Социально-методический центр поддержки СО НКО Московской области

Отзывы Бритва.РФ от наших покупателей

Структура каталога

О магазине

Магазин Москва Магазин Санкт-Петербург Как купить Бонусная система Политика безопасности Доставка Гарантия О магазине Новости Отзывы

• новинки
• хиты продаж
• РЕКОМЕНДАЦИИ

новинка

Углеродистая сталь, ширина полотна 5/8 дюйма, испанская форма головки, синтетическая смола черного цвета.

новинка

Классический станок с тефлоновым покрытием Wilkinson

новинка

Хромированный станок с закрытым типом головки, 107 мм.

новинка

Традиционный станок-бабочка Rockwell R1

новинка

Чехол для лезвия Т-образной бритвы Rockwell, защитный, черная кожа

новинка

Т-образная бритва Rockwell R1, белый хром

скидка

Опасная бритва Dovo Special Schildpatt, 5/8 «, 1/1, черепаховый целлулоид.

скидка

Опасная бритва Dovo Best Quality, 6/8 «, 1/1, черный целлулоид.

новинка

Хромированная традиционная бритва Edwin Jagger

новинка

Подставка для Т-образного станка Rockwell, темный хром

новинка

Подставка для Т-образного станка Rockwell, белый хром

новинка

Т-образная бритва Rockwell 2C, темный хром

новинка

Т-образная бритва Rockwell 2C, белый хром

новинка

Т-образная бритва Timor, темный хром с удлиненной ручкой.

новинка

Т-образная бритва Timor, сатинированная с удлиненной ручкой.

скидка

Т-образная бритва Merkur, хромированная.

скидка

Т-образная бритва Merkur, хромированная с удлиненной ручкой.

скидка

Т-образная бритва Merkur, хромированная с гребенкой.

хит

Набор из 5 предметов. Чаша, шаветт и помазок из натурального дерева

скидка

Опасная бритва Dovo Best Quality, 6/8 «, 1/1, черный целлулоид.

хит

Шаветт для парикмахерских, а также для домашнего использования.

скидка

Опасная бритва  Dovo Astrale Ebenholz, 5/8 «, 1/2, черное дерево.

хит

Классический станок из латуни с хромированным покрытием, тип гребня — закрытый

хит

Классический станок из нержавеющей стали с хромированным покрытием, тип гребня — закрытый

хит

Крем для бритья Muehle в тюбике, Алое Вера — нежный и успокаивающий. 75 мл

скидка

Т-образная бритва Merkur, хромированная, черная ручка.

хит

Т-образная бритва, хром, open comb

хит

Т-образная бритва Merkur Futur, сатинированная.

хит

Т-образная бритва, ясень

хит

Т-образная бритва, черная смола

хит

Т-образная бритва, черная смола

хит

Т-образная бритва R89, хром, closed comb

хит

Крем-пена для бритья увлажняющая Extra Moisturizing Shaving Cream марки Barbasol 283 г

хит

Помазок MUEHLE CLASSIC, фибра высшей категории Silvertip, смола, цвет слоновой кости, размер M

хит

Proraso мыло для бритья, масло ши и сандал — теплый и мужественный аромат. 150мл

хит

Помазок, натуральный барсучий ворс, черная смола

скидка

Т-образная хромированная бритва Merkur, разборная, в кожаном чехле, гребенка.

скидка

Т-образная хромированная бритва Merkur, разборная, в кожаном чехле.

скидка

Опасная бритва Dovo Best Quality, 5/8 «, 1/1, черный целлулоид.

хит

Т-образная бритва Merkur Futur, сатинированная.

скидка

Т-образная бритва Merkur, сатинированная.

хит

Т-образная бритва R89, хром, closed comb

новинка

Подарочная коробка ручной работы — Бритва. рф, 19х15х8.5см (ВхШхГ)

новинка

Набор из 4 предметов, сатинированный, барсучий ворс высшей категории Silvertip, Т-образная бритва Merkur Futur, подставка, стеклянная матовая чаша.

новинка

Ремень для правки опасной бритвы, двусторонний.

новинка

Бальзам после бритья Muehle, Алоэ Вера — бодрящий, свежий аромат. 100мл

новинка

Подарочная коробка ручной работы — Бритва.рф, размер «Maxi», 27х15х8.5см (ВхШхГ)

новинка

Крем для бритья Muehle Облепиха — тонкий аромат с нотками лимона и свежести апельсина. 3ml

новинка

Набор из 3 предметов, сатинированный, барсучий ворс высшей категории Silvertip, Т-образная бритва Merkur Futur, подставка.

новинка

Крем для бритья Muehle, Алоэ Вера — бодрящий, свежий аромат. 3мл

хит

Успокаивающий и увлажняющий тоник, применяется после бритья.

хит

Набор из 3 предметов, хромированный, барсучий ворс высшей категории Silvertip, Т-образная бритва Merkur Futur, подставка.

хит

Твердое мыло для бритья Muehle с эссенцией сандалового дерева. 65г

хит

Бальзам после бритья Muehle Облепиха — тонкий аромат с нотками лимона и свежести апельсина. 3ml

Как собрать самодельный фрезерный станок с ЧПУ + Чертежи и схемы!

Возможно, меня уволят за это!

Я давно хотел разместить серию постов по теме самодельных станков с ЧПУ. Но всегда останавливал тот факт, что Станкофф — станкоторговая компания. Дескать, как же так, мы же должны продавать станки, а не учить людей делать их самостоятельно. Но увидев этот проект я решил плюнуть на все условности и поделиться им с вами.

И так, в рамках этой статьи-инструкции я хочу, что бы вы вместе с автором проекта, 21 летним механиком и дизайнером, изготовили свой собственный настольный фрезерный станок с ЧПУ. Повествование будет вестись от первого лица, но знайте, что к большому своему сожалению, я делюсь не своим опытом, а лишь вольно пересказываю автора сего проекта. 

В этой статье будет достаточно много чертежей, примечания к ним сделаны на английском языке, но я уверен, что настоящий технарь все поймет без лишних слов. Для удобства восприятия, я разобью повествование на «шаги».

Предисловие от автора

Уже в 12 лет я мечтал построить машину, которая будет способна создавать различные вещи. Машину, которая даст мне возможность изготовить любой предмет домашнего обихода. Спустя два года я наткнулся на словосочетание ЧПУ или если говорить точнее, то на фразу «Фрезерный станок с ЧПУ». После того как я узнал, что есть люди способные сделать такой станок самостоятельно для своих нужд, в своем собственном гараже, я понял, что тоже смогу это сделать. Я должен это сделать! В течение трех месяцев я пытался собрать подходящие детали, но не сдвинулся с места. Поэтому моя одержимость постепенно угасла.

В августе 2013 идея построить фрезерный станок с ЧПУ вновь захватила меня. Я только что окончил бакалавриат университета промышленного дизайна, так что я был вполне уверен в своих возможностях. Теперь я четко понимал разницу между мной сегодняшним и мной пятилетней давности. Я научился работать с металлом, освоил техники работы на ручных металлообрабатывающих станках, но самое главное я научился применять инструменты для разработки. Я надеюсь, что эта инструкция вдохновит вас на создание своего станка с ЧПУ! 

Шаг 1: Дизайн и CAD модель

Все начинается с продуманного дизайна.

Я сделал несколько эскизов, чтобы лучше прочувствовать размеры и форму будущего станка. После этого я создал CAD модель используя SolidWorks. После того, как я смоделировал все детали и узлы станка, я подготовил технические чертежи. Эти чертежи я использовал для изготовления деталей на ручных металлообрабатывающих станках: токарном и фрезерном.

Признаюсь честно, я люблю хорошие удобные инструменты. Именно поэтому я постарался сделать так, чтобы операции по техническому обслуживанию и регулировке станка осуществлялись как можно проще. Подшипники я поместил в специальные блоки для того, чтобы иметь возможность быстрой замены. Направляющие доступны для обслуживания, поэтому моя машина всегда будет чистой по окончанию работ.

Файлы для скачивания «Шаг 1»

Габаритные размеры

DIY_CNC_основные размеры.pdf 30585Скачать

Шаг 2: Станина

Станина обеспечивает станку необходимую жесткость. На нее будет установлен подвижной портал, шаговые двигатели, ось Z и шпиндель, а позднее и рабочая поверхность. Для создания несущей рамы я использовал два алюминиевых профиля Maytec сечением 40х80 мм и две торцевые пластины из алюминия толщиной 10 мм. Все элементы я соединил между собой на алюминиевые уголки. Для усиления конструкции внутри основной рамы я сделал дополнительную квадратную рамку из профилей меньшего сечения. 

Для того, чтобы в дальнейшем избежать попадания пыли на направляющие, я установил защитные уголки из алюминия.  Уголок смонтирован с использованием Т-образных гаек, которые установлены в один из пазов профиля.

На обоих торцевых пластинах установлены блоки подшипников для установки приводного винта.

Несущая рама в сборе

Уголки для защиты направляющих

Файлы для скачивания «Шаг 2»

Чертежи основных элементов станины

Блок подшипников.pdf 21335Скачать

Т-образная гайка. pdf 15575Скачать

Боковой рофиль внутренней рамки 40х40 мм.pdf 16396Скачать

Крепежные элементы внутренней рамки.pdf 13802Скачать

Основной профиль 80х40 мм.pdf 15872Скачать

Задняя торцевая пластина.pdf 14375Скачать

Пылезащитный профиль.pdf 12942Скачать

Торцевой рофиль внутренней рамки 40х40 мм.pdf 13553Скачать

Торцевые защитный накладки.pdf 12344Скачать

Фронтальная торцевая платина. pdf 14565Скачать

Шаг 3: Портал

Подвижной портал — исполнительный орган вашего станка, он перемещается по оси X и несет на себе фрезерный шпиндель и суппорт оси Z. Чем выше портал, тем толще заготовка, которую вы можете обработать. Однако, высокий портал менее устойчив к нагрузкам которые возникают в процессе обработки. Высокие боковые стойки портала выполняют роль рычагов относительно линейных подшипников качения.

Основная задача, которую я планировал решать на своем фрезерном станке с ЧПУ — это обработка алюминиевых деталей. Поскольку максимальная толщина подходящих мне алюминиевых заготовок 60 мм, я решил сделать просвет портала (расстояние от рабочей поверхности до верхней поперечной балки) равным 125 мм.  В SolidWorks все свои измерения я преобразовал в модель и технические чертежи. В связи со сложностью деталей, я обработал их на промышленном обрабатывающем центре с ЧПУ, это дополнительно мне позволило обработать фаски, что было бы весьма затруднительно сделать на ручном фрезерном станке по металлу.

Файлы для скачивания «Шаг 3»

Нижняя поперечная пластина портала с креплением приводной гайки.pdf 12990Скачать

Крепления для U-образного профиля.pdf 11998Скачать

Боковые стойки портала.pdf 14283Скачать

U-образный верхний профиль портала.pdf 11630Скачать

Крепление двигателя оси Y.pdf 11874Скачать

Шаг 4: Суппорт оси Z

В конструкции оси Z я использовал переднюю панель, которая крепится к подшипникам перемещения по оси Y, две пластины для усиления узла, пластину для крепления шагового двигателя и панель для установки фрезерного шпинделя. На передней панели я установил две профильные направляющие по которым будет происходить перемещение шпинделя по оси Z. Обратите внимание на то, что винт оси Z не имеет контропоры внизу.

Файлы для скачивания «Шаг 4»

Верхняя пластина оси Z для крпеления шагового двигателя.pdf 11874Скачать

Задняя пластина оси Z.pdf 10655Скачать

Ложемент фрезерного шпинделя.pdf 10752Скачать

Нижняя исредняя пластины оси Z.pdf 10673Скачать

Пластина для крепления фрезерного шпинделя на оси Z.pdf 11162Скачать

Пластина для крепления гайки перемещения по оси Y. pdf 10216Скачать

Передняя пластина оси Z для крепления линейных направляющих.pdf 10830Скачать

Шаг 5: Направляющие

Направляющие обеспечивают возможность перемещения во всех направлениях, обеспечивают плавность и точность движений. Любой люфт в одном из направлений может стать причиной неточности в обработке ваших изделий. Я выбрал самый дорогой вариант — профилированные закаленные стальные рельсы. Это позволит конструкции выдерживать высокие нагрузки и обеспечит необходимую мне точность позиционирования. Чтобы обеспечить параллельность направляющих, я использовал специальный индикатор во время их установки. Максимальное отклонение относительно друг друга составило не более 0,01 мм.

Шаг 6: Винты и шкивы

Винты преобразуют вращательное движение от шаговых двигателей в линейное. При проектировании своего станка вы можете выбрать несколько вариантов этого узла: Пара винт-гайка или шарико-винтовая пара (ШВП). Винт-гайка, как правило, больше подвергается силам трения при работе, а также менее точна относительно ШВП. Если вам необходима повышенная точность, то однозначно необходимо остановить свой выбор на ШВП. Но вы должны знать, что ШВП достаточно дорогое удовольствие.

Я все же решил использовать винт-гайку для своего станка. Я выбрал гайки со специальными пластиковыми вставками которые уменьшают трение и исключают люфты.

Необходимо обработать концы винтов в соответствии с чертежами. На концы винтов устанавливаются шкивы

Файлы для скачивания «Шаг 6»

Винт оси X.pdf 12847Скачать

Винт оси Y.pdf 10391Скачать

Винт оси Z.pdf 10797Скачать

Шаг 7: Рабочая поверхность

Рабочая поверхность — это место на котором вы будете закреплять заготовки для последующей обработки. На профессиональных станках часто используется стол из алюминиевого профиля с Т-пазами. Я решил использовать лист обычной березовой фанеры толщиной 18 мм.

Шаг 8: Электрическая схема

Основными  компонентами электрической схемы являются:

1. Шаговые двигатели
2. Драйверы шаговых двигателей
3. Блок питания
4. Интерфейсная плата
5. Персональный компьютер или ноутбук
6. Кнопка аварийного останова 

Я решил купить готовый набор из 3-х двигателей Nema, 3-х подходящих драйверов, платы коммутации и блока питания на 36 вольт. Также я использовал понижающий трансформатор для преобразования 36 вольт в 5 для питания управляющей цепи. Вы можете использовать любой другой готовый набор или собрать его самостоятельно. Так как мне хотелось быстрее запустить станок, я временно собрал все элементы на доске. Нормальный корпус для системы управления сейчас находится в разработке )).

Электрическая схема станка

Электрическая схема. pdf 17019Скачать

Шаг 9: Фрезерный шпиндель

Для своего проекта я использовал фрезерный шпиндель Kress. Если есть необходимость, средства и желание, то вы вполне можете поставить высокочастотный промышленный шпиндель с водяным или воздушным охлаждением. При этом потребуется незначительно изменить электрическую схему и добавить несколько дополнительных компонентов, таких как частотный преобразователь.

Шаг 10: Программное обеспечение

В качестве управляющей системы для своего детища я выбрал MACh4. Это одна из самых популярных программ для фрезерных станков с ЧПУ. Поэтому про ее настройку и эксплуатацию я не буду говорить, вы можете самостоятельно найти огромное количество информации на эту тему в интернете.

Шаг 11: Он ожил! Испытания

Если вы все сделали правильно, то включив станок вы увидите, что он просто работает!

Я уверен, моя история вдохновит вас на создание собственного фрезерного станка с ЧПУ.

Послесловие

Друзья, если вам понравилась история, делитесь ей в социальных сетях и обсуждайте в комментариях. Успехов вам в ваших проектах!

Надлежащая практика машинного обучения для разработки медицинских устройств: руководящие принципы

Загрузить PDF

 

Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США (FDA), Министерство здравоохранения Канады и Агентство по регулированию лекарственных средств и изделий медицинского назначения Великобритании (MHRA) совместно определили 10 руководящих принципов, которые могут быть использованы при разработке надлежащей практики машинного обучения. (ГМЛП). Эти руководящие принципы помогут продвигать безопасные, эффективные и высококачественные медицинские устройства, использующие искусственный интеллект и машинное обучение (AI/ML).

Технологии искусственного интеллекта и машинного обучения могут трансформировать здравоохранение, извлекая новые и важные идеи из огромного количества данных, генерируемых ежедневно во время оказания медицинской помощи. Они используют программные алгоритмы, чтобы учиться на реальном использовании, и в некоторых ситуациях могут использовать эту информацию для повышения производительности продукта. Но они также представляют собой уникальные соображения из-за их сложности и итеративного и управляемого данными характера их разработки.

Эти 10 руководящих принципов призваны заложить основу для разработки надлежащей практики машинного обучения, учитывающей уникальный характер этих продуктов. Они также помогут обеспечить будущий рост в этой быстро развивающейся области.

10 руководящих принципов определяют области, в которых Международный форум органов регулирования медицинских изделий (IMDRF), международные организации по стандартизации и другие сотрудничающие органы могут работать над продвижением GMLP. Области сотрудничества включают исследования, создание образовательных инструментов и ресурсов, международную гармонизацию и согласованные стандарты, которые могут помочь в формировании политики регулирования и руководящих принципов.

Мы предполагаем, что эти руководящие принципы могут быть использованы для:

• Внедрения передового опыта, проверенного в других секторах
• Адаптировать методы из других секторов, чтобы они были применимы к медицинским технологиям и сектору здравоохранения
• Создание новых практик, специально предназначенных для медицинских технологий и сектора здравоохранения

По мере развития области медицинских устройств AI/ML должны развиваться лучшие практики и согласованные стандарты GMLP. Прочные партнерские отношения с нашими международными партнерами в области общественного здравоохранения будут иметь решающее значение, если мы хотим предоставить заинтересованным сторонам возможность продвигать ответственные инновации в этой области. Таким образом, мы ожидаем, что эта первоначальная совместная работа может дать информацию для наших более широких международных обязательств, в том числе с IMDRF.

Мы приветствуем ваши постоянные отзывы через общедоступный список (FDA-2019-N-1185) на сайте Regulations. gov, и мы с нетерпением ждем возможности сотрудничать с вами в этих усилиях. Центр передового опыта в области цифрового здравоохранения возглавляет эту работу для FDA. Свяжитесь с нами напрямую по адресу [email protected], [email protected] и [email protected].

Руководящие принципы

1. Многопрофильный опыт используется на протяжении всего жизненного цикла продукта: Глубокое понимание предполагаемой интеграции модели в клинический рабочий процесс, а также желаемых преимуществ и связанных с ними рисков для пациентов может помочь обеспечить безопасность и эффективность медицинских устройств с поддержкой машинного обучения и удовлетворить клинически значимые потребности в течение всего жизненного цикла устройства.
2. Внедрены передовые методы разработки программного обеспечения и обеспечения безопасности: При разработке модели уделяется внимание «основам»: передовым методам разработки программного обеспечения, обеспечению качества данных, управлению данными и надежным методам кибербезопасности. Эти методы включают в себя методическое управление рисками и процесс проектирования, которые могут надлежащим образом фиксировать и сообщать о решениях и обосновании дизайна, реализации и управления рисками, а также обеспечивать достоверность и целостность данных.
3. Участники клинического исследования и наборы данных являются репрезентативными для предполагаемой популяции пациентов: Протоколы сбора данных должны гарантировать, что соответствующие характеристики предполагаемой популяции пациентов (например, с точки зрения возраста, пола, пола, расы и этнической принадлежности), использование и входные данные измерений достаточно представлены в выборке соответствующего размера в наборах данных клинического исследования, обучения и тестирования, чтобы результаты можно было разумно обобщить на интересующую популяцию. Это важно для управления любыми отклонениями, обеспечения надлежащих и обобщаемых характеристик для предполагаемой популяции пациентов, оценки удобства использования и выявления обстоятельств, при которых модель может работать неэффективно.
4. Наборы обучающих данных не зависят от тестовых наборов: Наборы обучающих и тестовых данных выбираются и поддерживаются таким образом, чтобы они были должным образом независимы друг от друга. Все потенциальные источники зависимости, включая пациента, сбор данных и факторы места, рассматриваются и устраняются для обеспечения независимости.
5. Выбранные наборы эталонных данных основаны на наилучших доступных методах: Принятые, наилучшие доступные методы разработки эталонного набора данных (то есть эталонного стандарта) обеспечивают сбор клинически значимых и хорошо охарактеризованных данных и понимание ограничений эталона. При наличии используются принятые эталонные наборы данных при разработке и тестировании моделей, которые продвигают и демонстрируют надежность и обобщаемость модели для предполагаемой популяции пациентов.
6. Дизайн модели адаптирован к имеющимся данным и отражает предполагаемое использование устройства: Дизайн модели соответствует доступным данным и поддерживает активное снижение известных рисков, таких как переоснащение, снижение производительности и риски безопасности. Клинические преимущества и риски, связанные с продуктом, хорошо изучены, используются для определения клинически значимых целевых показателей производительности для тестирования и подтверждают, что продукт может безопасно и эффективно использоваться по назначению. Соображения включают влияние как глобальных, так и локальных характеристик, а также неопределенность/изменчивость входных и выходных данных устройства, предполагаемых групп пациентов и условий клинического использования.
7. Особое внимание уделяется производительности группы «человек-ИИ»: Если модель включает «человека в цикле», соображения человеческого фактора и интерпретируемость результатов модели человеком учитываются с упором на производительность человека-ИИ. Команда ИИ, а не просто производительность модели в отдельности.
8. Тестирование демонстрирует производительность устройства в клинически значимых условиях: Статистически обоснованные планы тестирования разрабатываются и выполняются для получения клинически значимой информации о производительности устройства независимо от набора обучающих данных. Соображения включают предполагаемую популяцию пациентов, важные подгруппы, клиническую среду и использование командой Human-AI, входные данные измерений и потенциальные смешанные факторы.
9. Пользователям предоставляется четкая основная информация: Пользователям предоставляется свободный доступ к четкой, контекстуально значимой информации, подходящей для целевой аудитории (например, медицинских работников или пациентов), включая: предполагаемое использование продукта и показания к применению, эффективность модели для соответствующих подгрупп, характеристики данных, используемых для обучения и тестирования модели, допустимые входные данные, известные ограничения, интерпретация пользовательского интерфейса и интеграция клинического рабочего процесса модели. Пользователи также уведомляются об изменениях и обновлениях устройств в результате мониторинга производительности в реальном мире, что является основой для принятия решений, когда они доступны, и средством информирования разработчика о проблемах с продуктом.
10. Развернутые модели отслеживаются на предмет производительности и переобучения Риски управляются: Развернутые модели имеют возможность мониторинга в «реальном мире» с акцентом на поддержание или улучшение безопасности и производительности. Кроме того, когда модели периодически или постоянно обучаются после развертывания, существуют соответствующие средства контроля для управления рисками переобучения, непреднамеренной систематической ошибки или деградации модели (например, дрейф набора данных), которые могут повлиять на безопасность и производительность модели, поскольку он используется командой Human-AI.

7 лучших курсов по машинному обучению на 2022 год (прочитайте сначала) — LearnDataSci

Автор: Брендан Мартин
Основатель LearnDataSci

Изучите машинное обучение в этом году на этих лучших курсах. Учебный план и руководство включены.

Машинное обучение, основанное на статистике, становится одной из самых захватывающих и быстро развивающихся областей информатики. Существует бесконечное количество отраслей и приложений, которые машинное обучение может сделать более эффективными и интеллектуальными.

Чат-боты, фильтрация спама, показ рекламы, поисковые системы и обнаружение мошенничества — вот лишь несколько примеров того, как модели машинного обучения лежат в основе повседневной жизни. Машинное обучение позволяет нам находить закономерности и создавать математические модели для вещей, которые люди иногда не могут сделать.

Источник: Payscale

В отличие от курсов по науке о данных, которые содержат такие темы, как исследовательский анализ данных, статистика, коммуникация и методы визуализации, курсы машинного обучения сосредоточены на обучении только алгоритмам машинного обучения, тому, как они математически работают и как их использовать. на языке программирования.

Теперь пора начинать. Вот TL; DR из пяти лучших курсов по машинному обучению в этом году.

7 лучших курсов по машинному обучению в 2022 году:

1. Машинное обучение — Coursera
2. Специализация глубокого обучения — Coursera
3. Ускоренный курс по машинному обучению — Google AI
4. Машинное обучение — EdX
5. Введение в машинное обучение для программистов — Fast.ai

Что делает курс машинного обучения отличным?

После нескольких лет наблюдения за ситуацией в сфере электронного обучения и участия в бесчисленных курсах по машинному обучению на различных платформах, таких как Coursera, Edx, Udemy, Udacity и DataCamp, я собрал лучшие доступные курсы по машинному обучению.

Критерии

Каждый курс в списке соответствует следующим критериям.
Курс должен:

• Строго сосредоточьтесь на машинном обучении.
• Используйте бесплатные языки программирования с открытым исходным кодом, такие как Python или R.
• Используйте бесплатные библиотеки с открытым исходным кодом для этих языков. Некоторые инструкторы и провайдеры используют коммерческие пакеты, поэтому такие курсы исключаются из рассмотрения.
• Содержит задания по программированию для практики и практического опыта
• Объясняет, как алгоритмы работают математически
• Быть самостоятельным, по запросу или доступны каждый месяц или около того
• Иметь привлекательных инструкторов и интересные лекции
• Иметь оценки и отзывы выше среднего на различных агрегаторах и форумах

При этом общий пул курсов быстро сокращается, но цель состоит в том, чтобы помочь вам определиться с курсом, который стоит свое время и энергию.

Чтобы погрузиться в изучение машинного обучения как можно быстрее и всесторонне, я считаю, что вам также следует искать различные книги в дополнение к онлайн-обучению. Ниже приведены две книги, которые значительно повлияли на мой опыт обучения и остались на расстоянии вытянутой руки.

Две превосходные книги-компаньоны

В дополнение к прохождению любого из приведенных ниже видеокурсов, если вы новичок в машинном обучении, вам следует подумать о прочтении следующих книг:

• Введение в статистическое обучение, которая также доступна для бесплатно онлайн.

В этой книге есть подробные, понятные объяснения и примеры, которые помогут улучшить вашу общую математическую интуицию во многих фундаментальных методах машинного обучения. Эта книга больше посвящена теории, но содержит много упражнений и примеров с использованием языка программирования R.

• Практическое машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow

Хорошее дополнение к предыдущей книге, поскольку этот текст больше посвящен применению машинного обучения с использованием Python. Вместе с любым из приведенных ниже курсов эта книга укрепит ваши навыки программирования и сразу покажет, как применять машинное обучение в проектах.

Теперь перейдем к описаниям и отзывам о курсах.

---

Это курс, по которому оцениваются все остальные курсы по машинному обучению. это 9Курс 0077 для начинающих преподается и создается Эндрю Нг, профессором Стэнфорда, соучредителем Google Brain, соучредителем Coursera и вице-президентом, благодаря которому команда Baidu по искусственному интеллекту увеличилась до тысяч ученых.

Курс использует язык программирования с открытым исходным кодом Octave вместо Python или R для заданий. Для некоторых это может стать препятствием, но Octave — это простой способ изучить основы машинного обучения, если вы новичок.

В целом, материал курса чрезвычайно хорошо продуман и интуитивно сформулирован Нг. Математика, необходимая для понимания каждого алгоритма, полностью объяснена, с некоторыми пояснениями по исчислению и повторением для линейной алгебры. Курс довольно автономен, но предварительное знание линейной алгебры не помешает.

Провайдер: Эндрю Н.Г., Стэнфорд
Стоимость: Бесплатно для аудита, 79 долл. США для сертификата

Структура курса:

• Линейная регрессия с одной переменной
• LINEAR ALGERA. /Matlab Tutorial
• Логистическая регрессия
• Регуляризация
• Нейронные сети: представление
• Нейронные сети: обучение
• Советы по применению машинного обучения
• Проектирование систем машинного обучения
• Машины опорных векторов
• Уменьшение размерности
• Обнаружение аномалий
• Рекомендательные системы
• Крупномасштабное машинное обучение
• Если вы готовы пройти весь курс, у вас будут хорошие базовые знания в области машинного обучения примерно через четыре месяца .

  После этого вы можете с комфортом перейти к более сложной или специализированной теме, такой как глубокое обучение, инженерное машинное обучение или чему-то еще, что вызывает у вас интерес.

  Это, несомненно, лучший курс для новичка.

  Эта специализация, которую также преподает Эндрю Нг, представляет собой более продвинутую серию курсов для всех, кто интересуется изучением нейронных сетей и глубокого обучения, а также тем, как они решают многие проблемы .

  В заданиях и лекциях каждого курса используется язык программирования Python и библиотека TensorFlow для нейронных сетей. Естественно, это отличное продолжение курса Ng по машинному обучению, поскольку вы получите лекцию в том же стиле, но теперь познакомитесь с использованием Python для машинного обучения.

  Провайдер: Эндрю Н.Г., Deeplearning.ai
  Стоимость: Бесплатно для аудита, 49 долларов США в месяц для сертификата

  Курсы:

  1. НЕВЕРНА Основы
  2. Неглубокие нейронные сети
  3. Глубокие нейронные сети

1. Улучшение нейронных сетей: настройка гиперпараметров, регуляризация и оптимизация
2. Структурирование проектов машинного обучения
3. Сверточные нейронные сети
4. Модели последовательностей

Если вам нужны рекомендации по изучению необходимой математики, обратитесь к Учебному руководству в конце этой статьи.

Этот курс разработан Google AI Education, совершенно бесплатной платформой, которая представляет собой смесь статей, видео и интерактивного контента.

Ускоренный курс по машинному обучению охватывает темы, необходимые для скорейшего решения проблем машинного обучения. Как и в предыдущем курсе, Python является предпочтительным языком программирования, и вводится TensorFlow . Каждый основной раздел учебной программы содержит интерактивную записную книжку Jupyter, размещенную в Google Colab.

Видеолекции и статьи краткие и понятные, поэтому вы сможете быстро пройти курс в своем собственном темпе.

Provider: Google AI

Cost: Free

Curriculum (simplified)

1. Linear and Logistic Regression
2. Classification
3. Training and loss
4. Reducing Loss — gradient descent, learning rates
5. TensorFlow
6. Overfitting
7. Наборы для обучения, разбиение и проверка
8. Данные по проектированию и очистке признаков
9. Скрещивания признаков
10. Регуляризация — L1 и L2, лямбда
11. Показатели производительности модели
12. Нейронные сети — одно- и многоклассовые
13. Встраивания
14. ML Engineering

Это лучший вариант в этом списке , если вы пробовали ML, но хотите охватить все свои основы. В курсе обсуждаются многие нюансы машинного обучения, на изучение которых в противном случае могли бы уйти сотни часов по счастливой случайности.

Похоже, что на момент написания не было сертификата об окончании, поэтому, если это то, что вы ищете, этот курс может не подойти.

Еще один курс для начинающих , но этот посвящен исключительно самым фундаментальным алгоритмам машинного обучения. Преподаватель, анимация слайдов и объяснение алгоритмов очень хорошо сочетаются, чтобы дать вам интуитивное представление об основах.

В этом курсе используется Python , а математические алгоритмы немного проще. С каждым модулем у вас будет возможность запустить интерактивную записную книжку Jupyter в своем браузере, чтобы работать с новыми концепциями, которые вы только что изучили. Каждая тетрадь укрепляет ваши знания и дает конкретные инструкции по использованию алгоритма на реальных данных.

Provider: IBM, Cognitive Class
Price: Free to audit, $39/month for Certificate

Course structure:

• Intro to Machine Learning
• Regression
• Classification
• Clustering
• Recommender Systems
• Final Project

Одна из лучших вещей в этом курсе — практические советы по каждому алгоритму. Когда вы знакомитесь с новым алгоритмом, инструктор объясняет вам, как он работает, его плюсы и минусы и в каких ситуациях вы должны его использовать. Эти моменты часто упускаются из других курсов, и эта информация важна для новых учащихся. понимать более широкий контекст.

#5 Специализация по продвинутому машинному обучению — Coursera

Русско-украинская война

Из-за вторжения России в Украину Coursera больше не предлагает этот курс до дальнейшего уведомления.

Это еще одна серия продвинутых курсов, которая забрасывает очень широкую сеть . Если вы заинтересованы в изучении как можно большего количества методов машинного обучения, эта специализация является ключом к сбалансированной и обширной онлайн-программе.

Преподавание в этом курсе просто фантастическое: очень хорошо изложено и лаконично. Из-за его продвинутого характера вам понадобится больше математики, чем в любых других перечисленных курсах. Если вы уже прошли курс для начинающих и освежили в памяти линейную алгебру и исчисление, это хороший выбор, чтобы получить остальную часть своего опыта в области машинного обучения.

Многое из того, что рассматривается в этой специализации, имеет ключевое значение для многих проектов машинного обучения.

Поставщик: Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
Стоимость: Аудит бесплатный, сертификат $49/мес.

Глубокое обучение для изображений

Обучение представлению без учителя

Глубокое обучение для последовательностей

Финальный проект

1. Как выиграть соревнования по науке о данных: учиться у лучших Kagglers
2. Бейесовские методы для машинного обучения
3. Практическое обучение
4. Глубокое обучение в компьютерном видении
5. Natural Presconcing.
6. Решение проблем Большого адронного коллайдера с помощью машинного обучения

Чтобы пройти эту серию курсов, потребуется около 8-10 месяцев, поэтому, если вы начнете сегодня, то за год или меньше вы изучите огромное количество машинное обучение и возможность начать работу с более передовыми приложениями.

В течение нескольких месяцев вы также будете создавать несколько реальных проектов, в результате которых компьютер научится читать, видеть и играть. Эти проекты будут отличными кандидатами для вашего портфолио и сделают ваш GitHub очень активным для любых заинтересованных работодателей.

Это курс для продвинутых с наивысшими требованиями по математике из всех других курсов в этом списке. Вам понадобится очень твердое понимание линейной алгебры, исчисления, вероятности и программирования. В курсе есть интересные задания по программированию либо на Python или Octave , но курс не изучает ни один из этих языков.

Одно из самых больших отличий этого курса — охват вероятностного подхода к машинному обучению. Если вам было интересно прочитать такой учебник, как «Машинное обучение: вероятностная перспектива», который является одной из наиболее рекомендуемых книг по науке о данных в магистерских программах, то этот курс станет фантастическим дополнением.

Провайдер: Колумбия
Стоимость: Бесплатный аудит, 300 долларов США за сертификат

Структура курса:

• Оценка максимального правдоподобия, линейная регрессия, метод наименьших квадратов
• Гребневая регрессия, отклонение-дисперсия, правило Байеса, метод максимального апостериорного вывода
• Классификация ближайших соседей Байесовские классификаторы, линейные классификаторы, персептрон
• Логистическая регрессия, аппроксимация Лапласа, методы ядра, гауссовские процессы
• Максимальная маржа, методы опорных векторов (SVM), деревья, случайные леса, бустинг
• Кластеризация, K-средние, алгоритм EM, отсутствующие данные
• Смеси гауссианов, матричная факторизация
• Неотрицательная матричная факторизация, модели со скрытыми факторами, PCA и вариации
• Марковские модели, скрытые марковские модели
  0 9001 Модели, анализ ассоциаций
• Выбор модели, следующие шаги

Многие из перечисленных тем рассматриваются в других курсах, предназначенных для начинающих, но здесь математика не разбавлена. Если вы уже изучили эти методы, заинтересованы в более глубоком изучении математики, лежащей в основе ML, и хотите работать над заданиями по программированию, которые выводят некоторые из алгоритмов, попробуйте этот курс.

Fast.ai подготовил этот отличный бесплатный курс по машинному обучению для тех, кто уже имеет около года опыта программирования на Python .

Удивительно, сколько времени и усилий вложили основатели Fast.ai в этот курс и другие курсы на их сайте. Содержание основано на программе Data Science Университета Сан-Диего, поэтому вы обнаружите, что лекции проводятся в классе со студентами, как в стиле MIT OpenCourseware.

В курсе много видео, несколько домашних заданий, обширные заметки и доска для обсуждений. К сожалению, вы не найдете оцениваемых заданий, викторин или сертификатов по завершении, поэтому Coursera/Edx будет лучшим маршрутом для вас, если вы предпочитаете эти функции.

Большая часть содержания курса является прикладной, поэтому вы узнаете, как не только использовать модели машинного обучения, но и запускать их в облачных провайдерах, таких как AWS.

Провайдер: Fast.ai

Стоимость: Бесплатно

Структура курса:

• Введение в случайные леса
• Глубокое погружение в случайный лес
• Производительность, проверка и интерпретация моделей
• Важность функции. Интерпретатор дерева
• Экстраполяция и RF с нуля
• Продукты данных и кодирование в реальном времени
• RF с нуля и градиентный спуск
• Градиентный спуск и логистическая регрессия
• Регуляризация, скорость обучения и NLP
• Дополнительные НЛП и столбцовые данные
• Вложения
• Завершить Россманн. Ethical Issues

Этот курс отлично подходит, если вы программист, который хочет изучать и применять методы машинного обучения, но я нахожу один недостаток: они обучают машинному обучению с помощью своей библиотеки с открытым исходным кодом (называемой fastai), который является слоем над другими библиотеками машинного обучения, такими как PyTorch.

Если вы просто хотите использовать ML для своего проекта и не хотите изучать что-то вроде PyTorch, то библиотека fastai предлагает удобные абстракции.

---

Руководство по обучению

Теперь, когда вы ознакомились с рекомендациями по курсу, вот краткое руководство по обучению машинному обучению. Во-первых, мы коснемся предварительных условий для большинства курсов по машинному обучению.

Предварительные требования к курсу

Перед началом более продвинутых курсов потребуются следующие знания:

• Линейная алгебра
• Вероятность
• Исчисление
• Программирование

Способность понимать основные компоненты машинного обучения капот. Многие курсы для начинающих обычно требуют хотя бы некоторого программирования и знакомства с основами линейной алгебры, такими как векторы, матрицы и их обозначения.

Первый курс в этом списке, «Машинное обучение» Эндрю Нг, содержит повторение большей части необходимой вам математики, но изучение машинного обучения и «Линейная алгебра» может оказаться сложным, если вы раньше не изучали линейную алгебру. в то же время.

Если вам нужно освежить знания по математике, посмотрите:

• Матричная алгебра для инженеров от Coursera, чтобы охватить линейную алгебру
• Fat Chance: Вероятность с нуля от EdX, чтобы охватить Вероятность
• Исчисление с одной переменной от MIT OpenCourseWare для введения в исчисление.
• Курс «Программирование для всех» на Coursera для изучения программирования на Python

Я бы рекомендовал изучать Python, так как большинство хороших курсов ML используют Python. Если вы пройдете курс Эндрю Нг по машинному обучению, в котором используется Octave, вам следует изучить Python либо во время курса, либо после него, так как в конечном итоге он вам понадобится. Кроме того, еще одним отличным ресурсом Python является dataquest.io, на котором есть много бесплатных уроков Python в их интерактивной среде браузера.

Изучив необходимые предварительные условия, вы сможете начать понимать, как работают алгоритмы.

Основные алгоритмы

В машинном обучении существует базовый набор алгоритмов, с которыми каждый должен быть знаком и иметь опыт использования. Это:

• Линейная регрессия
• Логистическая регрессия
• Кластеризация k-средних
• k-Ближайшие соседи
• Метод опорных векторов (SVM)
• Деревья решений
• Случайные леса
• Наивный байесовский алгоритм

Это самое необходимое, но есть и многое другое. Перечисленные выше курсы содержат в основном все это с некоторыми вариациями. Понимание того, как работают эти методы и когда их использовать, будет иметь решающее значение при работе над новыми проектами.

После основ следует изучить несколько более продвинутых методов:

• Ансамбли
• Повышение
• Уменьшение размерности
• Обучение с подкреплением
• Нейронные сети и глубокое обучение

Это только начало, но эти алгоритмы — это то, что вы видите в некоторых из самых интересных решений для машинного обучения, и они являются практичным дополнением к вашему набору инструментов.

И так же, как и с основными методами, с каждым новым инструментом вы учитесь применять его к проекту немедленно, чтобы закрепить свое понимание и иметь что-то, к чему можно вернуться, когда вам нужно освежить знания.

Займитесь проектом

Изучать машинное обучение онлайн сложно и очень полезно. Важно помнить, что просто просмотр видео и прохождение тестов не означает, что вы действительно изучаете материал. Вы узнаете еще больше, если у вас есть побочный проект, над которым вы работаете, который использует другие данные и имеет другие цели, чем сам курс.

Как только вы начнете изучать основы, вам следует искать интересные данные, которые вы можете использовать, экспериментируя со своими новыми навыками. Приведенные выше курсы дадут вам некоторое представление о том, когда применять определенные алгоритмы, поэтому рекомендуется сразу же использовать их в собственном проекте.

Путем проб и ошибок, исследований и обратной связи вы узнаете, как экспериментировать с различными методами, как измерять результаты, а также как классифицировать или делать прогнозы. Для получения вдохновения о том, какой проект ML взять на себя, см. этот список примеров.

Работа над проектами дает вам более глубокое понимание ландшафта машинного обучения. По мере того, как вы углубляетесь в более продвинутые концепции, такие как глубокое обучение, появляется практически неограниченное количество техник и методов для понимания.

Прочитать новое исследование

Машинное обучение — это быстро развивающаяся область, в которой ежедневно появляются новые методы и приложения. После того, как вы прошли основы, вы должны быть готовы работать с некоторыми исследовательскими работами по теме, которая вызывает у вас интерес.

Существует несколько веб-сайтов, на которых можно получать уведомления о новых статьях, соответствующих вашим критериям. Google Scholar — это всегда хорошее место для начала. Введите ключевые слова, такие как «машинное обучение» и «Twitter» или что-то еще, что вас интересует, и нажмите маленькую ссылку «Создать оповещение» слева, чтобы получать электронные письма.

Сделайте еженедельной привычкой читать эти предупреждения, просматривайте документы, чтобы понять, стоит ли их читать, а затем постарайтесь понять, что происходит.