Вводный автомат: Что такое вводной автоматический выключатель?

Что такое вводной автоматический выключатель?

Итак, что же такое вводной автомат? Cудя по названию, можно подумать, что это какой-то особенный автомат,  обладающий специальным функционалом. На самом деле, это обычный, ни чем не примечательный автоматический выключатель – выключатель защиты.

Назначение вводного автомата

Вводной автомат это обязательное  устройство, предназначенное для защиты всей электропроводки от перегрузки и токов короткого замыкания, а также общего отключения электропитания объекта.

Вводной автомат должен обеспечить защиту проводов и кабелей от перегрева, способного вызвать их разрушение или пожар. Причинами перегрева могут быть длительные перегрузки или значительные токи короткого замыкания. Вводной автомат необходим для обесточивания всего электропитания в здании для проведения ремонтных работ или во время аварии в сети.

Схема вводного автомата

Для предотвращения перегрева проводов используют вводной автоматический выключатель (автомат защиты), который содержит тепловой и электромагнитный расцепитель.

Читайте также про выбор автоматических выключателей статьи:
«Правила установки автоматического выключателя»
«Автоматический инфракрасный выключатель»
«Что такое вводной автоматический выключатель?»
«Как устроен дистанционный выключатель?«

Поставщик энергоснабжения устанавливает определенный лимит на потребление электроэнергии в дом, квартиру, офис или дачу. Если в проектной документации для частного дома вводной автоматический выключатель прописан на 25А в однофазной сети, это значит, что хозяин квартиры ограничен в потреблении электроэнергии до 5,5 кВт. Если пользователь будет превышать этот лимит, вводной автомат обесточит дом полностью, после чего, придется, какое-то оборудование отключить, чтобы восстановить питание в сети.

Наиболее ходовые вводные автоматические выключатели с номиналом в 25А. Максимально допустимое вводное устройство на 63 Ампера, можно встретить только в вводно-распределительном устройстве многоэтажного дома или современного коттеджа.

Вводные автоматы бывают: двухполюсные в однофазной сети и четырёхполюсные в трехфазной сети, т.е. нейтральный проводник разрывается вместе с линейными проводниками. Но чаще всего в трехфазной сети можно встретить на вводе трехполюсный автоматический выключатель.  В таком случае разрываются только линейные проводники.

Вводной автомат

Где устанавливают вводный автомат?

Вводной автомат можно установить до счетчика или после него. Если устанавливается до счетчика электроэнергии, то такой автомат должен быть обязательно опломбирован.

вводной автомат опломбирован

Для этого выпускаются специальные боксы с возможностью опломбирования. Либо стоит подумать о приобретении специального щитового оборудования, в котором предусмотрено специальная ячейка для вводного автоматического выключателя с возможностью опломбирования.

Распределительный щит

Учитывать необходимо как то,  какой вводный проводник проложен до вводного автомата, так и то, какой проводник проложен к нагрузкам,  т.е. к осветительным приборам, розеткам или к какому- либо оборудованию.

Про ремонт и установку электрических щитов читайте статью: «Монтаж и ремонт электрических щитов своими руками»

Допустим, сделали ремонт, заменили алюминиевую проводку на медную, но такая реконструкция никак не дает основания поставить вводный автомат на 40А или 50А. Потому что вводный проводник может оказаться слишком устаревшим и  к тому же с сечением 4 квадрата по алюминию. Заменить стояк с устаревшей проводкой не всегда бывает возможным. Даже если бы мы хотели увеличить номинал вводного автомата, порой это просто недопустимо, поэтому придется ограничится автоматом на вводе на 25А, да бы не случилось беды.

Модульный вводный автомат ни чем не отличается от установки групповых модульных автоматических выключателей, которые крепятся надежно на дин рейку, как правило, слева сверху в щитовом оборудовании.

Оцените качество статьи:

Вводной автомат в квартиру — какой выбрать, и нужен ли он перед счетчиком? Обозначение на схеме номиналов и установка трехфазного или двухполюстного устройства

Вводный автомат – это средство коммутации электричества. Какие автоматы бывают, для чего нужны, как правильно выбирать, будет написано в статье.

Как выбрать вводный автомат в квартиру – советы и рекомендации

Вводный автомат это защитное устройство в доме при использовании электрической сети. Если возникает короткое замыкание или другая аварийная ситуация, выключатель обесточит электросеть. Чтобы обеспечить безопасность, важно уметь выбирать автоматику. Ошибки расчета приведут к поломке электроприборов и даже возгоранию.

Нужен ли в квартире или в доме вводной автомат

Для защиты дома от возгорания электропроводки устанавливается вводный автоматический выключатель. Обычно его монтаж производится на лестничной площадке перед счетчиками, но также устанавливают дополнительные автоматы в квартире. Монтируется прибор в распределительной коробке и пломбируется. Доступ к общему выключателю только у электрика дома, несанкционированная попытка проникновения приведет к выплате штрафа.

Устройство и принцип работы

Внешне прибор похож на обычное защитное устройство, которое устанавливается в распределительном щитке. Главное отличие от других средств защиты – большая величина номинального тока.

Элементы:

• соленоид;
• биметаллическая пластинка.

При возникновении короткого замыкания стремительно увеличивается сила тока. В катушке соленоида образуется мощное магнитное поле, из-за которого сердечник втягивается внутрь и цепь разрывается.

Автоматы различаются по количеству полюсов, номинальному току, потребляемой мощности, фазности электропитания.

Время — токовая характеристика

Времятоковые характеристики автоматических вводных выключателей маркируются латинскими буквами A, B, C и так далее. К группе А относятся устройства с наибольшей чувствительностью. Далее характеристики загрубляются, и приборы класса В будут срабатывать при 3-4 кратном превышении номинального тока. Автоматика класса С и D ставится при наличии в доме мощного оборудования – электроплит, котлов, сварочных аппаратов. Точные данные в документации к автомату.

Типы

Автомат выбирается с учетом схемы электросети и ее потребностей. Выделяют однополюсные, двухполюсные, трехполюсные и четырехполюсные устройства.

Однополюсный

Выключатель с одним полюсом используется в электрических сетях с одной фазой. Разные модели отличаются разными характеристиками, от которых зависит скорость отключения. В состав входят два механизма расцепителя – электромагнитный и тепловой.

Один срабатывает при коротком замыкании, второй при превышении нагрузки в течении определенного времени. Подсоединяется через верхнюю клемму, к нижней включается отходящий провод.  Принцип действия такой же, как у отводящих автоматов, но номинал тока выше.

Двухполюсный

Используется в однофазном вводе. В конструкции блок с двумя полюсами, которые оснащены рычажками и общей блокировкой между механизмами выключения. То есть главное отличие от однополюсника в том, что при неполадке на любой из идущих от него линий, отключатся обе. Двухполюсники используются в типовых современных квартирах.

Нельзя заменить один двухполюсный выключатель двумя однополюсными автоматами! Это запрещено ПУЭ.

Трехполюсный

Для сетей на три фазы используются трехполюсники и четырехполюсники. Такие электросети есть в домах, где готовка пищи производится на электрических плитах. Для подключения трехполюсного автомата к каждой клемме подключается по фазе. В приборах с четырьмя полюсами дополнительно используется нейтральный провод.

При монтаже своими руками земля (не нейтраль) никогда не должна проходить через автомат.

Расчет автомата ввода

Перед приобретением автомата важно правильно его рассчитать.

Характеристики:

• количество полюсов;
• времятоковую характеристику;
• номинальный ток;
• установленная мощность;
• номинальный ток утечки;
• линейное напряжение;
• селективность;
• максимальный ток короткого замыкания.

Номинал тока определяется для одновременного подключения всех электроприборов в сеть. От тока зависит и мощность.

На мощные устройства, такие как водонагреватели и электрические плиты, ставятся дополнительные вводные автоматы.

Используются автоматы для систем TN-S и TN-C. В первом случае выбирается однополюсник с нулем или двухполюсник либо трехполюсник с нейтралью. Во втором случае нужен однополюсный (для сети 220 В) или трехполюсный (для 380 В) автомат.

Расчет для электросети квартиры 220 Вольт

Вводный автомат в квартиру с напряжением 220 В рассчитывается по следующей формуле:

Ip=Pp/(Uф*cosф). В этой формуле Uф – фазное напряжение, Рр – расчетная мощность, Ip – ток нагрузки. Cosф является безразмерной величиной, характеризующей наличие реактивной мощности.

Расчет для электросети квартиры 380 Вольт

Чтобы рассчитать выключатель для электросети 380 В, формула немного видоизменяется:

Ip=Pp/( Uн*cosф). Uн – это напряжение сети.

Выбирая устройство, номинальный ток следует увеличить на 10% для запаса.

Выбор ВА

Помимо основных критериев выбора есть и дополнительные. К ним относятся режим нейтрали, частота тока и величина линейного напряжения.

Режим нейтрали

Проще говоря, режим нейтрали – это способ заземления в доме. Традиционно в домах представлена система TN с различными вариациями. К наиболее распространенным относятся TN-C, TN-C-S и TN-S.

В системе TN-S имеется подводящий нулевой и рабочий провода, которые разделены от подстанции до потребителя энергии. Система TN-C представляет собой совмещенные подводящий нулевой и рабочий провода.

Частота тока

Одним из главных параметров электросети является частота тока. Это количество полных циклов изменения ЭДС (электро движущей силы) за одну секунду.

Для Российской Федерации это значение равняется 50 Гц. Проще говоря, ток 50 раз в секунду идет в одну сторону и 50 в другую проходя через нулевое значение 100 раз. Например обычная лампочка включенная в сеть с частотой 50Гц будет разгораться и тухнуть 100 раз в секунду.

Величина линейного напряжения

Для российских электросетей напряжение – фиксированная величина. Равняется 220 В или 380 В +- запас. Линейное – это напряжение между двумя фазами, которое на 60% больше, чем фазное. И соответственно = 380В.

Установка

Основной тип крепления автоматов – установка на DIN рейку. Напрямую к стене или корпусу распределительного щитка приборы не прикручиваются.

Прибор может изготавливаться в отдельном корпусе или быть установленным в общий щиток. При монтаже обязательно должен обеспечиваться доступ для электриков.

Вводный автомат должен быть опломбирован. Это обезопасит устройство от несанкционированного подключения. Ограничение доступа осуществляется при помощи заглушки на отверстиях.

Подключение снизу или сверху?

В ПУЭ сказано, что питающий кабель должен присоединяться как правило к неподвижным контактам. А у всех известных фирм неподвижные сверху.

Поэтому автомат ввода традиционно устанавливается в распределительном щите сверху слева. Для удобства отводящие линии монтируют сверху вниз . Но если смонтировать наоборот, все функции останутся такие же.

Схема включения

Входной выключатель используется не только для электробезопасности, но и для отключения потребителя от электричества при  ремонтных работах. По этой причине автомат устанавливается перед счетчиками.

Доступ к автомату имеет только профессиональный электрик. Хозяева квартир не имеют права вмешиваться в защитную систему. В 90% случаев автомат ставится в подъездный щит в многоквартирных домах и в наружные системы (столбы, заборы) для коттеджей.

Владельцы могут установить дублирующий автомат, который используется для удобства обслуживания. Он ставится между счетчиком и групповой автоматикой внутри квартирного распределительного щита. Сила тока дублирующего устройства должна быть ниже, чем на вводном приборе.

Недопустимые ошибки при покупке

Самая главная ошибка при покупке устройств для защиты – это попытка экономить, не обращая внимания на критерии автомата. Неправильно подобранный автоматический выключатель приведет к негативным последствиям.

Также нежелательно покупать автоматы неизвестных производителей. Непроверенные приборы не будут выполнять свои обязанности в полной мере, и многие характеристики часто завышены.

Все главные ошибки связаны с неправильным расчетом номиналов. Пользователь может не учесть запас по току, неправильно выбрать линейное напряжение – это приведет к неправильному результату и, как следствие, покупке неподходящего автомата.

Советы по выбору:

1. При заключении договора абонент заказывает необходимую мощность присоединения. Исходя из этого значения, рассчитывается место установки, нагрузка и другие параметры. Самопроизвольное увеличение нагрузки недопустимо, установка более мощного выключателя должна быть согласована с соответствующими службами.
2. Нужно ориентироваться на электропроводку. Так, если бытовая техника выдерживает ток в 30 А, а старый провод рассчитан на предельное значение в 10 А, придется заменять проводку на более мощную или отказываться от прибора.
3. Отдавать предпочтение нужно автомату с большим током, чем рассчитанное значение. Для прибора с 14 А нужно брать выключатель на 16 А и выше.
4. Важно обратить внимание на селективность. Номинал вводного автомата обычно равняется 40 Ампер. Для электрической плиты ставится выключатель на 32 А. Осветительная группа и розетки требуют 10 А.
5. В загородный дом или в гараж следует выбирать мощный выключатель. Это связано с тем, что могут использоваться мощные сварочные аппараты, погружные насосы и другая техника, требующая больших токов.
6. Лучше устанавливать автоматику от одного производителя. Риск несоответствия оборудования друг с другом будет сведен к минимуму. Также при возникновении ситуации, требующей ремонта или замены, пользователю будет проще обратиться к одному изготовителю.
7. Покупать приборы нужно в специализированном лицензионном магазине, который имеет соответствующие лицензии и сертификаты. Это сведет к минимуму риск покупки поддельного агрегата.

Это основные требования и правила по выбору автоматических выключателей для дома и дачи. Зная их, покупатель не допустит ошибки при покупке нужного прибора.

Вводный автоматический выключатель – это обязательное устройство для защиты дома. При возникновении экстренной ситуации прибор сработает и отключит подачу электроэнергии. Автоматы различаются по количеству полюсов, номинальному току, времятоковой характеристике, режиму нейтрали, напряжению сети и другим характеристикам. Перед покупкой следует обязательно рассчитать все параметры, иначе электробезопасность обеспечена не будет. При покупке важно избегать типовых ошибок и следовать советам, которые приведены выше.

Полезное видео

Ничего не найдено для Apple Touch Icon 120X120 Precomposed Png

Выключатели

Правильный подбор расцепителя автоматического выключателя защитит электрооборудование, СБТ и разводку распределительной сети от перегруза

Электрооборудование и безопасность

Теплые полы – это не роскошь, а комфорт. При наличии в семье маленьких детей

Светильники

Виды точечных светильников, их предназначение для ПВХ потолков и ГКЛ конструкций. Правильный монтаж с

Электрооборудование и безопасность

Популярность инфракрасного пола растет за счет его преимуществ над другими вариантами. Благодаря современным технологиям

Светильники

Точечные светильники – споты улучшают яркость освещения, без возникновения теней. Равномерно распределив их по

Розетки

Выбор розетки и выключателя необходимо проводить с учетом специфики использования помещения, репутации производителя соответствующего

Вводной автомат в квартиру какой номинал, место установки

В любой схеме электроснабжения вводной кабель должен подключаться через устройство, позволяющее отключать все электроприборы от сети. Бытовая электропроводка не является исключением. Подвод электроэнергии в квартире осуществляется через вводной автомат.

Такой аппарат позволяет отключать все электроприборы, установленные в квартире или частном доме, одновременно. Это необходимо в аварийных ситуациях, а также для ремонта и реконструкции вводного электрощитка. Более правильное название вводного автомата — вводной автоматический выключатель. Именно так он называется в различных нормативных документах и электросхемах.

Чем отличается вводной автомат от группового?

По своей конструкции и принципу действия вводной автомат не отличается от устройств, отключающих группы потребителей или отдельные электроприборы. Отличие в назначении и месте установки аппарата.

Вводной автомат предназначен для отключения всей электроустановки или квартиры. Поэтому он может монтироваться не только во внутриквартирном щите, но и в подъезде многоквартирного дома.

Информация! Вводной автоматический выключатель должен быть самым мощным из установленных устройств защиты.

Для чего устанавливать вводной автомат

Кроме защиты квартиры от короткого замыкания у этого устройства есть ещё одна функция. Он используется для ограничения потребляемой мощности.

Для этого выбор параметров аппарата производится электрокомпанией, осуществляющей энергоснабжение дома, а сам автомат может устанавливаться в опломбированном щитке.

Что произойдёт, если вместо предписанного автомата подключить устройство по своему выбору? Если не учитывать возможные штрафы, то есть несколько вариантов выбора вводного автомата:

• Номинальный ток автомата меньше, чем ток вводного кабеля. При максимальной нагрузке подходящий кабель перегреется и его изоляция разрушится, что приведёт к короткому замыканию.
• Параметры автоматического выключателя соответствуют сечению вводного кабеля. В этом случае система будет работать в штатном режиме, без аварий и короткого замыкания.

Что будет если на вводе в квартиру установить автомат номиналом больше чем положено по документам. Давайте рассмотрим этот вопрос с технической стороны, то есть не будем принимать во внимание «административную ответственность» и возможные штрафа.

Например, в этажном щите от своего счётчика поставить вводной С25 вместо С16? Да в принципе ничего не произойдет — будет работать, как и работало.

Но даже если позволяет сечение вводного провода, увеличивать номинальный ток вводного выключателя нельзя. Энергоснабжающая организация использует его для ограничения потребляемой мощности и откажет в опломбировке и подключении линии к сети. Это связано с тем, что питающие трансформаторы и линии электропередач имеют ограниченную мощность, которая делится на всех потребителей.

Бесконтрольное увеличение потребления электроэнергии значительным количеством квартир и домов приводит к перегрузке трансформаторных подстанций и сетей. Такая ситуация может привести к выходу оборудования из строя.

Поэтому проектным отделом, исходя из состояния оборудования, рассчитывается допустимое потребление электроэнергии каждой квартиры. Для увеличения разрешённой мощности и замены вводной защиты следует обратиться в электрокомпанию.

Где ставить вводной автомат перед счетчиком или после?

В ПУЭ п.7.1.64 указано место установки вводного защитного устройства — перед прибором учёта электроэнергии. Это необходимо для безопасной замены электросчётчика. При наличии трёхфазного электроснабжения автоматический выключатель должен отключать все питающие фазы одновременно.

В связи с местом установки самовольная замена автомата, а тем более снятие пломбы со щитка, в котором он находится, приведёт к обвинению в хищении электроэнергии.

Справка! Если автоматический выключатель, находящийся в опломбированном ящике, выходит из строя, его замена возможна только по согласованию с электрокомпанией.

В некоторых ситуациях целесообразна установка двух электрощитов, в одном из которых будет находиться вводной автомат и электросчётчик, а во втором групповые автоматы, реле напряжения и УЗО.

Какого номинала установить вводной автомат?

И всё таки, как выбрать вводной автомат? Его номинальный ток определяется электрокомпанией и выбирается из стандартных значений исходя из технического состояния линии электропередач и мощности всех потребителей, подключённых к питающему трансформатору. При отсутствии соответствующих стандартных величин выбирается ближайшее большее значение.

Если номинальный ток вводного автомата недостаточен из-за установленной электроплиты или электроотопления, это является основанием для обращения в электрокомпанию с заявлением для увеличения разрешённого потребления электроэнергии и установки более мощного устройства защиты.

Для примера можно рассмотреть выбор автоматического выключателя при замене электропроводки. При этом устанавливаются розетки для стиральной и посудомоечной машин, бойлер а и другой бытовой техники.

Несмотря на то, что суммарная мощность электроприборов более 10кВт или 45А, разрешённая мощность всего 7кВт или 32А. Если потребляемый ток превысит эту величину, может выйти из строя кабель, проложенный от подъездного щитка до квартиры. Ситуацию не спасает даже его замена.

Установка бытовой техники и увеличение потребления происходит во всех квартирах, поэтому для увеличения параметров вводного автомата необходимо увеличивать разрешённую мощность для всего дома. Такая операция связана с большими материальными затратами и получением соответствующего разрешения для увеличения допустимого потребления электроэнергии.

Разрешённая мощность для квартиры и частного дома зависит от года ввода здания в эксплуатацию:

1. До 2003 года действовали нормы ВСН 59-88 «Электрооборудование жилых и общественных зданий». Согласно этому документу разрешённая мощность составляла 3кВт или 16А. При этих параметрах можно включить стиральную машину-автомат, но есть опасность аварийного отключения при включении лампочки, телевизора и другой мелкой бытовой техники.
2. С 2003 года действуют нормы СП 256.1325800.2016 «Электроустановки жилых и общественных зданий». В этом документе указывается, что для квартир с газовыми плитами разрешённая мощность составляет 4,5кВт или 20А. При наличии электроплиты эти значения повышаются до 10кВт или 50А соответственно.

Но не стоит забывать, что в отдельных случаях все зависит от технических условий.

Может ли номинал вводного автомата быть меньше суммы групповых?

Если основными функциями вводного автомата являются ограничение потребляемой мощности и защита походящего кабеля, то у группового автоматического выключателя задача немного другая. Он защищает от перегрузки и короткого замыкания электроприборы и проводку своей группы электроприборов.

Параметры этих устройств не связаны между собой. Отличаются также правила расчёта номинального тока устройств защиты:

• Вводной автомат. Параметры устройства определяются электрокомпанией и сечением вводного кабеля.
• Групповой автомат. Номинальный ток этого устройства равен суммарному току всех электроприборов группы.

Для обеспечения селективности защиты номинальный ток вводного устройства должен быть больше тока любого из групповых автоматов.

Для примера рассмотрим типичную квартиру, в которой на вводе установлен автомат на 40 Ампер, а электроприборы разделены на группы автоматами со следующими номиналами — стиральная машина 16А, посудомоечная машина 10А, бойлер 16А, освещение 10А, кухонные розетки 16А, комнатные розетки 16А. Суммарный ток всех автоматических выключателей составляет 84А.

При таком соотношении вводной автоматический выключатель перегружен более чем в два раза (84/40=2.1). Как тогда получается, что схема работает и ничего не выбивает?

Если определять параметры вводного автомата и подводящего кабеля этими значениями, то его номинальный ток составит 100А (ближайшее бОльшее значение от 84 А), а сечение вводного кабеля составит 16мм². Это не соответствует мощности, которая разрешена электрокомпанией.

Такое количество автоматических выключателей устанавливается для удобства эксплуатации и ремонта, а так же для уменьшения сечения прокладываемых кабелей.

Ведь если бы не было групповых автоматов, тогда пришлось бы от электрощита прокладывать кабель сечением 16мм² к розетке. Согласитесь это не совсем экономно, к тому же такой кабель просто не подключишь к контактам самой розетки.

При разделении потребителей на группы вместо кабеля 16мм² используются более тонкие сечения:

• розетки, бойлер, стиральная машина, подключённые к автоматам 16А – кабель сечением 2,5мм²;
• освещение и посудомоечная машина, подключенны к автоматам 10А – кабель сечением 1.5мм².

В этой ситуации одновременное включение всей бытовой техники приведёт к отключению вводного автоматического выключателя.

Например, при работе посудомоечной машины 10А, стиральной машины 16А, утюга 10А и электрочайника 10А общий потребляемый ток составит 46А, что приведёт к аварийному отключению квартиры. Чтобы этого не произошло, следует избегать одновременной работы мощных устройств.

Например, для стиральной и посудомоечной машин целесообразно использовать функцию отложенного старта. Это особенно выгодно при установке в квартире двухзоного электросчётчика.

Похожие материалы на сайте:

Понравилась статья — поделись с друзьями!

Вводной автомат для частного дома или квартиры

Внутренняя электропроводка включает в себя различные элементы, каждый из которых решает свою задачу. Одним из самых важных является вводной автомат – аппарат коммутации, устанавливаемый перед счетчиком, который позволяет автоматически обесточить линию при аварийной ситуации, а также при необходимости ремонта проводки. В соответствии с требованиями ПУЭ, установка этого прибора является обязательной, и эксплуатация проводки, не оснащенной им, не допускается. В этой статье мы расскажем о том, что такое вводной автоматический выключатель, как выбрать это устройство и как производится расчет вводных автоматов для частного дома или квартиры.

Вводной защитный автомат: типы устройств и особенности выбора

Как было сказано выше, вводные автоматы позволяют отключить питание электропроводки, если ее необходимо отремонтировать или произвести модернизацию. Вводной автомат обычно не устанавливают в квартиру, его монтаж производится чаще всего производится на лестничной площадке. В одноэтажных зданиях их устанавливают снаружи дома, на улице. Внешне входной автомат практически неотличим от защитных устройств, смонтированных внутри распределительных щитов, но при этом величина номинального тока, на которую он рассчитан, гораздо выше.

Защитные устройства, устанавливаемые на ввод, могут иметь от двух до четырех полюсов. Количество их у выбранного автомата зависит от механизма энергоснабжения, монтаж которого произведен на объекте.

Иногда перед электросчетчиком на ввод ставят простой защитный размыкатель с большим номиналом тока. Монтаж этого прибора не обеспечивает надежной защиты проводки, поскольку при обесточивании происходит разрыв фазной линии, но при этом нулевой проводник по-прежнему контактирует с устройством подачи электричества.

Что такое автоматический выключатель и их разновидности – на следующем видео:

Какой автомат по номиналу поставить на квартиру или частный дом, можно решить, посчитав суммарный ток проводника и линий электропитания. Расчеты нужно делать, исходя из того, что все приборы включены, а значит, линия находится под максимальной нагрузкой.

Выбирать следует аппарат, срабатывание которого в случае короткого замыкания рассчитано на превышение номинального тока приблизительно на 1000 А.

Подбирая вводное устройство, следует учитывать мощность, которая потребляется объектом, а также фазность энергопитания. В однофазных сетях перед электросчетчиком нужно устанавливать ВА на два полюса, для трехфазных цепей – на три или на четыре.

Напряжение к аппарату подводится посредством воздушной или подземной линии.

Двухполюсные вводные автоматы

Монтаж вводных устройств с двумя полюсами распространен в типовых современных квартирах. В однофазных сетях перед электросчетчиком чаще всего устанавливаются приборы с номиналом тока 25, 32 или 50 Ампер. Автомат на 50 А способен выдерживать наибольшую нагрузку, но это не значит, что он лучше других – величина тока, которую способен выдержать ВА, должна соответствовать расчетной.

Конструктивно устройство ввода на два полюса представляет собой пару совмещенных однополюсников с общей блокировкой, а также с единым рычагом управления. Это обусловлено тем, что требованиями ПУЭ запрещено разрывать нейтральный контур.

Монтаж двухполюсных автоматов осуществляется одновременно на фазную и нулевую жилу. При срабатывании ВА электропитание цепи полностью прекращается.

При ответе на часто задаваемый вопрос: можно ли устанавливать не двухполюсный автомат ввода, а два однополюсных – вновь обращаемся к Правилам устройства электроустановок. Требованиями этого документа такая процедура запрещается.

Монтаж защитных аппаратов с двумя полюсами производится как в старых жилых домах, в проводке которых заземление, как правило, не предусмотрено, так и в новых. Это обусловлено тем, что если подключение вводного автомата производится человеком, не имеющим квалификации, или неопытным электриком, то имеется риск неверного подсоединения. Если перепутать кабели, то при отключении прибора защиты может получиться так, что будет обесточена не вся проводка в квартире, а лишь одна из ее ветвей, что может привести к поражению электричеством во время работы.

При подключении вводного двухполюсника к нему подсоединяется фаза, идущая затем на счетчик, а после него – на УЗО. Затем происходит распределение ее на пакетники. Нулевой кабель подсоединяется ко второму полюсу, от него – на электросчетчик, а затем – на устройство защитного отключения каждой из веток проводки. Заземляющий кабель, минуя двухполюсник, подключается к шине РЕ, от которой идет к устройствам, установленным в помещении. Если ВА подключен таким образом, то его срабатывание будет происходить как на вводной линии, так и на отдельной ветви, если автоматический выключатель, ответственный за защиту последней, пришел в негодность.

Установка вводного устройства в трехфазных сетях

Сеть на три фазы наиболее распространена в домах, где приготовление пищи производится не на газовых, а на электрических плитах. Для ее защиты используются вводные автоматы с тремя или четырьмя полюсами. Трехполюсный прибор при перегрузке или КЗ позволяет одновременно выключить все три фазы цепи. К каждой из его клемм подсоединяется отдельный фазный провод. На вопрос, подключается вводный автомат в трехфазной цепи до или после счетчика, отвечаем – подсоединение ВА производится так же, как и в однофазной сети, перед электросчетчиком. Чтобы исключить поражение людей током в результате утечки, в линию рекомендуется включить УЗО.

Какие бывают вводные автоматы по полюсам и как они используются – на следующем видео:

Четырехполюсные ВА используется в трехфазных электросетях значительно реже устройств с тремя полюсами. Устанавливают их, как правило, в четырехпроводных цепях. Основное отличие при его подключении от вышеописанного трехполюсника в том, что к четвертому полюсу подключается нейтральный провод. В остальном кабели распределяются так же, как и при подключении трехполюсного ВА. Гораздо чаще аппарат на 4 полюса используется для четырехфазного подсоединения, так как при аварийной ситуации на любой из веток он отключит подачу тока ко всем четырем.

Подключение счетчика в этом случае, как всегда, производится после вводного автомата.

Рассчитывая устройство ввода для сети на 3 фазы, следует суммировать все нагрузки, которые приходятся на каждый из токоведущих проводников.

Рабочий ток вычисляется следующим образом:

• Считаем, сколько киловатт приходится на каждую из фаз, складывая мощность подключенных приборов (в кВт).
• Полученную сумму умножаем на 1,52 (для сети с показателем рабочего напряжения 380 В) или на 4,55 (220 В).
• Результат покажет, сколько Ампер составляет рабочий ток. Номинальное значение должно быть выше, поэтому нужно подбирать автомат по ближайшему показателю.

Так выбирается ВА в случае, когда на каждую фазу приходится равная нагрузка. Если же она неодинакова, высчитывать величину тока следует по наибольшему значению.

По каким параметрам выбирается вводное устройство?

Выбор вводного автомата производится с учетом ряда характеристик. Их необходимо знать, чтобы правильно подобрать ВА для конкретной электросети:

• Максимальный ток КЗ. Если вы подбираете аппарат для дачи или сельского дома, в большинстве случаев будет достаточно отключающей способности 4,5 МА. Для обычной городской квартиры подойдет устройство на 6 МА. Если же неподалеку от вашего автомата расположена подстанция, следует устанавливать автомат на 10 МА.

• Рабочий ток. Как его рассчитать – мы рассказали выше. С учетом полученного значения выбирается номинальный ток ВА.
• Времятоковая характеристика. Наиболее распространены приборы класса B, C и D. Автоматы типа B устанавливают, если в цепь не включены устройства высокой мощности. Если в сеть периодически включаются среднемощные приборы (например, сварочный аппарат), на ввод устанавливается устройство класса C. Если используется оборудование высокой мощности, вводный прибор должен относиться к типу D.

Заключение

В этом материале мы разобрались, нужно ли ставить автомат ввода в электрическую сеть, какова его функция, а также определились, как включать вводный автомат в цепь – до или после счетчика. Напоследок скажем, что, прежде чем подключать вводное устройство, необходимо проверить качество электропроводки. Неисправные кабели нужно заменить.

какой выбрать в квартиру или частный дом

Чем отличается автоматический защитный выключатель от вводного автомата? С технической точки зрения ничем. Это устройство, предназначенное для автоматического отключения электросетей в случае перегрузки и короткого замыкания. Разница лишь в назначении, и схеме подключения. Если обычный (групповой) автомат работает в рамках одной или нескольких линий, то вводное устройство отвечает за подключение (отключение) всего объекта, будь то промышленное предприятие или квартира (частный дом).

Внешне вводной защитный автомат выглядит как обычный выключатель.

Он может быть 1, 2, 3 или даже 4 полюсным, в зависимости от схемы электропитания вашего объекта.

Устройство и принцип работы

В компактном корпусе находится механизм включения: два контакта, подвижный и неподвижный. При переводе рукоятки взвода в рабочее положение, контакты замыкаются и механически фиксируются во включенном состоянии.

Цепь, по которой протекает электроток, последовательно включает в себя два защитных устройства. Одно срабатывает при превышении установленного порога по температуре и току (биметаллическая пластина), второе размыкает контакты при коротком замыкании, а точнее при значительном превышении значения тока (электромагнитный расцепитель).

Если сила тока постепенно превышает допустимую величину (указана на маркировке автомата), пластина нагревается и механически размыкает контакты. При возникновении короткого замыкания, ток возрастает лавинообразно, и приводит в действие электромагнитный расцепитель. Для многополюсных автоматов достаточно превышения параметров хотя бы по одной линии. Отключится весь пакет контактов.

Во всех случаях срабатывания защиты, после исчезновения опасности автоматический выключатель не возвращается в исходное состояние. Для включения требуется человек.

Как выбрать автомат по величине силы тока

Мы уже знаем, что через этот выключатель будет протекать весь электроток для питания объекта. По закону Ома ясно, что нагрузка должна суммироваться исходя из всех потребителей в доме (квартире). Вычислить это значение довольно просто.

Совет: не обязательно рассчитывать потребление энергии, суммируя мощность всех электроприборов.

Конечно, вы можете одновременно включить бойлер, электродуховку, кондиционер и утюг. Но для такого «праздника жизни» потребуется мощная электропроводка. Да и технические условия под такую входную мощность обойдутся существенно дороже. У энергоснабжающих организаций, тарифы за согласование подключения растут в линейной зависимости от количества киловатт.

Для типовой квартиры можно предположить одновременную работу холодильника, телевизора, компьютера, кондиционера. В дополнение к ним допустимо включить один из мощных приборов: бойлер, духовку или утюг. То есть, суммарная мощность электроприборов не превысит 3 кВт. Освещение в расчет не берем, сегодня в каждом жилище установлены экономные лампы.

Это интересно: если вернуться на 20–30 лет назад, когда в каждой люстре были только лампы накаливания, двухкомнатная квартира при полном освещении могла расходовать 500–700 Вт только на свет.

Обычно, для запаса по мощности (возможны форс-мажорные обстоятельства), к расчетам добавляют 20–30%. Если вы забудете выключить бойлер, и начнете пользоваться утюгом при работающем кондиционере, не придется бежать к электрощитку для восстановления энергоснабжения. Получается: 4 кВт делим на 220 В (по закону Ома), потребляемый ток 18 А. Ближайший защитный автомат номиналом 20 А.

Для справки: большинство производителей электротехнических изделий, выпускают защитные автоматы следующих номиналов по току срабатывания:

2 А, 4 А, 6 А, 10 А, 16 А, 20 А, 25 А, 32 А, 40 А, 50 А, 63 А …

Маркировка есть в паспорте изделия, и обязательно на корпусе.

При более точном подборе устройства, особенно при использовании совместно с нестандартной нагрузкой (двигатели или другая нагрузка со значительными пусковыми токами) необходимо делать выбор не только по номинальному току, но и времятоковой характеристике.

Например, вводной автомат, приведенный ниже на картинке имеет номинальный ток 16А и характеристику типа «C» (разновидность «C» хорошо подходит для обычной стандартной нагрузки — наших квартир).

Подробнее о времятоковой характеристике расскажем далее.

Более высокие токи нас не интересуют, это превышает мощность 15 кВт. Такое подключение в квартиру вам никто не согласует. Обычно квартирный ввод ограничен автоматами с оком срабатывания порядка 32 А.

Для частного дома показатели могут быть выше. В расчет идет увеличенная жилая площадь, наличие хозяйственных построек с энергоснабжением, гараж, мастерская, мощные электроинструменты. Вводный автомат для подачи питания в частный дом обычно имеет ток срабатывания 50 А или 63 А.

Какие еще параметры важны при выборе

Количество полюсов

Для простоты восприятия, вынесем за скобки трехфазные выключатели. Выбираем между 1 и 2 полюсными конструкциями. С точки зрения Правил устройства электроустановок (ПУЭ), разницы нет. Но те же правила подразумевают качественную организацию заземления или зануления. А если возникнет проблема с появлением фазы на нуле (к сожалению, в старом жилом фонде это реально), то лучше будет полностью отключить вашу квартиру от линий электропередач. Поэтому, если вы можете выбрать какой вводной автомат устанавливать — возьмите двухполюсный.

Важно: такое подключение целесообразно для системы заземления TN-S. Если у вас в доме организована схема TN-C, можно устанавливать однополюсный автомат.

Время — токовая характеристика

Существуют разные типы кривых времятоковых характеристик, обозначаются они латинскими буквами: A, B, C, D… Начиная с A и далее происходит постепенное загрубление чувствительности устройства. Например, тип «B» означает срабатывание электромагнитного расцепителя при 3–4 кратном превышении тока, тип «C» при 5–7 кратном, «D» при 10-ти кратном. Тепловой расцепитель будет срабатывать одинаковым образом у разных типов времятоковых характеристик.

Более точные данные всегда необходимо получать из документации производителя на каждое конкретное изделие, например, для вводных автоматов BA47-29 характеристики срабатывания следующие:

Пример графиков для BA47-29 с характеристиками (типами) B, C, D приведены ниже на картинке, зависимости для других типов можно найти на официальных сайтах производителей. Выбор того или иного типа обусловлен видом подключаемой нагрузки, а точнее ее способностью потреблять ток скачкообразно. Например, у двигателей пусковой ток превышает номинальный в несколько раз, и в зависимости от их разновидностей могут применяться устройства типа «C» или «D». Тип «B» рекомендован при нагрузках, не имеющих значительных пусковых токов.

Также, использование типов с уменьшенной чувствительностью срабатывания имеет смысл для увеличения вероятности срабатывания нижестоящих групп автоматических выключателей.

Номинальный ток

Основная характеристика, по которой и происходит, в основном, выбор устройства. Тем не менее, как мы убедились в предыдущем разделе, необходимо учитывать и времятоковую характеристику, так как реальный ток срабатывания зависит одновременно как от номинального тока, так и от типа характеристики. В ранее приведенных таблицах номинальный ток обозначен как In. Теоретически, при отсутствии пусковых токов, нагрузка, потребляющая ток, равный номинальному не должна приводить к срабатыванию (отключению) устройства.

Способ крепления

На сегодняшний день, альтернативы нет. Это выключатели, которые устанавливаются на DIN рейку. Никакого прямого прикручивания на стену или корпус щитка. Только монтаж на DIN фиксаторы. Однако, при использовании специальных аксессуаров возможны и другие типы крепления.

Прибор может быть в отдельном корпусе, или установлен в общий щит — это неважно. Главное, обеспечить свободный доступ для владельца. Важный момент: опломбировка вводного автомата. Есть множество способов ограничить доступ к контактам (для исключения несанкционированного подключения). Можно установить заглушки на отверстия для затяжки винтов на контактах.Или просто поставить пломбы на крышки, закрывающие контактные группы.Главное, чтобы после опломбирования можно было беспрепятственно включать и выключать энергоснабжения.

Где купить

Что по этому поводу думает энергосбыт

Допустим, вы организовали образцовую электропроводку в доме, рассчитали с точностью до ампера каждого потребителя, и хотите получить на входе определенную нагрузку по току. А при обращении к энергетикам, вы получили отказ. Следует знать, что компанию энергосбыта не интересует, какой вводной автомат выбираете вы. У них есть лимиты на подводящую электрическую линию, или ближайшую трансформаторную подстанцию. И превысить эти нормативы никто не имеет права: иначе не будет возможности подключать следующих желающих, или вся линия будет работать в режиме постоянных перегрузок.

Поэтому перед тем, как планировать схему энергоснабжения своего жилища, посетите организацию, которая будет поставлять вам электричество.

Вы хотите изменить параметры вводного выключателя (если его выбивает)

Одна из причин — у вас постоянно выбивает вводной автомат одновременно с внутренним, в распределительном щитке. Причем раньше этого не было. Почему так происходит? На домашнем щитке есть выключатели с аналогичным значением по максимальной силе тока. Например, у вас в подъезде стоял керамический предохранитель на 25 А (дома старой постройки). После ремонта его заменили на современный автомат 20 А. И распределительные выключатели в квартире имеют такой же номинал. Казалось бы, проще заменить автомат на входе, и все встанет на свои места. Однако это чревато штрафом от энергоснабжающей компании.

Придется переделывать домашний щиток, и устанавливать групповые автоматы с меньшим значением.

Схема включения вводного автомата

Помимо основной задачи (обеспечение электробезопасности), входной выключатель предназначен для отключения потребителя от энергоснабжения для проведения работ. Например, обслуживание прибора учета. Поэтому, в большинстве случаев автомат устанавливается перед электросчетчиком.

Это зона ответственности электриков, сюда хозяин квартиры (домовладения) не имеет права вмешиваться. Для многоквартирных домов — это подъездный щит, для частного дома — столб, забор, или наружная стена домовладения. Такая схема применяется на 90% объектов жилого фонда. Между опломбированным вводным автоматом, и прибором учета (на котором также стоят пломбы), доступа для несанкционированного подключения нет. Это сделано для предотвращения незаконного отбора электроэнергии. Многие домовладельцы устанавливают дублирующий вводной автомат, для удобства обслуживания и ремонта распределительного щитка. Он подключается между счетчиком энергии и групповыми автоматами, и монтируется внутри щитка квартиры (домовладения).

Как правильно подобрать автомат дублер?

Оптимальное решение — сила тока защиты должна быть меньше, чем на вводном устройстве, и больше, чем в групповых выключателях. Например, на входе установлен автомат на 32 А, а групповые автоматы на 20 А. Значит дублер должен срабатывать при токе нагрузки 25 А. Если такого соотношения невозможно добиться, токовая отсечка дублера должна соответствовать вводному автомату. В этом случае он просто выполняет роль размыкающего устройства (для проведения работ). А при аварийной ситуации — он будет срабатывать одновременно с входным устройством.

Видео по теме

Какой вводный автомат ставить в квартиру и какой мощности

Вводной автомат (ВА) – устройство защиты электропроводки от таких проблем как замыкание и перегрузка, обеспечивающее общее отключение электричества. Если ВА не установлен, может возникнуть пожар или выход проводников из строя. Автомат защиты имеет электромагнитный и тепловой расцепитель.

Вводной автомат в квартиру: какой выбрать

Различают 3 вида ВА:

1. однополюсный;
2. двухполюсный;
3. трехполюсный;
4. четырехполюсный.

Рассмотрим каждый по порядку.

Однополюсный. Данное устройство используется в сетях с одной фазой. Он устанавливается в разрыв провода с фазой и в случае аварии отключает его от нагрузки.

Двухполюсной. У прибора имеется два полюса, которые снабжены общим рычажком и блокировкой отключения. Данная особенность важна по причине того, что ПУЭ запрещает производить разрыв провода с нулем. Стоить помнить, что 2 однополюсника не заменяют двухполюсника. Такой монтаж запрещен. ВА применяется в однофазной сети (квартиры, дома старой постройки). Двухполюсный вводной автомат является обязательным в частных домах, потому что возможна разность потенциалов между нулевым и заземляющим проводом. Такой ВА является наиболее приемлемым вариантом. Теперь вы знаете, какой вводный автомат ставить в квартиру или в частный дом.

Трехполюсный. Данный аппарат применяется в трехфазных сетях. К каждой клемме подключается по фазе. Может устанавливаться в частных домах перед электросчетчиком с 63А защитой. Затем после счетчика монтируется УЗО на 300 мА. Такое устройство необходимо по причине существенной протяженности электропроводки в доме, где вероятна высокая утечка тока.  

Четырёхполюсный. Устройство обладает максимальным числом клемм 4*4. Его главное предназначение лежит в защите 3-х фазных электросетей. ВА позволяет реализовать больше схем подключения, чем остальные автоматы.

Определяем какой ВА необходим (мощность, тип заземления)

Аппараты различают по 2-м основным типам заземления.

• TN-C — подводящие нулевые рабочие и защитные провода совмещаются и тянутся к потребителю через общий проводник. Такой тип заземления наблюдается у однополюсных и трехполюсных ВА, которые устанавливаются на фазу, а нулевой ставится на шину N через счетчик.
• TN-S – подводящие нулевые рабочие и защитные проводники разделены от подстанции до потребителя. В зависимости от числа фаз на вводе применяются 2-х и 4-х полюсные ВА. В случае одно- и трехполюсных вводных автоматов, нейтральный провод тянется отдельно.

Итак, какой мощности ставить вводной автомат в квартире? Мощность ВА определяется исходя из учета потребления электроприборов в квартире вместе взятых, а также оптимальную пропускную способность проводки. В квартирах советской постройки с газовой плитой допускается нагрузка до 4 кВт, с электроплитой – до 10-13 кВт. Более точно узнавайте в обслуживающем вас ЖЭКе. Кстати, вводной автомат по доступной цене вы можете приобрести в нашем Интернет-магазине.

Бесплатный вводный курс машинного обучения от Amazon

Недавно мы поделились вводными курсами из недавно запущенной инициативы Университета машинного обучения Amazon, курсами, ориентированными как на компьютерное зрение (CV), так и на обработку естественного языка (NLP). Эти курсы не предполагают предварительного знания тем и основаны на коротких видеолекциях и соответствующих записных книжках Python.

Но что, если вас не интересуют специализированные пути CV или NLP? Что, если вы хотите понять, как применять машинное обучение к более традиционным наборам данных? Если это замечание вам нравится, Accelerated Tabular Data из Университета машинного обучения Amazon может быть хорошим местом для начала.

Курс ведет Паула Граждяну, специалист по техническому обучению в Amazon, и охватывает следующие материалы:

Лекции курса можно найти в плейлисте курса на YouTube, а сопутствующие материалы, включая слайды, записные книжки и наборы данных, можно найти в репозитории курса GitHub. Заключительный проект, в соответствии с целями курса по усилению практических навыков, основан на данных об усыновлении домашних животных из Центра животных Остина.

Зачем вообще упоминать «табличные данные»? Это потому, что курс не предназначен для преподавания теории, лежащей в основе новейшего глубокого обучения, но Accelerated Tabular Data предоставит вам введение в использование различных методов для реализации решений машинного обучения для табличных данных, то есть данных, которые хранится в буквенно-цифровом виде в строках и столбцах, причем строки представляют наблюдения, а столбцы — особенности этих наблюдений.Это контрастирует с методами обработки других типов данных, а именно с компьютерным зрением и обработкой естественного языка, изучение которых может быть основано на дополнительных курсах Amazon MLU.

Этот курс не является исчерпывающим, он призван подогреть ваш аппетит с помощью практического машинного обучения. Просмотрите темы курса выше и подумайте об этом как о выборке того, что уже есть, и того, на чем вы могли бы сосредоточиться впоследствии.

После этого вводного курса вы не будете разрабатывать готовые к производству системы машинного обучения, но он должен предоставить вам обзор того, чего вы можете достичь на практике с помощью машинного обучения, дать вам необходимые инструменты для решения некоторых из этих задач и помочь укажет вам направление более глубокого изучения, когда закончите.В целом, этот курс выглядит как хорошее место для некоторых, чтобы начать свой путь машинного обучения.

Связанные :

7 отличных книг о машинном обучении для начинающих

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

Автор: Оливер Теобальд
Веб-сайт: Amazon

Название носит пояснительный характер, не так ли? Если вам нужно полное введение в машинное обучение для начинающих, это может быть хорошим началом.Когда Теобальд говорит «абсолютные новички», он абсолютно уверен в этом. Не требуется ни математического образования, ни опыта программирования — это самое базовое введение в тему для всех, кто интересуется машинным обучением.

«Обычный» язык очень ценится здесь, чтобы новички не были перегружены техническим жаргоном. Четкие, доступные объяснения и наглядные примеры сопровождают различные алгоритмы, чтобы упростить выполнение действий. Также предлагается простое программирование, чтобы поместить машинное обучение в контекст.

Авторы: Джон Пол Мюллер и Лука Массарон
Веб-сайт: Amazon

Пока мы собираемся с «абсолютными новичками», популярная серия «Чайников» — еще одна полезная отправная точка. Эта книга призвана познакомить читателей с основными концепциями и теориями машинного обучения и их применением в реальном мире. В нем представлены языки программирования и инструменты, являющиеся неотъемлемой частью машинного обучения, и показано, как превратить, казалось бы, эзотерическое машинное обучение в нечто практическое.

Книга вводит небольшое кодирование на Python и R, используемое для обучения машин поиску закономерностей и анализу результатов. На основе этих небольших задач и шаблонов мы можем экстраполировать, насколько машинное обучение полезно в повседневной жизни, с помощью веб-поиска, интернет-рекламы, фильтров электронной почты, обнаружения мошенничества и т. Д. С помощью этой книги вы сможете сделать небольшой шаг в сферу машинного обучения.

Авторы: Джон Д. Келлехер, Брайан Мак Нейм и Аойф Д’Арси
Веб-сайт: Amazon

Эта книга охватывает все основы машинного обучения, углубляясь в теорию предмета и используя практические приложения, рабочие примеры и тематические исследования для распространения знаний.«Основы» лучше всего читают люди с некоторыми знаниями в области аналитики.

В нем представлены различные подходы к обучению с помощью машинного обучения, каждая концепция обучения сопровождается алгоритмами и моделями, а также рабочими примерами, демонстрирующими концепции на практике.

Автор: Тоби Сегаран
Веб-сайт: O’Reilly | Amazon

Это скорее практическое руководство по внедрению машинного обучения, а не введение в машинное обучение.Из этой книги вы узнаете, как создавать алгоритмы машинного обучения для сбора данных, полезных для конкретных проектов. Он учит читателей, как создавать программы для доступа к данным с веб-сайтов, сбора данных из приложений и выяснения значения этих данных после того, как вы их собрали.

«Программирование коллективного разума» также демонстрирует методы фильтрации, методы обнаружения групп или шаблонов, алгоритмы поисковых систем, способы прогнозирования и многое другое. Каждая глава включает упражнения для отображения уроков в приложении.

Авторы: Дрю Конвей и Джон Майлз Уайт
Веб-сайт: O’Reilly | Amazon

Здесь слово «хакеры» используется в более техническом смысле: программисты, которые собирают код для конкретных целей и практических проектов. Для тех, кто плохо разбирается в математике, но имеет опыт работы с языками программирования и кодирования, подойдет «Машинное обучение для хакеров». Машинное обучение обычно основано на большом количестве математических операций из-за алгоритмов, необходимых для его синтаксического анализа. данных, но многие опытные программисты не всегда развивают эти математические навыки.

В книге используются практические тематические исследования, чтобы представить материал в реальных практических приложениях, вместо того, чтобы углубляться в математическую теорию. В нем представлены типичные проблемы машинного обучения и способы их решения с помощью языка программирования R. Приложения для машинного обучения бесконечны: от сравнения сенаторов США на основе их голосований до создания системы рекомендаций для подписчиков в Twitter и обнаружения спам-писем на основе текста электронной почты.

Автор: Питер Харрингтон
Веб-сайт: Amazon

«Машинное обучение в действии» — это руководство, которое знакомит новичков с методами, необходимыми для машинного обучения, а также с концепциями, лежащими в основе практик.Он действует как учебное пособие, чтобы научить разработчиков программировать свои собственные программы для сбора данных для анализа.

В этой книге вы познакомитесь с методами, используемыми на практике, с уделением особого внимания самим алгоритмам. Фрагменты кода языка программирования содержат примеры кода и алгоритмов, которые помогут вам начать работу и увидеть, как они развивают машинное обучение. Знакомство с языком программирования Python полезно, поскольку он используется в большинстве примеров.

Авторы: Ян Х. Виттен, Эйбе Франк и Марк А.Зал
Сайт: Amazon

В статье «Интеллектуальный анализ данных» авторы сосредотачиваются на технической работе в области машинного обучения и на том, как собрать необходимые данные с помощью определенных методов интеллектуального анализа данных. Они рассматривают технические детали машинного обучения, обучение методам получения данных, а также то, как использовать различные входные и выходные данные для оценки результатов.

Поскольку машинное обучение постоянно меняется, в книге также обсуждаются вопросы модернизации и нового программного обеспечения, которые формируют эту сферу.Традиционные методы также представлены наряду с новыми исследованиями и инструментами. Особо следует отметить собственное программное обеспечение авторов Weka, разработанное для прикладного машинного обучения.

Заявление об ограничении ответственности: Tableau официально не поддерживает и не извлекает выгоду из каких-либо продуктов или мнений в них, перечисленных в этой статье, и поэтому эта страница не участвует в каких-либо программах партнерских ссылок. Эта статья предназначена исключительно для образовательных целей, и приведенная выше информация о продуктах и ​​публикациях сделана доступной, чтобы читатели могли принимать обоснованные решения для себя.

Учебное пособие по машинному обучению с примерами

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

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

Что такое машинное обучение?

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

Тем не менее, есть несколько основных общих тем, и общая тема лучше всего резюмируется этим часто цитируемым заявлением Артура Сэмюэля, сделанным еще в 1959 году: «[Машинное обучение — это] область исследования, которая дает компьютерам возможность учиться без явного программирования ».

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

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

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

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

ML решает проблемы, которые нельзя решить только численными методами.

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

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

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

Машинное обучение с учителем

В большинстве приложений контролируемого обучения конечной целью является разработка точно настроенной функции прогнозирования h (x) (иногда называемой «гипотезой»).«Обучение» заключается в использовании сложных математических алгоритмов для оптимизации этой функции так, чтобы, учитывая входные данные x о некоторой области (скажем, квадратные метры дома), она точно предсказывала какое-то интересное значение h (x) ( скажем, рыночная цена на указанный дом).

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

Допустим, у нашего простого предсказателя есть такая форма:

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

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

Примеры машинного обучения

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

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

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

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

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

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

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

.

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

.

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

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

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

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

Теперь мы к чему-то приближаемся.

Регрессия машинного обучения: заметка о сложности

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

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

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

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

Градиентный спуск — минимизация «неправильности»

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Классификационные задачи в машинном обучении

Под контролируемым ML две основные подкатегории:

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

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

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

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

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

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

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

, чтобы наш предсказатель стал:

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

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

Это поведение фиксируется функцией журнала, например:

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

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

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

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

Введение в нейронные сети

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

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

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

Машинное обучение без учителя

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

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

Заключение

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

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

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

Благодарность

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

Рекомендации по курсу

для вводного машинного обучения

Прежде чем перейти к глубокому обучению, я настоятельно рекомендую вам пройти несколько вводных курсов машинного обучения, чтобы быстрее освоить такие фундаментальные концепции, как кластеризация, регрессия, показатели оценки и т. Д.

Вот ветка, включающая несколько недавних курсов, которые вы можете изучить:

Это перекрестный пост в Twitter, который я опубликовал ранее на этой неделе.

Элементы AI

, Университет Хельсинки

Примечание. Я прошел много онлайн-курсов по машинному обучению. Я провожу несколько курсов для развлечения, но всегда узнаю что-то новое. «Элементы ИИ» — это один из самых доступных, бесплатных и увлекательных курсов по ИИ, которые я когда-либо посещал. Они добавили часть 2, чтобы попрактиковаться в построении алгоритмов.

Предлагаю выполнить первую часть «Введение в ИИ». Он знакомит с фундаментальными концепциями, такими как поиск, правило Байеса, ближайший сосед и нейронные сети. На протяжении всего пути есть несколько хороших упражнений. После первого курса у вас будет хорошая высокоуровневая картина поля.

Вторая часть (Building AI) предоставляет контент бесплатно, но вам нужно заплатить, если вы хотите получить сертификат. Я говорю, что оно того стоит! Вторая часть посвящена реализации некоторых основных алгоритмов (с помощью Python) для понимания таких понятий, как оптимизация и правило Байеса.

Создание моделей машинного обучения

от Microsoft

Примечание: модуль по кластеризации действительно хорош!

Stanford CS229: Машинное обучение

Стэнфорд и Эндрю Нг

Примечание. Один из моих любимых курсов машинного обучения всех времен!

Ускоренный курс машинного обучения

от Google

Примечание. Я прошел этот курс сразу после его выпуска, и меня сразу зацепили его целеустремленность и высокое качество.

Введение в машинное обучение для программистов

Джереми Ховард

Примечание. Я видел несколько видео с курсов http://fast.ai и легко могу понять, почему их курсы так популярны. Очень практичный подход!

Основы машинного обучения

, Bloomberg ML EDU

Примечание. Если вы любите математику и теорию, вам понравится, насколько глубоким будет этот курс.

Табличные данные

от Machine Learning University

Примечание. Этот курс затрагивает важные темы машинного обучения на высоком уровне с использованием простых для понимания объяснений и примеров приложений машинного обучения.

Stat 451: Введение в машинное обучение (осень 2020 г.)

, Себастьян Рашка

Примечание: Себастьян продолжает добавлять потрясающий контент машинного обучения на свой канал YouTube, и я очень ценю контент, который он собирает. Очень доступный!

Есть много других курсов, но я могу говорить только о тех, которые я прошел. Не стесняйтесь поделиться (в разделе комментариев), если вы нашли другие хорошие. Было бы неплохо поделиться своим опытом прохождения курса и рассказать, почему он вам нравится или был полезен.

Я буду постоянно обновлять список по мере появления новых интересных курсов.

Дополнительные советы:

• Составьте список тем, которые вы сочли интересными и сложными

• Проведите дополнительные исследования сложных тем

• Практикуйте кодирование

• Поделитесь кодом Напишите код

• Напишите / сообщите о некоторых интересных новых результатах / идеях, которые вы получили

• Не торопитесь

• Участвуйте в форумах / обсуждениях машинного обучения

Каждый курс машинного обучения в Интернете, оцененный вашими отзывами

от Дэвида Вентури

Wooden Robot от Kaboompics

Полтора года назад я выбыл из одной из лучших программ по информатике в Канаде.Я начал создавать свою собственную магистерскую программу по наукам о данных, используя онлайн-ресурсы. Я понял, что могу научиться всему, что мне нужно, с помощью edX, Coursera и Udacity. И я мог изучить его быстрее, эффективнее и за небольшую плату.

Я почти закончил. Я прошел много курсов, связанных с наукой о данных, и проверял некоторые из многих других. Я знаю, какие есть варианты и какие навыки необходимы учащимся, готовящимся к роли аналитика данных или ученого. Итак, я начал создавать ориентированное на обзоры руководство, которое рекомендует лучшие курсы по каждому предмету в области науки о данных.

Для первого руководства из этой серии я порекомендовал несколько классов кодирования для начинающих специалистов по анализу данных. Потом была статистика и классы вероятностей. Затем введение в науку о данных. Также визуализация данных.

Теперь о машинном обучении.

Для этого руководства я потратил дюжину часов, пытаясь определить каждый онлайн-курс машинного обучения, предложенный по состоянию на май 2017 года, извлекая ключевые фрагменты информации из их учебных планов и обзоров и составляя их рейтинги. Моей конечной целью было определить три лучших доступных курса и представить их вам ниже.

Для этой задачи я обратился ни к кому другому, как к сообществу Class Central с открытым исходным кодом и его базе данных, содержащей тысячи оценок и обзоров курсов. Домашняя страница

Class Central.

С 2011 года основатель Class Central Дхавал Шах внимательно следит за онлайн-курсами, чем кто-либо другой в мире. Дхавал лично помог мне составить этот список ресурсов.

Как мы выбрали курсы для рассмотрения

Каждый курс должен соответствовать трем критериям:

1. Он должен содержать значительный объем материалов для машинного обучения. В идеале машинное обучение является основной темой. Обратите внимание, что курсы только для глубокого обучения исключены. Подробнее об этом позже.
2. Он должен предоставляться по запросу или предлагаться каждые несколько месяцев.
3. Это должен быть интерактивный онлайн-курс, поэтому никаких книг или учебных пособий только для чтения . Хотя это жизнеспособные способы обучения, в этом руководстве основное внимание уделяется курсам. Курсы, которые являются строго видео (то есть без викторин, заданий и т. Д.), Также исключаются.

Мы считаем, что прошли все известные курсы, соответствующие вышеуказанным критериям.Поскольку на Udemy, по-видимому, есть сотни курсов, мы решили рассмотреть только те, которые получили наибольшее количество отзывов и самые высокие оценки.

Но всегда есть шанс, что мы что-то упустили. Пожалуйста, дайте нам знать в разделе комментариев, если мы упустили хороший курс.

Как мы оценивали курсы

Мы собрали средние оценки и количество отзывов с Class Central и других сайтов с обзорами, чтобы рассчитать средневзвешенную оценку для каждого курса. Мы читали текстовые обзоры и использовали эти отзывы для дополнения числовых оценок.

Мы сделали субъективную оценку программы на основе трех факторов:

1. Объяснение рабочего процесса машинного обучения. Обрисовывает ли курс шаги, необходимые для выполнения успешного проекта машинного обучения? См. Следующий раздел, чтобы узнать, что влечет за собой типичный рабочий процесс.
2. Охват методов и алгоритмов машинного обучения. — это различные методы (например, регрессия, классификация, кластеризация и т. Д.) И алгоритмы (например, в рамках классификации: наивный байесовский метод, деревья решений, вспомогательные векторные машины и т. Д.)) покрыты или только несколько избранных? Предпочтение отдается курсам, которые охватывают больше, не экономя на деталях.
3. Использование общих инструментов анализа данных и машинного обучения. Преподается ли курс с использованием популярных языков программирования, таких как Python, R и / или Scala? Как насчет популярных библиотек на этих языках? В них нет необходимости, но они полезны, поэтому этим курсам отдается небольшое предпочтение.

Что такое машинное обучение? Что такое рабочий процесс?

Популярное определение происходит от Артура Сэмюэля в 1959 году: машинное обучение — это область информатики, которая дает «компьютерам возможность учиться без явного программирования. На практике это означает разработку компьютерных программ, которые могут делать прогнозы на основе данных. Как люди могут учиться на собственном опыте, так и компьютеры, где данные = опыт.

Рабочий процесс машинного обучения — это процесс, необходимый для выполнения проекта машинного обучения. Хотя отдельные проекты могут отличаться, большинство рабочих процессов имеют несколько общих задач: оценка проблем, исследование данных, предварительная обработка данных, обучение / тестирование / развертывание модели и т. Д. Ниже вы найдете полезную визуализацию этих основных шагов:

Основные шаги типичной машины учебный рабочий процесс через UpX Academy

Идеальный курс знакомит со всем процессом и предоставляет интерактивные примеры, задания и / или викторины, где студенты могут выполнять каждую задачу самостоятельно.

Охватывают ли эти курсы глубокое обучение?

Прежде всего, давайте определимся с глубоким обучением. Вот краткое описание:

«Глубокое обучение — это подраздел машинного обучения, связанный с алгоритмами, основанными на структуре и функциях мозга, которые называются искусственными нейронными сетями».

— Джейсон Браунли из Machine Learning Mastery

Как и следовало ожидать, части некоторых курсов машинного обучения содержат контент глубокого обучения. Однако я решил не включать курсы только для глубокого обучения.Если вас интересует именно глубокое обучение, мы расскажем вам в следующей статье:

Погрузитесь в глубокое обучение с 12 бесплатными онлайн-курсами
Каждый день появляются новые заголовки о том, как глубокое обучение меняет мир вокруг нас. . Несколько примеров: medium.freecodecamp.com

Мои три основных рекомендации из этого списка:

Рекомендуемые предварительные условия

В нескольких перечисленных ниже курсах студентам предлагается иметь предварительный опыт программирования, математического анализа, линейной алгебры и статистики.Эти предпосылки понятны, учитывая, что машинное обучение — это сложная дисциплина.

Не хватает нескольких предметов? Хорошие новости! Часть этого опыта можно получить, воспользовавшись нашими рекомендациями в первых двух статьях (программирование, статистика) настоящего Руководства по карьере в области науки о данных. Несколько лучших курсов, представленных ниже, также содержат краткие инструкции по исчислению и линейной алгебре и выделяют аспекты, наиболее актуальные для машинного обучения, для тех, кто менее знаком.

Мы выбрали лучший курс по машинному обучению…

Машинное обучение Стэнфордского университета на Coursera — явный победитель с точки зрения оценок, обзоров и соответствия учебным программам.Этот курс, который проводил знаменитый Эндрю Нг, основатель Google Brain и бывший главный научный сотрудник Baidu, положил начало созданию Coursera. Он имеет 4,7-звездочный средневзвешенный рейтинг по 422 отзывам.

Выпущенное в 2011 году, оно охватывает все аспекты рабочего процесса машинного обучения. Хотя он имеет меньшую область действия, чем исходный Стэнфордский класс, на котором он основан, ему все же удается охватить большое количество методов и алгоритмов. Предполагаемый срок — одиннадцать недель, две недели посвящены нейронным сетям и глубокому обучению.Доступны бесплатные и платные варианты.

Нг — динамичный, но в то же время мягкий инструктор с осязаемым опытом. Он вселяет уверенность, особенно когда делится практическими советами по внедрению и предупреждениями об общих ловушках. Предоставляется повторный курс по линейной алгебре, и Нг освещает аспекты исчисления, наиболее актуальные для машинного обучения.

Оценка является автоматической и проводится с помощью тестов с несколькими вариантами ответов, которые следуют за каждым уроком и заданиями по программированию. Назначения (их восемь) могут быть выполнены в MATLAB или Octave, которые являются версией MATLAB с открытым исходным кодом.Нг объясняет свой выбор языка:

В прошлом я пытался обучать машинному обучению, используя большое количество различных языков программирования, включая C ++, Java, Python, NumPy, а также Octave… И что я видел после того, как научил Машинное обучение в течение почти десятилетия заключается в том, что вы учитесь намного быстрее, если используете Octave в качестве среды программирования.

Хотя Python и R, вероятно, станут более привлекательным выбором в 2017 году с ростом популярности этих языков, рецензенты отмечают, что это не должно помешать вам пройти курс.

Несколько известных рецензентов отметили следующее:

Стэнфордский курс машинного обучения, давно известный в мире MOOC, действительно является исчерпывающим введением в эту тему. Курс широко охватывает все основные области машинного обучения … Профессор Нг предваряет каждый сегмент мотивирующим обсуждением и примерами.

Эндрю Нг — одаренный учитель, способный объяснять сложные предметы очень интуитивно и ясно, включая математику, лежащую в основе всех понятий. Настоятельно рекомендуется.

Единственная проблема, которую я вижу с этим курсом, заключается в том, что он устанавливает очень высокую планку ожидания для других курсов.

Новое представление Ivy League с блестящим профессором

Машинное обучение Колумбийского университета — относительно новое предложение, которое является частью их MicroMasters по искусственному интеллекту на edX. Хотя он новее и не имеет большого количества обзоров, те, которые у него есть, исключительно сильны. Профессор Джон Пейсли известен как блестящий, ясный и умный человек.Он имеет 4,8-звездочный средневзвешенный рейтинг по 10 отзывам.

Курс также охватывает все аспекты рабочего процесса машинного обучения и больше алгоритмов, чем указанное выше предложение Стэнфордского университета. Columbia’s представляет собой более сложное введение, при этом рецензенты отмечают, что учащиеся должны быть довольны рекомендуемыми предпосылками (исчисление, линейная алгебра, статистика, вероятность и кодирование).

Тесты (11), задания по программированию (4) и заключительный экзамен — это способы оценки. Студенты могут использовать Python, Octave или MATLAB для выполнения заданий.Общий расчетный график курса составляет от восьми до десяти часов в неделю в течение двенадцати недель. Это бесплатно с подтвержденным сертификатом, доступным для покупки.

Ниже приведены несколько из вышеупомянутых блестящих обзоров:

За все годы моей [учебы] я встречал профессоров, которые не блестящие, профессоров, которые блестящие, но они не знают, как объяснить вещи понятны, и профессора, которые гениальны и знают, как ясно объяснить материал. Доктор Пейсли принадлежит к третьей группе.

Это отличный курс… Язык инструктора точный, и это, на мой взгляд, одна из самых сильных сторон курса. Лекции качественные, слайды тоже отличные.

Доктор Пейсли и его научный руководитель … ученики Майкла Джордана, отца машинного обучения. [Доктор Пейсли] — лучший профессор ML в Колумбии из-за его способности ясно объяснять. В этом семестре его курс выбрали до 240 студентов, это наибольшее число среди всех профессоров, [преподающих] машинное обучение в Колумбии.

Практическое введение в Python & R от отраслевых экспертов

Machine Learning AZ ™ на Udemy — это впечатляюще подробное предложение, которое предоставляет инструкции как на Python, так и на R, что является редкостью и нельзя сказать ни о каком из другие топовые блюда. Он имеет 4,5-звездочный средневзвешенный рейтинг по 8119 отзывам, что делает его самым популярным курсом из рассмотренных.

Он охватывает весь рабочий процесс машинного обучения и почти смехотворное (в хорошем смысле слова) количество алгоритмов до 40.5 часов видео по запросу. Курс использует более прикладной подход и легче по математике, чем два вышеупомянутых курса. Каждый раздел начинается с «интуитивного» видео от Еременко, которое резюмирует основную теорию изучаемой концепции. Затем де Понтевес проходит через реализацию с отдельными видеороликами для Python и R.

В качестве «бонуса» курс включает шаблоны кода Python и R, которые студенты могут загрузить и использовать в своих собственных проектах. Есть викторины и домашние задания, но это не сильные стороны курса.

Ерёменко и команду SuperDataScience уважают за их способность «делать сложное простым». Кроме того, перечисленные предварительные условия — это «просто немного математики для средней школы», поэтому этот курс может быть лучшим вариантом для тех, кого пугают предложения Стэнфорда и Колумбии.

Несколько известных рецензентов отметили следующее:

Курс профессионально подготовлен, качество звука отличное, а пояснения ясны и кратки… Это невероятная ценность для ваших финансовых и временных затрат.

Это было потрясающе — иметь возможность одновременно изучать курс на двух разных языках программирования.

Кирилл — один из лучших инструкторов по Удеми (если не по Интернету), и я рекомендую брать любой класс, который он преподает. … В этом курсе очень много содержания, вроде тонны!

Конкурс

Наш выбор № 1 имел средневзвешенный рейтинг 4,7 из 5 звезд по 422 отзывам. Давайте посмотрим на другие варианты, отсортированные по убыванию рейтинга. Напоминаем, что курсы только для глубокого обучения не включены в это руководство — вы можете найти их здесь.

The Analytics Edge (Массачусетский технологический институт / edX): больше ориентирован на аналитику в целом, хотя он охватывает несколько тем машинного обучения. Использует R. Сильное повествование, использующее знакомые примеры из реального мира. Испытывающий. От десяти до пятнадцати часов в неделю в течение двенадцати недель. Бесплатно с подтвержденным сертификатом, доступным для покупки. Он имеет средневзвешенный рейтинг 4,9 звезды по 214 отзывам.

Python for Data Science and Machine Learning Bootcamp (Jose Portilla / Udemy): содержит большие фрагменты контента для машинного обучения, но охватывает весь процесс анализа данных.Более подробное введение в Python. Удивительный курс, хотя и не идеальный для рамок этого руководства. 21,5 часа видео по запросу. Стоимость варьируется в зависимости от скидок Udemy, которые часто бывают. Он имеет 4,6-звездочный средневзвешенный рейтинг по 3316 отзывам.

Учебный курс по науке о данных и машинному обучению с R (Хосе Портилла / Удеми): здесь также применимы комментарии к вышеуказанному курсу Портиллы, за исключением 17,5 часов видео по запросу. Стоимость варьируется в зависимости от скидок Udemy, которые часто бывают.Он имеет средневзвешенный рейтинг 4,6 звезды по 1317 отзывам.

Серия машинного обучения (Lazy Programmer Inc./Udemy): у ленивого программиста есть серия из 16 курсов по Udemy, посвященных машинному обучению, которую преподает специалист по данным / инженер по большим данным / программист с полным стеком и впечатляющим резюме. Всего у курсов более 5000 оценок, и почти все они имеют 4,6 звезды. В описании каждого отдельного курса можно найти полезный порядок курсов. Использует Python. Стоимость варьируется в зависимости от скидок Udemy, которые часто бывают.

Машинное обучение (Технологический институт Джорджии / Udacity): сборник трех отдельных курсов: контролируемого, неконтролируемого и обучения с подкреплением. Часть Nanodegree инженера по машинному обучению Udacity и онлайн-магистратуры Georgia Tech (OMS). Маленькие видео, как и стиль Udacity. Приветливые профессора. Предполагаемый срок — четыре месяца. Бесплатно. Он имеет средневзвешенный рейтинг 4,56 звезды по 9 отзывам.

Реализация прогнозной аналитики с помощью Spark в Azure HDInsight (Microsoft / edX): знакомит с основными концепциями машинного обучения и различными алгоритмами.Использует несколько инструментов для работы с большими данными, включая Apache Spark, Scala и Hadoop. Использует Python и R. Четыре часа в неделю в течение шести недель. Бесплатно с подтвержденным сертификатом, доступным для покупки. Он имеет средневзвешенный рейтинг 4,5 звезды по 6 отзывам.

Наука о данных и машинное обучение с Python — в руки! (Фрэнк Кейн / Удеми): использует Python. Кейн имеет девятилетний опыт работы в Amazon и IMDb. Девять часов видео по запросу. Стоимость варьируется в зависимости от скидок Udemy, которые часто бывают.Он имеет средневзвешенный рейтинг 4,5 звезды по 4139 отзывам.

Scala и Spark для больших данных и машинного обучения (Хосе Портилла / Удеми): акцент на «больших данных», в частности, на реализации в Scala и Spark. Десять часов видео по запросу. Стоимость варьируется в зависимости от скидок Udemy, которые часто бывают. Он имеет средневзвешенный рейтинг 4,5 звезды по 607 отзывам.

Инженер по машинному обучению Nanodegree (Udacity): флагманская программа Udacity по машинному обучению, которая включает лучшую в своем классе систему обзора проектов и поддержку карьеры.Программа представляет собой набор из нескольких бесплатных бесплатных курсов Udacity. Соавтор Kaggle. Ориентировочные сроки шесть месяцев. В настоящее время стоит 199 долларов США в месяц с возмещением 50% стоимости обучения для тех, кто закончит обучение в течение 12 месяцев. Он имеет средневзвешенный рейтинг 4,5 звезды по 2 отзывам.

Обучение на основе данных (вводное машинное обучение) (Калифорнийский технологический институт / edX): регистрация на edX в настоящее время закрыта, но также доступна через независимую платформу CalTech (см. Ниже).Он имеет 4,49-звездочный средневзвешенный рейтинг по 42 отзывам.

Обучение на основе данных (вводное машинное обучение) (Ясер Абу-Мостафа / Калифорнийский технологический институт): «Настоящий курс Калифорнийского технологического института, а не его упрощенная версия». Обзоры отмечают, что это отлично подходит для понимания теории машинного обучения. Профессор Ясер Абу-Мостафа пользуется популярностью среди студентов и также написал учебник, на котором основан этот курс. Видео — это записанные на пленку лекции (со слайдами лекций «картинка в картинке»), загруженные на YouTube.Домашние задания представляют собой файлы .pdf. Опыт онлайн-студентов не так совершенен, как три основных рекомендации. Он имеет 4,43-звездочный средневзвешенный рейтинг по 7 отзывам.

Mining Massive Datasets (Стэнфордский университет): машинное обучение с акцентом на «большие данные». Представляет современные распределенные файловые системы и MapReduce. Десять часов в неделю в течение семи недель. Бесплатно. Он имеет 4,4-звездочный средневзвешенный рейтинг по 30 отзывам.

Машинное обучение AWS: полное руководство по Python (Чандра Лингам / Удеми): уникальный акцент на облачном машинном обучении и, в частности, на веб-сервисах Amazon.Использует Python. Девять часов видео по запросу. Стоимость варьируется в зависимости от скидок Udemy, которые часто бывают. Он имеет 4,4-звездочный средневзвешенный рейтинг по 62 отзывам.

Введение в машинное обучение и распознавание лиц в Python (Holczer Balazs / Udemy): использует Python. Восемь часов видео по запросу. Стоимость варьируется в зависимости от скидок Udemy, которые часто бывают. Он имеет 4,4-звездочный средневзвешенный рейтинг по 162 отзывам.

StatLearning: статистическое обучение (Стэнфордский университет): основан на отличном учебнике «Введение в статистическое обучение с приложениями в R» и преподается профессорами, написавшими его.Рецензенты отмечают, что МООК не так хорош, как книга, цитируя «тонкие» упражнения и посредственные видео. Пять часов в неделю в течение девяти недель. Бесплатно. Он имеет 4,35-звездочный средневзвешенный рейтинг по 84 отзывам.

Специализация по машинному обучению (Вашингтонский университет / Coursera): отличные курсы, но последние два класса (включая проект Capstone) были отменены. Рецензенты отмечают, что эта серия более удобна для восприятия (читай: легче для тех, у кого нет сильного технического опыта), чем другие лучшие курсы по машинному обучению (например,грамм. Стэнфордский или Калтех). Имейте в виду, что серия неполна, отсутствуют рекомендательные системы, глубокое обучение и краткое содержание. Доступны бесплатные и платные варианты. Он имеет 4,31-звездочный средневзвешенный рейтинг по 80 отзывам.

Вашингтонский университет преподает специализацию по машинному обучению на Coursera.

От 0 до 1: Машинное обучение, НЛП и Python-Cut to the Chase (Loony Corn / Udemy): «Практичный, застенчивый, но уверенный взгляд на методы машинного обучения». Обучается командой из четырех человек с многолетним опытом работы в отрасли.Использует Python. Стоимость варьируется в зависимости от скидок Udemy, которые часто бывают. Он имеет 4,2-звездочный средневзвешенный рейтинг по 494 отзывам.

Принципы машинного обучения (Microsoft / edX): используется машинное обучение R, Python и Microsoft Azure. Часть сертификата Microsoft Professional Program в области науки о данных. Три-четыре часа в неделю в течение шести недель. Бесплатно с подтвержденным сертификатом, доступным для покупки. Он имеет 4,09-звездочный средневзвешенный рейтинг по 11 отзывам.

Большие данные: статистический вывод и машинное обучение (Технологический университет Квинсленда / FutureLearn): хороший краткий исследовательский курс машинного обучения с упором на большие данные.Охватывает несколько инструментов, таких как R, h3O Flow и WEKA. Всего три недели при рекомендованных двух часах в неделю, но один рецензент отметил, что шесть часов в неделю было бы более подходящим. Доступны бесплатные и платные варианты. Он имеет 4-звездочный средневзвешенный рейтинг по 4 отзывам.

Наука о геномных данных и кластеризация (Биоинформатика V) (Калифорнийский университет, Сан-Диего / Coursera): для тех, кто интересуется пересечением информатики и биологии и тем, как это представляет собой важный рубеж в современной науке.Ориентирован на кластеризацию и уменьшение размерности. Часть специализации UCSD по биоинформатике. Доступны бесплатные и платные варианты. Он имеет 4-звездочный средневзвешенный рейтинг по 3 отзывам.

Введение в машинное обучение (Udacity): уделяет приоритетное внимание широте темы и практическим инструментам (на Python), а не глубине и теории. Инструкторы, Себастьян Трун и Кэти Мэлоун, делают этот урок таким увлекательным. Состоит из небольших видеороликов и викторин, за которыми следует мини-проект для каждого урока. В настоящее время входит в состав Data Analyst Nanodegree от Udacity.Ориентировочные сроки десять недель. Бесплатно. Он имеет средневзвешенный рейтинг 3,95 звезды по 19 отзывам.

Машинное обучение для анализа данных (Уэслианский университет / Coursera): краткое введение в машинное обучение и несколько избранных алгоритмов. Охватывает деревья решений, случайные леса, регрессию лассо и кластеризацию k-средних. Часть специализации Уэслиана по анализу и интерпретации данных. Ориентировочные сроки — четыре недели. Доступны бесплатные и платные варианты. Он имеет средневзвешенный рейтинг 3,6 звезды по 5 отзывам.

Программирование с помощью Python для науки о данных (Microsoft / edX): разработан Microsoft в партнерстве с Coding Dojo. Использует Python. Восемь часов в неделю в течение шести недель. Доступны бесплатные и платные варианты. Он имеет средневзвешенный рейтинг 3,46 звезды по 37 отзывам.

Машинное обучение для трейдинга (Технологический институт Джорджии / Udacity): фокусируется на применении вероятностных подходов машинного обучения к торговым решениям. Использует Python. Часть Nanodegree инженера по машинному обучению Udacity и онлайн-магистратуры Georgia Tech (OMS).Предполагаемый срок — четыре месяца. Бесплатно. Он имеет средневзвешенный рейтинг 3,29 звезды по 14 отзывам.

Практическое машинное обучение (Университет Джона Хопкинса / Coursera): краткое практическое введение в ряд алгоритмов машинного обучения. Несколько одно- или двухзвездочных обзоров, в которых выражаются различные опасения. Часть специализации JHU в области науки о данных. От четырех до девяти часов в неделю в течение четырех недель. Доступны бесплатные и платные варианты. Он имеет средневзвешенный рейтинг 3,11 звезды по 37 отзывам.

Машинное обучение для науки о данных и аналитики (Колумбийский университет / edX): знакомит с широким кругом тем машинного обучения.Некоторые страстные негативные отзывы с проблемами, включая выбор контента, отсутствие заданий по программированию и скучную презентацию. От семи до десяти часов в неделю в течение пяти недель. Бесплатно с подтвержденным сертификатом, доступным для покупки. Он имеет средневзвешенный рейтинг 2,74 звезды по 36 отзывам.

Специализация рекомендательных систем (Университет Миннесоты / Coursera): сильное внимание уделяется одному конкретному типу машинного обучения — рекомендательным системам. Специализация из четырех курсов плюс один проект, который представляет собой тематическое исследование.Обучается с использованием LensKit (набор инструментов с открытым исходным кодом для рекомендательных систем). Доступны бесплатные и платные варианты. Он имеет 2-звездочный средневзвешенный рейтинг по 2 отзывам.

Машинное обучение с большими данными (Калифорнийский университет, Сан-Диего / Coursera): ужасные обзоры, в которых подчеркивается плохое обучение и оценка. Некоторые отметили, что на прохождение всего курса у них ушло всего несколько часов. Часть специализации UCSD в области больших данных. Доступны бесплатные и платные варианты. Он имеет средневзвешенный рейтинг 1,86 звезды по 14 отзывам.

Практическая прогнозная аналитика: модели и методы (Вашингтонский университет / Coursera): краткое введение в основные концепции машинного обучения. Один рецензент отметил недостаток тестов и несложные задания. Часть специализации UW по науке о данных в масштабе. От шести до восьми часов в неделю в течение четырех недель. Доступны бесплатные и платные варианты. Он имеет средневзвешенный рейтинг 1,75 звезды по 4 отзывам.

Следующие курсы по состоянию на май 2017 г. не проверялись ни разу.

Машинное обучение для музыкантов и художников (ювелиры, Лондонский университет / Каденце): Уникально. Студенты изучают алгоритмы, программные инструменты и передовые методы машинного обучения, чтобы понимать человеческий жест, музыкальный звук и другие данные в реальном времени. Семь занятий продолжительностью. Доступны варианты аудита (бесплатно) и премиум (10 долларов США в месяц). Имеет один 5-звездочный обзор.

Прикладное машинное обучение на Python (Мичиганский университет / Coursera): обучение с использованием Python и набора инструментов scikit learn.Часть прикладной науки о данных со специализацией на Python. Планируется начать 29 мая. Доступны бесплатные и платные варианты.

Прикладное машинное обучение (Microsoft / edX): обучение с использованием различных инструментов, включая Python, R и машинное обучение Microsoft Azure (примечание: курс разрабатывает Microsoft). Включает в себя практические занятия для усиления содержания лекции. Три-четыре часа в неделю в течение шести недель. Бесплатно с подтвержденным сертификатом, доступным для покупки.

Машинное обучение с помощью Python (Университет больших данных): Обучение с использованием Python.Ориентировано на новичков. Расчетное время выполнения четыре часа. Университет больших данных является аффилированным лицом IBM. Бесплатно.

Машинное обучение с Apache SystemML (Университет больших данных): обучение с использованием Apache SystemML, языка декларативного стиля, разработанного для крупномасштабного машинного обучения. Расчетное время выполнения восемь часов. Университет больших данных является аффилированным лицом IBM. Бесплатно.

Машинное обучение для науки о данных (Калифорнийский университет, Сан-Диего / edX): не запускается до января 2018 года.Примеры программирования и задания выполняются на Python с использованием записных книжек Jupyter. Восемь часов в неделю в течение десяти недель. Бесплатно с подтвержденным сертификатом, доступным для покупки.

Введение в аналитическое моделирование (Georgia Tech / edX): курс рекламирует R как основной инструмент программирования. От пяти до десяти часов в неделю в течение десяти недель. Бесплатно с подтвержденным сертификатом, доступным для покупки.

Прогностическая аналитика: анализ больших данных (Технологический университет Квинсленда / FutureLearn): краткий обзор нескольких алгоритмов.В качестве прикладного инструмента использует платформу Vertica Analytics от Hewlett Packard Enterprise. Дата начала будет объявлена ​​дополнительно. Два часа в неделю в течение четырех недель. Бесплатно с доступным для покупки Сертификатом достижений.

Введение в машинное обучение (Universitas Telefónica / Miríada X): Преподавание на испанском языке. Введение в машинное обучение, которое охватывает обучение с учителем и без учителя. В общей сложности около двадцати часов за четыре недели.

Machine Learning Path Step (Dataquest): Обучение на Python с использованием интерактивной платформы Dataquest в браузере.Несколько управляемых проектов и проект «плюс», в котором вы создаете свою собственную систему машинного обучения, используя свои собственные данные. Требуется подписка.

Следующие шесть курсов предлагаются DataCamp. Гибридный стиль обучения DataCamp использует видео и текстовые инструкции с большим количеством примеров с помощью редактора кода в браузере. Для полного доступа к каждому курсу требуется подписка.

DataCamp предлагает несколько курсов машинного обучения.

Введение в машинное обучение (DataCamp): охватывает алгоритмы классификации, регрессии и кластеризации.Использует R. Пятнадцать видео и 81 упражнение с ориентировочной временной шкалой в шесть часов.

Обучение с учителем с помощью scikit-learn (DataCamp): использует Python и scikit-learn. Охватывает алгоритмы классификации и регрессии. Семнадцать видео и 54 упражнения на четыре часа.

Неконтролируемое обучение в R (DataCamp): дает базовое введение в кластеризацию и уменьшение размерности в R. Шестнадцать видеороликов и 49 упражнений с ориентировочной временной шкалой в четыре часа.

Набор инструментов для машинного обучения (DataCamp): преподает «большие идеи» в области машинного обучения. Использует 24 видео и 88 упражнений с ориентировочной временной шкалой в четыре часа.

Машинное обучение с экспертами: школьные бюджеты (DataCamp): пример из конкурса машинного обучения на DrivenData. Включает построение модели для автоматической классификации статей школьного бюджета. Обязательным условием является «контролируемое обучение с помощью scikit-learn» DataCamp. Пятнадцать видео и 51 упражнение на четыре часа.

Неконтролируемое обучение в Python (DataCamp): охватывает множество алгоритмов неконтролируемого обучения с использованием Python, scikit-learn и scipy. Курс заканчивается тем, что студенты создают рекомендательную систему, чтобы рекомендовать популярных музыкальных исполнителей. Тринадцать видео и 52 упражнения на четыре часа.

Машинное обучение (Том Митчелл / Университет Карнеги-Меллона): вводный курс машинного обучения для выпускников Карнеги-Меллона. Обязательное условие для прохождения второго курса для выпускников «Статистическое машинное обучение.»Записанные на пленку университетские лекции с практическими задачами, домашними заданиями и промежуточными экзаменами (все с решениями) размещены в Интернете. Также существует версия курса 2011 года. CMU — одна из лучших аспирантских школ для изучения машинного обучения, в которой есть целый отдел, посвященный машинному обучению. Бесплатно.

Статистическое машинное обучение (Ларри Вассерман / Университет Карнеги-Меллона): вероятно, самый продвинутый курс в этом руководстве. Продолжение курса машинного обучения Карнеги-Меллона. Записанные на пленку университетские лекции с практическими задачами, домашними заданиями и промежуточными экзаменами (все с решениями) размещены в Интернете.Бесплатно.

CMU — одна из лучших аспирантур по изучению машинного обучения. Машинное обучение и статистическое машинное обучение доступны в Интернете бесплатно.

Машинное обучение бакалавриата (Нандо де Фрейтас / Университет Британской Колумбии): курс машинного обучения бакалавриата. Лекции снимаются и выкладываются на YouTube, а слайды размещаются на сайте курса. Также публикуются задания курса (правда, без решений). де Фрейтас в настоящее время является штатным профессором Оксфордского университета и получает похвалы за свои преподавательские способности на различных форумах.Доступна выпускная версия (см. Ниже).

Машинное обучение (Нандо де Фрейтас / Университет Британской Колумбии): курс машинного обучения для выпускников. Комментарии к бакалавриату де Фрейтаса (см. Выше) применимы и здесь.

Завершение

Это пятая из серии из шести частей, охватывающей лучшие онлайн-курсы для начала работы в области науки о данных. В первой статье мы рассмотрели программирование, во второй — статистику и вероятность, в третьей — введение в науку о данных, а в четвертой — визуализацию данных.

Я оценивал каждый курс Intro to Data Science в Интернете на основе тысяч точек данных
Год назад я выбыл из одной из лучших программ по информатике в Канаде. Я начал создавать свои собственные данные…

Последней частью будет резюме этих статей, а также лучшие онлайн-курсы по другим ключевым темам, таким как обработка данных, базы данных и даже разработка программного обеспечения.

Если вам нужен полный список онлайн-курсов по Data Science, вы можете найти их на тематической странице Class Central в области Data Science и Big Data.

Если вам понравилось это читать, ознакомьтесь с некоторыми другими статьями Class Central:

Вот 250 курсов Ivy League, которые вы можете пройти онлайн прямо сейчас бесплатно
250 МООК из Брауна, Колумбии, Корнелла, Дартмута, Гарварда, Пенн, Принстон и Йель.

50 лучших бесплатных университетских онлайн-курсов по данным
Когда я запустил Class Central в ноябре 2011 года, было около 18 бесплатных онлайн-курсов, и почти все…

Если у вас есть предложения по курсы, которые я пропустил, дайте мне знать в отзывах!

Если вы нашли эту информацию полезной, щелкните значок? так что больше людей увидят это здесь, на Medium.

Это сокращенная версия моей оригинальной статьи, опубликованной на Class Central, куда я включил подробные программы курса.

Вводный курс машинного обучения — Ясер Абу-Мостафа

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Лекция 18: Эпилог: Карта машинного обучения.Краткие обзоры методов байесовского обучения и агрегирования

Введение в машинное обучение | MIT Press

Вводный текст по машинному обучению, который дает унифицированное описание методов, основанных на статистике, распознавании образов, нейронных сетях, искусственном интеллекте, обработке сигналов, управлении и интеллектуальном анализе данных.

Цель машинного обучения — запрограммировать компьютеры на использование примеров данных или прошлого опыта для решения данной проблемы.Уже существует множество успешных приложений машинного обучения, в том числе системы, которые анализируют прошлые данные о продажах для прогнозирования поведения клиентов, распознавания лиц или устной речи, оптимизируют поведение роботов, чтобы задача могла быть выполнена с использованием минимальных ресурсов, и извлекают знания из биоинформатических данных. Введение в машинное обучение — это всеобъемлющий учебник по этому предмету, охватывающий широкий круг тем, обычно не включаемых во вводные тексты по машинному обучению. В нем обсуждается множество методов, основанных на различных областях, включая статистику, распознавание образов, нейронные сети, искусственный интеллект, обработку сигналов, управление и интеллектуальный анализ данных, чтобы представить единую трактовку проблем и решений машинного обучения.Все алгоритмы обучения объяснены, чтобы учащийся мог легко перейти от уравнений в книге к компьютерной программе. Книгу могут использовать продвинутые студенты и аспиранты, окончившие курсы компьютерного программирования, теории вероятностей, исчисления и линейной алгебры. Книга также будет интересна инженерам, занимающимся применением методов машинного обучения. После введения, в котором дается определение машинного обучения и приводятся примеры приложений машинного обучения, книга охватывает контролируемое обучение, байесовскую теорию принятия решений, параметрические методы и т. Д. многомерные методы, уменьшение размерности, кластеризация, непараметрические методы, деревья решений, линейная дискриминация, многослойные персептроны, локальные модели, скрытые марковские модели, оценка и сравнение алгоритмов классификации, объединение нескольких учащихся и обучение с подкреплением.

Ресурсы для инструкторов

Доступные для загрузки ресурсы для инструкторов по этому заголовку: слайды, программы Matlab, решения.