Как выбрать дифференциальный автомат — как самостоятельно правильно выбрать дифференциальный автомат

Если вы занимаетесь самостоятельным монтажом электропроводки и находитесь уже на завершающей стадии этого нелегкого процесса, совершенно закономерным для вас будет вопрос: как выбрать дифференциальный автомат правильно, чтобы он выполнял все возложенные на него функции?

Монтаж электропроводки – это сложная процедура, которая требует от исполнителя большого внимания, ответственности и глубокого понимания устройства электросети. Одним из самых важных этапов здесь является правильный выбор устройства, которое будет обеспечивать защитную функцию при утечке тока или при замыкании.

В настоящее время существует два типа таких устройств: УЗО и дифференциальный автомат. Принципы их действия подобны, но первое реагирует только на разность тока.

Говоря простым языком, УЗО срабатывает только в том случае, если будут зафиксированы различные показатели тока на втором обороте.

Прибор сравнивает ушедший и пришедший ток. И если эти показатели оказываются разными, то устройство отключает электричество. Недостаток УЗО заключается в ограниченном функционале и отсутствии даже намека на искусственный интеллект.

Этому устройству совершенно безразлично, что конкретно включено в электрическую сеть. Если нет утечки тока, оно будет работать исправно, несмотря на нештатную ситуацию.

Дифференциальный автомат – это более совершенный прибор, который выполняет несколько важных функций:

• защищает человека от удара током
• предотвращает утечку тока
• защищает электросеть от перепадов напряжения

Дифференциальный автомат в своем устройстве уже имеет внутреннее УЗО, поэтому его установка будет более рациональным и логичным решением.

Как правильно выбрать дифференциальный автомат

Самостоятельно выбрать такое сложное устройство, как дифференциальный автомат, не так уж легко. Для этого вы должны как минимум иметь базовое понимание принципов работы электросети, а также точно знать ее параметры.

Также опытные электрики советуют при выборе этого прибора учитывать не только напряжение внутри сети, но и мощность всех электрических приспособлений, которые предположительно будут в нее включены. Это поможет правильно выбрать дифференциальный автомат, который на протяжении долгого времени будет обеспечивать надежную защиту вашей электросети.

На современном рынке производители предлагают широкий выбор дифференциальных автоматов, которые условно делятся на четыре большие категории:

• однополюсные – имеют высокую работоспособность, до десяти тысяч срабатываний. Их особенность заключается в том, что к ним можно подключить кабель с сечением не более 25 мм
• двухполюсные – предназначены для защиты двухпроводной сети от превышения уровня рабочего тока и теплового расцепителя. Отличаются высокой пропускной способностью и прочностью схемы. Характеризуется длительной работоспособностью – более десяти тысяч срабатываний, их вам хватит на много лет
• трехполюсные – трансформаторы нулевой последовательности. Срабатывают при появлении разности показаний на вторичной обмотке. Характеризуются высокой пропускной способностью и длительной работоспособностью
• четырехполюсные – предназначены для трехфазной сети. Имеют более четырех модулей и блок дифференциальной защиты

Дифференциальные автоматы различаются также степенью чувствительности к номинальному току, поэтому их условно можно разделить на две основные категории:

• устройства с низкой чувствительностью
• приборы с высокой чувствительностью

Отличаются эти две группы величиной уровня номинального тока. Для первых этот показатель больше 30 миллиампер, для вторых меньше этого уровня.

Виды дифференциальных автоматов

Дифференциальные автоматы – это технически сложные устройства, которые выполняют несколько функций одновременно. Помимо защиты от возгорания при коротком замыкании, дифавтоматы предотвращают утечку тока из электроцепи. Правильно выбрать автомат – значит, обеспечить должное качество работы.

Сегодня существует множество различных моделей дифференциальных автоматов, которые обозначаются латинскими буквами:

• А – специалисты рекомендуют устанавливать их для контроля уровня тока в электросети большой протяженности
• В – чаще всего применяются для общих сетей
• С – характеризуются высокой перезагрузочной способностью
• К – используются для контроля индивидуальных сетей
• Z – рекомендуются к установке для контроля электрической сети с большим количеством подключенных устройств

Несмотря на то, что дифференциальные автоматы имеют различный функционал и рекомендуются для использования в разных электросетях, все устройства имеют примерно одинаковую конструкцию:

• расцепитель
• пластиковый корпус
• рычаги и кнопки управления
• реле
• основной механизм
• трансформатор

По большому счету, устройства такого типа различаются габаритами и дизайнерским исполнением, но при выборе дифференциального автомата данные параметры точно не являются определяющими.

Если вы сомневаетесь в собственной компетентности и не уверены, что сможете самостоятельно выбрать дифавтомат, причем сделать это правильно – обратитесь за помощью к специалистам-электрикам. Они разбираются в устройствах подобного типа и смогут посоветовать вам оптимальную модель прибора.

Как выбрать автоматический выключатель

Качественная защита электрической проводки – гарантия того, что в один «прекрасный» день дом не вспыхнет в пламени пожара. В частности, этой задаче служит автоматический выключатель. Как же его выбрать? Что за параметры определяют уровень эффективности автомата?

Как выбрать автоматический выключатель? Предельный ток короткого замыкания

Под предельным током подразумевается максимально допустимое значение, при котором автомат сработает и разомкнет цепь. Нельзя сказать, что выбор чрезмерно богат: на рынке представлены варианты на 4,5; 6 и 10 кА.

Следует оценить, насколько вероятно возникновение тока силой 6000-10000 А. При отсутствии такого «шанса» можно останавливаться на 4,5 кА. Такое значение допустимо для автоматов на систему розеток и освещение. Правда, в европейских странах выключатели этого типа официально находятся под запретом.

В случае если электрощит расположен не очень далеко от подстанции и есть риск возникновения тока с примерной силой 4,5 кА, то рекомендуется приобретать автоматический выключатель на 6 кА. По ГОСТу именно такая цифра должна быть у вводного автомата в квартиру.

Самый высокий показатель в 10 кА следует выбирать, если «шестерки» окажется недостаточно.

Как выбрать полюсность автомата

На количество полюсов оказывает влияние цель покупки автомата, т. е. как именно он будет использоваться. Сделать выбор очень просто, руководствуясь следующими подсказками:

• однополюсные модели предназначены для однофазной цепи. Они ставятся непосредственно на фазу и защищают идущие от нее линии. Обычно применяются для розеточных и осветительных цепей;
• чтобы организовать защиту всей домашней электропроводки, используют либо двухполюсный (при однофазном электропитании), либо четырехполюсный (если питание трехфазное) автомат;
• в роли вводных автоматов в условиях трехфазной электросети устанавливают трехполюсные выключатели. В аналогичной ситуации для защиты четырехпроводного питания рекомендуется ставить четырехполюсные автоматические выключатели.

Определиться с нужным количеством полюсов несложно, поэтому останавливаться на этом вопросе дальше нет необходимости.

Автоматический выключатель: как выбрать номинальный ток

Очень важно правильно определить номинал рабочего тока. Выбор делается на основе информации о мощности, подключаемой к электропроводке. Также необходимо оценить допустимый ток, который в нормальных условиях способен выдержать автомат (в этом случае влияние оказывает технология прокладки, сечение и материал кабеля).

К оценке по мощности (по номиналу электрического приемника) рекомендуется обращаться в тех случаях, когда провода по всей длине предназначены именно для такого уровня нагрузки.

Получается, что допустимый ток проводки превосходит по значению номинал автоматического выключателя.

К примеру, нагрузка – 10 кВт, на участке лежит провод сечением 1 мм2. Выбирая выключатель по номинальному току нагрузки и останавливаясь на варианте 40 А, пользователь создает риск перегрева и плавления кабеля, так как он предназначен для значения не более 10-12 А. Отключение автомата произойдет, но только в момент короткого замыкания, результатом которого может стать как «смерть» проводки, так и полноценный пожар.

По этой причине основной критерий для определения номинального тока – это сечение провода, проводящего ток. Лишь после оценки этого параметра допускается переходить к учету нагрузки.

Важно, чтобы номинальный ток, обозначенный на автомате, был меньшим, чем допускается для провода, исходя из значения его сечения.
Например, медный провод сечением 1,5 мм2 рассчитан на ток 19 А. Для этого случая необходимо выбрать автомат с ближайшим к этому значению номинальным током. Правильный ответ – 16 А. Приобретя автоматический выключатель на 25 А, пользователь, как и в предыдущем примере, спровоцирует перегрев проводки из-за несовместимости провода и тока.

Автоматический выключатель: расчет вводного

Для выбора сечения провода и номинала выключателя, потребуется определить ожидаемый уровень нагрузки. С этой целью следует свести в сумму мощности каждого из приборов, подключаемых к конкретному участку. Полученное значение поможет вычислить ток, проходящий через электропроводку.

Существует простая формула, согласно которой нужно разделить общую мощность (Вт) на напряжение (220 В). Стандартно формула используется для определения активных нагрузок, возникающих в результате работы обогревателей, электрических чайников, обычных лампочек. Но все же по результатам расчетов можно будет примерно определить значение тока на конкретном участке, а затем и сечение кабеля.

После этого происходит расчет автомата для проводки конкретной группы. Обязательно – он должен отключиться быстрее, чем перегреется кабель, т. е. номинальный ток автомата всегда меньше расчетного тока.

Как выбрать характеристики автоматического выключателя

Эта характеристика зависит от нагрузок, «выпадающих» на защищаемую линию. Рекомендации по этому поводу выглядят так:

• в условиях маленьких пусковых токов (когда разницы между током включения и рабочим практически незаметна) нужно выбирать автомат с характеристикой срабатывания В либо С;
• если будут работать приборы с большими значениями пусковых токов (как в случае с электродвигателями), актуальной считается характеристика D.

Надежная проводка позволяет чувствовать себя безопасно в собственном доме. Поэтому не стоит относиться к задаче выбора автоматического выключателя пренебрежительно: необходимо точно оценить все возможные риски.

Как правильно выбрать автоматический выключатель? | Электро ом

Выбор автомата по току короткого замыкания

Выбор автоматического выключателя для защиты от КЗ (короткого замыкания) осуществляется на основании расчетного значения тока КЗ в конце линии. Расчет относительно сложен, величина зависит от мощности трансформаторной подстанции, сечении проводника и длинны проводника и т.п. автоматические выключатели с характеристикой «C»

Из опыта проведения расчетов и проектирования электрических сетей, наиболее влияющим параметром является длинна линии, в нашем случае длинна кабеля от щитка до розетки или люстры.

Основные характеристики срабатывания автоматических выключателей:

Характеристика А – для электропроводки с особо чувствительным оборудованием. Расчет на мгновенную реакцию автомата на перегрузку

Характеристика В – для защиты электропроводки (розетки и освещение) от нагрузки в жилых домах. Небольшая задержка в срабатывании автомата при увеличении силы тока в 3-5 раз от номинального значения

Характеристика С – для защиты электропроводки от нагрузки в жилых домах и для сетей с большим пусковым током. Наиболее распространенная характеристика. Автомат не реагирует на небольшие скачки напряжения, а срабатывает только при серьезных перегрузках – увеличении силы тока в 5-10 раз от номинального значения

Характеристика D – для защиты электропроводки от нагрузки с большим пусковым током. Устанавливают на вводе для контроля электрической сети всего здания. Отключает сеть при увеличении тока в 10-50 раз от номинального значения

Рекомендация для выбора автоматов в домах и квартирах

Т.к. в квартирах и частных домах эта длинна минимальна, то такими расчетами обычно пренебрегают и выбирают автоматические выключатели с характеристикой «C», можно конечно использовать «В», но только для освещения внутри квартиры или дома, т.к. такие маломощные светильники не вызывают высокого значения пускового тока, а уже в сети для кухонной техники имеющей электродвигатели, использование автоматов с характеристикой В не рекомендуется, т.к. возможно срабатывание автомата при включении холодильника или блендера из-за скача пускового тока.

Ассортимент модульного оборудования в каталоге компании ЭлектроОМ

Выбор автомата по сечению кабеля

Величина длительно допустимого тока для проводников разного сечения и материала представлена ниже. Таблица представляет собой совмещенный и упрощенный вариант применимый для бытовых сетей электроснабжения, таблиц № 1. 3.6 и 1.3.7 ПУЭ.

Выбор автомата по сечению кабеля для бытовых сетей электроснабжения

Выбор автомата по сечению кабеля для бытовых сетей электроснабжения

Выбор автоматического выключателя для однофазной сети 220 В.

сводная таблица для однофазной сети

сводная таблица для однофазной сети

Выбор автоматического выключателя для трехфазной сети 380 В.

для трёхфазной сети

для трёхфазной сети

Рекомендации по выбору модульного оборудования.

Покупать автомат нужно в специализированных компаниях — специалисты подскажут наиболее оптимальный вариант.

При выборе производителя отдавать предпочтение наиболее известному и надежному

Нельзя приобретать автоматы с поврежденным корпусом

Выбор автомата должен соответствовать параметрам электропроводки после расчета мощности

Для старой электропроводки, в которой были использованы алюминиевые провода, можно использовать автомат не больше 16А, либо два по 16А при наличии двух отходящих проводов. Включать одновременно несколько видов бытовой техники нельзя

Блог компании ЭлектроОМ — комплексный поставщик электротехнического оборудования.

Урок 5. Как выбрать автомат

Урок №5 Как выбрать автомат

Если вы уже заглядывали в наш каталог автоматов, то уже совершенно точно знаете это чувство, когда глаза разбегаются и совершенно непонятно, что выбрать. Вот, вроде бы, недорогой автомат, но как часто он будет ломаться? Во сколько обойдется его ремонт? Будут ли напитки вкусными или посетители один раз попробуют и больше не вернутся?

А вот автоматы подороже… Все знают фразу «чем дороже, тем лучше», но насколько это правильно в данном случае? Окупятся ли затраты? Или вы просто выкинете деньги на ветер и будете месяцами окупать стоимость техники?

На самом деле, главное понять одно – выбор автомата, в первую очередь, зависит от места!

Именно место определяет ключевые критерии, которые важны для выбора автомата. К таким критериям относятся:

• • проходимость (низкая, средняя или высокая)
  • социальный статус клиентов (вкус, платежеспособность и т.д.)
  • безопасность точки (вероятность вандализма)
  • наличие конкуренции на точке

Давайте рассмотрим на практических примерах, как это работает…

Потенциально агрессивное место (встречаются и хамоватые водители, и подвыпившие пассажиры), автомат могут побить, поцарапать, ему придется работать в условиях повышенной влажности. При этом требования к качеству напитка у клиентов небольшие – перехватить стаканчик горячего напитка и поехать дальше. Если захочется чего-то большего, водитель скорее доедет до ближайшего кафе.

Рекомендации: Rheavendoors Sagoma H6 или Venson 6111 , причем именно в БУ варианте. Получится, так сказать, «недорого, но сердито». С учетом низкой цены, вам не нужно будет бояться, что с автоматом что-то случится, а надежность и прочность у обеих моделей на высоте. Кроме того, напитки готовятся достаточно быстро (за 10 – 15 секунд), поэтому даже в «час пик» не будет длинных очередей, которые могли бы отпугнуть покупателей, а ваш автомат будет делать приличную выручку.

Тут предварительно нужно определиться с классом заведения. Если это престижный колледж или институт, делайте ставку на новые большие зерновые автоматы – вам на руку будут и стильный дизайн, и высокое качество напитка, а достаточно высокая стоимость никого не напугает.

Если же это «заведение средней руки», обратитесь к БУ модели, которая готовит растворимый кофе. Опять же, с учетом риска вандализма. К тому же, в среднестатистическом институте, вряд ли, найдутся ученики настолько избалованные, чтобы отличить по вкусу зерновой кофе от растворимого. Да и высокая цена зернового кофе может отпугнуть.

Рекомендации: Necta Kikko ES6 Max или Rheavendoors Sagoma H6 . Оба автомата отличаются высокой скоростью изготовления напитков, что особенно важно в институте, когда несколько десятков человек одновременно хотят выпить кофе. Кроме того, оба автомата отличаются высокой долговечностью, рассчитаны на высокую ежедневную нагрузку. Но если первый вариант рекомендуется для престижных заведений, второй прекрасно подойдет для среднестатистического института.

В подобном заведении клиентам уже важно не просто перехватить чашечку кофе. Во-первых, в силу определенного статуса сотрудников и посетителей, требования к напитку достаточно высокие. Покупатели способны на вкус отличить качество кофе, шоколада или чая. Важен и стильный дизайн автомата, который будет универсально гармонично сочетаться с интерьером холла, коридоров или офисов.

Рекомендации: Итальянские вендинговые автоматы, которые общепризнанyы лучшими в мире по дизайну и качеству приготовления напитков – серии Necta, Saeco и Bianchi. Для крупных бизнес-центров идеально подойдет Necta LB 3600 Canto X2, и именно новую модель. Necta Canto готовит напитки на основе элитных капсул Lavazza, на зерновом кофе или на растворимых ингредиентах. По востребованности и популярности – это модель №1 в Европе!

Критерии торговых центров в целом совпадают с критериями бизнес-центров: дизайн, качество напитка, минимальный шанс на то, что автомат «заглотит» деньги или не выдаст напиток. Если же вы арендовали точку на рынке, ориентируйтесь на критерии, аналогичные автомойке – защищенность от вандализма, долговечность, высокая скорость приготовления напитков.

Рекомендации: Necta Kikko IN7 для торговых центров и Venson 3310 для рынков. Вторая модель особенно интересна за счет возможности продажи как горячих, так и прохладительных напитков, поэтому продажи поддерживаются на высоком уровне и зимой, и летом. И у вас нет необходимости ставить два автомата.

Как правило, имеют высокую проходимость. По крайней мере, арендовать подобную точку в крупном городе достаточно легко. Поэтому важно найти автомат с большой загрузкой ингредиентов, воды и стаканов, чтобы у вас не было необходимости обслуживать технику несколько раз в день. Автомат не должен быть слишком дорогим – все-таки это улица и случится может всякое. Но при этом у него должен быть достаточно привлекательный дизайн, потому что прохожие бывают разными.

Рекомендации: Venson 6111 – недорогой и быстроокупаемый, он станет идеальной основой для развития уличной вендинговой сети. Еще одна особенность, актуальная для суровой российской зимы, – возможность добавить в конструкцию автомата утепление и внутренний обогрев.

У вышеперечисленных вариантов есть один объединяющий фактор – высокая посещаемость. Но не всегда же есть возможность арендовать именно такую точку, а ставить дорогой автомат на убыточное место – как минимум, неразумно.

Для «слабых» точек идеально подходят модели Necta Colibri 4 и Necta Colibri 5. Небольшая стоимость обоснована низкой производительностью, но для слабой точки – этого более чем достаточно. При этом симпатичный дизайн и высокая надежность автоматов позволяют их устанавливать практически в любую «типовую» зону: в офисе или больнице, на небольшом рынке и т.д.

Что касается тестирования (вкратце мы уже касались этого вопроса, но его стоит «развернуть» подробнее), оптимальным вариантом опять же будут либо Necta Colibri 4 и Necta Colibri 5, либо серию SM Coin. Если вы хотите добиться максимальной экономии, рекомендуем выбрать второй вариант – это самые дешевые автоматы, приемлемые для тестирования! Но помните, что с ними нужно быть осторожным – это весьма капризная модель. Как правило, ее покупают профи, которые в силу опыта знают, «что где подкрутить, чтобы заработало». А новичкам лучше все-таки не рисковать и, добавив немного денег, остановиться на Colibri – чуть дороже, зато надежнее.

_____________________________________________

На этом мы завершаем пятую часть практического руководства. В качестве «домашнего задания» предлагаю вам опереться на информацию пятого, третьего и первого уроков и, исходя из запланированного бюджета, ориентировочной прибыли и ориентировочной стоимости автоматов, рассчитать какие точки и какие автоматы были бы вам выгоднее всего.

Помните, что секрет всех профи – постоянное и максимально точное планирование!

А уже через 1 день вы узнаете, в чем разница между БУ и новыми автоматами, и какой выбор нужно делать в той или иной ситуации.

С наилучшими пожеланиями и верой в ваши силы,

Денис Трифилов, финансовый директор компании Supervending

BONUS предложение – все еще сомневаетесь в выборе автомата? Воспользуйтесь специальны поисковым сервисом «Гуру» (в нижней части экрана)! Укажите характеристики выбранной точки, и он сам предложит вам оптимальные варианты автоматов. И конечно, не стесняйтесь звонить нашим менеджерам, если у вас остаются вопросы.

Помните, что только полное понимание того, что, когда и зачем вы делаете, позволит вам построить прибыльный бизнес. И я всегда рад поделиться с вами опытом и подсказать верное направление развития.

Выбор автоматических выключателей для квартиры, дома, гаража » сайт для электриков

Особенности автоматов для розеток некоторых известных марок

В строительных магазинах можно увидеть большой ассортимент автоматических выключателей от разных производителей. Некоторые из них применяют собственную маркировочную систему, ознакомиться с характеристиками модели можно по специальному каталожному номеру.

К наиболее востребованным и надежным автоматическим выключателям можно отнести:

• «АВВ» – автоматы, обладающие модульной конструкцией. Разработчики – шведско-швейцарская компания. Выпускают разные модификации, предназначенные для разного напряжения и расчетных токов.
• «АЕ» – эффективное устройство российского производства. Выпускается данная защитная арматура в разных конфигурациях, поэтому трудностей в выборе подходящего устройства возникнуть не должно.

Также при выборе автоматического выключателя домой следует обратить внимание на производителей «Дженерал Электрик» и «Легранд». Большинство зарубежных производителей по лицензии изготавливают свою продукцию на российских и китайских заводах

Правильный выбор

Чтобы правильно подобрать автоматический выключатель, предусмотрительные хозяева пользуются советами опытных электриков. Затем каждый из них проходит несколько основных этапов правильного подбора:

Место покупки. Лучше брать автоматы в проверенном месте. Это может быть специализированный магазин с хорошей репутацией или надёжная фирма по доставке товаров подобного назначения.
Измерение сечения провода в сети. Автомат нужен для защиты проводки, поэтому узнав её толщину, по специальной таблице определяют маркировку необходимого устройства.
Определение пропускной способности проводки и максимальной мощности нагрузки. Вычисление рабочего или номинального тока выключателя.
Определение полюсов. Если выключатель нужен для однофазной сети, приобретают однополюсный автомат. Если для трёхфазной, то трёхполюсный прибор.
Вычисление показателей перегрузочного тока. Для однофазной сети оно производится так: выделенная на сеть сила тока делится на 220 и округляется до меньшего целого числа. Для трёхфазной по формуле: Р/U х 1,7 = І, где Р — сила тока в сети, а U — напряжение, 1,7 — это квадратный корень из 3.

Подбор по силе тока короткого замыкания. По существующим правилам установки этот показатель должен быть не менее 6 кА. Если рядом с помещением находится электроподстанция, то не менее 10 кА.
Сочетаемость автоматов

В случае установки нескольких автоматов важно продумать мощность каждого в зависимости от его предназначения. Например, для сети электроосвещения достаточно 10 А, а для электроплиты нужен минимум на 32 А

На входе должен стоять самый мощный из них.
Определение количества выключателей. В большом доме оптимально устанавливать свои автоматы на все линии. Для розеток, освещения, электроплиты, водонагревателя и так далее.
При выборе в магазине смотрят на маркировку. Существует три основных категории по скорости срабатывания на перегрузку: В — через 5 с на троекратную перегрузку; С — через 3 с на пятикратную; D — через 1 с на десятикратную.

Выполнив все шаги, приобретают оптимальные автоматы. Однако стоит помнить о типичных ошибках, которых можно и нужно избежать:

• Основной ориентир при выборе — это не установленные электроприборы, а проводка. Автомат служит прежде всего для защиты проводки от перегрева, поэтому его параметры не должны превышать мощность электропроводки, иначе беды не избежать.
• Если приобретают несколько автоматов, то брать их стоит от одного производителя, чтобы не возникало конфликтов между оборудованием.
• При выборе аппарата для приусадебного участка не стоит забывать об электромоторах и циркулярных пилах, которые часто устанавливают на даче. Для них и проводку, и автоматы делают помощнее.

https://youtube.com/watch?v=HdUoYplFL4w

Обратите внимание на вес

Ещё один косвенный способ оценить начинку АВ — прикинуть его вес (или сравнить два автомата: выигрывает тяжелейший).

И тут при разъяснении нам не обойтись без краткого курса «анатомии» АВ. Задача этого устройства — разорвать цепь при возникновении перегрева или замыкания. В первом случае в дело вступает биметаллическая пластина. Она нагревается при перегрузке в сети и изгибается, отключая линию. Во втором случае срабатывает специальный механизм с использованием катушки. В обоих случаях при размыкании контактов может образоваться электрическая дуга с температурой в несколько тысяч градусов. Она способна легко расплавить устройство и вызвать пожар. Чтобы этого не случилось, в автомате имеется камера с дугогасительной решёткой. Последняя, да-да, вы угадали, гасит или дробит дугу.

Может ли такая конструкция весить мало? Нет, если используются качественные материалы в достаточном количестве

Если прибор слишком лёгкий, есть вероятность, что в нём не хватает важного элемента. Например, той же дугогасительной камеры

Либо налицо экономия на материалах.

Виды автоматических выключателей

Автоматы защиты выпускают для однофазных и трехфазных цепей. Для однофазной сети есть два типа пакетников — однополюсные и двухполюсные. К однополюсным подключается только фазный провод и, при срабатывании, отключается только фаза. Такие автоматы рекомендуют ставить в домах и квартирах в помещениях с нормальными условиями эксплуатации. Обычно они устанавливаются на линии освещения, розеточные группы, которые находятся в жилых комнатах, коридорах, кухнях.

Автоматические выключатели — однополюсный, двухполюсный и трехполюсный

На двухполюсные автоматические выключатели заводят и фазный и нулевой провод. Он разрывает обе цепи. Степень защиты тут намного выше так как отключение полное, а не частичное. Такой автомат обеспечит безопасность даже если при аварии напряжение попало на нулевой проводник. Двухполюсные автоматы рекомендуют ставить на выделенные линии, к которым подключена мощная бытовая техника. Также их ставят на помещения со сложными условиями эксплуатации. К ним относится ванная, бассейн, баня.

Для трехфазных сетей используются трехполюсные и двухполюсные автоматические выключатели. На трехполюсные заводят все три фазы. Соответственно, отключают они все одновременно. Такие пакетники ставят на вводе в дом или квартиру, а также на линии, к которым подключены трехфазные потребители — варочная панель, духовой шкаф и другая подобная техника. Для этих же потребителей можно установить четырехполюсные автоматические выключатели. Они также будут отключать и нулевой провод.

Пример использования автоматов защиты на трехфазной сети

На другие линии электропитания, на которых используется одна из фаз, ставятся двухполюсные пакетники. Одновременное отключение фазы и нуля — более предпочтительно. И только на линии освещения можно установить однополюсники.

Общее устройство и принцип работы

Все автоматические выключатели отличаются лишь незначительными деталями, а в целом каждый из них состоит из следующих обязательных элементов:

• Полюса в установленном количестве от 1 до 4, подлежащие включению и отключению. По сути, они являются силовыми контактами, замыкающими и размыкающими цепь провода.
• Система гашения дуги. Выполняется в разных вариантах. В одном случае – это специальные камеры, в которых дуга разбивается на части за счет узких щелей. Либо гашение дуги осуществляется через решетку. Автомат, рассчитанный для работы в мощных цепях, может использоваться с комбинированным вариантом.
• Привод механизма расцепления.
• Расцепитель. Изготавливается на биметаллической, электронной, электромагнитной основе или на базе микропроцессора. При возникновении аномального токового режима, данный элемент выполняет мгновенное автоматическое выключение. Конструкция расцепителя включает в себя рычаги, защелки и отключающие пружины, ускоряющие срабатывание.
• Блок-контакты в количестве одной или нескольких пар. Также они называются вспомогательными контактами, расположенными в цепях контроля или сигнализации.

Разрыв электрической цепи провода дополнительно обеспечивается биметаллической пластиной, предназначенной для тепловой защиты автомата. Когда при высоком токе она разогревается, это вызывает изгиб или деформацию с последующим разрывом цепи. После этого пластина должна остыть, иначе автомат просто не включится. В некоторых моделях вместо биметаллической пластины устанавливаются тепловые реле с возможностью расчета и настроек рабочих режимов.

Сечение проводки должно выдерживать нагрузку

Очень важный момент при расчете и монтаже электропроводки, это правильный выбор электрического кабеля по пропускной способности его площади поперечного сечения. Бывает так, что люди забывают об этом: суммируют мощность всех приборов, покупают нужный автомат, а о проводке забывают.

Через какое-то время это может привести к выходу из строя силовой линии, так как параметры кабеля не были учтены при расчете.

Если сечение электрического кабеля 1,5 мм.кв. с максимальной пропускной способностью в 15 А, а автомат стоит номиналом 25 А. То при превышении нагрузки свыше 15 А, электропроводка будет разогреваться и плавится, но предел для отключения автомата еще не наступит. Это может привести к пожару и печальным последствиям.

Назначение автоматических выключателей

Практически в каждом доме, где есть электричество, имеются предохранители сети от перегрева. Именно такую функцию выполняют электроавтоматы. Многие квартиросъёмщики считают, что такой выключатель служит лишь для отключения подачи тока в сеть. Из-за этого часто пренебрегают правилами безопасности и устанавливают пробки с несгораемыми жучками, что на самом деле может быть очень опасным.

Автоматические выключатели реагируют на превышение силы электротока в сети, подключённой к ним. Если сила тока незначительно превышает допустимую, то хороший автомат некоторое время продолжает пропускать электричество, пока не возникнет угроза перегрева проводов и их возгорания. В случае короткого замыкания такой автомат выключается мгновенно.

Безопасность жильцов уже веская причина для того, чтобы отнестись к вопросу выбора серьёзно. Так как от работы автомата зависит не только комфортное и безопасное использование электроприборов в сети, то выбрать автоматический выключатель стоит наиболее подходящий для конкретных условий.

Базовые рекомендации по выбору автоматических выключателей

Безусловно, АВ относятся к защитным средствам и экономия на комплектующих здесь неуместна, ввиду чего при покупке автоматического выключателя для дома отдавайте предпочтение только проверенным производителям и брендам («Schneider-Electric», «Siemens», «ABB», «Legrand», «Moeler», «КЭАЗ», «IEK», «DEKraft», «Промфактор», «АСКО» и т.п.). 

Вдобавок, выбирая нужный автомат, учитывайте следующие особенности:

Автоматический выключатель защищает электрические коммуникации и не может гарантировать правильную работу сети при несоответствующей проводке. Иногда люди думаю, что установив АВ на 40А они могут беспрепятственно пользоваться мощными потребителями не меняя старую проводку с малым сечением 1,5 мм.кв. Это не так, и подбирая автоматический выключатель в первую очередь нужно учитывать пропускающую способность существующей сети, а не мощность потребления электроприборов. (О том как рассчитать сечение кабеля читайте здесь). 

Во-вторых, обязательно соблюдайте принцип селективности и не приобретайте одинаковые автоматические выключатели для потребителей различных мощностных групп. 

В-третьих, при выборе АВ следует учитывать диапазон подключаемых сечений (обычно данная информация указывается на корпусе устройства). 

Ну и наконец, перед тем как выбрать автоматический выключатель уточните число допустимых включений/отключений

Ведь в зависимости от индивидуальных требований данный критерий, также может иметь важное значение. . Читать еще:

Читать еще:

Предлагаем ознакомиться со следующим видео:

Если Вам понравился материал буду благодарен, если порекомендуете его друзьям или оставите полезный комментарий.

Зачем нужны автоматы для электропроводки

Схема автоматов в щитке

Прежде чем разобраться, какие автоматы лучше и надежнее для квартирной электропроводки, следует выяснить, зачем вообще нужны эти устройства. Причины, по которым лучше приобрести автомат для квартиры:

• В случае возникновения аварийной или нештатной ситуации легче установить причину, при условии, что защита установлена на каждой линии.
• Осветительные приборы отключатся лишь в одной комнате, а не по всей квартире, следовательно, не будет необходимости в полной темноте искать альтернативные источники освещения. То же самое касается розеток. Если на линии, где работает холодильник, произошли неполадки, водонагревательный бак продолжит работу в штатном режиме.

В сравнении с пробками, оснащенными плавкими вставками, и автоматическими пробками, автоматы имеют много преимуществ.

При каком токе сработает автомат?

В современных автоматах встроенно две защиты: электромагнитный расцепитель и тепловой, каждый
выполняет свою важную функцию. Электромагнитный расцепитель призван защищать от коротких замыканий
, иногда от неисправных электроприборов. Ток короткого замыкания очень большой и очень опасен для
проводки, приборов учета, поэтому необходимо моментальное срабатывание автомата, как правило время
срабатывания электромагнитного расцепителя не превышает 0,1 секунды или меньше (зависит от класса
токоограничения автомата), зависит от конкретного
прибора. Ток срабатывания такого расцепителя превышает номинальный в 5-10 раз! Естественно, от
незначительной перегрузки он не защитит. Для защиты от перегрузок предназначен тепловой расцепитель.
Время его срабатывания значительно дольше чем у магнитного, однако срабатывает тепловой расцепитель
даже от незначительных перегрузок. Тепловой расцепитель может сработать и за секунду, а может
«думать» целый час. Так вот, если 5-10 кратные перегрузки КЗ в течение 0,1 секунды провод переживет,
то целый час «висеть» под током, в 1,5 раза превышающем номинал автомата способен не всякий провод!

Поэтому давайте обратим внимание на более медленную, но более чувствительную защиту — тепловой
расцепитель автомата.

Особенности выбора АВ для дома

Итак, перед тем как идти в магазин, внимательно изучите рекомендации по выбору автоматического выключателя, ведь сделав ошибку, вам никто не сможет гарантировать правильность работы устройства, а соответственно и защиту электрической сети от токовых перегрузок.  

Напряжение устройства

Ни для кого не секрет, что в жилых сооружениях используется питающее напряжение 220В, однако, если вы подбираете АВ в качестве распределительного устройства или для установки на промышленном объекте, то может потребоваться выключатель на 380В. Поэтому первым делом следует убедиться в величине питающего напряжения и подбирать автоматический выключатель с соответствующими параметрами. Зачастую для домашних целей принято использовать АВ  на напряжение 230/400В. 

Вдобавок, необходимо обратить внимание на тип питающей сети, и применять для домашних целей АВ переменного тока (обозначаются  символом ~  или 50Гц(Hz)). 

Число полюсов автоматического выключателя

Зачастую число полюсов АВ зависит от существующей схемы электроразводки и указывает на то как сгруппированы потребители. Однако если говорить о базовых рекомендациях, то в качестве основного выключателя принято использовать двухполюсные АВ (для однофазного подключения) или четырехполюсные АВ (для трехфазного подключения), тогда как защиту отдельных групп в пределах дома или квартиры (освещение, розетки, силовые розетки и т.п.) принято формировать однополюсными элементами. 

Именно после определения вышеперечисленных критериев можно переходить к последующему выбору автомата.

Отключающая способность АВ

Или ток короткого замыкания указывает на то, при каком критическом уровне тока, автоматический выключатель сможет безаварийно отключиться и защитить существующую сеть. 

Данные значения измеряются в тысячах Ампер (3000; 4500; 6000; 10000) и также указываются на корпусе устройства. Суть выбора того или иного варианта зависит от того насколько близко потребители расположены к питающей подстанции. И при близком расположении отдавать предпочтение следует 10кА, а при некотором удалении использовать 6кА. 

Что касается автоматов с более низкими параметрами, то в настоящее время данные автоматические выключатели не рекомендуется для использования и могут быть установлены лишь для защиты отдельных групп (розетки, освещение и т.п.). 

Токовые характеристики АВ

Рабочий ток АВ указывает на то, какой уровень тока сможет пропускать через себя автоматический выключатель без каких-либо ограничений. Обычно ток нагрузки автоматического выключателя подбирается в зависимости от потребляемой мощности запитываемой линии и рассчитывается исходя из соотношения: 

I=P/U. 

А после получения результата подбирается ближайший больший ток АВ из стандартного ряда. 

Так, к примеру, если автоматический выключатель планируется использовать для защиты электрической линии стиральной машины с мощностью 2000Вт, то вполне достаточно использовать автомат на 10А. 

I=P/U=2000/220=9,1А, округляем до большего и получаем 10А выключатель. 

Вдобавок, при выборе автоматического выключателя следует учитывать кратность силы тока срабатывания по отношению к номинальным характеристикам. Это связано с тем, что в момент включения электропотребителей всегда происходят броски тока, порой в несколько раз превышающие номинальные характеристики. Поэтому, чтобы АВ не выключался каждый раз, после очередного подключения электро потребителя следует подбирать устройство с соответствующими критериями. 

То есть при использовании потребителей с небольшим приростом пускового тока (освещение, обогреватель, активная нагрузка) оправдано использование автоматических выключателей с характеристикой срабатывания В, которая допускает 3-5 кратный кратковременный перегруз.

Когда же подключается смешанная нагрузка (активная +индуктивная), то целесообразно применять АВ с характеристикой срабатывания С, которая допускает 5-10 кратный кратковременный перегруз. Такой класс оборудования обычно используется для средненагруженных участков цепи.

Ну а коммутацию индуктивной нагрузки (двигатели, насосы, кондиционеры, стиральные машины и т.п.) лучше всего производить при помощи АВ с характеристикой срабатывания D, которая допускает даже 20 кратный кратковременный перегруз. 

По нижеприведенной зависимости можно увидеть базовые критерии для автоматов типа B, С, D. 

Посмотрите на корпус

Корпус хорошего АВ изготовлен из качественного пластика, детали должны быть плотно подогнаны

Почему? Для надёжной работы автомата важно, чтобы производитель не экономил на материалах и внутренних элементах устройства. Да и как можно довериться «защитнику», который буквально разваливается в руках, стоит закрутить клеммы?

Заглянуть внутрь АВ в магазине мы не можем, но можем предположить, что если внутри устройства всё в порядке, вряд ли производитель станет экономить на корпусе. И ещё: в случае серьёзной перегрузки автомат ненадлежащего качества может просто не сработать, а корпус из дешёвого, нетермостойкого пластика имеет все шансы оплавиться прямо в щитке.

Маркировка автоматических выключателей

Помогает потребителю перед выбором, получить всю необходимую информацию о типе защитного устройства. 

Итак, как уже было сказано выше символы B, C, D указывают на допустимую кратность перегрузки в момент включения электроприборов. Причем скорость срабатывания защиты также зависит от данных характеристик и колеблется от 5-10 секунд для автоматов категории В и до 1-2 секунд для автоматов категории D. 

Обычно рядом с одним из данных символов указывается уровень номинального тока, (к примеру С16). 

Цифровые маркировки 3000, 4500, 6000, 10000 указывают максимальный уровень тока, допустимый для безаварийного отключения автомата (например, в результате короткого замыкания). 

Нижестоящая цифровая маркировка (обычно цифры 2 или 3) указывает на класс токоограничения автоматического выключателя, и по сути указывает на быстродействие системы при возникновении нештатной ситуации

Учитывая важность быстрого обесточивания проблемных участков, целесообразнее подбирать АВ с классом токоограничения не ниже третьего

Если же требуется подобрать автомат для работы в комплексе с УЗО, то смотрите советы по данной теме в следующей статье:  http://domgvozdem.ru/index.php/elektrika/142-kak-podklyuchit-uzo-samostoyatelno

Номинальный ток

Номинальный ток автоматического выключателя должен быть больше тока нагрузки. Выбираем ближайший больший номинал из существующих. Для модульных выключателей ряд такой: 0,5; 1; 1,6; 2; 3; 4; 6; 8; 10; 13; 16; 20; 25; 32; 40; 50; 63. В реальности надо выбирать из следующего ряда (т.к. автоматы с остальными номиналами поставляются под заказ и стоят ощутимо дороже): 6; 10; 16; 20; 25; 32; 40; 50; 63.
Сразу предостерегу от выбора номинала автомата «с запасом». Например, при расчетном токе нагрузке в 22А выбрать автомат с номиналом 50А. Есть п.3.14 ПУЭ, который требует номинал автомата «во всех случаях следует выбирать по возможности наименьшими по расчетным токам этих участков или по номинальным токам электроприемников, но таким образом, чтобы аппараты защиты не отключали электроустановки при кратковременных перегрузках (пусковые токи, пики технологических нагрузок, токи при самозапуске и т. п.)».

При каком токе срабатывает тепловой расцепитель?

Конкретной цифры, соответствующей номиналу автомата нет, есть лишь время-токовая характеристика
от производителя автомата. Графики мы рассматривать сегодня не будем, дабы не вносить еще большей
путаницы, рассмотрим лишь две важные величины: ток условного нерасцепления 1,13in и ток условного
расцепления 1,45in. Ток условного нерасцепления — это ток, при котором автомат гарантированно
проработает не меньше часа (для автоматов с номиналом менее 63А). Равен он номиналу автомата,
умноженному на коэффициент 1,13, для номинала 16А это 16*1,13=18,08А, автомат 16А гарантированно
проработает час при токе 18 ампер! Ток условного расцепления — это ток, при котором автомат
гарантированно сработает через час, для номинала 16А это 16*1,45=23,2А

Вот на ток условного
расцепления и следует обращать внимание при выборе номинала автомата или сечения провода. Если
ветка защищена автоматом 16А, то проводка в этой ветке должна выдерживать 23А, ведь такой ток
возможен при перегрузках, пока не сработает автомат, а сработать он может и через час! Стоит
отметить, что, как правило, приведенные цифры справедливы к автоматам с характеристикой «В» и «С»,
и более точную информацию вы найдете в паспорте к прибору

Важно подбирать проводку, выдерживающую
полтора номинала автомата!

Если вы внимательный читатель, то вы заметите некоторые противоречия в этой и прошлой
статье: там
я рекомендую защищать провод сечением 1,5 мм2 автоматом не более 16А. Ведь медный провод 1,5 мм2
выдерживает ток не более 19А. Объясняю: данный провод я рекомендовал использовать для освещения,
а не для розеток, в освещении перегрузку в 19А представить сложно, только КЗ, а доли секунд
короткого замыкания провод выдержит. Другое дело если использовать провод 1,5 мм2 для розеток: в
розетки можно понавтыкать множество приборов и те самые 23А очень даже не исключены, для розеток
такой провод использовать крайне не желательно! Для этих целей предназначен провод 2,5 мм2.

Как ни странно, зачастую в новостройках электрики игнорируют эти самые ВТХ автоматов, ведь 1,5 мм2
согласно таблице выдерживают до 4-х киловатт (220вольт*19А=4180ватт) и плевать, что автомат
отключится только на нагрузке в 5 киловатт, и то через целый час! Так же часто вижу как группы
розеток защищают автоматами с номиналом 25А, при проводе 2,5 мм2 — по сути автоматы защищают только
от КЗ. И все это на фоне того, что производители проводов сплошь и рядом занижают реальное сечение
проводов. Ну пусть данное явление останется на совести проверяющих органов, теперь мы знаем — так
делать не следует.

Лучшие отечественные производители

Пользовательский рейтинг автоматов для электропроводки в квартире также презентует отечественные модели. В Топ-5 изготовителей входят:

1 место – Контактор

Приборы имеют защиту от превышения мощности, легко устанавливаются в щиток, отдельный корпус, могут закрываться кожухами. Параметры тока зависят от серии. ВАЗ рассчитаны на 250 А, Протон – на 1600 А, Электрон – на 6,3 кА. Бытовой автоматический выключатель «КПРО» имеет силу тока до 100 А.

Плюсы:

• регулировка от перегрузки и замыкания;
• гравировка на корпусе;
• хорошая защита оборудования.

Минусы:

• мало бытовых моделей;
• риски поражения током от открытых контактов.

2 место – Коренево

Низковольтная аппаратура рассчитана на 1-3 полюса, имеет номинальное напряжение 230-600 В. Каждый товар бренда – надежный, эксплуатируется без сбоев на протяжении 1000 циклов.

Плюсы:

• полное соответствие продукции ГОСТам;
• качество выше среднего.

Минусы:

одна бытовая серия – ВНК.

3 место – DEKraft

Основное производство сосредоточено в Китае, но в рейтинг производителей УЗО и автоматов фирма попала по причине доступной стоимости товаров. Модели рассчитаны на 6000 циклов. Разъединение цепи при перегреве проводки и восстановление осуществляется 25 тыс. раз.

Плюсы:

• тестирование автоматов в немецких центрах TUV;
• оптовые продажи со складов в Екатеринбурге и Москве;
• русские подписи на положении рукоятки.

Минусы:

• номинал тока 63 А;
• вход под тип кабеля с сечением до 25 мм2.

4 место – КЭАЗ

Производитель из России работает почти 75 лет. Стандартные автоматы и УЗО представлены линейкой КЭАЗ, новейшие приборы – серией KEAZ Optima. Все устройства рассчитаны на постоянный и переменный ток.

Плюсы:

• можно приобрести дополнительное оборудование – модули сигналов, расцепители;
• компактность.

Минусы:

• дорогая стоимость приборов серии Optima;
• гарантийный срок эксплуатации – от 12 до 24 мес.

5 место – IEK

Российская компания, выпускающая 4000 товаров на китайских заводах. Модульные устройства имеют номинал тока 0,5-64 А, подходят для классов В, С и D. Индикаторные окошки промаркированы красным и зеленым цветом.

Плюсы:

• доступная цена;
• прочный корпус;
• механическая и электромагнитная система срабатывания.

Минусы:

• нередко бывает брак;
• сборки в России нет;
• незначительные подгорания при коротких замыканиях.

Степень защиты корпуса

Степень защиты корпус есть в характеристиках. Она обозначается латинскими буквами IP и двумя цифрами. Первая цифра показывает, насколько устройство защищено от проникновения пыли и посторонних предметов. Самая низшая защита (отсутствует) — 0, самый высокий уровень — 6 (полная защита от долговременного воздействия). Вторая цифра отображает защищенность от воздействия влаги. Без защиты — 0, может некоторое время находится в воде — 8. Расшифровка цифр дана в таблице.

IP степени защиты и их расшифровка

Если электрический щиток установлен в квартире, в сухом помещении, достаточно степени защиты IP20. На лестничных площадках желательна уже более высокая степень защиты. Хотя бы IP32. Если автомат устанавливается на улице, стоит ставить не менее IP55.

Вид электромагнитного расщепителя (кривая отключения)

Следующий параметр, по которому производят выбор автомата защиты — вид электромагнитного расщепителя. Он отвечает за задержку, которая возникает при срабатывании. Она необходима чтобы избежать ложных отключений во время старта моторов различного оборудования.

При включении мотора холодильника, посудомоечной или стиральной машинки, ток в цепи кратковременно возрастает. Это явление называют пусковыми токами, а превышать рабочее потребление они могут в 10-12 раз, но длятся очень недолго. Такое кратковременное повышение вреда не наносит. Так вот, электромагнитный расщепитель должен иметь задержку, которая позволяет игнорировать эти пусковые токи. Отображается эта характеристика латинскими буквами B, C, D. Эта буква ставится перед номиналом автомата защиты (ми фото).  Выбор автомата защиты по этому признаку несложен. Надо только знать характер планируемой нагрузки:

• Автоматы категории В отключают питание если номинальный ток выше в 3-5 раз. Такие автоматы можно использовать если к линии не подключено оборудование большой мощности, имеющее электромоторы. Например, на освещение, на розеточные группы, в которые включается маломощная техника. Также их ставят на выделенные линии, к которым подключается мощная бытовая техника, но не имеющая моторов — электроплиты, варочные поверхности, духовые шкафы.

• Пакетники категории С сработают, если ток станет больше в 5-10 раз. Они выдерживают старт компрессора холодильника и морозильной камеры, любые другие моторы бытовой техники.
• Защитные автоматические выключатели класса D разомкнут контакты если ток станет больше в 10-20 раз. Их устанавливают в основном на предприятиях, имеющих мощное оборудование. В электропроводке частного дома его имеет смысл поставить только в гараже или мастерской. Если вы там используете какие-то мощные устройства.

Собственно, выбор автоматического выключателя в данном случае прост. На линии освещения достаточно установить автоматы категории B, на остальные можно ставить C.

Принцип работы

Дифференциальный автомат марки Univec АД-12 для защиты от поражения электрическим током

В устройстве может быть установлено два типа расцепителей :

• Электромагнитный. При превышении силой тока номинальных значений, установленных для самого автомата, осуществится разрыв сети. Конструктивно расцепитель такого типа представляет собой не что иное, как соленоид, в котором имеется подпружиненный сердечник. Имеются подвижные силовые контакты, с которыми он и связан.
• Тепловой расцепитель. В его корпусе крепится консольно расположенная биметаллическая пластина. Один из ее концов подводится к механизму расцепления. Время, в течение которого сработает этот вид устройства, зависит от токовых характеристик.

Если нужна замена неисправного прибора новым, то детально изучается его обозначение на корпусе. Она и будет служить ориентиром при покупке. Но если требуется оборудовать выключателями только что возведенное здание, то необходим самостоятельный подбор всех параметров. Все основные требования и правила подбор описываются в ПЭУ.

Зачем менять дифавтомат

Трехполюсный дифавтомат

Электрические приборы должны иметь индивидуальную защиту. Раздельные автоматы АВ и УЗО требуют габаритного щитка, что не совсем удобно для квартиры. К тому же необходимо поставить УЗО со значением тока выше, чем номинальный ток АВ в 1-2 раза. Дифавтомат ставится только на линию оптимального тока для предотвращения перегрузки всей сети и коротких замыканий.

В небольшом щитке можно поставить качественное УЗО на вводе и маленькие автоматы для защиты отдельных линий. Однако затраты на оборудование будут больше, чем на несколько дифавтоматов, но это сэкономит место.

Срабатывание дифференциального автомата также возможно в ситуациях, когда УЗО просто не будет действовать.

Учитывайте мощность

Каждый автоматический выключатель рассчитан на определённый суммарный ток всех устройств, подсоединённых к линии, которую он защищает. Каков именно этот суммарный ток, указано на самом приборе. Чтобы узнать силу тока каждого устройства, нужно ознакомиться с его этикеткой или инструкцией. Если ни того ни другого под рукой нет, помогут многочисленные опубликованные в интернете таблицы, в которых указаны типичные мощность и сила тока бытовых электроприборов.

При этом стоит иметь в виду несколько нюансов.

• При включении некоторой техники возникает пусковый ток, превышающий номинальную величину тока в несколько раз. Это следует учитывать при выборе АВ по кривой отключения. (Кривые отключения показывают зависимость времени срабатывания автомата от величины тока, протекающего через него. — Прим. ред.) Иначе включающаяся стиральная машина, например, может привести к срабатыванию автомата.
• Покупая автомат, следует предусмотреть запас по току, позволяющий подключить новые устройства к линии.
• Наконец, от суммарного тока на линии рассчитывается и сечение проводов. Если с ним ошибиться и поставить провода тоньше, чем нужно, может произойти повреждение проводки до ожидаемой перегрузки, то есть до срабатывания автомата. Поэтому следует проконсультироваться с профессиональным электриком по этому вопросу.

Правила установки автоматического выключателя — Онлайн-журнал «Толковый электрик»

автоматический выключатель

Автоматический выключатель (ВА) — устройство, способное отключить без вмешательства человека электроэнергию для потребителей, в случае перегрузки или короткого замыкания для того, чтобы защитить электрическую цепь от дальнейших разрушительных последствий и не допустить возгорания.

Автоматический выключатель прекратит поставку энергоснабжения всей квартиры или обесточит отдельную группу в электрической сети, до выяснения причины и ее устранения.

Функциональные возможности автоматического выключателя

Во время перегрузки электрической сети, автоматический выключатель по отсечению электроэнергии может срабатывать по-разному, в зависимости от того, скрыто или открыто проложен кабель? Какая температура окружающей среды? Автомат может сработать на отключение во время перегрузки от нескольких минут до нескольких часов. Как только нагрузка возрастет до указанного номинального показателя автоматического выключателя, например, если автомат на вводе установлен на40А, как только сила тока возрастет до 40Ампер (8.8 кВт) — автомат сработает.

Вы приобрели и установили стиральную машину — это здорово! Но вскоре у вас появилась досада — автоматический выключатель стало часто выбивать. Что делать? Как быть? Не советуется увеличивать номинал автоматического выключателя, например с 16А на 25А, старая алюминиевая электропроводка будет работать на пределе. Какой выход? Лучше отделить стиральную машину от общей группы в сети и провести отдельную трехжильную медную проводку от щитовой и установить автоматический выключатель на 20А, если номинальная мощность стиральной машины 2200 Вт.

Какой автоматический выключатель установить?

Рассчитывая номинал автоматического выключателя отталкивайтесь от сечения провода, температурной нагрузки, а так же от того, как проводка будет проложена — скрыто или открыто. Учитывайте не предельное пропускание тока, а «спокойное», т.е. должен оставаться хороший запас прочности или проще сказать, чтобы  проводник не грелся из -за завышенного номинала автомата. В другом случае, если у проводника большая пропускная возможность, занижать номинал автомата не стоит — будет постоянно вышибать.

Секционные автоматические выключатели «сажают» на пластину, называемую дин рейкой, встроенной в распределительный щит. Автоматические выключатели бывают 1Р (полюс), 2Р, 3Р, 4Р. Две последние, устанавливаются в трехфазной сети. В однофазной сети 2Р автомат, чаще всего, устанавливают на вводе.

Величины номинальной силы тока автоматических выключателей в быту: 2А, 6А, 10А, 16А, 20А, 25А, 32А, 40А, 50А, 63А.

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

Где не устанавливают автоматические выключатели?

На отдельные группы ставят 1Р ,можно 2Р, но это не экономично и по денежным средствам  и в пространстве щитовой. Известно,что во Франции по нормам и правилам ставятся исключительно двухполюсные выключатели. Нельзя сказать что они не экономят место в щитовой. Дело в том, что, французские двухполюсные выключатели как наши однополюсные. Нельзя устанавливать 1Р автоматический выключатель на нуль. Разрывать нуль отдельно от фазы не рекомендуется. Все нулевые проводники крепятся к общей нулевой шине. Разрывать нуль можно одновременно с фазой, в этом случае нужно ставить 2Р автомат.

Для эффективной защиты электрической цепи вашего дома  стоит подумать о замене плавких предохранителей или пробок, на более безопасный, надежный и рентабельный автоматический выключатель.

автоматика

Где устанавливают реле контроля напряжения?

Оцените качество статьи:

Простое руководство по выбору правильного алгоритма машинного обучения

Йогита Кинха, консультант и блоггер .

Что ж, на этот вопрос нет однозначного и однозначного ответа. Ответ зависит от многих факторов, таких как постановка задачи и тип выходных данных, которые вы хотите, тип и размер данных, доступное время вычислений, количество функций и наблюдений в данных, и это лишь некоторые из них.

Вот несколько важных соображений при выборе алгоритма.

1. Размер обучающих данных

Обычно рекомендуется собрать достаточный объем данных для получения надежных прогнозов. Однако зачастую доступность данных является ограничением. Итак, если обучающие данные меньше или если набор данных имеет меньшее количество наблюдений и большее количество функций, таких как генетика или текстовые данные, выберите алгоритмы с высоким смещением / низкой дисперсией, такие как линейная регрессия, наивный байесовский или линейный SVM.

Если обучающие данные достаточно велики и количество наблюдений больше по сравнению с количеством функций, можно использовать алгоритмы с низким смещением / высокой дисперсией, такие как KNN, деревья решений или ядро ​​SVM.

2. Точность и / или интерпретируемость вывода

Точность модели означает, что функция предсказывает значение отклика для данного наблюдения, которое близко к истинному значению отклика для этого наблюдения. Легко интерпретируемый алгоритм (ограничительные модели, такие как линейная регрессия) означает, что можно легко понять, как каждый отдельный предиктор связан с ответом, в то время как гибкие модели обеспечивают более высокую точность за счет низкой интерпретируемости.

Представление компромисса между точностью и интерпретируемостью с использованием различных методов статистического обучения. ( источник )

Некоторые алгоритмы называются ограничительными, потому что они создают небольшой диапазон форм функции сопоставления. Например, линейная регрессия — это ограничительный подход, потому что он может генерировать только линейные функции, такие как линии.

Некоторые алгоритмы называются гибкими, потому что они могут генерировать более широкий диапазон возможных форм функции отображения.Например, KNN с k = 1 очень гибок, поскольку он будет рассматривать каждую точку входных данных для генерации функции вывода отображения. На рисунке ниже показан компромисс между гибкими и ограничивающими алгоритмами.

Представление компромисса между гибкостью и интерпретируемостью с использованием различных методов статистического обучения. ( источник )

Теперь, какой алгоритм использовать, зависит от цели бизнес-задачи.Если целью является вывод, то ограничительные модели лучше, поскольку они гораздо более интерпретируемы. Гибкие модели лучше, если целью является более высокая точность. Как правило, по мере увеличения гибкости метода его интерпретируемость снижается.

3. Скорость или время обучения

Более высокая точность обычно означает большее время обучения. Кроме того, алгоритмам требуется больше времени для обучения на больших обучающих данных. В реальных приложениях выбор алгоритма в основном определяется этими двумя факторами.

Такие алгоритмы, как Наивный Байес, линейная и логистическая регрессия, легко реализовать и быстро запустить. Алгоритмы, такие как SVM, которые включают настройку параметров, нейронные сети с высоким временем сходимости и случайные леса, требуют много времени для обучения данных.

4. Линейность

Многие алгоритмы работают в предположении, что классы могут быть разделены прямой линией (или ее многомерным аналогом). Примеры включают логистическую регрессию и машины опорных векторов.Алгоритмы линейной регрессии предполагают, что тенденции данных следуют прямой линии. Если данные линейны, то эти алгоритмы работают неплохо.

Однако не всегда данные являются линейными, поэтому нам требуются другие алгоритмы, которые могут обрабатывать многомерные и сложные структуры данных. Примеры включают ядро ​​SVM, случайный лес, нейронные сети.

Лучший способ определить линейность — это подобрать линейную линию или запустить логистическую регрессию или SVM и проверить наличие остаточных ошибок.Более высокая ошибка означает, что данные не являются линейными, и для их согласования потребуются сложные алгоритмы.

5. Количество элементов

Набор данных может иметь большое количество функций, не все из которых актуальны и важны. Для определенного типа данных, таких как генетические или текстовые, количество функций может быть очень большим по сравнению с количеством точек данных.

Большое количество функций может затруднить работу некоторых алгоритмов обучения, что сделает обучение невероятно длинным.SVM лучше подходит для данных с большим пространством признаков и меньшим количеством наблюдений. Следует использовать методы PCA и выбора функций для уменьшения размерности и выбора важных функций.

Вот удобная шпаргалка по , в которой подробно описаны алгоритмы, которые можно использовать для различных типов задач машинного обучения.

источник

Как обсуждалось в моем предыдущем блоге, алгоритмы машинного обучения

можно разделить на контролируемое, неконтролируемое и обучение с подкреплением.В этой статье вы узнаете, как пользоваться листом.

Шпаргалка в основном разделена на два типа обучения:

Алгоритмы контролируемого обучения используются, когда обучающие данные имеют выходные переменные, соответствующие входным переменным. Алгоритм анализирует входные данные и изучает функцию для отображения взаимосвязи между входными и выходными переменными.

Обучение с учителем можно разделить на регрессию, классификацию, прогнозирование и обнаружение аномалий.

Неконтролируемое обучение Алгоритмы используются, когда обучающие данные не имеют переменной ответа. Такие алгоритмы пытаются найти в данных внутренний паттерн и скрытые структуры. Алгоритмы кластеризации и уменьшения размерности — это типы алгоритмов обучения без учителя.

Инфографика ниже просто объясняет регрессию, классификацию, обнаружение аномалий и кластеризацию, а также примеры, где можно применить каждый из них.

источник

Основные моменты, которые следует учитывать при попытке решить новую проблему:

• Определите проблему.Какова цель проблемы?
• Изучите данные и ознакомьтесь с ними.
• Начните с базовых моделей, чтобы построить базовую модель, а затем попробуйте более сложные методы.

Сказав это, всегда помните, что « лучших данных часто лучше лучших алгоритмов », как обсуждалось в моем предыдущем блоге. Не менее важно разработать хорошие функции. Попробуйте несколько алгоритмов и сравните их производительность, чтобы выбрать лучший для вашей конкретной задачи.Кроме того, попробуйте методы ансамбля, поскольку они обычно обеспечивают гораздо лучшую точность.

Оригинал. Размещено с разрешения.

Связанный:

Как выбрать правильный алгоритм машинного обучения для вашего приложения | Сара А. Метвалли

Итак, вы знаете разные типы алгоритмов, вы знаете, чем они отличаются, и знаете, как их использовать. Теперь вопрос в том, когда использовать каждый из этих алгоритмов?

Чтобы ответить на этот вопрос, нам нужно рассмотреть 4 аспекта проблемы, которую мы пытаемся решить:

№1: Данные

Знание ваших данных — это первый и главный шаг при выборе алгоритма.Прежде чем вы начнете думать о различных алгоритмах, вам необходимо ознакомиться со своими данными. Самый простой способ сделать это — визуализировать данные и попытаться найти в них закономерности, попытаться понаблюдать за их поведением и, что наиболее важно, за их размером.

Знание важной информации о ваших данных поможет вам принять первоначальное решение по алгоритму.

1. Размер данных: Некоторые алгоритмы лучше работают с большими данными, чем другие. Например, для малых обучающих наборов данных алгоритмы с высоким bais / низким классификаторами дисперсии будут работать лучше, чем низким смещением / высоким классификаторами дисперсии.Таким образом, для небольших данных обучения Naïve Bayes будет работать лучше, чем kNN .
2. Характеристики данных: Это означает, как формируются ваши данные. Ваши данные линейны? Тогда, возможно, ему лучше всего подойдет линейная модель, например регрессия — линейная и логистическая — или SVM (машина опорных векторов). Однако, если ваши данные более сложные, вам понадобится алгоритм вроде random forest .
3. Поведение данных: Являются ли ваши функции последовательными или связанными? Если это последовательный? Вы пытаетесь спрогнозировать погоду или фондовый рынок? Тогда было бы лучше, если бы вы использовали алгоритм, который соответствует этому, например, Марковские модели и деревья решений .
4. Тип данных: Вы можете категоризировать входные или выходные данные. Если ваши входные данные помечены как , тогда используйте контролируемый алгоритм обучения ; в противном случае это, вероятно, проблема неконтролируемого обучения . С другой стороны, если ваши выходные данные — это числовой , тогда используйте регрессию , но если это набор из групп , то это проблема кластеризации .

№2: Точность

Теперь, когда вы изучили свои данные, проанализировали их тип, характеристики и размер, вам нужно спросить себя, насколько важна точность для проблемы, которую вы пытаетесь решить?

Точность модели относится к ее способности предсказать ответ из данного набора наблюдений, близкий к правильному ответу для этого набора наблюдений.

Иногда для нашего целевого приложения нет необходимости в получении точного ответа. Если приближение достаточно хорошее, мы можем значительно сократить время обучения и обработки, выбрав приблизительную модель. Приближенные методы избегают или не выполняют переобучения данных, например линейной регрессии для не очень линейных данных.

№3: Скорость

Часто точность и скорость стоят на противоположных сторонах; вам нужно найти компромисс между ними при выборе алгоритма.Более высокая точность обычно означает более длительное время обучения и обработки.

Алгоритмы, такие как Наивный Байес, линейная и логистическая регрессия, просты для понимания и реализации и, следовательно, имеют быстрое выполнение. Более сложные алгоритмы, такие как SVM, нейронные сети и случайные леса, требуют гораздо больше времени для обработки и обучения данных.

Итак, что имеет большее значение для вашего проекта? Точность или время? Если пришло время, будет лучше использовать более простой алгоритм, а если точность является самым важным, то выбор более сложного алгоритма будет лучше работать для вашего проекта.

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

1-Классифицируйте проблему
Следующим шагом является категоризация проблемы.
Категоризация по вводу: Если это помеченные данные, это проблема контролируемого обучения. Если это немаркированные данные с целью поиска структуры, это проблема неконтролируемого обучения. Если решение подразумевает оптимизацию целевой функции путем взаимодействия с окружающей средой, это проблема обучения с подкреплением.
Категоризация по выходным данным: Если выходными данными модели является число, это проблема регрессии. Если выходом 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 финальная игра, а скорее исходный материал для всего процесса анализа. Успешные компании не только собирают данные и имеют к ним доступ, но и могут получать информацию, которая способствует принятию более эффективных решений, что приводит к более качественному 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 образцов, в то время как другие требуют тонны и тонны образцов. Некоторые алгоритмы работают с категориальными данными, в то время как другие предпочитают работать с числовым вводом.

Анализ данных
На этом этапе есть две важные задачи: понимание данных с помощью описательной статистики и понимание данных с помощью визуализации и графиков.

Обработка данных
Компоненты обработки данных включают предварительную обработку, профилирование, очистку, а также часто включают сбор данных из различных внутренних систем и внешних источников.

Преобразование данных
Традиционная идея преобразования данных из необработанного состояния в состояние, подходящее для моделирования, заключается в том, где вписывается проектирование признаков. Преобразование данных и проектирование признаков на самом деле могут быть синонимами. А вот определение последнего понятия. Разработка функций — это процесс преобразования необработанных данных в функции, которые лучше представляют основную проблему для прогнозных моделей, что приводит к повышению точности модели для невидимых данных. Автор Джейсон Браунли.

3-Найдите доступные алгоритмы
После классификации проблемы и понимания данных следующей вехой является определение алгоритмов, которые применимы и практичны для реализации в разумные сроки. Некоторые из элементов, влияющих на выбор модели:

• Точность модели.
• Интерпретируемость модели.
• Сложность модели.
• Масштабируемость модели.
• Сколько времени нужно, чтобы построить, обучить и испытать модель?
• Сколько времени нужно, чтобы делать прогнозы с помощью модели?
• Отвечает ли модель бизнес-цели?

4-Реализация алгоритмов машинного обучения.
Настройте конвейер машинного обучения, который сравнивает производительность каждого алгоритма в наборе данных с использованием набора тщательно отобранных критериев оценки.Другой подход — использовать один и тот же алгоритм для разных подгрупп наборов данных. Лучшее решение для этого — сделать это один раз или запустить службу, которая будет делать это через определенные промежутки времени при добавлении новых данных.

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

Типы задач машинного обучения

• Обучение с учителем
• Обучение без учителя
• Обучение с подкреплением

Обучение с учителем
Обучение с учителем так названо, потому что человек действует как руководство научите алгоритм, к каким выводам он должен прийти.Для контролируемого обучения необходимо, чтобы возможные результаты работы алгоритма были уже известны и чтобы данные, используемые для обучения алгоритма, были помечены правильными ответами. Если на выходе получается действительное число, мы называем задачу регрессией. Если на выходе получается ограниченное количество 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 истинным искусственным интеллектом — идеей о том, что компьютер может научиться определять сложные процессы и закономерности без помощи человека, который будет руководить им.Меньше информации об объектах, в частности, поезд без надписи. Можно наблюдать некоторое сходство между группами объектов и включать их в соответствующие кластеры. Некоторые объекты могут сильно отличаться от всех кластеров, таким образом, эти объекты могут быть аномалиями.

Неконтролируемое обучение

Обучение с подкреплением
Обучение с подкреплением относится к целевым алгоритмам, которые учат, как достичь сложной цели или максимизировать в определенном измерении на многих этапах.Например, увеличьте количество очков, набранных в игре за много ходов. Он отличается от контролируемого обучения тем, что при контролируемом обучении данные обучения имеют ролевой ключ, поэтому модель обучается с правильным ответом, тогда как при обучении с подкреплением ответа нет, но агент подкрепления решает, что делать с выполнить поставленную задачу. В отсутствие обучающего набора данных он обязательно извлечет уроки из своего опыта.

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, считается зависимой переменной. 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 среднеквадратичная ошибка (MSE) или средняя абсолютная ошибка ( МАЭ). Итак, всякий раз, когда вам предлагается спрогнозировать какое-то будущее значение процесса, который в настоящее время выполняется, вы можете использовать алгоритм регрессии .Несмотря на простоту этого алгоритма, он довольно хорошо работает, когда есть тысячи функций, например, набор слов или n-граммы при обработке естественного языка. Более сложные алгоритмы страдают от переобучения многих функций и небольших наборов данных, в то время как линейная регрессия обеспечивает достойное качество. Однако это нестабильно, если функции избыточны.

Линейная регрессия

2-Логистическая регрессия
Не путайте эти алгоритмы классификации с методами регрессии для использования регрессии в названии.Логистическая регрессия выполняет двоичную классификацию, поэтому выходные данные меток являются двоичными. Мы также можем рассматривать логистическую регрессию как частный случай линейной регрессии, когда выходная переменная является категориальной, когда мы используем логарифм шансов в качестве зависимой переменной. Что особенного в логистической регрессии? Он принимает линейную комбинацию функций и применяет к ней нелинейную функцию (сигмоид), так что это крошечный экземпляр нейронной сети!

Логистическая регрессия против линейной регрессии

3-К-средние
Допустим, у вас есть много точек данных (измерения фруктов), и вы хотите разделить их на две группы: яблоки и груши. K-средство кластеризация — это алгоритм кластеризации, используемый для автоматического разделения большой группы на более мелкие группы.
Название появилось потому, что вы выбрали K групп в нашем примере K = 2. Вы берете среднее значение этих групп, чтобы повысить точность группы (среднее значение равно среднему, и вы делаете это несколько раз). Кластер — это просто еще одно название группы.
Допустим, у вас есть 13 точек данных, которые на самом деле представляют собой семь яблок и шесть груш (но вы этого не знаете), и вы хотите разделить их на две группы.В этом примере предположим, что все груши больше всех яблок. Вы выбираете две случайные точки данных в качестве начальной позиции. Затем вы сравниваете эти точки со всеми другими точками и выясняете, какая стартовая позиция ближе всего. Это ваш первый проход при кластеризации, и это самая медленная часть.
У вас есть начальные группы, но из-за того, что вы выбрали случайным образом, вы, вероятно, неточны. Допустим, у вас 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 ее 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 большей части каждой группы, при втором обходе вы получаете все яблоки в одной группе и все груши в другой. Как узнать, что все готово? Вы делаете среднее и снова выполняете группу и смотрите, изменились ли какие-либо баллы в группах. Ничего подобного, так что вы закончили.В противном случае вы бы пошли еще раз.

K-means

4-KNN
Сразу 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 футболистов, их позиций и их измерений, 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 могли бы использовать K-средние. Соответственно, K в каждом случае тоже означает разное!
В K-ближайших соседях, K представляет количество соседей, которые имеют право голоса при определении позиции нового игрока. Посмотрите 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 проголосовать за позицию, которую мы должны назначить новому игроку.
В K означает, что 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, это два разных алгоритма с двумя очень разными целями, но тот факт, что они оба используют K, может сбивать с толку.

K-ближайших соседей

5-опорные векторные машины
SVM использует гиперплоскости (прямые объекты) для разделения двух точек с разными обозначениями (X и O).Иногда точки не могут быть разделены прямыми предметами, поэтому необходимо сопоставить их с пространством более высоких измерений (используя ядра!), Где они могут быть разделены прямыми предметами (гиперплоскостями!). Это выглядит как извилистая линия на исходном пространстве, хотя на самом деле это прямая линия в пространстве гораздо большего измерения!

Машины опорных векторов

6-Random Forest
Допустим, мы хотим знать, когда инвестировать в Procter & Gamble, поэтому у нас есть три варианта покупки, продажи и удержания на основе нескольких данных за последний месяц, таких как цена открытия, цена закрытия и т. Д. изменение цены и объема
Представьте, что у вас много записей, 900 точек данных.
Мы хотим построить дерево решений, чтобы выбрать лучшую стратегию, например, если есть изменение в цене акции более чем на десять процентов выше, чем накануне, при большом объеме мы покупаем эту акцию. Но мы не знаем, какие функции использовать, у нас их много.
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 разные случайные наборы измерений и каждый раз случайную выборку данных. В конце концов, у нас есть много деревьев решений, мы используем каждое из них для прогнозирования цены, а затем принимаем окончательный прогноз на основе простого большинства.

Случайный лес

7-нейронные сети
Нейронная сеть — это разновидность искусственного интеллекта. Основная идея нейронной сети состоит в том, чтобы смоделировать множество плотно связанных между собой клеток мозга внутри компьютера, чтобы он мог учиться, распознавать закономерности и принимать решения по-человечески. Самое удивительное в нейронной сети то, что ей не нужно программировать ее для явного обучения: она обучается сама по себе, как мозг!
С одной стороны нейронной сети есть входы.Это может быть изображение, данные с дрона или состояние доски Go. С другой стороны, есть выходы того, что хочет делать нейронная сеть. Между ними есть узлы и связи между ними. Сила соединений определяет, какой выход требуется на основе входных данных.

Искусственная нейронная сеть

Посетите наш бесплатный курс AWS с python на Udemy.

Спасибо за чтение. Если вам понравилась эта статья, не стесняйтесь нажимать кнопку подписки, чтобы мы могли оставаться на связи.

Как выбрать правильный алгоритм машинного обучения?

Есть одна особенность алгоритма машинного обучения — это то, что не существует единого подхода или одного решения, которое могло бы удовлетворить все ваши проблемы. Но вы всегда можете выбрать алгоритм, который почти решает ваши проблемы, а затем вы можете настроить его, чтобы сделать его идеальным решением для вашей проблемы.

Здесь мы указываем некоторые факторы, которые помогут вам сузить список вариантов алгоритмов машинного обучения.

Но обо всем по порядку, вам нужно иметь ясность в данных, ваших ограничениях и вашей конкретной проблеме. Для наглядности данных сделайте следующее:

а) Знайте свои данные

Чтобы понять свои данные, вам нужно взглянуть на сводную статистику и попытаться указать на центральную тенденцию данных. Для этого вам потребуется изучить средние значения, медианы и корреляцию, которые указывают на сильную взаимосвязь в данных. Следующее, что нужно выяснить, — это «что делать с выбросами».Вы можете использовать коробчатые диаграммы, которые могут идентифицировать выбросы. Помимо этого, «очистите свои данные». Отсортируйте его по релевантности и разделите на основе рассматриваемой проблемы.

б) Определить категорию проблемы

Как только вы узнаете свои данные, вам нужно классифицировать проблему, что можно сделать в два этапа:

Программа обучения с учителем — это когда данные помечены. Если данные не помечены, и вы хотите найти подходящую структуру, тогда это программа обучения без учителя.Чтобы выбрать подходящий алгоритм машинного обучения, нужно знать, какие входные данные они могут предложить.

Теперь, если выходные данные вашей модели представлены в числовой форме, это будет называться проблемой регрессии. Если вы хотите классифицировать данные как результат, это проблема классификации. Другой тип проблемы — проблема кластеризации, когда модель требует установки групп для заданных входных данных.

c) Найдите доступные алгоритмы

После надлежащей оценки ваших проблем вы можете выбрать подходящие алгоритмы, которые можно реализовать с помощью имеющихся инструментов.

Наиболее часто используемые алгоритмы машинного обучения

В этом блоге мы перечислили некоторые из наиболее часто используемых алгоритмов машинного обучения, чтобы вы знали. Следите за нами, чтобы получать больше интересных новостей о машинном обучении.

1. Линейная регрессия

Это простейший алгоритм машинного обучения. Его можно использовать для вычисления непрерывных входных данных по сравнению с классификацией, в которой выходные данные являются категориальными. Проще говоря, линейную регрессию можно использовать для прогнозирования некоторой будущей ценности процесса, который происходит в настоящее время.Следует иметь в виду, что в случае мультиколлинеарности линейные регрессии неустойчивы.

Примеры, в которых можно использовать линейную регрессию:

• Прогноз продаж на ближайший месяц
• Время, необходимое для поездок с одного места на другое

2. Логистическая регрессия

Логистическая регрессия

может использоваться в качестве вероятностной основы или для включения дополнительных обучающих данных в модель в будущем. Это не просто метод черного ящика, он поможет вам понять факторы, лежащие в основе прогнозируемого результата и так далее.

Примеры, в которых можно использовать логистическую регрессию:

• Обнаружение мошенничества и кредитный рейтинг
• Оценка эффективности маркетинговых кампаний

3. Схема принятия решений

Использование только деревьев решений используется очень редко. Обычно они комбинируются с другими алгоритмами машинного обучения для создания эффективного алгоритма, такого как Gradient Tree или Random Forest.

Примеры, где можно использовать деревья решений:

• Инвестиционные решения
• Решения о покупке или строительстве
• Банки, не выплачивающие ссуды

4.К-средства

K-means используется для немаркированных данных, задача которых состоит в их кластеризации и маркировке. Он используется, когда группа пользователей очень большая и вы хотите распределить их по категориям на основе общих атрибутов.

5. Анализ главных компонентов (PCA)

Анализ главных компонентов используется, когда данные имеют широкий спектр функций и сильно коррелированы. В такой ситуации PCA поможет вам в уменьшении габаритов.

6.Машины опорных векторов

Машина опорных векторов

(SVM) используется для помеченных данных и широко используется в задачах распознавания образов и классификации, когда входные данные имеют ровно два класса.

Примеры, где можно использовать SVM:

• Классификация текста
• Прогнозы фондового рынка

7. Наивный байесовский

Наивный Байес основан на теореме Байеса. Это метод классификации, который легко построить и отлично работает с большими наборами данных.Это лучший классификатор, чем дискриминационные модели, такие как логистическая регрессия, потому что он быстрее и требует меньше данных для обучения.

Примеры, где можно использовать наивный байесовский код:

• Классификация текста
• Отметить письмо как спам или нет
• Распознавание лиц

8. Случайный лес

Random Forest может решать задачи как классификации, так и регрессии для больших наборов данных. По сути, это набор деревьев решений.Он хорошо масштабируется до любого количества измерений и обычно имеет вполне приемлемые характеристики.

Примеры, где можно использовать случайный лес:

• Прогнозирование неплательщиков кредитов
• Прогнозирование пациентов с высоким риском для здоровья

9. Нейронные сети

Нейронные сети могут использоваться для обучения чрезвычайно сложных моделей, и эти модели могут использоваться как черный ящик. Например, распознавание объектов значительно улучшается только глубокими нейронными сетями.

Подведение итогов

Приведенные выше указатели будут большим подспорьем при составлении краткого списка нескольких алгоритмов, но трудно понять, какой алгоритм лучше всего подойдет для вашей проблемы. Поэтому рекомендуется работать итеративно. Чтобы выбрать лучшую из представленных альтернатив, протестируйте входные данные со всеми из них и в конце оцените производительность алгоритма.

Кроме того, чтобы разработать идеальное решение реальной проблемы, вам необходимо знать правила и нормы, требования бизнеса и интересы заинтересованных сторон, а также иметь значительный опыт в прикладной математике.

Выбор правильного алгоритма машинного обучения

Первоначально опубликовано Раджатом Харлалкой 16 июня 2018 г. 127,104 прочитано

Существует несколько факторов, которые могут повлиять на ваше решение о выборе алгоритма машинного обучения. Тип и вид имеющихся у нас данных играет ключевую роль в принятии решения, какой алгоритм использовать. Некоторые алгоритмы могут работать с меньшими наборами образцов, в то время как другие требуют тонны и тонны образцов. Определенные алгоритмы работают с определенными типами данных.Некоторые модели менее чувствительны к выбросам, чем другие. Следующий шаг — классифицировать проблему с помощью визуализации данных. Важно, чтобы вы знали свои данные, свою проблему и свои ограничения.

Раджат Харлалка

Операционный партнер

Машинное обучение — это отчасти искусство, а отчасти наука. Когда вы смотрите на алгоритмы машинного обучения, не существует единого решения или единого подхода, который подошел бы всем. Есть несколько факторов, которые могут повлиять на ваше решение выбрать алгоритм машинного обучения.

Некоторые проблемы очень специфичны и требуют особого подхода. Например. Если вы посмотрите на рекомендательную систему, это очень распространенный тип алгоритма машинного обучения, который решает очень специфические проблемы. В то время как некоторые другие проблемы очень открыты и требуют подхода проб и ошибок. Обучение с учителем, классификация, регрессия и т. Д. Очень открыты. Их можно использовать для обнаружения аномалий или для построения более общих типов прогнозных моделей.

Кроме того, некоторые решения, которые мы принимаем при выборе алгоритма машинного обучения, связаны не столько с оптимизацией или техническими аспектами алгоритма, сколько с бизнес-решениями.Ниже мы рассмотрим некоторые факторы, которые могут помочь вам сузить круг поиска для вашего алгоритма машинного обучения.

Процесс обработки данных

Прежде чем вы начнете изучать различные алгоритмы машинного обучения, вам необходимо иметь четкое представление о ваших данных, вашей проблеме и ваших ограничениях.

Разберитесь в своих данных

Тип и вид имеющихся у нас данных играет ключевую роль в принятии решения, какой алгоритм использовать. Некоторые алгоритмы могут работать с меньшими наборами образцов, в то время как другие требуют тонны и тонны образцов.Определенные алгоритмы работают с определенными типами данных. Например. Наивный байесовский метод хорошо работает с категориальным вводом, но совершенно не чувствителен к отсутствующим данным.

Следовательно, важно, чтобы вы:

Знали свои данные

1. Просмотрите сводную статистику и визуализации

• Процентили могут помочь определить диапазон для большинства данных
• Средние и медианы могут описать центральную тенденцию
• Корреляции могут указывать на сильные отношения

2.Визуализируйте данные

• Ящичковые диаграммы могут определять выбросы
• Графики плотности и гистограммы показывают разброс данных
• Точечные диаграммы могут описывать двумерные отношения

Очистите данные

1. Обработайте недостающее значение. Отсутствие данных влияет на одни модели больше, чем на другие. Даже для моделей, которые обрабатывают отсутствующие данные, они могут быть чувствительны к ним (отсутствие данных для определенных переменных может привести к плохим прогнозам)
2. Выберите, что делать с выбросами

• Выбросы могут быть очень распространены в многомерных данных.
• Некоторые модели менее чувствительны к выбросам, чем другие. Обычно древовидные модели менее чувствительны к наличию выбросов. Однако на регрессионные модели или любую модель, которая пытается использовать уравнения, определенно могут повлиять выбросы.
• Выбросы могут быть результатом неправильного сбора данных или могут быть допустимыми крайними значениями.

3. Нужно ли агрегировать данные

Дополните данные

1. Разработка функций — это процесс перехода от необработанных данных к данным, готовым для моделирования.Он может служить нескольким целям:

• Упростить интерпретацию моделей (например, биннинг)
• Захват более сложных взаимосвязей (например, NN)
• Уменьшить избыточность данных и размерность (например, PCA)
• Изменить масштаб переменных (например, стандартизация или нормализация) )

2. Различные модели могут иметь разные технические требования к функциям. Некоторые из них имеют встроенную конструкцию функций.

Отнесите проблему к категории

Следующим шагом является определение категории проблемы.Это двухэтапный процесс.

1. Категоризация по вводу:

• Если вы пометили данные, это проблема контролируемого обучения.
• Если у вас есть немаркированные данные и вы хотите найти структуру, это проблема неконтролируемого обучения.
• Если вы хотите оптимизировать целевую функцию, взаимодействуя с окружающей средой, это проблема обучения с подкреплением.

2. Классифицируйте по выходу.

• Если выходными данными вашей модели являются числа, это проблема регрессии.
• Если результатом вашей модели является класс, это проблема классификации.
• Если выходные данные вашей модели представляют собой набор входных групп, это проблема кластеризации.
• Вы хотите обнаружить аномалию? Это обнаружение аномалии

Поймите свои ограничения

• Какова емкость вашего хранилища данных? В зависимости от емкости хранилища вашей системы вы не сможете хранить гигабайты моделей классификации / регрессии или гигабайты данных для кластеризации.Так обстоит дело, например, со встроенными системами.
• Должен ли прогноз быть быстрым? Очевидно, что в приложениях реального времени очень важно делать прогнозы как можно быстрее. Например, при автономном вождении важно, чтобы классификация дорожных знаков производилась как можно быстрее, чтобы избежать несчастных случаев.
• Должно ли обучение быть быстрым? В некоторых случаях требуется быстрое обучение моделей: иногда вам нужно быстро обновить модель на лету с другим набором данных.

Найдите доступные алгоритмы

Теперь, когда вы четко понимаете, где вы находитесь, вы можете определить алгоритмы, которые применимы и практичны для реализации с использованием имеющихся в вашем распоряжении инструментов. Некоторые из факторов, влияющих на выбор модели:

• Соответствует ли модель бизнес-целям
• Сколько предварительной обработки требуется модели
• Насколько точна модель
• Насколько объяснима модель
• Насколько быстро модель: сколько времени нужно, чтобы построить модель, и сколько времени требуется модели, чтобы делать прогнозы.
• Насколько масштабируема модель

Важным критерием, влияющим на выбор алгоритма, является сложность модели. Вообще говоря, более сложная модель:

• Она полагается на большее количество функций для изучения и прогнозирования (например, с использованием двух функций против десяти функций для прогнозирования цели)
• Она полагается на более сложную разработку функций (например, с использованием полиномиальных членов, взаимодействий или главных компонентов)
• Он имеет больше вычислительных накладных расходов (например, одно дерево решений vs.случайный лес из 100 деревьев).

Кроме того, тот же алгоритм машинного обучения можно сделать более сложным на основе количества параметров или выбора некоторых гиперпараметров. Например,

• Модель регрессии может иметь больше функций или полиномиальных членов и условий взаимодействия.
• Дерево решений может иметь большую или меньшую глубину.

Усложнение того же алгоритма увеличивает вероятность переобучения.

(Преодоление барьеров для производственных процессов машинного обучения)

Часто используемые алгоритмы машинного обучения

Линейная регрессия

Это, вероятно, самые простые алгоритмы машинного обучения.Алгоритмы регрессии могут использоваться, например, когда вы хотите вычислить некоторое непрерывное значение по сравнению с классификацией, где выходные данные являются категориальными. Поэтому всякий раз, когда вам предлагается предсказать какое-то будущее значение процесса, который в настоящее время выполняется, вы можете использовать алгоритм регрессии. Однако линейная регрессия нестабильна в случае избыточности функций, например, при мультиколлинеарности

Вот несколько примеров, где можно использовать линейную регрессию:

• Время перейти из одного места в другое
• Прогнозирование продаж определенного продукта в следующем месяце
• Влияние содержание алкоголя в крови при согласовании
• Прогнозируйте ежемесячные продажи подарочных карт и улучшайте годовые прогнозы доходов

Логистическая регрессия

Логистическая регрессия выполняет двоичную классификацию, поэтому выходные данные ярлыков являются двоичными.Он принимает линейную комбинацию функций и применяет к ней нелинейную функцию (сигмоид), так что это очень маленький экземпляр нейронной сети.

Логистическая регрессия предоставляет множество способов упорядочить вашу модель, и вам не нужно так сильно беспокоиться о корреляции ваших функций, как в случае с наивным байесовским методом. У вас также есть хорошая вероятностная интерпретация, и вы можете легко обновить свою модель, чтобы принять новые данные, в отличие от деревьев решений или SVM. Используйте его, если вам нужна вероятностная структура или если вы ожидаете получить больше обучающих данных в будущем, которые вы хотите быстро включить в свою модель.Логистическая регрессия также может помочь вам понять факторы, влияющие на прогноз, и это не просто метод черного ящика.

Логистическая регрессия может использоваться в таких случаях, как:

• Прогнозирование оттока клиентов
• Кредитный скоринг и обнаружение мошенничества
• Измерение эффективности маркетинговых кампаний

Деревья решений

Отдельные деревья используются очень редко, но в В сочетании со многими другими они создают очень эффективные алгоритмы, такие как Random Forest или Gradient Tree Boosting.

Деревья решений легко обрабатывают взаимодействия функций и являются непараметрическими, поэтому вам не нужно беспокоиться о выбросах или о том, являются ли данные линейно разделимыми. Одним из недостатков является то, что они не поддерживают онлайн-обучение, поэтому вам придется перестраивать свое дерево, когда появляются новые примеры. Другим недостатком является то, что они легко переоснащаются, но именно здесь на помощь приходят методы ансамбля, такие как случайные леса (или усиленные деревья). Деревья решений также могут занимать много памяти (чем больше у вас функций, тем глубже и крупнее ваше дерево решений, вероятно, be)

Деревья — отличный инструмент, который поможет вам выбрать один из нескольких вариантов действий.

• Инвестиционные решения
• Отток клиентов
• Банки, не выполняющие ссуды
• Решения о строительстве и покупке
• Квалификация потенциальных клиентов

K-means

Иногда вы не знаете никаких ярлыков, и ваша цель — присвоить ярлыки в соответствии с особенности предметов. Это называется задачей кластеризации. Алгоритмы кластеризации могут использоваться, например, когда существует большая группа пользователей, и вы хотите разделить их на определенные группы на основе некоторых общих атрибутов.

Если в постановке задачи есть вопросы вроде того, как это организовано, группируется или концентрируется на определенных группах и т. Д., Тогда вам следует использовать кластеризацию.

Самый большой недостаток заключается в том, что K-Means необходимо заранее знать, сколько кластеров будет в ваших данных, поэтому может потребоваться много попыток, чтобы «угадать» наилучшее количество K кластеров для определения.

Анализ главных компонентов (PCA)

Анализ главных компонентов обеспечивает снижение размерности.Иногда у вас есть широкий спектр функций, вероятно, сильно коррелированных между собой, и модели могут легко переобучиться на огромном количестве данных. Затем вы можете применить PCA.

Одним из ключей к успеху PCA является то, что в дополнение к низкоразмерному представлению выборки он обеспечивает синхронизированное низкоразмерное представление переменных. Синхронизированные представления выборки и переменных позволяют визуально находить переменные, которые характерны для группы выборок.

Машины опорных векторов

Машины опорных векторов (SVM) — это метод машинного обучения с учителем, который широко используется в задачах распознавания образов и классификации — когда ваши данные имеют ровно два класса.

Высокая точность, хорошие теоретические гарантии относительно переобучения, и с соответствующим ядром они могут работать хорошо, даже если ваши данные не разделены линейно в пространстве базовых функций. Особенно популярен в задачах классификации текста, где нормой являются очень многомерные пространства.Однако SVM интенсивно используют память, их трудно интерпретировать и сложно настраивать.

SVM можно использовать в реальных приложениях, таких как:

• обнаружение людей с распространенными заболеваниями, такими как диабет
• распознавание рукописных символов
• категоризация текста — новостные статьи по темам
• прогноз цен на фондовом рынке

Наивный Байес

Это метод классификации, основанный на теореме Байеса, очень простой в построении и особенно полезен для очень больших наборов данных.Известно, что наивный байесовский метод не только прост, но и превосходит даже самые сложные методы классификации. Наивный байесовский метод также является хорошим выбором, когда ресурсы ЦП и памяти являются ограничивающим фактором.

Наивный байесовский метод очень прост, вы просто делаете несколько подсчетов. Если предположение об условной независимости NB действительно выполняется, наивный байесовский классификатор будет сходиться быстрее, чем дискриминационные модели, такие как логистическая регрессия, поэтому вам потребуется меньше данных для обучения. И даже если допущение NB не выполняется, классификатор NB все равно часто отлично справляется на практике.Хорошая ставка, если вы хотите что-то быстрое и простое, которое работает довольно хорошо. Его главный недостаток в том, что он не может изучить взаимодействие между функциями.

Наивный байесовский метод можно использовать в реальных приложениях, таких как:

• Анализ тональности и классификация текста
• Системы рекомендаций, такие как Netflix, Amazon
• Чтобы пометить письмо как спам или не спам
• Распознавание лиц

Произвольно Лес

Случайный лес — это совокупность деревьев решений.Он может решить проблемы как регрессии, так и классификации с большими наборами данных. Это также помогает идентифицировать наиболее значимые переменные из тысяч входных переменных. Random Forest хорошо масштабируется до любого количества измерений и в целом имеет вполне приемлемую производительность. Наконец, существуют генетические алгоритмы, которые превосходно масштабируются для любого измерения и любых данных с минимальным знанием самих данных, причем наиболее минимальной и простой реализацией является генетический алгоритм микробов.Однако со случайным лесом обучение может быть медленным (в зависимости от параметризации), и невозможно итеративно улучшать сгенерированные модели

Случайный лес можно использовать в реальных приложениях, таких как:

• Прогнозирование пациентов с высоким риском
• Прогнозирование отказов деталей на производстве
• Прогнозирование неплательщиков ссуд

Нейронные сети

Нейронные сети учитывают веса связей между нейронами. Веса сбалансированы, точка данных обучения следует за точкой данных обучения.Когда все веса обучены, нейронная сеть может использоваться для прогнозирования класса или количества, если должно возникнуть возникновение регрессии новой точки входных данных. С помощью нейронных сетей можно обучать чрезвычайно сложные модели, и их можно использовать как своего рода черный ящик, не разыгрывая непредсказуемую сложную конструкцию функций перед обучением модели. В сочетании с «глубоким подходом» можно подобрать еще более непредсказуемые модели, чтобы реализовать новые возможности. Например. Распознавание объектов в последнее время значительно улучшилось с использованием глубоких нейронных сетей.Применительно к неконтролируемым учебным задачам, таким как извлечение функций, глубокое обучение также извлекает элементы из необработанных изображений или речи с гораздо меньшим вмешательством человека.

С другой стороны, нейронные сети очень трудно просто прояснить, а параметризация чрезвычайно ошеломляет. Они также очень ресурсоемки и требуют большого объема памяти.

Шпаргалка по Scikit

Изучение Scikit предоставило очень подробную и хорошо объясненную блок-схему, которая поможет вам выбрать правильный алгоритм, который я считаю очень удобным.

(http://scikit-learn.org/stable/tutorial/machine_learning_map/index.html)

Заключение

Вообще говоря, вы можете использовать приведенные выше пункты, чтобы составить краткий список нескольких алгоритмов, но это трудно понять прямо на начните, какой алгоритм будет работать лучше всего. Обычно лучше работать итеративно. Среди алгоритмов машинного обучения, которые вы определили как потенциально хорошие подходы, добавьте в них свои данные, запустите их все либо параллельно, либо последовательно, и в конце оцените производительность алгоритмов, чтобы выбрать лучший (-ые).

И, наконец, разработка правильного решения реальной жизненной проблемы редко бывает просто проблемой прикладной математики. Это требует знания требований бизнеса, правил и положений, проблем заинтересованных сторон, а также значительного опыта. При решении машинной проблемы решающее значение имеет возможность комбинировать и уравновешивать их; те, кто может это сделать, могут создать наибольшую ценность.

Похожие истории

Теги

Присоединяйтесь к хакеру Полдень

Создайте бесплатную учетную запись, чтобы разблокировать свой собственный опыт чтения.

Как выбрать метод машинного обучения

Почему существует так много методов машинного обучения? Дело в том, что разные алгоритмы решают разные задачи. Результат, который вы получите, напрямую зависит от выбранной вами модели. Вот почему так важно знать, как согласовать алгоритм машинного обучения с конкретной задачей.

В этом посте мы и поговорим именно об этом. Давайте начнем.

Разнообразие методов машинного обучения

Прежде всего, чтобы выбрать алгоритм для вашего проекта, вам нужно знать, какие из них существуют.Давайте освежим ваши знания о различных классификациях.

Алгоритмы сгруппированы по стилю обучения

Алгоритмы можно сгруппировать по стилю обучения.

Обучение с учителем

В случае обучения с учителем машинам нужен «учитель», который «обучает» их. В этом случае специалист по машинному обучению собирает набор данных и маркирует его. Затем им нужно передать обучающий набор и правила машине.Следующий шаг — посмотреть, как машина справляется с обработкой данных тестирования. Если есть какие-то ошибки, программист исправляет их и повторяет действие до тех пор, пока алгоритм не сработает точно.

Обучение без учителя

Для этого типа машинного обучения преподаватель не требуется. Компьютеру предоставляется набор немаркированных данных. Предполагается, что он сам находит закономерности и дает идеи. Люди могут немного направлять машину в процессе, также предоставляя набор помеченных данных для обучения.В этом случае это называется полу-контролируемым обучением.

Обучение с подкреплением

Обучение с подкреплением происходит в среде, где компьютер должен работать. Окружающая среда действует как учитель, обеспечивая машине положительную или отрицательную обратную связь, которая называется подкреплением.

---

Вы можете найти более подробное объяснение этих методов в нашем посте о разнице между ИИ и машинным обучением.

Методы машинного обучения сгруппированы по типу задачи

Другой способ разделить техники на группы основан на задачах, которые они решают.

В этом разделе мы поговорим о классификации, регрессии, оптимизации и других группах алгоритмов. Мы также собираемся взглянуть на их использование в промышленности. Для получения более подробной информации обо всех распространенных алгоритмах машинного обучения ознакомьтесь с нашим постом о классификации алгоритмов машинного обучения.

Общие алгоритмы

Вот самые популярные алгоритмы машинного обучения. Иногда они принадлежат к нескольким группам, потому что эффективно решают более одной проблемы.

• Логистическая регрессия,
• Линейная регрессия
• Дерево решений
• SVM
• Наивный Байес
• к-НН
• К-средние
• Нейронные сети
• Случайный лес
• Алгоритмы уменьшения размерности
• Алгоритмы повышения градиента

---

Чтобы помочь вам сориентироваться в посте, используйте эту картинку. В нем есть общие алгоритмы, о которых мы поговорим в этом посте.

Классификация

Классификация

помогает нам решать широкий круг задач.Это позволяет нам принимать более обоснованные решения, разбираться в спаме, прогнозировать, вернет ли заемщик ссуду, или отмечать друзей на фотографии в Facebook.

Эти алгоритмы предсказывают метки дискретных переменных. Дискретная переменная имеет счетное число возможных значений и может быть классифицирована. Точность прогноза зависит от выбранной вами модели.

Представьте, что вы разрабатываете алгоритм, который предсказывает, болен ли человек раком. В этом случае выбранная вами модель должна очень точно предсказывать результат.

Типичными алгоритмами классификации являются логистическая регрессия, наивный байесовский алгоритм и SVM. Более подробную информацию о них и других алгоритмах вы можете найти в нашем блоге.

Кластеризация

Иногда вам нужно разделить вещи на категории, но вы не знаете, что это за категории. Классификация использует предопределенные классы для присвоения объектам. С другой стороны, кластеризация позволяет выявить сходства между объектами, а затем сгруппировать их по общим характеристикам.Это механизм, который лежит в основе обнаружения мошенничества, анализа документов, группировки клиентов и многого другого. Кластеризация широко используется в продажах и маркетинге для сегментации клиентов и персонализированного общения.

K-NN, кластеризация k-средних, деревья решений, случайный лес — все это можно использовать для задач кластеризации.

Прогноз

Попытка выяснить взаимосвязь между двумя или более непрерывными переменными является типичной задачей регрессии.

Примечание: Если переменная может принимать любое значение от минимального до максимального, она называется непрерывной переменной.

Примером такой задачи является прогноз цен на жилье на основе их размера и местоположения. Цена дома в этом случае является непрерывной числовой переменной.

Линейная регрессия — наиболее распространенный алгоритм в этой области. Алгоритмы многомерной регрессии, регрессии Риджа и регрессии LASSO используются, когда вам нужно смоделировать взаимосвязь между более чем двумя переменными.

Оптимизация

Программное обеспечение

для машинного обучения позволяет обеспечить основанный на данных подход к постоянному совершенствованию практически в любой области.Вы можете применить аналитику использования продукта, чтобы узнать, как новые функции продукта влияют на спрос. Сложное программное обеспечение, оснащенное эмпирическими данными, помогает выявлять неэффективные меры, позволяя избежать неудачных решений.

Например, можно использовать гетерархическую систему управления производством, чтобы улучшить способность динамической производственной системы адаптироваться и самоуправляться. Методы машинного обучения выявляют наилучшее поведение в различных ситуациях в режиме реального времени, что ведет к постоянному совершенствованию системы.

Алгоритмы градиентного спуска обычно используются в машинном обучении для работы с оптимизацией.

Обнаружение аномалий

Финансовые учреждения ежегодно теряют около 5% дохода из-за мошенничества. Создавая модели на основе исторических транзакций, информации социальных сетей и других источников данных, можно обнаружить аномалии, пока не стало слишком поздно. Это помогает обнаруживать и предотвращать мошеннические транзакции в режиме реального времени даже для ранее неизвестных видов мошенничества.

Типичными алгоритмами обнаружения аномалий являются SVM, LOF, k-NN, k-means.

Рейтинг

Машинное обучение можно применять для построения моделей ранжирования. Ранжирование машинного обучения (MLR) обычно включает применение контролируемых, частично контролируемых или подкрепляющих алгоритмов. Примером задачи ранжирования являются системы поисковых систем, такие как SearchWiki от Google.

Примеры алгоритмов ранжирования: RankNet, RankBoost, RankSVM и другие.

Рекомендация

Рекомендательные системы предлагают пользователям ценные советы.Этот метод приносит пользу пользователям, а также приносит пользу компаниям, поскольку он мотивирует их клиентов покупать больше или исследовать больше контента.

Пункты ранжируются в соответствии с их релевантностью. Наиболее актуальные из них отображаются пользователю. Актуальность определяется на основе исторических данных. Вы знаете, как это работает, если когда-либо смотрели что-нибудь на Youtube или Netflix. Системы предлагают вам видео, похожие на то, что вы уже смотрели.

Основными алгоритмами, используемыми для рекомендательных систем, являются алгоритмы совместной фильтрации и системы, основанные на содержании.

Как выбрать методы машинного обучения для решения вашей проблемы

Как найти лучший алгоритм машинного обучения для вашей задачи? Вы можете использовать три основных подхода.

Обучение на основе задач

Определите категорию вашей проблемы. Можно классифицировать задачи по вводу и выводу.

По вводу:

• Если у вас есть набор помеченных данных или вы можете подготовить такой набор, это область контролируемого обучения.
• Если вам все же нужно определить структуру, это проблема неконтролируемого обучения.
• Если вам нужна модель для взаимодействия с окружающей средой, вы примените алгоритм обучения с подкреплением.

По выпуску:

• Если вывод модели — число, это проблема регрессии.
• Если выходом модели является класс и известно количество ожидаемых классов, это проблема классификации.
• Если выходом модели является класс, но количество ожидаемых классов неизвестно, это проблема кластеризации.
• Если вам нужно повысить производительность, это оптимизация.
• Если вы хотите, чтобы система предлагала варианты на основе истории действий, это проблема рекомендаций.
• Если вы хотите получить представление о данных, примените модели распознавания образов.
• Если вы хотите обнаружить проблемы, используйте алгоритмы обнаружения аномалий.

Разберитесь в своих данных

Процесс выбора алгоритма не ограничивается категоризацией проблемы.Вам также необходимо внимательнее изучить свои данные, потому что они играют важную роль в выборе правильного алгоритма для решения проблемы. Некоторые алгоритмы обычно работают с меньшими наборами выборок, в то время как другие требуют огромного количества выборок. Некоторые алгоритмы работают с категориальными данными, а другие работают только с числовым вводом.

Для понимания ваших данных требуются определенные шаги:

• Обработка. Компонентами обработки данных являются предварительная обработка, профилирование, очистка, сбор данных из различных внутренних и внешних источников.
• Разработка функций. Вам необходимо преобразовать необработанные данные в функции, которые могут представлять основную проблему для прогнозных моделей. Это помогает повысить точность и быстрее получить желаемые результаты.

Выбор алгоритма — комплексная задача, требующая анализа множества факторов.

Другие вещи, которые могут повлиять на выбор модели:

• Точность модели;
• Интерпретируемость модели;
• Сложность модели;
• Масштабируемость модели;
• Время, необходимое для создания, обучения и тестирования модели;
• Время, необходимое для прогнозирования с использованием модели;
• Если модель соответствует вашим бизнес-целям.

Метод проб и ошибок

Иногда проблема слишком сложна, и вы не знаете, с чего начать. Кажется, что подходят несколько моделей, и трудно предсказать, какая из них окажется наиболее эффективной. В этом случае вы можете протестировать пару моделей и оценить их.

Настройте конвейер машинного обучения. Он будет сравнивать производительность каждого алгоритма в наборе данных на основе ваших критериев оценки. Другой подход — разделить данные на подмножества и использовать один и тот же алгоритм для разных групп.Лучшее решение для этого — сделать это один раз или запустить службу, которая будет делать это через определенные промежутки времени при добавлении новых данных.

Нейронные сети

Наконец, большинство задач, которые сегодня решает ML, можно решить с помощью нейронных сетей. Итак, окончательный подход к выбору модели машинного обучения — всегда использовать искусственные нейронные сети.

Однако эти модели дороги и требуют много времени для сборки, поэтому до сих пор существуют другие модели. Нейронным сетям нужны очень большие базы данных, чтобы быть точными.Другие типы методов машинного обучения могут быть не такими универсальными, но эффективно решают поставленные задачи даже при работе с небольшими наборами данных.

Более того, они имеют тенденцию переоснащаться, а также их трудно интерпретировать — нейронные сети по сути являются черными ящиками, и исследователи не знают, что происходит внутри.

Итак, если у вас небольшой бюджет, небольшая выборка данных или вы стремитесь получить ценные сведения, которые легко понять, сетевые сети не для вас.

Заключительные мысли

Ваши результаты зависят от того, удастся ли вам выбрать и построить успешную модель машинного обучения.Если у вас есть проект машинного обучения и вы ищете решения, разработчики Serokell могут помочь вам создать и реализовать модель машинного обучения, которая соответствует вашим бизнес-целям. Свяжитесь с нами, чтобы узнать, как мы можем помочь вам с вашим проектом.

Выбор подходящего станка

Меня часто спрашивают, есть ли простой метод, который компании могут использовать для выбора подходящего станка. Многим сложно получить объективную информацию о станках.Очевидно, что люди, продающие станки, умеют указывать на преимущества своей продукции над продуктами конкурентов и столь же умело преуменьшать ограничения, присущие их станкам. Маркетинговые брошюры могут эффективно передавать характеристики машин и некоторые данные о технических характеристиках, но они не обеспечивают реального сравнения с машинами конкурентов.

Лучший совет, который я могу дать, — это использовать метод, который я считаю полезным при оценке альтернативных продуктов (а не только станков).Этот метод достаточно прост в использовании, но при этом обеспечивает структурированный подход к процессу выбора станка. Возможно, что еще более важно, этот метод гарантирует, что заинтересованные стороны (те, кто должен запустить станок) имеют достаточный вклад в процесс принятия решений.

Первый шаг — встретиться со всеми, кто будет участвовать в эксплуатации и обслуживании станка, и составить список критических требований к станку. Начальники цехов, инженеры-технологи, операторы станков, наладчики и обслуживающий персонал должны участвовать в разработке этого списка, который может включать:

• размер рабочего «конверта» (в зависимости от типа станка он может включать такие характеристики, как размер стола, зазор инструмента, размер патрона и поворот инструмента)
• емкость инструмента
• тип б / у оправок
• л.с. машины (для силы резания)
• тип машинного управления
• Совместимость с существующим программным обеспечением CAM (или уже написанными программами)
• количество доступных осей обработки (обычно от трех до пяти)

После того, как список составлен, следующим шагом будет ранжирование группы важности каждого из критических требований к машине.Цель здесь — достичь группового консенсуса, а не обязательно единодушного рейтинга, по каждому критически важному требованию к машине. В этом упражнении можно использовать любую шкалу ранжирования, но обычно хорошо работает шкала от 1 до 5 (где 5 — самый высокий рейтинг). Ранжирование критических требований помогает компании отличаться от «типичного» покупателя станков, уделяя больше внимания конкретным характеристикам станка, важным для его работы.

После того, как ранжирование критических требований установлено, эта информация должна быть загружена в диаграмму или электронную таблицу вместе с кандидатами на станки для оценки.(Рекомендуется использовать электронную таблицу, так как она упрощает необходимые вычисления и позволяет использовать некоторые сценарии «что, если».) Затем каждый кандидат на станки оценивается в соответствии с ранжированными критическими требованиями. И снова шкала от 1 до 5 — эффективный метод оценки. Умножение рейтинга критических требований на рейтинг каждого станка дает общий числовой балл для каждого альтернативного станка.

Разработка числовой оценки для каждой альтернативы станка является заключительным этапом «объективной» фазы процесса выбора станка.Однако после того, как вы составили «объективный» рейтинг, разумно «субъективно» оценить станки, которые имеют схожие общие баллы.

Иногда некоторые станки просто создают ощущение или репутацию, которые устраивают людей. Если оператор имеет некоторый опыт работы с определенным станком и ему нравится, как он работает, это полезная информация, которую следует включить в процесс принятия решения. Однако эту «субъективную» оценку следует проводить только после того, как «объективный» процесс сузил поле до двух или трех сильных кандидатов.

Субъективные критерии могут помочь выбрать между альтернативными станками, общие оценки которых достаточно близки. Однако было бы нереалистично полагать, что субъективные критерии должны повышать рейтинг альтернативы станкам, которая значительно отставала от других на этапе объективного ранжирования.

Ключом к процессу выбора любого станка является привлечение всех заинтересованных сторон к участию и предложению идей, основанных на их уникальных точках зрения. Чем больше людей участвует в этом процессе, тем больше вероятность того, что компания выберет лучший станок для своих нужд.

.

No related posts.