Как подключить автоматический выключатель | Заметки электрика

Здравствуйте, уважаемые читатели и гости сайта «Заметки электрика».

Подключить автоматический выключатель может практически каждый, но зачастую выполняют это не совсем правильно.

Дело в том, что между электриками идут постоянные споры: кто-то питание подключает на неподвижные контакты, а кто-то на подвижные. Спорить не нужно, открываем ПУЭ и читаем п.3.1.6:

Почти во всех автоматических выключателях, УЗО и дифавтоматах неподвижный контакт располагается сверху.

Вот пример однополюсного автомата ВА47-29 С16:

Аналогично, у дифавтомата АВДТ 32, С16, 30 (мА):

Из  пункта 3.1.6. можно сделать вывод, что словосочетание «должно выполняться, как правило» носит скорее всего рекомендательный характер, т.е. не запрещает. Вот поэтому этим пунктом многие электрики и пренебрегают. В принципе это на работу автомата никак не влияет, он все равно отключится при коротком замыкании или перегрузе — неоднократно проверял сам лично.

Рассмотрим вкратце устройство модульного однополюсного автомата ВА47-29. Дело в том, что поверхность неподвижного и подвижного контактов имеют разнородные сплавы. Согласно заводским испытаниям IEK, при коммутации переменного тока выгорание обоих контактов идет равномерно, поэтому здесь не критично с какой стороны подключать питание. А вот при коммутации постоянного тока значительной величины периодически наблюдается перенос металла с одного контакта на другой, поэтому в этом случае питание нужно подавать только на неподвижные контакты.

Лично я сторонник того, чтобы питание всегда подавалось на неподвижные контакты с целью привести к однообразию (везде одинаково) все схемы подключения автоматических выключателей, особенно, в жилом секторе.

При этом повысится электробезопасность при обслуживании и эксплуатации электрических сетей, уменьшатся ошибки персонала при выводе в ремонт электрооборудования и т.д.

Перейдем к практике.

Подключение однополюсных и двухполюсных автоматических выключателей

Как правило, в однофазных сетях 220 (В) применяют однополюсные или двухполюсные автоматы. Если ввод в квартиру выполнен двумя проводами (фаза L — красный цвет, ноль PEN — синий цвет), т.е. у Вас система TN-C (читайте про нее более подробно), то схема будет следующей:

Питающая фаза подключается на клемму (1) вводного однополюсного автомата 40 (А), а далее с клеммы (2) проходит через однофазный счетчик и распределяется по групповым автоматам 16 (А). Питающий ноль проходит через счетчик и подключается к нулевой шине PEN.

Если ввод в квартиру выполнен тремя проводами (фаза L — красный цвет, ноль N — синий цвет, земля PE — желто-зеленый цвет), т.е. у Вас система TN-C-S или TN-S, то схема будет такой:

В этом случае питающая фаза подключается к вводному двухполюсному автомату 40 (А) на клемму (1), а ноль на клемму (3). С выходной клеммы (2) фаза проходит через счетчик, вводное УЗО 50 (А), 100 (мА) и распределяется по групповым автоматическим выключателям 16 (А). С выходной клеммы (4) ноль проходит через счетчик, вводное УЗО 50 (А), 100 (мА) и подключается на нулевую шину N.

Схема подключения трехполюсных и четырехполюсных автоматов защиты

Для подключения трехфазных двигателей применяются трехполюсные автоматы, например, ВАМУ-10.

На неподвижные контакты (1,3,5) подключается трехфазное питающее напряжение (А,В,С), а к подвижным контактам (2,4,6) подключается обмотка двигателя.

В трехфазных сетях с системой заземления TN-C, TN-C-S или TN-S также можно применять трехполюсные автоматические выключатели.

В трехфазных сетях с системой заземления TN-C-S или TN-S допускается устанавливать четырехполюсные автоматы. Они подключаются аналогично, только там добавлен еще один полюс «N».

 

Присоединение жил проводов и кабелей к автомату

У каждого автомата свои требования по подключению проводников: сечение, длина зачищаемой изоляции, тип соединения. Читайте паспорт — там все написано.

Например, для подключения автомата ВА47-29 С10 требуется зачистить жилу провода примерно на 0,7-1 (см).

Затем необходимо вставить ее в контактный зажим и зафиксировать с помощью винта.

После затягивания проверьте фиксацию провода путем легких подергиваний в разные стороны.

Если у Вас гибкий провод, то лучше применять наконечники соответствующего сечения.

Следите за тем, чтобы под контактный зажим не попала изоляция провода.

Не нужно сильно затягивать винт, т.к. это может привести к деформации корпуса автоматического выключателя. При деформации корпуса меняется положение внутренних токоведущих частей, что приводит к быстрому выходу его из строя или повышенному нагреву.

Как подключить несколько автоматических выключателей в одном ряду?

Если в одном ряду в щитке установлено несколько автоматов, то целесообразно соединить их между собой не перемычками из провода, а специальной медной соединительной шинкой (ШС) — «гребенкой». Она отрезается по нужной длине и подключает фазы ко всем автоматам в ряду в необходимой последовательности.

Более подробно о ней читайте в этой статье.

P.S. На этом я завершаю свою статью. Все имеющиеся у Вас вопросы задавайте в комментариях. Буду рад Вам помочь.

Если статья была Вам полезна, то поделитесь ей со своими друзьями:

Подключение автоматического выключателя: видео, фото, ошибки

Процесс монтажа автоматов в электрощите довольно простой и не занимает много времени. Единственная проблема – все сделать правильно, ведь во время подсоединения проводов многие электрики-новички допускают небольшие ошибки, которые за короткий промежуток времени могут вывести аппарат из строя. В этой статье мы рассмотрим, как выполнить подключение автоматического выключателя своими руками, предоставив правила монтажа, основные ошибки и схемы.

Типичные ошибки при монтаже

Наиболее часто при монтаже электропроводки, а в частности подключении автомата, допускаются следующие ошибки:

1. Питающий провод заводится снизу. Несмотря на то, что правилами ПУЭ такой вариант электромонтажа не запрещен, мы все же не рекомендуем осуществлять подключение автоматического выключателя снизу, тем более что даже на передней панели корпуса указана схема, на которой место установки неподвижного контакта – сверху (как показано на фото ниже).
2. Контакты слишком сильно зажимаются фиксирующим винтом. Не нужно этого допускать, ведь в результате Вы можете не только повредить жилу кабеля, но и деформировать корпус изделия.
3. Проводники неправильно соединяются. Обязательное условие – фазу нужно подключить под фазой, ноль под нулем (если используется двухполюсный выключатель). Сразу же рекомендуем ознакомиться с материалом: цветовая маркировка проводов.
4. Вместо одного двухполюсного автомата используются два однополюсных. Это категорически запрещено, т.к. фаза и ноль должны разъединяться одновременно.
5. При фиксации жилы в посадочное место попадает изоляция. Обязательно зачищайте провод настолько, насколько требует паспорт модели. Если вы придавите винтом изоляцию, контакт проводника ослабнет, вследствие чего будет происходить нагревание жилы и дальнейшие неблагоприятные последствия. Для данного мероприятия рекомендуем использовать специальный инструмент для снятия изоляции.
6. Неправильно осуществляется выбор автоматического выключателя, в частности изделие не способно выдержать поступаемые нагрузки. В этом случае для начала необходимо правильно рассчитать сечение кабеля и согласно расчетным характеристикам выбрать подходящую модель.
7. При расчете подходящего автоматического выключателя значение округляется в большую сторону. К примеру, Вы посчитали, что токовая нагрузка на изделие составляет 19 Ампер. По простейшей логики электрики-новички идут в магазин и приобретают для подключения аппарат ближайшего значения — на 20 Ампер. Это огромная ошибка, т.к. рассчитанное значение является номинальным, и получается, что срабатывание защиты будет осуществляться при небольшой перегрузке проводки. Лучше приобретать выключатель с показателем в 16 Ампер, так электропроводка прослужит дольше.

Еще один важный момент, на тему которого ведется множество дискуссий — можно ли подключить автомат перед счетчиком электроэнергии или делается это только после него? Ответ — можно, и даже нужно, главное купить специальный бокс, который пломбируется представителями энергосбыта. Установка вводного автомата перед электросчетчиком позволит производить безопасную замену устройства контроля электричества как в частном доме, так и квартире.

Вот, собственно, и есть правила установки и подключения электрического автомата своими руками. Теперь перейдем к основной теме статьи.

Основной процесс

Итак, в исходном положении у нас есть электрический щит, в котором будет устанавливаться изделия, а также все провода (вводные и исходящие к потребителям).

Рассмотрим инструкцию для чайников на примере подключения двухполюсного автоматического выключателя в щитке:

1. Первым делом необходимо отключить электроэнергию и проверить ее наличие с помощью мультиметра либо индикаторной отвертки. Инструкцию по использованию мультиметра мы предоставляли читателям!
2. Автомат устанавливается на специальную посадочную DIN-рейку и защелкивается фиксатором. Можно обойтись и без дин рейки, но это менее удобно.
3. Жилы водных и исходящих проводников зачищаются на 8-10 мм.
4. В два верхних зажима нужно подключить вводной ноль и фазу (не забываем про рекомендации, указанные выше).
5. Соответственно в два нижних отверстия фиксируются исходящие ноль и фаза (те, которые идут к электроприборам, розетками и выключателям).
6. После этого место соединения проводов необходимо проверить вручную на надежность. Для этого нужно аккуратно взять проводник и пошевелить в разные стороны. Если жила останется на месте, значит подключение надежное, в противном случае обязательно подтяните винтик еще.
7. После всех электромонтажных робот подается напряжение в сеть и проверяется работоспособность изделия.

Вот и вся инструкция по подключению автоматического выключателя в однофазной цепи. Как Вы видите, ничего сложного нет, просто необходимо быть внимательным. Также рекомендуем ознакомиться с видео уроком, в котором процесс подсоединения рассмотрен более подробно:

Наглядная видео инструкция

Установка некачественного однополюсного автомата

Схемы подключения

Также рекомендуем ознакомиться со схемами монтажа автоматического выключателя:

На видео более подробно рассмотрены схемы подключения однополюсного, двухполюсного, трехполюсного и четырехполюсного автомата:

Обзор схем

Вот и все, что хотелось рассказать Вам по поводу данного вопроса. Надеемся, что теперь вы полностью узнали, как самому выполнить подключение автоматического выключателя к сети и каких ошибок не следует допускать.

Похожие материалы:

Миф о подключении автоматов ТОЛЬКО СВЕРХУ… что будет, если подключать их снизу?

Сфоткал по случаю один щиток, где отходящие линии от автоматов были сверху. Показав фото знакомому электрику, мы так и не пришли к общему мнению, как же делать правильно — у нас принято фазный провод заводить сверху, тогда почему у педантичных немцев подключение идёт снизу?

Однозначно можно было утверждать только то, что собирал данный щиток человек творческий, со своим видением норм и правил, но вопрос о правильности подключения автоматов остался неразрешённым. Давайте расскажу что знаю я, а выводы пусть каждый делает самостоятельно и поделится ими в комментариях.

С одной стороны, нижнее подключение бывает весьма удобным, особенно когда линии потребителей приходят сверху, можно сделать монтаж в щитке более компактным. Но не нарушает ли подобное подключение правил ПУЭ? Аргументы типа «мы 30 лет так делаем» пока рассматривать не будем. Приведу небольшую выдержку из правил, которую можно попробовать сюда применить:

ПУЭ 3.1.6
Автоматические выключатели и предохранители пробочного типа должны присоединяться к сети так, чтобы при вывинченной пробке предохранителя (автоматического выключателя) винтовая гильза предохранителя (автоматического выключателя) оставалась без напряжения. При одностороннем питании присоединение питающего проводника (кабеля или провода) к аппарату защиты должно выполняться, как правило, к неподвижным контактам.

Подкрепим это дело следующей картинкой устройства автоматического выключателя:

На одном из форумов, тоже озадачились подобным вопросом и приводили выдержку из инструкции на модульку ВА47-29, где прописано как производить подключение (https://keaz.ru/f/1444/manual-pass-va47-29.pdf)

Действительно, у большинства автоматических выключателей и УЗО расположение неподвижного контакта сверху. Однако, в самом начале я уже упомянул про немцев и специально нашёл проморолик про защитные автоматы SIEMENS (смотреть с 1:12), где мы видим нижнее подключение:

Если вас не убедил SIEMENS, то продукция АВВ у нас пользуется небывалым авторитетом и у них тоже нет ограничений на подключение. Получается, что на работу АВ верхнее или нижнее подключение влияет примерно одинаково и заморачиваться не стоит?

Конечно, можно набросать миллион причин за и против того и другого варианта, но традиционно так сложилось, что при отключении автомата снизу не должно быть напряжения. Потому логично собирать щиты питанием СВЕРХУ, а отводом снизу, всегда думая о том человеке, который туда полезет после вашего нестандартного монтажа и хватит ли у него квалификации? А то каких только чудес не бывает… однажды довелось видеть щиток, где нули шли через АВ, а фазы были на шинке.

Лично я не считаю, что нижнее распределение это в корне не правильно, но сам бы так делать не стал. А как у вас подключены автоматы — сверху или снизу?

Подписывайтесь на канал Яндекс.Дзен и узнавайте первыми о новых материалах, опубликованных на сайте.

Если считаете статью полезной,
не ленитесь ставить лайки и делиться с друзьями.

Как подключить 3-х полюсной автомат? Инструкция по подключению трехполюсного автоматического выключателя напряжения

Автоматический выключатель напряжения устанавливается на входе цепи.

Автоматический выключатель напряжения устанавливается на входе цепи для:

• Автоматического отключения электроснабжения участка цепи при коротких замыканиях на нем;
• Ограничения тока во избежание перегрева проводки и выхода из строя приборов, имеющих такие ограничения.
• Ручного отключения/включения подачи электроэнергии на подконтрольный участок цепи.

Устанавливается в силовом щитке при входе токоведущей линии в дом и ее последующей разводке по потребителям.

Трехполюсной автомат рассчитан на работу в трехфазной цепи и только в ней.

Трехфазной автоматический выключатель представляет собой электрический привод отключения, роль которого выполняет расцепитель. Наиболее распространены электромагнитные и термобимиталлические отсечки (расцепители).

Как подключить трехполюсной автоматический выключатель: пошаговая инструкция

Обязательным условием работы является обесточивание линии. Нельзя устанавливать и подключать оборудование к линии под напряжением!

Установка вводного автоматического выключателя осуществляется в три шага:

Закрепление DIN-рейки. Рейка – отрезок специального металлического профиля. Прикручивается на необходимое место двумя винтами.

Фиксация корпуса автомата. С тыльной (задней) стороны выключатель имеет выступ (сверху), которым необходимо зацепиться за DIN-рейку. Затем нужно надавить на нижнюю часть корпуса выключателя, чтобы сработала защелка, расположенная внизу корпуса.

Подключение проводов. Провода очистить от внешней изоляции на 5-7 см. Зачистить внутреннюю изоляцию на 2-2.5 см. Вставить их в соответствующие разъемы: подающие в 3 верхних, потребляющие – в 3 нижних, закручивая винты зажимов.
Лучше делать это поочередно, сразу закручивая винт замкнутой клеммы. Затем переходить к следующему проводу.

Схема подключения 3-полюсного автомата

К автоматам подключают 3 фазы источника к соответствующим зажимам. Маркируются как L1, L2, L3 или 1, 3, 5 – для входа, 2, 4 ,6 – для выхода к нагрузке.

Важно обратить внимание на расположение контактов: выключатель устанавливается таким образом, чтобы вход находился сверху, а выход (потребитель) снизу.

Чаще всего трехполюсный вводный автоматический выключатель располагают после счетчика. Но, чтобы включить счетчик в защищенную автоматом цепь, выключатель возможно установить и до счетчика. Однако в таком случае потребуется его опломбирование представителем соответствующей организации.

Схема подключения автоматического выключателя

Схемы подключения автомата

Установить и правильно подключить автомат в распределительном шкафу – не проблема. С этим может справиться даже обычный человек, который с электричеством сталкивается только, когда вставляет в розетку штепсельную вилку от бытового прибора или включает освещение. Но вопрос, как правильно подключить автомат, все равно часто звучит от обывателей. Все дело в том, что даже среди электриков происходят споры о способах подсоединения. То есть, подводить питающий провод к автоматическому выключателю сверху или снизу.

Давайте не будем спорить здесь, а просто обратимся к правилам устройства электроустановок (ПУЭ), где в одном из пунктов, а, точнее, в пункте 3.1.6, четко все описано. Ни фото ниже нами сделана выписка из этого пункта ПУЭ.

Итак, правила рекомендуют подключать питающий провод к неподвижному контакту в автомате. А он расположен именно сверху. Но давайте до конца быть честными, и еще раз прочитаем правило. В нем нет строго ограничения, то есть, оно носит только рекомендательный характер. Поэтому отвечая на вопрос, как подключить автоматический выключатель снизу или сверху, можно использовать два варианта. Тем более, прибор будет отключать сеть от перегрузок и короткого замыкания в любом случае в независимости от схемы подключения.

И все же, почему в ПУЭ этот пункт присутствует? Чтобы ответить на этот вопрос, необходимо рассмотреть устройство автоматического выключателя.

Общие принципы монтажа выключателей освещения

Монтаж простой системы освещения и управляющих устройств производится во время ремонтных работ в помещении. При скрытой проводке, до выполнения чистовых отделочных работ производится укладка кабеля в штробы и подготовка мест под установку выключателей. При этом коммутацию выключателей, приборов освещения и питающих линий производят в монтажных распределительных коробках. Такие коробки могут находится в специальных нишах в стенах, скрыты в полу или за натяжным (подвесным) потолком.

В некоторых случаях, например, в деревянных домах, нормативными актами запрещен монтаж скрытой проводки, поэтому в таких помещениях монтаж производят открыто уже после отделки помещения (с использованием кабель-каналов или специальных гофрированных трубок).

Общий принцип подключения выключателей в большинстве случаев одинаковый: выключатель служит для разрыва фазы на линии, а ноль проводят непосредственно на светильник. Почему фазу, а не ноль? Это требование прямо указано в ПУЭ, которое гласит, что должна исключаться возможность разрыва одного нулевого проводника без отключения фазного. Это связано непосредственно с мерами безопасности при эксплуатации осветительных приборов. При отключении устройства от сети с помощью выключателя на него не должно подаваться напряжение, чтобы его можно было безопасно ремонтировать или менять лампу.

Место установки выключателей, управляющих освещением, подбирается исходя из привычек будущих пользователей и конфигурации помещения. В общем случае принят монтаж выключателей на высоте 90 см от пола. Это связано с тем, что таким выключателем сможет удобно пользоваться как ребенок, так и взрослый.

Планируя монтаж выключателей, лучше всего составить схемы подключения проводов в распределительных коробка и план с указанием расположения точек освещения и управляющих устройств, а также произвести разметку непосредственно на стенах. Это поможет избежать ошибок.

Устройство автомата

Чтобы перейти к схемам подключения автомата, необходимо разобраться в первую очередь с его конструкцией. А так как нас интересует именно подключение проводов к нижним или верхним контактам прибора, то надо понимать, что оба контакта (подвижный и неподвижный) изготавливаются из разных металлических сплавов.

Когда дело касается сети переменного тока, то при коммутации автомата его контакты выгорают равномерно, и здесь разницы, куда подключать провода, нет никакой. Если автомат располагается в схеме с постоянным током, то выбор контакта подключения – важная составляющая правильной и долгосрочной работы самого прибора. При высокой величине силы тока наблюдается перенос металлов с одного контакта на другой, поэтому в таких сетях подключение питающих проводов надо производить только сверху, то есть, через неподвижный контакт.

Теперь переходим непосредственно к самому устройству автомата. Чтобы вы поняли, что находится внутри этого прибора, рекомендуем ознакомиться с рисунком ниже.

Два основных элемента, которые выполняют защитные функции автомата – это расцепители электромагнитный и тепловой.

Электромагнитный расцепитель

Этот элемент является защитным, который срабатывает в том случае, если в электрической цепи, куда был установлен сам автомат, появилось короткое замыкание. Именно в этот момент в цепи появляются токи огромной величины (практически превышающие номинальное значение тока в тысячи раз). Чтобы не сгорела проводка и бытовые приборы, включенные в розетки, расцепитель мгновенно отключает подающую сеть. Время отключения – это миллисекунды. Кстати, существует определенная маркировка по времятоковым характеристикам. Обозначается она буквами латинского алфавита и наносится на корпус самого автоматического выключателя. В быту чаще используются типы «А», «В», и «С».

Сама конструкция электромагнитного расцепителя – это сердечник (соленоид), вокруг которого расположены витки пружины. Соленоид связан напрямую с подвижным контактом автомата. А вот пружина соединяется последовательно с силовыми контактами и тепловым расцепителем. Номинальный ток слишком мал, чтобы созданный внутри катушки магнитный поток, смог втянуть сердечник и тем самым разомкнуть контакты. Как только в сети возникает короткое замыкание, то есть, появляется тог огромной величины, внутри катушки (пружины) возникают большие магнитные потоки, пружина сжимается и втягивает в себя сердечник, который в свою очередь тут же размыкает силовые контакты. А, значит, сеть будет обесточена.

Тепловой расцепитель

Этот элемент предназначается для защиты электрической цепи, если в ней начинают действовать большие нагрузки, отличные от номинальной. Это расцепитель, так сказать, замедленного действия. Он будет определенное время держать перегруз, и если последний не снизится до номинального значения, то отключит питание. Сразу оговоримся, что тепловой расцепитель не будет реагировать на скачки тока кратковременного действия.

Чисто конструктивно тепловой расцепитель представляет собой биметаллическую пластину, которая, по сути, является консолью. Ее свободный конец соединен с механизмом, который и будет разъединять контакты. При номинальном токе свободный конец пластины располагается близко к рычагу расцепительного механизма. Как только в цепи начнется перегрузка, пластина начинает нагреваться и изгибаться, тем самым действуя на рычаг, тот в свою очередь на механизм, а последний на контакты, размыкая их.

Вот такое достаточно сложное устройство автоматического выключателя и принцип действия.

Устройство и принцип действия

Прежде чем выполнять подключение автомата, необходимо разобраться с особенностями его конструкции и принципом срабатывания. Автоматический выключатель состоит из корпуса, коммутирующего устройства, механизма управления в виде кнопки или рукоятки, дугогасительной камеры и винтовых клемм, расположенных вверху и внизу.

Для изготовления корпуса и механизма управления используется прочная пластмасса, не поддерживающая горение. Коммутирующее устройство состоит из подвижных и неподвижных контактов. Каждый полюс автомата состоит из пары этих контактов и оборудован собственной дугогасительной камерой.

Предназначение дугогасительной камеры заключается в гашении электрической дуги, появляющейся при разрыве контактов, находящихся под действием нагрузки. Сама камера изготавливается в виде набора стальных пластин, имеющих профиль определенной формы. Они изолированы между собой и расположены на одинаковом расстоянии относительно друг друга. Именно к этим пластинам притягивается дуга, которая здесь же остывает и угасает. Число пар контактов в разных моделях автоматов составляет от 1 до 4. В устройствах имеются индикаторы положения. Красный цвет указывает на включенное состояние, а зеленый – на выключенное. Таким образом, можно очень быстро определить текущее состояние автоматического выключателя.

Все детали спрятаны внутри корпуса, снаружи видно только верхние и нижние винтовые зажимы, рукоятку управления и индикатор. На корпусе имеется фиксатор, позволяющий быстро установить автомат на DIN-рейку и так же легко демонтировать его.

Для отключения автомата существует специальный механизм, называемый расцепителем. Каждый тип расцепителя имеет собственную конструкцию. Например, в обычных автоматах функцию отключающего устройства выполняет катушка с обмоткой и сердечником. Для обмотки используется медный изолированный провод. Включение катушки в электрическую цепь производится последовательно с контактами, поскольку именно по ней осуществляется движение тока нагрузки. В случае превышения этим током установленного допустимого значения, то под действием магнитного поля катушки сердечник перемещается и оказывает механическое воздействие на отключающее устройство. В результате, происходит размыкание контактов защитного автомата.

Конструкция теплового расцепителя имеет свои особенности. В ее состав входит специальная биметаллическая пластина. Для ее изготовления используются два вида металлов, разнородных по своему составу и с различными коэффициентами линейного расширения. Пластина включается в цепь последовательно с нагрузкой. Во время работы автомата она нагревается током, проходящим через нее. В случае перегрузки происходит изгиб пластины в сторону металла с наименьшим коэффициентом расширения. В действие вступает спусковой механизм, отключающий автомат. Чем больше ток превышает номинальное значение, тем быстрее происходит срабатывание теплового расцепителя.

Какие ошибки допускают электрики при подключении защитного устройства

Если после монтажа дифференциального автомата он не работает даже при минимальной нагрузке — значит, были допущены ошибки.

Ошибки установки электрооборудования приводят не только к неисправностям аппарата, но представляют опасность для жизни людей

Ошибки в процессе подключения автоматики, часто допускают неквалифицированные мастера:

1. Соединения проводника ноля с кабелем «земли». Работать устройство в этом случае не будет потому, что рычаг устройства останется на прежнем положении.
2. Подсоединение нейтрали к нагрузке от нулевой шины. При таком соединении получится передвинуть рычаги в верхнее положение, но они все равно отключатся даже при минимальной нагрузке. Поэтому, нейтраль необходимо брать только с выхода УЗО.
3. Подключение нейтрального проводника с выхода аппарата вместо нагрузки к шине, а от шины к нагрузке. При таком подключении получится передвинуть рычаги в правильное положение, но их тоже вырубит из-за нагрузки. Здесь не получится проверить прибор кнопкой «Тест», потому что она тоже не будет функционировать. Такие же последствия ждут, если спутать подключение нейтрали, подсоединив ее от шины к нижнему зажиму, а не к верхнему.
4. Перепутанное соединение нейтральных проводников и разных дифавтоматов. Два дифавтомата будут включаться, кнопка «Тест» тоже будет функционировать, но при подключении нагрузки сразу произойдет отключение аппаратов.
5. Если ошибка заключается при подключении двух нейтральных кабелей от разных приборов, то получится установить рычаги в правильное положение. Тем не менее, из-за нагрузки или при нажатии на кнопку «Тест», дифавтоматы отключатся.

Если перепутать подключение проводников в щитке, то устройство будет работать некорректно

Подключение через розетку

Если поблизости с планируемым местом установки агрегата для выключения света, располагается розетка, то можно запитать от неё фазу и ноль.

Для того чтобы подключение выключателя от розетки, оказалось успешным, нужно соблюдать такую последовательность действий:

Изначально нужно убрать из розетки подачу тока. Подобные действия можно выполнить, сняв напряжение со всего дома.

Нужно вскрыть розетку и проверить напряжение.

К фазе розетки подключается провод, вторая сторона которого прикрепляется на вводе выключателя. На вывод агрегата для выключения света, прикрепляется непосредственно подключенный к светильнику провод.

К нулевому контакту розетки прикрепляется провод, второй конец которого соединяется с выводом светильника. Таким же образом подключается защитный провод, только к соответствующему контакту светильника.

Особой популярностью на данном этапе времени начали пользоваться выключатели с подсветкой, при их установке желательно обратиться к профессионалу, поскольку неправильное соединение таких выключателей может отказать повышенную нагрузку на проводку, вследствие чего она подвергнется сгоранию.

При отсутствии базовых навыков в электрике, стоит отказаться даже от самостоятельной установки выключателей, содержащих одну клавишу.

С некоторыми фото выключателя можно ознакомиться ниже.

Виды

Существуют различные типы переключателей света, которые используются для управления лампами в квартире или доме. Рассмотрим основные:

1. Одноклавишные;
2. Двухклавишные;
3. Трехклавишные;
4. Сенсорные;
5. Дистанционные.

Одноклавишный коммутатор света является самым простым из существующих. В корпус устройства при помощи винтового соединения устанавливается металлическая скоба. Она управляет выключающей пластиной. По бокам скобы расположены лапки, при помощи которых вся конструкция устанавливается в коробку. Также в корпусе находится отделение с проводами.

Двухклавишный представляет собой два одноклавишных выключателя в одном корпусе. Особенностью является большее количество групп проводов. Вы можете подключить люстры с большим количеством лампочек или несколько ламп в разных комнатах. Аналогичную конструкцию имеют и трехклавишные модели.

Фото — одно и двух клавишные

Сенсорная модель работает за счет электрической схемы, встроенной в корпус. Часто оснащаются диодом, подсветкой или регулятором выключения. В коробе установлен специальный инфракрасный индикатор, который распознает тепло человеческого тела и замыкает контакты лампы. Модель с индикатором часто используется в местах общественного пользования.

Фото — сенсорный

Дистанционный прекрасно подойдет для управления освещением большого дома или квартиры. Он состоит из выключателя, оснащенного приёмником сигналов, и блока управления. Вы можете включать и выключать свет непосредственно от блока или используя для этой цели пульт. В основном используется в различных комплексах, а также в системе «Умный дом».

Фото — дистанционный

Это интересно: Большой расход электроэнергии при электрическом отоплении

Место размещения – удобство и безопасность

Перед установкой выключателя следует продумать наиболее удобное место для монтажа и последующего использования. Наиболее выгодная зона размещена около входных дверей (со стороны дверной ручки), но могут быть и исключения (например, рядом с изголовьем кровати).

Перед составлением проекта разводки лучше заглянуть в официальный документ – ПУЭ (правила устройства электроустановок), регламентирующий некоторые нюансы монтажа. Например, пункт 7.1.48 гласит, что выключатель должен находиться не менее 60 см от душевой кабины, а пункт 7.1.50 разрешает его устанавливать не ближе 50 см от газопровода.

Как видно из схемы монтажа, расстояние от дверей до точки установки должно быть не менее 10 см, а до пола – не менее 90 см

В ванных комнатах и саунах установка приборов управления запрещена, их необходимо выносить за пределы помещения (обычно в коридор).

Как правильно выбрать автомат

Большое значение имеет правильный выбор автоматического выключателя. Каждое устройство отличается собственными параметрами, такими как номинальный ток, рабочее напряжение сети, число полюсов, максимальный ток короткого замыкания, времятоковая характеристика и другие важные значения.

Время срабатывания устройства имеет цифровое обозначение, указывающее, при каком токе сохраняется нормальная работоспособность автоматического выключателя. В домашних электрических сетях чаще всего применяются автоматы с цифрами 4500, 6000 и 10000 ампер. Все технические характеристики указываются производителями непосредственно на корпусе устройства. Сюда же входит и схема подключения, а также условное обозначение автомата.

Основными критериями выбора автоматического выключателя считается мощность нагрузки и сечение используемых проводов. Кроме того, учитывается ток перегрузки и ток отключения при коротком замыкании. Как правило, перегрузки в сети возникают при одновременном включении приборов и устройств с общей мощностью, вызывающей чрезмерный нагрев проводников и контактов. Поэтому ток отключения автомата, установленного в цепи, должен быть больше расчетного или равным ему. Его значение определяется как сумма мощностей всех используемых устройств, разделенная на 220.

Ток отключения при коротком замыкании также вызывает отключение автомата. Он подбирается путем расчетов к конкретной цепи и зависит от нагрузок, используемых чаще всего. С целью улучшения защиты в электрическую схему могут быть включены УЗО или дифференциальный автомат .

Монтаж автоматических выключателей

Подключение автоматических выключателей в распределительном шкафу выполняется в определенной последовательности. Сверху заводится кабель, подключенный к внешнему источнику тока, а через выводные отверстия, расположенные внизу, проводка разводится по своим объектам, в соответствии с электрической схемой.

В начале монтажа подключается вводный автомат. При наличии в схеме нескольких линий, изолированных между собой, они разделяются от вводного автоматического выключателя. Его мощность должна быть не меньше общей мощности автоматов, подключенных к раздельным линиям. С этой целью выбираются двух- или четырехполюсные устройства группы D, устойчивые к включению электроинструмента и другого мощного оборудования.

Наибольшее распространение получили однополюсные выключатели. подходящие для любых схем электроснабжения квартир и частных домов. Модульные автоматы устанавливаются на DIN-рейку и соединяются проводниками с пропускной способностью по току, превышающей рабочий ток выключателя. Более удобное подключение нескольких автоматов в одном ряду можно выполнить с помощью специальной соединительной шины. От нее отрезается кусок необходимой длины и закрепляется в клеммах. Такое подключение возможно за счет расстояния между контактами шины, соответствующего стандартной ширине модульных автоматов. Установка выключателя производится на фазу, а нейтральный проводник подводится от вводного устройства напрямую к приборам.

• Однополюсный выключатель используется при монтаже розеток и систем освещения.
• Двухполюсный автомат подходит для приборов повышенной мощности, таких как электроплита или бойлер. В случае перегрузок он гарантированно разрывает цепь. Схема подключения таких выключателей практически ничем не отличается от однополюсных моделей. Для более эффективного использования их рекомендуется подключать к отдельной линии.
• Трехполюсный автоматический выключатель следует устанавливать только в тех случаях, когда планируется использование электроприборов, работающих при напряжении 380 В. Для того чтобы исключить перекос фаз, подключение нагрузки осуществляется по схеме «треугольник». Такое подключение не требует нейтрального проводника, а потребитель подключается к собственному выключателю.
• Четырехполюсный автоматический выключатель чаще всего используется в качестве вводного. Основным условием подключения считается равномерное распределение нагрузки на всех фазах. При подключении оборудования по схеме «звезда» или трех отдельных однофазных проводов, по нейтральному проводнику будут уходить излишки тока.

При равномерном распределении всех нагрузок, нейтральный провод начинает выполнять защитную функцию в случае непредвиденных перекосов мощностей. Для обеспечения нормального подключения следует использовать только качественные материалы. Все соединения должны надежно закрепляться в клеммах. Если подключается сразу несколько кабелей, их контакты необходимо тщательно зачистить и залудить.

Порядок действий во время подключения можно рассмотреть на примере двухполюсного автоматического выключателя, устанавливаемого в щитке. В первую очередь отключается электроэнергия, чтобы полностью обесточить сеть. Отсутствие электричества проверяется с помощью индикаторной отвертки или мультиметра. Затем автомат нужно установить на DIN-рейку и защелкнуть фиксатором. Отсутствие крепежной рейки может создать определенные неудобства. После этого зачищаются жилы входящих и выходящих проводов на расстояние 8-10 мм.

В два зажима, расположенных сверху, подключаются вводные провода – фаза и ноль. В нижних зажимах фиксируются аналогичные исходящие проводники, распределяемые к розеткам, выключателям и электроприборам. Все провода качественно зажимаются в клеммах с помощью винтов. Места соединений необходимо проверить вручную. Для этого проводники нужно аккуратно пошевелить из стороны в сторону. В случае некачественного соединения жила будет шататься в клемме и даже может выскочить из нее. В этом случае винт клеммы нужно подтянуть.

По окончании монтажа в сеть подается напряжение и выполняется проверка работоспособности автоматического выключателя.

Какой автомат выбрать

При выборе устройства в первую очередь следует учитывать его предельно допустимый ток. Для этого необходимо посчитать, какая сила тока потребуется для всех установленных в квартире приборов.

Кроме того, значение имеет и толщина проводки, поскольку по ней течет электричество. Требуется оптимальная величина в зависимости от степени нагревания. Еще большое значение имеет наличие полюсов:

1. Один. Цепочки с осветительными приборами и розетками, к которым подключаются только примитивные устройства.
2. Два. Используется с целью защиты электропроводки, которая подводится к крупным приборам (стиральным машинам, плитам, холодильникам, отоплению, водонагревателям). Кроме того, устанавливается для дополнительной защиты между электрощитом и квартирой.
3. Три. Актуальны при наличии сети с тремя фазами, что бывает на производственных предприятиях, собственных мастерских.

Однополюсной автомат

Автоматы устанавливаются в щитке по стандартному принципу – от большего к меньшему. Это значит, что сначала фиксируют автомат с двумя полюсами, а только потом с одним. После чего следуют остальные устройства с меньшей мощностью.

Подключение автоматов в трехфазной сети

В трехфазной сети используются трех или четырех полюсные автоматы. В системе TN-C все три фазы L1, L2, L3 подключают к верхним клеммам трехполюсного автомата, а нулевой провод к нулевой шине электрощита.

Подключение трехполюсного автомата в системе сети TN-S с нейтралью и защитным заземлением

В системе TN-S с защитным заземлением PEN. три фазы подключаются к верхним клеммам четырехполюсного автомата, а нулевой провод синего цвета к верхней клемме четвертого полюса вводного автомата с маркировкой N. Защитный PEN провод желто-зеленого цвета подключается к шине заземления электрощита.

Разметка мест установки электроприборов

   Перед началом монтажных работ нужно разметить, как будет расположен выключатель, электропровод на стене, потолке, где будет установлена лампочка. Выключатель ставится возле двери, ведущей в комнату, может быть установлен на высоте от пола, начиная от 30 см и до 1,6 м. Если монтируем дополнительную лампочку на стену, то выключатель ставится на уровне розеток.

  После того, как отметили местоположения выключателя, ведем прямую линию вверх под потолок. В этом месте нужно будет поставить распределительную коробку. На потолке отмечаем место, где будет устанавливаться лампочка. От неё ведем прямую линию к стене и далее по стене ведем линию к месту, где стоит распределительная коробка. Затем замеряем длину провода, нарезаем отрезки и приступаем к монтажу.

Как правильно подключить дифференциальный автомат

Дифференциальный автомат из всех разновидностей коммутационных приборов считается самым практичным, но и одновременно дорогим. Он сочетает в себе функции автоматического выключателя и устройства защитного отключения. Устанавливается такой аппарат не как обычный пакетник, а требует несколько иного подхода.

Дифференциальный автомат подключается следующим образом:

• В верхний зажимной контакт устанавливается нулевой провод.
• В правый зажимной контакт устанавливается фазный провод.

Следует сразу уточнить, что места контактов могут быть изменены, но при этом изготовитель маркирует гнёзда подключений соответствующими буквами. А под переключателем рабочего или нерабочего положения должна находится специальная кнопка проверки работоспособности прибора.

Нулевой провод, который проходит через дифференциальный автомат, нельзя соединять с другими автоматическими выключателями. При таком монтаже прибор будет постоянно отключаться, так как токи по проводнику протекают совершенно разные.

Существуют схемы, при которых дифференциальный автомат подключается к группе пакетников, в других же схемах такие приборы используются исключительно для одного потребителя. При проектировании проводки лучше выбирать второй вариант, в котором при срабатывании прибора будет обесточен только один потребитель, а не целая группа автоматов.

Ошибки при монтаже автоматического выключателя

При выполнении электромонтажных работ иногда допускаются серьезные ошибки, которые могут привести к негативным последствиям в процессе дальнейшей эксплуатации.

1. Подключение питающего провода выполняется снизу. Хотя это и не запрещено ПУЭ, подобная схема будет неудобной, поскольку установка и размещение автоматов в щитке рассчитано именно на верхнее подключение.
2. Распространенной ошибкой считается чрезмерный зажим контактов фиксирующими винтами. Это может привести не только к повреждению жилы, но и к деформации корпуса изделия.
3. Иногда выполняется неправильное соединение проводников между собой. Необходимо внимательно относиться к маркировке, соединять фазные и нулевые провода, расположенные сверху, с такими же проводами, расположенными снизу.
4. В некоторых случаях один двухполюсный автомат заменяется двумя однополюсными. Этого категорически нельзя делать, поскольку они не обеспечивают одновременного разъединения фазы и нуля.
5. Нередко во время фиксации жилы в контакте, происходит попадание изоляции в посадочное место. Это приводит к ослаблению контакта, в результате чего наступает перегрев жилы и другие негативные последствия. Поэтому нужно в обязательном порядке защищать провод в соответствии с техническими требованиями конкретной модели автомата. Данную операцию следует проводить с использованием инструмента для снятия изоляции.

Отрицательную роль может сыграть неправильный выбор автоматического выключателя, который впоследствии не способен выдержать запланированные нагрузки. Поэтому рекомендуется предварительно выполнить все необходимые расчеты, особенно сечение кабеля. Следует помнить, что при расчетах значение автомата должно округляться в сторону уменьшения. Например, при токовой нагрузке в 20 А, автоматический выключатель должен выбираться на 16 А, что существенно увеличит срок эксплуатации проводки.

Как подключить автоматы после счетчика: схема установки

Автоматические выключатели — автоматы, которые устанавливают для защиты электрических сетей и подключенного оборудования при возникновении нештатных ситуаций, таких как увеличение напряжения, токовая перегрузка, появление утечки токов. Защитные устройства автоматически производят рассоединение сети и оборудования путем размыкания контактных групп. Согласно нормативным документам, все элементы электрических сетей должны быть защищены включением соответствующих автоматов. Про принцип их работы рассказано ниже.

Можно ли подключить автоматы после счетчика

В правилах устройства электоустановок оговорено, что для обеспечения безопасности работы с электросчетчиками (поверка, замена) перед счетчиком должен подключаться коммутационный аппарат или предохранитель.

Что собой представляет автоматический выключатель

В настоящее время функции предохранителей выполняют автоматические выключатели. Также в качестве коммутационного аппарата может выступать пакетный выключатель (пакетник) или рубильник. Коммутационный выключатель перед счетчиком называется вводным автоматом.

Наиболее простая схема

Обратите внимание! Электросчетчик является прибором учета электрической энергии. Во избежание проблем с контролирующими органами клеммы счетчика и вводного автомата должны быть опломбированы. В противном случае может последовать обвинение в хищении электроэнергии.

Все остальные приборы защиты сети и оборудования монтируются после счетчика.

К защитной аппаратуре относятся:

• автоматические выключатели, которые устанавливаются на каждую линию или группу приборов и служат для защиты от превышения токовой нагрузки;
• устройства защитного отключения, предохраняющие от ударов тока при использовании неисправного оборудования или при утечках в проводке;
• дифференциальные автоматы, выполняющие обе перечисленные функции.

Подготовка всех необходимых материалов и инструментов

Кроме, собственно, устройств защиты понадобятся:

• DIN-рейка для крепления автоматов;
• отрезки проводов для внутренних соединений;
• бокорезы;
• отвертка;
• пассатижи;
• нож.

Важно! Если используется многожильный провод, то требуются соответствующие его диаметру обжимные наконечники. Используемые для внутренних соединений провода должны иметь сечение, не меньшее чем у отходящих в линию.

DIN-рейка

Монтаж автоматических выключателей и остальных защитных приборов производят на заранее закрепленную DIN-рейку, поскольку крепление у всех устройств стандартное. Приборы могут лишь различаться по ширине в зависимости от количества коммутируемых фаз и функциональности.

Как правильно подключать автоматы после счетчика

Установка автоматов после счетчика должна производиться согласно принципиальной схемы. Схема должна предусматривать разделение электропроводки на несколько независимых линий, каждую из которых защищает отдельный автомат и при необходимости УЗО.

Обратите внимание! Если габариты распределительного щитка ограничены, то можно устанавливать дифференциальные автоматы, которые совмещают в себе функции токовой защиты и устройства защитного отключения. Стоимость дифавтоматов выше, чем перечисленных устройств, но при этом упрощается разводка в щитке.

Автоматы, которые будут устанавливаться после счетчика, должны иметь меньший номинал, чем у входного. Если поставить более сильные, то неисправность в сети будет вызывать срабатывание вводного автоматического выключателя.

Линии освещения достаточно защитить, установив однофазный автомат, а для розеток целесообразны двухполюсные защитные устройства, поскольку однополюсный разрывает лишь один провод.

Как подключать розетку к автомату

Несмотря на внешнюю простоту, розетки являются самыми сложными устройствами в плане токовой защиты. Нагрузка на них может отсутствовать, а может скачком возрасти до максимума (при включении мощного устройства) или даже превысить его, если подключить сразу в несколько розеток мощную технику.

При выборе автомата следует учитывать, какая максимальная нагрузка может присутствовать в линии розеток длительное время, а какая только кратковременно. Ведь не факт, что в жилых комнатах одновременно могут быть включены пылесос, утюг или иной мощный прибор. На кухне ситуация иная. Здесь не редкость, что одновременно работают электродуховка, плита и посудомоечная машина.

Обратите внимание! Все перечисленные нюансы нужно учитывать при расчете номиналов защитных устройств. Ведь если установить слишком слабые автоматы, то возрастет вероятность ложных срабатываний. Установленный более сильный не будет выполнять свои функции.

Двухполюсный автомат

Как правило, линии, к которым подключены розетки, защищаются двухполюсным автоматом защиты, разрывающим одновременно фазный и нулевой проводники. Схема подключения двухполюсного автоматического выключателя проста. К верхним клеммам, обозначенным символами L и N, подключают фазный и нулевой провода соответственно. К нижним клеммам производят подсоединение линии нагрузки.

С какой стороны подключать автоматический выключатель

Согласно требованиям ПУЭ, питающие кабели должны подключаться к неподвижным контактам защитных и коммутирующих устройств. С этой же целью, а также по причине унификации большинство производителей электрооборудования также стремится размещать выводы в верхней части устройств.

Если исходить из законов электротехники, то совершенно безразлично, к какой части коммутирующего устройства подведено питание. Другое дело, когда автомат в щитке выключен, и любой электромонтер будет уверен, что на нижних клеммах напряжение отсутствует, а с верхними нужно быть осторожным.

Устройство автомата

Обратите внимание! Соблюдение этого правила значительно снижает риск ошибок и вероятность удара током. Некоторые производители могут поставлять аппаратуру с другим расположением клемм, но подключение питающего кабеля все равно нужно делать вверху.

Схемы подключения автомата после счетчика

Разделение линий обычно производят по следующей методике:

• линия освещения;
• линия слаботочных розеток;
• линия высокой нагрузки.

Под высокими нагрузками подразумеваются бытовые приборы, потребляющие большую мощность — бойлеры, электроплиты, стиральные и посудомоечные машины. Эти же устройства необходимо защищать при помощи УЗО, так как они работают в условиях повышенной влажности, и малейшая внутренняя неисправность может спровоцировать утечку тока на корпус.

УЗО

Важно! Электропроводка, предназначенная для подключения устройств освещения, обычно самая слабонагруженная и работает в нормальных условиях. Не всегда целесообразно устанавливать здесь дополнительное УЗО.

Розетки в домах характеризуются тем, что в них можно подключать как устройства с низким электропотреблением, например, блок питания антенного усилителя, так и с мощным (пылесос или утюг). Параметры устройств защиты выбираются исходя из максимальной мощности подключенных устройств.

Ошибки при подключении и как их не допустить

При монтаже распределительных устройств начинающие, а зачастую и опытные электрики, часто допускают ошибки, которые впоследствии могут привести к пожару или как минимум к пропаданию напряжения. Самые распространенные из них:

Стриппер

• попадание изоляции под клемму. При этом получается, что контакт слабо зажат. В месте соединения увеличивается переходное сопротивление, контакт начинает перегреваться;
• зачистка проводов бокорезами или пассатижами. Эти неправильно, потому что при таком способе удаления изоляции на проводнике образуется небольшой поперечный надрез, и жила может обломиться в месте повреждения. Для очистки нужно использовать специализированный инструмент — стриппер или по крайней мере нож. Ножом изоляцию снимают так, как будто зачищают карандаш. При таком способе надрезы не образуются;
• монтаж многожильным проводом. При затягивании клеммы жилы расходятся в стороны. Соединение получается неплотным, а поскольку часть жил под контакт не попадает, то сечение провода в месте крепления уменьшается. Жилы многожильного провода требуется оконцовывать специальными наконечниками, которые выпускаются для каждого сечения. Оконечники обжимают пассатижами или специальным инструментом — кримпером;
• облуживание многожильных проводов. Часто встречается мнение, что вместо того, чтобы монтировать наконечники, можно облудить и припаять жилы многожильного провода. Припой мягче меди и имеет свойство под давлением прижима плавиться. В результате через некоторое время контакт ухудшается;
• монтаж под одной клеммой проводов разного сечения. Поскольку клеммы жесткие, то надежно подсоединить можно будет лишь провод с большим сечением. Более тонкий не зажмется. Для соединения нескольких автоматов используют специальную гребенчатую шину. Если такой шины нет, то берут отрезок провода нужного сечения. Формируют перемычку необходимой формы и лишь затем снимают в местах зажима изоляцию.

Кримпер

Обратите внимание! Менее критичны ошибки в порядке подключения устройств защиты. Считается правильным ввод в автоматы или УЗО подводить одинаково во всей конструкции. Ввод нужно размещать сверху. В таком случае значительно повышается безопасность обслуживания распределительного щитка.

Неправильный выбор автоматики или некачественный монтаж распределительного оборудования не только снижает безопасность, но и может стать причиной вопросов у контролирующих организаций. Лучше доверить работы профессиональным электрикам.

Как подключить автоматический выключатель

Подключение автоматических выключателей

Подключения автоматов в однофазной сети

Вариант установки автоматических выключателей зависит от выбранной одно или трехфазной сети.

Для однофазной сети используются одно или двухполюсные автоматы, для трехфазной сети используют трех или четырехполюсные автоматы. Многополюсные автоматы собираются из нескольких однополюсных.

Механизм защиты соединен в одну систему через специальные соединения. Например, при отключении сети одного полюса автомата при перегрузке или к.з. отключится весь многополюсный автомат. К однополюсному автомату подключают фазу, при аварии автомат отключает фазу.

Этот вариант подключения автомата пригоден для сети системы TN-C, где нулевой провод подключается отдельно, через нулевую шину. Если в доме используется система TN-S, то ввод выполняется тремя проводами, фаза, ноль – синий провод и  желто-зеленый провод PEN защитного заземления.

Подключение однополюсных автоматов в системе сети TN-S с нейтралью и защитным заземлением

В этой ситуации монтаж автоматических выключателей ведут на двухполюсных автоматах, где фаза с нейтралью подключаются к верхним клеммам вводного автомата, а защитный желто-зеленый провод PEN подключается на шину заземления в электрощите.

Использование двухполюсных автоматов в системе сети TN-S с нейтралью и защитным заземлением

Подключение автоматов в трехфазной сети

В трехфазной сети используются трех или четырех полюсные автоматы. В системе TN-C  все три фазы L1, L2, L3 подключают к верхним клеммам трехполюсного автомата, а нулевой провод к нулевой шине электрощита.

Подключение трехполюсного автомата в системе сети TN-S с нейтралью и защитным заземлением

В системе TN-S с защитным заземлением PEN, три фазы подключаются к верхним клеммам четырехполюсного автомата, а нулевой провод синего цвета к верхней клемме четвертого полюса вводного автомата с маркировкой N. Защитный PEN провод желто-зеленого цвета подключается к шине заземления электрощита.

Подключение проводов к автомату

Установка автоматического выключателя проводится на DIN-рейку, длина которой выбирается с расчетом 17, 5 миллиметров на один однополюсный автомат. При монтаже кабеля с него снимается внешняя изоляция на 10 – 15 см для улучшения гибкости проводов и удобства монтажа.

Концы проводов защищают на 7-10 мм и заводят под клеммные контакты. Затягивать сильно винтовые соединения автомата не нужно во избежании перекоса его механизмов. При установке проводов в клеммы автомата следите, чтобы под контакты не попала изоляция проводов. В лучшем случае будет ненадежное соединение, а в худшем пропадет фаза на контакте.

Монтажная соединительная шина для автоматов

Для многожильного кабеля, для надежности контакта, лучше поставить медные наконечники соответствующего размера. В электрощите, где установлены несколько автоматов в ряд, удобно ставить медную соединительную шину для автоматических выключателей (гребенку). Ее режут необходимой длины, и устанавливают в нужной последовательности вместо проволочных перемычек.

Учебное пособие по машинному обучению с примерами

Машинное обучение (ML) становится самостоятельным, с растущим признанием того, что машинное обучение может играть ключевую роль в широком спектре критически важных приложений, таких как интеллектуальный анализ данных, обработка естественного языка, распознавание изображений. , и экспертные системы. Машинное обучение предлагает потенциальные решения во всех этих и других областях и призвано стать опорой нашей будущей цивилизации.

Предложение способных дизайнеров машинного обучения еще не соответствует этому спросу. Основная причина этого в том, что машинное обучение просто непросто.Это руководство по машинному обучению знакомит с основами теории машинного обучения, излагает общие темы и концепции, позволяя легко следовать логике и освоить основы машинного обучения.

Что такое машинное обучение?

Так что же такое «машинное обучение»? ML — это на самом деле лот, вещей. Эта область довольно обширна и быстро расширяется, постоянно разбиваясь и до тошноты подразделяясь на различные под-специальности и типы машинного обучения.

Тем не менее, есть некоторые основные общие темы, и общая тема лучше всего резюмируется этим часто цитируемым заявлением, сделанным Артуром Самуэлем еще в 1959 году: «[Машинное обучение — это] область исследования, которая дает компьютерам возможность учиться без явного программирования ».

И совсем недавно, в 1997 году, Том Митчелл дал «правильное» определение, которое оказалось более полезным для инженеров: «Считается, что компьютерная программа учится на опыте E в отношении некоторой задачи T и некоторого показателя производительности P , если его эффективность по T, измеренная с помощью P, улучшается с опытом E.”

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

Итак, если вы хотите, чтобы ваша программа предсказывала, например, модели движения на оживленном перекрестке (задача T), вы можете запустить ее с помощью алгоритма машинного обучения с данными о прошлых моделях трафика (опыт E) и, если она успешно « изучено », тогда он будет лучше предсказывать будущие модели трафика (показатель эффективности P).

Однако очень сложная природа многих реальных проблем часто означает, что изобретение специализированных алгоритмов, которые будут идеально их решать каждый раз, непрактично, если не невозможно. Примеры проблем машинного обучения: «Это рак?», «Какова рыночная стоимость этого дома?», «Кто из этих людей дружит друг с другом?», «Взрывается ли этот ракетный двигатель при взлете? »,« Понравится ли этому человеку этот фильм? »,« Кто это? »,« Что ты сказал? »И« Как ты на этой штуке летишь? ».Все эти проблемы — отличные цели для проекта машинного обучения, и фактически машинное обучение применялось к каждой из них с большим успехом.

ML решает проблемы, которые нельзя решить только численными методами.

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

• Машинное обучение с учителем: Программа «обучается» на заранее определенном наборе «обучающих примеров», которые затем облегчают ее способность прийти к точному выводу при получении новых данных.
• Машинное обучение без учителя: Программа получает набор данных и должна находить в них закономерности и взаимосвязи.

Здесь мы в первую очередь сосредоточимся на обучении с учителем, но в конце статьи содержится краткое обсуждение обучения без учителя с некоторыми ссылками для тех, кто заинтересован в дальнейшем изучении темы.

Машинное обучение с учителем

В большинстве приложений контролируемого обучения конечной целью является разработка точно настроенной функции прогнозирования h (x) (иногда называемой «гипотезой»).«Обучение» заключается в использовании сложных математических алгоритмов для оптимизации этой функции так, чтобы с учетом входных данных x о некотором домене (скажем, квадратном метре дома) можно было точно предсказать какое-то интересное значение h (x) ( скажем, рыночная цена на указанный дом).

На практике x почти всегда представляет несколько точек данных. Так, например, средство прогнозирования цен на жилье может учитывать не только квадратные метры ( x1 ), но также количество спален ( x2 ), количество ванных комнат ( x3 ), количество этажей ( x4) , год выпуска ( x5 ), почтовый индекс ( x6 ) и т. д.Определение того, какие входные данные использовать, является важной частью дизайна машинного обучения. Однако для пояснения проще всего предположить, что используется одно входное значение.

Допустим, у нашего простого предиктора есть такая форма:

где и — константы. Наша цель — найти идеальные значения и сделать так, чтобы наш предсказатель работал как можно лучше.

Оптимизация предиктора h (x) выполняется с использованием обучающих примеров . Для каждого обучающего примера у нас есть входное значение x_train , для которого заранее известен соответствующий выход y .Для каждого примера мы находим разницу между известным правильным значением y и нашим прогнозируемым значением h (x_train) . При наличии достаточного количества обучающих примеров эти различия дают нам полезный способ измерить «ошибочность» h (x) . Затем мы можем настроить h (x) , изменив значения и сделав «менее ошибочным». Этот процесс повторяется снова и снова, пока система не найдет наилучшие значения для и. Таким образом, предсказатель обучается и готов делать некоторые прогнозы в реальном мире.

Примеры машинного обучения

В этом посте мы остановимся на простых задачах для иллюстрации, но ML существует потому, что в реальном мире проблемы намного сложнее. На этом плоском экране мы можем нарисовать вам изображение, самое большее, трехмерного набора данных, но проблемы машинного обучения обычно связаны с данными с миллионами измерений и очень сложными функциями прогнозирования. ML решает проблемы, которые нельзя решить только численными методами.

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

Во-первых, обратите внимание на то, что данные немного зашумлены. То есть, хотя мы видим, что в этом есть закономерность (например, удовлетворенность сотрудников имеет тенденцию повышаться по мере роста заработной платы), не все это четко вписывается в прямую линию. Это всегда будет иметь место с реальными данными (и мы абсолютно хотим обучить нашу машину, используя реальные данные!). Так как же тогда научить машину точно предсказывать уровень удовлетворенности сотрудников? Ответ, конечно же, такой, что мы не можем.Цель ML никогда не состоит в том, чтобы делать «идеальные» предположения, потому что ML работает в тех областях, где таких вещей нет. Цель состоит в том, чтобы сделать предположения, которые достаточно хороши, чтобы быть полезными.

Это чем-то напоминает известное высказывание британского математика и профессора статистики Джорджа Э. П. Бокса о том, что «все модели ошибочны, но некоторые полезны».

Цель ML никогда не состоит в том, чтобы делать «идеальные» предположения, потому что ML работает в тех областях, где таких вещей нет. Цель состоит в том, чтобы сделать предположения, которые достаточно хороши, чтобы быть полезными.

Машинное обучение в значительной степени опирается на статистику. Например, когда мы обучаем нашу машину обучению, мы должны предоставить ей статистически значимую случайную выборку в качестве обучающих данных. Если обучающая выборка не случайна, мы рискуем получить шаблоны машинного обучения, которых на самом деле нет. А если обучающая выборка слишком мала (см. Закон больших чисел), мы не узнаем достаточно и можем даже прийти к неточным выводам. Например, попытка предсказать модели удовлетворенности в масштабах компании на основе только данных высшего руководства, вероятно, будет подвержена ошибкам.

С этим пониманием давайте дадим нашей машине данные, которые мы дали выше, и пусть она их изучит. Сначала мы должны инициализировать наш предсказатель h (x) с некоторыми разумными значениями и. Теперь наш предиктор выглядит так, если поместить его над обучающим набором:

.

Если мы спросим этот предсказатель для удовлетворенности сотрудника, зарабатывающего 60 тысяч долларов, он даст рейтинг 27:

.

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

Итак, давайте дадим этому предсказателю все зарплаты из нашего обучающего набора и возьмем разницу между полученными прогнозируемыми оценками удовлетворенности и фактическими оценками удовлетворенности соответствующих сотрудников. Если мы произведем небольшое математическое волшебство (которое я опишу вкратце), мы сможем вычислить с очень высокой степенью уверенности, что значения 13,12 for и 0,61 for дадут нам лучший прогноз.

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

На этом этапе, если мы повторим процесс, мы обнаружим это и больше не изменимся на сколько-нибудь заметную величину, и, таким образом, мы увидим, что система сошлась.Если мы не совершили ошибок, значит, мы нашли оптимальный предсказатель. Соответственно, если мы теперь снова спросим у машины рейтинг удовлетворенности сотрудника, который зарабатывает 60 тысяч долларов, он предсказывает оценку примерно 60.

Теперь мы к чему-то приближаемся.

Регрессия машинного обучения: заметка о сложности

Приведенный выше пример технически представляет собой простую задачу одномерной линейной регрессии, которая в действительности может быть решена путем вывода простого нормального уравнения и полного пропуска этого процесса «настройки».Однако рассмотрим предсказатель, который выглядит так:

Эта функция принимает входные данные в четырех измерениях и имеет множество полиномиальных членов. Вывести нормальное уравнение для этой функции — серьезная проблема. Многие современные задачи машинного обучения используют тысячи или даже миллионы измерений данных для построения прогнозов с использованием сотен коэффициентов. Предсказание того, как будет выражен геном организма или каким будет климат через пятьдесят лет, — вот примеры таких сложных проблем.

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

К счастью, итеративный подход, применяемый в системах машинного обучения, гораздо более устойчив к такой сложности. Вместо того, чтобы использовать грубую силу, система машинного обучения «нащупывает путь» к ответу. Для больших проблем это работает намного лучше. Хотя это не означает, что машинное обучение может решать все сколь угодно сложные проблемы (не может), оно представляет собой невероятно гибкий и мощный инструмент.

Градиентный спуск — минимизация «неправильности»

Давайте подробнее рассмотрим, как работает этот итеративный процесс. В приведенном выше примере, как убедиться, что с каждым шагом становится лучше, а не хуже? Ответ заключается в нашем «измерении ошибочности», о котором говорилось ранее, а также в небольшом исчислении.

Мера ошибочности известна как функция стоимости (также известная как функция потерь ),. Входные данные представляют все коэффициенты, которые мы используем в нашем предсказателе.Так что в нашем случае это действительно пара и. дает нам математическое измерение того, насколько ошибается наш предсказатель, когда он использует данные значения и.

Выбор функции стоимости — еще одна важная часть программы машинного обучения. В разных контекстах «неправота» может означать очень разные вещи. В нашем примере удовлетворенности сотрудников общепринятым стандартом является линейная функция наименьших квадратов:

При использовании метода наименьших квадратов штраф за неправильное предположение увеличивается квадратично с разницей между предположением и правильным ответом, поэтому он действует как очень «строгий» критерий ошибочности.Функция стоимости вычисляет средний штраф по всем обучающим примерам.

Итак, теперь мы видим, что наша цель — найти и для нашего предиктора h (x) , чтобы наша функция стоимости была как можно меньше. Мы обращаемся к силе исчисления для достижения этой цели.

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

Здесь мы можем увидеть стоимость, связанную с разными значениями и. Мы видим, что график имеет небольшую чашу по форме.Нижняя часть чаши представляет собой наименьшую стоимость, которую наш предсказатель может дать нам на основе заданных данных обучения. Цель состоит в том, чтобы «скатиться с холма» и найти и соответствовать этой точке.

Вот где в этом руководстве по машинному обучению используются вычисления. Чтобы это объяснение было управляемым, я не буду записывать здесь уравнения, но, по сути, мы берем градиент, который представляет собой пару производных от (одна больше и одна больше). Градиент будет разным для каждого значения и и говорит нам, какой «наклон холма» и, в частности, «какой путь вниз» для этих конкретных s.Например, когда мы вставляем наши текущие значения в градиент, он может сказать нам, что добавление небольшого количества и небольшое вычитание приведет нас в направлении нижней границы функции стоимости. Поэтому мы немного прибавляем, немного вычитаем из, и вуаля! Мы завершили один раунд нашего алгоритма обучения. Наш обновленный предсказатель h (x) = + x будет давать более точные прогнозы, чем раньше. Наша машина стала немного умнее.

Этот процесс переключения между вычислением текущего градиента и обновлением s на основе результатов известен как градиентный спуск.

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

Проблемы классификации в машинном обучении

Под контролируемым ML две основные подкатегории:

• Системы машинного обучения с регрессией: Системы, в которых прогнозируемое значение находится где-то в непрерывном спектре.Эти системы помогают нам с вопросами «Сколько?» или «Сколько?».
• Классификация систем машинного обучения: Системы, в которых мы ищем ответ типа «да» или «нет», например «Является ли этот томер злокачественным?», «Соответствует ли этот файл cookie нашим стандартам качества?» И т. Д.

Как оказалось, лежащая в основе теория машинного обучения более или менее одинакова. Основными отличиями являются конструкция предсказателя h (x) и конструкция функции стоимости.

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

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

В классификации предсказатель регрессии не очень полезен. Обычно нам нужен предсказатель, который делает предположение где-то между 0 и 1. В классификаторе качества файлов cookie прогноз, равный 1, представляет собой очень уверенное предположение о том, что файл cookie является идеальным и совершенно аппетитным.Прогноз, равный 0, означает высокую уверенность в том, что cookie-файлы создают неудобства для индустрии cookie-файлов. Значения, попадающие в этот диапазон, представляют меньшую уверенность, поэтому мы могли бы спроектировать нашу систему таким образом, чтобы прогноз 0,6 означал «Чувак, это сложный вызов, но я соглашусь, да, вы можете продать этот файл cookie», в то время как значение точно в среднее значение 0,5 может представлять полную неопределенность. Это не всегда то, как уверенность распределяется в классификаторе, но это очень распространенный дизайн и работает для целей нашей иллюстрации.

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

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

, чтобы наш предсказатель стал:

Обратите внимание, что сигмоидальная функция преобразует наш вывод в диапазон от 0 до 1.

Логика построения функции затрат также отличается по классификации.Мы снова спрашиваем: «Что значит неправильное предположение?» и на этот раз очень хорошее эмпирическое правило состоит в том, что если правильное предположение было 0, а мы угадали 1, то мы были полностью и совершенно неправы, и наоборот. Поскольку нельзя ошибаться больше, чем абсолютно ошибаться, наказание в этом случае будет огромным. В качестве альтернативы, если правильное предположение было 0, а мы угадали 0, наша функция стоимости не должна добавлять какие-либо затраты каждый раз, когда это происходит. Если предположение было верным, но мы не были полностью уверены (например, y = 1 , но h (x) = 0.8 ), это должно быть связано с небольшими затратами, и если наше предположение было неверным, но мы не были полностью уверены (например, y = 1 , но h (x) = 0,3 ), это должно было повлечь за собой значительные затраты. , но не настолько, как если бы мы были полностью неправы.

Это поведение фиксируется функцией журнала, например:

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

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

Предиктор классификации можно визуализировать, нарисовав граничную линию; то есть барьер, при котором прогноз изменяется с «да» (прогноз более 0,5) на «нет» (прогноз менее 0,5). Благодаря хорошо спроектированной системе наши данные cookie могут генерировать границу классификации, которая выглядит следующим образом:

Теперь это машина, которая кое-что знает о печенье!

Введение в нейронные сети

Ни одно обсуждение машинного обучения не будет полным без хотя бы упоминания нейронных сетей.Нейронные сети не только предлагают чрезвычайно мощный инструмент для решения очень сложных задач, но они также предлагают увлекательные подсказки о работе нашего собственного мозга и интригующие возможности для создания действительно интеллектуальных машин в один прекрасный день.

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

Подробное обсуждение нейронных сетей выходит за рамки этого руководства, но я рекомендую ознакомиться с нашим предыдущим постом по этой теме.

Машинное обучение без учителя

Неконтролируемое машинное обучение обычно занимается поиском взаимосвязей в данных. В этом процессе не используются обучающие примеры. Вместо этого системе предоставляется набор данных и задача поиска закономерностей и корреляций в них. Хороший пример — определение сплоченных групп друзей в данных социальных сетей.

Используемые для этого алгоритмы машинного обучения сильно отличаются от алгоритмов, используемых для обучения с учителем, и эта тема заслуживает отдельной публикации. Тем не менее, чтобы кое-что обсудить, взгляните на алгоритмы кластеризации, такие как k-среднее, а также на системы уменьшения размерности, такие как анализ основных компонентов. В нашей предыдущей публикации о больших данных некоторые из этих тем также обсуждались более подробно.

Заключение

Здесь мы рассмотрели большую часть базовой теории, лежащей в основе области машинного обучения, но, конечно, мы коснулись лишь поверхности.

Имейте в виду, что для того, чтобы действительно применить теории, содержащиеся в этом введении, к реальным примерам машинного обучения, необходимо гораздо более глубокое понимание обсуждаемых здесь тем. В машинном обучении есть много тонкостей и ловушек, а также множество способов сбиться с пути с помощью того, что кажется идеально настроенной мыслящей машиной. Практически со всеми частями базовой теории можно бесконечно играть и изменять, и результаты часто бывают захватывающими. Многие из них перерастают в совершенно новые области обучения, которые лучше подходят для решения конкретных задач.

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

---

Благодарность

Эта статья в значительной степени опирается на материал, преподаваемый профессором Стэнфорда доктором Дж.Эндрю Нг в своем бесплатном открытом курсе машинного обучения. Курс подробно описывает все, что обсуждается в этой статье, и дает множество практических советов для практикующих ML. Я не могу рекомендовать этот курс достаточно высоко для тех, кто заинтересован в дальнейшем изучении этой увлекательной области.

Введение в машинное обучение

Введение

Машинное обучение — это подраздел искусственного интеллекта (ИИ). Обычно цель машинного обучения — понять структуру данных и приспособить эти данные к моделям, которые могут быть поняты и использованы людьми.

Хотя машинное обучение — это область компьютерных наук, оно отличается от традиционных вычислительных подходов. В традиционных вычислениях алгоритмы — это наборы явно запрограммированных инструкций, используемых компьютерами для вычислений или решения проблем. Вместо этого алгоритмы машинного обучения позволяют компьютерам обучаться на вводе данных и использовать статистический анализ для вывода значений, которые попадают в определенный диапазон. Благодаря этому машинное обучение помогает компьютерам создавать модели на основе выборочных данных, чтобы автоматизировать процессы принятия решений на основе вводимых данных.

Любой пользователь технологий сегодня может извлечь выгоду из машинного обучения. Технология распознавания лиц позволяет платформам социальных сетей помогать пользователям отмечать и обмениваться фотографиями друзей. Технология оптического распознавания символов (OCR) преобразует изображения текста в подвижный шрифт. Системы рекомендаций, основанные на машинном обучении, предлагают, какие фильмы или телешоу смотреть дальше, в зависимости от предпочтений пользователя. Автомобили с автоматическим управлением, которые используют машинное обучение для навигации, вскоре могут стать доступными для потребителей.

Машинное обучение — это постоянно развивающаяся область. В связи с этим необходимо учитывать некоторые факторы, когда вы работаете с методологиями машинного обучения или анализируете влияние процессов машинного обучения.

В этом руководстве мы рассмотрим распространенные методы машинного обучения с учителем и без учителя, а также общие алгоритмические подходы к машинному обучению, включая алгоритм k-ближайшего соседа, обучение по дереву решений и глубокое обучение.Мы исследуем, какие языки программирования чаще всего используются в машинном обучении, и расскажем о положительных и отрицательных характеристиках каждого из них. Кроме того, мы обсудим предубеждения, сохраняемые алгоритмами машинного обучения, и рассмотрим, что следует учитывать, чтобы предотвратить эти предубеждения при построении алгоритмов.

Методы машинного обучения

В машинном обучении задачи обычно делятся на широкие категории. Эти категории основаны на том, как происходит обучение или как обратная связь об обучении передается в разработанную систему.

Двумя наиболее широко применяемыми методами машинного обучения являются контролируемое обучение , которое обучает алгоритмы на основе примеров входных и выходных данных, помеченных людьми, и неконтролируемое обучение , которое предоставляет алгоритм без помеченных данных, чтобы позволить ему найти структуру в своих входных данных. Давайте рассмотрим эти методы более подробно.

Обучение с учителем

При обучении с учителем компьютеру предоставляются примеры входов, которые помечены желаемыми выходными данными.Цель этого метода состоит в том, чтобы алгоритм мог «обучаться», сравнивая свой фактический результат с «обученными» выходными данными, чтобы находить ошибки и соответствующим образом изменять модель. Поэтому контролируемое обучение использует шаблоны для прогнозирования значений меток для дополнительных немаркированных данных.

Например, при обучении с учителем в алгоритм могут подаваться данные с изображениями акул, обозначенными как , рыба, , и изображениями океанов, обозначенными как , вода, . Обучаясь на этих данных, контролируемый алгоритм обучения должен иметь возможность позже идентифицировать немаркированные изображения акул как рыб и немаркированные изображения океана как воды .

Распространенным вариантом использования контролируемого обучения является использование исторических данных для прогнозирования статистически вероятных будущих событий. Он может использовать историческую информацию о фондовом рынке, чтобы предвидеть предстоящие колебания, или использоваться для фильтрации спама. При обучении с учителем фотографии собак с тегами могут использоваться в качестве входных данных для классификации фотографий собак без тегов.

Обучение без учителя

При обучении без учителя данные не маркируются, поэтому алгоритму обучения остается найти общие черты среди входных данных.Поскольку немаркированные данные более многочисленны, чем маркированные, методы машинного обучения, которые облегчают обучение без учителя, особенно ценны.

Цель обучения без учителя может быть такой же простой, как обнаружение скрытых закономерностей в наборе данных, но также может преследовать цель изучения функций, что позволяет вычислительной машине автоматически обнаруживать представления, необходимые для классификации необработанных данных.

Обучение без учителя обычно используется для транзакционных данных.У вас может быть большой набор данных о клиентах и ​​их покупках, но, как человек, вы, скорее всего, не сможете понять, какие похожие атрибуты можно извлечь из профилей клиентов и их типов покупок. С помощью этих данных, введенных в алгоритм неконтролируемого обучения, можно определить, что женщины определенного возраста, покупающие мыло без запаха, вероятно, будут беременны, и поэтому маркетинговая кампания, связанная с беременностью и детскими товарами, может быть нацелена на эту аудиторию, чтобы увеличить количество покупок.

Не получив «правильный» ответ, методы обучения без учителя могут рассматривать сложные данные, которые являются более обширными и, казалось бы, не связанными друг с другом, чтобы систематизировать их потенциально значимым образом. Неконтролируемое обучение часто используется для обнаружения аномалий, в том числе для мошеннических покупок по кредитным картам, и для рекомендательных систем, которые рекомендуют, какие продукты покупать дальше. При обучении без учителя немаркированные фотографии собак могут использоваться в качестве входных данных для алгоритма поиска сходств и классификации фотографий собак вместе.

подходов

Как область, машинное обучение тесно связано с вычислительной статистикой, поэтому наличие базовых знаний в области статистики полезно для понимания и использования алгоритмов машинного обучения.

Для тех, кто, возможно, не изучал статистику, может быть полезно сначала определить корреляцию и регрессию, поскольку они являются обычно используемыми методами для исследования взаимосвязи между количественными переменными. Корреляция — это мера связи между двумя переменными, которые не обозначены как зависимые или независимые. Регрессия на базовом уровне используется для изучения взаимосвязи между одной зависимой и одной независимой переменной. Поскольку статистику регрессии можно использовать для прогнозирования зависимой переменной, когда независимая переменная известна, регрессия обеспечивает возможности прогнозирования.

Подходы к машинному обучению постоянно развиваются. Для наших целей мы рассмотрим несколько популярных подходов, которые используются в машинном обучении на момент написания статьи.

k-ближайший сосед

Алгоритм k-ближайшего соседа — это модель распознавания образов, которую можно использовать как для классификации, так и для регрессии. Часто обозначаемый как k-NN, k в k-ближайшем соседе является положительным целым числом, которое обычно невелико. При классификации или регрессии входные данные будут состоять из k ближайших обучающих примеров в пространстве.

Мы остановимся на классификации k-NN. В этом методе выходом является членство в классе.Это назначит новый объект классу, наиболее часто встречающемуся среди его ближайших k соседей. В случае k = 1 объект отнесен к классу единственного ближайшего соседа.

Рассмотрим пример k-ближайшего соседа. На приведенной ниже диаграмме изображены объекты с голубыми ромбами и объекты оранжевой звезды. Они относятся к двум отдельным классам: классу бриллиантов и классу звезд.

Когда в пространство добавляется новый объект — в данном случае зеленое сердце — мы хотим, чтобы алгоритм машинного обучения отнес сердце к определенному классу.

Когда мы выбираем k = 3, алгоритм найдет трех ближайших соседей зеленого сердца, чтобы отнести его к классу бриллиантов или классу звезд.

На нашей диаграмме три ближайших соседа зеленого сердца — это один ромб и две звезды. Следовательно, алгоритм отнесет сердце к звездному классу.

Среди самых основных алгоритмов машинного обучения k-ближайший сосед считается типом «ленивого обучения», поскольку обобщение за пределами обучающих данных не происходит до тех пор, пока в систему не будет сделан запрос.

Обучение дереву решений

Для общего использования деревья решений используются для визуального представления решений и демонстрации принятия решений или информирования о них. При работе с машинным обучением и интеллектуальным анализом данных деревья решений используются в качестве модели прогнозирования. Эти модели сопоставляют наблюдения о данных с выводами о целевом значении данных.

Целью изучения дерева решений является создание модели, которая предсказывает значение цели на основе входных переменных.

В модели прогнозирования атрибуты данных, которые определяются путем наблюдения, представлены ветвями, а выводы о целевом значении данных представлены в виде листьев.

При «изучении» дерева исходные данные разделяются на подмножества на основе теста значения атрибута, который повторяется рекурсивно для каждого производного подмножества. Как только подмножество в узле получит значение, эквивалентное его целевому значению, процесс рекурсии будет завершен.

Давайте рассмотрим пример различных условий, по которым можно определить, стоит ли кому-то ловить рыбу. Это включает в себя погодные условия, а также условия атмосферного давления.

В упрощенном дереве решений выше пример классифицируется путем сортировки его по дереву до соответствующего конечного узла.Затем возвращается классификация, связанная с конкретным листом, которая в данном случае является либо Да, , либо Нет, . Дерево классифицирует условия дня в зависимости от того, подходит оно для рыбалки или нет.

Настоящий набор данных дерева классификации будет иметь гораздо больше функций, чем описано выше, но отношения должны быть простыми для определения. При работе с изучением дерева решений необходимо сделать несколько определений, в том числе, какие функции выбрать, какие условия использовать для разделения, и понять, когда дерево решений достигло четкого конца.

Глубокое обучение

Глубокое обучение пытается имитировать, как человеческий мозг может обрабатывать световые и звуковые стимулы для зрения и слуха. Архитектура глубокого обучения основана на биологических нейронных сетях и состоит из нескольких уровней в искусственной нейронной сети, состоящей из оборудования и графических процессоров.

Глубокое обучение использует каскад уровней нелинейных модулей обработки для извлечения или преобразования функций (или представлений) данных. Выход одного слоя служит входом следующего слоя.В глубоком обучении алгоритмы могут быть либо контролируемыми и служить для классификации данных, либо неконтролируемыми и выполнять анализ шаблонов.

Среди алгоритмов машинного обучения, которые в настоящее время используются и разрабатываются, глубокое обучение поглощает больше всего данных и смогло превзойти людей в некоторых когнитивных задачах. Благодаря этим атрибутам глубокое обучение стало подходом со значительным потенциалом в области искусственного интеллекта

.

В компьютерном зрении и распознавании речи были достигнуты значительные успехи благодаря подходам глубокого обучения.IBM Watson — хорошо известный пример системы, использующей глубокое обучение.

языков программирования

При выборе языка для специализации с машинным обучением вы можете рассмотреть навыки, перечисленные в текущих объявлениях о вакансиях, а также библиотеки, доступные на разных языках, которые можно использовать для процессов машинного обучения.

Из данных, взятых из объявлений о вакансиях на сайте Indeed.com в декабре 2016 года, можно сделать вывод, что Python является наиболее востребованным языком программирования в профессиональной сфере машинного обучения.За Python следует Java, затем R, затем C ++.

Популярность Python может быть связана с расширением разработки фреймворков глубокого обучения, доступных в последнее время для этого языка, включая TensorFlow, PyTorch и Keras. Как язык с читаемым синтаксисом и возможностью использования в качестве языка сценариев, Python оказывается мощным и простым как для предварительной обработки данных, так и для работы с данными напрямую. Библиотека машинного обучения scikit-learn построена на основе нескольких существующих пакетов Python, с которыми разработчики Python, возможно, уже знакомы, а именно NumPy, SciPy и Matplotlib.

Чтобы начать работу с Python, вы можете прочитать нашу серию руководств «Как кодировать на Python 3» или прочитать, в частности, «Как создать классификатор машинного обучения на Python с помощью scikit-learn» или «Как выполнить передачу нейронного стиля» с Python 3 и PyTorch ».

Java широко используется в корпоративном программировании и обычно используется разработчиками интерфейсных настольных приложений, которые также работают над машинным обучением на уровне предприятия. Обычно это не лучший выбор для новичков в программировании, которые хотят узнать о машинном обучении, но те, кто имеет опыт разработки Java, предпочитают применять к машинному обучению.Что касается приложений машинного обучения в промышленности, Java, как правило, используется больше, чем Python для сетевой безопасности, в том числе в сценариях использования кибератак и обнаружения мошенничества.

Среди библиотек машинного обучения для Java: Deeplearning4j, распределенная библиотека глубокого обучения с открытым исходным кодом, написанная как для Java, так и для Scala; MALLET ( MA chine L заработок для L anguag E T oolkit) позволяет применять машинное обучение для текстовых приложений, включая обработку естественного языка, моделирование тем, классификацию документов и кластеризацию; и Weka, набор алгоритмов машинного обучения для использования в задачах интеллектуального анализа данных.

R — это язык программирования с открытым исходным кодом, используемый в основном для статистических вычислений. Его популярность выросла в последние годы, и многие в академических кругах предпочитают его. R обычно не используется в промышленных производственных средах, но получил широкое распространение в промышленных приложениях из-за возросшего интереса к науке о данных. Популярные пакеты для машинного обучения в R включают Caret (сокращенно от C lassification A nd RE gression T raining) для создания прогнозных моделей, randomForest для классификации и регрессии и e1071, который включает функции для статистики и теории вероятностей. .

C ++ — предпочтительный язык для машинного обучения и искусственного интеллекта в играх или приложениях для роботов (включая перемещение роботов). Разработчики оборудования для встраиваемых вычислений и инженеры-электронщики с большей вероятностью отдают предпочтение C ++ или C в приложениях для машинного обучения из-за их знаний и уровня контроля над языком. Некоторые библиотеки машинного обучения, которые вы можете использовать с C ++, включают масштабируемый mlpack, Dlib, предлагающий широкий спектр алгоритмов машинного обучения, а также модульную Shark с открытым исходным кодом.

Человеческие предубеждения

Хотя данные и компьютерный анализ могут заставить нас думать, что мы получаем объективную информацию, это не так; основание на данных не означает, что результаты машинного обучения нейтральны. Человеческая предвзятость играет роль в том, как данные собираются, организовываются и, в конечном итоге, в алгоритмах, которые определяют, как машинное обучение будет взаимодействовать с этими данными.

Если, например, люди предоставляют изображения для «рыбы» в качестве данных для обучения алгоритма, и эти люди в подавляющем большинстве выбирают изображения золотой рыбки, компьютер может не классифицировать акулу как рыбу.Это создаст предубеждение против акул как рыб, и акулы не будут считаться рыбами.

При использовании исторических фотографий ученых в качестве данных для обучения компьютер может неправильно классифицировать ученых, которые также являются цветными людьми или женщинами. Фактически, недавнее рецензируемое исследование показало, что программы искусственного интеллекта и машинного обучения демонстрируют человеческие предубеждения, включая расовые и гендерные предрассудки. См., Например, «Семантика, полученная автоматически из языковых корпусов, содержит человеческие предубеждения» и «Мужчины также любят ходить по магазинам: уменьшение гендерных предубеждений и усиление с помощью ограничений на уровне корпуса» [PDF].

Поскольку машинное обучение все чаще используется в бизнесе, невыявленные предубеждения могут увековечить системные проблемы, которые могут помешать людям иметь право на получение ссуд, показывать объявления о высокооплачиваемых вакансиях или получать варианты доставки в тот же день.

Поскольку человеческое предубеждение может негативно повлиять на других, чрезвычайно важно знать об этом, а также работать над его устранением в максимально возможной степени. Один из способов добиться этого — убедиться, что над проектом работают разные люди, а разные люди тестируют и проверяют его.Другие призвали регулирующие третьи стороны осуществлять мониторинг и аудит алгоритмов, создавать альтернативные системы, которые могут обнаруживать предвзятость, и проводить этические проверки в рамках планирования проектов в области науки о данных. Повышение осведомленности о предвзятости, осознание наших собственных подсознательных предубеждений и структурирование справедливости в наших проектах и ​​конвейерах машинного обучения могут помочь в борьбе с предвзятостью в этой области.

Заключение

В этом руководстве были рассмотрены некоторые варианты использования машинного обучения, общие методы и популярные подходы, используемые в этой области, подходящие языки программирования для машинного обучения, а также рассмотрены некоторые моменты, которые следует учитывать с точки зрения неосознанных предубеждений, воспроизводимых в алгоритмах.

Поскольку машинное обучение — это область, которая постоянно обновляется, важно помнить, что алгоритмы, методы и подходы будут продолжать меняться.

Помимо чтения наших руководств «Как создать классификатор машинного обучения на Python с помощью scikit-learn» или «Как выполнить передачу нейронного стиля с помощью Python 3 и PyTorch», вы можете узнать больше о работе с данными в технологической отрасли. прочитав наши руководства по анализу данных.

Обучение на основе данных — онлайн-курс (MOOC)

Наброски

Это вводный курс машинного обучения (ML), который охватывает основную теорию , алгоритмы и приложения .Машинное обучение — ключевая технология в больших данных, а также во многих финансовых, медицинских, коммерческих и научных приложениях. Это позволяет вычислительным системам адаптивно улучшать свою производительность с учетом опыта, накопленного на основе наблюдаемых данных. Сегодня машинное обучение стало одним из самых популярных направлений обучения, которым занимаются студенты и аспиранты 15 различных специальностей Калифорнийского технологического института. Этот курс сочетает в себе теорию и практику и охватывает как математические, так и эвристические аспекты. Приведенные ниже лекции следуют друг за другом в сюжетной манере:

• Что такое обучение?
• Может ли машина обучаться?
• Как это сделать?
• Как это сделать хорошо?
• Домашние уроки.

18 лекций по 60 минут каждая плюс вопросы и ответы. Содержание каждой лекции обозначено цветом:

теория; математический
техника; практичный
анализ; концептуальный Наведите указатель мыши на название лекции, чтобы увидеть краткое описание

Проблема обучения — Введение; контролируемое, неконтролируемое обучение и обучение с подкреплением. Компоненты учебной задачи.

Возможно ли обучение? — Можно ли обобщить ограниченный образец на все пространство? Связь между выборкой и вне выборки.

Линейная модель I — Линейная классификация и линейная регрессия. Расширение линейных моделей с помощью нелинейных преобразований.

Ошибка и шум — Принципиальный выбор меры погрешности. Что происходит, когда цель, которую мы хотим изучить, зашумлена.

Обучение и тестирование — разница между обучением и тестированием с математической точки зрения. Что делает модель обучения способной к обобщению?

Теория обобщения — Как бесконечная модель может учиться на конечной выборке.Важнейший теоретический результат в машинном обучении.

Размер VC — мера того, что требуется модели для изучения. Связь с количеством параметров и степеней свободы.

Компромисс отклонения и отклонения — разделение успеваемости на конкурирующие величины. Кривые обучения.

Линейная модель II — Подробнее о линейных моделях. Логистическая регрессия, максимальная вероятность и градиентный спуск.

Нейронные сети — модель, вдохновленная биологией.Эффективный алгоритм обучения обратному распространению. Скрытые слои.

Переоснащение — слишком хорошее соответствие данных; установка шума. Детерминированный шум против стохастического шума.

Регуляризация — Тормоза по установке шума. Жесткие и мягкие ограничения. Увеличенная погрешность и снижение веса.

Проверка — взгляд на образец. Выбор модели и искажение данных. Перекрестная проверка.

Машины опорных векторов — один из самых успешных алгоритмов обучения; получение сложной модели по цене простой.

Kernel Methods — Расширение SVM до бесконечномерных пространств с помощью трюка с ядром и до неразрывных данных с использованием мягких полей.

Радиальные базовые функции — важная модель обучения, которая объединяет несколько моделей и методов машинного обучения.

Три принципа обучения — основные подводные камни для практиков машинного обучения; Бритва Оккама, систематическая ошибка выборки и отслеживание данных.

Эпилог — Карта машинного обучения. Краткие обзоры методов байесовского обучения и агрегирования.

Вы также можете найти определенную тему в лекциях в библиотеке видео по машинному обучению.

Живые лекции

Этот курс транслировался в прямом эфире из лекционного зала Калифорнийского технологического института в апреле и мае 2012 года. Для записанных видео не было «Take 2». Лекции включали в себя живые вопросы и ответы с онлайн-аудиторией. Вот пример живой лекции, которую увидела онлайн-аудитория в реальном времени.

Машинное обучение для начинающих: введение в нейронные сети | Виктор Чжоу

Простое объяснение того, как они работают и как реализовать их с нуля на Python.

Вот кое-что, что может вас удивить: нейронные сети не такие уж сложные! Термин «нейронная сеть» часто используется как модное слово, но на самом деле они часто намного проще, чем люди думают.

Этот пост предназначен для начинающих и предполагает НУЛЕВОЕ предварительное знание машинного обучения . Мы поймем, как работают нейронные сети, реализуя одну с нуля на Python.

Приступим!

Примечание: рекомендую прочитать этот пост о Викторчжоу.com — большая часть форматирования в этом посте выглядит там лучше.

Во-первых, мы должны поговорить о нейронах, основной единице нейронной сети. Нейрон принимает входные данные, выполняет с ними некоторые вычисления и выдает один выход . Вот как выглядит нейрон с двумя входами:

Здесь происходит 3 вещи. Сначала каждый вход умножается на вес:

Затем все взвешенные входы складываются вместе со смещением b:

Наконец, сумма передается через функцию активации:

Функция активации используется для включения неограниченного ввод в вывод, который имеет приятную предсказуемую форму.Обычно используемой функцией активации является сигмоидальная функция:

Сигмоидальная функция выводит только числа в диапазоне (0,1). Вы можете думать об этом как о сжатии (−∞, + ∞) до (0,1) — большие отрицательные числа становятся ~ 0, а большие положительные числа становятся ~ 1.

Напоминание: большая часть форматирования в этой статье выглядит лучше в исходном сообщении на victorzhou.com.

Предположим, у нас есть нейрон с двумя входами, который использует сигмовидную функцию активации и имеет следующие параметры:

w = [0, 1] — это просто способ записи w 1 = 0, w 2 = 1 в векторной форме.Теперь давайте введем нейрону x = [2, 3]. Мы воспользуемся скалярным произведением, чтобы записать вещи более кратко:

Нейрон выдает 0,999 при входных данных x = [2,3]. Вот и все! Этот процесс передачи входных данных вперед для получения выходных данных известен как с прямой связью .

Пора реализовать нейрон! Мы будем использовать NumPy, популярную и мощную вычислительную библиотеку для Python, чтобы помочь нам в математических вычислениях:

Распознать эти числа? Это тот пример, который мы только что сделали! Получаем тот же ответ 0.999.

Нейронная сеть — это не что иное, как связка нейронов, соединенных вместе. Вот как может выглядеть простая нейронная сеть:

Эта сеть имеет 2 входа, скрытый слой с 2 ​​нейронами ( h 1 и h 2) и выходной слой с 1 нейроном ( o 1). ). Обратите внимание, что входы для o 1 — это выходы из h 1 и h 2 — вот что делает эту сеть.

Скрытый слой — это любой слой между входным (первым) и выходным (последним) слоями.Может быть несколько скрытых слоев!

Давайте воспользуемся схемой, изображенной выше, и предположим, что все нейроны имеют одинаковые веса w = [0,1], одинаковое смещение b = 0 и одну и ту же функцию активации сигмоида. Пусть h 1, h 2, o 1 обозначают выходы нейронов, которые они представляют.

Что произойдет, если мы передадим на вход x = [2, 3]?

Выход нейронной сети для входа x = [2,3] равен 0.7216. Довольно просто, правда?

Нейронная сеть может иметь любое количество слоев с любым количеством нейронов в этих слоях. Основная идея остается прежней: направить вход (ы) вперед через нейроны в сети, чтобы получить результат (ы) в конце. Для простоты мы продолжим использовать сеть, изображенную выше, до конца этой публикации.

Давайте реализуем прямую связь для нашей нейронной сети. Вот снова изображение сети для справки:

Мы получили 0.7216 снова! Похоже, работает.

Допустим, у нас есть следующие измерения:

Давайте обучим нашу сеть предсказывать пол человека с учетом его веса и роста:

Мы представим мужчину с помощью 0 и женщину с 1, а также перенесем данные в упростите использование:

Перед тем, как обучать нашу сеть, нам сначала нужен способ количественно оценить, насколько «хорошо» она работает, чтобы она могла попытаться сделать «лучше». Вот что такое потеря .

Мы будем использовать среднеквадратичную ошибку (MSE) потеря:

Давайте разберем это:

• n — количество выборок, которое равно 4 (Алиса, Боб, Чарли, Диана).
• y представляет прогнозируемую переменную, т. Е. Пол.
• y_true — это истинное значение переменной («правильный ответ»). Например, y_true для Алисы будет 1 (женщина).
• y_pred — это предсказанное значение переменной. Это то, что выводит наша сеть.

( y_true — y_pred ) ² известен как ошибка в квадрате . Наша функция потерь просто берет среднее значение по всем квадратам ошибок (отсюда и название означает ошибку в квадрате ).Чем лучше наши прогнозы, тем меньше будут наши потери!

Лучшие прогнозы = меньшие убытки.

Обучение сети = попытка минимизировать ее потери.

Допустим, наша сеть всегда выводит 00 — другими словами, она уверена, что все люди — мужчины 🤔. Какой была бы наша потеря?

Код: MSE Loss

Вот код для расчета потерь для нас:

Если вы не понимаете, почему этот код работает, прочтите краткое руководство NumPy по операциям с массивами.

Ницца.Вперед!

Нравится этот пост? Я пишу много статей по ML для начинающих. Подпишитесь на мою рассылку, чтобы получать их в свой почтовый ящик!

Теперь у нас есть четкая цель: минимизировать потери нейронной сети. Мы знаем, что можем изменить веса и смещения сети, чтобы повлиять на ее прогнозы, но как это сделать, чтобы уменьшить потери?

В этом разделе используется немного многомерного исчисления. Если вас не устраивает математический анализ, не стесняйтесь пропускать математические части.

Для простоты представим, что в нашем наборе данных есть только Алиса:

Тогда среднеквадратичная потеря ошибки — это просто квадрат ошибки Алисы:

Еще один способ думать о потерях — это как функция весов и смещений. Обозначим каждый вес и смещение в нашей сети:

Затем мы можем записать потери как многопараметрическую функцию:

Представьте, что мы хотим настроить на 1. Как изменились бы потери L , если бы мы поменяли на 1? На этот вопрос может ответить частная производная.Как рассчитать?

Здесь математика начинает усложняться. Не расстраивайтесь! Я рекомендую взять ручку и бумагу, чтобы следить за текстом — это поможет вам понять.

Если у вас возникли проблемы с чтением этого: форматирование для математических расчетов ниже выглядит лучше в исходном сообщении на victorzhou.com.

Для начала давайте перепишем частную производную в терминах ∂ y_pred / ∂ w 1 вместо:

Это работает из-за правила цепочки.

Мы можем вычислить ∂ L / ∂ y_pred , потому что мы вычислили L = (1− y_pred ) ² выше:

Теперь давайте разберемся, что делать с ∂ y_pred / ∂ w 1. Как и раньше, пусть h 1, h 2, o 1 будут выходами нейронов, которые они представляют. Тогда

f — это функция активации сигмовидной кишки, помните?

Поскольку w 1 влияет только на h 1 (не h 2), мы можем написать

More Chain Rule.

Мы делаем то же самое для ∂ h 1 / ∂ w 1:

Как вы уже догадались, правило цепочки.

x 1 здесь вес, а x 2 высота. Это уже второй раз, когда мы видим f ′ ( x ) (производное сигмовидной функции)! Выведем его:

Позже мы будем использовать эту красивую форму для f ′ ( x ).

Готово! Нам удалось разбить ∂ L / ∂ w 1 на несколько частей, которые мы можем вычислить:

Эта система вычисления частных производных путем работы в обратном направлении известна как обратное распространение , или «обратное распространение».

Уф. Это было много символов — ничего страшного, если вы еще немного запутались. Давайте рассмотрим пример, чтобы увидеть это в действии!

Мы продолжим притворяться, что в нашем наборе данных есть только Алиса:

Давайте инициализируем все веса до 1 и все смещения до 0. Если мы сделаем прямой проход через сеть, мы получим:

Сетевые выходы y_pred = 0,524, что не сильно способствует мужскому (0) или женскому (1). Рассчитаем ∂ L / ∂ w 1:

Напоминание: мы вывели f ′ ( x ) = f ( x ) ∗ (1− f ( x ) )) для нашей сигмовидной функции активации ранее.

У нас получилось! Это говорит нам, что если бы мы увеличили w 1, L в результате увеличили бы tiiiny bit.

Теперь у нас есть все необходимые инструменты для обучения нейронной сети! Мы будем использовать алгоритм оптимизации, называемый стохастическим градиентным спуском (SGD), который сообщает нам, как изменить наши веса и смещения, чтобы минимизировать потери. По сути, это просто уравнение обновления:

η — это константа, называемая скоростью обучения , которая контролирует, насколько быстро мы тренируемся.Все, что мы делаем, это вычитаем η ∂ w 1 / ∂ L из w 1:

• Если ∂ L / ∂ w 1 положительно, w 1 уменьшится, что составит уменьшение L .
• Если ∂ L / ∂ w 1 отрицательно, w 1 увеличится, что приведет к уменьшению L .

Если мы сделаем это для каждого веса и смещения в сети, потери будут медленно уменьшаться, а наша сеть улучшится.

Наш процесс обучения будет выглядеть следующим образом:

1. Выберите один образец из нашего набора данных. Это то, что делает его стохастическим градиентным спуском — мы работаем только с одним образцом за раз.
2. Рассчитайте все частные производные потерь по весам или смещениям (например, ∂ L / ∂ w 1, ∂ L / ∂ w 2 и т. Д.).
3. Используйте уравнение обновления для обновления каждого веса и смещения.
4. Вернитесь к шагу 1.

Давайте посмотрим на это в действии!

Пришло время , наконец, пора реализовать полную нейронную сеть:

Вы можете запускать / играть с этим кодом самостоятельно. Он также доступен на Github.

Наши потери неуклонно сокращаются по мере того, как сеть учится:

Теперь мы можем использовать сеть для предсказания пола:

Вы сделали это! Краткий обзор того, что мы сделали:

• Введены нейронов , строительные блоки нейронных сетей.
• Используется сигмовидная активационная функция в наших нейронах.
• Видел, что нейронные сети — это просто нейроны, соединенные вместе.
• Создан набор данных с весом и ростом в качестве входных данных (или с характеристиками ) и полом в качестве выходных данных (или метка ).
• Узнал о функциях потерь и среднеквадратичной ошибке (MSE) потерь.
• Понятно, что обучение сети сводит к минимуму ее потери.
• Используется обратного распространения ошибки для вычисления частных производных.
• Использовал стохастический градиентный спуск (SGD) для обучения нашей сети.

Еще многое предстоит сделать:

Я могу написать на эти или похожие темы в будущем, так что подпишитесь, если вы хотите получать уведомления о новых сообщениях.

Спасибо за чтение!

Введение в машинное обучение

Термин машинное обучение был придуман Артуром Самуэлем в 1959 году, американским пионером в области компьютерных игр и искусственного интеллекта, и заявил, что «он дает компьютерам возможность учиться без явного программирования». .
А в 1997 году Том Митчелл дал «корректное» математическое и реляционное определение, что «компьютерная программа, как говорят, учится на опыте E в отношении некоторой задачи T и некоторого показателя производительности P, если ее производительность на T, измеренная автор: P, улучшается с опытом E.

Машинное обучение — последнее модное слово, которое можно встретить. Это заслуживает того, поскольку это одна из самых интересных областей компьютерных наук. Так что же на самом деле означает машинное обучение?

Давайте попробуем понять машинное обучение простым языком.Представьте, что вы пытаетесь выбросить газету в мусорное ведро.

После первой попытки вы понимаете, что приложили слишком много усилий. После второй попытки вы понимаете, что находитесь ближе к цели, но вам нужно увеличить угол броска. То, что здесь происходит, по сути, заключается в том, что после каждого броска мы чему-то учимся и улучшаем конечный результат. Мы запрограммированы учиться на собственном опыте.

Это означает, что задачи, связанные с машинным обучением, должны предлагать фундаментально операционное определение, а не определять область в когнитивных терминах.Это следует за предложением Алана Тьюринга в его статье «Вычислительные машины и интеллект», в которой был задан вопрос «Могут ли машины думать?» заменяется вопросом «Могут ли машины делать то, что можем делать мы (как мыслящие сущности)?»
В области анализа данных машинное обучение используется для разработки сложных моделей и алгоритмов, которые поддаются прогнозированию; при коммерческом использовании это называется предиктивной аналитикой. Эти аналитические модели позволяют исследователям, специалистам по обработке данных, инженерам и аналитикам «принимать надежные, повторяемые решения и результаты» и выявлять «скрытые идеи» путем изучения исторических взаимосвязей и тенденций в наборе данных (входных данных).

Предположим, вы решили проверить это предложение на отпуск. Вы просматриваете сайт туристического агентства и ищете отель. Когда вы смотрите на конкретный отель, сразу под его описанием есть раздел под названием «Вам также могут понравиться эти отели». Это распространенный вариант использования машинного обучения, называемый «механизм рекомендаций». Опять же, многие точки данных использовались для обучения модели, чтобы предсказать, какие отели будут лучше всего показывать вам в этом разделе, на основе большого количества информации, которую они уже знают о вас.

Итак, если вы хотите, чтобы ваша программа предсказывала, например, модели трафика на оживленном перекрестке (задача T), вы можете запустить ее через алгоритм машинного обучения с данными о прошлых моделях трафика (опыт E) и, если он успешно «Узнал», тогда он будет лучше предсказывать будущие модели трафика (показатель эффективности P).
Однако очень сложная природа многих реальных проблем часто означает, что изобретение специализированных алгоритмов, которые будут идеально их решать каждый раз, непрактично, если не невозможно.Примеры проблем машинного обучения: «Это рак?», «Кто из этих людей дружит друг с другом?», «Понравится ли этому человеку этот фильм?» такие задачи — отличные цели для машинного обучения, и на самом деле машинное обучение применялось для решения таких задач с большим успехом.

Классификация машинного обучения

Реализации машинного обучения подразделяются на три основные категории, в зависимости от характера обучающего «сигнала» или «ответа», доступного для обучающей системы, а именно: —

1. Контролируемое обучение: Когда алгоритм учится на примере данных и связанных целевых ответов, которые могут состоять из числовых значений или строковых меток, таких как классы или теги, чтобы впоследствии предсказать правильный ответ при постановке с новыми примерами, попадает в категорию Обучение с учителем.Этот подход действительно похож на человеческое обучение под наблюдением учителя. Учитель дает ученику хорошие примеры для запоминания, а затем ученик выводит общие правила из этих конкретных примеров.
2. Неконтролируемое обучение: Тогда как, когда алгоритм учится на простых примерах без какого-либо связанного ответа, оставляя алгоритму определять шаблоны данных самостоятельно. Этот тип алгоритма имеет тенденцию реструктурировать данные во что-то другое, например, новые функции, которые могут представлять класс или новую серию некоррелированных значений.Они весьма полезны, поскольку дают людям понимание значения данных и новые полезные входные данные для контролируемых алгоритмов машинного обучения.
   Как вид обучения, он напоминает методы, которые люди используют для определения того, что определенные объекты или события принадлежат к одному классу, например, путем наблюдения за степенью сходства между объектами. Некоторые системы рекомендаций, которые вы найдете в Интернете в форме автоматизации маркетинга, основаны на этом типе обучения.
3. Обучение с подкреплением: Когда вы представляете алгоритм с примерами без меток, как при обучении без учителя.Тем не менее, вы можете сопровождать пример положительной или отрицательной обратной связью в соответствии с решением, предлагаемым алгоритмом, которое относится к категории обучения с подкреплением, которое связано с приложениями, для которых алгоритм должен принимать решения (так что продукт является предписывающим, а не просто описательным, как при обучении без учителя), и решения влекут за собой последствия. В человеческом мире это похоже на обучение методом проб и ошибок.
   Ошибки помогают вам учиться, потому что к ним добавляется штраф (стоимость, потеря времени, сожаление, боль и т. Д.), Показывая, что определенный образ действий с меньшей вероятностью приведет к успеху, чем другие.Интересный пример обучения с подкреплением возникает, когда компьютеры сами учатся играть в видеоигры.
   В этом случае приложение представляет алгоритм с примерами конкретных ситуаций, например, когда игрок застревает в лабиринте, избегая врага. Приложение позволяет алгоритму знать результат предпринимаемых им действий, и обучение происходит при попытке избежать того, что он считает опасным, и стремиться к выживанию. Вы можете посмотреть, как компания Google DeepMind создала программу обучения с подкреплением, которая воспроизводит старые видеоигры Atari.При просмотре видео обратите внимание на то, что программа изначально неуклюжая и неквалифицированная, но постепенно улучшается с тренировками, пока не станет чемпионом.
4. Полу-контролируемое обучение: , где дается неполный обучающий сигнал: обучающий набор с отсутствующими некоторыми (часто многими) целевыми выходами. Есть особый случай этого принципа, известный как преобразование, когда весь набор проблемных примеров известен во время обучения, за исключением того, что часть целей отсутствует.

Категоризация на основе требуемого результата

Другая категоризация задач машинного обучения возникает при рассмотрении желаемого результата системы с машинным обучением:

1. Классификация: Когда входные данные делятся на два или несколько классов, и учащийся должен создать модель, которая назначает невидимые входные данные одному или нескольким (классификация с несколькими метками) этих классов.Обычно это решается под наблюдением. Фильтрация спама является примером классификации, где входными данными являются сообщения электронной почты (или другие), а классы — «спам» и «не спам».
2. Регрессия: Что также является контролируемой проблемой. Случай, когда выходы являются непрерывными, а не дискретными.
3. Кластеризация: Когда набор входов должен быть разделен на группы. В отличие от классификации, группы не известны заранее, что обычно делает эту задачу неконтролируемой.

Машинное обучение появляется тогда, когда проблемы не могут быть решены с помощью типичных подходов.

Автор статьи: Siddharth Pandey . Если вам нравится GeeksforGeeks, и вы хотели бы внести свой вклад, вы также можете написать статью с помощью provide.geeksforgeeks.org или отправить ее по электронной почте на [email protected]. Посмотрите, как ваша статья появляется на главной странице GeeksforGeeks, и помогите другим гикам.

Пожалуйста, напишите комментарии, если вы обнаружите что-то неправильное, или если вы хотите поделиться дополнительной информацией по теме, обсуждаемой выше.

7 отличных книг по машинному обучению (ML) для начинающих

Машинное обучение и искусственный интеллект — растущие области и постоянно растущие темы изучения. Хотя продвинутые реализации машинного обучения, о которых мы слышим в новостях, могут показаться пугающими и недоступными, основные концепции на самом деле довольно легко понять. В этой статье мы рассмотрим некоторые из самых популярных ресурсов для новичков в области машинного обучения (или всех, кому просто интересно узнать). Некоторые из этих книг потребуют знания некоторых языков программирования и математики, но мы обязательно упомянем об этом, когда это произойдет.

Автор: Оливер Теобальд Веб-сайт: Amazon Название носит пояснительный характер, не так ли? Если вам нужно полное введение в машинное обучение для начинающих, это может быть хорошим началом. Когда Теобальд говорит «абсолютные новички», он абсолютно уверен в этом. Не требуется ни математического образования, ни опыта программирования — это самое базовое введение в тему для всех, кто интересуется машинным обучением. Здесь очень ценится «простой» язык, чтобы новички не были перегружены техническим жаргоном.Четкие, доступные объяснения и наглядные примеры сопровождают различные алгоритмы, чтобы упростить выполнение действий. Также предлагается простое программирование, чтобы поместить машинное обучение в контекст.

Авторы: Джон Пол Мюллер и Лука Массарон Веб-сайт: Amazon Пока мы идем с «абсолютными новичками», популярная серия «Чайников» — еще одна полезная отправная точка. Эта книга призвана познакомить читателей с основными концепциями и теориями машинного обучения и их применением в реальном мире.В нем представлены языки программирования и инструменты, являющиеся неотъемлемой частью машинного обучения, и показано, как превратить, казалось бы, эзотерическое машинное обучение в нечто практическое. Книга знакомит с небольшим кодом на Python и R, который используется для обучения машин поиску закономерностей и анализу результатов. На основе этих небольших задач и шаблонов мы можем экстраполировать, насколько машинное обучение полезно в повседневной жизни, с помощью веб-поиска, интернет-рекламы, фильтров электронной почты, обнаружения мошенничества и т. Д. С помощью этой книги вы сможете сделать небольшой шаг в сферу машинного обучения.

Авторы: Джон Д. Келлехер, Брайан Мак Нейме и Аойф Д’Арси Веб-сайт: Amazon Эта книга охватывает все основы машинного обучения, углубляясь в теорию предмета и используя практические приложения, рабочие примеры и тематические исследования, чтобы донести знания до дома. «Основы» лучше всего читают люди с некоторыми знаниями в области аналитики. В нем представлены различные подходы к обучению с помощью машинного обучения и каждая концепция обучения сопровождается алгоритмами и моделями, а также рабочими примерами, показывающими концепции на практике.

Автор: Тоби Сегаран Веб-сайт: О’Рейли | Amazon Это скорее практическое руководство по внедрению машинного обучения, чем введение в машинное обучение. Из этой книги вы узнаете, как создавать алгоритмы машинного обучения для сбора данных, полезных для конкретных проектов. Он учит читателей, как создавать программы для доступа к данным с веб-сайтов, сбора данных из приложений и выяснения значения этих данных после того, как вы их собрали.«Программирование коллективного разума» также демонстрирует методы фильтрации, методы обнаружения групп или шаблонов, алгоритмы поисковых систем, способы прогнозирования и многое другое. Каждая глава включает упражнения для отображения уроков в приложении.

Вводный курс машинного обучения — Ясер Абу-Мостафа

Это вводный курс по машинному обучению, который можно проходить в удобном для вас темпе.

Он охватывает основную теорию, алгоритмы и приложения.Машинное обучение (введение в Scientific American) — ключевая технология в больших данных, а также во многих финансовых, медицинских, коммерческих и научных приложениях. Это позволяет вычислительным системам адаптивно улучшать свою производительность с учетом опыта, накопленного на основе наблюдаемых данных. Сегодня машинное обучение — одна из самых популярных областей обучения, которой занимаются аспиранты и студенты 15 различных специальностей Калифорнийского технологического института.

Курс сочетает в себе теорию и практику и охватывает как математические, так и эвристические аспекты.Лекции следуют друг за другом в сюжетной манере; что учишься? мы можем узнать? как это сделать? как это сделать хорошо? какие уроки можно взять домой? К техническим терминам относятся линейные модели, измерение VC, нейронные сети, регуляризация и проверка, вспомогательные векторные машины, бритва Оккама и отслеживание данных.

Целью курса является понимание основ машинного обучения. Если у вас есть дисциплина, чтобы следить за тщательно продуманными лекциями, выполнять домашнюю работу и обсуждать материал с другими на форуме, вы закончите обучение с глубоким пониманием машинного обучения и будете готовы правильно применять его в любой области.Добро пожаловать на борт!

На 18 лекциях используются инкрементальные графы для имитации темпа обучения на доске. Эта лекция была записана 3 апреля 2012 года в аудитории Hameetman Auditorium в Калифорнийском технологическом институте, Пасадена, Калифорния, США.

http://work.caltech.edu/telecourse.html

Лекция 1: Проблема обучения: Введение; контролируемое, неконтролируемое обучение и обучение с подкреплением. Компоненты учебной задачи.

Лекция 2: Возможно ли обучение ?: Можем ли мы обобщить ограниченный образец на все пространство? Связь между выборкой и вне выборки.

Лекция 3: Линейная модель I: Линейная классификация и линейная регрессия. Расширение линейных моделей с помощью нелинейных преобразований.

Лекция 4: Ошибка и шум: Принципиальный выбор меры погрешности. Что происходит, когда цель, которую мы хотим изучить, зашумлена.

Лекция 5: Обучение и тестирование: Разница между обучением и тестированием с математической точки зрения.Что делает модель обучения способной к обобщению?

Лекция 6: Теория обобщения: Как бесконечная модель может учиться на конечной выборке. Важнейший теоретический результат в машинном обучении.

Лекция 7: Измерение VC: Мера того, что требуется модели для изучения. Связь с количеством параметров и степеней свободы.

Лекция 8: Компромисс отклонения и отклонения: Разбиение успеваемости на конкурирующие величины.Кривые обучения.

Лекция 9: Линейная модель II: Подробнее о линейных моделях. Логистическая регрессия, максимальная вероятность и градиентный спуск.

Лекция 10: Нейронные сети: Биологически вдохновленная модель. Эффективный алгоритм обучения обратному распространению. Скрытые слои.

Лекция 11: Переобучение: Слишком точная подгонка данных; установка шума.Детерминированный шум против стохастического шума.

Лекция 12: Регуляризация: Притормозить подгонку шума. Жесткие и мягкие ограничения. Увеличенная погрешность и снижение веса.

Лекция 13: Проверка: Взгляд на образец. Выбор модели и искажение данных. Перекрестная проверка.

Лекция 14: Машины опорных векторов: Один из самых успешных алгоритмов обучения; получение сложной модели по цене простой.

Лекция 15: Методы ядра: Расширение SVM до бесконечномерных пространств с помощью трюка с ядром и до неразрывных данных с использованием мягких полей.

Лекция 16: Радиальные базовые функции: Важная модель обучения, которая объединяет несколько моделей и методов машинного обучения.

Лекция 17: Три принципа обучения: Основные подводные камни для практиков машинного обучения; Бритва Оккама, систематическая ошибка выборки и отслеживание данных

Лекция 18: Эпилог: Карта машинного обучения.