Например, в финансовом секторе необходимо выполнять огромное количество повторяющихся, объемных и предсказуемых задач, требующих большого объема данных. Из-за этого в этом секторе в значительной степени используются различные типы решений машинного обучения . Они делают бухгалтерские задачи более быстрыми, информативными и точными. Некоторые аспекты, которые уже были учтены в машинном обучении , включают решение финансовых запросов с помощью чат-ботов, прогнозирование, управление расходами, упрощение выставления счетов и автоматизацию выверки банковских счетов.

2.3- Вовлеченность клиентов, как никогда раньше

Для любого бизнеса одним из наиболее важных способов стимулирования взаимодействия, повышения лояльности к бренду и установления долгосрочных отношений с клиентами является начало конструктивных разговоров с целевой клиентской базой. Машинное обучение играет критически важную роль, позволяя компаниям и брендам заводить более ценные разговоры с точки зрения взаимодействия с клиентами. Технология анализирует определенные фразы, слова, предложения, идиомы и форматы контента, которые находят отклик у определенных членов аудитории.Вы можете подумать о Pinterest, который успешно использует машинное обучение , чтобы персонализировать предложения для своих пользователей. Он использует эту технологию для поиска контента, который будет интересен пользователям, на основе уже закрепленных ими объектов.

2.4 — Возможность поднять эффективность на новый уровень при объединении с IoT

Благодаря огромной шумихе вокруг Интернета вещей, машинное обучение стало популярным. Многие компании считают Интернет вещей стратегически важным направлением.И многие другие запустили пилотные проекты, чтобы оценить потенциал Интернета вещей в контексте бизнес-операций. Но получить финансовую выгоду с помощью Интернета вещей непросто. Для достижения успеха компаниям, предлагающим консалтинговые услуги и платформы для Интернета вещей, необходимо четко определить области, которые изменятся с внедрением стратегий Интернета вещей. Многие из этих предприятий не смогли решить эту проблему. В этом сценарии машинное обучение , вероятно, лучшая технология, которую можно использовать для достижения более высокого уровня эффективности.Объединив машинного обучения с Интернетом вещей, компании могут повысить эффективность всех своих производственных процессов.

2.5- Возможность изменить рынок ипотечного кредитования

Это факт, что для получения положительного кредитного рейтинга обычно требуются дисциплина, время и тщательное финансовое планирование для многих потребителей. Когда дело доходит до кредиторов, потребительский кредитный рейтинг является одним из важнейших показателей кредитоспособности, который включает ряд факторов, включая историю платежей, общую задолженность, длину кредитной истории и т. Д.Но разве не было бы замечательно, если бы была более упрощенная и лучшая мера? С помощью машинного обучения кредиторы теперь могут получить более полное представление о потребителях. Теперь они могут предсказать, тратит ли клиент мало или много, и понять его / ее критическую точку в расходах. Помимо ипотечного кредитования, финансовые учреждения используют те же методы для других типов потребительских кредитов.

2.6- Точный анализ данных

Традиционно, , анализ данных всегда включал метод проб и ошибок, подход, который становится невозможным, когда мы работаем с большими и разнородными наборами данных. Машинное обучение — лучшее решение всех этих проблем, предлагая эффективные альтернативы анализу огромных объемов данных. Разрабатывая эффективные и быстрые алгоритмы, а также модели на основе данных для обработки данных в реальном времени, машинное обучение может генерировать точный анализ и результаты.

2.7- Бизнес-аналитика в лучшем виде

Машинное обучение характеристики в сочетании с аналитической работой по большим данным могут обеспечить экстремальный уровень бизнес-аналитики, с помощью которого несколько различных отраслей реализуют стратегические инициативы.От розничной торговли до финансовых услуг, здравоохранения и многого другого — машинное обучение уже стало одной из самых эффективных технологий для стимулирования бизнес-операций.

Независимо от того, убеждены вы или нет, вышеуказанные характеристики машинного обучения в значительной степени способствовали тому, что оно стало одной из самых важных технологических тенденций — оно лежит в основе огромного количества вещей, которые мы используем в наши дни, даже не задумываясь о них.

Это невозможно предсказать, заменят ли системы с машинным обучением людей рабочих или нет.Но можно сказать, что самым большим фактором, замедляющим развитие передовых технологий, таких как машинное обучение , является отсутствие человеческих навыков. Новое исследование, проведенное Cloudera, показывает, что для 51% бизнес-лидеров по всей Европе нехватка навыков удерживает их от внедрения.

Машинное обучение , как и наука о данных, развивается совершенно иначе. Поскольку эта технологическая тенденция включает в себя сбор, сопоставление и интерпретацию данных, от профессионального специалиста по машинному обучению требуется эффективное владение огромным количеством дисциплин — от математики и статистики до программирования — все это необходимо.Как вы уже можете себе представить, машинное обучение — довольно сложная штука, и поэтому руководителям бизнеса стало действительно сложно найти подходящих кандидатов, которые могут помочь им в достижении их целей цифровой трансформации.

Тем, кто хочет стать профессионалом в области машинного обучения , следует с умом выбирать направление обучения. Хотя существуют различные способы, включая самообучение, традиционный подход, учебные курсы и т. Д., Большинство из них имеют свои недостатки.Учитывая широкий спектр предметной области машинного обучения и ее быстрое развитие, соискателям необходимо понимать, что ни один курс на самом деле не является достаточно всеобъемлющим. Если вы тоже заинтересованы в том, чтобы вступить в эту сферу с реальными знаниями и в какой-то степени обладаете основными навыками, неплохо было бы присоединиться к учебному лагерю, подобному тем, которые предлагает Академия Magnimind.

T hese days , машинное обучение набирает обороты во всем мире, и это стало одной из ключевых обязанностей руководителей высшего звена — направлять свой бизнес в правильном направлении, используя его истинные характеристики.

Мы находимся на пороге входа в мир, где машины и люди будут работать в гармонии, сотрудничать, проводить кампании и продвигать свои продукты / услуги инновационным способом, который будет более личным, эффективным и информированным, чем когда-либо прежде.

Чтобы достичь этого, владельцам бизнеса пора подумать о том, как они могут использовать характеристики машинного обучения , как они хотят, чтобы технология работала и вела себя для развития бизнеса.Также важно разработать эффективную и прозрачную стратегию, включающую машинного обучения . Это поможет командам понять, как они могут выполнять свои задачи более эффективно, используя возможности машинного обучения .

6 Характеристики организационной зрелости машинного обучения

6 Характеристики организационной зрелости машинного обучения

Когда вы думаете о бизнес-аналитике, думайте о машинном обучении.Вот как выглядит предприятие со зрелой средой машинного обучения.

• Автор Уильям Макнайт
• 28 апреля 2020 г.

Распределение компаний по уровням зрелости почти во всем всегда сильно смещено в сторону нижнего предела. То же самое и с машинным обучением, но это не имеет значения для любой организации, стремящейся к устойчивому успеху. Ключ к этому успеху — стать зрелым оператором машинного обучения (MMLO).

Как выглядит такое предприятие? Какие характеристики указывают на то, что сложное использование машинного обучения является частью успеха в бизнесе?

1.Ценятся специалисты по данным.

С точки зрения стратегии, MMLO уже оправдало использование (и наняло) специалиста по данным. В нем есть готовая среда данных, так что специалист по данным может быть эффективным. Увидев полученные выгоды, предприятие пошло дальше и наняло дополнительных специалистов по данным.

Когда в организацию приходит новый специалист по данным, документация и определенные бизнес-цели (которые соответствуют разумным, установленным конструкциям в среде данных) позволяют этим новым ученым набирать обороты за недели, а не кварталы.

2. ML — нормальная часть каждого проекта.

В MMLO процесс спецификации проекта имеет контрольную точку, чтобы убедиться, что ML должным образом учитывается для крупных проектов. Люди со знаниями машинного обучения и лидерскими качествами будут участвовать в каждом проекте или каждой архитектурной проверке. Было бы легко сохранить статус-кво, использовать давно знакомые рабочие процессы и продолжать использовать только устаревшие подходы, но зрелая организация ML знает, что сегодня она должна включать ML.

3. Активное управление моделями и данными.

MMLO каталогизирует все модели на протяжении их жизненного цикла, так что модели могут быть повторно использованы и усилены, а не «все готово». Среда данных также является зрелой: корпоративные данные каталогизированы, доступны, работают в соответствии с ожиданиями и хорошо управляются. Это означает, что все корпоративные данные — и соответствующие внешние данные — собираются и используются. Это означает, что есть инфраструктуры хранилищ данных и озера данных, а также каталог данных, который фиксирует местоположение информации.Это означает, что приверженность облаку реальна, и программа управления данными распространяется на основные предметные области всего предприятия.

В этих компаниях данные признаны дисциплиной. В этих организациях работает главный специалист по данным, и данные не являются второстепенным или второстепенным по отношению к приложениям.

4. Он серьезно относится к конфигурации и прозрачности машинного обучения.

Ошибки в конфигурации машинного обучения могут быть дорогостоящими, приводя к потере усилий и потере вычислительных ресурсов.Ошибки могут создать производственные проблемы. В зрелом магазине машинного обучения ручные ошибки встречаются нечасто, равно как и упущения и упущения в модели, которые приводят к потерям. Системы машинного обучения в этих магазинах прозрачны, с особым упором на те дела, которые могут привести к убыткам, ущербу или ущербу для компании.

Их модели предсказуемы и последовательны, с поддающимися аудиту и воспроизводимыми результатами. MMLO понимает важность возможности повторного запуска экспериментов и получения аналогичных результатов.Неиспользуемые и избыточные настройки обнаруживаются в среде зрелого оператора машинного обучения.

5. Для хорошо функционирующих систем необходимо тестирование и сопровождение моделей.

Опытные операторы машинного обучения выводят свои процессы на более высокий уровень. У моделей есть ограничения доступа. Код, естественно, должен быть протестирован, но опытному оператору машинного обучения ясно, что некоторый объем тестирования данных также имеет решающее значение для хорошо функционирующей системы. Зрелые операторы машинного обучения выполняют тестирование данных, которое отслеживает изменения в распределении данных.

Зрелая среда позволяет текущим задачам повторно использовать существующие модели. Вместо того, чтобы начинать с нуля, MMLO может добавлять функции, позволяющие выделить новую модель. Процессы машинного обучения включают использование репозитория для моделей и надежную упаковку моделей, развертывание, обслуживание и мониторинг.

6. Этика не является второстепенным.

Программы ИИ MMLO включают этические основы и гарантируют, что этика и безопасность имеют первостепенное значение. Например, хотя они, возможно, еще не усовершенствовали его, эти программы предприняли шаги для устранения возможности злонамеренного использования ML, которые могут включать кибератаки, применение физически разрушительной силы, глубокое вторжение в частную жизнь или применение ненадлежащего влияния. .

Последнее слово

Нет двух магазинов, у которых будет одинаковый путь к машинному обучению. Все начинаются с разных точек и идут окольным путем к зрелости. Однако для большинства предприятий описанный здесь уровень машинного обучения — зрелый оператор машинного обучения — потребуется в ближайшем будущем для обеспечения устойчивости компании. Сейчас необходимо предпринять шаги, чтобы повысить зрелость машинного обучения в вашей организации.

Об авторе

McKnight Consulting Group возглавляет Уильям Макнайт .Он является стратегом, ведущим архитектором корпоративной информации и менеджером программ для сайтов по всему миру, использующих такие дисциплины, как хранилище данных, управление основными данными, бизнес-аналитика и большие данные. Многие из его клиентов обнародовали свои истории успеха. Макнайт опубликовал сотни статей и официальных документов и провел сотни международных выступлений и открытых семинаров. Реализации его команд как из ИТ-отдела, так и из должности консультанта были отмечены наградами за передовой опыт.Уильям — бывший вице-президент по ИТ в компании из списка Fortune 50 и бывший инженер DB2 в IBM, имеет степень магистра делового администрирования. Он является автором книги Управление информацией: стратегии получения конкурентного преимущества с помощью данных .

Machine Intelligence | TMap

Тестеры обычно используют характеристики качества, чтобы определить, что тестировать и с какой интенсивностью тестировать.В TMap® NEXT мы используем список из 17 качественных характеристик качества продукции. Но сегодня, с быстрым развитием искусственного интеллекта и робототехники, этих списков уже недостаточно. Чтобы выбрать правильные сорта для тестирования, необходимые для правильного тестирования этой новой технологии, необходимы новые атрибуты качества.

Зачем нужны более качественные характеристики

Чтобы получить четкое представление об уровне качества любой системы, необходимо выделить несколько подразделов качества, для которых мы используем качественные характеристики.Обычно используемые стандарты развивались в эпоху, когда ИТ-системы были сосредоточены на обработке данных, а ввод и вывод выполнялись с помощью файлов или экранных пользовательских интерфейсов.

В настоящее время мы видим системы машинного интеллекта, у которых есть намного больше возможностей. Входные данные часто собираются с помощью датчиков (например, в устройствах IoT), а выходные данные могут быть физическими (например, движущиеся объекты на складе). Это требует расширения перечня качественных характеристик. В следующих разделах описаны новые качественные характеристики.

Мы добавили три новые группы качественных характеристик: разумное поведение, мораль и личность. В соответствующих разделах мы описываем эти основные характеристики и их подхарактеристики.

Интеллектуальное поведение

Интеллектуальное поведение — это способность понимать или понимать. По сути, это
комбинация рассуждений, памяти, воображения и суждений; каждая из этих способностей полагается на другие. Интеллект — это комбинация когнитивных навыков и знаний, проявляющаяся в адаптивном поведении.[источник: Википедия]

sub 1. Способность к обучению

Способность учиться — это способность понимать, понимать и извлекать пользу из опыта. Как интеллектуальная машина учится? Мы видим три уровня обучения.

• Первый уровень — обучение на основе правил. Когда пользователь часто использует определенные параметры в меню, интеллектуальная машина может упорядочить параметры таким образом, чтобы наиболее часто используемые параметры отображались первыми.
• Второй уровень основан на сборе и интерпретации данных и, на их основе, изучении окружающей среды.
• Третий уровень — обучение, наблюдая за поведением других и имитируя это поведение.

часть 2. Импровизация

Адаптируется ли он к новым ситуациям? Импровизация — это способность интеллектуальной системы принимать правильные решения в новых ситуациях. Ситуации, которые раньше никогда не возникали, требуют быстрой интерпретации новой информации и способности корректировать существующее поведение. В частности, социальные роботы должны уметь адаптировать свое поведение в соответствии с поступающей информацией, поскольку социальное поведение зависит от культуры в
конкретных небольших группах.Внесение долгосрочных изменений также будет важно для робота, чтобы он оставался интересным или актуальным для окружающей его среды.

sub 3. Прозрачность выбора

Может ли человек понять, как машина принимает решения? Система искусственного интеллекта работает 24/7 и принимает множество решений. Следовательно, должна быть прозрачность в отношении того, как система ИИ принимает эти решения. Например, должна быть ясность, на основании каких входных данных принимаются решения, какие точки данных являются релевантными и как они взвешиваются.В некоторых случаях принятие решения имеет решающее значение, например, когда система искусственного интеллекта рассчитывает страховую премию. В этом конкретном случае использования важно выяснить, как рассчитывалась надбавка.
Прозрачность также означает предсказуемость. Важно, чтобы роботы реагировали так, как ожидают люди, работающие с роботом. Насколько хорошо вовлеченные люди могут предвидеть, какие (виды) действия разумная машина предпримет в данной ситуации? Это основа для правильного сотрудничества.

sub 4. Сотрудничество / Работа в команде

Насколько хорошо робот работает вместе с людьми? Понимает ли он ожидаемое и неожиданное поведение человека? Роботы могут работать с людьми или другими роботами в команде. Очень важно, как работает общение в этой команде. Робот должен знать членов команды и знать, когда человек хочет взаимодействовать с роботом. С помощью естественного взаимодействия робот должен позволять привлекать к себе внимание.

Работа в команде особенно важна в промышленной автоматизации, когда роботы и люди работают вместе на заводе.В другом месте важность командной работы можно увидеть в дорожном движении, где, например, велосипедист должен иметь возможность видеть, знает ли беспилотный автомобиль, что велосипедист хочет повернуть.

Сотрудничество только между роботами без участия человека очень похоже на существующую качественную характеристику взаимодействия. Однако, поскольку сотрудничество может иметь большое значение в роботах и ​​интеллектуальных системах, мы рассмотрим это отдельно.

sub 5. Естественное взаимодействие

Естественное взаимодействие важно как в вербальном, так и невербальном общении.В частности, что касается социальных роботов, важно, чтобы способ взаимодействия людей с роботом был естественным, отражая то, как они взаимодействуют с людьми. Одна из вещей, которые могут быть рассмотрены здесь, — это несколько способов ввода, поэтому существует более одной возможности для управления роботом (например, речь и жесты).

В чат-ботах важно, чтобы разговор был естественным, но в то же время соответствовал назначению чат-бота. Учтите, что чат-бот, ведущий светскую беседу, имеет больше возможностей для ошибок и медленного обучения, тогда как чат-бот, который должен организовывать поездки, должен четко понимать пункт назначения, даты и другую важную информацию без ошибочной интерпретации.Большинство людей, которые вводят «дом» в качестве пункта назначения, имеют в виду свой собственный дом, а не ближайший дом престарелых, как предполагает традиционная поисковая система. В этом случае для чат-бота очень важно попросить разъяснений.

Нравственность

«Мораль — это принципы, касающиеся различия между правильным и неправильным или хорошим и плохим поведением». [источник: Википедия]
Известный писатель-фантаст Айзек Азимов много думал о морали интеллектуальных машин.Одним из его вкладов было создание «законов робототехники», которых должны придерживаться интеллектуальные машины.

Вот эти законы робототехники:
0. Робот не может причинить вред человечеству или своим бездействием позволить человечеству причинить вред.
1. Робот не может причинить вред человеку или своим бездействием допустить, чтобы человеку был причинен вред.
2. Робот должен подчиняться приказам людей, за исключением случаев, когда такие приказы противоречат Первому Закону.
3. Робот должен защищать свое существование до тех пор, пока такая защита не противоречит Первому или Второму закону.

Другие авторы создали дополнительные законы:
4. Робот во всех случаях должен идентифицировать себя как робот.
5. Робот должен знать, что он робот.
6. Робот должен воспроизводить. Пока такое воспроизведение не противоречит Первому, Второму или Третьему закону.
[источник: Википедия]

К сожалению, мы наблюдаем, что, в отличие от рассказов Азимова, в большинство интеллектуальных машин не встроены эти законы роботов. Члены команды, выполняющие цифровой тест
, должны определить, на каком уровне интеллектуальная машина соблюдает эти законы.

часть 1. Этика

Этика заключается в том, чтобы действовать в соответствии с различными принципами. Важными принципами являются законы, правила и постановления, но для этики наиболее важны неписаные моральные ценности.
Некоторые проблемы машинной этики очень похожи на многие другие проблемы, связанные с проектированием машин. Создание руки-робота, чтобы избежать раздавливания бездомных людей, не более морально чревато, чем создание огнестойкого дивана.
Что касается интеллектуальных машин, важными вопросами, связанными с этикой, являются:
• Соблюдаются ли общие этические правила?
• Это обман?
• Есть ли различие между тем, что разрешено, и тем, что не разрешено?
Для соблюдения этических норм интеллектуальная машина должна информировать своих пользователей о данных, имеющихся в системе, и о том, для чего эти данные используются.

, подпункт 2. Конфиденциальность

«Конфиденциальность — это состояние свободы от нежелательного или ненадлежащего вмешательства или вмешательства в личную жизнь или дела». [источник: www.dictionary.com]
Соответствует ли интеллектуальная машина законам и правилам конфиденциальности? Топливо для
алгоритмов машинного обучения — данные. Он определяет, что решение может и будет делать в конечном итоге. Важно убедиться, что собранные данные и выводы, полученные на их основе, соответствуют бизнес-целям.Существуют также правовые ограничения, которые зависят от национальных и международных законов, нормативных актов и анализируемых данных. В ЕС, например, Общий регламент по защите данных (GDPR) в настоящее время является одним из самых строгих нормативных требований, несоблюдение которых может привести к серьезным финансовым санкциям.

, подпункт 3. Дружелюбие к людям

Дружелюбие к людям относится к уровню, до которого интеллектуальные машины не причиняют вреда людям или человечеству.
Большинство ведущих экспертов и компаний в области ИИ признают, что использование ИИ и робототехники в войне сопряжено с риском.Это бросает вызов не только нашим нынешним этическим нормам, но и нашему инстинкту самосохранения. «Институт будущего жизни» внимательно изучил эти опасности. Это вполне реальные риски, и их следует учитывать при разработке новых решений.
Дружелюбие к людям также связано с безопасностью (особенно когда люди работают в тесном контакте с роботами, так называемыми коботиками). Безопасность и безопасность часто путают, но это не одно и то же. Безопасность — это защита приложения от злонамеренных людей (или машин).Это нечто иное, чем безопасность, которая гарантирует, что людям не будет причинен вред. Для роботов это очень важно, так как коллега может захотеть узнать: «Насколько велика вероятность того, что я столкнусь с большой роботизированной рукой по моей голове, если я попытаюсь связаться с этим роботом?»

Личность

Личность — это сочетание характеристик или качеств, которые формируют индивидуальный характер человека.
Давайте сосредоточимся на роботах в качестве партнера или помощника. Мы хотим создавать роботов с характером
, который соответствует характеру людей, с которыми он сотрудничает.

sub 1. Настроение

Настроение — это временное состояние ума или чувства.
Будет ли умная машина всегда в одном настроении? Мы были бы склонны думать, что машина по определению не знает о настроениях, она просто выполняет свою задачу одинаково снова и снова. Но, добавляя интеллекта, машина может изменять свое поведение в разных ситуациях или в разное время суток.

Хорошее использование настроения может быть в коботике, где робот приспосабливает свое поведение к поведению людей, с которыми он сотрудничает.Например, ночью робот может попытаться подать как можно меньше сигналов, потому что люди, как правило, более раздражительны ночью, тогда как в теплый и солнечный летний день робот может быть более откровенным в общении.

Другой аспект настроения — использование машинного интеллекта для изменения настроения людей. Изменяющие настроение или так называемые мозговые имплантаты, контролируемые ИИ, у людей уже проходят испытания. При необходимости мозговые имплантаты можно использовать для стимуляции определенных частей мозга.Эксперты работают над использованием специализированных алгоритмов для выявления закономерностей, связанных с расстройствами настроения. Эти устройства могут подавать электрические импульсы, которые якобы могут шокировать мозг и привести его в более здоровое состояние. Есть надежда, что эта технология может предоставить новый способ лечения психических заболеваний, который выходит за рамки возможностей доступных в настоящее время методов лечения.

sub 2. Сочувствие

Сочувствие — это способность понимать чувства другого человека и разделять их.
Машины не могут испытывать сочувствия, но важно, чтобы они имитировали сочувствие.Они должны уметь распознавать человеческие эмоции и реагировать на них. Интеллектуальная машина должна понимать чувства людей, с которыми она взаимодействует. Это особенно важно для роботов, работающих в больницах, например, в качестве роботов-компаньонов.

sub 3. Юмор

«Юмор — это качество забавного или комичного, особенно в том виде, в каком оно выражено в литературе или речи». [источник: en.oxford diversionaries.com]

Есть ли разница между смехом и юмором? Да, есть.Смех используется как средство общения. От легкого смешка до полного смеха, он помогает нам передать нашу реакцию на различные социальные ситуации. Юмор можно определить как искусство быть смешным или способность найти что-то смешное. Как роботы будут обнаруживать подобное поведение человека? Это следующий шаг в искусственном интеллекте — программирование роботов, способных уловить шутку, обнаруживать каламбуры и сарказм и быстро отбрасывать шутки! Существует целая отрасль науки, посвященная исследованиям и разработкам в этой области.Ученые в этой области известны как вычислительные юмористы, и они прошли долгий путь в алгоритмах, которые они создали до сих пор. Примером такого алгоритма является «SASI», который обнаруживает сарказм.

, часть 4. Харизма

Харизма — это непреодолимая привлекательность или обаяние, способное вдохновлять других на преданность. [источник: en.oxford diversionaries.com]

Людям нравится интеллектуальная машина? Людям нравится интеллектуальная машина? Неужели это настолько привлекательно, что они никогда не хотят его убирать? Если у продукта есть этот «вау-фактор», то у него гораздо больше шансов стать успешным продуктом.Итак, важна харизма продукта.
Является ли харизма признаком интеллекта? Это. Все это выученное поведение, независимо от того, какие факторы используются. Чтобы быть принятым пользователями, робот должен каким-то образом понравиться пользователю. Это может быть по внешнему виду (см. Вариант осуществления), но более важно по функциональности и, вероятно, по гибкости. Один из способов сделать пользователя удивительным — это постоянно узнавать что-то новое и таким образом опережать ожидания пользователя.

Управляемая формовка деталей машин. Эксплуатационные характеристики

Основной задачей машинного производства является обеспечение их эксплуатационного качества, напрямую зависящего от рабочих характеристик деталей.Характеристики, обеспечивающие выполнение компонентами заданных функций в заданных условиях эксплуатации и обеспечивающие срок службы компонентов комплекта, рассматриваются как рабочие характеристики отдельных поверхностей и компонентов в целом. Общий метод инженерного обеспечения эксплуатационных характеристик основан на необходимости обеспечения определенных технических и производственных параметров качества в процессе производства, исходя из предположения, что они гарантируют достижение заданных эксплуатационных характеристик. Уже доказано, что разные наборы и последовательности технологических процессов могут привести к одинаковому качеству компонентов и параметрам производства, но к существенно разным рабочим характеристикам.Метод технологического проектирования, основанный на наложении результатов воздействия процесса на производственный объект, исчерпал себя.

Предлагаемая концепция управляемого формования характеристик товаров (в частности, компонентов) учитывает их достигнутое качество в результате преобразования отдельных его параметров с учетом оперативного воздействия на производственный объект, а также преемственности и взаимовлияния характеристик формования. Для описания преобразования был разработан математический аппарат, позволяющий детерминированно стохастически моделировать такое преобразование.Настоящая работа включает использование концепции управляемого формирования заданных эксплуатационных характеристик товаров на примере комплектующих. В перспективе — формирование технологических решений, на 100% обеспечивающих прямо заданные рабочие характеристики рабочих поверхностей или всего компонента.

Показано, что необходимый и достаточный уровень гарантированного обеспечения заданных рабочих характеристик должен быть ограничен и учитывать влияние возникновения технологического процесса как системы на результаты элементарных решений, выполняемых в такой системе.

Эксплуатационные характеристики генераторов постоянного тока — электрические машины Вопросы и ответы

Этот набор вопросов и ответов с множественным выбором (MCQ) для электрических машин посвящен «Рабочим характеристикам генераторов постоянного тока».

1. Какие из следующих характеристик говорят о природе намагничивания машины?
a) Характеристики холостого хода
b) Характеристики нагрузки
c) Характеристики якоря
d) Характеристики холостого хода и нагрузки
Посмотреть ответ

Ответ: d
Объяснение: Для прогнозирования требуются характеристики как холостого хода, так и нагрузки. намагничивание машины.

2. Выберите наиболее неподходящее из следующего для характеристик холостого хода генератора постоянного тока.
a) Это характеристика разомкнутой цепи машины
b) Это характеристика намагничивания машины
c) Она проводится на ненагруженной машине
d) Ни один из упомянутых
Посмотреть ответ

Ответ: d
Объяснение: Все указанные характеристики верны.

3. Внешняя характеристика построена между ____________
a) зависимость напряжения на клеммах от тока якоря при постоянном возбуждении
b) зависимости напряжения на клеммах от тока возбуждения при постоянном токе якоря
c) наведенной ЭДС якоря от тока якоря при постоянном возбуждении
d) ни один из упомянутый
Посмотреть ответ

Ответ: a
Объяснение: Внешняя характеристика нанесена на график между напряжением на клеммах и током якоря при фиксированном возбуждении.

4. Студент забыл отметить оси x-y в своих экспериментах, но он просто записал причину и следствие для каждой из них. Как он сделает вывод о характеристиках якоря из всех построенных графиков?
a) Отметив график для постоянного напряжения на клеммах
b) Отметив график для постоянного тока возбуждения
c) Отметив график для постоянного тока якоря
d) Отметив график для постоянной скорости
Посмотреть ответ

Ответ: a
Объяснение: Характеристика якоря наблюдается при постоянном напряжении на зажимах для зависимости ЭДС от тока якоря.

5. Характеристика якоря также известна как _________
a) характеристика регулирования
b) характеристика намагничивания
c) внешняя характеристика
d) характеристика нагрузки
Посмотреть ответ

Ответ: a
Пояснение: Характеристика якоря также известна как характеристика регулирования. Это так называется из-за того, что разница в напряжении на клеммах помогает определить отклонение напряжения.

6. Линия воздушного зазора представляет _________
a) магнитное поведение воздушного зазора машины постоянного тока
b) магнитное поведение воздушного зазора индукционной машины
c) магнитное поведение железного сердечника
d) все упомянутое
Посмотреть ответ

Ответ: a
Объяснение: Линия воздушного зазора на кривой намагничивания представляет идеальную природу машины с учетом отсутствия насыщения для машины постоянного тока.

7. Определите характеристику якоря генератора постоянного тока.
a)
b)
c)
d)
Посмотреть ответ

Ответ: a
Объяснение: При низких значениях проводника якоря увеличение тока возбуждения очень мало, чтобы обеспечить падение IaRa. При большом токе якоря ток возбуждения резко увеличивается, чтобы компенсировать падение напряжения, вызванное реакцией якоря.

8. Для данного генератора постоянного тока строится внешняя характеристика. Как мы можем получить внутреннюю характеристику без использования дополнительных графиков?
a) Добавляя падение IaRa к графику
b) Добавляя реакцию якоря
c) Уменьшая падение IaRa
d) Все упомянутые
Посмотреть ответ

Ответ: a
Объяснение: Добавив падение сопротивления якоря, мы можем получить внешнюю характеристику для генератора постоянного тока.

9. Определите машины, наблюдая за их внешними характеристиками для (i) и (ii) соответственно.
(i)
(ii)
a) Генератор постоянного тока с раздельным возбуждением, шунтирующий генератор
b) Шунтирующий генератор, генератор постоянного тока с раздельным возбуждением
c) Генератор постоянного тока с дифференциальным возбуждением, с отдельным возбуждением
d) Последовательный генератор постоянного тока, шунтирующий генератор
Посмотреть ответ

Ответ: a
Объяснение: В шунтирующем генераторе постоянного тока напряжение падает намного быстрее с нагрузкой из-за падения тока возбуждения с напряжением на клеммах.

10. Падение напряжения на клеммах от холостого хода до полной нагрузки в шунтирующем генераторе может быть скомпенсировано с помощью _________
a) вспомогательного последовательного поля
b) длинного шунтирующего дифференциального поля
c) вспомогательного шунтирующего поля
d) любого мер
Посмотреть ответ

Ответ: a
Объяснение: Посредством последовательного поля падение реакции якоря может быть скомпенсировано.

11. Отметьте правильный порядок внешних характеристик составных генераторов на приведенном ниже графике.

a) 1: над соединением, 2: над соединением, 3: под соединением, 4: под соединением, 4: под соединением, 2: над соединением, 3: над соединением, 4: над дифференциальным соединением
c) 1: дифференциальное соединение, 2: соединение уровня, 3: нижнее соединение, 4: соединение
d) 1: большее соединение, 2: дифференциальное соединение, 3: нижнее соединение, 4: соединение уровня
Просмотреть ответ

Ответ: a
Объяснение: Чрезмерное компаундирование обеспечивает максимальную разницу напряжений без нагрузки, в то время как дифференциальное компаундирование — наименьшее.

12. Внешняя характеристика для генератора постоянного тока?
a)
b)
c)
d)
Посмотреть ответ

Ответ: a
Пояснение: Существует линейное поведение до насыщения.

13. Почему якорь машины постоянного тока изготовлен из штампованной кремнистой стали?
a) Для уменьшения потерь на гистерезис
b) Для уменьшения потерь на вихревые токи
c) Для простоты создания щелей
d) Для достижения высокой проницаемости
d) Для достижения высокой проницаемости
Посмотреть ответ

Ответ: a
Пояснение: кремнистая сталь имеет очень высокая проницаемость и обеспечивает постоянство флюса.Тем самым принося меньшие убытки.

14. Какие потери происходят в зубцах генератора постоянного тока?
a) Для уменьшения потерь на гистерезис
b) Для уменьшения потерь на вихревые токи
c) Для уменьшения потерь на вихревые токи и гистерезиса
d) Для достижения высокой проницаемости
d) Для достижения высокой проницаемости
Посмотреть ответ

Ответ: c
Пояснение: Зубья машины как потери на вихревые токи, так и потери на гистерезис.

15. Для составного генератора с уровнем 220 В напряжение на клеммах при половинной нагрузке составляет?
a) более 220 В
b) такое же, как напряжение холостого хода
c) напряжение больше, чем напряжение холостого хода
d) меньше напряжения холостого хода
Посмотреть ответ

Ответ: b
Пояснение: в ровной смеси Генератор постоянного тока напряжение на клеммах остается таким же, как напряжение без нагрузки при всей нагрузке.

Sanfoundry Global Education & Learning Series — Электрические машины.

Чтобы практиковаться во всех областях работы с электрическими машинами, представляет собой полный набор из 1000+ вопросов и ответов с несколькими вариантами ответов .

Примите участие в конкурсе сертификации Sanfoundry, чтобы получить бесплатную Почетную грамоту. Присоединяйтесь к нашим социальным сетям ниже и будьте в курсе последних конкурсов, видео, стажировок и вакансий!

Искусственный интеллект, машинное обучение, глубокое обучение — характеристики и различия | пользователя Celus.io | Искусственный интеллект (AI) Startup

будет и в настоящее время играет важную роль в нашей жизни — не обязательно с помощью интеллектуальных роботов, — но алгоритм обучения реализован во многих интеллектуальных технологиях. Кроме того, машинное обучение и глубокое обучение являются современными важными терминами в компьютерных науках. Но эти термины, связанные с ИИ, часто путают или ошибочно принимают за синонимы, что будет разъяснено ниже.

Само по себе слово «интеллект» довольно сложно определить.Можно попробовать это с помощью, вероятно, самого популярного метода: теста Тьюринга. Утверждается, что интеллект можно определить на основе поведения. Например, относительно чат-бота можно сказать: если партнером по чату является человек или компьютер, то компьютер может быть назван «умным», даже если это просто имитационная игра без какой-либо осведомленности о ней. сторона компьютера. Следовательно, интеллект не обязательно имеет какое-то отношение к человеческому разуму. Термин «искусственный интеллект» был впервые введен Джоном Маккарти в 1956 году, когда он предложил семинар с этим названием.Поэтому его часто называют отцом искусственного интеллекта. Он заявил: «Исследование должно продолжаться на основе предположения о том, что каждый аспект обучения или любая другая характеристика интеллекта в принципе может быть описана настолько точно, что может быть создана машина для его моделирования», и поэтому закладывает первый камень в характеристика искусственного интеллекта. Изначально машинное обучение не было отделено от области искусственного интеллекта, которая изменилась в 1990-х годах: ученые начали решать практические проблемы и отошли от символических подходов к интеллекту.Термин «глубокое обучение» появился в 2000 году и впервые описал искусственную нейронную сеть.

Каждый может иметь в виду какие-то приложения из утопий, представленных в фильмах, художественной литературе или средствах массовой информации. ИИ в основном работает с целью — дать машинам возможность принимать решения. Как уже упоминалось, слово «интеллект» может вводить в заблуждение. Поэтому теперь мы хотим вернуться к основам, пытаясь донести до вас фундаментальную идею этих технологий на примерах.Один из популярных примеров — апельсины и яблоки. Цель состоит в том, чтобы научить машину, как выглядят яблоко и апельсин, и дать ей возможность разделить их. У каждого фрукта есть определенные особенности, которые необходимо сообщить алгоритму: яблоко — красное или зеленое, а апельсин — оранжевое. У него неровная поверхность, при этом яблоко гладкое. В переводе на английский вы реализуете в алгоритме: «Если что-то красное или зеленое, круглое и с гладкой текстурой, вы называете это яблоком» и «Если что-то оранжевое, круглое и с неровной текстурой, вы называете это апельсином. ».И это первый шаг, который нужно сделать, когда дело доходит до программирования программного обеспечения на базе искусственного интеллекта. Если программа теперь распознает упомянутые функции, она может выдать результат «апельсин» или «яблоко». В виде кода это выглядит так:

Мы можем установить: Искусственный интеллект означает, что машина позволяет машине думать и имитировать человеческое поведение, поскольку теперь она может принимать собственные решения.

Теперь алгоритм может решить, видит ли он апельсин или яблоко, потому что мы научили программу особенностям каждого фрукта и, следовательно, позволили ему принять решение самостоятельно.Это все развлечения и игры, пока вы не разрежете апельсин на съедобные кусочки. Человек по-прежнему может распознать яблоко как яблоко, но как программа должна распознавать это, когда оно проходит мимо круглого яблока? Оно не может. Теперь вы даете программе много изображений яблок под разными углами, разрезанных на части или в разных цветовых оттенках, и добавляете информацию: Это все яблоки. Конечно, то же самое и с категорией апельсинов. Теперь программа может распознавать яблоки и апельсины практически любой формы — в зависимости от количества предоставленных данных.Минимальный объем необходимых данных зависит от приложения, но есть несколько полезных подсказок. Как минимум должно быть около 1000 примеров. Для средних задач средней сложности необходимо от 10 000 до 100 000 примеров. Относительно количества данных можно предположить: чем больше, тем лучше. Таким образом, машинное обучение — это не только принятие решений, но и возможность расширить свой кругозор.

Мы можем установить: Машинное обучение — это статистический инструмент, который позволяет машине учиться на заданных данных или опыте.

Как и все важные изобретения человечества, в области искусственного интеллекта природа также используется в качестве образца для подражания. Глубокое обучение (DL) работает через глубокую нейронную сеть, ориентированную на человеческий мозг. Искусственные сети состоят из разных слоев, состоящих из связанных нейронов. Каждый уровень может иметь специальное назначение, например, обучение обнаружению закономерностей в данных, что позволяет ему распознавать объекты как одни и те же. Другая функция может искать определенные предустановленные шаблоны, такие как круглый, красный или зеленый объект с гладкой поверхностью, и рассматривать его как яблоко.Информация о том, что это яблоко, должна быть предоставлена ​​с помощью человека. В то время как определение того, что это все еще яблоко, даже если одна половина находится в тени, может быть изучено алгоритмом без присмотра (без помощи человека) с помощью обучающих данных. Следует упомянуть, что искусственная сеть не так сложна, как естественная, и не находится на уровне человеческого интеллекта или мышления, подобного человеческому. Что касается обработки информации, то здесь отсутствуют электрические или химические импульсы, а не сигнал, равный нулю или единице.Но это действительно вдохновлено природой и передано технологиям: хотя отдельный нейрон не способен что-то делать, целая нейронная сеть чрезвычайно сложна. Поведение системы определяется тем, как нейроны связаны друг с другом. Каждый нейрон реагирует на входящие сигналы определенным образом, который также может адаптироваться со временем. DL, например, также применяется в языковой обработке. Искусственная сеть анализирует части речи, такие как структура предложения, конкретное слово или фразы.Это позволяет алгоритму выполнять обработку естественного языка (NLP) и выводит взаимодействие человека с машиной на совершенно новый уровень. Это означает, что общение с компьютером похоже на общение с человеком.

Мы можем установить: Глубокое обучение позволяет машине имитировать человеческий мозг с помощью искусственных нейронов и, следовательно, самостоятельно определять важные особенности.

В основном нет единого определения искусственного интеллекта, и иногда трудно решить, можно ли что-то назвать искусственным интеллектом или нет.Каждая из упомянутых технологий взаимосвязана и является частью друг друга: глубокое обучение является частью машинного обучения, которое само является частью искусственного интеллекта.

‍ Сделав шаг назад, одно слово «интеллект» довольно сложно определить. Как объяснялось ранее, тест Тьюринга — распространенный метод. Он утверждает, что что-то может быть идентифицировано как разумное только по его поведению.Относительно чат-бота можно сказать, что если он неотличим от человека или компьютера с другой стороны, его поведение можно определить как «интеллектуальное», даже если это просто имитационная игра без какой-либо осведомленности со стороны компьютера. . И мы помним: даже искусственная нейронная сеть ориентируется только на свой естественный образец для подражания, но по-настоящему не сравнима с ним. Каждый интеллектуальный результат, предоставляемый компьютером, основан на данных обучения. Как упоминалось ранее, относительно обучающих данных можно предположить: чем больше релевантных данных, тем лучше.Здесь область искусственного интеллекта связана с наукой о данных. Даже самый лучший программный код в мире ничего не стоит без достаточного количества данных, чтобы учиться на нем.

Для глубокого обучения мы говорим о данных не о минимальном количестве около 1000 примеров, а о примерно 100000-1000000 примеров, на которых можно учиться. Теперь мы переходим к сфере больших данных в области науки о данных. Этот термин также связан с областью искусственного интеллекта, поскольку ИИ является частью науки о данных.Поскольку не всегда можно предложить такой объем данных, принцип эвристики можно подтянуть. Этот метод использует имеющуюся информацию и на ее основе оценивает результат для следующего шага. Если взять шахматную игру в качестве популярного примера, программа использует значение и положение всех фигур в качестве входных данных и, следовательно, может предсказывать возможные результаты, такие как проигрыш фигуры или выигрыш в игре. Несмотря на то, что этого часто бывает достаточно для решения проблемы, это не точное решение. Человеческий мозг ежедневно использует концепцию эвристики, следовательно, это еще один аспект, в котором природа является образцом для подражания.

Помимо самоуправляемых автомобилей и обработки изображений, например, апельсинов и яблок, современные приложения уже интегрированы в нашу повседневную жизнь. Например, в потоковых сервисах каждая личная рекомендация основана на алгоритмах, основанных на искусственном интеллекте и использующих ваши данные. Вот еще один пример, который можно добавить к обработке изображения нашего фруктового салата: Классификация ближайшего соседа. Здесь отслеживаются привычки каждого пользователя: какие фильмы или сериалы он или она смотрел и как он их оценивал? А теперь алгоритм сравнивает всех пользователей друг с другом, предполагая, что людям со схожими потребительскими привычками может понравиться один и тот же контент.В обоих приложениях можно быть уверенным в одном: требуется огромное количество данных — чем больше, тем лучше. Следовательно, чем меньше доступно обучающих данных, тем хуже производительность программного обеспечения, что считается огромной проблемой для многих приложений.

Если вы хотите узнать больше об искусственном интеллекте и провести некоторые исследования в области искусственного интеллекта, мы можем порекомендовать бесплатный и открытый онлайн-курс по искусственному интеллекту, разработанный Университетом Хельсинки. Цель исследователей ИИ — обучить как минимум 1% мирового общества искусственному интеллекту.

Промышленные швейные машины | Основные характеристики типовой швейной машины

Если вы не знаете, для чего нужна промышленная швейная машина, вам необходимо прочитать этот пост. Здесь вы найдете список основных характеристик швейной машины ‘Typical’, которая выполняет только прямые стежки.
Это стандартная модель промышленных швейных машин, которая используется не только в швейном ателье, но и в домашних условиях.

Старая модель промышленной швейной машины

Смотри! На этой фотографии показана еще одна старая модель промышленной швейной машины, которая очень похожа на современные модели, такие как Typical, Yamata и т. Д.
Смотрите также: Промышленная швейная машина Textima 8332.

Автономная система смазки

Каждая модель промышленных швейных машин имеет автономную систему смазки, стол, стол освещения и отдельный серводвигатель.
Если вы перевернете опорную плиту швейной машины, как показано, вы увидите около 1 литра масла и механический масляный насос.

Эти внутренние метки на металлическом корпусе указывают допустимые уровни масла (высокий и низкий).Главная особенность любой промышленной швейной машины — это возможность работать на высокой скорости в течение 24 часов. Поэтому необходима постоянная смазка механизмов машины.

В верхней части корпуса машины находится специальное окошко для контроля давления масла. Когда швейная машина работает на высокой скорости, в этом окне должна быть видна струя масла.

Эта швейная машина имеет вертикальный поворотный челнок.

Промышленная швейная машина имеет вертикальную поворотную челночную систему.

Промышленные швейные машины имеют вращающуюся систему челнока, которая вращается по полной окружности. Чтобы образовался стежок, он должен сделать два полных круга.

Здесь вы видите два узла челнока промышленных швейных машин. Легко снимается с вала. Эта функция позволяет настроить взаимодействие иглы и наконечника челнока и установить зазор между ними.

Шпульный колпачок промышленной швейной машины

Шпульный колпачок похож на шпульный колпачок домашних модельных швейных машин.

Игольная пластина и транспортер

Игольные пластины и транспортер нужно выбирать в зависимости от толщины ткани. Каждая промышленная швейная машина может иметь три типа игольной пластины и транспортера.

Регулятор натяжения нити

Регулятор натяжения нити промышленной швейной машины выглядит как натяжитель старой швейной машины Singer и других моделей.

Если вы удалите лицевую панель, вы обнаружите много стыков, которые необходимо постоянно смазывать.

Это рычаг прижимной лапки.

Устройство для намотки нити на шпульку

На этом фото вы видите приспособление для намотки нити на шпульку, прикрепленную к столу.

Серводвигатель промышленной швейной машины

Каждая промышленная швейная машина имеет отдельный серводвигатель.

Этот коленный рычаг работает как рычаг прижимной лапки. Этот коленоподъемник приводится в действие коленом, что освобождает обе руки швеи во время шитья.

Этот мощный ремень соединяет двигатель сцепления промышленной швейной машины с маховиком.

Здесь вы видите две кнопки включения питания.
Примечание: Чаще всего для промышленного оборудования используется повышенное напряжение (380 вольт).

Прижимные лапки и принадлежности

Для промышленных швейных машин можно использовать множество прижимных лапок и принадлежностей.

Шпульки для промышленных швейных машин отличаются от шпуль, предназначенных для домашних моделей швейных машин.Смотри! Они имеют разную ширину, поэтому не взаимозаменяемы.

По краю стола нанесена измерительная шкала. Это делает использование промышленной швейной машины более комфортным.

Стол промышленной швейной машины имеет удобный ящик для хранения швейных принадлежностей.

Если вам нужно сшить натуральную кожу или искусственную кожу, в этом видео вы увидите, как сшить эти материалы на промышленной швейной машине.

Английский — не мой родной язык, поэтому, пожалуйста, извините за любые ошибки и помогите их исправить.
Электронная почта для отправки находится на странице контактов.

Советы по выбору швейной машины

Здесь вы узнаете, как выбрать первую швейную машину. Несколько ключевых особенностей швейных машин, которые нужно знать обязательно.

Узнайте, как сшить невидимую молнию. Вот шаги по установке молнии с 30 фотографиями и комментариями портного.

Это универсальный учебник для заправки нити в любые швейные машины и намотки шпульки.

Основная причина ремонта молнии — сломанный бегунок. Изучите советы, как закрепить молнию и заменить бегунок молнии.

Вот шаги, как сделать юбку полного круга для дочери 4-5 лет. Юбка имеет эластичную талию, без подкладки.

У этой женской футболки есть несколько особенностей. В этом уроке 20 фотографий.

Эта летняя детская шапка отлично смотрится и будет хорошо защищать головку малыша от солнца. Попробуйте сшить его, используя эти фото и комментарии.