Авто алгоритм: ООО Алгоритм-Сервис: дилер LADA в г. Архангельск

Камеры научат «видеть» машины с выключенными фарами: когда начнут приходить штрафы

Искусственный интеллект встанет на страже света. Столичные комплексы фото и видеофиксации учат распознавать машины с выключенными фарами и рассылать штрафы автовладельцам, сообщает программа «Вести-Москва». Правда эксперты скептически отнеслись к этому нововведению.

Вот так – точка за точкой – разработчики обучают искусственный интеллект. Уже совсем скоро умная система научится безошибочно распознавать автомобили с выключенными фарами и автоматически рассылать штрафы автовладельцам. В нескольких регионах она уже работает. Пока, правда, в тестовом режиме.

«Мы с помощью нейросети находим эти фары или противотуманки, ходовые огни. А дальше – довольно заурядный алгоритм, который определяет, есть ли там свечение или нет», – рассказывает Сергей Ласкин, руководитель компании по разработке систем видеофиксации.

В том, что эта мера необходима, разработчики не сомневаются.

Свет фар даже в дневное время значительно повышает шансы вовремя увидеть приближающийся автомобиль.

«Я сам однажды попал в такую ситуацию. Выезжая из тоннеля, я не увидел, что сзади едет машина в соседнем ряду с выключенными фарами. Выключенные фары на фоне темного тоннеля, спереди солнце, сзади темнота, я начал перестаиваться, и произошло ДТП», – вспоминает Сергей Ласкин, руководитель компании по разработке систем видеофиксации.

Затраты на внедрение новой функции будут минимальными. Закупать новое оборудование не придется. Систему установят на уже работающие камеры, как приложение в смартфон. Как ни странно, большинство водителей идею поддержали и проблем для себя не видят.

— Как заводишь, сразу загораются они. Сейчас такие машины пошли.

— Дождь идет, туман, снег, темно уже – люди не включают свет. Никакого расхода бензина, и аккумулятор не убивается. Я сам когда-то работал автоэлектриком, и я эту систему знаю.

— Ну, я считаю, что цель – это сбор денег дополнительный.

— Если положено, наверное, надо включать. Хотя я тоже не включил…

А вот аналитики на нововведение смотрят скептически. Есть опасения, что искусственный интеллект с такой задачей не справится и будет выписывать ошибочные штрафы.

«Камера может ошибаться в целом ряде случаев. Это и яркий свет, и светодиоды – они же мерцают. Соответственно, непонятно, как материал будет отбраковываться, как он будет отбираться. Лично для меня это чрезвычайно сомнительная история», – объясняет Антон Шапарин, вице-президент Национального автомобильного союза.

Опротестовать такие штрафы, по мнению специалистов, будет невозможно.

«Данный состав весьма субъективный. Водитель задним числом никак не может доказать, были ли у него включены, допустим, дневные ходовые огни, которые могут представлять собой тонкую полоску около бампера, которую камера сверху никак не заметит», – поясняет Григорий Шухман, эксперт по комплексам фото и видеофиксации.

Впрочем, разработчики проблемы не видят. Система делает несколько десятков снимков, что снижает вероятность ошибки практически до нуля.

Специалисты также хотят научить камеры следить за хорошими манерами на дороге. В планах создать систему, которая будет отслеживать агрессивных водителей и, например, штрафовать тех, кто не соблюдает дистанцию и поджимает других участников движения при скоростной езде.

Жителям Балашихи напоминают алгоритм обращения с автохламом

Главное управление региональной безопасности Московской области информирует жителей, что в Подмосковье существует определенный алгоритм, как бороться с автохламом. Любой гражданин, обладающий информацией о местонахождении брошенного автомобиля, может сообщить о данном факте в администрацию своего муниципалитета. Администрацией городского округа будут приняты необходимые меры по перемещению бесхозной машины на специализированную стоянку.

Годами стоящие на дворовой территории бесхозные машины занимают полезную площадь и мешают благоустройству. Брошенным автомобиль будет считаться в том случае, если он стоит на общественной территории – на участке рядом с многоквартирными жилыми домами или на проезжей части. Но даже если машина припаркована на частной земле, в некоторых случаях, когда к этой территории предъявляются определенные правила, касающиеся городского благоустройства, владельца могут попросить убрать автохлам.

Автомобиль признается бесхозным в нескольких случаях:
 — собственник отсутствует или он отказался от машины;
—  авто сильно повреждено в ДТП и восстановление его невозможно;
— автомобиль разукомплектован – у него нет колес, стекол, дверей и прочих крупных кузовных деталей;

— отсутствуют государственные номера.

Состояние машины становится второстепенным в том случае, если у нее сохраняются госномера. В такой ситуации она остается чьей-то собственностью. Право на ее перемещение есть только у самого владельца. Вывоз автомобиля, без нарушения правил стоянки, кем-то посторонним будет считаться изъятием имущества, а оно проводится только по решению суда.

Общая схема эвакуации брошенной машины выглядит следующим образом:

1. В местную администрацию, где обнаружен «автохлам», необходимо сообщить о том, что во дворе стоит бесхозный автомобиль. Заявление может подать, как управляющая организация, так и житель дома, во дворе которого находится такой автомобиль.
Сделать это можно несколькими способами:
— заказным письмом;
— с помощью формы подачи обращений через интернет на сайте администрации муниципалитета:

— обратиться лично с заявлением.

В своем письменном обращении необходимо указать место нахождения автомобиля, его государственный номер, отметить если госномер отсутствует, марку и модель, цвет, прочие признаки. В заявлении отмечается также и период, на протяжении которого не производится эксплуатации транспортного средства. Полезным приложением будет фотография машины – она поможет быстрее отыскать объект.

2. В администрации существует специальная комиссия, которая выезжает на место и определяет, действительно ли автомобиль брошен.

3. Комиссия принимает необходимые меры по установлению собственника брошенного транспортного средства, взаимодействуя с органами ГИБДД МВД России. Если удается идентифицировать личность владельца, собственнику направляется требование о перемещении автомобиля с общественной парковки либо приведении автомобиля в надлежащее состояние.

4. Если собственник не найдётся, инициируется обращение в суд для признания транспортного средства бесхозяйной вещью с последующей передачей в муниципальную собственность городского округа. После решения суда, комиссия принимает решение о принудительном перемещении автомобиля с применение спецтехники на специализированную стоянку.

Корпорации готовят революцию роботов — Газета.Ru

В автомобильной промышленности стремительно внедряется роботизация: речь не только о беспилотных машинах и «смарт-технологиях» в обычных автомобилях, иногда позволяющих убрать руки с руля, а вполне себе функциональных машинах вроде колесного робота-уборщика пляжей от Microsoft. И в этом сегменте технологические гиганты не отстают от автокомпаний – все чаще роботы, похожие на автомобили, наделяются полезными функциями.

Корпорация Microsoft представила беспилотный робот-уборщик, созданный партнером компании — стартапом TechTics. Четырехколесная машина с пухлыми шинами низкого давления призвана очищать пляжи от оставленного там людьми мусора – в частности, от сигаретных окурков, а позже, когда нейросеть достаточно обучится, — и от пластиковых бутылок. Эта работа чрезвычайно важна, поскольку пляжи служат одним из главных поставщиков мусора в мировой океан. В Microsoft, надеются, что их изобретение сможет внести весомый вклад в улучшение экологии прибрежных зон.

Двигаясь по песку, BeachBot компании TechTics сканирует пространство и распознает окурки при помощи искусственного интеллекта.

Разработка пока несовершенна: во время испытаний в естественной среде робот смог найти и собрать всего 10 окурков за полчаса. Выезд в природу машина совмещает с обучением. Кроме того, разработчики призывают присылать им фотографии лежащего в песке мусора – так искусственный интеллект робота сможет быстрее обучиться и эффективнее распознавать их.

По подсчетам ученых, сигаретные окурки являются самым распространенным видом загрязнения – за год в природу их попадает около 4,5 трлн штук. В дальнейшем BeachBot планируется настроить и на другие виды отходов.

Робо-менеджер

Автокомпании не хотят отдавать сегмент роботизации общественного быта на откуп технологическим гигантам. Так, Hyundai в этом году показала робота, предназначенного для работы в «шоу-руме» дилерского центра. Антропоморфная машина DAL-e массой 80 кг и ростом 1,1 м использует для распознавания лиц алгоритмы искусственного интеллекта и способен обучаться – за счет платформы речевого анализа.

close

100%

Робот «поселился» в автосалоне корейской марки на юге Сеула. Человекоподобный комплекс создан специально для посетителей, у которых по тем или иным причинам есть потребность избегать лишних контактов с людьми. Программа робота-продавца позволяет ненавязчиво общаться с клиентами и предлагать им разнообразные полезные услуги.

При этом «умный» робот от Hyundai обязательно предупредит, если человек прошел в помещение без защитной маски и предложит ее надеть.

Электронный консультант снабжен колесами – он способен передвигаться по «шоу-руму», рассказывать о выставленных там автомобилях и даже жестикулировать своими механическими руками. После тестовой эксплуатации в Корее такими устройствами могут оснастить и другие салоны корейских автопроизводителей Hyundai и Kia, которые входят в один концерн.

Аватар для Фукусимы

Разработанный Toyota робот под индексом T-HR3 скорее предназначен продемонстрировать возможности концерна в робототехнике. Устройство ростом 1,5 м и весом 75 кг имеет 10 пальцев на руках и 33 степенями свободы движения в различных направлениях.

Правда, управляется это устройство оператором – но зато оно способно в точности повторять движения человека. А значит – потенциально сможет работать в таких местах, где людям находиться опасно – на аварийных объектах, в зонах техногенных катастроф в том числе с выделением радиации. Его создатели считают, что такой умный помощник будет полезен людям в офисе, на стройке или в больнице.

close

100%

Разработкой антропоморфных роботов японская автомобильная корпорация занимается уже давно – среди ее изделий можно вспомнить, робота, способного играть на скрипке.

Апробированные и выверенные в T-HR3 наработки, в том числе сервоприводы, датчики и всевозможные сенсоры, Toyota намерена применять и в других полезных человеку устройствах.

Asimo спешит на помощь

Первый вариант робота Asimo компания Honda представила еще в далеком 2000 году. В следующие два десятилетия конструкция этого устройства, способного распознавать жесты, слышать звуки, узнавать человека в лицо и даже ходить по лестнице, неоднократно совершенствовалась. Одна из последних итераций робота от Honda – это робот-спасатель E2-DR, который может не только подниматься по лестнице, но и проникать в узкие проходы и пробираться сквозь завалы.

Для сканирования окружающего пространства у него есть пять устройств: стереокамера с инфракрасной подсветкой, дальномер-камера, два лазерных дальномера и камера, снабженная светодиодной вспышкой. Устройство снабжено вращающимся туловищем, которое способно, практически как у человека, вращаться по сторонам.

Встроенная литий-ионная батарея позволяет роботу работать автономно в течение часа.

Однако представленный прототип все же пока не готов бороться с последствиями стихийных бедствий и катастроф. В частности, к моменту дебюта его так и не научили вставать на ноги после падения – а для робота-спасателя это – один из важнейших навыков.

Алгоритм действий

Алгоритм действий Владельца транспортного средства при переоборудовании автомобиля для работы на КПГ

1. Обращается в Пункт по переоборудованию автомобилей, аттестованный Администрацией Волгоградской области в качестве партнерского центра, для заключения договора на установку газобалонного оборудования.

2. В рамках одного окна, с помощью Пункта по переоборудованию автомобилей, направляет заявление в аккредитованную испытательную лабораторию на получение Заключения предварительной технической экспертизы конструкции транспортного средства на предмет возможности внесения в нее изменений.

3. В рамках одного окна, с помощью Пункта по переоборудованию автомобилей, направляет в ГИБДД заявление на получение разрешения на внесение изменений в конструкцию транспортного средства;

4. Передает транспортное средство для выполнения работ по установке газобалонного оборудования и оплачивает их стоимость с учётом скидки, предоставляемой Пунктом по переоборудованию автомобилей, согласно   «Порядка предоставления из областного бюджета субсидий юридическим лицам и индивидуальным предпринимателям, выполняющим работы по переоборудованию транспортных средств на использование природного газа (метана) в качестве моторного топлива, в целях возмещения недополученных доходов в связи с предоставлением таким лицам скидки владельцам транспортных средств на указанные работы», утвержденного постановлением Администрации Волгоградской области от 22.06.2020г. №363-п;

5. Проходит технический осмотр транспортного средства с внесенными изменениями в его конструкцию;

6. В рамках одного окна, с помощью Пункта по переоборудованию автомобилей, направляет заявление в аккредитованную испытательную лабораторию на получение Протокола проверки безопасности конструкции транспортного средства после внесенных в нее изменений;  

7. Оплачивает государственную пошлину за выдачу свидетельства о соответствии транспортного средства с внесенными в его конструкцию изменениями требованиям безопасности;

8. В рамках одного окна, с помощью Пункта по переоборудованию автомобилей, направляет в ГИБДД заявление о выдаче свидетельства о соответствии транспортного средства с внесенными в его конструкцию изменениями требованиям безопасности;

9. В течение 10 суток после получения свидетельства обращается в подразделение Госавтоинспекции, предоставляющее государственную услугу по регистрации автомототранспортных средств и прицепов к ним, для внесения изменений в регистрационные данные транспортного средства.

10. Предоставляет Пункту по переоборудованию автомобилей копии документов, подтверждающие факт внесения изменений в регистрационные данные ТС подразделением ГИБДД, предоставляющим государственную услугу по регистрации автомототранспортных средств и прицепов к ним.   

Передвижная выставка – Автомобили – Коммерсантъ

Передвижная выставка

0000000″> 27.07.2021, 0:00

Слово «галерея» имеет немало значений. Первоначально это вытянутое в длину помещение, переход между разными частями зданиями. Придумали в Италии; конечно же, на одной стене были окна, а на противоположной, глухой, – произведения искусства: скульптуры, живопись, гобелены… Турки придумали «минную галерею» – так назывался потайной подземный ход, прорытый под стену неприятельской крепости, заканчивавшийся камерой с адским количеством взрывчатки. К какой из галерей ближе то, что придумала для Phantom VIII марка Rolls-Royce, сказать сложно. С одной стороны, это «художественные галереи». Но в силу своей эксклюзивности и дороговизны каждая из этих галерей, конечно же, «бомба».

Григорий Митин

Помимо алюминиевой архитектуры кузова, бесшумного мотора и прочих чудес, марка дала возможность клиентам создать внутри автомобиля и возить с собой какое-нибудь особенное произведение искусства. Понятно, что каждый «Фантом» – уже произведение искусства, но кашу маслом не испортишь, поэтому пусть внутри него будет еще одно. Знаете, как в усадьбах особым шиком считалось, чтобы было озеро, посередине его остров, на котором еще озерцо с еще одним островком. И так можно до бесконечности, кстати.

Новый способ кастомизации в Гудвуде назвали «галереей». Это пространство в передней панели под витриной из бесшовного стекла, в котором владелец может поместить произведение искусства, но в принципе – все, что ему захочется: от рисунков собственного ребенка до запаянной в стекло композиции из воблы, купленной на набережной в Волгограде.

Фото: Rolls — Royce

Фото: Rolls — Royce

Фото: Rolls — Royce

Впрочем, чаще клиент все же выбирает дизайнера или художника с мировым именем, совместно с которым команда Bespoke создаст экспонат для галереи его нового Phantom.

Пару месяцев назад Rolls-Royce Motor Cars ввела в эксплуатацию на своем заводе в Гудвуде так называемую чистую комнату, в которой происходит окончательная сборка «галерей», – подобного рода помещения есть на предприятиях по производству микрочипов или фармацевтики. Заходить в нее могут лишь пять специально обученных сотрудников, причем не больше чем по двое. А перед этим в специальном предбаннике они проходят обработку куда более серьезную, чем врачи перед входом в «красную зону» ковидной больницы. Ибо здесь задача «не заразить», а не «не заразиться». Никакой косметики или дезодорантов. Надевать защитную одежду – строго сверху вниз, чтобы снизить риск загрязнения волосами и прочим. Сама одежда – безворсовая хирургическая, включая сетку для волос, стерильную маску, хирургический комбинезон и галоши. Сотрудники предварительно должны вымыть руки деионизированной водой, чтобы предотвратить возможное попадание в «чистую комнату» мыла. Изготовленные на заказ латексные перчатки без пудры были разработаны специально для Rolls-Royce, чтобы обеспечить стопроцентное удержание влаги, образующейся из-за потоотделения внутри перчатки.

Так рождается красота. А она, как известно, требует жертв. Каких именно? Ответ вы найдете на следующих страницах.

Беззащитны шипы

Фото: Rolls — Royce

Только три месяца ушло на то, чтобы найти формулу и метод производства тончайшего фарфора, который будет таким же тонким и хрупким, как лепесток настоящей розы.

Фото: Rolls — Royce

Фото: Rolls — Royce

Фото: Rolls — Royce

Если вы думаете, что роза может быть частью декора автомобиля, только когда она запаяна в плексигласовый набалдашник на рукоятке КП – во времена СССР такие были писком моды на «Жигулях», – то ошибаетесь. Именно эти цветы сложились в композицию галереи Immortal Beauty. Фарфоровые розы для «Бессмертной красоты» были изготовлены вручную на фарфоровой мануфактуре «Нимфенбург» в Баварии. Предприятие было основано в 1747 году, и вот уже почти три века нимфенбургский фарфор украшает дома самых известных семей мира. В основе дизайна – роза сорта Phantom, выведенная эксклюзивно для Rolls-Royce селекционером Филиппом Харкнессом. Этот цветок произрастает лишь в одном месте в мире – в саду завода марки в Гудвуде. В композиции отображены разные стадии жизни розы – от бутона до распустившегося цветка, состоящего из 80 слепленных вручную элементов. Фон, на котором изображены цветы, – это тоже фарфор, только черный. Бисквитный фарфор белого и черного цветов впервые обжигали вместе – для этого на мануфактуре была специально разработана новая технология.

Дружка твоего Фокса

Фото: Rolls — Royce

Фото: Rolls — Royce

Основной фон галереи покрыт насыщенным аметистовым лаком Violet de Nuit. Его задача – отражение света для усиления цвета аметистов, насаженных на кончики серебряных копий.

Фото: Rolls — Royce

Фото: Rolls — Royce

Британский дизайнер и ювелир Ричард Фокс и раньше находил возможность украшать клиентские «Фантомы» драгоценными и полудрагоценными камнями: бриллиантами, изумрудами, сапфирами, рубинами и танзанитами. С появлением галерей у Фокса появилась возможность от самодеятельности перейти к участию в глобальном проекте. В своей галерее, получившей название Astrum, Ричард попытался изобразить звездный взрыв. В центре платиновой композиции – бриллиант классической огранки. Словно лучи солнца, от него растут серебряные иглы, в которых заключены аметисты. Основа композиции выгравирована с эффектом гильоше, что придает ощущение глубины, и выкрашена в аметистовый лак, подчеркивающий яркость камней. Хотя, как признаются Фокс и его соавтор из Rolls-Royce Bespoke Design Алекс Иннес, вдохновлял их не только космос, но и, например, морские ежи, растения, взрывы и даже небоскребы. Часы, которые многие, кто их видел, считают жемчужиной интерьера, украшены дополнительным гильошированным узором из стерлингового серебра с тем же аметистовым оттенком, который дополняет основную часть работы.

Золотые кирпичи

Фото: Rolls — Royce

Фото: Rolls — Royce

Франк называет свое искусство аддитивным. Аддитивность, если вы забыли, – свойство математических или физических величин, состоящее в том, что значение величины, соответствующее целому объекту, равно сумме значений величин, соответствующих его частям.

Фото: Rolls — Royce

Фото: Rolls — Royce

Те, кто постарше, наверняка помнят грандиозный рекламный ролик, снятый Тимуром Бекмамбетовым для банка «Империал». Как пришли испанцы, взяли у инков выполненные из золота фигурки животных и переплавили их в золотые кирпичи. Галерея мюнхенского дизайнера Торстена Франка тоже чем-то напоминает стену из золотых кирпичей. Но не все так просто. Генетические данные владельца «Фантома» оцифровали, и потом с помощью специального алгоритма они обрели визуальную форму – методом 3D-печати были запечатлены в композиции из нержавеющей стали. Далее этот элемент вручную отполировали и покрыли 24-каратным золотом, превратив галерею в настоящий шедевр ювелирного искусства, скульптуры и дизайна. Как поясняет Франк: «В течение дня наша душа меняется тысячи раз под воздействием тысячи факторов, как внешних, так и наших внутренних. Галерея, которую я назвал Digital Soul, тоже меняется в зависимости от освещенности и угла, с которого мы на нее смотрим». Может, когда-нибудь изобретут прибор, который, отсканировав эту композицию, сообщит все данные ДНК владельца, нарушив тем самым врачебную тайну.

Спасение утопающих

Фото: Rolls — Royce

Фото: Rolls — Royce

Как сказал соучредитель компании Based Upon Лекс Уэлч: «Мы пытались запечатлеть момент, как если бы ткань одежды сорвалась с плеч „Духа экстаза», накрыла машину и замерла во времени и пространстве».

Фото: Rolls — Royce

Фото: Rolls — Royce

Шелковая материя, плавно струящаяся под водой, лично у меня рождает ассоциации с каким-нибудь голливудским сюжетом, по которому героиня медленно опускается на дно водоема, но потом ее спасают. Или не спасают – загробные названия моделей марки Rolls-Royce допускают и такое развитие событий. Однако лондонский дизайнерский коллектив Based Upon, когда работал над галереей A Moment In Time, думал немного о другом. Наблюдая движение под водой шелковой ткани, они хотели воспроизвести летящие, а не плывущие одежды «Духа экстаза». Полоска шелка протягивалась через резервуар с водой. Все ее изгибы тщательно фиксировались на фотопленку. На основе снимков изготовили цифровую модель. Потом по модели вручную слепили из глины ту самую как бы материю. Затем изделие немного приплющили, чтобы оно по толщине поместилось в стеклянную капсулу галереи. Наконец, была изготовлена деталь из цельного листа алюминия. Благодаря ювелирной полировке она полностью повторяет изгибы и сияние шелковой ткани. Те, кто видел эту галерею внутри автомобиля, говорят, что ты буквально чувствуешь дыхание призрака, от которого развевается ткань.

Муза навеяла

Фото: Rolls — Royce

Фото: Rolls — Royce

Произведения для галереи создавались Хелен Эми Мюррей совместно с Черикей Хэем, дизайнером Rolls-Royce по цвету и отделке.

Фото: Rolls — Royce

Фото: Rolls — Royce

В начале XX века натурализм женского тела не принято было выставлять напоказ. Именно поэтому часть публики смущало изображение «Духа экстаза», украшавшего капоты Rolls-Royce, многим казалось, что дама только что встала с кровати и тут же полетела. В том, в чем была. И лишь декаданс принес фасоны типа туники, позволяющие легчайшим тканям обвивать на ветру женские станы. Именно такой прием использовал Чарльз Сайкс в своей ставшей знаменитой скульптуре. Поначалу каждая статуэтка делалась по собственному лекалу, и потому складки развевающейся одежды у фигурок были немного разными. Такими же разными получаются и складки ткани на аппликациях, повторяющих фрагмент крыла «Духа экстаза», которые создала для галереи Whispered Muse британская художница Хелен Эми Мюррей. У нее свои уникальные приемы работы с тканью. Она умеет превращать текстиль, кожу или замшу в оригинальные трехмерные декоративные поверхности. Рельеф складок при этом выглядит вполне естественно. Художница использовала обивочную ткань разных оттенков, шелковые нити, а для придания объема – пух олененка.

Поскрести по Суссексу

Фото: Rolls — Royce

Фото: Rolls — Royce

«Как живопись отражает внутренний мир художника, так и внешность автомобиля передает ценности бренда. Я попыталась найти точки соприкосновения между тем и другим», – рассказывает художница.

Фото: Rolls — Royce

Фото: Rolls — Royce

Западный Суссекс славится великолепием ландшафтов – в графстве целых 27 заповедников, многие из которых оберегаются законом как «зоны выдающейся природной красоты». Именно красота природы произвела самое сильное впечатление на китайскую художницу Лян Юаньвэй, когда ее пригласили в штаб-квартиру Rolls-Royce в Чичестере – это как раз в Западном Суссексе – создать работу для галереи нового «Фантома». Лян Юаньвэй широко известна своим уникальным видением мира. Для «фантомной галереи» она запечатлела осенние краски английской сельской местности, которые окружают техническое совершенство и статус Rolls-Royce на его малой Родине. То есть, где бы ни оказался автомобиль, Суссекс будет с ним, только не снаружи, а внутри. Лян Юаньвэй наносит краску так густо, что листва галереи Autumn Palette кажется объемной. Техника авторская и довольно сложная – прожилки, остающиеся от естественных волнистых линий кисти, заполнены дополнительными слоями краски, чтобы создать отделку, напоминающую шелк или атлас. Впечатление тканой текстуры вносит изысканность и утонченность, которая просто окутывает своей безмятежностью.

Самое важное в канале Коммерсантъ в  Telegram

Конференция Pandora для ДВ и новый алгоритм обслуживания батареи гибридных и электромобилей

26 октября прошла конференция Pandora для Дальнего Востока. Заботясь о здоровье наших партнёров и следуя рекомендациям Минздрава, мы не стали собирать большой зал, а провели онлайн-конференцию в новом, гибридном формате.

источник фото: aforsage.ru

Ведущие специалисты вещали из Владивостока и Москвы.

источник фото: bigpicture.ru

Делали короткие, но очень ёмкие доклады. Представили мировую новинку – Pandora DX-4GL – систему с выдающимися характеристиками, 4G-модемом и уникально доступной ценой.

Также представили новинки: часы-браслет Pandora Band, замок капота Pandora Lock, трекер NAV-11. Одновременно с этим команда лучших инженеров работала в городах: Владивосток, Хабаровск, Уссурийск.

источник фото: i11.fotocdn.net

Выезжали по заявкам местных установщиков, оптимизировали, дорабатывали наши системы, чтобы они становились ещё совершеннее, исходя из пожеланий местных специалистов.

источник фото: trippo.ru

Общее количество участников, посетивших конференцию, было больше 280. При этом, одновременно в онлайн было не менее 160 человек. В завершающей части конференции состоялась лотерея с беспрецедентно большим количеством призов. Наградили особо заслуженных установщиков, которые активно участвуют в совершенствовании наших систем.

Конечно, ничто не заменит нам живого общения, когда мы можем воочию встретиться с уважаемыми специалистами, уделить время, поговорить о наболевшем и обменяться опытом. Мы обязательно вернёмся к прежнему формату, как только позволит ситуация с вирусными инфекциями.

В результате недавней поездки на Дальний Восток инженеров Pandora, наши системы стали еще и улучшать надежность сверхпопулярных гибридных автомобилей.

Как это возможно? Сейчас расскажем.

На сегодняшний день на всем Дальнем Востоке гибридные Тойоты – это самые популярные и востребованные автомобили. Конечно же, они славятся, в том числе, и своей надежностью, однако «ахиллесовой пятой» таких автомобилей является конструктив высоковольтной батареи и системы охлаждения. Плотная компоновка, воздушное охлаждение и сдвиг работы алгоритмов в сторону большего комфорта салона, часто приводят к локальному перегреву элементов дорогостоящей батареи и деградации ее емкости.

источник фото: img.autocosmos.com

С этой проблемой знакомы почти все владельцы гибридных автомобилей Тойота, особенно с учетом того, что почти все из них попадают к нашим автовладельцам с приличным пробегом и, конечно, вопрос остаточного ресурса беспокоит больше всего.

Наши инженеры в сотрудничестве и благодаря неоценимой помощи компании “Гибрид Сервис” во все современные охранно-сервисные и телеметрические системы Pandora/Pandect X добавили новые специальные алгоритмы управления системой охлаждения ВВБ (высоковольтной батареи) гибридных автомобилей Тойота, которые не допускают локального и опасного для ячеек батареи перегрева и работы на высоких температурах, что предохраняет батарею от преждевременного выхода из строя.

источник фото: img.favcars.com

Для того, чтобы данный алгоритм заработал, необходимо просто обновить основную прошивку базового блока системы (которая уже доступна на нашем сайте и в обновлении мобильного приложения Pandora Specialist), разрешить в меню настроек пункт «Продление ресурса высоковольтной батареи гибридов и электромобилей» и все. Никаких дополнительных подключений производить не нужно – вся работа осуществляется по штатным цифровым шинам.

Новый программный модуль уже реализован на автомобилях Toyota Prius 20 и Toyota Prius 30, однако наши инженеры активно продолжают работу над расширением списка поддерживаемых автомобилей.

источник фото: blog.toyota.co.uk

Мы давно и широко известны своими алгоритмами безопасного и надёжного автоматического запуска для бензиновых и дизельных двигателей и очень надеемся, что полезная забота от компании Pandora поможет ещё и владельцам гибридных и электромобилей существенно продлить и сохранить здоровье высоковольтной батареи при ежедневной эксплуатации.

виды и механизм возврата средств

Для проведения разнообразных платежных операций в безналичной форме разработан специальный инструмент — банковский эквайринг. Он позволяет компаниям получать оплату от клиентов по картам, а также выполнять транзакции с электронных кошельков, когда дело касается расчетов через Интернет.

Составляющие эквайрингового процесса

Любые финансовые операции эквайринга предполагают непосредственное участие трех сторон:

• обладателя пластиковой банковской карточки;
• коммерческого предприятия, принимающего безналичный платеж;
• банка-эквайера, обеспечивающего выполнение операций.

Помимо названных фигурантов косвенное отношение к процессу имеют банки-эмитенты, выпускающие «пластик», и платежные системы, поддерживающие карточки и электронные виртуальные кошельки. Механизм списания денежных средств с карты покупателя с их последующим переводом на счет продавца зависит от вида эквайринга. Он бывает торговым, интернет и мобильным.

В обычных коммерческих организациях, работающих оффлайн, применяется торговый эквайринг, основной отличительный атрибут которого — POS-терминалы. Это специализированное оборудование считывает данные с карт клиентов, передает их в банк, а он уже переводит деньги на р/с продавца с вычетом комиссии.

Если же покупка совершается онлайн, операция эквайринга выполняется несколько иначе. Здесь по понятным причинам отсутствуют терминалы и прочие физические кассовые аппараты. Все происходит на программном уровне в интернете. При покупке клиент перенаправляется на страницу оплаты, где далее указывает реквизиты карты. Процессинговые сервисы обеспечивают безопасную передачу данных, а их защита возлагается на протоколы шифрования и другие средства хранения и обработки информации о транзакциях.

По своей сути мобильный эквайринг схож с торговым, только здесь функцию POS-терминала выполняют другие устройства. Это смартфон с предустановленным специальным ПО и компактная автономная приставка – mPOS-терминал. Такой способ довольно удобен для маленьких торговых точек, им охотно пользуются ИП. Но особенно он актуален в разъездных коммерческих мероприятиях и в местах, где установка POS-терминала проблематична или вовсе невозможна.

Виды эквайринговых операций

Основной операцией эквайринга является списание денег с банковской карты покупателя и перевод этих средств на расчетный счет коммерческой организации. Помимо этого процесс безналичного расчета предусматривает и другие операции:

• авторизацию покупателя для снятия с его карты денег;
• списание банковской комиссии;
• установку защищенного соединения (при интернет-платежах).

Схема работы эквайринга, как правило, прописывается в договоре о предоставлении услуги, который заключается между торговым предприятием и кредитно-финансовым учреждением.

Возврат денежных средств по эквайрингу

В предпринимательской деятельности периодически возникают ситуации, когда приходится делать отмену покупки и возвращать деньги клиенту. В такой процедуре имеют значение два нюанса:

• возврат производится на карточку, по которой проводилась оплата;
• участниками сделки выступают продавец, покупатель и банк-эквайер.

Непосредственно банк отвечает за сроки возврата по эквайрингу, которые могут составлять до тридцати рабочих дней. На практике возмещение происходит гораздо быстрее. Чтобы получить свои деньги обратно, покупатель выполнить ряд условий:

• предоставить товарный чек и карточку, с которой было сделано списание;
• предъявить паспорт или иное удостоверение личности.

По действующему законодательству торговая точка не вправе отказать в возврате по операции эквайринга, если чек не был пробит или потерялся. Факт приобретения может быть подтвержден другим способом. При отсутствии чека потребителю следует заполнить по форме соответствующее заявление.

Порядок операции отмены покупки

Процедура возврата по эквайрингу выполняется в день приобретения товара и предполагает возврат финансовых средств клиенту на сумму покупки. Алгоритм операции выглядит следующим образом:

• проверка кассиром чеков и обоснований для отмены;
• проведение операции на терминале в соответствии с инструкцией;
• выполнение операции возврата денег;
• выдача покупателю чека, подтверждающего отмену.

Если по каким-либо причинам карточка, по которой проводилась оплата покупки, недоступна, деньги могут быть возвращены на другую. Для этого понадобится написать заявление в банк. Когда товар меняется на более дорогой, возвратная операция по эквайрингу не выполняется. В этом случае происходит досписание средств до нужной суммы.

Основы алгоритмической торговли: концепции и примеры

Алгоритмическая торговля (также называемая автоматической торговлей, торговлей методом черного ящика или алгоритмической торговлей) использует компьютерную программу, которая следует определенному набору инструкций (алгоритму) для размещения сделки. Теоретически торговля может приносить прибыль с такой скоростью и частотой, которые невозможны для трейдера-человека.

Определенные наборы инструкций основаны на времени, цене, количестве или любой математической модели. Помимо возможностей получения прибыли для трейдера, алгоритмическая торговля делает рынки более ликвидными и делает торговлю более систематической, исключая влияние человеческих эмоций на торговую деятельность.

Практика алгоритмической торговли

Предположим, трейдер следует этим простым торговым критериям:

• Купите 50 акций акции, когда ее 50-дневная скользящая средняя превышает 200-дневную скользящую среднюю. (Скользящее среднее — это среднее значение прошлых точек данных, которое сглаживает ежедневные колебания цен и тем самым определяет тенденции.)
• Продать акции, когда ее 50-дневная скользящая средняя опускается ниже 200-дневной скользящей средней.

Используя эти две простые инструкции, компьютерная программа будет автоматически отслеживать цену акций (и индикаторы скользящего среднего) и размещать ордера на покупку и продажу при соблюдении определенных условий.Трейдеру больше не нужно следить за ценами и графиками в реальном времени или выставлять ордера вручную. Система алгоритмической торговли делает это автоматически, правильно определяя торговую возможность.

Основы алгоритмической торговли

Преимущества алгоритмической торговли

Алго-трейдинг дает следующие преимущества:

• Сделки совершаются по оптимальным ценам.
• Trade ордер размещается мгновенно и точно (высока вероятность исполнения на желаемых уровнях).
• Сделки рассчитываются правильно и мгновенно, чтобы избежать значительных изменений цен.
• Снижение операционных издержек.
• Одновременные автоматизированные проверки на нескольких рыночных условиях.
• Снижен риск ошибок вручную при размещении сделок.
• Алгоритмическая торговля может быть протестирована на исторических данных и данных в реальном времени , чтобы убедиться, что это жизнеспособная торговая стратегия.
• Снижена вероятность ошибок трейдеров-людей, основанных на эмоциональных и психологических факторах.

Большинство алгоритмов торговли сегодня — это высокочастотная торговля (HFT), которая пытается извлечь выгоду из размещения большого количества заказов на высокой скорости на нескольких рынках и с несколькими параметрами решения на основе заранее запрограммированных инструкций.

Алго-трейдинг используется во многих формах торговой и инвестиционной деятельности, включая:

• Среднесрочные и долгосрочные инвесторы или фирмы-покупатели — пенсионные фонды, паевые инвестиционные фонды, страховые компании — используют алгоритмическую торговлю для покупки акций в больших количествах, когда они не хотят влиять на цены акций с помощью дискретных крупных инвестиций .
• Краткосрочные трейдеры и участники продавца — маркет-мейкеры (например, брокерские конторы), спекулянты и арбитражёры — получают выгоду от автоматического исполнения сделок; Кроме того, алгоритмическая торговля помогает создать достаточную ликвидность для продавцов на рынке.
• Систематические трейдеры — последователи тренда, хедж-фонды или парные трейдеры (нейтральная к рынку торговая стратегия, которая сопоставляет длинную позицию с короткой позицией в паре сильно коррелированных инструментов, таких как две акции, торгуемые на бирже фонды (ETF) или валюты ) — гораздо эффективнее программировать их правила торговли и позволить программе торговать автоматически.

Алгоритмическая торговля обеспечивает более систематический подход к активной торговле, чем методы, основанные на интуиции или инстинкте трейдера.

Алгоритмические торговые стратегии

Любая стратегия алгоритмической торговли требует идентифицированной возможности, которая является прибыльной с точки зрения увеличения прибыли или снижения затрат. Ниже приведены общие торговые стратегии, используемые в алгоритмической торговле:

Стратегии следования за трендами

Наиболее распространенные алгоритмические торговые стратегии следуют тенденциям в скользящих средних, прорывах каналов, движениях ценовых уровней и связанных с ними технических индикаторах.Это самые простые и простые стратегии для реализации посредством алгоритмической торговли, поскольку эти стратегии не предполагают никаких прогнозов или прогнозов цен. Торговля инициируется на основе появления желаемых тенденций, которые легко и просто реализовать с помощью алгоритмов, не вдаваясь в сложность прогнозного анализа. Использование 50- и 200-дневных скользящих средних — популярная стратегия следования за трендом.

Возможности арбитража

Покупка акций с двойным листингом по более низкой цене на одном рынке и одновременная продажа их по более высокой цене на другом рынке предлагает разницу в цене в виде безрисковой прибыли или арбитража.Эту же операцию можно повторить для акций и фьючерсных инструментов, поскольку время от времени действительно существует разница в цене. Внедрение алгоритма для определения такой разницы в ценах и эффективного размещения заказов открывает выгодные возможности.

Ребалансировка индексного фонда

Индексные фонды определили периоды ребалансировки, чтобы привести свои активы в соответствие с их соответствующими базовыми индексами. Это создает прибыльные возможности для алгоритмических трейдеров, которые извлекают выгоду из ожидаемых сделок, которые предлагают прибыль от 20 до 80 базисных пунктов в зависимости от количества акций в индексном фонде непосредственно перед ребалансировкой индексного фонда.Такие сделки инициируются через алгоритмические торговые системы для своевременного исполнения и лучших цен.

Стратегии на основе математических моделей

Проверенные математические модели, такие как дельта-нейтральная торговая стратегия, позволяют торговать комбинацией опционов и базовой ценной бумаги. (Дельта-нейтральный — это портфельная стратегия, состоящая из нескольких позиций с компенсирующими положительными и отрицательными дельтами — соотношение, сравнивающее изменение цены актива, обычно рыночной ценной бумаги, с соответствующим изменением цены его производного инструмента — так что общая дельта рассматриваемых активов равна нулю.)

Торговый диапазон (среднее изменение)

Стратегия возврата к среднему основана на концепции, согласно которой высокие и низкие цены актива являются временным явлением, которое периодически возвращается к своему среднему значению (среднему значению). Выявление и определение диапазона цен и реализация алгоритма на его основе позволяет автоматически размещать сделки, когда цена актива выходит за пределы определенного диапазона.

Средневзвешенная цена (VWAP)

Стратегия средневзвешенной цены разбивает крупный ордер и выпускает на рынок динамически определенные меньшие части ордера с использованием исторических профилей объема для конкретных акций.Целью является исполнение ордера, близкого к средневзвешенной цене (VWAP).

Средневзвешенная по времени цена (TWAP)

Стратегия средневзвешенной цены разбивает большой ордер и выпускает на рынок динамически определенные меньшие части ордера, используя равномерно разделенные временные интервалы между временем начала и окончания. Цель состоит в том, чтобы выполнить заказ, близкий к средней цене между временем начала и временем окончания, тем самым минимизируя влияние на рынок.

Процент объема (POV)

Пока торговый ордер не будет полностью исполнен, этот алгоритм продолжает отправлять частичные ордера в соответствии с определенным коэффициентом участия и в соответствии с объемом торгов на рынках.Соответствующая «пошаговая стратегия» отправляет заказы в процентном соотношении, определяемом пользователем, и увеличивает или уменьшает этот коэффициент участия, когда цена акций достигает заданных пользователем уровней.

Недостаточная реализация

Стратегия дефицита реализации направлена ​​на минимизацию затрат на исполнение ордера за счет торга на рынке в реальном времени, что позволяет сэкономить на стоимости ордера и получить выгоду от альтернативных издержек отсроченного исполнения. Стратегия увеличит целевой коэффициент участия, когда цена акций движется в благоприятную сторону, и уменьшит его, когда цена акции движется в неблагоприятном направлении.

За пределами обычных торговых алгоритмов

Есть несколько специальных классов алгоритмов, которые пытаются идентифицировать «события» на другой стороне. Эти «алгоритмы сниффинга», используемые, например, маркет-мейкером на стороне продавца, обладают встроенным интеллектом для определения наличия любых алгоритмов на стороне покупки большого ордера. Такое обнаружение с помощью алгоритмов поможет маркет-мейкеру определить возможности для крупных заказов и позволит им получить выгоду, выполняя заказы по более высокой цене.Иногда это называют опережением высоких технологий. Как правило, практика опережения может считаться незаконной в зависимости от обстоятельств и строго регулируется FINRA (Органом регулирования финансовой отрасли).

Технические требования для алгоритмической торговли

Реализация алгоритма с использованием компьютерной программы является последним компонентом алгоритмической торговли, сопровождаемым бэктестингом (испытанием алгоритма на исторических периодах прошлой работы фондового рынка, чтобы увидеть, было ли его использование прибыльным).Задача состоит в том, чтобы преобразовать идентифицированную стратегию в интегрированный компьютеризированный процесс, который имеет доступ к торговому счету для размещения заказов. Ниже приведены требования для алгоритмической торговли:

• Знание компьютерного программирования для программирования необходимой торговой стратегии, наемные программисты или готовое программное обеспечение для торговли.
• Подключение к сети и доступ к торговым платформам для размещения заказов.
• Доступ к потокам рыночных данных, которые будут отслеживаться алгоритмом на предмет возможности размещения заказов.
• Возможность и инфраструктура для тестирования системы после ее создания до того, как она будет запущена на реальных рынках.
• Доступные исторические данные для тестирования на истории в зависимости от сложности правил, реализованных в алгоритме.

Пример алгоритмической торговли

Royal Dutch Shell (RDS) котируется на Амстердамской фондовой бирже (AEX) и Лондонской фондовой бирже (LSE). Мы начинаем с создания алгоритма для определения возможностей арбитража. Вот несколько интересных наблюдений:

• AEX торгуется в евро, а LSE — в британских фунтах стерлингов.
• Из-за разницы во времени в один час AEX открывается на час раньше, чем LSE, после чего обе биржи торгуют одновременно в течение следующих нескольких часов, а затем торгуют только на LSE в течение последнего часа, когда AEX закрывается.

Можем ли мы изучить возможность арбитражной торговли акциями Royal Dutch Shell, котирующимися на этих двух рынках, в двух разных валютах?

Требования:

• Компьютерная программа, которая может считывать текущие рыночные цены.
• Информация о ценах поступает как с LSE, так и с AEX.
• Фид форекс (обменный курс) для GBP-EUR.
• Возможность размещения заказа, которая может направить заказ на нужную биржу.
• Возможность тестирования на исторических данных по ценам.

Компьютерная программа должна выполнять следующее:

• Считайте входящий поток цен акций RDS с обеих бирж.
• Используя доступные курсы обмена иностранных валют, конвертируйте цены одной валюты в другую.
• Если существует достаточно большое расхождение в ценах (без учета брокерских расходов), ведущее к прибыльной возможности, то программа должна разместить ордер на покупку на более дешевой бирже и продать ордер на более дорогой бирже.
• Если ордера исполняются по желанию, то арбитражная прибыль последует.

Просто и легко! Однако практика алгоритмической торговли не так проста в поддержании и выполнении. Помните, что если один инвестор может разместить сделку, созданную с помощью алгоритма, то это могут сделать и другие участники рынка. Следовательно, цены колеблются в миллисекундах и даже микросекундах. В приведенном выше примере, что произойдет, если сделка на покупку выполняется, а сделка на продажу не выполняется, потому что цены продажи меняются к тому времени, когда ордер попадает на рынок? У трейдера останется открытая позиция, что сделает арбитражную стратегию бесполезной.

Существуют дополнительные риски и проблемы, такие как риски сбоя системы, ошибки подключения к сети, задержки между торговыми ордерами и исполнением и, что наиболее важно, несовершенные алгоритмы. Чем сложнее алгоритм, тем более жесткое тестирование на исторических данных необходимо перед его применением.

Автоматизированные торговые системы: плюсы и минусы

Что такое автоматизированная торговая система?

Автоматизированные торговые системы, также называемые механическими торговыми системами, алгоритмической торговлей, автоматической торговлей или системной торговлей, позволяют трейдерам устанавливать определенные правила как для входа, так и для выхода из сделки, которые, будучи запрограммированными, могут автоматически выполняться через компьютер.Фактически, различные платформы сообщают, что от 70% до 80% или более акций, торгуемых на фондовых биржах США, поступают из автоматических торговых систем.

Трейдеры и инвесторы могут превратить точные правила входа, выхода и управления капиталом в автоматические торговые системы, которые позволяют компьютерам выполнять и контролировать сделки. Одно из самых больших преимуществ автоматизации стратегии заключается в том, что она может избавить от некоторых эмоций при торговле, поскольку сделки автоматически размещаются при соблюдении определенных критериев.

Правила входа и выхода из сделки могут быть основаны на простых условиях, таких как пересечение скользящей средней, или могут быть сложными стратегиями, требующими всестороннего понимания языка программирования, специфичного для торговой платформы пользователя.Они также могут быть основаны на опыте квалифицированного программиста.

Автоматизированные торговые системы обычно требуют использования программного обеспечения, связанного с брокером прямого доступа, и любые конкретные правила должны быть написаны на проприетарном языке этой платформы. Например, платформа TradeStation использует язык программирования EasyLanguage. С другой стороны, платформа NinjaTrader использует NinjaScript. На рисунке ниже показан пример автоматической стратегии, которая инициировала три сделки во время торговой сессии.

Пятиминутный график контракта ES с примененной автоматизированной стратегией.

Установление торговых «правил»

На некоторых торговых платформах есть «мастера» построения стратегии, которые позволяют пользователям выбирать из списка общедоступных технических индикаторов для построения набора правил, по которым затем можно будет торговать автоматически. Пользователь может установить, например, что сделка с длинной позицией будет открыта после того, как 50-дневная скользящая средняя пересечет 200-дневную скользящую среднюю на пятиминутном графике конкретного торгового инструмента.Пользователи также могут ввести тип ордера (например, рыночный или лимит) и время, когда сделка будет активирована (например, при закрытии бара или открытии следующего бара), или использовать входные данные платформы по умолчанию.

Однако многие трейдеры предпочитают программировать свои собственные индикаторы и стратегии. Они часто будут работать в тесном сотрудничестве с программистом над разработкой системы. Хотя это обычно требует больше усилий, чем использование мастера платформы, он обеспечивает гораздо большую гибкость, а результаты могут быть более полезными.Как и все остальное в мире трейдинга, к сожалению, не существует идеальной инвестиционной стратегии, которая гарантировала бы успех.

После того, как правила установлены, компьютер может отслеживать рынки, чтобы найти возможности для покупки или продажи на основе спецификаций торговой стратегии. В зависимости от конкретных правил, как только сделка будет открыта, любые ордера на защитные стоп-лоссы, скользящие стопы и цели прибыли будут автоматически сгенерированы. На быстро движущихся рынках этот мгновенный вход в ордер может означать разницу между небольшим убытком и катастрофическим убытком в случае, если сделка пойдет против трейдера.

Преимущества автоматизированных систем

У компьютера, который отслеживает рынки на предмет торговых возможностей и совершает сделки, есть длинный список преимуществ, в том числе:

Уменьшение эмоций

Автоматизированные торговые системы минимизируют эмоции на протяжении всего торгового процесса. Контролируя эмоции, трейдерам обычно легче придерживаться плана. Поскольку торговые приказы исполняются автоматически после выполнения торговых правил, трейдеры не смогут колебаться или сомневаться в сделке.Помимо помощи трейдерам, которые боятся «спустить курок», автоматическая торговля может обуздать тех, кто склонен к чрезмерной торговле — покупать и продавать при каждой предполагаемой возможности.

Тестирование на исторических данных

При тестировании на исторических данных правила торговли применяются к историческим рыночным данным, чтобы определить жизнеспособность идеи. При разработке системы автоматической торговли все правила должны быть абсолютными и не допускать интерпретации. Компьютер не может делать предположений, и ему нужно точно сказать, что делать.Трейдеры могут взять эти точные наборы правил и протестировать их на исторических данных, прежде чем рисковать деньгами в реальной торговле. Тщательное тестирование на исторических данных позволяет трейдерам оценить и настроить торговую идею, а также определить ожидаемое значение системы — то есть среднюю сумму, которую трейдер может рассчитывать на выигрыш (или проигрыш) на единицу риска.

Сохранение дисциплины

Поскольку правила торговли устанавливаются и исполнение сделок выполняется автоматически, дисциплина сохраняется даже на волатильных рынках.Дисциплина часто теряется из-за эмоциональных факторов, таких как страх понести убыток или желание получить немного больше прибыли от сделки. Автоматическая торговля помогает поддерживать дисциплину, поскольку торговый план будет точно соблюдаться. Кроме того, «ошибка пилота» сводится к минимуму. Например, если приказ на покупку 100 акций не будет неправильно введен как приказ на продажу 1000 акций.

Одна из самых больших проблем в торговле — это планировать торговлю и торговать по плану .Даже если торговый план потенциально может быть прибыльным, трейдеры, игнорирующие правила, изменяют любые ожидания системы. Не существует такого понятия, как торговый план, который выигрывал бы в 100% случаев. В конце концов, проигрыши — это часть игры. Но убытки могут быть психологически травмирующими, поэтому трейдер, у которого есть две или три убыточных сделки подряд, может решить пропустить следующую сделку. Если бы эта следующая сделка была бы выигрышной, трейдер уже разрушил все ожидания системы.Автоматизированные торговые системы позволяют трейдерам достичь согласованности, торгуя по плану.

Повышение скорости ввода заказов

Поскольку компьютеры немедленно реагируют на изменение рыночных условий, автоматизированные системы могут генерировать заказы, как только будут выполнены торговые критерии. Вход в сделку или выход из нее на несколько секунд раньше может иметь большое значение для ее результата. Как только позиция открыта, все остальные ордера генерируются автоматически, включая защитные стоп-лоссы и целевые показатели прибыли.Рынки могут двигаться быстро, и это деморализирует, когда сделка достигает целевой прибыли или превышает уровень стоп-лосса — еще до того, как ордера могут быть введены. Автоматическая торговая система предотвращает это.

Диверсификация торговли

Автоматизированные торговые системы позволяют пользователю торговать несколькими учетными записями или различными стратегиями одновременно. Это может привести к распределению риска по различным инструментам, создавая при этом хеджирование убыточных позиций. То, что было бы невероятно сложно для человека, эффективно выполняется компьютером за миллисекунды.Компьютер может сканировать торговые возможности на различных рынках, генерировать заказы и отслеживать сделки.

Недостатки автоматизированных систем

Автоматизированные торговые системы обладают множеством преимуществ, но трейдерам следует знать о некоторых недостатках и реалиях.

Механические неисправности

Теория, лежащая в основе автоматической торговли, делает ее простой: установите программное обеспечение, запрограммируйте правила и наблюдайте, как она торгует. На самом деле автоматическая торговля — это сложный, но не безошибочный метод торговли.В зависимости от торговой платформы торговый приказ может находиться на компьютере, а не на сервере. Это означает, что при потере интернет-соединения заказ не может быть отправлен на рынок. Также может быть несоответствие между «теоретическими сделками», генерируемыми стратегией, и компонентом платформы ввода ордеров, который превращает их в реальные сделки. Большинству трейдеров следует ожидать кривой обучения при использовании автоматических торговых систем, и, как правило, рекомендуется начинать с небольших торговых операций, пока процесс дорабатывается.

Мониторинг

Хотя было бы неплохо включить компьютер и оставить на день, автоматические торговые системы все же требуют мониторинга. Это связано с возможностью возникновения технологических сбоев, таких как проблемы с подключением, потери питания или сбои компьютера, а также с особенностями системы. В автоматизированной торговой системе могут возникать аномалии, которые могут привести к ошибочным заказам, отсутствию заказов или дублированию заказов. Если система находится под наблюдением, эти события можно выявить и быстро устранить.

Чрезмерная оптимизация

Хотя это и не относится к автоматизированным торговым системам, трейдеры, использующие методы тестирования на истории, могут создавать системы, которые отлично выглядят на бумаге и ужасно работают на реальном рынке. Чрезмерная оптимизация относится к чрезмерной подгонке кривой, которая делает торговый план ненадежным в реальной торговле. Например, можно настроить стратегию для достижения исключительных результатов на исторических данных, на которых она была протестирована. Иногда трейдеры ошибочно предполагают, что торговый план должен иметь почти 100% прибыльные сделки или никогда не должен испытывать просадку, чтобы быть жизнеспособным.Таким образом, параметры могут быть скорректированы для создания «почти идеального» плана, который полностью не работает, как только он применяется к живому рынку.

Избегайте мошенничества

Пока вы ищете свою предпочтительную систему, помните: если это звучит слишком хорошо, чтобы быть правдой, вероятно, так оно и есть. Вокруг много мошенников. Некоторые системы обещают высокую прибыль при невысокой цене. Так как же определить, является ли система законной или поддельной? Вот несколько основных советов:

1. Внимательно изучите все, за что вам придется заплатить, прежде чем платить или вносить деньги на торговый счет, и всегда задавайте вопросы.Если вы этого не сделаете, вы можете в конце концов потерять деньги.
2. Проведите исследование и убедитесь, что знаете все о рассматриваемой системе. И обязательно ознакомьтесь с условиями перед тем, как совершить покупку.
3. Можно ли прочитать какие-нибудь отзывы? Проверяйте сторонние сайты или даже сайты финансового регулирования для обзоров.
4. Есть ли у системы пробный период? Многие мошеннические сайты не предлагают вам пробную версию.

Серверная автоматизация

У трейдеров есть возможность запускать свои автоматические торговые системы через торговую платформу на базе сервера.Эти платформы часто предлагают коммерческие стратегии для продажи, поэтому трейдеры могут разрабатывать свои собственные системы или размещать существующие системы на серверной платформе. За определенную плату автоматическая торговая система может сканировать, выполнять и отслеживать сделки, при этом все заказы размещаются на сервере. Это часто приводит к потенциально более быстрому и более надежному вводу заказов.

Прежде чем автоматизировать

Может показаться, что слово «автоматизация» упрощает задачу, но определенно есть несколько вещей, о которых вам нужно помнить, прежде чем начать использовать эти системы.

Спросите себя, следует ли вам использовать автоматическую торговую систему. Конечно, есть обещания заработать деньги, но это может занять больше времени, чем вы думаете. Вам лучше торговать вручную? В конце концов, эти торговые системы могут быть сложными, и если у вас нет опыта, вы можете проиграть.

Знайте, во что вы ввязываетесь, и убедитесь, что вы понимаете все тонкости системы. Это означает, что ваши цели и стратегии должны быть простыми, прежде чем переходить к более сложным торговым стратегиям.

И помните, не существует универсального подхода. Вам нужно будет определить свою предпочтительную стратегию, где вы хотите ее применить и насколько вы хотите настроить в соответствии с вашей личной ситуацией. Все это, конечно, соответствует вашим конечным целям.

Итог

Хотя автоматические торговые системы привлекательны по целому ряду причин, их не следует рассматривать как замену тщательно выполненной торговли. Могут произойти технологические сбои, и поэтому эти системы действительно требуют мониторинга.Серверные платформы могут предоставить решение для трейдеров, желающих минимизировать риски механических сбоев. Помните, что вы должны иметь некоторый торговый опыт и знания, прежде чем решите использовать автоматические торговые системы.

Страница не найдена

• Образование

  • Общий

    • Словарь
    • Экономика
    • Корпоративные финансы
    • Рот ИРА
    • Акции
    • Паевые инвестиционные фонды
    • ETFs
    • 401 (к)

  • Инвестирование / Торговля

    • Основы инвестирования
    • Фундаментальный анализ
    • Управление портфелем
    • Основы трейдинга
    • Технический анализ
    • Управление рисками
• Рынки

  • Новости

    • Новости компании
    • Новости рынков
    • Торговые новости
    • Политические новости
    • Тенденции

  • Популярные акции

    • Яблоко (AAPL)
    • Тесла (TSLA)
    • Amazon (AMZN)
    • AMD (AMD)
    • Facebook (FB)
    • Netflix (NFLX)
• Симулятор
• Ваши деньги

  • Личные финансы

    • Управление благосостоянием
    • Бюджетирование / экономия
    • Банковское дело
    • Кредитные карты
    • Домовладение
    • Пенсионное планирование
    • Налоги
    • Страхование

  • Обзоры и рейтинги

    • Лучшие онлайн-брокеры
    • Лучшие сберегательные счета
    • Лучшие домашние гарантии
    • Лучшие кредитные карты
    • Лучшие личные займы
    • Лучшие студенческие ссуды
    • Лучшее страхование жизни
    • Лучшее автострахование
• Советники

  • Ваша практика

    • Управление практикой
    • Непрерывное образование
    • Карьера финансового консультанта
    • Инвестопедия 100

  • Управление благосостоянием

    • Портфолио Строительство
    • Финансовое планирование
• Академия

  • Популярные курсы

    • Инвестирование для начинающих
    • Станьте дневным трейдером
    • Торговля для начинающих
    • Технический анализ

  • Курсы по темам

    • Все курсы
    • Торговые курсы
    • Курсы инвестирования
    • Финансовые профессиональные курсы

Представлять на рассмотрение

Извините, страница, которую вы ищете, недоступна.Вы можете найти то, что ищете, используя наше меню или параметры поиска.

дом

• О нас
• Условия эксплуатации
• Словарь
• Редакционная политика
• Рекламировать
• Новости
• Политика конфиденциальности
• Свяжитесь с нами
• Карьера
• Уведомление о конфиденциальности Калифорнии

• #
• А
• B
• C
• D
• E
• F
• г
• ЧАС
• я
• J
• K
• L
• M
• N
• О
• п
• Q
• р
• S
• Т
• U
• V
• W
• Икс
• Y
• Z

Investopedia является частью издательской семьи Dotdash.

Страница не найдена

• Образование

  • Общий

    • Словарь
    • Экономика
    • Корпоративные финансы
    • Рот ИРА
    • Акции
    • Паевые инвестиционные фонды
    • ETFs
    • 401 (к)

  • Инвестирование / Торговля

    • Основы инвестирования
    • Фундаментальный анализ
    • Управление портфелем
    • Основы трейдинга
    • Технический анализ
    • Управление рисками
• Рынки

  • Новости

    • Новости компании
    • Новости рынков
    • Торговые новости
    • Политические новости
    • Тенденции

  • Популярные акции

    • Яблоко (AAPL)
    • Тесла (TSLA)
    • Amazon (AMZN)
    • AMD (AMD)
    • Facebook (FB)
    • Netflix (NFLX)
• Симулятор
• Ваши деньги

  • Личные финансы

    • Управление благосостоянием
    • Бюджетирование / экономия
    • Банковское дело
    • Кредитные карты
    • Домовладение
    • Пенсионное планирование
    • Налоги
    • Страхование

  • Обзоры и рейтинги

    • Лучшие онлайн-брокеры
    • Лучшие сберегательные счета
    • Лучшие домашние гарантии
    • Лучшие кредитные карты
    • Лучшие личные займы
    • Лучшие студенческие ссуды
    • Лучшее страхование жизни
    • Лучшее автострахование
• Советники

  • Ваша практика

    • Управление практикой
    • Непрерывное образование
    • Карьера финансового консультанта
    • Инвестопедия 100

  • Управление благосостоянием

    • Портфолио Строительство
    • Финансовое планирование
• Академия

  • Популярные курсы

    • Инвестирование для начинающих
    • Станьте дневным трейдером
    • Торговля для начинающих
    • Технический анализ

  • Курсы по темам

    • Все курсы
    • Торговые курсы
    • Курсы инвестирования
    • Финансовые профессиональные курсы

Представлять на рассмотрение

Извините, страница, которую вы ищете, недоступна.Вы можете найти то, что ищете, используя наше меню или параметры поиска.

дом

• О нас
• Условия эксплуатации
• Словарь
• Редакционная политика
• Рекламировать
• Новости
• Политика конфиденциальности
• Свяжитесь с нами
• Карьера
• Уведомление о конфиденциальности Калифорнии

• #
• А
• B
• C
• D
• E
• F
• г
• ЧАС
• я
• J
• K
• L
• M
• N
• О
• п
• Q
• р
• S
• Т
• U
• V
• W
• Икс
• Y
• Z

Investopedia является частью издательской семьи Dotdash.

Что такое автоматизированные алгоритмы и как они работают? Можно сказать, что

— это система, которая позволяет трейдерам устанавливать определенные правила как для сделок, так и для выхода. Правила управления входом и выходом могут быть такими же простыми инструкциями, как перемещение среднего пересечения. Однако эти инструкции иногда могут быть немного сложнее, поскольку они требуют полного понимания соответствующего языка программирования, специфичного для этой торговой платформы. Обычно эти алгоритмы применяются в онлайн-торговле, например, на форексе и криптовалюте.

Как они работают

Некоторые торговые платформы позволяют трейдерам выбирать из списка наиболее распространенных технических индикаторов для создания правил, по которым затем можно торговать автономно. Кроме того, пользователь может использовать параметры по умолчанию для ввода на торговой платформе или выбрать ввод определенного ордера, который будет размещен при активации следующей сделки. Однако в большинстве случаев опытные трейдеры предпочитают программировать свои собственные стратегии и пользовательские индикаторы в соответствии со своими торговыми идеями.Иногда они предпочитают работать с опытными программистами, чтобы помочь им разработать подходящие торговые стратегии и индикаторы.

После того, как эти правила будут разработаны, компьютер от имени трейдера будет определять и находить торговые точки на основе стратегий, по которым осуществляется торговля. Как только сделка будет размещена, трейлинг-стопы, а также цели по прибыли будут размещены в соответствии с установленными правилами. Однако в криптовалюте эти алгоритмы известны как боты. Это программное обеспечение, предназначенное для связи и выполнения сделок от имени криптотрейдера.

Например, бот для арбитражной торговли запрограммирован только на выявление диспропорций с точки зрения ценообразования; скажем, трейдеры продают товар по 50 долларов на одной бирже, а на другой платят на 3 доллара дороже, бот будет использовать временный спред. Некоторые из широко используемых ботов включают межбиржевых арбитражных ботов, предпочитаемых трейдерами, которые осуществляют несколько торговых обменов; flash-боты, которые обычно используют временный сбой при обмене; и базовые торговые боты, которые могут быть разработаны для любых установленных стратегий.

Влияние автоматической торговли на трейдеров и онлайн-торговлю

Одно из наиболее значительных воздействий, которое автоматическая торговля оказывает на трейдеров, заключается в том, что она избавляет их от ненужных эмоций и иррациональности, которые они испытали бы, если бы совершали сделки самостоятельно. Более того, эта система выполняет сделки на высокой скорости, тем самым гарантируя, что трейдеры не упустят возможность. Люди очень медленные, но боты очень быстрые.

При использовании этих алгоритмов существует очень мало ошибок ввода данных, которые могут возникнуть в отличие от того, когда трейдер вводил сами значения.Кроме того, эту систему можно запрограммировать на круглосуточную торговлю без тормозов, чего не может достичь трейдер-человек. Эта круглосуточная торговля позволяет трейдеру использовать возможности даже в его отсутствие.

Алгоритмические стратегии также оказали огромное влияние на движение как индивидуальных, так и рыночных акций благодаря своему удобству и надежности. Кроме того, с помощью этих алгоритмов онлайн-торговля стала проще, так что даже новички могут торговать и получать прибыль, имея полное представление о динамике торговли.

Оптимизация гиперпараметров, поиск нейронной архитектуры и выбор алгоритмов с помощью облачных платформ: Masood, Adnan, Sherif, Ahmed: 9781800567689: Amazon.com: Books

Разберитесь с автоматическим машинным обучением и примените практический подход к AutoML внедрение и связанные методологии

Ключевые особенности

• Получите максимум от AutoML, используя OSS, Azure, AWS, GCP или любую платформу по вашему выбору
• Устранение рутинных задач в разработке данных и сокращение человеческих ошибок в моделях машинного обучения
• Узнайте, как сделать машинное обучение доступным для всех пользователей для продвижения децентрализованных процессов.

Описание книги

Каждый инженер по машинному обучению имеет дело с системами, имеющими гиперпараметры, и основная задача автоматизированного машинного обучения (AutoML) — автоматическое установите эти гиперпараметры для оптимизации производительности.Последние глубокие нейронные сети имеют широкий спектр гиперпараметров для их архитектуры, регуляризации и оптимизации, которые можно эффективно настраивать для экономии времени и усилий.

В этой книге рассматриваются базовые методы автоматизированного проектирования функций, настройки моделей и гиперпараметров, подходов на основе градиентов и многого другого. Вы откроете для себя различные способы реализации этих методов в инструментах с открытым исходным кодом, а затем научитесь использовать корпоративные инструменты для реализации AutoML у трех основных поставщиков облачных услуг: Microsoft Azure, Amazon Web Services (AWS) и Google Cloud Platform.По мере продвижения вы будете изучать возможности облачных платформ AutoML, создавая модели машинного обучения с использованием AutoML. Книга также покажет вам, как разрабатывать точные модели путем автоматизации трудоемких и повторяющихся задач в жизненном цикле разработки машинного обучения.

К концу этой книги по машинному обучению вы сможете создавать и развертывать модели AutoML, которые не только точны, но и повышают продуктивность, обеспечивают совместимость и сводят к минимуму задачи разработки функций.

Что вы узнаете

• Изучите основы AutoML, лежащие в его основе методы и приемы
• Оцените такие аспекты AutoML, как выбор алгоритма, автоматическое определение характеристик и настройка гиперпараметров в прикладном сценарии
• Узнайте разницу между облачными системами и системами поддержки операций (OSS)
• Внедрение AutoML в корпоративном облаке для развертывания моделей и конвейеров машинного обучения
• Создание понятных конвейеров AutoML с прозрачностью
• Понимание автоматизированной разработки функций и прогнозирования временных рядов
• Автоматизация задач моделирования науки о данных для простого внедрения решений машинного обучения и сосредоточения внимания на большем. сложные проблемы

Для кого предназначена эта книга

Гражданских специалистов по обработке данных, разработчиков машинного обучения, энтузиастов искусственного интеллекта или всех, кто хочет автоматически создавать модели машинного обучения с использованием функций, предлагаемых инструментами с открытым исходным кодом, Microsoft Azure Machine Learning, AWS и Google Clo ud Platform найдет эту книгу полезной.Чтобы извлечь максимальную пользу из этой книги, требуются знания новичка о построении моделей машинного обучения. Предыдущий опыт использования корпоративного облака полезен.

Оглавление

1. Краткое описание автоматизированного машинного обучения
2. Автоматизированное машинное обучение, алгоритмы и методы
3. Автоматизированное машинное обучение с помощью инструментов и библиотек с открытым исходным кодом
4. Начало работы с машинным обучением Azure
5. Автоматизированное машинное обучение с Microsoft Azure
6. Машинное обучение с помощью Amazon Web Services
7. Выполнение автоматизированного машинного обучения с помощью Amazon SageMaker Autopilot
8. Машинное обучение с помощью Google Cloud Platform
9. Автоматизированное машинное обучение с помощью GCP Cloud AutoML
10. AutoML на предприятии

Автоматическое машинное обучение — h3O 3.32.1.4 документация

В последние годы спрос на экспертов по машинному обучению превысил предложение, несмотря на рост числа людей, работающих в этой области. Чтобы восполнить этот пробел, были достигнуты большие успехи в разработке удобного программного обеспечения для машинного обучения, которое могут использовать неспециалисты. Первые шаги к упрощению машинного обучения включали разработку простых унифицированных интерфейсов для различных алгоритмов машинного обучения (например, h3O).

Хотя с помощью h3O неспециалистам стало проще экспериментировать с машинным обучением, для создания высокопроизводительных моделей машинного обучения все еще требуется немало знаний и опыта в области науки о данных.В частности, глубокие нейронные сети, как известно, сложно правильно настроить неспециалисту. Чтобы программное обеспечение машинного обучения было действительно доступным для неспециалистов, мы разработали простой в использовании интерфейс, который автоматизирует процесс обучения большого количества моделей-кандидатов. AutoML h3O также может быть полезным инструментом для опытных пользователей, предоставляя простую функцию-оболочку, которая выполняет большое количество задач, связанных с моделированием, которые обычно требуют большого количества строк кода, и высвобождая их время, чтобы сосредоточиться на других аспектах задачи конвейера обработки данных, такие как предварительная обработка данных, разработка функций и развертывание моделей.

AutoML

h3O можно использовать для автоматизации рабочего процесса машинного обучения, который включает автоматическое обучение и настройку многих моделей в пределах указанного пользователем срока. Сложенные ансамбли — один основан на всех ранее обученных моделях, другой — на лучшей модели каждого семейства — будут автоматически обучаться на наборах индивидуальных моделей для создания высокопрогнозных ансамблевых моделей, которые в большинстве случаев будут самыми эффективными моделями в группе. Таблица лидеров AutoML.

h3O предлагает ряд методов объяснения модели, которые применимы к объектам AutoML (группам моделей), а также к отдельным моделям (например.г. модель лидера). Пояснения могут генерироваться автоматически с помощью одного вызова функции, обеспечивая простой интерфейс для изучения и объяснения моделей AutoML.

Интерфейс AutoML

Интерфейс h3O AutoML спроектирован так, чтобы иметь как можно меньше параметров, поэтому все, что нужно сделать пользователю, — это указать на свой набор данных, идентифицировать столбец ответа и, при желании, указать временное ограничение или ограничение на общее количество обученных моделей.

В API R и Python AutoML использует те же аргументы, связанные с данными, x , y , training_frame , validation_frame , как и другие алгоритмы h3O.В большинстве случаев все, что вам нужно сделать, это указать аргументы данных. Затем вы можете настроить значения для max_runtime_secs и / или max_models , чтобы установить явные ограничения времени или количества моделей для вашего прогона.

Обязательные параметры

Обязательные параметры данных

• y: Этот аргумент является именем (или индексом) столбца ответа.

• training_frame: определяет обучающий набор.

Необходимые параметры остановки

Должна быть указана одна из следующих стратегий остановки (на основе времени или количества моделей).Если установлены оба параметра, выполнение AutoML остановится, как только достигнет одного из этих пределов.

• max_runtime_secs: Этот аргумент указывает максимальное время, в течение которого будет выполняться процесс AutoML, до обучения окончательных моделей Stacked Ensemble. По умолчанию — 0 (без ограничений), но динамически устанавливается на 1 час, если пользователь не указал ни один из max_runtime_secs и max_models .

• max_models: укажите максимальное количество моделей для построения в прогоне AutoML, исключая модели Stacked Ensemble.По умолчанию NULL / None .

Дополнительные параметры

Дополнительные параметры данных

• x: список / вектор имен или индексов столбцов предикторов. Этот аргумент необходимо указывать только в том случае, если пользователь хочет исключить столбцы из набора предикторов. Если все столбцы (кроме ответа) должны использоваться в прогнозировании, то это не нужно устанавливать.

• validation_frame: этот аргумент игнорируется, если nfolds == 0 , в котором можно указать кадр проверки и использовать его для ранней остановки отдельных моделей и ранней остановки поиска по сетке (если max_models или max_runtime_secs переопределяют метрику -на основе ранней остановки).По умолчанию и когда nfolds> 1 , метрики перекрестной проверки будут использоваться для ранней остановки, и, таким образом, validation_frame будет проигнорирован.

• leaderboard_frame : Этот аргумент позволяет пользователю указать конкретный фрейм данных, который будет использоваться для оценки и ранжирования моделей в таблице лидеров. Эта рамка не будет использоваться ни для чего, кроме подсчета очков в таблице лидеров. Если фрейм таблицы лидеров не указан пользователем, то в таблице лидеров вместо этого будут использоваться метрики перекрестной проверки, или если перекрестная проверка отключена установкой nfolds = 0 , то кадр таблицы лидеров будет автоматически сгенерирован из кадра обучения. .

• blending_frame: Определяет кадр, который будет использоваться для вычисления прогнозов, которые служат в качестве обучающего кадра для метаузла моделей Stacked Ensemble. Если этот параметр предоставлен, все составные ансамбли, созданные AutoML, будут обучаться с использованием смешивания (также известного как Holdout Stacking) вместо метода стекирования по умолчанию, основанного на перекрестной проверке.

• fold_column: Определяет столбец с присвоением индекса свертки перекрестной проверки для каждого наблюдения. Это используется для отмены стандартной, рандомизированной, 5-кратной схемы перекрестной проверки для отдельных моделей при запуске AutoML.

• weights_column: Задает столбец с весами наблюдений. Присвоение некоторому наблюдению нулевого веса эквивалентно исключению его из набора данных; присвоение наблюдению относительного веса 2 эквивалентно повторению этой строки дважды. Отрицательные веса не допускаются.

Дополнительные прочие параметры

• nfolds: укажите значение> = 2 для количества сгибов для k-кратной перекрестной проверки моделей в прогоне AutoML.По умолчанию это значение равно 5. Используйте 0, чтобы отключить перекрестную проверку; это также отключит составные ансамбли (что снизит общую лучшую производительность модели).

• balance_classes: укажите, следует ли выполнять избыточную выборку классов меньшинства, чтобы сбалансировать распределение классов. Этот параметр не включен по умолчанию и может увеличить размер фрейма данных. Этот вариант применим только для классификации. Если размер набора данных с избыточной выборкой превышает максимальный размер, рассчитанный с использованием параметра max_after_balance_size , то для большинства классов будет выполнена недостаточная выборка, чтобы удовлетворить предел размера.

• class_sampling_factors: укажите для каждого класса (в лексикографическом порядке) коэффициенты избыточной / недостаточной выборки. По умолчанию эти соотношения автоматически вычисляются во время обучения, чтобы получить баланс класса. Обратите внимание, что для этого требуется balance_classes = true .

• max_after_balance_size: укажите максимальный относительный размер обучающих данных после подсчета классов балансировки (необходимо включить balance_classes ). По умолчанию 5.0. (Значение может быть меньше 1.0).

• max_runtime_secs_per_model: укажите максимальное количество времени, отводимое на обучение каждой отдельной модели при запуске AutoML. По умолчанию 0 (отключено). Обратите внимание, что установка этого параметра может повлиять на воспроизводимость AutoML.

• stopping_metric: укажите метрику, которая будет использоваться для ранней остановки. По умолчанию АВТО . Доступные варианты:

  • AUTO : по умолчанию logloss для классификации и отклонение для регрессии.

  • отклонение (среднее остаточное отклонение)

  • лог-потеря

  • MSE

  • RMSE

  • MAE

  • RMSLE

  • AUC (площадь под кривой ROC)

  • AUCPR (область под кривой Precision-Recall)

  • лифт_топ_группа

  • неправильная классификация

  • mean_per_class_error

• stopping_tolerance: этот параметр определяет относительный допуск для критерия остановки на основе метрики для остановки поиска по сетке и обучения отдельных моделей в рамках выполнения AutoML.По умолчанию это значение равно 0,001, если набор данных содержит не менее 1 миллиона строк; в противном случае по умолчанию используется большее значение, определяемое размером набора данных и не-NA-ставкой. В этом случае значение рассчитывается как 1 / sqrt (nrows * non-NA-rate).

• stopping_rounds: этот аргумент используется для остановки обучения модели, когда показатель остановки (например, AUC) не улучшается за указанное количество циклов обучения на основе простого скользящего среднего. В контексте AutoML это контролирует раннюю остановку как при поиске по случайной сетке, так и в отдельных моделях.По умолчанию 3 и должно быть неотрицательным целым числом. Чтобы полностью отключить раннюю остановку, установите для этого параметра значение 0.

• sort_metric: указывает метрику, используемую для сортировки таблицы лидеров в конце выполнения AutoML. Доступные варианты:

  • AUTO : по умолчанию AUC для двоичной классификации, mean_per_class_error для полиномиальной классификации и отклонение для регрессии.

  • отклонение (среднее остаточное отклонение)

  • лог-потеря

  • MSE

  • RMSE

  • MAE

  • RMSLE

  • AUC (площадь под кривой ROC)

  • AUCPR (область под кривой Precision-Recall)

  • mean_per_class_error

• начальное число: целое число.Установите семена для воспроизводимости. AutoML может гарантировать воспроизводимость только при определенных условиях. Модели глубокого обучения h3O не воспроизводятся по умолчанию из соображений производительности, поэтому, если пользователю требуется воспроизводимость, exclude_algos должен содержать «DeepLearning» . Кроме того, необходимо использовать max_models , потому что max_runtime_secs ограничен в ресурсах, что означает, что если доступные вычислительные ресурсы не одинаковы между запусками, AutoML может обучать больше моделей при одном запуске по сравнению с другим.По умолчанию NULL / None .

• имя_проекта : строка символов для идентификации проекта AutoML. По умолчанию NULL / None , что означает, что имя проекта будет автоматически сгенерировано на основе идентификатора обучающего кадра. Можно обучить и добавить больше моделей в существующий проект AutoML, указав одно и то же имя проекта в нескольких вызовах функции AutoML (при условии, что один и тот же обучающий фрейм используется в последующих запусках).

• exclude_algos: список / вектор символьных строк, называющих алгоритмы, которые следует пропустить на этапе построения модели.Пример использования: exclude_algos = ["GLM", "DeepLearning", "DRF"] в Python или exclude_algos = c ("GLM", "DeepLearning", "DRF") в R. По умолчанию None / ПУСТО (NULL) , что означает, что будут использоваться все подходящие алгоритмы h3O, если это позволяют критерии остановки поиска и если не указана опция include_algos . Эта опция является взаимоисключающей с include_algos . См. include_algos ниже для списка доступных опций.

• include_algos: список / вектор символьных строк с именами алгоритмов, которые необходимо включить на этапе построения модели. Пример использования: include_algos = ["GLM", "DeepLearning", "DRF"] в Python или include_algos = c ("GLM", "DeepLearning", "DRF") в R. По умолчанию Нет / ПУСТО (NULL) , что означает, что будут использоваться все подходящие алгоритмы h3O, если это позволяют критерии остановки поиска и если в exclude_algos не указаны алгоритмы.Эта опция является взаимоисключающей с exclude_algos . Доступные алгоритмы:

  • DRF (Сюда входят модели случайных лесов и чрезвычайно рандомизированных деревьев (XRT). Дополнительную информацию см. В разделе «Чрезвычайно рандомизированные деревья» в главе о DRF и описании параметра histogram_type.)

  • GLM

  • XGBoost (XGBoost GBM)

  • GBM (h3O GBM)

  • DeepLearning (полносвязная многослойная искусственная нейронная сеть)

  • StackedEnsemble

• models_plan : Список шагов моделирования, которые будут использоваться механизмом AutoML.(Не все они могут быть выполнены, в зависимости от других ограничений.)

• предварительная обработка : список шагов предварительной обработки для запуска. В настоящее время поддерживается только ["target_encoding"] . Дополнительные сведения о том, как автоматически применяется целевое кодирование, можно найти здесь. Экспериментальный.

• exploitation_ratio : укажите соотношение бюджета (от 0 до 1), выделенное для фазы эксплуатации (по сравнению с разведкой). По умолчанию фаза эксплуатации отключена (exploitation_ratio = 0), так как она все еще экспериментальная; чтобы активировать его, рекомендуется попробовать коэффициент около 0.1. Обратите внимание, что текущая фаза эксплуатации пытается настроить только лучший XGBoost и лучший GBM, найденный во время исследования. Экспериментальный.

• monotone_constraints: отображение, которое представляет монотонные ограничения. Используйте +1 для принудительного увеличения ограничения и -1, чтобы указать убывающее ограничение.

• keep_cross_validation_predictions: укажите, следует ли сохранять прогнозы перекрестной проверки. Это должно быть установлено в TRUE, если один и тот же объект AutoML запускается для повторных запусков, потому что прогнозы CV требуются для построения дополнительных моделей Stacked Ensemble в AutoML.По умолчанию этот параметр имеет значение FALSE.

• keep_cross_validation_models: укажите, следует ли сохранять модели с перекрестной проверкой. Сохранение моделей перекрестной проверки может потреблять значительно больше памяти в кластере h3O. По умолчанию этот параметр имеет значение FALSE.

• keep_cross_validation_fold_assignment: Включите этот параметр, чтобы сохранить назначение свертки перекрестной проверки. По умолчанию FALSE.

• многословие : (необязательно: только Python и R) многословность сообщений серверной части, выводимых во время обучения.Должен быть одним из «отладка», «информация», «предупреждение» . По умолчанию NULL / None (ведение журнала клиента отключено).

• export_checkpoints_dir: укажите каталог, в который сгенерированные модели будут автоматически экспортироваться.

Банкноты

Если пользователь устанавливает nfolds == 0 , то метрики перекрестной проверки не будут доступны для заполнения таблицы лидеров. В этом случае нам нужно убедиться, что есть удерживающий фрейм (он же «фрейм таблицы лидеров») для оценки моделей, чтобы мы могли генерировать показатели производительности модели для таблицы лидеров.Без перекрестной проверки нам также потребуется фрейм проверки, который будет использоваться для ранней остановки моделей. Следовательно, если какой-либо из этих кадров не предоставлен пользователем, они будут автоматически выделены из обучающих данных. Если какой-либо из кадров отсутствует, 10% обучающих данных будут использоваться для создания недостающего кадра (если оба отсутствуют, то в общей сложности 20% обучающих данных будут использованы для создания 10% -го кадра проверки и 10% -го кадра таблицы лидеров) .

h3OAutoML может взаимодействовать с h3o.модуль sklearn . Модуль h3o.sklearn предоставляет 2 оболочки для h3OAutoML ( h3OAutoMLClassifier и h3OAutoMLRegressor ), которые предоставляют стандартный API, знакомый пользователям sklearn_ 909red_, fit , прогноз , get_params и set_params . Он принимает различные форматы в качестве входных данных (h3OFrame, numpy array, pandas Dataframe), что позволяет комбинировать их с чистыми компонентами sklearn в конвейерах.Для примера использования h3OAutoML с модулем h3o.sklearn щелкните здесь.

Объяснение

Объекты

AutoML полностью поддерживаются через интерфейс h3O Model Explainability. Большое количество графиков сравнения нескольких моделей и графиков одной модели (выноски AutoML) могут быть созданы автоматически с помощью одного вызова h3o.explain () . Мы приглашаем вас узнать больше на странице, указанной выше.

Примеры кода

Обучение

Вот пример, показывающий базовое использование h3o.Функция automl () в R и класс h3OAutoML в Python . Только в демонстрационных целях мы явно указываем аргумент x , хотя в этом наборе данных он не требуется. В этом наборе данных набор предикторов — это все столбцы, кроме ответа. Как и другие алгоритмы h3O, значение по умолчанию x — «все столбцы, исключая y », поэтому результат будет тот же.

 библиотека (h3o)
h3o.в этом()

# Импортировать образец набора бинарных результатов / теста в h3O
train <- h3o.importFile ("https://s3.amazonaws.com/erin-data/higgs/higgs_train_10k.csv")
test <- h3o.importFile ("https://s3.amazonaws.com/erin-data/higgs/higgs_test_5k.csv")

# Определить предикторы и ответ
y <- "ответ"
x <- setdiff (имена (поезд), y)

# Для двоичной классификации ответ должен быть фактором
train [, y] <- as.factor (train [, y])
test [, y] <- as.factor (test [, y])

# Запустить AutoML для 20 базовых моделей (по умолчанию максимальное время работы ограничено 1 часом)
aml <- h3o.автомл (х = х, у = у,
                  training_frame = поезд,
                  max_models = 20,
                  семя = 1)

# Просмотр таблицы лидеров AutoML
lb <- aml @ таблица лидеров
print (lb, n = nrow (lb)) # Распечатать все строки вместо значений по умолчанию (6 строк)

# model_id auc logloss mean_per_class_error rmse mse
# 1 StackedEnsemble_AllModels_AutoML_20181210_150447 0,7895453 0,5516022 0,3250365 0,4323464 0,1869234
# 2 StackedEnsemble_BestOfFamily_AutoML_20181210_150447 0.7882530 0,5526024 0,3239841 0,4328491 0,1873584
# 3 XGBoost_1_AutoML_20181210_150447 0,7846510 0,5575305 0,3254707 0,4349489 0,18

# 4 XGBoost_grid_1_AutoML_20181210_150447_model_4 0,7835232 0,5578542 0,3188188 0,4352486 0,1894413
# 5 XGBoost_grid_1_AutoML_20181210_150447_model_3 0,7830043 0,5596125 0,3250808 0,4357077 0,1898412
# 6 XGBoost_2_AutoML_20181210_150447 0,7813603 0,5588797 0.3470738 0,4359074 0,1
3
# 7 XGBoost_3_AutoML_20181210_150447 0,7808475 0,5595886 0,3307386 0,4361295 0,10
# 8 GBM_5_AutoML_20181210_150447 0,7808366 0,5599029 0,3408479 0,4361915 0,1
0
# 9 GBM_2_AutoML_20181210_150447 0,7800361 0,5598060 0,3399258 0,4364149 0,1
0
# 10 GBM_1_AutoML_20181210_150447 0,7798274 0,5608570 0,3350957 0,4366159 0,1
5
# 11 GBM_3_AutoML_20181210_150447 0.7786685 0,5617903 0,3255378 0,4371886 0,19
# 12 XGBoost_grid_1_AutoML_20181210_150447_model_2 0,7744105 0,5750165 0,3228112 0,4427003 0,1959836
# 13 GBM_4_AutoML_20181210_150447 0,7714260 0,5697120 0,3374203 0,4410703 0,1945430
# 14 GBM_grid_1_AutoML_20181210_150447_model_1 0,7697524 0,5725826 0,3443314 0,4424524 0,1957641
# 15 GBM_grid_1_AutoML_20181210_150447_model_2 0,7543664 0,73 0.3558550 0,4966377 0,2466490
# 16 DRF_1_AutoML_20181210_150447 0,7428924 0,5958832 0,3554027 0,4527742 0,2050045
# 17 XRT_1_AutoML_20181210_150447 0,7420910 0,5993457 0,3565826 0,4531168 0,2053148
# 18 DeepLearning_grid_1_AutoML_20181210_150447_model_2 0.7388505 0.6012286 0.3695292 0.4555318 0.2075092
# 19 XGBoost_grid_1_AutoML_20181210_150447_model_1 0.7257836 0.6013126 0.3820490 0.4565541 0.2084417
# 20 DeepLearning_1_AutoML_20181210_150447 0.6979292 0,6339217 0,3979403 0,46 0,2201836
# 21 DeepLearning_grid_1_AutoML_20181210_150447_model_1 0,6847773 0,6694364 0,4081802 0,4799664 0,2303678
# 22 GLM_grid_1_AutoML_20181210_150447_model_1 0,6826481 0,6385205 0,3972341 0,4726827 0,2234290
#
# [22 строки x 6 столбцов]

# Здесь хранится модель лидера
aml @ лидер
 

 импорт h3o
из h3o.automl импортировать h3OAutoML

h3o.init ()

# Импортировать образец набора бинарных результатов / теста в h3O
поезд = h3o.import_file ("https://s3.amazonaws.com/erin-data/higgs/higgs_train_10k.csv")
test = h3o.import_file ("https://s3.amazonaws.com/erin-data/higgs/higgs_test_5k.csv")

# Определить предикторы и ответ
x = train.columns
y = "ответ"
x.remove (y)

# Для двоичной классификации ответ должен быть фактором
поезд [y] = поезд [y] .asfactor ()
test [y] = test [y] .asfactor ()

# Запустить AutoML для 20 базовых моделей (по умолчанию максимальное время работы ограничено 1 часом)
aml = h3OAutoML (max_models = 20, seed = 1)
aml.train (x = x, y = y, training_frame = поезд)

# Просмотр таблицы лидеров AutoML
фунт = амл.таблица лидеров
lb.head (rows = lb.nrows) # Распечатать все строки вместо значений по умолчанию (10 строк)

# model_id auc logloss mean_per_class_error rmse mse
# ------------------------------------------------- - -------- --------- ---------------------- -------- - -------
# StackedEnsemble_AllModels_AutoML_20181212_105540 0,789801 0,551109 0,333174 0,43211 0,186719
# StackedEnsemble_BestOfFamily_AutoML_20181212_105540 0,788425 0.552145 0,323192 0,432625 0,187165
# XGBoost_1_AutoML_20181212_105540 0,784651 0,55753 0,325471 0,434949 0,189181
# XGBoost_grid_1_AutoML_20181212_105540_model_4 0,783523 0,557854 0,318819 0,435249 0,189441
# XGBoost_grid_1_AutoML_20181212_105540_model_3 0,783004 0,559613 0,325081 0,435708 0,189841
# XGBoost_2_AutoML_20181212_105540 0,78136 0,55888 0,347074 0.435907 0,1

# XGBoost_3_AutoML_20181212_105540 0,780847 0,559589 0,330739 0,43613 0,1
# GBM_5_AutoML_20181212_105540 0,780837 0,559903 0,340848 0,436191 0,1

# GBM_2_AutoML_20181212_105540 0,780036 0,559806 0,339926 0,436415 0,1
# GBM_1_AutoML_20181212_105540 0,779827 0,560857 0,335096 0,436616 0,1

# GBM_3_AutoML_20181212_105540 0.778669 0,56179 0,325538 0,437189 0,1
# XGBoost_grid_1_AutoML_20181212_105540_model_2 0,774411 0,575017 0,322811 0,4427 0,195984
# GBM_4_AutoML_20181212_105540 0,771426 0,569712 0,33742 0,44107 0,194543
# GBM_grid_1_AutoML_20181212_105540_model_1 0,769752 0,572583 0,344331 0,442452 0,195764
# GBM_grid_1_AutoML_20181212_105540_model_2 0,754366 0,7 0.355855 0,496638 0,246649
# DRF_1_AutoML_20181212_105540 0,742892 0,595883 0,355403 0,452774 0,205004
# XRT_1_AutoML_20181212_105540 0,742091 0,599346 0,356583 0,453117 0,205315
# DeepLearning_grid_1_AutoML_20181212_105540_model_2 0.741795 0.601497 0.368291 0.454904 0.206937
# XGBoost_grid_1_AutoML_20181212_105540_model_1 0,693554 0,620702 0,40588 0,465791 0,216961
# DeepLearning_1_AutoML_20181212_105540 0.69137 0,637954 0,409351 0,47178 0,222576
# DeepLearning_grid_1_AutoML_20181212_105540_model_1 0,6
 0,661794 0,418469 0,476635 0,227181
# GLM_grid_1_AutoML_20181212_105540_model_1 0,682648 0,63852 0,397234 0,472683 0,223429
#
# [22 строки x 6 столбцов]

# Здесь хранится модель лидера
aml.leader
 

Приведенный выше код — это самый быстрый способ начать работу, и на этот пример будут ссылки в следующих разделах.Чтобы узнать больше о h3O AutoML, мы рекомендуем взглянуть на наше более подробное руководство по AutoML (доступно на R и Python).

Прогноз

Использование функции прогнозирования () с AutoML генерирует прогнозы на основе модели лидера из прогона. Порядок строк в результатах совпадает с порядком, в котором данные были загружены, даже если некоторые строки завершились ошибкой (например, из-за пропущенных значений или невидимых уровней факторов).

Используя предыдущий пример кода, вы можете сгенерировать прогнозы тестового набора следующим образом:

 # Чтобы сгенерировать прогнозы по набору тестов, вы можете делать прогнозы
# непосредственно на объекте "h3OAutoML" или на модели выноски
# объект напрямую
пред <- h3o.предсказать (aml, test) # предсказать (aml, test) тоже работает

# или:
pred <- h3o.predict (aml @ лидер, тест)
 

 # Чтобы сгенерировать прогнозы по набору тестов, вы можете делать прогнозы
# непосредственно на объекте "h3OAutoML" или на модели выноски
# объект напрямую
preds = aml.predict (тест)

# или:
preds = aml.leader.predict (тест)
 

Вывод AutoML

Доска почета

Объект AutoML включает «таблицу лидеров» моделей, которые были обучены в процессе, включая 5-кратную перекрестную проверку производительности модели (по умолчанию).Количество складок, используемых в процессе оценки модели, можно настроить с помощью параметра nfolds . Если вы хотите оценить модели в конкретном наборе данных, вы можете указать аргумент leaderboard_frame в прогоне AutoML, и тогда в таблице лидеров вместо этого будут отображаться оценки для этого набора данных.

Модели ранжируются по метрике по умолчанию в зависимости от типа проблемы (второй столбец таблицы лидеров). В задачах двоичной классификации эта метрика - AUC, а в задачах мультиклассовой классификации - это средняя ошибка для каждого класса.В задачах регрессии метрикой сортировки по умолчанию является отклонение. Для удобства также предоставляются некоторые дополнительные метрики.

Чтобы помочь пользователям оценить сложность моделей AutoML , функция h3o.get_leaderboard была расширена за счет включения параметра extra_columns . Этот параметр позволяет указать, какие (если есть) дополнительные столбцы должны быть добавлены в таблицу лидеров. По умолчанию это None. Допустимые варианты:

• training_time_ms : столбец, содержащий время обучения каждой модели в миллисекундах.(Обратите внимание, что это не включает обучение моделей перекрестной проверки.)

• pred_time_per_row_ms : столбец, содержащий среднее время прогнозирования моделью для одной строки.

• ВСЕ : добавляет столбцы как для training_time_ms, так и для pred_time_per_row_ms.

Используя предыдущий пример, вы можете получить таблицу лидеров следующим образом:

 # Получить таблицу лидеров с помощью 'extra_columns =' ALL '
фунт <- h3o.get_leaderboard (объект = aml, extra_columns = 'ВСЕ')
фунт
 

 # Получить таблицу лидеров с помощью `extra_columns` = 'ALL'
lb = h3o.automl.get_leaderboard (aml, extra_columns = 'ВСЕ')
фунт
 

Вот пример базовой таблицы лидеров (без дополнительных столбцов) для задачи двоичной классификации:

model_id	аук	логарифм	аукпр	mean_per_class_error	rmse	мсэ	training_time_ms	pred_time_per_row_ms
StackedEnsemble_AllModels_AutoML_201_174603	0.789844	0,551067	0.804672	0,314665	0,432045	0,186663	924	0,05695
StackedEnsemble_BestOfFamily_AutoML_201_174603	0,789768	0,550906	0.805696	0,313059	0.431977	0,186604	639	0,024567
XGBoost_grid__1_AutoML_201_174603_model_4	0,784698	0,55681	0.80312	0,323143	0,434743	0,189002	3092	0,002083
XGBoost_3_AutoML_201_174603	0.784232	0,557749	0.802341	0,317933	0,434976	0,189204	2878	0,002173
XGBoost_2_AutoML_201_174603	0,783533	0,555997	0.803189	0,32475	0.434678	0,188945	4635	0,003292
XGBoost_grid__1_AutoML_201_174603_model_3	0,782582	0,560218	0,800749	0,34334	0,435944	0,1	2695	0,002269
GBM_5_AutoML_201_174603	0.78219	0,558353	0,800234	0,319658	0,435512	0,18967	768	0,004318
XGBoost_1_AutoML_201_174603	0,781901	0,557944	0.801237	0,325446	0.435519	0,189676	4428	0,003039
XGBoost_grid__1_AutoML_201_174603_model_1	0,781648	0,561112	0,799203	0,312015	0,436434	0,1	5430	0,002557
GBM_2_AutoML_201_174603	0.777673	0,562514	0,796181	0,334056	0,437583	0,1	655	0,003772
GBM_1_AutoML_201_174603	0,777294	0,562744	0,798244	0,356261	0.437727	0,1	700	0,003571
GBM_3_AutoML_201_174603	0,775488	0,564794	0,793585	0,327971	0,438722	0,1	635	0,003748
XGBoost_grid__1_AutoML_201_174603_model_2	0.773621	0,578141	0,7	0,341118	0,443963	0,197104	9722	0,003896
GBM_grid__1_AutoML_201_174603_model_1	0,772656	0,568314	0,79164	0,332175	0.440049	0,193643	647	0,004546
GBM_4_AutoML_201_174603	0,77248	0,569483	0,7	0,336913	0,440873	0,194369	800	0,004142
DRF_1_AutoML_201_174603	0.764975	0,5801	0,781588	0,336001	0,445222	0,198222	1399	0,007475
XRT_1_AutoML_201_174603	0,759957	0,585158	0,776857	0,338976	0.447598	0.200344	1426	0,00495
GBM_grid__1_AutoML_201_174603_model_2	0,748007	0,632981	0,758833	0,375308	0,462237	0,213663	588	0,003119
DeepLearning_grid__2_AutoML_201_174603_model_1	0.739884	0,600688	0,747948	0,359883	0,455205	0.207212	40408	0,010939
DeepLearning_1_AutoML_201_174603	0,700406	0,63169	0,70199	0,395333	0.469084	0,22004	445	0,002288
DeepLearning_grid__1_AutoML_201_174603_model_1	0,6
0,671512	0,6	0,409836	0,478393	0,22886	32546	0,003623
GLM_1_AutoML_201_174603	0.682648	0,63852	0,680344	0,397234	0,472683	0,223429	195	0,001312

Журнал AutoML

При использовании клиентов Python или R вы также можете получить доступ к метаинформации со следующими свойствами объекта AutoML:

• event_log : h3OFrame с выбранными внутренними событиями AutoML, созданными во время обучения.

• training_info : словарь, содержащий данные, которые могут быть полезны для постанализа; например различные тайминги.

Экспериментальные функции

Предварительная обработка

Начиная с h3O 3.32.0.1, AutoML теперь имеет опцию предварительной обработки с минимальной поддержкой автоматического целевого кодирования категориальных переменных высокой мощности. Единственная поддерживаемая в настоящее время опция - preprocessing = ["target_encoding"] : мы автоматически настраиваем модель Target Encoder и применяем ее к столбцам, которые соответствуют определенным требованиям мощности для древовидных алгоритмов (XGBoost, h3O GBM и Random Forest).В этом билете задокументирована работа по улучшению поддержки автоматической предварительной обработки (улучшенная производительность модели, а также ее настройка).

FAQ

Текущая версия AutoML обучает и перекрестно проверяет следующие алгоритмы (в следующем порядке): три предварительно заданные модели XGBoost GBM (Gradient Boosting Machine), фиксированная сетка GLM, случайный лес по умолчанию (DRF), пять предварительно заданных моделей. -заданные ГБМ h3O, почти стандартная Глубокая нейронная сеть, Чрезвычайно рандомизированный лес (XRT), случайная сетка ГБМ XGBoost, случайная сетка ГБМ h3O и случайная сетка глубоких нейронных сетей.В некоторых случаях на выполнение всех алгоритмов может не хватить времени, поэтому некоторые из них могут отсутствовать в таблице лидеров. Затем AutoML обучает две модели составных ансамблей (подробнее об ансамблях ниже). Определенные алгоритмы (или группы алгоритмов) можно отключить с помощью аргумента exclude_algos . Это полезно, если у вас уже есть некоторое представление об алгоритмах, которые будут хорошо работать с вашим набором данных, хотя иногда это может привести к потере производительности, потому что большее разнообразие среди наборов моделей обычно увеличивает производительность составных ансамблей.В качестве рекомендации, если у вас действительно широкие (более 10 тыс. Столбцов) и / или разреженные данные, вы можете пропустить древовидные алгоритмы (GBM, DRF, XGBoost).

Список гиперпараметров, по которым выполняется поиск для каждого алгоритма в процессе AutoML, включен в приложение ниже. Более подробная информация о диапазонах гиперпараметров для моделей в дополнение к жестко запрограммированным моделям будет добавлена ​​в приложение позже.

Оба ансамбля должны давать лучшие модели, чем любая отдельная модель из прогона AutoML, за исключением некоторых редких случаев.Один ансамбль содержит все модели, а второй ансамбль содержит только наиболее эффективную модель из каждого класса / семейства алгоритмов. Ансамбль «Лучшее из семейства» оптимизирован для производственного использования, поскольку он содержит всего шесть (или меньше) базовых моделей. Он должен быть относительно быстрым в использовании (для создания прогнозов на основе новых данных) без значительного снижения производительности модели по сравнению с ансамблем «Все модели». Металоузел в обоих ансамблях - это вариант метаузла по умолчанию Stacked Ensemble: неотрицательный GLM с регуляризацией (лассо или эластичная сеть, выбранная CV) для поощрения более разреженных ансамблей.Metalearner также использует логит-преобразование (на основе предустановленных CV учащихся) для задач классификации перед обучением.

Вместо того, чтобы сохранять сам объект AutoML, в настоящее время лучше всего сохранять модели, которые вы хотите сохранить, по отдельности. Утилита для одновременного сохранения всех моделей, а также способ сохранения объекта AutoML (с таблицей лидеров) будут добавлены в следующем выпуске.

Модели

XGBoost в AutoML могут использовать графические процессоры.Помните, что должны быть выполнены следующие требования:

• Графические процессоры NVIDIA (GPU Cloud, DGX Station, DGX-1 или DGX-2)

• CUDA 8

Вы можете контролировать использование графического процессора с помощью команды nvidia-smi . Обратитесь к https://developer.nvidia.com/nvidia-system-management-interface для получения дополнительной информации.

AutoML включает в свой набор алгоритмов XGBoost GBM (машины с градиентным усилением). Эта функция в настоящее время предоставляется со следующими ограничениями:

• XGBoost недоступен на компьютерах с Windows.

• XGBoost используется только в том случае, если он доступен глобально и не был явно отключен. Вы можете проверить, доступен ли XGBoost, используя h3o.xgboost.available () в R или h3o.estimators.xgboost.h3OXGBoostEstimator.available () в Python.

AutoML имеет параметр max_runtime_secs , который является ограничением общего времени выполнения. Однако ранняя остановка также включена по умолчанию: AutoML остановится, когда «достаточно» постепенных улучшений больше не будет.Пользователь может настроить параметры ранней остановки, чтобы они были более или менее чувствительными. Установите значение stopping_rounds выше, если вы хотите замедлить раннюю остановку и позволить AutoML обучать больше моделей до ее остановки. В будущем выпуске мы планируем разрешить пользователю указывать точное время выполнения, а не только максимальное время выполнения.

Цитата

Если вы цитируете алгоритм h3O AutoML в статье, пожалуйста, процитируйте наш доклад с 7-го семинара ICML по автоматизированному машинному обучению (AutoML).Отформатированная версия цитаты будет выглядеть так:

Эрин ЛеДель и Себастьян Пуарье. h3O AutoML: масштабируемое автоматическое машинное обучение . 7-й семинар ICML по автоматизированному машинному обучению (AutoML), июль 2020 г. URL https://www.automl.org/wp-content/uploads/2020/07/AutoML_2020_paper_61.pdf.

Если вы используете Bibtex:

 @article {h3OAutoML20,
    title = {{h3O} {A} uto {ML}: масштабируемое автоматическое машинное обучение},
    author = {Эрин ЛеДель и Себастьян Пуарье},
    год = {2020},
    month = {июль},
    journal = {7-й семинар ICML по автоматизированному машинному обучению (AutoML)},
    url = {https: // www.automl.org/wp-content/uploads/2020/07/AutoML_2020_paper_61.pdf},
}
 

Алгоритм h3O AutoML был впервые выпущен в h3O 3.12.0.1 6 июня 2017 года. Если вам нужно указать конкретную версию алгоритма h3O AutoML, вы можете использовать дополнительную ссылку (используя соответствующую версию, замененную ниже) следующим образом:

 @Manual {h3OAutoML_33212,
    title = {{h3O} {A} uto {ML}},
    author = {h3O.ai},
    год = {2021},
    note = {h3O version 3.32.1.2},
    url = {http://docs.h3o.ai/h3o/latest-stable/h3o-docs/automl.html},
}
 

Информация о том, как цитировать программное обеспечение h3O в целом, содержится в FAQ по h3O.

Параметры поиска случайной сетки

AutoML выполняет поиск гиперпараметров по множеству алгоритмов h3O, чтобы предоставить лучшую модель. В таблице ниже мы перечисляем гиперпараметры вместе со всеми потенциальными значениями, которые могут быть случайным образом выбраны при поиске. Если в этих моделях также установлено значение не по умолчанию для гиперпараметра, мы также указываем его в списке.Случайный лес и чрезвычайно рандомизированные деревья не обрабатываются по сетке (в текущей версии AutoML), поэтому они не включены в список ниже.

Примечание : AutoML не выполняет стандартный поиск по сетке для GLM (возвращая все возможные модели). Вместо этого AutoML создает одну модель с включенным параметром lambda_search и передает список альфа-значений . Он возвращает только модель с лучшей комбинацией альфа-лямбда, а не одну модель для каждой комбинации альфа-лямбда.

GLM Гиперпараметры

В этой таблице показаны значения GLM, по которым выполняется поиск при выполнении поиска по сетке AutoML. Дополнительная информация доступна здесь.

Примечание : GLM использует собственный поиск по внутренней сетке, а не интерфейс h3O Grid. Для GLM AutoML создает единую модель с включенным параметром lambda_search и передает список из альфа-значений . Он возвращает одну модель с лучшей комбинацией альфа-лямбда, а не одну модель для каждой альфы.

Параметр	Значения для поиска
альфа	{0,0, 0,2, 0,4, 0,6, 0,8, 1,0}

Гиперпараметры XGBoost

В этой таблице показаны значения XGBoost, по которым выполняется поиск при выполнении поиска по сетке AutoML. Дополнительная информация доступна здесь.

Параметр	Значения для поиска
усилитель	гбтри , дротик
col_sample_rate	{0.6, 0.8, 1.0}
col_sample_rate_per_tree	{0,7, 0,8, 0,9, 1,0}
макс_глубина	{5, 10, 15, 20}
мин_ряд	{0,01, 0,1, 1,0, 3,0, 5,0, 10,0, 15,0, 20,0}
дерево	Жестко запрограммировано: 10000 (истинное значение найдено при ранней остановке)
reg_alpha	{0.001, 0,01, 0,1, 1, 10, 100}
reg_lambda	{0,001, 0,01, 0,1, 0,5, 1}
скорость выборки	{0,6, 0,8, 1,0}

ГБМ Гиперпараметры

В этой таблице показаны значения GLM, по которым выполняется поиск при выполнении поиска по сетке AutoML. Дополнительная информация доступна здесь.

Параметр	Значения для поиска
col_sample_rate	{0,4, 0,7, 1,0}
col_sample_rate_per_tree	{0,4, 0,7, 1,0}
скорость обучения	Жестко запрограммировано: 0.1
макс_глубина	{3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17}
мин_ряд	{1, 5, 10, 15, 30, 100}
min_split_improvement	{1e-4, 1e-5}
дерево	Жестко запрограммировано: 10000 (истинное значение найдено при ранней остановке)
скорость выборки	{0.50, 0,60, 0,70, 0,80, 0,90, 1,00}

Гиперпараметры глубокого обучения

В этой таблице показаны значения глубокого обучения, по которым выполняется поиск при выполнении поиска по сетке AutoML. Дополнительная информация доступна здесь.

Параметр	Значения для поиска
активация	Жесткая кодировка: RectifierWithDropout
эпоха	Жестко запрограммировано: 10000 (истинное значение найдено при ранней остановке)
эпсилон	{1e-6, 1e-7, 1e-8, 1e-9}
скрыто	Поиск по сетке 1: {20}, {50}, {100} Поиск по сетке 2: {20, 20}, {50, 50}, {100, 100} Поиск по сетке 3: {20, 20, 20}, {50, 50, 50}, {100, 100, 100}
hidden_dropout_ratios	Поиск по сетке 1: {0.1}, {0,2}, {0,3}, {0,4}, {0,5} Поиск по сетке 2: {0,1, 0,1}, {0,2, 0,2}, {0,3, 0,3}, {0,4, 0,4}, {0,5, 0,5} Поиск по сетке 3: {0,1, 0,1, 0,1}, {0,2, 0,2, 0,2} {0,3, 0,3, 0,3}, {0,4, 0,4, 0,4}, {0,5, 0,5, 0,5}
input_dropout_ratio	{0,0, 0,05, 0,1, 0,15, 0,2}
ро	{0.9, 0.95, 0.99}

Дополнительная информация

Здесь отслеживается развитие

AutoML. На этой странице перечислены все открытые или незавершенные заявки AutoML JIRA.

.