Разное

Алгоритм создания проекта: Алгоритм создания проекта и презентации

Содержание

Алгоритм создания проекта и презентации

1. АЛГОРИТМ СОЗДАНИЯ ПРОЕКТА И ПРЕЗЕНТАЦИИ

2. ПРОЕКТНАЯ РАБОТА ДОЛЖНА ВКЛЮЧАТЬ:

Часть I – ВВЕДЕНИЕ, в которой
определяются:
— Актуальность выбранной темы
— Цели и задачи создания работы
— Планируемые результаты
— Методы исследования
информации
— План работы

3. ПРОЕКТНАЯ РАБОТА ДОЛЖНА ВКЛЮЧАТЬ:

Часть II – ОСНОВНАЯ ЧАСТЬ,
раскрывающая содержание работы
и состоящая из нескольких частей,
каждая из которых начинается с
краткого вступления и
заканчивается краткими выводами
КАЖДАЯ цитата, цифра, картинка,
должна содержать ссылку на
источник информации!!!

4. ПРОЕКТНАЯ РАБОТА ДОЛЖНА ВКЛЮЧАТЬ:

Часть III – ЗАКЛЮЧЕНИЕ, в
которой необходимо повторить
цели и задачи, поставленные в
начале работы и выводы,
сделанные из вышеуказанных целей
и задач в ходе работы, а также
выводы из работы в целом.
часть IV – список использованных
источников и литературы

5.

ПРОЕКТНАЯ РАБОТА ДОЛЖНА БЫТЬ:

Напечатана единообразным
шрифтом 12 через интервал 1,5
Разделена на части, каждая из
которых печатается с нового
листа
Пронумерована и снабжена
оглавлением (второй или
последний лист)

6. ПРЕЗЕНТАЦИЯ ДОЛЖНА ВКЛЮЧАТЬ:

Первый слайд – титульный лист, на
котором обязательно должны быть
представлены: название выпускающей
организации; название проекта;
фамилия, имя, отчество автора; класс,
в котором он обучается; фамилия,
инициалы руководителя проекта; год
создания проекта
Департамент образования г. Москвы
Северное окружное управление образования г. Москвы
ГБОУ школа № 771 г. Москвы
НАЗВАНИЕ ПРОЕКТА
Учащегося ___ класса
Фамилия, имя, отчество
Руководитель проекта
учитель ___________
Фамилия, инициалы
Москва 2016

8. ПРЕЗЕНТАЦИЯ ДОЛЖНА ВКЛЮЧАТЬ:

2 слайд – актуальность работы;
ее цели и задачи;
3 слайд – методы, применяемые в
работе;
4 — … слайды – основная часть
Предпоследний слайд – основные
выводы;
Последний слайд – список
источников и литературы

9.

В ПРЕЗЕНТАЦИЯ НУЖНО ИЗБЕГАТЬ:

Перегруженности информацией
(зритель может запомнить не более
трех фактов, сведений, определений,
выводов). Соотношение текста и
картинок 2/3
Пространных определений или
цитат
Использования разных шрифтов
Использования более трех цветов
Перегруженности анимацией

10. ВЫСТУПЛЕНИЕ ПРИ ПРЕЗЕНТАЦИЯ ПРОЕКТА:

Необходимо зачитать название
проекта, объяснив его
актуальность
Необходимо подробно перечислить
цели и задачи работы
Необходимо кратко остановиться
на содержании каждой из частей,
сделав краткие выводы из каждой
части

11. ВЫСТУПЛЕНИЕ ПРИ ПРЕЗЕНТАЦИЯ ПРОЕКТА:

Необходимо подробно рассказать о
выводах из работы
Необходимо наметить возможные
направления дальнейшей работы
над темой проектной работы
Недопустимо читать работу
(только цитаты)
Необходимо быть готовым
отвечать на вопросы по теме
работы

12.

КРИТЕРИИ ОЦЕНИВАНИЯ ПРЕЗЕНТАЦИИ ПРОЕКТА:

Актуальность выбранной темы;
Соответствие целей и задач
поставленной теме;
Достижение поставленных целей и
задач;
Соответствие содержания
поставленным целям и задачам;
Достоверность информации об
исторических фактах и событиях;

13. КРИТЕРИИ ОЦЕНИВАНИЯ ПРЕЗЕНТАЦИИ ПРОЕКТА:

Тематическая последовательность
по принципу «проблема-решение»;
Грамотность;
Дизайн презентации:
— Шрифт (читаемость)
-Корректность выбора цвета (фона,
шрифта, заголовков)
-Наличие элементов анимации;
Вызывает ли интерес у аудитории

Алгоритм создания проектов — The Waves of English

«Проекты отличаются от других видов работ благодаря временности и уникальности созданного продукта». Четкие временные рамки и вполне осязаемый результат (продукт) — это главные признаки проекта как такового.

Проектная деятельность – это метод, который

  • раскрепощает ребёнка,
  • повышает уровень его познавательной активности, учебной мотивации,
  • способствует эмоциональной уравновешенности и уверенности в своих силах.

Дети младшего школьного возраста, как отмечают многие учёные, уже по природе своей исследователи. Их влечёт жажда новых впечатлений, любознательность, желание экспериментировать, самостоятельно искать истину.

Наша задача не потерять юного исследователя, а помогать ему развиваться и на последующих стадиях обучения (основное и старшее звено). Так как опыт исследовательской, творческой деятельности приобретается детьми в процессе проектной деятельности.

Перед созданием проекта необходимо руководствоваться чёткому алгоритму:

1. Тема проекта

Работа над проектом начинается с выбора темы. Здесь возможны варианты: либо учитель предлагает тему и находит детей, которым это интересно, либо ученик, интересующийся каким-то вопросом, начинает консультироваться с педагогом и фактически избирает его руководителем своего проекта. В обоих случаях возникает ситуация сотрудничества, обусловленная высоким уровнем мотивации учащихся. В этот период очень важным моментом является бережное отношение куратора к ведомому. Формулировка концепций, выдвижение гипотез — это должно быть прерогативой разработчика проекта. Неосторожное навязывание идей педагогом может остудить желание учащегося самому разобраться в интересном для него вопросе.

Темы детских проектных работ лучше выбирать из содержания учебных предметов (УМК) или близких к ним областей. На этом этапе выявляются знания детей, которые определяют возможность выполнения проекта, идёт ознакомление школьников с необходимыми понятиями и терминами. Осуществляется поиск идей, которые помогут решить проблему, лежащую в основе проекта.

2. Постановка проблемы

  • Почему я выбрал эту тему?
  • Для чего я это делаю?
  • Зачем я это делаю?

Четкая формулировка проблемы (или нескольких проблем). Определить причины существования данной проблемы. Проблема заключается в наличии несоответствия между желаемым, необходимым, требуемым состоянием какого-либо объекта (процесса) и реально сложившимся состоянием данного объекта (процесса). Почему возникла необходимость в выполнении проекта? Почему решение данной проблемы приоритетная задача? Какие источники информации свидетельствуют о том, что проблема существует и ее важно решить?

3. Цель

  • Что я хочу получить в результате работы над проектом? (Желаемый результат деятельности.)
  • Узнать…
  • Создать…
  • Сочинить…
  • Систематизировать…
  • Составить….
  • Изготовить…
  • Познакомить…
  • Научиться…
  • Найти объяснение
  • Организовать…

4. Задачи

  • Что я буду делать  для достижения цели?

Что необходимо сделать, чтобы достичь цели проекта.
Задачи – конкретизируют цель и дают представление о том, в каких направлениях должно идти проектирование. Задачи – это шаги по достижению цели, в соответствии с определенной целью сформулировать конкретные задачи, раскрывающие содержание работы по решению социальной проблемы.

  • Собрать информацию…
  • Обобщить….
  • Проанализировать….
  • Вспомнить…
  • Узнать…
  • Составить….

5. Ресурсы

  • Что у меня уже есть для создания проекта?
  • Чего пока нет, но нужно чтобы было?

Установить наличие имеющихся ресурсов и определить недостающие ресурсы. (Что уже есть для выполнения предстоящей работы – информация, умения. Чего пока нет, но нужно иметь: найти информацию, научиться делать.)

6. Составление планирования

Составить график выполнения всех пунктов плана. Оформить график в виде таблицы. В рабочих группах обсудить план предстоящей работы, где определяются пути поиска необходимой информации. Принять решение: в какой форме будет представлен проект.

7. Определение обязанностей

  • Как я это могу сделать?
  • Получение и обработка информации…
  • Наблюдение…
  • Анализ…
  • Синтез…

Продумать обязанности, необходимые для реализации плана. Описать основное содержание каждой обязанности. Распределить обязанности между членами команды, которые будут непосредственно заниматься реализацией проекта.

Примечание! На этом этапе можно задать ученикам такие вопросы: «Все ли вы знаете, чтобы выполнить данный проект? Какую информацию вам необходимо получить? К каким источникам информации следует обратиться (Интернет, справочники, художественная литература, учебники)?».

8. Представление проекта (защита)

Особого внимания требует завершающий этап проектной деятельности — презентация (защита) проекта.

10. Оценка проекта. Самоанализ

  • Что у меня получилось?
  • Что не получилось? Почему?

Определить основные критерии, подлежащие оценке. Перечень показателей и способов оценки. Весьма важный вопрос — оценка выполненных проектов, которая должна носить стимулирующий характер.

Школьников, добившихся особых результатов в выполнении проекта, можно отметить дипломами или памятными подарками, при этом в начальной школе должен быть поощрен каждый ученик, участвовавший в выполнении проектов. Не следует превращать презентацию в соревнование проектов с присуждением мест. Лучше выделить несколько номинаций и постараться сделать так, чтобы каждый проект «победил» в «какой-либо» номинации.

Какова роль учителя в работе учащихся над проектом?

Энтузиаст — повышает мотивацию учащихся, поддерживая, поощряя и направляя их в сторону дстижения цели.
Специалист — обладает знаниями и умениями в нескольких областях.
Организатор- организует доступ к другим ресурсам и специалистам.
Руководитель — особенно в вопросах планирования времени.
Координатор- координирует весь групповой процесс.
Эксперт — даёт чёткий анализ результатов выполненного проекта.
Помощник- обнаруживает ошибки и поддерживает обратную связь.

Алгоритм создания социального проекта

Урок «Создаем проект!»

1. Мотивация

(?) Что для вас школа?

Чему вы должны научиться?

(рассуждения учащихся)

Успех в современном мире во многом определяется способностью человека организовывать свою жизнь, организовывать как проект:

— определять дальнюю и ближайшую перспективу

— находить и привлекать необходимые ресурсы

— намечать план действий

— осуществив задуманное – оценить результат

Многие исследования, проведенные как в нашей стране, так и за рубежом, показали, что большинство современных лидеров в политике, бизнесе, искусстве, спорте – это люди, обладающие проектным типом мышления. И сегодня современная школа создает все условия для развития проектного мышления.

2. Работа с терминологией

Так что же такое проект?

  • Прое́кт (от лат. projectus) — замысел, идея, образ, намерение, обоснования, план.

  • Проект – это комплекс взаимосвязанных мероприятий, направленный на создание уникального продукта или услуги в условиях временных и ресурсных ограничений.

  • Проект – работа, направленная на решение конкретной проблемы и на достижение оптимальным способом заранее спланированного результата.

  • Проект – любая деятельность, представленная как комплекс отдельных шагов.

  • Проект – это замысел, который характеризуется специфичной организацией – т.е. подбираются разные люди с разными ролями.

3. Составляем кластер

Кластер – графическая форма организации информации, выделение основных смысловых единиц.

а) ресурсы

решение конкретной проблемы

достижение планируемого результата

идея

план

коплекс отдельных шагов

ограничения по времени

группа людей (разные роли)

б) 1.проблема

2.идея

3.цель

4.планируемый результат

5.подбор группы (роли)

6.план действий

7.ресурсы

8.сроки

9.оценка результата

Алгоритм

3. Разрабатываем проект:

а) определяем проблему2 фотографии

— участок школьной территории с соснами

— нахохлившиеся птицы

Определите, какую проблему отражают данные фотографии?

Птицам в зимний период очень трудно добывать корм. Именно поэтому в зимнее время выживание птиц иногда полностью зависит от человека!

б) высказываем идеи (по группам)

— развесить кормушки

— сделать кормушки

— собрать корм

Будет ли достаточно развесить кормушки?

Можно ли это считать проектом?

в) придумываем название проекта (по группам)

— «Столовая для птиц»

— «Позаботимся о птицах»

— «Пернатые друзья»

— «Покормите птиц зимой!»

Какое из названий вам кажется наиболее удачным?

Цель: Организовать около лицея кормовую площадку для птиц. Привлечь жителей микрорайона Зеленый бор к решению данной экологической проблемы, тем самым способствовать воспитанию любви к родному краю у подрастающего поколения.

г) планируем результат (по группам)

— привлечь внимание школьников

— привлечь внимание жителей Зеленого Бора

— реальная помощь птицам

— воспитание любви к родному краю

— наблюдательность

Подумайте, что может быть результатом вашей деятельности по данному проекту(записываем и озвучиваем)?

д) составляем план действий (10 минут)

Группы составляют свой план, затем идет обсуждение.

После того, как определена цель проекта, начинается создание диаграммы действий. Диаграмма строится в виде дерева. Пусть по проекту надо построить дом. Назовём верхний узел «построить дом». Он разбивается на основные части: «сделать фундамент», «построить стены» и «установить крышу». «Сделать фундамент» можно разбить на части «выкопать яму» и «вбить сваи». Чтобы вбить сваи надо «привезти сваи» и «обеспечить спецтехнику», и т. д. Для конечных задач устанавливается время на их реализацию.

е) Индивидуальные задания группам

1 группа: Люди и их роли в проекте

2 группа: Ресурсы проекта

3 группа: Сроки

4 группа: Анализ планов проекта (выбрать, дополнить)

ПРОЕКТ

«Покормите птиц зимой!»

Алгоритм разработки проектов в ДОО семинар-практикум в детском саду

Методическая работа

Семинар в детском саду (ДОУ)

«Алгоритм разработки проектов в ДОО» семинар-практикум в детском саду

Хибаба Оксана Анатольевна, старший воспитатель МБДОУ МО д/с №97 г. Краснодар

С самого рождения ребенок является первооткрывателем, исследователем того мира, который его окружает. Для него всё впервые: солнце и дождь, страх и радость. Всем хорошо известно, что пятилетних детей называют «почемучками». Самостоятельно ребёнок не может найти ответ на все интересующие его вопросы — ему помогают педагоги. В дошкольных учреждениях воспитатели широко используют метод проблемного обучения: вопросы, развивающие логическое мышление, моделирование проблемных ситуаций, экспериментирование, опытно-иследовательская деятельность, решение кроссвордов, шарад, головоломок и т. д.

Интегрированный метод обучения является для дошкольников инновационным. Он направлен на развитие личности ребенка, его познавательных и творческих способностей. Серия занятий объединена основной проблемой. Например, давая детям полное представление о домашних животных, воспитатель на занятиях познавательного цикла знакомит их с ролью домашних животных в жизни человека, на занятиях художественно-эстетического цикла — с образами домашних животных в произведениях писателей, поэтов, с передачей этих образов в народно-прикладном искусстве и творчестве художниковиллюстраторов.

Вариативность использования интегрированного метода довольно многообразна. Один из вариантов — переход дошкольного учреждения на проектный метод деятельности. Он осуществляется по следующим этапам:

  • Занятия с включением проблемных ситуаций детского экспериментирования и т. д.;
  • Комплексные блочно-тематические занятия;
  • Интеграция:

    — частичная интеграция;

    — полная интеграция;

  • Метод проектов:

    — форма организации образовательного пространства;

    — метод развития творческого познавательного мышления.

Деятельность воспитателя по подготовке проекта

  1. Поставка цели проекта на основе изученных проблем детей.
  2. Разработка плана достижения цели (воспитатель обсуждает план с родителями).
  3. Привлечение специалистов к осуществлению соответствующих разделов проекта.
  4. Составление плана-схемы проекта.
  5. Сбор, накопление материала.
  6. Включение в план схему проекта занятий, игр и других видов детской деятельности.
  7. Домашние задания для самостоятельного выполнения.
  8. Презентация проекта, открытое занятие.

Этапы реализации проекта

1. Целеполагание: педагог помогает ребёнку выбрать наиболее актуальную и посильную для него задачу на определённый отрезок времени.

2. Разработка проекта — план деятельности по достижению цели:

— к кому обратится за помощью (взрослому, педагогу);

— в каких источниках можно найти информацию;

— какие предметы использовать (принадлежности, оборудование);

— с какими предметами научиться работать для достижения цели.

3. Выполнение проекта — практическая часть.

4. Подведение итогов — определение задач для новых проектов.

В настоящее время проекты классифицируются:

— по составу участников;

— по целевой установке;

— по тематике;

— по срокам реализации.

В практике современных дошкольных учреждений используются следующие виды проектов:

  1. Исследовательские-творческие проекты: дети экспериментируют, а затем результаты оформляют в виде газет, драматизации, детского дизайна;
  2. Ролево-игровые проекты(с элементами творческих игр, когда дети входят в образ персонажей сказки и решают по-своему поставленные проблемы);
  3. Информационно-практико-ориентированные проекты: дети собирают информацию и реализуют её, ориентируясь на социальные интересы (оформление и дизайн группы, витражи и др.);
  4. Творческие проекты в детском саду (оформление результата в виде детского праздника, детского дизайна, например «Театральная неделя»).

Так как ведущим видом деятельности дошкольника является игра, то, начиная с младшего возраста, используются ролево-игровые и творческие проекты: «Любимые игрушки», «Азбука здоровья» и др.

Значимы и другие виды проектов, в том числе:

— комплексные: «Мир театра», «Книжкина неделя»;

— межгрупповые: «Мир животных и птиц», «Времена года»;

— творческие: «Я и мама — друзья», «Любимые сказки»;

— групповые: «Космические путешественники», «Чтобы помнили»;

— индивидуальные: «Я на Олимпиаде в Сочи», «Опыты дома»;

— исследовательские: «Волшебница вода», «Мое здоровье».

По продолжительности они бывают краткосрочными (одно или несколько занятий), средней продолжительности, долгосрочные (например, «Памятные места города Краснодара» — на учебный год).

Основной целью проектного метода в ДОО является развитие свободной творческой личности ребёнка, которое определяется задачами развития и задачами исследовательской деятельности детей.

Задачи развития:

  1. обеспечение психологического благополучия и здоровья детей;
  2. развитие познавательных способностей;
  3. развитие творческого воображения;
  4. развитие творческого мышления;
  5. развитие коммуникативных навыков.

Задачи исследовательской деятельности специфичны для каждого возраста.

В младшем дошкольном возрасте — это:

— вхождение детей в проблемную игровую ситуацию (ведущая роль педагога);

— активизация желания искать пути разрешения проблемной ситуации (вместе с педагогом);

— формирование начальных предпосылок поисковой деятельности (практические опыты).

В старшем дошкольном возрасте — это:

— формирование предпосылок поисковой деятельности, интеллектуальной инициативы;

— развитие умения определять возможные методы решения проблемы с помощью взрослого, а затем и самостоятельно;

— формирование умения применять данные методы, способствующие решению поставленной задачи, с использованием различных вариантов;

— развитие желания пользоваться специальной терминологией, ведение конструктивной беседы в процессе совместной исследовательской деятельности.






Этапы

Деятельность педагога

Деятельность детей

1 этап

1. Формулирует проблему (цель). При постановке цели определяется и продукт проекта

2. Вводит в игровую (сюжетную) ситуацию

3. Формулирует задачу

1. Вхождение в проблему.

2. Вживание в игровую ситуацию.

3. Принятие задачи.

4. Дополнение задач проекта.

2 этап

4. Помогает в решении задачи.

5. Помогает спланировать деятельность

6. Организует деятельность.

5. Объединение детей в рабочие группы.

6. Распределение амплуа.

3 этап

7. Практическая помощь (по необходимости).

8. Направляет и контролирует осуществление проекта.

7. Формирование специфических знаний, умений навыков.

4 этап

9. Подготовка к презентации.

10. Презентация.

8. Продукт деятельности готовят к презентации.

9. Представляют (зрителям или экспертам) продукт деятельности.

Метод проектов актуален и очень эффективен. Он дает ребенку возможность экспериментировать, синтезировать полученные знания. Развивать творческие способности и коммуникативные навыки, что позволяет ему успешно адаптироваться к изменившейся ситуации школьного обучения.

Метод проектов используется в работе с детьми, начиная с младшего дошкольного возраста. Он позволяет определить задачи обучения, сформировать предпосылки учебных и исследовательских умений и навыков в соответствии с основными линиями развития.

Младший дошкольный возраст

Задачи обучения:

  1. Пробуждать интерес к предлагаемой деятельности;
  2. Приобщать детей к процессу познания;
  3. Формировать различные представления;
  4. Привлекать детей к воспроизведению образов, используя различные варианты;
  5. Побуждать детей к совместной поисковой деятельности, экспериментированию.

Совершенствование психических процессов:

  1. Формирование эмоциональной заинтересованности;
  2. Знакомство с предметами и действиями с ними;
  3. Развитие мышления и воображения;
  4. Речевое развитие.

Формирование проектно-исследовательских умений и навыков:

  1. Осознание поставленной цели;
  2. Овладение различными способами решения поставленных задач;
  3. Способность предвосхитить результат, основываясь на своём прошлом опыте;
  4. Поиск различных средств достижения цели.

Линии развития личности

Физическое развитие:

  • стимулирование естественного процесса развития двигательных способностей и качеств;
  • формирование осознанных представлений о необходимости заботится о своём здоровье;

Социально-коммуникативное развитие:

  • формирование способов общения через индивидуальные семейные проекты, например «Моя семья»;

Познавательное развитие:

  • обогащение и расширение представлений об окружающем мире;
  • расширение и качественное изменение способов ориентировки в окружающем мире;
  • сознательное применение сенсорных ощущений в решении практических задач (математические коллажи, межгрупповые проекты;

Художественно-эстетическое развитие:

  • развитие эмоционально-ценностного отношения к произведениям искусства и художественным образам;
  • овладение художественной деятельностью.

Старший дошкольный возраст

Задачи обучения:

  1. Развивать поисковую деятельность, интеллектуальную инициативу;
  2. Развивать специальные способы ориентации — экспериментирование и моделирование;
  3. Формировать обобщённые способы умственной работы и средства построения собственной познавательной деятельности;
  4. Развивать способность к прогнозированию будущих изменений.

Формирование предпосылок учебной деятельности:

  1. Произвольности в поведении и продуктивной деятельности;
  2. Потребности в создании собственной картины мира;
  3. Навыков коммуникативного общения.

Формирование проектно-исследовательских умений и навыков:

  1. Выявить проблему;
  2. Самостоятельно искать нужное решение;
  3. Выбирать из имеющихся способов наиболее адекватный и продуктивно его использовать;
  4. Самостоятельно анализировать полученные результаты.

Линии развития личности

Социально-коммуникативное развитие:

  • развитие самопознания и положительной самооценки;
  • овладение способами внеситуативно-личностного общения;
  • высокий уровень коммуникативной компетентности;
  • осознание функций речи.

Физическое развитие:

  • развитие осознанного отношения к своему здоровью;
  • формирование потребности в здоровом образе жизни;
  • совершенствование процесса развития двигательных способностей и качеств.

Познавательное развитие:

  • систематизация знаний, стимулирующая развитие познавательных и творческих способностей;
  • развитие способностей к практическому и умственному экспериментированию и символическому моделированию, речевому планированию, логическим операциям.

Художественно-эстетическое развитие:

  • углубленное приобщение к искусству, многообразию художественных образов;
  • овладение различными видами художественной деятельности;
  • развитие способностей к эстетической оценке.

Использование метода проекта в дошкольном образовании как одного из методов интегрированного обучения дошкольников, позволяет значительно повысить самостоятельную активность детей, развить творческое мышление, умение детей самостоятельно, разными способами находить информацию об интересующем предмете или явлении и использовать эти знания для создания новых объектов действительности.

Правильный алгоритм создания проекта загородного дома. Часть 1. |


Хорошие и полные проекты загородных домов являются таковыми не просто так. В первую очередь это результат большой поэтапной работы. Начиная с анализа условий строительства дома и, заканчивая разработкой узлов, — все требует спланированного системного подхода. Почему не иначе? Почему, например, нельзя сначала построить фундамент произвольной формы, а затем «на него» спроектировать дом? Или сначала придумать интересные планировки, а затем пытаться выбрать материал несущих стен?

Высокие риски и большие деньги

Решая построить дом, каждый взрослый человек должен осознавать предстоящие риски и то, что невнимательность к ним может легко превратиться в солидную статью расходов. Это, пожалуй, главная причина взвешенного подхода к планированию стройки. А если учитывать весь гигантский объем информации, который необходимо изучить, приступая к работе, то становится ясно, что без системы мы не обойдемся.

Все разложить по полочкам и не потерять каждую мелочь — в этом предназначение проекта загородного дома. Чем детальнее он проработан, тем выше его ценность, т.к. такой проект способен ответить на максимум возникающих во время строительства вопросов. Любой участник процесса строительства вашего дома, будь то прораб, рабочий, поставщик материалов, чиновник, выдающий разрешение и т.д., взяв в руки проект должен найти в нем ответы на все свои вопросы.

Такого результата мы добиваемся с помощью моделирования процесса строительства. В принципе, проектировщик, разрабатывая проект загородного дома, моделирует все строительные работы у себя в голове. Как и на стройке к некоторым работам нельзя приступить, не выполнив предшествующие. Например, нельзя построить крышу без завершения несущих стен. Поэтому, как и в реальности, в проекте необходимо сначала прорисовать стены и только потом крышу.

От общего к частному, снизу вверх

Перед вами два алгоритма создания проекта загородного дома. Работа ведется в двух плоскостях: в плоскости детализации проекта и в плоскости моделирования процесса строительства. Первый алгоритм порождает т.н. стадийность проекта (эскизный проект — общая информация, рабочий проект — частная информация). Второй алгоритм дает т.н. раздельность проекта, где разделы повторяют стадии строительства «снизу вверх» (КЖ0 — фундамент, КЖ1 — каркас, перекрытия, перемычки, АР — коробка дома, КД — крыша и навесы).

Правильный алгоритм создания проекта загородного включает в себя учет как стадийности, так и раздельности. Профессиональные архитекторы владеют им на интуитивном уровне. Новичкам в ремесле проектировщика поначалу сложно представить такую одновременную последовательность действий. Двойственность любого проекта можно описать одной фразой: «проект должен быть не только полным и детальным, но и реализуемым на практике»

Пошаговый алгоритм в руках профессионала

Во-первых, перед созданием проекта необходимо собрать исчерпывающую информацию об условиях строительства. Если вы делаете проект для заказчика, то документ, в котором собирается эта информация называется «Техническое задание» и является неотъемлемой частью договора на проектирование. Если вы частный застройщик, то придется посвятить большое количество времени сбору и анализу этой информации. Спешка здесь ни к чему.

Надо понимать, что неопытный в проектирование и строительстве человек не сможет отделить главное от второстепенного. Система ценностей человека может подсказывать ему, что главное в загородном доме это красивая крыша, камин в центре зала или филенчатая входная дверь. Поэтому планирование своего дома человек начнет именно с этих деталей. Но, с точки зрения строительства, начинать надо не с них.

Традиционная последовательность создания идеи дома заключается в следующем:

  1. Анализ размеров участка, отступ от границ согласно нормам.
  2. Нанесение согласно ограничениям контура стен будущего дома.
  3. Корректировка контура, исходя из планировки участка.
  4. Создание планировки первого этажа внутри контура стен, исходя из выбранной строительной технологии.
  5. Корректировка планировки, исходя из эргономических, инженерно-технических и конструктивных соображений.
  6. Создание планировки второго этажа на основе планировки первого.
  7. Нанесение формы крыши, конструктивная связь с планировкой второго этажа.
  8. Создание разреза, продумывание работы всех конструкций в доме.
  9. Работа над фасадами, цветовым решением и декором.

Обратите внимание, что этот алгоритм полностью моделирует процесс строительства дома.

Эскизный проект

После сбора информации нужно начинать с создании идеи дома или эскизного проекта. Делается он по алгоритму, указанному выше. В нем нам нужно ответить на вопрос «Каким будет дом?». Стадия или этап «Эскизный проект» включает в себя следующий комплект чертежей:

  1. Схема планировочной организации земельного участка или генплан.
  2. Схемы планов всех этажей дома;
  3. Схема разреза по дому;
  4. Схемы всех фасадов;
  5. 3Д-визуализация (виды на дом в объеме).

Посмотрите на эскизный проект одного из наших учеников:

Важно!

Эскизный проект поможет ответить на 3 важных вопроса:

  1. Каких размеров будет дом и какова стоимость его строительства?
  2. Из какого материала он будет построен?
  3. Как будет выглядеть дом?

Именно в такой последовательность и разрабатывается эскизный проект. На каждой из схем мы должны продумать архитектурные решения. Сюда относится, как внутренняя организация пространства в виде планировок, так и внешняя организации формы в виде фасадов. В любом случае эскизный проект позволяет заранее, без серьезный денежных трат, сделать дом удобным и симпатичным.

Обратите внимание, что все чертежи в эскизном проекте называются «схемами». Это связано с тем, что детальная проработка технических решений, конструктивные расчеты, обсчет спецификаций здесь не требуются. Поэтому в эскизном проекте все показано достаточно условно.

Кстати, подробный алгоритм создания проекта от формы плана до формы и размеров крыши описан в книге Как создать современный проект загородного дома.

Я думаю, вы уже поняли, что по эскизному проекту построить дом нельзя. Отсутствие конкретных технических решений и количества строительного материала пагубно скажутся на результате такого строительства. Чтобы построить дом нужна техническая документация или Рабочий проект.

О том, как он создается, читайте в следующей статье.

Итоги: алгоритм создания творческих проектов

Едва есть ли высшее из наслаждений, как наслаждение творить. 

Н. В. Гоголь

Почему лишь немногих людей из числа умеющих писать называют писателями? Наверное, потому что писательство — это творчество, и умение писать для писателя — такое же элементарное и незаметное действие, как передвижение ног при ходьбе. Также и в программировании — делать простые программы может любой человек, но создание творческих проектов доступно не всем. 

Если программирование доставляет вам такое удовольствие, ради которого вы готовы отказаться от других дел, значит вы можете стать программистом. Иначе — ваше призвание в чем-то другом и знакомство со Скретчем можно завершить — вы уже знаете о программировании достаточно для современного человека. 

Этот и все следующие уроки для тех, кому нравится сочинять собственные программы, для людей, похожих на самого молодого миллиардера-программиста, создателя Facebook — Марка Цукерберга. Страсть к компьютерам и программированию появилась у него в 6-ом классе. Уже в школьные годы он сделал свой вариант компьютерной игры «Риск», а для отца написал программу для общения работников компании между собой по сети.

Обычно программный проект — коллективное дело. Сложные проекты в одиночку реализовать просто невозможно. Такую работу разбивают на этапы, и каждый этап могут выполняют разные люди.

1. Заказчики определяют задачу, описывают то, как программа должна работать.

2. Программисты составляют алгоритмы и пишут (кодируют) их на языке программирования.

3. Тестеры (испытатели) тестируют программу, выявляют ошибки и недочеты.

А кроме того есть ещё менеджеры, которые организуют работу всех членов команды.  Обычно совместная работа происходит через интернет, т.к. участники проекта могут жить в разных городах и странах, одновременно работать в разных проектах в удобное для себя время.

Задание 8.1.

Как вы думаете, почему при создании игровых проектов дело не обходится без художников и музыкантов? Какая роль в совместном проекте ближе всего именно вам?

В любом случае, сколько бы человек не было задействовано, создание творческих проектов протекает по спирали, виток которой состоит из 5 шагов.

Алгоритм творчества

1. Вообрази будущую программу: кто, когда и что будет делать в проекте? Что будет делать пользователь?

2. Сделай проект.

3. Испытай. Все ли получилось, как было задумано?

4. Поделись с другими. Что они говорят о проекте, как оценивают?

5. Обдумай их оценки: можно ли что-то изменить, улучшить, упростить? Что можно сделать еще?

Спираль творчества

8.1. Спираль творчества

АЛГОРИТМ СОЗДАНИЯ ДИЗАЙН ПРОЕКТА —

АЛГОРИТМ СОЗДАНИЯ ДИЗАЙН ПРОЕКТА

24 апреля, 2020 | 0 Комметариев

Ваши мечты + наша креативность + четкая смета + продуманный график + хорошее настроение.

Путь к мечте в 10 шагов

  1. Знакомство.
  2. Заполняем Техническое задание и фиксируем важные детали.
  3. Делаем обмеры помещения.

4. Разрабатываем варианты планировок.

5. Формируем концепцию интерьера. Подбираем оборудование, мебель, цвет и свет. Готовим для вас 3 варианта Mood Board.

6. Создаем эскизный проект – фотореалистичные изображения будущего интерьера — 3D визуализации. Вносим изменения и презентуем финальный вариант.

7. Разрабатываем чертежи дизайн проекта. Количество листов и срок изготовления, которых зависит от сложности.

Посмотреть пример чертежей дизайн проекта вы можете перейдя по ссылкам:

Часть 1. Планы дизайн проекта

Часть 2. Развертки помещений и мебель

8. Предоставляем предварительный просчет стоимости комплектации, предлагаем три альтернативных варианта по цене, чтобы заказчик мог выбрать желаемый уровень стоимости. Переходите по ссылке посмотреть:

Пример комплектации с просчетом стоимости.

9. Составляем и согласовываем со строителями график проведения работ и закупок – так каждая позиция будет в наличии во время. Переходите по ссылке посмотреть пример:

График проведения работ и закупок

10. Авторский надзор. Плюсы: консультации и поддержка 24/7, дизайнерские скидки, контроль качества, оперативно решение, любых возникших вопросов.

Нашим заказчикам остается только мечтать, мы же возьмем на себя создание вашего уникального проекта, все технические вопросы и реализуем любые ваши желания.

С любовью к деталям Ольга и Виктория

OLVIENT | 15

10 проектов, к которым должен приступить каждый разработчик

Освоения DSA и знания всех теорий недостаточно, и это не может гарантировать вам надежную работу. Без сомнения, работодатель ищет программиста, который знает как теорию, так и практические аспекты, но если работодатель должен выбирать между одним, то он выберет того, кто является практичным, а не теоретического! Многие работодатели так заинтересованы в вашем «профиле» на GitHub и в проектах, которые вы реализовали за последние годы.В этой статье мы рассмотрим проекты — вопросы реализации которых задаются во многих интервью (особенно на собеседовании по проектированию систем) и к которым должен приложить руку каждый разработчик.

1. Текстовый редактор

Текстовые редакторы субкультуры, имеющие отношение к любому программированию, возглавляют список, поскольку текстовый редактор является основным инструментом, который использует каждый программист, и он должен быть знаком с тем, как работает текстовый редактор. Такие компании, как Flipkart, Microsoft и т. Д., Постоянно задают вопросы, связанные с текстовыми редакторами, в своих интервью — вопросы, связанные с двухстековой моделью, операциями отмены-повтора (с неограниченным размером стека, в отличие от Блокнота, который допускает только одиночные операции отмены / повтора) поиск и замена текста с использованием trie-структуры данных (для масштабирования текстового редактора до текстового процессора), поиск на основе шаблонов (с использованием регулярных выражений), стилизация текста (как в редакторах кода) и т. д.Так что стоит попробовать проект текстового редактора.

Ниже приведены некоторые соответствующие статьи, в которых вы можете найти информацию о том, как сделать свой текстовый редактор:

2. Графический калькулятор

Калькулятор — это простое приложение, но графический калькулятор интересен, главным образом, из-за компактного пользовательского интерфейса. (не отображать сразу весь функционал). Есть много вещей, которые могут быть расширены до него, например, разрешение сложных выражений в текстовом поле (в качестве ввода, которое может включать деревья выражений), разрешение пользовательских функций (аналогично калькулятору GNOME) и так далее! Сложность проекта не следует недооценивать, и нужно стараться, чтобы пользовательский интерфейс был как можно более компактным.Все и все, даже если интервьюеры не задают столько вопросов, связанных с деревьями выражений, тем не менее создание графического калькулятора может быть хорошим упражнением с графическим интерфейсом и проектом, который должен получить каждый разработчик!

Статьи по теме:

3. Snake Game

Snake Game — это , безусловно, проект, который должен получить каждый разработчик! В создании игры «Змейка» интересно то, что есть бесконечное множество способов сделать это! Некоторые мелочи в Snake могут сбить с толку кого угодно, поэтому такие компании, как Amazon и т. Д., Задают вопросы, связанные с дизайном игр Snake.Такие вопросы, как , как вы заново реализовали игру, чтобы вместо перезапуска игры, когда змея кусает себя, она разрезала сегменты змеи и уменьшала ее жизнь на один? или Что делать, если яблоко появляется у змеи или одного из ее сегментов? и Какой алгоритм вы бы использовали, чтобы этого не произошло? , Как бы вы могли создать анимированную игру «Змея », в которой использовались бы разные спрайты для головы, хвоста и тела змеи? .Последний вопрос очень актуален, и я сильно подозреваю, что интервьюеры перейдут к последнему вопросу, поскольку создание игры-змейки на основе спрайтов (похожей на Google Snake) не так тривиально, как просто создание игры-змейки! Техника рендеринга — вот что действительно усложняет задачу.

Статьи по теме:

4. TicTacToe / Connect 4 с AI

Звучит просто, правда? Мы говорим о непревзойденном AI — тот, который требует минимаксного алгоритма и отсечения альфа-бета! Как создать ИИ для настольной игры — этот вопрос задают во многих собеседованиях по проектированию систем, и интервьюеры будут продолжать задавать этот вопрос, пока он не станет тривиальным для всех! Создать непревзойденный ИИ TicTacToe довольно просто, и похвастаться нечем, но ИИ для других настольных игр, таких как Connect 4 и особенно Chess, может быть довольно сложным (поскольку он включает в себя обрезку альфа-бета и обработку с множеством угловых случаев).

Статьи по теме:

5. Оболочка терминала

Оболочки включают в себя много обработки строк и разумное использование двухстековой модели для хранения истории команд и перемещения между ними! Создание оболочки терминала — отличный проект для обучения системному программированию, поскольку он включает в себя включение / выключение большого количества битовых флагов для входа в режим в необработанном режиме . В настоящее время во многих приложениях с графическим интерфейсом есть графическая консоль, которая работает так же, как команды оболочки вводятся, анализируются и затем обрабатываются! В древних играх была консоль, которая часто была в то время единственным средством взаимодействия (текстовые приключенческие игры, у которых было свое окно)! В какой-то момент оболочки терминалов также могут включать в себя своего рода метапрограммирование (динамическое общение с другими программами)!

Ниже приведены некоторые соответствующие статьи, которые вы можете найти, чтобы узнать больше о терминальных оболочках (или консолях) и о том, как их реализовать:

6.Судоку (с искусственным интеллектом)

Судоку — математическая головоломка, разработанная великим швейцарским математиком Леонардом Эйлером. Некоторые говорят, что изначально это была японская логическая головоломка, но мы не будем вдаваться в подробности. Мы займемся только проектом — который касается создания генератора судоку, а также решателя (решение будет выполняться AI-агентом) Судоку может быть довольно сложным, особенно если головоломка должна генерироваться в зависимости от сложности, как это потребует использования Las Vegas , а также высокого уровня обобщения! Часть AI довольно тривиальна, но в зависимости от вашей реализации и структуры данных, которую вы используете, может быть сложным .
Например, это может быть сложно, если вы определите сетку как матрицу, а не как массив! Обратите внимание, что мы не поместили судоку в указанную выше категорию — это потому, что судоку — это однопользовательская настольная игра , . Игрок играет в судоку с помощью , сам , а нет второго игрока в игре, что означает отсутствие необходимости генерировать возможность на каждом шаге. Есть много способов создать ИИ — вы можете просто использовать отслеживание с возвратом или вы можете использовать расширенные методы ИИ, такие как распространение ограничений , и использовать структуры данных, такие как BST.

Статьи по теме:

7. Редактор узлов

Во многих приложениях с графическим интерфейсом в настоящее время есть что-то, что называется редактор узлов . В настоящее время ожидается, что в каждом продуктивном программном обеспечении будет редактор узлов! Программное обеспечение для 3D-моделирования, такое как Houdini и Blender, игровые движки, такие как Unity и Unreal, и программы для рассказывания историй, такие как Twine — все они имеют редактор узлов. Узел-редактор может быть всех видов, но фундаментальный принцип заключается в том, что существуют базовые объекты, называемые узлами , , в которых имеется контакт , , который должен подключаться к другому контакту других узлов! И узлы соединены посредством проводов , которые в основном представлены кривыми Безье , но некоторые представляют их как эллиптические кривые (Twine) или простые линии (Blender 1.8). Я рекомендую вам использовать кривые Безье в вашем проекте, так как сейчас это , мода ! Ниже приведены некоторые статьи, которые помогут вам создать редактор узлов: —

Статьи по теме:

Если вы используете Javascript, попробуйте Rete.js

8. Веб-сканер

Веб-сканеры могут быть загадочными, но не Многие знают секрет создания масштабируемого веб-сканера , и именно так интервьюеры отбирают лучших кандидатов! Google задает этот вопрос о внедрении веб-сканера во многих своих собеседованиях по проектированию систем, и было бы трудно ответить, если бы кто-то никогда не создавал свой веб-сканер! Ниже приведены некоторые соответствующие статьи, которые вы можете прочитать, чтобы узнать, как сделать свой веб-сканер:

9.Пасьянс Клондайк / Паук

Существуют сотни различных разновидностей пасьянсов, таких как Гольф, Трипикс, Игра Пекарей, Тринадцать и так далее, но, вероятно, самые сложные из них — это Клондайк и Пасьянс Паук! В пасьянсе «Клондайк» (который многие называют просто пасьянсом) можно использовать различные структуры данных, от стека до развернутых деревьев! Также в пасьянсах можно использовать алгоритм Fisher-Yates Shuffle!

Статьи по теме:

10. Шахматная игра

Шахматная игра всегда будет проектом, к которому каждый разработчик должен приложить свои руки (по крайней мере, каждый разработчик, который хочет быть инженером-программистом)! В шахматной игре есть множество движущихся частей и множество угловых ситуаций, которые необходимо учитывать! Это включает в себя много теории графов, и даже на сегодняшний день создание непревзойденного ИИ для шахмат — не детская игра! Даже с помощью минимаксного алгоритма может быть очень сложно создать непревзойденный ИИ для шахмат (поскольку количество комбинаций очень велико), и необходимо применить некоторые методы оптимизации производительности, чтобы уменьшить накладные расходы на память! Игра в шахматы также может проверить ваши дизайнерские навыки, например, . Реализуете ли вы повторяющееся поведение или используете концепцию наследования и т. Д.?

Статьи по теме:

13 интересных идей и тем проекта структуры данных для начинающих [2021]

На главную> Наука о данных> 13 интересных идей и тем проекта структуры данных для начинающих [2021]

В мире информатики структура данных относится к формату, который содержит набор значений данных, их взаимосвязи и функции, которые могут быть применены к данным.Структуры данных упорядочивают данные таким образом, чтобы к ним можно было получить доступ и работать с ними с помощью определенных алгоритмов более эффективно. В этой статье мы перечислим несколько полезных проектов структур данных, которые помогут вам учиться, создавать и внедрять инновации!

Опыт программирования не требуется. 360 ° Карьерная поддержка. Диплом PG в области машинного обучения и искусственного интеллекта от IIIT-B и выше

Основы структуры данных

Структуры данных можно разделить на следующие основные типы:

  • Массивы
  • Связанные списки
  • Стеки
  • Очереди
  • Деревья
  • Хеш-таблицы
  • Графики

Выбор подходящей настройки для ваших данных является неотъемлемой частью процесса программирования и решения проблем.И вы можете заметить, что структуры данных организуют абстрактные типы данных в конкретных реализациях. Для достижения этого результата они используют различные алгоритмы, такие как сортировка, поиск и т. Д.

С появлением больших данных и аналитики изучение этих основ стало практически необходимым для специалистов по данным. Обучение обычно включает в себя различные проекты структур данных, позволяющие синтезировать знания из реального опыта. Вот список тем, с которых можно начать!

Идеи проектов структур данных

1.Неизвестные деревья двоичного поиска

Элементы, такие как имена, числа и т. Д., Могут храниться в памяти в отсортированном порядке, называемом деревьями двоичного поиска или BST. И некоторые из этих структур данных могут автоматически балансировать свою высоту при вставке или удалении произвольных элементов. Поэтому они известны как самобалансирующиеся BST. Кроме того, могут быть разные реализации этого типа, такие как деревья BT, деревья AVL и красно-черные деревья. Но есть много других менее известных казней, о которых вы можете узнать.Некоторые примеры включают деревья АА, 2-3 дерева, деревья-козлы отпущения и деревья-козлы отпущения.

Вы можете основать свой проект на этих альтернативах и изучить, как они могут превзойти другие широко используемые BST в различных сценариях. Например, растопыренные деревья могут оказаться быстрее красно-черных деревьев в условиях серьезной временной локализации.

2. BST, следующие алгоритму мемоизации

Мемоизация, связанная с динамическим программированием. В BST с уменьшенной памятью каждый узел может запоминать функцию своих поддеревьев.Рассмотрим пример BST людей, упорядоченных по возрасту. Теперь позвольте дочерним узлам хранить максимальный доход каждого человека. С помощью этой структуры вы можете отвечать на такие вопросы, как «Каков максимальный доход людей в возрасте от 18,3 до 25,3 лет?» Он также может обрабатывать обновления в логарифмическом времени.

Более того, такие структуры данных легко реализовать на языке C. Вы также можете попытаться связать его с Ruby и удобным API. Выберите интерфейс, который позволяет вам указывать «лямбда» в качестве функции упорядочивания и функции запоминания поддерева.В общем, вы можете ожидать, что BST с уменьшенной запоминанием будут самобалансирующимися BST с небольшим количеством дополнительной бухгалтерской отчетности.

Касса: Типы двоичного дерева

3. Время вставки кучи

При поиске проектов структур данных вы хотите столкнуться с определенными проблемами, которые решаются с помощью творческих подходов. Один из таких уникальных исследовательских вопросов касается среднего времени вставки регистра для двоичных структур данных кучи. Согласно некоторым источникам в Интернете, это постоянное время, в то время как другие подразумевают, что это время log (n).

Но Боллобас и Саймон в своей статье, озаглавленной «Повторяющаяся случайная вставка в приоритетную очередь», дают числовой ответ. Во-первых, они предполагают сценарий, в котором вы хотите вставить n элементов в пустую кучу. На то же самое может быть «n!» Заказов. Затем они применяют метод средней стоимости, чтобы доказать, что время вставки ограничено константой 1,7645.

4. Оптимальные треапы с параметрами изменения приоритета

Treap — это комбинация BST и куч.Эти рандомизированные структуры данных включают в себя назначение конкретных приоритетов узлам. Вы можете выбрать проект, который оптимизирует набор параметров при различных настройках. Например, вы можете установить более высокие предпочтения для узлов, к которым обращаются чаще, чем к другим. Здесь каждый доступ запускает двойной процесс:

  • Выбор случайного числа
  • Замена приоритета узла на этот номер, если он оказывается выше предыдущего приоритета

В результате этой модификации дерево потеряет произвольную форму.Вероятно, что часто используемые узлы теперь будут рядом с корнем дерева, что обеспечит более быстрый поиск. Итак, поэкспериментируйте с этой структурой данных и попытайтесь основывать свои аргументы на доказательствах.

В конце проекта вы можете либо сделать первоначальное открытие, либо даже сделать вывод, что изменение приоритета узла не обеспечивает большой скорости. Тем не менее, это будет актуальное и полезное упражнение.

5. Исследовательский проект по деревьям k-d

K-мерных деревьев или k-d деревьев организуют и представляют пространственные данные.Эти структуры данных имеют несколько применений, в частности, при многомерном ключевом поиске, таком как поиск ближайшего соседа и поиск по диапазону. Вот как работают k-d деревья:

  • Каждый листовой узел двоичного дерева является k-мерной точкой
  • Каждый нелистовой узел разделяет гиперплоскость (которая перпендикулярна этому измерению) на два полупространства
  • Левое поддерево конкретного узла представляет точки слева от гиперплоскости. Точно так же правое поддерево этого узла обозначает точки в правой половине.

Вы можете исследовать еще один шаг и построить самоуравновешенное k-d дерево, в котором каждый листовой узел будет находиться на одинаковом расстоянии от корня. Кроме того, вы можете протестировать его, чтобы определить, окажутся ли такие сбалансированные деревья оптимальными для определенного типа приложений.

Здесь мы рассмотрели пять интересных идей, которые вы можете изучить, исследовать и опробовать. Теперь давайте рассмотрим еще несколько проектов по структурам данных и алгоритмам.

Чтение: Заработная плата специалиста по данным в Индии

6.Рыцарские муки

В этом проекте мы разберемся в действии двух алгоритмов — BFS и DFS. BFS означает поиск в ширину и использует структуру данных очереди для поиска кратчайшего пути. Принимая во внимание, что DFS относится к поиску в глубину и просматривает структуры данных стека.

Для начала вам понадобится структура данных, аналогичная двоичным деревьям. Теперь предположим, что у вас есть стандартная шахматная доска 8 на 8, и вы хотите показать движения коня в игре.Как вы знаете, основной ход коня в шахматах — это два шага вперед и один шаг в сторону. Обращаясь в любом направлении и получив достаточное количество поворотов, он может перемещаться из любого квадрата на доске в любой другой квадрат.

Если вы хотите узнать самый простой способ перемещения вашего коня из одного квадрата (или узла) в другой в двухмерной схеме, вам сначала нужно создать функцию, подобную приведенной ниже.

  • knight_plays ([0,0], [1,2]) == [[0,0], [1,2]]
  • knight_plays ([0,0], [3,3]) == [[0,0], [1,2], [3,3]]
  • knight_plays ([3,3], [0,0]) == [[3,3], [1,2], [0,0]]

Кроме того, для этого проекта потребуются следующие задачи:

  • Создание сценария настольной игры и ночи
  • Рассмотрение всех возможных ходов коня как детей в древовидной структуре
  • Следить за тем, чтобы любой ход не сорвался с доски
  • Выбор алгоритма поиска кратчайшего пути в данном случае
  • Применение соответствующего алгоритма поиска для поиска наилучшего возможного хода от начального квадрата к конечному квадрату.

Продвинутая сертификация по науке о данных, 250+ партнеров по найму, 300+ часов обучения, 0% EMI

7. Быстрые структуры данных на языках систем, отличных от C

Программисты обычно быстро создают программы, используя языки высокого уровня, такие как Ruby или Python, но реализуют структуры данных на C / C ++. И они создают код привязки для соединения элементов. Однако считается, что язык C подвержен ошибкам, что также может вызвать проблемы с безопасностью. В этом и заключается интересная проектная идея.

Вы можете реализовать структуру данных на современном низкоуровневом языке, таком как Rust или Go, а затем привязать свой код к высокоуровневому языку. В этом проекте вы можете попробовать что-то новое, а также выяснить, как работают привязки. Если ваши усилия увенчаются успехом, вы даже можете вдохновить других на то же самое в будущем и улучшить ориентацию структур данных на производительность.

Также прочтите: Идеи проектов в области науки о данных для начинающих

8.Система поиска структур данных

Программное обеспечение направлено на автоматизацию и ускорение выбора структур данных для заданного API. Этот проект не только демонстрирует новые способы представления различных структур данных, но также оптимизирует набор функций для обеспечения логического вывода по ним. Ниже мы составили его краткое содержание.

  • Проект поисковой машины структуры данных требует знаний о структурах данных и взаимосвязях между различными методами.
  • Он вычисляет время, затрачиваемое каждой возможной составной структурой данных для всех методов.
  • Наконец, он выбирает лучшие структуры данных для конкретного случая.

Чтение: Идеи проекта интеллектуального анализа данных

9. Приложение телефонного справочника с использованием двусвязных списков

Этот проект может продемонстрировать работу приложений контактной книги, а также научить вас таким структурам данных, как массивы, связанные списки, стеки и очереди. Обычно управление телефонной книгой включает в себя операции поиска, сортировки и удаления. Отличительной особенностью поисковых запросов здесь является то, что пользователь видит предложения из списка контактов после ввода каждого символа.Вы можете прочитать исходный код свободно доступных проектов и воспроизвести его, чтобы развить свои навыки.

10. Пространственная индексация квадродеревьями

Структура данных квадродерева — это особый тип древовидной структуры, которая может рекурсивно разделить плоское двумерное пространство на четыре квадранта. Каждый иерархический узел в этой древовидной структуре имеет либо ноль, либо четыре дочерних элемента. Его можно использовать для различных целей, таких как хранение разреженных данных, обработка изображений и пространственное индексирование.

Пространственное индексирование — это эффективное выполнение выбранных геометрических запросов, которые составляют важную часть проектирования геопространственных приложений.Например, приложения для совместного использования поездок, такие как Ola и Uber, обрабатывают гео-запросы, чтобы отслеживать местонахождение такси и предоставлять пользователям обновления. Функция «Друзья рядом» Facebook также имеет аналогичные функции. Здесь связанные метаданные хранятся в виде таблиц, а пространственный индекс создается отдельно с координатами объекта. Задача задачи — найти точку, ближайшую к заданной.

Вы можете заниматься проектами структуры данных quadtree в широком диапазоне областей, от картографирования, городского планирования и планирования транспорта до управления стихийными бедствиями и смягчения их последствий.Мы предоставили краткое описание, чтобы развить ваши навыки решения проблем и анализа.

Цель: Создание структуры данных, позволяющей выполнять следующие операции

  • Вставить местоположение или геометрическое пространство
  • Поиск координат определенного места
  • Подсчитать количество ячеек в структуре данных в конкретной непрерывной области

11. Графические проекты на основе структур данных

Вы можете взяться за проект по топологической сортировке графа.Для этого вам потребуются предварительные знания алгоритма DFS. Вот основное различие между двумя подходами:

  • Мы печатаем вершину, а затем рекурсивно вызываем алгоритм для соседних вершин в DFS.
  • При топологической сортировке мы сначала рекурсивно вызываем алгоритм для смежных вершин. Затем мы помещаем содержимое в стопку для печати.

Следовательно, алгоритм топологической сортировки использует ориентированный ациклический граф или DAG для возврата массива узлов.

Рассмотрим простой пример заказа рецепта блинов. Для приготовления блинов вам понадобится определенный набор ингредиентов, таких как яйца, молоко, мука или смесь для блинов, масло, сироп и т. Д. Эту информацию, а также количество и порции можно легко представить в виде графика.

Но не менее важно знать точный порядок использования этих ингредиентов. Здесь вы можете реализовать топологическое упорядочение. Другие примеры включают создание диаграмм приоритетов для оптимизации запросов к базе данных и расписаний для программных проектов.Вот краткий обзор процесса для вашей справки:

  • Вызов алгоритма DFS для структуры данных графа, чтобы вычислить время окончания для вершин
  • Сохраните вершины в списке с убывающим порядком времени окончания
  • Выполнить топологическую сортировку для возврата упорядоченного списка

12. Числовые представления со списками произвольного доступа

В представлениях, которые мы видели в прошлом, числовые элементы обычно хранятся в биномиальных кучах.Но эти шаблоны также могут быть реализованы в других структурах данных. Окасаки разработал технику числового представления с использованием двоичных списков с произвольным доступом. Эти списки имеют много преимуществ:

  • Они позволяют вставлять и удалять с начала
  • Они разрешают доступ и обновление по определенному индексу

Узнать больше: Шесть наиболее часто используемых структур данных в R

13. Стековый текстовый редактор

Ваш обычный текстовый редактор может редактировать и сохранять текст во время его написания или редактирования.Итак, положение курсора изменилось несколько раз. Для достижения высокой эффективности нам требуется быстрая структура данных для вставки и изменения. А обычным массивам символов требуется время для хранения строк.

Для решения этих проблем вы можете поэкспериментировать с другими структурами данных, такими как буферы пропусков и связки. Ваша конечная цель будет заключаться в достижении более быстрой конкатенации, чем обычные строки, за счет меньшего непрерывного пространства памяти.

Заключение

Навыки структуры данных составляют основу разработки программного обеспечения, особенно когда речь идет об управлении большими наборами данных в современной цифровой экосистеме.Ведущие компании, такие как Adobe, Amazon и Google, нанимают на различные прибыльные должности в области структуры данных и алгоритмов. А на собеседовании рекрутеры проверяют не только ваши теоретические знания, но и практические навыки. Итак, попрактикуйтесь в вышеупомянутых проектах структуры данных, чтобы начать работу!

Если вам интересно узнать о науке о данных, ознакомьтесь с дипломом PG Diploma in Data Science IIIT-B и выше, который создан для работающих профессионалов и предлагает более 10 тематических исследований и проектов, практические семинары, наставничество с отраслевыми экспертами, 1 -on-1 с отраслевыми наставниками, 400+ часов обучения и помощь в работе с ведущими фирмами.

Подготовьтесь к карьере будущего

ОБНОВЛЕНИЕ И ДИПЛОМ PG ДИПЛОМА IIIT-BANGALORE В НАУКЕ ДАННЫХ

УЗНАТЬ БОЛЬШЕ @ ОБНОВЛЕНИЕ

Build и алгоритм с использованием этих 6 шагов

Как построить алгоритм за шесть шагов

  • Шаг 1. Определите цель алгоритма
  • Шаг 2. Доступ к историческим и текущим данным
  • Шаг 3. Выберите подходящие модели
  • Шаг 4: Точная настройка
  • Шаг 5. Визуализируйте свои результаты
  • Шаг 6. Непрерывное выполнение алгоритма

Слово «алгоритм» похоже на слово «искусственный интеллект» или «машинное обучение»; это цепляет и звучит важно и полезно, но знает ли кто-нибудь, кроме ученого, что на самом деле означает слово «алгоритм»?

На мой взгляд, слишком мало внимания уделяется практическим примерам использования, написанным на языке, понятном для нетехнических специалистов.Эта статья об алгоритмах — моя попытка.

Следующая статья даст вам быстрый, нетехнический обзор шагов, которые мы предприняли в Cervinodata, чтобы заставить работать наш первый алгоритм.

Если вы технический читатель, внизу есть раздел с более подробной информацией о технологии, которую мы использовали для работы нашего первого алгоритма.

Шаг 1. Определите цель алгоритма

Прежде чем вы начнете думать о технологии или методологии, вам нужно определить цель, которую вы хотите достичь.Спросите себя: «Что я хочу сделать, для чего нужен алгоритм?»

В нашем случае мы спросили себя: «Что нужно нашим клиентам, чтобы мы сделали, что требует алгоритма?»

На самом деле у нас было два запроса от нескольких клиентов, что привело к двум конкретным целям:

  • 1. Предоставьте информацию об их цене за клик (CPC), чтобы помочь маркетологу определить, достигнут ли он цели своей кампании.
  • 2. Помогите специалисту по маркетингу выделить кампании, требующие внимания, и сэкономить им время за счет устранения ручных усилий, которые обычно требуются для идентификации этих
  • Исходя из этих целей, мы решили создать алгоритм, который может делать две вещи:

  • 1.Прогнозируйте стоимость клика на следующие 14 дней
  • 2. Обнаружение аномалий, предупреждающих пользователя о необходимости проверить кампании конкретного клиента
  • Почему стоит цена за клик (CPC)?

    Цена за клик является ведущим индикатором для многих маркетологов, где затраты и «созданные кампании» являются входными переменными, а клики — их результатом (или выходными переменными).

    CPC соединяет вход и выход.

    Причина, по которой мы не использовали цену за конверсию, цену за транзакцию или результат на расходы на рекламу (ROAS), заключается в том, что кликов намного больше, чем конверсий или транзакций.Использование цены за клик позволяет нам получать более точные прогнозы с меньшим количеством данных. Как только прогнозы нам понравятся, мы можем использовать тот же алгоритм для уверенного тестирования стоимости транзакции или рентабельности инвестиций в рекламу.

    Шаг 2. Доступ к историческим и текущим данным

    Для любого алгоритма важны входные данные. Нам необходимо достаточное количество исторических данных, чтобы отличить тестовые данные от контрольных. Наши контрольные данные должны быть настроены так, чтобы проверять, правильно ли наш алгоритм предсказывает цену за клик. Мы используем данные от нескольких клиентов и разных платформ для множественных проверок.Это улучшит конечный результат.

    Шаг 3. Выберите подходящую модель (модели)

    В Интернете доступно множество моделей, но вопрос в том, какая из них вам нужна, чтобы достичь своей цели?

    После тестирования нескольких сложных и менее сложных моделей модель ARIMA лучше всего подходит для нашей цели. Эта относительно простая модель не требует большого количества данных или переменных (возьмем, например, погоду), чтобы делать прогнозы, что делает ее более практичной.

    Модель, которую вы используете, всегда должна обеспечивать баланс между простотой и производительностью.Более сложные модели могут дать более точные результаты, но обычно требуется больше времени, чтобы получить правильные результаты.

    Результатов на платформу

    Первоначально мы создали среднюю стоимость за клик для всех платформ вместе, прежде чем прогнозировать цену за клик, но это не дало нам желаемых результатов.

    Мы решили спрогнозировать цену за клик для каждой платформы отдельно по двум причинам: во-первых, характеристики каждой платформы различны, поэтому смешивание платформ также означало снижение понимания.Во-вторых, мы решили включить модель обнаружения аномалий, которая позволила нам отправлять пользователю более конкретные предупреждения. Теперь мы включаем Google Ads, Facebook Ads, Adform и LinkedIn Ads. Каждая платформа имеет заметно разные характеристики, как показано на графике ниже.

    Насколько вы уверены в модели?

    Ни одна модель сегодня не сможет точно предсказать будущее. Поэтому разумно работать с доверительным интервалом (CI) (поскольку скриншоты сделаны на голландском языке, CI = BI).Для такого рода прогнозов достаточно работать с 95% доверительным интервалом. Это означает, что мы на 95% уверены, что фактическая цена за клик находится между минимальным и максимальным порогом пропускной способности.

    Чем дальше в будущем будет ваш прогноз, тем шире станет полоса пропускания. Снимок экрана ниже дает соответствующее представление.

    Шаг 4: Точная настройка

    Наш алгоритм имеет общие параметры или настройки (одинаковые для всех клиентов) и определенные параметры для каждой платформы.Эти специфические для платформы параметры остаются одинаковыми для всех наших клиентов, но мы работаем над большей гибкостью. Это важно учитывать при построении собственного алгоритма.

    Важно отметить, что поддержание работы вашего алгоритма с постоянными настройками и обслуживанием имеет решающее значение. Создание алгоритма никогда не бывает разовым занятием, оно должно быть частью вашей долгосрочной стратегии.

    Предсказание против реальности

    На скриншотах ниже вы можете увидеть некоторые примеры прогноза Cervinodata CPC и его соотношения с реальностью.Сплошная линия показывает фактическую цену за клик за последние пару недель, пунктирная линия над и под закрашенной линией показывает предыдущий прогноз.

    Как видите, в одних случаях он был точным, а в других — неточным. Промах в прогнозе обычно можно объяснить изменением бюджета (после того, как прогноз был выполнен).

    Предсказание человеческого поведения по-прежнему для нас недоступно. 🙂

    Используйте свою голову

    Даже с отличной моделью, все равно будет хорошей идеей продолжать использовать свой собственный мозг и интуицию при интерпретации данных.Всегда будет контекст, который влияет на результат алгоритма, который не был учтен в модели. Подумайте, например, о крупном новостном событии, исключительно жарком дне и т. Д. Доверие своей интуиции позволит вам обнаружить интересные переменные, которые вы можете добавить в более поздние версии своей модели, и повысить ее точность.

    Шаг 5. Визуализируйте свои результаты

    Когда у вас есть необходимый окончательный результат, разумно хорошо подумать о том, как (и где) вы хотите его представить.Существует множество решений для информационных панелей, но для этого мы по-прежнему предпочитаем Klipfolio. Klipfolio предлагает как просмотр на экране телевизора, так и на рабочем столе, и на мобильном устройстве и имеет отличные индикаторы, которые позволяют выделить определенные части ваших данных, требующие особого внимания.

    Шаг 6. Непрерывное выполнение алгоритма

    После того, как мы провели несколько успешных тестов и поделились результатами с нашими клиентами, мы были достаточно уверены, чтобы начать работу над правильной инфраструктурой, которая позволяет нам непрерывно запускать алгоритм без ручной работы.

    Легче сказать, чем сделать, чтобы ваш алгоритм стал надежным и постоянным. Для его настройки требуется довольно много технической работы. Но как только работа будет выполнена, вы сможете воспользоваться преимуществами и масштабировать приложение. Это было важно для нас, потому что мы ожидаем, что нам это понадобится для большего числа клиентов и с большим объемом данных. Но даже если вам не нужно масштабировать его, все равно необходимо настроить правильную инфраструктуру, чтобы можно было легко повторно использовать алгоритм (например, вам нужны сценарии, которые извлекают данные из места, запускайте модель (s ) и вернуть результаты для использования на панели управления).

    Мы решили реализовать алгоритм на сервере приложений, который мы называем «Предиктор». Наш механизм Cervinodata используется для сбора необходимых данных. Каждую ночь механизм Cervinodata делает данные доступными для Predictor, возвращает результаты и делает их доступными через безопасный URL-адрес REST. На скриншотах вы можете видеть, что мы используем Klipfolio для представления результатов. URL-адрес REST изначально связан с Klipfolio. Это интеграция Cervinodata. Поскольку Klipfolio может обновлять данные автоматически, мы можем каждое утро предоставлять нашим клиентам свежий прогноз на их панели инструментов.

    Подробная информация о стеке технологий для технарей

    Для прогнозирования стоимости клика мы используем модели ARIMA: «Интегрированное скользящее среднее с авторегрессией». Подробнее см. Здесь.

    В модели ARIMA выполняются два прогноза; один для CPC сегодня до 13 дней в будущем и один с 14 дней назад до вчерашнего дня. Прогноз прошлого используется для проверки прогноза (потому что мы можем сразу сравнить его с фактической ценой за клик).

    Для обоих прогнозов используются данные из 45 точек данных, предшествующих первому дню прогноза.Другими словами, для прогнозирования будущего это означает, что мы используем данные с 45 дней до вчерашнего дня для прогнозирования на 13 дней вперед. А для предсказания проверки мы используем данные с 59 по 15 дней назад.

    Для обнаружения аномалий мы используем scipy.signal.find_peaks. Подробнее см. Здесь.

    Для инфраструктуры Predictor мы используем кластер Google Kubernetes Engine. Подробнее см. Здесь.

    Для сбора и подготовки данных мы используем Cervinodata, а для визуализации — Klipfolio.

    Кроме того, мы используем Klipfolio API, чтобы легко копировать и вставлять информационные панели, поэтому мы можем быстро и легко развернуть информационные панели на нескольких клиентах.

    О Cervinodata

    Cervinodata позволяет агентствам интернет-маркетинга и организациям среднего размера быстрее и лучше получать информацию об эффективности своих рекламных кампаний и веб-сайтов.

    Мы добавляем интеллект в наши продукты простым в использовании способом, так что не только 1% специалистов по данным могут использовать его, но и 99% нетехнических профессионалов, которым он нужен для принятия решений.

    Мы считаем, что когда маркетологи сочетают интуицию с правильными цифрами, они могут значительно повысить свою эффективность. Не стесняйтесь обращаться ко мне по [email protected]
    Если вы хотите узнать больше о нашем прогнозе цены за клик или попробовать его самостоятельно.

    Cervinodata является продуктом Cervino Marketing. Cervino Marketing является давним партнером Klipfolio с начала 2014 года.

    Полевое руководство из 6 шагов для создания проектов машинного обучения | Даниэль Бурк

    1. Определение проблемы — Какую бизнес-проблему мы пытаемся решить? Как это можно назвать проблемой машинного обучения?
    2. Данные — Если машинное обучение извлекает информацию из данных, какие данные у нас есть? Как это соответствует определению проблемы? Наши данные структурированы или неструктурированы? Статический или потоковый?
    3. Оценка — Что определяет успех? Достаточно ли хороша модель машинного обучения с точностью 95%?
    4. Функции — Какие части наших данных мы собираемся использовать для нашей модели? Как то, что мы уже знаем, может повлиять на это?
    5. Моделирование — Какую модель выбрать? Как вы можете это улучшить? Как вы его сравниваете с другими моделями?
    6. Эксперименты — Что еще мы могли попробовать? Наша развернутая модель работает так, как мы ожидали? Как меняются другие шаги в зависимости от того, что мы обнаружили?

    Давайте углубимся в каждую из них.

    Чтобы решить, может ли ваша компания использовать машинное обучение, первым делом нужно сопоставить бизнес-задачу, которую вы пытаетесь решить, проблему машинного обучения.

    Четыре основных типа машинного обучения — это обучение с учителем, обучение без учителя, трансферное обучение и обучение с подкреплением (есть также полу-контролируемое обучение, но я оставил его для краткости). Три наиболее часто используемых в бизнес-приложениях — это обучение с учителем, обучение без учителя и трансферное обучение.

    Обучение с учителем

    Обучение с учителем называется контролируемым, потому что у вас есть данные и метки. Алгоритм машинного обучения пытается узнать, какие закономерности в данных приводят к меткам. Контролируемая часть происходит во время тренировки. Если алгоритм угадывает неправильную метку, он пытается исправить себя.

    Например, если вы пытались предсказать болезнь сердца у нового пациента. У вас могут быть анонимные медицинские карты 100 пациентов в качестве данных, а также информация о том, были ли у них сердечные заболевания в качестве метки.

    Алгоритм машинного обучения может просматривать медицинские записи (входные данные) и выяснять, есть ли у пациента заболевание сердца (выходные данные), а затем выяснять, какие закономерности в медицинских записях приводят к сердечным заболеваниям.

    Получив обученный алгоритм, вы можете пройти через него медицинские записи (входные данные) нового пациента и получить прогноз, есть ли у него сердечное заболевание (выходные данные). Важно помнить, что этот прогноз не точен. Это возвращается как вероятность.

    Алгоритм гласит: «Судя по тому, что я видел раньше, похоже, что медицинские записи новых пациентов на 70% совпадают с данными о тех, кто страдает сердечными заболеваниями».

    Обучение без учителя

    Обучение без учителя — это когда у вас есть данные, но нет меток. Эти данные могут быть историей покупок клиентов вашего онлайн-магазина видеоигр. Используя эти данные, вы можете сгруппировать похожих клиентов вместе, чтобы предлагать им специализированные предложения. Вы можете использовать алгоритм машинного обучения, чтобы сгруппировать клиентов по истории покупок.

    После проверки групп вы предоставляете ярлыки. Может быть группа, интересующаяся компьютерными играми, другая группа, которая предпочитает консольные игры, а другая группа, которая покупает только старые игры со скидкой. Это называется кластеризацией.

    Важно помнить, что алгоритм не предоставлял эти метки. Он обнаружил закономерности между похожими клиентами, и, используя свои знания в предметной области, вы предоставили ярлыки.

    Трансферное обучение

    Трансферное обучение — это когда вы берете информацию, полученную в существующей модели машинного обучения, и адаптируете ее к вашей собственной проблеме.

    Обучение модели машинного обучения с нуля может быть дорогостоящим и трудоемким. Хорошая новость в том, что вам не всегда нужно это делать. Когда алгоритмы машинного обучения находят закономерности в одном виде данных, эти шаблоны можно использовать в другом типе данных.

    Допустим, вы страховая компания и хотите создать текстовую модель классификации, чтобы определить, виноват ли кто-то, подающий страховое требование по автомобильной катастрофе (причиной аварии), или нет (не вызвал несчастный случай).

    Вы можете начать с существующей текстовой модели, которая прочитала всю Википедию и запомнила все шаблоны между разными словами, например, какое слово с большей вероятностью появится следующим за другим. Затем, используя свои претензии по страхованию автомобилей (данные) вместе с их результатами (метки), вы можете настроить существующую текстовую модель для своей собственной проблемы.

    Если машинное обучение можно использовать в вашем бизнесе, скорее всего, оно подпадает под один из этих трех типов обучения.

    Но давайте разберем их дальше на классификацию, регрессию и рекомендации.

    • Классификация — Вы хотите предсказать, будет ли что-то тем или иным? Например, уйдет ли клиент или нет? Или есть у пациента болезнь сердца или нет? Учтите, что может быть больше двух вещей. Два класса называют двоичной классификацией, более двух классов — многоклассовой классификацией. Мульти-метка — это когда элемент может принадлежать более чем к одному классу.
    • Регрессия — Вы хотите предсказать определенное количество чего-либо? Например, за сколько будет продаваться дом? Или сколько клиентов посетят ваш сайт в следующем месяце?
    • Рекомендация — Вы хотите кому-то что-то порекомендовать? Например, продукты для покупки на основе их предыдущих покупок? Или статьи для чтения на основе их истории чтения?

    Теперь, когда вы это знаете, ваш следующий шаг — определить бизнес-проблему в терминах машинного обучения.

    Давайте использовать предыдущий пример автострахования. Вы получаете тысячи претензий в день, которые ваши сотрудники читают и решают, виноват ли человек, отправивший претензию, или нет.

    Но теперь количество претензий начинает поступать быстрее, чем ваши сотрудники могут их обработать. У вас есть тысячи примеров прошлых претензий, которые признаны виновными или нет.

    Может ли помочь машинное обучение?

    Вы уже знаете ответ. Но посмотрим. Подходит ли эта проблема к любой из трех вышеперечисленных? Классификация, регресс или рекомендация?

    Давайте перефразируем.

    Мы — автомобильная страховая компания, которая хочет классифицировать поступающие претензии по автострахованию на виновные или нет.

    Видите ключевое слово? Классифицируйте.

    Оказывается, это потенциально может быть проблема классификации машинного обучения. Я говорю «потенциально», потому что есть шанс, что это может не сработать.

    Когда дело доходит до определения бизнес-проблемы как проблемы машинного обучения, начните с простого: более одного предложения — это слишком много. При необходимости добавьте сложности.

    Данные, которые у вас есть или которые вам нужно собрать, будут зависеть от проблемы, которую вы хотите решить.

    Если у вас уже есть данные, скорее всего, они будут в одной из двух форм. Структурированный или неструктурированный. В каждом из них у вас есть статические или потоковые данные.

    • Структурированные данные — Представьте себе таблицу строк и столбцов, электронную таблицу транзакций клиентов Excel, базу данных записей пациентов. Столбцы могут быть числовыми, например, средняя частота пульса, категориальными, например пол, или порядковыми, например интенсивностью боли в груди.
    • Неструктурированные данные — Все, что не может быть немедленно помещено в формат строки и столбца, изображения, аудиофайлы, текст на естественном языке.
    • Статические данные — Существующие исторические данные, которые вряд ли будут изменены. История покупок клиентов вашей компании — хороший тому пример.
    • Потоковые данные — Данные, которые постоянно обновляются, старые записи могут быть изменены, новые записи постоянно добавляются.

    Есть совпадения.

    Ваша статическая структурированная таблица с информацией может иметь столбцы, содержащие текст и фотографии на естественном языке, и постоянно обновляться.

    Для прогнозирования сердечных заболеваний в одном столбце может быть указан пол, в другом — средняя частота пульса, в другом — среднее кровяное давление, в другом — интенсивность боли в груди.

    Для примера страхового возмещения один столбец может быть текстом, который клиент отправил для претензии, другой может быть изображением, которое он отправил вместе с текстом, а последний столбец — результатом претензии.Эта таблица ежедневно обновляется новыми заявками или измененными результатами старых заявлений.

    Два примера структурированных данных с разными типами данных внутри них. Таблица 1.0 содержит числовые и категориальные данные. Таблица 2.0 содержит неструктурированные данные с изображениями и текстом на естественном языке, но представлена ​​в структурированном виде.

    Принцип остается. Вы хотите использовать имеющиеся у вас данные, чтобы получить представление или что-то предсказать.

    Для обучения с учителем это включает в себя использование функциональной (ых) переменной (ов) для прогнозирования целевой (ых) переменной (ов).Переменной признака для прогнозирования сердечного заболевания может быть пол, а целевой переменной — наличие у пациента сердечного заболевания.

    Таблица 1.0 разбита на столбец идентификаторов (желтый, не используется для построения модели машинного обучения), переменные функций (оранжевый) и целевые переменные (зеленый). Модель машинного обучения находит закономерности в переменных функций и прогнозирует целевые переменные.

    Для обучения без учителя у вас не будет ярлыков. Но вы все равно захотите найти закономерности. Это означает группирование похожих выборок и поиск выборок, которые являются выбросами.

    Что касается трансферного обучения, ваша проблема остается проблемой контролируемого обучения, за исключением того, что вы используете шаблоны, которые алгоритмы машинного обучения извлекли из других источников данных, отдельно от ваших.

    Помните: если вы используете данные о клиентах, чтобы улучшить свой бизнес или предложить им более качественные услуги, важно сообщить им об этом. Вот почему вы видите повсюду всплывающие окна «этот сайт использует файлы cookie». Веб-сайт использует то, как вы его просматриваете, вероятно, вместе с каким-то машинным обучением для улучшения своего предложения.

    Вы определили свою бизнес-проблему в терминах машинного обучения и у вас есть данные. Теперь определите, что определяет успех.

    Существуют различные показатели оценки для задач классификации, регрессии и рекомендаций. Какой из них вы выберете, будет зависеть от вашей цели.

    Чтобы этот проект был успешным, модель должна иметь точность более 95% в зависимости от того, виноват кто-то или нет.

    Модель с точностью 95% может показаться неплохой для предсказания того, кто виноват в страховом возмещении.Но для прогнозирования сердечных заболеваний вам, вероятно, нужны лучшие результаты.

    Другие вещи, которые следует учитывать при проблемах классификации.

    • Ложноотрицательные — Модель предсказывает отрицательное, фактически положительное. В некоторых случаях, например, при прогнозировании спама в электронной почте, ложноотрицательные результаты не представляют особого беспокойства. Но если система компьютерного зрения беспилотных автомобилей не предсказывает пешехода, когда он был, это плохо.
    • Ложные срабатывания — Модель предсказывает положительные, фактически отрицательные.Может показаться нормальным предсказать, что у кого-то есть болезнь сердца, хотя это не так. Лучше перестраховаться, правда? Нет, если это отрицательно влияет на образ жизни человека или заставляет его придерживаться плана лечения, в котором он не нуждается.
    • Истинные отрицания — Модель предсказывает отрицательное, фактически отрицательное. Это хорошо.
    • Истинные положительные результаты — Модель предсказывает положительные, на самом деле положительные. Это хорошо.
    • Precision — Какая доля положительных прогнозов была на самом деле верной? Модель, которая не дает ложных срабатываний, имеет точность 1.0.
    • Напомнить — Какая доля фактических положительных результатов была предсказана правильно? Модель, которая не дает ложноотрицательных результатов, имеет отзыв 1,0.
    • Оценка F1 — Сочетание точности и отзывчивости. Чем ближе к 1.0, тем лучше.
    • Кривая рабочих характеристик приемника (ROC) и площадь под кривой (AUC) — Кривая ROC представляет собой график, на котором сравнивается частота истинных положительных и ложных положительных результатов. Метрика AUC — это площадь под кривой ROC. Модель, прогнозы которой на 100% ошибочны, имеет AUC, равный 0.0, тот, чьи прогнозы верны на 100%, имеет AUC 1,0.

    Для задач регрессии (когда вы хотите предсказать число) вам нужно свести к минимуму разницу между тем, что предсказывает ваша модель, и действительным значением. Если вы пытаетесь предсказать цену, по которой будет продаваться дом, вам нужно, чтобы ваша модель была как можно ближе к реальной цене. Для этого используйте MAE или RMSE.

    Используйте RMSE, если вы хотите, чтобы большие ошибки были более значительными. Например, прогнозировать, что дом будет продан за 300 000 долларов вместо 200 000 и будет дешевле 100 000 долларов, более чем в два раза хуже, чем продать за 50 000 долларов.Или MAE, если скидка на 100 000 долларов вдвое хуже, чем на 50 000 долларов.

    Проблемы с рекомендациями сложнее проверить экспериментально. Один из способов сделать это — взять часть ваших данных и скрыть ее. Когда ваша модель построена, используйте ее, чтобы предсказать рекомендации для скрытых данных и посмотреть, как они выстраиваются.

    Допустим, вы пытаетесь порекомендовать покупателям товары в своем интернет-магазине. У вас есть исторические данные о покупках за 2010–2019 годы. Вы можете построить модель на основе данных за 2010–2018 годы, а затем использовать ее для прогнозирования покупок в 2019 году.Тогда это становится проблемой классификации, потому что вы пытаетесь определить, может ли кто-то купить товар.

    Однако традиционные показатели классификации не подходят для решения проблем с рекомендациями. Точность и отзыв не имеют понятия о порядке.

    Если ваша модель машинного обучения вернула список из 10 рекомендаций для показа покупателю на вашем веб-сайте, вы бы хотели, чтобы лучшие из них отображались первыми, верно?

    • Точность @ k (точность до k) — То же, что и обычная точность, однако вы выбираете отсечку, k.Например, точность 5 означает, что нас интересуют только 5 основных рекомендаций. У вас может быть 10 000 товаров. Но вы не можете рекомендовать их всех своим клиентам.

    Начнем с того, что у вас может не быть точных цифр для каждого из них. Но знание того, на какие метрики следует обращать внимание, дает вам представление о том, как оценивать свой проект машинного обучения.

    Не все данные одинаковы. И когда вы слышите, как кто-то ссылается на функции, это означает, что они имеют в виду разные типы данных в данных.

    Три основных типа характеристик: категориальные, непрерывные (или числовые) и производные.

    • Категориальные признаки — Одно или другое. Например, в нашей проблеме с сердечным заболеванием — пол пациента. Или для интернет-магазина, независимо от того, совершил ли кто-то покупку или нет.
    • Непрерывные (или числовые) функции — Числовое значение, такое как средняя частота пульса или количество входов в систему.
    • Производные функции — Функции, которые вы создаете на основе данных.Часто называется проектированием функций. Разработка функций — это то, как эксперт в предметной области берет свои знания и кодирует их в данные. Вы можете объединить количество входов в систему с отметками времени, чтобы функция называлась временем с момента последнего входа в систему. Или превратите даты из чисел в «это будний день (да)» и «это будний день (нет)».

    Текст, изображения и почти все, что вы можете себе представить, также может быть функцией. Тем не менее, все они превращаются в числа, прежде чем алгоритм машинного обучения сможет их смоделировать.

    Некоторые важные вещи, о которых следует помнить, когда речь идет о функциях.

    • Сохраняйте их неизменными во время экспериментов (обучения) и производства (тестирования). — Модель машинного обучения должна быть обучена функциям, максимально приближенным к тому, для чего она будет использоваться в реальной системе.
    • Работа с экспертами в предметной области — Что вы уже знаете о проблеме, как это может повлиять на то, какие функции вы используете? Сообщите об этом вашим инженерам по машинному обучению и специалистам по обработке данных.
    • Стоят ли? — Если только 10% ваших образцов имеют функцию, стоит ли включать ее в модель? Отдавайте предпочтение функциям с наибольшим охватом. Те, для которых есть данные по множеству образцов.
    • Идеально равно неисправному — Если ваша модель демонстрирует идеальные характеристики, вероятно, где-то у вас есть утечка функций. Это означает, что данные, на которых обучена ваша модель, используются для ее тестирования. Нет идеальной модели.

    Вы можете использовать функции для создания простой базовой метрики.Специалист в данной области по оттоку клиентов может знать, что кто-то с вероятностью 80% откажется от членства после 3 недель отсутствия входа в систему.

    Или агент по недвижимости, который знает цены на дома, может знать дома с более чем 5 спальнями и 4 ванными продать более чем за 500 000 долларов.

    Они упрощены и не обязательно должны быть точными. Но это то, что вы собираетесь использовать, чтобы увидеть, можно ли улучшить машинное обучение.

    После того, как вы определили проблему, подготовили данные, критерии оценки и характеристики, пора моделировать.

    Моделирование разбивается на три части: выбор модели, улучшение модели, сравнение ее с другими.

    Выбор модели

    При выборе модели вы захотите принять во внимание интерпретируемость и простоту отладки, количество данных, ограничения на обучение и прогнозирование. ВНИМАНИЕ !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!

    • Интерпретируемость и простота отладки — Почему модель приняла решение? Как исправить ошибки?
    • Объем данных — Сколько у вас данных? Изменится ли это?
    • Ограничения обучения и прогнозирования — Это связано с вышеизложенным, сколько времени и ресурсов у вас есть для обучения и прогнозирования?

    Чтобы решить эту проблему, начните с простого.Современная модель может быть соблазнительной. Но если для обучения требуется в 10 раз больше вычислительных ресурсов, а время прогнозирования в 5 раз больше для повышения вашей метрики оценки на 2%, это может быть не лучшим выбором.

    Линейные модели, такие как логистическая регрессия, обычно легче интерпретировать, они очень быстро обучаются и предсказывают быстрее, чем более глубокие модели, такие как нейронные сети.

    Но вполне вероятно, что ваши данные взяты из реального мира. Данные из реального мира не всегда линейны.

    Что тогда?

    Ансамбли деревьев решений и алгоритмов с градиентным усилением (причудливые слова, определения, пока не важные) обычно лучше всего работают со структурированными данными, такими как таблицы Excel и фреймы данных. Загляните в случайные леса, XGBoost и CatBoost.

    Глубинные модели, такие как нейронные сети, обычно лучше всего работают с неструктурированными данными, такими как изображения, аудиофайлы и текст на естественном языке. Однако компромисс заключается в том, что их обучение обычно занимает больше времени, их труднее отлаживать, и время прогнозирования занимает больше времени.Но это не значит, что вы не должны их использовать.

    Трансферное обучение — это подход, который использует преимущества глубоких моделей и линейных моделей. Он включает в себя использование предварительно обученной глубокой модели и использование выученных ею шаблонов в качестве входных данных для вашей линейной модели. Это значительно экономит время на обучение и позволяет быстрее экспериментировать.

    Где мне найти предварительно обученных моделей?

    Предварительно обученные модели доступны в хабе PyTorch, хабе TensorFlow, модельном зоопарке и в Fast.AI фреймворк. Это хорошее место, чтобы в первую очередь поискать доказательства концепции.

    А как насчет других моделей?

    Для создания доказательства концепции вам вряд ли когда-либо придется создавать собственную модель машинного обучения. Люди уже написали для них код.

    Вы будете сосредоточены на подготовке входных и выходных данных таким образом, чтобы их можно было использовать с существующей моделью. Это означает, что ваши данные и ярлыки должны быть строго определены, а также необходимо понимать, какую проблему вы пытаетесь решить.

    Структура проекта машинного обучения: этапы, роли и инструменты

    Время чтения: 13 минут

    Различные предприятия используют машинное обучение для управления операциями и их улучшения. Несмотря на то, что проекты машинного обучения различаются по масштабу и сложности, требуются разные команды специалистов по обработке данных, их общая структура одинакова. Например, небольшая группа специалистов по анализу данных должна будет собирать, предварительно обрабатывать и преобразовывать данные, а также обучать, проверять и (возможно) развертывать модель для выполнения единственного прогноза.

    Специалисты по обработке данных Netflix будут следовать аналогичной схеме проекта, чтобы предоставлять персонализированные рекомендации 100-миллионной аудитории сервиса.

    В данной статье описан распространенный сценарий ML при реализации проекта. Мы поговорим об этапах проекта, членах команды data science, которые работают на каждом этапе, и инструментах, которые они используют.

    1. Стратегия: сопоставление проблемы с решением

    На первом этапе реализации проекта ML представители компании в основном намечают стратегические цели.Они предполагают решение проблемы, определяют объем работ и планируют развитие. Например, продажи в вашем магазине электронной коммерции ниже ожидаемых. Отсутствие анализа поведения клиентов может быть одной из причин вашего отставания от конкурентов.

    Несколько специалистов наблюдают за поиском решения.

    В этом случае главный аналитик (CAO) может предложить применить методы персонализации на основе машинного обучения. Эти методы позволяют предлагать сделки на основе предпочтений клиентов, поведения в сети, среднего дохода и истории покупок.

    В то время как бизнес-аналитик определяет осуществимость программного решения и устанавливает требования к нему, архитектор решения организует разработку. Итак, ответственность архитектора решения состоит в том, чтобы эти требования стали основой для нового решения. Подробнее о настройке стратегии машинного обучения мы рассказали в специальной статье.

    Должности: Главный аналитик (CAO), бизнес-аналитик, архитектор решений

    2.Подготовка и предварительная обработка наборов данных

    Данные — основа любого проекта машинного обучения. Второй этап реализации проекта сложен и включает сбор, выбор, предварительную обработку и преобразование данных. Каждый из этих этапов можно разбить на несколько этапов.

    Сбор данных

    Пришло время аналитику данных принять эстафету и проложить путь к внедрению машинного обучения. Задача аналитика данных — найти способы и источники сбора релевантных и всеобъемлющих данных, их интерпретации и анализа результатов с помощью статистических методов.

    Тип данных зависит от того, что вы хотите предсказать.

    Нет точного ответа на вопрос «Сколько данных нужно?» , потому что каждая проблема машинного обучения уникальна. В свою очередь, количество атрибутов, которые специалисты по данным будут использовать при построении прогнозной модели, зависит от прогнозной ценности атрибутов.

    Подход «Чем больше, тем лучше» является разумным для этого этапа. Некоторые специалисты по данным предлагают учитывать, что менее одной трети собранных данных могут быть полезными.Трудно оценить, какая часть данных даст наиболее точные результаты, пока не начнется обучение модели. Вот почему так важно собирать и хранить все данные — внутренние и открытые, структурированные и неструктурированные.

    Инструменты для сбора внутренних данных зависят от отрасли и инфраструктуры бизнеса. Например, те, кто ведет бизнес только в сети и хочет запустить кампанию по персонализации, могут опробовать такие инструменты веб-аналитики, как Mixpanel, Hotjar, CrazyEgg, известную аналитику Google и т. Д.Кроме того, файл веб-журнала может быть хорошим источником внутренних данных. Он хранит данные о пользователях и их поведении в сети: время и продолжительность посещения, просмотренные страницы или объекты и местоположение.

    Компании также могут дополнять свои собственные данные общедоступными наборами данных. Например, Kaggle, участники Github, AWS предоставляют бесплатные наборы данных для анализа.

    Должности: аналитик данных

    Визуализация данных

    Большой объем информации, представленной в графической форме, легче понять и проанализировать.Некоторые компании указывают, что аналитик данных должен уметь создавать слайды, диаграммы, диаграммы и шаблоны.

    Роли: аналитик данных
    Инструменты: Visualr, Tableau, Oracle DV, QlikView, Charts.js, dygraphs, D3.js

    Маркировка

    Машинное обучение с учителем, о котором мы поговорим ниже, влечет за собой обучение модели прогнозирования на основе исторических данных с заранее заданными целевыми ответами. Необходимо указать алгоритм, какие целевые ответы или атрибуты следует искать.Отображение этих целевых атрибутов в наборе данных называется маркировкой.

    Маркировка данных требует много времени и усилий, поскольку наборы данных, достаточные для машинного обучения, могут потребовать маркировки тысяч записей. Например, если ваш алгоритм распознавания изображений должен классифицировать типы велосипедов, эти типы должны быть четко определены и помечены в наборе данных. Вот несколько подходов, которые упрощают эту утомительную и трудоемкую процедуру.

    Аутсорсинг. Вы можете ускорить маркировку, передав ее участникам с платформ CrowdFlower или Amazon Mechanical Turk, если для маркировки не требуется больше, чем общие знания.

    Приобретение экспертов в предметной области. Но в некоторых случаях помощь в маркировке должны оказывать специалисты, обладающие знаниями в данной области. Например, проекты машинного обучения для здравоохранения могут потребовать наличия на борту клиницистов для маркировки медицинских тестов.

    CAPTCHA задач. Встраивание обучающих данных в задачи CAPTCHA может быть оптимальным решением для различных задач распознавания изображений.

    Трансферное обучение. Другой подход — перепрофилировать помеченные обучающие данные с помощью трансферного обучения.Этот метод основан на использовании знаний, полученных при решении аналогичных задач машинного обучения другими командами по анализу данных. Специалист по анализу данных должен определить, какие элементы исходного набора обучающих данных можно использовать для новой задачи моделирования. Трансферное обучение в основном применяется для обучения нейронных сетей — моделей, используемых для распознавания изображений или речи, сегментации изображений, моделирования движений человека и т. Д. Например, если бы вы открыли свой аналог магазина Amazon Go, вам пришлось бы обучить и развернуть объект. модели узнавания, позволяющие клиентам пропустить кассиров.Вместо того, чтобы делать несколько фотографий каждого предмета, вы можете автоматически сгенерировать тысячи их 3D-рендеров и использовать их в качестве обучающих данных.

    Роли: аналитик данных, специалист по данным, специалисты в предметной области, внешние участники
    Инструменты: краудсорсинговые платформы для маркировки, электронные таблицы

    Выбор данных

    После сбора всей информации аналитик данных выбирает подгруппу данных для решения определенной проблемы. Например, если вы сохраняете географическое положение своих клиентов, вам не нужно добавлять их мобильные телефоны и номера банковских карт в набор данных.Но история покупки была бы необходима. Выбранные данные включают атрибуты, которые необходимо учитывать при построении прогнозной модели.

    Специалист по анализу данных , который обычно отвечает за предварительную обработку и преобразование данных, а также за построение и оценку моделей, также может быть назначен для выполнения задач по сбору и отбору данных в небольших группах по анализу данных.

    Роли: аналитик данных, специалист по данным
    Инструменты: таблицы , MLaaS

    Предварительная обработка данных

    Цель предварительной обработки — преобразовать необработанные данные в форму, подходящую для машинного обучения.Структурированные и чистые данные позволяют специалистам по данным получать более точные результаты с помощью прикладной модели машинного обучения. Этот метод включает форматирование данных, очистку и выборку.

    Форматирование данных. Важность форматирования данных возрастает, когда данные собираются из разных источников разными людьми. Первая задача специалиста по данным — стандартизировать форматы записей. Специалист проверяет, одинаково ли записываются переменные, представляющие каждый атрибут. Названия продуктов и услуг, цены, форматы дат и адреса являются примерами переменных.Принцип согласованности данных также применяется к атрибутам, представленным числовыми диапазонами.

    Очистка данных. Этот набор процедур позволяет убрать шум и исправить несоответствия в данных. Специалист по данным может заполнить недостающие данные, используя методы вменения, например замена пропущенных значений атрибутами среднего. Специалист также обнаруживает выбросы — наблюдения, которые значительно отличаются от остальной части распределения. Если выброс указывает на ошибочные данные, специалист по обработке данных удаляет или исправляет их, если это возможно.Этот этап также включает удаление неполных и бесполезных объектов данных.

    Анонимизация данных. Иногда специалист по данным должен анонимизировать или исключить атрибуты, представляющие конфиденциальную информацию (например, при работе с медицинскими и банковскими данными).

    Выборка данных. Для анализа больших наборов данных требуется больше времени и вычислительных мощностей. Если набор данных слишком велик, можно использовать выборку данных. Специалист по анализу данных использует этот метод, чтобы выбрать меньшую, но репрезентативную выборку данных, чтобы создавать и запускать модели намного быстрее и в то же время для получения точных результатов.

    Роли: специалист по данным
    Инструменты: электронных таблиц, автоматизированные решения (Weka, Trim, Trifacta Wrangler, RapidMiner), MLaaS (Google Cloud AI, Amazon Machine Learning, Azure Machine Learning)

    Преобразование данных

    На этом заключительном этапе предварительной обработки специалист по данным преобразует или консолидирует данные в форму, подходящую для интеллектуального анализа данных (создания алгоритмов для получения информации из данных) или машинного обучения. Данные можно преобразовать с помощью масштабирования (нормализации), декомпозиции атрибутов и агрегирования атрибутов.Этот этап также называется разработкой функций.

    Масштабирование. Данные могут иметь числовые атрибуты (функции), которые охватывают разные диапазоны, например миллиметры, метры и километры. Масштабирование — это преобразование этих атрибутов так, чтобы они имели одинаковый масштаб, например, от 0 до 1 или от 1 до 10 для наименьшего и наибольшего значения атрибута.

    Разложение. Иногда бывает труднее найти закономерности в данных с функциями, представляющими сложные концепции.В этом случае можно применить технику декомпозиции. Во время декомпозиции специалист преобразует функции более высокого уровня в функции более низкого уровня. Другими словами, добавляются новые функции на основе существующих. Разложение в основном используется при анализе временных рядов. Например, чтобы оценить спрос на кондиционеры в месяц, аналитик по исследованию рынка преобразует данные, представляющие спрос за квартал.

    Агрегация. В отличие от декомпозиции, агрегирование направлено на объединение нескольких функций в функцию, которая представляет их все.Например, вы собрали основную информацию о своих клиентах и, в частности, об их возрасте. Чтобы разработать стратегию демографической сегментации, вам необходимо распределить их по возрастным категориям, например, 16–20, 21–30, 31–40 и т. Д. Вы используете агрегирование для создания крупномасштабных функций на основе мелкомасштабных. Этот метод позволяет уменьшить размер набора данных без потери информации.

    Подготовка данных с их дальнейшей предварительной обработкой — процесс постепенный и трудоемкий.Выбор применяемых методов и количество итераций зависят от бизнес-задачи и, следовательно, от объема и качества данных, собранных для анализа.

    Роли: специалист по данным
    Инструменты: электронных таблиц, автоматизированные решения (Weka, Trim, Trifacta Wrangler, RapidMiner), MLaaS (Google Cloud AI, Amazon Machine Learning, Azure Machine Learning)

    3. Разделение набора данных

    Набор данных, используемый для машинного обучения, следует разделить на три подмножества — наборы для обучения, тестирования и проверки.

    Учебный комплект. Специалист по обработке данных использует обучающий набор для обучения модели и определения ее оптимальных параметров — параметров, которые она должна изучить на основе данных.

    Набор для испытаний. Набор тестов необходим для оценки обученной модели и ее способности к обобщению. Последнее означает способность модели определять закономерности в новых невидимых данных после обучения на обучающих данных. Крайне важно использовать разные подмножества для обучения и тестирования, чтобы избежать переобучения модели, что является неспособностью к обобщению, о котором мы упоминали выше.

    Набор для валидации. Назначение набора для проверки — настроить гиперпараметры модели — структурные параметры более высокого уровня, которые нельзя узнать напрямую из данных. Эти настройки могут выражать, например, насколько сложна модель и насколько быстро она находит закономерности в данных.

    Доля обучающего и тестового набора обычно составляет 80–20 процентов соответственно. Затем обучающий набор снова разделяется, и его 20 процентов будут использоваться для формирования набора проверки. В то же время специалист по машинному обучению Джейсон Браунли предлагает использовать 66 процентов данных для обучения и 33 процента для тестирования.Размер каждого подмножества зависит от общего размера набора данных.

    Чем больше обучающих данных использует специалист по данным, тем лучше будет работать потенциальная модель. Следовательно, большее количество результатов данных тестирования модели приводит к лучшей производительности модели и возможности обобщения.

    Роли: специалист по данным
    Инструменты: MLaaS (Google Cloud AI, Amazon Machine Learning, Azure Machine Learning), фреймворки машинного обучения (TensorFlow, Caffe, Torch, scikit-learn)

    4.Моделирование

    На этом этапе специалист по анализу данных обучает множество моделей, чтобы определить, какая из них обеспечивает наиболее точные прогнозы.

    Обучение модели

    После того, как специалист по обработке данных предварительно обработал собранные данные и разделил их на три подмножества, он или она может приступить к обучению модели. Этот процесс влечет за собой «подпитку» алгоритма обучающими данными. Алгоритм обработает данные и выведет модель, способную найти целевое значение (атрибут) в новых данных — ответ, который вы хотите получить с помощью прогнозного анализа.Цель обучения модели — разработать модель.

    Наиболее распространены два модельных стиля обучения — обучение с учителем и обучение без учителя. Выбор каждого стиля зависит от того, нужно ли прогнозировать определенные атрибуты или группировать объекты данных по сходству.

    Обучение с учителем. Контролируемое обучение позволяет обрабатывать данные с целевыми атрибутами или помеченными данными. Эти атрибуты отображаются в исторических данных перед началом обучения. Благодаря обучению с учителем специалист по данным может решать задачи классификации и регрессии.

    Обучение без учителя. Во время этого стиля обучения алгоритм анализирует немаркированные данные. Цель обучения модели — найти скрытые взаимосвязи между объектами данных и объектами структуры по сходству или различию. Обучение без учителя направлено на решение таких проблем, как кластеризация, изучение правил ассоциации и уменьшение размерности. Например, его можно применить на этапе предварительной обработки данных, чтобы уменьшить сложность данных.

    Роли: специалист по данным
    Инструменты: MLaaS (Google Cloud AI, Amazon Machine Learning, Azure Machine Learning), фреймворки машинного обучения (TensorFlow, Caffe, Torch, scikit-learn)

    Оценка и тестирование модели

    Цель этого шага — разработать простейшую модель, способную быстро и достаточно точно сформулировать целевое значение.Специалист по данным может достичь этой цели с помощью настройки модели. Это оптимизация параметров модели для достижения максимальной производительности алгоритма.

    Одним из наиболее эффективных методов оценки и настройки модели является перекрестная проверка.

    Перекрестная проверка. Перекрестная проверка — это наиболее часто используемый метод настройки. Это влечет за собой разделение набора обучающих данных на десять равных частей (складок). Данная модель обучается только на девяти складках, а затем тестируется на десятой (той, которая ранее не учитывалась).Обучение продолжается до тех пор, пока все складки не будут оставлены в стороне и использованы для тестирования. В результате измерения производительности модели специалист вычисляет перекрестную оценку для каждого набора гиперпараметров. Специалист по анализу данных обучает модели с различными наборами гиперпараметров, чтобы определить, какая модель имеет наивысшую точность прогнозов. Оценка с перекрестной проверкой указывает на среднюю производительность модели по десяти размеру удержания.

    Затем специалист по науке о данных тестирует модели с набором значений гиперпараметров, получивших лучший результат перекрестной проверки.Существуют различные метрики ошибок для задач машинного обучения.

    Роли: специалист по данным
    Инструменты: MLaaS (Google Cloud AI, Amazon Machine Learning, Azure Machine Learning), фреймворки машинного обучения (TensorFlow, Caffe, Torch, scikit-learn)

    Улучшение прогнозов с помощью ансамблевых методов

    Специалисты по обработке данных в основном создают и обучают одну или несколько десятков моделей, чтобы иметь возможность выбрать оптимальную модель среди хорошо работающих. Модели обычно показывают разные уровни точности, поскольку они допускают разные ошибки в новых точках данных.Есть способы улучшить аналитические результаты. Методы ансамбля моделей позволяют достичь более точного прогноза за счет использования нескольких наиболее эффективных моделей и объединения их результатов. Точность обычно рассчитывается с использованием среднего и медианного значений всех моделей в ансамбле. Среднее — это сумма голосов, разделенная на их количество. Медиана представляет собой средний балл за голоса, расположенные в порядке их размера.

    Обычные методы ансамбля — это наложение, упаковка и усиление.

    Укладка. Этот подход, также известный как составное обобщение, предлагает разработать метамодель или учащегося более высокого уровня путем объединения нескольких базовых моделей. Укладка обычно используется для комбинирования моделей разных типов, в отличие от упаковки и бустинга. Цель этого метода — уменьшить ошибку обобщения.

    Бэггинг (начальное агрегирование). Это метод последовательного объединения моделей. Сначала набор обучающих данных разбивается на подмножества. Затем модели обучаются на каждом из этих подмножеств.После этого прогнозы объединяются с использованием среднего или большинства голосов. Пакетирование помогает уменьшить ошибку дисперсии и избежать переобучения модели.

    Повышение. По этой методике работа делится на два этапа. Специалист по анализу данных сначала использует подмножества исходного набора данных для разработки нескольких моделей со средней производительностью, а затем объединяет их, чтобы повысить их производительность, используя большинство голосов. Каждая модель обучается на подмножестве, полученном в результате выполнения предыдущей модели, и концентрируется на неправильно классифицированных записях.

    Можно развернуть модель, которая наиболее точно прогнозирует значения результатов в тестовых данных.

    Роли: специалист по данным
    Инструменты: MLaaS (Google Cloud AI, Amazon Machine Learning, Azure Machine Learning), фреймворки машинного обучения (TensorFlow, Caffe, Torch, scikit-learn)

    5. Развертывание модели

    Этап развертывания модели включает запуск модели в производство.

    После того, как специалист по данным , выбрал надежную модель и определил ее требования к производительности, он или она делегирует ее развертывание инженеру данных или администратору базы данных .Распределение ролей зависит от структуры вашей организации и объема хранимых вами данных.

    Инженер данных реализует, тестирует и обслуживает компоненты инфраструктуры для надлежащего сбора, хранения и доступности данных. Помимо работы с большими данными, создания и обслуживания хранилища данных, инженер по данным принимает участие в развертывании модели. Для этого специалист переводит окончательную модель с языков программирования высокого уровня (например, Python и R) на языки низкого уровня, такие как C / C ++ и Java.Различие между двумя типами языков заключается в уровне их абстракции по отношению к оборудованию. Таким образом, модель, написанная на низкоуровневом или родном языке компьютера, лучше интегрируется с производственной средой.

    После перевода модели на соответствующий язык инженер по данным может измерить ее производительность с помощью A / B-тестирования. Тестирование может показать, как количество клиентов, задействованных в модели, используемой для персонализированной рекомендации, например, соотносится с бизнес-целью.

    Когда дело доходит до хранения и использования меньшего объема данных, администратор базы данных запускает модель в производство.

    Рабочий процесс развертывания зависит от бизнес-инфраструктуры и проблемы, которую вы стремитесь решить. Прогностическая модель может быть ядром новой автономной программы или может быть включена в существующее программное обеспечение.

    Создание модели

    также зависит от того, выполняла ли ваша группа по анализу данных вышеупомянутые этапы (подготовка и предварительная обработка набора данных, моделирование) вручную с использованием собственной ИТ-инфраструктуры или автоматически с использованием одного из продуктов машинного обучения в качестве услуги.

    Машинное обучение как услуга — это автоматизированная или полуавтоматическая облачная платформа с инструментами для предварительной обработки данных, обучения моделей, тестирования и развертывания, а также для прогнозирования. В тройку лидеров MLaaS входят Google Cloud AI, Amazon Machine Learning и Azure Machine Learning от Microsoft. Сервисы машинного обучения различаются по количеству выполняемых задач, связанных с машинным обучением, что, в свою очередь, зависит от уровня автоматизации этих сервисов.

    Развертывание на платформах MLaaS автоматизировано. Например, результаты прогнозов могут быть связаны с внутренней или другой облачной корпоративной инфраструктурой через REST API.
    Вам также следует подумать о том, как вам нужно получать аналитические результаты: в реальном времени или через заданные интервалы.

    Пакетное прогнозирование

    Этот вариант развертывания подходит, когда вам не нужны прогнозы на постоянной основе. Когда вы выбираете этот тип развертывания, вы получаете один прогноз для группы наблюдений. Модель обучается на статическом наборе данных и выводит прогноз. Вы можете развернуть модель на своем сервере, на облачном сервере, если вам нужно больше вычислительной мощности, или использовать для этого MlaaS.Развертывание не требуется, если нужен единый прогноз или вам нужно делать спорадические прогнозы. Например, вы можете решить задачу классификации, чтобы узнать, принимает ли определенная группа клиентов ваше предложение или нет.

    Интернет-сервис

    Такой рабочий процесс машинного обучения позволяет получать прогнозы практически в реальном времени. Однако модель обрабатывает одну запись из набора данных за раз и делает на ее основе прогнозы. Можно развернуть модель с использованием платформ MLaaS, собственных или облачных серверов.

    Прогнозирование в реальном времени (потоковая передача в реальном времени или аналитика горячих путей)

    Этот тип развертывания говорит сам за себя. С помощью аналитики потоковой передачи в реальном времени вы можете мгновенно анализировать данные потоковой передачи и быстро реагировать на события, которые происходят в любой момент. Прогнозирование в реальном времени позволяет обрабатывать данные датчиков или рыночных данных, данные из Интернета вещей или мобильных устройств, а также из мобильных или настольных приложений и веб-сайтов. Поскольку этот метод развертывания требует обработки больших потоков входных данных, было бы разумно использовать Apache Spark или полагаться на платформы MlaaS.Apache Spark — это среда кластерных вычислений с открытым исходным кодом. Кластер — это набор компьютеров, объединенных в систему с помощью программного обеспечения и сети. Благодаря высокой производительности кластера его можно использовать для обработки больших данных, быстрого написания приложений на Java, Scala или Python.

    Веб-сервис и прогнозирование в реальном времени различаются объемом данных для анализа, которые система получает одновременно.

    Потоковое обучение

    Потоковое обучение подразумевает использование динамических моделей машинного обучения, способных улучшаться и обновляться.Вы можете развернуть модель, способную к самообучению, если данные, которые вам нужно анализировать, часто меняются. Apache Spark или MlaaS предоставит вам высокую вычислительную мощность и позволит развернуть самообучающуюся модель.

    Роли: архитектор данных, инженер данных, администратор базы данных
    Инструменты: MlaaS (Google Cloud AI, Amazon Machine Learning, Azure Machine Learning), фреймворки машинного обучения (TensorFlow, Caffe, Torch, scikit-learn), кластер с открытым исходным кодом вычислительные среды (Apache Spark), облачные или собственные серверы

    Заключение

    Независимо от масштаба проекта машинного обучения его реализация — это трудоемкий процесс, состоящий из одних и тех же основных шагов с определенным набором задач.Распределение ролей в командах по анализу данных не является обязательным и может зависеть от масштаба проекта, бюджета, сроков и конкретной проблемы. Например, специалисты, работающие в небольших группах, обычно совмещают обязанности нескольких членов команды.

    Несмотря на то, что ключевая цель проекта — разработка и внедрение прогнозной модели — достигнута, проект продолжается. Специалисты по обработке данных должны следить за тем, соответствует ли точность результатов прогнозирования требованиям к производительности, и при необходимости улучшать модель.Убедитесь, что вы отслеживаете производительность развернутой модели, если вы не запускаете динамическую модель в производство. Один из способов проверить, работает ли модель по-прежнему на полную мощность, — это провести A / B-тест. Показатели производительности, используемые для оценки модели, также могут стать ценным источником обратной связи. Чем быстрее данные в вашей отрасли устаревают, тем чаще вам следует тестировать производительность своей модели.

    Создайте свой первый алгоритм с нуля

    Поскольку в этом году все больше детей учатся дома, важно привлечь их к уникальным возможностям обучения.Класс выглядит совсем иначе, чем раньше, и будет продолжать развиваться. Так должны уроки, которые мы преподаем.

    В первой статье этой серии я рассказал, как мои ученики научили меня программировать. В течение следующих нескольких недель я буду изучать, как педагоги и родители могут использовать возможности программирования для обучения детей самым разным навыкам.

    «Но я ничего не знаю о кодировании!» вы можете кричать на свой компьютер. В этом одна из прелестей открытого исходного кода: каждый — ученик, и каждый — учитель.Независимо от того, новичок ли вы в программировании или делаете это всю свою жизнь, часть процесса — совершать ошибки. Все дело в решении проблем и поиске информации. Лучший инструмент преподавателя в классе программирования — это фраза: «Я не знаю; давайте узнаем вместе!»

    Итак, приступим!

    Что такое код?

    Код

    — это то, как заставить компьютер делать то, что вы хотите. Ноутбуки, смартфоны, игровые приставки и даже стиральные машины используют код для работы.И, несмотря на достижения в области машинного обучения и искусственного интеллекта, кто-то должен писать этот код.

    Кодеры (также известные как программисты) — это люди, которые пишут код. Но что такое код на самом деле? Что именно пишут программисты, когда создают программное обеспечение или настраивают оборудование?

    Код состоит из алгоритмов : хорошо структурированные и упорядоченные списки инструкций, очень похожие на рецепт. Поскольку компьютеры на самом деле не умны, эти инструкции написаны в коде , который необходимо проанализировать, скомпилировать и преобразовать в машинный язык .Только тогда компьютеры смогут выполнять действия, которые диктуют программисты. Главное — изучить синтаксис кода, чтобы вы могли писать слова в необходимом порядке, чтобы компьютеры могли их расшифровать и обработать.

    Что такое царапина?

    Scratch — отличная платформа для обучения детей программированию. Это визуальный язык программирования, предназначенный для детей от 8 лет и старше. Он использует перетаскиваемые блоки, которые соединяются вместе для создания анимации, викторин и видеоигр. Традиционное кодирование требует большого количества наборов текста без каких-либо орфографических ошибок, а визуальная природа Scratch позволяет молодым писателям легко научиться программировать, не увязая в орфографических ошибках.

    Однако

    Scratch — это не только кодирование. Он также поощряет открытое онлайн-сообщество, давая пользователям возможность делиться проектами и делать ремиксы. Также доступна офлайн-версия для классных комнат и домашних хозяйств с ограниченным доступом к Интернету.

    Учите жаргон

    Даже если ребенок уже использовал Scratch раньше, этот урок важен для обеспечения понимания терминологии и логики программирования.

    Используя Scratch, вы можете создавать видеоигры, используя блоки кода , которые соединяются вместе, чтобы сформировать сценарий.Сценарий — это упорядоченный список инструкций, подобный рецепту. Другое слово для «скрипта» — это алгоритм , алгоритм .

    Спрайт — персонаж или объект в игре. Сцена является фоном игры. Сценарии можно использовать для управления спрайтами и сценой.

    Каждый сценарий начинается со специального блока кода, называемого событием , шляпа . Эти блоки имеют закругленную вершину. Шляпа события ожидает, что что-то произойдет, прежде чем запускать все блоки кода под ней.

    Scratch точно следует сценариям, поэтому вы должны быть конкретными, когда говорите ему, что делать.

    Получить код

    Попробуйте выполнить следующие задачи, чтобы начать свое путешествие по программированию.

    Задача №1: создать простой алгоритм для перемещения спрайта вправо при нажатии клавиши со стрелкой вправо.

    Ваш алгоритм работал так, как вы ожидали? Ваш спрайт перемещается вправо при нажатии правой стрелки? Как ты сделал это?

    При кодировании часто существует несколько решений проблемы.Вот два наиболее распространенных способа кодирования спрайта, чтобы он двигался при нажатии правой стрелки:

    Давай поэкспериментируем.

    • Что будет, если поменять номер?
    • Что происходит, когда ваш спрайт достигает края экрана?
    • Какой блок кода движения может предотвратить исчезновение спрайта при достижении края?

    Что теперь происходит? Как решить эту проблему?

    Чтобы спрайт не переворачивался вверх ногами после удара о край: выберите спрайт и щелкните Направление .Выберите значок Влево / вправо или значок Не вращать .

    Ошибки в коде, подобные этой, называются ошибками . Ошибки — нормальная часть кодирования.

    Код исправления называется отладки .

    Проверьте свою игру еще раз. Вы заметили еще ошибки?

    • Если ваш спрайт отскакивает от правой части экрана, вы готовы к следующему испытанию.
    • Если, когда ваш спрайт касается правой стороны экрана, он начинает двигаться влево, когда вы нажимаете стрелку вправо, добавьте в алгоритм еще один блок кода.

    Задача № 2: Заставьте спрайт двигаться влево, нажав стрелку влево.

    У вас есть все навыки и знания, необходимые для решения этой задачи! Как вы его завершите?

    Щелкните здесь, чтобы увидеть мое решение.

    Если вы используете программу чтения с экрана или предпочитаете текст, выберите этот текст спойлера, чтобы увидеть ответ:

    Возможность один: При нажатии стрелки вправо указать в направлении 90, переместиться на 15 шагов, если на краю, отскакивать
    При нажатии стрелки влево, указать в направлении -90, переместиться на 15 шагов, если на краю, отскакивать

    Возможность два: При нажатии стрелки вправо изменить x на 15, если на краю, отскакивать
    При нажатии стрелки влево изменить x на -15, если на краю, отскакивать

    Когда вы довольны тем, что вы сделали, назовите и сохраните свой проект.Не выбирайте «сохранить как» или «сохранить копию», так как это создаст дубликат проекта. Просто нажмите Сохранить или Сохранить сейчас .

    Поздравляем, вы создали свои первые два алгоритма!

    Не останавливайтесь на этом

    Кодирование — это эксперименты и итерации, пока вы не получите желаемый результат. Это одна из многих причин, по которым я люблю его как обучающий инструмент. И не останавливайтесь только на этом вводном уроке.

    Задайте проблему и попробуйте решить ее с помощью Scratch.Например, можно ли сделать игру, в которой Скретч-кот находит объект и «ест» его? Просмотрите доступные блоки и сформулируйте план, а затем создайте сценарий.

    Самое главное, не сдавайтесь и помните, что нет неправильного ответа! Все дело в творчестве, изобретательности и веселье.

    7 основных шагов для завершения проекта аналитики данных

    Трудно понять, с чего начать, если вы решили, что да, вы хотите погрузиться в увлекательный мир данных и искусственного интеллекта.Просто взглянуть на все технологии, которые вам нужно понять, и инструменты, которыми вы должны овладеть, может вызвать головокружение. Какие шаги в области науки о данных вы делаете в первую очередь?

    К счастью для вас, создание вашего первого плана проекта анализа данных на самом деле не так сложно, как кажется. Да, начиная с инструмента, который предназначен для расширения возможностей людей любого происхождения и уровня знаний, такого как Dataiku, помогает, но сначала вам нужно понять сам процесс обработки данных. Работа на основе данных — это прежде всего изучение основных шагов и этапов проекта анализа данных и их следование от подготовки необработанных данных до построения модели машинного обучения и, в конечном итоге, до ввода в действие.

    Ниже представлен наш подход к определению проекта данных с помощью основных этапов плана проекта анализа данных в эту захватывающую эпоху искусственного интеллекта, машинного обучения и больших данных! Эти семь шагов по науке о данных помогут вам понять ценность каждого уникального проекта для бизнеса и снизить риск ошибки.

    Шаг 1. Разберитесь в бизнесе

    Понимание бизнеса или деятельности, частью которой является ваш проект данных, является ключом к обеспечению его успеха и первой фазы любого надежного проекта анализа данных.Чтобы мотивировать различных участников, необходимых для перехода от разработки к производству, ваш проект должен быть ответом на четкую организационную потребность. Прежде чем вы даже подумаете о данных, поговорите с людьми в вашей организации, чьи процессы или бизнес вы стремитесь улучшить с помощью данных. Затем сядьте, чтобы определить график и конкретные ключевые показатели эффективности. Я знаю, что планирование и процессы кажутся скучными, но, в конце концов, они являются важным первым шагом к запуску вашей инициативы в области данных!

    Если вы работаете над личным проектом или экспериментируете с набором данных или API, этот шаг может показаться несущественным.Это не. Просто скачать крутой открытый набор данных недостаточно. Чтобы иметь мотивацию, направление и цель, вы должны четко обозначить цель того, что вы хотите делать с данными: конкретный вопрос, на который нужно ответить, продукт, который нужно создать, и т. Д.

    Шаг 2. Получите свои данные

    После того, как вы определились со своей целью, пора приступить к поиску ваших данных, это второй этап проекта анализа данных. Смешивание и объединение данных из максимально возможного количества источников данных — вот что делает проект данных отличным, так что смотрите как можно дальше.

    Вот несколько способов получить полезные данные:

    Подключитесь к базе данных: Спросите у своих данных и ИТ-специалистов о доступных данных или откройте свою частную базу данных и начните копаться в ней, чтобы понять, какую информацию собирает ваша компания.

    Используйте API: Подумайте об API для всех инструментов, которые использует ваша компания, и данных, которые эти ребята собирали. Вам нужно поработать над тем, чтобы все это было настроено, чтобы вы могли использовать эту электронную почту, открыть и просмотреть статистику, информацию, которую ваша команда продаж поместила в Pipedrive или Salesforce, заявку в службу поддержки, отправленную кем-то, и т.Если вы не опытный программист, плагины в Dataiku предоставят вам множество возможностей для ввода внешних данных!

    Ищите открытые данные: Интернет полон наборов данных, чтобы обогатить то, что у вас есть, дополнительной информацией. Например, данные переписи помогут вам добавить средний доход для района, в котором проживает ваш пользователь, или OpenStreetMap может показать вам, сколько кофеен находится на данной улице. Платформы открытых данных есть во многих странах (например, data.gov в США). Если вы работаете над интересным проектом вне работы, эти открытые наборы данных также являются невероятным ресурсом!

    Шаг 3. Изучите и очистите свои данные

    Следующим шагом в области науки о данных является ужасный процесс подготовки данных, который обычно занимает до 80% времени, посвященного проекту данных.

    После того, как вы получили данные, пора приступить к работе над ними на третьем этапе проекта анализа данных. Начните копать, чтобы увидеть, что у вас есть, и как вы можете связать все вместе для достижения своей первоначальной цели. Начните делать заметки о своем первом анализе и задавайте вопросы деловым людям, ИТ-специалистам или другим группам, чтобы понять, что означают все ваши переменные.

    Следующим шагом (и, безусловно, самым опасным) является очистка ваших данных. Вы, наверное, заметили, что даже если у вас есть функция страны, например, у вас есть другое написание или даже отсутствуют данные.Пришло время взглянуть на каждую из ваших колонок, чтобы убедиться, что ваши данные однородны и чисты.

    Предупреждение! Это, вероятно, самый длинный и самый неприятный этап вашего проекта по анализу данных. Некоторое время это будет болезненно, но пока вы будете сосредоточены на конечной цели, вы добьетесь ее.

    Наконец, один критически важный элемент подготовки данных, который нельзя упускать из виду, — это убедиться, что ваши данные и ваш проект соответствуют правилам конфиденциальности данных.Конфиденциальность и защита личных данных становятся приоритетом как для пользователей, так и для организаций и законодателей, и они должны быть одним из приоритетов для вас с самого начала вашего пути к данным. Для реализации проектов, отвечающих требованиям конфиденциальности, вам необходимо централизовать все ваши усилия по обработке данных, источники и наборы данных в одном месте или в одном инструменте для облегчения управления. Затем вам нужно будет четко пометить наборы данных и проекты, которые содержат личные и / или конфиденциальные данные и, следовательно, должны обрабатываться по-другому.

    Шаг 4. Расширьте свой набор данных

    Теперь, когда у вас есть чистые данные, пришло время манипулировать ими, чтобы извлечь из них максимальную пользу.Вы должны начать фазу обогащения данных проекта, объединив все ваши различные источники и групповые журналы, чтобы сузить ваши данные до основных функций. Одним из примеров этого является обогащение ваших данных путем создания функций, основанных на времени, например:

    • Извлечение компонентов даты (месяц, час, день недели, неделя года и т. Д.)
    • Расчет разницы между столбцами даты
    • Отметка национальных праздников

    Другой способ обогащения данных — объединение наборов данных — по сути, получение столбцов из одного набора данных или вкладки в базовый набор данных.Это ключевой элемент любого анализа, но он может быстро превратиться в кошмар, когда у вас есть множество источников. К счастью, некоторые инструменты, такие как Dataiku, позволяют объединять данные с помощью упрощенного процесса, легко извлекая данные или объединяя наборы данных на основе определенных, точно настроенных критериев.

    При сборе, подготовке и обработке ваших данных вы должны быть особенно осторожны, чтобы не внести в них непреднамеренную предвзятость или другие нежелательные шаблоны. Действительно, данные, которые используются при построении моделей машинного обучения и алгоритмов искусственного интеллекта, часто представляют собой представление о внешнем мире и, следовательно, могут быть глубоко предвзятыми в отношении определенных групп и отдельных лиц.Одна из причин, по которой люди больше всего боятся данных и ИИ, — это то, что алгоритм не может распознать предвзятость. В результате, когда вы тренируете свою модель на предвзятых данных, она будет интерпретировать повторяющуюся предвзятость как решение воспроизвести, а не как то, что нужно исправить.

    Вот почему важная часть процесса обработки данных — убедиться, что используемые наборы данных не воспроизводят и не усиливают предвзятость, которая может привести к предвзятым, несправедливым или несправедливым результатам. Учет процесса принятия решений в модели машинного обучения и способность его интерпретировать в настоящее время является таким же важным качеством для специалиста по данным, если не даже больше, чем способность создавать модели в первую очередь.

    Шаг 5. Создание полезных визуализаций

    Теперь у вас есть хороший набор данных (или, может быть, несколько), так что сейчас хорошее время, чтобы начать его изучение с построения графиков. Когда вы имеете дело с большими объемами данных, визуализация — лучший способ изучить и сообщить о своих выводах и является следующим этапом вашего проекта по анализу данных.

    Сложная часть здесь состоит в том, чтобы иметь возможность в любой момент покопаться в ваших графиках и ответить на любой вопрос, который у кого-то может возникнуть по поводу данной идеи.Вот тогда и пригодится подготовка данных: вы тот парень или девушка, которые делали всю грязную работу, поэтому вы знаете данные, как ладонь!
    Если это последний этап вашего проекта, важно использовать API-интерфейсы и плагины, чтобы вы могли донести эти идеи до того места, где их хотят видеть ваши конечные пользователи.

    Графики

    — это еще один способ обогатить ваш набор данных и разработать более интересные функции. Например, поместив точки данных на карту, вы, возможно, заметите, что конкретные географические зоны более информативны, чем конкретные страны или города.

    Шаг 6. Получите прогноз

    На следующем этапе науки о данных, шестой фазе проекта данных, начинается самое интересное. Алгоритмы машинного обучения могут помочь вам сделать еще один шаг в понимании и прогнозировании будущих тенденций.

    Работая с алгоритмами кластеризации (также известными как неконтролируемые), вы можете создавать модели для выявления тенденций в данных, которые не были различимы на графиках и в статистике. Они создают группы похожих событий (или кластеров) и более или менее явно выражают, какая особенность является решающей в этих результатах.

    Более продвинутые специалисты по данным могут пойти еще дальше и предсказать будущие тенденции с помощью контролируемых алгоритмов. Анализируя прошлые данные, они находят особенности, которые повлияли на прошлые тенденции, и используют их для построения прогнозов. Этот последний шаг может привести не только к получению знаний, но и к созданию совершенно новых продуктов и процессов.

    Даже если вы еще не совсем освоили свой путь к персональным данным или к работе своей организации, важно понимать процесс, чтобы все участвующие стороны могли понять, что в итоге получится.

    Наконец, чтобы получить реальную пользу от вашего проекта, ваша прогностическая модель не должна лежать на полке; его необходимо ввести в действие. Операционализация (o16n) просто означает развертывание модели машинного обучения для использования в организации. Операционализация жизненно важна для вашей организации и для того, чтобы вы в полной мере осознавали преимущества своих усилий в области науки о данных.

    Шаг 7. Итерация, итерация, итерация

    Основная цель любого бизнес-проекта — как можно быстрее доказать свою эффективность, чтобы оправдать, ну, свою работу.То же самое и с проектами данных. Выигрывая время на очистку и обогащение данных, вы можете быстро завершить проект и получить первые результаты. Это заключительный этап завершения вашего проекта анализа данных, который имеет решающее значение для всего жизненного цикла данных.

    По словам О’Рейли, одна из самых больших ошибок, которые люди допускают в отношении машинного обучения, — это думать, что после того, как модель построена и запущена в эксплуатацию, она будет продолжать работать в обычном режиме бесконечно. Напротив, качество моделей со временем будет ухудшаться, если их не улучшать постоянно и не вводить новые данные.

    По иронии судьбы, чтобы успешно завершить свой первый проект данных, вы должны осознать, что ваша модель никогда не будет полностью «завершенной».

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

    2022 © Все права защищены. Карта сайта