Группы мл: Расписание занятий группы МЛ(б)з — 11 / Pacific National University

Содержание

Страница не найдена |

Страница не найдена |

404. Страница не найдена

Архив за месяц

ПнВтСрЧтПтСбВс

2930     

       

       

       

     12

       

     12

       

      1

3031     

     12

       

15161718192021

       

25262728293031

       

    123

45678910

       

     12

17181920212223

31      

2728293031  

       

      1

       

   1234

567891011

       

     12

       

891011121314

       

11121314151617

       

28293031   

       

   1234

       

     12

       

  12345

6789101112

       

567891011

12131415161718

19202122232425

       

3456789

17181920212223

24252627282930

       

  12345

13141516171819

20212223242526

2728293031  

       

15161718192021

22232425262728

2930     

       

Архивы

Метки

Настройки
для слабовидящих

Комбилипен инструкция по применению: показания, противопоказания, побочное действие – описание Combilipen р-р д/в/м введения 100 мг+100 мг+1 мг+20 мг/2 мл: амп. 5 или 10 шт. (11538)

📜 Инструкция по применению Комбилипен®

💊 Состав препарата Комбилипен®

✅ Применение препарата Комбилипен®

📅 Условия хранения Комбилипен®

⏳ Срок годности Комбилипен®


Сохраните у себя

Поделиться с друзьями

Пожалуйста, заполните поля e-mail адресов и убедитесь в их правильности

Описание лекарственного препарата Комбилипен® (Combilipen)

Основано на официальной инструкции по применению препарата, утверждено компанией-производителем и подготовлено для электронного издания справочника Видаль 2021 года, дата обновления: 2021.10.22

Владелец регистрационного удостоверения:

Контакты для обращений:


ФАРМСТАНДАРТ АО (Россия)

Коды АТХ


  • A11DB (Комбинация витамина B1 с витаминами B6 и/или B12)
  • N07X (Другие препараты для лечения заболеваний нервной системы)

Лекарственная форма


Комбилипен®

Р-р д/в/м введения 100 мг+100 мг+1 мг+20 мг/2 мл: амп. 5 или 10 шт.

рег. №: ЛС-001680 от 02.08.10 — Бессрочно Дата перерегистрации: 06.07.17

Форма выпуска, упаковка и состав препарата Комбилипен

®

Раствор для в/м введения прозрачный, розовато-красного цвета, со специфическим запахом.

 1 амп.
тиамина гидрохлорид100 мг
пиридоксина гидрохлорид100 мг
цианокобаламин1 мг
лидокаина гидрохлорид20 мг

Вспомогательные вещества: бензиловый спирт — 40 мг, натрия триполифосфат — 20 мг, калия гексацианоферрат — 0.2 мг, натрия гидроксид — до рН 4.5±0.2, вода д/и — до 2 мл.

2 мл — ампулы темного стекла (5) — упаковки ячейковые контурные (1) — пачки картонные.
2 мл — ампулы темного стекла (5) — упаковки ячейковые контурные (2) — пачки картонные.

Фармакологическое действие

Комбинированный поливитаминный препарат. Действие препарата определяется свойствами витаминов, входящих в его состав. Нейротропные витамины группы В оказывают благоприятное воздействие при воспалительных и дегенеративных заболеваниях нервной системы и опорно-двигательного аппарата.

Тиамин (витамин B1) играет ключевую роль в процессах углеводного обмена, имеющих решающее значение в обменных процессах нервной ткани (участвует в проведении нервного импульса), а также в цикле Кребса с последующим участием в синтезе тиаминпирофосфата (ТПФ) и аденозинтрифосфата (АТФ).

Пиридоксин (витамин В6) обладает жизненно важным влиянием на обмен белков, углеводов и жиров, необходим для нормального кроветворения, функционирования центральной и периферической нервной системы. Обеспечивает синаптическую передачу, процессы торможения в ЦНС, участвует в транспорте сфингозина, входящего в состав оболочки нерва, участвует в синтезе катехоламинов.

Физиологической функцией обоих витаминов (В1 и В6) является потенцирование действия друг друга, проявляющееся в положительном влиянии на нервную, нейромышечную и сердечно-сосудистую системы.

Цианокобаламин (витамин В12) участвует в синтезе нуклеотидов, является важным фактором нормального роста, кроветворения и развития эпителиальных клеток, необходим для метаболизма фолиевой кислоты и синтеза миелина.

Лидокаин оказывает анестезирующее действие в месте инъекции, расширяет сосуды, способствуя всасыванию витаминов. Местноанестезирующее действие лидокаина обусловлено блокадой потенциалзависимых натриевых каналов, что препятствует генерации импульсов в окончаниях чувствительных нервов и проведению болевых импульсов по нервным волокнам.

Фармакокинетика

Тиамин

После в/м введения тиамин быстро абсорбируется из места инъекции и поступает в кровь (484 нг/мл через 15 мин в первый день введения дозы 50 мг) и неравномерно распределяется в организме при содержании его в лейкоцитах 15%, эритроцитах 75% и в плазме крови 10%. В связи с отсутствием значительных запасов витамина в организме, он должен поступать в организм ежедневно. Тиамин проникает через гематоэнцефалический и плацентарный барьер, обнаруживается в грудном молоке.

Тиамин выводится почками в альфа-фазе через 0.15 ч, в бета-фазе — через 1 ч, в конечной (терминальной) фазе — в течение 2 дней. Основными метаболитами являются: тиаминкарбоновая кислота, пирамин и некоторые неизвестные метаболиты. Из всех витаминов тиамин сохраняется в организме в наименьших количествах. Организм взрослого человека содержит около 30 мг тиамина: 80% в виде тиамина пирофосфата, 10% в виде тиамина трифосфата и остальное количество в виде тиамина монофосфата.

Пиридоксин

После в/м инъекции пиридоксин быстро абсорбируется из места инъекции и распределяется в организме, выполняя роль кофермента после фосфорилирования группы СН2ОН в 5-м положении. Около 80% витамина связывается с белками плазмы крови. Пиридоксин распределяется по всему организму, проникает через плацентарный барьер, обнаруживается в грудном молоке. Накапливается в печени и окисляется до 4-пиридоксиновой кислоты, которая выводится почками максимум через 2-5 ч после абсорбции.

В организме человека содержится 40-150 мг витамина В6 и его ежедневная скорость элиминации около 1.7-3.6 мг при скорости восполнения 2.2-2.4%.

Цианокобаламин

Цианокобаламин после в/м введения связывается с транскобаламинами I и II, переносится в различные ткани организма. Cmax после в/м введения достигается через 1 ч. Связывание с белками плазмы крови — 90%. Проникает через плацентарный барьер, обнаруживается в грудном молоке.

Метаболизируется преимущественно в печени с образованием аденозилкобаламина, являющегося активной формой цианокобаламина. Депонируется в печени, с желчью поступает в кишечник и вновь абсорбируется в кровь (феномен энтерогепатической рециркуляции). Т1/2 длительный, выводится преимущественно почками (7-10%) и через кишечник (50%). При снижении функции почек выводится почками — 0-7% и через кишечник — 70-100%.

Лидокаин

При в/м введении Cmax в плазме лидокаина отмечается спустя 5-15 мин после инъекции. В зависимости от дозы порядка 60-80% лидокаина связывается с белками плазмы. Быстро распределяется (в течение 6-9 мин) в органах и тканях с хорошей перфузией, в т.ч. сердце, легких, печени, почках, затем в мышечной и жировой ткани. Проникает через гематоэнцефалический и плацентарный барьер, обнаруживается в грудном молоке (до 40% от концентрации в плазме крови матери).

Метаболизируется в печени при участии микросомальных ферментов с образованием активных метаболитов — моноэтилглицинксилида и глицинксилида, имеющих Т1/2 2 ч и 10 ч соответственно. Интенсивность метаболизма снижается при заболеваниях печени. Экскретируется преимущественно в виде метаболитов почками и до 10% в неизмененном виде.

Показания препарата Комбилипен

®

В составе комплексной терапии:

  • моно- и полиневропатий различного генеза;
  • дорсалгии;
  • плексопатий;
  • люмбоишиалгии;
  • корешкового синдрома, вызванного дегенеративными изменениями позвоночника.

Режим дозирования

Инъекции выполняют глубоко в/м (см. раздел «Особые указания»).

При выраженном болевом синдроме лечение целесообразно начинать с в/м введения (глубоко) по 2 мл ежедневно в течение 5-10 дней с переходом в дальнейшем либо на прием препарата внутрь, либо на более редкие инъекции (2-3 раза/нед. в течение 2-3 нед.) с возможным продолжением терапии лекарственной формой для приема внутрь.

Необходим еженедельный контроль терапии со стороны врача. Продолжительность лечения определяется врачом индивидуально в зависимости от выраженности симптомов заболевания.

Переход на терапию лекарственной формой для приема внутрь рекомендуется осуществлять в наиболее возможный короткий срок.

Побочное действие

Частота проявления неблагоприятных побочных реакций приведена в соответствии с классификацией ВОЗ: очень часто — 1/10 назначений, часто — 1/100 назначений, нечасто — 1/1000 назначений, редко — 1/10000 назначений, очень редко — менее 1/10000 назначений, частота неизвестна (невозможно установить на основании имеющихся данных).

Со стороны иммунной системы: редко — аллергические реакции (кожная сыпь, затрудненное дыхание, анафилактический шок, отек Квинке).

Со стороны нервной системы: частота неизвестна — головокружение, спутанность сознания.

Со стороны сердечно-сосудистой системы: очень редко — тахикардия; частота неизвестна — брадикардия, аритмия.

Со стороны ЖКТ: частота неизвестна — рвота.

Со стороны кожи и подкожных тканей: очень редко — повышенное потоотделение, акне, зуд, крапивница.

Со стороны костно-мышечной системы: частота неизвестна — судороги.

Прочие: частота неизвестна — может возникнуть раздражение в месте введения препарата; системные реакции возможны при быстром введении или при передозировке.

При быстром введении (например, вследствие непреднамеренного внутрисосудистого введения или введения в ткани с богатым кровоснабжением) или при превышении дозы могут развиваться системные реакции, включающие спутанность сознания, рвоту, брадикардию, аритмию, головокружение и судороги.

Если любые из указанных в инструкции побочных эффектов усугубляются или отмечаются любые другие побочные эффекты, не указанные в инструкции, пациенту необходимо сообщить об этом врачу.

Противопоказания к применению

  • повышенная чувствительность к компонентам препарата;
  • острая сердечная недостаточность;
  • хроническая сердечная недостаточность в стадии декомпенсации;
  • беременность;
  • период грудного вскармливания;
  • возраст до 18 лет (эффективность и безопасность не установлены).

Применение при беременности и кормлении грудью

Применение препарата при беременности и в период лактации противопоказано.

Применение у детей

Применение препарата противопоказано в детском возрасте до 18 лет.

Особые указания

Препарат необходимо вводить только в/м, не допуская его попадания в сосудистое русло. При случайном в/в введении пациент должен находиться под наблюдением врача или госпитализирован в зависимости от тяжести симптомов.

Препарат может вызывать невропатии при длительности применения свыше 6 месяцев.

Влияние на способность к управлению транспортными средствами и механизмами

Информация о влиянии препарата на способность управлять транспортными средствами, а также на выполнение потенциально опасных видов деятельности, требующих повышенной концентрации внимания и быстроты психомоторных реакций, отсутствует. Однако рекомендуется соблюдать осторожность, учитывая возможность развития нежелательных реакций препарата.

Передозировка

Симптомы: рвота, брадикардия, аритмия, возможны системные реакции, включающие головокружение, спутанность сознания, судороги.

Лечение: в случае появления симптомов передозировки лечение препаратом следует отменить, при необходимости назначить симптоматическую терапию.

Лекарственное взаимодействие

Витамины группы В

Витамин В1 (тиамин) полностью распадается в растворах, содержащих сульфиты. И как следствие, продукты распада тиамина инактивируют действия других витаминов.

Тиамин несовместим с окисляющими и восстанавливающими соединениями, в т.ч. хлоридом ртути, йодидом, карбонатом, ацетатом, таниновой кислотой, железо-аммоний цитратом, а также фенобарбиталом, рибофлавином, бензилпенициллином, декстрозой и метабисульфитом.

Медь ускоряет разрушение тиамина: кроме того, тиамин утрачивает свою эффективность при увеличении значений pH (более 3).

Терапевтические дозы витамина В6 (пиридоксин) ослабляют эффект леводопы (уменьшается противопаркинсоническое действие леводопы) при одновременном применении. Так же наблюдается взаимодействие с циклосерином, пеницилламином, изониазидом.

Витамин В12 (цианокобаламин) несовместим с аскорбиновой кислотой, солями тяжелых металлов.

Лидокаин

При парентеральном применении лидокаина, в случае дополнительного использования норэпинефрина и эпинефрина, возможно усиление нежелательных реакций на сердце. Также наблюдается взаимодействие с сульфонамидами. В случае передозировки местноанестезирующих средств нельзя дополнительно применять эпинефрин и норэпинефрин.

Условия хранения препарата Комбилипен

®

Препарат следует хранить в защищенном от света, недоступном для детей месте при температуре от 2° до 8°С.

Срок годности препарата Комбилипен

®

Срок годности — 2 года. Не применять по истечении срока годности, указанного на упаковке.

Условия реализации

Препарат отпускается по рецепту.

Контакты для обращений


141701 Московская обл.
г. Долгопрудный, Лихачевский пр-д, д. 5Б
Тел./факс: +7 (495) 970-00-30
E-mail: [email protected]

Сохраните у себя

Поделиться с друзьями

Пожалуйста, заполните поля e-mail адресов и убедитесь в их правильности

Как часто можно сдавать кровь?

В целях безопасности донорства также важно соблюдать правила. Так, мужчины могут сдавать кровь не более 5 раз в год, женщины — не более 4.

Стандартный объем заготовки крови 450 мл + 10% от этого объема без учета количества крови, взятой для анализа (до 40 мл).

Максимальный объем одной плазмодачи не должен превышать 600 мл, максимальный объем плазмодач в год не должен превышать 12 л без учета консерванта.

Интервалы между различными видами донорства (в днях)

Исходные процедуры

Последующие процедуры

кроводача

плазмаферез

тромбоцитаферез

Кроводача

60

30

30

Плазмаферез

14

14

14

Тромбоцитаферез

14

14

14

Лейкоцитаферез

30

14

14

 

 

Донорский светофор

0(I) A(II) B(III) AB(IV)
Rh- Rh+ Rh- Rh+ Rh- Rh+ Rh- Rh+

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

это означает, что сложилась повышенная потребность крови данной группы и резус-фактора, просим доноров прийти и сдать кровь.

 

это означает, что что кровь данной группы и резус фактора недостаточно, нужно прийти и сдать кровь.

 

это означает, что кровь данной группы и резус фактора имеется в достаточном количестве и с визитом в Службу крови можно повременить.

значение, нормы потребления, последствия недостатка витамина Д

История

В 15 веке в Англии в крупных городах началась эпидемия рахита (дети с искривленным позвоночником, руками и ногами). Это было обусловлено нехваткой солнечного света из-за близкой застройки высоких домов, задымленностью воздуха.

В 1928г. немецкий ученый Виндаус получил Нобелевскую премию по химии за изучение свойств и строения витамина D.

Чем обусловлен дефицит витамина D

Дефицит витамина D у многих жителей России обусловлен:

  • расположением в северном умеренном поясе (выше 42 градуса северной широты)
  • ограниченном пребывании на солнце (работа в офисе, передвижение на машинах)
  • употребление в пищу мяса животных, которые не находились на солнце (фермы)
  • использование солнцезащитных кремов
  • хронические болезни (ожирение, патология кишечника, прием большого количества лекарств)

Вы можете определить уровень витамина D в вашем организме, сдав соответствующий анализ:

25-ОН витамин Д (25-гидроксикальциферол) (количество)

Для любознательных

Витамин D объединяет группу витаминов (D1, D2, D3, D4, D5), из которых только две формы (D2 и D3) имеют важное биологической значение.

1.

7DHC (холестерол)

Предшественник витамина D, образует его запас в коже.

2.

D3 (холекальциферол)

В коже из холестерола под действием бета-УФ лучей образуется 80% витамина D3. Его 20% поступают в организм с пищей животного происхождения (рыбий жир, печень, яичный желток).

3.

D2 (эргокальциферол)

Поступает в организм только с растительными продуктами (хлеб и др.)

4.

25(OH)D3 (кальцидол)

Затем в печени из обеих форм в результате гидроксилирования (присоединении OH-группы) образуется

25-ОН-гидрокси-ХОЛЕКАЛЬЦИФЕРОЛ (кальцидол). Эта форма является депо- и транспортной, именно ее определяют в крови для установления уровня витамина D.

5.

1,25(OH)D3 (кальцитриол)

Далее в почках при участии паратгормона (гормон паращитовидных желез) происходит второе гидроксилирование и образование активной формы —

1,25-ОН-дигидрокси-ХОЛЕКАЛЬЦИФЕРОЛ (кальцитриол). Именно кальцитриол обеспечивает основные биологические эффекты витамина D в организме.

Основной биологической ролью кальцитриола (1,25-ОН-витамин D) является поддержание постоянного уровня кальция в крови (витамин D усиливает всасывание кальция в кишечнике и если его в крови недостаточно — обеспечивает поступление кальция из костей в кровь).

Со временем рецепторы к кальцитриолу помимо кишечника и костей были обнаружены в почках, половых органах, поджелудочной железе, мышцах, в клетках иммунной и нервных систем. Таким образом стало понятно, что в организме человека витамин D выполняет большое количество различных функций:

  • регулирует проявление 3% генома человека (несколько тысяч генов)
  • увеличивает чувствительность инсулинового рецептора (профилактика инсулинорезистентности, ожирения, сахарного диабета)
  • укрепляет костную систему
  • снижает уровень паратгормона в крови
  • способствует синтезу половых гормонов (тестостерона, эстрогенов, прогестерона)
  • улучшает репродуктивную функцию
  • влияет на врожденный и приобретенный иммунитет
  • профилактирует развитие опухолей, депрессии, болезни Паркинсона

Недостаток витамина D

Недостаток витамина Д в организме может привести к развитию:

  • болезней сердечно-сосудистой системы
  • иммунодефициту, аллергии, псориаз, бронхиальная астма, ревматоидный артрит
  • пародонтоза
  • опухолям толстого кишечника, молочных желез, яичников, простаты
  • хронической усталости, депрессии, бессоницы
  • снижению мышечной силы, приводящей к риску падений
  • снижению подвижности и количества морфологически нормальных сперматозоидов (мужской фактор бесплодия)
  • фактор риска преждевременных родов, фетопатий (менее 20 нг/мл)

Достижение уровня витамтина D 50 нг/мл (125 нмоль/л) снижает риск развития:

%

Рахита

100

Остемаляции (размягчение костной ткани)

100

Рака, в целом

75

Рака молочной железы

50

Рака яичников

25

Рака толстой кишки

65

Рака почки

65

Рака матки

35

Сахарного диабета 2 типа

50

Переломов

50

Падений у женщин

70

Рассеянного склероза

50

Инфаркта миокарда

50

Сосудистых болезней

80

Преэклампсии

50

Кесарево сечения

75

Бесплодие

70

Важное значение витамин D имеет во время беременности. 

Его дефицит связан с риском развития гестационного сахарного диабета, преждевременных родов, преэклампсии, различных пороков внутриутробного развития.

В мире не зарегистрировано ни одного случая тератогенного (приводящего к развитию опухолей) действия витамина D.

Нормы витамина Д

Учитывая различные единицы измерения рекомендуемым уровнем является:

60 — 100 нг/мл

150 — 250 нмоль/л

Для перевода из нг/мл в нмоль/л нужно нг/мл * 2,5 = нмоль/л

Пример: 30 нг/мл * 2,5 = 75 нмоль/л

Российская ассоциация эндокринологов считает оптимальной концентрацией витамина D в крови взрослого человека 30-100 нг/мл, недостаточностью 20-30 нг/мл, дефицитом — менее 20 нг/мл.

По данным, представленным на 10-м Европейском Конгрессе по Менопаузе и Андропаузе (Мадрид, 2015г) уровень витамина D у пациентов с ожирением в России:

менее 20 нг/мл — 35%

20-30 нг/мл — 30%

более 30 нг/мл — 35%

Дневные нормы потребления витамина D по рекомендации Американского общества эндокринологов (2011г).

Возрастная группа

Рекомендованная дневная доза, МЕ

Максимально допустимый уровень потребления, МЕ

Младенец, 0 — 6 мес

400

1000

Младенец, 7 — 12 мес

400

1500

Дети 1 — 3 лет

600

2500

Дети 4 — 8 лет

600

3000

Дети 9 — 17 лет

600

4000

Взрослые 18 — 70 лет

600

4000

Взрослые более 70 лет

800

4000

Беременность и лактация

800

4000

Профилактической дозой витамина D (когда можно его не определять в крови и спокойно принимать) считается 4 000 МЕ в сутки.

Без медицинского контроля не рекомендуют прием витамина D в дозе 10 000 МЕ более 6 месяцев. (Российская ассоциация эндокринологов)

Передозировать витамин D практически невозможно. К примеру, в Голландии пожилая пара (90 и 95 лет) случайно приняла однократную дозу холекальциферола 2 000 000 МЕ каждый.

Врачи наблюдали за ними 2 месяца и не выявили каких-либо симптомов передозировки или токсичности. Максимальная концентрация в крови его формы 25-ОН-витамина D на 8-ой день составила 210 и 170 нг/мл соответсвенно, что немногим превышает его целевые значения.

Расчет дозы витамина D3

Суточную дозу витамина D рассчитывают по таблице, исходя из его первоначального значения. 

Также следует знать, что:

25 мкг (витамина D) = 1000 МЕ (витамина D)

Ожидаемый уровень

(нг/мл)

20

30

40

50

60

Рекомендуемая суточная доза витамина D3, МЕ

ИР

(нг/мл)

10

2000

4000

6000

10000

10000

15

1000

3000

6000

9000

10000

20

2000

5000

8000

10000

25

1000

4000

7000

10000

30

3000

6000

10000

35

1000

5000

9000

40

3000

8000

45

2000

6000

50

4000

ИР — имеющийся уровень

Например, для повышения уровня витамина Д3 c 15 до 60 нг/мл надо ежедневно принимать 10 000 МЕ витD.

В европейских странах нередко для коррекции дефицита используют дозу эргокальциферола 50 000 МЕ однократно в неделю в течении 8 недель.

У пациентов с ожирением, с синдромом сниженного всасывания в кишечнике, принимающих препараты, нарушающие всасывание витамина Д, целесообразен прием высоких доз холекальциферола (6 000 — 10 000 МЕ/сутки) (Российская ассоциация эндокринологов).

Команда | ML Группа

Морди Лебовичс

Основатель, Генеральный директор

Морди имеет более чем 20-летний опыт работы в сфере девелопмента и строительства. Основав ML Group, он использует свой обширный опыт в сфере коммерческой недвижимости и гостеприимства, чтобы возглавить нашу многопрофильную организацию.

Майкл Лебович

Основатель, директор по дизайну

Майкл возглавляет команду дизайнеров и руководит всеми дизайн-проектами, опираясь на разноплановый опыт работы в сфере коммерческого, розничного и жилого дизайна.Он вырос в Лос-Анджелесе и окончил Технологический институт моды в Нью-Йорке.

Майкл Харви

Вице-президент, операционный директор

Майк наблюдает за повседневной деятельностью фирмы от разработки проекта до его реализации. Как лицензированный архитектор, опытный менеджер по строительству и консультант по развитию, его многопрофильный опыт позволяет согласовывать операции со стратегическими целями. До прихода в ML Group в Чикаго Майк жил и работал в Гонолулу, Гонконге и Лос-Анджелесе.Он имеет степень магистра наук в области развития недвижимости Колумбийского университета в Нью-Йорке.

Майк Перри

Контроллер

Майк возглавляет нашу команду по финансам и бухгалтерскому учету, уделяя особое внимание внутреннему контролю и постоянному совершенствованию, а также предоставляя финансовую информацию и рекомендации для заинтересованных сторон. Ранее он занимал финансовые руководящие должности в компаниях генерального подрядчика и субподрядчика. Майк — CPA, окончил Чикагский университет Лойолы.

Кристен Шульц

Дизайнер интерьеров

Кристен считает, что дизайн играет важную роль в окружающем нас мире — в том, как мы живем, работаем, играем и растем на протяжении всей нашей жизни. Она внимательна к деталям и обладает обширным опытом в разных сферах. Она получила степень бакалавра искусств. Имеет степень бакалавра дизайна интерьера в Колледже дизайна Харрингтона в Чикаго.

Брианна Финли

Дизайнер интерьеров

Брианна с энтузиазмом относится ко всем аспектам дизайна интерьера.В составе команды дизайнеров она помогает в выборе отделки и разработке дизайна. Она окончила Университет Миссури в Колумбии со степенью бакалавра наук в области архитектуры с акцентом на дизайн интерьера.

Мэтт Симпсон

Директор по управлению проектами

Мэтт руководит строительными проектами в многоэтажном жилом секторе и здравоохранении, а также нашей программой безопасности. Его опыт в области планирования, контроля затрат, закупок, контроля безопасности и управления субподрядчиками играет ключевую роль в успешном выполнении проектов.Мэтт окончил Университет Висконсина в Мэдисоне по специальности «Управление строительством» и имеет сертификаты OSHA на 10 и 30 часов.

Гэри Уокер

Руководитель проекта

Гэри обладает более чем 30-летним опытом работы в нашей команде по управлению строительством, работая в широком диапазоне сегментов строительного рынка. Его внимание к контролю затрат, предварительному строительству, управлению рисками, контролю над проектами и управлению субподрядчиками приносит пользу каждому проекту. Гэри окончил Университет штата Теннесси со степенью бакалавра в области управления строительством и Университет Феникса со степенью MBA.

Роберт Суонсон

Руководитель проекта

Роберт координирует и руководит широким спектром строительных проектов. Он имеет обширный коммерческий опыт как в ремонте, так и в строительстве новых торговых центров и бутиков. Роберт получил степень бакалавра в области маркетинга в Государственном университете Среднего Теннесси.

Якоб Вассерман

Руководитель проекта

Как часть группы управления строительством, Джейкоб отвечает за координацию проектной деятельности, чтобы обеспечить соблюдение затрат, графика, контроля документации и стандартов качества.Увлеченный строительством, он является третьим поколением своей семьи, вовлеченным в строительные работы. Он окончил Университет штата Иллинойс со степенью бакалавра делового администрирования и финансов.

Крис Копп

Руководитель проекта

Крис обладает более чем 30-летним опытом работы в качестве менеджера проектов в ML Group. Он отвечает за соблюдение бюджетов, графиков проектов и всех стандартов качества и безопасности. Он окончил университет Миссури в Сент-Луисе со степенью магистра количественного управления бизнесом.

Мукаррам Мохиуддин Мохаммад

Помощник руководителя проекта

Следуя за своим отцом в качестве образца для подражания в отрасли, Мукаррам всегда был увлечен строительством, дизайном и управлением проектами. Интересуясь высотными проектами, он помогает нашей команде по управлению строительством в координации проекта, оценке материалов, взлетах и ​​администрировании. Мукаррам получил степень бакалавра архитектуры в Университете архитектуры и изящных искусств им. Джавахарлала Неру (JNAFAU) в Индии, а в настоящее время он получает степень магистра в области строительства и управления в Технологическом институте Иллинойса в Чикаго.

Тенешия Роллинз

Руководитель проекта

В качестве менеджера проекта Тенешия обладает уникальным опытом, ранее работая специалистом по ремонту, оценщиком строительства и дизайнером интерьеров. Она понимает структуру и общее видение каждого проекта, а также важность контроля затрат, контроля безопасности, правильного планирования и управления субподрядчиками. Тенешия получила степень бакалавра дизайна интерьера в Чикагском колледже дизайна Харрингтон и сертификат архитектурного воображения Гарвардского университета.

Даниэль Кастильо

Помощник администратора

В качестве административного помощника Даниэль отвечает за повседневные нужды ML Group. Получив степень бакалавра в области коммуникаций со специализацией в области общественных коммуникаций и средств массовой информации, а также специализацию по журналистике в Калифорнийском университете Станислав, она с удовольствием участвует в процессе проектирования наряду с расширением присутствия компании в Интернете. Она родом из Южной Калифорнии и любит исследовать район Чикаголенд.

Тристиан Дарсе

Старший ведущий архитектор

Тристиан возглавляет команду дизайнеров архитектуры. Обладая более чем 20-летним непрерывным опытом в области архитектуры и дизайна интерьеров в гостиничном, ресторанном и офисном секторах, он привносит общенациональное понимание в создание прибыльных концепций гостеприимства и отвечает за построение прочных отношений между клиентами, подрядчиками и консультантами. Тристиан — лицензированный архитектор из нескольких штатов, член Американского института архитекторов (AIA), зарегистрированный в Национальном совете архитектурной регистрации (NCARB) и самосертифицированный архитектор города Чикаго.Он получил степень бакалавра архитектуры в Государственном университете Болла.

Хайди Э. Сервантес-Гарсия

Архитектор проекта

Хайди обладает разнообразным опытом во многих секторах, в том числе адаптивном повторном использовании, коммерческом, корпоративном, высотном, гостиничном, институциональном, смешанном, многоквартирном, жилом, розничном и жилом доме для пожилых людей, а также интерьере и устойчивом дизайне. Кроме того, она одновременно является амбассадором Fitwel и аккредитованным профессионалом WELL AP в области здоровья, благополучия и здорового строительства.Она добровольно отдает свое время CSI Chicago Chapter в качестве члена правления и председателя комитета по коммуникациям. Она получила степень бакалавра и магистра архитектуры в Технологическом институте Иллинойса и свободно говорит по-испански. Ее жизненная философия — уравновешенный ум + позитивный настрой = полноценная жизнь. Жить. Дизайн. Завоевывать.

Петр Домброва

Руководитель / суперинтендант полевых операций

Петр окончил Краковскую Академию Физической Культуры со степенью магистра Туризма.Петр родился в Польше, приехал в США в 2012 году и сразу занялся строительным бизнесом, руководя проектами восстановления исторических и каменных кладок в Чикаго, Хьюстоне и Мемфисе. Свободно владеет польским и английским языками.

Равиндра Упрети

Помощник руководителя проекта

Заинтригованный развитием недвижимости с юных лет, Равиндра увлечен строительством, технико-экономическим анализом, финансированием, маркетингом и стратегией продаж. Обладая опытом строительных работ в быстро меняющейся среде с множеством результатов, он стремится расти, расширять свои знания и приобретать опыт в сфере девелопмента недвижимости и строительства.Равиндра получил степень бакалавра гражданского строительства в Технологическом институте Рамайя, Индия, и степень магистра в области строительной инженерии и управления бизнесом в Иллинойском технологическом институте, Чикаго.

Фейсал Латиф

Директор по эксплуатации / Консультант по безопасности жизнедеятельности

Фейсал имеет более чем 20-летний опыт работы в сфере гостеприимства и здравоохранения, управляя фирменными и бутик-отелями. Он успешно внедрил программы управления объектами и использовал кодексы и стандарты для создания подхода, готового к обследованию.Faisal стремится обеспечить безопасную и соответствующую требованиям среду, чтобы приносить положительные результаты для пациентов и обеспечивать наилучшие впечатления. Faisal также имеет лицензию и сертификацию в области эксплуатации и обслуживания систем отопления, вентиляции и кондиционирования, а также котлов.

Арье Кербал

Координатор по объектам

Арье — координатор по объектам в группе управления активами в секторе здравоохранения. Имея опыт в управлении недвижимостью и строительстве, он тесно сотрудничает с обслуживающим и медперсоналом, чтобы обеспечить высокое качество стандартов безопасности жизни.

Анжела Загроба

Аналитик проекта

Как аналитик проекта, Анджела отвечает за оценку проекта и составление бюджета, ежемесячные отчеты и выставление счетов для платежных приложений. Обладая большим опытом работы в строительном секторе, она применяет в своей работе внимательный и осознанный подход. В свободное время она любит печь и придумывает новые рецепты.

Леора Спак

Координатор по счетам к оплате

В составе команды бухгалтеров Leora управляет кредиторской задолженностью и выполняет ключевые задачи по поддержке бухгалтерского учета.Обладая более чем 10-летним опытом, Леора привнесла широкий спектр знаний в свою роль координатора кредиторской задолженности ML Group.

Каролина Лубницкая

Штатный бухгалтер

Как штатный бухгалтер ML Group, Каролина играет ключевую роль в бухгалтерских операциях, включая выверку и финансовую отчетность. До прихода в ML Group Каролина была успешным владельцем малого бизнеса и имела опыт работы в сфере бизнес-консалтинга и финансовых услуг.Каролина получила степень бакалавра наук в области финансов в Университете ДеПола и готовится к экзамену CPA. Вне работы Каролина любит создавать новые рецепты торта без глютена, бегать марафоны и танцевать аргентинское танго.

Глинская Мариана

Менеджер по закупкам

Как часть нашей команды закупок, Мариана обеспечивает координацию, логистику и административную поддержку, имея опыт работы в сфере гостеприимства и людских ресурсов. Она получила степень магистра экономики в Тернопольском национальном университете в Украине и говорит на 5 языках (английском, украинском, русском, немецком и польском).

ML Studio (классический): группирование данных в корзины — Azure

  • Читать 12 минут
Эта страница полезна?

Оцените свой опыт

да Нет

Любой дополнительный отзыв?

Отзыв будет отправлен в Microsoft: при нажатии кнопки отправки ваш отзыв будет использован для улучшения продуктов и услуг Microsoft.Политика конфиденциальности.

Представлять на рассмотрение

В этой статье

Важно

Поддержка

для Студии машинного обучения (классическая) закончится 31 августа 2024 года. Мы рекомендуем вам перейти на Машинное обучение Azure к этой дате.

С 1 декабря 2021 г. вы не сможете создавать новые ресурсы Студии машинного обучения (классические).До 31 августа 2024 г. вы можете продолжать использовать существующие ресурсы Студии машинного обучения (классические).

Документация

ML Studio (классическая) удаляется и не может обновляться в будущем.

Помещает числовые данные в ячейки

Категория: масштабирование и уменьшение

Обзор модуля

В этой статье описывается, как использовать модуль «Группировать данные в корзины» в Студии машинного обучения (классический) для группировки номеров или изменения распределения непрерывных данных.

Модуль «Группировать данные в бункеры» поддерживает несколько вариантов группирования данных. Вы можете настроить, как устанавливаются границы ячеек и как значения распределяются по ячейкам. Например, вы можете:

  • Вручную введите серию значений, которые будут служить границами интервала.
  • Рассчитайте оценки энтропии, чтобы определить информационные значения для каждого диапазона, чтобы оптимизировать интервалы в прогнозной модели. + Присвойте значения ячейкам с помощью квантилей , или процентилей.
  • Управление количеством значений в каждой ячейке также можно управлять.
  • Обеспечивает равномерное распределение значений по ячейкам.

Подробнее о биннинге и группировке

Биннинг или группирование данных (иногда называемое квантованием ) — важный инструмент при подготовке числовых данных для машинного обучения и полезен в таких сценариях:

  • Столбец непрерывных чисел содержит слишком много уникальных значений для эффективного моделирования, поэтому вы автоматически или вручную назначаете значения группам, чтобы создать меньший набор дискретных диапазонов.

    Например, вы можете использовать оценки энтропии, сгенерированные с помощью группировки данных в бункеры, для определения оптимальных группировок значений данных и использования этих групп в качестве функций в вашей модели.

  • Замените столбец чисел категориальными значениями, которые представляют определенные диапазоны.

    Например, вы можете сгруппировать значения в столбце возраста, указав настраиваемые диапазоны, такие как 1–15, 16–22, 23–30 и т. Д. Для демографических данных пользователя.

  • Набор данных имеет несколько экстремальных значений, все они выходят за пределы ожидаемого диапазона, и эти значения оказывают чрезмерное влияние на обученную модель.Чтобы уменьшить систематическую ошибку в модели, вы можете преобразовать данные в равномерное распределение, используя метод квантилей (или метод равной высоты).

    При использовании этого метода модуль «Группировать данные в бункеры» определяет идеальное расположение бункеров и их ширину, чтобы гарантировать, что примерно одинаковое количество проб попадает в каждую ячейку. Затем, в зависимости от выбранного вами метода нормализации, значения в ячейках либо преобразуются в процентили, либо сопоставляются с номером ячейки.

Примеры биннинга

На следующей диаграмме показано распределение числовых значений до и после разделения с помощью метода квантилей .Обратите внимание, что по сравнению с необработанными данными слева данные были разделены и преобразованы в единичный нормальный масштаб.

Другой подход к объединению в группы продемонстрирован на примере обнаружения рака молочной железы, в котором данные группы в ячейки используются для распределения пациентов в различные контрольные и тестовые группы, чтобы гарантировать, что в каждой группе будет равное количество пациентов.

Поскольку существует множество способов группировки данных, все из которых настраиваются, мы рекомендуем вам поэкспериментировать с различными методами и значениями.Раздел «Примеры» содержит ссылки на примеры экспериментов, демонстрирующих использование различных алгоритмов биннинга.

Как настроить групповые данные в бункеры

  1. Добавьте модуль Group Data Into Bins в свой эксперимент в Studio (классический). Вы можете найти этот модуль в категории Преобразование данных , в разделе Масштабирование и уменьшение .

  2. Подключите набор данных с числовыми данными к бин. Квантование можно применять только к столбцам, содержащим числовые данные.

    Если набор данных содержит нечисловые столбцы, используйте модуль «Выбрать столбцы в наборе данных», чтобы выбрать подмножество столбцов для работы.

  3. Укажите режим объединения. Режим объединения определяет другие параметры, поэтому сначала обязательно выберите параметр Режим объединения ! Поддерживаются следующие типы биннинга:

    Entropy MDL : Этот метод требует, чтобы вы выбрали столбец, который вы хотите прогнозировать, и столбец или столбцы, которые вы хотите сгруппировать в ячейки.Затем он просматривает данные и пытается определить количество ячеек, которое минимизирует энтропию. Другими словами, он выбирает количество ячеек, которое позволяет столбцу данных наилучшим образом предсказать целевой столбец. Затем он возвращает номер ячейки, связанный с каждой строкой ваших данных в столбце с именем , квантованный .

    Если метод Entropy MDL не может найти способ изначально разделить данные для получения хорошего прогноза, он назначает все данные в единый интервал.Это не означает, что столбец не является хорошим предсказателем. В этом случае вы можете использовать другие методы, чтобы найти количество ящиков, которые минимизируют энтропию и делают данные более точным предсказателем.

    Этот метод не возвращает фактические оценки энтропии.

    Квантили : Метод квантилей присваивает значения ячейкам на основе рангов процентилей. Квантили также известны как бининг равной высоты.

    Равная ширина : с помощью этой опции вы должны указать общее количество ячеек.Значения из столбца данных помещаются в ячейки таким образом, чтобы каждая ячейка имела одинаковый интервал между начальным и конечным значениями. В результате в некоторых ячейках может быть больше значений, если данные сгруппированы вокруг определенной точки.

    Пользовательские края : можно указать значения, с которых начинается каждый лоток. Значение края всегда является нижней границей бункера. Например, предположим, что вы хотите сгруппировать значения в две ячейки, одна со значениями больше 0, а другая со значениями меньше или равными 0.В этом случае для краев бункера вы должны ввести 0 в Разделенный запятыми список краев бункера . Выходные данные модуля будут 1 и 2, что указывает индекс ячейки для каждого значения строки.

    Равная ширина с настраиваемым началом и концом : Этот метод аналогичен параметру Equal Width , но вы можете указать как нижнюю, так и верхнюю границы ячейки.

  4. Количество интервалов : если вы используете режимы интервалов Entropy MDL , Quantiles и Equal Width , используйте этот параметр, чтобы указать, сколько интервалов или квантилей вы хотите создать.

  5. Для столбцов в ячейку воспользуйтесь селектором столбцов, чтобы выбрать столбцы, в которых есть значения, которые нужно разделить. Столбцы должны иметь числовой тип данных.

    То же правило разделения применяется ко всем выбранным вами столбцам. Поэтому, если вам нужно объединить некоторые столбцы с помощью другого метода, используйте отдельный экземпляр Group Data into Bins для каждого набора столбцов.

    Предупреждение

    Если вы выберете столбец недопустимого типа, будет сгенерирована ошибка времени выполнения.Модуль возвращает ошибку, как только находит столбец запрещенного типа. Если вы получили сообщение об ошибке, просмотрите все выбранные столбцы. Ошибка не перечисляет все недопустимые столбцы.

  6. Для режима вывода укажите, как вы хотите выводить квантованные значения.

    • Приложение : Создает новый столбец со значениями интервалов и добавляет его во входную таблицу.

    • Inplace : заменяет исходные значения новыми значениями в наборе данных.

    • ResultOnly : возвращает только столбцы результатов.

  7. Если вы выбрали режим биннинга квантилей , используйте параметр квантиль нормализация , чтобы определить, как значения нормализуются перед сортировкой по квантилям. Обратите внимание, что нормализация значений преобразует значения, но не влияет на окончательное количество интервалов. Для примера см. Эффекты различных методов нормализации.

    Поддерживаются следующие типы нормализации:

    • Процент : значения нормализованы в диапазоне [0,100]

    • PQuantile : значения нормализованы в диапазоне [0,1]

    • QuantileIndex : значения нормализованы в диапазоне [1, количество ячеек]

  8. Если вы выберете опцию Custom Edges , введите разделенный запятыми список чисел для использования в качестве краев лотка в текстовом поле + Разделенный запятыми список краев лотка .Значения отмечают точку, которая разделяет ячейки. Следовательно, если вы введете одно значение края ячейки, будут сгенерированы две ячейки; если вы введете два значения края ячейки, будут созданы три ячейки и так далее.

    Значения должны быть отсортированы в порядке создания интервалов, от самого низкого до самого высокого.

  9. Если вы используете опцию Равная ширина с настраиваемым началом и концом , вы должны указать границы интервалов.

    Определите нижнюю границу первой ячейки, введя значение в текстовое поле Позиция первого края .

    Определите нижнюю границу последней ячейки, введя значение в текстовое поле Позиция последнего края .

  10. Пометить столбцы как категориальные : выберите этот параметр, чтобы автоматически добавить флаг метаданных в столбец значений с интервалами. Флаг метаданных указывает, что квантованные столбцы следует обрабатывать как категориальные переменные.

  11. Запустите эксперимент или выберите этот модуль и нажмите Запустить выбранный .

Результаты

Модуль «Группировать данные в бункеры» возвращает набор данных, в котором каждый элемент был разделен в соответствии с указанным режимом.

Он также возвращает преобразование биннинга , которое представляет собой функцию, которая может быть передана в модуль «Применить преобразование» для объединения новых выборок данных с использованием того же режима биннинга и параметров.

Чтобы увидеть, насколько хорошо метод биннинга работает в качестве предиктора, вы можете щелкнуть выход набора данных из групповых данных в бункеры и сравнить столбец метки с разделенным столбцом. Если группировка по ячейкам является прогнозируемой, значения в матрице кросс-таблицы должны концентрироваться в нескольких ячейках.

Подсказка

Помните, что если вы используете группирование для данных обучения, вы должны использовать тот же метод группирования для данных, который вы используете для тестирования и прогнозирования. Это включает в себя метод сортировки, расположение и ширину корзины.

Чтобы данные всегда преобразовывались с использованием одного и того же метода группирования, мы рекомендуем сохранять полезные преобразования данных, а затем применять их к другим наборам данных с помощью модуля «Применить преобразование».

Примеры

Примеры применения квантования в сценариях машинного обучения см. В галерее искусственного интеллекта Azure:

Технические примечания

В этом разделе содержатся сведения о реализации, советы и ответы на часто задаваемые вопросы.

Эффекты различных методов нормализации

Если вы выберете опцию Нормализация квантилей , значения преобразуются перед биннингом. Таким образом, выбранный вами метод нормализации сильно влияет на числовые значения.

Например, в следующей таблице показано, как значения в одном столбце fLength из набора данных Telescope преобразуются с помощью каждого из методов нормализации. Столбец fLength был выбран случайным образом для иллюстрации выходных значений каждого варианта и не имеет нормального распределения.

Источник (длина) pQuantile Квантильный индекс Процент
28,7967 0,363636 4 36,363636
31,6036 0,454545 5 45,454545
162,052 0,1 10 90,1
23.8172 0,272727 3 27,272727

Результаты биннинга аналогичны для каждого метода.

На следующем рисунке показано распределение значений в столбце до и после разделения с использованием значения по умолчанию из 10 интервалов.

Детали реализации

  • Во время квантования каждое число отображается в интервал путем сравнения его значения со значениями краев интервала.

    Например, если значение равно 1.5, а края бункера — 1, 2 и 3, элемент будет сопоставлен с ячейкой номер 2. Значение 0,5 будет сопоставлено с ячейкой номер 1 (ячейка для недополнения), а значение 3.5 будет сопоставлено с ячейкой номер 4 ( переполнение бункера).

  • Если столбец для дискретизации (квантования) является разреженным, то при заполнении результирующего столбца используется смещение индекса ячейки (квантильное смещение). Смещение выбирается таким образом, чтобы разреженный 0 всегда попадал в ячейку с индексом 0 (другими словами, в квантиль со значением 0).

  • Разреженные нули передаются от входного столбца к выходному.

  • Обработка столбцов с высокой плотностью всегда дает результаты с минимальным индексом ячейки, равным 1; то есть минимальное значение квантиля равно минимальному значению в столбце. В то же время обработка разреженного столбца дает результат с переменным минимальным индексом ячейки (минимальное значение квантиля).

  • Все NaN и пропущенные значения передаются из входного столбца в выходной столбец.Единственное исключение — это случай, когда модуль возвращает индексы квантилей. В этом случае все NaN переводятся в пропущенные значения.

  • Индексы бункера отсчитываются от 1. Это естественное соглашение для квантилей (1-й квантиль, 2-й квантиль и т. Д.). Единственное исключение — это случай, когда столбец для корзины является разреженным.

Ожидаемые поступления

Имя Тип Описание
Набор данных Таблица данных Набор данных для анализа

Параметры модуля

Выход
Имя Диапазон Тип По умолчанию Описание
Режим биннинга Список Режим квантования Квантили Выберите метод группировки
Столбцы в корзину любой Выбор столбца NumericAll Выберите столбцы для квантования
Режим вывода любой на Укажите, как должны выводиться квантованные столбцы
Пометить столбцы как категориальные любой логическое правда Указывает, следует ли помечать выходные столбцы как категориальные
Количество ячеек > = 1 Целое число 10 Укажите желаемое количество ячеек
Квантильная нормализация любой Биннинг, Нормализация Выберите метод нормализации квантилей
Положение первого края любой Поплавок 0.0 Укажите значение для первого края ячейки
Ширина бункера любой Поплавок 0,5 Укажите ширину нестандартной корзины
Положение последнего края любой Поплавок 1,0 Укажите значение для последнего края ячейки
Разделенный запятыми список краев бункера любой Строка Введите список чисел, разделенных запятыми, для использования в качестве краев ячейки

Выходы

Имя Тип Описание
Квантованный набор данных Таблица данных Набор данных с квантованными столбцами
Преобразование биннинга Интерфейс ITransform Преобразование, применяющее квантование к набору данных

Исключения

Исключение Описание
Ошибка 0003 Исключение возникает, если один или несколько входов являются пустыми или пустыми.
Ошибка 0004 Исключение возникает, если параметр меньше или равен определенному значению.
Ошибка 0011 Исключение возникает, если переданный аргумент набора столбцов не применяется ни к одному из столбцов набора данных.
Ошибка 0021 Исключение возникает, если количество строк в некоторых наборах данных, переданных модулю, слишком мало.
Ошибка 0024 Исключение возникает, если набор данных не содержит столбца метки.
Ошибка 0020 Исключение возникает, если количество столбцов в некоторых наборах данных, переданных модулю, слишком мало.
Ошибка 0038 Исключение возникает, если ожидаемое количество элементов должно быть точным значением, но это не так.
Ошибка 0005 Исключение возникает, если параметр меньше определенного значения.
Ошибка 0002 Исключение возникает, если один или несколько параметров не могут быть проанализированы или преобразованы из указанного типа в требуемые целевым типом метода.
Ошибка 0019 Исключение возникает, если ожидается, что столбец будет содержать отсортированные значения, но это не так.
Ошибка 0039 Исключение возникает в случае сбоя операции.
Ошибка 0075 Исключение возникает, когда при квантовании набора данных используется недопустимая функция разделения.

Список ошибок, характерных для модулей Studio (классический), см. В разделе Коды ошибок машинного обучения.

Список исключений API см. В разделе Коды ошибок REST API машинного обучения.

См. Также

Масштабирование и уменьшение
Нормализация данных
Значения отсечения

Топ-15 групп Facebook / Сообщество для AI, ML, Bigdata

Slide 1

Самая надежная профессиональная программа, ориентированная на работу

DevOps Certified Professional (DCP)

Сделайте свой первый шаг в мир DevOps с помощью этого курса, который поможет вам узнать о методологиях и инструментах, используемых для разработки, развертывания , и работать с качественным программным обеспечением.

Slide 2

DevOps to DevSecOps — Изучите эволюцию

DevSecOps Certified Professional (DSOCP)

Научитесь автоматизировать безопасность в быстро меняющейся среде DevOps с помощью различных инструментов и скриптов с открытым исходным кодом.

Slide 2

Получите сертификат в области новых технических навыков для управления отраслью

Сертифицированный специалист по проектированию надежности сайта (SRE)

Метод измерения и достижения надежности с помощью инженерных и эксплуатационных работ, разработанный Google для управления услугами.

Slide 2

Магистр DevOps Engineering (MDE)

Запишитесь на самый продвинутый и единственный курс в МИРЕ, который может сделать вас экспертом и опытным архитектором в принципах DevOps, DevSecOps и Site Reliability Engineering (SRE) вместе.

Slide 2

Получите опыт и получите сертификат

Azure DevOps Solutions Expert

Узнайте о службах DevOps, доступных в Azure, и о том, как их можно использовать для повышения эффективности рабочего процесса.

Slide 3

AWS Certified DevOps Professional

Узнайте об услугах DevOps, предлагаемых AWS, и о том, как их использовать для повышения эффективности рабочего процесса.

Группы больших данных Big Data 904 / Машинное обучение / Интеллектуальный анализ данных для искусственного интеллекта
Группы ML Номера
Глубокое обучение и машинное обучение 65.1K
Начало работы с данными, аналитика, машинное обучение 112,3K
Наука о данных, машинное обучение 46,9K
Искусственный интеллект 154,1K
Искусственный интеллект 170,9K
Наука о данных | Машинное обучение 22,4K
Глубокое обучение Машинное обучение 25.2K
Наука о данных / облачные вычисления, искусственный интеллект и машинное обучение 18,5K
Наука о данных, глубокое обучение 51,6K
Наука о данных — машинное обучение K
Искусственный интеллект 30,5K
Машинное обучение 3,6K
Глубокое обучение 1.4K
Data Science / Machine Learning / A.I. / Интернет вещей / Большие данные 1.8K
C, C ++, PHP, Python, JAVA, Искусственный интеллект, Машинное обучение 460
Number s
Big Data Beginners 10,3K
Big Data & Big Data Analytics 25.5K
BigData Hadoop Group 2.5K
Мир науки о данных 207K
Наука о данных — R & Python
36,8K
BigData Hadoop 26,2K
Наука о данных с использованием Python 15,5K
BigData Hadoop 9K
Data Engineering & Data Science 2.9K
Data Science Addicts 13,6K
MS в США — Business Analytics / Data Science 1547
Data Analyst 22,1K
Изучите науку о данных, искусственный интеллект, машинное обучение для начинающих 20K
Data Science Edge 31.7K
Группы искусственного интеллекта Числа
Группа искусственного интеллекта 7.1K
7.1K
7.6K
Искусственный интеллект | Наука о данных 30.5K
Наука о данных, машинное обучение, глубокое обучение и искусственный интеллект 46,9K
Глубокое обучение Машинное обучение Искусственный интеллект Наука о данных 25,2K
Машинное обучение | Глубокое обучение | Искусственный интеллект | BI 22,4K
Искусственный интеллект и машинное обучение 18,5K
Аналитика / машинное обучение / интеллектуальный анализ данных 20.6K
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ 3 4.8K
Искусственный интеллект с помощью JavaScript 3.2K
Искусственный интеллект
2.5K
Искусственный интеллект в строительстве 2K
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ 2.6 К
Старший менеджер по обучению и развитию в Cotocus

Помощь организациям в области искусственного интеллекта, машинного обучения, больших данных, Интернета вещей и робототехники. Свяжитесь со мной по адресу [email protected]

Последние сообщения Шивама Авасти (посмотреть все)

Категории Выберите категорию Adobe Photoshop (1) Amazon Web Services (22) ANDROID (7) Angular JS (2) Ansible (54) AnthillPro (1) Apache Ant (46) Apache Continuum (2) Серверы приложений / веб-серверов (16) Сервер приложений ( 20) Artifactory (4) AWS (100) Bamboo (9) Пакетные сценарии (1) Bootstrap (2) Управление сборкой (13) Управление сборкой и инструменты (4) Инструменты сборки (16) BuildForge (3) BuildForge (10) Chef ( 56) ClearCase (5) ClearCase (2) ОБЛАЧНОЕ ВЫЧИСЛЕНИЕ И РАБОЧЕЕ ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ (43) Анализ кода (15) Охват кода (2) Концепция и определение (34) Инструменты управления конфигурацией (15) КОНТЕЙНЕРЫ (8) Непрерывная доставка (1) Непрерывная Инспекция (1) Непрерывная интеграция (5) CSS (7) CVS (11) dart (1) Сообщество DevOps (26) Резюме инженера DevOps (1) Практика и процессы DevOps (38) Инструменты DevOps (17) Школа DevOps (12) DevSecOps ( 7) Цифровой маркетинг (32) Docker (63) Docker (21) DSOCP (1) Elastic Stack (20) Elasticsearch (6) Facebook (2) Группы Facebook (1) Fecebook Group (1) Flutter (40) Framework (1) Общий (410) Gerrit (11) Git (27) git (17) Github (8) Gitlab (9) Gradle (4) Grafana (2) Взлом и безопасность (2) HTML (6) IDE и редактор (4) Инциденты и ошибки Системы отслеживания (2) Вопросы и ответы на собеседовании (30) Система отслеживания проблем и ошибок (3) Инструменты мониторинга ИТ-инфраструктуры (9) Java (1) Javascript (16) Jenkins (80) Jira (9) Joomla (1) jQuery (2) ) jQuery (8) Kubernetes (77) Laravel (161) Группы Linkedin (2) Linux (87) Инструменты мониторинга журналов (1) Logstash (2) magento (1) makefile (1) Maven (35) Микросервисы (21) Microsoft Windows (12) Minikube (1) мониторинг (1) Msbuild (7) Мультимедиа (26) MVC (1) Nant (1) Сеть (8) Сеть (17) Новости и события (1) ngrok (1) Node JS (2) npm (2) Octopus Deploy (9) OpenShift (2) OpenStake (1) Операционные системы (8) Другие инструменты сборки (2) Другие системы контроля версий (9) Управление пакетами (3) Упаковщик (1) Perforce (99) Perl ( 8) Perl Script (50) PHP (181) PHP-синтаксис (15) Php Valiable (14) Практика управления конфигурацией программного обеспечения (24) Программирование сценариев Lan guages ​​(3) Prometheus (7) Puppet (7) Python (27) Управление качеством (2) Концепция выпуска (2) Релиз, новости и обновления (13) Инструменты менеджера репозитория (1) Инструменты менеджера репозитория (4) REST API (17 ) Reveal JS (3) Ruby (1) Ruby-программирование (8) Продажи (1) Сценарии (20) Инструменты безопасности (1) SEO (137) настраиваемый контент sh504SEF (1) Shell-скрипт (116) Ярлыки (3) Разработка надежности сайта (10) SiteMap (1) Социальные сети (29) Разработка программного обеспечения (1) SonarQube (7) SonaType Nexus (6) инструменты анализа исходного кода (24) Управление исходным кодом (5) Splunk (7) SQL (96) SVN (Subversion) ) (15) SVN (Subversion) (31) Team Foundation Server (1) Teamcity (9) Технические вакансии (3) Terraform (54) Инструменты для тестирования (3) инструменты для тестирования (14) Инструменты для тестирования (6) TFS (2) ) Советы и приемы (57) Tomcat (1) Сравнение инструментов (21) TRAINER (2) Тренеры (8) Обучение (65) uBuild (5) uDeploy (17) Без категорий (411) Развертывание UrbanCode (1) URelease (1) Vagrant (1) Системы контроля версий (8) Виртуализация (8) Vmware (2) VSS (4) Веб-сайты (2 2) Windows (17) Zabbix (1)

Архивы Выберите месяц ноябрь 2021 (9) октябрь 2021 (33) сентябрь 2021 (65) август 2021 (40) июль 2021 (121) июнь 2021 (45) май 2021 (52) апрель 2021 (95) март 2021 (35) февраль 2021 ( 15) январь 2021 (13) декабрь 2020 (26) ноябрь 2020 (53) октябрь 2020 (27) сентябрь 2020 (94) август 2020 (113) июль 2020 (89) июнь 2020 (125) май 2020 (67) апрель 2020 ( 45) март 2020 (59) февраль 2020 (81) январь 2020 (286) декабрь 2019 (36) ноябрь 2019 (35) октябрь 2019 (139) сентябрь 2019 (37) август 2019 (19) июль 2019 (48) июнь 2019 ( 6) апрель 2019 г. (2) март 2019 г. (2) февраль 2019 г. (19) январь 2019 г. (6) декабрь 2018 г. (3) ноябрь 2018 г. (9) октябрь 2018 г. (20) сентябрь 2018 г. (17) август 2018 г. (22) июль 2018 г. ( 5) июнь 2018 (4) май 2018 (7) апрель 2018 (15) март 2018 (2) февраль 2018 (1) январь 2018 (139) декабрь 2017 (868) ноябрь 2017 (20) август 2017 (1) июль 2017 ( 11) май 2017 г. (2) апрель 2017 г. (16) март 2017 г. (10) февраль 2017 г. (11) январь 2017 г. (5) октябрь 2016 г. (4) сентябрь 2016 г. (1) август 2016 г. (5) июль 2016 г. (9) июнь 2016 г. (1) март 2016 г. (2) февраль 2016 г. (6) январь 2016 г. (1) декабрь 2015 г. (6) ноябрь 2015 г. (15) октябрь 2015 г. (18) сентябрь 2015 г. (10) август 2015 г. (11) июнь 2015 г. (3) май 2015 г. (3) апрель 2015 г. (7) март 2015 г. (1) февраль 2015 г. (8) январь 2015 г. (1) декабрь 2014 г. (3) ноябрь 2014 г. (2) сентябрь 2014 г. (15) август 2014 г. (8) июль 2014 г. (21) май 2014 г. (3) февраль 2014 г. (4) сентябрь 2013 г. (3) июнь 2013 г. (1) май 2013 г. (8) апрель 2013 г. (2) февраль 2013 г. (1) июль 2012 г. (1) май 2012 г. (13) апрель 2012 г. (3) февраль 2012 г. (2) январь 2012 г. (1) декабрь 2011 г. (5) ноябрь 2011 г. (1) август 2011 г. (1) март 2011 г. (1) февраль 2011 г. (3) январь 2011 г. (4) декабрь 2010 г. (2) ноябрь 2010 г. (5) сентябрь 2010 г. (4) август 2010 г. (1) июль 2010 г. (14) июнь 2010 г. (9) май 2010 г. (7) апрель 2010 г. (20) март 2010 г. (44) февраль 2010 г. (10) январь 2010 г. (1) октябрь 2009 г. (9) июнь 2009 г. (17) апрель 2009 г. (2) март 2009 г. (2) февраль 2009 г. (3) январь 2009 г. (22) декабрь 2008 г. (7) ноябрь 2008 г. (8) ноябрь 2004 г. (1)

Количество сообщений: 3,531
Количество пользователей: 37

групп чтения и курсов машинного обучения

Если вы хотите присоединиться к группе чтения этой весной, пожалуйста, ознакомьтесь со списком групп, связанных с машинным обучением, ниже.Вы также найдете список курсов по машинному обучению, предлагаемых в этом семестре (весна 2020 г.). Обязательно помните о них при планировании занятий на будущие семестры.

Ни один из этих списков не является полным, поэтому не стесняйтесь искать дополнительные группы чтения или классы, которые соответствуют вашим интересам и расписанию.

Группы чтения ML Весна 2020

* для получения дополнительной информации свяжитесь с преподавателем, возглавляющим группу.

НЛП и социальное взаимодействие с Дийи Ян

Среда с 1: 55-2: 45

CCB 53

Теория обучения с подкреплением с Шивой Теджей Магулури

Пятница с 13: 30

Groseclose 404

Дополнительная информация

Дифференциальная конфиденциальность с Рэйчел Каммингс

Дата / время встречи TBD

Статистическая теория обучения с Яо Се

Мы планируем охватить базовые теоретические основы чтения слайдов лекций и статей, чтобы начать исследования в этой области

Время подлежит уточнению

ISyE, комната TBD

Закон и этика машинного обучения с Девеном Десаи

Место и время будут объявлены позже

Группа чтения компьютерного зрения

Среда с 2-3 р.м.

Coda C1215 Мидтаун

Группа чтения НЛП

Каждую вторую пятницу, начиная с 14.02 с 12 до 13. в районе Кода C1315 Грант Парк

Группа будет встречаться на один час каждую неделю, с 12 до 13 каждую вторую пятницу, начиная с 14 февраля (пицца предоставляется!). Мы обсудим недавние статьи в исследованиях НЛП, которые были опубликованы на ведущих конференциях, таких как ACL, EMNLP и AAAI, и статьи будут охватывать множество тем, включая контекстные языковые модели, интерпретируемость моделей, обнаружение предвзятости и генерацию текста.Обсуждение будет вести один студент-волонтер, который представит краткий обзор статьи и задаст интересные вопросы для группового обсуждения. Ожидается, что все участники прочитают этот документ перед встречей.

Всем заинтересованным следует (1) посмотреть здесь список предложений по бумаге и (2) отправить электронное письмо Яну ([email protected]) или Цзяао ([email protected]), чтобы они были добавлены в список рассылки для читательская группа.

Джейкоб Абернети и Сяомин Хо также планируют проводить в этом семестре группы чтения.Пожалуйста, свяжитесь с ними, если вы заинтересованы в участии.

Курсы ML Spring 2020

ECE 4271

Инструктор: Гассан АльРегиб

ISYE 6662 — Дискретная оптимизация

Инструктор: Алехандро Ториелло

CS 4650/7650 Обработка естественного языка

Инструктор: Дии Ян

CS 4476/6476 — Компьютерное зрение

Инструктор: Джуди Хоффман

CS 4496/7497 — Компьютерная анимация

Инструктор: Сехун Ха

* включает в себя обучение с подкреплением

ISYE 6402 — Анализ временных рядов

Инструктор: Сяомин Хо

ISYE 6783 — Анализ финансовых данных

Инструктор: Сяомин Хо

ECE 8803 — Вероятностные графические модели

Инструктор: Фарамарц Фекри

PUBP 8751

Инструктор: Омар И.Asensio

ECON 8803 — Большие данные и политика

Инструктор: Омар И. Асенсио

CS 3510 — Алгоритмы

Инструктор: Константин Довролис

BMED 6517 — Машинное обучение в биологических науках

Инструктор: Пэн Цю

CSE 6240: веб-поиск и интеллектуальный анализ текста

Инструктор: Шриджан Кумар

В нем обсуждается несколько важных тем машинного обучения, включая интеллектуальный анализ текста, сетевые науки и аналитику социальных сетей.

CS6550: Непрерывные алгоритмы: оптимизация и выборка

Инструктор: Сантош Вемпала

AE 8803: Оптимальная теория транспортировки и приложения

Инструктор: Юнсинь Чен

Группа Erdmann, финансовые консультанты в Гринвиче, CT 06830

Группа Erdmann

Группа компаний Erdmann со штаб-квартирой в Гринвиче, штат Коннектикут, зарекомендовала себя, предоставляя индивидуальные советы и рекомендации избранной группе руководителей компаний, владельцев бизнеса и состоятельных семей.

В нашей команде 29 человек, которым по состоянию на август 2018 года были доверены активы на сумму более 10,2 млрд долларов США. Мы неустанно фокусируемся на показателях эффективности с учетом рисков по отношению к долгосрочным целям клиента. Мы привносим теплоту, сострадание и координацию в управление капиталом клиентов, которое, по нашему мнению, является отличительным признаком.

Последние награды нашей команде:

  • Barron’s : Лучшая группа консультантов по вопросам благосостояния в США в 2019 году

Наш лидер Джефф Эрдманн получил ряд национальных наград:

  • Forbes : Занял первое место в списке Forbes «Лучший советник по благосостоянию Америки» в 2016, 2017 и 2018 годах. 1
  • Barron’s : 100 лучших финансовых консультантов в стране, 2004–2019 гг., Включая советника № 1 в Merrill Lynch с 2009 по 2019 г. 2
  • Barron’s : Рейтинг лучших консультантов по штатам, 2009–2019 гг. 3
  • Financial Times : 400 лучших финансовых консультантов, 2017 г. 4
  • Research Magazine: Advisor Hall of Fame, 2010. 5
* Как опубликовано в декабрьском выпуске журнала Research Magazine за 2010 год.В своем декабрьском выпуске Research Magazine опубликовал Зал славы советников за 2010 год. Каждый кандидат должен соответствовать определенным количественным порогам, таким как многолетний опыт работы в отрасли, а также качественные факторы, такие как превосходное обслуживание клиентов, признание коллег и сообщества, и в конечном итоге выбирается коллегией из трех выдающихся судей.

* Источник: список Forbes «250 лучших советников по вопросам благосостояния Америки», составленный SHOOK Research, сентябрь 2018 г. Для получения дополнительных сведений о критериях отбора перейдите по адресу http: // details-he.re / WHDBy4. Все права защищены.

* Источник: список Barron’s «100 лучших финансовых консультантов», 20 апреля 2019 г. Для получения дополнительной информации о критериях отбора посетите веб-сайт http://details-he.re/nRnrmS. Barron’s является товарным знаком Dow Jones & Company, Inc. Все права защищены.

* Источник: список «1200 лучших финансовых консультантов» Barron, 11 марта 2019 г. Для получения дополнительной информации о критериях отбора см. Http://details-he.re/1u7KVH. Barron’s является товарным знаком Dow Jones & Company, Inc.Все права защищены. За годы до 2014 года этот список Бэррона состоял из 1000 советников.

* Источник: The Financial Times Top 400 Financial Advisors (FT 400) — это независимый список, подготовленный Financial Times (март 2017 г.). Для получения дополнительной информации о критериях выбора перейдите на http://details-he.re/fWZZLQ.

* Источник: список Barron’s «50 лучших консультантов по вопросам частного благосостояния», 20 апреля 2019 г. Этот первый в истории рейтинг групп консультантов по вопросам благосостояния, специализирующихся на обслуживании отдельных лиц и семей, был опубликован в списке Barron’s «100 лучших финансовых консультантов» 2019 года. .Команды ранжируются по множеству факторов, включая их размер и форму, нормативные документы и полномочия их членов, а также ресурсы, которые они имеют в своем распоряжении для обслуживания своих клиентских баз. Консультанты, включенные в рейтинг «50 лучших групп консультантов по частному благосостоянию», имеют как минимум семилетний опыт работы в сфере финансовых услуг и проработали в своей нынешней фирме не менее одного года. Количественные и качественные показатели, используемые для определения рейтинга консультантов, включают, среди прочего, активы клиентов, рентабельность активов, удовлетворенность / удержание клиентов, записи о соответствии и участие сообщества.Barron’s не получает компенсацию от консультантов, участвующих фирм и их аффилированных лиц или средств массовой информации в обмен на рейтинги. Barron’s является товарным знаком Dow Jones & Company, Inc. Все права защищены.

Рейтинг или рейтинги, показанные здесь, могут не отражать весь опыт клиентов, поскольку они отражают среднее значение или выборку опыта клиентов. Эти рейтинги или рейтинги не указывают на какие-либо будущие результаты или результаты инвестиций. Такой рейтинг не следует рассматривать как одобрение советника.

Гистидин имеет ионизируемые группы со значениями pKa 9,2, 6,0 и 1,8. Биохимик делает 100 мл 0,1 М раствора гистидина при pH 5,4. Затем она добавляет 40 мл 0,1 М HCl. Каков pH полученного раствора?

Данные

  • {eq} {\ rm {p}} {{\ rm {K}} _ {\ rm {a}}} {/ eq} значения: 9,2, 6,0, 1,8.
  • Концентрация гистидина 0,1 М
  • Объем гистидина 100 мл = 0.{\ rm {-}}} {\ rm {}}} \ right]}} {{\ left [{{\ rm {HA}}} \ right]}} {/ eq}

    Где,

    • {экв} {\ rm {pH}} {/ eq} = потенциал водорода
    • {eq} {\ rm {p}} {{\ rm {K}} _ {\ rm {a}}} {/ eq} = отрицательный логарифм константы диссоциации

    При подстановке значений в уравнение Хендерсона Хассельбаха:

    {экв} \ begin {align *} {\ rm {5}} {\ rm {.4}} & {\ rm {\, = \,}} {\ rm {6}} {\ rm {.0 + log}} \ dfrac {{\ left [{{\ rm {His}}} \ right]}} {{\ left [{{\ rm {HisH}}} \ right]}} \\ {\ rm {log}} \ dfrac {{\ left [{{\ rm {His}}} \ right]}} {{\ left [{{\ rm {HisH}}} \ right]}} и {\ rm {\, = \,}} {\ rm {- 0}} {\ rm {.6}} \\ \ dfrac {{\ left [{{\ rm {His}}} \ right]}} {{\ left [{{\ rm {HisH}}} \ right]}} и {\ rm {\, = \, }} {\ rm {0}} {\ rm {.25}} \\ {\ rm {0}} {\ rm {.25}} \ left [{{\ rm {HisH}}} \ right] & {\ rm {\, = \,}} \ left [{{\ rm { Его}}} \ right] {\ rm {}} … {\ rm {}} \ left ({\ rm {I}} \ right) \ end {выровнять *} {/ eq}

    Формула для расчета молей приведена ниже:

    {eq} {\ rm {Моли = Концентрация \ раз Объем}} {/ eq}

    При подстановке значений, предусмотренных для гистидина и хлористого водорода, можно определить их количество молей:

    {экв} \ begin {align *} {\ rm {Родинки \, гистидина}} и {\ rm {\, = \,}} {\ rm {0}} {\ rm {.1 M \ times 0}} {\ rm {.1 L}} \\ & {\ rm {= \,}} {\ rm {0}} {\ rm {0,01 моль}} \ end {выровнять *} {/ eq}

    {экв} \ begin {align *} {\ rm {Моли \, из \, HCl}} & {\ rm {\, = \,}} {\ rm {0}} {\ rm {.1 M \ times 0}} {\ rm {.04 L}} \\ & {\ rm {= \,}} {\ rm {0}} {\ rm {.004 \, моль}} \ end {выровнять *} {/ eq}

    Поскольку мольная концентрация HisH и His равна 0,01 моль, то подстановка значения концентрации His, полученной из (I), может использоваться для вычисления молей каждого вида следующим образом:

    {экв} \ begin {align *} \ left [{{\ rm {HisH}}} \ right] {\ rm {+}} \ left [{{\ rm {His}}} \ right] & {\ rm {\, = \,}} { \ rm {0}} {\ rm {.01 \,}} … {\ rm {}} \ left ({{\ rm {II}}} \ right) \\ \ left [{{\ rm {HisH}}} \ right] {\ rm {+ 0}} {\ rm {.25}} \ left [{{\ rm {HisH}}} \ right] и {\ rm {\, ​​= \,}} {\ rm {0}} {\ rm {.01}} \\ {\ rm {1}} {\ rm {.25}} \ left [{{\ rm {HisH}}} \ right] & {\ rm {\, = \,}} {\ rm {0}} { \ rm {.01}} \\ \ left [{{\ rm {HisH}}} \ right] & {\ rm {\, = \,}} {\ rm {0}} {\ rm {.008 \, moles}} \ end {выровнять *} {/ eq}

    При подстановке значения концентрации HisH в уравнение (II) для получения значения концентрации His:

    {экв} \ begin {align *} \ left [{{\ rm {HisH}}} \ right] {\ rm {+}} \ left [{{\ rm {His}}} \ right] & {\ rm {\, = \,}} { \ rm {0}} {\ rm {.01}} \\ {\ rm {0}} {\ rm {.008 +}} \ left [{{\ rm {His}}} \ right] и {\ rm {\, = \,}} {\ rm {0}} {\ rm {.01}} \\ \ left [{{\ rm {His}}} \ right] & {\ rm {= \,}} {\ rm {0}} {\ rm {.002 \, moles}} \ end {выровнять *} {/ eq}

    Итак, 0,004 моля HCl будет действовать для титрования 0,002 моля His, и останется только 0,002 моля кислоты HCl, которая далее титрует HisH. При повторной подстановке этих значений в уравнение Хендерсона-Хассельбаха получается конечный pH:

    {экв} \ begin {align *} {\ rm {pH}} & {\ rm {\, = \,}} {\ rm {1}} {\ rm {.82 + log}} \ left ({\ dfrac {{{\ rm {0}} {\ rm {.008}}}}} {{{\ rm {0}} {\ rm {.002}}}}} \Правильно)\\ {\ rm {pH}} & {\ rm {\, = \,}} {\ rm {1}} {\ rm {.82 + log}} \ left ({\ rm {4}} \ right) \ \ {\ rm {pH}} & {\ rm {\, = \,}} {\ rm {1}} {\ rm {.82 + 0}} {\ rm {.60}} \\ {\ rm {pH}} & {\ rm {\, = \,}} {\ rm {2}} {\ rm {.42}} \ end {выровнять *} {/ eq}

    Таким образом, конечный pH раствора составляет 2,42 .

    Распознавание атак с помощью интеллектуального машинного обучения

    Распознавание атак с помощью интеллектуального машинного обучения

    Поскольку машинное обучение все чаще используется, чтобы решения в основных социальных сферах, работа по обеспечению решающее значение приобретает то, что эти решения не являются дискриминационными.

    Здесь мы обсуждаем «пороговые классификаторы», часть некоторой машины. системы обучения, которые имеют решающее значение для борьбы с дискриминацией. По сути, пороговый классификатор принимает решение да / нет, помещать вещи в ту или иную категорию. Мы рассмотрим, как работают эти классификаторы, и как они могут потенциально несправедливо, и как вы можете превратить несправедливый классификатор в более справедливый. В качестве наглядного примера: мы фокусируемся на сценариях предоставления кредита, когда банк может предоставить или отказать в ссуде на основании единственного автоматически вычисляемого числа например, кредитный рейтинг.

    Соискатели кредита: два сценария

    Кредитный рейтинг
    более высокие баллы означают более высокую вероятность окупаемости

    каждый круг представляет человека, с темными кругами, показывающими людей, которые расплачиваются за свои ссуды и светлые кружки, показывающие людей, которые по умолчанию

    Цвет

    А.Чистое разделение

    B. Перекрывающиеся категории

    На диаграмме выше темные точки обозначают людей, которые погасить ссуду, и свет помечает тех, кто не хочет. В идеальном мире мы бы работали со статистикой, которая четко разделить категории, как в левом примере. К сожалению, гораздо чаще видеть ситуацию справа, где группы пересекаются.

    Одна статистика может заменять множество разных переменных, сводя их к одному числу. В случае кредитного рейтинга, который рассчитывается с учетом ряда факторов, включая доход, своевременность выплаты долгов и т. д., число может правильно представлять вероятность того, что человек выплатит ссуду или не выполнит свои обязательства. А может и нет. Отношения обычно нечеткие — редко найти статистику, которая идеально коррелирует с реальными результатами.

    Вот здесь-то и появляется идея «порогового классификатора»: банк выбирает конкретную отсечку или порог, и людям, чей кредитный рейтинг ниже этого, отказывают в ссуде, а людям, находящимся выше, предоставляется ссуда. (Очевидно настоящие банки есть много дополнительных сложностей, но эта простая модель полезен для изучения некоторых фундаментальных вопросов. И для ясности: Google не использует кредитные рейтинги. в собственных продуктах.)

    Моделирование пороговых значений ссуд

    Перетащите черные полосы пороговых значений влево или вправо, чтобы изменить пороговые значения для ссуд.

    Кредитный рейтинг
    более высокие баллы означают более высокую вероятность окупаемости

    каждый круг представляет человека, с темными кругами, показывающими людей, которые расплачиваются за свои ссуды и светлые кружки, показывающие людей, которые по умолчанию

    Цвет

    Решение о пороге

    Результат

    Прибыль:

    На приведенной выше диаграмме используются синтетические данные, чтобы показать, как работает пороговый классификатор.(Чтобы упростить объяснение, мы избегаем реальных кредитов оценки или данные — то, что вы видите, показывает смоделированные данные с коэффициентом от нуля до 100 на основе «оценки».) Как видите, для выбора порога требуется некоторые компромиссы. Слишком низкий, и банк дает ссуды многим людям кто дефолт. Слишком много, и многие люди, которые заслуживают ссуды, ее не получат.

    Итак, каков лучший порог? Это зависит. Одна цель может состоять в том, чтобы максимальное количество правильных решений. (Какой порог в этом примере?)

    Еще одна цель в финансовой ситуации — максимизировать выгода.Внизу диаграммы — показания гипотетическая «прибыль», основанная на модели, в которой успешный кредит составляет 300 долларов, а дефолт обходится банку в 700 долларов. Какие самый выгодный порог? Соответствует ли это порогу с самыми правильными решениями?

    Вопрос о том, как определяется «правильное» решение, и с чувствительностью к каким факторам, становится особенно неприятным, когда статистика подобно тому, как кредитный рейтинг в конечном итоге распределяется между двумя группами по-разному.

    Представьте, что у нас есть две группы людей: «синие» и «оранжевые». Мы заинтересованы в выдаче небольших займов, при условии следующие правила:

    • Успешная ссуда составляет 300 долларов США
    • Неудачная ссуда стоит 700 долларов
    • Каждый человек имеет кредитный рейтинг от 0 до 100

    Моделирование кредитных решений для разных групп

    Перетащите черные полосы пороговых значений влево или вправо, чтобы изменить пороговые значения для ссуд.
    Щелкните по различным предустановленным стратегиям ссуды.

    Кредитная стратегия

    Увеличьте прибыль с помощью:

    МАКСИМАЛЬНАЯ ПРИБЫЛЬ
    Без ограничений


    ГРУППА НЕ ЗНАЕТ
    Синий и оранжевый пороги
    одинаковые


    ДЕМОГРАФИЧЕСКАЯ ЧЕТНОСТЬ
    Синие / оранжевые ссуды одинаковой фракции


    РАВНЫЕ ВОЗМОЖНОСТИ
    Синие / оранжевые ссуды одинаковой фракции
    людям, которые могут их погасить

    Максимальная прибыль

    Самый выгодный, так как нет ограничений.Но у этих двух групп разные пороги, то есть они проводятся по разным стандартам.

    Группа не осведомлена

    Обе группы имеют одинаковый порог, но оранжевая группа имеет одинаковый порог. в целом было выдано меньше кредитов. Среди людей кто вернет ссуду, оранжевая группа тоже в недостаток.

    Демографический паритет

    Количество кредитов, выданных каждой группе, одинаковое, но среди людей кто вернет ссуду, синяя группа недостаток.

    Равные возможности

    Среди людей кто вернет ссуду, одинаково хорошо справляются синие и оранжевые группы. Этот выбор почти так же выгоден, как и демографический паритет, и примерно столько же людей получают ссуды.

    Голубое население

    Население оранжевых

    Прибыль:

    Прибыль:

    В этом случае распределения двух групп немного отличаются друг от друга. разные, хотя синие и оранжевые люди одинаково скорее всего погасит ссуду.Если вы ищете пару порогов которые максимизируют общую прибыль (или нажмите кнопку «максимальная прибыль»), вы увидеть, что синяя группа придерживается более высоких стандартов чем оранжевый.

    Это могло быть проблемой — и одно очевидное решение для банка не просто выбирать пороги, чтобы заработать как можно больше денег. Другой подход — реализовать группа не знает, что имеет все группы соответствуют одному стандарту. Это правда правильное решение? Для одной вещи, если есть реальные различия между двумя группами, было бы несправедливо игнорировать их — например, женщины обычно платят меньше за страхование жизни, чем мужчины, так как они, как правило, живут дольше.

    Но есть и другие, математические задачи с подходом, не учитывающим даже если обе группы одинаково достойны ссуды. В приведенном выше примере различия в распределении баллов означают, что оранжевая группа на самом деле получает меньше кредитов, когда банк ищет самый прибыльный порог группового незнания.

    Если цель состоит в том, чтобы две группы получили одинаковое количество ссуд, тогда естественный критерий — демографический паритет, где банк использует пороги ссуд, которые дают одинаковая доля кредитов каждой группе.Или, как ученый-компьютерщик Можно сказать, «положительная оценка» одинакова для обеих групп.

    В некоторых случаях это может быть правильной целью. В ситуации на диаграмме но есть еще кое-что: демографический паритет ограничение рассматривает только выданные ссуды, а не ставки, по которым ссуды окупаются. В этом случае критерий приводит к меньше квалифицированных людей в голубой группе выдаются ссуды, чем в оранжевой группе.

    Чтобы избежать этой ситуации, в статье Hardt, Price, Srebro определяется концепция называется равными возможностями.Здесь ограничение — это ограничение людей, которые могут выплатить ссуду, на самом деле должна быть одинаковая доля в каждой группе получить ссуду. Или, на жаргоне науки о данных, «истинно положительный показатель» идентичны между группами.

    Ключевой результат в статье Хардта, Прайса и Сребро показывает что — учитывая практически любую систему подсчета очков — это можно эффективно найти пороги, соответствующие любому из этих критериев. Другими словами, даже если у вас нет контроля над базовым система подсчета очков (частый случай) все еще можно атаковать проблема дискриминации.

    Для организаций, у которых есть контроль над системой подсчета очков, использование этих определений может помочь прояснить основные проблемы. Если для одних групп классификатор не так эффективен, как для других, это может вызвать проблемы для групп с наибольшей неопределенностью. Ограничение пороговых значений равных возможностей переносит «бремя неопределенность «от этих групп к создателям система подсчета очков. Это дает стимул инвестировать в лучших классификаторах.

    Эта работа — лишь один шаг в длинной цепи исследований.Оптимизация для обеспечения равных возможностей — лишь один из многих инструментов которые можно использовать для улучшения систем машинного обучения, и одна только математика вряд ли приведет к лучшим решениям. Противодействие дискриминации в машинном обучении в конечном итоге требуют внимательного, многопрофильного подхода.

    Спасибо Мередит Уиттакер, Даниэлю Смилкову, Джимбо Уилсону, и другие наши коллегам из Google за помощь в работе над этой статьей.

    .

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Закрыть
Menu