Модели начинающие: 10 начинающих моделей из России, Украины и Беларуси — Look At Me

10 начинающих моделей из России, Украины и Беларуси — Look At Me

Наталья Водянова занимается фондом «Обнаженные сердца», Саша Пивоварова ушла в декретный отпуск, Анастасия Селезнева и Наташа Поли работают то ли исключительно в свое удовольствие, то ли только с друзьями из числа дизайнеров и фотографов. Тем временем на горизонте появляются новые модели из России, Украины и Беларуси. Look At Me рассказывает о 10 девушках, которые начали свою карьеру совсем недавно, но уже имеют все шансы стать новыми Наташами и Сашами.

 

 

Александра Мартынова

Цвет волос: брюнетка

Цвет глаз: зеленые

Рост: 180

Параметры: 80–62–89

Портфолио Александры Мартыновой могут завидовать не только российские, но и все начинающие модели в принципе. В прошлом сезоне девушка сделала всего один показ, но зато какой — шоу Givenchy, которое она открыла. Комплимент со стороны Рикардо Тиши явно оценили директора по кастингам: на Неделе высокой моды в Париже Александра, замеченная скаутами на улицах Москвы, прошлась на Giambattista Valli, Elie Saab и Ylyana Sergeenko. Настоящий прорыв Мартынова совершила за последний месяц с небольшим: она получила эксклюзивы на Calvin Klein и Jil Sander, закрыла Dior (Раф Симонс подметил ее еще на кутюрном шоу) и Givenchy (помните, что Рикардо Тиши — известный однолюб), дефилировала на Alexander McQueen, Celine и Saint Laurent Paris. С таким послужным списком проблем со съемками и, надеемся, кампаниями у Мартыновой не будет.

 

Три запомнившихся выхода Александры Мартыновой

Закрыла Dior SS 2013

Эксклюзив Jil Sander SS 2013

Закрыла Givenchy SS 2013

 

 

Анна Мартынова

Цвет волос: блондинка

Цвет глаз: голубые

Рост: 180

Параметры: 79–61–88

Анна Мартынова, которую мы заметили во время российских показов, заявила о себе еще полгода назад, пройдясь на финальном показе Рафа Симонса для Jil Sander, а также шоу Carven и Miu Miu. Но нынешний сезон оказался для нее еще более успешным: она открыла Comme des Garcons, закрыла Marco de Vincenzo, Rick Owens, Tsumori Chisato и Uma Wang, сделала Dior и Hermes. В перерывах между главными Неделями моды девушка работала в Москве, например на шоу A’la russe, и снялась для I Love You и Fashion Gone Rogue.

 

Три запомнившихся выхода Анны Мартыновой

Открыла Rick Owens SS 2013

Закрыла Tsumori Chisato SS 2013

Открыла Comme des Garcons SS 2013

 

 

 

 

Антонина Васильченко

Цвет волос: брюнетка

Цвет глаз: зеленые

Рост: 179

Параметры: 79–60–89

Ажиотаж вокруг Антонины Васильченко поднялся после ее работы с Рафом Симонсом: украинка прошлась на его дебютном показе для Dior. Дальше — больше: девушка открыла и закрыла весенне-летнее шоу Calvin Klein, что автоматически обеспечило ей место (первое, конечно же) в списках самых примечательных молодых моделей. Затем были итальянские показы Dolce & Gabbana, Missoni и Prada плюс Chanel, Loewe и Rochas в Париже. На ее счету — двадцать шоу, признание от блогов COACD и Models.com и съемка для Vanity Fair. Кстати, больше всего в девушке любят ее брови.

 

Три запомнившихся выхода Антонины Васильченко

Открыла и закрыла Calvin Klein SS 2013

Открыла Cacharel SS 2013

Alexander McQueen SS 2013

 

 

 

 

Женя Ерохина

Цвет волос: русые

Цвет глаз: голубо-зеленые

Рост: 177

Параметры: 78–58–86

Женя Ерохина — еще одна украинка в нашем списке.

В этом сезоне она впервые поехала на Неделю моды в Нью-Йорке и сразу же прошла кастинги Calvin Klein, Charlotte Ronson, Clover Canyon, Karen Walker и Mathieu Mirano. В Милане Ерохина приглянулась Доменико Дольче и Стефано Габбане, в Париже поработала с Aquilano.Rimondi, Sharon Wauchob и Pedro Lourenço, что неплохо для дебютного сезона.

 

Три запомнившихся выхода Жени Ерохиной

Calvin Klein SS 2013

Dolce & Gabbana SS 2013

Cacharel SS 2013

 

 

 

 

Катя Рябинкина

Цвет волос: русые

Цвет глаз: серо-голубые

Рост: 179

Параметры: 84–61–89

За прошедшие пару лет Катя Рябинкина изредка появлялась на подиуме и в съемках, например лукбуках Cat’s Production и You Must Create. Однако ее участие в Неделе моды в Милане не может не произвести впечатление даже на самого искушенного букера. За первый день она сделала шоу Gucci, Francesco Scognamiglio и No.21, а затем получила работу у Bottega Veneta, Dolce & Gabbana, Emilio Pucci, Etro, Marni, Prada и Salvatore Ferragamo, да еще и сфотографировалась для лукбука Luciano Soprani.

 

Три запомнившихся выхода Кати Рябинкиной

Gucci SS 2013

Marni SS 2013

Prada SS 2013

 

 

 

 

Ирина Кравченко

Цвет волос: русые

Цвет глаз: серо-голубые

Рост: 179

Параметры: 84–61–89

Несколько месяцев назад двадцатитрехлетняя Ирина Кравченко подписала контракт с одним из крупнейших модельных агентств, Ford, и уже в сентябре открыла показ Alexander Wang и дефилировала на Marc Jacobs, Thakoon и Victoria Beckham. Пропустив Лондонскую неделю, уроженка Украины с демонической внешностью отправилась в Милан и попала на шоу Jil Sander, Prada и Roberto Cavalli, а также открыла показ Versus. В Париже девушка полюбилась Chanel, Balenciaga, Kenzo, Nina Ricci и Valentino, а особенно — маркам Sacai и Loewe, на шоу которых она выходила первой. В ближайшее время мы наверняка услышим имя Ирины Кравченко еще не раз, так что не помешает запомнить пару фактов о ней. Модель не любит наряжаться и предпочитает мальчишеский стиль, считает моду лишь своей второй работой, притом очень тяжелой, и обожает кошек. 

 

Три запомнившихся выхода Ирины Кравченко

Открыла Alexander Wang SS 2013

Открыла Haider Ackermann SS 2013

Открыла Viktor & Rolf SS 2013

 

 

 

 

Настя Сущенко

Цвет волос: брюнетка

Цвет глаз: карие

Рост: 177

Параметры: 84–61–89

Настя Сущенко из Белгорода начала работать моделью в этом году. В весенне-летнем и дебютном для нее сезоне девушку можно было увидеть только на Миланской неделе моды, зато там она открыла показ John Richmond и сделала шоу Cristiano Burani, Dsquared², Emporio Armani, Mila Schön и Versace. Настя Сущенко, чьи успехи отметил портал Models.com, без работы не останется: в мире ее представляет знаменитое агентство IMG, а ее материнским агентством является Ultra.

 

Три запомнившихся выхода Насти Сущенко

Открыла John Richmond SS 2013

Versace SS 2013

Dsquared² SS 2013

 

 

 

 

Наталья Ремарчук

Цвет волос: блондинка

Цвет глаз: серо-голубые

Рост: 180

Параметры: 83–58–88

Наталья Ремарчук из Беларуси пришла в модельный бизнес в 2012 году: сначала она прикрепилась к агентствам Al и Nagorny, затем — к парижскому Oui. Как и Антонина Васильченко и Женя Ерохина, она стартовала с показа Calvin Klein в Нью-Йорке, причем эксклюзивно. В Милане ей предложили открыть первый за семь лет женский показ Жиль Зандер для Jil Sander и выйти на Prada. Парижские букеры приметили девушку для показов Alexander McQueen, Givenchy и Elie Saab, что, опять же, блестяще для первого в карьере сезона.

 

Три запомнившихся выхода Натальи Ремарчук

Эксклюзив Calvin Klein SS 2013

Открыла Jil Sander SS 2013

Dior SS 2013

 

 

 

 

Саша Балдина

Цвет волос: брюнетка

Цвет глаз: голубые

Рост: 178

Параметры: 78–57–85

Саша Балдина — подопечная агентства Model Partner, также работающая с Women в Милане и Париже. В начале этого года уроженка Екатеринбурга открыла показ Tsumori Chisato, летом снялась для обложек Harper’s Bazaar и Madame. Всю череду весенне-летних Недель моды о ней ничего не было слышно, но под конец показов в Париже Саша Балдина дала о себе знать: она открыла и закрыла показ Lie Sang Bong и ездила на эскалаторе и дефилировала по шахматному полу на грандиозном шоу Louis Vuitton.

 

Три запомнившихся выхода Саши Балдиной

Открыла и закрыла Lie Sang Bong SS 2013

Louis Vuitton SS 2013

Открыла Tsumori Chisato fw 2012

 

 

Юлия Сержантова

Цвет волос: рыжие

Цвет глаз: зелено-голубые

Рост: 177

Параметры: 80–60–82

Два сезона подряд Юлия Сержантова выходила исключительно на показах Balenciaga, что тонко намекает на симпатии со стороны Николаса Гескьера, предложившего российской девушке мировой эксклюзив. На последней Неделе высокой моды в Париже на свои кутюрные шоу модель из Рязани, учащуюся на факультете компьютерных технологий в одном из московских институтов, позвали Джорджо Армани и Карл Лагерфельд. Во время весенне-летних показов Юлия Сержантова сотрудничала с Dior, Dolce & Gabbana, Fendi, Just Cavalli, Max Mara и, конечно же, Balenciaga, правда, не эксклюзивно, но мы рады увидеть ее на других подиумах.

 

Три запомнившихся выхода Юлии Сержантовой

Открыла Victoria by Victoria Beckham SS 2013

Celine SS 2013

Saint Laurent Paris SS 2013

 

 

 

 

Читайте также:

Начинающим моделям

TopModelGroup ищет новые лица по всему миру.

Ты хочешь быть моделью

Но у тебя нет опыта? Это не проблема.

TopModelGroup поможет тебе проделать все шаги, необходимые для того, чтобы стать топ-моделью.

Получи шанс заключить контракт с модельным агентством!

Придай ускорение своей модельной карьере

Неважно, профессиональная ли ты модель, или новичок, профайл на TopModelGroup поможет правильным способом прелставить тебя правильным людям. С нами ты расширишь круг своих знакомств в фэшн-индустрии. Если ты совсем новичок, или модель с относительно небольшим опытом, наличие твоих данных в базе TopModelGroup даст нужное представление о тебе нужным людям. Расширь свой круг общения и появись в поле зрения людей, которые действительно что-то значат в этой индустрии.

 

 

 

Будь замеченной модельными агентствами

Твой профайл TopModelGroup всегда на виду у тысяч лучших мировых модельных агентств и фотографов-профессионалов. Помимо этого, ты можешь получить предложение и непосредственно от TopModelGroup*.

 

 

 

Получи раскрутку от topModelGroup

Каждый участник сообщества может быть отобран для попадания в программу бесплатной раскрутки моделей. Она включает презентацию твоего портфолио в 700 лучших мировых модельных агентств ( подробнее ).

Каждую неделю 5-10 участников сообщества отбираются для попадания в эту программу. Не требуется никаких усилий с твоей стороны — такой шанс имеет каждый участник загрузивший свои фото и заходивший на сайт не более чем 30 дней назад на момент отбора. Таким образом, те кто заходят на сайт хотя бы раз  месяц — участвуют в этом онлайн-кастинге еженедельно.

Если же не хочется ждать — с помощью платной раскрутки от TopModelGroup будь всегда на виду у тысяч профессионалов fashion-бизнеса, получая самые выгодные заказы раньше других.

Подробнее о предлагаемых опциях раскрутки — здесь.

 

 

 

*В случае, если наш региональный представитель в твоем городе посчитал тебя перспективной моделью, подходящей для сотрудничества, мы предложим тебе высокооплачиваемый контракт.

 

Также читайте разделы

Вакансии моделей >>

Как грамотно раскрутить себя в модельном бизнесе  >>

Бесплатная раскрутка начинающей модели от TopModelGroup >>

Главные ошибки начинающих моделей

Главные ошибки начинающих моделей

Как правило, девочки начинают свою карьеру модели еще в 14-15 лет, а некоторые родители приводят своих дочерей в модельный бизнес еще и раньше. Поэтому, если говорить об ошибках начинающих моделей, то первые ошибки делают именно родители, думая о том, что начинать карьеру необходимо, как только девочка достигнет совершеннолетия. Если в 12-13 лет Ваш ребенок имеет прекрасную стройную фигуру, высокий рост, приятную и незаурядную внешность, тогда смело можете высылать ее фотографии в разные агентства. Вряд ли какому-то известному агентству понадобится двадцатилетняя модель без опыта работы на подиумах и фотосессиях, без публикаций в журналах и участия в показах.

Что касается самих девушек-моделей, то одной из самых распространенных ошибок, которые делают практически все – это копирование имиджа или неудачные эксперименты с ним. Никому не нужна вторая Синдия Кроуфорд или Наоми Кемпбелл, мировой моде нужны новые, интересные, свежие лица, поэтому подражать кому-то — это путь в никуда, как в жизни, таки и в мире моды. Эксперименты с имиджем считаются еще более серьезной ошибкой, поскольку они приводят к полной потере естественного образа. Неправильно выщипанные брови, ненатуральный цвет волос, слишком яркий макияж, пирсинг или татуировки «прячут» натуральную красоту девушки и порой бывает трудно под всем этим «отыскать» оригинальную личность для модельного бизнеса.

Важным моментом в жизни каждой начинающей модели является выбор агентства. При неправильном выборе можно потерять несколько лет своей карьеры. Поэтому, внимательно и щепетильно отнеситесь к выбору модельного агентства. Выбирайте только то, которое заинтересовано в продвижении Вас, как модели, на отечественном и мировом рынке.

Работая с агентом, обязательно прислушивайтесь к нему и после первого удачного выхода не воображайте из себя звезду, поскольку, как известно, заменимых людей нет. Если от Вас требуется похудеть или, наоборот, набрать несколько килограммов, поменять прическу или цвет волос, то обязательно учтите эти рекомендации агента. Ведь его работа – это анализировать спрос на рынке и Ваших потенциальных конкурентов. Не стоит полагаться только лишь на собственный вкус или вкус Вашей мамы, то, что нравится Вам, не всегда подходит модельному бизнесу. Советы и рекомендации агента слушайте и выполняйте в кратчайшие сроки.

К сожалению, от такой ошибки, как звездная болезнь даже начинающие модели не застрахованы. Но помните, начало звёздной болезни – это неумолимый конец звездной карьеры. Если Вы решили, что можете вести себя с агентами или фотографами, как считаете нужным, или можете себе позволить приходить на фотосессии, после того, как хорошенько выспитесь, то поверьте, долго Вас терпеть никто не будет. Вряд ли кто-то захочет работать с неприятным и высокомерным человеком. Помните, достигнув первых серьезных успехов в этом бизнесе – оставайтесь, прежде всего, человеком, и тогда Вам будет намного легче и проще работать и добиваться лучшего.

Не ищите в себе идеала. Как известно, идеальных людей не бывает, всегда поддерживайте себя в прекрасной форме, как физической, так и духовной. Развитие – это шаг вперед, поэтому не останавливайтесь на достигнутом: ходите в спортзал, читайте книги, изучайте языки и тогда удача точно не пройдет мимо Вас.

« все новости портала

Комментарии к статье:

Распространенные ошибки начинающих моделей

Карьера модели может быть великой и успешной, но, если вы будите делать неправильные шаги, вы можете оказаться в трудной ситуации. Не позволяйте этим распространенным ошибкам разрушить вашу модельную карьеру!

Многие думают, что необходимо потратить кучу денег для начала модельной карьеры. Так ли это на само деле?

Все новые модели имеют некоторые финансовые расходы на начальном этапе карьеры, но процесс становление профессиональной моделью не должен начинаться с трат в тысячи долларов.

Пока вы не будете уверены на 100%, что агентство заинтересовано в том, чтобы представлять вас, вы должны свести свои расходы к минимуму. Безусловно, профессиональные фотосессии стоят не дёшево, но являются отличным опытом для начинающих моделей. Так же рекомендуется рассмотреть действительно хорошие модельные школы.

Самое важное — это иметь несколько базовых снимков и быть представленным как можно большим количеством агентов и скаутов.

Плохие снепшоты

Начинающие модели часто не понимают важности снепшотов. На самом деле снепшоты, или то, что агенты называют “Поляроидами”, более важны, чем профессиональные фотографии. Снепшоты позволяют агентам четко видеть структуру костей, здоровье кожи и волос, а также пропорции тела, такие как длина шеи, руки и ноги. Агенты и разведчики хотят видеть, как вы выглядите естественно. Они не хотят, чтобы вы маскировали свой потенциал слишком большим количеством макияжа или предоставляли фотография, которые были подкорректированы.

Непрофессиональные письма

Электронная почта или рассылка фотографий обычно является первой точкой связи между начинающими моделями и агентствами. То, как вы представляете себя в письме, говорит о том, как вы представите себя клиентам. Орфографические ошибки или слишком сложные и большие письма часто приводят к тому, что агенты и клиенты нажимают кнопку «Удалить» и выбрасывают ваш материал в корзину. Старайтесь постоянно излагать информацию о себе кратко и без ненужной личной информации.

Не останавливайтесь на достигнутом

Не ограничивайте себя только одним рынком. Если вы хотите стать следующими звёздами мира моды, вы должны работать на международном уровне.

Услышал отказ на кастинге и потерял веру в себя

Для любой начинающий модели сложно принять отказ по итогу кастинга. Что бы ни думал агент или клиент о вашем внешнем виде, это не имеет никакого отношения к тому, кто вы как личность. Модели выбираются и отклоняются на основе множества факторов; клиент не может выбрать модель просто потому, что они выглядят точно так же, как другая модель, выбранная для съемки, или потому, что у них слишком много блондинок и нужна брюнетка. Пожалуйста, не принимайте близко к сердцу слова заказчиков и агентов. Тот факт, что вас пригласили на

прослушивание, говорит о том, что вы им нравитесь, и это всегда большой плюс.

Слишком Рано Сдаваться!

Многие из сегодняшних супермоделей получали множество отказов по итогу кастингов, прежде чем они были подписаны в агентство. Фактически, супермодель Жизель Бундхен, которая, по данным журнала Forbes, заработала $47 млн в 2014 году, была отвергнута не менее чем 42 агентами, прежде чем, наконец, преуспела в своей 43-й попытке.

Становление моделью — это процесс. Это требует времени, терпения и настойчивости. Так что, если стать моделью-это твоя мечта, тогда продолжай в том же духе и работай над собой. Никогда не знаешь, что тебе подготовила судьба, возможно именно ты можешь стать следующей Жизелью.

Как найти модель для съемок бесплатно

Автор nest.den На чтение 4 мин Просмотров 4.3к.

Ко мне обратился приятель, начинающий фотограф, с просьбой: «Помоги мне найти модель, срочно и бесплатно!» Сам я никогда таким не озадачивался, но решил помочь другу.

Оказалась, что для материала в свое портфолио он ищет молодых женщин интересной внешности. Среди его знакомых подходящей не оказалось.

Так как он начинающий мастер, то средств, чтобы оплатить съемку профессиональной модели у него особо нет, вложился в оборудование. В общем, я вам расскажу, как мы искали и что получилось.

ТФП – Визажист/стилист, фотограф и модель

Вот насколько я знаю, раньше понятие TFP (с английского Time For Print – «время за фотографии» или «время за отпечатки») объединяло только две профессии — модель и фотографа.

Теперь в эту связку добавились бьюти-специалисты – визажисты, стилисты, парикмахеры, дизайнеры.

Суть остается та же. Участники рассчитываются тем, что умеют делать. Бьюти-мастера подготавливают модель к сессии, делают макияж, прическу, подбирают луки.

Модель работает на камеру. Фотограф снимает. В итоге все довольны и рады:

• стилист-визажист получает образцы своей работы, запечатлённые на фото;
• у модели и фотографа – снимки, которые они могут использовать по своему усмотрению.

Правда, есть подводные камни. Надо быть готовым к тому, что трио не сработается, кто-то окажется «так себе». Если фотограф окажется слабеньким, фотки, на которые все надеются, будут испорчены или окажутся не того уровня, что ожидалось.

Стилист или визажист могут не справиться с идеей для фотосессии. Все в этом случае потеряют что? Правильно, время. Тоже немало.

Где найти модель для ТФП

Все просто. Мой товарищ пытался найти модель только в своем окружении. Это тоже один из способов, но следовало искать везде, где можно.

1. Социальные сети – VK, İnstagram, Facebook. Очень удобно. Как говорится, товар лицом. Можно увидеть, умеет ли девушка работать на камеру, как позирует. И если модель заинтересована в получении профессиональных фото, договориться просто.
2. Podium.Life – специальная социальная сеть. Здесь и фотографы и модели. Можно выбрать подходящую девушку по анкетным данным.
3. ФотоКто (fotokto.ru) — интересный сайт. Тут тоже большой каталог моделей для ТФП. Фотограф, модель и любой другой человек, который просто любит фотографировать, может зарегистрироваться на сайте и вести блог о фото, съемке, делиться опытом в фотоделе.
4. Top Model Group (topmodelgroup.com) – сайт для профи. Но там есть и начинающие. Причем не только модели, а еще и бьюти-мастера – визажисты, стилисты, дизайнеры, парикмахеры.

Вот еще несколько ресурсов, где можно найти людей для ТФП:

• http://www.tfpportfolio.com
• http://www.fashionbank.ru
• http://www.face.ru

Как это лучше организовать

Организация ТФП подразумевает тщательное планирование. Экспромтом тоже может получиться, но только если участники знакомы и понимают друг друга с полуслова. А так, лучше планировать.

Обсудить детали предстоящей фотосессии можно по телефону, скайпу, при личной встрече за чашкой чая или кофе.

Все участники должны высказаться, кто, что и как видит, согласовать все это с фотографом.

Примерные вопросы:

• где будет проходить съемка;
• какой образ будет у модели;
• одежда, аксессуары, интерьер.

После того, как все утверждено и все согласны, приступайте к практической части.

В зависимости от того, что запланировано, съемка может длиться 1, 2, а то и 3 часа.

Студийная съемка

Обязательный момент в ТФП. Все участники должны подписать модель-релиз на использование отснятых фото. В этом документе идет речь о передаче прав на снимки фотографу и дальнейшем их использовании на его усмотрение.

Примерная форма соглашения с моделью на предмет передачи фотографу прав на фотографии.

Ну и самое последнее — ожидание итогов. Тут уж все зависит от фотографа. Некоторые стараются «не томить», другие «тянут кота за хвост», объясняя сложностью процесса обработки, занятостью и так далее.

Несколько советов по поиску модели

Найти подходящую модель несложно. И я вам дам несколько советов.

• Попросите прислать разноплановые фотографии. Есть модели, которые не во всех ракурсах получаются одинаково хорошо.
• Заранее обговорите и обсудите, где и как будут использоваться фотографии.
• Сократить время на поиски подходящего кандидата поможет анкета. Обращайте внимание на аббревиатуру TFP, ТФП. Так вы точно будете знать, что модель работает не за деньги.

Вот вроде и все. Друг мой нашел подходящую девушку. Они скооперировались с визажистом и в итоге поработали на славу.

Вы начинающая модель или фотограф? Участвовали в TPF? Если что, спрашивайте, подскажу.

дайджест для начинающих / Хабр

В ноябре участники исследовательского проекта Google Brain

опубликовали

результаты эксперимента AutoML. Им удалось создать систему, которая порождает новые ИИ-модели, используя

метод

обучения с подкреплением. Реализованный таким образом алгоритм уже

справляется

с задачей лучше решений, полностью написанных человеком.

В этой статье мы расскажем об особенностях работы системы AutoML, а также приведем подборку книг и курсов по машинному обучению, которые помогут поближе познакомиться с технологиями искусственного интеллекта.

/ Flickr / hackNY.org / CC

Машина обучает другую машину

Технология AutoML от Google

была представлена

в мае как система для автоматизации создания моделей машинного обучения. Уже тогда она могла проектировать небольшие нейронные сети, которые работали наравне с нейросетями, разработанными людьми.

Метод Google базируется на двух нейронных сетях, состоящих в постоянном контакте, — контролирующей и контролируемой (дочерней). Дочерняя система обучается на основе обратной связи от контролирующей, которая оценивает эффективность прохождения тестов. Этот процесс повторяется тысячи раз, пока не будет достигнут желаемый результат. В эксперименте Google нейронная сеть занималась распознаванием объектов на потоковом видео: людей, автомобилей, светофоров и так далее.

AutoML от Google не первая система такого рода. Однако уникальность последней разработки проекта Brain заключается в том, что она не просто дорабатывает уже существующие модели, а сама их выбирает и модифицирует.

Зачем нужна технология AutoML

Разработка систем машинного обучения с нуля —

ресурсоемкая задача

. AutoML призвана

ускорить

разработку новых моделей МО. Кроме того, она

снижает

порог вхождения в индустрию для будущих поколений исследователей.

Джефф Дин (Jeff Dean), глава Google Brain, сказал, что технология поможет компаниям создавать системы ИИ, даже если им не хватает обширного опыта. Он также назвал автоматизированное машинное обучение одним из самых перспективных направлений для исследований.

По прогнозу Gartner, к 2020 году будет создано 2,3 млн новых рабочих мест в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Развитие разработок на основе нейронных сетей сделало индустрию конкурентной, и крупнейшие технологические компании готовы платить высокие зарплаты.

Google и Facebook создают специальные курсы по методам машинного обучения, чтобы помогать развиваться своим сотрудникам и привлекать новых. Разработкой курсов, подготовкой методологий и написанием книг занимаются и крупные мировые университеты.

Поэтому далее, мы собрали полезные материалы и ресурсы, которые познакомят вас с технологиями машинного обучения. Подборка составлена на основании рекомендаций резидентов Hacker News и участников профильных тредов на Quora, Reddit и Хабрахабре.

В неё также вошли наши собственные материалы по теме.

/ Flickr / bradleypjohnson / CC

Книги

«Прикладной регрессионный анализ», Норман Дрейпер (Norman Draper) и др.

Книга с основами регрессионного анализа. В ней много примеров, упражнений и тестов для самопроверки.

«Линейная алгебра и ее применения», Гилберт Стренг (Gilbert Strang)
Алгоритмы машинного обучения строятся на принципах линейной алгебры. И хотя эта книга вышла в 1980 году, ее ценность — объяснение практического применения материала — сохранилась по сей день.

«Искусственный интеллект: современный подход», Питер Норвиг (Peter Norvig)
Этот учебник по работе с системам ИИ — используется в тысяче университетов по всему миру. По мнению резидентов HN, работа Норвига — лучший способ начать знакомство с этой темой.

«Hands-on Machine Learning», Орлен Герон (Aurelien Geron)
Хороший старт для будущих специалистов в области ML, собирающихся работать с библиотекой TensorFlow. Автор — бывший сотрудник Google, который отвечал за решения по классификации видео на YouTube.

«Deep Learning Book», Иен Гудфеллоу (Ian Goodfellow) др.
Книга призвана помочь студентам и специалистам в области машинного обучения. Ее рекомендует команда Google Brain. По словам Илона Маска, эта работа является «единственной всеобъемлющей книгой по этому вопросу».

«Верховный алгоритм», Педро Домингос (Pedro Domingos)
Материал находится на стыке философии и экспертной области систем ИИ. Её автор — обладатель множества наград за достижения в развитии направления ИИ, в том числе премии Data Science Innovation Award.

«Машинное обучение. Учебник», Петер Флах (Peter Flach)
Автор — профессор в области систем искусственного интеллекта в Бристольском университете. Он погружает читателя в практическую составляющую машинного обучения с первых страниц, постепенно повышая сложность. В книге множество примеров с иллюстрациями.

«Нейронные сети и глубокое обучение», Майкл Нильсен (Michael Nielsen)
Книга обучает читателя принципам разработки нейронных сетей на конкретных примерах. Нильсен убежден, что этот подход лучше, чем простое перечисление длинного списка концепций. Её рекомендует команда Google Brain.

Курсы и руководства

Курсы Эндрю Ына по машинному обучению

Эндрю Ын

тесно связан

с успехом проекта Google Brain. Он считается одним из самых авторитетных специалистов в области машинного обучения (

проекты

Эндрю). Студенты получат знания об эффективных алгоритмах ML и опыт их практического применения.

Основы машинного обучения
Этот комплекс от Вашингтонского университета является еще одним часто рекомендуемым курсом для начинающих. Он достаточно быстро знакомит с самыми популярными методами машинного обучения.

Прикладной курс глубокого обучения fast.ai
Цель проекта — сокращение недостатка в специалистах по ИИ, а также создание автоматизированных решений, как это делают в Google Brain. Один из авторов курса — Джереми Ховард (Jeremy Howard), предприниматель, бизнес-стратег, разработчик и педагог. Второй автор — Рэйчел Томас (Rachel Thomas), кандидат наук по математике. Forbes назвал её одной из «20 невероятных женщин, продвигающих исследования в области ИИ».

Designing Artificial Intelligence for Games
О разработке искусственного интеллекта для игровой индустрии. В статьях рассматриваются важные концепции ИИ и способы их оптимизации для работы на современных многоядерных процессорах.

Creative Applications of Deep Learning
Курс освещает ключевые компоненты глубокого обучения. Основное внимание отводится практическому применению алгоритмов в разработке приложений.

Видео и лекции

Сборник лекций о сверточных нейронных сетях для визуального распознавания

Серия видео на тематическом YouTube-канале Стэнфордсокго университета, посвященная технологиям машинного зрения. Сборник лекций уделяет особое внимание изучению моделей для таких задач, как классификация изображений.

CS188 – введение в ИИ
Собрание бесплатных материалов от Калифорнийского университета в Беркли. В числе спикеров Дэн Клэй (Dan Clay), американский ученый в области обработки естественного языка и доцент по информатике в Беркли. Имеются домашние задания.

Practical Deep Learning For Coders
Курс лекций на базе fast.ai, Подготовлен упомянутым выше Джереми Ховардом.

Practical Machine Learning Tutorial with Python
Серия практических советов по машинному обучению. С примерами и кодом на Python.

3Blue1Brown
Этот YouTube-канал может стать хорошим началом для погружения в машинное обучение с нуля. У канала уже 500 тыс. подписчиков, и число почитателей оригинальных уроков растет.

Machine Learning Recipes with Josh Gordon
Советы по машинному обучению от разработчика Google, который выступает техническим евангелистом библиотеки TensorFlow в корпорации.

Cтатьи

4 тренда облачной безопасности

Рассмотрим мировой опыт защиты данных в облаке. Среди развивающихся направлений в этой области: шифрование, мониторинг инфраструктуры, автоматизация и

машинное обучение

.

Big Data: большие возможности или большой обман
В этом материале выясняем, что важного видит индустрия в Big Data. Также поговорим о том, в каких сферах они успешно применяются и как появились.

Искусственный интеллект: что о нем думают ученые
Рассказываем о мифах про работу ИИ, с которыми регулярно сталкиваются ученые.

Как сейчас используют нейросети: от научных проектов до развлекательных сервисов
Статья о том, какое применение находит машинное обучение уже сегодня: о рекомендательных алгоритмах YouTube, нейронных сетях в физике и медицине.

Истинная реализация нейросети с нуля на языке программирования C#
Как говорит сам автор, пост предназначен для тех, кто знаком с математическими принципами работы нейронных сетей. Для лучшего усвоения материала он советует сперва изучить дополнительные статьи (эту и эту).

Введение в нейросети
Подробности создания нейросети с нуля. С примерами, графиками, схемами.

Выбираем стартовый набор инструмента для начинающего моделиста

Предположим, вы решили заняться сборкой моделей или купили кому-нибудь подарок, а сами моделизмом никогда и не занимались. Модель куплена, лежит на полке и ждет своей участи. Что же необходимо приобрести, чтобы приступить к работе? Именно такой вопрос возникает у всех начинающих моделистов, после выбора своей первой модели.

Арсенал моделиста может быть очень обширен. Те, кто занимается много лет этим хобби, имеют весьма большие рабочие места или вообще мастерские. Но на самом деле, для тех, кто только-только начинает, совершенно нет необходимости в таком количестве инструмента.

Итак, самый важный инструмент – модельный нож, именно его первым делом вам предложит консультант в любом модельном магазине, а они люди опытные, знают, что говорят. Для чего вам будет нужен нож? Им вы можете отделять детали от литника, срезать облой, зачищать разного рода дефекты. В настоящее время ассортимент ножей велик, их выпускают все модельные фирмы, лучше брать нож с цанговым зажимом, чтобы была возможность при необходимости поменять лезвие.

Купить модельные ножи можно в нашем интернет-магазине.

Далее вам будет нужно запастись пинцетами. Они бывают совершенно разные: прямые, изогнутые, обратные. Пинцет необходим, чтобы работать с мелкими деталями, например, вклеить приборную доску в кабину самолета. Опять же для начала совершенно не нужно покупать пинцеты всех видов, но выбрать один-два, которыми вам удобнее работать, будет очень полезно.

Купить пинцеты для моделизма можно в нашем интернет-магазине.

Модельные кусачки. Пока вы не набили руку в работе с модельным ножом, для снятия деталей с литниковых рамок лучше всего использовать именно кусачки. Кусачками пользоваться удобно, безопасно, срез будет аккуратным и ровным.

Купить модельные кусачки можно в нашем интернет-магазине.

Далее на повестке дня шлифование. Неровности после снятия детали с литника, облой, стыки после склейки деталей надо зачищать. Инструментов для таких задач, как вы уже догадались, тоже много. Надфили прекрасно подходят для этих целей, они удобны, долговечны, бывают разной формы, что позволяет работать с разными поверхностями, залезать в углубления.

Купить надфили для моделизма можно в нашем интернет-магазине.

Наждачная бумага вам также будет очень нужна. Для начала купите 2-3 вида разной зернистости, допустим, пусть это будет P300, P800 и P1200.

Купить наждачную бумагу для моделизма можно в нашем интернет-магазине.

Также вы можете использовать различные пилки, они есть профессиональные, но вы спокойно можете пользоваться маникюрными пилками, различными блоками для полировки. Скажу честно, выйдет бюджетнее.

Купить профессиональные пилки для моделизма можно в нашем интернет-магазине.

Т.к. работа над сборкой модели связана с постоянной резкой, выкраиваением, детали надо клеить, грунтовать, красить, необходимо защитить рабочую поверхность от повреждений. Лучшим решением будет специальный самовосстанавливающийся коврик для резки. На него нанесена графическая сетка с различными измерительными шкалами. Это очень удобно! Вы точно оцените.

Купить восстанавливающийся коврик можно в нашем интернет-магазине.

Первоочередное из модельной химии, что вам потребуется – это модельный клей. Выбор большой. У каждого моделиста свои предпочтения, а вот новичку бывает сложно разобраться, что к чему. Самые популярные бренды Tamiya, UHU, Zap, Revell, Gunze, Звезда.

Попробую очень коротко, что для чего лучше подходит. Если вы собираете авиацию, вам больше всего подойдет текучий клей (Tamiya, TM-87182). Если собираете броню, то можно брать обычный клей, отличный вариант — баночка с иглой (UHU, UHU-45880; Revell, RV-39604), для склейки сборных траков самое то. Для фототравления берем цианокрилатный клей (Zap).

Когда пройдет некоторое время, вы соберете пару-тройку моделей, и поймете, что это ваше, будет нужно задуматься о расширении вашего стартового набора моделиста. Это могут быть минидрели, например, чтобы просверливать стволы. Копиры и скрайберы, для нанесения имитации клепки и расшивки. Гнулки фототравления. Различные стапели и держатели. Огромное количество аксессуаров для аэрографии. Как и было замечено в начале этой статьи, арсенал моделиста может быть очень и очень впечатляющим.

И вот модель собрана. Дальше ее нужно грунтовать, красить, делать или не делать везеринг, покрывать лаком. Тема довольно обширная. И я думаю, заслуживает отдельной статьи, а может быть даже не одной!

Всего доброго, надеюсь, статья была полезной!

Практическое руководство по моделированию пластмасс для начинающих

Знать, с чего начать и что покупать

Вы хотите заняться сборкой пластиковых моделей? Или ваш ребенок хочет попробовать? Изготовление модельного набора — одно из самых приятных увлечений, и, на наш взгляд, самое лучшее. Ни одно другое хобби не позволит вам воссоздать масштабные модели реальных (или вымышленных) предметов с такой детализацией. Тем не менее, подобрать свой первый комплект пластиковой модели действительно может быть непросто.При таком количестве предметов, которые можно купить, просто попытка выяснить, что купить, является непосильной задачей. В этом разделе нашего сайта мы проведем вас через весь процесс, от первого посещения магазина для хобби до завершения сборки, когда вы будете готовы взять еще один комплект.

Что такое пластиковый модельный комплект?

Набор пластиковых моделей — это масштабная модель, состоящая из разобранных пластиковых деталей, доступная в форме «защелкивания» или для сборки с использованием пластикового клея.Наборы пластиковых моделей — это копии различных предметов, от военных (самолеты, корабли, танки) до научной фантастики (Звездные войны, Звездный путь, космос), от моделей автомобилей и грузовиков до фигурных моделей.

Пластиковые модели обычно производятся с использованием процесса, называемого литьем под давлением. Производитель модельного набора создаст «инструмент» (две половинки стальной пластины, на которых выгравирована форма деталей набора). Затем они сожмут два инструмента и впрыснут жидкий стироловый пластик в гравюру.Когда пластик остывает и застывает, детали выскакивают из инструмента. Это становится одним «литником» части модельного комплекта.

Изготовление пластиковых моделей — это классическое, но в то же время современное хобби, которое прогрессирует с развитием технологий в производстве. Хотя люди собирают комплекты моделей в течение многих десятилетий, новейшие выпускаемые комплекты моделей имеют самое высокое качество, которое мы когда-либо видели. В лепке больше деталей, что позволяет вам, новому моделисту, получать еще больше удовольствия, улучшая свои навыки построения моделей.

Конструирование набора моделей — отличный следующий шаг для ребенка, который любит конструировать Lego или другие подобные строительные игрушки. Это также отличное хобби для тех, кто любит проекты своими руками и ищет что-то новое, чтобы попробовать. Хотя создание модельного набора часто является шагом вперед, это естественный прогресс для тех, кто любит работать руками и творить.

Как мне узнать, с чего начать?

Отличный первый шаг — это пойти в местный магазин для хобби (или, если у вас его нет рядом, просмотрите раздел модельного набора в вашем любимом интернет-магазине для хобби).Лучший способ начать — сначала определить, какой предмет вы хотите развивать. Затем вы хотите определить, какой уровень навыков лучше всего подходит для вас. Наконец, вы хотите выбрать масштаб (размер) набора и, в конечном итоге, сам конкретный набор.

Предметы, которые можно построить, безграничны. Если вам нравятся комплекты военного типа, взгляните на разделы, посвященные моделям самолетов, моделей кораблей или танков (танков), в магазине товаров для хобби. Если вам нравятся автомобили, посмотрите разделы с моделями автомобилей и грузовиков.Если вам нравится научная фантастика, загляните в раздел научной фантастики. Если вы хотите создавать фигурки, переходите к моделям фигурок, где у вас есть выбор из военных фигур, гражданских фигур или даже из научно-фантастических фигур.

Также следует учитывать размер модельного комплекта. Размер большинства наборов моделей определяется по «шкале», которая представляет собой размер набора по отношению к фактическому элементу. Например, модель автомобиля 1/24 будет размером 1/24 реального автомобиля. Так что, если реальный Ford Mustang имеет длину 188 дюймов, комплект 1/24 будет около 7.8 дюймов в длину. То же самое и с военными аптечками. Чем меньше число на шкале, тем больше будет комплект (относительно предмета). Таким образом, самолет P-51D 1/48 будет больше, чем P-51D 1/72. Однако автомобиль модели 1/24 будет намного меньше, чем B-52G 1/72 — B-52 намного больше в реальной жизни. Помните о размере модели, которую вы смотрите. Когда ничего не помогает, просто погуглите размер реального автомобиля и разделите его на масштаб!

После того, как вы определили, какая категория лучше всего, вы можете отсортировать груды комплектов и выбрать тот, который вам интересен.

Наборы какого уровня я хочу купить / Какие существуют уровни наборов?

В рамках каждой темы раздела модельного комплекта вы можете сузить круг на основе других параметров, таких как уровень квалификации и размер. Если вы покупаете первую модель комплекта для ребенка, вы, вероятно, захотите начать с комплекта оснастки, который бывает трех основных типов.

Первый — это Quick Build kit , изготовленный производителем Airfix. В этих наборах используется технология строительства из кирпича (похожая на Lego), но когда они собраны, они имеют гладкий изогнутый внешний вид, который выглядит как типичный модельный набор.

Другой тип модельного набора для начинающих — это Build ‘N Play , производства Revell. Эти комплекты обычно состоят из примерно дюжины частей и могут работать как игрушка после сборки (например, автомобиль может катиться без поломок, в отличие от обычного модельного комплекта, с которым нельзя играть после завершения). Эти комплекты также можно разобрать и собрать заново.

Последний и самый популярный вид комплектов для начинающих — это классический комплект для защелкивания . Хотя для сборки и сборки не требуется клея или краски, эти комплекты немного сложнее и являются последним шагом перед переходом к склеиваемым комплектам.Собранные вместе эти комплекты защелок не разбираются (без сгибания и разрушения пластмассы). Но дополнительный вызов отлично подходит для детей, которые готовы проверить свои навыки на следующем уровне.

После того, как вы освоили наборы для оснастки или если вам кажется, что вы (или ваш ребенок) слишком стары, чтобы начинать с наборов для оснастки, вы можете сразу переходить к склеиваемым комплектам. Как правило, модельный комплект всегда требует клея и краски, если иное не указано на коробке. Уровни навыков модельного набора будут варьироваться в зависимости от количества деталей и сложности их сборки.Убедитесь, что вам комфортно на одном уровне, прежде чем пытаться перейти на следующий. Попытка собрать модельный комплект выше вашего уровня навыков оставит вас только разочарованным и раздраженным. Построение модели — это весело — убедитесь, что вы приобрели соответствующий комплект, чтобы получить наилучшие впечатления!

Я выбрал свой комплект — что еще мне нужно купить?

В зависимости от того, какой комплект вы купили, вам, скорее всего, понадобятся инструменты, расходные материалы и / или краски. Для любого набора, от набора с защелками до расширенного набора, вам потребуется приобрести нож для хобби и пару ножей для литников или «кусачки».Резаки помогут вам аккуратно удалить детали из литника, а нож предоставит вам среду для «очистки» деталей. Это может включать удаление «заусенцев» (небольшую полоску пластика, которая иногда появляется в точке, где встречаются две стороны стального каркаса), стрижка детали, чтобы она лучше подходила, или удаление любого куска литника, оставшегося на корпусе. часть.

Если вы покупаете набор клея, вам понадобится клей для пластика, краска и кисти. Если вы только начинаете заниматься моделестроением, не покупайте слишком много.Купите базового клея , несколько бутылок с краской (или даже заранее упакованный набор красок, если цвета подходят тому, что вы строите) и только инструменты , которые абсолютно необходимы для сборки набора. Не беспокойтесь о том, чтобы комплект выглядел профессионально — используйте свои первые несколько комплектов в качестве учебного процесса, чтобы лучше понять навыки и методы, необходимые для завершения сборки. По мере вашего продвижения у вас появятся десятки полезных инструментов и принадлежностей, которые вы, возможно, захотите купить — малярная лента, шпатлевка для моделирования, наждачная бумага / файлы, пинцет и т. Д.Ваш местный магазин для хобби или интернет-магазин сможет помочь вам освоить новые материалы и инструменты, соответствующие вашему уровню мастерства.

В большинстве наборов моделей требуемые цвета краски указаны либо на коробке, либо в инструкциях. Попросите свой магазин для хобби или интернет-магазин открыть набор с полки и сообщить, какие цвета вам нужно приобрести.

Помните, когда вы только начинаете работу, вам не нужно тратить слишком много денег на инструменты. Начните с минимального количества, необходимого для сборки набора.Если вам действительно нравится это хобби, вы со временем будете постепенно увеличивать и расширять инструменты и расходные материалы на своем верстаке.

Как это собрать?

Каждая модель комплектуется инструкциями, обычно с изображениями, в которых подробно описано, какие детали использовать и в каком порядке. Детали пронумерованы, обычно по литнику и номеру (например, A5 будет частью 5 на литнике A). Просто следуйте инструкциям и выполняйте шаги, не забывая отходить от набора, так как краска или клей должны высохнуть, чтобы модель застыла, прежде чем обращаться с ней на следующих этапах.

Кроме того, как вы собираете комплект, полностью зависит от вас — и в этом вся прелесть хобби! Не стесняйтесь проявлять творческий подход, пробуя новые техники, используя свою собственную цветовую схему или даже какие наклейки вы наносите на набор. Хотя многие разработчики моделей любят воссоздавать конкретную версию автомобиля в точности так, как он появился, нет никаких правил, регулирующих процесс сборки. Пока вы что-то создаете и одновременно получаете удовольствие, вы делаете это правильно.

Я закончил — что мне теперь делать?

Чего вы ждете? Иди и возьми еще один комплект для сборки!

Мы всегда рады пообщаться с новичками в нашем хобби.Если вы хотите принять участие в хобби по сборке пластиковых моделей, позвоните нам! Мы будем рады помочь вам в этом процессе и убедиться, что вы приобрели соответствующий тип комплекта. Вы можете написать нам по электронной почте [email protected] или позвонить нам в рабочее время по бесплатному телефону 888-642-0093 .

Модельное агентство для начинающих — CM

Большинство людей, ищущих модельное агентство, конечно, являются абсолютными новичками! Но что на самом деле значит быть новичком в модели? В принципе, в моделировании есть два этапа, первый — это молодой возраст от 14 до 17 лет, когда вы понимаете, действительно ли хотите заниматься этой работой.Многие имеют неправильное представление о моделировании и думают, что могут попасть прямо на обложки Vogue, Elle или Harper’s Bazaar без всякой работы. Неправильный. Моделирование — это очень ответственная работа, которая требует большого количества амбиций, мотивации, настойчивости и воли к упорству на больших кастингах, например. в Милане, Париже, а также в Берлине и Гамбурге. Потому что как модель вас всегда окружает сильная конкуренция. Каждый год 10 000 человек хотят быть моделями. Действительно хорошие поступают в ведущие агентства, многие принимают участие в телешоу, а гораздо большая часть пробует это на интернет-платформах.

Лучший способ — это всегда серьезный модельный менеджмент, потому что речь идет не об уникальной телевизионной внешности, а об устойчивой карьере. Целевое продвижение от начала до конца, советы перед большой первой работой и, конечно же, все администрирование, а также последующая защита прав использования. Все это — часть хорошего менеджмента, и поэтому вам также следует выбрать одно из известных немецких модельных агентств. Например, наше агентство было признано Bravo Girl одной из лучших рекомендаций для Германии в 2017 году и сразу после этого в 2018 году.Это дает вам лучшие контакты с миром моды, а также с рекламой. Но начнем с самого начала.

От 14 до 17 лет Модельное портфолио Строительство, школа и первые рабочие места

Когда вы молоды, вы обычно начинаете в возрасте 14 или 15 лет и отправляете свое первое заявление модели в агентство. Вы можете увидеть, как устроено модельное приложение, в нашей статье.

Если вы получили отзыв от агентства, поздравляем! Потому что это уже первый большой шаг.Ведущие агентства получают от 30, 40, до 70, 80 заявок ежедневно. За неделю, за месяц многое сошлось. Поэтому отзыв модельного агентства для вас уже первая большая удача!

Запись и разработка для начинающих

Вначале вы соревнуетесь с разными новыми моделями, многие борются за рабочие места, фотосессии и клиентов. Но прежде чем у вас появится такая возможность, вам понадобятся первые впечатления от фотосессий и модельных тренингов. Потому что, если вы работаете на крупных клиентов на международном уровне, первая работа должна быть прямо там, и вам не должно казаться, что вы новичок.Хотя вы честно говорите, что сегодня у вас первая работа, на вас это не смотрит. Вот почему так важно сначала создать хорошее модельное портфолио, чтобы получить свой первый опыт.

Создание папки модели

Чтобы ваше модельное портфолио стало более разнообразным и сильным, ваше агентство устроит вам первые пробные съемки с хорошими модными фотографами. Они помогают не получить книгу в одну страницу, а совмещать разные маршруты. Спортивное, модное, черно-белое, портретное, групповое фото, вам нужен сильный бренд, чтобы не отставать от большой конкуренции моделей! Вот почему структура папки вашей модели так важна.Подробнее о папке модели

читайте здесь.

//// Вставить ссылку на папку модели

Здесь те, кто серьезно относится к работе и пунктуально появляется на тестовых съемках, добиваются хороших результатов, а также удовлетворяют фотографов своей профессиональной работой. Этот этап относительно долгий, и параллельно со школой вы будете выполнять мало работ, потому что сначала вы получите хорошую папку с моделями и, конечно же, гибкость во времени, например, работа в других городах. Это идет во 2-м

Ваша первая работа

Ваши первые работы в качестве модели будут в основном для небольших фотосессий, например.грамм. для интернет-магазинов и электронной коммерции, а также для Instagram и Lookbooks. На этих первых должностях вы можете доказать свой профессионализм и показать, что вы можете больше, чем просто хорошо выглядеть. Потому что в какой-то момент добавляются первые движущиеся изображения, например для небольших видеоклипов. Эти небольшие видеоклипы со временем могут стать целыми рекламными роликами, возможно, даже с голосовым контентом. Самое позднее здесь вы должны не только обеспечить хороший внешний вид, но и уметь, например, в эмоциях, но также и в общении с другими людьми. Представьте себе, например, рекламный ролик для крупного продавца мебели, который хочет показать, насколько удобна новая мебель для гостиной в семейной ситуации.Ваша работа как модели — сыграть маленькую дочь, которая не очень хочет проводить вечер со своей семьей, но из-за того, что диван такой удобный, она остается дома всю ночь! Таким образом, вы играете в счастливую семью, действуете вместе, 3 эмоции и лица должны идеально соответствовать одновременно на фото и в видеокамере. Эти и другие вызовы ждут вас как новичка в модельном агентстве. Чем больше работы вы выполняете, тем увереннее вы становитесь и тем лучше!

Не у всех есть такие амбиции, и многие останавливаются на этом пути, так что в итоге, может быть, останется только 20-30% тех, кто абсолютно хочет стать моделью! Что с тобой? Моделирование — это ответственная работа.Никто не становится звездой в одночасье, и конкуренция велика. Только те, кто готов принять этот вызов и рассматривать его как вызов предпринимательства, смогут выжить и познать большой мир.

6 моделей прогнозирования, которые должен освоить каждый начинающий специалист по данным | Иво Бернардо | Октябрь 2021 г.

Одна из самых старых моделей (например, Фрэнсис Гальтон использовал термин «регрессия» в 19 веке) и по-прежнему является одной из самых эффективных для представления линейных отношений с использованием данных.

Изучение линейной регрессии является основным продуктом эконометрических классов по всему миру — изучение этой линейной модели даст вам хорошее представление о решении задач регрессии (одна из наиболее распространенных проблем, решаемых с помощью машинного обучения), а также поймете, как вы можете построить простая линия для предсказания явлений с помощью математики.

Есть и другие преимущества изучения линейной регрессии — особенно если вы изучите оба доступных метода для достижения максимальной производительности:

• Решение в закрытой форме, почти волшебная формула, которая дает вам веса переменных с помощью простого алгебраического уравнения.
• Градиентный спуск, метод оптимизации, направленный на достижение оптимальных весов и используемый для оптимизации других типов алгоритмов.

Кроме того, тот факт, что мы можем визуализировать линейную регрессию на практике, используя простой двухмерный график, делает эту модель действительно хорошим началом для понимания алгоритмов.

Некоторые ресурсы, чтобы узнать об этом:

Несмотря на название «Регрессия», логистическая регрессия — лучшая модель для начала вашего мастерства в решении проблем классификации.

Есть несколько преимуществ изучения логистической регрессии, а именно:

• Первый взгляд на классификацию и проблемы множественной классификации (огромная часть задач машинного обучения).
• Изучите преобразования функций, такие как преобразование сигмовидной функции.
• Узнайте об использовании других функций для градиентного спуска и о том, как они не зависят от функции оптимизации.
• Первый взгляд на функцию Log-Loss.

Что вы должны знать после изучения логистической регрессии? Вы сможете понять механизм проблем классификации и то, как вы можете использовать машинное обучение для разделения классов.Некоторые проблемы, которые попадают в эту категорию:

• Понимание того, является ли транзакция мошеннической или нет.
• Понимание, откажется клиент или нет.
• Классификация ссуд по вероятности дефолта.

Так же, как линейная регрессия, логистика также является линейным алгоритмом — изучив их оба, вы узнаете основные ограничения, лежащие в основе линейных алгоритмов, и то, как они не отражают многие сложности реального мира.

Некоторые ресурсы, чтобы узнать об этом:

Первым нелинейным алгоритмом для изучения должно быть дерево решений.Довольно простой и объяснимый алгоритм, основанный на правилах if-else, Дерево решений даст вам хорошее представление о нелинейных алгоритмах, их преимуществах и недостатках.

Деревья решений являются строительным блоком всех древовидных моделей — изучив их, вы также будете готовы изучить другие методы, такие как XGBoost или LightGBM (подробнее о них ниже).

Замечательно то, что деревья решений применяются как к задачам регрессии, так и классификации, с минимальными различиями между ними — обоснование выбора лучших переменных, влияющих на результат, примерно одинаково, вы просто переключаете критерии, чтобы сделать это — в В этом случае погрешность измерения.

Несмотря на то, что у вас есть концепция гиперпараметров для регрессии (например, параметр регуляризации), в деревьях решений они имеют чрезвычайно важное значение , поскольку вы можете провести грань между товаром и моделью, которая является абсолютным мусором. Гиперпараметры будут важны на вашем пути к машинному обучению, а деревья решений — отличная возможность их проверить.

Некоторые ресурсы о деревьях решений:

Из-за их чувствительности к гиперпараметрам и довольно простых предположений, деревья решений довольно ограничены в своих результатах.Изучая их, вы поймете, что они действительно склонны к чрезмерной подгонке, создавая модели, которые не будут обобщать на будущее.

Концепция случайного леса действительно проста — если деревья решений — это диктатура, то случайные леса — это демократия. Они помогают диверсифицировать различные деревья решений, и это помогает повысить надежность вашего алгоритма — так же, как деревья решений, вы можете настроить массу гиперпараметров для повышения производительности этой модели упаковки. Что такое упаковка? Действительно важная концепция машинного обучения, которая придает стабильность различным моделям — вы просто используете среднее значение или механизм голосования, чтобы преобразовать результат различных моделей в единый подход.

На практике случайный лес обучает фиксированное количество деревьев решений и (обычно) усредняет результаты всех этих предыдущих моделей — и, как и деревья решений, у нас есть случайные леса классификации и регрессии. Если вы слышали о концепции Wisdom of the Crowds, то в моделях упаковки эта концепция применяется к обучению моделей машинного обучения.

Некоторые ресурсы, чтобы узнать об алгоритме случайного леса:

Другие алгоритмы, основанные на деревьях решений, которые обеспечивают стабильность, — это XGBoost или LightGBM. Эти модели улучшают алгоритмы, они работают над ошибками, допущенными предыдущими слабыми учениками, чтобы находить более надежные и обобщающие шаблоны.

Этот поток мыслей о моделях машинного обучения, который получил распространение после статьи Майкла Кернса о слабых обучающихся и проверке гипотез, демонстрирует, что модели повышения могут быть отличным решением для общего компромисса смещения / дисперсии, от которого страдают модели.Кроме того, эти модели являются одними из любимых вариантов для использования в соревнованиях Kaggle.

XGBoost и LightGBM — две известные реализации алгоритмов Boosting. Некоторые ресурсы, чтобы узнать о них:

Наконец, настоящий святой Грааль прогнозных моделей — искусственные нейронные сети (ИНС).

ИНС в настоящее время являются одной из лучших моделей для поиска нелинейных закономерностей в данных и построения действительно сложных отношений между независимыми и зависимыми переменными. Изучив их, вы познакомитесь с концепциями функции активации, обратного распространения и уровней нейронной сети — эти концепции должны дать вам хорошую основу для изучения моделей глубокого обучения.

Кроме того, нейронные сети имеют массу различных вариантов, когда дело доходит до их архитектуры — изучение самых основных из них построит блоки для перехода к другим типам моделей, таким как рекуррентные нейронные сети (в основном используемые в обработке естественного языка) и сверточные нейронные сети. Сети (в основном используются в компьютерном зрении).

Некоторые дополнительные ресурсы, чтобы узнать о них:

Лучшие модельные агентства для начинающих в Нью-Йорке | от Latitude Talent Studios

Чтобы стать моделью и подписать контракт с агентством — трудный подвиг, который приходится преодолевать многим новым моделям лица, приезжая в Нью-Йорк и пытаясь найти новое агентство в качестве новичка.Общеизвестно, что агентства избирательно подходят к моделям и актерам, с которыми они хотят работать, и поэтому найти такую, которая будет работать с вами в качестве новой модели, будет очень сложно.

Стать моделью в Нью-Йорке

Чтобы стать моделью для начинающих, многие новые модели лиц и актеры одинаково думают, что способ получить разведку — это отправить свои фотографии в каждое агентство, которое вы можете найти в Интернете. Фактически, поиск модельного агентства в качестве новичка — одно из последних дел, которые модель должна делать, начиная карьеру.

Понимаете, это все равно, что пойти в агентство по трудоустройству, не проработав ни дня в жизни. Будет очень сложно убедить модельного агента или модельного скаута подписать вас, если вы никогда ничего не бронировали.

Конечно, вы слышите истории о моделях, которых обнаруживают в метро, ​​в торговом центре или даже в Интернете, однако они очень редки и очень редки.

В качестве новой модели лучший способ начать работу, особенно на таком крупном рынке, как Нью-Йорк, — это разработать и запустить свое портфолио, работая с авторитетными фотографами и законными материнскими агентствами.

Или поиск законного фотографа может быть сложным для начала и дорогостоящим. Работа с профессионалом отрасли, у которого есть контакты, может помочь вам проложить путь и развить свой модный маркетинг, который требуется каждому модельному агентству.

Latitude Talent работает с начинающими моделями любой внешности и возраста. Обычно требуется возраст от 13 лет и старше, и для начинающих это отличный ресурс для выхода на такой конкурентный рынок, как Нью-Йорк.

Помните, очень важно, чтобы модель выполнила свою домашнюю работу, прежде чем работать со скаутом или менеджером агентства талантов. Легальные маркетинговые компании, такие как Latitude Talent Studios, являются отличным и законным ресурсом для модели или актрисы, чтобы начать работу.

Если вы готовы сделать первый шаг и стать моделью, подайте заявку прямо сейчас на www.latitudetalent.com

AutoML Natural Language Beginner’s Guide

Введение

Представьте, что на сайте вашего предприятия есть контактная форма.Каждый день вы получаете много сообщения из формы, многие из которых так или иначе можно использовать, но они все приходят вместе, и с ними легко отставать, так как разные сотрудники обрабатывают разные типы сообщений. Было бы здорово, если бы автоматизированная система может классифицировать их так, чтобы нужный человек увидел нужное Комментарии.

Вам нужна система, чтобы просматривать комментарии и решать, представляют ли они жалобы, похвала за прошлую службу, попытку узнать больше о вашем бизнес, назначить встречу или установить отношения.

Почему машинное обучение (ML) — правильный инструмент для решения этой проблемы?

Классическое программирование требует от программиста указания пошаговых инструкций. для компьютера, чтобы следовать. Но этот подход быстро становится невозможным. Покупатель в комментариях используется широкий и разнообразный словарный запас и структура — слишком разнообразны, чтобы их фиксируется простым набором правил. Если бы вы попытались создать ручные фильтры, вы бы быстро обнаружите, что вы не можете классифицировать подавляющее большинство своих клиентов Комментарии.Вам нужна система, которая может обобщать самые разные комментарии. В сценарии, когда последовательность определенных правил обязательно будет расширяться экспоненциально, вам нужна система, которая может учиться на примерах. К счастью, машинное обучение системы хорошо подходят для решения этой проблемы.

Подходит ли мне Cloud Natural Language API или AutoML Natural Language?

API естественного языка обнаруживает синтаксис, сущности и тональность текста, а также классифицирует текст по предопределенному набору из категорий .Если ваш текст состоит из новостных статей или другого контента, который вы хотите классифицировать, или если вы хотите узнать настроение ваших примеров, Естественный язык API стоит попробовать. Но если ваши текстовые примеры не вписываются в схема классификации на основе настроений или вертикальных тем, доступная в Естественный язык API, и вы хотите использовать вместо этого свои собственные ярлыки, стоит экспериментируя с пользовательским классификатором, чтобы увидеть, соответствует ли он вашим потребностям.

Что включает в себя машинное обучение на AutoML Natural Language?

Машинное обучение предполагает использование данных для обучения алгоритмов для достижения желаемого исход.Специфика алгоритма и методов обучения меняется в зависимости от вариант использования. Есть много различных подкатегорий машинного обучения, все из которых решать разные задачи и работать с разными ограничениями. AutoML Natural Language позволяет выполнять обучение с учителем, которое включает в себя обучение компьютера распознаванию паттерны из помеченных данных. Используя обучение с учителем, вы можете обучить пользовательскую модель распознавать в тексте интересующий вас контент.

Подготовка данных

Для обучения пользовательской модели с помощью AutoML Natural Language вы предоставляете помеченный примеры типов текстовых элементов (входов), которые вы хотите классифицировать, и категории или метки (ответ), которые вы хотите, чтобы системы машинного обучения предсказывали.

Оцените свой вариант использования

Собирая набор данных, всегда начинайте с варианта использования. Вы можете начните со следующих вопросов:

• Какого результата вы пытаетесь достичь?
• Какие категории вам нужно распознать, чтобы достичь такого результата?
• Могут ли люди распознать эти категории? Несмотря на то что AutoML Natural Language может обрабатывать больше категорий, чем люди могут запомнить и назначить в любой момент, если человек не может распознать определенную категорию, тогда AutoML Natural Language тоже будет нелегко.
• Какие виды примеров лучше всего отражают тип и диапазон данных, которые вы система классифицирует?

Основным принципом, лежащим в основе продуктов машинного обучения Google, является машина, ориентированная на человека. обучение, подход, который ставит на передний план ответственные практики ИИ, в том числе справедливость. Цель справедливости в ML — понять и предотвратить несправедливое или предвзятое отношение к людям, имеющим отношение к расе, доходу, сексуальному ориентация, религия, пол и другие исторически связанные характеристики с дискриминацией и маргинализацией, когда и где они проявляются в алгоритмические системы или принятие решений с помощью алгоритмов.Вы можете прочитать больше в Руководстве по инклюзивному машинному обучению и найдите полезные примечания ✽ в приведенных ниже инструкциях. Когда вы продвигаетесь рекомендации по составлению набора данных, мы рекомендуем вам рассмотреть справедливость в машинном обучении там, где это актуально для вашего варианта использования.

Справедливо осведомлен: Может ли ваш вариант использования или продукт отрицательно повлиять на экономические или другие важные жизненные возможности? Если да, см. оценка вашего варианта использования из соображений справедливости.

Источник ваших данных

После того, как вы определили, какие данные вам понадобятся, вам нужно найти способ получить Это.Вы можете начать с учета всех данных, которые собирает ваша организация. Вы можете обнаружить, что уже собираете данные, необходимые для обучения модели. Если у вас нет необходимых данных, вы можете получить их вручную или передать на аутсорсинг. это стороннему провайдеру.

Справедливо осведомлен: Ознакомьтесь с правилами как в вашем регионе, так и в регионах, где вы подаете заявку. будет служить, а также существующие исследования или информацию о продукте в вашем домен, чтобы узнать о правовых нормах и распространенных проблемах.Подробнее.

Справедливо осведомлен: Хотя никакие данные обучения не будут полностью «объективными», вы можете значительно улучшить ваши шансы создать лучший, более инклюзивный продукт, если вы внимательно рассмотреть потенциальные источники предвзятости в ваших данных и предпринять шаги для устранения их. Подробнее.

Включите достаточно размеченных примеров в каждую категорию

Минимум, необходимый AutoML Natural Language для обучения, — это 10 примеров текста для каждой категории / метки. Вероятность успешного распознавания ярлыка возрастает с увеличением количества качественные примеры для каждого; в общем, чем больше размеченных данных вы можете внесите в тренировочный процесс, тем лучше будет ваша модель.Количество необходимые образцы также зависят от степени согласованности данных, которые вы хотите для прогнозирования и на вашем целевом уровне точности. Вы можете использовать меньше примеров для согласованные наборы данных или для достижения точности 80%, а не 97%. Обучите модель, используя 50 примеров на этикетку, а затем оцените результаты. Добавлять больше примеров и переучивайтесь, пока не достигнете целей по точности, которые могут требуются сотни или даже тысячи примеров на этикетку.

Распределите примеры поровну по категориям

Важно собрать примерно одинаковое количество обучающих примеров для каждого категория.Даже если у вас много данных для одной метки, лучше всего имеют равное распределение для каждой метки. Чтобы понять, почему, представьте, что 80% Комментарии клиентов, которые вы используете для построения своей модели, являются оценочными запросами. С таким несбалансированное распределение меток, ваша модель, скорее всего, узнает, что безопасно всегда говорить вам, что комментарий клиента является оценочным запросом, а чем пытаться предсказать гораздо менее распространенный ярлык. Это похоже на написание тест с множественным выбором, где почти все правильные ответы — «C» — скоро ваш опытный тестируемый поймет, что он может ответить на «C» каждый раз, даже не глядя на вопрос.

Не всегда возможно получить примерно равное количество примеры для каждой этикетки. Качественные, объективные примеры для некоторых категорий может быть труднее найти. В этих обстоятельствах ярлык с наименьшим количество примеров должно содержать не менее 10% примеров на этикетке с наибольшее количество примеров. Итак, если у самого большого лейбла 10 000 экземпляров, На самой маленькой этикетке должно быть не менее 1000 примеров.

Запишите вариации в пространстве вашей проблемы

По тем же причинам постарайтесь, чтобы ваши данные отражали разнообразие и разнообразие ваше проблемное пространство.Когда вы предоставляете более широкий набор примеров, модель лучше умеет обобщать новые данные. Скажем, вы пытаетесь классифицировать статьи о бытовой электронике в темы. Чем больше торговых марок и технических спецификации, которые вы предоставите, тем легче модели будет выяснить тема статьи — даже если эта статья о бренде, который не это вообще не в обучающую выборку. Вы также можете рассмотреть возможность включения метка «none_of_the_above» для документов, которые не соответствуют ни одному из заданных вами метки для дальнейшего повышения производительности модели.

Сопоставьте данные с предполагаемым выходом для вашей модели

Найдите примеры текста, которые похожи на те, которые вы планируете делать прогнозами. на. Если вы пытаетесь классифицировать сообщения в социальных сетях о выдувании стекла, вы вероятно, не добьется хороших результатов от модели, обученной выдуванию стекла информационные сайты, так как словарный запас и стиль могут сильно отличаться. В идеале ваши обучающие примеры — это реальные данные, взятые из одного и того же набора данных. вы планируете использовать модель для классификации.

Подумайте, как AutoML Natural Language использует ваш набор данных при создании пользовательской модели

Ваш набор данных содержит наборы для обучения, проверки и тестирования. Если вы этого не сделаете укажите расщепления, как объяснено в Подготовьте свои данные), затем AutoML Natural Language автоматически использует 80% документов с содержанием для обучение, 10% для проверки и 10% для тестирования.

Учебный набор

Подавляющее большинство ваших данных должно быть в обучающем наборе. Это данные ваша модель «видит» во время обучения: она используется для изучения параметров модель, а именно веса связей между узлами нейронной сеть.

Набор проверки

Набор проверки, иногда также называемый набором «dev», также используется во время тренировочный процесс. После того, как модель обучения будет включать данные обучения во время каждой итерации процесса обучения он использует производительность модели на проверочном наборе для настройки гиперпараметров модели, которые являются переменными которые определяют структуру модели. Если вы пытались использовать обучающий набор для настройки гиперпараметры, вполне вероятно, что модель в конечном итоге будет слишком сфокусирована на вашем данные обучения, и вам трудно обобщить примеры, которые не совсем сопоставьте это.Использование несколько новаторского набора данных для точной настройки структуры модели означает, что ваша модель будет лучше обобщать.

Тестовый набор

Набор тестов не участвует в тренировочном процессе. После того, как модель завершил обучение, AutoML Natural Language использует набор тестов в качестве вызов для вашей модели. Производительность вашей модели на тестовом наборе составляет предназначен для того, чтобы дать вам представление о том, как ваша модель будет работать с реальными данными.

Ручная расколка

Вы можете разделить свой набор данных самостоятельно.Разделение данных вручную позволяет осуществлять больший контроль над процессом или, если есть конкретные примеры, вы уверены, что хотите участвовать в определенной части вашего модельного обучения жизненный цикл.

Справедливо осведомлен: Если у вас мало данных об определенной подгруппе, убедитесь, что данные репрезентативно распределить между тренировками и тестами, выполняя поезд / тест разделились. Подробнее.

Подготовьте данные для импорта

После того, как вы определились, правильное ли ручное или автоматическое разделение ваших данных для вас есть три способа добавления данных в AutoML Natural Language:

• Вы можете импортировать данные с примерами текста, отсортированными и сохраненными в папках которые соответствуют вашим этикеткам.
• Вы можете импортировать данные со своего компьютера или из облачного хранилища в CSV формат со встроенными метками, как указано в Подготовка к тренировке данные. Если вы хотите разделить набор данных вручную, вы должны выбрать этот вариант и отформатируйте свой CSV соответствующим образом.
• Если ваши данные не были помечены, вы можете загрузить примеры текста без ярлыков и используйте пользовательский интерфейс AutoML Natural Language для применения ярлыков к каждому из них.

Оценить

После обучения вашей модели вы получите сводную информацию о производительности вашей модели.Чтобы просмотреть подробный анализ, нажмите оценить или просмотреть полную оценку .

О чем следует помнить, прежде чем оценивать мою модель?

Отладка модели — это больше отладка данных, чем сама модель. Если ваша модель начинает действовать неожиданным образом, когда вы оцениваете ее производительность до и после запуска в производство, вы должны вернуть и проверить ваши данные, чтобы увидеть, где их можно улучшить.

Какие виды анализа можно выполнять в AutoML Natural Language?

В разделе оценки AutoML Natural Language вы можете оценить свой собственный производительность модели с использованием результатов модели на тестовых примерах и общей машине показатели обучения.В этом разделе описано, что означает каждое из следующих понятий:

• Модель выходная
• Порог оценки
• Истинно-положительные, истинно-отрицательные, ложноположительные и ложно-отрицательные
• Точность и отзыв
• Кривые точности / отзыва
• Средняя точность

Как интерпретировать вывод модели?

AutoML Natural Language извлекает примеры из ваших тестовых данных, чтобы представить новые проблемы для вашей модели. Для каждого примера модель выводит серию числа, которые сообщают, насколько сильно он связывает каждый ярлык с этим пример.Если число велико, модель уверена, что этикетка должны применяться к этому документу.

Что такое порог оценки?

Порог оценки позволяет AutoML Natural Language преобразовывать вероятности в двоичные значения «включено» / «выключено». Порог оценки относится к уровню уверенности, который модель должна необходимо присвоить категорию тестируемому элементу. Ползунок порога оценки в пользовательском интерфейсе — это визуальный инструмент для проверки влияния различных пороговых значений в вашем наборе данных.В в приведенном выше примере, если мы установим порог оценки 0,8 для всех категорий, Будут назначены «Отличное обслуживание» и «Предложение», но не «Запрос информации». Если ваш порог оценки низкий, ваша модель классифицирует больше текстовых элементов, но работает риск неправильной классификации большего количества текстовых элементов в процессе. Если ваш счет порог высокий, ваша модель будет классифицировать меньше текстовых элементов, но у нее будет меньший риск неправильной классификации текстовых элементов. Вы можете настроить каждую категорию пороги в пользовательском интерфейсе для экспериментов. Однако при использовании вашей модели в производства, вам необходимо будет обеспечить соблюдение пороговых значений, которые вы сочли оптимальными для своего боковая сторона.

Что такое истинно положительные, истинно отрицательные, ложные и ложно отрицательные?

После применения порога оценки прогнозы, сделанные вашей моделью, упадут. в одной из следующих четырех категорий.

Эти категории можно использовать для расчета точности и отзыва — показателей, которые помочь оценить эффективность вашей модели.

Что такое точность и отзыв?

Точность и отзыв помогают нам понять, насколько хорошо наша модель собирает информацию, и сколько он упускает.Точность подсказывает нам из всех тестовых примеров, что были присвоены ярлыки, сколько на самом деле должно было быть отнесено к этой категории метка. Вспомните нам, из всех тестовых примеров, которые должны были иметь метку назначено, скольким на самом деле были присвоены метки.

Следует оптимизировать для точности или отзыва?

В зависимости от вашего варианта использования вы можете захотеть оптимизировать либо точность, либо отзыв. Давайте рассмотрим, как вы могли бы подойти к этому решению в следующих двух случаях использования.

Пример использования: срочные документы

Допустим, вы хотите создать систему, которая может определять приоритеты документов, срочно от тех, которых нет.

Ложным срабатыванием в этом случае будет документ, который не является срочным, но получает отмечен как таковой. Пользователь может отклонить их как несрочные и продолжить.

Ложноотрицательным в этом случае будет срочный документ, но система не помечает это как таковое. Это могло вызвать проблемы!

В этом случае вы захотите оптимизировать для отзыва .Эта метрика измеряет, несмотря на все сделанные прогнозы, сколько еще не учтено. Модель с высокой степенью отзыва — это может пометить незначительно релевантные примеры, что полезно в случаях, когда в вашей категории мало обучающих данных.

Пример использования: фильтрация спама

Допустим, вы хотите создать систему, которая автоматически фильтрует сообщения электронной почты. это спам от сообщений, которых нет.

Ложноотрицательным в этом случае будет спам, который не будет обнаружен. и что вы видите в своем почтовом ящике.Обычно это немного раздражает.

Ложным срабатыванием в этом случае будет электронное письмо, ошибочно помеченное как спам. и удаляется из вашего почтового ящика. Если электронное письмо было важным, пользователь мог быть отрицательно повлиял.

В этом случае вы захотите оптимизировать для точности . Эта метрика измеряет, насколько верны все сделанные прогнозы. А высокоточная модель, скорее всего, пометит только самые актуальные примеры, которые полезно в тех случаях, когда ваша категория является общей в обучающих данных.

Справедливо осведомлен: Оценка вашей модели на справедливость требует понимания влияния различные типы ошибок — ложные срабатывания и ложноотрицания — для разная демография пользователей. См. Анализ двух вариантов использования из линзы справедливости ML.

Как использовать матрицу неточностей?

Мы можем сравнить характеристики модели на каждой этикетке, используя матрицу неточностей. В идеальной модели все значения по диагонали будут высокими, а все остальные значения будут низкими.Это показывает, что желаемые категории идентифицируются. правильно. Если какие-либо другие значения высоки, это дает нам представление о том, как устроена модель. неправильная классификация тестовых заданий.

Как интерпретировать кривые Precision-Recall?

Инструмент пороговой оценки позволяет узнать, как выбранный порог оценки влияет на вашу точность и отзывчивость. Когда вы перетаскиваете ползунок на пороге баллов бар, вы можете увидеть, где этот порог ставит вас на компромисс между точностью и отзывом кривой, а также то, как этот порог влияет на вашу точность и индивидуальный отзыв (для мультиклассовых моделей на этих графиках точность и отзыв означают единственную метку используется для расчета показателей точности и запоминания — это метка с наивысшей оценкой в ​​наборе. этикеток мы возвращаем).Это может помочь вам найти хороший баланс между ложными срабатываниями. и ложные негативы.

После того, как вы выбрали порог, который кажется приемлемым для вашей модели на целиком, вы можете щелкнуть отдельные метки и посмотреть, где этот порог падает на их кривая точности-отзыва на этикетку. В некоторых случаях это может означать, что вы получите много неверные прогнозы для нескольких ярлыков, которые могут помочь вам выбрать пороговое значение для каждого класса, настроенное для этих меток. Например, скажем, вы посмотрите на свой набор данных комментариев клиентов и обратите внимание, что порог 0.5 имеет разумная точность и отзывчивость для каждого типа комментариев, кроме «Предложение», возможно потому что это очень общая категория. Для этой категории вы видите множество ложных положительные. В этом случае вы можете использовать порог 0,8 только для «Предложение» при вызове классификатора прогнозов.

Что такое средняя точность?

Полезным показателем точности модели является площадь под кривой точности-отзыва. Он измеряет, насколько хорошо ваша модель работает по всем пороговым значениям.В AutoML Natural Language этот показатель называется средней точностью. Чем ближе к 1.0 эта оценка то есть, тем лучше ваша модель работает на тестовой выборке; модель гадания наугад для каждой метки будет средняя точность около 0,5.

Тестирование вашей модели

AutoML Natural Language использует 10% ваших данных автоматически (или, если вы выбрали разделение данных себя, какой бы процент вы ни выбрали), чтобы протестировать модель, и На странице «Оценить» рассказывается, как модель работала с тестовыми данными.Но на всякий случай вы хотите проверить работоспособность своей модели, есть несколько способов сделать это. Самый легкий — ввести текстовые примеры в текстовое поле на странице «Прогноз» и посмотреть метки, которые модель выбирает для ваших примеров. Надеюсь, это соответствует вашему ожидания. Попробуйте привести несколько примеров каждого типа комментариев, которые вы ожидаете получить.

Справедливо осведомлен: Тщательно обдумайте свою проблемную область и ее потенциальную несправедливость и предвзятость. Придумайте кейсы, которые негативно повлияют на ваших пользователей, если они были обнаружены в производстве, и сначала их протестируйте.Подробнее.

Если вы хотите использовать свою модель в собственных автоматизированных тестах, перейдите на страницу «Прогноз». расскажет, как программно вызывать модель.

Справедливо осведомлен: Если у вас есть вариант использования, который требует соображений справедливости, прочитайте больше о как использовать вашу модель таким образом, чтобы уменьшить предвзятость или неблагоприятные результаты. Подробнее.

Модели автомобилей

— Руководство для новичков

Обучающие игрушки никогда не выходят из моды, независимо от разнообразия видеоигр и других электронных отвлекающих факторов, создаваемых с течением времени.Когда дело доходит до развития как творческой, так и технической части ума ребенка, стоит рассмотреть вариант создания масштабной модели. Есть несколько различных типов масштабных моделей. Один из самых популярных — создание моделей автомобилей. Простое посещение магазина товаров для хобби или автосалона может быть всем, что нужно, чтобы заинтересовать детей этим конкретным видом деятельности.

У постройки модели автомобиля есть несколько преимуществ. Построение масштабной модели автомобиля позволяет детям строить что-то своими руками, используя различные инструменты для создания готового продукта.Несмотря на то, что существуют различные типы комплектов, подходящие для самых разных навыков, работа с мелкими деталями учит детей ориентироваться на детали и организованности. Некоторые модели автомобилей допускают больше настроек, позволяя детям создавать свои собственные рисунки или наклейки. Каждая часть транспортного средства направляется в определенное место, обучая детей важности чтения и следования инструкциям и планируя, что делать дальше.

Модельные автомобили — это небольшие копии старых или существующих автомобилей. Это помогает обучать детей сложным деталям машины.В течение этого времени родители могут помочь в создании модели автомобиля, позволяя обеим сторонам общаться и проводить время друг с другом. Готовое изделие можно выставить на обозрение, внушив ребенку чувство выполненного долга и гордости.

«С чего начать»

• Руководство по масштабному моделированию для родителей: статья дает родителям обзор того, что влечет за собой хобби, преимущества для детей и взрослых разного возраста и где начать поиск комплектов и деталей.На сайте также представлены различные типы инструментов и материалов, используемых при создании моделей автомобилей, и методы изготовления моделей.
• Начало работы в создании модельных комплектов: этот веб-сайт дает общий обзор хобби и того, как начать создавать модели автомобилей. Он включает в себя советы о том, как выбрать правильные комплекты, что означают разные уровни навыков, необходимые инструменты и подходящую среду для работы.
• Игрушечные и модельные автомобили: на веб-сайте Медицинского фонда Пало-Альто есть раздел, посвященный созданию моделей автомобилей.В нем приведены советы и меры предосторожности при работе с модельными комплектами.

«Материалы»

• Советы по сборке автомобильного комплекта с дистанционным управлением. Эта статья с веб-сайта RC Hobbies содержит полезный список инструментов, необходимых для сборки автомобиля.
• Инструменты и оборудование для изготовления моделей: На веб-странице представлен основной список инструментов, используемых для создания масштабных моделей в целом.
• Scale Auto Magazine: Этот онлайн-журнал включает в себя список статей с практическими рекомендациями, обзоры комплектов и ответы на часто задаваемые вопросы, связанные с построением моделей.В разделе часто задаваемых вопросов Scale Auto представлены различные материалы, используемые при создании моделей, а также краткое описание того, как их использовать.
Корветы масштабных моделей
• : на веб-сайте масштабных корветов есть советы и подсказки по моделированию корветов, обзоры новых и существующих комплектов и ссылки на оригинальные корветы. На веб-сайте также есть галерея процесса построения модели на разных этапах.
• Покраска моделей автомобилей настоящими автомобильными красками: в статье обсуждаются преимущества использования настоящих автомобильных красок по сравнению с красками, специально созданными для моделей автомобилей.
• Tools: Linking Dimensions: JRH Scale Cars содержит статью о различных инструментах и ​​материалах, используемых при работе с моделями в масштабе 1/8. На том же сайте также есть статья о различных типах красок и их влиянии на создание моделей.

«Исследования»

• Auto Hobby Page: Веб-сайт CarNut содержит исчерпывающий список информации об автомобилях в истории. Стоит посмотреть, среди прочего, есть указатель изображений, технические характеристики автомобилей, глоссарий и винтажные журналы.
• Модель игрушек Справка: На сайте представлено не менее 1500 различных моделей автомобилей и поездов. Также включена информация о различных разновидностях существующих моделей.
• Бесплатные руководства: Компания Model Motorcars Ltd предложила список руководств для различных автомобилей Pocher, таких как Alfa Romeo, Bugatti, Mercedes-Benz, Rolls-Royce и Fiat. Эти руководства можно бесплатно скачать по ссылке. Также был открыт музей с фотографиями разных почеров со всего мира, который можно посетить бесплатно.
• Бренды производителей: DieCast.org предлагает широкий выбор брендов, которые создают реалистичные модели с изображениями, описаниями и обзорами различных комплектов. Также на сайте есть список часто задаваемых вопросов, аукционов, форумов и многого другого.
• Советы по созданию моделей автомобилей: научитесь создавать реалистичные модели автомобилей из пластика: на веб-сайте содержится исчерпывающая информация о том, как создавать реалистичные модели автомобилей. Включена информация об инструментах и ​​материалах, методах подготовки, строительстве, окраске, маскировке, детализации и многом другом.
• Junior Central: в 1950-1960-х годах модели автомобилей напоминали и функционировали так же, как сегодня Go Karts. Эти автомобили использовались в качестве рекламных инструментов, чтобы побудить семьи прийти в автосалон. На веб-сайте представлены некоторые из этих реалистичных копий, а также детали для воссоздания некоторых из представленных транспортных средств.
• 1906 Mama and Baby REO: Baby REO — это реалистичная рабочая миниатюрная модель размером ¼ оригинального автомобиля. И оригинал, и Baby REO можно увидеть в Транспортном музее RE Olds.
• Custom Built Model Cars: на сайте есть галерея моделей автомобилей, сделанных на заказ в масштабе 1/43. Некоторые из этих моделей были признаны такими организациями, как Durham Classics среди других.

«Организации и общества»

• Международное общество разработчиков моделей пластмасс: IPMS / USA — это филиал, предназначенный для обслуживания любителей в Соединенных Штатах.
• Ассоциация профессиональных производителей моделей: APM — международная организация, обслуживающая производителей моделей из всех отраслей.
• Национальная ассоциация розничных магазинов товаров для хобби: NRHSA — это национальная организация, в которую входят магазины товаров для хобби в Соединенных Штатах. Потребители могут искать в списке компаний, предлагающих различные типы комплектов.
• Hobby Merchandiser: считается старейшим отраслевым журналом для индустрии хобби, на сайте есть несколько статей из печатной версии. В журнале публикуются отчеты и обзоры новых продуктов, а также редакционные статьи по всему, что связано с созданием моделей автомобилей.
• Internet Craftsmanship Museum: собраны мастера и любители со всего мира. На веб-сайте представлены изображения миниатюрных проектов, подчеркивающих детали каждого автомобиля.

«Рекомендуемая литература»

• Построение моделей как хобби. Этот PDF-файл, опубликованный Государственным университетом Огайо, посвящен истории и развитию построения моделей на протяжении многих лет. Из увлечения он превратился в познавательное времяпрепровождение.
• Fine Scale Modeler: в этом онлайн-журнале есть ряд статей с практическими рекомендациями, обзоры комплектов и продуктов, видео и магазин, где любители могут купить свои материалы.
• Brian’s Model Cars: на сайте представлены новости и обзоры новых модельных комплектов, проектов и мероприятий. Существуют также учебные пособия, которые помогут любителям узнать больше об этом ремесле.
• Советы и хитрости: веб-сайт Model Cars Online включает в себя методы создания лучших моделей автомобилей, такие как замена стекла, нанесение двухцветной окраски и изменение других деталей.
• Сайт разработчика моделей: на сайте представлены различные статьи о том, как создавать различные типы моделей автомобилей. Включены методы сборки, редакционные статьи, старые выпуски журнала и руководства по различным моделям транспортных средств.

Автобезопасность — серьезная проблема в Соединенных Штатах, потому что каждый год тысячи людей гибнут в автомобильных авариях, а миллионы получают травмы. В 2008 году более 37 000 человек погибли в автокатастрофах и более 2 человек.В дорожно-транспортных происшествиях пострадали 3 миллиона человек. В том же году около 12 000 человек погибли в результате вождения в нетрезвом виде, что, как установлено, является причиной около 33 процентов всех аварий в Соединенных Штатах. Кроме того, выяснилось, что в 34 процентах смертельных случаев, связанных с вождением в нетрезвом виде, участвовали водители в возрасте от 21 до 24 лет, 31 процент — в возрасте от 25 до 34 лет и 25 процентов — в возрасте от 35 до 44 лет. В 2008 году превышение скорости стало причиной около 30 процентов всех несчастных случаев со смертельным исходом. Отвлечение внимания водителя привело к 6 000 смертей и 500 000 травм за тот же период.Использование сотовых телефонов во время вождения — одна из основных причин отвлечения внимания. В целом, из-за неблагоприятных погодных условий погибло около 10% автомобилей. Чтобы оставаться в безопасности на дороге, важно изучить и применять на практике различные меры безопасности в автомобиле.

Вот подробное руководство по характеристикам, погодным условиям, безопасному вождению, поломкам, автомобильным авариям, отзыву и дефектам транспортных средств, электронным устройствам и вождению в нетрезвом состоянии.

Безопасность автомобиля: особенности

Безопасность автомобиля: погода

• Вождение под дождем: отличное руководство по безопасности при вождении под дождем.
• Зимнее вождение: узнайте, как оставаться в безопасности при вождении в зимних условиях.
• Защита от града: Рекомендации по защите от града в различных ситуациях, включая вождение.
• Вождение зимой: Калифорнийский дорожный патруль предлагает советы по безопасному вождению в дождь, снег, мокрый снег, сильный ветер и туман.
• Black Ice: узнайте, как безопасно ездить по черному льду.
• Сильный ветер: несколько советов, которые помогут вам безопасно управлять автомобилем при сильном ветре.
• Fall Driving: устраняет различные проблемы, связанные с безопасностью вождения, такие как туман, мороз, мокрые листья и солнечные блики.

Безопасность автомобиля: безопасное вождение

• Условия зрения: узнайте больше о видении для повышения безопасности вождения.
• Безопасное вождение: Полиция штата Мичиган предлагает советы по безопасному вождению в различных ситуациях.
• Безопасное вождение: овладейте этими приемами, чтобы стать мастером безопасного вождения.
• За вами следят: показывает, что делать, если за вами следят во время вождения.
• Угон автомобиля: Следуйте этим советам, чтобы избежать угона автомобиля.
• Road Rage: Узнайте о дорожной ярости и о том, как ее избежать.

Безопасность автомобиля: ломка

• Что делать: Рекомендации о том, что делать в случае поломки автомобиля.
• Замена шины: пошаговое руководство по замене автомобильной шины.
• На шоссе: узнайте, что делать, если автомобиль сломался на шоссе.
• Застрял в снегу: Общие сведения о безопасности вождения зимой с разделом о том, что делать, если автомобиль застрял в снегу.
• Мель зимой: инструкция, как остаться в живых и согреться, застряв в снегу.
• Безопасное вождение зимой: важная информация о безопасности вождения зимой, включая раздел в конце о том, как избежать отравления выхлопными газами автомобиля, когда вы застряли в машине.

Безопасность автомобиля: автомобильные аварии

• Что делать: Некоторые инструкции о том, что делать после автомобильной аварии.
• Знание об автомобильных авариях: важно знать, как реагировать на автомобильные аварии.
• Сообщение об авариях: полный ресурс, который поможет вам сообщить об автомобильной аварии.
• Столкновения: на этой странице приведены советы по безопасности после автомобильной аварии, в том числе помощь раненым.
• 911: звоните по этому номеру в случае автомобильной аварии, особенно если есть раненые.
• После автомобильной аварии: в брошюре даются советы о том, что делать после автомобильной аварии, в том числе не перемещать травмированных.

Безопасность автомобилей: отзывы и дефекты транспортных средств

• Отзыв автомобилей: комплексный ресурсный центр с поисковыми системами для отзывов автомобилей, шин, отзывов оборудования и т. Д.
• Жалобы на безопасность: узнайте, как подать жалобу на безопасность вашего автомобиля.
• Безопасность автомобиля: место для поиска оценок безопасности автомобилей и аксессуаров.
• Отзывов и дефектов: Самый авторитетный источник отзывов и дефектов автомобилей.
• Lemon Law: множество часто задаваемых вопросов по этой теме.
• Отзывов автомобилей: EPA предоставляет информацию о настоящих и прошлых отзывах автомобилей.

Безопасность в автомобиле: электронные устройства

• Вождение с отвлеченным вниманием: ознакомьтесь с фактами и статистикой вождения с отвлеченным вниманием.
• Использование мобильного телефона: Подчеркивает опасности использования мобильных телефонов во время вождения с рекомендациями по снижению рисков.
• Законы: узнайте о законах, регулирующих использование сотовых телефонов и отправку текстовых сообщений в различных штатах.
• As Bad As Drunks ?: Исследование постулирует, что использование мобильного телефона во время вождения так же опасно, как вождение в нетрезвом виде.
• Текстовые сообщения: NPR описывает опасности и риски отправки текстовых сообщений во время вождения.
• Отвлекающие факторы: в брошюре рассматриваются различные источники отвлекающих факторов, например сотовые телефоны, mp3-плееры, iPod и т. Д.
• Смертельные отвлекающие факторы: обзор множества отвлекающих факторов в повседневной вождении, включая радио и музыку.

Безопасность в автомобиле: вождение в условиях стресса

• Вождение в наркотическом состоянии: Национальный институт по борьбе со злоупотреблением наркотиками предоставляет информацию и статистические данные о вождении в наркотическом состоянии.
• DUI: Исследование распространенности вождения под воздействием алкоголя среди молодежи.
• Законы DUI: узнайте о законах, относящихся к DUI в штате Кентукки.
• Вождение в нетрезвом виде: на странице представлена ​​информация и решения по вопросам вождения в нетрезвом виде.
• Вождение в нетрезвом виде: некоммерческая организация занимается обучением и предотвращением вождения в нетрезвом виде.
• Just One Night: программа общественного вещания для информирования людей об опасности вождения в нетрезвом виде.
• Информационный бюллетень: Полиция Квинсленда предоставляет исчерпывающую информацию о вождении наркотиков.
• Наркотики и вождение: Приходите сюда, чтобы узнать о влиянии наркотиков на вождение автомобиля.

Статья
Мэтт Робертсон

Мэтт — управляющий партнер Leland-West Insurance Brokers, Inc. Он начал работать в этой фирме, еще будучи студентом колледжа, еще в 1984 году. По словам Мэтта, его единственным оставшимся хобби является автоспорт … потому что это все, что он может себе позволить (» подойдет для покрышек »). Напишите ему на [email protected]

TensorFlow 2: краткое руководство для начинающих | TensorFlow Core

В этом кратком введении Керас используется для:

1. Загрузите предварительно созданный набор данных.
2. Создайте модель машинного обучения нейронной сети, которая классифицирует изображения.
3. Обучите эту нейронную сеть.
4. Оцените точность модели.

Это руководство представляет собой записную книжку Google Colaboratory. Программы Python запускаются прямо в браузере — отличный способ изучить и использовать TensorFlow. Чтобы следовать этому руководству, запустите записную книжку в Google Colab, нажав кнопку вверху этой страницы.

1. В Colab подключитесь к среде выполнения Python: в правом верхнем углу строки меню выберите CONNECT .
2. Выполните все ячейки кода записной книжки: выберите Runtime > Run all .

Настроить TensorFlow

Импортируйте TensorFlow в свою программу, чтобы начать работу:

  импортировать тензорный поток как tf
print ("Версия TensorFlow:", tf .__ version__)
  

Версия TensorFlow & двоеточие; 2.6.0
 

Если вы используете собственную среду разработки, а не Colab, см. Руководство по установке для настройки TensorFlow для разработки.

Примечание: Убедитесь, что вы обновили до последней версии pip , чтобы установить пакет TensorFlow 2, если вы используете свою собственную среду разработки. Подробности см. В руководстве по установке.

Загрузить набор данных

Загрузите и подготовьте набор данных MNIST. Преобразуйте данные образца из целых чисел в числа с плавающей запятой:

  mnist = tf.keras.datasets.mnist

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data ()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0
  

Загрузка данных из https & col; // storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/mnist.npz
11493376/114
 [================================] - 0 с 0 мкс / шаг
11501568/114
 [==============================] - 0 с 0 мкс / шаг
 

Создайте модель машинного обучения

Постройте модель tf.keras.Sequential путем наложения слоев.

  model = tf.keras.models.Sequential ([
  tf.keras.layers.Flatten (input_shape = (28, 28)),
  тф.керас.Layers.Dense (128, активация = 'relu'),
  tf.keras.layers.Dropout (0.2),
  tf.keras.layers.Dense (10)
])
  

Для каждого примера модель возвращает вектор логитов или логарифмических оценок шансов, по одному для каждого класса.

  прогнозы = модель (x_train [: 1]). Numpy ()
предсказания
  

массив ([[0,74148655, -0,39261633, 0,08016336, -0,46431944, 0,21458861,
         0,31183302, 0,7555975, 0,80728006, -0,6296631, -0,4926056]],
      dtype = float32)
 

Модель tf.Функция nn.softmax преобразует эти логиты в вероятностей для каждого класса:

  tf.nn.softmax (прогнозы) .numpy ()
  

массив ([[0,16651046, 0,05356818, 0,08594736, 0,04986165, 0,09831339,
        0,10835411, 0,16887674, 0,1778342, 0,04226285, 0,04847102]],
      dtype = float32)
 

Примечание: Можно встроить функцию tf.nn.softmax в функцию активации для последнего уровня сети. Хотя это может сделать выходные данные модели более интерпретируемыми, этот подход не рекомендуется, поскольку невозможно обеспечить точный и численно стабильный расчет потерь для всех моделей при использовании выходных данных softmax.

Определите функцию потерь для обучения с использованием потерь .SparseCategoricalCrossentropy , которая принимает вектор логитов и индекс True и возвращает скалярные потери для каждого примера.

  loss_fn = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy (from_logits = True)
  

Эта потеря равна отрицательной логарифмической вероятности истинного класса: потеря равна нулю, если модель уверена в правильном классе.

Эта необученная модель дает вероятности, близкие к случайным (1/10 для каждого класса), поэтому начальные потери должны быть близки к -tf.math.log (1/10) ~ = 2.3 .

  loss_fn (y_train [: 1], прогнозы) .numpy ()
  

2,2223506
 

Перед тем, как начать обучение, настройте и скомпилируйте модель с помощью Keras Model.compile . Задайте класс оптимизатора равным adam , установите потерю на функцию loss_fn , которую вы определили ранее, и укажите метрику, которая будет оцениваться для модели, установив для параметра метрики значение точность .

  model.compile (optimizer = 'adam',
              потеря = loss_fn,
              метрики = ['точность'])
  

Обучите и оцените свою модель

Используйте метод Model.fit , чтобы настроить параметры модели и минимизировать потери:

  model.fit (x_train, y_train, epochs = 5)
  

Эпоха 1/5
1875/1875 [==============================] - 3 с 2 мс / шаг - потеря и двоеточие; 0,2956 - точность и двоеточие; 0,9137
Эпоха 2/5
1875/1875 [==============================] - 3 с 2 мс / шаг - потеря и двоеточие; 0.1430 - точность и двоеточие; 0,9572
Эпоха 3/5
1875/1875 [==============================] - 3 с 2 мс / шаг - потеря и двоеточие; 0.1059 - точность и двоеточие; 0,9682
Эпоха 4/5
1875/1875 [==============================] - 3 с 2 мс / шаг - потеря и двоеточие; 0,0870 - точность и двоеточие; 0,9736
Эпоха 5/5
1875/1875 [==============================] - 3 с 2 мс / шаг - потеря и двоеточие; 0,0732 - точность и двоеточие; 0,9774

 

Метод Model.evaluate проверяет производительность моделей, обычно на «наборе проверки» или «наборе тестов».

  model.evaluate (x_test, y_test, verbose = 2)
  

313/313 - 0 с - потеря и двоеточие; 0,0771 - точность и двоеточие; 0,9756
[0,07707860320806503, 0,975600004196167]
 

Классификатор изображений теперь обучен для этого набора данных с точностью ~ 98%. Чтобы узнать больше, прочитайте руководства по TensorFlow.

Если вы хотите, чтобы ваша модель возвращала вероятность, вы можете обернуть обученную модель и прикрепить к ней softmax:

  вероятность_модель = tf.keras.Последовательный ([
  модель,
  tf.keras.layers.Softmax ()
])
  

  вероятность_модель (x_test [: 5])
  

367e-08, 2.08603578e-05, 3.36712168e-04,
        3.99928729e-10, 3.29815066e-07, 1.11730861e-12, 9.99547541e-01,
        5.785e-07, 9.2
41e-05],
       [9.06768847e-08, 1.75887300e-03, 9.98239040e-01, 1.42416525e-06,
        2.24498985e-14, 1.93019602e-07, 4.19461571e-07, 1.78353019e-14,
        1.094
e-08, 3.30677152e-15],
       [1.80358853e-07, 9.99705374e-01, 4.36524460e-05, 7.87066620e-06,
        6.60410151e-05, 1.29832119e-06, 2.66996949e-06, 5.51502962e-05,
        1.15344104e-04, 2.45894512e-06],
       [9.99937892e-01, 1.82150364e-10, 2.67099913e-05, 1.87603248e-07,
        2.81131548e-07, 1.86480634e-06, 2.33697901e-05, 1.97653662e-07,
        3.29448504e-08, 9.38197445e-06],
       [1.53162068e-06, 2.57238808e-09, 2.05853598e-06, 2.75526531e-07,
        9.93477166e-01, 2.57349512e-07, 3.59538944e-06, 9.20545644e-05,
        1.775e-06, 6.42123120e-03]], dtype = float32)>
 

Заключение

Поздравляем! Вы обучили модель машинного обучения, используя предварительно созданный набор данных с помощью Keras API.