Где мл: Смазка силиконовая 50 мл в Москве – купить по низкой цене в интернет-магазине Леруа Мерлен

Заварочный термос Xiaomi Fun Home Insulation Tea Cup (520 мл): отзывы

Заварочный термос Xiaomi Fun Home Insulation Tea Cup (520 ml)

Время идет быстрее за чашкой чая

Даже тысяча бокалов вина не опьяняет так, как одна чашка великолепного чая. Заварите чайные листья, расслабьтесь в кресле и погрузитесь в размышления, наслаждаясь терпким чайным вкусом.

Крепкий чай без горечи

Чай в термосе становится слишком крепким и горьким? Мы решили эту проблему. В крышке термоса расположен отдельный отсек для чайных листьев, который не дает им плавать по всему объему воды и попасть в кружку. Убедитесь, что вода полностью вытекла из отсека перед тем, как открыть термос.

Автоматическое удерживание воды

Отсек для заварки отделен от колбы с фильтром. Из-за повышенного давления воздуха в герметичном пространстве фильтр препятствует выливанию воды из отсека.

Полноценная чайная церемония

Заварить чай, процедить воду и выпить чашечку – всё это можно сделать с помощью одного только термоса. Засыпьте листья в отсек, процедите воду через фильтр и налейте чистый напиток в крышку как в чашку. Хороший чай всегда с собой.

Поддержание тепла

Наружный слой корпуса термоса выполнен из 304 нержавеющей стали, а внутренний – из стали 316. Два слоя стали способны удерживать тепло внутри термоса на протяжении долгого времени.

*Поскольку термос удерживает тепло на основе вакуума, может быть трудно открутить крышку. В таком случае следует снять верхнюю накладку и выпустить воздух, после чего попробовать открутить крышку еще раз.

Температурные испытания

При нахождении термоса с горячей водой 95°C при комнатной температуре около 23 °C в течение шести часов вода не охладится сильнее, чем до 45°C.

Качественные безопасные материалы

Внутренняя поверхность термоса выполнена из аустенитной нержавеющей стали 316, которая отличается от стали 304 лучшей коррозийной стойкостью, прочностью и пластичностью при высоких температурах. Отсек для чая изготовлен из американского пластика Tritan без содержания бисфенола-А. Tritan – это прозрачный сополиэфир, обладающий высокой прочностью и термостойкостью.

Ни капли мимо

Крышка термоса изготовлена из полипропилена и оснащена силиконовой уплотнительной прокладкой, которая не имеет запаха. Термос герметичен и безопасен.

Удобно лежит в руке

Порошковое окрашивание корпуса и матовая текстура сделали его не только красивым, но и практичным, ведь он не выскальзывает из рук.

Противоскользящее дно

На дне термоса находится мягкая упругая прокладка из резины, которая защищает его от вибраций и ударов. Объемная вогнуто-выпуклая конструкция уменьшает шум от соприкосновения дна с поверхностью.

Модный лаконичный дизайн

Мягкий молочно-белый цвет со светло-желтым отливом – прекрасный выбор для стильных молодых людей, которые знают, чего хотят.

Портативная чайная

В сумерках и на рассвете, в офисе и дома – достаточно лишь захотеть передохнуть, достать термос и устроить расслабляющее чаепитие.

Лазолван Сироп от кашля для детей. Инструкция по применению.

Применение у детей

Детский сироп Лазолван^® может использоваться для терапии кашля с выделением вязкой мокроты у детей. Он имеет приятный аромат лесных ягод, поэтому дети обычно не противятся приему препарата.

Инструкцией препарата Лазолван^® сироп 15 мг/5 мл рекомендованы следующие дозировки для детей:

• В возрасте до 2 лет: по 2,5 мл 2 раза в сутки.
• Детям в возрасте от 2 до 6 лет: по 2,5 мл 3 раза в сутки.
• Детям от 6 до 12 лет: по 5 мл 2-3 раза в сутки.

Дозировка для взрослых и детей старше 12 лет: 10 мл 3 раза в сутки.

Можно принимать сироп от кашля вне зависимости от приема пищи.³

При лактации

Период лактации и кормления грудью — противопоказание для использования сиропа Лазолван^®, а также таблеток, раствора и других форм этого препарата.³

Одна из основных причин этого — способность амброксола гидрохлорида, действующего вещества Лазолван

®, проникать в грудное молоко. При этом не было отмечено нежелательных явлений у детей, которые находились на грудном вскармливании у матерей, принимающих препараты с амброксолом. Несмотря на это использовать для лечения Лазолван^® сироп у матерей в период вскармливания ребенка грудью не рекомендуется.³

Применение при беременности

Сироп Лазолван^® не применяется в I триместре беременности.³

Действующее вещество препарата — Амброксол может проникать через плацентарный барьер. Проведенные исследования не показали, что он может повлиять на течение беременности, на плод и его развитие, на родовую деятельность. Опыт применения Лазолван

® с 28 недели беременности также не показал отрицательных воздействий на плод.

Тем не менее, необходимо соблюдать обычные меры предосторожности: прием препарата в I триместре не рекомендуется, а во II и III триместре лечение Лазолван^® сироп по показаниям возможно только по назначению специалиста здравоохранения, под его контролем и в случае, если его применение оправдано пользой для матери, а риск воздействия на плод ниже, чем потенциальная польза. ³

При нарушениях функции почек

При нарушении функции почек Лазолван^® сироп можно применять только по назначению специалиста здравоохранения. Самолечение в данном случае недопустимо по следующим причинам:

• Из-за почечной недостаточности в организме человека могут скапливаться токсины. «Добавление» еще одного ксенобиотика, чужеродного вещества, может спровоцировать ухудшение функциональности мочевыделительной системы.
• На фоне почечной недостаточности меняются многие процессы, за которые прямо или косвенно отвечают: фильтрация в клубочковой системе; распределение лекарств и их метаболитов по органам и системам с кровью; выведение остаточных количества вещества и его производных.
• Почечная недостаточность часто сопровождается системными изменениями работы сердца, сосудов, лимфатической системы. Она может привести к снижению клиренса — то есть скорости очищения крови (плазмы) от лекарственного или другого биологического вещества.

Специалист здравоохранения после оценки анализов и рисков влияния любой формы Лазолван^® на работу почек конкретного пациента примет решение о возможности терапии, подберет оптимальную и безопасную дозу, количество приемов в сутки.^{2, 3}

При нарушениях функции печени

При болезнях печени и печеночной недостаточности любая форма Лазолван^® назначают с осторожностью.³

Значение печени в процессах всасывания, распределения, обезвреживания и выведения различных веществ огромно. Болезни этого органа существенно ухудшают его функциональные возможности, что сказывается и на процессах биотрансформации лекарств.

При печеночной недостаточности и при других патологиях органа, нарушается работа ферментной системы печени, желчного пузыря. Это может стать причиной неравномерного всасывания действующих веществ, изменения процессов их усвоения, что несет риск передозировки или наоборот, недостаточности дозы.^{1, 2}

Только специалист здравоохранения может подобрать дозу для пациента с почечной недостаточностью по показателям анализов, по оценке динамики состояния пациента и данным анамнеза.

Действующее вещество

Лечебный эффект в сиропе Лазолван^® оказывает амброксола гидрохлорид: в 5 мл сиропа содержится 15 мг этого вещества. Это препарат из группы муколитических и отхаркивающих средств.

3

Он влияет на выработку сурфактанта — вещества, которое покрывает изнутри стенки альвеол, и не дает им спадаться.⁴

Амброксол улучшает мукоцилиарный клиренс, продукцию, разжижение слизи и ее выведение. Благодаря этому усиливается и облегчается отхождение мокроты, облегчается кашель.³

Напыляемый утеплитель ТЕХНОНИКОЛЬ MASTER, 1000 мл, баллон (Клей)

Напыляемый утеплитель ТЕХНОНИКОЛЬ MASTER, 1000 мл, баллон

Напыляемый утеплитель ТЕХНОНИКОЛЬ MASTER это напыляемая однокомпонентная полиуретановая теплоизоляция. Наносится методом напыления с помощью специальной насадки для стандартного монтажного пистолета (поставляется в комплекте). После отверждения формирует бесшовное теплозвукоизоляционное покрытие с равномерной мелкопористой структурой. Характеризуется отличной адгезией к различным поверхностям (бетон, кирпич, дерево, металл и пр.), имеет низкую теплопроводность.

Напыляемый утеплитель ТЕХНОНИКОЛЬ MASTER это напыляемая однокомпонентная полиуретановая теплоизоляция. Наносится методом напыления с помощью специальной насадки для стандартного монтажного пистолета (поставляется в комплекте). После отверждения формирует бесшовное теплозвукоизоляционное покрытие с равномерной мелкопористой структурой. Характеризуется отличной адгезией к различным поверхностям (бетон, кирпич, дерево, металл и пр.), имеет низкую теплопроводность.

Читать все Скрыть

Страна происхождения

Россия

Температурный режим использования

от +5°С до +35°С

Способ нанесения

Профессиональная

Все характеристики

• Доставка

  на следующий день после оплаты

• Безопасность платежа

  технология 3D Secure для карт VISA и Mastercard Secure Code

• Гарантия качества

  прямая покупка от производителя

Facebook

Одноклассники

Вконтакте

• Показатель
• Значение

• Бренд
• ТЕХНОНИКОЛЬ

• Страна происхождения
• Россия

• Температурный режим использования
• от +5°С до +35°С

• Способ нанесения
• Профессиональная

Напыляемый утеплитель ТЕХНОНИКОЛЬ MASTER предназначен для устройства теплозвукоизоляционного слоя стен, перекрытий, фундаментов, и других конструкций со сложной геометрической поверхностью, а также инженерных коммуникаций (трубы, проходные элементы, вентиляционные каналы).

Напыляемый утеплитель ТЕХНОНИКОЛЬ MASTER, 1000 мл, баллон

Об этом товаре отзывов пока нет. Оставьте первым!

There are no reviews yet

Нурофен Суспензия для детей 150 мл, вкус клубники

Описание

Нурофен® для детей, суспензия для приема внутрь клубничная, подходит для детей с 3 месяцев до 12 лет¹.  Борется с жаром и болью, действуя до 8 часов. Суспензия имеет приятный клубничный вкус, не содержит сахара и красителей, а каждый флакон в комплекте с удобным мерным шприцем.

Показания к применению

Суспензию Нурофен® для детей применяют у детей с 3 месяцев жизни до 12 лет для симптоматического лечения в качестве жаропонижающего средства при острых респираторных заболеваниях (в том числе, гриппе), детских инфекциях, других инфекционно-воспалительных заболеваниях и постпрививочных реакциях, сопровождающихся повышением температуры тела.

Препарат применяют как симптоматическое обезболивающее средство при болевом синдроме слабой или умеренной интенсивности, в том числе: зубной боли, головной боли, мигрени, невралгиях, боли в ушах, боли в горле, боли при растяжении связок, мышечной боли, ревматической боли, боли в суставах. Препарат предназначен для симптоматической терапии, уменьшения боли и воспаления на момент использования, на прогрессирование заболевания не влияет.

Способ применения и дозировки

Нурофен® для детей – суспензия, специально разработанная для детей. Для приема внутрь. Пациентам с повышенной чувствительностью желудка рекомендуется принимать препарат во время еды.

Перед употреблением тщательно взболтайте флакон. Для точного отмеривания дозы препарата прилагается удобный мерный шприц. 5 мл препарата содержат 100 мг ибупрофена или 20 мг ибупрофена в 1 мл.

Использование мерного шприца:

Плотно вставьте мерный шприц в горлышко флакона. Переверните флакон вверх дном и плавно потяните поршень вниз, набирая суспензию в шприц до нужной отметки. Верните флакон в исходное положение и выньте шприц, аккуратно поворачивая его. Поместите шприц в ротовую полость и медленно нажимайте на поршень, плавно выпуская суспензию. После употребления промойте шприц в теплой воде и высушите его в недоступном для ребенка месте.

Лихорадка (жар) и боль:

Дозировка для детей зависит от возраста и массы тела ребенка. Максимальная суточная доза не должна превышать 30 мг/кг массы тела ребенка c интервалами между приемами препарата 6-8 часов. 

Дети в возрасте 3-6 месяцев (вес ребенка от 5 до 7,6 кг): по 2,5 мл (50 мг) до 3 раз в течение 24 часов, не более 7,5 мл (150 мг) в сутки.

Дети в возрасте 6-12 месяцев (вес ребенка 7,7 — 9 кг): по 2,5 мл (50 мг) до 3-4 раз в течение 24 часов, не более 10 мл (200 мг) в сутки. Дети в возрасте 1-3 года (вес ребенка 10 — 16 кг): по 5,0 мл (100 мг) до 3 раз в течение 24 часов, не более 15 мл (300 мг) в сутки.

Дети в возрасте 4-6 лет (вес ребенка 17 — 20 кг): по 7,5 мл (150 мг) до 3 раз в течение 24 часов, не более 22,5 мл (450 мг) в сутки.

Дети в возрасте 7-9 лет (вес ребенка 21 — 30 кг): по 10 мл (200 мг) до 3 раз в течение 24 часов, не более 30 мл (600 мг) в сутки.

Дети в возрасте 10-12 лет (вес ребенка 31 — 40 кг): по 15 мл (300 мг) до 3 раз в течение 24 часов, не более 45 мл (900 мг) в сутки.

Продолжительность лечения — не более 3 дней. Не превышайте указанную дозу. Если при приеме препарата в течение 24 часов (у детей в возрасте 3-5 месяцев) или в течение 3 дней (у детей в возрасте 6 месяцев и старше) симптомы сохраняются или усиливаются, необходимо прекратить лечение и обратиться к врачу.

Постиммунизационная лихорадка:

Детям в возрасте до 6 месяцев: по 2,5 мл (50 мг) препарата. При необходимости, еще 2,5 мл (50 мг) через 6 часов. Не применяйте более 5 мл (100 мг) в течение 24 часов.

 

Полная инструкция по медицинскому применению

Смотреть онлайн или скачать

 

---

¹ В зависимости от массы тела ребенка, предусмотренной инструкцией по применению препарата.

² Отпускная цена производителя снижена на 13% по данным ГРЛС от 30.09.2019 по сравнению с ценой, зарегистрированной за период 2011-2017, из расчета стоимости за 1 мл суспензии.

Выбор алгоритма ML.NET — ML.NET

• 06/05/2019
• Чтение занимает 4 мин

В этой статье

Для каждой задачи ML.NET существует несколько возможных алгоритмов обучения.For each ML.NET task, there are multiple training algorithms to choose from. Выбор конкретного алгоритма определяется проблемой, которую вы пытаетесь решить, характеристиками данных, а также доступными вам вычислительными ресурсами и ресурсами хранения.Which one to choose depends on the problem you are trying to solve, the characteristics of your data, and the compute and storage resources you have available. Важно отметить, что обучение модели машинного обучения — это итеративный процесс.It is important to note that training a machine learning model is an iterative process. Может потребоваться попробовать несколько алгоритмов, чтобы определить лучший из них.You might need to try multiple algorithms to find the one that works best.

Алгоритмы работают на базе признаков.Algorithms operate on features. Признаки — это числовые значения, вычисляемые на основе входных данных.Features are numerical values computed from your input data. Они являются оптимальным входными данными для алгоритмов машинного обучения.They are optimal inputs for machine learning algorithms. Вы преобразовываете необработанные входные данные в признаки, используя одно или несколько преобразований данных.You transform your raw input data into features using one or more data transforms. Например, текстовые данные преобразуются в набор из числа слов и числа сочетаний слов.For example, text data is transformed into a set of word counts and word combination counts. После извлечения признаков из необработанных данных с помощью преобразований данных они считаются определенными признаками.Once the features have been extracted from a raw data type using data transforms, they are referred to as featurized. Например, определенные признаки текста или определенные признаки данных изображения.For example, featurized text, or featurized image data.

Обучающий алгоритм = алгоритм + задачаTrainer = Algorithm + Task

Алгоритм — это математическое описание, используемое для создания модели.An algorithm is the math that executes to produce a model. Различные алгоритмы дают модели с разными характеристиками.Different algorithms produce models with different characteristics.

В ML.NET один алгоритм можно применить к различным задачам.With ML.NET, the same algorithm can be applied to different tasks. Например, стохастический двойной покоординатный подъем можно использовать для двоичной классификации, многоклассовой классификации и регрессии.For example, Stochastic Dual Coordinate Ascent can be used for Binary Classification, Multiclass Classification, and Regression. Различие заключается в интерпретации выходных данных алгоритма для сопоставления с задачей.The difference is in how the output of the algorithm is interpreted to match the task.

Для каждого сочетания алгоритма и задачи ML.NET предоставляет компонент, который выполняет алгоритм обучения и осуществляет интерпретацию.For each algorithm/task combination, ML.NET provides a component that executes the training algorithm and makes the interpretation. Такие компоненты называются обучающими алгоритмами.These components are called trainers. Например, SdcaRegressionTrainer использует алгоритм StochasticDualCoordinatedAscent, применяемый к задаче регрессии.For example, the SdcaRegressionTrainer uses the StochasticDualCoordinatedAscent algorithm applied to the Regression task.

Линейные алгоритмыLinear algorithms

Линейные алгоритмы создают модель, которая вычисляет оценки на базе линейного сочетания входных данных и набора весовых коэффициентов.Linear algorithms produce a model that calculates scores from a linear combination of the input data and a set of weights. Весовые коэффициенты — это параметры модели, оцениваемые во время обучения.The weights are parameters of the model estimated during training.

Линейные алгоритмы хорошо подходят для признаков, являющихся линейно сепарабельными.Linear algorithms work well for features that are linearly separable.

Перед обучением с помощью линейного алгоритма нужно нормализовать признаки.Before training with a linear algorithm, the features should be normalized. Это не позволяет одному признаку оказывать большее влияние на результат по сравнению с другими признаками.This prevents one feature from having more influence over the result than others.

В общем случае линейные алгоритмы являются масштабируемыми и быстрыми, а также не требуют больших затрат на обучение и прогнозирование.In general, linear algorithms are scalable, fast, cheap to train, and cheap to predict. Они масштабируются по количеству признаков и приблизительно по размеру набора данных для обучения.They scale by the number of features and approximately by the size of the training data set.

Линейные алгоритмы делают несколько проходов по данным для обучения.Linear algorithms make multiple passes over the training data. Если набор данных помещается в память, то добавление контрольной точки кэша в конвейер ML.NET перед добавлением обучающего алгоритма ускорит обучение.If your dataset fits into memory, then adding a cache checkpoint to your ML.NET pipeline before appending the trainer will make the training run faster.

Линейные обучающие алгоритмыLinear Trainers

Алгоритмы дерева принятия решенийDecision tree algorithms

Алгоритмы дерева принятия решений создают модель, которая содержит ряд решений: по сути, блок-схему для значений данных.Decision tree algorithms create a model that contains a series of decisions: effectively a flow chart through the data values.

Для использования этого типа алгоритма не требуются линейно масштабируемые признаки.Features do not need to be linearly separable to use this type of algorithm. Кроме того, признаки не нужно нормализовывать, так как отдельные значения в векторе признаков используются независимо в процессе принятия решений.And features do not need to be normalized, because the individual values in the feature vector are used independently in the decision process.

Алгоритмы дерева принятия решений обычно очень точны.Decision tree algorithms are generally very accurate.

За исключением обобщенных аддитивных моделей (GAM), модели дерева могут иметь недостаточную объясняемость, когда число признаков велико.Except for Generalized Additive Models (GAMs), tree models can lack explainability when the number of features is large.

Алгоритмы дерева принятия решений используют больше ресурсов и хуже масштабируются по сравнению с линейными алгоритмами.Decision tree algorithms take more resources and do not scale as well as linear ones do. Они хорошо подходят для наборов данных, помещающихся в память.They do perform well on datasets that can fit into memory.

Расширенные деревья принятия решений представляют собой ансамбль небольших деревьев, где каждое дерево оценивает входные данные и передает результат следующему дереву для уточнения оценки и т. д., то есть каждое следующее дерево улучшает результат предыдущего.Boosted decision trees are an ensemble of small trees where each tree scores the input data and passes the score onto the next tree to produce a better score, and so on, where each tree in the ensemble improves on the previous.

Обучающие алгоритмы деревьев принятия решенийDecision tree trainers

Факторизация матрицыMatrix factorization

СвойстваProperties	Обучающие алгоритмыTrainers
Лучше всего подходит для разреженных категориальных данных с большими наборами данных.Best for sparse categorical data, with large datasets	FieldAwareFactorizationMachineTrainer

Эти обучающие алгоритмы создают многоклассовый обучающий алгоритм из двоичного.These trainers create a multiclass trainer from a binary trainer. Используется с AveragedPerceptronTrainer, LbfgsLogisticRegressionBinaryTrainer, SymbolicSgdLogisticRegressionBinaryTrainer, LightGbmBinaryTrainer, FastTreeBinaryTrainer, FastForestBinaryTrainer, GamBinaryTrainer.Use with AveragedPerceptronTrainer, LbfgsLogisticRegressionBinaryTrainer, SymbolicSgdLogisticRegressionBinaryTrainer, LightGbmBinaryTrainer, FastTreeBinaryTrainer, FastForestBinaryTrainer, GamBinaryTrainer.

АлгоритмAlgorithm	СвойстваProperties	Обучающие алгоритмыTrainers
Один против всехOne versus all	Этот многоклассовый классификатор обучает один двоичный классификатор для каждого класса, который отличает этот класс от других.This multiclass classifier trains one binary classifier for each class, which distinguishes that class from all other classes. Масштабирование ограничено числом классов для классификации.Is limited in scale by the number of classes to categorize	OneVersusAllTrainer<BinaryClassificationTrainer>OneVersusAllTrainer<BinaryClassificationTrainer>
Попарное соединениеPairwise coupling	Этот многоклассовый классификатор обучает алгоритм двоичной классификации для каждой пары классов.This multiclass classifier trains a binary classification algorithm on each pair of classes. Масштабирование ограничено числом классов, так как требуется обучение для каждого сочетания из двух классов.Is limited in scale by the number of classes, as each combination of two classes must be trained.	PairwiseCouplingTrainer<BinaryClassificationTrainer>PairwiseCouplingTrainer<BinaryClassificationTrainer>

Метод k-среднихK-Means

СвойстваProperties	Обучающие алгоритмыTrainers
Используется для кластеризации.Use for clustering	KMeansTrainer

Анализ главных компонентовPrincipal component analysis

СвойстваProperties	Обучающие алгоритмыTrainers
Используется для обнаружения отклонений.Use for anomaly detection	RandomizedPcaTrainer

упрощенный алгоритм БайесаNaive Bayes

СвойстваProperties	Обучающие алгоритмыTrainers
Этот обучающий алгоритм многоклассовой классификации используется, когда признаки являются независимыми, а набор данных невелик.Use this multi-class classification trainer when the features are independent, and the training dataset is small.	NaiveBayesMulticlassTrainer

Базовый обучающий алгоритмPrior Trainer

СвойстваProperties	Обучающие алгоритмыTrainers
Этот обучающий алгоритм двоичной классификации задает базовый уровень производительности для других обучающих алгоритмов.Use this binary classification trainer to baseline the performance of other trainers. Для обеспечения эффективности метрики других обучающих алгоритмов должны быть лучше, чем у базового.To be effective, the metrics of the other trainers should be better than the prior trainer.	PriorTrainer

Детский Панадол – жаропонижающее и болеутоляющее

Любая мама начинает бить тревогу, когда у малыша поднимается температура. Это же симптом заболевания! Но нельзя забывать, что жар — это защитная реакция организма на действие вирусов, бактерий, токсинов и др. Растущий детский организм учится самостоятельно справляться с инфекцией. Если же столбик термометра поднялся выше 38^oС, температуру необходимо снижать. И тут на помощь придет Детский Панадол.

Детский Панадол (парацетамол) — жаропонижающее и болеутоляющее средство для детей^1,2.

Парацетамол, активное вещество Детского Панадола, вот уже 40 лет успешно применяется педиатрами всего мира для облегчения болей разного происхождения и снижения жара³. Парацетамол рекомендован Всемирной организацией здравоохранения для облегчения боли и снижения повышенной температуры при следующих состояниях⁴:

• Простудных заболеваниях;
• Гриппе и детских инфекционных заболеваниях, таких как ветряная оспа, краснуха, коклюш, корь, скарлатина и эпидемический паротит;
• Боли при среднем отите;
• Боли в горле;
• Боли при прорезывании зубов.

Более того, парацетамол:

• Рекомендован для снижения повышенной температуры тела у детей после вакцинации^1,2;
• Может применяться у детей в возрасте с 3 месяцев¹;
• Снижает температуру постепенно⁵;
• Не оказывает влияния на состояние слизистой желудочно-кишечного тракта и водно-солевой обмен^1,2.

Важно отметить, что Детский Панадол не содержит:

• Сахар;
• Спирт;
• Ибупрофен;
• Аспирин (ацетилсалициловую кислоту).

Существуют различные способы снижения повышенной температуры у ребенка, и многие мамы задаются вопросом — какое средство выбрать? Были проведены исследования, в ходе которых действие однократной дозы парацетамола и ибупрофена у детей в возрасте от 2 до 12 лет с острой болью в горле сравнивалось с действием эффекта плацебо. Через определенные промежутки времени дети оценивали интенсивность боли с помощью Визуальной аналоговой шкалы облегчения боли со смайлами. Родители и педиатры оценивали интенсивность боли и ее изменения. По оценкам, которые были даны детьми, парацетамол и ибупрофен оказывают практически идентичное действие, которое в то же время намного более значимо, чем действие плацебо⁶.

Также было проведено исследование по сравнению результата применения однократной дозы парацетамола (15 мг/кг) и ибупрофена (10 мг/кг) для снижения повышенной температуры у детей в возрасте от 3 месяцев до 12 лет. Исследование показало, что действие обоих препаратов в течение первых четырех часов практически идентично. По прошествии восьми часов оба препарата также продемонстрировали одинаковый результат.^6,7 При этом в рекомендованных дозах Детский Панадол, как правило, хорошо переносится^1,2.

Детский Панадол выпускается в двух лекарственных формах:

Детский Панадол (суспензия для приема внутрь, 120 мг / 5 мл, флакон 100 мл, с 3-го месяца жизни1)
Начинает действовать через 15-20 минут; Продолжительность действия — около 4 часов; Максимальная разовая доза — 15 мг/кг массы тела; Максимальная суточная доза — 60 мг/кг массы тела; Рекомендованную дозу можно давать ребенку каждые 4-6 часов, но не более 4 доз в течение 24 часов; Имеет приятный клубничный вкус и запах; Наличие мерного шприца и дозировочной таблицы обеспечивает точное и удобное измерение дозы препарата.
Детский Панадол (суппозитории ректальные, 125 мг, 250 мг, с 6-го месяца жизни2,8)
Начинают действовать через 1,5-2 часа; Продолжительность действия до 6 часов; Применяют по 1 свече 3-4 раза в сутки через каждые 4-6 часов; Не применять более 4 свечей в сутки.

Таблица дозировки Детского Панадола¹

Масса тела (кг)	Возраст	Доза
		Разовая		Максимальная суточная
		мл	мг	мл	мг
4,5 — 6	2 — 3 месяца	Только по предписанию врача
6 — 8	3 — 6 месяцев	4.0	96	16	384
8 — 10	6 — 12 месяцев	5.0	120	20	480
10 — 13	1 — 2 года	7.0	168	28	672
13 — 15	2 — 3 года	9.0	216	36	864
15 — 21	3 — 6 лет	10.0	240	40	960
21 — 29	6 — 9 лет	14.0	336	56	1344
29 — 42	9 — 12 лет	20.0	480	80	1920

Всегда следуйте инструкции по дозировке, указанной на упаковке; не превышайте указанной дозировки, кроме случаев увеличения дозы по назначению врача.
Инструкции по медицинскому применению (нажмите здесь).
Длительность применения без консультации врача — 3 дня.
При случайном превышении рекомендованной дозы следует немедленно обратиться к врачу.
При возникновении побочных эффектов прекратите прием препарата и немедленно обратитесь к врачу.

 

1.В соответствии с инструкцией по медицинскому применению лекарственного препарата Детский Панадол, в лекарственной форме суспензия для приема внутрь.
2.В соответствии с инструкцией по медицинскому применению лекарственного препарата Детский Панадол, в лекарственной форме суппозитории ректальные.
3.Cranswick N., Coghan D. Paracetamol efficacy and safety in children: the first 40 years. American Journal of Therapeutics. 2000:7; 135-141.
4.World Health Organization. The Selection and Use of Essential Medicines. Report of the WHO Expert Committee. 2005.
5.A.R.Temple et al. Dosing and Antipyretic Efficacy of Oral Acetaminophen in Children. Clin Ther. 2013.
6.Schachtel BP, Thoden WR. Clin Pharmacol Ther. 1993; 53:593-601.
7. Paracetamol in Paediatric Fever; objective and subjective findings from a randomized, blinded study. Curr Med Res Opin. 2007; 23:2205-2211; Walson PD, Galletta G, Chomilo F, et al. Comparison of miltidose ibuprofen and acetaminophen therapy in febrile children. AJDC. 1992; 146:626-632.
8.Использование суппозиториев целесообразно при тошноте, рвоте, срыгивании, затруднении глотания, а также в случае, когда ребенок отказывается от приема суспензии.

 

Mercedes ML обновился и сменил название

Теперь автомобиль носит имя GLE.

Mercedes-Benz обновил кроссовер ML, который после реорганизации марки смерил индекс на GLE.

В моторно-трансмиссионной гамме модели появилось сразу несколько изменений. Например, дизельные версии получили 9-ступенчатую автоматическую коробку передач 9G-TRONIC, а за дополнительную плату их можно оснастить блокировкой межосевого дифференциала и понижающей передачей.

У рестайлингового автомобиля, как и других свежих моделей Mercedes-Benz, станет сразу две модификации от заводского ателье AMG – GLE 63 и GLE 63 S. В движение обе модели будет приводить 5,5-литровый восьмицилиндровый двигатель с двойным наддувом. В первом случае его мощность составит 557 л.с., отдача S-версии будет достигать 585 л.с. Разгон от 0 км/ч до «сотни» составит 4,2 и 4,3 сек. соответственно. За дополнительную плату электронный ограничитель скорости может быть передвинут с 250 до 280 км/ч.

Кроме того, потенциальные покупатели модели смогут заказать и гибридную модификацию GLE 500e 4MATIC. В состав ее силовой установки войдут бензиновый трехлитровый твин-турбо шестицилиндровый двигатель мощностью 333 л.с., и 116-сильный электромотор с блоком литий-ионных аккумуляторов емкостью 8,8 киловатт-час. На электротяге автомобиль сможет проехать до 30 км со скоростью не более 130 км/ч. Средний расход топлива гибридной версии машины составляет 3,3 литра на 100 км пробега в смешанном цикле.

Внешне от дорестайлинговой машины с индексом ML новинка отличается видоизмененными передним и задним бамперами, иной решеткой радиатора, модернизированной светотехникой и новыми патрубками выхлопной системы. В салоне появится отдельно стоящий дисплей информационно-развлекательного комплекса, а также более качественные материалы и расширенная палитра цветов внутренней отделки.

Официальная премьера обновленного внедорожника Mercedes-Benz GLE состоится на международном автосалоне в Нью-Йорке уже на следующей неделе. Старт продаж новинки намечен на июль 2015 года.

Была ли статья полезной?

Дизайн решений. Создание опыта там, где ML / AI… | Карл Мохель | The Startup

Больше опыта использует машинное обучение и искусственный интеллект, чтобы помочь пользователям принимать решения по всем аспектам своей жизни. На сегодняшний день это часто считалось «хорошим». Тем не менее, неуместное использование машинного обучения и искусственного интеллекта может привести к плачевным последствиям — от выбора скучного фильма для просмотра до отказа от оборудования, имеющего неисправность. Необходимо тщательно продумать, как пользователи будут оценивать решение инструмента и включать его в свой собственный процесс принятия решений.

ACM Queue только что выпустила документ под названием «Эффекты сочетания машинного обучения и человеческого суждения», в котором исследователи проверяли эффективность того, чтобы люди решали дела с помощью аналитики.

В работе использованы данные и инструменты по оценке риска рецидивизма. Подобные аналитические инструменты можно использовать для принятия решений в бизнесе (оценка кредитного риска, состояния здоровья или о том, стоит ли приносить оборудование в магазин) или для потребителей (какие акции покупать, какое шоу смотреть).

Поскольку инструменты машинного обучения и искусственного интеллекта все чаще используются для алгоритмической оценки принятия решений, важно понимать, как алгоритмические оценки действуют как якоря, вызывающие когнитивные искажения.

Следующий отрывок из статьи о совместном принятии решений человеком и компьютером суммирует относительные преимущества принятия решений человеком по сравнению с компьютером.

Компьютерные алгоритмы оптимизации могут учитывать только те поддающиеся количественной оценке переменные, которые были определены на этапах проектирования и считались критическими.Напротив, люди могут индуктивно рассуждать и генерировать концептуальные представления, основанные как на абстрактной, так и на фактической информации, таким образом объединяя качественную и количественную информацию. Хотя люди не могут интегрировать информацию так же быстро, как компьютер, и иногда подвержены ошибочному принятию решений из-за предвзятых эвристик, таких как привязка и новизна (Tversky & Kahneman, 1974), их способность использовать индуктивные рассуждения и эффективные эвристики, такие как ограниченные рациональность (Simon et al., 1986) и быстрое экономное принятие решений (Gigerenzer & Todd, 1999) может компенсировать присущие алгоритмам оптимизации ограничения. — Каммингс.

При проектировании мы хотим предоставить возможности, которые расширят возможности пользователя для участия в процессе принятия решений — индуктивное рассуждение и концептуальное представление — при минимизации их предубеждений, одновременно сводя к минимуму предвзятость инструмента. Нам необходимо уменьшить предвзятость, которую создает инструмент, отчасти из-за того, что он не принимает во внимание переменные, выходящие за рамки его дизайна.

Документ об очереди ACM дает представление о том, как пользователь рассматривает вводимые инструменты принятия решений. Эти «категории» идей можно использовать, чтобы понять, какое влияние или предвзятость оказывает инструмент.

[Исследования] в психологии подразумевают, что алгоритмические прогнозы могут влиять на решения людей посредством тонкого когнитивного искажения, известного как эффект привязки : когда люди ассимилируют свои оценки с ранее рассмотренным стандартом. — Ваккаро.

Если мы разделим процесс принятия решения пользователем на Исходная мысль , Соображения , используемые для принятия решения, и фактическое действие Решение , мы сможем посмотреть, как инструменты принятия решений влияют на решение пользователя.

Сильно полагаю — Пользователь считает, что инструмент правильный. Возможно, они не верят своим аргументам или не полностью оценивают решения.

Deference — аналогично Rely Пользователь сильно доверяет инструменту. Они могут начать с беспристрастной первоначальной мысли, но полагаться на систему, когда взвешивают свои соображения и поддерживают свое решение.

Начальная точка — Когда пользователь использует ввод инструмента в качестве отправной точки, его первоначальная мысль окрашена предвзятостью инструмента, и его собственные соображения могут быть сведены к минимуму.

Переломный момент — Когда пользователь не уверен в своем решении, он использует инструмент, чтобы выбрать, в каком направлении двигаться. Их первоначальные мысли и соображения могут быть беспристрастными, но последнее слово остается за инструментом.

Директива — Пользователь может иметь неокрашенную первоначальную мысль, но рассматривает вводные данные инструмента и использует их в качестве ориентира, что ставит ограждения, подталкивающие пользователя к его решению.

Проверка — Пользователь начинает с беспристрастной первоначальной мысли и соображений, но когда он принимает решение, он сверяет его с инструментом.Если инструмент не согласен, они проводят переоценку. Такая переоценка придает решению инструмента дополнительный вес.

Фактор — Насколько это возможно, решение об использовании инструментов — это просто еще один фактор, который учитывает пользователь, не имеющий большего или меньшего веса, чем другие вещи, которые пользователь считает.

Игнорировать — Пользователь не учитывает инструмент на какой-либо части своего процесса.

При проектировании важно исследовать и понимать, к какому пути предпочтут пользователи, принимая во внимание результаты системы принятия решений.В зависимости от того, насколько серьезно они будут рассматривать вводные данные инструмента, вы захотите настроить способность пользователя предпринимать действия в зависимости от принятого решения.

Рассмотрим примеры — рецидив, оценка кредитного риска, медицинское состояние или необходимость приносить оборудование в магазин, решение, какие акции покупать, какое шоу смотреть —

• Важны ли действия, которые пользователь предпримет — с юридической, финансовой точки зрения , лично?
• Решение принимается в стрессовой ситуации?
• Насколько важно, если решение пользователя противоречит системному?
• Насколько важно для пользователя беспристрастное рассмотрение?
• Является ли инструмент принятия решений более верным, чем человек?
• Является ли инструмент более правильным при определенных обстоятельствах?
• Каковы последствия того, что система дает ложноположительный или ложноотрицательный результат, и пользователь верит в это или полагается на это?
• Важно ли, чтобы пользователь понимал подробности ситуации, которые инструмент не принимает во внимание ?

Что такое машинное обучение — ML — и почему оно важно?

Как работает машинное обучение?

Машинное обучение состоит из трех частей:

• Вычислительный алгоритм, лежащий в основе выполнения определений.
• Переменные и особенности, которые принимают решение.
• Базовые знания, ответ на которые известен, позволяющий (обучает) систему учиться.

Изначально в модель загружаются данные о параметрах, для которых известен ответ. Затем алгоритм запускается, и вносятся корректировки до тех пор, пока результат (обучение) алгоритма не согласуется с известным ответом. На этом этапе вводятся все большие объемы данных, чтобы помочь системе изучить и обработать более высокие вычислительные решения.

Почему машинное обучение важно?

Данные — это кровь всего бизнеса. Решения, основанные на данных, все больше определяют разницу между тем, чтобы идти в ногу с конкурентами или еще больше отставать. Машинное обучение может быть ключом к раскрытию ценности корпоративных данных и данных о клиентах и ​​принятию решений, которые позволяют компании опережать конкурентов.

Примеры использования машинного обучения

Машинное обучение применяется во всех отраслях промышленности, включая производство, розничную торговлю, здравоохранение и биологические науки, путешествия и гостиничный бизнес, финансовые услуги, а также энергетику, сырье и коммунальные услуги.Примеры использования:

• Производство. Профилактическое обслуживание и мониторинг состояния
• Розничная торговля. Апселлинг и кросс-канальный маркетинг
• Здравоохранение и науки о жизни. Выявление болезни и удовлетворение рисков
• Путешествия и гостеприимство. Динамическое ценообразование
• Финансовые услуги. Аналитика рисков и регулирование
• Энергия. Оптимизация спроса и предложения энергии

13 технологических лидеров разделяют отрасли, которые могут получить большие выгоды от ML

getty

Машинное обучение, важное подмножество искусственного интеллекта, позволяет компьютерам учиться на основе анализа данных.Хотя ожидается, что технология машинного обучения будет играть значительную роль в будущем для многих видов бизнеса, она может оказать более значительное влияние на одни отрасли, чем на другие.

Ниже 13 членов технологического совета Forbes рассказывают, какие отрасли, по их мнению, больше всего страдают от машинного обучения и почему. Следите за этими отраслями и за дальнейшей интеграцией ИИ и машинного обучения в предстоящие годы.

1. Реклама

Практически все алгоритмы машинного обучения зависят от огромных объемов данных.Единственная отрасль, которая собирает данные почти обо всех наших взаимодействиях с Интернетом, — это реклама. Кроме того, острая конкуренция в этой области создает спрос на все более совершенные алгоритмы. Некоторые компании могут предсказать, что мы хотим купить, еще до того, как мы это узнаем. — Роберт Краевски, Ideamotive

.

2. Жилищное строительство

Жилищное строительство — это прежде всего возможность воспользоваться преимуществами массового ИИ / машинного обучения. Рассмотрим процесс строительства жилья — процесс выбора интерьеров, процесс ремонта, выбор вариантов и интеллектуальные технологии.С их помощью создается множество данных, которые можно использовать для принятия более разумных решений и приносить пользу отрасли, поскольку мы применяем расширенную аналитику с использованием ИИ. — Судип Шехават, Interior Logic Group

3. Безопасность кредитной карты

Поиск мошеннических схем в транзакциях по кредитным картам — это область, в которой ML может иметь огромное влияние, потому что основная проблема заключается в просеивании большого количества данных. Такие области, как медицина, не такие. Обратные стороны ошибочного диагноза в любом из направлений серьезны.Важно сочетать машинное обучение с проблемами там, где это уместно, а не просто предполагать, что машины затмят нас во всех областях — а они — нет. — Майк Ллойд, RedSeal

4. Производство

Машинное обучение окажет наибольшее влияние на производство, особенно в том, что касается укрепления глобальной цепочки поставок. Массовая нехватка средств индивидуальной защиты, дезинфицирующих средств и туалетной бумаги свидетельствует о необходимости ускоренной цифровой трансформации, поскольку широкое использование машинного обучения помогает предприятиям, основанным на данных, улучшить производственные операции от первой концепции до конечной поставки.- Рам Чакраварти, BMC Software

5. Банковское дело и финансы

Глобальная миграция приложений и репозиториев контента в облако продолжается и изменит способ индексации данных и контента поисковыми системами предприятия. Это позволит использовать большие данные и искусственный интеллект благодаря обработке по запросу и оптимизации затрат на хранение. Аппетит искусственного интеллекта к контенту и данным о поведении пользователей будет расти, что приведет к созданию целого круга улучшений взаимодействия с пользователем, особенно в банковском деле и финансах. — Александр Бильгер, Sinequa

6.Здравоохранение

Поскольку электронные медицинские карты пациентов становятся универсальными, прогнозная аналитика машинного обучения может использоваться для обнаружения и предотвращения потенциальных проблем со здоровьем до того, как эти проблемы действительно возникнут. Лучшее оборудование для ИТ, представленное на рынке, уже делает это, чтобы исключить простои, и мы должны делать это более широко, чтобы помочь людям избежать проблем со здоровьем. — Кен Стейнхардт, Infinidat

---

Forbes Technology Council — это сообщество ИТ-директоров, технических директоров и руководителей технологических компаний мирового уровня, в которое допускаются только приглашения. Могу ли я соответствовать требованиям?

---

7. Потребительские товары

Потребительские товары по-прежнему подвержены спросу в режиме реального времени, поэтому любые вложения в улучшения качества или распространения с помощью машинного обучения будут быстро окупаться. Неисправные продукты будут обнаружены во время производства, а прогнозируемое распределение приведет к сокращению времени ожидания доставки и увеличению количества товаров в розничной торговле, что приведет к более высокой степени удовлетворенности клиентов. — Люк Уоллес, Bottle Rocket

9.Гуманитарная помощь

Гуманитарные некоммерческие организации могут получить невероятное представление о своих задачах с помощью машинного обучения. Машинное обучение способно произвести революцию в способах работы некоммерческих организаций, будь то путем выявления беженцев из группы риска или решений для срочных проблем. — Тал Франкфурт, Cloud for Good

10. Страхование

Страховые компании в полной мере воспользуются машинным обучением, чтобы точно настроить свои расчеты рисков, чтобы всегда быть впереди — они уже делают это.Я не могу сказать, пойдет ли это на пользу потребителю, пока все страховые компании не перейдут на машинное обучение и им снова не придется конкурировать по цене. — Вацлав Винкалек, Future Infinitive

11. Электронная коммерция

Электронная коммерция имеет огромный потенциал для роста с помощью технологий машинного обучения. Когда электронная коммерция выходит на улицу, планы идут наперекосяк. Приложения машинного обучения могут предотвратить задержки и гарантировать, что пакеты, заказанные через Интернет, дойдут до места назначения вовремя, просеивая большие данные и комбинации почтовых индексов, размеров пакетов, времени суток, загруженности и даже погоды.- Ади Экштейн, Amaryllis Payment Solutions

12. Контактные центры

Контакт-центры в настоящее время лидируют во внедрении машинного обучения. Адаптация к Covid-19 была особенно важна для организаций, работающих с клиентами, которым необходимо найти автоматизированные способы взаимодействия с клиентами. Искусственный интеллект может помочь агентам-людям справляться с увеличивающимся трафиком, одновременно предоставляя аналитические данные, чтобы обеспечить непрерывную персонализацию обслуживания клиентов.- Мартин Тейлор, Content Guru

13. Копирайтинг

Секторы, требующие обширного копирайтинга, такие как финансовые услуги, фармацевтика и электронная коммерция, больше всего пострадают от ML. Со всеми достижениями в понимании естественного языка, генерации естественного языка и обработки естественного языка логично перейти к следующему важному этапу, в котором расширение человеческого творчества с помощью программного обеспечения является обязательным. — Роберт Вайсграбер, AX Semantics

.

На пути к проектированию, ориентированному на человека для фреймворков машинного обучения

Автор: Кэрри Дж.Цай, старший научный сотрудник Google Research, и Филип Дж. Гуо, доцент, Калифорнийский университет в Сан-Диего

. Поскольку машинное обучение (ML) все больше влияет на различные заинтересованные стороны и социальные группы, оно стало необходимым для более широкого круга разработчиков — даже тех, кто не имеет формального образования. Обучение машинному обучению — чтобы иметь возможность адаптировать и применять машинное обучение к своим проблемам. В последние годы было предпринято множество попыток снизить барьер для машинного обучения за счет абстрагирования сложного поведения модели в высокоуровневые API.Например, Google разрабатывает TensorFlow.js, фреймворк с открытым исходным кодом, который позволяет разработчикам писать код машинного обучения на JavaScript для запуска непосредственно в веб-браузерах. Несмотря на обилие инженерных работ по улучшению API, мало что известно о том, что на самом деле нужно разработчикам программного обеспечения, не относящегося к машинному обучению, для успешного внедрения машинного обучения в свою повседневную работу. В частности, с чем они борются, пробуя современные фреймворки машинного обучения, и что они хотят от этих фреймворков?

В статье «Разработчики программного обеспечения изучают машинное обучение: мотивации, препятствия и желания», получившей награду за лучшую работу на конференции IEEE по визуальным языкам и человеко-ориентированным вычислениям (VL / HCC), мы делимся нашим исследованием по этим вопросам и сообщаем о результатах масштабного опроса 645 человек, использовавших TensorFlow.js. Подавляющее большинство респондентов были разработчиками программного обеспечения или веб-разработчиками, которые были новичками в машинном обучении и обычно не использовали машинное обучение как часть своей основной работы. Мы изучили препятствия, с которыми сталкиваются разработчики при использовании фреймворков машинного обучения, и изучили функции и инструменты, которые, по их мнению, лучше всего помогут им внедрить эти фреймворки в свои рабочие процессы программирования.

С чем больше всего борются разработчики при использовании фреймворков машинного обучения?
Интересно, что наиболее распространенной проблемой, о которой сообщали разработчики, было не отсутствие четкого API, а, скорее, отсутствие у них собственного понимания концептуального понимания ML , что мешало им успешно использовать фреймворки ML.Эти препятствия варьировались от начальных этапов выбора хорошей проблемы, для которой они могли бы применить TensorFlow.js (например, респонденты опроса сообщили, что не знают «к чему применять ML, где ML успешен, где это отстой» ), до создания архитектура нейронной сети (например, «сколько единиц [нужно] мне нужно вставить при добавлении слоев в модель?» ) и знание того, как устанавливать и настраивать параметры во время обучения модели (например, «решая, какие оптимизаторы , функции потерь использовать »).Без концептуального понимания того, как различные параметры влияют на результаты, разработчики часто чувствовали себя подавленными, казалось бы, бесконечным пространством параметров для настройки при отладке моделей машинного обучения.

Без достаточной концептуальной поддержки разработчикам также было трудно перенести уроки, извлеченные из руководств по API «привет, мир», на свои собственные реальные проблемы. Хотя руководства по API предоставляют синтаксис для реализации конкретных моделей (например, классификации цифр MNIST), они обычно не предоставляют базовых концептуальных каркасов, необходимых для обобщения за пределами этой конкретной проблемы.

Разработчики часто связывают эти проблемы с отсутствием опыта в продвинутой математике. По иронии судьбы, несмотря на обилие неспециалистов, возящихся с фреймворками машинного обучения в настоящее время, многие считали, что фреймворки машинного обучения предназначены для специалистов с повышенным уровнем подготовки в области линейной алгебры и вычислений и, следовательно, не предназначены для общих разработчиков программного обеспечения или менеджеров по продуктам. Такое подобие синдрома самозванца может быть вызвано преобладанием эзотерической математической терминологии в документации API, которая может непреднамеренно создать впечатление, что высшая математическая степень необходима даже для практической интеграции ML в программные проекты.Хотя обучение математике действительно полезно, способность понимать и применять практические концепции (например, скорость обучения модели) к реальным задачам не требует углубленного математического образования.

Чего хотят разработчики от фреймворков машинного обучения?
Разработчики, ответившие на наш опрос, хотели, чтобы фреймворки машинного обучения научили их не только тому, как использовать API, но и невысказанным идиомам, которые помогли бы им эффективно применять фреймворк к их собственным проблемам.

Готовые модели с явной поддержкой модификации
Распространенным желанием было получить доступ к библиотекам канонических моделей машинного обучения, чтобы они могли изменять существующий шаблон, а не создавать новые с нуля.В настоящее время предварительно обученные модели становятся все более доступными на многих платформах машинного обучения, включая TensorFlow.js. Однако в их нынешнем виде эти модели не обеспечивают явной поддержки потребления новичками. Например, в нашем опросе разработчики сообщили о существенных препятствиях при переносе и изменении существующих примеров моделей для их собственных сценариев использования. Таким образом, предоставление готовых моделей машинного обучения также должно сопровождаться явной поддержкой модификации и .

Синтезировать лучшие практики машинного обучения в своевременные подсказки
Разработчики также хотели, чтобы фреймворки могли предоставлять передовые методы машинного обучения, т.е.е., практические советы и приемы, которые они могли бы использовать при проектировании или отладке моделей. Хотя эксперты по машинному обучению могут овладеть эвристикой и перейти к стратегиям через годы упорных проб и ошибок, просто накладные расходы на принятие решения о том, «какой параметр мне попробовать настроить в первую очередь?» может быть ошеломляющим для разработчиков, не являющихся экспертами по машинному обучению. Чтобы помочь сузить это широкое пространство возможностей принятия решений, фреймворки машинного обучения могут встраивать советы по передовым методам непосредственно в рабочий процесс программирования. В настоящее время визуализации, такие как TensorBoard и tfjs-vis, позволяют увидеть, что происходит внутри их моделей.

Связывание их с своевременными стратегическими указателями, такими как адаптация предварительно обученной модели или построение ее с нуля, или диагностические проверки, такие как практические советы по «снижению скорости обучения», если модель не сходится, может помочь пользователям приобрести и использовать практические стратегии. Эти советы могут служить промежуточным звеном, помогающим демистифицировать математическую теорию, лежащую в основе ML, в удобные для разработчиков термины.

Поддержка обучения на практике
Наконец, несмотря на то, что фреймворки машинного обучения не являются традиционными платформами обучения, разработчики программного обеспечения действительно рассматривают их как легкие средства обучения на практике.Например, один респондент оценил, когда концептуальная поддержка была тесно вплетена в структуру, а не являлась отдельным ресурсом: «… небольшие демонстрации кода, которые вы можете редактировать и запускать прямо здесь. Действительно помогает базовому пониманию ». Другой объяснил, что «Я предпочитаю учиться на практике, поэтому я хотел бы видеть больше руководств, примеров» , встроенных в фреймворки машинного обучения. Некоторым было трудно пройти формальный онлайн-курс, и они предпочли бы учиться небольшими частями путем практической работы: «Из-за остальной жизни мне приходится умещать обучение в небольшие 5-15-минутные блоки.”

Учитывая это желание учиться на практике, фреймворкам машинного обучения может потребоваться более четкое различие между спектром ресурсов, нацеленных на разные уровни знаний. Хотя во многих фреймворках уже есть учебники «привет, мир», чтобы правильно установить ожидания, эти фреймворки могут более четко различать адаптацию API (специфичную для синтаксиса) и адаптацию ML (концептуальную).

Взгляд в будущее
В конечном счете, поскольку границы машинного обучения все еще развиваются, предоставление практических, концептуальных советов для разработчиков программного обеспечения и создание общего хранилища лучших практик, курируемых сообществом, могут принести пользу как экспертам в области машинного обучения, так и новичкам.Будем надеяться, что результаты этих исследований проложат путь к более ориентированным на пользователя проектам будущих фреймворков машинного обучения.

Благодарности
Эта работа была бы невозможна без Янника Ассогба, Сандипа Гупты, Лорен Ханна-Мерфи, Майкла Терри, Энн Юан, Нихила Тората, Дэниела Смилкова, Мартина Ваттенберга, Фернанды Виегас и членов PAIR и TensorFlow .js.

Бывший журналист-расследователь канала FOX 2 М.Л. Элрик баллотируется в городской совет Детройта

Репортер М.Л. Элрик рассказывает о сюжете в городском совете Детройта

FOX 2 узнал, что удостоенный наград репортер-расследователь хочет попасть в городской совет Детройта.

FOX 2 — Элрик заработал себе репутацию человека, привлекающего к ответственности городских властей, и его следующая задача будет во многом такой же, но не как журналист.

FOX 2 узнал, что отмеченный наградами репортер-расследователь покидает Detroit Free Press в поисках места в городском совете Детройта.

«Я не считаю это бегством против кого-либо, я считаю, что это бегство ради чего-то», — сказал Элрик.

Элрик ранее работал в FOX 2, а в последнее время — в Free Press.Но он говорит, что готов к новой роли, заполняя официальные документы комитета кандидатов, чтобы баллотироваться в городской совет.

М.Л. Элрик в горячем разговоре с адвокатом Майком Ратай.

«Я чувствую, что сделал все, что мог, как индивидуальный репортер, поэтому я рассматривал другие возможности сделать что-то большее, чем я сам», — сказал он.

Элрик — лауреат Пулитцеровской премии журналист, входивший в команду Free Press, которая раскрывала скандалы, приведшие к отставке бывшего мэра Кваме Килпатрика с должности и осуждению за уголовное преступление.

С тех пор, как Элрик вернулся в город два десятилетия назад — он говорит, разоблачает ли он выборных должностных лиц, работает в школьных комиссиях, тренирует или стригет газоны в заброшенных домах — его внимание было сосредоточено на обслуживании Детройта.

М.Л. Элрик преследует политика.

Желая большего, Элрик говорит, что возможность представилась.

«Когда я решил, что иду в другом направлении, оказалось, что есть небольшое выходное пособие, и это также может помочь некоторым людям, которые только что пришли в Free Press, остаться в Free Press, в этом отношении — все звезды сошлись », — сказал он.«Но это абсолютно не та ситуация, когда Элрику нужна работа».

После того, как он разместил свою последнюю историю в газете, Элрик рассказал нам, что планирует сосредоточить свое внимание на жителях Детройта, узнавая об изменениях, которые люди хотят видеть в городе, и воплощать их желания в жизнь.

М.Л. Элрик работает с телефонами.

В случае своего избрания Элрик надеется, что он будет привлечен к ответственности, как и политики, которых он освещал на протяжении многих лет.

«Если это произойдет, люди должны быть уверены, что это не очередной цыпленок в курятнике», — сказал он.«Это сторожевой пес, идущий в курятник и преследующий лис.

« И, честно говоря, если я теряю фокус или перехожу черту, кто-то должен указать на это ». наблюдает за политической кампанией в городском совете Детройта.

Элрик, который живет в Ист-Виллидж Детройта, будет бороться за место в 4-м окружном совете, которое в настоящее время занимает Андре Спайви.

Искусственный интеллект и машинное обучение — Cisco

Что в данном контексте означает «обучение»? «Обучение» означает способность обучать машинное обучение (МО) (математическое). модель, способная понимать или моделировать поведение сложной системы, заданного KPI или переменной.

«Почему машинное обучение (ML)» — справедливый вопрос. Алгоритмы машинного обучения, безусловно, очень мощные, но у них также есть репутация сложности в разработке, настройке и адаптации к различным ситуациям (такая способность известна как надежность), а иногда были известны результаты, которые может быть трудно интерпретировать (сложная тема, выходящая за рамки этого вводного технического документа).Алгоритмы машинного обучения превосходят все существующие (традиционные) подходы в некоторых областях (например, распознавание изображений), тогда как в других обстоятельствах общие преимущества могут не оправдывать дополнительных затрат и сложности.

Благодаря многолетнему опыту построения крупнейших и наиболее продвинутых сетей в мире, а также алгоритму глубокого машинного обучения. Благодаря опыту, накопленному за последнее десятилетие и ориентированному на сетевые проблемы, Cisco уникально способна предоставить Cisco AI Решение сетевой аналитики, решение, которое было разработано с использованием самых передовых и высокоразвитых технологий машинного обучения, для решения проблем, в которых ML обеспечит неоспоримое преимущество перед существующими технологиями и подходами.

Например, модель (и) ML может использоваться для прогнозирования нижних и верхних границ для данного KPI (присоединение / роуминг раз) по сотням переменных (иногда называемых регрессией). KPI выходят за рамки предусмотренного прогноза по модели машинного обучения будет считаться «ненормальным» для этой уникальной задействованной сети и, следовательно, будет кандидатом на повышение сигнал тревоги (то есть сигнал тревоги, основанный на изученной границе, а не на статическом значении).

Например, на рисунке 3 показан прогнозируемый «диапазон» (показанный зеленым) нормальных значений для процента неудачных сеансов подключения. Как мы видим, в какой-то момент процент неудачных онбординговых сессий (синяя линия) стал ненормальным (выходящим за пределы допустимого диапазона). зеленая полоса) с учетом ряда задействованных сетевых переменных, анализируемых используемым алгоритмом машинного обучения. Этот отход от нормальное или ненормальное поведение для этой сети обозначается красным участком временной шкалы на показанной диаграмме.

Рисунок 3. Прогнозируемый диапазон нормальных значений процента неудачных сеансов адаптации.

Обратите внимание, что модели ML также могут использоваться для других задач, таких как классификация (алгоритм классификации может, например, попробуйте распознать вредоносное ПО или другой нежелательный сетевой контент или использовать). В еще одном примере модель машинного обучения может использоваться для прогнозирования конкретное событие, например выход из строя сетевого оборудования.

Второй набор алгоритмов машинного обучения затем используется для устранения первопричин проблем, которые могут наблюдаться (обратите внимание, что при попытке определение первопричины, очень часто возникает путаница между корреляцией и причинно-следственной связью, которые отличаются друг от друга но часто может показаться, что они связаны до того, как будет проведен более глубокий анализ данных). В некоторых случаях алгоритм машинного обучения может быть способен обнаруживать аномалии со связанной первопричиной, тогда как в других ситуациях может использоваться более одного алгоритма машинного обучения. в сочетании с обнаружением аномалии для выявления первопричины.

Ссылаясь на предыдущий пример, основная причина аномального процента неудачных сеансов подключения на самом деле заключалась в следующем: проблема тайм-аута DHCP, как показано на рисунке 4. В этом случае основная причина была автоматически и быстро определена Cisco Платформа AI Network Analytics — заключение, на которое администратору сети или оператору, возможно, потребовалось много часов после ручная корреляция всех возможных переменных.

Рисунок 4. Определение основной причины проблемы

И последнее, но не менее важное: платформа Cisco AI Network Analytics способна обучаться релевантности (RL). Благодаря простой обратной связи с пользователями Платформа Cisco AI Networks Analytics корректирует актуальность наблюдаемых аномалий, о которых сообщается администратору сети. сам («настраивается автоматически»), чтобы «выявить аномалии» (то есть привлечь внимание пользователя), которые наиболее интересны пользователю.

Рассмотрим вариант использования, когда система пытается предсказать отказ сетевого оборудования: это ситуация, когда есть наземная правда (оборудование действительно вышло из строя (или нет)). Таким образом, точность прогноза легко измерить. Напротив, при возникновении аномалии в беспроводной сети, аномалия может считаться актуальной для данного пользователя и неуместной. другим пользователем (нет достоверной информации), что делает понятие точности в данном случае субъективным.

Стоит обсудить критическую тему актуальности. Обнаружение аномалий (AD) относится к способности системы обнаруживать аномалии, где аномалия является выбросом. Иными словами, событие можно (правильно, математически) считать настоящей аномалией. даже если пользователь может не посчитать этот факт значимым с точки зрения пользователя или сети. Следовательно, в отличие от проблем С точки зрения правды, понятие точности системы не имеет особого смысла.

Например, в случае когнитивной аналитики определение того, что точка доступа предлагает значительно меньшую пропускную способность для данного класс устройства в обычное время суток в сложной сети (без какой-либо явной и ручной настройки) чрезвычайно сложно, используя классические подходы. Поиск шаблона для прогнозирования фактического взаимодействия с пользователем видеозвонка с учетом учитывать характер приложения, параметры видеокодека, состояние сети (скорость передачи данных, RF и т. д.)), электрический ток наблюдаемая нагрузка на сеть, и достигнутое место назначения — если упомянуть несколько параметров — просто невозможно с помощью существующие так называемые системы, основанные на правилах. Напротив, машинное обучение, использующее интеллектуальные алгоритмы и мощь больших данных, может успешно справиться с такими задачами.

Еще один пример, в котором ML обеспечивает высокую ценность, относится к обнаружению «тонких» изменений во времени, которые после достаточного время прошло, может стать настоящей аномалией.В этом случае используются алгоритмы для определения того, что точка доступа (AP) предоставляет пропускная способность, которая медленно, но верно снижается со временем по сравнению с другими точками доступа в сети, предупреждая администратора сети чтобы можно было предпринять корректирующие действия — возможно, до того, как какой-либо конечный пользователь действительно заметит проблему!

Это проиллюстрировано на Рисунке 5, где такой параметр отслеживается в течение нескольких недель и месяцев, а отклонение от «Нормальная» работа AP выделяется как сама по себе, так и по сравнению с другими равноправными AP.На этой диаграмме каждый пузырек представляет точку доступа, относительный размер пузырьков указывает количество клиентов, обслуживаемых этой точкой доступа, а текущая линия в разные недели отслеживает прогресс и отклонения точки доступа с течением времени, что позволяет сетевому администратору легко определять проблема и определить как воздействие, так и серьезность с одного взгляда.

Рис. 5. Использование машинного обучения для обнаружения незначительной деградации с течением времени

Какой алгоритм машинного обучения вы используете?

Это демонстрирует мощь машинного обучения в действии: огромное количество данных сводится к четкому набору идей, на основе которых можно предпринять действия. результаты могут быть получены независимо от статических пороговых значений, которые могут изменяться и изменяются от одного развертывания сети к другому.

Это, без сомнения, очень частый вопрос. К сожалению, ни один алгоритм машинного обучения не может решить все (или даже большинство) варианты использования (этот факт называется теоремой машинного обучения «Нет бесплатного обеда»). Эффективные подходы к машинному обучению основаны на наборе алгоритмов машинного обучения. работать вместе для достижения желаемого результата. Cisco AI Network Analytics — это обучающая платформа ML , в которой используется набор алгоритмов машинного обучения, ориентированных на предоставление ключевых идей и результатов, которые невозможно получить другими способами.

Cisco AI Network Analytics фокусируется на тех случаях, когда подход машинного обучения предлагает единственный жизнеспособный ответ и где существующие методы терпеть неудачу; в частности, проблемные пространства большой размерности, в которых шаблоны необходимо понимать и изучать с течением времени, используя огромные наборы данных, в которых машинное обучение оказалось чрезвычайно эффективным. Например, в случае когнитивной аналитики определение что точка доступа предлагает значительно меньшую пропускную способность для данного класса устройств с учетом определенного набора параметров, в сложной сети (без какой-либо явной и ручной настройки) чрезвычайно сложно с классическими подходами, основанными на порогах. Используя возможности машинного обучения, можно быстро получить такие идеи и результаты.

Несколько слов о роли платформы данных

В мире машинного обучения данные в конечном итоге более важны, чем алгоритм. Действительно, объем платформы данных, использованный для Подача алгоритма машинного обучения является сильным фактором, влияющим на общую эффективность решения.Однако сам объем данных недостаточно; разнообразие также имеет решающее значение. Трафик и характеристики сети сильно различаются между сетями, и иногда даже между областями данной сети. Нельзя ожидать, что модель машинного обучения будет работать при прогнозировании данных, которых у нее нет. был обучен. Таким образом, крайне важно создать платформу данных с большим разнообразием.

И последнее, но не менее важное, это качество данных.Парадигма, в соответствии с которой модели (например, глубокая нейронная сеть) могут питаться с «бесконечными» входными переменными использование некоторой формы автоматического выбора и фильтрации далеко не доказано для большинства случаев использования. случаи. Кормление моделей с шумом неизбежно приводит к случайному выходу. Решение Cisco AI Network Analytics использует методы автоматического обеспечения качества данных.

Выбор небольшого количества значимых аномалий: создание системы машинного обучения, способной вызывать аномалии, — не самая сложная задача.Многие приложения для обнаружения аномалий (AD) были разработаны за последние два десятилетия (статистическое отклонение, процентильная регрессия, и автокодировщики, и это лишь некоторые из них). Тем не менее, появление большого количества аномалий может сделать систему непригодной для использования. сетевой оператор. Количество выявленных аномалий должно быть ограниченным и очень актуальным. Cisco AI Analytics использует несколько передовые методы для достижения этой цели, сочетающие подход машинного обучения с 35-летним глубоким опытом Cisco в предметной области. в сети.

MLlib: Основное руководство — Документация Spark 3.1.1

MLlib — это библиотека машинного обучения (ML) Spark. Его цель — сделать практическое машинное обучение масштабируемым и простым. На высоком уровне он предоставляет такие инструменты, как:

• ML Алгоритмы: общие алгоритмы обучения, такие как классификация, регрессия, кластеризация и совместная фильтрация
• Изменение функций: извлечение, преобразование, уменьшение размерности и выбор
• Pipelines: инструменты для создания, оценки и настройки ML Pipelines
• Постоянство: сохранение и загрузка алгоритмов, моделей и конвейеров
• Утилиты: линейная алгебра, статистика, обработка данных и др.

API на основе RDD MLlib теперь находится в режиме обслуживания.

Начиная с Spark 2.0, API на основе RDD в пакете spark.mllib перешли в режим обслуживания. Основным API машинного обучения для Spark теперь является API на основе DataFrame в пакете spark.ml .

Каковы последствия?

• MLlib по-прежнему будет поддерживать API на основе RDD в spark.mllib с исправлениями ошибок.
• MLlib не будет добавлять новые функции в API на основе RDD.
• В выпусках Spark 2.x MLlib добавит функции в API на основе DataFrames для достижения паритета функций с API на основе RDD.

Почему MLlib переключается на API на основе DataFrame?

• DataFrames предоставляют более удобный API, чем RDD. Многие преимущества DataFrames включают источники данных Spark, запросы SQL / DataFrame, оптимизацию Tungsten и Catalyst, а также унифицированные API для разных языков.
• API на основе DataFrame для MLlib предоставляет единый API для алгоритмов машинного обучения на нескольких языках.
• DataFrames упрощают практические работы с конвейерами машинного обучения, особенно с преобразованиями функций. См. Подробности в руководстве по конвейерам.

Что такое «Spark ML»?

• «Spark ML» не является официальным названием, но иногда используется для обозначения API на основе MLlib DataFrame. В основном это связано с именем пакета org.apache.spark.ml Scala, используемым API на основе DataFrame, и термин «Spark ML Pipelines», который мы использовали изначально, чтобы подчеркнуть концепцию конвейера.

Является ли MLlib устаревшим?

• Нет. MLlib включает API на основе RDD и API на основе DataFrame. API на основе RDD теперь находится в режиме обслуживания. Но ни API не является устаревшим, ни MLlib в целом.

MLlib использует пакеты линейной алгебры Breeze и netlib-java для оптимизации числовой обработки ¹ . Эти пакеты могут вызывать собственные библиотеки ускорения, такие как Intel MKL или OpenBLAS, если они доступны в виде системных библиотек или в путях к библиотекам времени выполнения.

Из-за разных лицензий OSS собственные прокси-серверы netlib-java не могут распространяться вместе со Spark. См. Руководство по ускорению линейной алгебры MLlib, чтобы узнать, как включить ускоренную обработку линейной алгебры. Если ускоренные собственные библиотеки не включены, вы увидите предупреждающее сообщение, как показано ниже, и вместо этого будет использоваться чистая реализация JVM:

  WARN BLAS: Не удалось загрузить реализацию из: com.github.fommil.netlib.NativeSystemBLAS
WARN BLAS: не удалось загрузить реализацию из: com.github.fommil.netlib.NativeRefBLAS
  

Чтобы использовать MLlib в Python, вам понадобится NumPy версии 1.4 или новее.

В приведенном ниже списке выделены некоторые из новых функций и улучшений, добавленных в MLlib в 3.0 выпуск Spark:

Руководство по миграции теперь находится в архиве на этой странице.

.