Какой должна быть модель: Как стать успешной моделью

Содержание

Вес и рост Топ-Моделей. Таблица их роста и веса. Советы будущим девушкам моделям!

Модель – это смоделированный человек, соответствующий параметрам, утвержденным компетентными специалистами области, которые строятся на определенных стандартах и понятиях современного общества!

Рост и вес моделей

Ирина Шейк!

О чем вам говорит это имя? – А фамилия вам ни о чем не говорит?

Ирина Шейк – это известная модель и неплохая актриса. Настоящая ее фамилия – Шайхлисламова.

Почему красотка решила ее сменить?

Пусть это звучит банально, но…. – Для простоты восприятия! Ведь «выдуманный» вариант звучит короче и легче, чем настоящий.

Известность девушке принес роман с футболистом Рональдо. Но это еще не все факты! Стоит отметить, что Ирина стала лицом множества журналов и брендов.

Параметры

Вес Ирины – пятьдесят пять килограммов.

Рост составляет – сто семьдесят восемь сантиметров.

Неплохое «весоворостовое» соответствие, согласны?

Что помогает Ирине держать свое тело в такой потрясающей форме?

Спорт, физические нагрузки и рациональное питание. Не поверите, но других секретов по поводу поддержания изящности фигуры у модели нет!

*

Русская красотка с веснушечками…. Какие ассоциации у вас вызывает это словосочетание? – Подумайте, но недолго! Ладно! Не буду вас больше мучить догадками….Внимание!

Аня Вялицына!

Она очень многого добилась в бизнесе моделей!

Теперь расскажу о ее весе и о росте.

Вес – пятьдесят три килограмма.

Рост – 1 метр 76 сантиметров.

Аня предлагает несколько диетических меню!

Начну с того, которое понравилось больше персонально мне:

На завтрак:

  1. Несколько кусочков нежирного мяса.
  2. Два куриных яйца.
  3. Чашечка горяченького чая (зеленого).
  4. Маленький хлебец со сливочным маслом.
  5. Стаканчик мультифруктового сока.

На обед:

  1. Овощной салатик.
  2. Стаканчик горячей воды.
  3. Сто граммов рыбки или мяска.
  4. Чашечка горяченького чая.
  5. Кусок хлеба.
  6. Три ложки творога.

На ужин:

  1. Стаканчик зеленого чая.
  2. Несколько кусков рыбки.
  3. Два любых овоща.
  4. Апельсиновый сок.
  5. Небольшой бутерброд.

А вот и второе диетическое меню:

Утречко:

  1. Одно яйцо (всмятку).
  2. Черный чай без сахара.
  3. Стаканчик холодной воды.

День:

  1. Творожок.
  2. Чаек (без сахара).
  3. Стаканчик холодной воды.

Вечер:

  1. Стаканчик холодной воды.
  2. Творог.
  3. Зеленый чай.

Быстрее вы похудеете при помощи второй диеты. Но первая вам понравится гораздо больше! Перечитайте оба меню несколько раз, чтобы в этом убедиться.

*

Каролина Куркова!

Модель по имени Каролина Куркова утверждает, что не придерживается совершенно никаких диет, не прислушивается ни к каким хитреньким советам!

  • Она утверждает, что это природа подарила ей такие внешние данные и параметры!

Вес – пятьдесят девять килограммов.

Рост составляет – сто семьдесят семь сантиметров.

Модельный бизнес в России

Он, конечно, не так круто развит в РФ, как на Западе, но все же!

Параметры моделей и фотомоделей несколько отличаются. Начну рассказывать, пожалуй, с модельных, чтобы было интереснее.

Девяносто – шестьдесят – девяносто!

  • И ничего особенного!

Такое цифровое сочетание вы хорошо помните и очень часто встречаете. Не огорчайтесь, если ваши параметры отличаются на несколько единиц (в ту или в другую сторону). Такая малость не испортит вашу модельную внешность!

Идеальный вес для подиумных моделей колеблется в диапазоне между такими циферками:

Минимум – сто семьдесят пять. «Необходимый» максимум – сто восемьдесят три.

*

Таблица роста и веса топ-моделей

Многие девушки интересуются таблицей, в которой есть данные веса и роста топ-моделей.

Приведем эти данные:

*

Теперь перейдем к рассказу о фотомоделях

  • Занимать их места могут все (независимо от пола, телосложения и возраста)!

Фото – модельный бизнес «выбирает» в свои ряды настоящих, жизненных, естественных людей.

Пользуются ли модели и фотомодели приемом «модельной тарелочки»?

Попробуйте и вы! Купите маленькую (по размеру – игрушечную, кукольную) тарелку. Запомните, что только с нее вы можете кушать свои завтраки, ужины, обеды! В гости, разумеется, брать этот предмет с собой не нужно, чтобы вас не засмеяли и не поняли неправильно.

*

Советы для тех, кто мечтает стать моделью

  • Меняйте свой образ жизни!

Прекратите много кушать, поздно засиживаться у монитора ноутбука (компьютера)! Не делайте то, что может нанести вред вашей фигуре и вашему здоровью.

  • Не завидуйте тем моделям, которые уже успели достигнуть невероятных высот в карьере!

Вполне возможно, что повезет и вам в этом деле. Будьте целеустремленной и напористой. Чтобы добиться своего.

  • Не думайте, что модели ничего не делают!

В любой профессии часто встречаются сложности. И вы должны это понять уже сейчас, пока карьера модели – это теоретическая часть вашей жизни.

  • Не верьте в то, что можно похудеть за один день или за два!

Похудеть реально лишь за несколько недель! Возможно, что и больше времени для этого потребуется. У каждого человека – свой организм.

  • Не изнуряйте себя диетами и не мучайте голоданием, если вам не удается «подвести» свое тело к параметрам моделей!

Попробуйте себя в роли фотомодели или актрисы. В этих сферах у вас тоже есть шансы!

  • Держите себя в форме!

Не «налетайте» на пищу, когда у вас появляются неприятности в жизни, либо на работе. Пока вы жуете еду – проблема стоит на месте. Она не решается, а висит над вами.

  • Берегите индивидуальность!

А чтобы ее не растерять, нужно не так уж и много. Просто будьте собой. Не копируйте знаменитостей. Быть собой – это здорово! Проверьте это сами, если на слово не верите. Удачной проверки вам, дорогие красавицы!

  • Учитесь быть разной, оставаясь собой!

Сложная задачка? А жизнь – это вообще непросто. Вы успели, наверное, это заметить. Решите задачку, примените ее решение на практике – отыщите ключик к успеху.

Модное продолжение . . .

Узнай – Как стать самой, Самой!

Здесь – Секреты идеальной фигуры!

Смотрите – Как можно стать очень красивой!

Регрессионный анализ—ArcGIS Insights | Документация

Регрессионный анализ ­ статистический аналитический метод, позволяющий вычислить предполагаемые отношения между зависимой переменной одной или несколькими независимыми переменными. Используя регрессионный анализ, вы можете моделировать отношения между выбранным переменными, а также прогнозируемыми значениями на основе модели.

Обзор регрессионного анализа

Регрессионный анализ использует выбранный метод оценки, зависимую переменную и одну или несколько независимых переменных для создания уравнения, которое оценивает значения зависимой переменной.

Модель регрессии включает выходные данные, например R2 и p-значения, по которым можно понять, насколько хорошо модель оценивает зависимую переменную.

Диаграммы, например матрица точечной диаграммы, гистограмма и точечная диаграмма, также используются в регрессионном анализе для анализа отношений и проверки допущений.

Регрессионный анализ используется для решения следующих типов проблем:

  • Выявить, какая независимая переменная связана с зависимой.
  • Понять отношения между зависимой и независимыми переменными.
  • Предсказать неизвестные значения зависимой переменной.

Примеры

Аналитик в рамках исследования для небольшой розничной сети изучает эффективность работы различных магазинов. Он хочет выяснить, почему некоторые магазины показывают очень небольшой объем продаж. Аналитик строит модель регрессии с независимыми переменными, такими как средний возраст и средний доход жителей, проживающих вокруг магазинов, а так же расстояние до торговых центров и остановок общественного транспорта, чтобы выявить, какая именно переменная наиболее влияет на продажи.

Аналитик департамента образования исследует эффективность новой программы питания в школе. Аналитик строит модель регрессии для показателей успеваемости, используя такие независимые переменные, как размер класса, доход семьи, размер подушевого финансирования учащихся и долю учащихся, питающихся в школе. Уравнение модели используется для выявления относительного вклада каждой переменной в показатели успеваемости учебного заведения.

Аналитик неправительственной организации изучает эффект глобальных выбросов парниковых газов. Аналитик строит модель регрессии для выбросов в последнее время, зафиксированных в каждой стране, используя независимые переменные, такие как валовой внутренний продукт( ВВП), численность населения, производство электроэнергии с использованием добываемого углеводородного топлива и использование транспортных средств. Эту модель можно использовать использована для прогнозирования будущих выбросов парниковых газов на основе предполагаемых значений значений ВВП и численности населения.

Наименьшие квадраты

Регрессионный анализ в ArcGIS Insights моделируется на основе Метода наименьших квадратов (МНК).

МНК – форма множественной линейной регрессии, допускающей, что отношения между зависимыми и независимыми переменными должны моделироваться подгонкой линейного уравнения к данным наблюдений.

МНК использует следующее уравнение:

yi01x12x2+...+βnxn

, где:

  • yi=наблюдаемое=наблюдаемое значение независимой переменной в точке i
  • β0=y-интерсепт (отрезок на координатной оси, постоянное значение)
  • βn=коэффициент регрессии или уклона независимой переменной N в точке i
  • xn=значение переменной N в точке i
  • ε=ошибка уравнения регрессии

Допущения (Предположения)

Каждый метод регрессии имеет несколько допущений, которые должны быть выполнены для того, чтобы уравнение считалось надежным. Допущения МНК должны быть проверены при создании модели регрессии.

Следующие допущения должны быть проверены и удовлетворены при использовании метода МНК:

Модель должна быть линейной.

Регрессия МНК используется только при построении линейной модели. Линейную зависимость между зависимой и независимыми переменными можно проверить используя точечную диаграмму (рассеивания). Матрица точечной диаграммы может проверить все переменные, при условии, что всего используется не более 5 переменных.

Данные должны быть распределены произвольно.

Данные, используемые в регрессионном анализе, должны быть произвольно распределены, то есть выборки данных не должны зависеть от какого-либо внешнего фактора. Произвольное распределение можно проверить, используя невязки в модели регрессии. Невязки, рассчитываемые как результат модели регрессии, не должны коррелировать при нанесении их на точечную диаграмму или матрицу точечной диаграммы вместе с независимыми переменными.

Независимые переменные не должны быть коллинеарны.

Коллинеарность — это линейная связь между независимыми переменными, которая создает избыточность в модели. В ряде случаев модель создается с коллинеарностью. Тем не менее, если одна из коллинеарных переменных зависит от другой, возможно, стоит удалить ее из модели. Оценить коллинеарность можно с помощью точечной диаграммы или матрицы точечной диаграммы независимых переменных.

Независимые переменные должны иметь незначительную погрешность измерения.

Точность модели регрессии соответствует точности входных данных. Если независимые переменные имеют большой разброс ошибок, модель нельзя считать точной. При выполнении регрессионного анализа очень важно использовать наборы данных только из известных и доверенных источников, чтобы быть уверенным в незначительности ошибок.

Предполагаемая сумма невязок должна быть равна нулю.

Невязки представляют собой разность между ожидаемыми и наблюдаемыми значениями в регрессионном анализе. Наблюдаемые значения выше кривой регрессии имеют положительное значение невязки, а значения ниже кривой регрессии – отрицательные. Кривая регрессии должны проходить через центр точек данных; соответственно сумма невязок должны стремиться к нулю. Сумму значений поля можно вычислить в суммарной таблице.

Невязки должны иметь равномерную вариабельность.

Величина вариабельности должна быть одинаковой для всех невязок. Это допущение проверяется с использованием точечной диаграммы невязок (ось y) и оцениваемых значений (ось x). Результирующая точечная диаграмма отображается как горизонтальная полоса с произвольно разбросанными точками по всей площади.

Распределение невязок должно соответствовать нормальному.

Нормальное распределение – кривая в форме колокола – является естественным распределением, где высокая частота явления наблюдается рядом со средним значением, и по мере увеличения расстояния от среднего частота снижается. В статистическом анализе нормальное распределение часто используется как нулевая гипотеза. Если распределение невязок соответствует нормальному, линия наилучшего соответствия проходит по центру наблюдаемых точек данных, а не отклоняется, приближаясь к одним, и отклоняясь от других. Это допущение можно проверить, построив гистограмму невязок. Кривая нормального распределения может не поместиться в карточку и сдвиги и эксцессы переносятся на обратную сторону карточки гистограммы.

Смежные невязки не должны обнаруживать автокорреляцию.

Это допущение основано на хронологии данных. Если данные соответствуют хронологии, каждая точка данных должна быть независима от предыдущей или последующей точки данных. Поэтому при выполнении регрессионного анализа важно убедиться, что хронологический порядок данных соответствует нормальному ходу времени. Это допущение вычисляется с использованием теста Дарбина-Уотсона.

Тест Дарбина-Уотсона измеряет автокорреляцию невязок в модели регрессии. Критерий Дурбина-Ватсона использует шкалу от 0 до 4, где значения от 0 до 2 указывают на положительную автокорреляцию, 2 – отсутствие автокорреляции, а от 2 до 4 отрицательную автокорреляцию. То есть, чтобы соответствовать допущению об отсутствии автокорреляции невязок, необходимо получить значение, приближающееся к 2. В целом, значения между 1.5 и 2.5 считаются допустимыми, а меньше 1.5 или больше 2.5 указывают на то, что модель не соответствует утверждению об отсутствии автокорреляции.

Пригодность модели

Точность уравнения регрессии – основа регрессионного анализа. Все модели будут иметь некую ошибку, но понимание этой статистики поможет вам определить, можно ли использовать эту модель для вашего анализа, или необходимо выполнить дополнительные преобразования.

Существуют два метода проверки корректности модели регрессии: исследовательский анализ и подтверждающий анализ.

Исследовательский анализ

Исследовательский анализ – технология анализа данных с использованием разнообразных статистических и визуальных методов. В рамках исследовательского анализа вы проверяете допущения регрессии МНК и сравниваете эффективность различных независимых переменных. Исследовательский анализ позволяет вам сравнить эффективность и точность разных моделей, но не может определить, должны ли вы использовать или отклонить ту или иную модель. Исследовательский анализ необходимо проводить перед анализом подтверждения для каждой модели регрессии, возможно, несколько раз, для сравнения разных моделей.

Как часть исследовательского анализа могут быть использованы следующие диаграммы и статистические показатели:

  • Точечная диаграмма (рассеяния) и матрица точечной диаграммы
  • Гистограмма и анализ нормального распределения
  • Уравнение регрессии и прогнозирование новых наблюдений
  • Коэффициент детерминации, R2 и скорректированный R2
  • Стандартная ошибка невязки
  • Точечная диаграмма

Исследовательский анализ начинается, когда вы выбираете независимые переменные, и до построения модели регрессии. Так как МНК – метод линейной регрессии, основное допущение – модель должна быть линейной. Точечная диаграмма (рассеяния) и матрица точечной диаграммы могут быть использованы для анализа линейной зависимости между зависимой переменной и независимыми переменными. Матрица точечной диаграммы может отобразить до 4х независимых переменных с зависимой переменной, что позволяет сразу провести сравнение между всеми переменными. Простая диаграмма рассеяния может отобразить только две переменные: одну зависимую и одну независимую. Просмотр диаграммы рассеяния с зависимой переменной и одной независимой переменной позволяет сделать более точное допущение об отношении между переменными. Линейность можно проверить перед созданием модели регрессии, чтобы определить, какие именно независимые переменные следует использовать для создания пригодной модели.

Несколько выходных статистических показателей также доступны после создания модели регрессии, к ним относятся: уравнение регрессии, значение R2 и критерий Дурбина-Ватсона. После создания модели регрессии вы должны использовать выходные показатели, а также диаграммы и таблицы для проверки остальных допущений регрессии МНК. Если ваша модель удовлетворяет допущениям, вы можете продолжить исследовательский анализ.

Уравнение регрессии дает возможность оценить влияние каждой независимой переменной на прогнозируемые значения, включая коэффициент регрессии для каждой независимой переменной. Можно сравнить величины уклона для определения влияния каждой независимой переменной на зависимую переменную; Чем дальше от нуля значение уклона (неважно, в положительную, или отрицательную сторону) – тем больше влияние. Уравнение регрессии также может быть использовано для прогнозирования значений зависимой переменной через вод значений каждой независимой переменной.

Коэффициент детерминации, обозначаемый как R2, измеряет, насколько хорошо уравнение регрессии моделирует фактические точки данных. Значение R2 – число в диапазоне от 0 до 1, причем, чем ближе значение к 1, тем более точная модель. Если R2 равен 1, это указывает на идеальную модель, что крайне маловероятно в реальных ситуациях, учитывая сложность взаимодействий между различными факторами и неизвестными переменными. Поэтому следует стремиться к созданию регрессионной модели с максимально возможным значением R2 , понимая, что значение не может быть равно 1.

При выполнении регрессионного анализа существует риск создания модели регрессии, имеющей допустимое значение R2, путем добавления независимых переменных, случайным образом показывающих хорошее соответствие. Значение Скорректированный R2, которое также должно находиться в диапазоне между 0 и 1, учитывает дополнительные независимые переменные, уменьшая роль случайности в вычислении. Скорректированный R2 нужно использовать в модели с большим количеством независимых переменных или при сравнении моделей с различным числом независимых переменных.

Стандартная ошибка невязки измеряет точность, с которой регрессионная модель может предсказывать значения с новыми данными. Меньшие значения указывают на более точную модель, соответственно при сравнении нескольких моделей, та, где это значение самое меньшее из всех – модель, в которой минимизирована стандартная ошибка невязки.

Точечная диаграмма может быть использована для анализа независимых переменных, с целью выявления кластеризации или выбросов, которые могут влиять на точность модели.

Анализ подтверждения

Анализ подтверждения — процесс оценки модели в сравнении с нулевой гипотезой. В регрессионном анализа нулевая гипотеза утверждает, что отношения между зависимой и независимыми переменными отсутствуют. Для модели с отсутствием отношений величина уклона равна 0. Если элементы анализа подтверждения статистически значимы — вы можете отклонить нулевую гипотезу ((другими словами, статистически подтверждается наличие отношений между зависимой и независимыми переменными).

Для определения значимости, как компонента анализа, используются следующие статистические показатели:

  • F-статистика, и связанное с ней p-значение
  • T-статистика, и связанное с ней p-значение
  • Доверительные интервалы

F-статистика — глобальный статистический показатель, возвращаемый F-критерием, который показывает возможности прогнозирования модели через расчет коэффициентов регрессии в модели, которые значительно отличаются от 0. F-критерий анализирует комбинированное влияние независимых переменных, а не оценивает каждую в отдельности. С F-статистикой связано соответствующее p-значение, которое является мерой вероятности того, что детерминированные отношения между переменными являются случайными Так как p-значения базируются на вероятности, значения располагаются в диапазоне от 0.0 до 1.0. Небольшое p-значение, обычно 0.05 или меньше, свидетельствует о том, что в модели реально есть отношения между переменными (то есть, выявленная закономерность не является случайной) что дает нам право отвергнуть нулевую гипотезу. В этом случае, вероятность того, что отношения в модели случайны, равна 0.05, или 1 к 20. Или, вероятность того, что отношения реальны, равна 0.95, или 19 к 20.

Показатель t-статистика — это локальный статистический показатель, возвращаемый t-критерием, который показывает возможности прогнозирования для каждой независимой переменной отдельно. Так же, как и F-критерий, t-критерий анализирует коэффициенты регрессии в модели, которые значительно отличаются от 0. Так как t-критерий применяется к каждой независимой переменной, модель вернет значение t-статистики для каждой независимой переменной, а не одно значение для всей модели. Каждое значение t-статистики имеет связанное с ним p-значение, которое указывает на значимость независимой переменной. Так же, как и для F-критерия, p-значение для каждого t-критерия должно быть 0.05 или менее, чтобы мы могли отвергнуть нулевую гипотезу. Если p-значение для независимой переменной больше 0.05, эту переменную не стоит включать в модель, и необходимо строить новую модель, даже если глобальное значение вероятности для исходной модели указывает на статистическую значимость.

Доверительные интервалы визуализируют коэффициенты регрессии для каждой независимой переменной и могут быть 90, 95 и 99 процентов. Поэтому доверительные интервалы можно использовать наряду с p-значениями t-критерия для оценки значимости нулевой гипотезы для каждой независимой переменной. Коэффициенты регрессии на должны быть равны 0, только в этом случае вы можете отклонить нулевую гипотезу и продолжить использовать модель. Поэтому, для каждой независимой переменной, коэффициент регрессии, и связанный с ним доверительный интервал не может перекрываться с 0. Если доверительные интервалы в 99 или 95 процентов для данной независимой переменой перекрываются с 0, эта независимая переменная не дает возможности отклонить нулевую гипотезу. Включение этой переменной в модель может негативно повлиять на общую значимость вашей модели. Если только 90-процентный доверительный интервал перекрывается с 0, эта переменная может быть включена в модель, общая статистическая значимость которой вас удовлетворяет. В идеале, доверительные интервалы для всех независимых переменных должны быть как можно дальше от 0.

Другие выходные данные

Остальные выходные данные, такие как прогнозируемые значения и невязки также важны для допущений регрессии МНК. В этом разделе вы можете узнать подробнее, как эти значения вычисляются.

Ожидаемые значения

Ожидаемые значения вычисляются на основе уравнения регрессии и значений каждой независимой переменной. В идеале, ожидаемые значения должны совпадать с наблюдаемыми (реальными значениями зависимой переменной).

Ожидаемые значения, вместе с наблюдаемым значениями, используются для вычисления невязок.

Невязки

Невязки в регрессионном анализе – это различия между наблюдаемыми значениями в наборе данных и ожидаемыми значениями, вычисленными с помощью уравнения регрессии.

Невязки A и B для отношений выше вычисляются следующим образом:

невязкиA = наблюдаемыеA - ожидаемыеA невязкиA = 595 - 487.62 невязкиA = 107.38
невязкиB = наблюдаемыеB - ожидаемыеB невязкиB = 392 - 527.27 невязкиB = -135.27

Невязки используются для вычисления ошибки уравнения регрессии, а также для проверки некоторых допущений.

Модель

Моде́ль

(франц. modèle, от лат. modulus — мера) в языкознании — 1) искусственно созданное лингви­стом реальное или мысленное устройство, воспроизводящее, имитирующее своим поведением (обычно в упрощённом виде) поведение какого-либо другого («настоящего») устройства (

оригинала) в лингви­сти­че­ских целях.

Лингвистическое моделирование необходимо предполагает использование абстракции и идеализации. Отображая «релевантные», существенные (с точки зрения исследования) свойства оригинала и отвлекаясь от несущественных, модель выступает как некоторый абстракт­ный идеали­зи­ро­ван­ный объект. Всякая модель строится на основе гипотезы о возмож­ном устройстве оригинала и представляет собой функциональный аналог оригинала, что позволяет переносить знания с модели на оригинал. Критерием адекватности модели служит практический экспери­мент.

В идеале всякая модель должна быть формальной (т. е. в ней должны быть в явном виде и одно­знач­но заданы исходные объекты, связывающие их отношения и правила обращения с ними) и обладать

объяснительной силой (т. е. не только объяснять факты или данные экспери­мен­тов, необъя­сни­мые с точки зрения уже существующей теории, но и предсказывать неизвестное раньше, хотя и принци­пи­аль­но возможное поведение оригинала, которое позднее должно под­тверж­да­ться данными наблюдения или новых экспериментов).

Понятие лингвистической модели возникло в структурной лингвистике (К. Л. Бюлер, З. З. Харрис, Ч. Хоккет), но входит в научный обиход в 60—70‑е гг. 20 в. с возник­но­ве­ни­ем матема­ти­че­ской лингви­сти­ки и проник­но­ве­ни­ем в языкознание идей и методов кибернетики. Различаются 3 типа моделей, отличающихся друг от друга по характеру рассматриваемого в них объекта (Ю. Д. Апресян): модели речевой деятельности человека, имитирующие конкретные языко­вые процессы и явления; модели лингвистического иссле­до­ва­ния, имитирующие те иссле­до­ва­тель­ские процедуры, кото­рые ведут лингвиста к обнару­же­нию того или иного языкового явления; метамодели

, имити­ру­ю­щие теоретическую и экспери­мен­таль­ную оценку готовых моделей речевой деятель­но­сти или лингви­сти­че­ско­го исследования.

В зависимости от того, какая сторона владения языком является предметом модели­ро­ва­ния, модели речевой деятельности подразделяются на модели грамматической правильности, имити­ру­ю­щие умение отличать правильное от неправильного в языке, и функциональные, имитирующие умение соотносить содержание речи (план содержания) с её формой (планом выражения).

В зависимости от типа информации на «входе» и на «выходе» модели грамматической правильности подразделяются на распознающие и порождающие. Распознающая модель (напри­мер, «катего­ри­аль­ная грамматика» К. Айдукевича) получает на «входе» некоторый отрезок текста на естественном языке или его абстрактное представление на искусственном языке и даёт на «выходе» ответ, является ли данный отрезок грамматически правильным или аномальным. Порождающая модель (например, «порождающая грамматика» Н. Хомского) является

обратной по отношению к распознающей (см. Математическая лингвистика). Критическое преодоление первой версии «порождающей грамма­ти­ки» Хомского привело к созданию модели порождающей семантики (Дж. Лакофф), имеющей много общего с моделями говорения, или синтеза.

В зависимости от того, какой аспект речевой деятельности моделируется — слушание или говорение, — функциональные модели подразделяются соответственно на аналити­че­ские и синтети­че­ские. Полная аналитическая модель некоторого языка получает на «входе» некото­рый отрезок текста (обычно не меньше высказывания) и даёт на «выходе» его смысловую запись (семанти­че­ское представление) на специальном семантическом метаязыке (т. е. его толкование). Полная синтетическая модель некоторого языка, являясь обратной по отношению к полной аналитической модели, на «входе» получает семантическую запись (изображение некоторого фрагмента смысла), а на «выходе» даёт множество синонимичных текстов на данном языке, выражающих этот смысл. Модели анализа и синтеза составляют необходимую часть моделей перевода (в частности, моделей автоматического перевода) и различных систем «искусственного интеллекта» (в частности, вопросно-ответных). В много­уров­не­вых функциональных моделях (напри­мер, в «стратификационной грамма­ти­ке» С. Лэма, в модели «Смысл ⇔ Текст», в «функциональной порождающей грамматике» П. Сгалла) переход от плана выражения к плану содержания (анализ) и обратно (синтез) происходит поэтапно — через ряд промежуточных репрезентаций (уровней пред­став­ле­ния текста). Обычно выделяются фонети­че­ский (самый поверхност­ный), морфо­ло­ги­че­ский, синтакси­че­ский и семан­ти­че­ский (самый глубинный) уровни. Модель анализа задаёт лингви­сти­че­ские знания, используемые в алгоритмах анализа. Алгоритмы анализа позво­ля­ют перейти от некоторого более поверхностного уровня к более глубинному. Лингвистические знания, задаваемые синтезирующими моделями, исполь­зу­ют­ся в алгорит­мах синтеза, позво­ля­ю­щих перейти от некоторого более глубинного уровня к более поверхно­стно­му. Модель, сопря­жён­ная с алгоритмом, даёт новый формальный объект, называемый лингви­сти­че­ским процессором. Лингви­сти­че­ские процессоры стали энергично развиваться в связи с созданием систем искусственного интеллекта.

Модель речевой деятельности — важнейший тип собственно лингвистических моделей. По отно­ше­нию к ним модели лингвистического исследования и метамодели выполняют вспомогательную роль. Модели исследования предназначены для объективного обоснования выбора понятий, которыми лингви­сты пользуются при изложении модели речевой деятельности (напри­мер, грамматики того или иного языка). В идеале они сводят до минимума роль субъективного фактора в исследовании и являются в некотором смысле мерилом адекватности модели речевой деятельности. В зависимости от объёма исходной информации модели исследования подразде­ля­ют­ся на дешифро­воч­ные и экспери­мен­таль­ные. При дешифровке в качестве исходной информации исполь­зу­ет­ся ограниченный корпус текстов, и все сведения о языке модель должна извлечь исключительно из текстовых данных. В экспери­мен­таль­ных же моделях считается заданным не просто корпус текстов, но и всё множество правильных текстов данного языка. При проведении эксперимента лингвист прибегает к помощи информанта (носителя языка). Информантом может быть и сам лингвист, если он в совершенстве владе­ет изучаемым языком.

Метамодели представляют систему критериев и теоретических доказательств (метаязык), с помо­щью которых из несколь­ких альтернативных моделей, моделирующих одно и то же явление, можно выбрать лучшую. Первые шаги в разработке аксиоматических систем формальных опреде­ле­ний лингвистических понятий были сделаны Л. Блумфилдом («Ряд постулатов для науки о языке», 1926) и Л. Ельмслевом («Пролегомены к теории языка», 1940), хотя термин «модель» ещё не употреблялся. Метамодели, разрабатываемые математи­че­ской лингвистикой, представляют собой математические теории, объектами которых являются не отдельные лингвистические понятия, а целостные модели языка.

Содержание термина «модель» в современной лингвистике в значительной мере охваты­ва­лось ранее (в особенности Ельмслевом) термином «теория». Считается, что наименования «модель» заслуживает лишь такая теория, которая доста­точ­но эксплицитно изложена и в доста­точ­ной степени формали­зо­ва­на (в идеале всякая модель должна допускать реализацию на ЭВМ).

Конструирование моделей — не только одно из средств отображения языковых явлений и процессов, но и объективный практический критерий проверки истинности наших знаний о языке. Применяясь в органическом единстве с другими методами изучения языка, моделирование высту­па­ет как средство углубления познания скрытых механизмов речевой деятельности, его движения от относительно примитивных моделей к более содержательным моделям, полнее раскрывающим сущность языка.

2) Образец, служащий стандартом (эталоном) для массового воспроизведения; то же, что «тип», «схема», «парадигма», «структура» и т. п. (ср., например, «модель спряжения или склонения», «слово­обра­зо­ва­тель­ная модель», «модель предло­же­ния» и т. п.).

  • Ревзин И. И., Модели языка, М., 1962;
  • его же, Метод моделирования и типология славянских языков, М., 1967;
  • его же, Современная структурная лингвистика, М., 1977;
  • Чжао Юань-жень, Модели в лингвистике и модели вообще, в сб.: Математическая логика и её применения, пер. с англ., М., 1965;
  • Апресян Ю. Д., Идеи и методы современной структурной лингвистики, М., 1966;
  • Проблемы грамматического моделирования, М., 1973;
  • Лингвистические проблемы функционального моделирования речевой деятельности, в. 1—5, Л., 1973—82;
  • Падучева Е. В., Некоторые проблемы моделирования соответствия между текстом и смыслом в языке, Изв. АН СССР, сер. ЛиЯ, 1975, т. 34, № 6;
  • Булыгина Т. В., Проблемы теории морфологических моделей, М., 1977;
  • Представление знаний и моделирование процесса понимания, Новосиб., 1980;
  • Цейтин Г. С., О соотношении естественного языка и формальной модели, в кн.: Вопросы кибернетики. Общение с ЭВМ на естественном языке, М., 1982;
  • Семиотические аспекты формализации интеллектуальной деятельности. Школа-семинар «Телави-83», М., 1983;
  • Гладкий А. В., Синтаксические структуры естественного языка в автоматизированных системах общения, М., 1985;
  • Моделирование языковой деятельности в интеллектуальных системах, М., 1987;
  • Les modèles en linguistique, éd. par M. Gross, P., 1968;
  • Gross M., Mathematical models in linguistics, Englewood Cliffs, 1972;
  • Weiss D., Sowjetische Sprachmodelle, в кн.: Handbuch des Russisten, Wiesbaden, 1984, S. 581—621.

Т. В. Булыгина, С. А. Крылов.

Как составить предложение для раздела «Мебель»

От этих параметров зависит, насколько качественно система соотнесет предложения с карточками моделей и будет ли отображаться ваш товар в результатах поиска с использованием фильтров.

Совет. При покупке мягкой мебели через интернет покупатели больше всего обращают внимание на информацию о типе обивки, данные о габаритах и качественные фотографии мебели в разных ракурсах и расцветках. Рекомендуем указывать эти параметры в первую очередь.

Модель — это полное имя товара, принятое производителем. Применительно к мебели полное имя обычно состоит из названия линейки (коллекции) и уникального имени (либо артикула). Иногда предмет мебели может не иметь уникального имени — тогда его полное имя совпадает с названием линейки, например, диван «Амстердам» из коллекции «Амстердам».

Рекомендуем указывать название модели с помощью элемента <model> и при использовании упрощенного, и при использовании произвольного описания.

Имя модели из элемента <model> используется для формирования названий карточек товаров на Яндекс.Маркете.

Внимание. В имени модели не должны быть указаны: тип товара (диван, кресло, угловой шкаф и т. д.), название производителя, цвет и тип обивки. Эти параметры нужно указывать в отдельных элементах — <vendor>, <typePrefix>, <param name="Цвет"> и <param name="Обивка">.

<name>Россия-Мебель угловой диван Арлекино</name>
<vendor>Россия-Мебель</vendor>
<model>Арлекино</model>

Линейка (серия, коллекция) — это общее название группы товаров одного производителя (в одной или нескольких товарных категориях).

В элементе <param name="Линейка"> необходимо указывать название линейки производителя.

<typePrefix>угловой шкаф</typePrefix>
<vendor>Россия-Мебель</vendor>
<model>Амстердам УШ-3</model>
<param name="Линейка">Амстердам</param> 
<name>Россия-Мебель кровать Амстердам КР-2</name>
<vendor>Россия-Мебель</vendor>
<model>Амстердам КР-2</model>
<param name="Линейка">Амстердам</param>
<name>Россия-Мебель диван Атланта</name>
<vendor>Россия-Мебель</vendor>
<model>Атланта</model>
<param name="Линейка">Атланта</param>

Внимание. Товарная линейка производителя является сквозным параметром для разных категорий товаров. Если товары из одной линейки находятся на Яндекс.Маркете в разных категориях (Диваны и кушетки, Кресла), у них должно быть одинаковое значение элемента <param name="Линейка">.

Габариты указываются при помощи следующих элементов: <param name=" Ширина " unit=" см ">, <param name=" Глубина " unit=" см "> и <param name=" Высота " unit=" см ">:

<param name="Ширина" unit="см">180</param>
<param name="Глубина" unit="см">70</param>
<param name="Высота" unit="см">90</param>

Цвет товара указывается с помощью элемента <param name=" Цвет ">. Если этот элемент не указан, предложение не попадет в результаты поиска при фильтрации по цвету на странице категории, а также может быть некорректно соотнесено с карточкой модели.

В качестве значения элемента допустимо использовать следующие названия цветов:

<param name="Цвет">Зеленый</param>

Если цвет товара не относится к общепринятой цветовой гамме, укажите цвет модели с помощью двух элементов <param name=" Цвет "> — с оригинальным и общепринятым названием цвета:

<param name="Цвет">Модена 27</param>
<param name="Цвет">Зеленый</param>

Если цвет товара представляет собой комбинацию из нескольких цветов (например, бело-серая полоска), каждый цвет следует указать в отдельном элементе <param name=" Цвет ">. Допускается указание только преобладающего цвета товара:

<param name="Цвет">белый</param>
<param name="Цвет">серый</param>

Если цвет фасада и корпуса предмета мебели различаются, желательно указать оба цвета в разных параметрах: <param name="Цвет фасада">, <param name="Цвет корпуса">. Допускается указание только преобладающего цвета товара:

<param name="Цвет фасада">серый</param>
<param name="Цвет корпуса">белый</param>

Для предметов мебели, у которых в качестве основного цвета выступает деревянная поверхность, в параметре <param name="Цвет"> нужно указать оттенок дерева:

  • красное дерево

  • светлое дерево

  • темное дерево

Уточнять цвет дерева нужно в отдельном элементе <param name="Цвет дерева">:

  • карельская береза

<param name="Цвет">красное дерево</param>
<param name="Цвет дерева">вишня</param>

Для передачи информации о материале используется элемент <param name=" Материал ">:

<param name="Материал">ЛДСП</param>

Если элементы конструкции изготовлены из разных материалов, каждый материал необходимо указывать в отдельном элементе: <param name="Материал фасада">, <param name="Материал корпуса">, <param name="Материал столешницы">:

<param name="Материал фасада">МДФ</param>
<param name="Материал корпуса">ДСП</param>
<param name="Материал столешницы">искусственный камень</param>

Для мягкой мебели информацию о материале обивки рекомендуется передавать с помощью элемента <param name="Обивка">:

<param name="Обивка">Экокожа</param>
<param name="Материал каркаса">ДСП</param>

Допускается также указывать материал обивки в элементе <param name="Материал обивки">.

Если модель имеет комбинированную обивку (например, велюровый диван с кожаными подлокотниками), то каждое значение необходимо указывать в отдельном элементе <param name="Обивка">:

<param name="Обивка">Велюр</param>
<param name="Обивка">Кожа</param>
Внимание. Если модель представлена в разных вариантах обивки, то каждый вариант необходимо передать как отдельное предложение.

Чтобы карточки моделей формировались корректно, рекомендуем указывать код производителя. Это можно сделать с помощью элемента <vendorCode>.

Штрихкод (баркод) производителя указывается с помощью элемента <barcode>. В этом случае предложения вашего магазина отобразятся в результатах поиска на Яндекс.Маркете по штрихкоду.

Требования к использованию элемента <barcode>.

Внимание. С помощью элемента <barcode> необходимо передавать только штрихкоды производителя (внутренние штрихкоды магазинов передавать не нужно).

Дополнительные сведения о предложении можно указать с помощью элемента <param>. Значением атрибута name должно быть название дополнительного параметра (например, «Бельевой ящик»), а содержимым элемента — значение этого параметра.

Внимание. Дополнительные параметры существенно влияют на качество соотнесения предложений с карточками моделей, а также на выбор предложений с помощью фильтров.

Пример для категории «Комоды»:
<param name="Число ящиков">3</param>
<param name="Материал">дерево</param>
<param name="Наличие колес">да</param>
<param name="Пеленальный матрас">есть</param>
Пример для категории «Диваны»:
<param name="Механизм трансформации">еврокнижка</param>
<param name="Наполнитель">пенополиуретан</param>
<param name="Обивка">экокожа</param>
<param name="Пружинный блок">нет</param>
<param name="Расположение угла">справа</param>
<param name="Ящик для белья">есть</param>
<param name="Подлокотники">есть</param>
Пример для категории «Шкафы»:
<param name="Тип">гардероб</param>
<param name="Число створок">2</param>
<param name="Зеркало">нет</param>
<param name="Модульный">да</param>
<param name="Дверца">распашная</param>
<param name="Угловой">нет</param>

Модель оплаты труда педагогов должна быть усовершенствована

«В рамках Всероссийского совещания педагогических работников правительством было дано поручение привлечь широкую общественность для решения проблем образования, — сказала эксперт Аналитического центра Инна Каракчиева, открывая круглый стол «Механизмы совершенствования системы оплаты труда работников общеобразовательных организаций». – Одной из таких проблем стала заработная плата педагогов, методика исчисления которой требует совершенствования».

Обсуждая возможности улучшения сложившейся ситуации, когда материальное обеспечение педагогов становится хуже, эксперты отметили, что исследование Росстата не отражает положение дел и средняя зарплата фактически ниже показанных Росстатом значений. Также специалисты сошлись во мнении, что стимулирующая модель оплаты труда не оправдала себя и не послужила стимулом к повышению качества преподавания, в первую очередь из-за непрозрачности начислений.

Директор Института развития образования НИУ «Высшая школа экономики» Ирина Абанкина подтвердила, что повышение зарплат педагогам не привело к изменению места системы образования среди других отраслей, и усиления престижа профессии не произошло. Более того, покупательная способность зарплат педагогов в 2016 году оказалась ниже, чем в 2013 году.

«При планировании бюджетных расходов не в полной мере учитываются требования Государственного образовательного стандарта, и это приводит к заметным искажениям в заработной плате», — отметила Абанкина и предложила свое видение критериев для планирования бюджета в расчете на одного учащегося.

Центр экономики непрерывного образования РАНХиГС при Президенте Российской Федерации представил мониторинг ситуации с оплатой труда в образовании, из которого следует, что недовольство учителей зарплатой резко выросло в 2016 году, и многие вынуждены подрабатывать. Качество знаний поступающих в педагогические вузы невысоко, что также является проблемой, и эти две проблемы взаимосвязаны. Самые низкие ставки оплаты труда в школах федерального ведения, чуть выше – регионального и самые высокие – в муниципальных образовательных учреждениях.

«Вопрос зарплаты учителей – это в какой-то степени вопрос экономического развития региона, — считает директор Центра Татьяна Клячко. – Если экономика страны находится в тяжелом положении, она переносит эту тяжесть на всех нас, и пока она не «задышит», вряд ли получится изменить ситуацию. Вопрос только в том, насколько удастся удержать уровень зарплаты на более-менее приемлемом уровне».

Научный руководитель Института проблем образовательной политики «Эврика» Александр Адамский был еще более категоричен: по его мнению, институциональная разбалансировка внутри системы образования достигла критических значений, а системы оплаты как таковой вообще сейчас не существует, поскольку стимулирующая модель «приказала долго жить». «Я поддерживаю окладную систему оплаты труда, позволяющую оплачивать функционал, а не время работы, — сказал Адамский. – Конечно, это инновационный момент, но считаю, что нужно двигаться в этом направлении».

«Мы понимаем, насколько не готовы федеральные органы власти, в том числе ответственные за распределение ресурсов, к кардинальным решениям, — констатировала заместитель председателя Общероссийского профсоюза работников народного образования и науки РФ Татьяна Куприянова. — Стимулирующие выплаты себя не оправдали, штатно-окладная система требует двойного увеличения финансирования и количества учителей. Если же оставлять существующую систему оплаты, нужно существенно увеличивать окладную часть в структуре заработной платы». Вниманию участников круглого стола Куприянова предложила разработанное профсоюзом Примерное положение по формированию системы оплаты труда работников образовательных организаций, направленное на упорядочение ситуации в данной сфере.

Что такое Business Model Canvas. Объясняем простыми словами: Энциклопедия — Секрет фирмы

Чтобы составить Business Model Canvas, лист делят на девять частей. Каждая из них отражает один из бизнес-процессов:

  • потребительские сегменты;
  • ценностные предложения;
  • каналы сбыта;
  • отношения с клиентами;
  • потоки доходов;
  • ключевые ресурсы;
  • ключевые виды деятельности;
  • ключевые партнёры;
  • структура издержек.

У этого инструмента два ключевых правила: бизнес-модель должна быть простой и одновременно способной целостно описать всю систему взаимосвязанных бизнес-процессов.

Например, для стримингового сервиса Netflix бизнес-модель Canvas будет выглядеть так. Целевая аудитория — любители кино. Ценностное предложение — развлекательный контент в любой момент по требованию. Сервис должен быть доступен на любом устройстве (это в пункт «Каналы сбыта»). Ключевые партнёры сервиса — продюсеры и компании кабельного вещания, а главные издержки — это производство и лицензирование контента. И т. д.

Сейчас метод Canvas — один из самых популярных примеров построения бизнес-моделей. Он подходит как для поиска новых бизнес-моделей, так и для изменения старых. Business Model Canvas применяют и стартапы, и такие гиганты, как IBM, Ericsson, Deloitte.

Примеры употребления на «Секрете»

«В качестве инструмента бизнес-планирования мы используем Business Model Canvas, которую изобрёл Алекс Остервальдер. Всего за 4 часа увлекательной работы вы получите план, учитывающий все стороны бизнеса, и сможете его менять в процессе работы».

(СEO Ingenius Systems Сергей Пономаренко — о тормозах для предпринимательства и способах нажать на газ.)

История

Business Model Canvas описали в 2010 году швейцарский теоретик бизнеса Александр Остервальдер и профессор из США Ив Пинье в книге «Построение бизнес-моделей». Business Model Canvas переводится как «канва (шаблон) бизнес-модели». Его можно загрузить на сайте Остервальдера. Нюансы

Многие традиционные бизнес-модели содержат аналогичные или похожие элементы — инновационность инструмента заключается не в его элементах, а скорее в подходе к разработке или изменению бизнес-модели, объясняет доцент ВШМ СПбГУ, управляющий директор IPERF Татьяна Самсонова.

«Он делает процесс простым, быстрым, итерационным и, в отличие от других подходов, наглядным, — говорит Татьяна. — Вопросы каждого из элементов BMC сформулированы таким образом, что позволяют быстро находить ключевые факторы и показатели, влияющие на бизнес. Вся бизнес-модель представлена кратко на одном листе. Более того, модель Остервальдера даёт возможность чётко сформулировать и донести до всех в организации, каким образом бизнес-модель может обеспечить конкурентное преимущество».

При этом нужно помнить: Business Model Canvas — это важный, но не единственный подход для создания алгоритма, позволяющего добиваться успеха в бизнесе. Чтобы получить больший эффект, этот инструмент нужно комбинировать с другими, предупреждает Самсонова.

Статью проверила:

Руководство для начинающих по редакционной фотографии

Погружение в мир редакционной фотографии требует практики, терпения и большого творчества. В конкурентной сфере многие фотографы долго и упорно трудятся, чтобы сделать себе имя, накапливая на этом пути большой опыт и знания. Давайте рассмотрим несколько лучших практик для редакционной съемки, в том числе:

Использование лучшей камеры и объектива для редакционной фотографии

Съемка фотографий для редакционного использования требует базовой, но эффективной настройки оборудования, включая камеру, объектив и штатив. .Выбирайте полнокадровую цифровую зеркальную камеру, чтобы получить солидную глубину резкости и использовать разные объективы на корпусе камеры. Большинство крупных фотокомпаний, таких как Nikon и Canon, имеют полнокадровые зеркальные камеры стоимостью от 2 000 до 3 500 долларов — инвестиции, которые обязательно окупятся после нескольких редакционных работ. Для редакционных фотографий отлично подойдет объектив с фиксированным фокусным расстоянием 75 мм f/1,8 или 45 мм f/1,8, поскольку они адаптируются к большинству настроек и являются отличным вариантом для любых целей.

Простой портативный комплект снаряжения

Работая редакционным фотографом, вы часто попадаете в различные ситуации или условия, требующие от вас гибкости и быстроты.Поддерживайте простоту и портативность вашего оборудования, чтобы вы могли быстро реагировать на задание или работу и получать потрясающие, откровенные изображения. Инвестируйте в базовое осветительное оборудование , которое вы можете легко носить с собой с концерта на концерт, включая экспонометр, чтобы ваши снимки были хорошо освещены и профессиональны.

Вы также можете приобрести дистанционный триггер для своей камеры, чтобы вам не приходилось прикасаться к нему во время съемки. В зависимости от съемки вы можете в конечном итоге использовать низкую скорость затвора, чтобы запечатлеть детали и свет для изображения.Если вы случайно прикоснетесь к камере при этой настройке, это может привести к дрожанию изображения, размытости или другим дефектам. Вы можете избежать этой проблемы, инвестируя в удаленный триггер для вашей камеры, чтобы вы могли настроить бесконтактную съемку.

Следуйте творческому заданию

Когда вы получите редакционное задание, редактор публикации предоставит вам творческое задание, которому вы должны следовать. В брифе будет изложена суть истории, а также то, что редактор хотел бы от вас для редакционных фотографий.Большинство творческих брифов являются конкретными, но также достаточно открытыми, чтобы дать вам некоторую творческую лицензию на создание редакционных фотографий, которые соответствуют вашему стилю и перспективе.

Хотя вы можете захотеть снимать в определенном месте или в определенном стиле, ваш клиент может не быть впечатлен, если вы будете полностью следовать своему творчеству и пренебрегать потребностями, указанными в брифе. Убедитесь, что вы полностью выполнили творческое задание, чтобы ваш клиент был доволен и получил то, за что платит.Это продемонстрирует, что вы профессионал и можете придумать редакционные изображения, необходимые для истории.

Создайте уникальную концепцию истории

Хотя важно, чтобы вы всегда следовали творческому заданию и выполняли его, большинство клиентов будут ожидать, что вы придумаете убедительную концепцию истории для задания. В конце концов, ваша редакционная фотография должна помочь рассказать историю, поскольку вам нужно будет создать концепцию истории, которая будет уникальной и последовательной, чтобы продемонстрировать клиентам, что вы достойны повторного найма.

Подумайте о серии изображений, которые вы сделаете, чтобы помочь рассказать историю, а также о том, как вы можете представить объект или обстановку интересным способом. Потратьте некоторое время на то, чтобы узнать видение и детали истории, для которой будут использоваться изображения, чтобы вы могли создать концепцию, которая будет поддерживать историю. Клиенты часто ищут редакционные фотографии, которые имеют сильную перспективу и творчески рассказывают захватывающую историю.

Будьте пунктуальны и адаптируйтесь к съемкам

Как редакционный фотограф, вам, вероятно, придется совмещать несколько заданий или проектов одновременно.Стремитесь уложиться в сроки и приходить вовремя, чтобы продемонстрировать, что вы профессионал, и произвести хорошее впечатление на своих клиентов. Большинство клиентов нанимают вас, чтобы предоставить редакционные фотографии вовремя и в рамках бюджета, поэтому пропустить крайний срок — не вариант.

Во время фотосессии вам, вероятно, придется адаптироваться к окружающей среде и расположиться так, чтобы вы могли делать потрясающие редакционные снимки. Постарайтесь принять любые проблемы или потенциальные препятствия и решить проблему в данный момент, чтобы получить нужные вам изображения.

Постобработка ваших редакционных фотографий

Никогда не передавайте необработанные файлы фотографий клиенту в конце съемки и чувствуйте себя готово. Клиенты будут искать хорошо скомпонованные, должным образом обработанные изображения для своих публикаций и не будут впечатлены, если вы не будете редактировать или настраивать необработанное изображение.

Используйте программное обеспечение для редактирования фотографий, такое как Adobe Photoshop или Lightroom, чтобы фотографии выглядели наилучшим образом и продемонстрировали вашу уникальную перспективу как фотографа.Существует также множество бесплатных программ для редактирования фотографий, которые вы можете использовать, чтобы окончательные изображения впечатляли ваших клиентов.

Как обращаться с моделью?

Автор: models.com | 22 марта 2017 г.

Как обращаться с Моделью?

Недавние хедлайнеры поставили индустрию моды под столь необходимый микроскоп. Свет был включен. Неудивительно: это отрасль с проблемой отношения, и она все еще придерживается регрессивных привычек, вопреки своей роли задающей тенденции Magic 8-ball.Независимо от того, кто на правой стороне, печальная правда заключается в том, что модели больше, чем другие, подвергают себя цензуре, опасаясь потерять критически важную работу. В результате социальные сети стали их мыльницей, но многие до сих пор не хотят озвучивать свое разочарование. Поэтому Models.com задал простой вопрос, чтобы продолжить разговор о проблемах, которые необходимо решить: «Как вы, модель, хотите, чтобы к вам относились?»
 
Дело в том, что нет монолитного модельного опыта, но в индустрии, основанной на красоте, есть явные недостатки: разнообразие или его отсутствие и влияние расизма, условия труда, конкретно связанные с оплатой или ее отсутствием, сексуальное насилие, образ тела и вопросы психического здоровья, особенно влияние на молодые впечатлительные и энергичные умы, пытающиеся вписаться в постоянно требовательную отрасль.Как мода начинает мириться со своими моделями? Вот их ответы, многие просили опубликовать их анонимно.

Свидетельства ниже представляют собой отредактированную и репрезентативную выборку ответов на Models.com за март 2017 г. «Как следует относиться к модели (вам)?» опрос.
Свидетельства были отредактированы с точки зрения орфографии и краткости.
Подтвержденные показания, приведенные ниже, получены от работающих профессиональных моделей, которые Models.com удалось проверить с помощью API Instagram или из последующих электронных писем.

Аноним
Я чувствую, что мы все должны иметь дело с жестоким обращением: у нас есть работа, за которую миллионы девушек убили бы, поэтому мы должны быть довольны тем, что делаем, даже если в этом есть темная и садистская сторона. Дошло до того, что трудно оправдывать собственные жалобы — конечно, иногда мы предпочитаем сдаться, но когда дело доходит до дела, мы никогда не посмеем о чем-либо говорить из-за риска потерять будущее. предложения работы. Вот почему упоминание имени Джеймса Скалли было таким большим событием.Хотя это замечательно, что наконец-то есть кто-то, кто обладает властью в отрасли для решения этих проблем, иметь одного представителя нецелесообразно.

Я получил полуэксклюзив для шоу A-list с гарантией открытия во время моего первого сезона в Париже. Когда [дизайнер] узнал, что я трансгендер, о чем до сих пор никто не знает, они отменили мое бронирование; они почему-то считали это риском — что это привлечет слишком много внимания, что-то, что, по их мнению, негативно повлияет на бренд: очень сомнительное решение, особенно учитывая, что я был [тогда] неизвестным новым лицом.

Мы делаем удивительные вещи. Познакомьтесь с замечательными людьми. Посетите красивые места, которые мы обычно не посещаем. Мне нравится, что у меня есть эта работа, но я бы не сказал, что люблю свою работу. Иногда я спрашиваю себя: «Зачем я это делаю?» и ответ обычно таков: «Я мог бы сделать это, что еще я мог бы сделать?»

Джей Райт
Я пришел на эту работу очень спокойным, очень вдумчивым и в курсе того, что я чувствовал и хотел. Я воспользовался этой возможностью, так как она вошла в мою жизнь очень естественным и запутанным образом.Сразу же, когда я подписал контракт со своим агентством , я ясно дал понять, что хочу остаться самим собой, и если я добьюсь успеха, мне это суждено. Если я этого не сделаю, я иду по пути, который создаст для меня истинное чувство смысла. Поскольку я сделала это сразу же, я думаю, что мое агентство хорошо относится ко мне, и они знают, что я настоящая королева и могу делать все, что захочу. Они стремятся получить для меня лучшую работу с лучшими клиентами и, конечно же, с наибольшим количеством денег, поскольку это работа в конце дня.В своем агентстве я бы сказал, что меня уважают и представляют на том уровне, который я чувствую внутри, хотя иногда мне хотелось бы иметь более личную связь с некоторыми из них. От клиентов не всегда так много. Я думаю, что многие из них потрясающие, но у некоторых просто огромное эго, и они относятся ко мне так, будто я незаменимая, наименее важная в цепочке моды. Эмили Батчер
Так много женщин вынуждены жертвовать своим физическим, а зачастую и психическим здоровьем ради продвижения по карьерной лестнице. Границы того, какой должна быть модель, слишком черно-белые, что оставляет мало места для ошибок или индивидуальности. Конечно, есть замечательные образцы для подражания, такие как Эшли Грэм и Искра, выступающие за бодипозитив, но нежелание индустрии отклоняться от «золотой середины» размеров вызывает тревогу и ограничения. Это также полностью обесценивает огромную часть общества. Принятие каждого человека как индивидуальности — это то, над чем нам нужно продолжать работать. Мы все должны чувствовать себя представленными и иметь возможность идентифицировать себя в отрасли.Это касается не только моделей, но и всех мужчин и женщин.

Инклюзивность тела — это не просто тенденция или что-то, что должно быть принято в отрасли, чтобы успокоить или удовлетворить спрос. Это не исключительная привилегия, которая должна быть предоставлена ​​только знаменитостям или активистам. Это должно быть право по всем направлениям. Я чувствовал бы себя уполномоченным быть частью такой разнообразной, принимающей индустрии.

Anonymous
Опыт работы моделью, как человека, который со всем этим столкнулся на собственном опыте, а также чернокожей женщины с кудрявыми волосами, совсем не прост.В отрасли, чем вы моложе, тем больше вы будете процветать, и если у вас есть заметные социальные сети, скорее всего, вы тоже будете процветать. Видеть, как несовершеннолетние девочки преуспевают в индустрии, может быть позитивно, но, как сказал Джеймс [Скалли]: «Мы потеряли чувствительность к тому, как мы относимся к этим девочкам, и просто отказываемся от них. Это гораздо более садистски и гораздо более подло, чем вы можете себе представить. Мы должны больше поддерживать девушек и перестать относиться к ним как к свайпам из Tinder», и я считаю, что это, безусловно, правда. Иногда, потому что моя походка источает отношение или потому что я представляю разнообразие, в котором нуждается отрасль, это само по себе приводит к тому, что я отказываюсь от работы, и, честно говоря, должно быть наоборот. Наоми [Кэмпбелл] упомянула в 2012 году, что отрасль движется только назад. Изменения должны произойти, и к моделям следует относиться справедливо, как к людям. Пройдясь по брендам, которые Джеймс использовал раньше, я вижу чувство разнообразия и инклюзивности в его кастингах. В других кастингах, где моделей оценивают по их весу, расе, оттенку кожи или религии, мы разделены, и разнообразия практически нет.Я хочу, чтобы представительство стало реальностью для всех девушек, а не только для белых, высоких, худых и цветных женщин с европейскими чертами лица.

Екатерина Ожиганова
При обсуждении того, как обращаются с моделями, часто упускается очень важный момент: финансовая прозрачность и безопасность моделей. Я работаю на европейском рынке, и большинство агентств берут высокие гонорары и заставляют моделей платить за каждую коммуникацию, которую они должны делать для продвижения своих моделей (например, карты).Не говоря уже о проезде, проживании и других расходах, которые обычно должна покрывать модель. Может ли кто-нибудь представить себе подобную ситуацию в других сферах деятельности — представьте, вы работаете в какой-то крупной компании, и ваша работа связана с поездками и проживанием в гостиницах в разных городах. Если бы ваш начальник сказал вам несколько месяцев спустя: «Знаешь, ты должен сам все оплачивать». Да, и материалы, которые компания печатала для ваших митингов, это тоже на вас — уже бы везде были забастовки и каждая газета высказалась бы на эту тему.Эта ситуация ненадежна, и я считаю, что либо агентства, либо клиенты должны взять на себя большую финансовую ответственность. Нехорошо влезать в долги, чтобы работать (особенно если иметь в виду количество неоплачиваемых работ, таких как редакционные статьи). Основные правила выглядят следующим образом: даже если большинство контрактов, подписанных с агентствами, не являются эксклюзивными, модели не могут браться за внештатные проекты. Это означает, что модели не могли получить доступ к работе в полевых условиях без сопровождения своего агентства, иначе они рискуют быть исключенными из агентства.

Аноним
Я был на том кастинге Balenciaga, который вызвал недавние разговоры, и это определенно было неприятно, но я не думаю, что это было так уж плохо, потому что это факт, что ждать очень долго вполне нормально. для более крупных брендов. Для первого большого показа я ходил, я ждал около 17 часов примерки . У меня был очень плохой опыт работы с моим первым агентством, которое я покинул осенью прошлого года после ужасного сезона. Моей первой «большой вещью» стал эксклюзив осенью/зимой 2016 для одного из крупнейших брендов, и я начал работать немного позже, еще учась в школе.Агентство моей матери — это небольшое бутик-агентство в Германии, в котором работает всего 5 девушек или около того, но человек, который им управляет, имеет очень хорошие отношения с некоторыми из крупнейших кастинг-директоров и агентств, с которыми он подписывает контракты со своими девушками. Отработав свой долг, который накопил мое иностранное агентство, много раз не спрашивая меня, прежде чем делать ненужные большие расходы, я начал зарабатывать немного денег. Даже через четыре-пять месяцев [после подписания] мне не платили, слыша такие вещи, как «тебе нужно доверять мне» и «однажды ты заработаешь столько денег» от моей матери-агента, будучи полностью разоренным, живущим между карманными деньгами агентства и моими родителями; Я стал подозрительным.Мое агентство в Лондоне, с которым я в основном зарабатывал деньги, знало, что этим занимается мое материнское агентство, и в конце концов я получил от них свои деньги, но это было через 6 месяцев после того, как я их заработал.

Маргарита Тонделли
Я не чувствую, что модельный опыт всегда справедлив, иногда с моделями обращаются не как с реальными людьми, а как с телами, как с мясом, как с формой, как с манекенами, и в то же время от них ожидают, что они всегда будут позитивными, счастливыми. , крутой и полный энергии. Иногда мы устаем, злимся и болеем, потому что мы тоже люди. Я чувствую, что все уважение, которое вы получаете, зависит от качества работы, которую вы бронируете , но я думаю, что это довольно распространено в мире труда. Что не так распространено в реальном мире, так это то, что ваша карьера полностью зависит от вашего агентства и директоров по кастингу, вы можете сделать все возможное, чтобы быть готовым к большим возможностям, но вам нужно быть удачливым. Я знаю несколько красивых девушек с прекрасными телами и хорошим характером, которые не работают на высоких должностях, потому что их агентства по какой-то причине не верят в них.Фернанда Ли
Индустрия моды непостоянна и только удача на вашей стороне, а может и нет. Определяющие факторы вашего успеха закладываются еще до вашего рождения; ваш рост, тип телосложения, строение лица и т. д. Это все игра генетики, прежде чем вы даже сможете назвать себя «моделью». После этого в игру вступает только удача, будет ли ваш внешний вид «в порядке» и вы получите работу. Успех приходит экспоненциально, как модель, однако, как только ваше время истекло, вы выброшены, как подержанный товар, поскольку на ваше место мгновенно приходит другая модель.Есть модели, которые попали в ловушку очень длительных, рабских периодов контракта, и очень мало что могут показать. Я лично знаю многих, кто почти не получает денег после уплаты налогов, комиссионных агентств и курсов конвертации: этих девушек кормили мечтами, которые вместо этого становились кошмарами по мере накопления долгов агентства; кто еще является платой за постоянные проезд, проживание, питание, языковые курсы, наращивание компенсационных карт, как не модель? Неудивительно, что эти девушки, которых я знаю, исчезли из индустрии только для того, чтобы вернуться в свою отдаленную деревню без обещанного успеха.Лично я принадлежу к тем немногим счастливчикам, которым посчастливилось иметь отличную команду букеров и агентств, работающих вместе со мной для улучшения моей карьеры. Однако, даже несмотря на это, было много случаев, когда даже мои агентства не могли помочь, проблема была в людях на другом конце: слишком много тех, кто пользуется юным возрастом модели и использует это для собственного удовлетворения. . Обычный, нормально мыслящий человек не должен пытаться охотиться на девушку, которая работает и боится заговорить (поскольку быть кем-то, с кем «трудно работать», может стоить вам работы). Однажды я снимала лукбук, где стилист, помогая мне одеться, воспользовался этим шансом, чтобы чувствовать мое тело гораздо больше, чем нужно, и продолжал делать это на протяжении всей съемки. Бесчисленное количество раз мне приходилось раздеваться в нежелательных публичных ситуациях, но даже сейчас я помню отвратительное ощущение рук этого человека, проводящих по моему телу. Большинство из нас начинают в несовершеннолетнем возрасте, мы развиваемся и взрослеем как женщины при всем этом как норме. То, что уже произошло, произошло, но, пожалуйста, не позволяйте этому продолжаться.

Реальность настоящей модели, подписанной агентством, далека от того, что можно себе представить. Ваше тело — это, по сути, ваш продукт для продажи. Поддерживать свой внешний вид, справляться с последствиями сильного макияжа и прически, ходить на бесконечное количество кастингов, часами стоять в неестественных позах, снимать зимнюю одежду летом и летнюю одежду зимой, месяц моды — это тяжело. . Это физически сложная работа, которая также очень истощает умственно, особенно если вы не говорите на языке страны, в которой находитесь.

Я уверен, что все модели плакали, пытаясь распутать склеенные нарощенные или очень, очень туго завитые волосы (и безуспешно) очень поздно ночью, думая, что единственный способ — это отрезать их все. Смешно думать, что посты @shitmodelmanagement, возможно, реальность каждой модели, но это определенно моя. Мы танцуем в ладонях капризов индустрии и страшной измерительной ленты (но это совсем другая история, которая расширяется до бесконечности).

Анонимный (подтвержденный)
Модельный опыт действительно сложен: с одной стороны, я считаю, что все, кто поддерживает вас, искренне хотят, чтобы вы добились успеха, и клиенты и директора по кастингу, которые встречаются с вами, также искренне хотят найти девушку, которая им действительно нравится; тем не менее, это такая быстро развивающаяся индустрия, что я думаю, что многие девушки забывают о ней в пользу следующей горячей штучки в течение сезона, что не очень хорошо для личного опыта моделей, тем более, что это, как правило, связано с к факторам, над которыми они не властны.Я думаю, что одна из вещей, которая имеет огромное значение, будет заключаться в том, чтобы не допустить девушек младше 18 лет на подиум, поскольку это будет означать, что у вас, вероятно, будут более крепкие отношения с агентством, а также более сильное чувство того, кто вы есть к тому времени, когда вы вы работаете в отрасли, которая является самой сложной и требовательной к умственным способностям и требует максимального доверия между вами и вашими клиентами.

Я думаю, что одна из самых больших проблем с использованием девушек младше 18 лет на подиуме заключается в том, что они не достигли половой зрелости должным образом, и поэтому, если вы с тех пор работаете моделью, а затем ваше тело меняется, на вас оказывается давление, чтобы возвращение к вашему 14-летнему телу огромно, и я не думаю, что это здорово.Когда агентства и клиенты говорят вам, что вы «не в форме» или «широкие», потому что у вас 36-дюймовое бедро вместо 34-дюймового бедра, это смешно и потенциально опасно для девушек в возрасте, когда они обычно не уверены в себе.

Что касается контроля над собственной карьерой и уважения, которого вы заслуживаете, я думаю, это то, что вы должны принять. Если вы позволите агентствам указывать вам, что делать со своей жизнью, все время, то в конечном итоге вы будете работать и летать каждый день, измученные и выгоревшие.Они не думают об этом, потому что сидят за столом, бронируют авиабилеты, а не совершают поездки сами. Поэтому вы должны принимать решения и знать, где ваши пределы, и не позволять себе принуждать делать то, что вам некомфортно. Хотя мне понадобилось несколько лет, чтобы на самом деле это сделать. Может быть очень сложно сказать «нет» людям, которые намного старше вас и находятся в положении, когда они должны заботиться о вас, когда вы только что закончили школу.

Моделирование — это здорово, и я думаю, что вы находитесь в том положении, когда вы можете увидеть мир, путешествовать и работать с замечательными людьми, которые творчески движимы и суперталантливы. Кроме того, нельзя игнорировать финансовую основу, которую он дает; Я знаю двадцатилетних девушек, у которых есть собственные квартиры — я только что профинансировал свой первый фильм — с этой точки зрения это потрясающе.

Anonymous
Я хочу, чтобы границы соблюдались. Я хочу, чтобы девушек, которые не умеют делать провокационные жесты и не умеют обнажать свое тело, уважали, а не критиковали.

Кейлин Хилл Араки
Я рада, что в индустрии моды происходит больше уличных кастингов — времена изменились. Мы готовы увидеть более разнообразный в расовом отношении выбор моделей и типов телосложения, но я не могу не думать, что бренды несправедливо наживаются на этих новых моделях: с нулевым опытом в индустрии моды и отсутствием агентств, стоящих за ними, эти модели не знают себе цену. Работа, которая досталась бы модельному агентству за 1500 долларов, может достаться уличной модели за пару сотен долларов наличными.Сколько раз я видел уличных моделей, которых держали на съемочной площадке по 12, 15, 18 часов в день за 150 долларов или демонстрацию работы с хорошим брендом или фотографом. В конечном счете, я не только вижу в этом снижение ставок для моделей агентства, я вижу в этом эксплуатацию этих разнообразных новых лиц. Мы говорим, что хотим, чтобы мода была более инклюзивной, но пригласить ребенка в Instagram и предложить пару толстовок вместо оплаты — это чушь собачья.

Anonymous (Verified)
Когда дело доходит до моделирования, мне очень везет.После школы я решил заняться этим, а не колледжем, потому что так много людей и моих агентов действительно настаивали на мне, говоря, что у меня есть что-то особенное. Все эти похвалы, смешанные с тем, что я был танцором и театральным ребенком, сделали меня крайне нездоровым: я играл главную роль в школьном мюзикле и одновременно пытался заключить контракт с ведущим агентством. В агентстве сказали, что любят меня, но хотят, чтобы я немного похудела, и дали мне на это месяц, а затем повторно отправили цифру.И поэтому я сильно похудел за короткое время и после этого просто стал одержим этим. Я заболел анорексией, у меня был очень низкий вес, и я потерял сознание на репетициях. По прошествии месяца они так и не ответили ни мне, ни моей матери-агенту. С тех пор мой вес сильно колебался из-за того, как плохо я относилась к своему телу. Начало моей карьеры было чрезвычайно удачным, и мне очень повезло с агентами, которые поддерживают меня и хотят для меня самого лучшего; в этом отделе вообще нет жестокого обращения. Но, пытаясь никогда больше не впадать в анорексию, многие люди в индустрии называли меня «слишком большой».Мой первый нью-йоркский агент, который больше не является агентом, заставил меня снова впасть в анорексию и заниматься экстремальными физическими упражнениями в прошлом году, измеряя меня каждый божий день и заставляя меня проходить очищение соком. Я думаю, что люди за пределами индустрии думают, что все меняется к лучшему, но я не уверен, что согласен. 15-летних девушек выбирают, потому что они еще не достигли половой зрелости и могут подобрать одежду. Для меня это безумие, у этих бедных девочек может никогда не быть выпускного вечера в старшей школе, и они подвергаются всем этим ужасным вещам в таком юном возрасте.

Анонимный (подтвержденный)
То, как клиенты могут обращаться с [моделями], временами отвратительно, но вы должны принять во внимание, что эти люди платят вам приличную сумму денег, размещая вас в модных отелях в экзотических странах исключительно из-за вашей внешности. Многие из нас пришли в эту индустрию с опытом, который большинство клиентов никогда не поймут, в возрасте, когда мы все еще растем как люди. Для некоторых людей это их первый опыт работы, а для других это миллион миль от их последней работы.Перестаньте позволять таким мелочам расстраивать вас. Не просто игнорируйте кого-то из-за того, что он когда-то сделал, дайте ему еще один шанс и поймите, что эти люди все еще становятся теми, кем им суждено быть, и некоторые из них могут быть не теми, кем они были, когда они только начинали.

Я вырос в стране, где тебя уважают до тех пор, пока ты не сделаешь что-нибудь, чтобы потерять это уважение, и если ты это сделаешь, ты сможешь его вернуть. В этой индустрии даже не хотят, чтобы вы заслужили уважение; вы для них одноразовые, вы просто образ, который даже не будет нужен в ближайшие годы.Я чувствую, что мы — нижняя ступень лестницы. В моей карьере трижды клиенты отказывались пожать мне руку. Если вы можете закрывать глаза на мелочность, то поверьте мне, вас ждет лучший опыт в вашей жизни! Вы можете вести образ жизни знаменитости без всяких хлопот, зарабатывать большие деньги, путешествовать по миру и встречаться с некоторыми из ваших лучших друзей. В свое время я сталкивался с клиентами, которые заботились обо мне как о человеке, а не только как о модели: Джонатан Шайа, Джейсон Райдер, Сара Бантер, Бен Граймс, Альбер Эльбаз…

Сидни Гастон
Во время Недели моды в Лондоне в 2016 году я почувствовала головокружение и тошноту во время 90-минутной статической презентации: Я вышла со сцены и сказала директору по кастингу, что не могу продолжать, потому что иначе я могу потерять сознание, пока другую модель тошнит в трех футах от меня. от меня.Она сказала мне, что я должен выйти на сцену, иначе мне не заплатят. Мне так и не заплатили. Они вытягивают из вас каждую каплю энергии, чтобы получить наилучший результат для своего продукта, но не заботятся о вас. Вся эта индустрия предполагает гламур и совершенство, что очень однобоко, если учесть, кто лежит в основе всего этого дела. Я лично очень доволен своим агентством, и они дают мне много возможностей, но я много слышу от моделей, с которыми плохо обращаются их агентства и даже бренды.Я думаю, все могло бы измениться, если бы модели вернули себе уверенность и показали всем в отрасли, кто обладает силой.

Аноним
Я считаю, что самым большим вопросом, который касается меня, должен быть вопрос о моей карьере и о том, находится ли она в моих руках: я думаю, что модели во всем мире могут согласиться с тем, что это не так. Наши букмекеры наказывают нас, если мы решим не выполнять определенную работу, и тем самым они лишают нас потенциальных рабочих мест. В конце каждого года мы платим налоги и считаемся независимым подрядчиком, но я чувствую, что мы далеки от независимости.

Петра Заткова
Я начала заниматься модельным бизнесом, когда мне было 13 лет. С самого начала мне всегда говорили, что у меня слишком большие бедра и бедра и что я должна похудеть. Я никогда не был толстым. Просто у меня больше таз и другая структура костей, чем у других типичных моделей. С тех пор я всегда ненавидел свое тело. У меня никогда не было анорексии или булимии, но время от времени я морила себя голодом. Думаю, у меня развилась дисморфия тела. Я понял, что это общая проблема моделей; Я болтала с другими моделями, которые казались еще худее меня, и они думали о себе [как] о том, какие они толстые.У меня даже были проблемы в романтических отношениях, потому что я не была уверена в своей фигуре и не любила себя. Сейчас, в 18, я подумываю бросить [модельный бизнес]. Моделирование разрушило меня психологически, у меня также было выпадение волос и сердечная аритмия, вызванная стрессом. Я решил, что с меня хватит. Я потратил так много времени на размышления о своем весе, что потерял человека, которым был раньше.

Anonymous (Verified)
Мода как индустрия в целом требует вашего 24-часового внимания, и вы, как модель, должны быть доступны для работы, цифровых технологий, путешествий в любой момент, и если вы не готовы подчиниться, то забудьте об этом….За последние несколько лет количество моделей в Instagram настолько увеличилось, что да, это открыло много новых дверей для нас как личностей, позволяющих взять под контроль собственную карьеру, но для меня, как для подписанной модели с большим количеством опыта и удивительного опыта работы, это усложнило задачу, потому что теперь мне приходится конкурировать с девушками, которые представлены в Интернете, с которыми я не так быстро прыгнул на борт. Трудно вести настоящий разговор с моим агентом о том, чего я хочу, потому что, если быть реалистом, речь идет не о том, чего я хочу.Речь идет об их целях для вас, согласны вы с этим или нет, вы должны уступить тому, что они требуют, или вы можете попрощаться с любой работой. И, к сожалению, из-за моей визы в США я должен принимать все близко к сердцу, потому что я не могу работать здесь ни в какой другой компании. Я думаю, что многие модели из известных агентств согласятся со мной, когда я скажу, что страх является огромной мотивацией, когда дело доходит до того, как все работает. Как бы я ни старался, я никогда не чувствовал, что могу требовать уважения из-за страха быть униженным и подвергнутым сомнению моей ценности. Я думаю, что это изменение связано с агентами. В последнее время мы слышали довольно много историй о директорах по кастингу, но давайте помнить, что каждый агент в Нью-Йорке точно знал, что делают Майда и Рами, но они не собирались ничего говорить. Почему? Потому что они хотят, чтобы их драгоценное новое лицо заказало Calvin Klein. Я думаю, что агенты (ну, по крайней мере, мой агент) должны лучше справляться с обучением молодых девушек тому давлению и людям, с которыми им придется столкнуться, и тому, как с этим справляться.Они также должны быть сострадательными и понимающими.

Вайоми
…Иногда для новичков очень мало общения и руководства. В индустрии моды есть политика и фаворитизм, и эти факторы могут повлиять на карьеру модели, если они не знают и не знакомы. Да, это несправедливо, но это не неслыханно, поскольку большинство творческих индустрий построены на этом фундаменте. Важно найти правильных людей, которые будут представлять вас, тех, кто верит в вас и потратит время на то, чтобы вы росли.Внимательность приходит со временем и опытом, и вы узнаете свою личность, а уверенность важнее политики. Самое главное, ваша карьера и голос в отрасли — это ваша ответственность, как и ваши агенты. Недостаточно правил и положений. Даже те, что есть, постоянно гнутся. Вот почему так много случаев жестокого обращения, потому что каковы последствия? Я не могу сказать вам, потому что я не верю, что они есть. Несколько опубликованных статей о досадном событии не помешают большому модному дому или агентству.Они будут продолжать и делать вид, что это было просто очередное недоразумение. Должен быть своего рода надзор за различными аспектами занятости, такими как соблюдение трудового законодательства и стандартов занятости.

Много раз я чувствовал себя крайне плохо. Когда в юном возрасте говорят, что ваш нос слишком большой, у вас развивается глубокая неуверенность, но в конце концов вы учитесь играть с картами, которые вам сдают. Я всегда громко говорил о том, чего хочу или в чем нуждаюсь. Много раз я чувствовал, что меня неправильно представили, но я просто молчал и надеялся, что все изменится.Я узнал, что если кто-то не хочет общаться с вами, он не будет представлять вас должным образом. Люди, которые представляют вас, оказывают огромное влияние на направление вашей карьеры. Это может быть проблематично, потому что теперь у нас есть доступ к личному мнению каждого. Новая кампания Saint Laurent недавно попала в заголовки газет как «унижающая достоинство женщина и подстрекающая к изнасилованию». Эта кампания, раздутая до предела, вызвала рост разговоров о правах женщин. Я написал статью о равенстве и феминизме, которая понравилась Энтони Ваккарелло.Теперь мы неизбежно связаны, и если мы используем этот инструмент во благо, мы можем начать разговор о вещах, которые слишком долго оставались в неведении. Если у нас его нет, нам нужно больше таких людей, как Джеймс Скалли, чтобы встать на защиту тех, кого не слышат. Стремление Скалли к более гражданской атмосфере моделирования потребовало большой смелости и могло привести к последствиям, но вместо этого оно пролило свет и создало понимание, которое приветствовалось многими в отрасли.

Анонимный номер
У меня были клиенты, которые считали уместным комментировать свое тело: это меня беспокоит.В прошлом я подвергалась словесному и физическому насилию со стороны парикмахеров и визажистов. Агенты должны позволять моделям больше говорить о своей карьере, особенно если у них уже есть поклонники. Если модель хочет играть более творческую роль в своей жизни, я думаю, они должны иметь на это право. Агенты также должны всегда информировать моделей о каждой детали кастингов и вакансий. Большую часть времени я чувствую себя неподготовленным из-за отсутствия информации, а затем подвергаюсь тщательной проверке за неточность.

Аноним
Я думаю, [индустрия] могла бы стать лучше, если бы все начали вести себя по-человечески.К сожалению, некоторые клиенты думают, что мы одноразовые куклы: я помню, как на одном кастинге 50 девушек должны были стоять в обнаженных стрингах в ожидании двух маленьких черных платьев. Я буквально чувствовал себя коровой на ферме. «Они обращаются с нами как с собаками» — это то, что я часто слышу. Я очень ценю такие движения, как The Model Alliance, но я хочу, чтобы девушки, которые действительно работают, могли говорить, не попадая в черный список.

Анонимный
Часы должны измениться. И единственный способ, которым это может произойти, — это если остальная часть отрасли поставит нас в более высокий приоритет, став более организованной, чтобы приспособиться к нам. Не оставляйте девушек ждать в маленькой комнате (часто без достаточного количества сидячих мест для всех), не объяснив, что происходит по ту сторону стены. Дошло до того, что я чувствую, что у меня такие же отношения с едой, как и у собаки. Я застрял за кулисами, на кастинге или примерке, практически не в силах уйти, поэтому, если меня никто не «кормит», я не накормлен. И когда еда, наконец, оказывается передо мной, химические вещества в моем мозгу срабатывают, заставляя этот момент доставлять мне столько радости, что я ем все, что бы это ни было.

Anonymous
Большая часть работы и расходов исходит непосредственно от моделей и их карманов. Я бы сказал, что мой опыт работы моделью был тяжелым и малооплачиваемым. Быть подтвержденным на три месяца, а накануне исключенным без компенсации — это раздражает, напрягает и немного непрофессионально — мы тоже должны есть и жить! Огромное улучшение в отрасли было бы, если бы кастинг-директора и клиенты признали, что [модели] тоже люди. Правильное общение является ключевым; Быть честным с самого начала очень важно для того, чтобы все были счастливы.

Anonymous
В 2016 году я стал одержим своими мерками и размерами одежды. Я ежедневно тренировался и никогда не смотрел на углеводы, не говоря уже о том, чтобы есть их. Это начало вызывать у меня физическую тошноту, головокружение и истощение; В итоге я дошел до того, что у меня были ежедневные панические атаки. Мы должны призвать эту систему измениться. Нам нужно разнообразие; все тела, с разными способностями, формой, цветом, размером, полом и возрастом. Разнообразие так важно. Представительство очень важно. Мне надоело видеть удивительных, талантливых, красивых женщин, которые ненавидят себя за то, что они не похожи на ту модель Victoria’s Secret. Слишком много молодых женщин страдают от проблем с психическим здоровьем, которые могут быть связаны с давлением современных средств массовой информации.

мошеннических моделей | Информация для потребителей

Могли бы вы действительно быть моделью или актером? Или, может быть, это ваши дети, которые имеют правильный взгляд? Вы можете быть польщены и заинтересованы, если специалист по поиску талантов скажет, что у вас есть будущее в этом бизнесе.Но вы также можете стать жертвой модельного мошенничества.

Модельные агентства против модельных школ и программ

Модельные агентства и агентства по поиску талантов находят работу для опытных и начинающих моделей и актеров. Они получают деньги, когда вам платят. Некоторые агентства позволят вам зарегистрироваться только в них, в то время как другие также позволят вам зарегистрироваться в других агентствах.

Школы моделей и программы научат вас навыкам, которые, по их словам, вам понадобятся для начала модельной карьеры, например, тому, как делать прическу и макияж, использовать правильную дикцию и ходить по подиуму.Как правило, вам придется заплатить заранее, чтобы зарегистрироваться.

Прежде чем зарегистрироваться в агентстве или школе, проведите исследование и убедитесь, что у вас есть письменные сведения о том, что они сделают для вас, и о любых обещаниях, которые они дают.

Признаки модельного мошенничества

Если вы хотите, чтобы ваш ребенок стал моделью, следите за фальшивыми разведчиками талантов. Эти мошенники предлагают организовать фотосессию или курсы, чтобы помочь вам устроиться на работу моделью или актером для вашего ребенка.

То, что вам не говорят, это

  • рынок детских моделей и актеров очень мал
  • , поскольку внешность ребенка быстро меняется, законные агенты, рекламные агентства, директора по кастингу и продюсеры обычно просят случайные снимки, а не профессиональные фотографии
  • призывы на кастинг для «следующего ребенка-звезды» могут быть реальными, но реклама часто является способом заставить родителей записать своих детей на дорогие курсы актерского мастерства

Итак, если вы столкнетесь с поиском талантов на улице, увидите рекламу модельного агентства в Интернете или услышите о модельной школе или программе, вот способы узнать, что вы имеете дело с мошенничеством:

  • Агентство хочет, чтобы вы им заплатили. Настоящие модельные агентства не будут просить вас платить за пробную съемку, ваши фотографии или «гарантировать себе место» для работы моделью. Они найдут для вас работу и заплатят вам после того, как клиент заплатит им. В контракте, который вы подписываете с агентством, должно быть указано, какой процент агентство получает от любых денег, которые вы зарабатываете на заданиях.
  • Они гарантируют, что вы получите работу. Задания по моделированию могут быть нерегулярными даже для успешных моделей. Никогда нет никаких гарантий. И в зависимости от того, где вы живете, рынок таких вакансий может быть очень маленьким.
  • Обещают большие зарплаты. Как и в случае с модельными заданиями, то, что могут заработать модели, крайне неравномерно. Если агентство или программа дает такие гарантии, уходите.
  • Говорят, вам нужно использовать определенного фотографа. Хотя в некоторых агентствах есть фотографы, с которыми они регулярно работают, они не должны делать использование своих фотографов условием получения вами заданий.
  • Вас торопят подписать контракт .Вам нужно время, чтобы проверить компанию, прежде чем дать им какие-либо деньги или личную информацию. Если предложение хорошее сегодня, оно должно быть хорошим и завтра.
  • Они хвастаются своим успехом… но никто о них не слышал. Если только агентство не только начинает свою деятельность, оно должно показать, что ему удалось найти работу для моделей. Если агентство хвастается своим послужным списком, попросите его доказать это. Попросите список клиентов, моделей и актеров, которые работали с агентством. И если у агентства нет сайта, это подозрительно.Даже если они это сделают, любые обещания или «гарантии», которые они дают в отношении работы модели и заработка, или любые просьбы о том, чтобы вы заплатили деньги вперед, все равно делают это мошенничеством.

Как избежать мошенничества с моделями

  • Исследуйте компанию. Попробуйте поискать в Интернете название модельной школы или агентства, используя такие слова, как «мошенничество», «отзыв» или «жалоба».
  • Никогда не платите агентству вперед. Любое агентство, которое просит у вас деньги за то, чтобы представлять вас, является мошенничеством.
  • Не имейте дело с программой моделирования, которая говорит вам, как вы должны платить. Если модельная программа или школа требуют определенных видов платежей — наличными, денежным переводом, подарочными картами, банковскими переводами через такие компании, как MoneyGram или Western Union, или криптовалютой — это верный признак того, что их интересуют только ваши деньги, а не ваша модельная карьера. .
  • Не имейте дело с агентством, которое заставляет вас использовать его сотрудников для фотосессий или прослушиваний. Если агентство говорит, что вы должны использовать его фотографа или визажиста, не работайте с ними. Вы можете нанять собственного визажиста и фотографа.
  • Спросите, имеет ли компания или школа лицензию или залог, если этого требует ваш штат. Уточните эту информацию в местном агентстве по защите прав потребителей или у генерального прокурора штата. Убедитесь, что лицензия актуальна.
  • Получить ссылки. Получите имена и любую доступную контактную информацию для моделей и актеров, которые недавно получили работу через агентство. Иногда мошеннические агентства размещают на своих стенах или веб-сайтах фотографии успешных моделей, которых они на самом деле не представляли.Они также используют названия известных компаний, которые якобы наняли моделей, которых они представляют, поэтому получите контактную информацию компаний, в которых агентство утверждает своих моделей и актеров.
  • Получите все в письменной форме. Это включает устные обещания или заверения.
  • Храните копии важных документов. Храните контракт и другие важные документы в надежном месте.

Что делать, если вы заплатили мошеннику

Мошенники часто просят вас заплатить такими способами, которые затрудняют возврат ваших денег.Как бы вы ни заплатили мошеннику, чем раньше вы начнете действовать, тем лучше. Узнайте больше о том, как вернуть свои деньги.

Сообщите об этом в FTC

Если модельное агентство или программа забрали ваши деньги и не выполнили своих обещаний, сообщите об этом в FTC на ReportFraud.ftc.gov.

Научные модели

Эта основная идея исследуется через:

Противопоставление взглядов студентов и ученых

Повседневный опыт студентов

Многие младшие школьники думают о моделях либо как об игрушках, либо как о простых копиях реальности.Это в целом согласуется с повседневным значением слова «модель» (например, «модели автомобилей», «модели самолетов», «модели железных дорог»). Студенты часто считают модели полезными, потому что они являются копиями (или даже масштабными репродукциями) реальных объектов или действий. В таких случаях учащиеся редко выходят за пределы поверхностного сходства между моделью и объектом или идеей, представленной моделью (то есть вопрос «Похоже ли это на X?» будет определять ценность модели X). судят).

Как и во многих областях науки, научное значение термина «модель» отличается от повседневного использования этого слова.Это важно для понимания повседневного опыта студентов с моделями.

Для получения дополнительной информации о введении научных терминов см. основную идею Знакомство с научным языком.

Некоторые учащиеся имеют более развитое представление о том, что «модели» могут быть чем-то большим, чем просто физическими представлениями объектов. Они признают, что «модели» также можно использовать для проверки идей и процессов способами, которые невозможно сделать в реальном мире. Это представление может быть подкреплено повседневным использованием таких терминов, как «компьютерное моделирование», и студенческим опытом моделирования компьютерных игр.

Более продвинутая точка зрения, редко встречающаяся среди учащихся старших классов начальной/младшей средней школы, заключается в том, что тестирование «моделей» (акт проверки на «соответствие») может привести к их изменению для получения более качественных прогнозов. Немногие студенты осознают важность, которую наука придает проверке и уточнению моделей для лучшего понимания процессов, которые они пытаются объяснить.

Исследования: Гилберт, Боултер и Резерфорд (1998), Гилберт и Резерфорд (1998), Гросслайт, Унгер, Джей и Смит (1991), Харрисон и Трегаст (2000), Нуссбаум и Новик, (1981), Саари и Viiri (2001), Treagust, Chittleborough & Mamiala (2002)

Научная точка зрения

Научная модель – это физическое, и/или математическое, и/или концептуальное представление системы идей, событий или процессов.Ученые стремятся выявить и понять закономерности в нашем мире, опираясь на свои научные знания, чтобы предложить объяснения, позволяющие предсказывать закономерности. Создаваемые учеными модели должны согласовываться с нашими наблюдениями, выводами и текущими объяснениями. Однако научные модели создаются не для того, чтобы быть фактическими утверждениями о мире. Полезно классифицировать научные модели следующим образом:

  • ментальные модели (представление сложной идеи, например, как мы думаем об абстрактной идее, такой как атомы)
  • выраженные модели (версия ментальной модели, которая выражается человека через действие, речь или письмо, например, на диаграмме)
  • модели консенсуса (выраженная модель, которая была подвергнута тестированию учеными, и был достигнут консенсус в отношении того, что модель заслуживает внимания, например, модель большого взрыва).

Наиболее полезные научные модели будут обладать:

  • объяснительной силой (модель, которая ничего не дает для объяснения, имеет очень малую ценность) модель)
  • согласованность в разных контекстах (модель атома одинакова при рассмотрении атома свинца или атома золота)
  • согласованность с другими научными моделями (модель атома такая же для атомов в металле, как это для атомов, находящихся внутри биологической клетки; биологическая клетка — еще одна научная модель).

Исследование: Gilbert & Boulter (1998)

Критические педагогические идеи

  • Наука — это попытка объяснить нашу природную среду и сделать прогноз о ней (см. основную идею, Заниматься наукой по-настоящему).
  • Наука стремится создавать простые описания и объяснения нашего сложного мира. Научная модель — очень мощный и распространенный способ представления этих упрощений.
  • Когда научная модель позволяет нам делать прогнозы, она ценится больше.
  • Поскольку научные модели представляют собой упрощенные объяснения, они не стремятся объяснить каждую ситуацию или каждую деталь. Это означает, что научные модели часто не идентичны «реальному миру», из которого они получены.

Учащиеся должны понимать, что ученые создают модели и используют их для прогнозирования. Поскольку модели представляют собой представления научных представлений, по мере изменения этих представлений меняются и модели.

Основная идея Работа науки исследует развитие научных знаний.

Исследуйте отношения между идеями в Карты развития концепции – модели, научная картина мира.

Преподавательская деятельность

Открытая дискуссия через обмен опытом

К этому моменту учащиеся столкнутся с целым рядом моделей в своем изучении естественных наук. В небольших группах попросите учащихся подумать о последних, скажем, 12 месяцах их изучения естественных наук, и попросите их в малых группах перечислить все научные модели, которые они могут определить. Этот список может также включать в себя любые научные модели, с которыми они столкнулись за пределами учебных аудиторий (например,грамм. в прессе).

Когда этот список будет заполнен, снова в группах попросите учащихся сформулировать критерии для принятия решения о том, что такое научная модель. Попросите их обобщить свои выводы на бумаге мясника для демонстрации. Затем каждая группа может рассмотреть выводы других групп, и всем классом можно провести обсуждение природы научных моделей.

Способствовать осмыслению и разъяснению существующих идей

В группах попросите учащихся создать свою собственную модель, скажем, нашей солнечной системы, используя диаграммы или строительные материалы.По завершении учащиеся могут затем сравнить свою модель с их пониманием текущей научной модели, перечислив сходства и различия между двумя моделями.

Пусть класс обсудит эти списки сходств и различий. Подумайте, как достижения в области технологий могли помочь нам в создании улучшенных моделей, например. схемы и чертежи, статические модели, механические модели и компьютерное моделирование. Обсудите, как эти достижения в области технологий могли также помочь в тестировании, уточнении и улучшении нашего понимания моделируемого процесса/системы и усовершенствовании модели.

Анализ модели космического корабля доступен по адресу:

Способствовать осмыслению и разъяснению существующих идей

Предложите учащимся перечислить характеристики «моделей» автомобилей (или самолетов, поездов и т. д.), возможно, ответив на вопрос: Что делает конкретную модель автомобиля «хорошей» моделью автомобиля?» Альтернативный подход может состоять в том, чтобы отобразить две модели одного и того же типа объекта, одна из которых сильно стилизована, а другая показывает гораздо больше деталей. Спросите учащихся, какая модель лучше, и предложите им объяснить свой выбор.

Сравните и сопоставьте характеристики, которые учащиеся определили для каждой модели. Попросите студентов подумать, какова цель модели и почему цели могут различаться для разных научных моделей.​

Практика в использовании и построении воспринимаемой полезности научных моделей система кровообращения или пищеварения в человеческом теле или модель Земли.Часто модели для этих простых систем резко менялись, отражая наши достижения в области технологий и лучшее понимание. Например, Земля когда-то считалась плоским плоским диском, а затем была переосмыслена как очень большая сфера. Теперь известно, что он не сферический, а немного более грушевидный.

После того, как учащиеся наметят это развитие, попросите их подумать:

  • какие конкретно изменения претерпела модель
  • за какой период времени произошли изменения
  • почему произошли изменения/развития в модели
  • что новая информация или технология могли привести к переосмыслению дизайна исходной модели.

Глагол должен моделировать — английское сопряжение

I Должны Модель
Вы Должны Модель
Его

6 Должны Модель
Мы Должны Модель
Вы Должны Модель
Они Должны Модель

I Должен Be Model L ING
You

Должна


L ING ING ING
Его L ING
У нас ING
We L ING
Вы должны Be Model L ING
они должны

быть моделью L ING

I ING

Должны
У модели L ED
Вы должны У модели L ed
он должен иметь модель l ed
мы должен иметь модель l ED ED
У вас Должны У модели L ED
У нас

6 Должны У модели L ED

I Должны Были модели L ING
Вы должны Была модель L ING ING
He Должны Были модели L ING
У нас

Должны Были модели L ING
У вас

Должны Были модели L ING
они должны были модели l ING

ING

ING

ING INT

INGE

6 У вас не модель
У вас должен не модель
он должен не модель
мы должны не модель
вы должны не модель
они должны не модель

я должны не быть модели л ing
вы должны 903 57 не модель IN ING ING
он должен

7 не быть моделью L ING ING
мы должны ING ING
вы должны не быть моделью л ING
они 6 должны
не быть моделью L ING

ING

IN

IN 60357 не имеют модели L ED
Вы должны 7 не имеют модели L ED
он должен Не у модели л ED ED IM
У нас нет модели L ED ED
вам

6 должен не иметь модели L ED
они должны 7 не имеют модели L ED

I должен был не был моделью l ing
вы должен не был моделью l ing
он 9 0356 Должен
не было модели L ING ING
мы должны
не были модели L ING ING
вы были

должны 7 не было модели L ING
они должны не имеют была модель л инг

должен я модель?
должен вы модель?
должна ли модель?
должны модели мы?
должен вы модель?
должны модели?

должен ли быть моделью l ing ?
должен ли быть моделью l ing ?
должен ли быть моделью l ing ?
должен ли быть моделью l ing ?
должен ли быть моделью l ing ?
должны ли они быть моделью l ing ?

должен У меня есть модель л изд ?
должен у вас есть модель л изд ?
должен у него модель л изд ?
должен у нас есть модель л изд ?
должен у вас есть модель л изд ?
должен у них есть модель л изд ?

должен у меня была модель l ing ?
должен у вас была модель л ing ?
должен был он был моделью л ing ?
должен мы были модели л ing ?
должен у вас была модель л ing ?
должны они были модели л ing ?

должен я не модель?
должен у вас не модель?
должен он не модель?
разве не модель?
должен у вас не модель?
должны они не модель?

должен я не модель l ing ?
должен ли вы не быть моделью l ing ?
должен ли он не быть моделью l ing ?
должен ли мы не быть моделью l ing ?
должен ли вы не быть моделью l ing ?
должны ли они не быть моделью l ing ?

должен У меня нет модели l ed ?
должен у вас нет модели л изд ?
должен у него нет модели л изд ?
если у нас нет модели л изд ?
должен у вас нет модели л изд ?
должны у них нет модели л изд ?

должен я не был модели л ing ?
если у вас не было модели l ing ?
должен ли он не был моделью l ing ?
если мы не были модели л ing ?
если у вас не было модели l ing ?
должны ли они не были моделью l ing ?

Мичиганская модель для здоровья

Часто задаваемые вопросы (FAQ): Мичиганская модель здравоохранения TM

Цель FAQ — познакомить вас с этой стратегией и послужить отправной точкой для дальнейшего изучения.

Обзор

Реализация

Исследования

Ресурсы

 

Обзор

 

Что такое Мичиганская модель здравоохранения TM ?

Мичиганская модель здравоохранения TM — это признанная на национальном уровне последовательная учебная программа по охране здоровья K-12, которая обеспечивает всестороннее школьное санитарное просвещение детей школьного возраста с 1984 года.

[ВЕРХ]

Какие потребности может удовлетворить модель Michigan Model for Health TM ?

Мичиганская модель здравоохранения TM направлена ​​на решение общих, но серьезных проблем со здоровьем, с которыми сталкиваются учащиеся, включая социальное и эмоциональное здоровье; питание и физическая активность; алкоголь, табак и другие наркотики; и безопасность. Эта учебная программа способствует обучению на основе навыков с помощью уроков, которые включают в себя различные методы преподавания и обучения, развитие навыков и практику, а также помогают сформировать у учащихся позитивный образ жизни.

[ВЕРХ]

Каковы цели и основные результаты учащихся Мичиганской модели здравоохранения TM ?

Основной целью этой программы является мотивация и помощь учащимся в поддержании и/или улучшении своего здоровья, предотвращении заболеваний и снижении рискованного поведения, связанного со здоровьем, при создании партнерства между домом, школой, общественными группами и правительством.

[ВЕРХ]

 

Реализация

 

Каковы мои первые шаги по внедрению?

Учебная программа предназначена для учителей (любых учителей начальных классов и учителей здоровья средних классов) для использования в своих классах.Первым шагом является посещение учителем регионального тренинга, на котором он/она получит необходимые учебные материалы для реализации. После этого обучения учитель будет получать постоянную техническую поддержку от своего регионального школьного координатора ISD.

[ВЕРХ]

Какие структуры необходимы для успешного внедрения?

Все учителя, заинтересованные во внедрении Мичиганской модели по модели здравоохранения TM , должны быть доступны для участия в тренинге с региональным координатором школьного здравоохранения.Он не предназначен для того, чтобы учителя обучали других учителей в своих школьных зданиях или округах.

Окружные администраторы должны поддерживать учителей, посещающих занятия по повышению квалификации, чтобы обеспечить последовательное выполнение учебной программы. Обязательство проводить уроки Мичиганской модели с точностью и в сочетании с уже утвержденной школьной учебной программой по санитарному просвещению важно для успешных результатов и внедрения.

[ВЕРХ]

На что следует обратить внимание, чтобы обеспечить эффективное внедрение?

  • Доступность учителей для проведения тренингов по модели здоровья штата Мичиган и связанных с ними возможностей профессионального развития
  • Внедрение учебного плана с точностью для обеспечения эффективности

[ВЕРХ]

Как я могу помочь своим сотрудникам эффективно внедрить Мичиганскую модель здравоохранения TM ?

Администраторы могут:

  1. Разрешить учителям посещать тренинги Michigan Model for HealthTM и связанные с ними возможности профессионального развития.Это поможет учителям получить знания и навыки, которые могут помочь им в соблюдении других основных стандартов.
  2. Поощряйте преподавание уроков с верностью, чтобы получить результаты, аналогичные результатам, полученным в Мичиганской модели оценки здоровья для 4-5 классов.
  3. Соберите отзывы учителей, реализующих учебную программу, и поделитесь этими отзывами с учителями, не внедряющими программу.
  4. Интегрировать Мичиганскую модель здравоохранения и мероприятия по координации школьного здравоохранения в школьный план улучшения здоровья.

[ВВЕРХ]

 

Исследования

 

Что говорят исследования о Мичиганской модели здравоохранения TM ?

За последние 15 лет несколько рандомизированных контрольных исследований показали эффективность Мичиганской модели здоровья TM , в том числе снижение показателей употребления алкоголя и других наркотиков, нездорового питания и других рискованного поведения среди тех, кто прошел учебную программу. .Кроме того, учащиеся улучшили свои навыки управления чувствами, такими как гнев и стресс, улучшили свои навыки обеспечения безопасности в Интернете и расширили свои знания и навыки, связанные с физической активностью и питанием.

[ВЕРХ]

Что является примером эффективной реализации?

Школы Мичигана и Индианы, участвовавшие в исследовании Эффективность Мичиганской модели здравоохранения TM : Рандомизированное контрольное исследование (4-5 классы) , являются примерами эффективного внедрения.

Во время исследования (2006-2008 гг.) школы, выбранные случайным образом для реализации учебной программы, делали это с точностью. То есть преподавали уроки последовательно и целиком. Результаты показали, что учащиеся, которые посещали уроки, по сравнению с теми, кто их не посещал:

  • Улучшение навыков межличностного общения
  • Более сильные социальные/эмоциональные навыки
  • Меньше сообщений об агрессии за последние 30 дней
  • Улучшение навыков безопасности
  • Более сильные навыки отказа от наркотиков
  • Меньше сообщений об употреблении алкоголя и табака за последние 30 дней

Примечание: это не исчерпывающий список результатов.Дополнительная информация по запросу.

Если учебная программа не преподается с точностью (например, только определенные темы, частичные уроки и т. д.), учащиеся могут расширить свои знания и улучшить свое отношение. Однако маловероятно, что их навыки поведения значительно улучшатся.

[ВЕРХ]

 

Ресурсы

 

Где я могу узнать больше?

Свяжитесь с Джессикой Шаффер ([email protected]) и Софией Хайнс ([email protected]) в Департаменте здравоохранения и социальных служб штата Мичиган для получения дополнительной информации.

[ВЕРХ]

Керас Часто задаваемые вопросы

Список часто задаваемых вопросов по Керасу.

Общие вопросы


Общие вопросы

Как обучить модель Keras на нескольких графических процессорах (на одном компьютере)?

Существует два способа запуска одной модели на нескольких графических процессорах: параллелизм данных и параллелизм устройств . В большинстве случаев вам, скорее всего, нужен параллелизм данных.

1) Параллелизм данных

Параллелизм данных заключается в однократной репликации целевой модели на каждом устройстве и использовании каждой реплики для обработки различной части входных данных.

Лучший способ параллелизма данных с моделями Keras — использовать API tf.distribute . Обязательно прочитайте наше руководство по использованию [ tf.distribute ](https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/distribute) с Keras.

Суть в следующем:

а) создать экземпляр объекта «стратегия распределения», e.грамм. MirroredStrategy (который реплицирует вашу модель на каждом доступном устройстве и синхронизирует состояние каждой модели):

  стратегия = tf.distribute.MirroredStrategy()
  

b) Создайте свою модель и скомпилируйте ее в рамках стратегии:

  со стратегией.scope():
    # Это может быть любая модель -- функциональная, подкласс...
    модель = tf.keras.Sequential([
        tf.keras.layers.Conv2D(32, 3, активация='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
        тф.keras.layers.GlobalMaxPooling2D(),
        tf.keras.layers.Dense(10)
    ])
    model.compile (потеря = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy (from_logits = True),
                  оптимизатор=tf.keras.optimizers.Adam(),
                  metrics=[tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy()])
  

Обратите внимание, что важно, чтобы все создание переменных состояния происходило в области действия. Поэтому, если вы создаете какие-либо дополнительные переменные, делайте это в области видимости.

c) Вызов fit() с tf.Объект data.Dataset в качестве входных данных. Распространение в целом совместимо со всеми обратными вызовами, включая настраиваемые обратные вызовы. Обратите внимание, что этот вызов не обязательно должен находиться в области действия стратегии, поскольку он не создает новые переменные.

  model.fit (train_dataset, эпохи = 12, обратные вызовы = обратные вызовы)
  

2) Параллельность модели

Параллелизм моделей заключается в запуске разных частей одной и той же модели на разных устройствах. Это лучше всего работает для моделей с параллельной архитектурой, например.грамм. модель с двумя ответвлениями.

Этого можно достичь с помощью областей устройства TensorFlow. Вот быстрый пример:

  # Модель, в которой общий LSTM используется для параллельного кодирования двух разных последовательностей
input_a = keras.Input (форма = (140, 256))
input_b = keras.Input (форма = (140, 256))

shared_lstm = keras.layers.LSTM(64)

# Обработать первую последовательность на одном GPU
с tf.device_scope('/gpu:0'):
    encoded_a = shared_lstm(input_a)
# Обработать следующую последовательность на другом GPU
с тф.device_scope('/gpu:1'):
    encoded_b = shared_lstm(input_b)

# Объединить результаты на процессоре
с tf.device_scope('/cpu:0'):
    merged_vector = keras.layers.concatenate(
        [encoded_a, encoded_b], ось =-1)
  

Как распределить обучение между несколькими компьютерами?

TensorFlow 2 позволяет писать код, который в основном не зависит от того, как вы будете его распространять: любой код, который может выполняться локально, может быть распределен по нескольким рабочих и акселераторов, лишь добавив к ним стратегию дистрибуции ( тс.distribut.Strategy ), соответствующий выбранному вами оборудованию, без каких-либо других изменений кода.

Это также относится к любой модели Keras: просто добавить область стратегии распространения tf.distribute , охватывающую модель создание и компиляция кода, а обучение будет распространяться в соответствии с стратегия распространения tf.distribute .

Для распределенного обучения на нескольких компьютерах (в отличие от обучения, которое использует только несколько устройств на одном компьютере), есть две стратегии распространения, которые вы можно использовать: MultiWorkerMirroredStrategy и ParameterServerStrategy :

Распределенное обучение несколько сложнее, чем обучение на нескольких устройствах на одном компьютере.С ParameterServerStrategy вам нужно будет запустить удаленный кластер машин состоящий из «worker» и «ps», на каждом из которых работает tf.distribute.Server , затем запустите ваш программа python на «главной» машине, которая содержит переменную среды TF_CONFIG который указывает, как взаимодействовать с другими машинами в кластере. С участием MultiWorkerMirroredStrategy , вы будете запускать одну и ту же программу на каждом из начальник и рабочие, опять же с переменной среды TF_CONFIG , которая указывает как общаться с кластером.Оттуда рабочий процесс аналогичен использованию одномашинное обучение, с основным отличием в том, что вы будете использовать ParameterServerStrategy или MultiWorkerMirroredStrategy в качестве стратегии распространения.

Важно, вы должны:

  • Убедитесь, что ваш набор данных настроен таким образом, что все рабочие в кластере могут эффективно извлекать из него данные (например, если ваш кластер работает в облаке Google, рекомендуется размещать ваши данные в Google Cloud Storage).
  • Убедитесь, что ваше обучение отказоустойчиво (например, путем настройки обратного вызова keras.callbacks.BackupAndRestore ).

Ниже мы приводим несколько фрагментов кода, описывающих базовый рабочий процесс. Чтобы получить больше информации об обучении нескольких рабочих процессоров/графических процессоров см. Multi-GPU и распределенное обучение; для ТПУ обучение см. в разделе Как обучить модель Keras на TPU?.

С ParameterServerStrategy :

  cluster_resolver = ...
если кластер_разрешитель.task_type в ("рабочий", "ps"):
  # Запустите [`tf.distribute.Server`](https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/distribute/Server) и подождите.
  ...
elif cluster_resolver.task_type == "оценщик":
  # Запустить (необязательно) дополнительную оценку
  ...

# В противном случае это координатор, который управляет обучением со стратегией.
стратегия = tf.distribute.experimental.ParameterServerStrategy(
    cluster_resolver=...)
набор_поезда = ...

со стратегией.scope():
  модель = tf.keras.Sequential([
      слои.Conv2D (32, 3, активация = 'relu', input_shape = (28, 28, 1)),
      слои.MaxPooling2D(),
      слои.Свести(),
      слои.Dense(64, активация='relu'),
      слои. Плотность (10, активация = 'softmax')
  ])
  модель.компилировать(
      потеря = 'sparse_categorical_crossentropy',
      оптимизатор = tf.keras.optimizers.SGD (learning_rate = 0,001),
      метрики=['точность'],
      steps_per_execution=10)

model.fit(x=train_dataset, эпохи=3, steps_per_epoch=100)
  

С MultiWorkerMirroredStrategy :

  # По умолчанию `MultiWorkerMirroredStrategy` использует информацию о кластере
# из `TF_CONFIG`, и "AUTO" коллективная операционная коммуникация.стратегия = tf.distribute.experimental.MultiWorkerMirroredStrategy()
train_dataset = get_training_dataset()
со стратегией.scope():
  # Определите и скомпилируйте модель в рамках стратегии. Делать это
  # гарантирует, что созданные переменные будут правильно распределены и инициализированы
  # по стратегии.
  модель = tf.keras.Sequential([
      слои.Conv2D (32, 3, активация = 'relu', input_shape = (28, 28, 1)),
      слои.MaxPooling2D(),
      слои.Свести(),
      слои.Dense(64, активация='relu'),
      слои.Плотный (10, активация = 'softmax')
  ])
  модель.компилировать(
      потеря = 'sparse_categorical_crossentropy',
      оптимизатор = tf.keras.optimizers.SGD (learning_rate = 0,001),
      метрики=['точность'])
model.fit(x=train_dataset, эпохи=3, steps_per_epoch=100)
  

Как обучить модель Keras на TPU?

TPU — это быстрый и эффективный аппаратный ускоритель для глубокого обучения, общедоступный в Google Cloud. Вы можете использовать TPU через Colab, AI Platform (ML Engine) и виртуальные машины Deep Learning (при условии, что на виртуальной машине установлена ​​переменная среды TPU_NAME ).

Обязательно сначала прочтите руководство по использованию TPU. Вот краткое резюме:

После подключения к среде выполнения TPU (например, путем выбора среды выполнения TPU в Colab) вам потребуется определить ваш TPU с помощью TPUClusterResolver , который автоматически определяет связанный TPU на всех поддерживаемых платформах:

  tpu = tf.distribute.cluster_resolver.TPUClusterResolver() # Обнаружение TPU
print('Выполняется на TPU: ', tpu.cluster_spec().as_dict()['worker'])

tf.config.experimental_connect_to_cluster(tpu)
тф.tpu.experimental.initialize_tpu_system(tpu)
стратегия = tf.distribute.experimental.TPUStrategy(tpu)
print('Реплики: ', Strategy.num_replicas_in_sync)

со стратегией.scope():
    # Создайте свою модель здесь.
    ...
  

После первоначальной настройки рабочий процесс аналогичен использованию одномашинного обучение на нескольких графических процессорах, основное отличие которого заключается в том, что в качестве стратегии распространения вы будете использовать TPUSTrategy .

Важно, вы должны:

  • Убедитесь, что ваш набор данных содержит пакеты с фиксированной статической формой.График TPU может обрабатывать входные данные только постоянной формы.
  • Убедитесь, что вы можете считывать данные достаточно быстро, чтобы использовать TPU. Использование формата TFRecord для хранения ваших данных может быть хорошей идеей.
  • Рассмотрите возможность выполнения нескольких шагов градиентного спуска для каждого выполнения графа, чтобы сохранить использование TPU. Вы можете сделать это с помощью аргумента Experiment_steps_per_execution compile() . Это даст значительное ускорение для небольших моделей.

Где хранится файл конфигурации Keras?

Каталог по умолчанию, в котором хранятся все данные Keras:

$ДОМ/.керас/

Например, для меня на MacBook Pro это /Users/fchollet/.keras/ .

Обратите внимание, что пользователям Windows следует заменить $HOME на %USERPROFILE% .

В случае, если Keras не может создать указанный выше каталог (например, из-за проблем с разрешениями), /tmp/.keras/ используется в качестве резервной копии.

Файл конфигурации Keras — это файл JSON, хранящийся по адресу $HOME/.keras/keras.json . Файл конфигурации по умолчанию выглядит так:

  {
    "image_data_format": "каналы_последние",
    "эпсилон": 1е-07,
    "поплавок": "поплавок32",
    "бэкэнд": "тензорный поток"
}
  

Содержит следующие поля:

  • Формат данных изображения, который будет использоваться по умолчанию слоями обработки изображений и утилитами (либо channels_last , либо channels_first ).
  • Числовой коэффициент нечеткости эпсилон , используемый для предотвращения деления на ноль в некоторых операциях.
  • Тип данных с плавающей запятой по умолчанию.
  • Серверная часть по умолчанию. Это наследие; в настоящее время есть только TensorFlow.

Аналогично, кэшированные файлы наборов данных, например загруженные с помощью get_file() , по умолчанию хранятся в $HOME/.keras/datasets/ , и кэшированные файлы весов моделей из Keras Applications по умолчанию хранятся в $HOME/.Керас/модели/ .


Как выполнить настройку гиперпараметров с помощью Keras?

Мы рекомендуем использовать KerasTuner.


Как получить воспроизводимые результаты с помощью Keras во время разработки?

Во время разработки модели иногда полезно иметь возможность получать воспроизводимые результаты от прогона к прогону, чтобы определить, связано ли изменение производительности с реальной моделью или модификацией данных или просто с новым случайным начальным числом .

Во-первых, вам нужно установить переменную среды PYTHONHASHSEED на 0 перед запуском программы (не в самой программе).Это необходимо в Python 3.2.3 и более поздних версиях, чтобы иметь воспроизводимое поведение для определенных операций на основе хэшей (например, порядок элементов в наборе или словаре, см. документацию Python или выпуск № 2280 для получения дополнительной информации). Один из способов установить переменную среды — запустить python следующим образом:

  $ кошка test_hash.py
печать (хеш («керас»))
$ python3 test_hash.py # невоспроизводимый хэш (Python 3.2.3+)
8127205062320133199
$ python3 test_hash.py # невоспроизводимый хеш (Python 3.2.3+)
3204480642156461591
$ PYTHONHASHSEED=0 python3 test_hash.py # воспроизводимый хэш
4883664951434749476
$ PYTHONHASHSEED=0 python3 test_hash.py # воспроизводимый хэш
4883664951434749476
  

Более того, при выполнении на GPU некоторые операции имеют недетерминированные выходные данные, в частности tf.reduce_sum() . Это связано с тем, что GPU выполняют множество операций параллельно, поэтому порядок выполнения не всегда гарантируется. Из-за ограниченной точности чисел с плавающей запятой даже сложение нескольких чисел вместе может дать несколько разные результаты в зависимости от порядка их добавления.Вы можете попытаться избежать недетерминированных операций, но некоторые из них могут автоматически создаваться TensorFlow для вычисления градиентов, поэтому гораздо проще просто запустить код на ЦП. Для этого вы можете установить переменную среды CUDA_VISIBLE_DEVICES в пустую строку, например:

  $ CUDA_VISIBLE_DEVICES="" PYTHONHASHSEED=0 питон your_program.py
  

В приведенном ниже фрагменте кода показан пример получения воспроизводимых результатов:

  импортировать numpy как np
импортировать тензорный поток как tf
импортировать случайный как python_random

# Нижеследующее необходимо для запуска сгенерированных Numpy случайных чисел
# в четко определенном начальном состоянии.np.random.seed(123)

# Нижеследующее необходимо для запуска ядра Python, сгенерированного случайными числами
# в четко определенном состоянии.
python_random.seed(123)

# Приведенный ниже set_seed() произведет генерацию случайных чисел
# в бэкэнде TensorFlow имеют четко определенное начальное состояние.
# Для получения дополнительной информации см.:
# https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/random/set_seed
tf.random.set_seed(1234)

# Остальной код следует...
  

Обратите внимание, что вам не нужно устанавливать начальные значения для отдельных инициализаторов. в вашем коде, если вы выполните шаги, описанные выше, потому что их семена определяются комбинацией семян, установленных выше.


Какие есть варианты сохранения моделей?

Примечание. Не рекомендуется использовать pickle или cPickle для сохранения модели Keras.

1) Сохранение всей модели (конфигурация + вес)

Сохранение всей модели означает создание файла, который будет содержать:

  • Архитектура модели, позволяющая воссоздать модель
  • гири модели
  • конфигурация обучения (потеря, оптимизатор)
  • состояние оптимизатора, позволяющее возобновить тренировку именно с того места, на котором вы остановились.

По умолчанию и рекомендуемым форматом является формат TensorFlow SavedModel. В TensorFlow 2.0 и выше вы можете просто сделать: model.save(your_file_path) .

Для большей ясности вы также можете использовать model.save(your_file_path, save_format='tf') .

Keras по-прежнему поддерживает исходный формат сохранения на основе HDF5. Чтобы сохранить модель в формате HDF5, используйте model.save(ваш_файл_путь, save_format='h5') . Обратите внимание, что этот параметр используется автоматически если your_file_path заканчивается на .h5 или .keras . См. также Как установить HDF5 или h5py для сохранения моделей? инструкции по установке h5py .

После сохранения модели в любом формате вы можете восстановить ее с помощью model = keras.models.load_model(your_file_path) .

Пример:

  из tensorflow.keras.models import load_model

model.save('my_model') # создает файл HDF5 'my_model.h5'
del model # удаляет существующую модель

# возвращает скомпилированную модель
# идентичен предыдущему
модель = load_model('моя_модель')
  

2) Экономия только веса

Если вам нужно сохранить веса модели , вы можете сделать это в HDF5 с помощью кода ниже:

Модель
 .save_weights('my_model_weights.h5')
  

Предполагая, что у вас есть код для создания экземпляра вашей модели, вы можете затем загрузить веса, которые вы сохранили, в модель с той же архитектурой :

  model.load_weights('my_model_weights.h5')
  

Если вам нужно загрузить веса в другую архитектуру (с некоторыми общими слоями), например, для тонкой настройки или переноса обучения, вы можете загрузить их по имени слоя :

Модель
 .load_weights('my_model_weights.h5', by_name=Истина)
  

Пример:

  """
Предполагая, что исходная модель выглядит так:

модель = Последовательный()
model.add(Плотный(2, input_dim=3, name='dense_1'))
model.add(Плотный(3, name='dense_2'))
...
model.save_weights(fname)
"""

# новая модель
модель = Последовательный()
model.add(Dense(2, input_dim=3, name='dense_1')) # будет загружен
model.add(Dense(10, name='new_dense')) # не будет загружен

# загружаем грузы из первой модели; повлияет только на первый слой, плотности_1.model.load_weights(fname, by_name=True)
  

См. также Как установить HDF5 или h5py для сохранения моделей? инструкции по установке h5py .

3) Сохранение только конфигурации (сериализация)

Если вам нужно сохранить только архитектуру модели , а не ее веса или конфигурацию обучения, вы можете сделать:

  # сохранить как JSON
json_string = модель.to_json()
  

Сгенерированный файл JSON удобочитаем и при необходимости может быть отредактирован вручную.

Затем вы можете построить новую модель из этих данных:

  # реконструкция модели из JSON:
из tensorflow.keras.models импортировать model_from_json
модель = model_from_json (json_string)
  

4) Работа с пользовательскими слоями (или другими пользовательскими объектами) в сохраненных моделях

Если модель, которую вы хотите загрузить, включает пользовательские слои или другие пользовательские классы или функции, вы можете передать их механизму загрузки через аргумент custom_objects :

  из тензорного потока.keras.models импортирует load_model
# Предположим, что ваша модель включает экземпляр класса AttentionLayer.
модель = load_model('my_model.h5', custom_objects={'AttentionLayer': AttentionLayer})
  

Кроме того, вы можете использовать настраиваемый объект:

  из tensorflow.keras.utils импорт CustomObjectScope

с CustomObjectScope({'AttentionLayer': AttentionLayer}):
    модель = load_model('my_model.h5')
  

Обработка пользовательских объектов работает одинаково для load_model и model_from_json :

  из тензорного потока.Импорт keras.models model_from_json
модель = model_from_json(json_string, custom_objects={'AttentionLayer': AttentionLayer})
  

Как установить HDF5 или h5py для сохранения моделей?

Чтобы сохранить ваши модели Keras в виде файлов HDF5, Keras использует пакет h5py Python. это зависимость от Keras и должна быть установлена ​​по умолчанию. На основе Debian дистрибутивов придется дополнительно установить libhdf5 :

  sudo apt-get установить libhdf5-serial-dev
  

Если вы не уверены, установлен ли h5py, вы можете открыть оболочку Python и загрузить модуль через

Если импортирует без ошибок то он установлен, иначе можно найти подробная инструкция по установке здесь.


Как цитировать Кераса?

Пожалуйста, цитируйте Кераса в своих публикациях, если это поможет вашим исследованиям. Вот пример записи BibTeX:

@misc{chollet2015keras,
  название={Керас},
  автор={Шолле, Фран\с{с}уа и другие},
  год={2015},
  howpublished={\url{https://keras.io }},
}


Что означают «выборка», «партия» и «эпоха»?

Ниже приведены некоторые общие определения, которые необходимо знать и понимать для правильного использования Keras fit() :

  • Образец : один элемент набора данных.Например, одно изображение представляет собой 90 154 образца 90 155 в сверточной сети. Один звуковой фрагмент представляет собой образец 90 154 90 155 для модели распознавания речи.
  • Партия : набор из образцов N . Образцы в партии обрабатываются независимо, параллельно. При обучении пакет приводит только к одному обновлению модели. Пакет обычно аппроксимирует распределение входных данных лучше, чем один вход. Чем больше партия, тем лучше приближение; однако также верно и то, что обработка пакета займет больше времени и все равно приведет только к одному обновлению.Для логического вывода (оценка/прогнозирование) рекомендуется выбирать максимально большой размер пакета, который вы можете себе позволить, не выходя за пределы памяти (поскольку большие пакеты обычно приводят к более быстрой оценке/прогнозу).
  • Эпоха : произвольное отсечение, обычно определяемое как «один проход по всему набору данных», используемое для разделения обучения на отдельные фазы, что полезно для регистрации и периодической оценки. При использовании validation_data или validation_split с методом подгонки моделей Keras оценка будет выполняться в конце каждой эпохи .В Keras есть возможность добавлять обратные вызовы, специально предназначенные для запуска в конце эпохи . Примерами этого являются изменения скорости обучения и контрольные точки модели (сохранение).

Почему мои потери при обучении намного выше, чем потери при тестировании?

Модель Keras имеет два режима: обучение и тестирование. Механизмы регуляризации, такие как регуляризация веса Dropout и L1/L2, отключаются во время тестирования. Они отражаются на потерях времени обучения, но не на потерях времени тестирования.

Кроме того, потери при обучении, отображаемые Keras, представляют собой среднее значение потерь для каждой партии обучающих данных, за текущую эпоху . Поскольку ваша модель со временем меняется, потери в первых партиях эпохи обычно выше, чем в последних партиях. Это может привести к снижению среднего значения за эпоху. С другой стороны, потери при тестировании для эпохи вычисляются с использованием модели, как она есть в конце эпохи, что приводит к меньшим потерям.


Как использовать Keras с наборами данных, которые не помещаются в памяти?

Вы должны использовать tf.data API для создания объектов tf.data.Dataset — абстракция конвейера данных которые могут извлекать данные с локального диска, из распределенной файловой системы, из GCS и т. д., а также эффективно применять различные преобразования данных.

Например, утилита tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory создаст набор данных, который считывает данные изображения из локального каталога. Аналогично, утилита tf.keras.preprocessing.text_dataset_from_directory создаст набор данных, который читает текстовые файлы из локального каталога.

Объекты набора данных могут быть напрямую переданы в fit() или могут быть повторены в пользовательском низкоуровневом обучающем цикле.

  model.fit (набор данных, эпохи = 10, validation_data = val_dataset)
  

Как я могу гарантировать, что мой тренировочный забег сможет восстановиться после прерывания программы?

Для обеспечения возможности восстановления после прерванного тренировочного прогона в любой момент (отказоустойчивость), вы должны использовать tf.keras.callbacks.experimental.BackupAndRestore , который регулярно сохраняет ваш прогресс обучения, включая номер эпохи и веса, на диск и загружает его при следующем вызове модели .подходит() .

  импортировать тензорный поток как tf
из тензорного потока импортировать керас

класс InterruptingCallback (keras.callbacks.Callback):
  """Обратный вызов для намеренного прерывания обучения."""
  def on_epoch_end (я, эпоха, журнал = нет):
    если эпоха == 15:
      поднять RuntimeError('Прерывание')

модель = keras.Sequential([keras.layers.Dense(10)])
оптимизатор = keras.optimizers.SGD()
model.compile (оптимизатор, потеря = "mse")

x = tf.random.uniform ((24, 10))
y = tf.random.uniform((24,))
набор данных = TF.data.Dataset.from_tensor_slices((x, y)).repeat().batch(2)

backup_callback = keras.callbacks.experimental.BackupAndRestore(
    backup_dir='/tmp/backup')
пытаться:
  model.fit (набор данных, эпохи = 20, steps_per_epoch = 5,
            callbacks=[backup_callback, InterruptingCallback()])
кроме RuntimeError:
  print('***Обработка прерывания***')
  # Это продолжается с той эпохи, на которой оно было остановлено.
  model.fit (набор данных, эпохи = 20, steps_per_epoch = 5,
            callbacks=[backup_callback])
  

Узнайте больше в документации по обратным вызовам.


Как прервать обучение, если потери при проверке больше не уменьшаются?

Вы можете использовать обратный вызов EarlyStopping :

  из tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping

Early_stopping = Ранняя остановка (монитор = 'val_loss', терпение = 2)
model.fit(x, y, validation_split=0.2, callbacks=[early_stopping])
  

Узнайте больше в документации по обратным вызовам.


Как заморозить слои и выполнить точную настройку?

Установка обучаемого атрибута

Все слои и модели имеют слой .обучаемый логический атрибут:

  >>> Слой = Плотный (3)
>>> слой.обучаемый
Истинный
  

На всех слоях и моделях можно установить обучаемый атрибут (равный True или False). Если установлено значение False , атрибут layer.trainable_weights пуст:

  >>> Слой = Плотный (3)
>>> layer.build(input_shape=(3, 3)) # Создаем веса слоя
>>> слой.обучаемый
Истинный
>>> слой.обучаемые_веса
[,  ]
>>> layer.trainable = Ложь
>>> layer.trainable_weights
[]
  

Установка обучаемого атрибута на слое рекурсивно устанавливает его на всех дочерних слоях (содержимое self.layers ).

1) При тренировке с fit() :

Чтобы выполнить точную настройку с помощью fit() , вы должны:

  • Создание базовой модели и загрузка предварительно обученных весов
  • Заморозить эту базовую модель
  • Добавить обучаемые слои поверх
  • Вызов compile() и fit()

Вот так:

  модель = последовательный([
    ResNet50Base (input_shape = (32, 32, 3), веса = «предварительно обученный»),
    Плотный(10),
])
модель.слои[0].trainable = False # Заморозить ResNet50Base.

assert model.layers[0].trainable_weights == [] # ResNet50Base не имеет обучаемых весов.
assert len(model.trainable_weights) == 2 # Только смещение и ядро ​​слоя Dense.

модель.компилировать(...)
model.fit(...) # Обучаем плотно, исключая ResNet50Base.
  

Вы можете следовать аналогичному рабочему процессу с функциональным API или API подкласса модели. Обязательно вызовите compile() после , изменив значение обучаемого , чтобы ваш изменения, которые необходимо учитывать.Вызов compile() заморозит состояние шага обучения модели.

2) При использовании пользовательского цикла обучения:

При написании обучающего цикла обязательно обновляйте только веса, которые являются частью model.trainable_weights (а не всех model.weights ).

  модель = последовательный([
    ResNet50Base (input_shape = (32, 32, 3), веса = «предварительно обученный»),
    Плотный(10),
])
model.layers[0].trainable = False # Заморозить ResNet50Base.# Перебираем пакеты набора данных.
для входных данных, целей в наборе данных:
    # Откройте GradientTape.
    с tf.GradientTape() в качестве ленты:
        # Проход вперёд.
        прогнозы = модель (входы)
        # Вычислить значение потерь для этой партии.
        loss_value = loss_fn (цели, прогнозы)

    # Получить градиенты потерь относительно *обучаемых* весов.
    градиенты = лента.градиент (значение_потери, модель.обучаемые_веса)
    # Обновить веса модели.
    оптимизатор.apply_gradients(zip(градиенты, модель.обучаемые_веса))
  

Взаимодействие между обучаемыми и compile()

Вызов compile() для модели предназначен для «замораживания» поведения этой модели. Это означает, что обучаемый значения атрибутов во время компиляции модели должны сохраняться в течение всего срока службы этой модели, пока compile не будет вызван снова. Следовательно, если вы измените обучаемый , обязательно снова вызовите compile() на вашем модель, чтобы ваши изменения были приняты во внимание.

Например, если две модели A и B имеют несколько общих слоев, и:

  • Модель А компилируется
  • Значение атрибута обучаемого на общих слоях изменено
  • Модель B собрана

Затем модели A и B используют разные обучаемые значения для общих слоев. Этот механизм критично для большинства существующих реализаций GAN, которые:

  compiler.compile(...) # веса `дискриминатора` должны быть обновлены, когда `дискриминатор` обучен
дискриминатор.обучаемый = Ложь
gan.compile(...) # `дискриминатор` - это подмодель `gan`, которая не должна обновляться при обучении `gan`
  

В чем разница между обучающим

аргументом в call() и атрибутом обучаемого ?

training — логический аргумент в вызове , который определяет, будет ли вызов следует запускать в режиме вывода или в режиме обучения. Например, в тренировочном режиме слой Dropout применяет случайное удаление и масштабирует вывод.В режиме вывода то же самое слой ничего не делает. Пример:

  y = Dropout(0.5)(x, training=True) # Применяет отсев во время обучения *и* времени вывода
  

обучаемый — логический атрибут слоя, который определяет обучаемые веса слоя следует обновлять, чтобы свести к минимуму потери во время обучения. Если для layer.trainable установлено значение False , тогда layer.trainable_weights всегда будет пустым списком. Пример:

  модель = последовательный([
    ResNet50Base (input_shape = (32, 32, 3), веса = «предварительно обученный»),
    Плотный(10),
])
модель.слои[0].trainable = False # Заморозить ResNet50Base.

assert model.layers[0].trainable_weights == [] # ResNet50Base не имеет обучаемых весов.
assert len(model.trainable_weights) == 2 # Только смещение и ядро ​​слоя Dense.

модель.компилировать(...)
model.fit(...) # Обучаем плотно, исключая ResNet50Base.
  

Как видите, «режим логического вывода и режим тренировки» и «тренируемость веса слоя» — это две совершенно разные концепции.

Вы можете представить себе следующее: отсеваемый слой, в котором коэффициент масштабирования изучается во время обучения с помощью обратное распространение.Назовем его AutoScaleDropout . Этот слой будет иметь одновременно обучаемое состояние и различное поведение при выводе и обучении. Поскольку атрибут для обучения и аргумент вызова для обучения независимы, вы можете сделать следующее:

  слой = AutoScaleDropout (0,5)

# Применяет отсев во время обучения *и* во время вывода
# *и* изучает коэффициент масштабирования во время обучения
y = слой (x, обучение = True)

утверждать len(layer.trainable_weights) == 1
  
  # Применяет отсев во время обучения *и* время вывода
# с *замороженным* коэффициентом масштабирования

слой = AutoScaleDropout(0.5)
слой.trainable = Ложь
y = слой (x, обучение = True)
  

Особый случай слоя BatchNormalization

Рассмотрим слой BatchNormalization в замороженной части модели, которая используется для тонкой настройки.

Уже давно ведутся споры о том, должна ли движущаяся статистика слоя BatchNormalization оставаться в замороженном состоянии или адаптироваться к новым данным. Исторически сложилось так, что 91 177 млрд.обучаемых = Ложь 91 178 только остановит обратное распространение, но не помешает статистике времени обучения Обновить.После тщательного тестирования мы обнаружили, что обычно лучше , чтобы заморозить движущуюся статистику. в тонкой настройке вариантов использования. Запуск в TensorFlow 2.0, настройка bn.trainable = False и заставят слой работать в режиме вывода.

Это поведение применимо только для BatchNormalization . Для каждого другого слоя тренируемость с отягощениями и «вывод против режима обучения» остаются независимыми.


В

fit() как вычисляется разделение проверки?

Если вы установите аргумент validation_split в модели .подходит напр. 0.1, то используемыми проверочными данными будут последних 10% данных. Если вы установите его на 0,25, это будут последние 25% данных и т. д. Обратите внимание, что данные не перемешиваются перед извлечением разделения проверки, поэтому проверка буквально представляет собой только последних x% выборок в ввод, который вы прошли.

Один и тот же набор проверки используется для всех эпох (в рамках одного и того же вызова соответствует ).

Обратите внимание, что параметр validation_split доступен только в том случае, если ваши данные передаются в виде массивов Numpy (не tf.data.Datasets , которые не индексируются).


В

fit() перетасовываются ли данные во время обучения?

Если вы передаете свои данные в виде массивов NumPy и если для аргумента shuffle в model.fit() установлено значение True (по умолчанию), обучающие данные будут глобально случайным образом перемешиваться в каждую эпоху.

Если вы передаете свои данные как объект tf.data.Dataset и если перемешивает аргумент в модели .fit() имеет значение True , набор данных будет перемешан локально (перетасовка с буферизацией).

При использовании объектов tf.data.Dataset лучше заранее перемешать данные (например, вызвав dataset = dataset.shuffle(buffer_size) ), чтобы контролировать размер буфера.

Данные проверки никогда не перемешиваются.


Какой рекомендуемый способ отслеживать мои показатели при тренировке с

fit() ?

Значения потерь и значения метрик сообщаются через индикатор выполнения по умолчанию, отображаемый вызовами fit() .Однако наблюдать за изменением чисел ascii в консоли — не лучший способ мониторинга метрик. Мы рекомендуем использовать TensorBoard, который будет регулярно отображать красивые графики ваших показателей обучения и проверки. обновляется во время обучения, к которому вы можете получить доступ из своего браузера.

Вы можете использовать TensorBoard с fit() через обратный вызов TensorBoard .


Что делать, если мне нужно настроить действие

fit() ?

У вас есть два варианта:

1) Подкласс класса Model и переопределение методов train_step test_step )

Это лучший вариант, если вы хотите использовать настраиваемые правила обновления, но при этом хотите использовать функциональные возможности, предоставляемые fit() , такие как обратные вызовы, эффективное слияние шагов и т. д.

Обратите внимание, что этот шаблон не мешает вам строить модели с Функциональный API, и в этом случае вы будете использовать созданный вами класс для создания экземпляра модель с вводит и выводит . То же самое касается последовательных моделей, в в этом случае вы создадите подкласс keras.Sequential и переопределите его train_step вместо керас.Модель .

В приведенном ниже примере показана функциональная модель с пользовательским train_step .

  из кераса импорта тензорного потока
импортировать тензорный поток как tf
импортировать numpy как np

класс MyCustomModel (keras.Model):

    def train_step (я, данные):
        # Распаковать данные. Его структура зависит от вашей модели и
        # на то, что вы передаете в `fit()`.
        х, у = данные

        с tf.GradientTape() в качестве ленты:
            y_pred = self(x, training=True) # Прямой проход
            # Вычислить значение потерь
            # (функция потерь настраивается в `compile()`)
            потеря = я.скомпилированная_потеря(y, y_pred,
                                      регуляризация_потери=self.losses)

        # Вычислить градиенты
        trainable_vars = self.trainable_variables
        градиенты = лента.градиент (потери, обучаемые_вары)
        # Обновить веса
        self.optimizer.apply_gradients (zip (градиенты, trainable_vars))
        # Обновление метрик (включая метрику, которая отслеживает потери)
        self.compiled_metrics.update_state(y, y_pred)
        # Вернуть словарь, отображающий имена метрик в текущее значение
        вернуться {м.имя: m.result() для m в self.metrics}


# Создайте и скомпилируйте экземпляр MyCustomModel
входы = keras.Input (форма = (32,))
выходы = keras.layers.Dense (1) (входы)
модель = MyCustomModel (входы, выходы)
model.compile(optimizer='adam', loss='mse', metrics=['accuracy'])

# Просто используйте `fit` как обычно
х = np.random.random ((1000, 32))
у = np.random.random ((1000, 1))
model.fit(х, у, эпохи = 10)
  

Вы также можете легко добавить поддержку взвешивания выборки:

  класс MyCustomModel(keras.Модель):

    def train_step (я, данные):
        # Распаковать данные. Его структура зависит от вашей модели и
        # на то, что вы передаете в `fit()`.
        если len(данные) == 3:
            х, у, вес_выборки = данные
        еще:
            х, у = данные

        с tf.GradientTape() в качестве ленты:
            y_pred = self(x, training=True) # Прямой проход
            # Вычислить значение потерь.
            # Функция потерь настраивается в `compile()`.
            потеря = self.compiled_loss (y, y_pred,
                                      образец_вес = образец_вес,
                                      регуляризация_потери=я.потери)

        # Вычислить градиенты
        trainable_vars = self.trainable_variables
        градиенты = лента.градиент (потери, обучаемые_вары)

        # Обновить веса
        self.optimizer.apply_gradients (zip (градиенты, trainable_vars))

        # Обновите показатели.
        # Метрики настраиваются в `compile()`.
        self.compiled_metrics.update_state(
            y, y_pred, sample_weight=sample_weight)

        # Вернуть словарь, отображающий имена метрик в текущее значение.
        # Обратите внимание, что это будет включать потери (отслеживаемые в файле self.метрики).
        вернуть {m.name: m.result() для m в self.metrics}


# Создайте и скомпилируйте экземпляр MyCustomModel
входы = keras.Input (форма = (32,))
выходы = keras.layers.Dense (1) (входы)
модель = MyCustomModel (входы, выходы)
model.compile(optimizer='adam', loss='mse', metrics=['accuracy'])

# Теперь вы можете использовать аргумент sample_weight
х = np.random.random ((1000, 32))
у = np.random.random ((1000, 1))
sw = np.random.random ((1000, 1))
model.fit(x, y, sample_weight=sw, эпохи=10)
  

Точно так же вы также можете настроить оценку, переопределив test_step :

  класс MyCustomModel(keras.Модель):

    def test_step (я, данные):
      # Распаковать данные
      х, у = данные
      # Вычислить прогнозы
      y_pred = self (x, обучение = ложь)
      # Обновляет метрики, отслеживающие потери
      self.compiled_loss (
          у, у_пред, регуляризация_потери = собственные потери)
      # Обновите показатели.
      self.compiled_metrics.update_state(y, y_pred)
      # Вернуть словарь, отображающий имена метрик в текущее значение.
      # Обратите внимание, что он будет включать потери (отслеживаемые в self.metrics).
      вернуться {м.имя: m.result() для m в self.metrics}
  

2) Написать низкоуровневый пользовательский цикл обучения

Это хороший вариант, если вы хотите контролировать каждую мелочь. Но это может быть несколько многословно. Пример:

  # Подготовить оптимизатор.
оптимизатор = tf.keras.optimizers.Adam()
# Подготовьте функцию потерь.
loss_fn = tf.keras.losses.kl_divergence

# Перебираем пакеты набора данных.
для входных данных, целей в наборе данных:
    # Откройте GradientTape.с tf.GradientTape() в качестве ленты:
        # Проход вперёд.
        прогнозы = модель (входы)
        # Вычислить значение потерь для этой партии.
        loss_value = loss_fn (цели, прогнозы)

    # Получить градиенты потерь относительно весов.
    градиенты = лента.градиент (значение_потери, модель.обучаемые_веса)
    # Обновить веса модели.
    оптимизатор.apply_gradients(zip(градиенты, model.trainable_weights))
  

Этот пример не включает множество важных функций, таких как отображение индикатора выполнения, вызов обратных вызовов, обновление метрик и т.д.Вы должны были бы сделать это сами. Это совсем не сложно, но немного работы.


Как я могу обучать модели со смешанной точностью?

Keras имеет встроенную поддержку обучения смешанной точности на GPU и TPU. См. это обширное руководство.


В чем разница между методами

модели , предсказать() и __call__() ?

Ответим выпиской из Глубокое обучение с Python, второе издание:

Оба г = модель.предсказать(х) и у = модель(х) (где х массив входных данных) означает «запустить модель на x и получить результат y ». Но они не совсем тоже самое.

предсказание() перебирает данные пакетами (фактически, вы можете указать размер партии через прогнозирование(x, batch_size=64) ), и он извлекает значение NumPy выходов. Это схематически эквивалентно этому:

  по определению предсказать(х):
    y_batches = []
    для x_batch в get_batches(x):
        y_batch = модель (х).пустой ()
        y_batches.append(y_batch)
    вернуть np.concatenate (y_batches)
  

Это означает, что вызовы predict() могут масштабироваться до очень больших массивов. Тем временем, Модель (x) выполняется в памяти и не масштабируется. С другой стороны, предсказание() не дифференцируемо: вы не можете получить его градиент если вы вызываете его в области GradientTape .

Вы должны использовать модель (x) , когда вам нужно получить градиенты вызова модели, и вы должны использовать предсказание () , если вам просто нужно выходное значение.Другими словами, всегда используйте предсказание () , если вы не находитесь в процессе написания низкоуровневого градиента петля спуска (как мы сейчас).


В Functional API и Sequential API, если уровень был вызван ровно один раз, вы можете получить его выходные данные с помощью layer.output и его входные данные с помощью layer.input . Это позволяет вам быстро создавать экземпляры моделей извлечения признаков, таких как эта:

.
  из кераса импорта тензорного потока
из тензорного потока.слои импорта keras

модель = последовательный([
    слои.Conv2D(32, 3, активация='relu'),
    слои.Conv2D(32, 3, активация='relu'),
    слои.MaxPooling2D(2),
    слои.Conv2D(32, 3, активация='relu'),
    слои.Conv2D(32, 3, активация='relu'),
    слои.GlobalMaxPooling2D(),
    слои. Плотные (10),
])
экстрактор = keras.Model (входы = model.inputs,
                        outputs=[layer.output для слоя в model.layers])
функции = экстрактор (данные)
  

Естественно, это невозможно с моделями, являющимися подклассами Модель , которые переопределяют вызов .

Вот еще один пример: создание экземпляра модели , которая возвращает выходные данные определенного именованного слоя:

  модель = ... # создаем исходную модель

имя_слоя = 'мой_слой'
middle_layer_model = keras.Model (входы = model.input,
                                       выходы=model.get_layer(layer_name).output)
промежуточный_выход = промежуточная_модель_слоя (данные)
  

Как я могу использовать предварительно обученные модели в Keras?

Вы можете использовать модели, доступные в керасах .приложения или модели, доступные на TensorFlow Hub. TensorFlow Hub хорошо интегрирован с Keras.


Как использовать RNN с отслеживанием состояния?

Создание RNN с сохранением состояния означает, что состояния выборок каждой партии будут повторно использоваться в качестве начальных состояний выборок следующей партии.

Таким образом, при использовании RNN с отслеживанием состояния предполагается, что:

  • все партии имеют одинаковое количество образцов
  • Если x1 и x2 являются последовательными партиями образцов, то x2[i] является последовательностью, следующей за x1[i] для каждого i .

Чтобы использовать сохранение состояния в RNN, вам необходимо:

  • явно укажите размер пакета, который вы используете, передав аргумент batch_size первому слою вашей модели. Например. batch_size=32 для пакета из 32 образцов последовательностей из 10 временных шагов с 16 функциями на временной шаг.
  • установить stateful=True в ваших слоях RNN.
  • указать shuffle=False при вызове fit() .

Для сброса накопленных состояний:

  • используйте модель .reset_states() для сброса состояний всех слоев в модели
  • используйте layer.reset_states() для сброса состояний определенного уровня RNN с отслеживанием состояния

Пример:

  из кераса импорта тензорного потока
из слоев импорта tensorflow.keras
импортировать numpy как np

x = np.random.random((32, 21, 16)) # это наши входные данные формы (32, 21, 16)
# мы будем скармливать его нашей модели последовательностями длиной 10

модель = keras.Sequential()
model.add(layers.LSTM(32, input_shape=(10, 16), batch_size=32, stateful=True))
модель.добавить (слои.Dense (16, активация = 'softmax'))

model.compile (оптимизатор = 'rmsprop', потеря = 'categorical_crossentropy')

# мы обучаем сеть предсказывать 11-й временной шаг по первым 10:
model.train_on_batch(x[:, :10, :], np.reshape(x[:, 10, :], (32, 16)))

# состояние сети изменилось. Мы можем передать следующие последовательности:
model.train_on_batch(x[:, 10:20, :], np.reshape(x[:, 20, :], (32, 16)))

# сбросим состояния слоя LSTM:
model.reset_states()

# другой способ сделать это в этом случае:
модель.слои[0].reset_states()
  

Обратите внимание, что методы предсказывают , соответствуют , train_on_batch и т. д. все обновляют состояния слоев с отслеживанием состояния в модели. Это позволяет выполнять не только обучение с отслеживанием состояния, но и прогнозирование с отслеживанием состояния.


.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.