Машинное обучение это урок цифры ответы на вопросы

Как прогнозировать продажи

В начале статьи я уже упоминал про прогнозирование. Задача прогнозирования очень сложна и интересна и заслуживает отдельной статьи, сейчас же затрону этот момент на элементарном уровне. В формуле 1, представленной выше, описал как предлагаю рассчитывать коэффициент вероятности подключения применительно к одной заявке. Чем он ближе к 1, тем выше вероятность подключения.

Теперь покажу, как можно спрогнозировать количество подключений, если за вероятность подключения взять KPI менеджеров. Представим, что средний KPI примерно равен за весь анализируемый период, тогда мы берем из таблицы 3 значение 28,49. Предположим, что на подключении (инсталляции) 200 заявок. Сколько из них подключится?

Предлагаю рассчитать распределение по формуле [2] расчета повторных независимых испытаний из теории вероятности:

P_{n,m}=C_n^mP^{m}(1-P)P^{n-m}

где n – количество заявок; m – желаемое количество заявок; P – вероятность подключения клиентом, в данном случае равна среднему KPI.

Воспользуемся Python 3 и дополнительными библиотеками numpy и scipy, чтобы рассчитать модель для всей группы и построить гистограмму распределения (рисунок 10):

pv = new_df2["KPI"].mean()/100
pvinstall = binom( n = 300, p = pv )
x = np.arange(1,300)
pmf = pvinstall.pmf(x)
print("Наиболее веротяное количество подключений: \t{}, плотность вероятности:\t{:.3f}" .format(pmf.argmax(),pmf.max()))
sb.set_style("whitegrid")
plt.vlines(x,0,pvinstall.pmf(x),colors='r',linestyles='-', lw = 1)
plt.xlabel("Количество подключений")
plt.ylabel("Плотность вероятности")
plt.show()
Рисунок 10. Распределение плотности вероятности подключений.
Рисунок 10. Распределение плотности вероятности подключений.

В нашем случае наивероятнейшим числом подключений будет 84. Другим плюсом данного подхода является создание пороговых значений с одинаковой вероятностью, но с разными значениями. Таким образом выделяется пессимистичный и оптимистичный прогнозы.

Но в реальных условиях у каждого из менеджеров будет разное количество открытых заявок, и у каждого будет свой KPI. Тогда мы рассчитаем наиболее вероятные исходы для каждого, а потом сложим эти значения.

Количество открытых заявок в случайном порядке распределил среди 10 менеджеров в таблице 4:

Фамилия

Открытые заявки

KPI (%)

Прогноз подключений

РОМАШИНА

19

30,63

6

НИЛОВА

10

34,02

3

ТАРАСЕНКО

29

25,81

7

ПЕТРОВ

45

20,65

9

ФИЛИППОВА

15

35.56

5

ТИМОФЕЕВ

53

26,44

14

МОЛОТОВ

12

29,89

4

КРАВЦОВ

42

26,19

11

ЧЕРЕВКО

33

27,71

9

ИВАНОВ

42

28,05

12

Сумма:

300

81

Теперь уже значение наиболее вероятного количества подключений равно 81. И это весьма ровная по KPI группа. А если есть ярко выраженный лидер продаж? Или много новичков с невысоким KPI, но большим количеством заявок? Значения могут разойтись еще больше.

Вывод седьмой: при прогнозировании количества подключений за определенный период для повышения точности следует использовать индивидуальные показатели каждого менеджера, а не совокупность по всей группе.

Урок Цифры 2019 (8, 9, 10, 11 класс) ответы на Задание 1

Запрограммируй путь для подключения оставшихся квартир. Постарайся ни во что не врезаться! Робот нам нужен целым. Поворачивать нужно с помощью команды rotate. Для поворота налево используй аргумент left. Для поворота направо — right.

  • robot.move 2
  • robot.rotate left
  • robot.move 6
  • robot.rotate left
  • robot.move 1
  • robot.rotate right
  • robot.move 2
  • robot.rotate right
  • robot.rotate right
  • robot.move 2
  • robot.rotate left
  • robot.move 1
  • robot.rotate right
  • robot.move 7
  • robot.rotate left
  • robot.move 3
  • robot.rotate left
  • robot.move 1

Переходим на Python3

Современные реалии диктуют свои условия. С недавних пор появились дополнительные риски, связанные с прекращением поддержки некоторыми зарубежными компаниями пользователей и организаций на территории России. При всех своих плюсах PowerBI – это зарубежный продукт. Можно было перейти на отечественные аналоги. Но установка на рабочем месте дополнительных продуктов, согласование лицензий и обучение требуют времени.

Поэтому я принял решение переделать разработанную систему, используя язык программирования Python 3 и ряд библиотек, среди которых — очень мощная библиотека Pandas. Пару лет назад я проходил обучение в Школе программирования Ростелекома, и смог познакомиться с этой замечательной библиотекой. Она мне понравилась своим функционалом и постепенными уровнями вхождения: для базовых задач хватает основных функций. По мере необходимости изучаешь её уже более детально.

Продемонстрирую часть кода. Библиотеку Pandas следует установить на компьютер командой, введя в терминале:

pip install pandas.

Подключение библиотеки Pandas:

import pandas as pn

Загрузка Excel-файла:

if (len(sys.argv) > 2):
        file_read = sys.argv[2]
    else:
        file_read = "default_bd3_2.xls"
    print ("Открываю файл: {}".format(file_read))
    exel_data_df_1 = pn.read_excel(file_read, sheet_name = 'База_21_22')
    newdata_data_df_1 = exel_data_df_1.filter(["NLS","USLUGA","TEHNOLOGIA", "DATA_N","DATA_X","STATUSGLAV","STATUSWHF","STATUSOPENCLOSE","MANAGER","P"], axis = 1)

Добавляем новый столбец с расчетом срока давности заявки, вычитая от даты заведения заявки дату подключения для открытых заявок или дату закрытия заявки:

newdata_data_df_1.insert(newdata_data_df_1.columns.get_loc("DATA_X"),"SROCK","")
newdata_data_df_1 ['SROCK'] = (newdata_data_df_1 ['DATA_X'] - newdata_data_df_1 ['DATA_N']).dt.days

Очистка данных от пустых значений — это очень важный этап. Применительно к этому примеру я удаляю строки с неполными данными, по ситуации их можно оставлять или автоматически заменять на корректные, подставляя шаблоны или средние значения. Среднее и прочие агрегируемые показатели обоснованно использовать, когда данные являются числовыми значениями:

newdata_data_df_2 = newdata_data_df_1.dropna(thresh=1)

Группируем по менеджерам и рассчитываем долю подключений и причин отказов для каждого по отдельности:

df2 = newdata_data_df_2.groupby("MANAGER")["STATUSWHF"].value_counts(normalize = True)*100

Пример вывода на экран части информации, сведенной в таблицу:

MANAGER

STATUSWHF

ИВАНОВ

ПОДКЛЮЧЕНО

24,468085

НЕДОЗВОН

17,021277

ПЕРЕДУМАЛ/ОТПАЛА НЕОБХОДИМОСТЬ

14,893617

NO

12,765957

ДОРОГО

6,382979

Рассчитаем вклад каждого из менеджера в продажи всей группы, для этого за 100% берем все подключения за анализируемый период:

df2 = newdata_data_df_2[newdata_data_df_2["STATUSWHF"] == "ПОДКЛЮЧЕНО"]
df3 = df2["MANAGER"].value_counts(normalize = True)*100
print("Итого: {}".format(df3.sum())) #проверка на целостность, сумма должна быть равна 100

Выводим на экран:

Список менеджеров с указанием доли подключений от общего числа

РОМАШИНА 13,127413НИЛОВА 12,741313ФИЛИППОВА 12,355212МОЛОТОВ 10,038610ТАРАСЕНКО 9,266409ЧЕРЕВКО 8,880309ТИМОФЕЕВ 8,880309ИВАНОВ 8,880309КРАВЦОВ 8,494208ПЕТРОВ 7,335907

Name: MANAGER, dtype: float64Итого: 100.0

Далее строим гистограмму зависимости подключения относительно срока давности заявки. Сначала получим данные по количеству подключений относительно сроком и отсортируем по индексу строки:

df3 = df2["SROCK"].value_counts().sort_index()

Полученные данные отобразим в гистограмме и выведем на экран (рисунок 8):

df3.plot(kind = 'bar') #тип графика
plt.xlabel("срок давности, дни") #подпись под 
plt.ylabel("Количество подключений") #подпись под 
plt.show()
Рисунок 8. Гистограмма распределения количества подключений относительно срока давности.
Рисунок 8. Гистограмма распределения количества подключений относительно срока давности.

Строим круговую диаграмму распределения причин отказа в процентном соотношении, так же с дальнейшим выводом на экран (рисунок 9):

Рисунок 9. Распределение причин отказа по классам в процентном соотношении.
Рисунок 9. Распределение причин отказа по классам в процентном соотношении.

В конце посчитаем KPI, куда же в продажах без него:

df2 = newdata_data_df_2[newdata_data_df_2["STATUSWHF"] != "NO"]
df2_1 = df2["MANAGER"].value_counts()
df2 = newdata_data_df_2[newdata_data_df_2["STATUSWHF"] == "ПОДКЛЮЧЕНО"]
df2_2 = df2["MANAGER"].value_counts()
new_df2 = pn.concat([df2_1,df2_2], axis = 1)
new_df2.set_axis(["Заявки", "Подключения"],axis = 1, inplace = True) #дадим столбцам говорящие названия
new_df2 ['KPI'] = (new_df2 ['Подключения'] / new_df2 ['Заявки'])*100 print(new_df2)
print("Среднее: \t{}\t{}\t{:.2f}". format(new_df2["Заявки"].mean(),new_df2["Подключения"].mean(),new_df2["KPI"].mean()))

Итоговые значения можно отсортировать по любому из столбцов при необходимости, используя команду sort_value. Например, чтобы отсортировать по KPI, используйте new_df2.sort_values(“KPI”, ascending = False), а если нужно по количеству заявок, то new_df2.sort_values(“Заявки”, ascending = False).

Полученные данные сведем в таблицу 3 с показателями KPI менеджеров отдела продаж:

Фамилия

Заявки

Подключений

KPI (%)

РОМАШИНА

111

34

30,63

НИЛОВА

97

33

34,02

ТАРАСЕНКО

93

24

25,81

ПЕТРОВ

92

19

20,65

ФИЛИППОВА

90

32

35,56

ТИМОФЕЕВ

87

23

26,44

МОЛОТОВ

87

26

29,89

КРАВЦОВ

84

22

26,19

ЧЕРЕВКО

83

23

27,71

ИВАНОВ

82

23

28,05

Среднее:

90,6

25,9

28,49

Как видно из таблицы, большое количество продаж еще не означает лидерство по KPI: лидер по количеству заявок Ромашина занимает лишь третье место по KPI. Зато менеджер Филиппова является самым эффективным менеджерам по KPI при среднем количестве заявок.

Используя анализ причин отказов, посмотрев зависимость срока давности заявок и количества подключений, мы можем найти сильные стороны и зоны роста каждого из менеджеров и повышать их уровень.

С документацией с примерами по языку Python 3 и библиотекой Pandas можно по данным ссылкам: https://docs.python.org/3/, https://pandas.pydata.org. Кроме того, есть немало сайтов и книг на тему анализа данных, с использованием этих инструментов. Одну из них (скорее справочник) я указал в списке источников в конце статьи.

Вывод шестой: даже базовых знаний в программировании достаточно, чтобы начать самостоятельно анализировать данные. Python c библиотекой Pandas станет отличной альтернативой сторонним приложениям.

Отличники цифровизации

Национальный рэнкинг «Наш вклад» оценивает вклад бизнеса и некоммерческих организаций (НКО) в реализацию национальных проектов и достижение национальных целей. Финалистам рэнкинга присваивается статус «Партнёр национальных проектов».

В деле подготовки кадров для цифровой экономики в рэнкинг вошли социальные инициативы благотворительного фонда «Вклад в будущее» — два образовательных проекта «Урок цифры» (АНО «Цифровая экономика») и «Академия искусственного интеллекта для школьников» (благотворительный фонд Сбербанка «Вклад в будущее»).

Что нужно знать о рэнкинге

«Наш вклад» — публичное признание вклада бизнеса и НКО в достижение национальных целей и реализацию нацпроектов. Проект вовлекает компании и организации в работу над нацпреоктами, синхронизирует их социальные инвестиции с целями государства (см. подробнее на сайте).

Инициатор и оператор проекта — АНО «Национальные приоритеты». В числе партнёров РСПП, Форум доноров, международная премия #МЫВМЕСТЕ, «Деловая Россия», Ассоциация менеджеров России.

В рэнкинг поступило более 250 заявок, экспертный отбор прошли 157 проектов, представленных 71 компанией и НКО.

Больше всего социальных проектов представили НКО (38%) и крупный бизнес (34%), доля малого бизнеса составила 11%, госкорпораций и госкомпаний — 10%, среднего бизнеса — 7%.

Проекты участников национального рэнкинга «Наш вклад» охватили все 85 субъектов РФ. Из них 68% имеют федеральный масштаб, 32% — региональный.

Академия искусственного интеллекта для школьников

Образовательный проект благотворительного фонда «Вклад в будущее». Первый урок от академии — «Искусственный интеллект и машинное обучение» — появился на сайте проекта в 2019 году. С тех пор его просмотрели более 4,5 млн раз.

Мнение эксперта

Александр Ведяхин

первый заместитель председателя правления Сбербанка

За несколько лет нам удалось создать эффективную систему работы с юными талантами в сфере искусственного интеллекта и машинного обучения. Академия позволяет школьникам пройти увлекательный путь от первого знакомства с искусственным интеллектом до участия в профильной олимпиаде и возможности пройти стажировку в «Сбере». В академии ребята получают практический опыт в решении реальных бизнес-задач, причём благодаря воображению, гибкости мышления, нестандартным подходам справляются с ними не хуже взрослых дата-сайентистов. За 5 лет в соревнованиях по искуственному интеллекту, которые проводит академия, приняло участие уже более 20 000 школьников. Как показывает наше общение с ними, совершенствовать свои навыки в области искусственного интеллекта ребят заставляет не столько стремление получить в будущем востребованную и высокооплачиваемую работу, сколько желание внести личный вклад в реализацию прорывных научных и технологических проектов, важных для развития страны и мира.


Сегодня программы академии охватывают четыре направления:

  • Просвещение: занятия, недели высоких технологий и технопредпринимательства, лекции и выступления.

Задача — познакомить максимальное количество школьников с ИИ. По данным благотворительного фонда «Вклад в будущее», только за 2019 год около 10 000 учителей воспользовались уроками и рекомендациями академии, чтобы провести занятия для 3,7 млн детей.

  • Обучение: образовательные интенсивы и методические рекомендации для школ.

Академия проводит разнообразные интенсивы. Например, в апреле 2022 года с ИИ познакомились участники киберспортивной смены российского движения школьников. После серии занятий юные программисты смогли создать свои первые ML-модели (алгоритмы машинного обучения) для предсказания редкости покемона или исхода боя в Dota2.

Ещё один интенсив — онлайн-буткемп «Цифровой кентавр 2.0» — позволяет за 2 месяца окунуться в сферу ИИ и узнать, как он применяется в финансах, играх, медицине и транспорте. Занятия проводят специалисты-практики.

Опыт экспертов и материалы учебных программ Академии искусственного интеллекта использовали для создания методических рекомендаций по обучению основам искусственного интеллекта в средней школе. Они уже прошли государственную экспертизу и вскоре пройдут апробацию в учебных заведениях по всей стране.

  • Соревнования: состязания по совместному профилю «Искусственный интеллект».

Соревнования проводят во время «Национальной технологической олимпиады». Это одна из ключевых программ академии: школьники получают возможность попробовать себя в решении актуальных бизнес-задач. Начинание поддерживают ведущие технические вузы страны: НИУ ВШЭ, МГТУ им. Баумана, МФТИ, ИТМО, НГУ, ДВФУ, Иннополис, Московский политех, Санкт-Петербургский политех, Томский политех, МИРЭА, МИФИ, НГУ.

Фото: Christina @ wocintechchat.com /unsplash.com

Получи сертификат за прохождение

Машинное обучение это урок цифры ответы на вопросы

Логотип партнера

Урок подготовлен БФ Сбербанка «Вклад в будущее» при поддержке экспертов Сбербанка в рамках совместного проекта «Академия искусственного интеллекта для школьников». На сайте Академии участники могут погрузиться в мир современных технологий и принять участие в соревнованиях по искусственному интеллекту.

Внешняя ссылка

Урок Цифры 2019 9-11 класс — ответы, прохождение

В начале урока необходимо указать город, в котором вы проживаете, потом класс обучения (9, 10 или 11), выбрать количество учеников, после чего появляется видео с лекцией (смотрите ее в конце статьи). Смотреть лекцию нужно обязательно, так как в ней рассказываются базовые принципы работы нейросетей и нейронов.

Можно пропустить лекцию и сразу приступить к решению задач, но тогда вы все будете делать в полном непонимании происходящего. В самих же задачах имеются все необходимые подсказки, если вы вдруг забыли, кто за что отвечает. Итак, приступаем к решению уровней.

Час кода 2019 9-11 класс — ответы и прохождение 1-го уровня

На первом уровне задача по отделению оранжевых точек от зеленых не очень сложная. Вариантов решений, повторимся, существует множество и наше решение — одно их нескольких десятков. Самое главное, это добиться необходимой точности определения точек в зависимости от цвета с погрешностью не более 5%. Одни виды нейронов и их количество могут решить задачу быстро, другие медленно, одни разделяют цветные кружки очень точно, другие же наоборот — с большой погрешность. Большую роль играет и скорость обучения — чем она выше, тем меньше точности, чем она ниже, те точность лучше. В легких задачах можно выставлять высокую скорость обучения, а в сложных только маленькую, иначе нейросеть не сможет качественно определить цвета и задача не будет решена.

Вот наш пример решения: выбирает тип нейрона Tanh, добавляем 5 нейровнов — готово. Кроме того, ввиду легкости задачи мы поставили достаточно быструю скорость обучения — 1. Наша нейросеть справилась с задачей невероятно быстро и весьма точно.

Урок Цифры 2019 9-11 класс — ответы и прохождение 2-го уровня

Перед началом прохождения отметим, что выставить все по максимуму не получится — чем больше, тем лучше в нейросетями не работает, нет прямой зависимости. Поэтому нужно опытным путем проверять, какие нейроны и в каком количестве лучше всего справляются с задачей.

Второй уровень оказался также не слишком сложным и процесс фильтрации кружочков по цветам осуществился весьма быстро. Чтобы решить задачу, мы решили оставить тот же вид нейронов Tanh, а для большей точности выстроили 2 слоя нейронной сети по 4 нейрона в каждой. Чтобы нейроны обучались качественно, скорость обучения мы выставили на 0,3. В итоге нейросеть качественно выделила зеленые точки с минимальной погрешностью мы задача оказалась решенной.

Урок Цифры 2019 9-11 класс - ответы и прохождение 2-го уровня

Час Кода 2019 9-11 класс — ответы и прохождение 3-го уровня

Третий уровень стал самым сложным. На примере мы решили показать, как разные типы нейронов, их количество, количество слоев нейросети и скорость обучения влияют на результат.

В первом случае мы выставили среднюю скорость обучения 0,01 для типа нейронов ReLU. Поставили также 4 слоя нейронной сети, где в первом слое разместили 6 нейронов, во втором 5 нейронов, а в последних дух по 4 нейрона. Задача решилась относительно быстро, но если посмотреть на график, то нейросеть очень сильно колебалась с отбором тех или иных кружков разного цвета. Ошибку в 5% нам достичь удалось, но все равно результат оказался нестабильным — погрешность прыгала от 7% до 5%, а это не очень хорошо.

Час Кода 2019 9-11 класс - ответы и прохождение 3-го уровня

Во втором случае мы решили снизить скорость обучения нейронов, но оставить прежний их тип — ReLU. Количество слоев нейронной сети было решено оставить прежним, а вот самих нейронов прибавилось: в первом, втором и третьем слое их стало по 8, а в четвертом слое осталось 4 нейрона. Задача решалась долго, но зато нейросеть очень точно справилась с ней и по тренировочным данным ошибка составила всего 0.75%.

Час Кода 2019 9-11 класс - ответы и прохождение 3-го уровня

В третьем случае мы также решили не менять тип нейронов ReLU, поскольку именно они смогли преодолеть ошибку в 5% — другие типы нейронов зависали на отметке в 6-5,5% погрешности (очень близко, но задача оставалась нерешенной). Конструкция же нейросети при этом также не особо поменялась: в трех слоях осталось по 8 нейронов, а в последнем слое мы решили добавить одни нейрон и их стало 5 штук. Как видно, по времени задача решилась в 2 раза быстрее — вот вам банальная оптимизация.

Час Кода 2019 9-11 класс - ответы и прохождение 3-го уровня

Повторимся, что количество — на значит качество. Ведь нейросети не дают точные данные и при большом их количестве погрешность может только увеличиваться, а не уменьшаться. Тут важно соблюдать принцип «золотой середины»!.

Урок цифры РФ 2019 – прохождение первого уровня

Первый уровень проходится достаточно просто: нужно правильно называть изображение на картинке. «Называете» с помощью выбора: собака, волк, медведь, кот, тигр, леопард. Если кого-то из животных нет на картинке – нажимаете «не подходит. Прохождение этого уровня займет у вас не больше пяти минут. После этого ваш искусственный интеллект научится распознавать животных и вы сможете перейти на следующий уровень.

Курс машинного обучения

Курс машинного обучения: линейная регрессия с одной переменной

Основываясь на входном значении, линейная регрессия предсказывает действительный результат. Мы обсуждаем использование линейной регрессии для прогнозирования цен на жилье, вводим понятие функции стоимости и вводим метод обучения градиентного спуска.

Курс машинного обучения: обзор линейной алгебры

Этот дополнительный модуль знакомит учащихся с концепциями линейной алгебры. Для оставшейся части курса требуется фундаментальное понимание линейной алгебры, особенно когда мы начинаем рассматривать модели с несколькими переменными.

Курс машинного обучения: линейная регрессия с несколькими переменными

Что делать, если ваш ввод содержит несколько значений? Этот модуль демонстрирует, как можно расширить линейную регрессию, чтобы учесть несколько входных функций. Мы также рассмотрим лучшие практики применения линейной регрессии.

Курс машинного обучения: учебник по Octave/Matlab

Этот курс включает в себя задания по программированию, которые помогут вам понять, как применять алгоритмы обучения на практике. Во-вторых, вам нужно будет использовать Octave или MATLAB для выполнения заданий по программированию. Этот модуль познакомит вас с Octave/Matlab и проведет вас через процесс отправки задания.

Курс машинного обучения: регуляризация

Модели машинного обучения должны иметь возможность хорошо обобщать новые примеры, которые модель никогда раньше не видела. Кроме того, в этом модуле мы вводим регуляризацию, чтобы предотвратить переоснащение моделей обучающими данными.

Машинное обучение: представление в нейронных сетях

Нейронные сети — это модель, основанная на том, как работает мозг. Кроме того, сегодня он широко используется во многих приложениях. когда ваш телефон интерпретирует и понимает ваши голосовые команды, нейронная сеть, скорее всего, помогает понять вашу речь. Опять же, когда вы обналичиваете чек, машины, которые автоматически считывают цифры, также используют нейронные сети.

Урок Цифры 2019 1-4 класс – ответы, прохождение

Как мы уже сказали, ученикам начальных классов предстоит наладить работу зоопарка, где за животными присматривают роботы. Суть заключается в том, чтобы обучить роботов различать животных (кошек, собак, волков, тигров). Это необходимо для того, чтобы роботы впоследствии смогли правильно подбирать корм для животных. Если сделать это неправильно, то собакам достанется корм для котов и наоборот, от чего животные останутся голодными и недовольными. Но не волнуйтесь, мы поможем вам правильно обучить роботов, чтобы все зверье осталось сытым!

Час Кода 2019 1-4 класс – прохождение 1-го уровня

Сначала нас встречает некий профессор, который дает нам задачу обучить робота различать животных для последующего правильного подбора корма для них. Для того, чтобы заполнить базу данных робота правильными категориями, потребуется просмотреть несколько фотографий с различными животными. Есть четыре типа: собаки, коты, тигры и волки. При просмотре фотографий необходимо кликать на соответствующие кнопки с названиями животных в зависимости от того, кто изображен: если волк, то жмем красную кнопку “волк”, если тигр, то синюю кнопку “тигр” и т.д. Если на фото изображено неподходящее животное, которого нет в списке, то жмем жёлтую кнопку “не подходит” – все очень просто.

chas koda 4 klass 4

chas koda 4 klass 5

Урок Цифры 2019 1-4 класс – прохождение 2-го уровня

После того, как мы отсортировали фото согласно имеющемуся зверью, нужно обучить робота отличать животных друг от друга согласно их особенностей. Для начала нам предлагают выбрать критерии, по которым кошки отличаются от собак (что есть у одних и отсутствует у других). Взять кошку: она мяукает (собака так не умеет, она гавкает) и есть мышей (собака есть косточки). Готово!

Чтобы отличить тигров от кошек, необходимо выбрать пункты Большой размер и Длинные клыки, ведь тиграм присущи эти критерии, а кошкам нет (они маленькие и клыки у них также крохотные).

Волков от собак отличают “Кусает за бочок” (не ложись на бочок, а то придет серенький волчок и …) и “Не понимает команду “сидеть”” (только собаки могут обучиться этой команде). Все, вы справились на отлично!

chas koda 4 klass 7
chas koda 4 klass 8
chas koda 4 klass 9

Час кода 2019 1-4 класс – прохождение 3-го уровня

После предыдущих этапов обучения стоит скомпоновать (сложить) все ранее полученные знания. Итак, финальная настройка алгоритма, чтобы робот мог различать всех животных между собой сразу. Правильный ответ под буквой В, поскольку мы сначала должны отделить собаку от кота/волка и тигра. Ответ А не подходит по причине банального повтора картинки-алгоритма; ответ С неверный, так как мы отделяем волка, а он должен остаться в ответе С; ответ D неверный, так как мы отделяем тигра, а он должен остаться в ответе Е. На этом все обучение заканчивается.

chas koda 4 klass 12

Урок Цифры 2019 1-4 класс – прохождение 4-го уровня

В четвертом уровне делать ничего не придется, так как в нем можно только наблюдать за тем, как работает настроенный вами алгоритм. Если все сделано верно, как мы показали вам, то все животные смогут получить правильный корм, сытно покушать и остаться довольными. Если что-то вы сделали не так, что не все животные окажутся сытыми и голодные останутся расстроенными.

chas koda 4 klass 13
chas koda 4 klass 14

Урок Цифры 2019 (8, 9, 10, 11 класс) ответы на Задание 8

Теперь нужно провести обслуживание перегруженных серверов. Запусти диагностику, а потом проверь, если горит красным – нужна перенастройка. Если не горит, можно проехать дальше. Для начала роботу нужно подъехать на выделенную клетку и использовать команду tracert, которая запустит диагностику серверов. Далее нужно поочерёдно подъезжать к каждому серверу. Если (if) лампа на нём горит красным — то требуется перенастройка сервера. Если (if) зелёный — то можно проехать дальше. Не забывай использовать циклы, а ещё команду if, чтобы правильно и оптимально запрограммировать робота. Конструкция if (если) поможет работать с неопределенностью.

  • robot.move 3
  • robot.tracert
  • robot.rotate left
  • robot.move 2
  • robot.rotate right
  • loop 5
  • robot.move 1
  • if robot.scanScreen == red
  • robot.rotate left
  • robot.update
  • robot.rotate right
  • end
  • end
  • robot.move 1
  • robot.rotate left
  • robot.move 3
  • robot.rotate left
  • loop 5
  • robot.move 1
  • if robot.scanScreen == red
  • robot.rotate right
  • robot.update
  • robot.rotate left
  • end
  • end
  • robot.move 1
  • robot.rotate right

Урок Цифры 2019 (8, 9, 10, 11 класс) ответы на Задание 9

Супер! Сервера продиагностированы, осталось добраться до ИБП. Но нужно будет пройти сложную проверку, чтобы попасть туда. Роботу нужно сделать действие, соответствующее картинке.

Подсказки:

  1. На каждой клетке придется пройти тест на человечность — то есть повторить действия на экране. Все они показываются в случайном порядке, так что комбинация постоянно меняется.
  2. Запрограммируй действия робота так, чтобы он прошёл проверку на человечность.
  3. Тебе помогут такие команды: sparkle — искры, laser — лазерное эмодзи и stand — стойка на передних колёсах
  4. Используй конструкцию if, чтобы запрограммировать реакции.
  • robot.move 1
  • loop 5
  • if robot.scanScreen == sparkle
  • robot.sparkle
  • end
  • if robot.scanScreen == laser
  • robot.laser
  • end
  • if robot.scanScreen == stand
  • robot.stand
  • end
  • robot.move 1
  • end
  • robot.move 1
  • robot.rotate right
  • robot.move 3

Урок цифры 2019 – искусственный интеллект и машинное обучение

Урок цифры 2019 – масштабный конкурс-акция, в которой могут принять участие ученики 1-11 классов. Акцент масштабной просветительской акции в этом году сделан на искусственный интеллект и основы программирования. Именно с освоением двух этих направлений предстоит столкнуться участникам Урока цифры 2019. В игровой форме школьники смогут познакомиться с основами программирования, а также смогут понять как работает искусственный интеллект. «Урок цифры» реализован совместно с Министерством просвещения России, Министерством цифрового развития, связи и массовых коммуникаций России, организацией «Цифровая экономика» и крупнейшими ИТ-компаниями Росси. Урок цифры РФ 2019 пройдет с 25 февраля по 1 марта 2019 года. В этой статье вы сможете найти прохождение Урок цифры 2019 для 5-8 классов.

Ищем зоны роста в отказах

Изучив причины отказа, я увидел, что почти половина из них относится к случаям, когда до клиента не смогли дозвониться (недозвону), или потенциальный клиент передумал или отпала необходимость. Во многом эти причины отказов схожи. А поскольку от количества подключений напрямую зависит доход менеджера по продажам, нам нужно найти первопричины данных отказов и найти способы с ними справляться.

Один из самых верных способов решения очень прост: брать второй контактный номер и обязательно предупреждать клиента, что ему ещё будет звонить служба координации (чтобы он держал телефон при себе).

Если же клиент передумал или отпала необходимость, то в презентации были не полностью раскрыты выгоды клиента. Часто клиент дает согласие на эмоциях, а после звонка его переубеждают, или эмоции спадают (клиент не против монтажа, его устраивает цена, но не настолько, чтобы подключить услуги). Решение — совершенствовать этап продаж с презентацией продукта на основе выявленных потребностей не только клиента, но и его близких.

Иногда разговор идет не с лицом, принимающем решения (ЛПР), но если явно указано отсутствие согласия родственников или других заинтересованных лиц, я классифицирую в отказы под названием «родственники против».

Вывод второй: в причинах отказов кроется ключ к поиску зон роста и увеличению продаж.

Какие ещё факторы могут влиять? День недели и неделя месяца. Раньше мне казалось, что люди предпочитают подключаться в первых числах месяца и по выходным, когда есть больше свободного времени, а подключение в начале месяца связано с тем, что у людей что-то новое ассоциируется с началом: новый тариф, новый провайдер, новая услуга.

Мы начинаем что-то делать в новом году, в начале учебного года, с понедельника, с первого дня отпуска и т.д. Я сгруппировал данные по неделям. Построил таблицу (таблица 2) и гистограмму (рисунок 3), чтобы визуализировать зависимости:

Период

Неделя

Подключений

% от общего числа

1 — 7 ДЕНЬ

1

35

14,11

8 —14 ДЕНЬ

2

61

24,60

15 — 21 ДЕНЬ

3

59

23,79

С 22 дня

4

93

37,50

Всего

248

100

Рисунок 3. Распределение подключений услуг по дням недели.
Рисунок 3. Распределение подключений услуг по дням недели.

Из таблицы 2 и рисунка 3 видно, что клиенты предпочитают подключаться не в начале месяца, а в конце (37,5% подключений — с 22 дня месяца), и не очень активно подключаются по воскресениям, хотя в большинстве случаев есть возможность вызвать мастера на выходной.

Вывод третий: день недели имеет значение. Динамика подключений новых абонентов ускоряется к концу месяца и замедляется в начале. Это важно учитывать при планировании.

Урок Цифры 2019 9-11 класс — как получить сертификат

Если правильно решить все три задачи, ответ на которые мы вам предоставили, то вам выдадут сертификат о прохождении Урока Цифры 2019. Его можно как распечатать, так и поделиться им в социальных сетях, тем самым похваставшись перед друзьями, какой вы умный!

Источник: www.stevsky.ru

Урок Цифры 2019 (8, 9, 10, 11 класс) ответы на Задание 3

Летим дальше. Нужно подключить ещё два дома к Интернету через кабель. Подъезжай к выделенной клетке и используй команду plug, чтобы робот мог подсоединить кабель.

  • robot.move 7
  • robot.plug
  • robot.rotate left
  • robot.move 6
  • robot.rotate left
  • robot.move 7
  • robot.rotate right
  • robot.plug

Урок Цифры 2019 1-4 класс – сертификат

В конце прохождения урока каждый сможет получить сертификат об успешном прохождении. Впишите свое имя и поделитесь им в социальных сетях, чтобы все знали, какой вы умный!

chas koda 4 klass 15

< Предыдущая   Следующая >

Новые материалы по этой тематике:

Старые материалы по этой тематике:


Типы машинного обучения

Вот разные типы машинного обучения

Типы машинного обучения: под наблюдением

Машину учат на примере контролируемого обучения. Между тем, оператор предоставляет машинному алгоритму известный набор данных с желаемыми входными и выходными данными. И система должна выяснить, как получить эти входы и выходы.

Хотя оператор знает о правильном решении проблемы. Алгоритм распознает закономерности в данных, учится на наблюдениях и генерирует прогнозы. Кроме того, алгоритм создает прогнозы, которые затем корректируются оператором, и этот процесс повторяется до тех пор, пока алгоритм не достигнет высокой степени эффективности.

Во-первых, классификация, во-вторых, регрессия и, наконец, прогнозирование — все это подмножества контролируемого обучения.

классификация: По задачам классификации. Компьютер машинного обучения должен, наконец, сделать вывод из наблюдаемых данных и выбрать, выполнять ли задачу.

К какой категории относятся новые наблюдения? При проверке электронных писем как «спама» или «не спама». Например, программа должна изучить существующие данные наблюдений и соответствующим образом отфильтровать электронные письма.

Регрессия: эта задача требует, чтобы алгоритм машинного обучения оценивал и понимал взаимосвязи между переменными. Кроме того, регрессионный анализ особенно полезен для прогнозирования и прогнозирования. Поскольку он сосредоточен на одной зависимой переменной и последовательности других изменяющихся переменных.

Прогнозирование: это практика предсказания будущего на основе прошлых и настоящих фактов, и она широко используется для анализа закономерностей.

Типы машинного обучения: Полууправляемое

Обучение с полуучителем очень похоже на обучение с учителем. В том смысле, что он использует как размеченные, так и неразмеченные данные. Более того, помеченные данные — это информация, которая имеет соответствующие теги, чтобы алгоритм мог ее интерпретировать. В то время как неразмеченные данные не имеют этой информации. Используя это

Алгоритмы машинного обучения в сочетании могут научиться классифицировать неразмеченные данные.

Типы машинного обучения: обучение без присмотра

В этом случае алгоритм машинного обучения исследует данные, чтобы обнаружить закономерности. Между тем, нет ключа ответа или человека-оператора, который мог бы дать указания. Скорее, анализируя доступные данные, машина определяет корреляции и ассоциации. Более того, машинный алгоритм оставлен для понимания больших наборов данных. А также обращаться к этим данным в процессе обучения без присмотра. Но затем алгоритм пытается организовать эти данные, чтобы описать их структуру. Это может, однако, подразумевать группировку данных в кластеры или их организацию более организованным образом.

По мере того, как он оценивает дополнительные данные, его способность принимать решения на основе этих данных увеличивается и становится более точной.

К неконтролируемому обучению относятся следующие виды деятельности:

Кластеризация представляет собой процесс группировки коллекций сопоставимых данных (на основе определенных критериев). Это важно для сегментации данных на разные группы и анализа каждого набора данных для выявления тенденций.

Уменьшение размерности — это процесс уменьшения количества переменных в исследовании для получения точной требуемой информации.

Типы машинного обучения: через подкрепление

Обучение с подкреплением связано с регламентированными процедурами обучения. В котором машинный алгоритм представляет собой набор действий, параметров и конечных значений, которым необходимо следовать. Следуя определению правил, алгоритм машинного обучения пытается изучить несколько вариантов и возможностей. Таким образом, отслеживая и оценивая каждый выход, чтобы определить, какой из них является идеальным. Кроме того, обучение с подкреплением обучает машины методом проб и ошибок. Более того, Он учится на предыдущем опыте и начинает корректировать свою стратегию в ответ на ситуацию, чтобы достичь максимально возможного результата.

«Урок цифры»

Проект «Урок цифры» — инициатива некоммерческой организации «Цифровая экономика». Это фактически каталог бесплатных онлайн-занятий: игр и лекций, которые знакомят школьников с основами разработки мобильных приложений, умных помощников, видеоигр, облачных технологий, алгоритмов искусственного интеллекта (ИИ) для машинного обучения. Большое внимание уделяется теме кибербезопасности: школьникам объясняют, как хакеры находят лазейки для своих атак и как правильно защищать свои персональные данные.

Обучающие материалы «Урока цифры» разрабатывают компании — лидеры цифровой трансформации, которые особенно заинтересованы в подготовке будущих айтишников: «Яндекс», Академия искусственного интеллекта для школьников, реализуемая при поддержке Сбербанка и благотворительного фонда «Вклад в будущее», VK, «Лаборатория Касперского», «1С», «Росатом».

«Обладание цифровыми навыками и умение программировать сейчас воспринимаются как вторая грамотность», — отмечает Юлия Горячкина, врио директора АНО «Цифровая экономика». По ее словам, за 3 года дети, родители и учителя обратились к урокам на сайте проекта более 53 млн раз.

Чтобы привлечь к проекту как можно больше школьников, открытые «Уроки цифры» проводятся в регионах. Администрации школ, причём не только российских, оповещают о предстоящей акции, чтобы в назначенное время желающие могли подключиться к онлайн-трансляции. Так, зимой 2021 года в «Уроках цифры» от VK по разработке компьютерных игр участвовали более 3 млн русскоязычных школьников из 130 стран мира. И примерно 30 000 взрослых, которые прошли обучение вместе с детьми.

Открытые уроки часто проводят первые лица компаний-партнёров и региональных властей. Например, в Белгородской области амбассадором проекта выступил вице-губернатор Евгений Мирошников, в Калмыкии — министр цифровизации Алексей Этеев, в Севастополе — министр цифровизации Александра Осипова, в Ленинградской области — директор департамента цифровой трансформации Андрей Сытник.

Примеры машинного обучения

Распознавание изображений

В реальном мире распознавание изображений является хорошо известным и широко используемым примером цифрового обучения. Кроме того, он может распознавать объект как цифровое изображение в зависимости от интенсивности пикселей на черно-белых или цветных фотографиях.

Примеры машинного обучения для распознавания изображений в реальном мире:

Первый пример: классифицируйте рентгеновский снимок как злокачественный или нераковый.

Второй пример: Дайте имя сфотографированному лицу (также известное как «пометка» в социальных сетях).

Третий пример. Распознавание рукописного ввода осуществляется путем разделения одной буквы на более мелкие изображения.

Он также часто используется для идентификации лица на основе изображений. Технология может обнаруживать общие черты и сопоставлять их с лицами, используя базу данных людей. Этот термин часто используется в правоохранительных органах.

Распознавание речи

Машинное обучение способно преобразовывать речь в текст. Кроме того, некоторые программные решения могут преобразовывать живой голос и запись речи в текстовые файлы. Интенсивность частотно-временных диапазонов также можно использовать для сегментации речи.

Примеры машинного обучения для распознавания речи в реальном мире:

Во-первых, поиск по голосу

Во-вторых, набор номера телефона

В-третьих, команда Appliance

Такие устройства, как Google Home и Amazon Alexa, являются примерами использования программного обеспечения для распознавания речи.

Медицинское обследование

Машинное обучение может помочь в диагностике заболеваний. Более того, многие врачи используют чат-ботов с распознаванием речи для выявления закономерностей симптомов.

Примеры машинного обучения реальной медицинской диагностики:

  • Помощь в постановке диагноза или рекомендации курса лечения
  • используется в онкологии и патологии для выявления злокачественных тканей.
  • Исследование биологических жидкостей В редких случаях заболеваний сочетание программного обеспечения для распознавания лиц и машинного обучения позволяет сканировать изображения пациентов. Плюс идентификация фенотипы связаны с редкими генетическими заболеваниями.

Статистическое хеджирование

Арбитраж – это связанные с финансами автоматизированные торговый подход, используемый для управления огромным объемом ценных бумаг. Однако в подходе к анализу группы ценных бумаг с использованием экономических данных и корреляций используется торговый алгоритм.

Машинное обучение Примеры статистического арбитража в реальном мире:

Алгоритмическая торговля, исследующая микроструктуру рынка

Анализировать огромные объемы данных

Распознавайте возможности арбитража в реальном времени.

Машинное обучение улучшает арбитражный подход, оптимизируя его.

Прогнозная аналитика

Машинное обучение может классифицировать доступные данные по группам, которые впоследствии могут быть определены правилами, определенными аналитиками. Однако после завершения классификации аналитики могут рассчитать вероятность отказа.

Машинное обучение Примеры прогнозной аналитики в действии:

определение того, является ли транзакция мошеннической или законной

Улучшить методы прогнозирования для расчета вероятности возникновения проблемы.

Одно из самых многообещающих применений машинного обучения — прогнозная аналитика. Его можно использовать для всего, от создания продукта до ценообразования на недвижимость.

Структурированную информацию можно извлечь из неструктурированных данных с помощью машинного обучения. Организации накапливают огромные объемы данных от своих клиентов. Кроме того, процесс аннотирования наборов данных для инструментов прогнозной аналитики автоматизирован с использованием алгоритмов машинного обучения.

Создайте модель, которая может предвидеть аномалии голосовых связок.

Он создает стратегии для предотвращения, диагностики и лечения болезней.

Помогайте врачам быстро диагностировать и лечить проблемы.

Обычно эти процедуры занимают много времени. С другой стороны, машинное обучение может отслеживать и извлекать информацию из миллиардов выборок данных.

С машинным обучением будущее становится ярче

Машинное обучение — замечательная технология искусственного интеллекта. Машинное обучение уже изменило нашу повседневную жизнь и будущее в своих первых приложениях.

Ознакомьтесь с Personalization Builder, если вы готовы применить машинное обучение к своей бизнес-стратегии и создать индивидуальный опыт. Используйте предиктивную аналитику и моделирование, чтобы узнать о предпочтениях каждого клиента!

Урок Цифры 2019 (8, 9, 10, 11 класс) ответы на Задание 5

Остались последние дома! Нужно подключить и их. К каждому дому нужно подъехать на выделенную клетку. Так нужно повторить 4 раза. Используй функцию loop (цикл), чтобы автоматически повторять набор команд. Цикл начинается на выделенной клетке

  • loop 4
  • robot.plug
  • robot.rotate right
  • robot.move 6
  • end

Где взять специалистов

По задумке правительства, нацпроект «Цифровая экономика» значительно ускорит цифровую трансформацию России. Ключевую роль в этой задаче играет масштабная подготовка высококвалифицированных IT-кадров. Процесс направляет и стимулирует федеральный проект «Кадры для цифровой экономики».

Проект отвечает в том числе за поддержку образовательных проектов по ранней профориентации и получению цифровых профессий на разных этапах: от школы и средних, высших учебных учреждений до допобразования и переподготовки. Отдельное направление — развитие цифровых компетенций у госслужащих, преподавателей вузов и колледжей.

Кроме того, по федпроекту в вузах увеличили количество бюджетных мест на обучение в сфере информационных технологий. В Минцифры пояснили, что в 2021 году на бесплатной основе поступить в вузы на IT-специальности смогли более 100 000 человек, а в этом году число мест увеличилось до 120 000.

Ещё один проект государственной программы — «Цифровые профессии». По ней россияне от 16 лет и до пенсионного возраста, студенты и все, кто имеет среднее или высшее образование, входящие в льготную категорию (читайте подробнее тут), могут получить дополнительную «айтишную» специальность. От 50 до 100 процентов затрат на обучение компенсируются за счёт государства.

На выбор предлагается более 100 курсов по разным направлениям: программированию, искусственному интеллекту (ИИ), системному администрированию, кибербезопасности, дизайну и так далее.

Обучают будущих специалистов лидеры IT-рынка, например «Яндекс», «Учебный центр 1С», РЭУ им. Г. В. Плеханова, МГТУ им. Н. Э. Баумана, «Сберуниверситет».

Немного о процессе продаж (каким он должен быть)

Приведу краткое описание бизнес-процесса: менеджер по продажам звонит потенциальному клиенту, проводит переговоры.

О продаже каких услуг идет речь

Продукты, которые я продаю — это услуги доступа в Интернет (ШПД), Wink (онлайн-кинотеатр + интерактивное ТВ), мобильную связь (MVNO) и видеонаблюдение. Можно добавить и услугу стационарной телефонии (ОТА), но заявки на неё столь редки, что можно убрать за скобки.

Первичным успехом является согласие клиента на подключение одной или нескольких услуг с оговоренной датой визита мастера-инсталлятора для настройки оборудования и сопутствующих монтажных работ. Далее клиенту звонит отдел координации для подтверждения заявки, даты визита мастера и решения каких-то возникших у клиента вопросов.

Финальный этап — визит мастера, который производит монтаж, настройку оборудования и передачу документации (сейчас есть тенденция на передачу в электронном виде). После выполнения всех работ и подписания договора, клиент вносит в течении трех дней сумму. Чаще всего в неё входит стоимость тарифа, оборудования и оплата подключения. Все довольны: клиент получается услугу, компания — нового клиента, а менеджер — премию.

Однако данная ситуация хороша лишь в теории. На практике успешные переговоры и получение согласия клиента — это только часть дела. Заявка, сделанная клиентом, может быть и не выполнена по множеству причин: от чисто технических до человеческого фактора. Но если не учитывать ошибки в заведении самой заявки из-за внутренних сбоев или отсутствия технической возможности подключения, то львиная доля неподключенных услуг — это отказы клиента.

Час Кода 2019 1-4 класс

Урок цифры 2019 – это один из самых интересных проектов, в котором могут принять участие все желающие, от учеников до взрослых. Ранее на Уроке Цифры проходил так называемый Час Кода, где можно было написать свой собственный код, который после выполнялся роботом. На этот раз на Уроке Цифры изучается искусственный интеллект и машинное обучение – это действительно интересно. Школьники и взрослые буквально могут изнутри изучить “мозги” искусственного интеллекта, как он работает, как он “думает”. Как обычно, Урок Цифры поделен на три части в зависимости от того, в каком классе ученик обучается. Есть три категории сложности: 1-4 класс, 5-8 класс и 9-11 класс. Сегодня мы разберемся с самым простым уровнем для начинающих 1-4 класс. О том, как пройти Урок Цифры 5-8 класс мы написали здесь, но стоит отметить, что все ученики от 1 по 8 класс получат задание по налаживанию зоопарка. Ученикам 9-11 класса предстоит уже изучить принцип работы нейронов, как они работают и для чего вообще необходимы нейросети.

Источники

  • Аналитика Power BI с помощью R и Python.Уэйд Р., издательство ДМК, 2021 год

  • Анализ данных при помощи Microsoft Power Bi и Power Pivot для Excel, Феррари А, Руссо М., издательство ДМК, 2021 год

  • Python для сложных задач: наука о данных и машинное обучение. Плас Дж. Вандер – СПб.: Питер, 2021.

  • Справочник по математике. Бронштейн И.Н., Семендяев К.А. М.: Государственное издательство физико-математической литературы, 1962 г.

Посмотри видеолекцию

Машинное обучение это урок цифры ответы на вопросы

`

Как машины и компьютеры стали умными и начали учиться? Кто им в этом помог? Какие задачи может решать искусственный интеллект сейчас и как он будет выглядеть в далеком будущем? Что вы можете сделать уже сейчас, чтобы развиваться в этой сфере? Ответы на эти вопросы вы узнаете из видеолекции к уроку «Искусственный интеллект и машинное обучение».

Скачать видео

Получи сертификат за прохождение

Машинное обучение это урок цифры ответы на вопросы

Логотип партнера

Урок подготовлен Благотворительным фондом Сбербанка «Вклад в будущее» при поддержке экспертов Сбербанка в рамках совместного проекта «Академия искусственного интеллекта для школьников». На сайте проекта ты найдешь еще больше материалов про искусственный интеллект, научишься самостоятельно строить модели машинного обучения и сможешь принять участие в соревнованиях с крутыми призами!

Внешняя ссылка

Урок цифры 2019 – прохождение второго уровня

На втором этапе игры Урок цифры 2019 вам необходимо обучить алгоритм отличать животных друг от друга. Экран условно разделяется на три части: с одной стороны – один вид животных, например, коты, с другой – другой вид, например, собаки. Посредине характеристики, которыми могут обладать эти животные. Вам необходимо выбрать ту характеристику, которая точно отделяет один вид от другого. На данном этапе легче показать, чем рассказывать. Вот правильные ответы.

Как это будет?

Участвовать могут даже начинающие программисты

Открытый тренировочный этап для подготовки к олимпиаде

Разборы задач и методическая поддержка участников

Уровень сложности задач возрастает от этапа к этапу

Решение задач доступно на множестве языков программирования

Поддержка участников на протяжении всей олимпиады

Машинное обучение это урок цифры ответы на вопросы

Машинное обучение это урок цифры ответы на вопросы

Машинное обучение это урок цифры ответы на вопросы

Машинное обучение это урок цифры ответы на вопросы

Приветствия организаторов олимпиады

Урок Цифры 2019 9-11 класс – ответы, прохождение

В начале урока необходимо указать город, в котором вы проживаете, потом класс обучения (9, 10 или 11), выбрать количество учеников, после чего появляется видео с лекцией (смотрите ее в конце статьи). Смотреть лекцию нужно обязательно, так как в ней рассказываются базовые принципы работы нейросетей и нейронов.

Можно пропустить лекцию и сразу приступить к решению задач, но тогда вы все будете делать в полном непонимании происходящего. В самих же задачах имеются все необходимые подсказки, если вы вдруг забыли, кто за что отвечает. Итак, приступаем к решению уровней.

Час кода 2019 9-11 класс – ответы и прохождение 1-го уровня

На первом уровне задача по отделению оранжевых точек от зеленых не очень сложная. Вариантов решений, повторимся, существует множество и наше решение – одно их нескольких десятков. Самое главное, это добиться необходимой точности определения точек в зависимости от цвета с погрешностью не более 5%. Одни виды нейронов и их количество могут решить задачу быстро, другие медленно, одни разделяют цветные кружки очень точно, другие же наоборот – с большой погрешность. Большую роль играет и скорость обучения – чем она выше, тем меньше точности, чем она ниже, те точность лучше. В легких задачах можно выставлять высокую скорость обучения, а в сложных только маленькую, иначе нейросеть не сможет качественно определить цвета и задача не будет решена.

Вот наш пример решения: выбирает тип нейрона Tanh, добавляем 5 нейровнов – готово. Кроме того, ввиду легкости задачи мы поставили достаточно быструю скорость обучения – 1. Наша нейросеть справилась с задачей невероятно быстро и весьма точно.

chas koda 10 klass 1

Урок Цифры 2019 9-11 класс – ответы и прохождение 2-го уровня

Перед началом прохождения отметим, что выставить все по максимуму не получится – чем больше, тем лучше в нейросетями не работает, нет прямой зависимости. Поэтому нужно опытным путем проверять, какие нейроны и в каком количестве лучше всего справляются с задачей.

Второй уровень оказался также не слишком сложным и процесс фильтрации кружочков по цветам осуществился весьма быстро. Чтобы решить задачу, мы решили оставить тот же вид нейронов Tanh, а для большей точности выстроили 2 слоя нейронной сети по 4 нейрона в каждой. Чтобы нейроны обучались качественно, скорость обучения мы выставили на 0,3. В итоге нейросеть качественно выделила зеленые точки с минимальной погрешностью мы задача оказалась решенной.

chas koda 10 klass 2

Час Кода 2019 9-11 класс – ответы и прохождение 3-го уровня

Третий уровень стал самым сложным. На примере мы решили показать, как разные типы нейронов, их количество, количество слоев нейросети и скорость обучения влияют на результат.

В первом случае мы выставили среднюю скорость обучения 0,01 для типа нейронов ReLU. Поставили также 4 слоя нейронной сети, где в первом слое разместили 6 нейронов, во втором 5 нейронов, а в последних дух по 4 нейрона. Задача решилась относительно быстро, но если посмотреть на график, то нейросеть очень сильно колебалась с отбором тех или иных кружков разного цвета. Ошибку в 5% нам достичь удалось, но все равно результат оказался нестабильным – погрешность прыгала от 7% до 5%, а это не очень хорошо.

chas koda 10 klass 3

Во втором случае мы решили снизить скорость обучения нейронов, но оставить прежний их тип – ReLU. Количество слоев нейронной сети было решено оставить прежним, а вот самих нейронов прибавилось: в первом, втором и третьем слое их стало по 8, а в четвертом слое осталось 4 нейрона. Задача решалась долго, но зато нейросеть очень точно справилась с ней и по тренировочным данным ошибка составила всего 0.75%.

chas koda 10 klass 4

В третьем случае мы также решили не менять тип нейронов ReLU, поскольку именно они смогли преодолеть ошибку в 5% – другие типы нейронов зависали на отметке в 6-5,5% погрешности (очень близко, но задача оставалась нерешенной). Конструкция же нейросети при этом также не особо поменялась: в трех слоях осталось по 8 нейронов, а в последнем слое мы решили добавить одни нейрон и их стало 5 штук. Как видно, по времени задача решилась в 2 раза быстрее – вот вам банальная оптимизация.

chas koda 10 klass 5

Повторимся, что количество – на значит качество. Ведь нейросети не дают точные данные и при большом их количестве погрешность может только увеличиваться, а не уменьшаться. Тут важно соблюдать принцип “золотой середины”!.

Урок Цифры «Искусственный интеллект и машинное обучение»

21.09.2020

14 сентября 2020 года стартовал первый в этом учебном году Урок Цифры, посвященный искусственному интеллекту. Как машины и компьютеры стали умными и начали учиться? Кто им в этом помог? Какие задачи может решать искусственный интеллект сейчас и как он будет выглядеть в далеком будущем? Что вы можете сделать уже сейчас, чтобы развиваться в этой сфере? Ответы на эти вопросы вы узнаете на Уроке Цифры «Искусственный интеллект и машинное обучение». Урок подготовлен БФ Сбербанка «Вклад в будущее» при поддержке экспертов Сбербанка в рамках совместного проекта «Академия искусственного интеллекта для школьников». На сайте Академии участники могут погрузиться в мир современных технологий и принять участие в соревнованиях по искусственному интеллекту.

Тематический урок «Искусственный интеллект и машинное обучение» Всероссийского образовательного проекта «Урок Цифры» уже состоялся в 7-11 классах нашей школы. На уроках ученики прошли все этапы создания алгоритмов искусственного интеллекта на примере беспилотного автомобиля и больше узнали про профессию Data Scientist. Урок можно пройти самостоятельно. Чтобы начать, посмотрите видеолекцию и пройдите тренажер. 

Сайт Всероссийского образовательного проекта “Урок Цифры”  https://урокцифры.рф

Просмотров всего: ,
сегодня:
Хочу такой сайт










Рейтинг:
.


Оценили:
.



  • small_item_281549.jpg

Дата создания: 21.09.2020

Дата обновления: 21.09.2020

Дата публикации: 21.09.2020

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

23

24

25

26

27

28

29

30

31

Независимая оценка качества

Поддержка участников олимпиады

Звезда

Белая Звезда

Машинное обучение это урок цифры ответы на вопросы

Мы собрали для вас материалы, которые помогут подготовиться к решению олимпиадных задач

Машинное обучение это урок цифры ответы на вопросы

По всем вопросам организации и проведения олимпиады пишите на olimp@edsoo.ru

Машинное обучение это урок цифры ответы на вопросы

Вступайте в сообщество, задавайте вопросы организаторам и общайтесь друг с другом

Участники Олимпиады – обучающиеся 8-11 классов, мотивированные к углубленному изучению информатики и математики, владеющие основами программирования на одном из общедоступных языков программирования.

Участие в олимпиаде может принять обучающийся 8—11 классов любой образовательной организации.

В разделе “Регистрация” на сайте подробно описан алгоритм регистрации для педагогов и участников.

Задания Олимпиады направлены на поиск нестандартных решений в области разработки и применения интеллектуальных алгоритмов и моделей обработки больших данных.

Отборочный этап состоит из задач на логику, алгоритмических задач и задач по искусственному интеллекту начального уровня, которые отлично подойдут для начинающих программистов.

На основном этапе участников снова ждут алгоритмические задачи и задачи по искусственному интеллекту. Готовьтесь! Уровень сложности на этом этапе возрастает!

Заключительный этап предусматривает задачи, связанные исключительно с искусственным интеллектом. Отличный вызов для самых опытных участников!

Во-первых, знания – без них никуда. Во-вторых – правильно подготовленное рабочее место. Список требований к характеристикам компьютеров и программному обеспечению мы опубликовали в отдельном документе – с ним можно ознакомиться по ссылке. Обращаем внимание, что список является достаточным, но ты можешь использовать то ПО, в котором тебе привычнее работать.

Участники Олимпиады – обучающиеся 8-11 классов, мотивированные к углубленному изучению информатики и математики, владеющие основами программирования на одном из общедоступных языков программирования.

Участие в олимпиаде может принять обучающийся 8—11 классов любой образовательной организации.

В разделе “Регистрация” на сайте подробно описан алгоритм регистрации для педагогов и участников.

Задания Олимпиады направлены на поиск нестандартных решений в области разработки и применения интеллектуальных алгоритмов и моделей обработки больших данных.

Отборочный этап состоит из задач на логику, алгоритмических задач и задач по искусственному интеллекту начального уровня, которые отлично подойдут для начинающих программистов.

На основном этапе участников снова ждут алгоритмические задачи и задачи по искусственному интеллекту. Готовьтесь! Уровень сложности на этом этапе возрастает!

Заключительный этап предусматривает задачи, связанные исключительно с искусственным интеллектом. Отличный вызов для самых опытных участников!

Во-первых, знания – без них никуда. Во-вторых – правильно подготовленное рабочее место. Список требований к характеристикам компьютеров и программному обеспечению мы опубликовали в отдельном документе – с ним можно ознакомиться по ссылке. Обращаем внимание, что список является достаточным, но ты можешь использовать то ПО, в котором тебе привычнее работать.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.

Adblock
detector