Подключение вводного автомата: Как подключить автоматический выключатель | Заметки электрика — Комплексный ремонт квартир, домов, офисов, магазинов в Ульяновске

Содержание

Как подключить автоматический выключатель | Заметки электрика

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

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

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

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

Вот пример однополюсного автомата ВА47-29 С16:

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

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

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

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

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

Перейдем к практике.

Подключение однополюсных и двухполюсных автоматических выключателей

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

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

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

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

Схема подключения трехполюсных и четырехполюсных автоматов защиты

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

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

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

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

Присоединение жил проводов и кабелей к автомату

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

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

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

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

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

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

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

Как подключить несколько автоматических выключателей в одном ряду?

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

Более подробно о ней читайте в этой статье.

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

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

Как подключить автомат в щитке без ошибок

Распределительный щит трудно представить без современных модульных устройств защиты, таких как автоматические выключатели, устройств защитного отключения, дифференциальных автоматов и всевозможных реле защиты. Но далеко не всегда эти модульные устройства подключаются правильно и надежно.

В виду обслуживания электрических щитков мне иногда приходится сталкиваться с ошибками подключения автоматических выключателей, которые в них установлены. Казалось бы, как можно неправильно подключить обычный однополюсный автомат? Зачистил кабель на определенную длину, вставил в клеммы, затянул надежно винты.

Но как бы это странно не звучало, большинство людей имеет «корявые» руки и качество сборки щитов оставляет желать лучшего. Хотя на самом деле все мы совершаем или совершали ошибки в той или иной отрасли, и как говорится в известной пословице: «не ошибается тот, кто ничего не делает».

Приветствую всех друзья на сайте «Электрик в доме». В данной статье рассмотрим, как подключить автомат в щитке и разберем несколько вариантов самых распространенных и грубых ошибок.

Подключение автоматов в щитке – вход сверху или снизу?

Первое с чего бы хотел начать это правильность подключения автомата в принципе. Как известно автоматический выключатель имеет два контакта для подключения подвижный и неподвижный. На какой из контактов необходимо подключать питание к верхнему или нижнему? На сегодняшний день споров по этому поводу развелось очень много. На любом электротехническом форума куча вопросов и мнений на этот счет.

Обратимся за советом к нормативным документам. Что сказано в ПУЭ по этому поводу? В 7-м издании ПУЭ пункт 3.1.6. сказано:

Как видно в правилах сказано, что питающий провод при подключении автоматов в щитке должен присоединяться, как правило, к неподвижным контактам. Это также относится ко всем узо, дифавтоматам и прочих устройств защиты. Из всей этой вырезки непонятно выражение «как правило». То есть вроде, как и должно, но в некоторых случаях может быть и исключение.

Чтобы понимать, где расположен подвижный и неподвижный контакт нужно представлять внутреннее устройство автоматического выключателя. Давайте на примере однополюсного автомата рассмотрим, где находится неподвижный контакт.

Перед нами автомат серии ВА47-29 фирмы iek. Из фото понятно, что неподвижным контактом у него является верхняя клемма, а подвижным контактом — нижняя клемма. Если рассмотреть электрические обозначения на самом выключателе, то здесь тоже видно, что неподвижный контакт находится сверху.

У автоматических выключателей других фирм производителей аналогичные обозначения на корпусе. Взять, например автомат фирмы Schneider Electric Easy9, у него неподвижный контакт также находится сверху. Для УЗО Schneider Electric все аналогично сверху находятся неподвижные контакты, а снизу подвижные.

Другой пример, защитные устройства фирмы Hager. На корпусе автоматических выключателей и УЗО hager также можно увидеть обозначения, из которых понятно, что неподвижные контакты находятся сверху.

Давайте разберемся, с технической стороны есть ли значение, как подключить автомат сверху или снизу.

Автоматический выключатель защищает линию от перегрузок и коротких замыканий. При появлении сверхтоков реагируют тепловой и электромагнитный расцепитель, расположенные внутри корпуса. С какой стороны будет подключено питание сверху или снизу для срабатывания расцепителей разницы абсолютно нет. То есть с уверенностью можно сказать, что на работу автомата не влияет, на какой контакт будет подведено питание.

По правде говоря, должен отметить, что производители современных «брендовых» модульных устройств, такие как ABB, Hager и прочие допускают подключение питания к нижним клеммам. Для этого на автоматах имеются специальные зажимы, предназначенные под гребенчатые шины.

Почему же в ПУЭ советуют подключение выполнять на неподвижные контакты (верхние)? Такое правило утверждено в целях общего порядка. Любой образованный электрик знает, что при выполнении работ необходимо снять напряжение с оборудования, на котором будет работать. «Залазя» в щиток человек интуитивно предполагает наличие фазы сверху на автоматах. Отключив АВ в щитке, он знает, что напряжения на нижних клеммах и все что от них отходит, нет.

Теперь представим, что подключение автоматов в распределительном щите Вам выполнял электрик дядя Вася, который подключил фазу к нижним контактам АВ. Прошло некоторое время (неделя, месяц, год) и у Вас появилась необходимость заменить один из автоматов (или добавить новый). Приходит электрик дядя Петя, отключает нужные автоматы и уверенно лезет голыми руками под напряжение.

В недалеком советском прошлом у всех автоматов неподвижный контакт располагался вверху (например, АП-50). Сейчас по конструкции модульных АВ не разберешь где подвижный, а где неподвижный контакт. У АВ которые мы рассматривали выше, неподвижный контакт был расположен сверху. А где гарантии, что у китайских автоматов неподвижный контакт будет расположен сверху.

Поэтому в правилах ПУЭ подключение питающего проводника к неподвижным контактам подразумевает лишь подключение на верхние клеммы в целях общего порядка и эстетики. Я сам сторонник подключения питания к верхним контактам автоматического выключателя.

Для тех, кто со мной не согласен вопрос на засыпку, почему на электрических схемах питание на автоматы подключают именно на неподвижные контакты.

Если взять, например обычный рубильник типа РБ, который установлен на каждом промышленном объекте, то его никогда не подключат верх ногами. Подключение питания к коммутационным аппаратам такого рода полагает только к верхним контактам. Отключил рубильник и ты знаешь, что нижние контакты без напряжения.

Подключаем провода к автомату – кабель с монолитной жилой

Как выполняет подключение автоматов в щитке большинство пользователей? Какие ошибки можно при этом допустить? Давайте разберем здесь ошибки, которые наиболее часто встречаются.

Ошибка – 1. Попадание изоляции под контакт.

Все знают, что перед тем как подключить автомат в щитке нужно снять изоляцию с подключаемых проводов. Казалось бы, здесь нет ничего сложного, зачистил жилу на нужную длину, затем вставляем ее в зажимную клемму автомата и затягиваем ее винтом, обеспечивая тем самым надежный контакт.

Но встречаются случаи, когда люди в недоумении, почему выгорает автомат, когда все правильно подключено. Или почему периодически пропадает питание в квартире, когда проводка и начинка в щитке абсолютно новые.

Одна из причин вышеописанного попадание изоляции провода под контактный зажим автоматического выключателя. Такая опасность в виде плохого контакта несет в себе угрозу оплавления изоляции, не только провода, но и самого автомата, что может привести к пожару.

Чтобы этого исключить нужно, следить и проверять, как затянут провод в гнезде. Правильное подключение автоматов в распределительном щите должно исключать такие ошибки.

Ошибка — 2. Нельзя подключать несколько жил разных сечений на одну клемму АВ.

Если возникла необходимость подключить несколько автоматов стоящих в одном ряду от одного источника (провода) для этой цели как невозможно лучше подойдет гребенчатая шина. Но такие шины не всегда есть под рукой. Как объединить несколько групповых автоматов в таком случае? Любой электрик, отвечая на этот вопрос, скажет сделать самодельные перемычки из жил кабеля.

Чтобы сделать такую перемычку используйте куски провода одинакового сечения, а лучше вообще не разрывайте его по всей длине. Как это сделать? Не снимая с провода изоляцию, формируете перемычку нужной формы и размеров (по количеству ответвлений). Затем зачищаем изоляцию с провода в месте перегиба на нужную длину, и у нас получается неразрывная перемычка из цельного куска провода.

Никогда не объединяйте автоматы перемычками кабелем разного сечения. Почему? При затягивании контакта хорошо зажмется жила с большим сечением, а та жила, у которой сечение меньше будет иметь плохой контакт. Как следствие оплавление изоляции не только на проводе, но и на самом автомата, что несомненно приведет к пожару.

Пример подключения автоматических выключателей перемычками из разных сечений кабеля. На первый автомат приходит «фаза» проводом 4 мм2, а на другие автоматы уже идут перемычки проводом 2.5 мм2. На фото видно, что перемычка из проводов разного сечения. Как следствие плохой контакт, повышение температуры, оплавление изоляции не только на проводах, но и на самом автомате.

Для примера попробуем затянуть в клемме автоматического выключателя две жили с сечением 2.5 мм2 и 1.5 мм2. Как бы я не старался обеспечить надежный контакт в этом случае, у меня ничего не получалось. Провод сечением 1. 5 мм2 свободно болтался.

Еще один пример на фото дифавтомат, в клемму которого воткнули два провода разного сечения и попытались все это дело надежно затянуть. В результате чего провод с меньшим сечением болтается и искрит.

Ошибка – 3. Формирование концов жил проводов и кабелей.

Этот пункт, скорее всего, относится не к ошибке, а к рекомендации. Для подключения жил отходящих проводов и кабелей к автоматам мы снимаем с них изоляцию примерно на 1 см, вставляем оголенную часть в контакт и затягиваем винтом. По статистике 80 % электриков именно так и подключают.

Контакт в месте соединения получается надежный, но его дополнительно можно улучшить без лишних затрат времени и средств. При подключении к автоматам кабелей с монолитной жилой сделайте на концах U-образный загиб.

Такое формирование концов увеличит площадь соприкосновения провода с поверхностью зажима, а значит контакт будет лучше. P.S. Внутренние стенки контактных площадок АВ имеют специальные насечки. При затягивании винта эти насечки врезаются в жилу, благодаря чему надежность контакта увеличивается.

Присоединение к автомату многожильных проводов

Для разводки щитов электрики часто отдают предпочтение гибкому проводу с многопроволочной жилой типа ПВ-3 или ПуГВ. С ним легче и проще работать, чем с монолитной жилой. Но здесь есть одна особенность.

Основная ошибка, которую допускают новички в этом плане, подключают многожильный провод к автомату без оконцевания. Если обжать голый многожильный провод как он есть то при затягивании жилки передавливаются и обламываются, а это приводит к потере сечения и ухудшению контакта.

Опытные «спецы» знают, что затягивать голый многожильный провод в клемме нельзя. А для оконцевания многопроволочных жил нужно применять специальные наконечники НШВ или НШВИ.

Корме того если существует необходимость подключения двух многожильных провода к одному зажиму автомата для этого нужно использовать двойной наконечник НШВИ-2. С помощью НШВИ-2 очень удобно формировать перемычки для подключения нескольких групповых автоматов.

Пайка проводов под зажим автомата — ERROR (ошибка)

Отдельно хотел бы остановиться на таком способе оконцевания проводов в щите как пайка. Так уж устроена человеческая натура, что люди на всем стараются сэкономить и далеко не всегда хотят тратиться на всевозможные наконечники, инструменты и всякую современную мелочевку для монтажа.

Для примера рассмотрим случай, когда электрик из ЖЭКа дядя Петя выполняет разводку электрического щитка многожильным проводом (или подключает отходящие линии в квартиру). Наконечников НШВИ у него нет. Но под рукой всегда есть старый добрый паяльник. И электрик дядя Петя не находит другого выхода как облудить многопроволочную жилу, запихивает все это дело в контактный зажим автомата и затягивает от души винтом. Чем опасно такое подключение автоматов в распределительном щите?

При сборке распределительных щитов НЕЛЬЗЯ опаивать и облуживать многопроволочную жилу. Дело в том, что луженое соединение со временем начинает «плыть». И чтобы такой контакт был надежный его постоянно нужно проверять и подтягивать. А как показывает практика, про это всегда забывают. Пайка начинает перегреваться, припой плавится, место соединения еще больше ослабляется и контакт начинает «выгорать». В общем, такое соединение может привести к ПОЖАРУ.

Поэтому если при монтаже используется многожильный провод то для его оконцевания нужно применять наконечники НШВИ.

Понравилась статья — поделись с друзьями!

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

Автоматический выключатель напряжения устанавливается на входе цепи.

Автоматический выключатель напряжения устанавливается на входе цепи для:

Автоматического отключения электроснабжения участка цепи при коротких замыканиях на нем;

Ограничения тока во избежание перегрева проводки и выхода из строя приборов, имеющих такие ограничения.

Ручного отключения/включения подачи электроэнергии на подконтрольный участок цепи.

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

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

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

Как подключить трехполюсной автоматический выключатель: пошаговая инструкция

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

Установка вводного автоматического выключателя осуществляется в три шага:

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

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

Подключение проводов. Провода очистить от внешней изоляции на 5-7 см. Зачистить внутреннюю изоляцию на 2-2.5 см. Вставить их в соответствующие разъемы: подающие в 3 верхних, потребляющие – в 3 нижних, закручивая винты зажимов.

Лучше делать это поочередно, сразу закручивая винт замкнутой клеммы. Затем переходить к следующему проводу.

Схема подключения 3-полюсного автомата

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

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

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

схема, монтаж в щитке, квартире, установка

Автоматический выключатель — удобная и практичная замена плавких предохранителей, который не только обладает более высокой точностью при срабатывании, но и может использоваться большое количество раз. Как правильно подключить автомат — вопрос, в котором не только должны разбираться начинающие электрики, но и каждый уважающий себя владелец частного дома или квартиры. И данная статья не только расскажет, как происходит установка автоматического или дифференциального выключателя, но и познакомит читателей с разнообразием коммутационной техники и принципом действия пакетников.

Устройство стандартного автоматического выключателя

Для примера воспользуемся выключателем серии ВА47-29, как наиболее популярным коммутационным аппаратом с доступной ценовой политикой. Прежде чем узнать, как правильно подключать автоматический выключатель к однофазной сети, необходимо рассмотреть его устройство.

Автоматический выключатель серии ВА47-29 состоит из следующих элементов:

Медной клеммы, соединённой с неподвижным силовым контактом. Чаще всего питающий провод устанавливается именно на это место.
Подвижного контакта, который производит коммутацию и медного многожильного проводника, достаточно большого сечения.
Дугогасительной камеры.
Специальной тонкой пластины с отверстием, через которое выходят газы, образующиеся после дуги.
Электромагнитного расцепителя, представленного в виде простой катушки. Многожильный проводник от подвижного контакта припаян к катушке.
Пластиковой, полностью диэлектрической ручки.
Биметаллической пластины, выполняющей роль теплового расцепителя. Пластинка находится сразу за катушкой.
Специального винта для регулировки биметаллической пластины. Устанавливается винт не на всех моделях, а регулировка производится на заводе-изготовителе.
Нижней медной клеммы, от которой проводник идёт непосредственно к потребителю.

Трёхфазный автомат имеет схожую конструкцию, но только вместо одной клеммы в нём используется три, изолированные друг от друга.

Сверху или снизу выполнять ввод

Очень важный вопрос, волнующий, как многих электриков, так и просто домашних мастеров: как подключить автомат, сверху или снизу? Чтобы на него ответить, придётся обратиться к регламентирующей документации, а именно — Правилам Устройства Электроустановок.

Пункт 3.1.6 гласит, что подключать автомат к электросети следует с той стороны приборы, с которой находится неподвижный контакт. Это означает, что напряжение в однофазной или трёхфазной сети должно находится на той стороне выключателя, которая не разрывает электрическую цепь. Пункт 3.1.6 относится ко многим разновидностям коммутационной техники. Это может быть не только одноконтактный, но и двухполюсный или трёхфазный автомат, а также дифференциальный пакетник или УЗО.

Узнать место расположения данного контакта можно только разобрав пакетник, что не совсем удобно при каждой его замене в квартире. Но конструкция всех автоматов практически одинакова, поэтому следует узнать где находится неподвижный контакт только на одном выключателе. И находится он сверху, соответственно подключение однополюсного или двухполюсного автомата должно выполняться тоже сверху.

Если же в руках оказался пакетник неизвестного производителя, то достаточно взглянуть на его корпус, а точнее — лицевую панель. В этом месте чаще всего на автомат наносят всю необходимую информацию такую как модель, класс точности, и схема подключения автоматического выключателя с точным расположением подвижного и неподвижного контактов.

Вывод: подключение автоматического выключателя к электросети должно выполняться сверху. Так гласят нормативные документы, которые позволяют избежать лишней путаницы. Но если посмотреть с технической стороны: существенна ли разница присоединения питающего кабеля? Ответ: нет, абсолютно не важно с какой стороны на пакетник подаётся рабочее напряжение. Исправно работать аппарат будет как с подключением сверху, так и снизу.

Последовательность правильного подключения автомата

Прежде чем узнать, как установить автомат правильно, необходимо запастись самым необходимым инструментом. Если в дальнейшем монтаж электрики превратится в основной вид заработка, то следующего перечня инструментов будет недостаточно.

Крестообразная и плоская отвёртка. Желательно диэлектрическая.
Индикаторная отвёртка.
Монтёрский нож.
Шуруповёрт.

У мастеров-профессионалов в закромах также имеются обжимные клещи, а вместо монтёрского ножа они чаще всего используют специальный нож для снятия изоляции. Это не только удобнее, но и позволяет выполнить работу быстрее.

Шаг №1: Монтаж DIN-рейки

Монтаж DIN-рейки в щитке своими руками проводится в течение 10-15 минут. Основное условие быстрой работы — наличие хорошего шуруповёрта, желательно с автономной аккумуляторной батареей.

Существуют DIN-рейки трёх основных типов:

Ω-типа. Изделия такой формы считаются самыми распространёнными, и любая схема подключения автоматов в щитке подразумевает наличие такого изделия.
C-типа. Концы изделия загнуты вовнутрь.
G-типа. Данная рейка похожа на C-образную форму, но только с одной более короткой стороной.

Последовательность монтажа DIN-рейки в электрический щит:

Наметить расположение DIN-рейки в щитке.
Приложить DIN-рейки к металлической поверхности и с помощью текса — специального самореза, закрепить с одной стороны.
Выровнять рейку, используя строительный уровень, и закрепить её с другой стороны.

При необходимости DIN-рейку можно отрезать любой длины, но данное изделие в основном продаётся отрезками по 2 метра.

Шаг №2: установка автомата на DIN-рейку

Самая простая процедура из всей темы «Как подключить автомат в щитке». На каждом автоматическом выключатели, с одной стороны (обычно с нижней) есть специальная пластиковая защёлка. Её необходимо отвести, установить автомат на DIN-рейку и вдавить до щелчка. После этого автоматический выключатель будет надёжно зафиксирован и можно переходить к его подключению.

Шаг №3: подключение автомата к сети

Чтобы узнать, как правильно подключить автомат в электрощитке, необходимо сначала ознакомится с пунктом, в котором подробно рассматривается вопрос снизу или сверху следует выполнять подключение пакетника. Как говорят нормативные документы, напряжение должно подаваться на неподвижный контакт коммутационного аппарата, а чаще всего этот контакт находится сверху.

Перед тем как подключать однополюсный или двухполюсный автоматический выключатель к сети, необходимо снять изоляцию с провода, опрессовать его вместе с наконечником и убедиться с помощью индикаторной отвёртки, что на пакетник не приходит напряжение.

После этого ввести надёжно опрессованный наконечник в штатное место подключения автомата и зажать место соединения с помощью специально предусмотренного производителями болта. Проверить качество соединения пошевелив провод без прикладывания лишней силы. Если монтаж выполнен правильно, то автомат можно включать и проверять всё ли работает в квартире.

Распространённые ошибки при подключении автомата к сети

К сожалению, даже опытные электрики с многолетним стажем за плечами совершают с первого взгляда незначительные ошибки, которые впоследствии могут привести к очень большим проблемам. Чтобы избежать таких ошибок при подключении вводного автомата, необходимо с ними ознакомиться заранее. Предупредить проблему до её возникновения.

Зажим провода вместе с изоляцией

Очень популярная ошибка, которая допускается в основном из-за невнимательности. Основная сложность заключается в том, что визуальный осмотр может не показать каких-либо результатов: все автоматы в электрощитке целы, провода не повреждены, а света в квартире по-прежнему нет.

А проблема в неправильном подключении питающего кабеля, а точнее — слишком малом отрезке снятой изоляции. Мастер снимается небольшой кусок изоляции с провода, заводит его в неподвижный контакте и закручивает болт. Стандартное подключение автоматов в щитке и всё выполнено по правилам. Но только контакт мог попасть не на саму токопроводящую жилу, а именно на изоляцию. Результат: плохой контакт, который приведёт либо к сгоревшему автомату, либо к отсутствию света в квартире. Может потребоваться много времени, чтобы определить проблему и заново присоединить кабель к пакетнику.

Поэтому во избежание таких последствий, подключение однополюсного или двухполюсного автомата должно быть выполнено качественно зачищенным проводом. И ничего страшного, если из места ввода будет немного выглядывать очищенная жила.

Подключение к автомату нескольких проводов разного сечений

Прежде чем проводить монтаж автоматических выключателей, необходимо узнать, как это делается правильно. И часто в квартирных щитках можно увидеть несколько проводов, которые устанавливаются в одно штатное место для подключения. И хорошо если это 2 провода, но многие мастера стараются подключить в автомат 3 и более проводов разного сечения. После чего срок автоматического выключателя сокращается в несколько раз.

Если провода к автомату имеют разное сечение, то при затягивании контакта, хорошо закреплённым окажется тот, сечение которого больше. А кабель с меньшим диаметром будет свободно «гулять» в посадочном месте пакетника. Получится плохой контакт, в скором времени приводящий к полному сгоранию места подключения автомата.

Поэтому соединение автоматов между собой лучше всего выполнять цельным куском провода, зачищенным только в местах непосредственного контакта с автоматическим выключателем. Такой отрезок провода ещё называется гребенчатой шиной, изготовить которую можно самостоятельно.

Подключение нескольких автоматов к счётчику или между собой также может выполнятся с применением специальных обжимных наконечников НШВИ-2. Это расходные изделия, в которые допускается протягивать сразу 2 провода. Минус такого варианта монтажа только в необходимости приобретения специальных обжимных клещей.

Неправильное формирование концов жил

Как подключить автоматы в щитке уже известно и рассмотрены основные ошибки, но даже такая незначительная ошибка как неправильное формирование конца проводника может привести к необходимости замены выключателя.

Последовательность подсоединения кабелей к автоматам стандартна: зачистить жилу на необходимую длину, вести провод в посадочное место и затянуть фиксатор, который чаще всего выполнен под крестообразную отвёртку. Конец проводника при этом стараются делать прямым. Но, чтобы улучшить контакт в месте соединения провода и медной пластины автомата, на конце кабеля необходимо сделать U-образный загиб.

Это самый надёжный совет на вопрос как правильно подключить автоматы к входной электросети или проводке квартиры. U-образный загиб позволяет увеличить площадь соприкосновения провода и медной пластинки пакетника, соответственно, улучшить качество контакта. Остальную работу сделает ребристая поверхность посадочных мест подключения автоматов.

Подсоединение многожильного провода к автомату без специальных наконечников

Как подключить автоматический выключатель, однофазный или двухфазный, используя кабель с многопроволочной жилой? Ответ: только используя специальные обжимные наконечники типа НШВ или НШВИ.

Многие электрики не забивают себе голову высокими материями и выполняют такое подключение двумя стандартными способами:

Залудив конец медного провода.
Вообще не применяя каких-либо контактных материалов, просто сжав провод плоскогубцами.

И первый, и второй способы неправильны, а в скором времени приведут только к замене автомата. И если со вторым пунктом всё понятно, то пайка кабеля наоборот поощряется всей технической и нормативной документацией. К сожалению, не всегда. Даже качественно лужёный провод под напряжением постепенно начинает «стекать», и чтобы не допустить ухудшения контакта, его следует постоянно проверять и подтягивать. Поэтому пайка в этом случае нецелесообразна.

Лучше всего приобрести специальные обжимные клещи и наконечники НШВ или НШВИ. Останется только зачистить входной кабель, надеть на него наконечник и обжать с помощью клещей. После этого тщательно обжатую многопроволочную жилу можно закрепить в автомате и не проверять качество соединения каждые несколько месяцев.

С пресс-клещами установка автоматов превратиться в быструю, а самое главное — качественную процедуру. Особенно такой инструмент полезен, когда профессия электрик является постоянным источником дохода.

Как правильно подключить СИП а автомату

СИП — самонесущий изолированный провод, который практически везде используется для ввода электричества в дом. Поэтому вопрос как подключить СИП к однополюсному автомату очень актуален.

Во-первых, СИП выполнен из алюминия, а контактная пластинка автоматического выключателя — из меди. Правильное соединение меди и алюминия требует применения специальной обжимной гильзы, а в случае последующего присоединения к автомату — гильзованного наконечника, в месте контакта которого есть специальное медное покрытие. Соединять СИП с автоматом без такого наконечника нельзя, так как алюминий имеет свойство окисляться из-за чего теряется качество контакта. А плохой контакт является первой причиной пожара.

Последовательность подключения СИП к автомату:

Зачистить кабель.
На открытую жилу надеть гильзованный наконечник. Важно надеть его плотно и так, чтобы изоляции начиналась сразу за гильзой.
Используя гидравлический пресс, обжать гильзу в двух местах.
Надеть на открытую часть гильзы термоусадочную трубку и нагреть её с помощью строительного фена.
Завести наконечник в автомат и качественно затянуть контакт.

Такой способ монтажа одинаков как для однофазного, так и для трёхфазного автомата, потребуется только больше наконечников.

Как правильно: автомат перед счётчиком или после

Чтобы ответить на этот вопрос следует также обратиться к ПУЭ, а именно к пункту 1.5.36, который гласит, что для безопасной установки и замены счётчиков в сетях до 380 В, перед ними (на расстоянии не более 10 м) должен быть установлен автоматический выключатель. И этот самый автомат перед счётчиком выполняет роль коммутационного аппарата для отключения всей квартиры или дома, и номинальные значения у него должны быть соответственными.

Количество автоматов после счётчика определяется непосредственно самим хозяином квартиры или дома, или проектной организацией, выполняющей монтаж электропроводки. Существуют такое электрощиты, количество аппаратов в которых достигает 40-50 штук и это без УЗО и дифференциальных автоматов. При установке вводного автомата до счётчика, такой же можно установить и после него. На работу устройства учёта это никак не повлияет.

Важно! Подключать электросчётчик к сети могут только представители органов энергонадзора. Поэтому перед подключением квартиры следует найти такую организацию в своём городе и оформить официальный вызов мастера.

Как устанавливать УЗО: до или после автомата

Устройство защитного отключения — очень полезный коммутационный прибор, требующей корректной установки, иначе его работа может быть нестабильной. Если выполнить неправильный монтаж, то при первом же коротком замыкании в квартире потребуется и замена УЗО, которое по своей стоимости на порядок выше любого автоматического выключателя.

Особой разницы, будет УЗО стоять до или после автомата, нет. Но вопрос можно рассмотреть с практической стороны. Любое устройство защитного отключения не имеет защиты от токов короткого замыкания, и если поставить его без автоматического выключателя, то последствия могут быть самые разные, вплоть до порчи прибора.

Поэтому лучше всего устанавливать УЗО сразу после вводного автомата, но перед пакетником, линия от которого будет идти непосредственно к потребителю. Это обеспечит надёжную защиту цепи от короткого замыкания, а пользователей — от нежелательного действия рабочего потенциала при попадании фазного провода на корпус бытового прибора.

Как правильно подключить дифференциальный автомат

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

Дифференциальный автомат подключается следующим образом:

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

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

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

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

Где купить

Подключение двухполюсного и трёхполюсного автоматов

Принцип подключения двухполюсного и трёхполюсного автоматов точно такой же, как и в случае с однофазным пакетником. И если возник вопрос как подключить трёхфазный автомат, то следует выполнить все те операции, которые проводились с аппаратом, рассчитанным на однофазную сеть.

Точно также зачистить провода, обжать их с помощью наконечников и пресса и установить каждый провод на соответствующую неподвижную клемму, а потом зажать винтовым зажимом. Если трёхполюсный автомат монтируется на производстве где планируется дальнейшее подключение асинхронных или синхронных двигателей, то после монтажа следует проверить чередование фаз, применяя специальный прибор – фазоуказатель. Если фазы будут перепутаны, то двигатель начнёт вращение в противоположную сторону.

Если вы не знаете, как подключить двухполюсный автомат, то принцип его подключения такой же, как и при установке УЗО. Предусмотрены штатные места для подключённого фазного и нулевого проводов.

Сразу следует уточнить, что цена на монтаж однополюсных, двухполюсных и трёхфазных автоматических выключателей в Москве разная. Поэтому надо учитывать типы коммутационной аппаратуры, которая будет в будущем установлена в щитке.

Подводя итоги

Основные технические моменты, которые следует запомнить из данной статьи:

Питающий провод подключается к неподвижному контакту автоматического выключателя. Практически на каждом автомате такой контакт расположен сверху.
Через однополюсный автомат проходит только фаза, через двухполюсный — фаза и ноль, через трёхфазный — 3 рабочих фазы. В последнем случае также необходимо воспользоваться фазоуказателем, чтобы определить правильное чередование фаз.
Через УЗО и дифференциальный автомат должны проходить фаза и ноль.
Для подключения проводов к автоматическому выключателю следует пользоваться специальными обжимными наконечниками и пресс-клещами. Особенно при монтаже многопроволочного кабеля.
Перед подключением кабеля необходимо очистить жилу от изоляции достаточной длины. Иначе изоляция станет первой причиной плохого контакта.
Основной автоматический выключатель монтируется до электросчётчика для того, чтобы обеспечить возможность быстрой замены прибора учёта электроэнергии в случае его выхода из строя.

Перед любым электромонтажом следует сверится с нормативной или технической документацией. Только тогда все работы с электрическими приборами и расходными материалами будут считаться правильными, а самое главное — законными.

Видео по теме

Как подключить автоматический выключатель

Подключение автоматических выключателей

Подключения автоматов в однофазной сети

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

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

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

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

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

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

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

Подключение автоматов в трехфазной сети

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

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

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

Подключение проводов к автомату

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

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

Монтажная соединительная шина для автоматов

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

Подключение дифавтомата в щитке после счетчика, схемы и правила для автоматов и УЗО

При монтаже электропроводки всегда возникает вопрос: как подключить дифавтомат, где его установить, сразу после счетчика или перед ним, на каждую группу ставить или один на несколько? Это естественно, так как хочется безопасности и надежности в доме.

Сейчас все больше людей начинают использовать дифавтоматы в качестве средств защиты от токов утечки и короткого замыкания. Многие производители стали выпускать приборы с индикаторами, показывающими, какой из автоматов отключил линию, дифференциальный или обычный.

Становится понятна причина отключения и упрощается поиск неисправности. Остался еще один аргумент, мешающий повсеместному замещению автоматических выключателей и УЗО дифференциальными автоматами. Это цена, но при недостатке места в электрощитке, он становится не таким значимым.

Покупка защитных устройств

Прежде, чем приступать к монтажу и подключению дифавтоматов, нужно определиться с их видами. Внешне они все одинаковы, но характеристики различаются очень сильно, даже при одинаковом номинальном токе. В однофазной электрической сети используются двухполюсные автоматические выключатели дифференциального тока, в трехфазной цепи применяют четырехполюсные приборы.

При покупке дифавтомата обращайте внимание на целостность корпуса. Даже незначительные механические повреждения могут сместить положение внутренних элементов устройства, что может привести к его неисправности.

Обязательно проверьте его работоспособность на месте. Обычно в магазинах по продаже электрооборудования имеются специальные стенды для проверки.

Приборы должны быть приобретены именно те, которые указаны в схеме или вычислены специалистом с учетом всех возможных нагрузок. Это не провода, которые можно установить большего сечения, здесь все связано с чувствительностью устройства к токам утечки или короткого замыкания. Маркировка дает полную характеристику прибора.

Некоторые люди покупают дифавтоматы с учетом вроде бы всех требований по номинальному току, отключающему, по току мгновенного отключения, но упускают такой момент, как максимальный ток короткого замыкания, который способен выдержать прибор.

Цифры в прямоугольнике на передней панели, как раз об этом и говорят. Если в старых домах с алюминиевой проводкой допустимо подключение дифавтоматов на 3000 или 4500 А, то в новых с медными проводами, хорошей изоляцией токи короткого замыкания в 6000 А не редкость.

Поэтому на этот параметр тоже обращайте внимание. Если вместо запланированных по проекту медного провода сечением 2,5 мм² решили заменить на более надежный, как может показаться, сечением 4 мм², то нужно учесть это при приобретении автомата, выбирайте с большим максимальным током короткого замыкания. Иначе возможен скорый поход в магазин за новым автоматом.

Как подключать

Установка УЗО и дифавтоматов производятся одинаково. При подключении проводов к приборам надо следовать старому правилу.

Начиная от вводного автомата и до последнего надо подсоединять все, что является для данного устройства нагрузкой к нижним контактам. Его выходные контакты, находящиеся сверху, подсоединяют к входным контактам устройства расположенного в схеме, выше его по иерархии, если считать от вводного автомата.

Хотя у некоторых производителей приборы могут работать при любом подключении, соблюдение этого порядка соединения позволяет уменьшать количество ошибок при монтаже устройств.

На дифавтоматах всегда указывается, куда нужно подключать нулевой или фазный провод. Обозначение на схеме, изображенной на передней панели всех контактов, позволяет безошибочно провести подключение.

Путать провода нельзя, так как может случиться так, что автоматический выключатель от токов перегрузки и короткого замыкания будет контролировать нулевой вместо фазного провода.

Последовательность монтажных действий при подключении дифавтомата такая:

перед установкой приборов в щитке выключите вводной автомат;
индикаторной отверткой проверьте отсутствие напряжения в сети, если есть мультиметр, перепроверьте им, здесь перестраховываться полезно;
установите на DIN-рейку первым слева селективный (противопожарный) дифавтомат. Ставить автомат легко, просто защелкните его на рейке, если необходимо, сдвиньте его к краю;
откусите необходимой длины куски провода и зачистите от изоляции их концы, примерно по 1 см. Для этого используйте специальный инструмент, если его нет, то можно применить бокорезы. При зачистке изоляции старайтесь не повредить сам провод. Он должен быть монолитный.

Концы входных проводов подсоединяйте к верхнему разъему дифавтомата. Подключение противоположных концов происходит к счетчику, ноль к нолю, фаза к фазе.

Следите, чтобы не зажималась изоляция. По возможности для монтажа используйте разноцветный провод. В дальнейшем это облегчит поиск неисправностей, да и при установке упрощаются работы.

Последний этап монтажных работ

Если необходимо, установите дополнительные клеммные колодки для подключения нулевого или земляного проводников. Сами провода прокладывайте по горизонтали или по вертикали. Это облегчает чтение схемы соединений.

После противопожарного дифавтомата по схеме стоят устройства, контролирующие несколько или только одну электрическую группу. Это могут быть две, три розеточные или отдельная группа на стиральную машину.

Когда закончите подключение внутри электрического щита, можно заводить провода, которые идут от распределительных коробок. Внимательно следите, чтобы нулевой и фазный провод от одной группы попали на один дифавтомат.

Прозвоните всю цепь от розеток до дифавтомата. Особенно будьте внимательны при монтаже и прозвонке в распределительной коробке. Туда обычно подходят несколько нулевых, заземляющих и фазных проводов. Если перепутаете соединения, то автоматы будет постоянно выбивать.

Когда полностью закончите монтаж, проверьте, что вся нагрузка отключена от сети. Затем вводный автомат и все последующие надо включить. Смотрите, не сработает ли какой-нибудь из них.

Если все нормально, проверьте с помощью тестовой кнопки работоспособность всех дифавтоматов. Убедившись в их работоспособности, начинаете подключать последовательно на каждую линию нагрузку. Если все нормально, то автоматы не сработают.

Ошибки при монтаже

Монтаж дифференциального автомата прост, это иногда вводит в заблуждение и приводит к ошибкам, вызывающим постоянные отключения оборудования или, наоборот, к полному его «молчанию».

Дифавтомат ни на что не реагирует кроме тестовой кнопки, иногда, и на нее тоже. В основном это связано с невнимательностью при подключении или неисправностью прибора.

Наиболее распространенная ошибка совершается при подключении к дифавтомату проводов от разных линий. При подаче напряжения после монтажа дифавтомат сразу же отключается, и потом его невозможно включить, флажок не держится во включенном состоянии.

Иногда все собрано правильно, но устройство не встает на охрану, постоянно выключается. Начав разбираться, оказывается, что при подключении в клеммнике зажат не зачищенный конец, а защитный изоляционный слой провода. При подключении контролируйте, чтобы зажимался именно провод, а не его изоляция.

Бывает такое, что в электрическом щитке подключение правильное, прозвонка ничего не показывает, а дифавтомат все время отключается. Надо проверить линию, скорее всего где-то происходит соединение нулевого и земляного проводников. Для этого отключите в щитке нулевой и земляной провода данной линии и проверьте их на короткое замыкание.

Когда нулевые провода от двух дифавтоматов меняют местами, происходит мгновенное их выключение при подаче напряжения. Тест работает на обоих приборах.

Если к приборам нулевые провода подсоединили верно, а где-то на линии они закорочены, то при включении оба автомата нормально встают на контроль, при отсутствии нагрузки. Но стоит подключиться любому прибору, и срабатывают оба дифавтомата. При проверке кнопкой тест любого из них срабатывают оба.

Иногда нулевой провод с нижерасположенных по схеме устройств подключают не к нулевому контакту дифавтомата, а нулевой шине напрямую, минуя его.

В этом случае устройство становится на контроль, но при включении нагрузки или тестовой кнопки сразу срабатывает.

Бывает, что нулевой провод с выхода автоматического выключателя дифференциального тока подключают не к нагрузке, а к нулевой шине. При включении дифавтомат становится на контроль, подсоединение устройств к линии приводит к срабатыванию дифференциального выключателя.

Когда затрудняетесь определить ошибку в монтаже, лучший вариант, начать все с начала. Промаркировать каждый провод и после каждого подсоединения очередной группы проверять дифавтоматы. Это плата за невнимательность.

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

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

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

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

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

Подкрепим это дело следующей картинкой устройства автоматического выключателя:

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

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

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

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

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

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

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

Введение в машинное обучение

Введение

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

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

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

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

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

Методы машинного обучения

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

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

Обучение с учителем

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

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

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

Обучение без учителя

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

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

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

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

Подходит к

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

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

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

k-ближайший сосед

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

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

Давайте посмотрим на пример k-ближайшего соседа. На диаграмме ниже показаны объекты с синими ромбами и объекты оранжевой звезды. Они относятся к двум отдельным классам: классу бриллиантов и классу звезд.

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

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

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

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

Обучение дереву решений

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

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

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

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

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

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

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

Глубокое обучение

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

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

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

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

Языки программирования

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

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

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

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

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

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

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

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

Человеческие предубеждения

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

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

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

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

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

Заключение

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

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

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

Машинное обучение | Введение | Гэвин Эдвардс

Есть много подходов, которые можно использовать при проведении машинного обучения.Обычно они сгруппированы в перечисленные ниже области. Под наблюдением и без присмотра — хорошо зарекомендовавшие себя и наиболее часто используемые подходы. Полу-контролируемое обучение и обучение с подкреплением являются более новыми и сложными, но уже показали впечатляющие результаты.

Теорема Нет бесплатного обеда известна в машинном обучении. В нем говорится, что не существует единого алгоритма, который бы хорошо работал для всех задач. Каждая задача, которую вы пытаетесь решить, имеет свои особенности. Поэтому существует множество алгоритмов и подходов, позволяющих удовлетворить индивидуальные особенности каждой задачи.Будет появляться множество новых стилей машинного обучения и искусственного интеллекта, которые лучше всего подходят для решения различных задач.

При обучении с учителем цель состоит в том, чтобы изучить отображение (правила ) между набором входов, и выходов.

Например, входными данными может быть прогноз погоды, а выходными данными — посетители пляжа. Целью обучения с учителем будет изучить карту, описывающую взаимосвязь между температурой и количеством посетителей пляжа.

Пример , помеченный как , данные предоставляются из прошлых пар ввода и вывода во время процесса обучения, чтобы научить модель, как она должна себя вести, следовательно, «контролируемое» обучение. В примере с пляжем новых входных данных затем могут быть введены в прогнозируемой температуры, и алгоритм машинного обучения затем выведет будущий прогноз для количества посетителей.

Способность адаптироваться к новым входным данным и делать прогнозы — важнейшая часть обобщения машинного обучения.Во время обучения мы хотим максимизировать обобщение, чтобы контролируемая модель определяла реальные «общие» лежащие в основе отношения. Если модель перетренирована, мы вызываем излишнюю подгонку к используемым примерам, и модель не сможет адаптировать к новым, ранее невидимым входным данным.

Побочный эффект, о котором следует помнить при обучении с учителем, заключается в том, что осуществляемое нами наблюдение вносит предвзятость в обучение. Модель может быть только , имитирующая именно то, что было показано, поэтому очень важно показать ей надежных, объективных примеров .Кроме того, для обучения с учителем обычно требуется много данных. Получение достаточного количества данных с надежной маркировкой часто является самой сложной и самой дорогой частью использования контролируемого обучения. (Вот почему данные были названы новой нефтью!)

Результатом контролируемой модели машинного обучения может быть категория из конечного набора, например [низкий, средний, высокий] для количества посетителей пляжа:

 Вход [температура =  20 ] ->  Модель  -> Выход = [посетители =  высокий ]

В этом случае он решает, как классифицировать вход , поэтому он известен как Классификация .

В качестве альтернативы выход может быть скаляром реального мира (вывести число):

 Вход [температура =  20 ] ->  Модель  -> Выход = [посетители =  300 ]

Когда В этом случае она известна как регрессия .

Классификация

Классификация используется для группировки похожих точек данных в разные разделы с целью их классификации. Машинное обучение используется для поиска правил , которые объясняют, как разделить разные точки данных.

Но как создаются магические правила? Что ж, есть несколько способов узнать правила. Все они сосредотачиваются на использовании данных и отвечают на вопросы , чтобы обнаружить правила , которые линейно разделяют точек данных.

Линейная разделимость — ключевая концепция машинного обучения. Все, что означает линейная разделимость, — это «могут ли разные точки данных быть разделены линией?». Проще говоря, подходы к классификации пытаются найти лучший способ разделить точки данных линией.

Линии, проведенные между классами, известны как границы решения . Вся область, выбранная для определения класса, известна как поверхность принятия решения . Поверхность принятия решений определяет, что если точка данных попадает в ее границы, ей будет присвоен определенный класс.

Регрессия

Регрессия — еще одна форма обучения с учителем. Разница между классификацией и регрессией состоит в том, что регрессия выводит число , а не класс.Следовательно, регрессия полезна при прогнозировании числовых проблем, таких как цены на фондовом рынке, температура в данный день или вероятность события.

Примеры

Регрессия используется в финансовой торговле, чтобы найти закономерности в акциях и других активах, чтобы решить, когда покупать / продавать и получать прибыль. Для классификации он уже используется для определения того, является ли полученное вами электронное письмо спамом.

Как методы обучения с учителем, так и методы классификации и регрессии могут быть расширены для решения гораздо более сложных задач.Например, задачи, связанные с речью и звуком. Классификация изображений, обнаружение объектов и чат-боты — вот некоторые примеры.

В недавнем примере, показанном ниже, используется модель, обученная с обучением с учителем, для реалистичного подделки видео с разговорами людей.

Вам может быть интересно, как эта сложная задача на основе изображений связана с классификацией или регрессией? Что ж, это возвращается к : все в мире, даже сложное явление, фундаментально описывается математикой и числами .В этом примере нейронная сеть по-прежнему выводит только числа, как в регрессии. Но в этом примере числа — это числовые значения трехмерных координат лицевой сетки .

Введение в машинное обучение

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

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

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

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

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

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

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

Классификация машинного обучения

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

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

Классификация на основе требуемых выходных данных

Другая категоризация задач машинного обучения возникает при рассмотрении желаемых выходных данных системы с машинным обучением:

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

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

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

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

Машинное обучение | Стэнфорд Интернет

Описание

В эпоху больших данных возрастает потребность в разработке и развертывании алгоритмов, которые могут анализировать и идентифицировать связи в этих данных. Используя машинное обучение (разновидность искусственного интеллекта), теперь можно создавать компьютерные системы, которые автоматически улучшаются с опытом. Эта технология имеет множество реальных приложений, включая управление роботами, интеллектуальный анализ данных, автономную навигацию и биоинформатику.

В этом курсе представлены классные видеоролики и задания, адаптированные из курса для выпускников CS229, проведенного в кампусе Стэнфорда осенью 2018 и осенью 2019 года. Чтобы сделать содержание и рабочую нагрузку более управляемыми для работающих профессионалов, курс был разделен на две части , XCS229i: Машинное обучение и XCS229ii: Стратегия машинного обучения и введение в обучение с подкреплением .

Это описание курса и страница регистрации для курса XCS229i: Machine Learning.

Что вы узнаете

контролируемое обучение (линейная и логистическая регрессия, общие линеаризованные модели (GLM), гауссовский дискриминантный анализ (GDA), генеративное / дискриминантное обучение, нейронные сети, машины опорных векторов (SVM))
Обучение без учителя (максимизация ожиданий (K-средние и т. Д.), Анализ главных компонентов (PCA), уменьшение размерности)

Обучение с подкреплением и стратегия машинного обучения из исходного курса для выпускников CS229 будут рассмотрены в XCS229ii: Стратегия машинного обучения и Введение в обучение с подкреплением .

Предварительные требования

Уровень владения Python : все задания в классе будут выполняться на Python. Если у вас есть обширный опыт программирования на другом языке (C / C ++ / MATLAB / Java / JavaScript), мы рекомендуем вам ознакомиться с основами Python, прежде чем вы начнете свой первый курс. Некоторые задания потребуют знакомства с основными рабочими процессами командной строки Linux.
College Calculus, Linear Algebra : Вам должно быть комфортно брать (многомерные) производные и понимать матричную / векторную нотацию и операции.Мы настоятельно рекомендуем вам ознакомиться с этим базовым набором задач из выпускного курса осенью 2018 года, на котором основывается большая часть этого курса. Вы должны быть знакомы с затронутыми темами до регистрации в XCS229i.
Базовая вероятность и статистика : Вы должны знать основы вероятностей, гауссовских распределений, среднего и стандартного отклонения.

Банкноты

Этот профессиональный онлайн-курс, основанный на курсе CS229 для выпускников Стэнфордского кампуса, включает:

Видеозаписи аудиторных лекций отредактированы и сегментированы, чтобы сосредоточиться на важном содержании
Назначение кодов улучшено с добавленной встроенной поддержкой и проверкой контрольных кодов
Часы работы и поддержка ассистентов курсов из Стэнфорда
Когортная группа, связанная с динамичным сообществом Slack, предоставляющая возможности для общения и сотрудничества с мотивированными учащимися из разных мест и профессионального опыта

Чем он отличается от курса машинного обучения на Coursera?

MOOC по машинному обучению, предлагаемый на Coursera, охватывает некоторые из наиболее часто используемых методов машинного обучения.XCS229i исследует эти концепции более глубоко и комплексно в дополнение к нескольким другим концепциям. XCS229ii будет охватывать совершенно другие темы, чем MOOC, и включать открытый проект. Вы можете лучше понять сравнение, изучив программу курса CS229, ссылка на которую приведена в разделе описания выше, и лекции курса, размещенные на YouTube.

Обязательство времени

Ожидайте, что посвятите 10-14 часов в неделю в течение 10-недельной программы.

Инструкторы

Эндрю Нг
Адъюнкт-профессор компьютерных наук

Приглашенные лекторы

Киан Катанфоруш , адъюнкт-преподаватель информатики
Ананд Авати и Рафаэль Тауншенд , руководитель отдела технической поддержки CS229

Сертификат

По завершении этого курса вы получите сертификат о достижениях в области машинного обучения Стэнфордского центра профессионального развития.

Вы также можете получить профессиональный сертификат в области искусственного интеллекта, пройдя три курса профессиональной программы по искусственному интеллекту.

Единицы оценивания и непрерывного образования

Этот курс оценивается как удовлетворительно / неуспешно, буквенные оценки не выставляются. Завершив этот курс, вы заработаете 10 единиц непрерывного образования (CEU). CEU нельзя подавать на получение степени Стэнфордского университета. Возможность передачи CEU зависит от политики принимающего учреждения.

Приложение

Перед записью на ваш первый курс в программе AI Professional вы должны заполнить короткую заявку (15-20 минут). Приложение позволяет вам больше рассказать о своем интересе к участию в этом когортном курсе, а также убедиться, что вы соответствуете предварительным требованиям, необходимым для получения максимальной отдачи от опыта. Если вы ранее заполняли заявку, вам не будет предложено сделать это снова.

Вопросы?

Свяжитесь с нами по телефону 650-204-3984
scpd-ai-proed @ stanford.edu

Начните с машинного обучения

Это пошаговые инструкции, которые вы так долго искали!

В чем вам нужна помощь?

С чего начать?

Самый частый вопрос, который мне задают: «, как мне начать? ”

Мой лучший совет по началу работы с машинным обучением состоит из 5 этапов:

Шаг 1 : Настройка мышления .Поверьте, вы можете практиковать и применять машинное обучение.
Шаг 2 : Выберите процесс . Используйте системный процесс для решения проблем.
Шаг 3 : Выберите инструмент . Выберите инструмент для своего уровня и сопоставьте его со своим процессом.
Шаг 4 : Практика на наборах данных . Выберите наборы данных, над которыми будете работать, и потренируйтесь в процессе.
Шаг 5 : Создайте портфель . Соберите результаты и продемонстрируйте свои навыки.

Подробнее об этом нисходящем подходе см .:

Многие из моих учеников использовали этот подход, чтобы продолжить и преуспеть в соревнованиях Kaggle и получить работу инженеров по машинному обучению и специалистов по обработке данных.

Прикладной процесс машинного обучения

Преимущество машинного обучения — это прогнозы и модели, которые делают прогнозы.

Иметь навыки прикладного машинного обучения — значит знать, как последовательно и надежно давать высококачественные прогнозы от проблемы к проблеме.Вам нужно следовать систематическому процессу.

Ниже приведен 5-этапный процесс, которому вы можете следовать, чтобы постоянно достигать результатов выше среднего по задачам прогнозного моделирования:

Шаг 1 : Определите вашу проблему.
Шаг 2 : Подготовьте данные.
Шаг 3 : Алгоритмы выборочной проверки.
Шаг 4 : Улучшение результатов.
Шаг 5 : Представьте результаты.

Подробное описание этого процесса см. В сообщениях:

Вероятность машинного обучения

Вероятность — это математика количественной оценки и использования неопределенности.Это основа многих областей математики (например, статистики) и критически важна для прикладного машинного обучения.

Ниже приведен трехэтапный процесс, который вы можете использовать для быстрого повышения скорости с вероятностью для машинного обучения.

Шаг 1 : Узнайте, что такое вероятность.
Шаг 2 : Узнайте, почему вероятность так важна для машинного обучения.
Шаг 3 : Погрузитесь в темы вероятностей.

Здесь вы можете увидеть все руководства по вероятности.Ниже приведены некоторые из самых популярных руководств.

Основания вероятностей

Теорема Байеса

Распределения вероятностей

Теория информации

Статистика для машинного обучения

Статистические методы — важная фундаментальная область математики, необходимая для более глубокого понимания поведения алгоритмов машинного обучения.

Ниже приведен трехэтапный процесс, который вы можете использовать, чтобы быстро освоить статистические методы машинного обучения.

Шаг 1 : Узнайте, что такое статистические методы.
Шаг 2 : Узнайте, почему статистические методы важны для машинного обучения.
Шаг 3 : Погрузитесь в темы статистических методов.

Здесь вы можете увидеть все сообщения о статистических методах. Ниже приведены некоторые из самых популярных руководств.

Сводная статистика

Статистическая проверка гипотез

Методы передискретизации

Оценка статистики

Линейная алгебра для машинного обучения

Линейная алгебра — важная фундаментальная область математики, необходимая для более глубокого понимания алгоритмов машинного обучения.

Ниже приведен трехэтапный процесс, который вы можете использовать, чтобы быстро освоить линейную алгебру для машинного обучения.

Шаг 1 : Узнайте, что такое линейная алгебра.
Шаг 2 : Узнайте, почему линейная алгебра важна для машинного обучения.
Шаг 3 : Погрузитесь в темы линейной алгебры.

Здесь вы можете увидеть все сообщения по линейной алгебре. Ниже приведены некоторые из самых популярных руководств.

Линейная алгебра в Python

Матрицы

Векторы

Факторизация матрицы

Понимание алгоритмов машинного обучения

Машинное обучение — это алгоритмы машинного обучения.

Вам необходимо знать, какие алгоритмы доступны для данной проблемы, как они работают и как получить от них максимальную отдачу.

Вот как начать работу с алгоритмами машинного обучения:

Шаг 1 : Откройте для себя различные типы алгоритмов машинного обучения.
Шаг 2 : Откройте для себя основы алгоритмов машинного обучения.
Шаг 3 : Узнайте, как работают лучшие алгоритмы машинного обучения.

Здесь вы можете увидеть все сообщения об алгоритмах машинного обучения.Ниже приведены некоторые из самых популярных руководств.

Линейные алгоритмы

Нелинейные алгоритмы

Ансамблевые алгоритмы

Как изучать / изучать алгоритмы машинного обучения

Машинное обучение Weka (без кода)

Weka — это платформа, которую вы можете использовать для начала прикладного машинного обучения.

Он имеет графический пользовательский интерфейс, что означает отсутствие необходимости в программировании, и предлагает набор современных алгоритмов.

Вот как начать работу с Weka:

Шаг 1 : Откройте для себя возможности платформы Weka.
Шаг 2 : Узнайте, как обойти платформу Weka.
Шаг 3 : Узнайте, как добиться результатов с помощью Weka.

Здесь вы можете увидеть все сообщения Weka о машинном обучении. Ниже приведены некоторые из самых популярных руководств.

Машинное обучение Python (scikit-learn)

Python — одна из самых быстрорастущих платформ для прикладного машинного обучения.

Вы можете использовать те же инструменты, как pandas и scikit-learn, при разработке и оперативном развертывании вашей модели.

Ниже приведены шаги, которые можно использовать для начала работы с машинным обучением Python:

Шаг 1 : Откройте для себя Python для машинного обучения
Шаг 2 : Откройте для себя экосистему машинного обучения Python.
Шаг 3 : Узнайте, как решать проблемы с помощью машинного обучения в Python.

Здесь вы можете увидеть все сообщения о машинном обучении Python. Ниже приведены некоторые из самых популярных руководств.

Машинное обучение на Python

R Машинное обучение (курсор)

R — это платформа для статистических вычислений, которая является самой популярной платформой среди профессиональных специалистов по данным.

Он популярен из-за большого количества доступных методов и из-за отличных интерфейсов для этих методов, таких как мощный пакет каретки.

Вот как начать работу с машинным обучением R:

Шаг 1 : Откройте для себя платформу R и ее популярность.
Шаг 2 : Откройте для себя алгоритмы машинного обучения в R.
Шаг 3 : Узнайте, как решать проблемы с помощью машинного обучения в R.

Здесь вы можете увидеть все сообщения о машинном обучении R. Ниже приведены некоторые из самых популярных руководств.

Прикладное машинное обучение в рублях

Алгоритм кода с нуля (Python)

Вы можете многое узнать об алгоритмах машинного обучения, написав их с нуля.

Обучение через кодирование — предпочтительный стиль обучения для многих разработчиков и инженеров.

Вот как начать машинное обучение, написав все с нуля.

Шаг 1 : Откройте для себя преимущества алгоритмов кодирования с нуля.
Шаг 2 : Узнайте, что алгоритмы кодирования с нуля — это только средство обучения.
Шаг 3 : Узнайте, как с нуля кодировать алгоритмы машинного обучения на Python.

Здесь вы можете увидеть все сообщения об алгоритмах кода с нуля. Ниже приведены некоторые из самых популярных руководств.

Подготовить данные

Линейные алгоритмы

Оценка алгоритма

Нелинейные алгоритмы

Введение в прогнозирование временных рядов (Python)

Прогнозирование временных рядов — важная тема в бизнес-приложениях.

Многие наборы данных содержат компонент времени, но тема временных рядов редко рассматривается подробно с точки зрения машинного обучения.

Вот как начать работу с прогнозированием временных рядов:

Шаг 1 : Откройте для себя прогнозирование временных рядов.
Шаг 2 : Откройте для себя временные ряды как контролируемое обучение.
Шаг 3 : Узнайте, как добиться хороших результатов с помощью прогнозирования временных рядов.

Здесь вы можете увидеть все сообщения о прогнозировании временных рядов. Ниже приведены некоторые из самых популярных руководств.

Руководства по подготовке данных

Подготовка данных для машинного обучения (Python)

Эффективность вашей прогнозной модели зависит от данных, которые вы используете для ее обучения.

Таким образом, подготовка данных может стать наиболее важной частью вашего проекта прикладного машинного обучения.

Вот как начать работу с подготовкой данных для машинного обучения:

Шаг 1 : Откройте для себя важность подготовки данных.
Шаг 2 : Откройте для себя методы подготовки данных.
Шаг 3 : Узнайте, как добиться хороших результатов с помощью подготовки данных.

Здесь вы можете увидеть все руководства по подготовке данных.Ниже приведены некоторые из самых популярных руководств.

Очистка данных

Выбор функций

Преобразование данных

Уменьшение размерности

XGBoost в Python (повышение стохастического градиента)

XGBoost — это высокооптимизированная реализация деревьев решений с градиентным усилением.

Он популярен, потому что его используют одни из лучших ученых мира для победы в соревнованиях по машинному обучению.

Вот как начать работу с XGBoost:

Шаг 1 : Откройте для себя алгоритм повышения градиента.
Шаг 2 : Откройте для себя XGBoost.
Шаг 3 : Узнайте, как добиться хороших результатов с помощью XGBoost.

Здесь вы можете увидеть все сообщения XGBoosts. Ниже приведены некоторые из самых популярных руководств.

Несбалансированная классификация

Несбалансированная классификация относится к задачам классификации, в которых существует намного больше примеров для одного класса, чем для другого класса.

Проблемы такого типа часто требуют использования специализированных показателей производительности и алгоритмов обучения, поскольку стандартные показатели и методы ненадежны или полностью выходят из строя.

Вот как вы можете начать работу с несбалансированной классификацией:

Шаг 1 : Откройте для себя проблему несбалансированной классификации
Шаг 2 : Откройте для себя интуицию для искаженного распределения классов.
Шаг 3 : Узнайте, как решить проблемы несбалансированной классификации.

Здесь вы можете увидеть все сообщения о несбалансированной классификации. Ниже приведены некоторые из самых популярных руководств.

Показатели эффективности

Экономичные алгоритмы

Выборка данных

Расширенные методы

Глубокое обучение (Керас)

Глубокое обучение — увлекательная и мощная область.

Самые современные результаты получены в области глубокого обучения, и это подраздел машинного обучения, который нельзя игнорировать.

Вот как начать работу с глубоким обучением:

Шаг 1 : Узнайте, что такое глубокое обучение.
Шаг 2 : Откройте для себя лучшие инструменты и библиотеки.
Шаг 3 : Узнайте, как справляться с проблемами и добиваться результатов.

Здесь вы можете увидеть все сообщения о глубоком обучении. Ниже приведены некоторые из самых популярных руководств.

Фон

Многослойные персептроны

Сверточные нейронные сети

Рекуррентные нейронные сети

Повышение эффективности глубокого обучения

Несмотря на то, что модель нейронной сети с глубоким обучением легко определить и подогнать, добиться хорошей производительности при решении конкретной задачи прогнозного моделирования может быть непросто.

Существуют стандартные методы, которые вы можете использовать для улучшения обучения, уменьшения переобучения и улучшения прогнозов с помощью вашей модели глубокого обучения.

Вот как начать повышать эффективность глубокого обучения:

Шаг 1 : Откройте для себя проблему глубокого обучения.
Шаг 2 : Откройте для себя основы диагностики и повышения производительности модели.
Шаг 3 : Откройте для себя методы, которые можно использовать для повышения производительности.

Здесь вы можете увидеть все лучшие публикации по глубокому обучению. Ниже приведены некоторые из самых популярных руководств.

Better Learning (исправить обучение)

Лучшее обобщение (исправление переобучения)

Лучшие прогнозы (ансамбли)

Советы, уловки и ресурсы

Ансамблевое обучение

Прогнозирующая производительность — самая важная проблема при решении многих задач классификации и регрессии. Алгоритмы обучения ансамбля объединяют прогнозы из нескольких моделей и предназначены для работы лучше, чем любой участвующий член ансамбля.

Вот как начать повышать эффективность ансамблевого обучения:

Шаг 1 : Откройте для себя ансамблевое обучение.
Шаг 2 : Откройте для себя алгоритмы ансамблевого обучения.
Шаг 3 : Откройте для себя методы, которые можно использовать для повышения производительности.

Здесь вы можете увидеть все статьи об обучении ансамблю. Ниже приведены некоторые из самых популярных руководств.

Основы ансамбля

Наборы групп

Комплекты для упаковки в мешки

Повышающие ансамбли

Сети с долгосрочной краткосрочной памятью (LSTM)

Рекуррентные нейронные сети

с долговременной краткосрочной памятью (LSTM) предназначены для решения задач прогнозирования последовательности и представляют собой современный метод глубокого обучения для решения сложных задач прогнозирования.

Вот как начать работу с LSTM в Python:

Шаг 1 : Откройте для себя перспективы LSTM.
Шаг 2 : Узнайте, где можно использовать LSTM.
Шаг 3 : Узнайте, как использовать LSTM в своем проекте.

Здесь вы можете увидеть все сообщения LSTM. Ниже приведены некоторые из самых популярных руководств по использованию LSTM в Python с библиотекой глубокого обучения Keras.

Подготовка данных для LSTM

Поведение LSTM

Моделирование с помощью LSTM

LSTM для временных рядов

Глубокое обучение для обработки естественного языка (NLP)

Работа с текстовыми данными затруднена из-за беспорядочного характера естественного языка.

Текст не «решен», но для получения современных результатов по сложным задачам НЛП вам необходимо использовать методы глубокого обучения.

Вот как начать работу с глубоким обучением для обработки естественного языка:

Шаг 1 : Узнайте, что такое глубокое обучение для НЛП.
Шаг 2 : Откройте для себя стандартные наборы данных для НЛП.
Шаг 3 : Узнайте, как справляться с проблемами и добиваться результатов.

Здесь вы можете увидеть все сообщения о глубоком обучении для НЛП.Ниже приведены некоторые из самых популярных руководств.

Сумка со словами Модель

Языковое моделирование

Обобщение текста

Классификация текста

Вложения слов

Подписи к фото

Перевод текста

Глубокое обучение для компьютерного зрения

Работа с данными изображения затруднена из-за разницы между необработанными пикселями и смыслом изображений.

Компьютерное зрение не решено, но для получения современных результатов при решении сложных задач компьютерного зрения, таких как обнаружение объектов и распознавание лиц, вам нужны методы глубокого обучения.

Вот как начать работу с глубоким обучением для компьютерного зрения:

Шаг 1 : Узнайте, что такое глубокое обучение для компьютерного зрения.
Шаг 2 : Откройте для себя стандартные задачи и наборы данных для компьютерного зрения.
Шаг 3 : Узнайте, как справляться с проблемами и добиваться результатов.

Здесь вы можете увидеть все сообщения о глубоком обучении для компьютерного зрения. Ниже приведены некоторые из самых популярных руководств.

Обработка данных изображения

Увеличение данных изображения

Классификация изображений

Подготовка данных изображения

Основы сверточных нейронных сетей

Распознавание объекта

Глубокое обучение для прогнозирования временных рядов

Нейронные сети с глубоким обучением могут автоматически изучать произвольные сложные сопоставления от входов к выходам и поддерживать несколько входов и выходов.

Такие методы, как MLP, CNN и LSTM, предлагают многообещающие возможности для прогнозирования временных рядов.

Вот как начать работу с глубоким обучением для прогнозирования временных рядов:

Шаг 1 : Откройте для себя перспективы (и ограничения) глубокого обучения для временных рядов.
Шаг 2 : Узнайте, как разработать надежные базовые и оправданные модели прогнозирования.
Шаг 3 : Узнайте, как создавать модели глубокого обучения для прогнозирования временных рядов.

Здесь вы можете увидеть все сообщения о глубоком обучении для прогнозирования временных рядов.Ниже приведены некоторые из самых популярных руководств.

Тенденции прогнозов и сезонность (одномерный)

Распознавание человеческой деятельности (многомерная классификация)

Прогноз использования электроэнергии (многомерный, многоступенчатый)

Типы моделей

Примеры из практики временных рядов

Прогноз загрязнения воздуха (многомерный, многоступенчатый)

Генеративные состязательные сети (GAN)

Generative Adversarial Networks, или сокращенно GAN, — это подход к генеративному моделированию с использованием методов глубокого обучения, таких как сверточные нейронные сети.

Сети

GAN — это захватывающая и быстро меняющаяся область, которая оправдывает обещание генеративных моделей в их способности генерировать реалистичные примеры по ряду проблемных областей, в первую очередь в задачах преобразования изображения в изображение.

Вот как начать работу с глубоким обучением для генеративных состязательных сетей:

Шаг 1 : Откройте для себя перспективы GAN для генеративного моделирования.
Шаг 2 : Откройте для себя архитектуру GAN и различные модели GAN.
Шаг 3 : Узнайте, как разрабатывать модели GAN на Python с помощью Keras.

Здесь вы можете увидеть все руководства по Generative Adversarial Network. Ниже приведены некоторые из самых популярных руководств.

Основы GAN

Функции потерь GAN

Разработка простых моделей GAN

GAN для перевода изображений

Нужна дополнительная помощь?

Я здесь, чтобы помочь вам стать мастером прикладного машинного обучения.

Если у вас остались вопросы и вам нужна помощь, у вас есть несколько вариантов:

Электронные книги : Я продаю каталог электронных книг, которые показывают, как быстро добиться результатов с помощью машинного обучения.
Блог : Я много пишу в блоге о прикладном машинном обучении, попробуйте функцию поиска.
Часто задаваемые вопросы : Самые частые вопросы, которые я получаю, и ответы на них
Связаться с : Вы можете связаться со мной, чтобы задать свой вопрос, но, пожалуйста, по одному вопросу за раз.

Машинное обучение в медицине: практическое введение | BMC Medical Research Methodology

Благодаря увеличению вычислительной мощности, хранилища, памяти и генерации огромных объемов данных компьютеры используются для выполнения широкого круга сложных задач с впечатляющей точностью. Машинное обучение (ML) — это название, данное как учебной дисциплине, так и совокупности методов, которые позволяют компьютерам выполнять сложные задачи. Как академическая дисциплина ML включает в себя элементы математики, статистики и информатики.Машинное обучение — это двигатель, который способствует развитию искусственного интеллекта. Он впечатляюще используется как в академических кругах, так и в промышленности для стимулирования разработки «интеллектуальных продуктов» с возможностью делать точные прогнозы с использованием различных источников данных [1]. На сегодняшний день основными бенефициарами резкого роста доступности больших данных, машинного обучения и науки о данных в 21 ^-м-м веке стали отрасли, которые смогли собрать эти данные и нанять необходимый персонал для преобразования своих продуктов.Методы обучения, разработанные в этих отраслях и для них, предлагают огромный потенциал для улучшения медицинских исследований и оказания клинической помощи, особенно с учетом того, что провайдеры все чаще используют электронные медицинские карты.

Две области, в которых может быть полезно применение методов машинного обучения в медицине, — это диагностика и прогнозирование результатов. Это включает возможность выявления высокого риска возникновения неотложных состояний, таких как рецидив или переход в другое болезненное состояние. Алгоритмы ML недавно успешно применялись для классификации рака кожи с использованием изображений, сравнимых с точностью, полученной обученным дерматологом [2], и для прогнозирования прогрессирования от преддиабета к диабету 2 типа с использованием регулярно собираемых данных электронных медицинских карт [3].

Машинное обучение все чаще используется в сочетании с обработкой естественного языка (NLP) для понимания неструктурированных текстовых данных. Объединив машинное обучение с техниками НЛП, исследователи смогли извлечь новую информацию из комментариев из отчетов о клинических происшествиях [4], активности в социальных сетях [5, 6], отзывов врачей [7] и отчетов пациентов после успешного лечения рака [8] ]. Автоматически генерируемая информация из неструктурированных данных может быть исключительно полезной не только для понимания качества, безопасности и производительности, но и для ранней диагностики.Недавно автоматизированный анализ свободы слова, собранный во время личных интервью, позволил с идеальной точностью предсказать переход к психозу в группе молодых людей из группы высокого риска [9].

Машинное обучение также будет играть фундаментальную роль в развитии обучающихся систем здравоохранения. Обучающиеся системы здравоохранения описывают среду, которая объединяет науку, информатику, стимулы и культуру для постоянного совершенствования и инноваций. В практическом смысле эти системы; который может происходить в любом масштабе, от небольших групповых практик до крупных национальных провайдеров, будет сочетать различные источники данных со сложными алгоритмами машинного обучения.Результатом станет непрерывный источник аналитических данных для оптимизации биомедицинских исследований, улучшения общественного здоровья и качества медицинской помощи [10].

Машинное обучение

Методы машинного обучения основаны на алгоритмах — наборах математических процедур, которые описывают отношения между переменными. В этой статье будет объяснен процесс разработки (известного как обучение ) и проверки алгоритма прогнозирования злокачественности образца ткани груди на основе его характеристик.Хотя алгоритмы работают по-разному в зависимости от их типа, в способах их разработки есть заметные общие черты. Хотя сложности алгоритмов машинного обучения могут показаться тайными, они часто имеют больше, чем тонкое сходство с традиционным статистическим анализом.

Учитывая общие черты статистических методов и методов машинного обучения, граница между ними может показаться нечеткой или нечеткой. Один из способов обозначить эти совокупности подходов — рассмотреть их основные цели.Целью статистических методов является вывод ; сделать выводы о популяциях или извлечь научную информацию из данных, собранных из репрезентативной выборки этой популяции. Хотя многие статистические методы, такие как линейная и логистическая регрессия, позволяют делать прогнозы относительно новых данных, мотивация их использования в качестве статистической методологии состоит в том, чтобы делать выводы о взаимосвязях между переменными. Например, если бы мы создали модель, описывающую взаимосвязь между клиническими переменными и смертностью после операции по трансплантации органов, например, нам нужно было бы иметь представление о факторах, которые отличают низкий риск смертности от высокого, если бы мы должны были разработать меры для улучшения исходы и снизить смертность в будущем.Таким образом, при статистическом выводе цель — понять взаимосвязи между переменными.

И наоборот, в области машинного обучения первоочередной задачей является точный прогноз ; «что», а не «как». Например, при распознавании изображений взаимосвязь между отдельными элементами (пикселями) и результатом не имеет большого значения, если прогноз точен. Это критический аспект методов машинного обучения, поскольку взаимосвязь между многими входными данными, такими как пиксели в изображении или видео и географическое положение, сложна и обычно нелинейна.Исключительно сложно связно описать отношения между предикторами и результатами как в случае, когда отношения нелинейны, так и при большом количестве предикторов, каждый из которых вносит небольшой индивидуальный вклад в модель.

К счастью для области медицины, многие представляющие интерес взаимосвязи достаточно просты, например, между индексом массы тела и риском диабета или употреблением табака и раком легких. Из-за этого их взаимодействие часто можно достаточно хорошо объяснить с помощью относительно простых моделей.Во многих популярных приложениях машинного обучения, таких как оптимизация навигации, перевод документов и идентификация объектов в видео, понимание взаимосвязи между функциями и результатами имеет меньшее значение. Это позволяет использовать сложные нелинейные алгоритмы. Учитывая это ключевое различие, исследователям может быть полезно учитывать, что алгоритмы существуют в виде континуума между теми алгоритмами, которые легко интерпретируются (например, проверяемые алгоритмы), и теми, которые не являются (например, черные ящики), представленные визуально на рис.1.

Рис.1

Компромисс между сложностью и интерпретируемостью в инструментах машинного обучения

Остаются интересные вопросы относительно того, когда традиционный статистический метод становится методом машинного обучения. В этой работе мы расскажем о том, что вычислительные усовершенствования традиционных статистических методов, таких как эластичная чистая регрессия, позволяют этим алгоритмам хорошо работать с большими данными. Однако более полное обсуждение сходств и различий между ML и традиционной статистикой выходит за рамки данной статьи.Заинтересованным читателям предлагаются материалы, развивающие обсуждаемые здесь идеи [11]. Следует также признать, что хотя концепция «черного ящика» в целом применима к моделям, использующим нелинейные преобразования, таким как нейронные сети, проводится работа по облегчению идентификации признаков в сложных алгоритмах [12].

Большинство методов машинного обучения можно разделить на два типа методов обучения: контролируемые и неконтролируемые.Оба они представлены в следующих разделах.

Обучение с учителем

Машинное обучение с учителем относится к методам, в которых модель обучается ряду входных данных (или функций), которые связаны с известным результатом. В медицине это может представлять собой обучение модели, которая связывает характеристики человека (например, рост, вес, статус курения) с определенным результатом (например, с началом диабета в течение пяти лет). После успешного обучения алгоритм сможет делать прогнозы результатов при применении к новым данным.Прогнозы, которые сделаны моделями, обученными с использованием контролируемого обучения, могут быть дискретными (например, положительными или отрицательными, доброкачественными или злокачественными) или непрерывными (например, с оценкой от 0 до 100).

Модель, которая производит дискретные категории (иногда называемые классами), называется алгоритмом классификации . Примеры алгоритмов классификации включают те, которые позволяют предсказать, является ли опухоль доброкачественной или злокачественной, или установить, выражают ли комментарии, написанные пациентом, положительное или отрицательное мнение [2, 6, 13].На практике алгоритмы классификации возвращают вероятность класса (от 0 для невозможного и 1 для определенного). Обычно мы преобразуем любую вероятность больше 50 в класс 1, но этот порог может быть изменен для повышения производительности алгоритма по мере необходимости. В этой статье приводится пример алгоритма классификации, в котором прогнозируется диагноз.

Модель, которая возвращает прогноз непрерывного значения, известна как алгоритм регрессии . Использование термина регрессия в ML отличается от его использования в статистике, где регрессия часто используется для обозначения обоих двоичных результатов (т.е., логистическая регрессия) и непрерывные результаты (т. е. линейная регрессия). В ML алгоритм, который называется алгоритмом регрессии, может использоваться для прогнозирования продолжительности жизни человека или переносимой дозы химиотерапии.

Алгоритмы контролируемого машинного обучения обычно разрабатываются с использованием набора данных, который содержит ряд переменных и соответствующий результат. Для некоторых задач, таких как распознавание изображений или языковая обработка, переменные (которые могут быть пикселями или словами) должны обрабатываться селектором функций.Селектор признаков выбирает идентифицируемые характеристики из набора данных, которые затем могут быть представлены в числовой матрице и понятны алгоритму. В приведенных выше примерах признаком может быть цвет пикселя изображения или количество раз, когда слово появляется в заданном тексте. Используя те же примеры, исходы могут заключаться в том, показывает ли изображение злокачественную или доброкачественную опухоль или расшифрованные ответы интервью указывают на предрасположенность к состоянию психического здоровья.

После того, как набор данных организован по функциям и результатам, к нему можно применить алгоритм машинного обучения.Алгоритм итеративно улучшается, чтобы уменьшить ошибку предсказания с использованием метода оптимизации.

Обратите внимание, что при обучении алгоритмов машинного обучения можно чрезмерно подогнать алгоритм к нюансам конкретного набора данных, что приведет к модели прогнозирования, которая плохо обобщается на новые данные. Риск чрезмерной подгонки можно снизить, используя различные методы. Возможно, наиболее простой подход, который будет использоваться в этой работе, — это разделить наш набор данных на два сегмента; сегмент обучения и сегмент тестирования, чтобы убедиться, что обученная модель может быть обобщена для прогнозов за пределами обучающей выборки.Каждый сегмент содержит случайно выбранную долю функций и связанных с ними результатов. Это позволяет алгоритму связывать определенные функции или характеристики с конкретным результатом и называется обучающим алгоритмом. После завершения обучения алгоритм применяется к функциям в наборе данных тестирования без связанных с ними результатов. Прогнозы, сделанные алгоритмом, затем сравниваются с известными результатами набора данных тестирования, чтобы установить производительность модели.Это необходимый шаг для увеличения вероятности того, что алгоритм хорошо обобщит новые данные. Графически этот процесс проиллюстрирован на рис.2.

Рис. 2

Обзор обучения с учителем. a Обучение b Проверка c Применение алгоритма к новым данным

Машинное обучение без учителя

В отличие от обучения с учителем, обучение без учителя не предполагает заранее определенного результата. При обучении без учителя шаблоны ищутся алгоритмами без какого-либо участия пользователя.Таким образом, неконтролируемые методы являются исследовательскими и используются для поиска неопределенных шаблонов или кластеров, которые встречаются в наборах данных. Эти методы часто называют методами уменьшения размерности и включают в себя такие процессы, как анализ главных компонентов, скрытый анализ Дирихле и t-распределенное стохастическое соседнее вложение (t-SNE) [14–16]. Техники неконтролируемого обучения подробно не обсуждаются в этой работе, в которой основное внимание уделяется управляемому машинному обучению. Тем не менее, неконтролируемые методы иногда используются вместе с методами, используемыми в этой статье, чтобы уменьшить количество функций в анализе, и поэтому их стоит упомянуть.Сжимая информацию в наборе данных до меньшего количества функций или измерений, можно избежать проблем, включая множественную коллинеарность или высокие вычислительные затраты. Наглядная иллюстрация метода неконтролируемого уменьшения размерности приведена на рис. 3. На этом рисунке необработанные данные (представленные различными формами на левой панели) представлены алгоритму, который затем группирует данные в кластеры схожих точек данных ( представлен на правой панели). Обратите внимание, что данные, которые не имеют достаточной общности с кластеризованными данными, обычно исключаются, тем самым уменьшая количество функций в наборе данных.

Рис. 3

Наглядная иллюстрация метода неконтролируемого уменьшения размеров

Подобно алгоритмам контролируемого обучения, описанным ранее, они также имеют много общего со статистическими методами, которые будут знакомы исследователям-медикам. В методах обучения без учителя используются аналогичные алгоритмы, используемые для кластеризации и уменьшения размерности в традиционной статистике. Те, кто знаком с анализом главных компонентов и факторным анализом, уже знакомы со многими методами, используемыми в обучении без учителя.

Чего можно достичь с помощью этого документа

В этом документе представлен прагматический пример использования контролируемых методов машинного обучения для получения классификаций из набора данных, содержащего несколько входных данных. Первый алгоритм, который мы вводим, регуляризованная логистическая регрессия, очень тесно связан с многомерной логистической регрессией. Его отличает, прежде всего, использование функции регуляризации, которая уменьшает количество функций в модели и уменьшает величину их коэффициентов.Таким образом, регуляризация подходит для наборов данных, которые содержат много переменных и отсутствующих данных (известных как наборы данных с высокой разреженностью ), таких как матрицы термин-документ, которые используются для представления текста в исследованиях интеллектуального анализа текста.

Второй алгоритм, машина опорных векторов (SVM), завоевал популярность среди сообщества машинного обучения благодаря своей высокой производительности, позволяющей получать точные прогнозы в ситуациях, когда взаимосвязь между функциями и результатом является нелинейной. Он использует математическое преобразование, известное как трюк ядра , который мы опишем более подробно ниже.

Наконец, мы представляем искусственную нейронную сеть (ИНС), в которой сложная архитектура и сильно изменяемые параметры привели к ее широкому использованию во многих сложных приложениях, включая распознавание изображений и видео. Добавление специализированных нейронных сетей, таких как рекуррентные или сверточные сети, к ИНС привело к впечатляющей производительности при решении ряда задач. Поскольку ИНС являются сильно параметризованными моделями, они подвержены чрезмерной подгонке. Их производительность можно улучшить с помощью метода регуляризации, такого как DropConnect.

Конечная цель этой рукописи — дать клиницистам и медицинским исследователям базовое понимание того, что такое машинное обучение, как его можно использовать, а также практические навыки для разработки, оценки и сравнения собственных алгоритмов для решения задач прогнозирования. проблемы в медицине.

Как работать с этим документом

Мы предоставляем концептуальное введение вместе с практическими инструкциями с использованием кода, написанного для среды статистического программирования R, который можно легко изменить и применить к другим задачам классификации или регрессии.Этот код будет служить основой, на которой исследователи могут разрабатывать свои собственные исследования машинного обучения. Представленные здесь модели могут быть адаптированы к различным типам данных и, с небольшими изменениями, подходят для анализа текста и изображений.

Этот документ разделен на разделы, в которых описываются типичные этапы анализа машинного обучения: подготовка данных, алгоритмы обучения, проверка алгоритмов, оценка производительности алгоритмов и применение новых данных к обученным моделям.

В документе представлены примеры кода R, используемого для выполнения анализа.Полный код приведен в дополнительном файле 1. Данные, которые использовались для этих анализов, доступны в дополнительном файле 2.

Обучение на основе данных (вводное машинное обучение) Курс Caltech начинается на edX 18 сентября

Ясер Абу-Мостафа, Калифорнийский технологический институт.

Обучение на основе данных (вводное машинное обучение) , курс Калифорнийского технологического института с самым высоким рейтингом, проведенный ведущим профессором Калифорнийского технологического института

Ясер Абу-Мостафа , охватывает теорию, алгоритмы и приложения.Курс сосредоточен на реальном понимании, а не только на «знании».

Курс стартует на edX 18 сентября 2016 г. и продлится 10 недель.

О курсе:
Этот вводный курс информатики в машинном обучении будет охватывать основы теории, алгоритмов и приложений. Машинное обучение — ключевая технология в больших данных, а также во многих финансовых, медицинских, коммерческих и научных приложениях. Это позволяет вычислительным системам автоматически учиться выполнять желаемую задачу на основе информации, извлеченной из данных.Машинное обучение сегодня стало одной из самых популярных областей обучения, и ожидается, что спрос на рабочие места будет только расти. Приобретение навыков в этой области приблизит вас на один шаг к тому, чтобы стать специалистом по анализу данных или количественным аналитиком.

Этот курс сочетает в себе теорию и практику и охватывает как математические, так и эвристические аспекты. Лекции следуют друг за другом в сюжетной манере:

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

Что вы узнаете

Определение основных теоретических принципов, алгоритмов и приложений машинного обучения
Разберитесь в связях между теорией и практикой в машинном обучении
Освойте математические и эвристические аспекты машинного обучения и их применения в реальных ситуациях.

Зарегистрируйтесь здесь.

Видео лекций курса пользовались большой популярностью и набрали более 2 миллионов просмотров на
Каналы Caltech на YouTube и iTunes.