Вводной автомат в квартиру какой номинал, место установки

В любой схеме электроснабжения вводной кабель должен подключаться через устройство, позволяющее отключать все электроприборы от сети. Бытовая электропроводка не является исключением. Подвод электроэнергии в квартире осуществляется через вводной автомат.

Такой аппарат позволяет отключать все электроприборы, установленные в квартире или частном доме, одновременно. Это необходимо в аварийных ситуациях, а также для ремонта и реконструкции вводного электрощитка. Более правильное название вводного автомата — вводной автоматический выключатель. Именно так он называется в различных нормативных документах и электросхемах.

Чем отличается вводной автомат от группового?

По своей конструкции и принципу действия вводной автомат не отличается от устройств, отключающих группы потребителей или отдельные электроприборы. Отличие в назначении и месте установки аппарата.

Вводной автомат предназначен для отключения всей электроустановки или квартиры. Поэтому он может монтироваться не только во внутриквартирном щите, но и в подъезде многоквартирного дома.

Информация! Вводной автоматический выключатель должен быть самым мощным из установленных устройств защиты.

Для чего устанавливать вводной автомат

Кроме защиты квартиры от короткого замыкания у этого устройства есть ещё одна функция. Он используется для ограничения потребляемой мощности.

Для этого выбор параметров аппарата производится электрокомпанией, осуществляющей энергоснабжение дома, а сам автомат может устанавливаться в опломбированном щитке.

Что произойдёт, если вместо предписанного автомата подключить устройство по своему выбору? Если не учитывать возможные штрафы, то есть несколько вариантов выбора вводного автомата:

• Номинальный ток автомата меньше, чем ток вводного кабеля. При максимальной нагрузке подходящий кабель перегреется и его изоляция разрушится, что приведёт к короткому замыканию.
• Параметры автоматического выключателя соответствуют сечению вводного кабеля. В этом случае система будет работать в штатном режиме, без аварий и короткого замыкания.

Что будет если на вводе в квартиру установить автомат номиналом больше чем положено по документам. Давайте рассмотрим этот вопрос с технической стороны, то есть не будем принимать во внимание «административную ответственность» и возможные штрафа.

Например, в этажном щите от своего счётчика поставить вводной С25 вместо С16? Да в принципе ничего не произойдет — будет работать, как и работало.

Но даже если позволяет сечение вводного провода, увеличивать номинальный ток вводного выключателя нельзя. Энергоснабжающая организация использует его для ограничения потребляемой мощности и откажет в опломбировке и подключении линии к сети. Это связано с тем, что питающие трансформаторы и линии электропередач имеют ограниченную мощность, которая делится на всех потребителей.

Бесконтрольное увеличение потребления электроэнергии значительным количеством квартир и домов приводит к перегрузке трансформаторных подстанций и сетей. Такая ситуация может привести к выходу оборудования из строя.

Поэтому проектным отделом, исходя из состояния оборудования, рассчитывается допустимое потребление электроэнергии каждой квартиры. Для увеличения разрешённой мощности и замены вводной защиты следует обратиться в электрокомпанию.

Где ставить вводной автомат перед счетчиком или после?

В ПУЭ п.7.1.64 указано место установки вводного защитного устройства — перед прибором учёта электроэнергии. Это необходимо для безопасной замены электросчётчика. При наличии трёхфазного электроснабжения автоматический выключатель должен отключать все питающие фазы одновременно.

В связи с местом установки самовольная замена автомата, а тем более снятие пломбы со щитка, в котором он находится, приведёт к обвинению в хищении электроэнергии.

Справка! Если автоматический выключатель, находящийся в опломбированном ящике, выходит из строя, его замена возможна только по согласованию с электрокомпанией.

В некоторых ситуациях целесообразна установка двух электрощитов, в одном из которых будет находиться вводной автомат и электросчётчик, а во втором групповые автоматы, реле напряжения и УЗО.

Какого номинала установить вводной автомат?

И всё таки, как выбрать вводной автомат? Его номинальный ток определяется электрокомпанией и выбирается из стандартных значений исходя из технического состояния линии электропередач и мощности всех потребителей, подключённых к питающему трансформатору. При отсутствии соответствующих стандартных величин выбирается ближайшее большее значение.

Если номинальный ток вводного автомата недостаточен из-за установленной электроплиты или электроотопления, это является основанием для обращения в электрокомпанию с заявлением для увеличения разрешённого потребления электроэнергии и установки более мощного устройства защиты.

Для примера можно рассмотреть выбор автоматического выключателя при замене электропроводки. При этом устанавливаются розетки для стиральной и посудомоечной машин, бойлер а и другой бытовой техники.

Несмотря на то, что суммарная мощность электроприборов более 10кВт или 45А, разрешённая мощность всего 7кВт или 32А. Если потребляемый ток превысит эту величину, может выйти из строя кабель, проложенный от подъездного щитка до квартиры. Ситуацию не спасает даже его замена.

Установка бытовой техники и увеличение потребления происходит во всех квартирах, поэтому для увеличения параметров вводного автомата необходимо увеличивать разрешённую мощность для всего дома. Такая операция связана с большими материальными затратами и получением соответствующего разрешения для увеличения допустимого потребления электроэнергии.

Разрешённая мощность для квартиры и частного дома зависит от года ввода здания в эксплуатацию:

1. До 2003 года действовали нормы ВСН 59-88 «Электрооборудование жилых и общественных зданий». Согласно этому документу разрешённая мощность составляла 3кВт или 16А. При этих параметрах можно включить стиральную машину-автомат, но есть опасность аварийного отключения при включении лампочки, телевизора и другой мелкой бытовой техники.
2. С 2003 года действуют нормы СП 256.1325800.2016 «Электроустановки жилых и общественных зданий». В этом документе указывается, что для квартир с газовыми плитами разрешённая мощность составляет 4,5кВт или 20А. При наличии электроплиты эти значения повышаются до 10кВт или 50А соответственно.

Но не стоит забывать, что в отдельных случаях все зависит от технических условий.

Может ли номинал вводного автомата быть меньше суммы групповых?

Если основными функциями вводного автомата являются ограничение потребляемой мощности и защита походящего кабеля, то у группового автоматического выключателя задача немного другая. Он защищает от перегрузки и короткого замыкания электроприборы и проводку своей группы электроприборов.

Параметры этих устройств не связаны между собой. Отличаются также правила расчёта номинального тока устройств защиты:

• Вводной автомат. Параметры устройства определяются электрокомпанией и сечением вводного кабеля.
• Групповой автомат. Номинальный ток этого устройства равен суммарному току всех электроприборов группы.

Для обеспечения селективности защиты номинальный ток вводного устройства должен быть больше тока любого из групповых автоматов.

Для примера рассмотрим типичную квартиру, в которой на вводе установлен автомат на 40 Ампер, а электроприборы разделены на группы автоматами со следующими номиналами — стиральная машина 16А, посудомоечная машина 10А, бойлер 16А, освещение 10А, кухонные розетки 16А, комнатные розетки 16А. Суммарный ток всех автоматических выключателей составляет 84А.

При таком соотношении вводной автоматический выключатель перегружен более чем в два раза (84/40=2.1). Как тогда получается, что схема работает и ничего не выбивает?

Если определять параметры вводного автомата и подводящего кабеля этими значениями, то его номинальный ток составит 100А (ближайшее бОльшее значение от 84 А), а сечение вводного кабеля составит 16мм². Это не соответствует мощности, которая разрешена электрокомпанией.

Такое количество автоматических выключателей устанавливается для удобства эксплуатации и ремонта, а так же для уменьшения сечения прокладываемых кабелей.

Ведь если бы не было групповых автоматов, тогда пришлось бы от электрощита прокладывать кабель сечением 16мм² к розетке. Согласитесь это не совсем экономно, к тому же такой кабель просто не подключишь к контактам самой розетки.

При разделении потребителей на группы вместо кабеля 16мм² используются более тонкие сечения:

• розетки, бойлер, стиральная машина, подключённые к автоматам 16А – кабель сечением 2,5мм²;
• освещение и посудомоечная машина, подключенны к автоматам 10А – кабель сечением 1.5мм².

В этой ситуации одновременное включение всей бытовой техники приведёт к отключению вводного автоматического выключателя.

Например, при работе посудомоечной машины 10А, стиральной машины 16А, утюга 10А и электрочайника 10А общий потребляемый ток составит 46А, что приведёт к аварийному отключению квартиры. Чтобы этого не произошло, следует избегать одновременной работы мощных устройств.

Например, для стиральной и посудомоечной машин целесообразно использовать функцию отложенного старта. Это особенно выгодно при установке в квартире двухзоного электросчётчика.

Похожие материалы на сайте:

• Номинал автомата по сечению кабеля
• Как защитить два кабеля одним автоматом
• 5 ошибок при подключении автоматов

Какой вводной автомат поставить на квартиру

Подвод электропитания к любой электросхеме производится через автомат и квартирная проводка не является исключением. Такой автоматический выключатель называется «вводной» и он используется для отключения всех электроприборов одновременно. Параметры такого устройства выбираются по определённым правилам и для надёжной защиты линии необходимо знать, какой вводной автомат поставить на квартиру.

Для чего нужен вводной автомат

По своему устройству автоматический выключатель, установленный на вводе в квартиру, ничем кроме мощности, не отличается от защитных устройств, подключенных к отдельным линиям или группам электроприборов.

Разница заключается в назначении этого прибора и месте его установки. Вводной автомат в квартиру может находиться не только во внутриквартирном щитке, но и подъездном электрощите.

Этот аппарат выполняет несколько функций:

• Полное отключение электроэнергии в квартире. Это необходимо при ремонте электропроводки и электросчётчика. Согласно ПУЭ п.7.1.64 вводной автомат необходимо смонтировать до прибора учёта электроэнергии, однако он может дублироваться выключателем, находящимся в квартире после счётчика. В этом случае выключатель, расположенный в электрощитке, отключает только внутриквартирные сети.
• Ограничение потребляемой мощности. Для предотвращения перегрузки понижающего трансформатора и перегрева кабелей электрокомпания ограничивает ток, потребляемый каждой отдельной квартирой. Эта операция производится путём установки в опломбированной коробке автомата с номинальным током, величина которого определяется различными нормативными документами и договором между поставщиком электроэнергии и владельцем квартиры.
• Защита вводного кабеля от перегрева вследствие перегрузки или короткого замыкания. Это происходит при включении большого количества электроприборов в разные линии, даже если мощность каждого из устройств не превышает допустимую для автоматического выключателя линии. Для обеспечения селективности защиты номинальный ток автомата должен быть выше уставок защитных приборов, подключенных после него.

На сколько Ампер можно — нормативные документы

То, какой вводной автомат поставить на квартиру, определяется различными нормативными документами, один из которых ГОСТ 32395-2013 «Щитки распределительные для жилых зданий».

Здесь в п.Б.4 указано, что величина уставки вводного автомата составляет 50А при наличии в квартире электроплиты или 32А, если в квартире установлена газовая плита. Эта величина может уменьшаться по согласованию с потребителем.

Согласно СП 256.1325800.2016 «Электроустановки жилых и общественных зданий. Правила проектирования и монтажа», сечение токопроводящей жилы подходящих проводов определяется расчётной нагрузкой, а уставка автомата должна быть ниже допустимого тока кабеля.

При этом провод определяется по ПУЭ п.3.1.10 т.3.1.4, а уставка автомата выбирается из стандартного ряда значений.

Номинал вводного автомата

До 2003 года номинал автомата на вводе в квартиру определялся ВСН 59-88 «Электрооборудование жилых и общественных зданий». Номинальный ток вводного автомата, устанавливался на 16 А и выбирался он из расчета 3 кВт разрешенной мощности нагрузки.

Этот документ был введён в действие ещё в 1989 году и не учитывал появление в быту электроприборов большой мощности, таких, как автоматические стиральные машины, кондиционеры, электрические бойлеры и другие.

В 2003 году были введены в действие СП 256.1325800.2016 «Электроустановки жилых и общественных зданий». Согласно этому документу разрешённая потребляемая мощность и номинал вводного автомата зависят от наличия в квартире электроплиты.

В квартире с электроплитой

Мощность этого электроприбора, в зависимости от модели, может достигать 7кВт, но чаще всего электроплита используется вместе с мультиваркой и микроволновой печью, поэтому для приготовления пищи многим семьям достаточно двухконфорочной индукционной плиты с током потребления 10А, что так же делает невозможным одновременное использование электроплиты и других электроприборов.

Поэтому СП 256.1325800.2016 в ттаблице 7.1 определяет необходимую мощность при отсутствии газовой плиты 10кВт или 45А. При ближайшем большем стандартном значении уставок автоматов 50А разрешённая мощность получается 11кВт.

В квартире с газовой плитой

При наличии газовой плиты необходимая мощность намного ниже. Поэтому СП 256.1325800.2016 в т.7.1 указывает необходимую электрическую мощность в квартирах без электроплит 4,5кВт или 20А. При стандартной уставке 25А разрешённая мощность получается 5,5кВт.

Эти данные дублируются в ГОСТ 32395-2013 «Щитки распределительные для жилых зданий» в приложении Б. 4

Подключение вводного автомата

Кроме расчёта, на сколько ампер ставить вводной автомат, его необходимо правильно подключить. Неправильный монтаж приведёт к некорректной работе защиты.

Однополюсный или двухполюсный

В однофазной электропроводке напряжение относительно заземлённых конструкций присутствует только на фазном проводе и для отключения линии достаточно установить только однополюсный разъединитель.

Однако для вводного автомата одного полюса недостаточно, так как в аварийных ситуациях на нулевой клемме появляется напряжение и необходимо отключать оба проводника — нейтраль и фазу.

Такая ситуация возникает в разных случаях:

• Обрыв нейтрали в подходящем кабеле. При этом по нулевому проводнику перестаёт протекать уравнительный ток и в сети появляется перекос фаз. При этом напряжение на клеммах розетки может колебаться от 0 до 380В, а на нейтральном контакте оно может достигать 220В.
• Короткое замыкание между фазным и нулевым проводниками. Это чаще всего происходит в воздушных линиях электропередач. При обрыве из-за сильного ветра или гололёда нейтрального или фазного проводов может произойти короткое замыкание и в розетке вместо ноля появится вторая фаза.
• Перекос фаз. При значительной длине ЛЭП, малом сечении проводов и неравномерном распределении потребителей по фазам происходит значительное падение напряжения и потенциал на нулевой клемме может достигать 20-30В, а в некоторых случаях и выше. Ремонт электропроводки в таких условиях невозможен и для него необходимо отключать оба провода.

Установка перед счетчиком или после

Кроме количества полюсов при монтаже вводного автомата имеет значение место установки этого устройства. Существует два варианта расположения автоматического выключателя — до электросчётчика и после него, однако ПУЭ указывает, что этот защитный прибор должен быть подключён ДО прибора учёта.

Это необходимо для ремонта или замены счётчика, а так же отключения питания квартиры при неуплате счёта за потреблённую электроэнергию.

Этот защитный прибор находится в опломбированном ящике и самовольная распломбировка приведёт к наложению штрафа инспектором электрокомпании

Однако при расположении электросчётчика в подъезде для отключения питания квартиры необходимо выходить на лестничную площадку, что занимает некоторое время, а в аварийных ситуациях, например при перекосе фаз, может быть дорога каждая секунда.

Поэтому в некоторых ситуациях может оказаться целесообразным установить два вводных автоматических выключателя:

1. Вводной автомат в этажном щитке. Его параметры определяются сечением подходящего кабеля и разрешённой потребляемой мощностью.
2. Выключатель нагрузки в квартирном щите. Уставка этого выключателя должна быть равна или выше номинального тока прибора защиты, находящегося в этажном щитке.

Согласно ПУЭ п. 3.1.6 подходящий кабель рекомендуется присоединять к неподвижным контактам автомата, а фактически к верхним клеммам, но эта рекомендация соблюдается всеми грамотными электромонтёрами и является скорее правилом, упрощающим ремонт электропроводки и делающим его более безопасным.

Расчёт номинального тока вводного автомата

Перед тем, как выбрать вводной автомат для квартиры, необходимо рассчитать его номинальный ток. В тех случаях, когда этот параметр определяется электрокомпанией, устанавливается автоматический выключатель с заданной уставкой, однако при необходимости максимальную мощность можно увеличить.

Расчёт необходимой мощности

В квартире устанавливается большое количество электроприборов и для определения максимальной мощности необходимо составить список электроприборов, работающих одновременно. Например, это могут быть:

• электроплита — 5кВт;
• электрический бойлер — 2,2кВт;
• стиральная машина-автомат — 2,2кВт;
• микроволновая печь — 1,2кВт;
• электрический чайник — 1,8кВт;
• остальные электроприборы — 1кВт.

Всего общая потребляемая мощность составит 13,4 кВт и для этого достаточно подключить квартиру к однофазной сети 220 В. При наличии электроотопления 15 кВт для одновременной работы всех устройств необходимо 28,4кВт и желательно такую нагрузку присоединять к трёхфазной сети 380 В.

Для напряжения 220В

Необходимый номинальный ток для однофазной сети рассчитывается по формуле I(А)=P(Вт)/U(В)=Р(Вт)/220≈Р(кВт)х4,5 и, при мощности одновременно включаемых электроприборов 13,4 кВт необходимо подключить вводной автомат с уставкой I=13400/220=60 А.

Из ряда стандартных значений выбираем автомат с номинальным током 63 А, что обеспечит максимальную мощность 13,9 кВт.

Для напряжения 380В

Трёхфазное электропитание чаще всего используется при наличии электроотопления или, в частных домах, сауны с электроподогревом.

Такое оборудование увеличивает необходимую мощность до 28,4 кВт и для уменьшения тока нагрузку необходимо равномерно разделить по 3 фазам 28,4/3=9,46 кВт, однако надёжнее распределить электроприборы вручную.

У трёхфазного электрического котла потребление составит 5 кВт на каждую фазу, остальные приборы разделятся следующим образом:

1. Фаза А. Электроплита 5 кВт, отопление 5 кВт, всего 10 кВт.
2. Фаза В. Электрический бойлер 2,2 кВт и стиральная машина 2,2 кВт, отопление 5 кВт, всего 9,4 кВт.
3. Фаза С. Микроволновка 1,2 кВт, электрочайник 1,8 кВт, другие электроприборы 1 кВт, отопление 5 кВт, всего 9 кВт.

Уставка автоматического выключателя выбирается по самой нагруженной фазе 10000/220=45 А.

Из стандартного ряда уставок выбираем ближайшее большее значение 50 А. Это обеспечит максимальную мощность одновременно включённых электроприборов 11 кВт для каждой фазы или общую мощность 33 кВт.

Вывод

От правильного расчёта защиты зависит безопасность жителей квартиры и всего дома, поэтому знать, какой вводной автомат поставить на квартиру, необходимо для определения параметров этого устройства.

Этот аппарат служит для защиты вводного кабеля от перегрузки и короткого замыкания, а так же используется для ограничения потребляемой мощности, поэтому его уставка определяется электрокомпанией, но при этом не может быть больше номинального тока подходящего провода.

Похожие материалы на сайте:

• Можно ли установить дифавтомат вместо автомата
• Правильное подключение автомата
• Что делать если в квартире выбило пробки

Учебное пособие по машинному обучению с примерами

Примечание редактора. Эта статья была обновлена ​​нашей редакцией 12.09.22. Он был изменен, чтобы включить последние источники и привести его в соответствие с нашими текущими редакционными стандартами.

Машинное обучение (ML) вступает в свои права, с растущим признанием того, что ML может играть ключевую роль в широком спектре критически важных приложений, таких как интеллектуальный анализ данных, обработка естественного языка, распознавание изображений и экспертные системы. Машинное обучение предоставляет потенциальные решения во всех этих и многих других областях и, вероятно, станет опорой нашей будущей цивилизации.

Предложение опытных дизайнеров машинного обучения еще не удовлетворило этот спрос. Основная причина этого заключается в том, что ML просто сложна. Это руководство по машинному обучению знакомит с базовой теорией, излагает общие темы и концепции, а также упрощает следование логике и ознакомление с основами машинного обучения.

Основы машинного обучения: что такое машинное обучение?

Так что же такое «машинное обучение»? ML это лот вещей. Область обширна и быстро расширяется, постоянно разделяясь и подразделяясь на различные подспециальности и типы машинного обучения.

Тем не менее, есть несколько основных общих черт, и общую тему лучше всего резюмирует это часто цитируемое заявление, сделанное Артуром Сэмюэлем еще в 1959 году: «[Машинное обучение — это] область исследования, которая дает компьютерам возможность учиться без явного программирования».

В 1997 году Том Митчелл предложил «хорошо сформулированное» определение, которое оказалось более полезным для инженеров: «Говорят, что компьютерная программа учится на опыте E в отношении некоторой задачи T и некоторого показателя производительности P, если ее производительность на T, измеряемом P, улучшается с опытом E».

«Говорят, что компьютерная программа учится на опыте E в отношении некоторой задачи T и некоторого показателя производительности P, если ее производительность на T, измеряемая P, улучшается с опытом E». — Том Митчелл, Университет Карнеги-Меллона.

Итак, если вы хотите, чтобы ваша программа предсказывала, например, схемы движения на оживленном перекрестке (задача T), вы можете запустить ее через алгоритм машинного обучения с данными о прошлых схемах движения (опыт E) и, если она успешно «обученный», тогда он будет лучше прогнозировать будущие модели трафика (показатель эффективности P)9.0005

Очень сложная природа многих реальных проблем, однако, часто означает, что изобретение специализированных алгоритмов, которые каждый раз будут решать их идеально, нецелесообразно, если не невозможно.

Реальные примеры проблем машинного обучения включают: «Это рак?», «Какова рыночная стоимость этого дома?», «Кто из этих людей дружит друг с другом?», «Взорвется ли этот ракетный двигатель?» при взлете?», «Понравится ли этому человеку этот фильм?», «Кто это?», «Что ты сказал?» и «Как ты управляешь этой штукой?» Все эти проблемы — отличные цели для проекта машинного обучения; на самом деле машинное обучение применялось к каждому из них с большим успехом.

ML решает задачи, которые невозможно решить только числовыми средствами.

Среди различных типов задач машинного обучения проводится важное различие между контролируемым и неконтролируемым обучением:

• Контролируемое машинное обучение — это когда программа «обучается» на предварительно определенном наборе «обучающих примеров», которые затем облегчают ее способность делать точные выводы при получении новых данных.
• Неконтролируемое машинное обучение — это когда программе предоставляется набор данных, и она должна найти в них закономерности и взаимосвязи.

Здесь мы сосредоточимся в первую очередь на обучении с учителем, но последняя часть статьи включает краткое обсуждение обучения без учителя с некоторыми ссылками для тех, кто заинтересован в изучении этой темы.

Машинное обучение с учителем

В большинстве приложений для обучения с учителем конечной целью является разработка точно настроенной функции предсказания h(x) (иногда называемой «гипотезой»). «Обучение» состоит в использовании сложных математических алгоритмов для оптимизации этой функции таким образом, чтобы при заданных входных данных x об определенной области (скажем, площади дома) она точно предсказывала некоторое интересное значение h(x) (скажем, рыночную цену). для указанного дома).

На практике x почти всегда представляет несколько точек данных. Так, например, предиктор цен на жилье может учитывать не только квадратные метры (x1), но также количество спален (x2), количество ванных комнат (x3), количество этажей (x4), год постройки (x5), почтовый индекс ( х6) и так далее. Определение того, какие входные данные использовать, является важной частью проектирования машинного обучения. Однако для пояснения проще всего принять одно входное значение.

Допустим, наш простой предиктор имеет следующую форму:

где и константы. Наша цель — найти идеальные значения и заставить наш предиктор работать как можно лучше.

Оптимизация предиктора h(x) выполняется с использованием обучающих примеров . Для каждого обучающего примера у нас есть входное значение x_train , для которого заранее известен соответствующий выход y . Для каждого примера мы находим разницу между известным правильным значением y и нашим предсказанным значением 9.0059 ч(x_train) . С достаточным количеством обучающих примеров эти различия дают нам полезный способ измерить «неправильность» h(x) . Затем мы можем настроить h(x) , изменив значения и, чтобы сделать его «менее неправильным». Этот процесс повторяется до тех пор, пока система не сойдется к лучшим значениям для и . Таким образом, предсказатель обучается и готов делать реальные предсказания.

Примеры машинного обучения

Мы используем простые задачи для иллюстрации, но причина существования машинного обучения заключается в том, что в реальном мире задачи намного сложнее. На этом плоском экране мы можем представить изображение не более чем трехмерного набора данных, но задачи машинного обучения часто имеют дело с данными с миллионами измерений и очень сложными предикторными функциями. ML решает проблемы, которые невозможно решить только численными средствами.

Имея это в виду, давайте рассмотрим еще один простой пример. Допустим, у нас есть следующие обучающие данные, в которых сотрудники компании оценили свою удовлетворенность по шкале от 1 до 100:

Во-первых, обратите внимание, что данные немного зашумлены. То есть, хотя мы видим, что в этом есть закономерность (т. е. удовлетворенность сотрудников имеет тенденцию расти по мере роста заработной платы), не все они четко укладываются в прямую линию. Это всегда будет иметь место с реальными данными (и мы абсолютно хотим обучить нашу машину, используя данные реального мира). Как мы можем научить машину точно предсказывать уровень удовлетворенности сотрудников? Ответ, конечно же, что мы не можем. Цель ML никогда не состоит в том, чтобы делать «идеальные» предположения, потому что ML имеет дело с областями, где таких вещей нет. Цель состоит в том, чтобы делать предположения, которые достаточно хороши, чтобы быть полезными.

Чем-то напоминает известное высказывание Джорджа Э. П. Бокса, британского математика и профессора статистики: «Все модели ошибочны, но некоторые из них полезны».

Цель машинного обучения никогда не состоит в том, чтобы делать «идеальные» предположения, потому что машинное обучение имеет дело с областями, где таких вещей нет. Цель состоит в том, чтобы делать предположения, которые достаточно хороши, чтобы быть полезными.

Машинное обучение в значительной степени основано на статистике. Например, когда мы обучаем нашу машину обучению, мы должны предоставить ей статистически значимую случайную выборку в качестве обучающих данных. Если обучающий набор не является случайным, мы рискуем получить шаблоны машинного обучения, которых на самом деле нет. И если обучающая выборка слишком мала (см. закон больших чисел), мы не научимся и даже можем прийти к неточным выводам. Например, попытка предсказать модели удовлетворенности в масштабах всей компании на основе данных только от высшего руководства, скорее всего, будет подвержена ошибкам.

С этим пониманием давайте дадим нашей машине данные, которые мы дали выше, и заставим ее изучить их. Сначала мы должны инициализировать наш предиктор h(x) с некоторыми разумными значениями и . Теперь, когда мы помещаем его в обучающую выборку, наш предиктор выглядит так:

Если мы спросим этот предиктор об удовлетворенности сотрудника, зарабатывающего 60 000 долларов, он предскажет рейтинг 27:

Очевидно, что это ужасная догадка и что эта машина не знает очень многого.

Теперь давайте дадим этому предсказателю все зарплаты из нашей обучающей выборки и отметим разницу между полученными прогнозируемыми рейтингами удовлетворенности и фактическими рейтингами удовлетворенности соответствующих сотрудников. Если мы проделаем небольшое математическое волшебство (которое я опишу позже в статье), мы сможем с очень высокой степенью уверенности рассчитать, что значения 13,12 для и 0,61 для дадут нам лучший предиктор.

И если мы повторим этот процесс, скажем, 1500 раз, наш предсказатель будет выглядеть так:

В этот момент, если мы повторим процесс, мы обнаружим это и больше не изменимся сколько-нибудь заметно, и, таким образом, мы увидим, что система сошлась. Если мы не допустили ошибок, значит, мы нашли оптимальный предиктор. Соответственно, если теперь мы снова спросим у машины рейтинг удовлетворенности сотрудника, который зарабатывает 60 000 долларов, он предскажет оценку ~60.

Теперь мы кое к чему пришли.

Регрессия машинного обучения: примечание о сложности

Приведенный выше пример технически представляет собой простую задачу одномерной линейной регрессии, которую в действительности можно решить, выведя простое нормальное уравнение и полностью пропустив этот процесс «настройки». Однако рассмотрим предсказатель, который выглядит следующим образом:

Эта функция принимает входные данные в четырех измерениях и имеет множество полиномиальных членов. Вывод нормального уравнения для этой функции является серьезной проблемой. Многие современные задачи машинного обучения требуют тысяч или даже миллионов измерений данных для построения прогнозов с использованием сотен коэффициентов. Прогнозирование того, как будет выражен геном организма или каким будет климат через 50 лет, — примеры таких сложных задач.

Многие современные задачи машинного обучения требуют тысяч или даже миллионов измерений данных для построения прогнозов с использованием сотен коэффициентов.

К счастью, итеративный подход, используемый системами машинного обучения, гораздо более устойчив к такой сложности. Вместо грубой силы система машинного обучения «чувствует» путь к ответу. Для больших задач это работает намного лучше. Хотя это не означает, что машинное обучение может решить все сколь угодно сложные проблемы — нет, — оно делает его невероятно гибким и мощным инструментом.

Градиентный спуск: минимизация «неправильности»

Давайте подробнее рассмотрим, как работает этот итеративный процесс. Как в приведенном выше примере убедиться, что с каждым шагом мы становимся лучше, а не хуже? Ответ заключается в нашем «измерении неправильности», а также в небольшом расчете. (Это «математическое волшебство», упомянутое ранее.)

Мера неправильности известна как функция стоимости (она же функция потерь ), . Входные данные представляют все коэффициенты, которые мы используем в нашем предсказателе. В нашем случае это действительно пара и . дает нам математическое измерение ошибочности нашего предиктора, когда он использует заданные значения и .

Выбор функции стоимости — еще одна важная часть программы ML. В разных контекстах быть «неправильным» может означать очень разные вещи. В нашем примере с удовлетворенностью сотрудников хорошо зарекомендовавшим себя стандартом является линейная функция наименьших квадратов:

. очень «строгое» измерение неправильности. Функция стоимости вычисляет средний штраф по всем обучающим примерам.

Теперь мы видим, что наша цель состоит в том, чтобы найти и для нашего предиктора h(x) такие, чтобы наша функция стоимости была как можно меньше. Для этого мы призываем силу исчисления.

Рассмотрим следующий график функции стоимости для некоторой конкретной задачи машинного обучения:

Здесь мы можем увидеть стоимость, связанную с различными значениями и . Мы видим, что форма графика имеет небольшую чашу. Дно чаши представляет собой наименьшую стоимость, которую наш предиктор может дать нам на основе данных обучения. Цель состоит в том, чтобы «скатиться с горки» и найти соответствующую этой точке точку.

Здесь в этом учебнике по машинному обучению появляется исчисление. Чтобы не усложнять объяснение, я не буду приводить здесь уравнения, но, по сути, мы берем градиент , который является парой производных от (одна над и одна над ). Градиент будет разным для каждого различного значения и и определяет «наклон холма» и, в частности, «какой путь вниз» для этих конкретных s. Например, когда мы подставляем наши текущие значения в градиент, он может сказать нам, что добавление небольшого количества к и небольшое вычитание приведет нас к дну долины функции стоимости. Поэтому прибавляем немного к , немного отнимаем от , и вуаля! Мы завершили один раунд нашего алгоритма обучения. Наш обновленный предиктор h(x) = + x будет возвращать лучшие прогнозы, чем раньше. Наша машина стала немного умнее.

Этот процесс чередования вычисления текущего градиента и обновления s по результатам известен как градиентный спуск.

Это охватывает базовую теорию, лежащую в основе большинства контролируемых систем машинного обучения. Но базовые концепции можно применять по-разному, в зависимости от решаемой проблемы.

Проблемы классификации в машинном обучении

В контролируемом машинном обучении есть две основные подкатегории:

• Системы регрессионного машинного обучения — Системы, в которых прогнозируемое значение находится где-то в непрерывном спектре. Эти системы помогают нам с вопросами «Сколько?» или «Сколько?»
• Классификация систем машинного обучения — Системы, в которых мы ищем прогноз «да» или «нет», например «Является ли эта опухоль раковой?», «Соответствует ли это печенье нашим стандартам качества?» и так далее.

Как оказалось, основная теория машинного обучения более или менее одинакова. Основные отличия заключаются в конструкции предиктора h(x) и дизайн функции стоимости.

До сих пор наши примеры были сосредоточены на проблемах регрессии, поэтому теперь давайте рассмотрим пример классификации.

Вот результаты исследования качества файлов cookie, где все обучающие примеры были помечены как «хорошие файлы cookie» ( y = 1 ) синим цветом или «плохие файлы cookie» ( y = 0 ) красным цветом. .

В классификации предиктор регрессии не очень полезен. Обычно нам нужен предсказатель, который делает предположение где-то между 0 и 1. В классификаторе качества файлов cookie прогноз 1 будет представлять очень уверенное предположение о том, что печенье идеальное и очень аппетитное. Прогноз 0 означает высокую степень уверенности в том, что файл cookie является помехой для индустрии файлов cookie. Значения, попадающие в этот диапазон, представляют меньшую достоверность, поэтому мы можем спроектировать нашу систему таким образом, чтобы прогноз 0,6 означал: «Чувак, это трудный выбор, но я соглашусь с да, вы можете продать это печенье», а значение точно в середине, на уровне 0,5, может означать полную неопределенность. Это не всегда то, как доверие распределяется в классификаторе, но это очень распространенный дизайн, и он подходит для целей нашей иллюстрации.

Оказывается, есть хорошая функция, которая хорошо фиксирует это поведение. Это называется сигмовидной функцией, g(z) , и выглядит примерно так:

z — некоторое представление наших входных данных и коэффициентов, например: :

Обратите внимание, что сигмовидная функция преобразует наши выходные данные в диапазон от 0 до 1.

Логика построения функции стоимости также различается по классификации. Мы снова спрашиваем: «Что значит, если догадка ошибочна?» и на этот раз очень хорошее эмпирическое правило заключается в том, что если правильное предположение было 0, а мы угадали 1, то мы были полностью неправы, и наоборот. Поскольку нельзя быть более неправым, чем полностью неправым, наказание в этом случае огромно. В качестве альтернативы, если правильное предположение было 0, а мы угадали 0, наша функция стоимости не должна добавлять никаких затрат каждый раз, когда это происходит. Если предположение было правильным, но мы не были полностью уверены (например, y = 1 , но h(x) = 0,8 ), это должно стоить немного, и если наше предположение было неверным, но мы не были полностью уверены (например, y = 1 , но h( x) = 0,3 ), это должно быть сопряжено со значительными затратами, но не такими большими, как если бы мы были полностью неправы.

Это поведение фиксируется функцией журнала, так что:

Опять же, функция стоимости дает нам среднюю стоимость по всем нашим обучающим примерам.

Итак, здесь мы описали, как предиктор h(x) и функция стоимости различаются между регрессией и классификацией, но градиентный спуск по-прежнему работает нормально.

Предиктор классификации можно визуализировать, нарисовав граничную линию; т. е. барьер, при котором прогноз изменяется с «да» (прогноз больше 0,5) на «нет» (прогноз меньше 0,5). При хорошо спроектированной системе наши данные о файлах cookie могут генерировать границу классификации, которая выглядит следующим образом:

Теперь это машина, которая кое-что знает о файлах cookie!

Введение в нейронные сети

Обсуждение машинного обучения было бы неполным без упоминания хотя бы нейронных сетей. Нейронные сети не только предлагают чрезвычайно мощный инструмент для решения очень сложных проблем, они также предлагают увлекательные намеки на работу нашего собственного мозга и интригующие возможности для создания действительно интеллектуальных машин за один день.

Нейронные сети хорошо подходят для моделей машинного обучения, где количество входных данных огромно. Вычислительные затраты на решение такой задачи слишком велики для типов систем, которые мы обсуждали. Однако оказывается, что нейронные сети можно эффективно настраивать с помощью методов, которые в принципе поразительно похожи на градиентный спуск.

Подробное обсуждение нейронных сетей выходит за рамки этого руководства, но я рекомендую ознакомиться с предыдущим постом на эту тему.

Неконтролируемое машинное обучение

Неконтролируемое машинное обучение обычно направлено на поиск взаимосвязей в данных. В этом процессе не используются обучающие примеры. Вместо этого системе дается набор данных и ставится задача найти в них закономерности и корреляции. Хороший пример — выявление сплоченных групп друзей в данных социальных сетей.

Алгоритмы машинного обучения, используемые для этого, сильно отличаются от тех, которые используются для обучения с учителем, и эта тема заслуживает отдельного сообщения. Однако, чтобы тем временем что-то пожевать, взгляните на алгоритмы кластеризации, такие как k-средние, а также изучите системы уменьшения размерности, такие как анализ основных компонентов. Вы также можете прочитать нашу статью о полуконтролируемой классификации изображений.

Применение теории на практике

Мы рассмотрели большую часть базовой теории, лежащей в основе области машинного обучения, но, конечно, мы коснулись только самой поверхности.

Имейте в виду, что для реального применения теорий, содержащихся в этом введении, к реальным примерам машинного обучения необходимо гораздо более глубокое понимание этих тем. В машинном обучении есть много тонкостей и ловушек, а также множество способов сбиться с пути того, что кажется отлично настроенной мыслящей машиной. Почти с каждой частью базовой теории можно играть и изменять бесконечно, и результаты часто бывают ошеломляющими. Многие вырастают в совершенно новые области исследований, которые лучше подходят для решения конкретных проблем.

Очевидно, что машинное обучение — невероятно мощный инструмент. В ближайшие годы он обещает помочь решить некоторые из наших самых насущных проблем, а также открыть совершенно новые возможности для фирм, занимающихся наукой о данных. Спрос на инженеров по машинному обучению будет только расти, предлагая невероятные шансы стать частью чего-то большого. Надеюсь, вы подумаете о том, чтобы принять участие в акции!

Благодарность

Эта статья основана на материалах, преподаваемых профессором Стэнфордского университета доктором Эндрю Нг в его бесплатном и открытом курсе «Машинное обучение с учителем». Он подробно описывает все, что обсуждается в этой статье, и дает множество практических советов специалистам по машинному обучению. Я не могу рекомендовать его достаточно высоко для тех, кто заинтересован в дальнейшем изучении этой увлекательной области.

Связанные:

• Звуковая логика и монотонные модели искусственного интеллекта
• Schooling Flappy Bird: учебное пособие с подкреплением
• Начало работы с TensorFlow: руководство по машинному обучению
• Прогнозирование машинного обучения Python с помощью Flask REST API
• Методы ансамбля: чемпион Kaggle по машинному обучению

Понимание ценности машинного обучения для бизнеса — TechTalks

Prediction Machines предоставляет интуитивно понятное и столь необходимое введение в бизнес искусственного интеллекта

Добро пожаловать в обзоры книг по искусственному интеллекту, серию постов, посвященных новейшей литературе по искусственному интеллекту.

Есть разница между новой блестящей вещью и вещью, которая работает. Вам просто нужно взглянуть на ежегодную выставку Consumer Electronics Show (CES) в Лас-Вегасе, чтобы увидеть, сколько технологий, которые мы создаем, просто не работают и выбрасываются в мусорную корзину инноваций, потому что не находят работающей бизнес-модели. .

Где стоит искусственный интеллект? Недавние достижения в области машинного обучения, безусловно, вызвали много волнений — и опасений — вокруг искусственного интеллекта. Игровые боты, которые превосходят чемпионов-людей. Генерирующий текст ИИ, который пишет статьи за считанные секунды. Алгоритмы медицинской визуализации, которые обнаруживают рак на годы вперед.

Сколько из этих технологических достижений на самом деле становятся массовыми? Насколько это необоснованная шумиха? Как ИИ повлияет на рабочие места? Как машинное обучение меняет бизнес-модель компаний?

В своей книге «Прогнозирующие машины: простая экономика искусственного интеллекта» профессора Аджай Агравал, Джошуа Ганс и Ави Голдфарб отвечают на эти и многие другие вопросы и рисуют очень реалистичную картину того, как машинное обучение вписывается в современную экономику.

Prediction Machines предоставляет очень доступный и высокоуровневый обзор машинного обучения, а также мощности и ограничений прогнозов, обеспечиваемых алгоритмами ИИ. Книга обязательна к прочтению руководителям предприятий и руководителей. Но это также очень ценное исследование для инженеров и ученых, которые хотят понять последствия своих инноваций и то, как создаваемые ими технологии интегрируются в большую экономику.

Книга содержит много подробной и полезной информации и примеров того, как машинное обучение меняет наши действия. Вот некоторые из моих ключевых выводов.

Сила прогностических машин

Существует много недоразумений в отношении значения и различий искусственного интеллекта, машинного обучения и других связанных терминов. Также ведется множество научных дискуссий о продвижении ИИ к человеческому мышлению и пониманию, а также о том, достижима ли сингулярность или нет.

Но авторы Prediction Machines разбивают текущее состояние ИИ на очень простую, хотя и неинтересную концепцию: предсказание. «Новая волна искусственного интеллекта на самом деле приносит нам не интеллект, а критический компонент интеллекта — предсказание», — пишут они.

Предсказательная сила алгоритмов машинного обучения остается основной концепцией книги и помогает нам понять ее влияние на различных уровнях.

Машины предсказания: простая экономика искусственного интеллекта

Что такое предсказание? Опять же, авторы Prediction Machine упрощают: «Предсказание — это процесс заполнения недостающей информации. Прогнозирование берет информацию, которую вы имеете, часто называемую «данными», и использует ее для создания информации, которой у вас нет».

Даже на самом продвинутом уровне большинство алгоритмов машинного обучения представляют собой математические модели, которые предсказывают результаты: К какому классу относится изображение? Какова будет стоимость акций в будущем? Какова вероятность того, что соискатель кредита не выполнит обязательства? Каков вероятный ответ на определенное письмо?

По мере того, как эти прогнозы становятся более детализированными и точными, они могут использоваться в приложениях, которые ранее были невозможны или чрезвычайно сложны, например, для создания реалистичных фотографий людей, которых никогда не существовало, или для разработки лекарств от опасных болезней.

В средствах массовой информации вы часто будете слышать, что машинное обучение и его популярное подмножество, глубокое обучение, существуют уже несколько десятилетий. Но почему прогностическая сила машинного обучения стала сегодня такой важной? Большинство экспертов скажут вам, что доступность данных, а также более мощные и дешевые вычислительные ресурсы позволили добиться успехов в области глубокого обучения в последние годы.

Авторы Prediction Machines сделали еще один шаг вперед в этих двух предпосылках. «Когда цена на что-то падает, мы используем больше этого. Это простая экономика, и это происходит прямо сейчас с ИИ», — пишут они.

Как они далее объясняют в книге, это тенденция, которая была постоянной в истории вычислений и технологий. Компьютеры снизили цену арифметики. Интернет снизил стоимость распространения, связи и поиска. А машинное обучение снизило стоимость прогнозирования, что ранее требовало большого когнитивного труда и опыта человека.

«Сведение чего-либо к чистому стоимостному выражению способно снизить ажиотаж, хотя и не помогает сделать новейшие и лучшие технологии захватывающими», — пишут авторы Prediction Machines.

Итак, что касается ИИ сегодня, авторы пишут: «Компьютеры все еще не могут думать, поэтому мысль не собирается дешеветь». Но предсказания стали очень дешевыми, что само по себе является большим делом.

Как машинное обучение изменит бизнес

Есть два основных способа, которыми дешевые прогнозы изменят методы работы организаций. «На низких уровнях прогностическая машина может избавить людей от прогнозирующих задач и, таким образом, сэкономить на затратах», — пишут авторы 9.0015 Машины предсказания пишут.

Это означает, что рентгенологи просматривают больше рентгеновских снимков с помощью искусственных нейронных сетей, операторы службы поддержки отвечают на большее количество запросов клиентов с помощью алгоритмов обработки естественного языка, а системы управления запасами работают более эффективно благодаря алгоритмам машинного обучения, предсказывая, когда и сколько стоковые товары.

«Но в какой-то момент прогностическая машина может стать настолько точной и надежной, что изменит то, как организация работает», — пишут авторы.

Вот пример: Amazon в настоящее время использует алгоритмы машинного обучения, чтобы давать рекомендации по продажам. Например, когда я ищу Prediction Machines , платформа гиганта электронной коммерции использует кластерные алгоритмы машинного обучения, чтобы показать список других книг, которые могут меня заинтересовать.

Amazon использует машинное обучение, чтобы давать рекомендации.

Надеюсь (для Amazon), рекомендации убедит меня купить не одну, а две книги. И чтобы было ясно, рекомендации Amazon очень приличные. На самом деле, я часто ищу старые книги на Amazon, чтобы найти новые связанные названия.

Но в какой-то момент прогнозы станут настолько точными, что вызовут серьезные изменения в бизнес-модели компании. Прямо сейчас Amazon использует модель «покупай, а потом отправляй». Вы делаете покупку на amazon. com, и компания делает все возможное, чтобы доставить покупку к вам домой как можно быстрее.

Другая бизнес-модель — «доставка, затем покупка»: Amazon использует машинное обучение, чтобы предсказать, что вам нужно, и доставить это к вам домой. Если вам нужны вещи, вы покупаете их, а если нет, то возвращаете за счет компании. Это модель, которая работает только в том случае, если точность предсказания превышает определенный порог, который делает ее прибыльной для Amazon.

Машинное обучение и ценность данных

В академических кругах большинство исследований ИИ сосредоточено на создании алгоритмов, которые могут выполнять задачи на уже установленных наборах данных, таких как ImageNet, CLEVR или SQUAD.

Но в реальных приложениях есть много других нюансов, когда речь идет о получении правильных данных для обучения и сопровождения алгоритмов машинного обучения.

Авторы Prediction Machines проделали большую работу по демистификации экономики обработки данных для алгоритмов машинного обучения. «Прогнозирующие машины полагаются на данные. Чем больше и лучше данные, тем лучше прогнозы. С экономической точки зрения данные являются ключевым дополнением к прогнозированию. Это становится более ценным, поскольку предсказание становится дешевле», — пишут они.

Но они также подчеркивают, что сбор качественных данных является дорогостоящим и трудоемким процессом, а управление ИИ-компанией требует компромисса между выгодой от получения большего количества данных и затратами на их получение.

Статистики и специалисты по машинному обучению знают, что данные имеют убывающую отдачу от масштаба. По мере того как вы обучаете свои алгоритмы машинного обучения на большем количестве данных, повышение точности происходит медленнее. Третья точка данных дает больше полезной информации, чем сотая, которая, в свою очередь, более полезна, чем тысячная.

Но все обстоит иначе, когда вы используете машинное обучение для ведения бизнеса, напоминают нам авторы, потому что с экономической точки зрения важна ценность, которую вы получаете от прогноза. Поэтому, если больше данных улучшит ваши алгоритмы машинного обучения настолько, что даст вам преимущество над конкурентами (подумайте о переходе от «покупки, затем доставка» к «доставке, затем покупкам»), это может стоить инвестиций.

Вот почему мы видим технологических гигантов, таких как Facebook и Google, в гонке вооружений за сбор данных, которые могут улучшить их алгоритмы искусственного интеллекта.

Бизнес-лидеры также должны понимать, что само по себе наличие большого количества данных не обязательно дает вам возможность разрабатывать мощные алгоритмы машинного обучения. Данные разделены на три категории: обучение, ввод и обратная связь. Вам нужны все три, чтобы разработать и поддерживать эффективную модель машинного обучения для вашего бизнеса.

Например, наличие большого количества исторических записей о продажах может стать хорошим обучающим набором данных для модели машинного обучения, которая прогнозирует объемы продаж. Но чтобы постоянно улучшать производительность вашей модели, вам также нужны средства для сбора новых данных (входных данных) и сравнения ваших свежих прогнозов с фактическим поведением клиентов (обратная связь). Это требует бизнес-стратегии в дополнение к технической изобретательности.

«Данные и прогностические машины дополняют друг друга. Таким образом, приобретение или разработка ИИ будет иметь ограниченную ценность, если у вас нет данных для его подачи», — пишут авторы. «Если эти данные находятся у других, вам нужна стратегия, чтобы получить их. Если данные находятся у эксклюзивного или монопольного поставщика, вы можете столкнуться с риском того, что этот поставщик присвоит себе всю ценность вашего ИИ. Если данные находятся у конкурентов, может не быть стратегии, которая сделала бы выгодным их приобретение. Если данные находятся у потребителей, их можно обменять на лучший продукт или более качественную услугу».

Разница между предсказанием и суждением

Еще одна из ключевых тем, обсуждаемых в Машины предсказания , — где провести черту между предсказанием и суждением и где разделить труд между ИИ и людьми.

«Предсказание — это не решение. Принятие решения требует применения суждения к прогнозу, а затем действий», — пишут авторы.

И это, я думаю, решающий вывод. Каждому бизнес-лидеру важно понимать потенциал алгоритмов машинного обучения, а также признавать их недостатки и необходимость полагаться на человеческий интеллект и принятие решений.

«Поскольку машинные прогнозы все чаще заменяют прогнозы, которые делают люди, ценность прогнозов, сделанных людьми, будет снижаться. Но ключевым моментом является то, что, хотя прогнозирование является ключевым компонентом любого решения, оно не является единственным компонентом», — пишут авторы Prediction Machine. «Другие элементы решения — суждение, данные и действие — пока остаются в сфере ответственности людей. Они дополняют предсказание, а это означает, что их ценность возрастает по мере того, как предсказание становится дешевым».

Суждение — сложная задача, часто требующая здравого смысла и понимания мира, двух областей, в которых алгоритмы машинного обучения в настоящее время борются. Во многих случаях люди должны оценивать и решать множество задач, которые охватывают краткосрочную и долгосрочную перспективы. Они должны оценивать динамические ситуации и оценивать компромиссы. Но в менее сложных средах суждения и принятие решений можно автоматизировать с помощью разработки функции вознаграждения или реализации жестко запрограммированных правил. Это области, в которых ответвления ИИ, такие как обучение с подкреплением, могут полностью автоматизировать задачи.

Понимание бизнес-модели машинного обучения

Если есть что-то, что подчеркивает Prediction Machines , так это фундаментальные различия и проблемы ведения бизнеса с использованием ИИ. Многие компании и бизнес-лидеры имеют опыт разработки классического программного обеспечения и бизнеса. Им нужно будет адаптироваться к правилам, регулирующим разработку и обслуживание моделей машинного обучения, и управлять уникальными рисками, которые с этим связаны.

Те, кто адаптируется к бизнесу искусственного интеллекта, обязательно пожнут плоды.