Машина дублер что это: В чем опасность машин-двойников?

В чем опасность машин-двойников?

Желание иметь автомобиль часто заставляет человека забыть об осторожности. Если при выборе модели появляется возможность купить понравившуюся с огромной скидкой, то есть большая вероятность, что у этой машины есть какие-то проблемы. Чаще всего это машина-двойник.

Двойник – что это и как распознать

Машина-двойник – это авто такой же модели, как и оригинал, с одинаковыми государственными номерами и номерами деталей. Автомобили-двойники появляются на дорогах из-за нескольких причин:

1. Угон.
2. Нерастаможивание.
3. «Плохое» прошлое.

Существуют схемы, как сделать двойника авто. Иногда в создании автомобиля-двойника участвуют сотрудники ГАИ. Мошенники могут заполучить настоящий техпаспорт, который был утерян, и подобрать под него транспортное средство такой же марки, цвета и типа кузова. Двойника могут сделать и на основе пустого бланка техпаспорта и данных из базы ГАИ о владельце такой же модели.

Номера деталей двойника в обоих случаях. Их могут оставить и прежними, но тогда правда выяснится намного раньше.

Двойник может быть создан для списания штрафов человека на владельца идентичного автомобиля. Тогда хозяин оригинала при проверке штрафов на сайте ГИБДД обнаружит те нарушения, которых он не совершал. Более того, штрафы на такой автомобиль могут быть из другого города.

Когда на дорогах появляются два одинаковых автомобиля, то проблемы возникнут и у владельца  оригинала, и у владельца двойника. Часто  о существовании копии владелец даже не догадывается, но есть некоторые признаки, по которым можно узнать о наличии у своей машины двойника:

1. Получение требований выплаты штрафов за несуществующие нарушения.
2. Обнаружение такой же модели и номеров.
3. Объявление о продаже идентичной машины, которого владелец не давал.

В каждом из случаев надо делать всё для доказательства законности своего авто. В случае пропажи номерных знаков с автомобиля есть вероятность появления двойника. Есть риск, что они были украдены с целью создания автомобиля-двойника. В такой ситуации вместо того, чтобы сделать дубликат номеров на авто, надо обратиться в ГИБДД для перерегистрации автомобиля.

Возможные действия обоих владельцев авто

Появление двойника станет для владельца оригинального автомобиля большой проблемой. Все последующие действия займут очень много времени и сил, ведь придется доказывать подлинность своего автомобиля.

Если владелец уверен, что его автомобиль подлинный, то есть несколько вариантов дальнейших действий после обнаружения авто двойника. Самым простым способом будет смена номеров автомобиля. Сделать это можно, подав заявление в ГИБДД, и, предоставив необходимые документы. Чтобы не возникало вопросов у сотрудников инспекции, в заявлении следует указать в качестве причины утерю номеров.

Выяснять, как сделать дубликат гос. номера авто, в данном случае бессмысленно, так как он не поможет исправить сложившуюся ситуацию.
Возможна также продажа машины или переоформление её на родственника. Все документы и номерные знаки сменятся после этого. В том случае, когда продажа автомобиля не устраивает хозяина, то ему надо обратиться в РОВД или ГИБДД и попросить разобраться в ситуации.

В ходе разбирательства придется, скорее всего, платить за экспертизу и другие расходы. Однако эти траты смогут уберечь автовладельца от будущих затрат, если настоящий автомобиль снимут с учета при участии двойника. Продолжать эксплуатацию автомобиля можно, но нет гарантии, что с наличием двойника не возникнет трудностей.

Для оригинального автомобиля самой большой опасностью будет снятие его с учета без ведома хозяина. Это может произойти в том случае, если его «клон» вдруг был снят с учета. Из-за одинаковых номеров и прочих данных подлинный автомобиль в этом случае будет считаться несуществующим. К сожалению, выясняется этот факт всегда не вовремя, что влечет за собой для хозяина оригинала различные трудности.

Для хозяина автомобиля-двойника диапазон возможных действий намного меньше. Купить  авто двойники в России или  Украине можно нередко, поэтому часто встречаются отзывы о подобных ситуациях. Ездить на такой машине можно до первой проверки сотрудником ГИБДД. В ходе проверки документов выяснится, что это машина-двойник, то заберут на штрафстоянку. Единственным выходом в этой ситуации будет обращение в суд.

Автомобилисту придется доказывать, что он не знал о проблемах авто. Без знающего адвоката тут не обойтись. В ходе суда может выясниться, что автомобиль-двойник числится в угоне, а это повлечёт за собой другие сложности. Даже если хозяин двойника выиграет суд, то эксплуатировать машину все равно не удастся. Единственный выход – продать автомобиль на запчасти.

Если автомобиль не был растаможен, то есть шанс получить его обратно в пользование, если на нем не перебиты номерные знаки. Полученная при покупке авто выгода уйдет на растаможивание и смену деталей. С перебитыми номерами ездить нельзя, поэтому автомобиль-двойник проще продать на запчасти.

Как избежать покупки двойника

Выбирая автомобиль, большинство людей даже не задумываются о возможности появления двойника. Как правило, приобретение машины-двойника происходит по следующим причинам:

1. Намерение сэкономить.
2. Отсутствие знаний о двойнике.
3. Лень.

Стоимость проблемного авто будет примерно на 40%, а иногда и на 60% ниже рыночной. Это может послужить первым сигналом о недобросовестности продавца. Самый быстрый способ проверить легальность автомобиля – это попросить продавца снять машину с учета и переоформить её. В случае отказа покупать такой автомобиль нельзя.
Если владелец согласен переоформить авто, то лучше поехать в отделение МРЭО, где есть знакомые сотрудники ГИБДД. Они проверят автомобиль по базе данных. Если знакомых нет, то надо оплатить экспертизу в ГИБДД.

Покупать машину по доверенности не стоит. Даже нотариально заверенная доверенность не будет принята судом в случае проблем с двойником. Бывают случаи, когда продавец предупреждает сразу о том, что машина является двойником. Люди иногда сами ищут такое объявление, как продам авто двойник.

Следует помнить, что выгода, от приобретения такого автомобиля быстро исчезнет. Продавец такого авто не скрывает истинного положения дел и может дать советы по эксплуатации автомобиля.

Чтобы избежать покупки автомобиля-двойника, следует запомнить несколько коротких правил:

1. Не надо брать авто только по цене. При покупке подержанного автомобиля через сайт есть смысл отсортировать все варианты по увеличению цены. Самые первые позиции, скорее всего, двойники. Покупка такого автомобиля принесет проблемы.
2. Стоит проверить в ГИБДД, не значатся ли номера в угоне. Двойники очень часто числятся в списке угнанных авто.
3. Не надо жалеть денег на экспертизу номеров автомобиля.
   Они оправдают себя в случае обнаружения автомобиля-двойника до покупки. Проводят экспертизу сотрудники ГИБДД.

Если легальность авто сомнительна, лучше отказаться от него.

Избежать покупки двойника машины очень просто, достаточно следовать определенным правилам и не поддаваться на якобы выгодные предложения. Важно помнить: автомобиль-двойник содержит в себе много проблем.

 

« Назад

Автомобили двойники — схемы появления машин-двойников

Очень часто в интернете фигурируют объявления о продаже автомобилей — двойников. Например следующего содержания: Продаю автомобиль по рукописной доверенности по цене более чем в два раза дешевле от рыночной стоимости авто. Причина – отсутствие ПТС, так как оно конфисковано сотрудниками ГИБДД при попытке снять машину с учета. Выяснилось, что этот автомобиль — «двойник»

. Что же это за зверь такой автомобиль-двойник? Этот термин довольно часто мелькает в сводках криминальных новостей. Рассмотрим вначале действия преступников: автоугонщики под покровом ночи угоняют желаемый автомобиль из-под окон безмятежно спящего автовладельца. Вот автомобиль уже вскрыт, заведен, и отогнан в отстойник — гараж на окраине города. Что дальше происходит с этим автомобилем? Наутро хозяин проснется, выйдя из подьезда, поискав по двору своего железного коня (вдруг забыл, куда поставил), наконец, спустя какое то время поймет, что автомобиль угнали. Звонок в милицию, план Перехват, оформление всех документов в ГАИ… Угнанный автомобиль, как это почти всегда и бывает, не обнаружен, такова печальная статистика, увы. Чтобы съориентировать личный состав доблестных сотрудников ГИБДД на его поимку, все данные угнанного автомобиля вводятся в Федеральную Базу Розыска. Далее, при попытке его регистрации на территории РФ, попытке вывоза за пределы России, или просто проверке агрегатов авто на посту ГИБДД автомобиль будет задержан и возвращен автовладельцу! Только это явно противоречит коварным планам автоугонщиков.

У злоумышленников остается два варианта: не перебивать номера агрегатов автомобиля, подделать документы под уже существующие номера и продать на диком авторынке, например, Москвы (сюда едут из многих регионов нашей необъятной страны за дешевыми автомобилями) — покупатель ведь узнает, что машина криминальная, только при регистрации авто в ГИБДД через несколько дней, денежки уже у злодеев, выяснить, кто продал автомобиль, практически нереально, т.к. при подделке документов чаще всего используются вымышленные данные. Однако тут есть риск у злоумышленников попасться с поличным, пока автомобиль не продан — при перегоне или милицейской проверке на авторынке. Поэтому автоугонщики обычно выбирают другой путь — перебить номера агрегатов на автомобиле (это выйдет дороже, зато риск попасться с паленым автомобилем — минимален.) При этом необходимо учитывать: нанести любой придуманный номер на агрегаты авто и вписать их в поддельный ПТС — опять же риск, что при проверке автомобиля на посту ДПС по всероссийской базе учета автотранспорта непременно выясниться, что автомобиль с такими номерами агрегатов вообще на территории РФ не регистрировался.

Поэтому автоугонщики наносят номера агрегатов реально существующего автомобиля, при этом изготавливают поддельный ПТС с теми же данными, что и настоящий ПТС на легальном автомобиле. Теперь автомобилю-двойнику не страшны никакие проверки по информационным базам данных ГИБДД, автомобиль будет ездить вплоть до того, пока инспектор ГИБДД при очередной проверке не выявит факт перебивки номеров агрегатов или подделки ПТС.

В данном случае может пострадать и владелец легального авто, который не знает о существовании автомобиля-двойника: например, если при аннулировании регистрации владелец двойника не сдал поддельный ПТС, его выставляют в базу данных Ограничения. Но ведь номера ПТС обоих автомобилей были одинаковые! Получается, инспектор ГИБДД при проверке легального автомобиля увидит, что номер его ПТС находится в базе данных ограничения — начнуться вопросы. Конечно, когда разберутся, извинятся и пожелают счастливого пути, но до этого времени владельца авто ждет масса потраченных нервов и времени. А сегодня на просторах интернета объявлений типа продам автомобиль двойник довольно много, будьте бдительны.

Есть и еще разновидность мошенничества: В Россию ввозится например, из Германии автомобиль честный. Все процедуры по растаможке и постановке на учет проходит тоже законно. Вот готов честный автомобиль. Потом в России угоняется еще пять примерно таких же машин. Мастерски набиваются номера агрегатов с машины оригинала. Затем оригинал едет в ГИБДД снимается с учета, получает транзиты и все… Вот вам куча одинаковых авто-двойников. А куда они по России разбредутся одному богу известно.

Существует еще одна схема. Покупается в Германии дорогая машина, ставится там же на учет на бюргера, как правило, эмигранта — русского, турка и т.д. Далее не снимая с учета машину перегоняют в Россию. Границу машинка пересекает как купленная (номера прячут, депозит выписан). Таможится в честную. Потом авто страхуется и по прошествии какого-то времени «угоняется». То есть выезжает за пределы РФ, где на старых номерах и документах спокойно возвращается в Германию. Там он продаётся очередному русскому приехавшему купить чего-нибудь себе подешевле. Продавец дает хорошую скидку и оформляет уже все по честному, со снятием с учета, номерами, кауфертрагом и наилучшими пожеланиями. Ничего не подозревающая жертва едет домой в «Нашу Рашу», таможится, идет в ГИБДД, и тут-то выясняется, что купленный им железный конь числится в угоне! Потом экспертиза: номера не перебиты. Доблестные сотрудники милиции забирают машину, и она возвращается страховой компании или предыдущиму хозяину, который её конечно опознает. В этой ситуации один крайний, он заплатил два раза (в Германии и в России). Рентабельность жуликов можете посчитать сами, будьте бдительны.

Кстати, самое главное отличие автомобиля — двойника от оргинала — это запрос на завод о комплектации и номерах агрегатов (двигатель, коробка — от производителя зависит). Но этот запрос может отправить только госорган — таможня или МВД в российское представительство или через МИД непосредственно на завод. Может и суд, но запросы от частных лиц остаются без ответа. Если же Вы стали жертвой мошенников, вкратце опишу необходимые действия, если Вашу машину задержали. Процедура такая: Вам нужно постановление об отказе возбуждения уголовного дела, это должны выдать после экспертизы по месту где Вы будете ставить авто на учет. С этим постановлением идете в ГАИ, там поставят на учет, в ПТС напишут что совпадение агрегатных номеров. Конечно делать все самому очень долго, найдите знакомых в ГАИ из группы розыска. Настоятельно рекомендую — тчательно проверяйте автомобиль перед покупкой, верить никому нельзя, проходите самостоятельно и конечно с привлечением компетентных в этом вопросе знакомых все возможные проверки и удачи на дорогах.

R93 — Автопортал Краснодарского края: Автообзоры

Твитнуть

Поделиться

Поделиться

Класснуть

Как избежать покупки угнанного «автомобиля-двойника». Ридус

МВД России поделилось информацией, как не попасться на удочку мошенников и не купить «автомобиль-двойник» у угонщика.

«Машины-двойники» одной марки и цвета с одинаковыми номерами появляются из-за действий угонщиков. Они используют данные уже существующего автомобиля аналогичной марки и модели и делают идентичные номера — создают «автомобиль-двойник» под реально существующую машину, находящуюся в пользовании законного владельца.

При этом автомобиль-дублер чаще всего имеет оригинальный паспорт транспортного средства (ПТС), выданный в ГИБДД, сообщает pravo.ru.

Владельцы легальных машин, как правило, узнают о существовании двойника, получив извещение о штрафе за нарушение, которого не совершали.

Если владелец оригинального авто при появлении машины с такими же номерами отделается лишь небольшими сложностями, то тот, кто купил «двойника», потеряет и машину, и деньги.  

Поэтому специалисты советуют отнестись к покупке подержанного автомобиля внимательно и тщательно проверить машину.

Как не купить «автомобиль-двойник»

Прежде всего следует обращать внимание на стоимость автомобиля: если цена намного ниже рыночной, автомобиль может быть краденым. Необходимо убедиться, что машину продает собственник.

Не стоит совершать сделку при отсутствии паспорта у владельца или по его копии. Также нужно сверять данные паспорта транспортного средства и другие реквизиты авто. В ПТС не должно быть никаких правок. Лучше не покупать автомобили с дубликатом ПТС.

Специалисты советуют до покупки показать машину специалисту, который проверит подлинность маркировки. Если продавец не хочет осмотра экспертом — не стоит покупать авто.

Сотрудники МВД РФ рекомендуют проверять наличие заводских табличек в местах, где они и должны быть. Ключи должны подходить ко всем замкам, а сами замки — быть исправными.

Также в договоре купли-продажи необходимо указывать полную, а не заниженную стоимость автомобиля, так как при возврате (например, если обнаружится изменение идентификационного номера транспортного средства и прочее) получится вернуть лишь ту сумму, которая указана в договоре.

Что делать при получении штрафа за несовершенное нарушение

Специалисты советуют внимательно изучить прилагаемые фотографии. Если номера совпадают, но авто не ваше, надо обратиться с заявлением в то подразделение ГИБДД, которое вынесло постановление об административном правонарушении.

В заявлении необходимо изложить доводы о возможной фиксации «автомобиля-двойника» и приложить фотографии, на которых отображены отличительные особенности вашего авто. 

Можно направить информацию на официальный сайт Госавтоинспекции.

Клонирование машин – это уже не фантастика

Автор Андрей На чтение 2 мин. Просмотров 24 Опубликовано 05.07.2011

У вашей машины еще нет двойника – точной копии с такими же номерами? Клонирование машин – это уже не фантастика, это большая проблема. Ваша проблема.

Один из способов легализации угнанных машин – создание точной копии обычного легального автомобиля. Не удивляйтесь, когда узнаете, что где-то ездит точно такая же машина, как у вас.

Если такую машину-двойник угонят, то владельцам настоящих машин придется много общаться с милицией. В данном случае регистрация автомобиля будет аннулирована и владелец эксплуатировать данное транспортное средство уже не сможет.

Выяснять, чья машина настоящая, а чья копия – процесс долгий: проверка подлинности номеров, кузова, двигателя и VIN-кода может длиться многие месяцы. Даже если с номерами и документами все окажется в порядке и в графе «особые отметки» напишут, что совпадение в базе розыска случайное, о спокойной жизни можно забыть. Останавливать будут на каждом посту, перезванивать в отдел милиции и узнавать, действительно ли информация верна.

Двойниками могут оказаться и новые и уже подержанные автомобили самых разных марок. На одну легальную машину их может быть сколько угодно. Дубли могут безнаказанно нарушать правила, ведь штраф придет законному владельцу.

И что делать, если у машины появился двойник? Чтобы не платить за двойника штрафы и не сесть за него в тюрьму, придется доказать, что ваша машина настоящая. А можно просто избавиться от него – написать заявление в милицию, что номера у автомобиля украли, и получить новые. После этого двойник будет вне закона, если опять не сделает дубликат.

Видео

А что думаете вы? Насколько реальна эта проблема? А может вам или вашим знакомым когда-нибудь уже приходилось сталкиваться с подобной ситуацией? Оставляйте свои комментарии.

Еще о правах водителей и другие советы автолюбителям:

Оцените статью: Поделитесь с друзьями!

Ради платного дублера Кутузовского проспекта в Москве вырубят тысячи деревьев

В Москве построят дублер Кутузовского проспекта. Он будет первой платной дорогой в городе, шестиполосной и скоростной. Местные жители протестуют. Они не хотят, чтобы вырубили чуть ли не единственные несколько парков в районе Кунцево.

По расчетам активистов, ради дороги вырубят:

• пять гектаров парка с вековыми дубами около метро «Кунцевская»;
• часть Можайского яблоневого сада;
• рощу с липовыми аллеями возле метро «Славянский бульвар».

В правительстве Москвы утверждают, что дорога не повредит яблоневому саду, но, по словам активистов, это невозможно. Что касается рощи с родником и липовыми аллеями возле «Славянского бульвара», то на ее месте будет пункт оплаты проезда по трассе. Соответственно, здесь дорога расширится до 26 или 28 полос. Жители отмечают, что в роще живут сотни птиц, в том числе дрозды, дятлы, зарянки. Водятся ежи, белки, ласки и дикие утки. Также будет уничтожен родник и ручей. Кроме того, вдоль рощи проходила линия обороны Москвы во времена ВОВ. Чтобы спасти деревья от вырубки, местные жители даже приклеивали на них портреты фронтовиков.

Но вырубка уже идет: в начале августа вырубили несколько сотен деревьев возле улицы Герасима Курина. «3 августа подрядчик, ООО „Кипарис“, проводил работы по вырубке более 250 деревьев и выкорчевыванию пней прямо на насыпи и под ней. В этот момент появился сотрудник РЖД, который отвечает за технику безопасности на железной дороге. Выяснилось, что работы незаконные: ни документов, ни технической документации у „Кипариса“ нет. Согласования с РЖД тоже нет. А работы проводятся на территории, где пролегает множество кабелей, в том числе РЖД», — рассказывает местная жительница Екатерина Катариос. Депутат Илья Яшин пишет, что проект дублера не прошел государственную экологическую экспертизу и противоречит закону Москвы «О защите зеленых насаждений».

Местные жители протестуют против дороги с 2012 года. В парке возле улицы Ивана Франко жители проводят акции и дежурят у старинного дуба. Один из активистов в качестве протеста сутки просидел на дубе с флагом Кунцева в руках. Местные жители обращались в суд, чтобы признать постановление проекта планировки новой дороги незаконным. Мосгорсуд отказал активистам. Верховный суд тоже. Теперь они готовят документы для ЕСПЧ.

 Мы проводили поквартирный опрос, и никто из соседей, которые якобы подписались за дорогу, не подтверждал, что что-либо подписывал

«Самое главное, что эта эстакада не будет иметь никаких выездов в наши районы, фактически по нашей земле за наш счет проведут трассу, которой мы даже не сможем воспользоваться, — говорит местный активист Алексей Соболев. По словам основателя группы «ДУБЛЕРУ.НЕТ» Олега Казенкова, активисты собрали больше 40 тысяч подписей против строительства дублера. Однако собирались подписи и за строительство дороги. «Среди них много подписей сотрудников, работающих на территории района. То есть не жителей. Сегодня человек работает в Фили, а завтра на Арбате. А нам тут жить до конца жизни, — комментирует Казенков. — Кроме того, мы проводили поквартирный опрос, и никто из соседей, которые якобы подписались за дорогу, не подтверждал, что что-либо подписывал».

Актеры, которые без дублеров сами водили машины в кино

Чтобы сделать героя настолько реальным, насколько это возможно для зрителя, некоторые из актеров голодают или специально набирают вес, стригутся наголо или учатся боевым искусствам.

Кроме того, есть те, кто отказывается от дублеров и предпочитает выполнять действия персонажа самостоятельно, например, находиться за рулем автомобиля в любых ситуациях. Встречайте: знаменитости, которые избегали дублеров и оставались за рулем, чтобы сделать фильмы максимально реалистичными для своих поклонников.

Киану Ривз

Киану Ривз в фильме Джон Уик

Киану Ривз — один из самых востребованных звезд научно-фантастического жанра в кино. Он всегда готов водить свои машины на экране, причем, с абсолютным совершенством. Фильм «Скорость», а затем «Матрица» превратили Ривза в звезду, и с тех пор он успешно развивался. Актер совершал собственные трюки за рулем в фильмах о Джоне Уике. Ривз также известен как заядлый коллекционер автомобилей и мотоциклов в своей реальной жизни.

Дэниел Крэйг

Дэниел Крэйг в роли Джеймса Бонда и Астон Мартин

Джеймс Бонд, безусловно, самый известный шпион в истории кино на сегодняшний день. Конечно, быть одним из самых крутых секретных агентов в мире кино — совсем не просто. Хотя на протяжении многих лет Бонда играли разные великие актеры, Дэниел Крэйг — определенный фаворит. Он любит находиться за рулем и выполнять большинство действий самостоятельно. Возможно, именно поэтому он выглядел непринужденно, даже когда во время съемок машины мчались на сверхзвуковых скоростях.

Пол Уокер

Пол Уокер в фильме Фосаж

Он был душой фильма «Форсаж». Поклонники обожали его экранный персонаж. Многие трюки за рулем в этих фильмах были исключительно трудными для выполнения, и только опытный каскадер мог справиться с работой на «отлично». Однако в некоторых автомобильных сценах Пол участвовал сам, поскольку был большим фанатом скоростей. Уокер владел парком из 30 невероятных автомобилей, прежде чем мир потерял его в 2013 году.

Марк Уолберг

Марк Уолберг в фильме Трансформеры: Эпоха истребления

В 2014 году Уолберг отправился в приключенческий путь с персонажем фильма «Трансформеры: Эпоха истребления». С огромным собственным капиталом в 225 миллионов долларов и внушительной выплатой в 17 миллионов долларов за фильм он считается одним из лучших в бизнесе боевиков. Марк отец четырех очаровательных детей, ему 48 лет, но он все еще любит выполнять свои интенсивные боевые действия сам, особенно те, которые требуют опыта вождения.

Еще по теме: Знаменитости, влюбленные в скорость на гоночных трассах

Сильвестр Сталлоне

Сильвестр Сталлоне в фильме Кобра

Он один из самых крутых парней в кинобизнесе и прошел долгий путь со времени своего дебюта в фильме «Итальянский жеребец» в 1970 году. Сталлоне и сегодня любит сниматься в боевых сценах сам. И пусть ему за семьдесят, актер все еще полон жизни как настоящий боевой герой. Он действительно попытал счастья с несколькими романтическими комедиями, но экшн-фильмы сделали его живой легендой. У него может быть ловкая команда каскадеров, но ему нравится самому справляться с множеством трюков за рулем.

Джеки Чан

Джеки Чан в фильме Полицейская история

Джеки Чан, с его склонностью делать собственные трюки, сам по себе является киноиндустрией. Несомненно, он один из самых выдающихся героев комедийных боевиков всех времен. Он живая легенда, и его вклад в мир кино безошибочен. Все мы знаем, что Джеки выполняет свои собственные трюки, и что у него есть своя «Команда Джеки Чана». Идея группы состоит в том, чтобы продолжать делать трюки безопасно и отдавать свое наследие всем, кто хотел учиться. Кроме того, что он известен своим мастерством в боевых искусствах, Чан также водит автомобили в большинстве своих фильмов, включая франшизу «Час пик».

Скарлетт Йоханссон

Скарлетт Йоханссон в фильме Первый мститель: Другая война

Эта голливудская дива исполняет большинство своих боевых сцен самостоятельно. В одном из интервью она сказала, что ей нравится лично выполнять некоторые трюки, и это лучший способ проникнуть в суть персонажа. Опытная актриса, находилась сама за рулем лучших автомобилей во время съемок франшизы «Мстители».

Джейсон Стейтем

Джейсон Стейтем в фильме Перевозчик

Он мега-боевик на большом экране и известная персона в голливудской индустрии кино. Стейтем по-своему уникален. Его карьера начиналась скромно, пока он не прославился, сыграв ключевую роль в фильме «Перевозчик». Он стал более популярным благодаря собственному исполнению боевых сцен в кино, и это его торговая марка в Голливуде. Он также страстный любитель машин, и никогда не упускает возможности лично поучаствовать в вождении на съемках. Честно говоря, когда это будет Audi R8, кто будет против?

Читайте также: 20 автомобилей Джейсона Стэтхэма в реальной жизни и в кино

Мэтт Деймон

Мэтт Деймон в фильме Превосходство Борна

По мнению «Форбс», Деймон один из актеров, которые никогда не терпят фиаско. Инвесторы могут положиться на актера, потому что его фильмы всегда приносят существенные доходы. Он сам водил автомобили и участвовал в трюках на лошадях в фильмах о Борне.

Вин Дизель

Вин Дизель, кадр из фильма Форсаж

Когда Дизель играет рискованные роли, вокруг него всегда есть талантливая команда каскадеров, но он предпочитает выполнять большинство из них сам. Зачем? Потому что он знает, что способен это сделать без особых усилий. Актер сохраняет исполнение трюков для себя, особенно тех, которые включают управление спортивным автомобилем.

Харрисон Форд

Харрисон Форд и Шон Коннери в фильме Индиана Джонс и последний крестовый поход

Начиная с Хана Соло и заканчивая фильмами об Индиане Джонсе, Форд исполнял боевые сцены без помощи дублеров. Для Харрисона Форда было важно повиснуть на вертолетах и гонять на автомобилях в популярной франшизе о приключениях Индиана Джонса. Этим действиям требовалась большая физическая активность, и Форд сделал все без проблем.

Том Круз

Том Круз в фильме Джек Ричер

Получая огромные гонорары за фильм, Круз является влиятельной фигурой в кинобизнесе уже почти три десятилетия. Он один из самых востребованных суперзвезд сегодняшнего дня и имеет значительную чистую стоимость в 570 миллионов долларов. Замечательная способность лично выполнять трюки в совершенстве — его активы. У актера есть дублеры, и он работает с ними в тандеме, но Круз предпочитает исполнять большинство кинотрюков сам, особенно связанные с управлением спортивной машиной или мотоциклом.

Еще по теме: Знаменитости, которые в реальной жизни делают странный выбор в пользу «обычных» машин

Берт Рейнольдс

Актер Берт Рейнольдс

Рейнольдс действовал без дублеров, когда никто даже не осмеливался думать об этом. 70-е в киноиндустрии — это время, когда ведущие люди мира кино редко делали собственные трюки, потому что это не имело значения. Почти у всех была команда каскадеров, и актерский героизм был вымышленным. Однако Берт был одним из немногих актеров, готовых отважиться на серьезные трюки. Рейнольдс был феноменальным исполнителем: от езды на быстрых машинах в фильме «Полицейский и бандит» до сцен в картине «Всё или ничего».

Шарлиз Терон

Шарлиз Терон в фильме Темные тайны

Сэм Харгрейв, координатор трюков сообщил, что Шарлиз Терон самостоятельно выполнила 98 процентов трюковых работ в фильме «Взрывная блондинка». Действия сцен включали рукопашный бой, бег и, конечно, вождение. Актриса с удовольствием гоняла на машинах, учитывая, что автомобили были не самых лучших моделей.

Что такое машинное обучение? Как работает машинное обучение и его будущее?

1. Простое определение машинного обучения
2. Что такое машинное обучение
3. Почему мы должны изучать машинное обучение
4. Как начать с машинного обучения
5. Семь шагов машинного обучения
6. Как работает машинное обучение?
7. Какой язык программирования лучше всего подходит для машинного обучения
8. Инструменты машинного обучения
9. Разница между машинным обучением и искусственным интеллектом
10. Наука о данных vs.Машинное обучение
11. Глубокое обучение в сравнении с машинным обучением
12. Типы машинного обучения
13. Приложения машинного обучения
14. Рабочие места и перспективы карьерного роста в машинном обучении
15. Книги по машинному обучению
16. Возможности машинного обучения в будущем

Простое определение Машинное обучение

Машинное обучение — это приложение искусственного интеллекта (ИИ), которое дает устройствам возможность учиться на собственном опыте и совершенствоваться без какого-либо программирования. Например, когда вы делаете покупки на любом веб-сайте, он показывает похожие поисковые запросы, например: — Люди, которые покупали, также видели это.

Что такое машинное обучение?

Артур Самуэль ввел термин «машинное обучение» в 1959 году. Он был пионером в области искусственного интеллекта и компьютерных игр и определил машинное обучение как «область исследования , которая дает компьютерам возможность учиться без явного программирования».

В этой статье, во-первых, мы подробно обсудим машинное обучение, охватывающее различные аспекты, процессы и приложения.Во-вторых, мы начнем с понимания важности машинного обучения. Мы также объясним стандартные термины, используемые в машинном обучении, и шаги для решения проблемы машинного обучения. Кроме того, мы поймем, что такое машинное обучение и как оно работает. Более того, мы выясним, почему Python — лучший язык программирования для машинного обучения. Мы также перечислим различные типы подходов к машинному обучению и промышленных приложений. Наконец, статья заканчивается перспективами трудоустройства и карьерного роста в области машинного обучения, а также тенденциями в области заработной платы в ведущих мегаполисах Индии.

Машинное обучение — это разновидность искусственного интеллекта. Машинное обучение — это изучение того, как сделать машины более похожими на людей в их поведении и решениях, дав им возможность учиться и разрабатывать свои собственные программы. Это делается с минимальным вмешательством человека, то есть без явного программирования. Процесс обучения автоматизирован и улучшен на основе опыта машин на протяжении всего процесса. На машины поступают данные хорошего качества, и для построения моделей машинного обучения используются различные алгоритмы, чтобы обучать машины на этих данных.Выбор алгоритма зависит от типа имеющихся данных и типа деятельности, которую необходимо автоматизировать.

Вот видео, в котором объясняется, что такое машинное обучение с нуля.

Теперь вы можете задаться вопросом, чем это отличается от традиционного программирования? Что ж, в традиционном программировании мы загружали бы входные данные и хорошо написанную и протестированную программу в машину для генерации вывода. Когда дело доходит до машинного обучения, входные данные вместе с выходными данными загружаются в машину на этапе обучения, и она разрабатывает программу для себя.Чтобы лучше понять это, обратитесь к иллюстрации ниже:

Почему мы должны изучать машинное обучение?

Машинному обучению сегодня уделяется все необходимое внимание. Машинное обучение может автоматизировать многие задачи, особенно те, которые могут выполнять только люди с их врожденным интеллектом. Воспроизвести этот интеллект на машинах можно только с помощью машинного обучения.

С помощью машинного обучения предприятия могут автоматизировать рутинные задачи.Это также помогает в автоматизации и быстром создании моделей для анализа данных. Различные отрасли зависят от огромных объемов данных для оптимизации своей деятельности и принятия разумных решений. Машинное обучение помогает создавать модели, которые могут обрабатывать и анализировать большие объемы сложных данных для получения точных результатов. Эти модели точны, масштабируемы и работают с меньшим временем выполнения работ. Создавая такие точные модели машинного обучения, компании могут использовать выгодные возможности и избегать неизвестных рисков.

Распознавание изображений, создание текста и многие другие варианты использования находят применение в реальном мире. Это расширяет возможности экспертов по машинному обучению в качестве востребованных профессионалов.

Как начать работу с машинным обучением?

Чтобы начать работу с машинным обучением, давайте взглянем на некоторые важные терминологии, используемые в машинном обучении:

Некоторая терминология машинного обучения

• Модель : также известная как «гипотеза», машина Модель обучения — это математическое представление реального процесса. Алгоритм машинного обучения вместе с обучающими данными создает модель машинного обучения.
• Признак : Признак — это измеримое свойство или параметр набора данных.
• Вектор функций : это набор нескольких числовых функций. Мы используем его в качестве входных данных для модели машинного обучения в целях обучения и прогнозирования.
• Обучение : алгоритм принимает в качестве входных данных набор данных, известных как «данные обучения». Алгоритм обучения находит закономерности во входных данных и обучает модель ожидаемым результатам (цели).Результатом тренировочного процесса является модель машинного обучения.
• Прогноз : как только модель машинного обучения готова, в нее могут быть добавлены входные данные, чтобы обеспечить прогнозируемый результат.
• Цель (метка) : значение, которое должна предсказать модель машинного обучения, называется целью или меткой.
• Переоснащение : когда большой объем данных обучает модель машинного обучения, она имеет тенденцию учиться на шуме и неточных вводах данных.Здесь модель не может правильно характеризовать данные.
• Недостаточное соответствие : Это сценарий, когда модель не может расшифровать основную тенденцию во входных данных. Это снижает точность модели машинного обучения. Проще говоря, модель или алгоритм недостаточно хорошо соответствуют данным.
  Вот видео, которое описывает пошаговое руководство по решению проблемы машинного обучения на примере пива и вина:

Есть семь шагов машинного обучения

1. Сбор данных
2. Подготовка к этому data
3. Выбор модели
4. Обучение
5. Оценка
6. Настройка гиперпараметров
7. Прогноз

Обязательно выучить язык программирования, предпочтительно Python, наряду с необходимыми аналитическими и математическими знаниями.Вот три математических области, которые вам необходимо освежить перед тем, как приступить к решению задач машинного обучения:

1. Линейная алгебра для анализа данных: скаляры, векторы, матрицы и тензоры
2. Математический анализ: производные и градиенты
3. Теория вероятностей и статистика
4. Многомерное исчисление
5. Алгоритмы и комплексная оптимизация
   

Как работает машинное обучение?

Три основных строительных блока системы машинного обучения — это модель, параметры и обучаемый.

• Модель — это система, которая делает прогнозы
• Параметры — это факторы, которые учитываются моделью для прогнозирования
• Обучающийся вносит корректировки в параметры и модель для согласования прогнозов с фактическими результатами

Давайте рассмотрим приведенный выше пример пива и вина, чтобы понять, как работает машинное обучение. Модель машинного обучения здесь должна предсказать, будет ли напиток пивом или вином. Выбранные параметры — это цвет напитка и процентное содержание алкоголя.Первый шаг:

Обучение на обучающем наборе

Это включает выборку набора данных из нескольких напитков, для которых указаны цвет и процентное содержание алкоголя. Теперь нам нужно определить описание каждой классификации, то есть вина и пива, с точки зрения значений параметров для каждого типа. Модель может использовать описание, чтобы решить, будет ли новый напиток вином или пивом.

Значения параметров «цвет» и «процентное содержание алкоголя» можно представить как «x» и «y» соответственно. Затем (x, y) определяет параметры каждого напитка в обучающих данных. Этот набор данных называется обучающим набором. Эти значения, нанесенные на график, представляют гипотезу в форме линии, прямоугольника или полинома, которая лучше всего соответствует желаемым результатам.

Второй шаг — измерить ошибку.

После обучения модели на определенном обучающем наборе ее необходимо проверить на наличие расхождений и ошибок. Мы используем свежий набор данных для выполнения этой задачи. Результатом этого теста будет один из следующих четырех:

• Истинно-положительный: когда модель предсказывает состояние, когда оно присутствует
• Истинно-отрицательное: когда модель не предсказывает условие, когда оно отсутствует
• Ложно-положительное: Когда модель предсказывает условие, когда оно отсутствует
• Ложноотрицательное: Когда модель не предсказывает условие, когда оно присутствует

Сумма FP и FN является общей ошибкой в ​​модели.

Управление шумом

Для простоты мы рассмотрели только два параметра для решения задачи машинного обучения, а именно цвет и процент содержания алкоголя. Но на самом деле вам придется учитывать сотни параметров и широкий набор обучающих данных, чтобы решить проблему машинного обучения.

• Созданная гипотеза будет иметь намного больше ошибок из-за шума. Шум — это нежелательные аномалии, которые скрывают основную взаимосвязь в наборе данных и ослабляют процесс обучения.Различные причины возникновения этого шума:
• Большой набор обучающих данных
• Ошибки во входных данных
• Ошибки маркировки данных
• Ненаблюдаемые атрибуты, которые могут повлиять на классификацию, но не учитываются в обучающем наборе из-за отсутствия данных

Вы можете принять определенную степень ошибки обучения из-за шума, чтобы гипотеза была как можно более простой.

Тестирование и обобщение

Хотя алгоритм или гипотеза может хорошо соответствовать обучающему набору, он может потерпеть неудачу при применении к другому набору данных вне обучающего набора. Поэтому важно выяснить, подходит ли алгоритм для новых данных. Проверить это с помощью набора новых данных — вот способ судить об этом. Кроме того, обобщение относится к тому, насколько хорошо модель предсказывает результаты для нового набора данных.

Когда мы подбираем алгоритм гипотезы для максимально возможной простоты, он может иметь меньше ошибок для обучающих данных, но может иметь более значительную ошибку при обработке новых данных. Мы называем это недостаточным оснащением. С другой стороны, если гипотеза слишком сложна, чтобы наилучшим образом соответствовать результату обучения, она может плохо обобщаться.Это случай переоборудования. В любом случае результаты возвращаются для дальнейшего обучения модели.

Типичный результат алгоритма классификации

Типичный результат алгоритма классификации может принимать две формы:

Дискретные классификаторы. Двоичный выход (ДА или НЕТ, 1 или 0), который указывает, классифицировал ли алгоритм входной экземпляр как положительный или отрицательный или нет. Алгоритм просто говорит, что приложение имеет «высокий потенциал», если это так.Если не ожидается вмешательства человека в процесс принятия решений, например, если у компании нет верхнего или нижнего предела для приложений, которые считаются «высокопотенциальными», то это может быть полезно.

Вероятностные классификаторы. Вероятностный выход (число от 0 до 1), который показывает вероятность того, что вход попадает в положительный класс. Давайте посмотрим на пример. Если алгоритм указывает, что вероятность приложения высокого потенциала составляет 0,68.Если ожидается вмешательство человека в процесс принятия решений, например, если у компании есть ограничение на количество приложений, которые можно рассматривать как «высокопотенциальные», то это может быть полезно. Вероятностный выход становится двоичным, как только человек определяет «отсечку», чтобы определить, какие экземпляры попадают в положительный класс.

Какой язык лучше всего подходит для машинного обучения?

Python, безусловно, лучший язык программирования для приложений машинного обучения благодаря различным преимуществам, упомянутым в разделе ниже. Другие языки программирования, которые можно использовать для приложений машинного обучения: R, C ++, JavaScript, Java, C #, Julia, Shell, TypeScript и Scala.

Python известен своей удобочитаемостью и относительно меньшей сложностью по сравнению с другими языками программирования. Приложения машинного обучения включают сложные концепции, такие как исчисление и линейная алгебра, реализация которых требует больших усилий и времени. Python помогает уменьшить эту нагрузку за счет быстрой реализации, позволяющей инженеру машинного обучения проверить идею.Вы можете ознакомиться с Руководством по Python, чтобы получить базовое понимание языка. Еще одно преимущество использования Python в машинном обучении — это готовые библиотеки. Существуют разные пакеты для разных типов приложений, как указано ниже:

• Numpy, OpenCV и Scikit используются при работе с изображениями
• NLTK вместе с Numpy и Scikit снова при работе с текстом
• Librosa для аудио приложений
• Matplotlib, Seaborn и Scikit для представления данных
• TensorFlow и Pytorch для приложений глубокого обучения
• Scipy для научных вычислений
• Django для интеграции веб-приложений
• Pandas для высокоуровневых структур данных и анализа

Python обеспечивает гибкость в выбор между объектно-ориентированным программированием или написанием сценариев. Также нет необходимости перекомпилировать код; разработчики могут вносить любые изменения и моментально видеть результаты. Вы можете использовать Python вместе с другими языками для достижения желаемой функциональности и результатов.

Python — это универсальный язык программирования, который может работать на любой платформе, включая Windows, MacOS, Linux, Unix и другие. При переходе с одной платформы на другую код нуждается в незначительных доработках и изменениях, и он готов к работе на новой платформе.

Вот краткое изложение преимуществ использования Python для задач машинного обучения:

Другой язык программирования, используемый для машинного обучения, — «R».Вот видеоурок для начинающих, объясняющий, как работать с этим очень известным языком программирования. Взглянуть.

Предоставлено- Saurabh Singh

Специалисты в области машинного обучения используют ряд инструментов, методов и структур для разработки эффективной модели машинного обучения. В предыдущем разделе мы прочитали о Python и встроенных в Python библиотеках, которые помогают создавать эффективные модели, которые точно работают для решения текущих бизнес-задач.Ниже перечислены некоторые из наиболее часто используемых инструментов машинного обучения, которые используются для различных целей в проектах машинного обучения.

Разница между машинным обучением и искусственным интеллектом

AI решает более комплексные задачи автоматизации системы, используя такие области, как когнитивная наука, обработка изображений, машинное обучение или нейронные сети для компьютеризации. С другой стороны, ML влияет на машину, чтобы извлекать уроки из внешней среды.Внешняя среда может быть чем угодно, например, внешними запоминающими устройствами, датчиками, электронными сегментами.

Кроме того, искусственный интеллект позволяет машинам и фреймворкам думать и выполнять задачи, как это делают люди. В то время как машинное обучение зависит от вводимых данных или запросов, запрошенных пользователями. Фреймворк воздействует на вход, проверяя, доступен ли он в базе знаний, а затем предоставляет выходные данные.

Наука о данных против машинного обучения

Наука о данных — это обработка и анализ данных, полученных из различных источников, для получения содержательной информации, которая будет служить множеству бизнес-целей.Процесс Data Science включает в себя извлечение, очистку, анализ и визуализацию данных для извлечения ценных закономерностей и идей.

Когда наборы данных огромны и аналитики данных физически не могут проанализировать их, машинное обучение играет решающую роль. Машинное обучение — это способность системы самостоятельно изучать и обрабатывать наборы данных без вмешательства человека. Для реализации моделей машинного обучения используются сложные алгоритмы и методы, такие как регрессия, контролируемая кластеризация, наивный байесовский метод и многие другие.

Подробнее о различиях между наукой о данных, машинным обучением и искусственным интеллектом

Глубокое обучение и машинное обучение

Прежде чем переходить к разнице между глубоким обучением и машинным обучением, нужно знать, что глубокое обучение является частью машинное обучение. Когда дело доходит до приложений, глубокое обучение обеспечивает искусственный интеллект, максимально похожий на человеческий.

Машинное обучение использует алгоритмы для анализа данных, извлечения информации, извлечения уроков из нее и затем принятия обоснованных решений для решения проблемы.Всякий раз, когда модель предсказывает неверный результат, инженер машинного обучения должен вмешаться и исправить проблему, чтобы повысить точность модели.

Deep Learning, с другой стороны, структурирует несколько уровней алгоритмов для создания искусственной нейронной сети. Нейронные сети могут учиться самостоятельно и принимать разумные решения без вмешательства эксперта по машинному обучению. Даже когда модель предсказывает ошибочный результат, она может обучиться самостоятельно, чтобы повысить свою точность и эффективность.

Типы машинного обучения

В этом разделе мы узнаем о различных подходах к машинному обучению и разнообразных проблемах, которые они могут решить.

Что такое контролируемое обучение?

Модель контролируемого обучения имеет набор входных переменных (x) и выходной переменной (y). Алгоритм определяет функцию отображения между входными и выходными переменными. Соотношение y = f (x).

Обучение отслеживается или контролируется в том смысле, что мы уже знаем результат, и алгоритм корректируется каждый раз для оптимизации его результатов. Алгоритм обучается на наборе данных и корректируется до тех пор, пока не будет достигнут приемлемый уровень производительности.
Мы можем сгруппировать контролируемые задачи обучения как:

1. Проблемы регрессии — используются для прогнозирования будущих значений, и модель обучается с использованием исторических данных. Например, прогнозирование будущей цены продукта.
2. Проблемы классификации. Различные метки обучают алгоритм идентифицировать элементы в определенной категории. Например, болезнь или отсутствие болезни, яблоко или апельсин, пиво или вино.

Что такое обучение без учителя?

При таком подходе выходные данные неизвестны, а под рукой имеется только входная переменная.Алгоритм учится сам по себе и обнаруживает впечатляющую структуру данных.
Цель состоит в том, чтобы расшифровать базовое распределение данных, чтобы получить больше информации о данных.
Мы можем сгруппировать задачи обучения без учителя как:

1. Кластеризация: это означает объединение входных переменных с одинаковыми характеристиками вместе. Например, группировка пользователей на основе истории поиска
2. Ассоциация: здесь мы обнаруживаем правила, которые управляют значимыми ассоциациями между набором данных.Например, люди, которые смотрят «X», будут также смотреть «Y».

Что такое полу-контролируемое обучение?

При полууправляемом обучении специалисты по обработке данных тренируют модель с минимальным количеством помеченных данных и большим количеством немаркированных данных. Обычно первым шагом является кластеризация похожих данных с помощью алгоритма машинного обучения без учителя. Следующим шагом является маркировка немаркированных данных с использованием характеристик ограниченных доступных помеченных данных. После маркировки полных данных можно использовать алгоритмы контролируемого обучения для решения проблемы.

Что такое обучение с подкреплением ?

При таком подходе модели машинного обучения обучаются принимать ряд решений на основе вознаграждений и отзывов, которые они получают за свои действия. Машина учится достигать цели в сложных и неопределенных ситуациях и вознаграждается каждый раз, когда достигает ее в течение периода обучения.

Обучение с подкреплением отличается от обучения с учителем в том смысле, что ответа нет, поэтому агент подкрепления определяет шаги для выполнения задачи.Машина учится на собственном опыте, когда набор обучающих данных отсутствует.
Вот видео, объясняющее различные типы машинного обучения на реальных примерах:

Вот некоторые приложения машинного обучения

Алгоритмы машинного обучения помогают в создании интеллектуальных систем, которые могут учиться на своих прошлый опыт и исторические данные для получения точных результатов. Таким образом, многие отрасли применяют решения машинного обучения для решения своих бизнес-задач или для создания новых, более совершенных продуктов и услуг.В сфере здравоохранения, обороны, финансовых услуг, маркетинга и безопасности, помимо прочего, машинное обучение используется в своих приложениях и процессах.

Приложения машинного обучения

Распознавание лиц / изображений

Самым распространенным применением машинного обучения является распознавание лиц, а простейшим примером этого приложения является iPhone X. Существует множество вариантов использования распознавания лиц, в основном в целях безопасности, таких как идентификация преступников, поиск пропавших без вести, помощь в судебно-медицинских расследованиях и т. д.Интеллектуальный маркетинг, диагностика заболеваний, отслеживание посещаемости школ — это еще несколько вариантов использования.

Автоматическое распознавание речи

Автоматическое распознавание речи, сокращенно ASR, используется для преобразования речи в цифровой текст. Его приложения заключаются в аутентификации пользователей на основе их голоса и выполнении задач на основе ввода человеческого голоса. Речевые шаблоны и словарный запас вводятся в систему для обучения модели. В настоящее время системы ASR находят широкое применение в следующих областях:

• Медицинская помощь
• Промышленная робототехника
• Судебная экспертиза и правоохранительные органы
• Оборона и авиация
• Телекоммуникационная промышленность
• Домашняя автоматизация и контроль доступа
• I.T. and Consumer Electronics

Финансовые услуги

Машинное обучение имеет множество вариантов использования в финансовых услугах. Алгоритмы машинного обучения превосходно помогают обнаруживать мошенничество, отслеживая действия каждого пользователя и оценивая, типична ли попытка действия для этого пользователя.
Финансовый мониторинг для выявления действий по отмыванию денег также является важным вариантом использования машинного обучения для обеспечения безопасности.

Машинное обучение также помогает принимать лучшие торговые решения с помощью алгоритмов, которые могут анализировать тысячи источников данных одновременно.Кредитный скоринг и андеррайтинг — некоторые из других приложений.
Наиболее распространенным приложением в нашей повседневной деятельности являются виртуальные личные помощники, такие как Siri и Alexa.

Маркетинг и продажи

Машинное обучение улучшает алгоритмы оценки потенциальных клиентов, включая различные параметры, такие как посещения веб-сайтов, открытые электронные письма, загрузки и клики для оценки каждого лида. Это также помогает предприятиям улучшить свои динамические модели ценообразования с помощью методов регрессии для прогнозирования.

Анализ настроений — еще одно важное приложение для измерения реакции потребителей на конкретный продукт или маркетинговую инициативу. Машинное обучение для компьютерного зрения помогает брендам идентифицировать свои продукты на изображениях и видео в Интернете. Эти бренды также используют компьютерное зрение для измерения упоминаний, которые пропускают какой-либо соответствующий текст. Чат-боты также становятся более отзывчивыми и умными с помощью машинного обучения.

Здравоохранение

Машинное обучение применяется в диагностике болезней и недугов, которые иначе диагностировать трудно.С приходом машинного обучения лучевая терапия также становится лучше.

Открытие лекарств на ранних стадиях — еще одно важное приложение, которое включает такие технологии, как точная медицина и секвенирование нового поколения. Для завершения клинических испытаний и получения результатов требуется много времени и денег. Применение прогнозной аналитики на основе машинного обучения может улучшить эти факторы и дать лучшие результаты.

Технологии машинного обучения также имеют решающее значение для прогнозирования эпидемий.Ученые всего мира используют эти технологии для прогнозирования вспышек эпидемий.

Системы рекомендаций

Сегодня многие компании используют системы рекомендаций для эффективного общения с пользователями на своем сайте. Он может порекомендовать соответствующие продукты, фильмы, веб-сериалы, песни и многое другое. Наиболее известные варианты использования рекомендательных систем — это сайты электронной коммерции, такие как Amazon, Flipkart и многие другие, а также Spotify, Netflix и другие каналы веб-потоковой передачи.

Вакансии и перспективы карьерного роста в машинном обучении

Во-первых, давайте взглянем на набор навыков, которые необходимы, чтобы стать успешным профессионалом в области машинного обучения. Затем мы перейдем к должностям и перспективам карьерного роста в машинном обучении.

Предварительные условия для машинного обучения

• Линейная алгебра
• Статистика и вероятность
• Исчисление
• Теория графов
• Навыки программирования — Python, R, MATLAB, C ++ или Octave

, необходимые для получения необходимых навыков машинного обучения a P rofessional

1. Алгоритмы и библиотеки машинного обучения: Абсолютно необходимо ознакомиться с реализацией алгоритмов машинного обучения, которые в основном доступны через API, пакеты и библиотеки. Также важно узнать о плюсах и минусах различных подходов к реализации ML.
2. Моделирование и оценка данных: Включает в себя процесс постоянной оценки производительности данной модели. Этого можно добиться, выбрав подходящую меру точности и эффективную стратегию оценки, основанную на рассматриваемой проблеме.
3. Распределенные вычисления: Задачи машинного обучения требуют работы с большим набором данных.Использование одной машины не может обработать такой огромный объем данных. Его нужно распределить по кластеру машин.
4. Разработка программного обеспечения и системное проектирование: Сильная база в области разработки программного обеспечения и проектирования систем является необходимым условием для успешной карьеры в области машинного обучения. Работодатели предпочитают возможность создавать соответствующие интерфейсы для компонентов. Эти навыки важны для улучшения качества, производительности, совместной работы и удобства обслуживания.

Машинное обучение Роли и тенденции заработной платы

(Источник: Аналитика Индия Magazine ‘Salary Study — 2018’)

Книги по машинному обучению

Машинное обучение — это обширный предмет, включающий концепции статистики, линейной алгебры, исчисления , и многие другие домены.Обширность предмета уступает место неограниченным возможностям применения техники или ряда приемов для решения поставленной задачи. Лучший способ постоянно обновлять различные инструменты и методы машинного обучения — это читать одни из лучших книг, написанных экспертами в этой области. Чтение все большего и большего количества книг также поможет вам взглянуть на проблему с разных точек зрения. Также можно понять разные подходы к решению одной и той же проблемы и сравнить их, чтобы выбрать лучшее решение.Для начала, вот список из 10 лучших книг по машинному обучению, которые обеспечат глубокое погружение в концепции и приложения машинного обучения.

Возможности машинного обучения в будущем

В заключение давайте посмотрим, каким будет будущее машинного обучения. По оценкам, к 2022 году рынок машинного обучения вырастет до 8,81 миллиарда долларов США. Это означает, что для стимулирования этого роста потребуется существенная потребность в навыках в области машинного обучения.Будущее выглядит многообещающим для тех, кто планирует карьеру в области машинного обучения!
Если вы хотите узнать больше о машинном обучении и хотите сделать карьеру в машинном обучении, ознакомьтесь с преимуществами карьеры в машинном обучении.

Если вы хотите продолжить карьеру в области машинного обучения, повышайте квалификацию с помощью программы Great Learning по машинному обучению.

8

Что такое машинное обучение? | Emerj

Набрав «что такое машинное обучение?» в поиске Google открывает ящик пандоры с форумами, академическими исследованиями и ложной информацией — и цель этой статьи — упростить определение и понимание машинного обучения благодаря прямой помощи нашей группы исследователей машинного обучения.

В Emerj, компании по исследованиям и консультированию в области искусственного интеллекта, многие наши корпоративные клиенты считают, что им следует вкладывать средства в проекты машинного обучения, но они не имеют четкого представления о том, что это такое. Мы часто направляем их на этот ресурс, чтобы они познакомились с основами машинного обучения в бизнесе.

В дополнение к обоснованному рабочему определению машинного обучения (ML) мы подробно описываем проблемы и ограничения, связанные с тем, чтобы заставить машины «думать», некоторые из проблем, которые сегодня решаются в области глубокого обучения (граница машинного обучения), и ключевые выводы для разработки приложений машинного обучения для бизнес-сценариев.

Эта статья будет разбита на следующие разделы:

• Что такое машинное обучение?
• Как мы пришли к нашему определению (IE: взгляд экспертов-исследователей)
• Базовые концепции машинного обучения
• Визуальное представление моделей машинного обучения
• Как мы заставляем машины учиться
• Обзор проблем и ограничений машинного обучения
• Краткое введение в глубокое обучение
• Процитированные работы
• Связанные интервью ML по Emerj

Мы собрали этот ресурс, чтобы помочь в любой области, которая вам интересна в области машинного обучения — так что пролистайте до интересующего вас раздела или не стесняйтесь прочтите статью по порядку, начиная с нашего определения машинного обучения ниже:

Что такое машинное обучение?

* «Машинное обучение — это наука о том, как заставить компьютеры учиться и действовать, как люди, и улучшать свое обучение с течением времени автономно, снабжая их данными и информацией в форме наблюдений и взаимодействий в реальном мире.”

Приведенное выше определение инкапсулирует идеальную цель или конечную цель машинного обучения, выраженную многими исследователями в этой области. Цель этой статьи — предоставить читателю, ориентированному на бизнес, экспертную точку зрения на то, как определяется машинное обучение и как оно работает. Машинное обучение и искусственный интеллект разделяют одно и то же определение в умах многих, однако есть некоторые отличия, которые читатели также должны признать. Ссылки и соответствующие интервью с исследователями включены в конце этой статьи для дальнейшего изучения.

* Как мы пришли к нашему определению:

(Наше общее определение машинного обучения можно найти в начале этой статьи)

Как и в случае любой концепции, машинное обучение может иметь несколько иное определение, в зависимости от того, кого вы просить. Мы прочесали Интернет, чтобы найти пять практических определений из авторитетных источников:

1. «Машинное обучение по своей сути — это практика использования алгоритмов для анализа данных, изучения их и последующего определения или предсказания чего-либо в мире.»- Nvidia
2. « Машинное обучение — это наука о том, как заставить компьютеры работать без явного программирования ». — Stanford
3. «Машинное обучение основано на алгоритмах, которые могут обучаться на основе данных, не полагаясь на программирование на основе правил». — McKinsey & Co.
4. «Алгоритмы машинного обучения могут определять, как выполнять важные задачи, обобщая примеры». — Вашингтонский университет
5. «Область машинного обучения стремится ответить на вопрос:« Как мы можем построить компьютерные системы, которые автоматически улучшаются с опытом, и каковы фундаментальные законы, которые управляют всеми процессами обучения? » — Университет Карнеги-Меллона

Мы отправили эти определения экспертам, с которыми мы опросили и / или включили в одно из наших прошлых консенсусных исследований, и попросили их ответить своим любимым определением или предоставить свое собственное.Наше вводное определение призвано отразить различные ответы. Ниже приведены некоторые из их ответов:

Д-р Йошуа Бенжио, Университет Монреаля:

ML не следует определять отрицательными числами (таким образом, правила 2 и 3). Вот мое определение:

Исследования в области машинного обучения — это часть исследований в области искусственного интеллекта, направленных на предоставление знаний компьютерам посредством данных, наблюдений и взаимодействия с миром. Полученные знания позволяют компьютерам правильно обобщать новые параметры.

Д-р Данко Николич, CSC и Институт Макса-Планка:

(отредактированный номер 2 выше): «Машинное обучение — это наука, заставляющая компьютеры действовать без явного программирования, а вместо этого позволяя им изучить несколько трюков. самостоятельно.»

Доктор Роман Ямпольский, Университет Луисвилля:

Машинное обучение — это наука о том, как заставить компьютеры учиться так же, как люди, или лучше.

Доктор Эмили Фокс, Вашингтонский университет:

Мое любимое определение — №5.

Базовые концепции машинного обучения

Существует множество различных типов алгоритмов машинного обучения, сотни из которых публикуются каждый день, и они обычно сгруппированы по стилю обучения (т.е. контролируемое обучение, неконтролируемое обучение, полу-контролируемое обучение ) или по сходству по форме или функции (т. е. классификация, регрессия, дерево решений, кластеризация, глубокое обучение и т. д.). Независимо от стиля обучения или функции, все комбинации алгоритмов машинного обучения состоят из следующего:

• Представление (набор классификаторов или язык, который понимает компьютер)
• Оценка (также известная как функция цели / оценки)
• Оптимизация (метод поиска; часто, например, классификатор с наивысшей оценкой; используются как стандартные, так и специальные методы оптимизации)

Изображение предоставлено: Dr.Педро Доминго, Вашингтонский университет

Фундаментальная цель алгоритмов машинного обучения — обобщить за пределы обучающих выборок, то есть успешно интерпретировать данные, которые он никогда раньше не «видел».

Визуальные представления моделей машинного обучения

Концепции и пункты списка пока не позволяют понять. Когда люди спрашивают: «Что такое машинное обучение?», Они часто хотят, чтобы увидели, что это такое и что делает.Ниже приведены некоторые визуальные представления моделей машинного обучения с соответствующими ссылками для получения дополнительной информации. Еще больше ресурсов можно найти внизу этой статьи.

Модель дерева решений

Модель смеси Гаусса

Нейронная сеть с выпадением

Слияние цветности и яркости с использованием сверточных нейронных сетей

Как мы заставляем машины учиться Существуют разные подходы к обучению машин, от использования базовых деревьев решений до кластеризации слоев искусственных нейронных сетей (последняя уступила место глубокому обучению), в зависимости от того, какую задачу вы пытаетесь выполнить, а также от типа и количество данных, которые у вас есть.Эта динамика проявляется в таких различных приложениях, как медицинская диагностика или беспилотные автомобили.

Хотя акцент часто делается на выборе лучшего алгоритма обучения, исследователи обнаружили, что некоторые из наиболее интересных вопросов возникают из-за того, что ни один из доступных алгоритмов машинного обучения не работает должным образом. В большинстве случаев это проблема с данными обучения, но это также происходит при работе с машинным обучением в новых областях.

Исследования, проводимые при работе с реальными приложениями, часто способствуют прогрессу в этой области по двум причинам: 1.Тенденция к обнаружению границ и ограничений существующих методов. 2. Исследователи и разработчики, работающие с экспертами в предметной области и использующие время и знания для повышения производительности системы.

Иногда это тоже происходит «случайно». В качестве одного из примеров можно рассматривать ансамбли моделей или комбинации многих алгоритмов обучения для повышения точности. Команды, соревнующиеся за 2009 Netflix Price, обнаружили, что они достигли наилучших результатов, объединив своих учеников с учениками других команд, что привело к усовершенствованному алгоритму рекомендаций (читайте блог Netflix, чтобы узнать, почему они не стали использовать этот ансамбль).

Один важный момент (основанный на интервью и беседах с экспертами в этой области) с точки зрения применения в бизнесе и в других сферах, заключается в том, что машинное обучение — это не просто автоматизация и даже не об автоматизации, которую часто неправильно понимают. Если вы так думаете, вы обязательно упустите ценную информацию, которую могут предоставить машины, и связанные с этим возможности (например, переосмысление всей бизнес-модели, как это было в таких отраслях, как производство и сельское хозяйство).

Машины, которые обучаются, полезны для людей, потому что при всей своей вычислительной мощности они могут быстрее выделять или находить закономерности в больших (или других) данных, которые в противном случае были бы упущены людьми.Машинное обучение — это инструмент, который можно использовать для расширения возможностей людей решать проблемы и делать обоснованные выводы по широкому кругу проблем, от помощи в диагностике заболеваний до поиска решений для глобального изменения климата.

Проблемы и ограничения

«Машинное обучение не может получить что-то из ничего… оно позволяет получить больше из меньшего». — Д-р Педро Доминго, Вашингтонский университет

Две самые большие исторические (и текущие) проблемы в машинном обучении связаны с переобучением (при котором модель демонстрирует предвзятость в отношении данных обучения и не обобщается на новые данные, и / или дисперсия i.е. изучает случайные вещи при обучении на новых данных) и размерность (алгоритмы с большим количеством функций работают в более высоких / множественных измерениях, что затрудняет понимание данных). Доступ к достаточно большому набору данных в некоторых случаях также был основной проблемой.

Одна из самых распространенных ошибок среди новичков в машинном обучении — это успешное тестирование данных обучения и иллюзия успеха; Доминго (и другие) подчеркивают важность сохранения некоторых наборов данных отдельно при тестировании моделей и использования только этих зарезервированных данных для тестирования выбранной модели с последующим обучением на всем наборе данных.

Когда алгоритм обучения (например, обучаемый) не работает, часто более быстрый путь к успеху — это передать в машину больше данных, доступность которых к настоящему времени хорошо известна как основной фактор прогресса в алгоритмах машинного и глубокого обучения. за последние годы; однако это может привести к проблемам с масштабируемостью, когда у нас больше данных, но время узнать, что данные остаются проблемой.

С точки зрения цели, машинное обучение не является самоцелью или решением. Кроме того, попытка использовать его в качестве универсального решения i.е. «ПУСТОЙ» — бесполезное упражнение; вместо этого, подходя к столу с проблемой или целью, часто лучше всего руководствоваться более конкретным вопросом — «ПУСТО».

Глубокое обучение и современные разработки в нейронных сетях

Глубокое обучение включает изучение и разработку машинных алгоритмов для обучения правильному представлению данных на нескольких уровнях абстракции (способы организации компьютерных систем). Недавняя реклама глубокого обучения через DeepMind, Facebook и другие учреждения выдвинула на первый план его как «следующий рубеж» машинного обучения.

Международная конференция по машинному обучению (ICML) считается одной из самых важных в мире. В этом году он прошел в июне в Нью-Йорке и собрал исследователей со всего мира, которые работают над решением текущих задач в области глубокого обучения:

1. Неконтролируемое обучение в небольших наборах данных
2. Обучение на основе моделирования и переносимость в реальный мир

За последнее десятилетие системы глубокого обучения добились больших успехов в таких областях, как обнаружение и распознавание объектов, преобразование текста в речь, поиск информации и другие.В настоящее время исследования сосредоточены на разработке машинного обучения с эффективным использованием данных. то есть систем глубокого обучения, которые могут обучаться более эффективно, с той же производительностью, за меньшее время и с меньшим объемом данных, в передовых областях, таких как персонализированное здравоохранение, обучение с подкреплением роботов, анализ настроений , и другие.

Ключевые выводы по применению Машинное обучение

Ниже приведены лучшие практики и концепции применения машинного обучения, которые мы собрали из наших интервью для нашей серии подкастов и из избранных источников, указанных в конце эта статья.Мы надеемся, что некоторые из этих принципов прояснят, как используется машинное обучение и как избежать некоторых распространенных ошибок, с которыми компании и исследователи могут быть уязвимы при запуске проекта, связанного с машинным обучением.

• Пожалуй, наиболее важным фактором в успешных проектах машинного обучения являются функции , используемые для описания данных (которые относятся к предметной области), и наличие адекватных данных для обучения ваших моделей в первую очередь

• Большинство время, когда алгоритмы не работают хорошо, это из-за проблемы с данными обучения (т.е. недостаточное количество / искаженные данные; зашумленные данные; или недостаточные характеристики, описывающие данные для принятия решений

• «Простота не означает точности» — нет (согласно Доминго) конкретной связи между количеством параметров модели и тенденцией к переобучению

• Получение экспериментальных данных ( в отличие от данных наблюдений, которые мы не контролируем), если это возможно (например, данные, полученные при отправке различных вариантов электронного письма случайной выборке аудитории)

• Независимо от того, обозначаем ли мы данные как причинные или корреляционные более важным моментом является предсказывать эффекты наших действий

• Всегда откладывайте часть набора обучающих данных для перекрестной проверки; вы хотите, чтобы выбранный вами классификатор или алгоритм обучения хорошо работал на свежих данных

Emerj Для руководителей предприятий

Emerj помогает предприятиям начать работу с искусственным интеллектом и машинным обучением.Используя наши пейзажи возможностей искусственного интеллекта, клиенты могут открыть для себя самые большие возможности для автоматизации и искусственного интеллекта в своих компаниях и выбрать проекты искусственного интеллекта с максимальной рентабельностью инвестиций. Вместо того, чтобы тратить деньги на пилотные проекты, которые обречены на провал, Emerj помогает клиентам вести дела с подходящими для них поставщиками ИИ и повысить уровень успешности их проектов ИИ.

Процитированные работы

1 — http://homes.cs.washington.edu/~pedrod/papers/cacm12.pd

2 — http: // videolectures.net / deeplearning2016_precup_machine_learning /

3 — http://www.aaai.org/ojs/index.php/aimagazine/article/view/2367/2272

4 — https://research.facebook.com/blog/facebook -researchers-focus-on-the-наиболее сложные-вопросы-машинного обучения-at-icml-2016/

5 — https://sites.google.com/site/dataefficientml/

6 — http: / /www.cl.uni-heidelberg.de/courses/ws14/deepl/BengioETAL12.pdf

Связанные интервью по машинному обучению на Emerj

Один из лучших способов узнать о концепциях искусственного интеллекта — это узнать из исследований и приложений самые умные умы в этой области.Ниже приводится краткий список некоторых из наших интервью с исследователями машинного обучения, многие из которых могут быть интересны читателям, которые хотят изучить эти темы дополнительно:

Что вам нужно знать

Источник фото: Shutterstock

В то время как большинство прессы вокруг постановки часто сосредотачивается на звездах, режиссере или авторе, почти ничего не говорится о тех сотрудниках компании, которые работают так же усердно, если не усерднее, чем эти креативщики: качели, резервные копии и дублеры.Все основные постановки зависят от этих исполнителей, чтобы шоу продолжало работать. (А в больших шоу со сложной постановкой и хореографией, такими как «Гамильтон», даже есть «универсальные качели», исполнители по контракту должны незамедлительно выходить на любую постановку, в которой они нуждаются.)

В чем разница между этими тремя? Свинг — это исполнитель за сценой, исполняющий любое количество треков ансамбля, иногда до 12 и более. Дублер — это исполнитель в ансамбле мюзикла (или второстепенная роль в спектакле), который отвечает за исполнение главной или вспомогательной роли.Резервный — это исполнитель за сценой, единственная обязанность которого — исполнить главную (обычно звезду) в постановке.

Если вы хотите присоединиться к сценической постановке в одном из этих качеств — или только начинали как один! — вот несколько полезных советов от исполнителей, которые работали в этих ролях на протяжении многих лет.

Мэри Клэр Мискелл, «13»
«Я был закулисным свингом для пяти треков. У меня был отдельный сценарий для каждой из двух соло и по одному для трех треков ансамбля.У меня был маркер с подходящей ручкой для каждого и миллион фотокопий схемы сцены, которую я вставлял в свой сценарий музыкальных номеров и блокировок. Никогда не предполагайте, что что-то слишком легко забыть, потому что вы это сделаете.

«Вы хотите, чтобы все было в письменном виде, но держите свой сценарий чистым и простым, чтобы он не пересмотрел в последний момент, когда продолжите. Иногда вы назначаете даты для определенных треков, но продолжаете слегка пересматривать и другие роли, потому что вам может (вероятно, придется) уйти раньше, чем планировалось.”

Лорен Галл, Rockettes
«Узнайте, как прощать себя, если вы ошиблись. Для танцевального свинга это самая сложная часть. Но если вы не простили себя сразу, вы играете с собой в игры разума до конца шоу.

«Кроме того, приучите себя сохранять спокойствие. Вы можете волноваться внутри, но вы должны сохранять спокойствие, казаться спокойным своим актерам, танцевальным капитанам и режиссерам. Вы не хотите ставить под сомнение их или свое мнение «.

Как стать отличным дублером

Джонатан Филдинг, «Игра идет не так»
«Вы не можете выучить реплики слишком рано! У вас нет органичного репетиционного процесса, поэтому вам часто приходится изучать сценарий самостоятельно.Я видел, как несколько замечательных дублеров продолжали работать в первые недели, и даже если они испортили блокировку, они все равно могли выдержать реплики ».

Аманда Флинн, «Wicked»
«Знание своих линий и чисел, на которых стоит стоять, имеет первостепенное значение для успеха, потому что ваш разум будет перегружен, когда вы действительно продолжаете действовать, поэтому вы должны укорениться в себе.

«Кроме того, будь замечательным наблюдателем. Смотрите, что происходит на репетиции и на сцене. Учитесь у людей, которые делают это восемь раз в неделю.Учитесь, не задавая вопросов (если только вы не участвуете в репетиции своего дублера), и никогда не недооценивайте силу репетиции в гостиной. Мне передали сценарий к фильму «Wicked» с блокировкой Глинды, написанный в нем режиссером. Я учил его себе в гостиной, и моя первая репетиция (после музыки и хореографии) была проведена с другими дублерами, у которых уже были вставки. Я обучил себя всему шоу, читая блокировку и наблюдая за Глиндой на сцене каждую ночь.”

Лесли МакДонел, «Американский идиот», «Лак для волос»
«Выполняйте хореографию за кулисами под музыку из мониторов каждую ночь, когда вас нет. Только так ты не будешь выглядеть так, будто думаешь на сцене. Тогда у вас будет шанс присутствовать ».

Рэймонд Дж. Ли, «Мягкая сила», «День сурка», «Медовый месяц в Лас-Вегасе»
«Я тусился за кулисами (в стороне), когда меня не было, и тихо играл реплики вместе с кем угодно. Я заменял / накрывал, чтобы убедиться, что я знаю темп сцены.”

Фрэнсис Мерканти-Энтони, «Spring Awakening», «Иерусалим», «Сирано де Бержерак»
«Представление о себе как о второй струне — отличный способ сыграть на второй струне».

Элиза Ваннерсон, «Прекрасная»
«Вы должны учить себя. Не ждите еще времени для репетиций; усердно работать самостоятельно — можно продолжать, даже не обучая шоу от начала до конца! »

6 способов стать отличным помощником или дублером

Шон Макнайт, «Энни, достань свой пистолет», «Продюсеры»
«Если есть дыра, скорее всего, ты должен быть в ней.”

Это отличный совет. У меня, как у кастинг-директора и режиссера, есть еще несколько мыслей:

Самые талантливые исполнители часто становятся качелями. Они могут все, и вы можете им доверять, поэтому вы возлагаете на них огромную ответственность. Не огорчайтесь, если вас так сыграли: это значит, что вы нам действительно нравитесь, и вы будете много работать.

Если вы только начинаете свой бизнес, не позволяйте своему эго стоять на пути принятия должности дублера.Свинг и переучивание — потрясающие способы начать работать и наладить отношения с множеством творческих людей. Одна работа ведет к другой.

Если вы артист определенного уровня и занимаетесь дублером, сдерживайте свое эго. Ваша работа — обслуживать производство. Я видел, как некоторые дублеры репетировали их всех, но помните: вы здесь, чтобы поддержать остальную компанию! Если вы не можете этого сделать, вам не следует браться за эту работу.

Всегда будьте готовы! Я видел, как в антракте, а также в середине выступления идут резервные.

Веселитесь и дышите! Но единственный способ сделать это — быть слишком подготовленным.

* Этот пост был первоначально опубликован 28 августа 2018 г. С тех пор он был обновлен.

Ознакомьтесь со списками прослушиваний в театре Backstage !

Мнения, выраженные в этой статье, принадлежат исключительно лицам, которые их предоставляют,
и не обязательно отражают мнение Backstage или ее сотрудников.

СП Mercanti

СП Мерканти совсем недавно поставило одобренную критиками премьеру «Певчей птицы» в кинотеатрах 59E59. В настоящее время он является руководителем программы музыкального театра в Pace School of Performing Arts. Он был помощником директора по кастингу и помощником директора в недавнем бродвейском возрождении «Ромео и Джульетты» с Орландо Блумом.Он также снялся в возрождении фильма «Сирано де Бержерак» с участием Кевина Клайна с Дженнифер Гарнер.

Смотрите полную биографию и статьи здесь!

Что такое машинное обучение? Определение

Машинное обучение — это приложение искусственного интеллекта (ИИ), которое предоставляет системам возможность автоматически учиться и совершенствоваться на основе опыта без явного программирования. Машинное обучение фокусируется на разработке компьютерных программ , которые могут получать доступ к данным и использовать их для обучения.

Процесс обучения начинается с наблюдений или данных, таких как примеры, непосредственный опыт или инструкции, с целью поиска закономерностей в данных и принятия более эффективных решений в будущем на основе примеров, которые мы приводим. Основная цель состоит в том, чтобы позволить компьютерам автоматически обучаться без вмешательства или помощи человека и соответствующим образом корректировать действия.

Но, используя классические алгоритмы машинного обучения, текст рассматривается как последовательность ключевых слов; вместо этого, подход, основанный на семантическом анализе, имитирует человеческую способность понимать значение текста.

Некоторые методы машинного обучения

Алгоритмы машинного обучения

часто делятся на контролируемые и неконтролируемые.

• Алгоритмы контролируемого машинного обучения могут применять то, что было изучено в прошлом, к новым данным, используя помеченные примеры для прогнозирования будущих событий.Начиная с анализа известного набора обучающих данных, алгоритм обучения создает предполагаемую функцию для прогнозирования выходных значений. Система способна предоставить цели для любого нового ввода после достаточного обучения. Алгоритм обучения также может сравнивать свои выходные данные с правильными предполагаемыми выходными данными и находить ошибки, чтобы соответствующим образом модифицировать модель.
• Напротив, алгоритмов неконтролируемого машинного обучения используются, когда информация, используемая для обучения, не классифицируется и не маркируется.Неконтролируемое обучение изучает, как системы могут вывести функцию для описания скрытой структуры из немаркированных данных. Система не определяет правильный результат, но она исследует данные и может делать выводы из наборов данных для описания скрытых структур из немаркированных данных.
• Полу-контролируемые алгоритмы машинного обучения находятся где-то между контролируемым и неконтролируемым обучением, поскольку они используют как помеченные, так и немаркированные данные для обучения — обычно небольшой объем помеченных данных и большой объем немаркированных данных.Системы, использующие этот метод, могут значительно повысить точность обучения. Обычно полу-контролируемое обучение выбирается, когда полученные помеченные данные требуют квалифицированных и соответствующих ресурсов для их обучения / извлечения уроков. В противном случае получение немаркированных данных обычно не требует дополнительных ресурсов.
• Алгоритмы машинного обучения с подкреплением — это метод обучения, который взаимодействует со своей средой, производя действия и обнаруживая ошибки или вознаграждения.Поиск методом проб и ошибок и отложенное вознаграждение — наиболее важные характеристики обучения с подкреплением. Этот метод позволяет машинам и программным агентам автоматически определять идеальное поведение в конкретном контексте, чтобы максимизировать его производительность. Чтобы агент узнал, какое действие лучше всего, требуется простая обратная связь с вознаграждением; это известно как сигнал подкрепления.

Машинное обучение позволяет анализировать огромные объемы данных. Хотя обычно он обеспечивает более быстрые и точные результаты для выявления выгодных возможностей или опасных рисков, для его правильного обучения может также потребоваться дополнительное время и ресурсы.Сочетание машинного обучения с искусственным интеллектом и когнитивными технологиями может сделать его еще более эффективным при обработке больших объемов информации .

Хотите узнать больше?

СВЯЗАТЬСЯ С НАМИ ЗАПРОСИТЬ ДЕМО

Первоначально опубликовано в марте 2017 г., обновлено в мае 2020 г.

дублер | значение дублера в словаре современного английского языка Longman

он , она, это

Настоящее
Я, ты, мы, они	дублер
он, она, это	дублеры
> Посмотреть больше
Прошлое
Я, ты, он, она, оно, мы, они	малоизучены
Настоящее совершенство
Я, ты, мы, они	не учились
недостаточно изучил
Прошлое совершенное
Я, ты, он, она, оно, мы, они	, недостаточно изучил
Будущее
Я, ты, ты, он она, оно, мы, они	будут дублерами
Идеальное будущее
Я, ты, он, она, оно, мы, они	будут недостаточно изучены
> Посмотреть меньше
Настоящее
Я	младший
он, она, это	младший
> Посмотреть больше
вы, мы, они	, дублеры
Прошлые
Я, он, она, это	учился
вы, мы, они	9 были младшими	9 идеально
Я, ты, мы, они	были дублером
он, она, это	был дублером
Прошлое совершенство
Я, ты, он, она, оно , мы, они	были дублерами
Будущее
Я, ты, он, она, оно, мы, они	буду дублерами
Идеальное будущее
Я, ты он, она, оно, мы, они	будут дублерами
> Посмотреть меньше

История машинного перевода | Студия переводчика

От перевода на основе правил к нейронному машинному переводу.Эта статья расскажет вам о развитии технологии машинного перевода с 1950-х годов до наших дней.

Машинный перевод — это автоматический перевод текста на исходном языке в текст на целевом языке. Переводчики-люди могут быть задействованы на этапах до или после редактирования, то есть в начале или в конце, но обычно они не участвуют в процессе перевода.

Хотя концепции машинного перевода восходят к семнадцатому веку, это было в 1950-х годах, когда исследования, финансируемые правительством США, стимулировали международный интерес к исследованию и производству систем машинного перевода.

Первоначальное намерение состояло в том, чтобы создать полностью автоматическую систему машинного перевода высокого качества (FAHQMT), но к 1952 году было «уже ясно, что цели полностью автоматизированных систем нереальны и что вмешательство человека будет иметь важное значение» (Hutchins, 2006, p. 376 ). Многие исследователи были скорее учеными, чем лингвистами, и не осознавали необходимость знания реального мира в процессе перевода. Многие сложные элементы языка не могут быть легко запрограммированы в компьютер, например.грамм. понимание омонимов или метафор.

Первая публичная демонстрация автоматизированной системы перевода, которая переводила 250 слов с русского на английский, была проведена в США в 1954 году. В ней использовался подход прямого перевода. Эта архитектура первого поколения основана на словарях и пытается дословно сопоставить исходный язык с целевым языком, то есть переводить напрямую. «Этот подход был простым и дешевым, но выходные результаты были плохими и имитировали… синтаксические структуры исходного языка» (Quah, 2006, p.70). Поэтому он больше подходил для структурно связанных пар исходный язык / целевой язык. Несмотря на низкое качество перевода, проект был хорошо принят и стимулировал дальнейшее финансирование исследований в США и Советском Союзе.

Системы машинного перевода второго поколения

К середине 1960-х исследовательские группы существовали во многих странах. Подход прямого перевода все еще использовался, и новые исследования подходов, основанных на правилах: перевод и интерлингва, положили начало системам машинного перевода второго поколения.В 1964 году правительство США заказало отчет о продвижении исследований машинного перевода Консультативному комитету по автоматической обработке языков (ALPAC). В отчете ALPAC подчеркивается медленность, недостаточная точность и дороговизна машинного перевода по сравнению с переводчиками-людьми и предсказывается безрадостное будущее развития машинного перевода. Большая часть финансирования со стороны США прекратилась, а исследования машинного перевода во всем мире сократились.

Хотя автоматизированные системы перевода оказались непригодными для замены переводчиков-людей на общем уровне, было замечено, что они были достаточно точными, когда языковой ввод был ограниченным или очень конкретным.Проекты в рамках конкретных языковых областей, такие как система Météo, разработанная в Канаде в 1976 году для перевода прогнозов погоды с французского на английский, были успешными.

К концу 1970-х годов исследования подхода к межъязыковому переводу второго поколения пошли на убыль. Этот подход анализирует исходный текст и преобразует его в специальный «межъязыковой» язык, затем целевой текст генерируется из этой промежуточной формы. Проблема заключалась в неспособности создать «действительно независимое от языка представление, которое представляет« все »возможные аспекты синтаксиса и семантики для« всех »известных языков» (Quah, 2006, p.73). Эта задача остается невыполненной, и системы интерлингва доступны только в виде прототипов.

Трансферный подход к машинному переводу

В конце 1970-х — начале 1980-х годов исследования были больше сосредоточены на методе переноса. В этой архитектуре исходный текст анализируется словарем исходного языка и преобразуется в абстрактную форму. Эта форма переводится в абстрактную форму целевого текста через двуязычный словарь, а затем преобразуется в целевой текст с использованием словаря целевого языка.Этот основанный на правилах подход был менее сложным, чем интерлингва, и больше подходил для работы с несколькими языками, чем прямой перевод. Проблемы возникали там, где словари содержали недостаточные знания, чтобы справиться с двусмысленностями. Использование включает онлайн-перевод и японский рынок ИТ-переводов.

Программирование и обновление словарей для машинного перевода — трудоемкий и дорогостоящий процесс. Они должны содержать огромное количество информации, чтобы иметь дело с такими проблемами, как лексическая двусмысленность, сложные синтаксические структуры, идиоматический язык и анафора на многих языках.Аустермюль (2001, стр. 173) подчеркивает, что «мировое знание особенно сложно реализовать в системах машинного перевода»; компьютер не может принимать те же решения, основанные на знаниях, что и люди. Если словарь слишком мал, в нем будет недостаточно информации, если он слишком большой, у компьютера будет меньше шансов выбрать правильный вариант перевода.

Развитие статистического машинного перевода

В 1990-х годах исследования привели к появлению третьего поколения систем машинного перевода: корпусных архитектур, а именно статистического и основанного на примерах подходов.Статистический подход разбивает исходный текст на сегменты, а затем сравнивает их с согласованным двуязычным корпусом, используя статистические данные и вероятности искажения для выбора наиболее подходящего перевода. Подход на основе примеров имитирует комбинации примеров предварительно переведенных данных в своей базе данных. Чтобы этот подход был успешным, база данных должна содержать близкие совпадения с исходным текстом. Этот подход лежит в основе инструментов памяти переводов.

Эффективность машинного перевода

Все архитектуры машинного перевода лучше всего работают с техническими текстами с ограниченным или повторяющимся словарным запасом.Гросс (1992, стр. 103) демонстрирует, как общие переводы, требующие реальных знаний, лучше подходят для переводчиков-людей, в то время как математические и абстрактные концепции больше подходят для систем машинного перевода. Переводчикам-людям не хватает скорости и терминологической последовательности машинного перевода, им может наскучить повторения и технический язык.

В 1980-е годы произошел огромный сдвиг в сторону использования управляемого языка, который и сегодня остается ключевым фактором успешного машинного перевода. На этапе предварительного редактирования писатель упрощает исходный текст в соответствии с определенными правилами, чтобы компьютеру было легче его перевести.Затем процесс перевода быстро выполняется машиной. Затем человек-переводчик редактирует документ до качества, пригодного для публикации. Европейская комиссия (которая занимается исследованиями и использованием машинного перевода с 1960-х годов) обнаружила, что «до тех пор, пока перевод может быть ограничен по тематике или по типу документа, можно добиться улучшения качества» (Hutchins, 2005).

С появлением международных коммуникаций и ростом индустрии локализации стало ясно, что переводчики-люди не могут удовлетворить огромный спрос на дешевый, быстрый (даже мгновенный), часто крупномасштабный обмен информацией между языками.Огромные инвестиции были вложены в разработку систем машинного перевода для частного и общественного использования, в первую очередь на основные языки. Были введены гибридные системы, сочетающие архитектуры на основе правил и корпусов, а также системы для повышения точности за счет возможности участия человека на этапе перевода.

Эпоха массовой коммуникации изменила важность, которую компании придают «полному» переводу (Gross 1992, стр. 99), поскольку их целью часто является простой обмен информацией.Например, работникам ЕС часто требуется только представление о содержании документа, чтобы понять, стоит ли его переводить для публикации, домашние пользователи могут быть удовлетворены бесплатными системами машинного перевода на базе Интернета, чтобы понять суть того, что написано на веб-сайте. Когда существует потребность в усвоении текста, например в инструкции для техника, а не в распространении текста для создания перевода пригодного для публикации качества, машинный перевод часто оказывается гораздо более быстрым и экономичным решением, чем человеческий переводчики.

Последние разработки в области машинного перевода

Последние разработки в области машинного перевода включают использование глубокого обучения и нейронных сетей для повышения точности. Поставщики языковых услуг теперь предлагают настраиваемые механизмы машинного перевода, в которых, помимо включения терминологии из определенной области, такой как науки о жизни, туристическая индустрия или ИТ, пользователь также может загружать свои собственные данные перевода, чтобы попытаться повысить точность, стиль и качество вывода машинного перевода.

15 ноября Google объявил, что внедряет нейронный машинный перевод в свой инструмент Google Translate. Они внедряют в общей сложности восемь языковых пар: английский, французский, немецкий, испанский, португальский, китайский, японский, корейский и турецкий.

Зарегистрируйтесь на мой веб-семинар Your Essential Machine Translation Briefing на ProZ.com 8 февраля 2017 г. Здесь я расскажу о последних разработках в области машинного перевода и стратегиях для переводчиков-фрилансеров.Вы также можете послушать интервью, которое я дала с Тесс Уитти о вебинаре, в ее подкасте. Или прокомментируйте ниже. Вы работаете с машинным переводом? Что ты думаешь об этом?

Библиография

Аустермюль, Ф. (2001). Электронные инструменты для переводчиков. Манчестер: Сент-Джером.

Беттс, Р. (2005). EasyEnglish от Wycliffe Associates. В: Коммуникатор , весна 2005 г.

Честерман, А. (2004). Нормы будущего.В: Kemble, I. (Ed.) Переводческие нормы, что «нормально» в переводческой профессии? Труды Портсмутской переводческой конференции 2004 г.

Додд, К. (2005). Укрощение английского языка. В: Коммуникатор , весна 2005 г.

Finderer, Р. (2009). Восстание машин. В БЮЛЛЕТЕНЬ ИТИ январь-февраль 2009 г.

Google. (2010). Справка Google Translate . Проверено 23 января 2010 г., отсюда

Гросс, А.(1992) Ограничения компьютеров как средств перевода. В Компьютеры и перевод . Эд. Ньютон, Дж. Лондон: Рутледж.

Герра, А.Ф. (2000). Система МЕТЕО . В Ф. Фернандесе (ред.) Возможности и ограничения машинного перевода [Электронная версия] (стр.72). Валенсия: Artes Gráficas Soler. Получено 12 января 2010 г., отсюда.

Хатчинс, Дж. (1998). Истоки рабочего места переводчика. Машинный перевод , т. 13 (4), с.287-307. Проверено 7 января 2010 г., отсюда

Хатчинс, Дж. (2005). Современные коммерческие системы машинного перевода и компьютерные средства перевода: типы систем и их использование. Получено 7 января 2010 г., отсюда

Хатчинс, Дж. (2006). Машинный перевод: история. В К. Браун (ред.) Энциклопедия языка и лингвистики [Электронная версия] (стр. 375-383). Оксфорд: Эльзевир. Проверено 7 января 2010 г., отсюда

Мелби, А. (1992).Рабочее место переводчика. В Компьютеры и перевод . Эд. Ньютон, Дж. Лондон: Рутледж.

Ньютон, Дж. (1992). Опыт Перкинса. В Компьютеры и перевод . Эд. Ньютон, Дж. Лондон: Рутледж.

Пим, П.Дж. (1990). Предварительное редактирование и использование упрощенного письма для машинного перевода: опыт работы инженера с системой машинного перевода. Перевод и компьютер , т.