Станок какой: купить станок в интернет-магазине, цены, отзывы, характеристики

alexxlab | 31.08.2020 | 0 | Разное

для дома, гаража, производства, цеха

Выбор токарного станка – это дело чисто индивидуальное. При выборе его необходимо учесть в первую очередь назначение в производстве. От количества операций, которые на нём предполагается выполнять, размера заготовок в диаметре и длине зависят габариты и вес самого станка. Выбирая станок для крупных партий производства однотипных деталей, лучше выбрать станок с ЧПУ и многошпиндельной головкой, если деталь нужно обрабатывать сразу несколькими резцами.

Общий вид токарно-винторезного станка с УЦИ

Универсальные станки с возможностью обработки одним или несколькими резцами одновременно относятся к лёгким и средним по весу станкам. Выбирая токарный станок для мастерской по ремонту оборудования предприятия или гаража автопарка лучше остановить свой выбор на универсальном оборудовании по металлу на ручном или полуавтоматическом управлении. При изготовлении деталей из прутков, необходимо соизмерить диаметр шпиндельного отверстия с диаметром необходимым для производства прутковых деталей.

Чтобы выбрать надёжный токарный станок необходимо обратить внимание на материал и способ крепления направляющих станины, она служит не только коробом для крепления бабок, гитары, фартука, но её поперечные направляющие служат для перемещения по ним механизмов, напрямую задействованных в рабочем процессе. Чем надёжнее, массивнее и устойчивее станина, тем меньше вибраций и выше точность станка.

Видео по подбору станка

При работе по металлу направляющие станка испытывают сильные нагрузки, поэтому станина должны быть выполнена из очень прочного металла, преимущественно чугуна. Крепление направляющих к вертикальным стойкам может производиться при помощи болтового соединения или сварки. Большой роли это на жёсткость конструкции не влияет, но болтовое соединение придётся проверять чаще.

В организации рабочего места не последнюю роль играют тумбы, но главное их назначение в том, чтобы станина встала на них без перекосов, которые могут привести к последующему браку изделий. Для коротких станков до 1 тонны весом тумб может быть 2. Для более длинных и широких токарных станков, обрабатывающих металл, тумб может быть 3 или 4.

Далеко не во всех автомобильных мастерских нужны большие универсальные станки. Например, в шиномонтаже для вытачивания болтов и гаек для крепления дисков на ступицы автомобилей вполне может удовлетворить потребности мастерской, по нарезке резьбы по металлу или вытачиванию на замену изношенных деталей новых, настольный станок.

Выбираем настольный токарный станок

Домашним мастерам и автолюбителям, самостоятельно занимающимся изготовлением деталей из металла, более интересен настольный станок, который можно использовать дома, в гараже или в ином месте, ведь его легко транспортировать. Надо оговориться, что на рынке токарного оборудования среди настольных есть станки весом около 200 кг и стоимостью около 4000$. Вряд ли для установки в домашней мастерской или гараже этого станка по металлу будет целесообразной. В первую очередь, выбирая настольный станок необходимо обратить внимание на такие характеристики как:

• способ подключения;
• необходимое напряжение в сети;
• диаметр и длину заготовки, которую можно обработать на данном станке.

Обязательна проверка на отсутствие люфта пиноли и остальных подвижных частей.

Для домашнего использования так же, как и для ремонтной мастерской, необходим универсальный станок по металлу. Узкая специализация оборудования дома мало эффективна, никогда нельзя знать заранее какие работы по металлу потребуются в процессе проведения ремонта сантехники, домашней теплосети или бытовой техники.

Универсальность станка зависит не от его внешнего вида, а от количества возможных самостоятельных модернизаций при помощи специальных токарных приспособлений, независимо от того есть они в комплекте со станком или их можно приобрести отдельно.

Станок укомплектованный всевозможными приспособлениями стоить будет дороже, но не факт, что все штучки понадобятся в работе. Проще купить более дешёвую модель с возможностью самостоятельной доукомплектации необходимыми устройствами, которые пригодятся для выполнения определённых операций по металлу.

Главное, при выборе любого токарного станка – это убедиться:

1. что на всех заявленных производителем скоростях, он работает безотказно, без перебоев;
2. убедиться в отсутствие люфтов всех подвижных частей;
3. точности выполнения поставленных задач, что напрямую связано с первыми двумя.

Токарно-винторезный станок с фрезерным устройством

Приобретать заведомо неточный станок в надежде на самостоятельную доработку – не самый лучший выход. Искать настольный станок российского производства или европейских стран сложно. По заказам наших компаний, чаще всего настольные станки собираются в Китае, что не делает их хуже. Отечественная сборка станков больше касается промышленного токарного оборудования.

Промышленное токарное оборудование имеет большой разброс по весу, специализации и прочим параметрам. Как его выбирать правильно,  каждый технолог производства определяет сам. Общими требованиями является необходимая точность токарного оборудования и производительности.

Сверлильный станок какой выбрать

Как выбрать сверлильный станок?

Сверлильные работы, в принципе, не отличаются особой сложностью и зачастую не требуют другого оборудования, кроме обыкновенной дрели. Именно поэтому, в домашних мастерских сверлильный станок может даже отсутствовать. Но в том случае, если все-таки имеется в домашнем хозяйстве этот агрегат, то Вы сможете с облегчением вздохнуть, поскольку очень большая часть Ваших забот решится сама по себе.

Для чего нужен сверлильный станок?

Иногда происходят ситуации, когда электрическая или же ручная дрель не способна обеспечить желаемые параметры просверливаемого отверстия. Достаточно часто в радиолюбительской практике необходимо производить печатные платы, где следует сверлить много отверстий, которые имеют малый диаметр. Просверливать отверстия диаметром 0,5-1 миллиметр ручной или же электрической дрелью либо большим сверлильным станком неудобно, да и сверло может попросту поломаться.

Приобретение промышленных сверлильных станков – не всегда экономически целесообразно, и тогда можно остановить свое внимание на простеньком станке бюджетного класса. Многие выбирают именно мини сверлильные станки, поскольку, не смотря на кажущуюся сложность конструкции, они на самом деле являются весьма простым оборудованием и состоят из четырех деталей.

Сверлильный станок предназначен для сверления сквозного, а так же глухого отверстий в сплошном материале, например, рассверливание, развертывание, зенкеровка, вырезание из листовых материалов дисков и нарезание внутренней резьбы. На сверлильно-фрезерных станках можно исполнять фрезеровку, шлифование поверхности, наклонно-торцевую фрезеровку, а так же горизонтальную фрезеровку.

Для выполнения вышеописанных операций применяется зенкер, сверло, метчик, развертка и прочие инструменты. Применяя особые приспособления и добавочные инструменты, Вы сможете вырезать отверстие с большим диаметром, расточить его или же максимально точно притереть.

Разновидности сверлильных станков

Сверлильные станки бывают таких типов: одно- и многошпиндельные полуавтоматы, вертикально-сверлильные, координатно-расточные, радиально-сверлильные, горизонтально-расточные, горизонтально-расточные, алмазно-расточные. Модели обозначают числами и буквами. Первая цифра обозначает группу, к которой причисляют станок, 2-я – разновидность станка, 3-я, а так же и 4-я – габариты станка либо размеры обрабатываемой заготовки.

Буква, что стоит сразу же после первой цифры, значит, что определенная модель сверлильного станка является модернизированной. В том случае, если буква расположена в конце, то следует понимать, что на основе главной модели изготовили отличный от него сверлильный станок. Можно выделить из всех сверлильных станков такие приоритетные разновидности многофункциональных станков, как: много- и одно- шпиндельные, радиально- и горизонтально-сверлильные.

В зависимости от области применения, различают особое и универсальное сверлильное оборудование. Широкое использование нашли и специализированные станки для массового производства или крупносерийной промышленности, которые изготавливаются на базе многофункциональных станков посредством оборудования их многошпиндельными резьбонарезными, а так же сверлильными головками, и, конечно же, благодаря автоматизации цикла работы.

Конструкция сверлильного станка

Сверлильный станок, как и другие технологические машины, состоит из таких составных частей: передаточного механизма, мотора, органов управления и рабочего органа. Передаточный механизм используется для передачи движения от электрического мотора к рабочему органу, которым считается сверло, что крепится в патроне, насаженном на шпиндель – вращающийся вал.

Вращение к шпинделю от электрического мотора передается с помощью ременной передачи. Поворотом рукоятки патрон и сверло – можно спускать или же поднимать с применением реечной передачи.

На передней панели сверлильного станка располагаются кнопки выключения и включения электродвигателя. Устройство сверлильного станка весьма примитивное: включается станок посредством нажатия на одну из крайних кнопок зависимо от необходимого направления вращения шпинделя, отключить станок можно, нажав на среднюю кнопку – обычно окрашенную в красный цвет.

К основанию станка прикрепляется неподвижно вертикальный винт-колонна. Поворачивая рукоятку, можно перемещать вверх или же вниз вдоль винта шпиндельную бабку, 2-я рукоятка служит для её фиксации в нужном положении. Контролируют глубину глухих отверстий при помощи предусмотренной шкалы.

В зависимости от материала заготовки, необходима различная скорость сверления. Для этого принято устанавливать определенную частоту вращения шпинделя, перебросив на шкивы разных диаметров ремень ременной передачи. В цехах заводов применяются более сложные схемы сверлильных станков, чем были только что рассмотрены.

Принцип работы станка

Перед сверлением при помощи сверлильного станка необходимо убрать с рабочего стола все лишнее. Заготовку с намеченными центрами отверстий нужно закрепить в тисках. Дальше вставляют сверло необходимого диаметра в патрон и закрепляют при помощи особого ключа. Для проверки правильности проведенной работы станок включают на время.

В том случае, если Вы грамотно установили сверло, при вращении его острие не будет описывать окружность. Если оно установлено с перекосом и происходит его биение, то сверлильный станок необходимо отключить и закрепить сверло согласно инструкции сверлильного станка. Потом поверните рукоятку подачи, опустите сверло и установите тиски с заготовкой таким способом, чтобы керн совпадал с острием сверла.

Включите станок и сверлите отверстие, на рукоятку подачи нажимайте плавно, без сравнительно больших усилий и рывков. При сверлении сквозного отверстия установите заготовку на деревянный брусок, для того чтобы сверло не сломалось, и стол станка не испортился.

При сверлении глубокого отверстия время от времени выводите сверло из отверстия, а так же обязательно охлаждайте его, окуная в посуду с охлаждающей жидкостью. Силу нажима на рукоятку в конце сверления рекомендуется уменьшить. Просверлив отверстие, плавно поверните штурвал подачи, шпиндель поднимите в крайнее верхнее положение и отключите станок.

mirax.ua

Помогите выбрать сверлильный станок

Помогите выбрать сверлильный станок Доброго времени суток! Помогите выбрать станок в домашнюю мастерскую. Сверлить буду аллюминиевые корпуса (типа gainta g0124 и тп) в достаточно большом количестве(в районе 40 корпусов за раз с ~9 отверстиями), толщина стенок около 1.5мм, сплав довольно легко сверлится, диамтер отверстий до 12мм (сверлю ступенчатым сверлом, если это важно). После долгих поисков так и не смог определиться какой собственно нужен станок. Всякие бюджетные jet очень пугают люфтами и недолговечностью, кривые отверстия и погрешность практически в 1 мм не допустимы. Глаз упал на bosh, но терзают сомнения в разумности тратить не малые деньги, но с другой стороны он не громоздкий, продуманный и вроде как практически без люфтов. В общем просвятите меня) Никаких тяжелых задач типа сделать двухсантиметровое отверстие в стальной болванке не предвидится, так что мощность станка я думаю уходит на второй план.

бюджет тысяч эдак 18, если вдруг дешевле есть клёвые варианты, то буду очень даже рад)

Сообщение отредактировал Beardpower: 21 June 2015 – 00:43

Помогите выбрать сверлильный станок раздел сверлильные станки- полно информации. Первое что приходит на ум посоветовать- 2м112 и нс12

Сообщение отредактировал Nikitosdjan: 21 June 2015 – 00:44

Помогите выбрать сверлильный станок

Nikitosdjan, что-нибудь по эстетичней бы) форум не весь, но довольно много перечитал уже, в основном всё сводится к тому, что народ берет бюджетные станки типа калибра или jet и дорабатывает их. Хотелось бы решение из коробки, покупка уже на носу, практически горит перед большим объёмом работы)

Помогите выбрать сверлильный станок Привет всем.Как я понимаю сверлим корпуса для электроники.И скорее всего из силумина и подобного.Под эту задачу подойдет практически любой китайский станок,даже без тюнинга.Только при покупке выбрать с люфтом не очень большим.А уж с простейшими доработками,что тут подробно описаны он будет самое то. А сверлилка Бош -явно не стоит своих денег,если мы говорим вот про это: Это пластико-алюминиевая кака.Приходилось держать в руках два экземпляра.Даже по сравнению с китаем не впечатлило.И набито ненужной никому электроникой. Советский станок весом килограмм в 70 явно избыточен под ваши задачи.Хотя если есть место-почему нет.Надо только помнить,что они чаще всего продаются сильно убитыми и требуют восстановления. А еще я бы уделил внимание нормальным сверлам и их качественной заточке.Это половина успеха Помогите выбрать сверлильный станок Технофил, именно) Да, этот бош. То есть китайский бюджет по-тихоньку разваливается при сверловке на пример стали, а в моём случае его на долго хватит? Просто не хотелось бы через пол года покупать новый или вечно на костылях держать новый) И при покупке же они в коробке в разобранном виде поставляются или же там только ноги и столы сняты и можно пощупать? Помогите выбрать сверлильный станок А вот это качественный и симпатичный китайский станочек.И небольшой. И работает он из коробки как надо.Но он уже как бы промышленный и подороже-около 30 тыр.Так что не лезет в бюджет…

Сообщение отредактировал Технофил: 21 June 2015 – 01:09

Помогите выбрать сверлильный станок Beardpower, китайский если и развалится, то так же и починится.Там нечему ломаться.Ну сгорел мотор-поставили от стиралки например и все .Люфты захотели и убрали.Все уже придумано.Главное он из стали и чугуна хоть и фигового.Да и на стали,если не сверлить им отверстия на 20мм ему ничего не будет.На алюминии и пластике он почти вечен А бош-это фактически электродрель сделанная за одно целое со стойкой.Все несущие детали в основном алюминий и пластик.Да еще шумный коллекторный мотор как у дрели…

Beardpower, там именно сняты ноги и столы.Голова с пинолью в сборе-все можно пощупать

Помогите выбрать сверлильный станок Технофил, ага, этот станок даже по размерам то, что надо, но жаба не позволит столько тратить) С бошом всё понятно тоже Буду очень благодарен, если засоветуете ещё станок или фирму проверенную, которые хотя бы слегка отрываются в качестве в своём ценовом диапазоне Если тысяч за 10, то вообще супер! Помогите выбрать сверлильный станок Beardpower, а из советских под ваши задачи подойдет вот это-2СС1М https://www. chipmaker…ttach_id=464248 Он не больше китайской сверлилки но качество внушает. Есть еще конечно малыши 2Г103П и С155 ,но они не рассчитаны на 12мм отверстия.Хотя по силумину потянут-но я бы их больше 6 мм не мучил…

Сообщение отредактировал Технофил: 21 June 2015 – 01:21

Помогите выбрать сверлильный станок

Технофил, я думаю всё же лучше из новых, всё таки дома будет стоять и внешний вид хотелось бы более-менее приятный)

Помогите выбрать сверлильный станок Beardpower, а вообщем подумайте,может стоит убить жабу?Ведь тот станочек что на фото за 30тыр- однозначно вещ!Если бы я хотел просто сверлить и чтобы было приятно работать -я бы купил его… Я не покупаю его только потому,что мне как раз интересно собирать из разного металлолома всякие механизмы в том числе мелкие станочки… Из дешового китая: практически все они делаются на одних и тех же заводах и только красятся в разные цвета.Я бы только однозначно не брал,то что продается в местах типа Леруа-Мерлен по акциям за 2-3тыра. По ощущениям что то типа Прораб -это худшее из китая.Все остальное-смотрим конкретный экземпляр Помогите выбрать сверлильный станок

Технофил (21 June 2015 – 01:19) писал:

Beardpower, а из советских под ваши задачи подойдет вот это-2СС1М

2СС1М из маломощных советских один из лучших. Берите, не пожалеете, на Avito регулярно проскакивают. Можно найти практически новый, на производстве такие не использовали, стояли у людей по домам. По сравнению с ним китайский той-же мощи просто кака. 2сс1м мой первый настольный сверлильный, купил лет 20 назад по объявлению, до сих пор как новый. И весит немного, где-то килограмм 60, для дома самое то (двигатель опять же однофазный на 220в)..

Сообщение отредактировал Vlad_68: 24 June 2015 – 18:57

www.chipmaker.ru

Как выбрать сверлильный станок

Сверлильный станок – это универсальный инструмент, потребность в котором остро ощущается вне зависимости от вашей сферы деятельности. Будь то столярная, слесарная или широкопрофильная мастерская, рано или поздно мастер сталкивается с необходимостью просверлить отверстие в самых разнообразных материалах, начиная от деревянных заготовок и заканчивая металлическими изделиями.  Чем бы вы не занимались, такому станку обязательно найдется применение! Мастерам, работающим, например, с деревянной мебелью, такой инструмент необходим для крепежа фурнитуры, а мастерам по металлу – для создания отверстий, в которые будут вкручиваться болты и шурупы. Каждый профессионал своего дела знает, что без сверлильного станка достичь ювелирного качества работы практически невозможно.

Выбор правильного инструмента зависит от многих факторов, которые обязательно нужно учесть при покупке. Например, часто мастерские находятся в домашних условиях или гаражах, реже – в специально отведенных для такой деятельности помещениях. Наличие свободного пространства при этом встаёт острым вопросом, который решается правильным подбором габаритов оборудования. При этом следует не забывать также и о таком важном факторе, как производительность станка, которая сильно разнится в зависимости от той или иной модели с определенными габаритами, мощностью и рядом других параметров. Кстати приобрести сверлильные станки и другое оборудование можно здесь.

Какой материал используется в вашей сфере деятельности?

Подбор оборудования в первую очередь отталкивается от того, какой род деятельности вы ведете. Например, для столярной мастерской не столь важна мощность, сколько габариты. Детали мебели, скорее всего, не слишком тверды, но достаточно велики в размерах и могут попросту не поместиться на маленьком станке. В случае, если вы работаете с твердыми металлическими пластинами, то, помимо размеров станка, нужно учитывать также его мощность. Инструмент с мощностью от 1 кВт и выше отлично справится даже с толстыми деталями, что делает его отличным выбором для слесарных мастерских.

В зависимости от габаритов материала, с которым вы работаете, существуют самые разнообразные виды станков. Например, существуют напольные модели со столом, который при необходимости может раздвигаться, что увеличивает рабочее пространство в два, а то и в три раза. Это не только упрощает работу с длинными деталями, но и даёт полную уверенность в том, что работа будет максимально удобной вне зависимости от размера заготовки.

В каких условиях будет проводиться работа?

В зависимости от того, в каком помещении проводятся работы, существуют модели под домашнюю (220 В) и промышленную электросеть (380 В). Будьте внимательны при подборе станка по этому параметру, ведь трехфазные двигатели, подключенные к двухфазной сети, могут стать причиной перепадов напряжения.

Как часто будет использоваться станок?

В зависимости от объемов работы существует два вида эксплуатации: постоянный и периодический. В первом случае ваше оборудование отрабатывает по несколько часов подряд без остановки, а во втором – включается лишь пару раз в день на несколько минут. Для первого варианта использования лучше ориентироваться на технику, которая рассчитана на производственную эксплуатацию дабы избежать постоянного ремонта и необходимости в частой профилактике.

Насколько важно удобство?

В зависимости от цены сверлильного станка, на выбор предоставляются как простые модели с минимум удобств, так и оборудование с дополнительными удобствами. Например, с ручкой скоростей, которая значительно повышает удобство и безопасность эксплуатации. Среди других параметров комфорта можно выделить облегченный корпус, наличие светового прицела и целый ряд других преимуществ.

postroy-prosto.ru

Отзывы о сверлильных станках

На этой странице мы публикуем рейтинг и отзывы покупателей о сверлильных станках: пользователи, успевшие на своем опыте оценить плюсы и минусы конкретной модели, делятся с вами собственным мнением. Надеемся, что их комментарии будут вам полезны.

Сортировать по: Популярности Рейтингу Возрастанию цены Убыванию цены Количеству отзывов

Отображать по: 20 40 60

• Отзывы о сверлильном станке Jet JDP-8L 10000355M
• Отзывы о сверлильном станке на колонне Proma Е-1720F/400 25401702
• Отзывы о сверлильном станке Кратон DM-16/500 4 02 04 008
• Отзывы о сверлильном станке Jet JDP-10L 10000375M
• Отзывы о сверлильном станке Proma VR-6DF/230 25006230
• Отзывы о сверлильном станке Кратон DM-16/450 4 02 04 009
• Отзывы о вертикально-сверлильном станке Jet JDP-10 10000350M
• Отзывы о сверлильном станке Калибр СС-13/400А 00000057331
• Отзывы о радиально-сверлильном станке Jet JDR-34 10000390M
• Отзывы о вертикально-сверлильном станке СОРОКИН 20. 510
• Отзывы о сверлильном станке с тисками Энкор Корвет-45 90450
• Отзывы о радиально-сверлильном станке Jet JDR-34F 10000395M
• Отзывы о вертикальном сверлильном станке с тисками СПЕЦ ССВ-350
• Отзывы о сверлильном станке Sturm BD7037
• Отзывы о сверлильном станке JET JWDP-12 716000M
• Отзывы о вертикально-сверлильном станке Jet JDP-15 10000370M
• Отзывы о сверлильном станке Bosch PBD 40 0603B07000
• Отзывы о промышленном сверлильном станке Proma BZ-25B/400 25004128

отзывы о сверлильных станках по производителям

www.vseinstrumenti.ru

На что обратить внимание при выборе китайского электроэрозионного станка — Центр эрозионных технологий им. Лазаренко

Инструкция для желающих купить отличный электроэрозионный станок.

Содержание

1. Отличия «одинаковых» станков серии DK77.. разных китайских заводов.  2014 год.
2. Как практически выявить качество станков. Тест.
3. Изменения в станках разных заводов 4 года спустя. 2018 год.
   5. Подробно на примере о различиях станков по комплектации
4. 4 шага для грамотного выбора электроэрозионного станка

Часть 1.

Действительно, что надо знать покупая проволочно-вырезной электроэрозионный станок производства КНР? На первый взгляд, они ведь все одинаковы — DK77.., значит, надо брать у поставщика с наиболее низкой ценой. Видимо он самый честный — три шкуры не дерет. Однако, обо всем по порядку.

В 70-х годах, для преодоления отсталости от СССР и США, в КНР была принята госпрограмма по освоению электроэрозионных технологий и выпуску станков. При поддержке государства, развитие отрасли было настолько бурным, что сегодня в КНР электроэрозионные станки выпускают более 200 предприятий. Несмотря на это, абсолютно все проволочно-вырезные станки любого китайского производителя  имеют маркировку DK 77..  Это особенно вводит в неосознанное заблуждение. 

Так, лежит к примеру у Заказчика на столе 3 коммерческих предложения от разных поставщиков. Заказчик не задумываясь, считает, что это одинаковые станки, — марка то совпадает — DK 7740. Сказывается стереотип. Все производственники сегодня, как правило, родом из СССР, где на все существовали ГОСТ и ТУ. Если покупался например токарный станок 16К20, то он был одинаковый от любого производителя, изготовленный строго по ГОСТу. И Заказчик покупает станок там, где ему дешевле. 
Шаблон срабатывает и здесь. Три «одинаковых» станка DK 7740. Разумеется,  выбор производится в пользу предложения с наименьшей ценой. Ничего не подозревая о разном качестве китайских станков и неудачно взяв оборудование устаревшей модели, Заказчик порой остается недовольным сделанным приобретением. Потом начинаются разговоры о плохом качестве китайских станков, надо было брать японский/швейцарский, пусть и в 7-10 раза дороже.

Между тем, есть существенные отличия в «одинаковых» станках разных  производителей (смотрите статью о качестве китайских станков). Все отличия видны, если приехать к поставщику в его демо зал и изготовить пробную деталь. При этом необходимо обратить особое внимание на производительность станка (методику см. ниже) и удобство работы. Различия и в программном обеспечении (Win 98 – английский и WinXP – русский), и по комплектующим, и по производительности обработки. На поставляемых нами станках генераторы, как правило, в 2-3 раза мощнее устаревших китайских станков с английским интерфейсом под управлением Win98. Для этого достаточно просто сравнить размеры силового трансформатора, открыв шкаф ЧПУ. Современное ПО станков с Win XP и управляющей программой, интегрированной с САПР, в корне меняет принципы базирования криволинейных и/или крупногабаритных деталей, с размерами более хода рабочего стола.  Проведенные нами тесты показали, что наши станки способны  резать в 3 раза быстрее японского станка Содик, что может оказаться решающим фактором на заготовительных операциях. При этом стоимость китайского станка в 7-10 раз ниже японского аналога. В итоге, совокупность перечисленных факторов влияет на производительность обработки и отсутствие простоя, и следовательно, на выполнение производственной программы. За это директор и платит деньги, не так ли? Организации, поработавшие на устаревших однопроходных станках, задумываются о необходимости модернизации оборудования. Многопроходные станки режут в два раза быстрее с лучшей предельной чистотой поверхности (Ra 1.2), тогда как однопроходные станки дают максимум Ra 1.7. С учетом данной информации, выгоднее сразу брать современные станки, тем более, что цена мало отличается от стоимости однопроходного станка, при том что УЦИ у нас уже в базовой комплектации.

Далее, с покупки станка все только начинается.  Периодически к нам поступают письма от незадачливых покупателей электроэрозионных станков. Удивительно, но некоторые Заказчики приобретают станки, особенно на электронных аукционах, без обучения и пуско-наладки, у случайных продавцов. Впоследствии, с ремонтом оборудования часто возникают затруднения.

У нас комплексное обслуживание:

• поставка качественных станков из Китая (более подробную информацию Вы найдете в нашем технико-коммерческом предложении)
• пусконаладочные работы
• обучение
• снабжение всеми расходными материалами по самым конкурентным ценам в РФ
• ремонт поставляемых нами станков

Более того, мы выполняем заказы на электроэрозионных станках на нашем производственном участке, и поэтому с уверенностью предоставим Вам необходимое оборудование и услуги, позволяющих вам сосредоточиться исключительно на Ваших производственных задачах, даже если у вас нет службы главного механика и технолога.

Как практически выявить качество станков. Тест.

Приезжайте к нам, смотрите работу станка и многие вопросы  снимутся.  Возьмите с собой специалиста, который знаком с электроэрозионными станками или еще лучше, сам работал на них. Этот специалист безошибочно подскажет Вам лучший выбор по технике, он ведь на Вашей стороне. И если будет разница в 5-7% Вы сами решите серьезность этого аргумента, учитывая что годовая инфляция в стране порядка 10%Комплексная  проверка качества станка заключается в сравнении скорости резки. Для этого из стали толщиной 20 мм вырезаете полосу размерами 400 х 100 мм. С помощью тисков устанавливаем деталь вертикально, моделируя таким образом толщину заготовки 400 мм. Режем участок длинной 50 мм и записываем время выполнения операции. То же самое, на аналогичной заготовке делаем на станке другого поставщика. Разница во времени реза покажет настоящую (а не на бумаге) мощность генератора и облегчит принятие решения.
Пробную работу мы сможем показать в демозале в Уфе. Для Вашего удобства есть возможность организовать демонстрацию станков в московском офисе. По запросу согласуем удобное время.

На фото деталь толщиной 420 мм. Станок DK7740

В КНР существует ряд производителей, которые заявляют, к примеру, станок DK 7740. Нормально режет толщины  до 100 мм.  Разрезание 400 мм им недоступно, хотя в паспорте написано 400 мм. Для этого требуется более мощный генератор, что удорожает станок. Видео резки образца при токе 10 Ампер

Часть 2.

30 апреля 2018 г.

С момента написания первой части прошло 4 года. Во время пуско-наладочных работ (ПНР) у клиентов, мы иногда встречаем станки, изготовленные в Китае на других заводах. Для нас это возможность сравнить техническое исполнение станков. Отметим, что завозимые в РФ электроэрозионные станки хоть и незначительно, но все же улучшились. Так, например, станки чаще стали комплектовать компьютерами под управлением Win XP c программой обработки AutoCUT. Ранее это ПО в РФ было только у нас. Сегодня наши станки работают уже на Win 7. Рынок заставляет участников повышать уровень. Но все же ключевые узлы, определяющие точность и производительность оборудования, у большинства поставляемых в РФ станков, к сожалению, так и остались бюджетными в погоне поставщиков за максимальной прибылью. Рассмотрим различия в механике и электронике более подробно. 

Сходу определить дешевые станки позволяет внешний вид. На фото ниже электроэрозионные станки производства трех разных китайских заводов. Наши станки — желтого цвета. Справа внизу видим — шкаф и станина разного цвета. Конечно, кооперация в Китае очень развита. Однако, подобная экономия на покраску в едином стиле, выдает дешевое оборудование. В Китае, как и везде, тоже есть предприимчивые менеджеры, которые когда-то работали на заводе, изучили отрасль и не желая более «работать на дядю», открывают свой бизнес — интернет магазин. Зная поставщиков, они покупают станину, шкаф, станцию СОЖ у разных поставщиков, ориентируясь в основном на цену пониже, вешают шильдики завода, который уже не существует и отправляют такие станки в Россию. Конечно же, стоимость подобного станка очень привлекательна в глазах неопытного, но «умного» покупателя, решившего самостоятельно купить станок напрямую без посредников. Но надо понимать, что такой «электроэрозионный конструктор» имеет разных «родителей», и получение консультаций, в лучшем случае, превращается в длинную цепочку коммуникаций покупателя с настоящими производителями. Поскольку китайский менеджер, имея в прошлом в основном опыт продаж, обычно недостаточно знаком с технологией электроэрозионной обработки, он плохо понимает, что и как Вы хотите обработать. Общение превращается в трудности перевода и глухой телефон. И потом, этот менеджер ориентирован на прибыль, он уже получил деньги за станок, а далее заниматься муторной поддержкой с «некомпетентным русским» ему уже неинтересно и невыгодно. В итоге покупатель устает и начинает искать помощь в России.

Далее (на фото ниже) смотрим механику, направляющие и ШВП, те узлы, от которых прямо зависят первоначальная и долговременная точность станка. 
Направляющие на наших станках (см.левую колонку) — оригинал Hiwin покупаются напрямую на заводе, хоть это и дорого (Яндекс дает 1 млн. результатов если набрать в поисковике «фальсификат hiwin»). Они и обеспечивают станку долговременную (до 10-15 лет) точность 0,012мм. 
Справа на фото направляющие — рельсы с роликами, могут давать на этапе сдачи станка в эксплуатацию 0,03 мм, хотя в КП прописывают те же 0,012 мм. Именно это мы видели у клиента в Челябинской области. По итогам пуско-наладочных  работ мы передаем станки по точности (пример смотрите здесь).  Справа внизу видно как неаккуратно изготовлен сепаратор, что также говорит об уровне производства (это станок, окрашенный в белый цвет). На данных двух станках ролики  просто лежат в канавках на стальных рельсах. При этом цеховая пыль из воздуха свободно проникает в рабочие полости, что отрицательно сказывается на точности, вызывая преждевременный износ. Кроме того, в направляющих HIWIN имеется штуцер для централизованной ежедневной подачи смазки. В случае с открытыми роликами вряд ли оператор будет утруждать себя ежедневной смазкой. Да и сложно добраться до роликов, когда стол закрыт металлическим обвесом. В итоге вездесущая абразивная пыль попадая в смазку, приводит к ускоренному износу и потере точности перемещения рабочего стола.

Кстати, на наших станках, даже в эконом классе, используются оригинальные направляющие и ШВП HIWIN.

Цена нашего станка DK 7725 класса ЭКОНОМ составляет 14 000 USD. (на май 2018 г.)

Характеристики:

• Ход рабочего стола (mm) — 250×320
• Макс. скорость резки (mm²/min ) — 120
• Макс. высота заготовки  (mm) — 400
• Точность обработки  (mm) — 0,015
• Шероховатость поверхности (μm) — Ra<1.2

Стандартная комплектация

Многопроходная резка
Линейные направляющие Hiwin
ШВП Hiwin
УЦИ, оптические линейки с разрешением 0,005 мм
Операционная система Windows XP
Ввод программы осуществляется непосредственно из чертежа, разработанного в Autodesk AutoCAD.
Система ЧПУ: WIRECUT(AUTOCUT) — 4-х коорд. 
Монитор: Экран: 17«

Запросите на рынке коммерческое предложение на DK 7725 с аналогичной комплектацией и сравните цену…

В нашей линейке станков есть еще 4 старших класса, в каждом производительность, точность и комплектация идут по нарастающей. Подробно характеристики и комплектация здесь.

Далее смотрим электронику. Слева желтый — это наш станок, количество плат в два раза выше по сравнению с двумя справа (более крупным планом начинку смотрите здесь). Стабильная и разнообразная форма электрических импульсов — непременное условие производительности станка.

• промышленный компьютер с твердотельным (SSD) быстрым и надежным накопителем против обычной персоналки справа с жестким диском (HDD).
• стабилизатор входного 380 В напряжения. С ним вся электроника работает в тепличных условиях, не реагируя на скачки напряжения от работающих рядом мощных потребителей энергии типа обрабатывающих центров.
• три входных трансформатора (380 В) обеспечивают развязку силовых и управляющих цепей, для той же стабильности прожигающих импульсов.
• надежная автоматика немецкого бренда Шнайдер против китайской.

На фото (левая колонка — наш станок)

Оптические линейки с разрешением 1 мкм на нашем станке против 5 мкм позволяют более точно позиционировать деталь.

Натяжитель проволоки улучшает шероховатость обрабатываемой поверхности за счет снижения поперечных колебаний проволоки.

Ну и наконец, качество шрифта на шкафе ЧПУ (справа) кустарное, границы букв размытые. Внизу в амперметре рукой написаны символы. Хороший поставщик стремится к совершенству во всем.

Конечно, это только те различия, которые можно выявить осмотром станков.

Настоящая разница становится понятна, когда работаешь и на наших, и на других станках. Например, клиент из Питера, эксплуатируя оба станка, повторный заказ сделал уже в пользу нашего станка. Клиент из Челябинской области, где мы осмотрели синий станок, также говорит о явном преимуществе наших станков, купив второй у нас, а не у первого поставщика. Два года ранее мы им проводили модернизацию, заменив стойку ЧПУ, поэтому с нашим оборудованием они уже были знакомы…. 

В будущей части обзора мы проверим станки разных заводов на долговременную точность. Наш станок, на котором мы провели испытание через 2,5 года эксплуатации, сохранил паспортную точность.

Выбирая станок:

1. Запрашивайте у поставщика фото направляющих и внутренностей шкафа. Характеристики обычно указывают стандартные для этого типа станков. А вот реальные ли они, это уже вопрос, который вам предстоит выяснить, чтобы не купить станок низкого качества.
2. Проводите пробную обработку на территории поставщика. Многое прояснится. У Toyota этот принцип звучит так: чтобы разобраться в ситуации, надо увидеть всё своими глазами. (Принцип 12. Дао Toyota).
3. В договоре фиксируйте подробную комплектацию и характеристики.
4. Предусматривайте приемку станка по характеристикам, прописанным в договоре. А именно: точность, производительность, шероховатость, размеры зоны обработки.

Иначе, что вы предъявите поставщику, когда некондиционный станок уже привезут к вам в цех?

Выполнение этих четырех условий поможет вам получить станок, который прослужит 10-15 лет без потери точности, и не купиться на станки низового сегмента, которые теряют точность через пару лет и в самом Китае стоят на 30-60 процентов ниже станков средней ценовой категории.
В апреле 2019 года нам представилась возможность в ходе работ по продлению гарантии проверить 3 станка, приобретенных осенью 2016 — зимой 2017 гг. 
Точность 3-х электроэрозионных станков после 10,8-12,8 тыс.часов наработки, что эквивалентно 6,5 годам эксплуатации, составила 0,010-0,022 мм при паспортной точности 0,012 мм.
С отчетом, утвержденным клиентом, можно ознакомиться по ссылке. 

Подробнее о трех группах по качеству станков можно почитать здесь.

PS. Наш китайский друг говорит, что конфуцианство не поощряет высказываться о недостатках продукции других поставщиков. Однако, мы сделали исключение, т.к. нам важно скорейшее развитие промышленности нашего Отечества. Мы за то, чтобы наши люди работали на лучших станках. И судя по тому, что среди наших клиентов есть повторные заказы, производственники довольны качеством станков.

Хореографический станок

   

   

ВНИМАНИЕ!!! В СВЯЗИ С ПОВЫШЕНИЕМ ЦЕН НА МЕТАЛЛОПРОКАТ ПРОИСХОДИТ ПЕРЕРАСЧЕТ ЦЕН НА НАШУ ПРОДУКЦИЮ. АКТУАЛЬНЫЕ ЦЕНЫ УТОЧНЯЙТЕ ПО ТЕЛ.: 205-205-3.

Описание, изображение (включая цвет) на сайте носят информационный характер, не являются публичной офертой.

  Хореографические (балетные) станки имеют различные конфигурации и варианты крепления. В зависимости от расположения зеркал станок может быть с креплением к стене, в пол или стена/пол. Вариант крепления к стене  не может обеспечить необходимую степень надежности так как не всегда стена бывает монолитной, к гипсокартону надежно закрепить балетный станок не представляет возможным. Поэтому крепление в пол и стену самый надежный метод установки хореографического станка.

Одно из преимуществ стационарного хореографического станка – возможность изменения его размеров. Станок может тянуться вдоль всей стены огромного хореографического зала, а может, наоборот, быть усечён до меньших размеров.

Но за стандарт принят оптимальные размеры хореографического станка: интервал между стойками – 1,5-2 метра, общая высота– 1,1 метра. Чтобы поручень станка легко охватывался ладонью и при этом сочетал в себе высокую прочность и гибкость, принят его стандартный диаметр – 40- 50 миллиметров.

Для хореографических занятий практически при любых условиях подойдут все предлагаемые компанией Флагман Плюс модели стандартных размеров. Однако, если предполагаются репетиции и тренировки у одного станка большой протяжённостью и с привлечением большого числа людей, рекомендуется использовать хореографические станки с самым плотным и устойчивым к нагрузкам креплениям – «стена-пол». Такое крепление самое надежное и устойчивое, конструкции стоек зафиксированы в двух точках клиновыми анкерами 12*100мм, станки при сильных внешних воздействиях прослужат долгий срок.

   

Существуют однорядные и двухрядные хореографические станки. Необходимость многорядности станка вызвана тем, что на нём предполагаются занятия людей разных возрастов. Так дети будут держаться за нижний поручень, а взрослые – за верхний. Мы следуем стандартам размеров и высот при изготовлении хореографических (балетных) станков, но можем и изменить высоту гимнастического станка по вашему желанию.

Высоты расположения поручней в двухрядном хореографическом станке: 

• верхний 1100 мм от пола
• нижний  750 мм от пола

 Опорные стойки и крепеж в стену изготавливаются из нержавеющей полированной стали.

1. Стойка – диаметр трубы 38 мм или 50,8 со стенкой 1,5 мм.
2. Крепление в стену – труба 25,4*1,5мм.
3. Поручень деревянный диаметр 40 мм – бук, лиственница или дуб. Выбор поручня влияет на финальную стоимость балетного станка. 

 Стоимость хореографического станка (стоимость с жердью из лиственницы) :

• 2-х рядный с креплением в пол/стена – от 8 700,00/м.п. 
• 2-х рядный с креплением в стену – от 6 500,00/м.п.
• 2-х рядный с креплением в пол+ доп. стойка – от 9 500,00/м.п.
• 1 рядный с креплением в пол/стену – от 7 000,00/м.п.
• 1 рядный с креплением в стену        – от 5 000,00/м.п.
• 1 рядный с креплением в пол+ доп. стойка – от 7 700,00/м.п.

  Специалисты нашей компании также производят установку зеркал в балетные студии и спортивные залы.

 Правила выбора балетного станка.

• Не стоит экономить на этом оборудовании.
• Остановите свой выбор на дорогих, но достаточно качественных и экологически чистых материалах.
• Выбирайте фирмы, которые действительно специализируются на установке такого оборудования, ознакомьтесь с их работами.
• Поручень должен быть из твердых пород дерева, не покрывается лаком или каким- либо другим химическим составом, так как во время занятий пот рук должен впитываться в поручень, это позволяет рукам быть сухими и поможет избежать травм.  
• Если вы решили купить или заказать балетный станок, лучше всего заказывать из нержавеющей полированной или шлифованной стали, так как она со временем не дает коррозии, в отличии от кронштейна для балетного станка выполненного из черного металла и покрашен порошковой краской, которая в свою очередь фонит и выделяет “химию” в воздух. Да и чисто с эстетической стороны – станок из нержавейки выглядит более презентабельно и прослужит Вам долгие годы без каких-либо вложений!
• Прежде чем заказывать балетный станок, Вы должны определиться как и куда вы хотите крепить эту конструкцию. Если у Вас уже стоит зеркало и нет возможности его просверлить для кронштейнов, то лучше выбрать крепление в пол с дополнительной стойкой паралkельной основной. Если же Вы заказываете станок до покупки и монтажа зеркала, то лучше выбрать крепление в стену так как он не занимает много места и главное сообщить в зеркальную компанию, что бы они подготовили отверстия для крепежа балетного станка. А лучше всего заказывать зеркала и балетный станок в одной компании.
•  Балетный станок, а точнее поручень, может быть разной длинный, но стандарт это 1,5 и 2 метра. Высота поручня от пола должна быть на высоте 1100 мм –  это верхний уровень двухрядного станка, а нижний уровень поручня на высоте 750 мм.
• Диаметр поручня 40-50 мм и как уже говорилось выполнен он должен быть из твердых пород дерева.

  Прайс балетный станок 2021

     Консультации специалиста по телефону:

  +7 (391) 205-205-3

 Заявки на электронную почту:

[email protected]

 

• Зеркала для балетных студий и фитнес клубов

Лучшие распиловочные станки, топ-10 рейтинг циркулярок на стол

Настольная циркулярная пила представляет собой стационарный инструмент электрического типа, предназначенный для распиловки заготовок из самых разных материалов – древесины, пластика, металла. При установке специального диска можно работать даже с керамической плиткой. Такие агрегаты окажутся действительно незаменимыми на дачных участках, где ведутся различные строительные работы, в квартире они хорошо помогут сэкономить время и силы во время ремонта. В частности, с помощью данного инструмента удастся разрезать фанеру, паркетную доску, ламинат, дверные доборы, панели, сделанные из пластмассы.

В строительных магазинах представлен широкий выбор распиловочных станков, поэтому запутаться в ассортименте довольно просто. Чтобы с вами этого не случилось, мы решили составить для вас рейтинг лучших настольных циркулярных пил. В статье мы не только расскажем о самой популярной продукции, проанализируем характеристики моделей, но и приведем некоторые советы относительно грамотной покупки изделия.

Как правильно выбрать настольный распиловочный станок?

По большому счету, все такие аппараты имеют похожую конструкцию, однако зачастую они могут иметь дополнительные элементы, позволяющие в значительной степени расширить функциональную сторону инструмента, повысить безопасность обращения с ним. Изделие помещается в металлический или пластмассовый корпус с одной или двумя рукоятками. Вследствие высокого количества оборотов для безопасности пильный диск закрывается специальным защитным кожухом, открывающимся только тогда, когда инструмент подносят к заготовке.

Еще есть платформа, помогающая удерживать диск в заданном положении. В комплекте с изделием поставляется расклинивающий нож – с его помощью удастся освободить полотно, если оно увязнет в материале. Требуемое количество оборотов достигается при помощи электродвигателя, на который с помощью болтов устанавливается диск. Одной из основных особенностей циркулярных пил является возможность распиливать материал исключительно по прямой линии, дуговой резки здесь не предусмотрено.

В зависимости от глубины пиления инструмент можно разделить на несколько групп: малые (они способны пропиливать материал на глубину до 46 мм), средние (до 55 мм), большие (до 70 мм) и профессиональные, в которых данный параметр может достигать 140 мм. Удобнее всего пользоваться настольными цирулярными пилами. При их применении инструмент располагается стационарно, перемещается только распиливаемый материал. При необходимости можно прорезать заготовку под различными углами в продольном либо в поперечном направлении. Одним из ключевых преимуществ данного инструмента является незначительная масса и высокий уровень мобильности. С его помощью можно работать с заготовками, ширина которых превышает 60 см. Однако прибор довольно сильно вибрирует в процессе работы, что может негативно сказаться на итоговом качестве реза.

При выборе аппарата следует обязательно обращать внимание на мощность двигателя. В этом плане приборы можно разделить на три группы: маломощные инструменты обладают двигателем, мощность которого не превышает 800 Вт. С их помощью удастся справиться с легкими изделиями. Универсальная продукция оборудована мотором от 800 до 1200 Вт. Профессиональные конструкции обладают мощностью свыше 1200 Вт.

При выборе моделей для включения в наш рейтинг лучших настольных распиловочных станков мы учитывали все приведенные выше факторы, а также обращали внимание на отзывы пользователей и соотношение цены и качества. В обзоре вы не найдете очень дорогостоящую продукцию, так как мы старались включить сюда только изделия приемлемой стоимости, чтобы каждый наш читатель мог подобрать себе аппарат по средствам. Теперь самое время приступить к анализу эксплуатационных характеристик конкретных моделей.

Десять лучших моделей настольных распиловочных станков

10. DeWALT DW745

Несмотря на невысокий уровень мощности электродвигателя данная продукция, может использоваться не только в бытовых условиях, но и в рамках небольшого производства. Наибольшая ширина заготовки составляет 315 мм с левой стороны и 610 с правой. Если пилить под прямым углом, то максимальная глубина распила может достигать 77 мм. Если же делать это под наклоном 45 градусов, по этот параметр сокращается до 57 мм. Прорезиненные ножки в значительной степени снижают уровень вибрации инструмента во время работы, что положительно сказывается на точности работы инструмента. При разработке аппарата инженеры установили здесь надежную защиту от перегрева и перегрузки. Если диск застрянет в материале, то сработает система защиты, которая отключит двигатель и не позволит ему перегореть.

Техника помещена в стальной каркас, который надежно защищает инструмент от разного рода физических повреждений, неизбежный во время строительных и ремонтных работ. Помимо этого, предусмотрена надежная система удаления пыли, благодаря которой линию реза будет всегда видно. Масса устройства составляет 22 кг. Габаритные размеры инструмента – 577х742х425 мм, площадь стола – 630х570 мм. Здесь удастся использовать режущий диск с максимальным диаметром 250 мм, количество оборотов достигает 3800 в минуту. Угол наклона диска регулируется от -3 до 48 градусов.

Преимущества:

• Довольно точный упор, обеспечивающий высокую точность работы;
• Мощности вполне достаточно для использования в домашний условиях;
• Есть ножки, позволяющие гасить излишнюю вибрацию;
• На валу диска биения обнаружено не было.

Недостатки:

• Немного шумноватый инструмент;
• Не слишком удобное местоположение кнопки включения.

DeWALT DW745

9. Metabo TKHS 315 M DNB

Это профессиональный инструмент повышенной точности, однако работать с ним можно исключительно в мастерской, так как он функционирует только от трехфазного тока. Устройство оборудовано электродвигателем повышенной мощности – 3100 Вт. Максимальный диаметр пильного диска может достигать 315 мм, что обеспечивает высокий уровень производительности. В комплекте с инструментом поставляются параллельные и угловые упоры, высоту пильного полотна можно отрегулировать в зависимости от конкретных потребностей. Максимальное количество оборотов пильного диска составляет 2990 оборотов в минуту. Наивысшая глубина реза под прямым углом полотна – 85 мм, если же рез ведется под наклоном 45 градусов, то параметр сокращается до 53 мм. Инструмент у разработчиков получился достаточно тяжелым – 77 кг, причем величина площадки составляет 800х600 мм.

Корпус агрегата выполнен из листовой стали повышенной прочности, которая окрашивается порошковыми красками, столешница изготавливается из оцинкованных материалов. Есть механизм, позволяющий удлинить рабочую поверхность в случае, если есть необходимость работы с широкими заготовками. Хорошо продумана система удаления опилок. Для комфортной транспортировки у станка есть колесики и рукоятки.

Преимущества:

• Можно распиливать довольно крупные заготовки;
• Подходит и для грубого, и для точного пиления;
• Высочайшее качество изготовления и сборки;
• Есть все необходимое для комфортной работы.

Недостатки:

• Работает только от сети 380 В.

Metabo TKHS 315 M DNB

8. Bosch AdvancedTableCut 52

Многофункциональная универсальная продукция, разработанная как для прямолинейной, так и для продольной и даже угловой распиловки заготовок, выполненных из древесины самых разных пород, начиная наиболее мягкими и заканчивая самыми жесткими. Инструмент прекрасно подходит и для домашнего использования, и для мастерской. Он занимает минимальное количество свободного пространства, к тому же с его помощью можно распускать различные древесные и стружечные плиты. Вертикальный угол распила регулируется в пределах от 0 до 45 градусов. Оригинальной возможностью является регулировка горизонтальных углов пиления от -60 до 60 градусов. Изменение данного параметра осуществляется за счет специального тянущего рычага и поворотной рукоятки.

Пильные полотна не требуют специального обслуживания в процессе эксплуатации – нет необходимости их смазывать или затачивать. Пропиливание осуществляется без вибрации за счет использования новейшей технологии NanoBlade. При помощи системы SDS можно заменить пильное полотно вручную, без использования ключа. Прибор отличается довольно долгим периодом гарантийного обслуживания – 3 года. Под прямым углом максимальная глубина реза составляет 52 мм, при угле наклона 45 градусов – до 35 мм. Масса устройства не очень большая – 8,5 кг. Изделие оборудовано электродвигателем, мощность которого 550 Вт. В комплекте поставляется универсальный щиток, не допускающий попадания стружки и опилок в глаза оператору, есть толкатели и опоры, защищающие руки при распиливании любых заготовок.

Преимущества:

• Устройство позволяет справиться практически с любыми бытовыми задачами;
• Есть возможность регулировки угла наклона с точностью до градуса;
• Пилящее полотно не нуждается в обслуживании;
• Есть защитные инструменты, обеспечивающие безопасность оператора;
• Продолжительный период эксплуатации;
• Высокое качество изготовления и сборки.

Недостатки:

• Можно работать только с древесиной и деревосодержащими материалами, не подходит для полимеров и металлов.

Bosch AdvancedTableCut 52

7. Metabo TKHS 315 C DNB

Модель разрабатывалась для работы с древесиной и строительными и отделочными материалами, выполненными на ее основе. Может использоваться и в бытовых условиях, и на строительной площадке. Мощность двигателя составляет 2800 Вт. Его показатели производительности позволяют решать даже достаточно сложные задачи. В комплекте поставляется параллельный упор, обеспечивающий точный и прямолинейный рез. Диаметр пильного диска составляет 315 мм – значительно выше среднего показателя. Он обеспечивает распиловку достаточно толстых досок. Предусмотрена возможность расширения основания для заготовок, благодаря чему можно комфортно и легко работать с широкими продуктами.

Изделие характеризуется конструкцией повышенной прочности. Корпус производится из стальных листов, столешница оцинкованная. Для обеспечения максимального уровня безопасности человека, работающего на этом станке, имеется защитный прозрачный кожух из специальной пластмассы. Ножки можно открутить и установить пилу непосредственно на верстак или на стол, есть прорезиненные прокладки. Сами ножки при необходимости прикручиваются к полу болтами или анкерами. Количество оборотов достигает 2990 в минуту. Наибольшая глубина пропила – 85 мм.

Преимущества:

• Высокая точность реза;
• Минимум вибрации во время работы;
• Возможность использовать в бытовых и промышленных условиях;
• Увеличенная глубина пропила;
• Надежность и долговечность.

Недостатки:

• Для использования в быту инструмент несколько дороговат.

Metabo TKHS 315 C DNB

6. Энкор Корвет 11М

Универсальная продукция, которую при условии установки специальных дисков можно использовать для работы не только с древесиной, но и с ламинированными панелями, различными пластмассами, с алюминиевым профилем и другими аналогичными материалами. У изделия установлен коллекторный двигатель повышенной мощности, обеспечивающий высокую скорость вращения пильного диска. Корпус изготавливается из твердого пластика с ребрами жесткости. Он способен выдерживать значительные физические нагрузки во время работы. Пускатель двигателя электромагнитный, благодаря этому полностью исключается поражение пользователя током даже при условии возникшей неисправности. Защитный кожух диска обладает оригинальной конструкцией, которая также призвана обеспечить повышенную безопасность работы.

Система регулировки угла наклона и вылета пильного диска плавная. На рабочую поверхность можно установить транспортирный или параллельный упоры, которые идут в комплекте. Вместе с пилой идет еще и разборная подставка, позволяющая устанавливать ее не на столе или верстаке, а автономно. Также предусмотрено переходное кольцо для дисков, чей диаметр посадки составляет 32 мм. Для сбора стружки к инструменту можно подключить пылесос. Максимальный диаметр дисков составляет 255 мм. Зубчатая передача, отвечающая за перевод крутящего момента на диск, хорошо сопротивляется износу и серьезным нагрузкам. Наибольшее количество оборотов – 5000 в минуту.

Преимущества:

• Довольно бюджетная модель;
• Можно подключить пылесос;
• Есть отверстия для установки фрезера или лобзика;
• Не очень шумно работает.

Недостатки:

• Пластиковый корпус все-таки не совсем то, что нужно, для настольного распиловочного станка.

Энкор Корвет 11М

5. Metabo TS 216

Достаточно легкая настольная конструкция, которую при необходимости можно переносить всего одной рукой. Устройство производится на базе нескручиваемого трубчатого рамного каркаса, что делает его подходящим даже для довольно жестких условий эксплуатации даже на строительной площадке. Здесь установлен высоко моментный двигатель, оборудованный электронной системой защиты от перегрузок. Также у него предусмотрен моторный тормоз, позволяющий остановить вращение пильного диска в течение всего лишь трех секунд. Имеется система защиты от повторного запуска: с ее помощью можно не допустить непреднамеренного пуска двигателя после прерывания электропитания. Конструкция оборудована плавным пуском – данная технология помогает в значительной степени продлить срок службы мотора и редуктора.

Параллельный упор отличается высокой точностью, также у него есть двусторонняя фиксация. Точность наклона пильного диска обеспечивается специальной направляющей с зубчатым венцом. В нулевое положение он будет возвращаться автоматически после осуществления обратного распила. В конструкции пилы есть фиксатор шпинделя, помогающий поменять пильный диск в течение всего лишь нескольких секунд. Вместе с устройством поставляется расклинивающий нож, причем он встроен в саму пилу – при необходимости транспортировки инструмента его можно опустить и зафиксировать в таком положении. Стол при необходимости расширяется строго на заданное значение. Разработчики установили здесь двухточечную систему отвода опилок, что обеспечивает беспыльную работу.

Преимущества:

• Незначительная масса аппарата – можно переносить даже одной рукой;
• Высокое качество изготовления и сборки продукции;
• Система плавного пуска;
• Приличная мощность для своей стоимости;
• Удобно работать вне зависимости от сложности условий.

Недостатки:

• Резиновые вставки, снижающие вибрацию, периодически выскакивают.

Metabo TS 216

4. Makita 2704

Это довольно дорогостоящая модель, оборудованная двигателем, мощность которого составляет 1650 Вт, на холостом ходу эта пила способна развивать до 4800 оборотов в минуту. Это позволяет выполнять пропилы, глубина которых достигает 91 мм. Допускается работать с древесиной, пластиком и иными аналогичными материалами, но пилить металлы, продукцию на асбестоцементной основе, резиноподобные материалы. Оптимально подходит для работы в домашних условиях или же в небольшой столярной мастерской, где ее применение требуется время от времени. Конструкция не слишком высокая, поэтому с легкостью может поместиться на верстаке, однако в комплекте идет набор ножек и уголков для того, чтобы смонтировать подставку открытого типа. Помимо компактности и мобильности, конструкция характеризуется высоким уровнем точности при необходимости обработки небольших деталей.

На станке удастся производить косые, прямые, комбинированные и иные распилы, делать торцевание заготовок. От предыдущих моделей устройство унаследовало систему стабилизации пускового тока, надежный электрический тормоз, останавливающий двигатель через пару секунд после отключения питания и четырехсекционный рабочий стол. У последнего левые и правые части являются раздвижными, поэтому при необходимости можно обрабатывать заготовки приличных размеров. Столешница производится из литого чугуна, поверхность его тщательно отшлифована. Канавки под установку транспортира находятся и справа, и слева от распиловочного диска.

Преимущества:

• Распиливает заготовки чисто и достаточно быстро;
• Столешница производится из тщательно отшлифованного литого чугуна;
• Предусмотрена надежная защита двигателя от перегрева;
• Система выравнивания пусковых токов продлевает срок службы инструмента.

Недостатки:

• Высокая стоимость оборудования.

Makita 2704

3. RYOBI RTS1800

Замыкает тройку лучших настольных циркулярных пил конструкция производства известной японской компании, которая славится своими высокотехнологичными приборами. Данная модель не стала исключением. Ее решили обеспечить электродвигателем мощностью 1800 Вт, благодаря чему работает она довольно быстро и эффективно. Столешница выполнена из литого алюминиевого сплава, при помощи которого удалось получить надежную опору и гарантировать аккуратный рез вне зависимости от используемого материала. Как и у большинства представленных в нашем обзоре конструкций, данное устройство имеет раздвижную конструкцию столешницы, за счет чего можно работать с заготовками, ширина которых составляет до 480 мм.

Боковая направляющая оснащена двумя точками фиксации. Регулировочная рукоятка выполняет несколько функций – с ее помощью можно отрегулировать как высоту пропила, так и угол наклона пильного диска. Оборудование оснащено надежной защитой от заклинивания диска и перегрузки, благодаря чему удается обеспечить продолжительный период эксплуатации и гарантировать, что инструмент в ходе этого времени не выйдет из строя. Транспортир позволяет изменить угол пропила от -60 до +60 градусов от вертикали. Для хранения дополнительных деталей имеется встроенный отсек.

Преимущества:

• Весьма мощная продукция для своей стоимости;
• Литой алюминиевый стол;
• Наличие системы плавного пуска;
• Превосходное качество изготовления;
• Продолжительный период эксплуатации;
• Надежность.

Недостатки:

• У диска имеется незначительный люфт.

RYOBI RTS1800

2. Hitachi C10RE

Этот распиловочный станок рассчитана на использование либо в условиях домашних условиях, либо при мелкосерийном производстве. Можно подключать это оборудование к пылесосу благодаря наличию специального патрубка для отвода опилок и стружки, что позволяет в значительной степени сэкономить время на уборке помещения после окончания работы. Вполне естественно, что продукция оснащена защитным кожухом и системой плавного запуска. Мощность двигателя составляет 1600 Вт – этого вполне достаточно для работы с довольно толстыми заготовками. При необходимости устройство можно подключить не только к пылесосу, но и к принудительной вытяжной вентиляции.

Устройство продается в полностью разобранном виде, однако инструкция по сборке довольно понятная, поэтому привести его в рабочее состояние удастся в течение короткого времени. Максимальный диаметр пильного диска составляет 250 мм при размере посадочного отверстия 30 мм. Глубина пропила при прямой подаче диска составляет 73 мм, если же он находится под углом 45 градусов, то этот параметр сокращается до 63 мм. Максимальное количество оборотов на холостом ходу 4800 в минуту. Изначальная площадь стола – 640х470 мм. Масса устройства 25 кг, поэтому его можно переносить и в руках.

Преимущества:

• Небольшие габаритные размеры продукции;
• Приличная глубина пропила диска;
• Высокий уровень надежности оборудования;
• Простота использования;
• Легко собрать своими силами;
• Отличное качество реза, минимальное количество отходов.

Недостатки:

• Тормоз двигателя работает слабовато;
• Немного люфтит фиксированный угол наклона диска – примерно на пару градусов.

Hitachi C10RE

1. ЗУБР ЗПДС-255-1500

Наконец-то мы можем вам представить лидера нашего обзора лучших настольных циркулярных пил. Этот многофункциональный инструмент предназначен для выполнения почти всех работ по древесине. Спектр работ довольно широк во многом за счет возможности подключения фрезерного станка и электрического лобзика. В результате, изделие из обыкновенного распиловочного станка превращается в полноценный деревообрабатывающий инструмент. К примеру, это оборудование пригодится для выполнения продольных, наклонных, косых и комбинированных пропилов, можно даже производить фигурное пиление. Устройство оснащено электромагнитным выключателем, который не допускает случайных включений. При подаче заготовки к пильному диску, защитный кожух будет автоматически подниматься, защищая тем самым пользователя от возможных повреждений.

Защита от перегрузки надежная, причем двигатель после нее восстанавливается практически моментально. Устройство оборудовано специальным лазерным указателем, который с очень высокой точностью отображает линию реза. Регулировка глубины пиления плавная, а не ступенчатая, что очень удобно. Прибор оснащен регулируемым расклинивателем, который не допускает зажатия диска. Продольные и угловые направляющие регулируются плавно, поэтому можно строго выставить требуемый размер заготовки. В комплекте с аппаратом поставляется толкатель подачи заготовки, поэтому можно работать даже с небольшими изделиями, не боясь получить травму.

Преимущества:

• Вполне приемлемая стоимость для столь многофункционального оборудования;
• Металлический корпус, устойчивый к физическим воздействиям;
• Можно установить дополнительные электроинструменты;
• Превосходное качество сборки;
• Продолжительный период гарантийного обслуживания – целых 5 лет;
• Есть возможность работать с древесиной значительной толщины.

Недостатки:

• Не обнаружено.

ЗУБР ЗПДС-255-1500

В заключении полезное видео

Рейтинг лучших настольных распиловочных станков завершен. Мы постарались собрать как можно большее количество информации по каждой из моделей, чтобы вы сумели приобрести для себя самый подходящий инструмент, который в полной мере будет отвечать всем вашим требованиям. Если же у вас остались какие-либо вопросы, то не стесняйтесь задавать их нам в комментариях к статье – мы разъясним для вас все непонятные моменты.

Как выбрать распиловочный станок? Уроки для начинающих How to choose sawing machine.

Watch this video on YouTube

о конструкции классического бритвенного станка

 

Разбираемся в анатомии классической бритвы

Конструкция т-образного станка

Классическая безопасная бритва состоит из ручки и головы. Ручку иногда называют ногой. Голова станка состоит из плиты и крышки.

 

Классическая безопасная бритва: 1 — ручка или нога, 2 — плита, 3 — крышка

Чаще всего встречают трех- и двухсоставные т-образные станки. В трехсоставных ручку, плиту и крышку можно отделить друг от друга при разборке. Самый известный пример трехсоставной бритвы — Muhle R89.

 

Трехсоставная бритва: крышка, плита и ручка отделяются друг от друга

В двухсоставных станках плита конструктивно объединяется с ручкой, а крышка фиксируется с помощью винта в нижней части ручки. Пример двухсоставного станка — Muhle R41 Twist.

 

Muhle R41 Twist — классический двухсоставной станок

Также встречаются станки типа «бабочка». У бритв этого типа ручка, крышка и плита не снимаются. Для установки лезвия с помощью винта раскрывается крышка, которая состоит из двух створок. Один из самых известных станков типа «бабочка» — Feather Popular.

 

Feather Popular — популярная бритва типа «бабочка»

Анатомия и физиология «головы» классического станка

Конструкция головы сильнее всего влияет на характеристики эффективности и комфорта классической безопасности бритвы. Ниже описаны основные типы голов, а также их свойства.

Тип головы: закрытая и открытая

Первые модели т-образных станков имели открытый тип головы. В этом можно убедиться, взглянув на чертежи изобретателя безопасной бритвы господина Жиллетта.

 

Изобретатель Жиллетт придумал бритву с гребенкой

Станки с открытым типом головы считаются эффективными и агрессивными. Плиты станков этого типа имеют гребенку, которая хорошо отводит пену, а также способствует сбриванию даже очень длинной щетины.

Особняком стоит знаменитый станок Muhle R41. Это бритва с открытым типом головы. Но вместо гребенки у нее зубцы. Из-за этого голову R41 иногда относят не к open comb, а к tooth comb станкам.

 

Muhle R41 — станок с открытой головой типа tooth comb

Станками с открытой головой чаще пользуются мужчины, которые бреются через каждые два или три дня. Они предпочитают отрастить длинную щетину, которую удобно срезать более эффективным и агрессивным станком.

Станки с закрытыми головами появились позднее. Нижняя плита этих бритв имеет сплошную гарду, которая уменьшает травматичность при контакте кожи с лезвием. Для отвода пены на гарде есть специальные насечки. Классический пример станка с закрытой головой — Muhle R89.

Бритвы closed comb считаются более комфортными и мягкими по сравнению с open comb. Их чаще предпочитают мужчины, которые бреются ежедневно или через день.

Прямой и косой рез

Станки с прямым резом появились первыми. Они встречаются чаще всего. Например, Muhle R89 и R41 относятся к бритвам с прямым резом. Станки этого типа удаляют щетину рубяще-режущим движением. При этом вектор силы образует угол 90 ° по отношению к волосу.

Станки с косым резом были предложены на 11 лет позже бритв с прямым резом. Изобретатель Томас Уайльд решил использовать для повышения эффективности бритв принцип гильотины. Для этого он предложил конструкцию станка, в которой лезвие устанавливается на косую. Отсюда пошло название косорез.

 

Пример станка с косым резом — Alpha Ecliptic slant

В слантах или косорезах лезвие удаляет щетину ссекающим движением. При этом вектор силы направлен к волосу под углом, которые меняется в зависимости от конструкции головы и конкретной модели станка.

 

В слантах реализован принцип гильотины: рез под углом или косой рез

В дальнейшем конструкцию слантов усовершенствовали за счет сильного искривления головы. Кривая голова скручивает лезвие. Из-за этого меняются свойства режущей кромки. Это повышает эффективность станка, делает его более агрессивным.

Косорезы бывают с открытой и закрытой головой. Пример станка с открытой головой — Phoenix bakelite slant. Пример станка с закрытой головой — Merkur 37c.

Станки с прямым и косым резом сложно сравнивать. Они не лучше и не хуже друг друга. При выборе ценители ориентируются на собственные предпочтения и даже ощущения. Дело в том, что на коже бритвы с прямым и косым резом ощущаются по-разному.

Гэп, спан и вылет лезвия

Это важнейшие характеристики т-образных бритв, от которых зависит эффективность и комфортность бритья.

Гэп или зазор — расстояние между лезвием и плитой головы. Спан — расстояние от края лезвия до края плиты. Вылет — расстояние от края лезвия до воображаемой линии, которая соединяет крышку и плиту головы.

 

Безопасная бритва: 1 – gap, 2 – span, 3 – вылет

На агрессию станка, эффективность и комфортность бритья влияют все три параметра: гэп, спан и вылет. Более того, агрессия зависит еще и от типа гарды, веса станка и манеры бритья.

Нельзя сказать, что эффективность и комфорт бритвы в большей мере зависят от какого-то одного фактора, например, от гэпа или вылета. Тем не менее можно вывести закономерности:

• Чем больше гэп, спан и вылет, тем бритва эффективнее и агрессивнее.
• Чем меньше эти параметры, тем станок комфортнее.

Бритвы с регулированием агрессии

Регулируемые станки пользуются популярностью благодаря возможности настроить аппарат в соответствии с предпочтениями владельца, особенностями кожи и длины щетины. По сути владелец получает в распоряжение несколько бритв: от мягкой для ежедневного бритья до агрессивной для сбривания длинной щетины.

Есть два способа регулирования агрессии. Первый — механический. С помощью регулятора позиций владелец выбирает один из предустановленных режимов бритья. По сути механизм меняет геометрию головы, в результате чего изменяются гэп, спан и вылет. Одним из самых популярных станков с регулированием агрессии является Merkur Progress.

 

Merkur Progress — популярный станок с регулированием агрессии

Второй способ регулирования агрессии — сменные плиты. Яркий пример — т-образные станки Rockwell 6C и 6S. По сути это шесть разных бритв в одной. Три двухсторонние плиты обеспечивают разные уровни агрессивности, что позволяет каждому мужчине найти подходящий режим бритья.

 

Бритва Rockwell по сути представляет собой шесть станков в одном

О ручках классических станков

Ручка или нога т-образной бритвы влияет на эффективность и комфортность бритья. Но подробно писать об устройстве ручки не имеет смысла по двум причинам. Первая — ручку надо рассматривать только в комплексе с головой. Одна и та же нога может по-разному работать с той или иной головой.

Вторая — каждый мужчина должен выбирать бритву и ручку под себя. Одному человеку удобнее бриться станком с тяжелой и толстой ногой. Другой предпочитает короткую ручку с набалдашником на конце. Третьему понравится тонкая и длинная нога и так далее.

При выборе ручки ориентируйтесь на следующие тезисы:

• «Родная» нога бритвы обычно лучше ручки стороннего производителя. При использовании «чужой» ручки может измениться баланс станка, что влияет на эффективность бритья и комфорт.
• Удобство формы. Здесь нужно подержать станок в руках и даже испытать его.
• Наличие насечки. Она нужна, чтобы не ронять станок во время использования.
• Физические параметры: длина, диаметр, вес. Их тоже нужно выбирать с учетом личных предпочтений.

Некоторые ценители предпочитают бриться так называемыми «франкенштейнами»: сборными станками, голова и ручка которых производятся разными компаниями. Но все-таки уважающие себя производители рассчитывают параметры бритв с учетом геометрии головы и физических параметров ручки.

 

Ручки для бритв могут иметь разную форму

Материал изготовления т-образной бритвы

Этот параметр влияет на практические характеристики станков. Например, легкий станок из пластика или бакелита удобно возить с собой в командировку или брать в поход. Бритва из стали обычно тяжелее станка из сплава, что надо учитывать во время бритья. Подробности об основных материалах изготовления станков ниже.

Бритвы из пластика

Пластиковые бритвы имеют несколько преимуществ и недостатков. Они очень легкие, поэтому пластиковые «тэшки» — удачный походный вариант. Также они обычно дешевые, что тоже очень важное преимущество.

Небольшой вес станков из пластика сказывается на бритвенных характеристиках. Чтобы легкий станок брил, на него приходится давить. У мужчин с предрасположенностью это может вызывать врастанье волос и раздражение.

Важный недостаток пластиковых станков — нестабильность формы. Под воздействием высокой температуры, например, в очень горячей воде или даже под воздействием прямых солнечных лучей, они могут деформироваться. Поэтому пластиковые станки нельзя дезинфицировать кипячением.

Особняком стоят бакелитовые т-образные станки. Бакелит — очень прочный и легкий материал. Его используют даже для производства оружия. При этом бакелит такой же легкий, как обычная пластмасса. Поэтому если вам нужен походный легкий станок, предпочитайте продукцию из бакелита. Известный бакелитовый станок — Phoenix Open Comb Slant.

 

Бакелитовый слант

Станки из сплавов

Это металлические бритвы, произведенные методом литья под давлением. Бритвенные станки производят из разных сплавов:

• Силумин. Это низкосортные изделия, которые легко деформируются и ломаются.
• Латунь. Этот сплав подходит для изготовления качественных станков. Пример — итальянские бритвы Fatip.
• ZAMAC или сплав цинка с алюминием. Из этого сплава также получаются отличные станки. Пример — бритвы Muhle R89 и R41.

Бритвы из латуни и ZAMAC достаточно прочные и долговечные. Это справедливо при соблюдении одного условия: нанесения качественного антикоррозионного покрытия. От защитного слоя зависит, сколько прослужит вам бритва. Поэтому покупайте бритвы из сплавов только проверенных производителей.

 

Бритвы Fatip делают из латуни и покрывают антикоррозионным напылением

NB! Бритвы из сплава с антикоррозионным покрытием нуждаются в бережном обращении. Их нельзя чистить абразивными веществами, царапать, ронять с большой высоты. Механические воздействия могут повредить покрытие, а это рано или поздно приведет к коррозии станка.

Станки из стали

Это т-образные бритвы премиального сегмента. Обычно они тяжелее станков из сплавов, что нужно учитывать во время бритья. В остальном бритвенные характеристики станков из стали и из сплава не отличаются.

Стальные «тэшки» считаются боле долговечными по сравнению с бритвами из сплавов. На профильных форумах гуляет шутка: если станок из сплава при бережном отношении прослужит вам всю жизнь, то стальной бритвы хватит на несколько жизней.

Некоторые ценители считают стальные станки более эстетичными по сравнению с бритвами из сплава. Это спорное утверждение, так как непосвященный человек вряд ли на глаз отличит бритву из сплава от бритвы из стали.

У стальных «тэшек» есть недостаток: обычно они намного дороже бритв из сплавов. Пример станка со стальным характером — Muhle Rocca.

 

Muhle Rocca — т-образный станок из стали

Классическая безопасная бритва: эффективность, комфорт, эстетичность

Именно так можно охарактеризовать любимые многими «тэшки». А определяются эти характеристики как раз конструкцией или «анатомией» бритвы. Учитывайте ее при выборе и использовании станков. Это помогает бриться чисто и с удовольствием.

 

Автор статьи: Дмитрий Дементий.

Что такое машинное обучение? Определение – Экспертная система

Машинное обучение – это приложение искусственного интеллекта (ИИ), которое предоставляет системам возможность автоматически учиться и совершенствоваться на основе опыта без явного программирования. Машинное обучение ориентировано на разработку 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 обучать 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.
• Полуконтролируемые 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 / обучения. 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 являются наиболее важными характеристиками 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 называется сигналом 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.

Машинное программирование

: что впереди?

Представьте себе программу, которая создает собственное программное обеспечение. В этом суть машинного программирования. Как и другие области искусственного интеллекта, машинное программирование существует с 1950-х годов, но сейчас оно переживает переломный момент.

Машинное программирование потенциально может переопределить многие отрасли, включая разработку программного обеспечения, автономные транспортные средства или финансовые услуги, по словам Джастина Готчлиха, руководителя отдела исследований в области машинного программирования в Intel Labs. Эта недавно созданная исследовательская группа в Intel фокусируется на перспективах машинного программирования, которое представляет собой сочетание машинного обучения, формальных методов, языков программирования, компиляторов и компьютерных систем.

В беседе с Knowledge @ Wharton во время визита в Пенн Готчлих обсуждает, почему, по его мнению, исторический способ программирования ошибочен, что движет ростом машинного программирования, какое влияние оно может иметь и другие связанные с этим вопросы.Он был основным докладчиком на PRECISE Industry Day 2019, организованном центром PRECISE в Penn Engineering.

Ниже приводится отредактированная стенограмма разговора.

Knowledge @ Wharton: Учитывая ажиотаж вокруг ИИ, многие люди знакомы с машинным обучением. Однако большинство из нас не понимает, что означает «машинное программирование». Не могли бы вы объяснить разницу между ними?

Justin Gottschlich: На самом высоком уровне машинное обучение можно рассматривать как подмножество искусственного интеллекта.Существует множество различных методов машинного обучения. Одна из самых известных в настоящее время называется «глубокие нейронные сети». Это во многом способствовало огромному прогрессу, который мы наблюдаем за последнее десятилетие. Машинное программирование – это автоматизация разработки и сопровождения программного обеспечения. Вы можете думать о машинном обучении как о подмножестве машинного программирования. Но в дополнение к использованию методов машинного обучения, которые являются приблизительными типами решений, в машинном программировании мы также используем другие вещи, такие как формальные методы синтеза программ, которые обеспечивают математические гарантии для обеспечения точного поведения программного обеспечения.Вы можете думать об этих двух точках как о спектре. У вас есть приблизительные решения на одном конце и точные решения на другом конце, а между ними есть сочетание нескольких различных способов их комбинирования. Каждая из этих вещей является частью более широкого ландшафта машинного программирования.

Knowledge @ Wharton: Значит, машинное программирование – это когда вы создаете программное обеспечение, которое может создавать больше программ?

Gottschlich: Вправо.

Knowledge @ Wharton: Как это могло произойти? Не могли бы вы привести пример?

Gottschlich: Основная идея машинного программирования – создание программного обеспечения, которое создает собственное программное обеспечение.Недавно мы создали систему, использующую генетические алгоритмы, которая позволяет вам брать определенные примеры ввода / вывода, а затем, прогоняя их через ряд итераций – мы называем их «эволюциями» в пространстве генетических алгоритмов – она ​​автоматически синтезирует программу, которая будет соответствовать ввод и вывод. Вы делаете это на этапе обучения. Затем он берет новые примеры ввода / вывода, которых он никогда раньше не видел, и генерирует новые типы программ.

«Основная идея машинного программирования – создание программного обеспечения, которое создает собственное программное обеспечение.”

Knowledge @ Wharton: Какие отрасли, по вашему мнению, будут больше всего затронуты машинным программированием и в течение какого периода времени?

Gottschlich: На самом высоком уровне можно было представить, что любая из отраслей, которые в основном основаны на программном обеспечении, получит от этого огромную выгоду. Ранее в этом году (в 2019 году) был проведен опрос, который показал, что у нас открыто около полумиллиона вакансий компьютерных ученых.Это программные позиции, которые нам необходимо заполнить. Но мы готовим только около 10% программистов с академической подготовкой для выполнения этих ролей. То, что мы имеем в индустрии программного обеспечения, по сути, является узким местом предложения. Если мы сможем автоматизировать некоторые из простых задач – чтение файла, анализ данных, тестирование разработки программного обеспечения – это значительно ускорит темпы разработки программного обеспечения. Так что это, вероятно, первая область, на которую может повлиять машинное программирование.

Другая область, на которую, я думаю, сильно повлияет, – это автономные системы.Основным компонентом этих систем является программное обеспечение. Например, большая часть того, что удерживает нас от перехода на уровень автономии 4 или 5 – это точка, в которой автомобиль может по существу справиться со всеми нюансами поведения за рулем – большим узким местом является реализация и алгоритмы машинного обучения. системы. Если мы сможем построить их автоматически, эти автономные системы также будут ускоряться в своем развитии.

Knowledge @ Wharton: Говоря об автомобильной промышленности, как вы думаете, какое влияние машинное программирование окажет на движение к автономности?

Gottschlich: Как я уже упоминал ранее, мы недавно создали систему, которая использует генетический алгоритм для автоматического создания программ.Одна из частей генетического алгоритма – это «функция приспособленности». Вы можете думать об этом как о способе оценки точности программ или результатов, которые дает генетический алгоритм. Таким образом, генетический алгоритм дает результат, а функция приспособленности говорит: «Вы получили четверку». Или: «Вы получите пятерку». Исторически фитнес-функции писали люди – специалисты в области машинного обучения. Но часто мы обнаруживаем, что сложность проблемы, которую вы пытаетесь решить, напрямую связана со сложностью функции фитнеса.Так зачем вам писать фитнес-функцию? Почему бы просто не решить проблему самостоятельно? Мы рассмотрели это и нашли способ с помощью машинного обучения автоматически создавать фитнес-функцию без участия человека.

Возвращаясь к вашему вопросу, одна из вещей, которая сдерживает нас в пространстве автономных транспортных средств, – это развитие систем машинного обучения. Исторически сложилось так, что достижения в области машинного обучения были достигнуты благодаря людям, создавшим их.Но если мы будем использовать машинное программирование, как в случае с решением на основе генетического алгоритма, машина сможет изобрести свои собственные системы машинного обучения, которые затем ускорят развитие этих автономных систем.

Knowledge @ Wharton: Каковы последствия этого? Одной из причин, сдерживающих использование автономных систем или автономных транспортных средств, является то, что система может быть не в состоянии принять определенное решение достаточно быстро и, следовательно, может в конечном итоге ударить кого-то или что-то. Так что нам, вероятно, понадобится программное обеспечение, которое может предсказать, что должно произойти, до того, как это произойдет на самом деле.Это одна из проблем?

«На самом высоком уровне можно представить, что любая из отраслей, которые в основном основаны на программном обеспечении, получит от этого огромную выгоду».

Gottschlich: Совершенно верно. В 2018 году у нас была статья NeurIPS (NeurIPS – одна из ведущих исследовательских конференций в области машинного обучения), в которой мы пытались решить эту проблему. То, что вы здесь описываете, – это область обнаружения аномалий. В пространстве автономных транспортных средств, когда мы думаем об этих различных вариантах поведения, мы думаем: «Это аномалия.В частности, это аномалия временного ряда. Например, вы пытаетесь предотвратить столкновение автомобиля с другим автомобилем или пешехода. Слишком поздно обнаруживать это, если событие уже произошло. Чтобы решить эту проблему, мы воссоздали математическую основу для обнаружения аномалий, особенно для временных рядов. Мы надеемся, что сообщество примет новую математическую основу, которую мы создали, и применит ее для детекторов аномалий временных рядов.

Knowledge @ Wharton: И машинное программирование во всем этом помогает?

Gottschlich: Совершенно верно.В контексте автономных транспортных средств вы можете использовать эту математическую основу для более точного прогнозирования этих аномалий, но когда вы думаете о машинном программировании или программировании в целом, многие из проблем, которые мы наблюдаем с программным обеспечением, связаны с ошибками правильности, ошибками безопасности, нарушениями конфиденциальности. . Все они в некотором смысле являются временными рядами по своей природе. Программа – это последовательность инструкций, одна за другой. Итак, если вы возьмете эту математическую основу, вы также сможете применить ее в области машинного программирования, что мы и делаем.

Knowledge @ Wharton: Машинное программирование, как и многие другие области искусственного интеллекта, существует с 1950-х годов. Почему сейчас возник такой внезапный интерес к машинному программированию? Почему он набирает обороты? И почему Intel заинтересована в этом?

Gottschlich: Если мы посмотрим, почему он набирает популярность сегодня, я бы сказал, что в основном есть две причины. Во-первых, мы находимся на переломном этапе. Вторая причина заключается в том, что я и мои коллеги из Intel Labs и Массачусетского технологического института сделали важное наблюдение о том, как думать о будущем машинного программирования.

Что касается точки перегиба, я считаю, что ее создали три вещи. Во-первых, мы добились огромных успехов в алгоритмах машинного обучения и формальных методах. То, чего не существовало, скажем, 12 месяцев назад, теперь имеет фундаментальное значение для развития машинного программирования.

Во-вторых, сегодня мы достигли огромных успехов в вычислительной технике. Как отмечают недавние лауреаты премии Тьюринга Дэйв Паттерсон и Джон Хеннесси, мы живем в том, что они называют «золотым веком вычислительной техники».Они называют их «предметно-ориентированными архитектурами». В течение долгого времени это был просто ЦП (центральный процессор), но теперь, основываясь на достижениях в области машинного обучения и других областях, у нас есть ускорители, специфичные для этих областей, и поэтому это создает огромную возможность для ускорения эти машинное обучение и формальные методы, которые раньше были невозможны.

Третья часть – это обилие больших и плотных данных. Например, есть репозиторий под названием GitHub, где люди хранят свое программное обеспечение.В 2008 году я думаю, что у него было около 33 000 репозиториев. В 2019 году, когда я посмотрел на это ранее этим летом, я думаю, что это число было более 200 миллионов. Это колоссальный рост. Это почти четырехкратный рост за десятилетие. Данные управляют многими системами машинного обучения. Таким образом, это, по сути, создало средство передвижения, на котором мы можем начать исследовать это пространство.

Возвращаясь к наблюдению, сделанному мной и моими коллегами из Intel Labs и Массачусетского технологического института, по сути, мы чувствуем, что способ, которым мы исторически занимались программированием, ошибочен.По сути, есть размытие намерений программиста в отношении этих алгоритмов и этих деталей системного уровня. По мере продвижения вперед мы хотим, чтобы программист просто указал свое намерение. Поэтому, если вы хотите создать программу, которая сообщит вам, где находится ближайший Starbucks, вы просто скажете: «Компьютер, создайте программу, которая всегда будет уведомлять меня, когда я нахожусь рядом с Starbucks». Затем компьютер обрабатывает детали алгоритмов, которые необходимо реализовать. Он понимает, как перевести это на работу с оборудованием вашего мобильного телефона или в центре обработки данных.Итак, это две составляющие, которые, как мы думаем, создают возможность для огромного роста машинного программирования.

«По сути, мы чувствуем, что исторически сложившиеся методы программирования ошибочны».

Intel, очевидно, очень заинтересована в аппаратных достижениях. Я работаю в Intel уже около десяти лет, и одно изменение, которое я заметил, захватывающее, заключается в том, что раньше Intel была просто производителем процессоров, но теперь неоднородный аппаратный ландшафт, который у нас есть в Intel, огромен.У нас есть нейросетевые процессоры. У нас есть нейроморфные процессоры. У нас есть графические процессоры (графический процессор). У нас есть множество ускорителей. У нас есть ПЛИС (программируемая вентильная матрица) и множество процессоров. Однако проблема заключается в программировании этих вещей. У нас может быть все это потрясающее оборудование, но как мы можем ожидать, что средний разработчик запрограммирует их? Вот почему машинное программирование важно для Intel. Intel понимает, что с этим новым неоднородным аппаратным ландшафтом, который необходим для развития всех технологий, которые мы наблюдаем, нам нужен способ, достаточно простой для среднего программиста, чтобы использовать это огромное количество разнородных вычислений.

Knowledge @ Wharton: Вы написали статью под названием Три столпа машинного программирования . Не могли бы вы поделиться некоторыми мыслями об этом?

Gottschlich: В 2017 году некоторые из нас из Intel Labs объединились с несколькими людьми из Массачусетского технологического института, и мы пришли к следующему видению: «Что, если бы мы занимались« машинным программированием »? Как бы выглядел пейзаж? » Основная причина этого заключалась в том, что, когда люди начинали изучать машинное программирование, они были дезорганизованы.В мышлении не было никакой структуры.

Три столпа машинного программирования , по сути, представляет собой дорожную карту того, как мы хотим выразить и исследовать пространство исследований. Три столпа – это намерение, изобретение и приспособление.

Столп намерения – это то, что будет делать программист. Я не называю этих людей программистами. Я называю их «создателями программного обеспечения». Наше безупречное видение состоит в том, что эти люди не напишут ни строчки кода. Они будут выражать свои намерения с помощью естественного языка, жестов и визуальных диаграмм – так, как им лучше всего.Столп изобретений возьмет намерение программиста или создателя программного обеспечения и переведет его в программное обеспечение. Это алгоритмы, структуры данных и так далее. Как только это будет установлено, работа будет передана столбу адаптации. Компонент адаптации возьмет этот код и выяснит: «Хорошо, как выглядит экосистема программного и аппаратного обеспечения для этой конкретной программы? Как нам нужно расширить его, чтобы он работал эффективно, безопасно, правильно – а в контексте машинного обучения – точно? »

Knowledge @ Wharton: Помимо Intel, некоторые другие компании также работают над машинным программированием.Есть ли фирмы, с которыми вы сотрудничаете, о работе которых вы могли бы рассказать?

Gottschlich: У нас много сотрудников как в промышленности, так и в академических кругах. В число наших отраслевых партнеров входят Microsoft и Facebook. В Microsoft Сумит Гулвани, которого многие считают одним из основоположников формального синтеза программ, разработал внутри Excel систему, которая автоматически определяет намерения пользователя. Они называют это FlashFill. Это конкретный пример, реальное свидетельство того, что машинное программирование – это не просто исследовательская игрушка; вы можете встроить это в настоящие продукты.Microsoft глубоко заинтересована в этом.

«… Хотя мы думаем, что машинное программирование – это очень долгий путь, есть вещи, которые мы можем сделать сегодня в промышленности, которые могут быть чрезвычайно ценными».

Facebook проделывает огромную работу в этой области. Недавно они опубликовали статью о системе под названием Aroma. Это работает по той же схеме, что и три столпа. Он в основном сосредоточен на попытке помочь с намерением. Допустим, программист намеревается написать код, но не знает, как именно его написать.Система Aroma возьмет немного этого кода и проведет анализ очень большой базы данных. Затем он спросит пользователя: «Это то, что вы имели в виду?» Это что-то вроде приблизительного решения для машинного обучения без участия человека. Это хорошее раннее свидетельство того, что, хотя мы думаем, что машинное программирование – это очень долгий путь, есть вещи, которые мы можем сделать сегодня в промышленности, которые могут быть чрезвычайно ценными.

Knowledge @ Wharton: Какие страны, по вашему мнению, добились впечатляющих успехов в области машинного программирования? В области искусственного интеллекта Китай развивается семимильными шагами.Не могли бы вы рассказать о том, что происходит в других частях мира, и на что вы обращаете внимание?

Gottschlich: Китай делает потрясающие вещи. Он имеет очень сильную государственную инфраструктурную поддержку ИИ. Я считаю, что у США тоже есть это, но, возможно, не на таком уровне, как у Китая. Как стране, нам, вероятно, нужно быть более агрессивными и прогрессивными в этом отношении. В Европе наблюдается большая вовлеченность и прогресс.У них есть очень сильные лидеры в области машинного обучения в академических кругах, а также видение через их правительственную инфраструктуру.

Knowledge @ Wharton: Какие европейские страны, по вашему мнению, делают наиболее интересную работу?

Gottschlich: Германия делает потрясающие вещи. Отчасти это связано с тем, что они глубоко увлекались автомобилями. Естественная эволюция – это автономные транспортные средства, а побочный продукт – глубокое вовлечение в ИИ и машинное обучение.Еще одно сильное присутствие в Европе – это Швейцария, особенно то, что выходит из ETH-Zurich. Они не только обеспечивают выдающиеся результаты в области искусственного интеллекта и машинного обучения, но и исследуют важные идеи в области машинного программирования.

Knowledge @ Wharton: Какие инновации в машинном программировании вы считаете наиболее перспективными? Как вы думаете, где в ближайшем будущем произойдут следующие прорывы?

Gottschlich: Есть много низко висящих фруктов, в которых мы можем продвигаться и создавать такие вещи, как Aroma или FlashFill, которые очень полезны.Но есть некоторые ключевые проблемы – по крайней мере, с людьми, с которыми я общаюсь в таких местах, как Стэнфорд, Массачусетский технологический институт, Google и Intel Labs, – на которые у нас нет ответа. Первый – это структурное представление намерения. Часто, когда мы пишем код, намерения программиста распределяются по всему коду. Мы хотим понять, как правильно представить намерения пользователя. У нас этого нет. Исторически мы добились большого прогресса в таких вещах, как компиляторы и инструменты статического анализа, которые создают различные виды графических или древовидных структур.Но когда мы попытались применить их в сфере машинного программирования, они не совсем подошли. Мы можем вставить квадратный стержень в круглое отверстие, но он не подходит.

«Одно из обещаний машинного программирования – и мы видим первые свидетельства этого – заключается в том, что код, который мы можем сгенерировать с помощью этих автоматизированных методов, будет иметь сверхчеловеческую производительность, правильность и безопасность».

В Intel мы думаем о том, что мы называем «абстрактным семантическим графом».«Идея состоит в том, что эта структура – что бы это ни было, что мы не совсем понимаем – будет своего рода графическим представлением семантики – по сути, намерения – того, чего хочет пользователь. Я считаю, что как только мы выясним, как построить этот абстрактный семантический граф, область машинного программирования увидит огромный всплеск роста. Над этим работает много людей. Я работаю с коллегами как в промышленности, так и в академических кругах – ребятами из Пенсильвании, Беркли, Массачусетского технологического института. Мы все глубоко об этом думаем.Надеюсь, мы скоро сможем разобраться с этим абстрактным семантическим графом. Пока мы этого не сделаем, мы будем работать с не очень идеальными решениями и постараемся продвигаться вперед.

Knowledge @ Wharton: Если вы разберетесь, каковы могут быть некоторые последствия?

Gottschlich: Программы, которые мы сможем создать, вероятно, будут на порядки более сложными, чем те, которые мы можем создать сегодня. Например, в области формального синтеза программ или приближенных решений для машинного программирования мы можем быть ограничены, скажем, программами, содержащими до ста инструкций или меньше.Если мы выясним, как построить этот абстрактный семантический граф, я верю, что мы перейдем от сотен к тысячам – потенциально миллионам – строк кода. Последствия огромны.

Knowledge @ Wharton: Всякий раз, когда появляется какая-либо новая технология, особенно искусственный интеллект или машинное обучение, или, как вы описали, машинное программирование, очень часто технологам приходится оправдывать эти инвестиции перед финансовым директором или генеральным директором с точки зрения рентабельности инвестиций или насколько это соответствует бизнес-стратегии.Какие показатели вы думаете с точки зрения измерения рентабельности инвестиций в машинное программирование?

Gottschlich: Как руководитель исследовательской группы по машинному программированию в Intel, моя работа состоит в том, чтобы не только работать над исследованиями, но и обосновывать их ценность для бизнеса. Intel очень заинтересована в производительности. Но нас интересует не только производительность оборудования. Мы также заинтересованы в производительности программного обеспечения. Программист, пишущий медленный код, может обвинить процессор Intel в медленном, даже если проблема не в процессоре; на самом деле это программное обеспечение.Одно из обещаний машинного программирования – и мы видим первые доказательства этого – заключается в том, что код, который мы можем сгенерировать с помощью этих автоматизированных методов, будет сверхчеловеческим по производительности, правильности, безопасности и так далее.

Одним из конкретных примеров этого является система Halide, которую построили мои коллеги. В их числе Эндрю Адамс, Джонатан Раган-Келли, Кайвон Фатахалаян – это люди из Массачусетского технологического института, Стэнфорда и Facebook. (Адамс перешел из Facebook в Adobe Research в июне 2019 года.Halide – это язык программирования, который отделяет намерение программиста от планирования этого намерения. В своей статье, опубликованной в июне этого года, они впервые показали, что ведущие мировые эксперты по этому языку программирования не могут конкурировать с машиной. Машина создает код, который регулярно становится более эффективным – и я просто предполагаю здесь – по крайней мере, на 50%. Это может быть на 100% быстрее. Впервые за десятилетие, когда они работали в Halide, им удалось добиться этого.Это дает нам обещание, что если мы сможем сделать это в Halide, возможно, мы сможем обобщить это и начать повышать эффективность кода повсюду. Это важно для Intel, потому что мы хотим, чтобы все программы работали максимально эффективно. Мы не хотим, чтобы люди ошибочно полагали, что наше оборудование работает медленно, когда проблема в другом.

Knowledge @ Wharton: По мере внедрения систем искусственного интеллекта влияние на рабочие места может быть значительным. Например, есть опасения, что водители грузовиков могут потерять работу, если автономные транспортные средства начнут перевозить товары по шоссе.Как вы думаете, существует ли риск того, что, если машинное программирование станет популярным, то же самое может случиться с профессиями программиста? Это то, что должно волновать компьютерную индустрию?

«Благодаря машинному программированию мы создадим множество рабочих мест. Возможно, миллионы или сотни миллионов рабочих мест ».

Gottschlich: Это вопрос, который мне задают довольно часто. Я честно считаю, что произойдет обратное. С помощью машинного программирования мы создадим множество рабочих мест, возможно, миллионы или сотни миллионов рабочих мест.Аргументация проста. Население нашей планеты исчисляется миллиардами, но пул программистов составляет очень небольшой процент. Я думаю, что это примерно 1% населения мира. С помощью машинного программирования мы пытаемся дать возможность всему населению мира создавать программное обеспечение.

Например, моя мама – невероятный предприниматель. Она создала несколько предприятий и у нее фантастические успехи, но она не программист. Для нее закрыт весь мир программного обеспечения.Я вижу кого-то вроде нее, который безумно креативен, у нее есть несколько потрясающих идей, но из-за того, что программное обеспечение закрыто, эти идеи не могут быть реализованы. Надеюсь, что с машинным программированием, с той преднамеренностью, которую мы обсуждали ранее, это создаст десятки и сотни миллионов рабочих мест. Это также сохранит программистов, которых мы наняли сегодня, потому что есть работа над созданием этих очень сложных систем. По мере того, как мы расширяем интенциональность, мы будем требовать от этих людей – мы называем их в Intel «ниндзя» – гарантировать, что все подсистемы, которые являются частью этих трех столпов, развиваются надлежащим образом.

Knowledge @ Wharton: Энди Гроув, бывший генеральный директор Intel, однажды сказал, что для каждой метрики должна быть другая парная метрика, учитывающая неблагоприятные последствия первой. Если подумать о некоторых показателях, которые вы бы использовали для измерения успеха или рентабельности инвестиций в машинное программирование, каковы могут быть некоторые из неблагоприятных последствий машинного программирования? Какие показатели вы бы использовали, чтобы гарантировать, что ситуация не выйдет из-под контроля?

Gottschlich: Я большой поклонник Энди Гроува.Замечательно работать в компании с таким сильным наследием лидерства. Возвращаясь к вашему вопросу о неблагоприятных последствиях – мы говорим об этом в нашей статье о трех основных направлениях. Это одна из причин, по которой мы написали эту статью.

Например, один из моих коллег, Элвин Чунг, профессор Беркли, выполняет эту работу, которая называется «подтвержденный подъем». По сути, здесь используются формальные методы синтеза программ, позволяющие перенести код с одного языка программирования на другой.Это очень полезно для устаревших систем, которые невозможно обслуживать из-за отсутствия программистов. Мы можем вывести этот код и перевести его на новый язык, где у нас много программистов. Однако одна из вещей, которые мы заметили, заключается в том, что есть потенциальный побочный продукт этого подъема, который может уменьшить преднамеренность. Мы бы сказали, что его работа в основном относится к столпу «изобретения», а затем к столпу «адаптации». В зависимости от того, как этот код трансформируется, преднамеренность этого кода может быть уменьшена.Например, такие вещи, как имена переменных, имена функций – вещи, которые важны для программистов – могут неправильно отображаться в новой структуре. По мере того, как мы добиваемся прогресса в машинном программировании, мы попросили сообщество думать в контексте трех столпов и попытаться понять, не наносите ли вы непреднамеренно вред другому столпу. И если да, поясните это, чтобы мы понимали, что это еще одна вещь, которую нам сейчас нужно продвигать.

Knowledge @ Wharton: Не могли бы вы рассказать о том, какую работу вы планируете выполнять здесь, в Пенсильвании, и в PRECISE (Penn Research in Embedded Computing and Integrated Systems Engineering)?

Gottschlich: Многие лидеры в области информатики, формальных методов, машинного обучения являются частью PRECISE Center.Недавно я принял приглашение возглавить группу технической индустрии PRECISE и выступить в качестве исполнительного директора по искусственному интеллекту. Моя роль в PRECISE и в Penn двояка. Первый – с ТОЧНОСТЬЮ. У них очень сильный технический консорциум сотрудников отрасли. Я хотел бы убедиться, что все промышленные партнеры работают взаимодополняюще, что мы понимаем, в чем заключаются основные проблемы, и что мы не работаем таким образом, чтобы усилия дублировались и дублировались.Это одна часть.

Другая часть, которая важна для меня, заключается в том, что сейчас у нас не хватает инженеров и исследователей по машинному программированию. Несмотря на то, что эта область существует с 1950-х годов, она изо всех сил пыталась добраться до того уровня, который есть сегодня. Мы работаем с Пенном и другими академическими институтами, чтобы начать вносить изменения в учебный план и знакомить с ним наших студентов и аспирантов. А затем генерировать новые ведущие умы через доктора философии. программы, которые будут стимулировать исследования, проводимые как в академических, так и в промышленных лабораториях.

Что такое машинное обучение? | MIT Technology Review

Алгоритмы машинного обучения отвечают за подавляющее большинство достижений и приложений искусственного интеллекта, о которых вы слышите. (Для получения дополнительной информации ознакомьтесь с нашей первой блок-схемой «Что такое ИИ?» Здесь.)

Каково определение машинного обучения?

Алгоритмы машинного обучения используют статистику для поиска закономерностей в огромных * объемах данных. И данные здесь включают в себя множество вещей – числа, слова, изображения, клики, что у вас есть.Если его можно сохранить в цифровом виде, его можно передать в алгоритм машинного обучения.

Машинное обучение – это процесс, на котором основаны многие службы, которые мы используем сегодня, – системы рекомендаций, такие как Netflix, YouTube и Spotify; поисковые системы, такие как Google и Baidu; каналы социальных сетей, такие как Facebook и Twitter; голосовые помощники, такие как Siri и Alexa. Этот список можно продолжить.

Во всех этих случаях каждая платформа собирает как можно больше данных о вас – какие жанры вам нравятся, на какие ссылки вы нажимаете, на какие статусы вы реагируете – и использует машинное обучение, чтобы сделать обоснованное предположение что вы можете захотеть дальше.Или, в случае голосового помощника, какие слова лучше всего подходят к смешным звукам, которые вы слышите.

Честно говоря, это довольно простой процесс: найти узор, применить узор. Но он в значительной степени управляет миром. Во многом это произошло благодаря изобретению в 1986 году Джеффри Хинтона, ныне известного как отец глубокого обучения.

Что такое глубокое обучение?

Глубокое обучение – это машинное обучение на стероидах: оно использует метод, который дает машинам расширенную способность находить и усиливать даже самые маленькие закономерности.Этот метод называется глубокой нейронной сетью – глубокой, потому что у нее много-много уровней простых вычислительных узлов, которые работают вместе, перебирая данные и предоставляя конечный результат в форме прогноза.

Что такое нейронные сети?

Нейронные сети смутно вдохновлены внутренней работой человеческого мозга. Узлы похожи на нейроны, а сеть – на сам мозг. (Для исследователей из числа вас, которые съеживаются от этого сравнения: хватит пренебрегать аналогией.Это хорошая аналогия.) Но Хинтон опубликовал свою революционную статью в то время, когда нейронные сети вышли из моды. Никто толком не знал, как их тренировать, поэтому они не давали хороших результатов. На то, чтобы эта техника вернулась, потребовалось почти 30 лет. И мальчик, это вернулось.

Что такое обучение с учителем?

И последнее, что вам нужно знать: машинное (и глубокое) обучение бывает трех видов: контролируемое, неконтролируемое и подкрепление. При обучении с учителем, которое является наиболее распространенным, данные помечаются, чтобы сообщить машине, какие закономерности она должна искать.Думайте об этом как о собаке-ищейке, которая будет выслеживать цели, как только узнает запах, который ей нужен. Это то, что вы делаете, когда нажимаете кнопку воспроизведения на шоу Netflix – вы приказываете алгоритму найти похожие шоу.

Что такое обучение без учителя?

При обучении без учителя данные не имеют меток. Машина просто ищет любые шаблоны, которые может найти. Это все равно, что позволить собаке нюхать кучу разных предметов и рассортировать их по группам со схожими запахами.Неконтролируемые методы не так популярны, потому что имеют менее очевидное применение. Интересно, что они получили распространение в сфере кибербезопасности.

Что такое обучение с подкреплением?

Наконец, у нас есть обучение с подкреплением – новейший рубеж машинного обучения. Алгоритм подкрепления учится методом проб и ошибок для достижения ясной цели. Он пробует много разных вещей и награждается или наказывается в зависимости от того, помогает ли его поведение или мешает ему достичь своей цели.Это все равно, что давать и отказываться от угощений, когда учишь собаку новому трюку. Обучение с подкреплением – это основа AlphaGo от Google, программы, которая, как известно, победила лучших игроков в сложной игре го.

Вот и все. Это машинное обучение. Теперь ознакомьтесь с приведенной выше блок-схемой, чтобы подвести итоги.

* Примечание. Хорошо, технически есть способы выполнять машинное обучение с небольшими объемами данных, но для достижения хороших результатов обычно требуются огромные их объемы.

___

Это первоначально появилось в нашем информационном бюллетене AI The Algorithm. Чтобы он был доставлен прямо в ваш почтовый ящик, подпишитесь здесь бесплатно.

Что можно и чего нельзя делать с помощью машинного обучения – новый стек

По мере того, как продукты машинного обучения продолжают нацеливаться на предприятия, они расходятся на два канала: те, которые становятся все более мета, чтобы использовать само машинное обучение для улучшения прогнозирующей способности машинного обучения; и те, которые сосредоточены на том, чтобы стать более детализированным, решая конкретные проблемы, стоящие перед конкретными вертикалями.

И хотя последняя партия продуктов машинного обучения по обоим этим каналам может уменьшить некоторые болевые точки для науки о данных в бизнес-среде, эксперты предупреждают, что машинное обучение не может решить две проблемы, независимо от прогностической способности новых инструментов:

• Решение уникальных проблем для конкретного бизнес-варианта использования и
• Очистка данных в первую очередь, чтобы они были полезны в рабочем процессе машинного обучения.

Машинное обучение решает контекст

В прошлом году новые участники рынка машинного обучения сосредоточились на ускорении процессов, связанных с отображением контекста, который алгоритм машинного обучения должен понимать для прогнозирования потребностей в данной бизнес-ситуации.Например, если продукт машинного обучения голосового перевода прослушивал звонок в службу поддержки, чтобы быстрее помочь оператору вызова найти соответствующий контент на основе решения, первой задачей продукта машинного обучения было бы создание онтологии, которая понимает контекст звонка клиентов: такие вещи, как коды продуктов, отраслевой язык, элементы бренда и другую нишевую лексику.

Продукты

, такие как MindMeld и MonkeyLearn, построили автоматические создатели онтологий, поэтому полученный алгоритм машинного обучения имел более высокую степень точности без того, чтобы конечный пользователь сначала вводил в продукт целую кучу бизнес-данных, чтобы заставить его работать.Другие, такие как Lingo24, создали свои собственные специальные вертикальные механизмы машинного обучения для таких отраслей, как банковское дело и ИТ, чтобы их служба перевода машинного обучения могла применять правильную модель фраз в нужной ситуации.

Люди, разрабатывающие эти продукты, понимали, что для того, чтобы быть точными, даже стандартные продукты машинного обучения требуют большого количества настроек и работы над анализом данных, чтобы стать эффективным инструментом в любом конкретном случае использования в бизнесе.

Теперь, в первом квартале этого года, последнее поколение инструментов машинного обучения нацелено на ускорение следующего узкого места на пути машинного обучения и прогнозной аналитики: ускорение процесса моделирования данных для науки о данных в целом и решения конкретные болевые точки для определенных вертикалей.

Машинное обучение для моделирования данных

На этапе моделирования данных часто требуется, чтобы специалисты по данным выполняли итерацию нескольких моделей данных и сравнивали их с наборами исторических данных, чтобы определить наиболее точные модели прогнозирования. Процесс настолько медленный и обременительный, что Reddit Q&A искал уловки продуктивности, позволяющие использовать время простоя в ожидании завершения теста модели машинного обучения (фитнес оказался на удивление популярным как способ заполнить время: отжимания, растяжки и т. Д. или группирование достаточного количества заданий по моделированию данных, чтобы дать время уйти из офиса и заняться скалолазанием – все это были популярные ответы.)

В прошлом месяце Skytree выпустила Skytree Infinity 15.1, направленную на автоматизацию процессов моделирования данных, а также на анализ того, когда лучше всего выполнять операции машинного обучения больших данных.

«В науке о данных создание моделей – это итеративный процесс», – сказал Мартин Хак, директор по продуктам Skytree. «Вы создаете модели, запускаете их, сравниваете результаты с исторической точностью, а затем вводите наиболее точные в производство. Итак, обычно есть три шага: обучение, настройка и тестирование.Что мы сделали, так это объединили это в одно целое. Это потенциально огромная экономия времени для специалистов по данным и сокращает время вывода на рынок моделей данных ».

Новая функция в последней версии Skytree предоставляет инструмент автоматического моделирования. Пользователи устанавливают свои оптимальные параметры, и Skytree самостоятельно выполняет все итеративное моделирование данных до тех пор, пока не появится единая модель данных с наиболее стабильной точностью.

«В любой день наши клиенты могли производить сотни или тысячи моделей», – сказал Хак.

Эта функция была создана совместно с существующими клиентами, у которых была ранняя версия программного обеспечения. Взлом подтверждает, что функция автоматического моделирования была протестирована для бизнес-кейсов, включая обнаружение мошенничества, определение и снижение страховых ставок, а также в маркетинговых приложениях для сегментации и оценки клиентов.

Машинное обучение для определения того, когда запускать модели данных

Новая версия

Skytree также включает функцию, направленную на прогнозирование затрат на вычислительные ресурсы для фактического проведения крупномасштабных экспериментов с моделями данных машинного обучения.

Поскольку модели данных используют постоянно растущие объемы данных, Хак считает, что необходимость использования машинного обучения для понимания затрат на процесс моделирования поможет предприятию решить, где будет правильная отдача:

«Наши инструменты управления моделями записывают все: какие процессы я сделал? Какова была производительность конкретной модели по мере ее развития в процессе обработки данных? Мы называем это важным качеством модели, и вы обязательно хотите иметь возможность видеть, какие ресурсы использует приложение модели данных, вплоть до изменений ЦП.”Взлом добавляет:

Вычисления и наука о данных могут идти рука об руку. В конечном итоге вы увидите представление модели и то, какая модель работает лучше всего и сколько ресурсов использует каждая модель. Даже сам Hadoop осознает, что ему нужно больше систем с учетом распределения / ресурсов.

Машинное обучение для обслуживания контента

Служба доставки облачных приложений Instart Logic недавно выпустила свой последний продукт, который, по их словам, является первым в отрасли продуктом машинного обучения, предназначенным для ускорения работы веб-приложений.

Их инструмент SmartSequence оптимизирует загрузку кода HTML и JavaScript в веб-браузерах и мобильных устройствах. SmartSequence – это алгоритм, который определяет оптимальное количество образцов, необходимых для сбора и анализа необходимого кода / контента, который необходимо доставить для оптимальной производительности. Этот подход также является масштабируемым по горизонтали, и расширение ресурсов будет аналогично добавлению дополнительных аппаратных мощностей при увеличении трафика.

SmartSequence сопоставляет данные об использовании клиентом веб-приложений, а затем начинает выяснять, как улучшить производительность.«Это зависит от типа кода, который обрабатывает система SmartSequence [HTML или JavaScript], но для начала нам обычно нужно увидеть от 6 до 12 запросов на объект через нашу систему», – объясняет Питер Блюм, вице-президент по продуктам. управление. «Запрос приведет к некоторому внутреннему анализу самого кода, а также к информации, которую мы получим из реального потребления этого кода браузерами конечных пользователей».

Блюм сказал, что как только алгоритм производит выборку некоторых реальных запросов, он начинает становиться умнее и может замечать, когда изменяются модели поведения конечного пользователя.

Для создания инструмента машинного обучения Blum использует стек технологий обработки данных, а также собственные инструменты: «Мы используем ряд существующих решений, таких как R, MatLab, Hadoop и Hive, но для производственной реализации мы в конечном итоге создали некоторые из наших собственных технологий в этой области из-за конкретного варианта использования и того факта, что это основная часть нашей распределенной архитектуры. Мы стремимся внедрять существующие технологии с открытым исходным кодом в наши решения как часть наших услуг ».

Блюм также сказал, что Instart Logic имеет встроенную архитектуру, позволяющую минимизировать вычислительные ресурсы, необходимые при запуске алгоритма SmartSequence.

По словам Блюма, на высоком уровне у компании есть архитектура «облако-клиент». Облако – это набор глобально распределенных точек обслуживания. Затем клиентский компонент решения Instart Logic представляет собой тонкий клиент виртуализации на основе JavaScript, который автоматически внедряется в веб-страницы клиентов по мере их прохождения через систему.

Клиентский компонент отвечает за измерения и мониторинг, сказал Блюм. Например, он может получить представление о том, как код используется и выполняется браузерами конечных пользователей.Он передает эту информацию обратно в облачную часть службы для анализа и обучения. Он учится через подмножество загрузок веб-сайта.

На стороне облака у компании есть многоуровневая система с практически полным прокси-сервером, который будет отправлять и получать данные между службой и браузерами конечных пользователей, а также взаимодействовать с инфраструктурой внутренних веб-серверов клиентов. Вот где живет технология SmartSequence. Вычислительный уровень получает информацию профиля от браузеров конечных пользователей и выполняет весь анализ и обучение.Как только SmartSequence предлагает правильную оптимизацию кода, он передает это на полный уровень прокси, чтобы будущие запросы извлекали выгоду из изучения того, какой код отправлять заранее, а не того, что нужно отправлять только по мере необходимости.

Наша система требует гораздо больших вычислительных ресурсов, чем традиционная веб-служба доставки, поэтому мы развернули больше необработанных вычислений как часть нашей архитектуры.

Машинное обучение для прогнозирования проблем

Точно так же, как Instart Logic использует машинное обучение для решения конкретной проблемы – времени загрузки веб-приложений, – облачная аналитическая служба Sumo Logic использует машинное обучение для решения аналогичной проблемы: для выявления потенциальных выбросов из метрик веб-взаимодействия в чтобы предотвратить потенциальные проблемы в будущем.

В отличие от прошлогодних масштабных игр в области машинного обучения стартапами, занимающимися интеллектуальным анализом текста, распознаванием голоса или языковым переводом, в этом году продукты машинного обучения более детально ориентированы на то, чтобы стать компонентом инструмента в более крупном рабочем процессе.

Sumo Logic заявила, что их функции обнаружения выбросов и прогнозной аналитики сосредоточены на выявлении аномалий закономерностей в больших наборах неструктурированных данных как из машинных журналов, так и из поведения пользователей на веб-сайтах и ​​в мобильных приложениях.

Sumo Logic начинается с распознавания образов: компания ищет подписи в неструктурированных данных и сокращает результаты до размеров, на которые люди должны смотреть, чтобы понять, что происходит, сказал Сахир Азам, директор по управлению продуктами.

Клиенты часто анализируют данные журнала и смотрят на определенные значения, такие как время отклика приложения, а затем пытаются понять взлеты и падения этой метрики, сказал Азам. Традиционно при просмотре больших объемов машинных и неструктурированных данных на предмет выбросов аналитикам данных приходилось устанавливать статические пороги, которые либо слишком высоки для выявления отклонений, либо настолько низки, что в системе слишком много шума, чтобы пытаться понять каждый выброс. как это происходит.Новая функция Sumo Logic может создать «полосу нормальности», которая учитывает сезонные колебания и помогает создать многомерное представление.

«Нашим большим нововведением является то, что мы можем передавать этот поток данных через эти микросервисы и запускать их на агрегированных данных. Технические возможности обширны, могут применяться где угодно. Мы видим наибольшую ценность в критически важных приложениях, ориентированных на клиентов. Мы действительно стремимся решить проблему для команд DevOps и владельцев бизнес-приложений.

В дополнение к инструменту обнаружения выбросов функция прогнозной аналитики затем использует это машинное обучение, чтобы спрогнозировать, куда эти тенденции будут развиваться в будущем, если их не затронуть, сказал Азам. Предиктивная аналитика Sumo Logic – это родственный оператор, который учитывает эту резко отклоняющуюся тенденцию и использует линейную прогрессию, чтобы посмотреть, что может произойти в будущем. Например, тенденции к снижению продаж на сайте электронной коммерции на самом деле могут быть ранним признаком проблем с задержкой.

Пока что большой пример использования – это сотрудники службы безопасности и соблюдения нормативных требований, которым необходимо обнаруживать IP-адреса, которые регулярно сканируют контент веб-сайтов для создания конкурентоспособных сайтов, – сказал Азам.

Другие пользователи – это более традиционные администраторы ИТ-операций, которые учатся настраивать функцию SumoLogic в соответствии со своим бизнес-сценарием. Саид Азам: «Нет идеального машинного обучения. Мы можем уменьшить шум, повысить наглядность и настроить аналитику для конкретного приложения. Но задержка и отклонения от нормы безопасности варьируются от варианта использования к варианту использования и от клиента к клиенту. Эти инструменты позволяют клиенту более индивидуально настраиваться. Это добавляет немного времени, но они получают гораздо меньше ложных срабатываний.”

Чего не умеет машинное обучение: очистка данных

Но хотя машинное обучение может помочь ускорить некоторую рутинную работу в области науки о данных, помогая предприятиям обнаруживать риски, выявлять возможности или предоставлять более качественные услуги, эти инструменты не решат проблему нехватки науки о данных. В конце концов, бизнес-пользователям по-прежнему понадобится специалист по анализу данных в их команде, чтобы максимально использовать инструменты, сказал Алон Бартур из Trifacta и автор машинного обучения Луи Дорард.

Алон Бартур, менеджер по продукту в службе преобразования данных Trifacta, сказал, что основным камнем преткновения для многих предприятий, желающих начать использовать готовые инструменты машинного обучения, является качество данных, с которых нужно начинать. «Вам необходимо убедиться, что данные правильно структурированы. Вам необходимо выявить любые возможные предубеждения. Если вы не изучили данные самостоятельно, вы не сможете предпринять правильные действия », – предупреждает он.

Кто бы ни вводил эти данные в эти инструменты, они все равно должны быть уверены в том, что данные чистые, без предвзятости и аномалий, сказал Бартур.Эту работу еще предстоит проделать, будь то человек, строящий модели данных, или кто-то другой. По-прежнему требуется критический взгляд, чтобы увидеть, что запрашивать данные, и иметь инструменты, которые позволяют пользователю быстрее создавать модели и помогать быстрее получать результаты.

Бартур сказал, что по мере того, как предприятия внедряют несколько инструментов машинного обучения для оценки данных на различных этапах бизнес-процесса или для конкретной задачи, им может потребоваться реструктурировать свои данные в формате, подходящем для этого инструмента машинного обучения.

«Многие люди борются с очисткой данных», – сказал Бартур. Затем его можно очистить, но, возможно, он должен быть в другом формате, чтобы запустить его с помощью инструмента машинного обучения. По мере увеличения объема источников это становится все более серьезной проблемой. Как правило, при очистке данных и их подготовке возникают узкие места.

Бартур приводит пример из корпоративного рынка больших данных:

На рынке Hadoop мы видим, что люди думают, что Hadoop – это решение.Они видят больше источников данных, задают больше вопросов по этим данным, а затем обнаруживают, что структура слишком жесткая, чтобы иметь возможность провести требуемый анализ.

Когда пользователь смотрит на жизненный цикл аналитики, есть уровни зрелости: он начинается с исследовательского вопроса или догадки, а это приводит к интересному вопросу, поэтому требуются инвестиции в централизованное представление данных, которое, в свою очередь, дает больше возможностей. это исследовательская работа. Вы позволяете бизнесу понять, что для него важно.

По словам Бартура, все больше людей творчески подходят к своим данным. Есть кривая зрелости, по которой люди идут, открывая для себя новые взгляды на нее. По его словам, главное – заставить людей думать о данных более творчески, чем рассматривать их как жесткую модель.

Чего не умеет машинное обучение: перепрыгнуть через принцип Парето

Автор книги Bootstrapping Machine Learning, Луи Дорард, сказал, что последнее поколение инструментов машинного обучения сродни Интернету начала 2000-х: «В веб-разработке вам нужно было знать HTML, CSS и JavaScript.Итак, вам понадобится разработчик, который мог бы создавать эти веб-сайты. Удовлетворить этот спрос было очень сложно. Но затем появился WordPress, и почти каждый может его использовать, и он работает в 80% случаев, а в остальное время вам нужны разработчики. То же правило 80/20 применимо и к науке о данных.

«Будут клиенты, для которых эти продукты будут работать, и в 20% более деликатной работы вам понадобится доступ к специалисту по данным», – сказал Дорард.

Дорард видит в этом одну из основных причин, по которой такие продукты, как Instart Logic, пытаются решить конкретную проблему.«Если у многих компаний одинаковые потребности, то эти решения будут удовлетворять эти потребности, но если вы делаете что-то более забавное и необычное, вам придется придумать собственное решение».

Глобальный институт McKinsey утверждает, что аналитика данных выходит на первый план как конкурентное преимущество любого бизнеса, способствующее повышению производительности, росту и инновациям. Они предупреждают о нехватке только в США около 200000 специалистов по данным и до одного.5 миллионов менеджеров и аналитиков, уверенных в принятии решений на основе предоставленных данных. Новые инструменты машинного обучения могут облегчить часть трудоемких процессов обработки данных (например, Skytree) или справиться с 80% рабочей нагрузки (например, Instart Logic или Sumo Logic), но наука о данных по-прежнему будет пользоваться большим спросом для подготовки данных в первое место и получить полную отдачу от предлагаемых новых инструментов.

Изображение функции предоставлено Flickr Creative Commons.

Что такое машинное обучение | Типы машинного обучения

Захватывающая отрасль искусственного интеллекта – машинное обучение – повсюду вокруг нас в этом современном мире.Подобно Facebook, предлагающему истории в вашей ленте, машинное обучение по-новому раскрывает возможности данных. Работая над разработкой компьютерных программ, которые могут получать доступ к данным и выполнять задачи автоматически с помощью прогнозов и обнаружений, машинное обучение позволяет компьютерным системам постоянно учиться и совершенствоваться на основе опыта.

По мере того, как вы загружаете в машину больше данных, тем самым активируя алгоритмы, которые заставляют его «учиться», вы улучшаете получаемые результаты. Когда вы попросите Алексу включить вашу любимую музыкальную станцию ​​на Amazon Echo, она перейдет к той, на которой вы играли больше всего; Станция стала лучше, если Alexa пропустила песню, увеличила громкость и другие различные входы.Все это произошло из-за машинного обучения и стремительного развития искусственного интеллекта.

В этой статье мы узнаем о следующих темах машинного обучения:

• Что такое машинное обучение?
• Как работает машинное обучение?
• Типы машинного обучения
• Почему так важно машинное обучение?
• Использование машинного обучения
• Алгоритм и процессы машинного обучения
• Предварительные требования к машинному обучению

Начнем с ответа на вопрос – что такое машинное обучение?

Что такое машинное обучение?

Хорошим началом для определения машинного обучения является то, что это основная подобласть искусственного интеллекта (ИИ).Приложения машинного обучения учатся на опыте (скважинных данных), как люди, без прямого программирования. При обращении к новым данным эти приложения учатся, растут, изменяются и развиваются сами по себе. Другими словами, с помощью машинного обучения компьютеры находят полезную информацию, не говоря уже о том, где искать. Вместо этого они делают это, используя алгоритмы, которые учатся на данных в итеративном процессе.

Хотя концепция машинного обучения (ML) существует уже давно (вспомните машину Enigma во время Второй мировой войны), возможность автоматизировать применение сложных математических вычислений к большим данным в последние несколько лет набирает обороты.

На высоком уровне машинное обучение – это способность адаптироваться к новым данным независимо и посредством итераций. По сути, приложения учатся на предыдущих вычислениях и транзакциях и используют «распознавание образов» для получения надежных и обоснованных результатов.

Поняв, что такое машинное обучение, давайте разберемся, как оно работает.

Программа аспирантуры по искусственному интеллекту и машинному обучению

В партнерстве с Университетом ПердьюПосмотреть курс

Как работает машинное обучение?

Машинное обучение, несомненно, одна из самых захватывающих частей искусственного интеллекта.Он завершает задачу обучения на основе данных с конкретными входными данными для машины. Важно понимать, что заставляет машинное обучение работать и, следовательно, как его можно использовать в будущем.

Процесс машинного обучения начинается с ввода данных обучения в выбранный алгоритм. Обучающие данные являются известными или неизвестными данными для разработки окончательного алгоритма машинного обучения. Тип вводимых обучающих данных действительно влияет на алгоритм, и эта концепция будет рассмотрена ниже.

Чтобы проверить, правильно ли работает этот алгоритм, новые входные данные вводятся в алгоритм машинного обучения. Затем проверяются прогноз и результаты.

Если прогноз не соответствует ожиданиям, алгоритм повторно обучается несколько раз, пока не будет найден желаемый результат. Это позволяет алгоритму машинного обучения постоянно учиться самостоятельно и давать наиболее оптимальный ответ, точность которого со временем будет постепенно увеличиваться.

В следующем разделе статьи «Что такое машинное обучение» обсуждаются типы машинного обучения.

Какие существуют типы машинного обучения?

Машинное обучение само по себе сложное, поэтому оно разделено на две основные области: обучение с учителем и обучение без учителя. Каждый из них имеет определенную цель и действие в рамках машинного обучения, принося определенные результаты и используя различные формы данных. Примерно 70 процентов машинного обучения – это обучение с учителем, в то время как обучение без учителя колеблется от 10 до 20 процентов. Другой метод, который используется реже, – это обучение с подкреплением.

1. Обучение с учителем

При обучении с учителем мы используем известные или помеченные данные для обучающих данных. Поскольку данные известны, обучение контролируется, т. Е. Направляется на успешное выполнение. Входные данные проходят алгоритм машинного обучения и используются для обучения модели. После обучения модели на основе известных данных вы можете использовать неизвестные данные в модели и получить новый ответ.

В этом случае модель пытается выяснить, являются ли данные яблоком или другим фруктом.После того, как модель будет хорошо обучена, она определит, что данные представляют собой яблоко, и даст желаемый ответ.

Вот список лучших алгоритмов, которые в настоящее время используются для обучения с учителем:

• Полиномиальная регрессия
• Случайный лес
• Линейная регрессия
• Логистическая регрессия
• Деревья принятия решений
• К-ближайшие соседи
• Наивный Байес

Следующая часть статьи «Что такое машинное обучение» посвящена обучению без учителя.

2. Обучение без учителя

При обучении без учителя данные обучения неизвестны и не помечены – это означает, что никто раньше не просматривал данные. Без аспекта известных данных ввод не может быть направлен в алгоритм, откуда и происходит неконтролируемый термин. Эти данные передаются в алгоритм машинного обучения и используются для обучения модели. Обученная модель пытается найти закономерность и дать желаемый ответ. В этом случае часто возникает впечатление, что алгоритм пытается взломать код, как машина Enigma, но без прямого участия человеческого разума, а скорее с машиной.

В данном случае неизвестные данные состоят из яблок и груш, которые похожи друг на друга. Обученная модель пытается собрать их все вместе, чтобы вы получили то же самое в похожих группах.

Семь лучших алгоритмов, используемых в настоящее время для обучения без учителя:

• Метод наименьших квадратов
• Нечеткое означает
• Разложение по сингулярным числам
• Кластеризация K-средних
• Априори
• Иерархическая кластеризация
• Анализ главных компонентов

3.Обучение с подкреплением

Подобно традиционным типам анализа данных, здесь алгоритм обнаруживает данные методом проб и ошибок, а затем решает, какое действие приведет к более высокому вознаграждению. Три основных компонента составляют обучение с подкреплением: агент, среда и действия. Агент – это ученик или лицо, принимающее решения, среда включает в себя все, с чем агент взаимодействует, а действия – это то, что агент делает.

Обучение с подкреплением происходит, когда агент выбирает действия, которые максимизируют ожидаемое вознаграждение в течение заданного времени.Этого легче всего достичь, когда агент работает в рамках разумной политики.

Вы поймете, почему машинное обучение важно, в следующем разделе статьи «Что такое машинное обучение».

Почему машинное обучение важно?

Чтобы лучше понять использование машинного обучения, рассмотрим некоторые примеры, в которых оно применяется: беспилотный автомобиль Google; обнаружение кибермошенничества; а также системы онлайн-рекомендаций от Facebook, Netflix и Amazon.Машины могут реализовать все эти возможности, фильтруя полезную информацию и собирая их вместе на основе шаблонов для получения точных результатов.

Схема процесса, изображенная здесь, представляет, как работает машинное обучение:

Быстрая эволюция машинного обучения (ML) вызвала последующий рост вариантов использования, требований и огромную важность ML в современной жизни. Большие данные также стали модным словом за последние несколько лет. Отчасти это связано с возросшей сложностью машинного обучения, которое позволяет анализировать большие фрагменты больших данных.Машинное обучение также изменило способ извлечения и интерпретации данных за счет автоматизации общих методов / алгоритмов, тем самым заменив традиционные статистические методы.

Теперь, когда вы знаете, что такое машинное обучение, его типы и важность, давайте перейдем к использованию машинного обучения.

Основные области применения машинного обучения

Типичные результаты приложений машинного обучения, которые мы либо видим, либо не включаем регулярно, включают результаты веб-поиска, рекламу в реальном времени на веб-страницах и мобильных устройствах, фильтрацию спама в электронной почте, обнаружение сетевых вторжений, а также распознавание образов и изображений.Все это побочные продукты использования машинного обучения для анализа огромных объемов данных.

Традиционно анализ данных основывался на пробах и ошибках, и этот подход становится невозможным, когда наборы данных большие и разнородные. Машинное обучение предоставляет разумные альтернативы анализу огромных объемов данных. Разрабатывая быстрые и эффективные алгоритмы и модели на основе данных для обработки данных в реальном времени, машинное обучение может давать точные результаты и анализ.

Совет

Pro. Чтобы узнать больше о больших данных и о том, как они революционизируют отрасли во всем мире, ознакомьтесь с нашей статьей о том, что такое большие данные и почему вам это нужно.

Согласно соответствующему отчету McKinsey, «по мере того, как аналоговый мир все больше оцифровывается, наша способность извлекать уроки из данных путем разработки и тестирования алгоритмов будет становиться все более важной для того, что сейчас считается традиционным бизнесом». В том же отчете цитируется главный экономист Google Хэл Вариан, который называет это «компьютерным кайдзен» и добавляет: «Так же, как массовое производство изменило способ сборки продуктов, а постоянное совершенствование изменило способ производства… так что непрерывные (и часто автоматические) эксперименты будут улучшить способы оптимизации бизнес-процессов в наших организациях.«Машинное обучение никуда не денется.

БЕСПЛАТНЫЙ курс машинного обучения

Освойте востребованные навыки и инструменты машинного обучения

Некоторые алгоритмы и процессы машинного обучения

Если вы изучаете машинное обучение, вам следует ознакомиться со стандартными алгоритмами и процессами машинного обучения. К ним относятся нейронные сети, деревья решений, случайные леса, ассоциации и обнаружение последовательностей, повышение и сбор градиентов, вспомогательные векторные машины, самоорганизующиеся карты, кластеризация k-средних, байесовские сети, модели гауссовской смеси и многое другое.

Чтобы получить максимальную отдачу от больших данных, к другим инструментам и процессам машинного обучения, использующим различные алгоритмы, относятся:

• Комплексное качество данных и управление
• Графические интерфейсы для построения моделей и потоков процессов
• Интерактивный поиск данных и визуализация результатов модели
• Сравнение различных моделей машинного обучения для быстрого определения лучшей
• Автоматическая оценка модели ансамбля для определения лучших исполнителей
• Простое развертывание модели для быстрого получения повторяемых и надежных результатов
• Интегрированная сквозная платформа для автоматизации процесса принятия решений от данных

Предварительные требования для машинного обучения (ML)

Для тех, кто заинтересован в обучении, выходящем за рамки машинного обучения, необходимо выполнить несколько требований, чтобы добиться успеха в этой области.Эти требования включают:

1. Базовые знания языков программирования, таких как Python, R, Java, JavaScript и т. Д.
2. Среднее знание статистики и вероятности
3. Базовые знания линейной алгебры. В модели линейной регрессии через все точки данных проводится линия, которая используется для вычисления новых значений.
4. Понимание исчисления
5. Знание того, как очищать и структурировать необработанные данные до нужного формата, чтобы сократить время, необходимое для принятия решения.

Каждое из этих предварительных условий поможет вам быстро добиться успеха в карьере в области машинного обучения. Чтобы узнать больше о различных предварительных условиях, указанных выше, на канале Simplilearn на YouTube представлены краткие и подробные обзоры.

Ускорьте свою карьеру в области искусственного интеллекта и машинного обучения с помощью программы последипломного образования в области искусственного интеллекта и машинного обучения в Университете Пердью в сотрудничестве с IBM.

Заключение

Хотите знать, как продвинуться вперед после понимания того, что такое машинное обучение? Подумайте о том, чтобы пройти сертификационный курс Simplilearn по машинному обучению, который направит вас на путь к успеху в этой захватывающей области.Освойте концепции и методы машинного обучения, включая контролируемое и неконтролируемое обучение, математические и эвристические аспекты, а также практическое моделирование, чтобы разрабатывать алгоритмы и подготовить вас к роли инженера по машинному обучению.

Вы также можете пройти курсы по искусственному интеллекту (AI) и машинному обучению в Университете Пердью, который сотрудничает с IBM. Эта программа дает вам глубокие знания в области Python, глубокого обучения с помощью тензорного потока, обработки естественного языка, распознавания речи, компьютерного зрения и обучения с подкреплением.

Машинное обучение – это будущее. Будущее уже наступило, готовы ли вы трансформироваться? Начните свое путешествие с Simplilearn.

Что такое машинное зрение | Cognex

Машинное зрение помогает надежно и последовательно решать сложные производственные задачи

По данным ассоциации Automated Imaging Association (AIA), машинное зрение охватывает все промышленные и непромышленные приложения, в которых сочетание аппаратного и программного обеспечения обеспечивает оперативное руководство для устройств при выполнении их функций на основе захвата и обработки изображений.Хотя промышленное компьютерное зрение использует многие из тех же алгоритмов и подходов, что и академические / образовательные и правительственные / военные приложения компьютерного зрения, ограничения различны.

Промышленные системы технического зрения требуют большей прочности, надежности и стабильности по сравнению с академическими / образовательными системами технического зрения и обычно стоят намного дешевле, чем те, которые используются в правительственных / военных приложениях. Следовательно, промышленное машинное зрение подразумевает низкую стоимость, приемлемую точность, высокую надежность, высокую надежность, а также высокую механическую и температурную стабильность.

Системы машинного зрения

полагаются на цифровые датчики, защищенные внутри промышленных камер со специальной оптикой для получения изображений, так что компьютерное оборудование и программное обеспечение могут обрабатывать, анализировать и измерять различные характеристики для принятия решений.

В качестве примера рассмотрим систему контроля уровня заполнения на пивоваренном заводе (рис. 1). Каждая бутылка пива проходит через датчик проверки, который запускает систему технического зрения, которая мигает стробоскопом и делает снимок бутылки.После получения изображения и сохранения его в памяти программное обеспечение машинного зрения обрабатывает или анализирует его и выдает ответ «прошел-не прошел» в зависимости от уровня заполнения бутылки. Если система обнаруживает неправильно наполненную бутылку – отказ – она ​​подает сигнал переключателю отклонить бутылку. Оператор может просматривать забракованные бутылки и текущую статистику процесса на дисплее.

Системы машинного зрения также могут выполнять объективные измерения, такие как определение зазора свечи зажигания или предоставление информации о местоположении, которая помогает роботу выравнивать детали в производственном процессе.На рис. 2 показаны примеры использования систем машинного зрения для прохождения или выхода из строя масляных фильтров (справа) и измерения ширины центрального выступа на кронштейне (слева).

Что такое машинное обучение: определение, типы, приложения и примеры

«Машинное обучение определяется как изучение компьютерных программ, которые используют алгоритмы и статистические модели для обучения посредством логических выводов и шаблонов без явного программирования. За последнее десятилетие машинное обучение претерпело значительные изменения.”

В этой статье мы расскажем о машинном обучении, типах машинного обучения и его приложениях в корпоративных условиях.

Содержание

Что такое искусственный интеллект

Что такое машинное обучение?

Типы машинного обучения

Контролируемое обучение

Неконтролируемое обучение

Обучение с подкреплением

Приложения машинного обучения

Искусственный интеллект Vs.Машинное обучение

Заключение для Techies

Машинное обучение (ML) оказалось одним из самых революционных технологических достижений последнего десятилетия. Во все более конкурентном корпоративном мире машинное обучение позволяет компаниям ускорить цифровую трансформацию и перейти в эпоху автоматизации. Некоторые могут даже возразить, что AI / ML должен оставаться актуальным в некоторых сферах, таких как цифровые платежи и обнаружение мошенничества в банковских или продуктовых рекомендациях.

Возможное внедрение алгоритмов машинного обучения и его повсеместное распространение на предприятиях также хорошо задокументировано, поскольку разные компании внедряют машинное обучение в широком масштабе по вертикали.

Сегодня все остальные приложения и программы в Интернете в той или иной форме используют машинное обучение. Машинное обучение стало настолько распространенным, что стало для компаний средством решения множества проблем.

В этой статье мы подробнее рассмотрим, что такое машинное обучение, основы машинного обучения, типы алгоритмов машинного обучения и несколько примеров машинного обучения в действии.Мы также рассмотрим разницу между искусственным интеллектом и машинным обучением.

Чтобы понять, что такое машинное обучение, мы должны сначала взглянуть на базовые концепции искусственного интеллекта (ИИ). ИИ определяется как программа, которая демонстрирует когнитивные способности, аналогичные человеческим. Заставить компьютеры думать как люди и решать проблемы так, как мы, – один из основных принципов искусственного интеллекта.

ИИ существует как общий термин, который используется для обозначения всех компьютерных программ, которые могут мыслить так же, как люди.Любая компьютерная программа, которая демонстрирует характеристики, такие как самосовершенствование, обучение на основе логических выводов или даже основные человеческие задачи, такие как распознавание изображений и языковая обработка, считается формой ИИ.

Область искусственного интеллекта включает в себя подобласти машинного обучения и глубокого обучения. Глубокое обучение – это более специализированная версия машинного обучения, которая использует более сложные методы для решения сложных проблем. Однако следует отметить разницу между машинным обучением и искусственным интеллектом.В то время как машинное обучение является вероятностным (результаты можно объяснить, тем самым исключив природу черного ящика ИИ), глубокое обучение является детерминированным.

Процесс самообучения путем сбора новых данных о проблеме позволил алгоритмам машинного обучения захватить корпоративное пространство.

Подробнее: 10 самых распространенных мифов об искусственном интеллекте

С помощью алгоритмов машинного обучения ИИ смог развиваться, выходя за рамки простого выполнения задач, для которых он был запрограммирован. До того, как машинное обучение стало массовым, программы искусственного интеллекта использовались только для автоматизации низкоуровневых задач в бизнес-среде и на предприятии.

Сюда входили такие задачи, как интеллектуальная автоматизация или простая классификация на основе правил. Это означало, что алгоритмы ИИ были ограничены только областью, для которой они обрабатывались. Однако с помощью машинного обучения компьютеры смогли уйти от того, что они были запрограммированы, и начали развиваться с каждой итерацией.

Машинное обучение принципиально отличается от искусственного интеллекта, поскольку оно может развиваться. Используя различные методы программирования, алгоритмы машинного обучения могут обрабатывать большие объемы данных и извлекать полезную информацию.Таким образом, они могут улучшить свои предыдущие итерации, изучая предоставленные данные.

Мы не можем говорить о машинном обучении, не говоря о больших данных, одном из наиболее важных аспектов алгоритмов машинного обучения. Любой тип ИИ обычно зависит от качества набора данных для получения хороших результатов, поскольку в этой области широко используются статистические методы.

Машинное обучение не является исключением, и для надежного решения машинного обучения требуется хороший поток организованных и разнообразных данных.В сегодняшнем мире, ориентированном на интернет, компании имеют доступ к большому количеству данных о своих клиентах, обычно исчисляемым миллионами. Эти данные, которые имеют большое количество точек данных и количество полей, известны как большие данные из-за огромного количества информации, которую они содержат.

Большие данные требуют времени и трудны для обработки по человеческим меркам, но данные хорошего качества – лучший корм для обучения алгоритму машинного обучения. Чем больше чистых, удобных и машиночитаемых данных содержится в большом наборе данных, тем эффективнее будет обучение алгоритма машинного обучения.

Как уже говорилось, алгоритмы машинного обучения могут совершенствоваться посредством обучения. Сегодня алгоритмы машинного обучения обучаются с использованием трех известных методов. Это три типа машинного обучения: обучение с учителем, обучение без учителя и обучение с подкреплением.

Подробнее: Современное машинное обучение – обзор с простыми примерами

Как и в случае с любым другим методом, существуют разные способы обучения алгоритмов машинного обучения, каждый из которых имеет свои преимущества и недостатки.Чтобы понять плюсы и минусы каждого типа машинного обучения, мы должны сначала посмотреть, какие данные они получают. В ML есть два типа данных – данные с метками и данные без меток.

Помеченные данные имеют как входные, так и выходные параметры в полностью машиночитаемом шаблоне, но для начала требуется много человеческого труда, чтобы пометить данные. Непомеченные данные имеют только один или ни один из параметров в машиночитаемой форме. Это исключает необходимость в человеческом труде, но требует более сложных решений.

Есть также несколько типов алгоритмов машинного обучения, которые используются в очень специфических сценариях использования, но сегодня используются три основных метода.

Обучение с учителем

Обучение с учителем – один из самых основных типов машинного обучения. В этом типе алгоритм машинного обучения обучается на помеченных данных. Несмотря на то, что данные должны быть точно помечены, чтобы этот метод работал, контролируемое обучение чрезвычайно эффективно при использовании в правильных обстоятельствах.

При обучении с учителем алгоритму машинного обучения предоставляется небольшой набор обучающих данных для работы.Этот обучающий набор данных представляет собой меньшую часть большего набора данных и служит для того, чтобы дать алгоритму базовое представление о проблеме, решении и точках данных, с которыми нужно работать. Набор обучающих данных также очень похож на окончательный набор данных по своим характеристикам и предоставляет алгоритму помеченные параметры, необходимые для решения задачи.

Затем алгоритм находит связи между заданными параметрами, по сути устанавливая причинно-следственные связи между переменными в наборе данных.В конце обучения алгоритм имеет представление о том, как работают данные, и о взаимосвязи между вводом и выводом.

Это решение затем развертывается для использования с окончательным набором данных, из которого оно обучается так же, как и обучающий набор данных. Это означает, что алгоритмы контролируемого машинного обучения будут продолжать совершенствоваться даже после развертывания, обнаруживая новые закономерности и взаимосвязи по мере обучения на новых данных.

Неконтролируемое обучение

Неконтролируемое машинное обучение обладает тем преимуществом, что может работать с немаркированными данными.Это означает, что для того, чтобы сделать набор данных машиночитаемым, не требуется человеческого труда, что позволяет программе работать с гораздо большими наборами данных.

При обучении с учителем метки позволяют алгоритму находить точный характер взаимосвязи между любыми двумя точками данных. Однако у обучения без учителя нет ярлыков, над которыми нужно работать, что приводит к созданию скрытых структур. Взаимосвязи между точками данных воспринимаются алгоритмом абстрактно, без участия человека.

Создание этих скрытых структур делает алгоритмы неконтролируемого обучения универсальными. Вместо определенной и поставленной задачи алгоритмы неконтролируемого обучения могут адаптироваться к данным путем динамического изменения скрытых структур. Это предлагает больше возможностей для разработки после развертывания, чем алгоритмы контролируемого обучения.

Обучение с подкреплением напрямую черпает вдохновение из того, как люди учатся на данных в своей жизни. Он имеет алгоритм, который улучшает себя и учится на новых ситуациях, используя метод проб и ошибок.Благоприятные результаты поощряются или «подкрепляются», а неблагоприятные результаты не поощряются или «наказываются».

Основываясь на психологической концепции обусловливания, обучение с подкреплением работает путем помещения алгоритма в рабочую среду с переводчиком и системой вознаграждения. На каждой итерации алгоритма выходной результат передается интерпретатору, который решает, является ли результат благоприятным или нет.

В случае, если программа находит правильное решение, интерпретатор усиливает решение, предоставляя вознаграждение алгоритму.Если результат неблагоприятен, алгоритм вынужден повторять до тех пор, пока не найдет лучший результат. В большинстве случаев система вознаграждения напрямую зависит от эффективности результата.

В типичных случаях использования обучения с подкреплением, таких как поиск кратчайшего маршрута между двумя точками на карте, решение не является абсолютным. Вместо этого он получает оценку эффективности, выраженную в процентах. Чем выше это процентное значение, тем большее вознаграждение получает алгоритм.Таким образом, программа обучена давать наилучшее возможное решение для получения наилучшего возможного вознаграждения.

Подробнее: Как искусственный интеллект меняет сферу финансов, здравоохранения, управления персоналом и маркетинга?

Алгоритмы машинного обучения используются в случаях, когда решение необходимо для дальнейшего улучшения после развертывания. Динамический характер адаптируемых решений машинного обучения – один из основных аргументов в пользу их принятия компаниями и организациями из разных вертикалей.

Алгоритмы и решения машинного обучения универсальны и при определенных обстоятельствах могут использоваться вместо среднего квалифицированного человеческого труда. Например, руководители службы поддержки клиентов в крупных компаниях B2C теперь заменены алгоритмами машинного обучения для обработки естественного языка, известными как чат-боты. Эти чат-боты могут анализировать запросы клиентов и оказывать поддержку руководителям службы поддержки клиентов или иметь дело с клиентами напрямую.

Алгоритмы машинного обучения также помогают улучшить взаимодействие с пользователем и настроить онлайн-платформы.Facebook, Netflix, Google и Amazon используют системы рекомендаций для предотвращения перенасыщения контентом и предоставления уникального контента отдельным пользователям на основе их симпатий и антипатий.

Facebook использует механизмы рекомендаций для своей ленты новостей как в Facebook, так и в Instagram, а также для своих рекламных услуг, чтобы найти соответствующих потенциальных клиентов. Netflix собирает пользовательские данные и рекомендует различные фильмы и сериалы в зависимости от предпочтений пользователя. Google использует машинное обучение для структурирования своих результатов и для системы рекомендаций YouTube, а также для многих других приложений.Amazon использует машинное обучение для размещения релевантных продуктов в поле зрения пользователя, максимизируя коэффициент конверсии, рекомендуя продукты, которые пользователь действительно хочет купить.

Однако, поскольку машинное обучение продолжает применяться в различных областях и сценариях использования, становится все более важным понимать разницу между искусственным интеллектом и машинным обучением.

Подробнее: 10 компаний, использующих машинное обучение инновационными способами

Как цитирует американский профессор Дуглас Хофштадтер, «ИИ – это то, что еще не было сделано.Это называется «эффектом искусственного интеллекта», в котором новые методы не только устаревают предыдущие, но также делают последние более доступными и оптимизированными для использования. Согласно этой логике, искусственный интеллект относится к любому прогрессу в области когнитивных компьютеров, а машинное обучение является подмножеством ИИ.

Сегодня термин «искусственный интеллект» используется скорее как общий термин для обозначения технологии, которая демонстрирует когнитивные характеристики, схожие с человеческими. Как показывает опыт, исследования в области ИИ движутся к более обобщенной форме интеллекта, подобной тому, как малыши думают и воспринимают окружающий мир.Это может означать эволюцию ИИ от программы, специально созданной для одной «узкой» задачи, до решения, развернутого для «общих» решений; того, что мы можем ожидать от людей.

Машинное обучение, с другой стороны, является эксклюзивным подмножеством ИИ, зарезервированным только для алгоритмов, которые могут динамически улучшаться сами по себе. Они не запрограммированы статически для одной задачи, как многие программы ИИ, и могут быть улучшены даже после развертывания. Это не только делает их подходящими для корпоративных приложений, но также является новым способом решения проблем в постоянно меняющейся среде.

Машинное обучение также включает в себя глубокое обучение – специальную дисциплину, которая является ключом к будущему ИИ. Глубокое обучение включает нейронные сети, тип алгоритма, основанный на физической структуре человеческого мозга. Нейронные сети кажутся наиболее продуктивным путем для исследований искусственного интеллекта, поскольку они позволяют более точно имитировать человеческий мозг, чем когда-либо ранее.

Подробнее: 10 экспертов о будущем искусственного интеллекта

Понимание основ машинного обучения и искусственного интеллекта является обязательным для всех, кто сегодня работает в технической сфере.Из-за того, что ИИ повсеместно присутствует в современном технологическом мире, необходимы практические знания этой технологии, чтобы оставаться актуальными.

Корпорации сейчас находятся в середине кривой внедрения искусственного интеллекта, в основном благодаря доступным облачным платформам и экспоненциальному прогрессу в этой области. Это делает ИИ интересной возможностью карьерного роста для тех, у кого есть возможности и опыт, чтобы им воспользоваться.