертов, которые встретились летом 2015 года.
Кто проинформирует этот проект?
Этот проект Королевского общества возглавляет рабочая группа, в которой задействованы самые разные специалисты.
Ответы на наш призыв предоставить доказательства (сейчас закрыт) также информируют проект.
В ходе проекта будут проводиться собрания по сбору доказательств и общественные мероприятия.
Что выйдет из проекта?
Проект также объединяет научно обоснованные рекомендации в политическом отчете для политиков Великобритании и ЕС, опубликованном в апреле 2017 года.
Что такое машинное обучение?
Эти видео, визуализации и подкасты более полно объясняют различные аспекты машинного обучения:
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 Нейме 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.
алгоритмов машинного обучения | Введение в машинное обучение
Типы машинного обучения
1.Обучение с учителем: В модели обучения с учителем алгоритм обучается на помеченном наборе данных, чтобы генерировать ожидаемые прогнозы для ответа на новые данные.
Eg; Для прогнозирования цен на жилье нам сначала нужны данные о домах, такие как; квадратный фут, нет. комнат, в доме есть сад или нет и тд особенности. Затем нам нужно знать цены на эти дома, т.е. метки классов. Теперь, когда данные поступают из тысяч домов, их характеристик и цен, мы теперь можем обучить модель машинного обучения с учителем предсказывать цену нового дома на основе прошлого опыта использования этой модели.
Контролируемое обучение бывает двух типов:
a) Классификация: В разделе «Классификация» компьютерная программа обучается на обучающем наборе данных и на основе обучения классифицирует данные по разным меткам классов. Этот алгоритм используется для прогнозирования дискретных значений, таких как мужской | женский, истина | ложь, спам | не спам и т. Д.
Eg; Обнаружение спама в электронной почте, распознавание речи, идентификация раковых клеток и т. Д.
Типы алгоритмов классификации:
Наивный байесовский классификатор
Деревья решений
Логистическая регрессия
K-Ближайшие соседи
Опорная векторная машина
Классификация случайных лесов
b) Регрессия: Задача алгоритма регрессии — найти функцию отображения для отображения входных переменных (x) в непрерывную выходную переменную (y).Алгоритмы регрессии используются для прогнозирования непрерывных значений, таких как цена, зарплата, возраст, оценки и т. Д.
Eg; Прогноз погоды, прогноз цен на жилье, обнаружение фейковых новостей и т. Д.
Типы алгоритмов регрессии:
Простая линейная регрессия
Множественная линейная регрессия
полиномиальная регрессия
Регрессия дерева решений
Случайная регрессия леса
Метод ансамбля
2.Неконтролируемое обучение: В модели неконтролируемого обучения алгоритм обучается на немаркированном наборе данных и пытается найти смысл, извлекая особенности, совместное появление и лежащие в основе шаблоны самостоятельно.
Eg; Обнаружение аномалий, в том числе обнаружение мошенничества. Другой пример — открытие больниц неотложной помощи в местах, максимально подверженных травмам. Кластеризация K-средних группирует эти местоположения областей с максимальной вероятностью в кластеры и определяет центр кластера (т. Е. Больницу) для каждого кластера (т. Е. Зоны, подверженные авариям).
Типы обучения без учителя:
Кластеризация
Обнаружение аномалий
Ассоциация
Автоэнкодеры
Скрытые переменные модели
Нейронные сети
3. Обучение с подкреплением: Обучение с подкреплением — это тип машинного обучения, при котором модель учится вести себя в среде, выполняя некоторые действия и анализируя реакции. RL предпринимает соответствующие действия, чтобы максимизировать положительный ответ в конкретной ситуации.Модель подкрепления решает, какие действия следует предпринять для выполнения данной задачи, поэтому она обязана извлекать уроки из самого опыта.
Eg; Возьмем, к примеру, ребенка, который учится ходить. В первом случае, когда ребенок начинает ходить и добирается до шоколада, поскольку шоколад — это конечная цель для ребенка, и ответ ребенка положительный, поскольку он счастлив. Во втором случае, когда ребенок начинает ходить и во время ходьбы его ударяет стул и он не может дотянуться до шоколада, он начинает плакать, что является отрицательной реакцией.Это значит, что мы, люди, учимся на следах и ошибках. Здесь ребенок — «агент», шоколад — «награда», а между ними множество препятствий. Теперь агент пробует несколько способов и находит наилучший из возможных путей получения награды.
Жизненный цикл машинного обучения
Машинное обучение помогает повысить производительность и продуктивность задачи. Он включает обучение и самокоррекцию при введении новых данных.
Жизненный цикл машинного обучения
состоит из шести основных этапов:
Шаг 1. Сбор данных
Определите различные источники данных, такие как Kaggle, и соберите требуемый набор данных
Шаг 2: Предварительная обработка данных и EDA
На этом этапе мы проводим анализ данных на предмет отсутствующих значений, повторяющихся данных, недопустимых данных с использованием различных аналитических методов.А также предварительная обработка данных для извлечения признаков, анализа признаков и визуализации данных.
Шаг 3: Модель поезда
Мы используем набор данных для обучения модели с использованием различных алгоритмов машинного обучения. Обучение модели важно для понимания различных шаблонов, правил и функций.
Шаг 4: Тестовая модель
На этом этапе мы проверяем точность нашей модели, предоставляя тестовый набор данных для обученной модели.
Шаг 5: Развертывание модели Развертывание модели
означает интеграцию модели машинного обучения в существующую производственную среду, которая принимает входные данные и возвращает выходные данные для принятия бизнес-решений на основе данных. Перечислены различные технологии, которые можно использовать для развертывания моделей машинного обучения:
Докер
Кубернетес
AWS SageMaker
MLFlow
Служба машинного обучения Azure
Шаг 6: Мониторинг модели
После развертывания модели здесь идет мониторинг модели, который отслеживает ваши модели машинного обучения на предмет таких факторов, как ошибки, сбои и задержки, и, что наиболее важно, чтобы гарантировать, что ваша модель поддерживает желаемую производительность.Мониторинг моделей очень важен, потому что ваши модели со временем будут ухудшаться из-за нескольких факторов, таких как невидимые данные, изменения в среде и отношения между переменными.
Некоторые реальные приложения машинного обучения
Автоматический перевод языка в Google Translate
Более быстрый выбор маршрута на карте Google
Беспилотный / беспилотный автомобиль
Смартфон с распознаванием лиц
Распознавание речи
Система рекомендаций по рекламе
Система рекомендаций Netflix
Автоматическое добавление тегов в друзья в Facebook
Торговля на фондовом рынке
Обнаружение мошенничества
Прогноз погоды
Медицинский диагноз
Чат-бот
Машинное обучение в сельском хозяйстве
Преимущества машинного обучения
Автоматизация работы
Мощная прогностическая способность
Увеличение продаж на рынке электронной коммерции
ML преимущества в области медицины для улучшения медицинской диагностики и разработки лекарств
Машинное обучение используется в роботизированной медицинской хирургии
ML в сфере финансов увеличивает производительность, увеличивает доход и обеспечивает безопасные транзакции
Моделирование данных для принятия полезных решений
Сводка
Машинное обучение
можно использовать практически во всех сферах жизни человека, чтобы сделать нашу работу эффективной, , надежной, и несложной .Поскольку мы знаем, что у всего есть свои плюсы и минусы, машинное обучение также имеет свои недостатки, например, с ростом машинного обучения многие люди могут потерять свою текущую работу по сценарию. Но самое главное , что самое главное, — это , полезное в долгосрочной перспективе для человечества.
Носители, показанные в этой статье, не принадлежат Analytics Vidhya и используются по усмотрению автора.
Основы машинного обучения
При использовании линейных методов нам может потребоваться множество функций, чтобы получить пространство гипотез, достаточно выразительное, чтобы соответствовать нашим данным — функций может быть на порядки больше, чем обучающих примеров.Хотя регуляризация может контролировать переоснащение, наличие огромного количества функций может сделать вещи очень сложными в вычислительном отношении, если обращаться с ними наивно. Для целевых функций особой общей формы, которая включает в себя регрессию гребня и SVM, но не регрессию лассо, мы можем «ядро», что может обеспечить значительное ускорение в определенных ситуациях. Фактически, с помощью «уловки с ядром» мы даже можем использовать бесконечномерное пространство признаков с вычислительными затратами, которые зависят в первую очередь от размера обучающей выборки.
Подробнее … Более подробно, оказывается, что даже когда оптимальный вектор параметров, который мы ищем, живет в очень многомерном векторном пространстве (размерность — это количество функций), основной аргумент линейной алгебры показывает, что для некоторых целевых функций оптимальный вектор параметров находится в подпространстве, охватываемом входными векторами обучения. Таким образом, когда у нас больше функций, чем обучающих точек, нам может быть лучше ограничить наш поиск подпространством более низкой размерности, охватываемым обучающими входными данными.Мы можем сделать это, просто изменив параметры целевой функции. Этот результат называется «теоремой о представителе», и его доказательство можно привести на одном слайде.
После повторной параметризации мы обнаружим, что целевая функция зависит от данных только через матрицу Грама или «матрицу ядра», которая содержит скалярные произведения между всеми парами векторов обучающих признаков. Здесь все становится интереснее во второй раз: предположим, что f — наша функция определения характеристик. Иногда скалярное произведение между двумя векторами признаков f (x) и f (x ‘) может быть вычислено намного эффективнее, чем умножение вместе соответствующих признаков и суммирование.В такой ситуации мы записываем точечные произведения в терминах «ядерной функции»: k (x, x ‘) = 〈f (x), f (x’)〉, которые мы надеемся вычислить гораздо быстрее, чем O (d), где d — размер пространства признаков. Суть «метода ядра» заключается в использовании этого «трюка с ядром» вместе с описанной выше повторной параметризацией. Это позволяет использовать огромные (даже бесконечные) пространства функций с вычислительной нагрузкой, которая зависит в первую очередь от размера вашего обучающего набора. На практике это полезно для небольших и средних наборов данных, для которых вычисление матрицы ядра выполнимо.Масштабирование методов ядра для больших наборов данных все еще является активной областью исследований.

Как научиться машинному обучению, самостоятельный путь
Если вы решили серьезно изучать машинное обучение, поздравляем! Впереди у вас веселое и полезное путешествие.
Вот 10 советов, которые должен знать каждый новичок:
1.Установите конкретные цели или сроки.
Машинное обучение — это обширная область, которая расширяется с каждым годом. В кроличьи норы можно легко попасть. Ставьте перед собой конкретные цели и продолжайте двигаться.
2. Прогуляйтесь перед бегом.
У вас может возникнуть соблазн окунуться в некоторые из новейших передовых областей машинного обучения, такие как глубокое обучение или НЛП. Постарайтесь с самого начала сосредоточиться на основных концепциях. Эти сложные темы будет намного легче понять, когда вы овладеете основными навыками.
3. Чередуйте практику и теорию.
Практика и теория идут рука об руку. Вы не сможете овладеть теорией, не применяя ее, но вы не будете знать, что делать без теории.
4. Напишите несколько алгоритмов с нуля.
После того, как вы попрактикуетесь в применении алгоритмов из существующих пакетов, вы захотите написать несколько с нуля. Это выведет ваше понимание на новый уровень и позволит вам настроить их в будущем.
5. Ищите разные точки зрения.
Способ объяснения алгоритма статистиком будет отличаться от того, как его объясняет ученый-компьютерщик. Ищите разные объяснения одной и той же темы.
6. Свяжите каждый алгоритм с ценностью.
Для каждого изучаемого инструмента или алгоритма постарайтесь придумать, как их можно было бы применить в бизнесе или технологиях. Это важно для того, чтобы научиться «думать» как специалист по данным.
7.Не верьте шумихе.
Машинное обучение — это , а не то, что в фильмах изображается как искусственный интеллект. Это мощный инструмент, но вы должны подходить к проблемам рационально и непредвзято. Машинное обучение должно быть лишь одним из инструментов в вашем арсенале!
8. Игнорировать понты.
Иногда можно увидеть, как люди в сети обсуждают много математики и жаргона. Если вы этого не понимаете, не расстраивайтесь. Важно следующее: можете ли вы каким-либо образом использовать машинное обучение для повышения ценности? И ответ: да, можете.
9. Подумайте о «входах / выходах» и спросите «почему».
Иногда вы можете потеряться в сорняках. Если сомневаетесь, сделайте шаг назад и подумайте о том, как входные и выходные данные объединяются. Спрашивайте «почему» на каждой стадии процесса.
10. Находите интересные проекты, которые вам интересны!
Рим построили не за один день, как и ваши навыки машинного обучения. Выбирайте темы, которые вас интересуют, не торопитесь и получайте удовольствие по пути.
Страница не найдена | Добавочный номер UC Berkeley
В этом заявлении объясняется, как мы используем файлы cookie на нашем веб-сайте. Для получения информации о том, какие типы личной информации будут собираться при посещении веб-сайта и как эта информация будет использоваться, см. Нашу политику конфиденциальности.
Как мы используем файлы cookie
Все наши веб-страницы используют файлы cookie. Файл cookie — это небольшой файл из букв и цифр, который мы размещаем на вашем компьютере или мобильном устройстве, если вы согласны. Эти файлы cookie позволяют нам отличать вас от других пользователей нашего веб-сайта, что помогает нам обеспечить вам удобство при просмотре нашего веб-сайта и позволяет нам улучшать наш веб-сайт.
Типы файлов cookie, которые мы используем
Мы используем следующие типы файлов cookie:
Строго необходимые файлы cookie — они необходимы, чтобы вы могли перемещаться по веб-сайтам и использовать их функции. Без этих файлов cookie не могут быть предоставлены запрашиваемые вами услуги, такие как вход в свою учетную запись.
Файлы cookie производительности — эти файлы cookie собирают информацию о том, как посетители используют веб-сайт, например, какие страницы посетители посещают чаще всего.Мы используем эту информацию для улучшения наших веб-сайтов и помощи в расследовании проблем, возникающих у посетителей. Эти файлы cookie не собирают информацию, идентифицирующую посетителя.
Функциональные файлы cookie — эти файлы cookie позволяют веб-сайту запоминать сделанный вами выбор и предоставлять больше личных функций. Например, функциональный файл cookie можно использовать для запоминания товаров, которые вы поместили в корзину. Информация, собираемая этими файлами cookie, может быть анонимной, и они не могут отслеживать вашу активность на других веб-сайтах.
Большинство веб-браузеров позволяют контролировать большинство файлов cookie через настройки браузера. Чтобы узнать больше о файлах cookie, в том числе о том, как узнать, какие файлы cookie были установлены, а также как управлять ими и удалять их, посетите https://www.allaboutcookies.org/.
Конкретные файлы cookie, которые мы используем
В приведенном ниже списке указаны файлы cookie, которые мы используем, и разъясняются цели, для которых они используются. Мы можем время от времени обновлять информацию, содержащуюся в этом разделе.
JSESSIONID: этот файл cookie используется сервером приложений для идентификации уникального сеанса пользователя.
registrarToken: этот файл cookie используется для запоминания товаров, которые вы добавили в корзину.
locale: этот файл cookie используется для запоминания ваших языковых и языковых настроек.
No related posts.