Глубинные и глубокие в чем разница: Недопустимое название — Викисловарь

Рейтинг металлоискателей 2021 цена / качество. Лучший профессиональный металлоискатель.

  • грунтовые
  • амфибия
  • подводные
  • глубинные
  • для поиска кладов
  • для золота и самородков
  • компактные
  • пинпоинтеры

Какой самый лучший металлоискатель в 2021 году?

Конечно, хочется дать какой-то один един единственный однозначный ответ на этот вопрос, но жизнь штука сложная, все люди разные со своими целями и задачами поиска, опытом, бюджетом, предпочтениями. Ну и, попытаемся определить лучший профессиональный металлоискатель в этом году (см. обзор ниже).

Невозможно выбрать и определить «тот самый» детектора для всех одновременно, поэтому наш рейтинг металлоискателей 2021 года мы традиционно делим и разбираем ценовым категориям, даем краткие характеристики лучших моделей, в том числе оценив соотношение цена/качество, ликвидность на вторичном рынке — металлоискателей б.
у. и возможность улучшения за счёт дополнительных аксессуаров (поисковых катушек, подводных комплектов, беспроводных наушников и т.д.).

В нашем рейтинге участвуют только самые современные металлоискатели, надежные, некоторые модели прошлых все еще хороши по своим поисковым характеристикам, но мы будем говорить только о новых приборах.

Итак, начнем наш рейтинг моделей металлоискателей для начинающих.

Металлоискатели начального уровня

В сегменте от 11 000 до 30 000 р.

Nokta Makro Simplex+ – бюджетный металлоискатель с хорошей глубиной поиска, единственная подводная полностью водонепроницаемая модель — амфибия, с возможностью погружения под воду на глубину до 3-х метров, всеми необходимыми для продуктивного поиска настройками, большой DoubleD катушкой и функцией подключения беспроводных наушников.

Garrett Ace 150 – простой, надежный, позволяющий сделать первые шаги в мире кладоискательства металлоискатель.

Garrett Ace 250 – легендарная «Ася», металлоискатель с которого начинали большинство кладоискателей и которым найдена львиная доля всех кладов!

Garrett Ace Euro (Ace 350) – объединил в себе лучшие черты Асе150/250, отличается от предшественников расширенной шкалой дискриминации, более точным определением типа металла, базовой Double-D катушкой.

Garrett ACE 200i — создан на базе Ace 150, перенял ее надежность и простоту, но уже имеет цифровой идентификатор цели VDI/TargetID, более информативный дисплей, новый звуковой отклик.

Garrett Ace 300i — обновленная версия легендарного АСЕ 250, с расширенной шкалой дискриминации черных металлов, цифровым идентификатором цели от 0 до 99, новой катушкой 7х10 с улучшенной глубиной и захватом.

Garrett ACE 400i – самая старшая модель в линейке АСЕ с повышенной рабочей частотой 10 кГц, функцией сдвига частоты, новой функцией Iron Audio, универсальной DD-катушкой 8.5×11 и большим количеством настроек.

Minelab Go-Find 66 – старшая модель в линейке Minelab Go-Find. Ультра лёгкий с уникальной складной конструкцией, обеспечивающей супер компактность и отсутствие сборки/разборки металлоискателя.

Quest X5 — неплохая легкая по весу модель для начинающих. Все необходимые функции для обнаружения и определения типа металла присутствуют: ЖК экран, число VDI, несколько программ поиска, 2 аудиотона на чёрные и цветные металлы, а такая вещь, как встоенный аккумулятор ощутимо сэкономит бюджет.

Quest X10 Pro — более расширенная модель X5, с большим количеством характеристик и настроек с возможностью полного погружения под воду вместе с блоком до 3-х метров.

Металлоискатели для продвинутых


В сегменте от 30 000 до 50 000 р

Minelab Vanquish 540 — мультичастотный металлоискатель созданный и работающий по технологии Multi – IQ. Старшая модель в линейке Minelab Vanquish с большим количеством настроек и поисковых возможностей.

Minelab Vanquish 540 ProPack – расширенная комплектация 540-й модели, в которую входят 2 катушки Double-D: 12х9″ и 8×5″ (влагозащищенные).

XP ORX (с наушниками или без) – беспроводной высокочастотный металлоискатель, работающий в диапазоне частот от 13кГц до 59 кГц с большим набором профессиональных функций.

Nokta Makro Simplex WHP (комплектация с беспроводными наушниками) – металлоискатель амфибия, с возможностью погружения под воду на глубину до 3-х метров, большой Double-D катушкой и хорошей глубиной поиска.

Garrett Ace Apex— мультичастотный грунтовой металлоискатель с возможностью работы в мультичастотном режиме, в нем их два, или на одной из выбранных частот 5, 10, 15 и 20 кГц, наиболее подходящих для нужных типов целей или глубины поиска. Есть встроенный модуль беспроводной связи, в некоторых комплектациях наушники в коробке.

Minelab Equinox 600 – профессиональный металлоискатель амфибия, работает по мультичастотной технологии Multi-IQ. Также можно перевести металлоискатель в одночастотный режим, выбрав одну из частот: 5 кГц, 10 кГц, 15 кГц.

Nokta Makro Anfibio Multi – профессиональный многочастотный металлоискатель амфибия (погружение на глубину до 5 метров), три доступных рабочих частоты (5/14/20 кГц) в комплекте с беспроводными наушниками и защитой на катушку.

Makro Multi Kruzer – профессиональный многочастотный металлоискатель амфибия (погружение на глубину до 5 метров), три доступных рабочих частоты (5/14/19 кГц) в комплекте с беспроводными наушниками.

Модели Nokta Makro Anfibio Multi и Makro Multi Kruzer, довольно схожи, основные отличия в размерах катушек, комплектации и цене.

Самый лучший профессиональный металлоискатель 

В сегменте от 50 000 р. 

Minelab Equinox 800 – универсальный металлоискатель амфибия, профессионального уровня, работает по мультичастотной технологии Multi-IQ или на одной из выбранных частот 5 кГц, 10 кГц, 15 кГц, 20 кГц, 40 кГц. Благодаря специальному режиму «Золото» и двум высоким частотам 20 и 40 кГц, прекрасно подходит для поиска золота.

XP Deus (в любой комплектации, в которой есть блок) – полностью беспроводной, очень легкий металлоискатель с точнейшим разделением целей и типов металла, полным набором профессиональных настроек под любые условия поиска, отлично справляется со всеми поисковыми задачами.

Ака Сигнум 7272М MFD Pro

– модифицированная версия металлоискателя от отечественного производителя «АКА», с глубинной прошивкой МФД/MFD, способен определять цели на большей глубине, чем это делает большинство металлоискателей, в комплекте с беспроводными наушниками.

Ака Интроник STF (Intronik) — инновационный металлоискатель с большой глубиной обнаружения целей и точностью их распознания. Работает на 2-х частотах одновременно, имеет 3 годографа, 10 цифровых показателей целей, отстройку от грунта по нескольким методам. 

Ищете самые лучшие металлоискатели по глубине поиска?

Все грунтовые металлоискатели для поиска монет работают по одинаковому принципу, что означает, что глубина обнаружения целей примерно у всех металлоискателей одинаковая. Поэтому ориентируйтесь всегда на размер катушки  — чем больше катушка, тем больше глубина. Самые продуктивные по глубина поиска приборы: Nokta Makro Simplex, Nokta Makro Anfibio Multi, Minelab Equinox 600/800, Ака Сигнум, Ака Интроник, Tianxun 850, Tiamxun 960. Либо, смотрите, есть ли в продаже катушки, большего размера, чем штатная у металлоискателя, покупку которого вы рассматриваете, это обычно размер 13 дюймов, 15 дюймов и выше. Все это грунтовые металлоискатели, если требуется глубина обнаружения более 1,5-2-метров, переходим к следующему абзацу.

Самый лучший металлоискатель для поиска клада

Для поисков кладов подойдут модели металлоискателей, перечисленные выше — с хорошей глубиной поиска, стабильной работой на сложном грунте, но если требуется гарантированная еще большая глубина, то нужно смотреть в сторону глубинного металлоискателя. В топе металлоискателей это будет модель Сварог Рубеж в комплектации с катушкой, либо с рамкой, одной из особенностью модели является наличие режима игнорирования мелких поверхностных целей (металломусора), позволяя оператору фокусироваться исключительно на глубоких целях, об этой же модели речь пойдет и дальше.

Специализированные металлоискатели

Глубинный
Сварог Рубеж – отечественный глубинный импульсный металлоискатель с максимальной глубиной поиска. Может иметь разные комплектации, эффективно работает как с катушкой, так и с рамкой. На сегодняшний день вышло около 10 комплектаций, решающих любые задачи. Какие есть комплектации Сварог Рубеж. Глубина обнаружения на металлические цели от 2-х метров и больше, особо крупную цель в комплектацией с 2-х метровой рамкой можно зацепить на 3-5 метрах, а некоторые цели и до 10 метров.
Для золота и золотых самородков
Все металлоискатели для поиска золота, должны обладать высокой рабочей частотой (не ниже 14 кГц и до 80 кГц и выше), ручной или ручной и автоматической (отслеживается автоматикой прибора) отстройкой от грунта с выводом показателей грунта на дисплей, чтобы оператор мог отслеживать изменения в меняющихся условиях поиска, своевременно производить подстройку баланса грунта, чтобы сигналы от золота не «уплыли» среди шума от грунта.
Поэтому приборы для поиска золота выделяют в отдельную категорию, стоимость таких моделей выше, чем у грунтовых металлодетекторов. К лучшим металлоискателям для поиска золота в дорогом бюджете относят Minelab CTX 3030 Pro, Minelab GPZ 7000, в менее дорогом бюджете: Nokta Makro Kruzer Gold, Garrett AT Gold, Minelab Equinox 800, XP Deus или XP ORX в комплектации с белой высокочастотной катушкой эллипс (24×13 HF).
Подводный
Minelab Excalibur II – многолетний лидер подводного поиска, на смену которому до сих пор не вышло ни одной новой модели. Работает на основе 17-частотной технологии BBS (1.5-25.5 кГц). Может погружаться на экстремальную глубину до 60 м. Надежность, стабильная работа на высокоминерализированных водоемах, простота управления настройками, экстримальная рабочая глубина погружения позволяют рекомендовать этот прибор номером олин среди «подводников». 
Бесспорно, металлоискатель Minelab Excalibur II — самый продвинутый подводный металлоискатель для солёной воды. Но, если вы не планируете погружаться с аквалангои и поиск под водой на глубине 1,5- метра вас вполне устроит, то для неглубокого (до 3-5 м), подводного поиска отлично подойдут: Minelab Equinox 800 / 600, Nokta Makro Anfibio и Kruzer, а также первые амфибии от Garrett: AT Pro, AT Gold, AT MAX, или скуба-текторы, речь о которых пойдет ниже.
Водонепроницаемый металлоискатель — рейтинг недорогих
Подводность металлоискателя постепенно становится обязательной для любого современного прибора. Новинки 2021-2022 года XP Deus2 и Nokta Makro Legend, а также старшие модели Minelab Equinox, Nokta Makro Anfibio или Kruzer давно «умеют» погружаться под воду, но цена на них не мала.

К недорогим моделям для подводного поиска можно отнести Quest X10 Pro и Nokta Makro Simplex+, какой из них выбрать решайте исходя из вашего бюджета.

Скуба-поинтер
Nokta Makro Pulse Dive 8″ – подводный импульсный компактный металлоискатель с 8 дюймовой съемной катушкой и возможностью погружения на глубину до 60 м. Благодаря уникальной конструкции, может использоваться как мини-металлоискатель или как обычный пинпоинтер в воде или на суше.

Quest Scuba Tector Pro – подводный импульсный мини-металлоискатель с возможностью смены катушек, погружением на глубину до 10 м, складной конструкцией для поиска в пресной, соленой воде и на суше.

Детские детекторы
Для совсем маленьких детей
Nokta/Makro Mini Hoard – спроектирован и создан специально для детей в возрасте от 4 до 8 лет, с ЖК-дисплеем, на котором отображаются понятные для детей информативные картинки, и может кратковременно погружаться под воду до 1 м.
Для детей постарше
Nokta/Makro Midi Hoard – разработан специально для детей в возрасте от 8 до 12 лет. Эта модель по сравнению, с MINI HOARD, имеет большую по длине конструкцию и вес, за счёт удлиненной штанги и большей по диаметру катушки, расширенные настройки и показатели о цели на экране металлоискателя, также может кратковременно погружаться под воду до 1 м.

Minelab Go-Find 44 – компактный, легкий, понятный, не требующий сборки (разложил, включил, пошел) но в то же время, эффективный металлоискатель, подойдет ребенку для первых опытов в поиске сокровищ.

Компактны металлоискатель
К компактным металлоискателям относятся небольшие по габаритам и весам модели, такие как Minelab Go-Find, Quest X5/X10 — подборка компактных моделей детекторов тут. 

Пинпоинтеры
Gold Hunter – отличный бюджетный пинпоинтер с широким набором функций и характеристик, не уступает более дорогим моделям известных производителей.

Сфинкс (Sphinx) 01 или Сфинкс (Sphinx) 02 – полностью подводный пинпоинтер, который можно погружать под воду на глубину до 3-х метров, от отечественного лидера досмотрового оборудования ЗАО «СФИНКС». Кобура и тренчик в комплекте. Сфинкс 02 имеет режим атоматического включения и выключения при размещении в кобуре.

XP Mi-4 – подводный и сухопутный пинпоинтер с возможностью погружения под воду (соленую или пресную) на глубину до 6 метров.
XP Mi-6 – пинпоинтер с возможностью беспроводного подключение к наушникам XP WS4/ WS5 и/или блоку управления XP Deus / ORX, погружение под воду до 6 метров.

Garrett Pro-Pointer AT – легендарная «морковка», одна из лучших моделей пинпоинтеров представленных на рынке. Для поиска под водой (до 3 м) и на суше.

Garrett Pro-Pointer AT Z-Lynk – пинпоинтер амфибия (погружение до 6 м), который может подключаться к беспроводному модулю (Garrett Z-Lynk) прибора и к беспроводным наушникам MS.

Ну, а если вы не знаете, что такое пинпоинтер, зачем он нужен и на какие параметры ориентироваться, что выбрать самый лучший, читайте нашу статью «Пинпоинтер — это…»

P.S.

Мультичастотный металлоискатель 2021 года

Кроме всех перечисленных выше моделей, вы также можете задаться вопросом «мультичастотный металлоискатель 2021» — какие это модели, то на сегодняшний день вышло пока только три модели, работающие в настоящем мультичастотном режиме, это присутствующие выше в обзоре Minelab Equinox 600 или 800, которые появились несколько лет назад, Vanquish 340 / 440 / 540 / 540 Pro Pack — в прошлом году, а также Garrett Ace Apex . Кроме того, в продаже к концу 2021 года ожидается новый мультичастотный металлоискатель от Nokta/Makro, первая информация о том, каким он будет в нашей статье «Мультичастотный металлоискатель от Nokta Makro 2021 года» и сама новинка от Нокта Макро Легенд и также новый металлоискатель XP Deus 2.

Какой мультичастотный металлоискатель купить

Исходя из вышеперечисленного, рейтинг мультичастотных металлоискателей:

— Minelab Vanquish 540 или 540 ProPack — начальный и продвинутый уровень
— Minelab Equinox 600 или 800 — продвинутый уровень
— Garrett Ace Apex  — начальный и продвинутый уровень
— XP Deus2 — очень продвинутый уровень (новинка 2021г)
— Nokta Makro Legend — — продвинутый уровень, новинка ожидается в конце 2021-начале 2022г.

Новый XP Deus 2021 года

Все мы очень ждем обновления от французской компании XP, интерес на эту тему подогревают публикации блогеров и новостных ресурсов уже несколько последних лет.

И, наконец, свершилось! Как нам стало известно, новая модель металлоискателя XP появится в России уже в конце этого года! Уже известны технические характеристики новинки металлоискателя XP Deus II (6 комплектаций)
Все новости для наших подписчиков групп в соц. сетях — присоединяйтесь (иконки на группы внизу страницы).

Металлоискатели-новинки 2021

Осведомлен – значит вооружен! Ну, а если вас интересуют новинки металлоискателей 2021 года, то их можно найти у нас на сайте в разделе металлоискатели 2021.

Следите за нашими новостями на сайте или в социальных сетях и узнавайте о новых поступлениях первыми!

Все представленные выше модели металлоискателей можно купить в нашем магазине 12 Талеров.

Почему смело можно купить металлоискатель в 12 Талеров?


Всё, что нужно знать о пилинге

Кажется, что уже все вокруг делают себе пилинги. Пора наконец выяснить: что это? Как часто можно делать? Кому подходит? И какие виды существуют?

Что такое пилинг?

Пилинг – это процедура глубокой очистки кожи с помощью косметический средств с кислотой в составе. Ее технология проста: кислота отшелушивает старые клетки эпидермиса и стимулирует образование новых. С английского to peel переводится как “снимать кожуру”, что и происходит с кожей в процессе пилинга.

А это безопасно?

Процесс отшелушивания – абсолютно естественный для нашей кожи. Обычно он происходит в течение 28 дней: одни клетки умирают, на их место приходят новые. Естественный процесс самообновления замедляется со временем, химический пилинг стимулирует и делает его эффективнее: кожа глубоко очищается и быстро восстанавливается. Вы получаете красивую, сияющую, гладкую кожу.

Каков результат?

Каждый вид пилинга решает свои проблемы: поверхностный, срединный, глубокий. В юном возрасте чаще проводится поверхностный для освежения кожи, избавления от усталости и тусклости. Или глубинный пилинг для решения эстетических недостатков. После 30 процедура рекомендуется как антивозрастная терапия. Но только профессиональный врач поможет подобрать пилинг под ваш тип кожи. Пилинг способен:

  • уменьшить морщины;
  • сузить и очистить поры;
  • вылечить акне;
  • устранить небольшие шрамы, рубцы, угри;
  • удалить пигментные и возрастные пятна;
  • снизить повышенную жирность кожи;
  • сгладить текстуру кожи.

В некоторых ситуациях процедура бесполезна. Если вы обладательница птоза кожи, лопнувших сосудов, серьезных шрамов –пилинг их не уберет. Но в Лесанте есть другие виды процедур по борьбе с проблемной кожей.

Не может же всё быть так идеально?

Вообще, пилинг действительно стал косметической панацеей от самых распространенных эстетических проблем. Но не обошлось и без недостатков:

  • После процедуры неизбежно покраснение и слущивание кожи.
  • Реабилитация после процедуры занимает несколько часов, но глубинный пилинг требует более длительного восстановления: до 1 недели.

Как часто можно делать?

Кислотный поверхностный пилинг обычно проводят курсом 5-10 процедур, промежуток между сеансами 2 недели. Затем можно раз в 3-6 месяцев проводить поддерживающую процедуру.

Срединный пилинг проводят раз в год курсом из 3-4 процедур.

Глубинный пилинг – самый серьезный, в процессе сжигается верхний слой кожи. Его рекомендуется проводить не больше трех раз в жизни.

Бескислотный пилинг обычно содержит продукты растительного происхождения – это самый легкий тип пилинга, его можно проводить раз в неделю дома.

Как вести себя после процедуры?

Для получения правильного результата после пилинга следует ухаживать за кожей дома. Самое важное – исключить попадание ультрафиолета на лицо в течение двух недель. В городе используйте крем с защитой 10,15 SPF, на пляжном отдыхе 30-50. Умывайте кожу (не мылом) утром и вечером, вытирайтесь аккуратно, промакивая полотенце. В центре медицинской эстетики “Лесанте” можно приобрести профессиональный уход после пилинга Dermaceutic. На бесплатной консультации косметолог подберет вам подходящий крем, сыворотку или гель.

Проводите пилинг только у квалифицированного специалиста. Иначе вы рискуете попасть к неграмотному работнику без должного образования и получить нежелательные последствия: гиперпигментацию, прыщи, купероз. В Лесанте пилинг проводят врачи с опытом работы 10 лет и только после обязательной консультации.

Кажется, что уже все вокруг делают себе пилинги. Пора наконец выяснить: что это? Как часто можно делать? Кому подходит? И какие виды существуют?

Что такое пилинг?

Пилинг – это процедура глубокой очистки кожи с помощью косметический средств с кислотой в составе. Ее технология проста: кислота отшелушивает старые клетки эпидермиса и стимулирует образование новых. С английского to peel переводится как “снимать кожуру”, что и происходит с кожей в процессе пилинга.

А это безопасно?

Процесс отшелушивания – абсолютно естественный для нашей кожи. Обычно он происходит в течение 28 дней: одни клетки умирают, на их место приходят новые. Естественный процесс самообновления замедляется со временем, химический пилинг стимулирует и делает его эффективнее: кожа глубоко очищается и быстро восстанавливается. Вы получаете красивую, сияющую, гладкую кожу.

Каков результат?

Каждый вид пилинга решает свои проблемы: поверхностный, срединный, глубокий. В юном возрасте чаще проводится поверхностный для освежения кожи, избавления от усталости и тусклости. Или глубинный пилинг для решения эстетических недостатков. После 30 процедура рекомендуется как антивозрастная терапия. Но только профессиональный врач поможет подобрать пилинг под ваш тип кожи. Пилинг способен:

  • уменьшить морщины;
  • сузить и очистить поры;
  • вылечить акне;
  • устранить небольшие шрамы, рубцы, угри;
  • удалить пигментные и возрастные пятна;
  • снизить повышенную жирность кожи;
  • сгладить текстуру кожи.

В некоторых ситуациях процедура бесполезна. Если вы обладательница птоза кожи, лопнувших сосудов, серьезных шрамов –пилинг их не уберет. Но в Лесанте есть другие виды процедур по борьбе с проблемной кожей.

Не может же всё быть так идеально?

Вообще, пилинг действительно стал косметической панацеей от самых распространенных эстетических проблем. Но не обошлось и без недостатков:

  • После процедуры неизбежно покраснение и слущивание кожи.
  • Реабилитация после процедуры занимает несколько часов, но глубинный пилинг требует более длительного восстановления: до 1 недели.

Как часто можно делать?

Кислотный поверхностный пилинг обычно проводят курсом 5-10 процедур, промежуток между сеансами 2 недели. Затем можно раз в 3-6 месяцев проводить поддерживающую процедуру.

Срединный пилинг проводят раз в год курсом из 3-4 процедур.

Глубинный пилинг – самый серьезный, в процессе сжигается верхний слой кожи. Его рекомендуется проводить не больше трех раз в жизни.

Бескислотный пилинг обычно содержит продукты растительного происхождения – это самый легкий тип пилинга, его можно проводить раз в неделю дома.

Как вести себя после процедуры?

Для получения правильного результата после пилинга следует ухаживать за кожей дома. Самое важное – исключить попадание ультрафиолета на лицо в течение двух недель. В городе используйте крем с защитой 10,15 SPF, на пляжном отдыхе 30-50. Умывайте кожу (не мылом) утром и вечером, вытирайтесь аккуратно, промакивая полотенце. В центре медицинской эстетики “Лесанте” можно приобрести профессиональный уход после пилинга Dermaceutic. На бесплатной консультации косметолог подберет вам подходящий крем, сыворотку или гель.

Проводите пилинг только у квалифицированного специалиста. Иначе вы рискуете попасть к неграмотному работнику без должного образования и получить нежелательные последствия: гиперпигментацию, прыщи, купероз. В Лесанте пилинг проводят врачи с опытом работы 10 лет и только после обязательной консультации.

(PDF) Точки соприкосновения в моделях А.Эллиса и А.Бека.

Точки соприкосновения в моделях А.Эллиса и А.Бека. / О.М. Радюк [и др.] // Когнитивно-поведенческий подход в консультировании и

психотерапии : материалы Междунар. науч.-практ. конф., г.Минск, 5-7 октября 2018 г. – Минск: БГПУ, 2018. – С. 94-104.

выражения, как «это невыносимо», «я это не вынесу», «я это не пе-

реживу», «я не должен чувствовать себя плохо», «я всегда должен

быть счастливым», «я всегда должен чувствовать себя хорошо» и т. д.

 Оценивание и осуждение/критика/порицание себя и других (“damning

oneself and others”, англ. “damn” – проклинать, осуждать, ругаться,

критиковать, порицать, провалить). При оценочной установке сужде-

ние об отдельном поступке распространяется на человека в целом

(«он плохой, потому что поступил плохо»), что гарантирует ошибоч-

ность (иррациональность) данного суждения.

Главная цель РЭТ состоит в выявлении и изменении тех иррациональных

убеждений, которые являются причиной проблемных эмоциональных и поведен-

ческих последствий [1, с. 218].

МОДЕЛЬ А.БЕКА

Основы когнитивной терапии (КТ) были разработаны Аароном Беком в 60-х

гг. XX века [3, с. 205]. Хотя в КТ не используется модель ABC, авторство которой

принадлежит Эллису, однако, как и приверженцы РЭТ, когнитивные терапевты

также считают, что эмоции и поведение человека во многом определяются его

мышлением (когнициями), и что, меняя мышление, можно изменить эмоциональ-

ное состояние и повлиять на поведенческую активность человека. «Не события

сами по себе определяют самочувствие людей, а способ, которым они их истол-

ковывают (Beck, 1964; Ellis, 1962)», – говорит Джудит Бек в своём руководстве по

когнитивной терапии, ссылаясь одновременно на А. Эллиса и А. Бека [4, с. 34].

В ранних работах А. Бека выделяются три уровня мышления: 1) произволь-

ные мысли (“voluntary thoughts”); 2) автоматические мысли (“automatic thoughts”);

3) базовые (глубинные) убеждения (установки) и когнитивные схемы. Третий уро-

вень является наиболее глубоким и поэтому наименее осознаваемым, произволь-

ные мысли – наоборот, наиболее поверхностны и легко осознаваемы, автомати-

ческие мысли занимают промежуточное положение. Автоматические мысли отра-

жают содержание когниций более глубокого уровня – убеждений и схем [3, с. 206;

5, с. 28-29; 6, с. 314].

Исследование автоматических мыслей и базовых убеждений позволяет об-

наружить располагающийся между ними ещё один уровень мышления: промежу-

точные (сопутствующие) убеждения (установки). Промежуточные убеждения вы-

полняют роль связующего звена между автоматическими мыслями и базовыми

убеждениями [7, с. 203, рис.13.3]. В процессе терапии они демонстрируют боль-

шую ригидность по сравнению с автоматическими мыслями, но являются более

гибкими, чем базовые убеждения [4, с. 169; 7, с. 198].

В модели Аарона Бека, развитой и дополненной Джудит Бек, рассматрива-

ется трёхуровневая иерархия когнитивных структур, состоящая из автоматических

мыслей, промежуточных убеждений и глубинных убеждений. Согласно этой моде-

ли:

 автоматические мысли (негативные) – это «поток мышления, который

существует параллельно с более явным потоком мыслей» [4, с. 101];

 промежуточные убеждения (отношения, правила и предположения)

[4, с. 169], на базе которых формируются компенсаторные стратегии

совладания с глубинными убеждениями (копинг-стратегии) [4, с. 171-

173; 7, с. 200];

 глубинные убеждения – это ключевые представления человека о се-

бе и мире («абсолютизированные и обобщённые» [4, с. 169]).

На уровне промежуточных убеждений могут присутствовать [7, с. 198-203]:

 отношения/установки (англ. “attitudes”);

Пиодермии

Пиодермия — это обобщающее название нескольких болезней кожи. Все они характеризуются гнойно-воспалительными процессами. К ним относятся:

  • стафилококк;
  • стрептококк;
  • пиококк. 
Каждое из представленных заболеваний может быть как самостоятельным, так и сопутствующим, то есть, симптомом или осложнением уже существующей болезни. Треть заболеваний кожи занимают именно гнойные образования. В лёгкой и начальной стадии они поражают поверхность кожи, а после лечения пиодермии не остаётся никаких следов (в большинстве случаев). Если же болезнь проникает глубоко внутрь эпидермиса, то велика вероятность того, что после лечения могут остаться рубцы, тёмные пятна либо другие эстетические дефекты.
 

Причины появления болезни

 
Каждый день наша кожа подвергается воздействию огромного количества различных микроорганизмов. Если у человека ослаблен иммунитет, то велика вероятность того, что отдельные представители таких бактерий могут вызвать пиодермию. Микроорганизмы оставляют после себя продукты жизнедеятельности и токсины, которые и становятся причиной возникновения патологии. Из-за ослабления защитной функции кожи её поверхность поражается бактериями, вызывающими гнойные воспаления.
 
Основными причинами возникновения пиодермии являются:
 
  • несоблюдение правил гигиены;
  • ослабленный иммунитет;
  • порезы, трещины и другие повреждения кожи;
  • перегрев либо переохлаждение кожи;
  • различные нарушения пищеварительного тракта;
  • нарушение кроветворения;
  • истощение организма;
  • нехватка витаминов и полезных элементов;
  • сахарный диабет;
  • чрезмерно жирная кожа;
  • сбой гормонального фона;
  • реакция на приём медикаментов.
 
Как видно из списка, причин может быть много. Исходя из этого, не всегда удаётся визуально установить диагноз. Это также связано с тем, что симптомы схожи с признаками других кожных заболеваний. Для точности диагностики могут потребоваться лабораторные исследования.
 

Разновидности и классификация

 
К группе заболеваний пиодермией относятся:
 
  • фолликулит;
  • карбункулёз;
  • фурункулёз;
  • сикоз.
 
Поражения кожи пиодермией могут быть двух типов:
 
  • поверхностные;
  • глубинные.
 
Они также различаются и по типу возбудителя. К примеру, существуют хронические глубокие пиодермии, сопровождающиеся различного рода язвами. При этом в них могут содержаться смешанные бактерии. Определить их природу и наиболее эффективный метод терапии поможет врач дерматолог клиники «МедикПро».
 

Симптомы

 
В зависимости от формы болезни, пиодермия может проявляться в следующих симптомах:
  • Импетиго. У заражённого человека появляются на теле водяные пузырьки. Места их локализации — на лице и голове, крайне редко бывают на теле. Со временем они покрываются жёлтой коркой и начинают чесаться.
  • Гидраденит. В этом случае происходят воспалительные процессы в потовых железах. Как правило, места локализации находятся в подмышечных впадинах, в паху. Нередко проявляется такая форма пиодермии на половых губах. Основное отличие от фурункула — отсутствие стержня, хотя болевые ощущения схожи.
  • Сикоз. Воспаляются волосяные луковицы на голове. Поэтому поражаются не только волосы теменной части головы, но и усы, борода.
  • Фурункул. Внутри образования находится стержень. Сам узел наполнен гноем и вызывает боль.
  • Карбункул. Визуально такой узел похож на фурункул, однако степень размножения намного выше. В отдельных случаях образование поражает мышечную ткань. В этом случае образуется отёк. Впоследствии может случиться лихорадка либо интоксикация. В запущенной форме узел преобразуется в язву и после окончательного лечения остаётся грубый рубец.
  • Остиофулликулит. С виду образование похоже на небольшой пузырёк с покраснениями вокруг.
  • Фолликулит. По центру образования проходит волос. В некоторых случаях гнойник рассасывается сам по себе, а иногда перерастает в язву. 
 
Это только основные формы пиодермий, помимо других существую также и детские разновидности заболевания.
 

Лечение пиодермии в Калуге

 
Клиника «МедикПро» предлагает услуги по лечению пиодермии у взрослых в Калуге. Квалифицированный дерматолог комплексно подходит к диагностике и терапии.
 
Для того, чтобы эффективно вылечить пиодермию, применяются следующие методы:
 
  • . Различные лекарства, направленные на поддержку иммунитета. Также прописываются мази.
  • . Ни в коем случае нельзя брить волосы и тем более их вырывать. Также запрещены любые водные процедуры, либо с ограничениями.
  • . Необходимо полностью скорректировать питание. Полный отказ от алкоголя, соли и простых углеводов.
  • . Физическая активность, отказ от вредных привычек, иногда смена климата.

 
Лекарств, мазей и прочих медикаментов очень много. Поэтому назначать их может только опытный врач в зависимости от вида пиодермии. Поэтому не стоит обращаться за советом в интернет, так как можно усугубить ситуацию, вплоть до хирургического вмешательства.
 

Мы всегда рады помочь Вам и приглашаем в медицинский центр «МЕДИКПРО»!
Будьте красивы!
Записаться  можно по телефону: 8 (4842) 27-72-50. 

Поверхностная и глубинная структура — метамодель НЛП

В предыдущем посте мы рассмотрели цель вопросов метамодели во время собеседования, а также познакомились с глубинной и поверхностной структурой языка. В этом посте давайте немного углубимся в глубокую и поверхностную структуру, чтобы изучить роль, которую они играют в общении или неправильном общении.

Термины «глубокая структура» и «поверхностная структура» были введены Ноамом Хомским как часть его работы по трансформационной грамматике.Согласно Хомскому, глубокая структура относится к понятиям, мыслям, идеям и чувствам, тогда как поверхностная структура относится к словам/языку, которые мы используем для представления глубинной структуры.

Сталкивались ли вы когда-нибудь с ситуацией, когда вам казалось, что слов недостаточно, чтобы выразить то, что вы имели в виду?

Если да, то вы уже понимаете, в чем разница между глубинной структурой и поверхностной структурой. Глубинная структура — это то, что вы хотите выразить , а поверхностная структура — так, как вы выражаете ее с помощью слов и предложений.

Чтобы дать вам пример, Если бы я сказал вам, что «Я купил яркую одежду». Это поверхностная структура, представляющая более подробный и сложный опыт (более глубокая структура). Глубокая структура будет содержать гораздо больше деталей, таких как:

  • Сколько одежды?
  • Какие типы?
  • Какие цвета?
  • Какую одежду я выбросил, покупая ту, что купил?
  • Где я их купил?
  • С кем я был, когда покупал одежду?
  • Каково общее впечатление от покупки этой одежды
  • Что я чувствовал при покупке этой одежды?
  • Какие факторы повлияли на то, что я купил одну одежду и выбросил другую?
  • Сколько это стоило?

Это лишь некоторые из вопросов.Но будет еще много вопросов, на которые мне нужно будет ответить, прежде чем я смогу представить весь свой опыт, не так ли?

Если вы заметили, в процессе преобразования глубинной структуры в поверхностную было удалено много информации. Эта удаленная информация может не иметь большого значения в обычном повседневном разговоре, но во время терапии или в других ситуациях, когда важны конкретные детали, эта удаленная информация может иметь большое значение.

Также важно помнить что наряду с удалением, в процессе перехода от глубинной структуры к поверхностной, могут иметь место и генерализация и искажение.

Рассмотрим утверждение «Меня все ненавидят» .

Высказывание содержит как обобщение (Все – кто?) , так и искажение (Ненавидит меня – откуда мне знать?) .

Это лишь некоторые примеры. Мы можем разделить эти обобщения, опущения и искажения на подкатегории и научиться задавать правильные вопросы, чтобы двигаться от поверхностной структуры обратно к глубинной структуре.

Но прежде чем мы это сделаем, давайте поймем, почему важно понимать глубинную структуру?

Как упоминалось в предыдущем посте, когда клиент рассказывает о проблеме, то, что он пытается представить через свое повествование, является частью карты, содержащей проблему, т.е.е. глубинная структура. Но они используют поверхностную структуру, чтобы представить то же самое.

Теперь, если бы конкретная глубинная структура могла быть представлена ​​только одной поверхностной структурой, а конкретная поверхностная структура могла бы представлять только одну глубинную структуру, не было бы места для недопонимания и, следовательно, не было бы необходимости подвергать сомнению поверхностную структуру. Но увы это не так.

Из-за природы языка, конкретная глубокая структура может быть представлена ​​множественными предложениями поверхностной структуры .

«Я купил красочную одежду» и «Я купил красочную одежду» — это два предложения с разной поверхностной структурой, которые означают одно и то же, т. е. представляют одну и ту же глубинную структуру.

 

Также конкретное предложение поверхностной структуры может использоваться для представления нескольких глубинных структур.

 

«Говорю с вами как с умным человеком» — это поверхностная структура, которая может представлять собой две разные глубинные структуры. Представляет ли предложение глубокую структуру, где:

  • Я считаю вас умным человеком? или
  • Я считаю себя умным человеком, который с вами разговаривает?

Это создает область недопонимания, поскольку говорящий мог использовать поверхностную структуру для представления глубинной структуры 1, но слушатель мог понять глубокую структуру 2 из-за двусмысленности или отсутствия конкретных деталей.Теперь решения и действия слушателя основаны на глубинной структуре 2 вместо глубинной структуры 1.

Рассмотрим следующее утверждение о том, что клиент разговаривает с терапевтом, обсуждая проблемы своих отношений.:

«Родители моего супруга по-разному относятся к моим детям, потому что они инвалиды».

Эта структура поверхностного уровня может представлять глубокую структуру, где:

  • Мои дети инвалиды
  • Родители моего супруга инвалиды

Также выражение «относись к моим детям по-другому» — расплывчатое выражение, которое может означать разные вещи.Это может означать:

  • Относись к моим детям благосклонно или
  • Это может значить неблагоприятно.

Также фактическое действие, называемое «различным обращением» , может представлять различные глубинные структуры.

Теперь, если терапевт не будет задавать вопросы для исследования глубинной структуры, терапевту придется продолжить терапию на основе своей интерпретации поверхностной структуры . Поскольку существует вероятность неправильной интерпретации, вся линия терапии может пойти не по плану.

Это одна из основных причин, по которой мы рекомендуем терапевту ничего не предполагать о клиенте и по возможности избегать чтения между строк.

Я надеюсь, что вы смогли понять разницу между поверхностной структурой и глубинной структурой, а также необходимость подвергнуть сомнению предложение поверхностной структуры, чтобы иметь возможность понять глубинную структуру, насколько это возможно. Метамодель — это очень мощный инструмент постановки вопросов для достижения этого результата.

Метамодель как тема широко освещается на уровне 3 нашей Программы сертификации продвинутого коучинга и Программы сертификации продвинутой психотерапии.

Если вы пока не планируете присоединяться к программе сертификации, вы можете записаться на онлайн-модуль по эффективным навыкам постановки вопросов и получить более глубокое понимание вопросов метамодели НЛП.

Dark Web и Deep Web: в чем разница

6 минутное чтение

Большинство людей знакомы с поверхностной паутиной. Фактически, мы используем его каждый день, когда просматриваем новости, просматриваем социальные сети и выполняем поиск.По сути, это все, что индексируется поисковой системой. Поверхностная сеть не полностью лишена таких угроз, как фишинговые атаки, но в целом считается безопасной для пользователей. С другой стороны, поверхностная сеть составляет лишь небольшую часть Интернета, примерно 10%. А как насчет остальных 90% интернета?

Темная и глубокая сеть составляют остальные 90% Интернета, каким мы его знаем. Это та часть Интернета, которая не индексируется поисковыми системами. Однако, сравнивая даркнет с.глубокая сеть, это очень разные пространства, и важно знать разницу.

Deep Web и Dark Web: в чем разница?

Глубокая паутина

Термин «глубокая сеть» описывает все страницы в Интернете, которые не индексируются поисковой системой. Другими словами, если вы не можете найти его с помощью поиска Google, скорее всего, это часть глубокой сети. Информация в глубокой сети не обязательно является незаконной или опасной для пользователей.

Глубокая сеть включает в себя платный контент или страницы с платным доступом, для которого требуется вход в систему для просмотра контента.Это считается глубокой сетью, потому что поисковые системы не могут индексировать контент, который требует оплаты или входа в систему. Знакомым примером является служба потоковой передачи, где пользователь платит за доступ к контентным фильмам и достойным просмотра телешоу. Хотя вы можете найти страницы входа и маркетинга в Интернете через поисковую систему, большая часть контента является частной и требует оплаты и/или входа в систему.

Содержимое и страницы за экраном входа считаются глубокой сетью

Темная паутина

Даркнет — это небольшая часть дипнета, а это значит, что он также не индексируется поисковыми системами.Чтобы получить доступ к темной сети, пользователям необходимо загрузить специальное программное обеспечение, которое обрабатывает необходимое шифрование. Несмотря на зловещее название, не все темные сайты используются для незаконной деятельности.

Луковый маршрутизатор (TOR) часто участвует в разговорах в темной сети. TOR — одна из самых популярных оверлейных сетей, составляющих даркнет. Сайты TOR имеют корень «.onion», но, как было сказано выше, необходимо специальное программное обеспечение. Браузер TOR можно загрузить и использовать для доступа к сайтам TOR. Такой браузер необходим, потому что он создает маршрут случайных ретрансляторов, каждый со своим собственным шифрованием, для подключения к сайтам.Имейте в виду, что, хотя это улучшает анонимность, это не означает, что его невозможно отследить.

Сайт .onion, используемый в юридических целях для размещения новостных статей

Из-за повышенной анонимности даркнет используется для совершения преступлений. После взлома конфиденциальной информации жертв хакеры часто продают украденные данные на форумах даркнета. Примеры данных, выставленных на продажу на различных торговых площадках даркнета, включают имена пользователей/пароли, банковскую информацию, номера кредитных карт и другие персональные данные.

Скриншот темы на форуме даркнета, используемой для оказания помощи преступникам, совершающим финансовые махинации

Ключевые различия между Dark Web и Deep Web

Помните, что даркнет — это подмножество глубокого интернета, но есть несколько ключевых отличий, касающихся цели и доступа. Вот ключевые различия между темной сетью и глубокой сетью.

Даркнет

  • Даркнет — это небольшая часть дипнета
  • Часто используется для незаконной деятельности
  • URL-адреса могут быть запутаны, что затрудняет их поиск
  • Для темной сети требуется специальное программное обеспечение для обработки зашифрованных соединений ретрансляции

Глубокий Интернет

  • Глубокая сеть составляет большую часть известного нам Интернета
  • В целом, глубокая сеть не опасна по своей сути
  • Помимо темной сети, большая часть глубокой сети не используется для совершения преступлений
  • URL-адреса обычно знакомы и расширения общедоступных поверхностных веб-приложений

Применение Deep Web

Глубокая сеть — это то, что регулярно используется как на работе, так и дома.Вот некоторые из основных вариантов использования глубокой сети:

Интранет

Интранет или внутренние сети технически являются глубокой сетью, поскольку они не являются общедоступными страницами и, вероятно, требуют доступа к VPN для просмотра содержимого. Многие организации используют интрасети для внутренней документации и для размещения приложений, которыми ежедневно пользуются их сотрудники.

Платные приложения и контент

Как упоминалось выше, платные приложения и контент — это страницы, за доступ к которым пользователь должен платить.Поскольку существует платный доступ, этот контент не сканируется поисковыми системами. Некоторые примеры включают предложения «программное обеспечение как услуга», потоковые сервисы и платные источники новостей.

Программное обеспечение и контент, требующий входа в систему

Не все программное обеспечение и приложения требуют оплаты, но все же становятся частью глубокой сети с обязательным входом в систему. Примерами приложений, у которых есть страницы в глубокой сети, являются банковские приложения после страницы входа и вашей бесплатной учетной записи электронной почты. Было бы страшно, если бы кто-то мог найти, сколько денег у вас есть на ваших банковских счетах, с помощью поиска Google!

При наличии множества форумов и торговых площадок в развивающейся даркнете высока вероятность того, что ваша организация или аналогичные организации в вашей отрасли стали жертвой утечки данных хакерами.Благодаря улучшенной анонимности и нескольким уровням шифрования при перемещении данных через темную сеть хакеры чувствуют себя более комфортно, работая открыто. В некоторых случаях торговые площадки требуют от пользователей регистрации, как в обычном поверхностном веб-приложении. Единственная разница в том, что многие из этих торговых площадок содержат нелегальный контент. Темная сеть служит для хакеров и злоумышленников средством передачи и продажи украденных конфиденциальных данных.

Украденные данные подвергают предприятия риску, поскольку они позволяют неавторизованным лицам выполнять вредоносные действия, такие как получение привилегированного доступа, использование украденных кредитных карт для покупок или компрометация всей инфраструктуры.Это не только наносит ущерб репутации вашего предприятия, но и может привести к денежным потерям. Хотя утечка данных в глубокую и темную сеть является признаком ненадлежащего контроля безопасности, мониторинг может помочь выявить наиболее важные уязвимости.

Защита вашей компании в даркнете и глубокой паутине

Информация часто непреднамеренно утекает из-за сотрудников, которые неправильно настраивают параметры безопасности или становятся жертвами компрометации корпоративной электронной почты и фишинговых атак.Важно следить за популярными сайтами в глубокой и темной сети, чтобы понять, насколько уязвима ваша организация. Без институциональных знаний и опыта это непростая задача. ZeroFox постоянно отслеживает глубокие и темные каналы, чтобы предоставить вашей команде раннее обнаружение утечки информации, контекстный анализ кибератак и предупреждающие действия. Ваша команда безопасности может использовать обнаружение даркнета от ZeroFox, чтобы лучше понять, где ваша поверхность атаки уязвима и источник данных.Наконец, вы можете предпринять шаги для уменьшения утечки данных, внедрив элементы управления безопасностью, такие как защита уязвимых хостов или уведомление пользователей о смене паролей.

В чем разница между ИИ, машинным обучением и глубоким обучением?

Это первая статья из серии, состоящей из нескольких частей, в которой давний технический журналист Майкл Коупленд объясняет основы глубокого обучения.

Будущее за искусственным интеллектом. Искусственный интеллект — это научная фантастика.Искусственный интеллект уже стал частью нашей повседневной жизни. Все эти утверждения верны, все зависит только от того, о каком виде ИИ вы говорите.

Например, когда ранее в этом году программа Google DeepMind AlphaGo победила южнокорейского мастера Ли Седола в настольной игре го, в средствах массовой информации использовались термины ИИ, машинное обучение и глубокое обучение для описания победы DeepMind. И все три являются частью причины, по которой AlphaGo победила Ли Се Дола. Но это не одно и то же.

Самый простой способ представить себе их отношения — представить их как концентрические круги с ИИ — идея, которая возникла первой — самая большая, затем машинное обучение — которое расцвело позже, и, наконец, глубокое обучение — которое ведет к сегодняшнему взрыву ИИ — встраивается внутрь оба.

От бюста до бума

ИИ был частью нашего воображения и бурлил в исследовательских лабораториях с тех пор, как горстка ученых-компьютерщиков сплотилась вокруг термина на Дартмутской конференции в 1956 году и положила начало области ИИ.В последующие десятилетия ИИ попеременно провозглашали ключом к самому светлому будущему нашей цивилизации и выбрасывали на свалку технологий как безрассудную идею сверхдостижимых пропеллеров. Честно говоря, до 2012 года было и то и другое понемногу.

За последние несколько лет ИИ стремительно развивался, особенно с 2015 года. Во многом это связано с широкой доступностью графических процессоров, которые делают параллельную обработку еще быстрее, дешевле и мощнее. Это также связано с одновременным двойным ударом практически бесконечного хранилища и потоком данных всех полос (все это движение больших данных) — изображения, текст, транзакции, картографические данные, что угодно.

Давайте рассмотрим, как ученые-компьютерщики перешли от спада — до 2012 года — к буму, который высвободил приложения, используемые сотнями миллионов людей каждый день.

Искусственный интеллект Человеческий интеллект, демонстрируемый машинами Король меня: компьютерные программы, которые играли в шашки, были одними из первых примеров искусственного интеллекта, вызвав волну интереса в 1950-х годах.

Еще на той конференции летом 1956 года пионеры искусственного интеллекта мечтали построить сложные машины — на основе новых компьютеров — которые обладали бы теми же характеристиками человеческого интеллекта.Это концепция, которую мы думаем как «общий ИИ» — потрясающие машины, которые обладают всеми нашими чувствами (а может быть, даже больше), всем нашим разумом и думают так же, как и мы. Вы бесконечно видели эти машины в кино в роли друга — C-3PO — и врага — Терминатора. Общие машины с искусственным интеллектом по уважительной причине остались в фильмах и научно-фантастических романах; мы не можем это осуществить, по крайней мере, пока.

То, что мы можем сделать, подпадает под понятие «узкий ИИ». Технологии, способные выполнять определенные задачи так же хорошо или даже лучше, чем мы, люди.Примерами узкого ИИ являются такие вещи, как классификация изображений в сервисе вроде Pinterest и распознавание лиц в Facebook.

Это примеры узкого ИИ на практике. Эти технологии демонстрируют некоторые аспекты человеческого интеллекта. Но как? Откуда такой интеллект? Это приводит нас к следующему кругу, машинному обучению.

Машинное обучение —  Подход к созданию искусственного интеллекта Диета без спама: машинное обучение помогает защитить ваш почтовый ящик (относительно) от спама.

Машинное обучение в своей основе — это практика использования алгоритмов для анализа данных, извлечения уроков из них, а затем определения или прогнозирования чего-либо в мире. Таким образом, вместо того, чтобы вручную кодировать программные процедуры с определенным набором инструкций для выполнения конкретной задачи, машина «обучается» с использованием больших объемов данных и алгоритмов, которые дают ей возможность научиться выполнять задачу.

Машинное обучение возникло непосредственно в умах первых людей, занимавшихся ИИ, а алгоритмические подходы на протяжении многих лет включали обучение на основе дерева решений и индуктивное логическое программирование.кластеризация, обучение с подкреплением и байесовские сети среди прочего. Как мы знаем, ни один из них не достиг конечной цели общего ИИ, и даже узкий ИИ был в основном недосягаем для ранних подходов к машинному обучению.

Чтобы узнать больше о глубоком обучении, послушайте 113-й выпуск нашего подкаста AI с Уиллом Рэми из NVIDIA 

Как оказалось, одной из самых лучших областей применения машинного обучения на протяжении многих лет было компьютерное зрение, хотя для выполнения этой работы по-прежнему требовалось много ручного кодирования.Люди приходили и писали классификаторы с ручным кодом, такие как фильтры обнаружения границ, чтобы программа могла определить, где объект начинается и где останавливается; обнаружение формы, чтобы определить, имеет ли она восемь сторон; классификатор для распознавания букв «S-T-O-P». Из всех этих закодированных вручную классификаторов они разработают алгоритмы, чтобы понять смысл изображения и «научиться» определять, был ли это знак «стоп».

Хорошо, но не умопомрачительно здорово. Особенно в туманный день, когда знак плохо виден или часть его закрывает дерево.Есть причина, по которой компьютерное зрение и обнаружение изображений до недавнего времени не могли соперничать с людьми, они были слишком хрупкими и слишком склонными к ошибкам.

Время и правильные алгоритмы обучения сыграли решающую роль.

Глубокое обучение Метод реализации машинного обучения Выпас кошек. Выбор изображений кошек из видеороликов на YouTube стал одной из первых прорывных демонстраций глубокого обучения.

Еще один алгоритмический подход из ранней группы машинного обучения, искусственные нейронные сети, появился и в основном исчез на протяжении десятилетий.Нейронные сети вдохновлены нашим пониманием биологии нашего мозга — всех этих взаимосвязей между нейронами. Но в отличие от биологического мозга, где любой нейрон может соединяться с любым другим нейроном на определенном физическом расстоянии, эти искусственные нейронные сети имеют дискретные слои, соединения и направления распространения данных.

Вы можете, например, взять изображение, разбить его на набор фрагментов, которые вводятся в первый слой нейронной сети. В первом слое отдельные нейроны затем передают данные второму слою.Второй слой нейронов выполняет свою задачу и так далее, пока не будет получен последний слой и окончательный результат.

Каждый нейрон присваивает вес своему входу — насколько он правильный или неправильный относительно выполняемой задачи. Окончательный результат затем определяется суммой этих весов. Итак, подумайте о нашем примере со знаком «стоп». Атрибуты изображения знака «стоп» нарезаются и «изучаются» нейронами — его восьмиугольная форма, красный цвет пожарной машины, отличительные буквы, размер дорожного знака, его движение или его отсутствие.Задача нейросети — сделать вывод, стоп это или нет. Он дает «вектор вероятности», действительно хорошо обоснованное предположение, основанное на взвешивании. В нашем примере система может быть на 86 % уверена, что изображение является знаком остановки, на 7 % уверена, что это знак ограничения скорости, на 5 % уверена, что это воздушный змей, застрявший в дереве, и так далее, а затем архитектура сети сообщает нейронной сети. правильно это или нет.

Даже этот пример забегает вперед, потому что до недавнего времени нейросети почти избегали исследовательское сообщество ИИ.Они существовали с самых первых дней существования ИИ и производили очень мало «разума». Проблема заключалась в том, что даже самые простые нейронные сети требовательны к вычислительным ресурсам, это просто непрактичный подход. Тем не менее, небольшая еретическая исследовательская группа во главе с Джеффри Хинтоном из Университета Торонто продолжала работать, наконец, распараллелив алгоритмы для работы суперкомпьютеров и доказав концепцию, но только после того, как в усилиях были развернуты графические процессоры, обещание было реализовано. .

Если мы снова вернемся к нашему примеру со знаком «стоп», велика вероятность, что по мере того, как сеть настраивается или «обучается», она дает неправильные ответы — много. Что ему нужно, так это обучение. Ему нужно увидеть сотни тысяч, даже миллионы изображений, пока весовые коэффициенты входных сигналов нейронов не будут настроены настолько точно, что он будет получать правильный ответ практически каждый раз — туман или его отсутствие, солнце или дождь. Именно в этот момент нейронная сеть научилась тому, как выглядит знак остановки; или лицо вашей матери в случае Facebook; или кошка, что Эндрю Нг сделал в 2012 году в Google.

Прорыв

Ng заключался в том, чтобы взять эти нейронные сети и, по сути, сделать их огромными, увеличить слои и нейроны, а затем запустить огромные объемы данных через систему для ее обучения. В случае Нг это были изображения из 10 миллионов видео на YouTube. Нг поместил «глубокое» в глубокое обучение, которое описывает все слои в этих нейронных сетях.

Сегодня распознавание изображений машинами, обученными с помощью глубокого обучения, в некоторых сценариях лучше, чем у людей, и это варьируется от кошек до выявления индикаторов рака в крови и опухолей на МРТ.Google AlphaGo изучил игру и тренировался для игры в го — он настраивал свою нейронную сеть — играя против себя снова, и снова, и снова.

Благодаря глубокому обучению у ИИ большое будущее

Глубокое обучение сделало возможным множество практических применений машинного обучения и, как следствие, всей области искусственного интеллекта. Глубокое обучение разбивает задачи таким образом, что все виды машинной помощи кажутся возможными и даже вероятными. Беспилотные автомобили, лучшее профилактическое здравоохранение, еще лучшие рекомендации фильмов — все это уже сегодня или на горизонте.ИИ — это настоящее и будущее. С помощью глубокого обучения ИИ может даже достичь состояния научной фантастики, о котором мы так долго мечтали. У тебя есть C-3PO, я возьму его. Вы можете оставить себе Терминатора.

Что такое глубинные ссылки? | Пайка

Чтобы помочь нашим читателям лучше понять эту ключевую тему, мы попросили эксперта, Джона Тинтла, лидера по диплинкингу Branch, пройтись по основам диплинкинга и объяснить, как заставить его эффективно работать на вас. и ваши клиенты.Наслаждаться!

Что такое глубинные ссылки и чем они отличаются от обычных ссылок?

Глубинные ссылки — это просто ссылки, которые ведут пользователей к определенным страницам, элементам контента или функциям в мобильном приложении. Это означает, что когда вы нажимаете на push-уведомление, объявляющее о распродаже футболок, вы попадаете в раздел приложения, связанный с этой распродажей, а не на общую домашнюю страницу приложения. Глубокие ссылки являются ключевой частью беспрепятственного взаимодействия с клиентом на мобильных устройствах, выступая в качестве важной связующей ткани между заданным сообщением и конкретным опытом, который предназначен для последующего использования.

Итак, в чем проблема?

Большая часть информации в Интернете существует в удобной упаковке HTML, что фактически означает, что большинство веб-страниц говорят на одном языке. Они могут «разговаривать» друг с другом без проблем. Однако веб-ссылки не работают с родными мобильными приложениями. Не существует универсального языка или технологии связывания, которые позволили бы вам перейти от веб-приложения к приложению или даже от приложения к приложению. Это ограничивает ваши возможности по созданию беспрепятственного межканального взаимодействия, к которому стремятся умные маркетологи.

Вот тут-то и появляются поставщики прямых ссылок, такие как Branch. Глубокие ссылки мобильного приложения (также известные как «глубокие ссылки») указывают на контент внутри приложения. Например, если вы хотите поделиться парой обуви из приложения с другом, вы можете отправить ссылку на контент, которая приведет вашего друга прямо к этой обуви в приложении. Без глубокой ссылки вашему другу пришлось бы найти приложение в App Store или Play Store, открыть приложение на главной странице, найти функцию поиска, а затем попытаться найти ту же пару обуви, что и вы.

Существуют ли различные типы глубоких ссылок?

Да! Три основных типа: традиционные, отложенные и контекстные.

  • Традиционные глубокие ссылки могут направлять пользователей к содержимому приложения, если приложение уже установлено на момент открытия ссылки. Это означает, что традиционные глубокие ссылки не работают, если у пользователя нет приложения, и будут показывать либо ошибку, либо резервную страницу.
  • Отложенные глубокие ссылки могут направлять пользователей к содержимому, даже если приложение не установлено при открытии ссылки.Ссылка сначала перенаправит пользователя в App Store или Play Store для загрузки приложения, а затем перенаправит пользователя к определенному «отложенному» контенту сразу после первого запуска.
  • Контекстные прямые ссылки имеют все функции отложенных глубоких ссылок, а также многое другое. Контекстные глубокие ссылки хранят информацию о том, куда пользователь хочет перейти, где была нажата ссылка, кто первоначально поделился ссылкой, а также почти неограниченное количество пользовательских данных. Контекстные ссылки повышают ценность как для разработчиков приложений, так и для пользователей.Разработчики приложений могут создавать мощные функции, выходящие за рамки простого связывания контента, в том числе персонализированные приветствия (где вы видите рекомендацию вашего друга в приложении, если они поделились с вами элементом) и реферальные программы. Пользователи приложений выигрывают, потому что приложения могут предоставлять более удобный интерфейс и более актуальную информацию.

Как глубинные ссылки помогают привлечь клиентов?

Чего мы действительно хотим от наших глубоких ссылок, так это дать нашим пользователям отличный опыт, который увеличит вероятность того, что они загрузят приложение, и что они зарегистрируют учетную запись, купят продукт или просто вернутся в наше приложение через и снова.

Концептуально глубинные ссылки не новы. Что отличает передовые сегодняшние решения от лучших попыток вчерашнего дня, так это способность предоставлять все более целенаправленные, персонализированные варианты, охватывающие множество проверенных вариантов использования. По мере того, как все больше аудиторий взаимодействуют между платформами и каналами (например, из веба в приложение и из приложения в приложение) с большей частотой, инновации в диплинкинге обеспечивают более высокий LTV, чем когда-либо прежде.

Успешная глубокая ссылка может:

  • Поддержите более персонализированный процесс адаптации , помогая маркетологам понять, как они пришли к загрузке приложения (подумайте: информация об их интересах, социальные сети, которые они часто посещают, или какая кампания вызвала у них достаточно отклика, чтобы получить загрузку).
  • Расширьте охват своей информационно-пропагандистской деятельности , объединяя сообщения в многоканальной кампании, которая создает более связную историю, голос и сообщение для потребителей.
  • Подключайтесь к различным платформам, таким как мобильное приложение и мобильный Интернет. Поощряйте активных веб-посетителей к получению вашего приложения, выделив функцию или часть контента, предназначенную только для приложения, а затем используйте ссылку на контент, чтобы позволить им автоматически открывать соответствующую страницу после загрузки. Рекламируйте редизайн своего веб-сайта в сообщении в приложении, а затем дайте ссылку на сообщение в браузере на главной странице, которое проведет клиентов через обновления.Возможности безграничны.

Ниже показан распространенный пример глубоких ссылок. В нем пользователь нажимает на баннер в мобильной сети, устанавливает приложение (при необходимости) и переходит непосредственно к нужному контенту в приложении, оставаясь при этом в курсе.

Копия

— Операции мелкого и глубокого копирования — Документация Python 3.10.4

Исходный код: Lib/copy.py


Операторы присваивания в Python не копируют объекты, они создают привязки между целью и объектом.Для коллекций, которые являются изменяемыми или содержат изменяемые элементы, иногда требуется копия, чтобы можно было изменить одну копию без изменение другого. Этот модуль обеспечивает общую мелкую и глубокую копию операций (описано ниже).

Сводка по интерфейсу:

экземпляр. копия ( x )

Вернуть неглубокую копию x .

экземпляр. глубокая копия ( x [, памятка ])

Вернуть глубокую копию x .

исключение копия. Ошибка

Возникает при ошибках модуля.

Разница между поверхностным и глубоким копированием важна только для составных объекты (объекты, которые содержат другие объекты, такие как списки или экземпляры классов):

  • Неглубокая копия создает новый составной объект, а затем (насколько возможно) вставляет в него ссылок на объекты, найденные в оригинале.

  • Глубокая копия создает новый составной объект, а затем рекурсивно вставляет копирует в него предметов, найденных в оригинале.

С операциями глубокого копирования часто возникают две проблемы, которых нет с поверхностными. операций копирования:

  • Рекурсивные объекты (составные объекты, которые прямо или косвенно содержат ссылка на себя) может вызвать рекурсивный цикл.

  • Поскольку глубокая копия копирует все, что может быть скопировано слишком много, например данные который предназначен для совместного использования между копиями.

Функция deepcopy() позволяет избежать этих проблем:

Этот модуль не копирует такие типы, как модуль, метод, трассировка стека, фрейм стека, файл, сокет, окно или любые подобные типы. Он выполняет функции «копирования» и классы (мелкие и глубокие), возвращая исходный объект без изменений; это совместим с тем, как они обрабатываются модулем pickle .

Неглубокие копии словарей можно сделать с помощью dict.copy() и списков, назначив часть всего списка, например, скопированный_список = исходный_список[:] .

Классы могут использовать те же интерфейсы для управления копированием, что и для управления маринование. См. описание модуля pickle для получения информации об этих методы. На самом деле модуль копии использует зарегистрированный pickle работает из модуля copyreg .

Чтобы класс мог определить собственную реализацию копии, он может определить специальные методы __copy__() и __deepcopy__() . Первый называется реализовать операцию поверхностного копирования; дополнительные аргументы не передаются.Последний призван реализовать операцию глубокого копирования; это пройдено один аргумент, словарь memo . Если реализация __deepcopy__() требует чтобы сделать глубокую копию компонента, он должен вызвать функцию deepcopy() с компонентом в качестве первого аргумента и мемо-словарем в качестве второго аргумента. Памятный словарь следует рассматривать как непрозрачный объект.

См. также

Модуль pickle

Обсуждение специальных методов, используемых для поддержки извлечения состояния объекта и реставрация.

Искусственный интеллект против глубокого обучения: в чем разница?

Самоуправляемые автомобили, летающие дроны, роботизированные вездеходы, устройства для отслеживания дикой природы, игровые компьютеры, 3D-белковые папки и персонализированные электронные персональные помощники. Звучит как будущее, верно? Это технологии настоящего.

Область искусственного интеллекта (ИИ) существует с 1956 года. В 1965 году Гордон Мур предсказал, что вычислительная мощность будет экспоненциально расти, а стоимость со временем снижаться.До сих пор закон Мура оставался верным и заставляет специалистов по ИИ ожидать гораздо большего прогресса в области ИИ.

Многие из упомянутых выше технологий имеют компоненты машинного обучения и глубокого обучения. Узнайте больше об этих увлекательных концепциях искусственного интеллекта.

Обзор искусственного интеллекта и глубокого обучения

Искусственный интеллект описывает дисциплину и связанные с ней технологии, направленные на разработку компьютеров, имитирующих человеческое поведение и выполняющих человеческие задачи.Искусственно-интеллектуальные технологии используют такие методы обучения, как машинное обучение и глубокое обучение. Они также используют модели обучения (например, нейронные сети) и высокопроизводительные вычислительные платформы (например, облачные вычисления).

Машинное обучение: компьютеры учатся самостоятельно

Машинное обучение относится к разработке, внедрению и эксплуатации компьютеров с искусственным интеллектом с алгоритмами, которые обучаются и совершенствуются самостоятельно. Для машинного обучения специалисты обучают компьютеры ИИ с помощью выборочных данных, чтобы компьютеры могли учиться и делать полезные прогнозы в отношении информации.

Классические алгоритмы машинного обучения требуют вмешательства человека, такого как маркировка наборов данных, для обучения (так называемое контролируемое обучение). Представьте себе компьютер, использующий машинное обучение для понимания различий между звездами, кометами и планетами; для этого требуются обучающие данные, которые правильно классифицированы и помечены для трех различных типов астрономических объектов.

Нейронные сети: модели обучения для ИИ

В искусственном интеллекте и связанных с ним областях машинного и глубокого обучения компьютеры используют модели обучения, известные как искусственные нейронные сети (ИНС), для обработки информации.ИНС примерно напоминают биологический мозг и состоят из множества взаимосвязанных единиц («узлов» или «искусственных нейронов»), которые передают сигналы друг другу при обработке информации.

Искусственная нейронная сеть обычно имеет входной слой, один ко многим «скрытым» слоям и выходной слой. Все слои имеют один или несколько нейронов.

При обучении с моделью нейронной сети:

  • Компьютер наносит на карту нейроны искусственной нейронной сети и присваивает числовые веса (параметры, представляющие относительное влияние нейронов друг на друга) связям, соединяющим их вместе («синапсам»).
  • Компьютер использует данные (ввод), нейроны, взвешенные синапсы и функции активации (т.н. пороговые значения) для генерации выходных данных.
  • В скрытых и выходных слоях компьютер объединяет выходные данные отдельных нейронов с взвешенными синапсами для вычисления взвешенных выходных значений. Компьютер также вычисляет взвешенную сумму выходных значений.
  • Компьютер использует взвешенные выходные значения, чтобы решить, отправлять ли выходные данные на следующий уровень в сети.
  • Компьютер использует этот итеративный процесс для окончательного расчета окончательных выходных значений.

Во время обучения компьютерные нейронные сети используют функции стоимости для измерения ошибок в прогнозах, которые делают сети. Они рассчитывают ошибки, сравнивая различия между прогнозируемыми значениями сетей и фактическими ожидаемыми значениями. Компьютеры также используют функции стоимости для корректировки весов сетей до тех пор, пока они не достигнут значений, минимизирующих значения ошибок (процесс, известный как градиентный спуск).

Дизайн нейронной сети для обработки информации помогает разработчикам ИИ эффективно управлять постоянно растущими объемами данных.Компьютеры с искусственным интеллектом используют нейронные сети для изучения собственных внутренних методов анализа информации и обратной связи.

Глубокое обучение: усиленное машинное обучение

Глубокое обучение — это, по сути, машинное обучение в гипердвигателе. «Глубокий» относится к количеству слоев внутри нейронных сетей, которые компьютеры ИИ используют для обучения. ИНС с глубоким обучением содержат более трех слоев (включая входные и выходные слои). Поверхностные скрытые слои соотносятся с первым взаимодействием человека с понятием, в то время как более глубокие скрытые слои и выходные слои соотносятся с более глубоким пониманием понятия.

В отличие от классических моделей машинного обучения, модели глубокого обучения не требуют вмешательства (например, помеченных наборов данных) для обучения. Они могут использовать неструктурированные, немаркированные данные, чтобы учиться и тренироваться (так называемое неконтролируемое обучение). Из-за этой разницы модели глубокого обучения часто требуют больших объемов и/или типов входных данных, чем модели машинного обучения, для точного обучения и улучшения с течением времени.

Глубокие нейронные сети (ГНС) — это ИНС, запрограммированные на использование методов глубокого обучения.Рекуррентные нейронные сети (RNN) и сверточные нейронные сети (CNN) представляют собой архитектуры глубоких нейронных сетей с определенными характеристиками.

В RNN данные обычно передаются между подключенными узлами во временной последовательности (сети могут отслеживать, что и когда они узнают, и применять эту временную информацию полезными способами). Этот тип сети полезен для анализа временных рядов и языкового моделирования (например, обработка естественного языка, языковой перевод).

CNN содержат специальные типы слоев, такие как:

  • Сверточные слои: слои, которые сворачивают входные данные и передают результаты дальше на другие слои
  • Объединенные слои: слои, которые объединяют данные путем объединения выходных данных одного слоя для передачи на другой слой
  • Полностью связанные слои: слои, в которых каждый нейрон находится в одном слое полностью подключен к каждому нейрону в другом слое

Сверточная сеть усложняется на каждом слое.Такая схема сети идеально подходит для определенных процессов, таких как обработка изображений, речи или звуковых сигналов (например, компьютерное зрение, распознавание объектов).

Облачные вычисления позволяют использовать ИИ

Облачные вычисления относятся к доступности по требованию компьютерных ресурсов, таких как хранилище данных и вычислительная мощность. Ресурсы облачных вычислений обычно извлекаются из центральных компьютерных серверов, расположенных в центрах обработки данных, распределенных по всему миру.

Системы облачных вычислений полезны для машинного и глубокого обучения.С помощью облачных вычислений высокопроизводительные компьютерные сети с быстрыми серверами и большими объемами хранения данных становятся более доступными для разработчиков ИИ и пользователей данных. В результате люди могут выполнять уникальные проекты, которые невозможны или ограничены без облачных вычислений, такие как обработка больших данных, запуск глубоких нейронных сетей и вождение автономных транспортных средств.

Искусственный интеллект и глубокое обучение в действии

AlphaGo, AlphaZero, MuZero и AlphaStar — это компьютеры с искусственным интеллектом, которые научились играть в сложные игры, такие как шахматы, сёги, го, Atari и Starcraft II, с помощью глубокого обучения.AlphaGo обыграла мастера игры в го Ли Седоля в 2016 году. Совсем недавно, в 2020 году, MuZero добилась новых успехов в этой области, преуспев в игровом процессе без предварительного ознакомления с правилами.

Биологи и защитники дикой природы могут использовать компьютеры с искусственным интеллектом и компьютерным зрением для просмотра фотографий, сделанных фотоловушками. Когда интеллектуальные компьютеры «видят» интересующие виды на изображениях с фотоловушек, они помечают изображения, содержащие эти виды (например, исчезающие или находящиеся под угрозой исчезновения животные).

Компьютерное зрение также является неотъемлемой частью разработки и эксплуатации беспилотных автомобилей.Благодаря сложным сенсорным системам, в том числе камерам с высоким разрешением, беспилотные автомобили создают визуально насыщенные цифровые представления среды вождения, что помогает им безопасно ориентироваться.

Понимание искусственного интеллекта и глубокого обучения с помощью Udacity

Каждый день специалисты в разных областях продолжают развивать область ИИ. Если вы хотите узнать больше об искусственном интеллекте, рассмотрите возможность повышения квалификации с помощью Udacity.

Udacity предлагает программы, которые помогут вам учиться и развивать реальные навыки в области искусственного интеллекта и глубокого обучения, такие как:

Множество интересных проектов, связанных с искусственным интеллектом и глубоким обучением — перспективными областями карьеры.Узнайте больше, зарегистрировавшись на одну из многих интересных программ Udacity Nano Degree в Школе искусственного интеллекта сегодня!

Начать обучение

В чем разница между глубоким обучением, машинным обучением и ИИ?

За последние несколько лет термин «глубокое обучение» прочно вошёл в бизнес-язык, когда речь идёт об искусственном интеллекте (ИИ), больших данных и аналитике. И не без оснований — этот подход к ИИ показывает большие перспективы, когда речь идет о разработке автономных самообучающихся систем, революционизирующих многие отрасли.

Глубокое обучение используется Google в своих алгоритмах распознавания голоса и изображений, Netflix и Amazon, чтобы решить, что вы хотите посмотреть или купить дальше, а также исследователи из Массачусетского технологического института для прогнозирования будущего. Постоянно растущая индустрия, зарекомендовавшая себя для продажи этих инструментов, всегда готова говорить о том, насколько все это революционно. Но что именно? И не является ли это еще одной причудой, используемой для того, чтобы навязать нам «старомодный» ИИ под новым сексуальным ярлыком?

В прошлой статье я писал о разнице между ИИ и машинным обучением (МО).Хотя машинное обучение часто описывают как поддисциплину ИИ, лучше думать о нем как о современном состоянии искусства — это область ИИ, которая сегодня демонстрирует наибольшую перспективу в предоставлении инструментов, которые промышленность и общество могут использовать. использовать для изменения.

В свою очередь, вероятно, наиболее полезно думать о глубоком обучении как о переднем крае передового. Машинное обучение берет некоторые из основных идей ИИ и фокусирует их на решении реальных проблем с помощью нейронных сетей, предназначенных для имитации нашего собственного процесса принятия решений.Глубокое обучение еще более узко фокусируется на подмножестве инструментов и методов машинного обучения и применяет их для решения практически любой проблемы, требующей «мышления» — человеческого или искусственного.

Как это работает?

По сути, глубокое обучение включает в себя передачу компьютерной системе большого количества данных, которые она может использовать для принятия решений относительно других данных. Эти данные передаются через нейронные сети, как в случае с машинным обучением. Эти сети — логические конструкции, которые задают серию бинарных вопросов «истина/ложь» или извлекают числовое значение из каждого бита данных, проходящих через них, и классифицируют его в соответствии с полученными ответами.

Поскольку работа в области глубокого обучения сосредоточена на развитии этих сетей, они становятся так называемыми глубокими нейронными сетями — логическими сетями той сложности, которая необходима для работы с классификацией таких больших наборов данных, как, скажем, библиотека изображений Google или поток твитов в Twitter.

С такими всеобъемлющими наборами данных и логическими сетями, достаточно сложными для их классификации, для компьютера становится тривиальной задачей получить изображение и с высокой вероятностью точности сформулировать то, что оно представляет для людей.

Картинки представляют собой отличный пример того, как это работает, потому что они содержат множество различных элементов, и нам нелегко понять, как компьютер с его однонаправленным, сосредоточенным на вычислениях умом может научиться интерпретировать их в так же, как и мы. Но глубокое обучение можно применять к любой форме данных — машинным сигналам, аудио, видео, речи, письменным словам — для получения выводов, которые кажутся сделанными людьми — очень, очень быстро. Давайте рассмотрим практический пример.

Возьмем систему, предназначенную для автоматической регистрации и сообщения о том, сколько автомобилей определенной марки и модели проехало по дороге общего пользования. Во-первых, ему будет предоставлен доступ к огромной базе данных типов автомобилей, включая их форму, размер и даже звук двигателя. Это может быть скомпилировано вручную или, в более сложных случаях использования, автоматически собрано системой, если она запрограммирована на поиск в Интернете и получение данных, которые она там находит.

Затем потребуются данные, которые необходимо обработать, — данные реального мира, содержащие информацию, в данном случае захваченную придорожными камерами и микрофонами.Сравнивая данные своих датчиков с данными, которые он «узнал», он может с определенной вероятностью точности классифицировать проезжающие автомобили по их марке и модели.

Пока все относительно просто. В чем проявляется «глубокая» часть, так это в том, что система с течением времени и накоплением опыта может увеличить вероятность правильной классификации путем «обучения» себя новым полученным данным. Другими словами, он может учиться на своих ошибках, как и мы. Например, он может ошибочно решить, что конкретное транспортное средство относится к определенной марке и модели, основываясь на их сходных размерах и шуме двигателя, упуская из виду другой отличительный признак, который, как он определил, имеет низкую вероятность важности для принятия решения.Узнав, что этот дифференциатор на самом деле жизненно важен для понимания разницы между двумя транспортными средствами, он повышает вероятность правильного результата в следующий раз.

Так что же может сделать Deep Learning?

Вероятно, лучший способ закончить эту статью и дать некоторое представление о том, почему все это так новаторски, — это привести еще несколько примеров того, как глубокое обучение используется сегодня. Некоторые впечатляющие приложения, которые либо развернуты, либо находятся в разработке прямо сейчас, включают:

Навигация беспилотных автомобилей. Используя датчики и встроенную аналитику, автомобили учатся распознавать препятствия и реагировать на них соответствующим образом с помощью глубокого обучения.

Перекрашивание черно-белых изображений. Обучив компьютеры распознавать объекты и узнавать, как они должны выглядеть для человека, можно вернуть цвет черно-белым изображениям и видео.

Предсказание исхода судебного разбирательства. Недавно было показано, что система, разработанная группой британских и американских исследователей, способна правильно предсказывать решение суда при подаче основных фактов дела.

Прецизионная медицина. Методы глубокого обучения используются для разработки лекарств, генетически адаптированных к геному человека.

Автоматизированный анализ и отчетность. Системы могут анализировать данные и сообщать о них в естественном звучании, на человеческом языке, сопровождая их инфографикой, которую мы можем легко усвоить.

Игры. Системы глубокого обучения научили играть (и выигрывать) в такие игры, как настольная игра Go и видеоигра Atari Breakout.

Довольно легко увлечься шумихой и преувеличениями, которые часто используются при обсуждении (и особенно при продаже) этих передовых технологий.

About Author


alexxlab

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.