В отличной форме! Алтайские атлеты на открытом чемпионате и первенстве края завоевали 37 медалей (много фото)

16 из них — золотые.

14 марта в концертном зале «Сибирь» краевой столицы прошли чемпионат и первенство Алтайского края по бодибилдингу. В соревнованиях приняли участие 75 сильнейших спортсменов из Москвы, Иркутской, Кемеровской, Новосибирской областей, республик Тыва, Алтай и Саха, а также Алтайского края, честь которого представляли сразу 52 атлета.

Среди участников немало известных имен. Например, на сцену в различных номинациях выходили Евгений Константинов, чемпион России и Arnold classic, Артём Андреев, чемпион России (оба представляют Алтайский край), москвич Павел Иванов, многократный чемпион страны среди юниоров, абсолютный чемпион Москвы, выступающий в соревнованиях по бодибилдингу уже 25 лет и многие другие.

В последний момент состав участников пополнил и знакомый всем нам Андрей Скоков из Бийска (вы могли читать интервью с ним). Дело в том, что Андрей прямо перед соревнованиями оказался в больнице, и потому возможность его участия была очень туманной.

Андрей Скоков, Бийск:

— Мой главный соперник прямо сейчас — это аутоиммунное заболевание. Мне непросто было оказаться здесь, пришлось отпрашиваться у врачей в больнице. Очень помогла поддержка моего тренера, Александра Барбашина. Он, конечно, советовал мне быть на стороне врачей, прислушиваться к их рекомендациям, и в то же время дал понять, что все ещё впереди. Но я очень хотел выступить сегодня, и рад, что у меня есть такая возможность. А сразу после соревнований я вернусь на больничную койку и продолжу лечение. Надеюсь, что вернусь не с пустыми руками (улыбается).

Так и произошло, ведь бийский атлет выиграл серебряную медаль в номинации пляжный бодибилдинг до 178 см. Бороться за первое место с опытным новосибирцем Алексеем Мыльневым было тяжело, учитывая текущее состояние Андрея. Но и этот результат вряд ли его расстроил.

Традиционно на краевых состязаниях главными соперниками алтайских спортсменов являлись атлеты из Кемерово и Новосибирска, однако в этот раз (за редким исключением) конкуренции не получилось. Об этом свидетельствует количество золотых медалей в активе нашей команды: 16 первых мест в 18 категориях.

Прекрасно выступила алтайская спортсменка Нина Алексеева, которая выиграла абсолютную номинацию фитнес-бикини среди мастеров, а также взяла серебро в номинации фитнес-бикини свыше 166 сантиметров, уступив только своей титулованной землячке Татьяне Леер. Татьяна также стала победительницей в абсолютной номинации фитнес-бикини.

Как и ожидалось, Артём Андреев сумел впечатлить судейскую коллегию своими мышцами и взял сразу два золота в абсолютных категориях — классик физик и классический бодибилдинг.

Крайне эффектное противостояние закрутилось в абсолютной мужской категории бодибилдинг: Сергей Бобро из Новокузнецка на пять баллов опередил опытного Павла Иванова, а бронзу завоевал Евгений Константинов.

Это был именно тот случай, когда на один квадратный метр сцены приходилась большая концентрация главных звёзд соревнований.

Юлия Владынцева из Алтайского края стала самой эффектной спортсменкой в абсолютной категории бодифитнес, а Елена Александрова повторила её успех в абсолютной категории фит-модель.

Отметим, что в этом году в программе соревнований появились новые номинации: фит-пары (мужчина и женщина, представляющие разные категории), бодибилдинг спортсменов с ПОДА, а также новички среди женщин и мужчин в пляжном бодибилдинге и фитнес-бикини.

Так золотым дублем отметилась новая «звёздочка” алтайского бодибилдинга, Наталья Золотухина, которой не было равных в номинациях фитнес-бикини до 166 см и фитнес-бикини среди новичков. В последней номинации подобрался достаточно равный состав участников, потому судьям пришлось выбирать победителя около получаса.

Точно так же появился новый герой и в мужской категории: Антон Подкользин из Алтайского края победил в номинациях пляжный бодибилдинг свыше 178 см и пляжный бодибилдинг среди новичков (абсолютная).

В номинации фит-пар, как и в смешанных парах, не было равных тандему Анны Мэй из Новосибирска и Вячеславу Пузенко (Алтайский край).

Среди спортсменов-колясочников с ПОДА призовые места оспаривали три алтайских атлета: Роман Чернов стал победителем, Владислав Нартов выиграл серебряную медаль, а Артём Птичкин замкнул тройку призёров.

Итог соревнований подвёл президент краевой Федерации бодибилдинга Денис Капустин:

— Я крайне доволен тем, как выступили спортсмены Алтайского края. В этом году у нас сформировалась большая и профессиональная команда, которая показала класс на соревнованиях. Некоторые наши атлеты и вовсе смогли удивить всех в приятном смысле: например, очень уверенно выступила Таня Золотухина, которую теперь с уверенностью можно называть новой звездой в нашем крае, также порадовал Антон Подкользин. На своем уровне достойно выступили Нина Алексеева, Татьяна Леер, Артём Андреев и Евгений Константинов. Также я очень рад, что у нас появились новые номинации, новые участники. Это говорит о том, что наш спорт развивается. Надеюсь, так будет и дальше.

По итогам чемпионата и первенства Алтайского края будет сформирован состав сборных команд для участия на чемпионате Сибири, который состоится в Омске уже 21 марта, а также на Кубок России, который пройдёт в Краснодаре с 22 по 25 апреля.

Все результаты соревнований смотрите в прикрепленном ниже протоколе.

АУ «ЮграМегаСпорт» провело Открытый Чемпионат округа по бодибилдингу и фитнесу (IFBB)

Самое красивое спортивное событие этой осени прошло накануне в Центре развития теннисного спорта в Ханты-Мансийске. АУ «ЮграМегаСпорт» объединило 38 атлетов из Ханты-Мансийска, Нижневартовска, Тюмени, Нягани, Нефтеюганска и Сургута, Белоярского и ЯНАО.

Традиционно открыл мероприятие президент Федерации бодибилдинга Югры Юрий Медведев: «Данный Чемпионат собрал лучших атлетов Югры. По его итогам, победители будут представлять наш регион на соревнованиях Уральского федерального округа в Екатеринбурге с 8 по 11 октября. Далее, спортсменам предстоит выступление на Чемпионате России в Тюмени. Я объявляю соревнования открытыми и благодарю всех партнеров за помощь Федерации». Отметим, что мероприятие проводится при поддержке Департамента физической культуры и спорта Югры.

Участников оценивали 9 судей всероссийской и международной категорий из Югры, ЯНАО. Главный секретарь Чемпионата представительница Омска Екатерина Донцова сотрудничает с Федерацией с 2011 года: «Приезжаю в Югру на подобные старты уже несколько лет, раньше атлеты выступали по разным городам региона, чаще в Сургуте. Несколько лет назад АУ «ЮграМегаСпорт» предоставило нам площадку, большое спасибо руководству учреждения за поддержку. Теннисный центр Ханты-Мансийска очень удобен для спортсменов. Здесь просторные раздевалки, прекрасный зал, сцена, свет и организация на высшем уровне. Работаем тут всегда с большим удовольствием».

Спортсмены выступали в номинациях: классический бодибилдинг, фитнес-бикини, пляжный бодибилдинг, бодибилдинг, бодифитнес и фит-модель с разделением на категории в соответствии с ростом атлетов. Всего по итогам Чемпионата определены 11 победителей.

1 место в категории «Фит-модель. Абсолют» завоевала Екатерина Созинова из Нягани: «Я проделала большой путь. Длинный и очень тяжелый. У меня было три международных соревнования. В Ханты-Мансийск я прилетела из Испании с турнира «Арнольд Классик». Я не выхожу с соревнований очень давно и держу себя в форме постоянно. У меня чистое питание и тренер, который 24 часа в сутки со мной на связи. Мне есть с чем сравнивать — были сильные соперницы. Сегодня я в бархатном платье и считаю, что эта ткань наиболее украшает девушек. Девушки, в свою очередь, должны быть не просто стройными, нужно поддерживать тело в тонусе всегда. У меня двое детей, 6 и 10 лет. Они очень гордятся мной и поддерживают во всем».

Ксения Яуфман из Нефтеюганска заняла первое место в категории «Фитнес-бикини.

Абсолют»: «Сегодня произошло всё очень быстро, я ещё не успела осознать, что победила! Но, если честно, я ехала за первым местом. Это была моя миссия и я ее успешно выполнила. В сентябре ровно год с начала моей подготовки к соревнованиям. Тренировки проходили «на лайте» — три силовые в неделю, четыре кардио и строгое питание. Первое мое выступление было в марте и я стала второй, а сегодня я вернулась за золотом. В спорте я давно, работаю тренером, а в фитнес-бикини пришла из пауэрлифтинга. Дальше — Россия, уже в октябре. Спасибо за поддержку мужу, маме и тренеру. Они меня понимают и очень помогают».

В Категории «Фитнес-бикини 166 см» лучшей признана сургутянка Яна Задимидченко. Она же заняла второе место среди «Фитнес-бикини.Абсолют»: «Я очень счастлива! Я работаю фитнес-тренером, вся моя жизнь — это подготовка к соревнованиям. Опыт участия в подобных конкурсах у меня имеется, я стала второй на соревнованиях в Ноябрьске. До сегодняшнего дня я призовых мест не занимала. Этот Чемпионат четвёртый для меня.

Останавливаться на достигнутом не собираюсь. В планах на следующих год выступать «в мастерах».

Представительница Тюменской области Анна Ильина не скрывала слез на церемонии награждения, девушка стала второй в категории «Бодифитнес»: «Вы представляете? Я же выступала впервые. Приняла решение участвовать в апреле этого года и готовилась пять с половиной месяцев. Я мастер спорта по спортивной аэробике, сама тренирую и для опыта решила, что нужно попробовать и испытать эти эмоции. Думаю, каждый спортсмен меня поймёт, ведь ощущения от выхода на сцену не сравнимы ни с какими другими. На тебя смотрят, по-доброму завидуют, радуются за тебя и сопереживают. Второе место стало неожиданно приятным подарком».

Ильгар Ахундов из Нижневартовска стал абсолютным победителем в категории «Бодибилдинг» и рассказал, как долго он шёл к этой победе: «В бодибилдинг меня привёл старший брат, который был примером, у него большие достижения на Всероссийский стартах. Вот уже 22 года я тренируюсь и занимаюсь этим видом спорта.

Первые мои соревнования были в 13 лет, тогда я занял пятое место. До сегодняшнего дня первых мест не брал, золото взял впервые».

Среди мужчин в категории «Классический бодибилдинг» второе место занял сургутянин Александр Коровин: «Подготовка заняла три недели. Главное — питание. Ещё у меня были по три силовые тренировки в день. В Чемпионате принимаю участие в четвертый раз, на предыдущих стартах я тоже был вторым. Сегодня рассчитывал быть лидером. Но, что-то пошло не так. В Сургуте планирую взять реванш».

Отметим, что уже сегодня, 26 сентября, участников Чемпионата ждут на Гран-При по бодибилдингу и фитнесу «Звезда Югры» в Сургуте. АУ «ЮграМегаСпорт» желает спортсменам удачи и новых побед!

Итоговые протоколы здесь: https://ugramegasport.ru/event/otkrytyj-chempionat-avtonomnogo-okruga-po-bodibildingu-i-fitnesu/#results

 

правила, критериии и стандарты для девушек

Категории на соревнованиях фитнес-бикини.

Что нужно знать.

Многие девушки, которые давно занимаются спортом, часто со временем начинают задумываться над тем, чтобы сделать своё хобби профессией. Здесь есть два пути: стать персональным тренером или начать принимать участие в соревнованиях (что, впрочем, никогда никому не мешало по совместительству работать тренером). Мы хотим рассказать вам об основных существующих соревновательных категориях.

Вуменс физик (Women’s Physique) (ранее Женский бодибилдинг) — это та самая категория эта та самая категория, о которой говорят «раскачалась, как мужик». Действительно, у спортсменок, выступающих в этой категории достаточно большой объем мускулатуры. Главные критерии здесь — объем мышц и рельефность. Для женского организма подобные изменения невозможны без фармакологической поддержки. Работа с большим весом, питание — эти факторы не могут изменить генетически заложенного в женщине порога роста мышечной массы. Но это могут сделать анаболические стероиды. Как правило участницы этой категории имеют не только большой объем мускулатуры, но и грубый голос, атрофию молочных желез (практически все спортсменки имеют имплантаты), изменение черт лица, уменьшение объема волос на голове.

Фитнес (Women Fitness) — гораздо более привлекательная внешне категория, но всё же атлетки, выступающие в ней, все еще имеют некоторые мужские очертания фигуры. Требования к объему мышечной массы здесь меньше, но выше требования к рельефности. Кроме того, в этой категории программа соревнований включает не только позирование (демонстрацию формы), но и гимнастическую или танцевальную программу.

Бодифитнес (Women Bodyfitness) — изначально категория была задумана как альтернатива Вуменс физик, но без гимнастической программы. Объем мышц здесь — вторичный критерий, в первую очередь внимание обращается на рельеф, осанку и пропорции. Идеальные для бодифитнеса пропорции — правильная осанка, широкие плечи и узкие бедра. Помимо физических данных судьи обращают внимание на прическу, макияж, походку и уверенность на сцене.

Фитнес-бикини (Fitness Bikini) — самая молодая категория, появившаяся в 2011 году. Спортсменки, выступающие в этой категории, в отличие от, например, вуменс физик, должны обладать максимально женственными формами. Подготовка к соревнованиям по фитнес-бикини включает в себя сушку, но рельеф при этом должен оставаться лёгким, чтобы фигура была женственной и привлекательной. Основные критерии: округлые ягодицы, узкие бедра, плоский живот. Форма, которой достигают спортсменки этой категории, не противоречит генетически заложенному пределу роста мышечной массы, поэтому результатов можно добиться без фармакологического вмешательства. У выступающих девушек гораздо реже встречаются такие гормональные изменения, как грубый голос, облысение, атрофия молочных желез и так далее.

Фитнес-модель (Fitness Model) — эта категория появилась только в 2016 году, но уже утверждена федерацией бодибилдинга. Эта номинация уже ближе к конкурсу красоты, чем к спортивному соревнованию. Эта категория предназначена для женщин с хорошим телосложением, красивыми линиями тела, которые занимаются спортом и соблюдают диету. Во внимание также принимаются детали внешнего вида: привлекательность лица, макияж, прическа, тонус кожи, а также общая презентабельность. В программу соревнования входит дефиле в платьях.

Чаще всего на просторах интернета встречаются спортсменки, выступающие в категориях бодифитнес и фитнес-бикини. Это наиболее сбалансированные категории в плане соотношения женственности и спортивного сложения. Тем не менее, фитнес-бикини выглядят более привлекательно и имеют большую популярность. По этой причине, закончив соревновательную карьеру, становятся более успешными тренерами. Впрочем, внешний вид спортсменки не всегда прямо пропорционален профессионализму тренера, поэтому, при выборе тренера, мы рекомендуем вам опираться на результаты, которых достигли её или его подопечные, а не внешний вид.С наилучшими пожеланиями, Команда BodyLab

Похожие статьи:

bodylab.ru

категория фитнес модель видео VR Видео

…

2 лет назад

Фитнес-модель. Дефиле в купальниках и платьях. Сравнение. Награждение. Питер 2017. Fit-Model, Defile. Saint-Petersburg 2017. —…

. ..

1 лет назад

Категория Фитнес модель на Кубке УрФО 09.04.2017 * Спонсор этого видео фитнес клуб «Фит Лайф», г. Екатеринбург,…

…

2 лет назад

Чемпионат Москвы 2016 Ученица Bodylab Айгуль Ахметшина Чемпионка Москвы в категории фитнес модель!

…

2 лет назад

Рубрика Дядя Сережа рассуждает. Сегодня говорим о номинациях IFBB women’s wellness fitness, muscular mens physique и fit model. Доставк…

…

11 меc назад

Чемпионат Киева 2017 осенний сезон. Категории бикини, дефиле и абсолютная Категория Ссылка на финальный прот…

…

11 меc назад

Полная версия трансляции на GETBIG.TV Сайт нашего телеканала — http://www.getbig.tv Крупнейший портал по бодибилдингу…

…

6 лет назад

Подписка: http://goo.gl/o7cLW Спортивная социальная сеть: http://pacificbikini. ru http://instagram.com/pacificstrong http://vk.com/bikinidv …

…

2 лет назад

Знойные гиперсексуальные фитнес модели: Мария Цкирия — https://www.instagram.com/mariazki/ Анжелика Иванова — https://www.instagram.com…

…

4 меc назад

Тренировка и уроки по позированию с многократной победительницей всевозможных соревнований в категории…

…

5 меc назад

14-15 апреля 2018 года Конгрессно-выставочный центр «Сокольники» принимал Кубок Москвы по бодибилдингу. Второй…

…

2 лет назад

Это видео было снято для портала EastLabs.RU — русского информационного интернет ресурса о бодибилдинге и фитнес…

…

4 меc назад

16 июня, клуб «Соло»

…

7 меc назад

Кубок ALEX FITNESS по бодибилдингу, бодифитнесу и фитнес-бикини — г. Новосибирск, 4 марта. Фитнес модели — 1й раунд…

…

3 меc назад

КАНАЛ YOUTUBE STRONGSIB https://www.youtube.com/channel/UCZ24has1oM2RpP1LklaOqig ГРУППА ВКОНТАКТЕ https://vk.com/strongsib Сайт: …

…

7 меc назад

Кубок ALEX FITNESS по бодибилдингу, бодифитнесу и фитнес-бикини — г. Новосибирск, 4 марта. Фитнес модели — 2й раунд…

…

2 лет назад

Это видео было снято для портала EastLabs.RU — русского информационного интернет ресурса о бодибилдинге и фитнес…

…

1 лет назад

МАМАШКА-ФИТОНЯШКА 5 серия: Фитнес бикини/Фит модель: Выбираем образ на соревнования! Купальник и Платье!…

vrvideo360.ru

категории, параметры и требования к участницам

Фитнес бикини явление достаточно новое, но весьма популярное. Это конкурс, в котором оценивается физическая форма девушек. С 2010 года был признан официальной новой спортивной дисциплиной.

В нашей статье сегодня мы расскажем, как научиться позировать фитнес-бикинисткам и постараемся освятить самые важные вопросы по этой теме.

Обязательные позы в фитнес бикини, основные категории, правила и регламент.

Как и любые другие спортивные соревнования, фитнес бикини имеют свои определенные правила и структуру.

В соревнованиях участвуют девушки разных возрастных категорий и с разными показателями роста. Именно по этим критериям они и разделятся на категории.

На данный момент существует 6 категорий фитнес бикини, в соответствии с которыми участницы и распределяются. Различаются они по росту:

    • до 160 см    • до 163 см    • до 166 см    • до 169 см    • до 172 см    • выше 172 см

Существует так же группа юниор, в ней выступают бикинистки с 16 до 23 лет в трех категориях:

    • до 160 см    • 161-166 см    • больше 166 см

И категория для участниц, чей возраст перешел черту в 35 лет.

Соревнование состоит, как правило, из трех раундов.

1-ый – отборочный раунд. Он проводится при условии, что претенденток для участия в соревновании в одной категории больше, чем 15 человек. Именно поэтому, этот тур может быть необязательным. Этот раунд проводиться по следующей стандартной схеме:

   —  участницы выстраиваются в линию;   —  делятся на 2 одинаковы группы, которые располагают по бокам от сцены;   —  в соответствии с последовательностью номеров участниц выстраивают в центре сцены для выполнения 4х обязательных поворотов, во время которых судьи сравнивают их пропорции, тем самым производится отбор;   —  непосредственное выполнение 4х поворотов: направо, направо – позиция спиной к судьям, направо, направо – позиция лицом к судьям.   —  участницы всей категории снова выстраиваются в одну линию, после того, как все выполнили повороты.

2-ой – раунд: Полуфинал. (предварительное судейство). Не меньше 6-ти и не больше 15-ти спортсменок в категории. Во время него выполняются 4 поворота. Проводится он по аналогии с описанием выше.

3-ий – раунд: Финал. Участницы выполняют индивидуальную презентацию и 4 поворота. Финалистки выводятся на сцену, далее каждая выполняет дефиле и демонстрирует 4 позиции, выбранных по своему усмотрению. Затем спортсменки выстраиваются в линию для демонстрации 4-х поворотов.

На соревнованиях спортсменки обязаны не позже, чем за 45 минут до их начала, находиться за сценой. Во время нахождение на сцене запрещено употребление жидкостей, жевание жвачки и т.д.

Критерии и требования к фитнес-бикинисткам: на что смотрят судьи

Безусловно, фитнес бикини – это соревнование, в котором оценивается ваше тело и умение позировать. Но нужно помнить, что оно похоже на своеобразный конкурс красоты, поэтому судьи оценивают ваш образ в целом. Стоит отметить, что так как это относительно молодой вид соревнований, требования к нему часто меняются. Именно поэтому вам стоит постоянно отслеживать эту информацию о требованиях на официальных сайтах соревнований вашей страны/города/региона. Однако уже сформировались определенные устойчивые тенденции и законы в оценивании фитнес-бикинисток. Их список и представлен ниже.

   — Рельеф

При подготовке своего тела к участию в соревновании нужно помнить, что вашей целью является не броский рельеф, четко прорисованные кубики пресса, а правильный баланс между отлично натренированным телом и женственностью. Мускулатура в этом соревновании должна подчеркивать женственные формы, а не привлекать внимание как, например, в бодибилдинге.

То, что сослужит вам огромным плюсом и поможет принести победу – это четкое разделение ягодицы от бицепса бедра, одной горизонтальной линией. Это выглядит достаточно эффектно, и все судьи обращают на это своё внимание. Второе – это разделение бицепса бедра одной вертикальной линией от квадрицепса. Фитнес-бикинистка должна производить впечатление грациозной девушки с подтянутой фигурой, придерживающей здоровый образ жизни.

   — Кожа, макияж, прическа

Кожа должна говорить о здоровье участницы. Упругость, отсутствие высыпаний, здоровый блеск, загар, — все это приветствуется. Участницы прибегают к использованию различных искусственных средств для загара. Однако, запрещаются любые бронзаторы/спреи для загара/блестки и другая непрофессиональная косметика, которая может пачкаться/растекаться/оставлять следы.

Исключением являются средства, нанесенные минимум за 24 часа до соревнования, а так же профессиональная, салонная косметика для загара. Так же разрешается к использованию легко стирающийся грим.Допустимо использование масла и увлажняющих средств, но лишь в умеренных количествах. Из искусственных вещей разрешены только грудные импланты.

Прическа стилизуется на усмотрение участницы.

Видеоуроки позирования по фитнес бикини

   — Походка

Походка должна быть легкой, раскованной но не расхлябанной, слегка игривой. При проходке нужно помнить о ягодичных мышцах, чтобы они были натянуты, не расслаблять их. Таз все время должен быть слегка отведен назад для этого.

   — Образ и настроение

Нужно помнить, что кроме вашей физической формы, рельефа и пропорций, оценивается ваш общий образ. Неотъемлемой его частью является ваш наряд (о требованиях к одежде написано ниже), а так же настроение, эмоции, излучаемые вами, которые ощущают зрители и судьи. Лицо яркое, выразительное, с улыбкой. Доброжелательность, природный шарм и игривый взгляд очень ценятся и приблизят вам к выигрышу.

Перейдите и почитайте: С чего начать подготовку к фитнес бикини

   — Одежда

Купальник не может быть прозрачным, он в обязательном порядке должен состоять из двух раздельных частей. Сдельные купальники не допускаются. Так же, как не допускаются и стринги, нижняя часть купальника должна прикрывать минимум одну третью часть ягодиц. Что касается цвета, текстуры, узоров и орнаментов, количество страз или других элементов украшения, участницы могут полагаться на свой вкус и свои предпочтения.

Те же правила действуют и при выборе туфель. Оговорено лишь, что это не может быть обувь на платформе, шпилька не выше 12 см, а толщина подошвы не должна превышать 1 см. Говоря об украшениях, то разрешаются серьги, браслеты и обручальное кольцо.

Как научиться позировать в фитнес бикини?: пошаговое руководство

Сейчас уже существует достаточное количество тренеров, которые занимаются усовершенствованием позинга. Если в вашем городе такого мастера нет, то есть возможность заниматься онлайн или же по видео урокам.

Как уже говорилось выше, существует четыре обязательных позы.

1. Первая поза – фронтальная. В этой позиции фитнес-бикинистка стоит лицом к судьям, вес тела переносится на одну ногу, таким образом, другая нога мягкая, бедро слегка выталкивается одно бедро и тянется вверх. Ноги не сгибаются в коленях. На вдохе грудная клетка выталкивается вверх, макушка тянется в полоток. За счет этого талия кажется уже. Не стоит наклонять корпус сильно вперед или назад. Одна рука помещается на талии. При этом позиция не должна быть полностью статичной и жесткой. Нужно производить мягкие и плавные движения руками, переносить вес с одной ноги на другую.

2. Пол поворота направо. Здесь так же не стоит сгибать ногу в колене. Прямые ноги визуально кажутся более длинными. Колено левой ноги слегка разворачивается вовнутрь. Так бедро смотрится выгоднее. Также втягивается живот и грудная клетка выталкивается вверх. Корпус слегка развернут, голова повернута к судьям. На талию стоит поставить сначала правую руку, которая находится дальше от судий (это визуально уменьшит талию). Потом позиции рук нужно плавно менять.

3. Позиция спиной к судьям. Когда делаете пол поворота направо для перехода в эту позицию, взгляд нужно оставить устремленным в зал. И во время всего пребывания на сцене нельзя смотреть под ноги. В этой позиции спина ровная, таз отведен назад (но нельзя наклоняться вперед корпусом). Плечевой пояс остается на месте. Спину можно раскрыть разведя руки слегка в стороны или оставить руки впереди себя, зависит от индивидуальных пропорций.

Лопатки можно свести назад. Колени слегка разворачиваются в стороны для того, чтобы ягодицы казались более округлыми. Носки совсем немного разведены в стороны. В позицию нужно приходить в одно движение. Здесь волосы можно убрать на бок, но это движение должно гармонично вписаться.

Перейдите и почитайте: Программа тренировок и питания фитнес бикини

4. Пол поворота направо. Позиция является полностью зеркальной к позе, когда вы повернуты к судьям левым боком

Важно. Не стоит пытаться делать прогиб, так будет выпячиваться живот. Корпус стоит держать ровно и просто отводить таз назад. Приветствуются плавные движения в плечевом суставе и движения руками.

   — Походка

В финале демонстрируется т-проходка, которая должна укладываться в 30-40 секунд. Выход в центр сцены, демонстрируется поза на ваше усмотрение, вперед, здесь можно продемонстрировать 2 позы и стоит выбрать самые яркие и выигрышные. Далее в левый бок сцены с демонстрацией позы, в правый, снова поза.

Во время проходки позы просто фиксируются в точках и движение продолжается. Не нужно останавливаться и застывать. Движения должны быть достаточно энергичными. Нельзя трогать себя руками и производить вульгарные движения. Поправлять волосы можно лишь в крайних случаях, но не желательно. Нельзя посылать воздушные поцелуи.

Где учиться позировать и отрабатывать позы: стоит ли нанимать тренера

Однозначный ответ – перед зеркалом! Вы можете (и должны заниматься дома). Но тренироваться в одиночестве хорошо для запоминания технических моментов вашего выступления. Обязательно нужно отрабатывать позы и проходку:

    • перед зеркалом    • в людных местах, на публике    • в спортзале    • перед знакомыми и друзьями

Перейдите и посмотрите: Фитнес бикини: девушки до и после

Выступления на публике пойдут на пользу. Они помогут преодолеть боязнь сцены, скованность и зажатость, волнение. Полезно записывать свои выступления на видео, чтобы вместе с тренером или самой видеть свои недочеты и ошибки, работать над ними. Да и просто чтобы понять, как выглядит выступление со стороны, какое впечатление производит.

Полезно также изучить видео с соревнований по фитнес бикини, чтобы видеть кто из участниц выгоднее смотрится и понять для себя, что отмечают положительно судьи.

Демонстративные видео-позирование в фитнес бикини

Видеопозирование в фитнес бикини на соревнованиях

Тренера для обучения позингу нужно нанимать, если вы не знаете сильные и слабые части своего тела, как их выгодно показать, или скрыть. Но зачастую достаточно самостоятельных тренировок с помощью видео уроков, а также посещения рапы семинаров по позингу.

force-man.ru

Бикини не спорт или новая афера IFBB номинация fit modelВалентин Яценко

Сегодня я хочу с вами поговорить на тему бикини, менсфизиков  и нового дивизиона IFBB Fit model.

Для тех. Кто не понял, сей час есть соревнования по бикини и менсфизикам, а теперь появятся еще и новая номинация fit model.

Многие из вас наверно замечали что активно форситься идея что бикини не спорт. И эта идея набирает все больше популярности. И вот наше гениальное IFBB что придумало, а давайте сделаем дивизион FIT Model.

И что интерестно в этом дивизионе  девушки будут выступать в купальнике и в вечерних платьях.

 Fit model и бикини

Заметь как хорошо придумано, на фоне вот этого дивизиона fit model даже бикини будет смотреться действительно  крутим спортом.

Тогда уже ни у кого не повернётся  язык сказать что бикини не спорт, это будет прямо таки олимпийский спорт на фоне fit model.  Но это всего лишь одна сторона медали.

Требования и необходимый уровень настолько занижаются, что по факту участвовать в этих новых соревнованиях может любая девушка, прямо с улицы, одела купальник и на сцену.

Одела платье с выпускного в школе , одержала победу и сразу имеем нового именитого тренера и персонального инструктора. Порог вхождения на соревнования настолько будет занижен, что все жирные, кривые, косые сумеют стать спортсменами.

Отзанималась месяц в зале и спокойно едь на соревнования по fit model.

Возвращаемся к бикинисткам, вы спросите а зачем ifbb придумало новый дивизион?

А все просто порог вхождения низкий, а все хотят постоять на сцене и получить медальку и что мы получим. А мы получим соревнования в бикини в квадрате. Вот все те косяки, неподготовленные участницы, нечестное судейство возрастут в разы.

И все это сделано все го лиш с одной целью получение денег с наивных новоиспечённых спортсменок.

Сами подумайте участвовать в этих соревнованиях может любая девушка, на соревнования она приедет как минимум с тренером и еще подружкой, парнем, мамой папой. То есть минимум 2 тире 5 человек. И все платят за вход.

То есть потенциальных участниц дивизиона fit model как минимум пол страны, откинем мужскую половину

И я уверен что сейчас все будут возмущаться на fit model негодовать, но пройдет пару лет и эта категория станет самой многочисленной и выгодной. В денежном плане для организаторов.

Она повторит судьбу и даже превзойдет категории бикини и менсфизик. Вот увидите, вспомните мои слова. Так что если вы сейчас хотите по быстрому срубить медийности и медальку готовьтесь на самые первые соревнования по fit model.

Но меня больше пугает то, что будет дальше. Я так предполагаю что в скором временны будут соревнования для девушек с ожирением, потом соревнования для тех кто не разу не был в спортзале.

После этого сделают соревнования в парандже, после этого в мешке. Где будут оценивать на ком он лучше сидит и присваивать звания мастера спорта.

Но с другой стороны тогда у каждой девушки будет медалька и каждая толстушка будеи счастлива.

Да кстати  в fit modеl будет три ростовые категории для девушек: 163 см; 169 см; и свыше 169 см.

Но я так думаю будет только по началу . Когда в каждой ростовой категории будет по 1000 участниц, а это будет через пару лет. Категории будут с разницей в 1 сантиметр. Или даже в пол сантиметра.

После этого модна каждую ростовую поделить, по наличию силикона, чтоб все были довольны, и те кто нашли папика спонсора и те кто помесьтолько стремятся.

Все получат медальку и красивую фоточку на аватарку в контакте.   А организаторы получат хорошую денежку.

Вот кстати какие красивые фотографии (вставляю фотку где телка в свадебном платье.) Я так понимаю что это и есть эталон спортсменки fit model.

Раньше все, в том числе и многие бикинистки,  заявляли что фитнес бикини это не спорт это всего лиш конкурс красоты, но все почему то забывали уточнить главную вещь что это конкурс красоты, среди тех кто сумел донести свою красоту и умения судьям.

Это могло происходить разными способами, путем именитого тренера, путем связей, ну или как в шоу-бизнесе, путем личного общения в постельке.

Не важно какая у тебя форма, не важно насколько ты залитая  и корявая, если ты сумела найти контакт с судьями ты будешь в призах.

Это не касается всех девочек, среди них есть и действительно талантливые, но к великому  сожалению я все чаще замечаю что соревнования по бикини превращаются не в соревнования спортсменок, а в соревнования спонсоров.

Сами посмотрите сколько их там, как их выбирать, как определить лучшую. Да никак, у кого есть блат, та и лучшая.

Но проблема в том что многие соревнования по бикини превращаются просто в цирк. Это видит уже даже слепой.

И функционеры сами не понимают что они сами своими действиями уничтожают спорт. Да хотя какой спорт, деньги идут и слава Богу.

Менсфизики атакуют

Также хочу сказать в дивизионе fit model будут и мужчины. Да все те менсфизики которые не получили медальки на своих соревнования по менсфизику, смогут выступить здесь.

Аналогично 3 ростовых категории. Только будут выступать не в купальнике, а в  гимнастических шортах. Ну и то хорошо. А потом индивидуальная презентация в спортивной одежде. Аля гопник стайл.

В Америке или в Европе был такой тренд, назывался папина фигура. Фишка в чем, ребята такие как я, жирные, щекастые, нашли отличную отмазку своей лени, они сказали это нормальная фигура, у моего папы такая же.

Поэтому я что предлагаю, вводите дивизион папина фигура, чтоб такие как я, тоже могли стать выступающими  спортсменами и получить мастера спорта.

И потом когда у меня спросят, Валентин а ты чего добился, какое отношение ты имеешь к спорту, я скажу, да я выступающий спортсмен, категории папина фигура, да я в столовке каждый день так ебашу, чтобы отожрать такие бока что вам и не снилось.

В общем куда катиться спорт мне не понятно.

Вот такие вот новости. Вам друзья спасибо за внимание, если понравился выпуск подписывайтесь на ютуб канал, также вступайте в  група в контакте, сылка на экране.

Если хотите еще послушать что-то про бикинисток, потролить их,  пишите в комменты, хочу бикинистку, есть у меня парочка идей по ним.

Всем удачи и  до новых встреч.

valik24.com

Соревнования в Лондоне и пара слов о WBFF

Но помимо ФБФР существуют и другие организации, популяризирующие этот вид спорта. Одно из наиболее громко прозвучавших названий осенью 2014 года стало WBFF — World Beauty Fitness and Fashion Inc. Соревнования WBFF проводятся в основном в Северной Америке – Канада и США. Но и другие части света имеют опыт принятия этих турниров – Австралия, Африка — ЮАР, Европа – Дания, Англия.

Соревнования в Лондоне — WBFF European ProAm 2014

Шоу WBFF European ProAm 2014, проходившее в 8 Ноября 2014 года в Лондоне, получило большую огласку в России благодаря участию в нем нашумевших имен российских спортсменов Оксаны Артемовой и Сергея Миронова.

Мы, ФИТкультура, попытались понять, в чем отличие соревнований в Лондоне и чем они могут быть привлекательны? Как и в соревнованиях других федераций фитнеса и бодибилдинга спортсмены проходят дефиле, сравниваются друг с другом, делают повороты, оцениваются пропорции. Но есть и свои примечательные детали.

Начнем с категорий. Женщинам и мужчинам на выбор предлагалось по 2 варианта плюс разбивка по росту и возрасту. Участники не были ограничены и могли выступать в 2х категориях параллельно. И как утверждается на официальном сайте организации – времени для перевоплощения будет достаточно.

Женские категории:

Diva Bikini Model

Здесь мы получили победителя из России – Оксана Артемова стала первой.

Эту категорию можно отнести к конкурсу красоты более, чем вторую женскую номинацию. Участники оцениваются по красоте, фигуре и манерам держаться. Соревнование состоит из двух раундов – бикини и выход в вечерних платьях. Обязательные критерии для платья: модное и стильное.  Конечно, при выходе в купальниках помимо красоты лица, уверенности на сцене  идет оценка и физической развитости и гармоничности тела. Но в целом физическое развитие тела здесь оценивается меньше, чем в других категориях.

Diva Fitness Model

проводится в 2 раунда: 1-й – выход в тематической одежде, 2-й – в купальниках.

Здесь особо примечателен первый раунд, так как он определенно очень творческий и гламурный. Творчество выражается в разнообразии созданных костюмов. Тематика костюма может быть обширна – карнавал, аксессуар из показов Victoria Secret, или любой другой эстрадный образ. Девушки несут на себе порой огромные и при этом всегда яркие и ослепляющие своей красотой костюмы.

При описании того, какой должна быть дива, рассчитывающая на победу в этой категории, организаторы ссылаются на описание дивы в Кратком Оксфордском Словаре:

«Дива – великая или известная женщина. Божество женского пола. Женщина, почитаемая за ее красоту. Дива является итальянским словом для «богини», женской формы итальянского слова divus (Бог).»

Участники Fitness Diva Model оцениваются как за свои физические кондиции (40%), так и за ощущение стиля, красоту, презентабельность (40%), уверенность, манеру и умение держаться на публике(20%).

Figure Model – пример девушки этой категории на фото. Так как на соревнованиях в Лондоне Figure Model не была представлена, мы не будем углубляться в детали этой номинации.

Мужские категории:

Male Fitness Model

2 раунда: 1й — выход в плавках, 2ой – в вечерних костюмах.

Мужчины должны иметь хорошее физическое развитие, отражающее активный и здоровый образ жизни. Тела должны быть подсушены, пропорциональны и иметь здоровый вид, привлекательный для окружающих.Оцениваются также мужественность, уверенность,  умение держаться на публике и показать себя

Для победы на 40% здесь важны физические кондиции, 40% — презентабельность и 20% -умение вести себя на публике.

Male Muscle Model

Категория проходит в один раунд – выход в шортах. Категория предназначена для тех, кто считает себя уже довольно большим для Male Fitness Model, но еще довольно маленьким для категории Bodybuilder. На 60% здесь оцениваютсяфизические параметры развитости тела и на 40% — презентабельность и умение вести себя на сцене.

По словам основателя WBFF, Пола Диллета,  эта категория, Muscle Model, будет наиболее интересной. Участники выглядят как классические бодибилдеры. Это можно назвать возвратом к золотой эре бодибилдинга, когда правилагармония. Журналам на обложку нужны не просто спортивные тела. Им нужны также красивые и яркие лица. Это и есть Muscle Model.

Как итог для всех категорий, можно добавить, что везде в той или иной степени факторами для оцениванияявляются:

— мышечный тонус и рельеф, гармоничность физического развития,

— изящность и умение преподнести себя

— кожа, косметика, макияж, костюмы и обувь.

Это соревнования спортсменов или показ моды?

Соревнования WBFF будут очень по вкусу любителям и фитнеса и мира моды. Это актуально как для участников, так и для зрителей. Шоу насыщено разнообразием костюмов и спортивных фигур. Яркие личности  среди участников могут проявить себя на сцене в полной мере — позирование и презентация не строго ограничены, как в большинстве известных федераций.

Основная задача участников – не быть самым большим или самым мускулистым на сцене. WBFF имеет другие цели. Федерация ищет людей, которые будут востребованы фитнес журналами, фотографами и модельными агентствами. Спортивное тело – важная задача, но не менее значимо иметь гармоничный внешний вид со всех точек зрения: фитнеса, красоты и моды.

Организаторы обязывают участников воспользоваться сертифицированными для этих соревнований услугами нанесения грима, макияжа и укладки волос. Такжеобязательными являются членство в федерации, уплата платежей за соревнования, достижение 18-летия.

Зрители тоже участвуют в создании праздника и приходят в вечерних платьях и костюмах. Атмосфера получается сказочная.

Как получить ПРО карту WBFF?

WBBF разделяет спортсменов на любителей и ПРО дивизион. Согласно информации с официального сайта WBFF: победители в абсолютном первенстве среди любителей получают ПРО карту (Pro Card). Эта карта – путь в «высшую лигу» — обладатель становится спортсменом ПРО дивизиона, что является хорошим стимулом для многих участников. На соревнованиях в Лондоне согласно официальному протоколу ПРО карты получили победители нескольких категорий. Например, в номинации Diva Bikini Model – обе победительницы в «высокой» и «низкой» категориях. У мужчин же в Male Fitness Model ПРО карту получили два победителя (1е и 2е места) в «низкой» категории, и плюс одна карта досталась победителю «высокой» категории. Мотивы понятны – популяризация. И, видимо, руководство WBFF на данных соревнованиях проявило особую щедрость.

Руководство WBFF.

Кстати, о руководстве. Мы уже упомянули выше о Поле Диллете (Paul Dillett), основателе WBFF, он же и руководит организацией. Пол – известный канадский бодибилдер, имевший бицепс 60 см, выступавший в 90-е годы XX века. На себе испытал, что такое обезвоживание – прямо на соревнованиях Арнольд Классик во время позирования начались судороги, и он не смог закончить выступление. Пол был и в ТОПе на Мистер Олимпия. До этого Пол Диллет профессионально занимался американским футболом. В общем, «поварился» как следует в мире спорта.

Видимо, весь этот спортивный опыт в совокупности с жизненными взглядами побудили Пола Диллета основать в 2007 WBFF. И это не было созданием конкурента IFBB, членом которой был он сам. Цель создания – развитие бодибилдинга в Канаде. «Вместо того чтобы быть «звездой», я хочу стать тем, кто «звезды» зажигает», — заявил Пол. И, похоже, это ему действительно удалось не только в Канаде, но и уже во всем мире.

В заключение можно сказать: не позавидуешь судьям – пестрота костюмов и красивых спортивных тел значительно осложняет выбор победителя. На взгляд обывателя, впервые увидевшего такое шоу, выступление каждого участника можно оценить как победное. В целом, это событие – настоящий праздник.

О своих ощущениях и эмоциях, привезенных с этого шоу с нами поделилась победительница номинации Diva Bikini Model  — Оксана Артемова.

fitcultura.livejournal.com

Можно ли стать фитнес моделью?

Конечно можно. Главное желание.

Если девушка имеет мускулистую фигуру, не очень высокий рост и большое желание стать моделью, то стать фитнес моделью как раз то, что ей надо.

Это понятие появилось совсем недавно, в 2010 году. Хотя и раньше были модели, которые рекламировали спортивную атрибутику и фитнес центры. Но именно в 2010 году был создан конкурс именно для фитнес моделей – «Фитнес Бикини».

Так же как и на любом конкурсе красоты, он имеет строгие правила. Например, изначально девушек делят на три категории по росту до 163 см, 163-168 см, от 168 см. Но рост на самом деле не самое главное, главное пропорции. Чем они правильнее, тем у девушки больше шансов на победу.

Весь конкурс девушки дефилируют в бикини, ведь судьи должны оценить фигуру и претенденток на звание лучшей фитнес модели.

Девушки решившие посветить свою жизнь работе фитнес моделью, должны помнить, что естественная красота превыше всего. Не необходимости перекачивать свое тело и делать из него гору мышц, это не бодибилдинг. Девушке достаточно правильно питаться и регулярно посещать спорт зал.

В отличие от бодибилдинга у девушек должно оставаться немного подкожного жира, это предает им естественности. Но процент должен быть не высоким от 7% до 10 % от общей массы тела.

Идеальный вес участницы фитнес бикини ее рост минут 112 – 114. Получается в среднем, фитнес мидель весит на 5-10 кг больше простой модели ее роста.

Тренировки у фитнес моделей порой более изнуряющие, чем у бодибилдеров, ведь им не надо набирать много мышечной массы, им необходимо держать себя в форме, а это очень сложно. Ежедневно необходимо выполнять определенные упражнения на различные группы мышц, которые должны оставаться в приблизительно одной форме.

Не смотря на то, что у фитнес моделей более расширенный рацион питания, он одновременно и более строгий, ведь каждый лишний грамм им приходится отрабатывать в фитнес центре. Так что не ст

podiumstars.ru

Разнообразие номинаций женского фитнеса | sieverssport

Разнообразие номинаций женского фитнеса

фитнес, бикини, спорт-модель, hardbody, abs, musclgirls, fitness, bikini, figure

Сегодня мы хотим поговорить о номинациях бодибилдинга. Многие не понимают разницы между финесом, бодифитнесом и бикини. Мы попросили действующих спортсменок рассказать про избранные ими номинации, в которых они выступают. Итак, начнем с фитнеса!

Евгения Смородинова: «У нас три раунда. Первое это дефиле в платьях, показываешь себя во всей красе, грация, женственность, умение держаться на сцене. Вторым раундом является произвольная программа, это обычно танец с акробатическими элементами, на что способна участница в общем, ну и третий раунд сравнение в купальниках. Оцениваются пропорции, рельеф тела, мышечные объёмы и достоинства фигуры. Есть четыре основных поворотика вокруг своей оси, и в этих поворотиках нужно грамотно показать себя».

Федерации разных стран и городов могут добавлять или убирать некоторые раунды, не являющими необходимыми.

Оксана Оробец: «Итак, фитнес. Категория фитнес представляет собой соревнования из двух раундов: первый раунд-это раунд «тело» или «бикини». В этом раунде девушки выходят в раздельных купальниках и демонстрируют свое тело в четырех обязательных позах. Второй раунд-это произвольная программа или «рутин» раунд. Лично я называю произвольную программу – «маленьким шоу», в котором надо показать элементы на гибкость, силу, растяжку, акробатические элементы и обязательно это все «оформить» хореографией. Другими словами, это не должно выглядеть так, что спортсменка выходит и показывает все, что умеет делать, это не должен быть просто набор элементов. Все должно быть сбалансировано — гимнастика и танец. Произволка длится 1 мин. 30 сек. и это обязательное время для всех. Если время будет больше или меньше — судья на музыке штрафует за такое нарушение.

В первом раунде оцениваются пропорции это один из основных критериев нашего спорта, без которого далеко не уйдешь на соревнованиях, дальше — количество и качество мышечной массы — девушка не должна выглядеть очень мышечно/перекачено (нужно помнить, что это не категория бодибилдинг или бодифитнес!).

Во втором раунде все намного субъективней — даже если девушка показывает самые сложные акробатические трюки, не факт, что она будет первой. Тут важно как ты подашь себя, судьи оценивают впечатление от выступления, ну и конечно чистоту и технику элементов, которые ты выбрала для демонстрации на сцене. В выборе музыки и костюма, для второго раунда, никаких ограничений нет.

Вот почему я люблю фитнес — сначала ты показываешь себя и свое тело, а потом показываешь, что умеешь им делать. Для меня фитнес — это красивый спорт красивых людей!»

Рита Абрамова: «Фитнес,на мой взгляд, является по-настоящему самой спортивной дисциплиной среди всех прочих. Ведь здесь, помимо красоты тела, спортсменки должны продемонстрировать свои физические качества, такие как: сила, выносливость, координация ,скорость, ловкость, гибкость… Причём всё это должно быть хореографично уложено в рамки произвольной программы и выбранный сценический образ. Здесь важно будет всё, как музыкальное сопровождение, так и музыкальность самой спортсменки, интересный костюм, артистизм, подача себя, ну и естественно сложность и чистота исполнения акробатических элементов. Всё это судьи учтут и оценят в первом раунде.

Во втором раунде будут оценивать уже тело спортсменки. Критерии практически те же, что и в номинации «бодифитнес». В первую очередь важны пропорциональность и гармонично развитая мускулатура, количество и качество мыщц. Участницы не должны быть слишком мышечными или слишком «сухими», за это баллы будут снимать. Очень важно, чтобы спортсменка на сцене выглядела женственно и привлекательно, не смотря на атлетичность своего телосложения и V-образный силуэт фигуры. В раунде сравнения пропорций также важны манера подачи, поведение на сцене, красота лица и прическа… Т.е. общее впечатление, которое спортсменка может произвести.

Чемпионку определяют по результатам двух раундов, по наименьшей сумме мест набранных в двух раундах: «произвольная программа» и «сравнение пропорций», а потому чтобы стать первой в этой дисциплине, надо во всём быть лучшей. Сделать лучшее тело и лучшую программу, отработать всё до мелочей, учесть все нюансы. Сложно победить, имея отличную программу, но неподходящее под критерии оценки тело, в точности, как и наоборот. Порой это кажется слишком сложным, но зато процесс подготовки и самих соревнований в фитнесе кажется мне очень интересным. Именно поэтому я выбрала для себя эту номинацию и довольно успешно в ней выступаю!»

С фитнесом немного разобрались, поэтому переходим к бодифитнесу, о котором нам поведала прекрасная Виктория Яртым!

«Все соревнования, связанные с визуальным представлением физического развития тела делятся на 3 категории: бодибилдинг, фитнес и бодифитнэс.

Откуда взялось понятие «бодифитнес» ? Просто на определенном этапе стало понятно, что не все красивые, спортивные девушки в состоянии на высоком уровне делать достойную произвольную программу в фитнесе. Не все имеют за плечами акробатическую и гимнастическую подготовку. Но при этом эти же «не все» не хотят причислять себя к бодибилдингу.

На мой взгляд, бодифитнес — это хороший вариант для женщин, которые хотят соревноваться, но без исполнения произвольной программы и без построения экстремальных мышц, необходимых для бодибилдинга. Во время занятий бодифитнесом особый упор делается именно на силовые тренировки, благодаря которым появляется красивый и правильный рельеф мышц, а также улучшается осанка и фигура в целом.

Результатом занятий бодифитнесом является идеально пропорциональная V-образная форма фигуры, как у мужчин, так и у женщин.

Во время подготовки основная составляющая рациона должна включать в себя большое содержание углеводов, белков, аминокислот и витаминов. Помимо правильного питания желательно употребление специальных натуральных добавок для тренировок. При правильном применении мышцы появляются быстрее, восстановление организма после тренировки проходит безболезненно.

Оценка на соревнованиях по бодифитнесу подлежит оценке пропорциональности, тонуса и состояния кожи, количества жира в организме. Телосложение не должно быть чересчур плоским или мускулистым, исключается глубокая венозность и мышечная сепарация. Мышцы должны быть плотными, упругими и с маленьким количеством жира.

Кожа должна быть гладкой и здоровой, без признаков целлюлита. Лицо, волосы и макияж должны соответствовать общему виду спортсменки. Также, большое внимание уделяется умению себя подать…

Ростовые категории по женскому бодифитнесу:

1. до 158 см.
2. до 163 см.
3. до 168 см.
4. выше 168 см.

Соревнования состоят из следующих раундов

• Отборочный раунд 1 — представление в раздельных купальниках;
• Отборочный раунд 2 — представление фигуры в слитном купальнике;
• Финальный раунд — финальный раунд — раздельный купальник;

Во всех раундах необходимо учитывать позиции: фронтальная, поворот направо (на 90 градусов), спиной к судьям (на 90 градусов), поворот направо (на 90 градусов), поворот лицом к судьям.

Любой соревнующийся спортсмен должен быть готов не только физически, но и морально к тяжелейшему изнуряющему труду в зале, к тому, что бы сделать себя лучше. Вы должны быть готовы сказать «нет» вашим любимым продуктам питания…

Подготовка к соревнованиям требует времени, дисциплины и силы воли…

И еще одна, думаю, очень важная составляющая подготовки оказаться «под крылом» настоящего наставника — тренера, который даст вам необходимые советы, поможет создать правильную программу подготовки.

Друзья, занимайтесь спортом, и запомните — лучшая мотивация — это Вы».

Елена Борисова: «Всегда думала, что бодифитнес — это огромные тётеньки с квадратными челюстями и необъятными в обхвате плечами. Но когда погрузилась в вопрос основательнее, поняла, что это и есть то самое «хождение на грани», когда критерием оценки является не только презентабельная, а главное женственная внешность (что так сложно сохранить в бодибилдинге), но и самое главное — мускулистое, привлекательное , гармонично слепленное (да, именно слепленное) тело.

Не просто приведенные в тонус, данные природой формы, но видоизменённые, добавленные, где надо и ужатые где нужно во имя гармонии.

Округлые плотные плечи, широкая спина, уходящая в v-образную форму, тонкая талия, жесткий пресс, просушенная ягодичная, проработанные ноги в целом.

Самое главное здесь, это чтобы ничего не резало глаз, пропорциональность имеет основополагающее значение.

И самое главное, это та категория, где ты можешь дать выход своим представлениям о том, как должна выглядеть женщина, работающая в силовом стиле и желающая иметь явно выраженную мышечность, но сохраняющая свою женскую привлекательность.

Чуть резче, качественней, жестче, чем в «бикини», гораздо более изящно и тонко чем в женском бодибилдинге, но, безусловно, органично. Вот те слова, которыми я бы описала бодифитнес, как я его вижу».

А теперь поговорим о номинации «фитнес-бикини». Именно эта номинация завоевала любовь зрителей и с каждым годом участниц становится все больше.

Ерегина Светлана: «Фитнес бикини — это номинация-женственность, номинация-грация. Здесь важно чувствовать себя девушкой, важно уметь останавливать взгляд на себе, не бояться сцены и уметь включать максимальное обаяние. Да-да, именно включать. Большинство спортсменов, выступающих в других номинациях, считают, что фитнес-бикини это виляние попой на сцене, не более… Мы тоже включаемся, только по-своему. За этой номинацией будущее! Она привлекает всё больше и больше людей к здоровому образу жизни, к занятиям в тренажёрном зале, к самосовершенствованию. Разве это не прекрасно? Фитнес бикини становится эталоном красоты. Как говорится «спортсменка, комсомолка и просто красавица».

Ольга Кулинич: «Фитнес бикини — уже столько всего написано и сказано на эту тему, а споры все же присутствуют. В моем понимании фитнес бикини — это в меру спортивная фигура, легкий рельеф тела, правильные пропорции, образ в целом, купальник, прическа, макияж все должно быть со вкусом и красиво! Девушка должна сиять и блистать, так, чтобы посмотрев на нее, любой девушке захотелось бы стать такой же!

Наверное многие постоянно тренирующиеся спортсменки — бикини, согласятся со мной, в том, что тренируясь и готовясь к очередным соревнованиям, желая улучшить свою спортивную форму ,ты постепенно выходишь за рамки этой номинации — бикини. Скажем так — мы выглядим слишком мышечно, но и для бодифитнеса тоже слабовато, выйти в этой номинации можно, но займешь ли ты первое место? Если форма «не дотягивает либо выходит за рамки правил».

В федерации от которой я выступаю UBPF/WBPF в этом сезоне, на Чемпионате Европы, общим заседанием коллегии судей на конгрессе, решили ввести для девушек, которые давно защищают честь федерации в бикини и уже выходят за рамки этой версии, новую версию — Women’s Sport model.

Эта категория как раз создана для девушек, которые выросли из бикини, но не хотят идти в бодифитнес. В этой новой версии в оценке внешнего вида спортсменки сохраняют женственность и смысл версии — бикини, но подход в оценках к внешнему виду, склоняется к рельефу и проработанности, а также пропорциям и симметрии, мышечных волокон, сохраняя нежность, харизматичность и сексуальность самой спортсменки.

Это большой шаг для федерации! Так как новая версия привлечет большое количество спортсменок во всем мире, которым негде было себя реализовать. И даст возможность к личному росту для тех, кто уже вырос из версии бикини.

Регламент соревнований .

Раунд 1. Сравнение — вид спереди, вид сбоку и спиной к судьям. Стойки (позирование как в бодифитнесе).

Раунд 2. Отдельный выход каждой из участниц, свободное позирование. Вот тут и оценивается вся спортсменка в целом — женственность, сексапильность, спортивность.

Так как я первопроходец и первая чемпионка Европы в этой номинации, мне очень понравилось выступать в этой номинации, я стояла на сцене и не переживала, что между судьями начнутся споры о рельефности моего пресса, а как раз наоборот именно в этой номинации такая форма как у меня это плюс.

Мне было очень приятно, что именно мою спортивную форму судьи признали эталоном этой версии — спорт модели. Я получила массу удовольствия выступая в этой номинации! »

Дата публикации: 19.06.2013

sievers-sport.ru

Подгонка модели: недообучение или переоснащение

Мы больше не обновляем сервис машинного обучения Amazon и не принимаем новых пользователей для него. Эта документация доступна для существующих пользователей, но мы больше не обновляя его. Для получения дополнительной информации см. Что такое машинное обучение Amazon.

Понимание соответствия модели важно для понимания основной причины низкой точности модели. Этот понимание поможет вам предпринять корректирующие шаги.Мы можем определить, является ли прогностическая модель недообучение или переоснащение обучающих данных, глядя на ошибку прогноза на обучающих данных и данные оценки.

Ваша модель не соответствует обучающим данным, когда модель плохо работает с обучающими данными. Это потому что модель не может зафиксировать взаимосвязь между входными примерами (часто называемыми X) и целевые значения (часто называемые Y). Ваша модель превосходит ваши тренировочные данные, когда вы видите, что модель хорошо работает на обучающих данных, но плохо работает на оценочных данных. Это потому, что модель запоминает данные, которые она видела, и не может обобщать невидимые примеры.

Низкая производительность на обучающих данных может быть связана с тем, что модель слишком проста (входные функции не достаточно выразительным), чтобы хорошо описать цель. Производительность может быть улучшена за счет увеличения модели гибкость. Чтобы увеличить гибкость модели, попробуйте следующее:

• Добавление новых функций для предметной области и других декартовых произведений функций, а также изменение типов использованная обработка признаков (т.(например, увеличение размера n-граммов)

• Уменьшите объем используемой регуляризации

Если ваша модель переобучает обучающие данные, имеет смысл предпринять действия, которые уменьшат гибкость модели. К уменьшить гибкость модели, попробуйте следующее:

• Выбор функций: рассмотрите возможность использования меньшего количества комбинаций функций, уменьшите размер n-грамм и уменьшите количество ячеек числовых атрибутов.

• Увеличьте количество используемой регуляризации.

Точность обучающих и тестовых данных может быть низкой, поскольку алгоритму обучения не хватает данных учиться у. Вы можете повысить производительность, выполнив следующие действия:

Создание, обучение и оценка модели  | Руководство по классификации текста  | Разработчики Google

В этом разделе мы будем работать над созданием, обучением и оценкой наших модель.На шаге 3 мы решили использовать либо модель n-грамм, либо модель последовательности, используя наше отношение S/W . Теперь пришло время написать наш алгоритм классификации и обучить его. Мы будем использовать TensorFlow с тф.керас API для этого.

Создание моделей машинного обучения с помощью Keras — это сборка вместе слои, строительные блоки обработки данных, так же, как мы собираем Lego кирпичи. Эти слои позволяют нам указать последовательность преобразований, которые мы хотим выполнять на нашем входе. Поскольку наш алгоритм обучения принимает один ввод текста и выводит единую классификацию, мы можем создать линейный стек слоев с помощью Последовательная модель API.

Рисунок 9: Линейный набор слоев

Входной слой и промежуточные слои будут построены по-разному, в зависимости от того, строим ли мы n-грамму или модель последовательности. Но независимо от типа модели последний слой будет одинаковым для данной задачи.

Создание последнего слоя

Когда у нас есть только 2 класса (бинарная классификация), наша модель должна выводить единая вероятностная оценка. Например, вывод 0.2 для данного входного образца означает «20% уверенность в том, что этот образец относится к первому классу (классу 1), 80% в том, что это второй класс (класс 0)». Чтобы вывести такую ​​оценку вероятности, функция активации последнего слоя должна быть сигмовидная функция и функция потерь используемая для обучения модели, должна быть бинарная кросс-энтропия (См. , рис. 10 , слева).

При наличии более 2 классов (мультиклассовая классификация) наша модель должен выводить одну оценку вероятности для каждого класса.Сумма этих баллов должна быть 1. Например, вывод {0: 0,2, 1: 0,7, 2: 0,1} означает «20% уверенность в том, что этот образец относится к классу 0, 70% — к классу 1 и 10% — к классу класс 2». Чтобы вывести эти оценки, функция активации последнего слоя должен быть softmax, а функция потерь, используемая для обучения модели, должна быть категориальная кросс-энтропия. (См. , рис. 10 , справа).

Рисунок 10: Последний слой

Следующий код определяет функцию, которая принимает количество классов в качестве входных данных. и выводит соответствующее количество единиц слоя (1 единица для двоичного классификация; иначе по 1 юниту на каждый класс) и соответствующую активацию функция:

  определение _get_last_layer_units_and_activation(num_classes):
    """Получает # единиц и функцию активации для последнего сетевого уровня. # Аргументы
        num_classes: int, количество классов.

    # Возвращает
        единицы, значения активации.
    """
    если число_классов == 2:
        активация = 'сигмоид'
        единицы = 1
    еще:
        активация = 'softmax'
        единицы = число_классов
    возврат единиц, активация
  

Следующие два раздела посвящены созданию оставшейся модели. слои для моделей n-грамм и моделей последовательностей.

Когда отношение S/W невелико, мы обнаружили, что модели с n-граммами работают лучше. чем модели последовательности.Модели последовательности лучше, когда есть большое количество из маленьких, плотных векторов. Это связано с тем, что отношения встраивания изучаются в плотное пространство, и лучше всего это происходит на многих образцах.

Построить n-граммовую модель [Вариант A]

Мы имеем в виду модели, которые обрабатывают токены самостоятельно (не принимая во внимание счет порядка слов) как модели n-грамм. Простые многослойные персептроны (включая логистическая регрессия), машины повышения градиента и машины опорных векторов все модели подпадают под эту категорию; они не могут использовать какую-либо информацию о порядок текста.

Мы сравнили производительность некоторых моделей n-грамм, упомянутых выше, и заметил, что многослойных персептронов (MLP) обычно работают лучше , чем другие варианты. MLP просты для определения и понимания, обеспечивают хорошую точность, и требуют относительно небольших вычислений.

Следующий код определяет двухуровневую модель MLP в tf.keras, добавляя пару Выпадающие слои для регуляризации (предотвращать переоснащение к обучающим образцам).

  из тензорного потока.модели импорта python.keras
из tensorflow.python.keras.layers импортировать Dense
из tensorflow.python.keras.layers import Dropout

def mlp_model (слои, единицы, dropout_rate, input_shape, num_classes):
    """Создает экземпляр многослойной модели персептрона. 

    # Аргументы
        слои: int, количество «плотных» слоев в модели.
        единицы измерения: int, выходное измерение слоев.
        dropout_rate: число с плавающей запятой, процент ввода, который выпадает на слоях Dropout.
        input_shape: кортеж, форма ввода в модель.num_classes: int, количество выходных классов.

    # Возвращает
        Экземпляр модели MLP.
    """
    op_units, op_activation = _get_last_layer_units_and_activation(num_classes)
    модель = модели.Sequential()
    model.add(Dropout(rate=dropout_rate, input_shape=input_shape))

    для _ в диапазоне (слои-1):
        model.add (плотный (единицы = единицы, активация = 'relu'))
        model.add (отсев (скорость = отсев_скорость))

    model.add (плотный (единицы = op_units, активация = op_activation))
    модель возврата
  

Модель последовательности сборки [Вариант B]

Мы называем модели, которые могут учиться на смежности токенов, последовательностями. модели.Это включает в себя классы моделей CNN и RNN. Данные предварительно обрабатываются как векторы последовательности для этих моделей.

Модели последовательности обычно имеют большее количество параметров для изучения. Первое Слой в этих моделях является встраивающим слоем, который изучает взаимосвязь между словами в плотном векторном пространстве. Изучение отношений слов работает лучше всего на многих образцах.

Слова в данном наборе данных, скорее всего, не уникальны для этого набора данных. Таким образом, мы можем узнать взаимосвязь между словами в нашем наборе данных, используя другие наборы данных.Для этого мы можем перенести вложение, полученное из другого набора данных, в наш вложенный слой. Эти вложения называются предварительно обученными. вложения . Использование предварительно обученного встраивания дает модели фору в процесс изучения.

Доступны предварительно обученные встраивания, которые были обучены с использованием больших корпуса, такие как GloVe. GloVe имеет прошел обучение на нескольких корпусах (в первую очередь Википедия). Мы проверили обучение наших модели последовательности с использованием версии вложений GloVe и заметили, что если мы заморозил веса предварительно обученных вложений и обучил только остальные сети, модели работали не очень хорошо.Это может быть связано с тем, что контекст в который был обучен встраивающему слою, мог отличаться от контекста в котором мы его использовали.

Встраивания

GloVe, обученные на данных Википедии, могут не совпадать с языком шаблоны в нашем наборе данных IMDb. Предполагаемые отношения могут нуждаться в некотором обновление, т. е. веса встраивания могут нуждаться в контекстной настройке. Мы делаем это в два этапа:

1. В первом прогоне, когда вес встраиваемого слоя заморожен, мы позволяем остальным сети учиться.В конце этого прогона веса модели достигают состояния это намного лучше, чем их неинициализированные значения. Для второго запуска мы позволить встраивающему слою также учиться, делая точную настройку всех весов в сети. Мы называем этот процесс использованием точно настроенного встраивания.

2. Точно настроенные встраивания обеспечивают лучшую точность. Однако это происходит на за счет увеличения вычислительной мощности, необходимой для обучения сети. Учитывая достаточное количество образцов, мы могли бы точно так же изучить вложение с нуля.Мы заметили, что для S/W > 15K эффективный запуск с нуля дает примерно ту же точность, что и использование точно настроенного встраивания .

Мы сравнили различные модели последовательностей, такие как CNN, sepCNN, RNN (LSTM и GRU), CNN-RNN и сложенный RNN, варьируя типовые архитектуры. Мы обнаружили, что sepCNN, вариант сверточной сети, который часто более эффективен с точки зрения данных и вычислений, работает лучше, чем другие модели.

Примечание: RNN относятся только к небольшому подмножеству вариантов использования.мы не пробовали таких моделей, как QRNN или RNN с Attention, так как повышение их точности будет компенсируется более высокими вычислительными затратами.

Следующий код создает четырехуровневую модель sepCNN:

из моделей импорта tensorflow.python.keras
из инициализаторов импорта tensorflow.python.keras
из tensorflow.python.keras импортировать регуляризаторы

из tensorflow.python.keras.layers импортировать Dense
из tensorflow.python.keras.layers import Dropout
из tensorflow.python.keras.layers import Встраивание
из тензорного потока.python.keras.layers импортирует SeparableConv1D
из tensorflow.python.keras.layers импортировать MaxPooling1D
из tensorflow.python.keras.layers импортировать GlobalAveragePooling1D

def sepcnn_model (блоки,
                 фильтры,
                 размер_ядра,
                 embedding_dim,
                 уровень отчисления,
                 pool_size,
                 input_shape,
                 число_классов,
                 количество_функций,
                 use_pretrained_embedding = Ложь,
                 is_embedding_trainable = Ложь,
                 embedding_matrix=Нет):
    """Создает экземпляр разделяемой модели CNN. # Аргументы
        блоки: int, количество пар блоков sepCNN и pooling в модели.
        фильтры: int, выходное измерение слоев.
        kernel_size: int, длина окна свертки.
        embedding_dim: int, размер векторов встраивания.
        dropout_rate: число с плавающей запятой, процент ввода, который выпадает на слоях Dropout.
        pool_size: целое число, коэффициент уменьшения ввода на уровне MaxPooling.
        input_shape: кортеж, форма ввода в модель.
        num_classes: int, количество выходных классов.num_features: int, количество слов (включая входное измерение).
        use_pretrained_embedding: bool, true, если предварительно обученное встраивание включено.
        is_embedding_trainable: bool, true, если встраиваемый слой можно обучать.
        embedding_matrix: dict, словарь с коэффициентами вложения.

    # Возвращает
        Экземпляр модели sepCNN.
    """
    op_units, op_activation = _get_last_layer_units_and_activation(num_classes)
    модель = модели.Sequential()

    # Добавить встраиваемый слой.  Если используется предварительно обученное встраивание, добавьте веса к
    # Embeddings и установите флаг trainable для ввода is_embedding_trainable.если use_pretrained_embedding:
        model.add (встраивание (input_dim = num_features,
                            output_dim=embedding_dim,
                            input_length=input_shape[0],
                            веса = [embedding_matrix],
                            обучаемый = is_embedding_trainable))
    еще:
        model.add (встраивание (input_dim = num_features,
                            output_dim=embedding_dim,
                            input_length=input_shape[0]))

    для _ в диапазоне (блоки-1):
        модель.добавить (отсев (скорость = отсев_скорость))
        model.add (SeparableConv1D (фильтры = фильтры,
                                  размер_ядра = размер_ядра,
                                  активация = 'релу',
                                  bias_initializer='random_uniform',
                                  depthwise_initializer = 'random_uniform',
                                  отступ = 'такой же'))
        model. add (SeparableConv1D (фильтры = фильтры,
                                  размер_ядра = размер_ядра,
                                  активация = 'релу',
                                  bias_initializer='random_uniform',
                                  depthwise_initializer = 'random_uniform',
                                  отступ = 'такой же'))
        модель.добавить (MaxPooling1D (pool_size = pool_size))

    model.add(SeparableConv1D(фильтры=фильтры * 2,
                              размер_ядра = размер_ядра,
                              активация = 'релу',
                              bias_initializer='random_uniform',
                              depthwise_initializer = 'random_uniform',
                              отступ = 'такой же'))
    model.add(SeparableConv1D(фильтры=фильтры * 2,
                              размер_ядра = размер_ядра,
                              активация = 'релу',
                              bias_initializer='random_uniform',
                              depthwise_initializer = 'random_uniform',
                              отступ = 'такой же'))
    модель. добавить (GlobalAveragePooling1D())
    model.add (отсев (скорость = отсев_скорость))
    model.add (плотный (op_units, активация = op_activation))
    модель возврата
 

Тренируйте свою модель

Теперь, когда мы построили архитектуру модели, нам нужно обучить модель. Обучение включает в себя создание прогноза на основе текущего состояния модели, вычисление того, насколько неверен прогноз, и обновление весов или параметры сети, чтобы минимизировать эту ошибку и заставить модель предсказывать лучше.Мы повторяем этот процесс до тех пор, пока наша модель не сойдется и больше не сможет учиться. Для этого процесса необходимо выбрать три ключевых параметра (см. Таблицу 2.

• Метрика : Как измерить производительность нашей модели с помощью метрики . Мы использовали точность в качестве метрики в наших экспериментах.
• Функция потерь : Функция, используемая для расчета значения потерь, которое процесс обучения затем пытается минимизировать путем настройки весов сети. Для задач классификации хорошо работает кросс-энтропийная потеря.
• Оптимизатор : Функция, которая решает, как будут обновляться веса сети на основе выходных данных функции потерь. В своих экспериментах мы использовали популярный оптимизатор Adam.

В Keras мы можем передать эти параметры обучения модели, используя компилировать метод.

Параметр обучения	Значение
Метрическая система	точность
Функция потерь — бинарная классификация	бинарная_кроссэнтропия
Функция потерь — мультиклассовая классификация	sparse_categorical_crossentropy
Оптимизатор	Адам

Таблица 2: Параметры обучения

Фактическое обучение происходит с использованием метод подгонки.В зависимости от размера вашего набор данных, это метод, в котором будет потрачено больше всего вычислительных циклов. В каждом итерация обучения, batch_size количество выборок из ваших обучающих данных используется для вычисления потерь, и веса обновляются один раз на основе этого значения. Процесс обучения завершает эпоху , как только модель увидит все обучающий набор данных. В конце каждой эпохи мы используем набор данных проверки для оценить, насколько хорошо модель обучается. Повторяем обучение с использованием набора данных в течение заранее определенного количества эпох.Мы можем оптимизировать это, остановившись раньше, когда точность проверки стабилизируется между последовательными эпохами, показывая, что модель больше не тренируется.

Тренировочный гиперпараметр	Значение
Скорость обучения	1е-3
Эпохи	1000
Размер партии	512
Ранняя остановка	параметр: val_loss, терпение: 1

Таблица 3: Гиперпараметры обучения

Следующий код Keras реализует процесс обучения с использованием параметров выбрано в таблицах 2 и 3 выше:

def train_ngram_model (данные,
                      скорость обучения = 1e-3,
                      эпохи=1000,
                      размер партии = 128,
                      слои = 2,
                      единицы = 64,
                      частота отсева = 0. 2):
    """Обучает модель n-грамм на заданном наборе данных.

    # Аргументы
        данные: кортежи обучающих и тестовых текстов и меток.
        Learning_rate: float, скорость обучения для модели обучения.
        эпохи: int, количество эпох.
        batch_size: int, количество образцов в партии.
        слои: int, количество «плотных» слоев в модели.
        Units: int, выходное измерение плотных слоев в модели.
        dropout_rate: float: процент ввода, который выпадает на слоях Dropout.

    # Поднимает
        ValueError: если данные проверки имеют значения меток, которые не были видны
            в обучающих данных."""
    # Получить данные.
    (train_texts, train_labels), (val_texts, val_labels) = данные

    # Убедитесь, что метки проверки находятся в том же диапазоне, что и метки обучения.
    num_classes = explore_data.get_num_classes(train_labels)
    неожиданно_метки = [v для v в val_labels, если v не в диапазоне (num_classes)]
    если длина (неожиданные_метки):
        поднять ValueError('В проверочном наборе обнаружены непредвиденные значения метки:'
                         ' {неожиданные_метки}.  Пожалуйста, убедитесь, что '
                         'метки в проверочном наборе находятся в одном диапазоне'
                         в качестве тренировочных меток.'.формат(
                             неожиданные_метки=неожиданные_метки))

    # Векторизировать тексты.
    x_train, x_val = vectorize_data.ngram_vectorize(
        train_texts, train_labels, val_texts)

    # Создать экземпляр модели.
    модель = build_model.mlp_model (слои = слои,
                                  единицы = единицы,
                                  dropout_rate = dropout_rate,
                                  input_shape=x_train.shape[1:],
                                  num_classes=num_classes)

    # Скомпилируйте модель с параметрами обучения.если число_классов == 2:
        потеря = 'binary_crossentropy'
    еще:
        потеря = 'sparse_categorical_crossentropy'
    оптимизатор = tf.keras.optimizers.Adam(lr=learning_rate)
    model.compile (оптимизатор = оптимизатор, потеря = потеря, метрика = ['acc'])

    # Создать обратный вызов для ранней остановки при потере проверки.  Если потеря
    # не уменьшаться в двух последовательных попытках, остановить тренировку.
    callbacks = [tf.keras.callbacks.EarlyStopping(
        монитор='val_loss', терпение=2)]

    # Обучить и проверить модель.история = model.fit(
            х_поезд,
            train_labels,
            эпохи = эпохи,
            обратные вызовы = обратные вызовы,
            validation_data=(x_val, val_labels),
            verbose=2, # Записывается один раз в эпоху.
            batch_size=размер_пакета)

    # Печать результатов.
    история = история.история
    print('Точность проверки: {acc}, потеря: {loss}'.format(
            acc=история['val_acc'][-1], loss=история['val_loss'][-1]))

    # Сохранить модель.
    model.save('IMDb_mlp_model.h5')
    вернуть историю['val_acc'][-1], историю['val_loss'][-1]
 

Примеры кода для обучения модели последовательности можно найти здесь.

Как обновить модели нейронной сети с дополнительными данными

Возможно, потребуется обновить модели нейронных сетей глубокого обучения, используемые для прогнозного моделирования.

Это может быть связано с тем, что данные изменились с момента разработки и развертывания модели, или это может быть связано с тем, что после разработки модели стали доступны дополнительные размеченные данные, и ожидается, что дополнительные данные улучшат производительность модель.

Важно поэкспериментировать и оценить ряд различных подходов при обновлении моделей нейронных сетей для новых данных, особенно если обновление модели будет автоматизировано, например, по периодическому расписанию.

Существует много способов обновить модели нейронных сетей , хотя два основных подхода включают либо использование существующей модели в качестве отправной точки и ее переобучение, либо сохранение существующей модели без изменений и объединение прогнозов существующей модели с новой моделью. .

В этом руководстве вы узнаете, как обновлять модели нейронных сетей глубокого обучения в ответ на новые данные.

После прохождения этого урока вы будете знать:

• Модели нейронных сетей могут нуждаться в обновлении при изменении базовых данных или при появлении новых помеченных данных.
• Как обновить модели обученной нейронной сети только новыми данными или комбинациями старых и новых данных.
• Как создать ансамбль существующих и новых моделей, обученных только новым данным или комбинациям старых и новых данных.

Начнем.

Как обновить модели нейронных сетей дополнительными данными
Фотография Джуди Галлахер, некоторые права защищены.

Обзор учебника

Это руководство разделено на три части; они:

1. Обновление моделей нейронных сетей
2. Переобучение Стратегии обновления
   1. Обновление модели только для новых данных
   2. Обновление модели на основе старых и новых данных
3. Стратегии обновления ансамбля
   1. Модель ансамбля с моделью только на новых данных
   2. Модель ансамбля с моделью на старых и новых данных

Обновление моделей нейронных сетей

Выбор и окончательная доработка модели нейронной сети глубокого обучения для проекта прогнозного моделирования — это только начало.

Затем вы можете начать использовать модель для прогнозирования новых данных.

Одна из возможных проблем, с которой вы можете столкнуться, заключается в том, что характер проблемы прогнозирования может меняться со временем.

Вы можете заметить это по тому, что эффективность предсказаний со временем может начать снижаться. Это может быть связано с тем, что предположения, сделанные и отраженные в модели, меняются или больше не выполняются.

Как правило, это называется проблемой « дрейфа концепций », когда основные распределения вероятностей переменных и взаимосвязи между переменными меняются со временем, что может негативно повлиять на модель, построенную на основе данных.

Подробнее о смещении концепций см. в руководстве:

Дрейф концепции может повлиять на вашу модель в разное время и зависит конкретно от решаемой вами проблемы прогнозирования и модели, выбранной для ее решения.

Может быть полезно отслеживать производительность модели с течением времени и использовать явное падение производительности модели в качестве триггера для внесения изменений в модель, например, для ее повторного обучения на новых данных.

Кроме того, вы можете знать, что данные в вашем домене изменяются достаточно часто, поэтому периодически требуется изменение модели, например еженедельно, ежемесячно или ежегодно.

Наконец, вы можете какое-то время поэкспериментировать со своей моделью и накопить дополнительные данные с известными результатами, которые вы хотите использовать для обновления своей модели в надежде на улучшение прогностической эффективности.

Важно отметить, что у вас есть большая гибкость, когда дело доходит до реагирования на изменение проблемы или появление новых данных.

Например, вы можете взять модель обученной нейронной сети и обновить веса модели, используя новые данные. Или мы можем захотеть оставить существующую модель нетронутой и объединить ее прогнозы с новой моделью, подходящей для новых доступных данных.

Эти подходы могут представлять две основные темы при обновлении моделей нейронных сетей в ответ на новые данные:

• Переобучение стратегий обновления.
• Стратегии обновления ансамбля.

Давайте рассмотрим каждый по очереди.

Переобучение Стратегии обновления

Преимущество моделей нейронных сетей заключается в том, что их веса можно обновлять в любое время при непрерывном обучении.

При реагировании на изменения в базовых данных или доступности новых данных существует несколько различных стратегий на выбор при обновлении модели нейронной сети, например:

• Продолжить обучение модели только на новых данных.
• Продолжить обучение модели на старых и новых данных.

Мы также можем представить варианты вышеописанных стратегий, такие как использование выборки новых данных или выборки новых и старых данных вместо всех доступных данных, а также возможное взвешивание выборочных данных на основе экземпляров.

Мы также можем рассмотреть расширения модели, которые замораживают слои существующей модели (например, чтобы веса модели не могли измениться во время обучения), а затем добавляют новые слои с весами модели, которые могут меняться, прививая расширения к модели для обработки любых изменений в модели. данные.Возможно, это вариант переобучения и ансамблевого подхода в следующем разделе, и мы пока его оставим.

Тем не менее, это две основные стратегии, которые следует учитывать.

Давайте конкретизируем эти подходы на рабочем примере.

Обновление модели только для новых данных

Мы можем обновить модель только на основе новых данных.

Один крайний вариант этого подхода заключается в том, чтобы не использовать новые данные и просто переобучить модель на старых данных. Это может быть то же самое, что и « ничего не делать » в ответ на новые данные.С другой стороны, модель может быть построена только на новых данных, отбрасывая старые данные и старую модель.

• Игнорировать новые данные, ничего не делать.
• Обновите существующую модель новыми данными.
• Подогнать новую модель к новым данным, отбросить старую модель и данные.

В этом примере мы сосредоточимся на среднем уровне, но может быть интересно протестировать все три подхода к вашей проблеме и посмотреть, какой из них работает лучше всего.

Во-первых, мы можем определить набор данных синтетической бинарной классификации и разделить его пополам, затем использовать одну часть как « старых данных », а другую часть как « новых данных ».

… # определить набор данных X, y = make_classification (n_samples = 1000, n_features = 20, n_informative = 15, n_redundant = 5, random_state = 1) # записываем количество входных признаков в данных n_features = X.форма[1] # разделить на старые и новые данные X_old, X_new, y_old, y_new = train_test_split(X, y, test_size=0,50, random_state=1)

… # определить набор данных X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=20, n_informative=15, n_redundant=5, random_state=1) # записать количество входных объектов в данные n_features = X.shape[1] # разделить на старые и новые данные X_old, X_new, y_old, y_new = train_test_split(X, y, test_size=0. 50, random_state=1)

Затем мы можем определить модель многослойного персептрона (MLP) и подогнать ее только к старым данным.

… # определить модель модель = Последовательный() model.add(Dense(20, kernel_initializer=’he_normal’, активация=’relu’, input_dim=n_features)) model.add(Dense(10, kernel_initializer=’he_normal’, активация=’relu’)) модель.добавить (плотный (1, активация = ‘сигмоид’)) # определяем алгоритм оптимизации opt = SGD (learning_rate = 0,01, импульс = 0,9) # компилируем модель model.compile (оптимизатор = выбор, потеря = ‘binary_crossentropy’) # подогнать модель по старым данным model.fit(X_old, y_old, epochs=150, batch_size=32, verbose=0)

… # определение модели model = Sequential() model.add(Dense(20, kernel_initializer=’he_normal’, активация=’relu’, input_dim=n_features)) модель.add(Dense(10, kernel_initializer=’he_normal’, активации=’relu’)) model. add(Dense(1, активация=’sigmoid’)) # определение алгоритма оптимизации opt = SGD(learning_rate =0.01, импульс=0.9) # скомпилировать модель model.compile(optimizer=opt, loss=’binary_crossentropy’) # подогнать модель по старым данным model.fit(X_old, y_old, epochs= 150, размер_пакета=32, подробный=0)

Затем мы можем представить себе сохранение модели и ее использование в течение некоторого времени.

Проходит время, и мы хотим обновить его с учетом новых данных, которые стали доступны.

Это потребует использования гораздо меньшей скорости обучения, чем обычно, чтобы мы не смыли веса, полученные на старых данных.

Примечание : вам нужно будет найти скорость обучения, подходящую для вашей модели и набора данных, которая обеспечивает лучшую производительность, чем просто установка новой модели с нуля.

… # обновлять модель на новых данных только с меньшей скоростью обучения opt = SGD (learning_rate = 0. 001, импульс = 0,9) # компилируем модель model.compile (оптимизатор = вариант, потеря = ‘binary_crossentropy’)

… # обновить модель на новых данных только с меньшей скоростью обучения =’binary_crossentropy’)

Затем мы можем подогнать модель к новым данным только с меньшей скоростью обучения.

… model.compile (оптимизатор = выбор, потеря = ‘binary_crossentropy’) # подогнать модель под новые данные model.fit(X_new, y_new, эпохи=100, batch_size=32, подробный=0)

… model.compile(optimizer=opt, loss=’binary_crossentropy’) # подогнать модель к новым данным model.fit(X_new, y_new, epochs=100, batch_size=32, verbose= 0)

Связывая это вместе, полный пример обновления модели нейронной сети только для новых данных приведен ниже.

# обновить нейронную сеть только новыми данными из sklearn. datasets импортировать make_classification из sklearn.model_selection импорта train_test_split из tensorflow.keras.models импортировать последовательно из tensorflow.keras.layers импортировать Dense из tensorflow.keras.optimizers импортировать SGD # определить набор данных X, y = make_classification (n_samples = 1000, n_features = 20, n_informative = 15, n_redundant = 5, random_state = 1) # записываем количество входных признаков в данных n_features = X.форма[1] # разделить на старые и новые данные X_old, X_new, y_old, y_new = train_test_split(X, y, test_size=0,50, random_state=1) # определить модель модель = Последовательный() model.add(Dense(20, kernel_initializer=’he_normal’, активация=’relu’, input_dim=n_features)) model.add(Dense(10, kernel_initializer=’he_normal’, активация=’relu’)) model.add (плотный (1, активация = ‘сигмоид’)) # определяем алгоритм оптимизации opt = SGD (learning_rate = 0,01, импульс = 0,9) # компилируем модель модель.компиляция (оптимизатор = опция, потеря = ‘binary_crossentropy’) # подогнать модель по старым данным model. fit(X_old, y_old, epochs=150, batch_size=32, verbose=0) # сохранить модель… # загрузить модель… # обновлять модель на новых данных только с меньшей скоростью обучения opt = SGD (learning_rate = 0,001, импульс = 0,9) # компилируем модель model.compile (оптимизатор = выбор, потеря = ‘binary_crossentropy’) # подогнать модель под новые данные model.fit(X_new, y_new, эпохи=100, batch_size=32, подробный=0)

1 2 2 3 4 5 6 7 8 70002 8 9 10 11 12 13 12 14 13 14 15 16 17 18 19 20 20 21 22 23 240002 23 25 240002 26 25 27 26 27 28 29 28 30 31 30 32 31 32 33 34

# обновить нейросеть только новыми данными от sklearn. DataSets Import make_classification из Sklearn.model_selection Import reev_test_split от Tensorflow.keras.models Import Sequential от Tensorflow.keras.layers Import Dest из Tensorflow.keras.Optimizers Import SGD # Определите DataSet x, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=20, n_informative=15, n_redundant=5, random_state=1) # записать количество входных признаков в данные n_features = X.shape[1] # разделить на старые и новые данные X_old, X_new, y_old, y_new = train_test_split(X, y, test_size=0.50, random_state=1) # определить модель model = Sequential() model.add(Dense(20, kernel_initializer=’he_normal’, активация=’relu’, input_dim=n_features)) model.add(Dense(10, kernel_initializer=’he_normal’, активация=’relu’)) model.add(Dense(1, активация=’сигмоид’)) # определение алгоритма оптимизации opt = SGD(learning_rate=0.01, импульс=0. 9) # скомпилировать модель model.compile(optimizer=opt, loss=’binary_crossentropy’) # подогнать модель по старым данным model.fit(X_old, y_old, epochs=150 , batch_size=32, verbose=0)   # сохранить модель…   # загрузить модель…   # обновить модель только на новых данных с меньшей скоростью обучения 90SGD02 opt = 90SGD02 (learning_rate=0.001, импульс=0.9) # скомпилировать модель модель.compile(optimizer=opt, loss=’binary_crossentropy’) # подогнать модель к новым данным model.fit(X_new, y_new, epochs=100, batch_size=32, verbose=0)

Теперь давайте рассмотрим обновление модели на основе новых и старых данных.

Обновление модели на основе старых и новых данных

Мы можем обновить модель, используя комбинацию старых и новых данных.

Крайняя версия этого подхода состоит в том, чтобы отказаться от модели и просто подобрать новую модель на всех доступных данных, новых и старых. Менее экстремальный вариант — использовать существующую модель в качестве отправной точки и обновлять ее на основе комбинированного набора данных.

Опять же, рекомендуется протестировать обе стратегии и посмотреть, какая из них лучше всего подходит для вашего набора данных.

В этом случае мы сосредоточимся на менее экстремальной стратегии обновления.

Синтетический набор данных и модель можно подогнать к старому набору данных, как и раньше.

… # определить набор данных X, y = make_classification (n_samples = 1000, n_features = 20, n_informative = 15, n_redundant = 5, random_state = 1) # записываем количество входных признаков в данных n_features = X.форма[1] # разделить на старые и новые данные X_old, X_new, y_old, y_new = train_test_split(X, y, test_size=0,50, random_state=1) # определить модель модель = Последовательный() model.add(Dense(20, kernel_initializer=’he_normal’, активация=’relu’, input_dim=n_features)) model.add(Dense(10, kernel_initializer=’he_normal’, активация=’relu’)) model. add (плотный (1, активация = ‘сигмоид’)) # определяем алгоритм оптимизации opt = SGD (learning_rate = 0,01, импульс = 0,9) # компилируем модель модель.компиляция (оптимизатор = опция, потеря = ‘binary_crossentropy’) # подогнать модель по старым данным model.fit(X_old, y_old, epochs=150, batch_size=32, verbose=0)

1 2 2 3 4 5 6 7 8 70002 8 9 10 11 12 13 12 14 13 14 15 16 17 18

… # определить набор данных X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=20, n_informative=15, n_redundant=5, random_state=1) # записать количество входных признаков в данные n_features = X.shape[1] # разделить на старые и новые данные X_old, X_new, y_old, y_new = train_test_split(X, y, test_size=0. 50, random_state=1) # определить модель model = Sequential() model.add(Dense(20, kernel_initializer=’he_normal’, активация=’relu’, input_dim=n_features)) модель.add(Dense(10, kernel_initializer=’he_normal’, активации=’relu’)) model.add(Dense(1, активация=’sigmoid’)) # определение алгоритма оптимизации opt = SGD(learning_rate =0.01, импульс=0.9) # скомпилировать модель model.compile(optimizer=opt, loss=’binary_crossentropy’) # подогнать модель по старым данным model.fit(X_old, y_old, epochs= 150, размер_пакета=32, подробный=0)

Доступны новые данные, и мы хотим обновить модель, используя комбинацию старых и новых данных.

Во-первых, мы должны использовать гораздо меньшую скорость обучения, пытаясь использовать текущие веса в качестве отправной точки для поиска.

Примечание : вам нужно будет найти скорость обучения, подходящую для вашей модели и набора данных, которая обеспечивает лучшую производительность, чем просто установка новой модели с нуля.

… # обновить модель с меньшей скоростью обучения opt = SGD (learning_rate = 0,001, импульс = 0,9) # компилируем модель модель.компиляция (оптимизатор = опция, потеря = ‘binary_crossentropy’)

… # обновить модель с меньшей скоростью обучения )

Затем мы можем создать составной набор данных, состоящий из старых и новых данных.

… # создать составной набор данных из старых и новых данных X_both, y_both = vstack((X_old, X_new)), hstack((y_old, y_new))

… # создать составной набор данных из старых и новых данных X_both, y_both = vstack((X_old, X_new)), hstack((y_old, y_new))

Наконец, мы можем обновить модель этого составного набора данных.

… # подогнать модель под новые данные model.fit(X_both, y_both, эпохи=100, batch_size=32, подробный=0)

. .. # подходит для модели по новым данным модель.подходит (X_both, y_both, эпохи = 100, batch_size = 32, подробный = 0)

Ниже приведен полный пример обновления модели нейронной сети как для старых, так и для новых данных.

# обновить нейронную сеть как старыми, так и новыми данными импорт из numpy vstack из numpy импортировать hstack из sklearn.datasets импортировать make_classification из sklearn.model_selection импорта train_test_split от tensorflow.keras.импорт моделей Последовательный из tensorflow.keras.layers импортировать Dense из tensorflow.keras.optimizers импортировать SGD # определить набор данных X, y = make_classification (n_samples = 1000, n_features = 20, n_informative = 15, n_redundant = 5, random_state = 1) # записываем количество входных признаков в данных n_features = X.форма[1] # разделить на старые и новые данные X_old, X_new, y_old, y_new = train_test_split(X, y, test_size=0,50, random_state=1) # определить модель модель = Последовательный() модель. добавить (Dense (20, kernel_initializer = ‘he_normal’, активация = ‘relu’, input_dim = n_features)) model.add(Dense(10, kernel_initializer=’he_normal’, активация=’relu’)) model.add (плотный (1, активация = ‘сигмоид’)) # определяем алгоритм оптимизации opt = SGD (learning_rate = 0,01, импульс = 0,9) # компилируем модель model.compile (оптимизатор = выбор, потеря = ‘binary_crossentropy’) # подогнать модель по старым данным model.fit(X_old, y_old, epochs=150, batch_size=32, verbose=0) # сохранить модель… # загрузить модель… # обновить модель с меньшей скоростью обучения opt = SGD (learning_rate = 0,001, импульс = 0,9) # компилируем модель model.compile (оптимизатор = выбор, потеря = ‘binary_crossentropy’) # создать составной набор данных из старых и новых данных X_both, y_both = vstack((X_old, X_new)), hstack((y_old, y_new)) # подогнать модель под новые данные model.fit(X_both, y_both, эпохи=100, batch_size=32, подробный=0)

1 2 2 3 4 5 6 7 8 70002 8 9 10 11 12 13 12 14 13 14 15 16 17 18 19 20 20 21 22 23 240002 23 25 240002 26 25 27 26 27 28 29 28 30 31 30 32 31 32 33 34 35 36 37 38

# обновить нейронную сеть старыми и новыми данными from numpy import vstack from numpy import hstack from sklearn. DataSets Import make_classification из Sklearn.model_selection Import reev_test_split от Tensorflow.keras.models Import Sequential от Tensorflow.keras.layers Import Dest из Tensorflow.keras.Optimizers Import SGD # Определите DataSet x, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=20, n_informative=15, n_redundant=5, random_state=1) # записать количество входных признаков в данные n_features = X.shape[1] # разделить на старые и новые данные X_old, X_new, y_old, y_new = train_test_split(X, y, test_size=0.50, random_state=1) # определить модель model = Sequential() model.add(Dense(20, kernel_initializer=’he_normal’, активация=’relu’, input_dim=n_features)) model.add(Dense(10, kernel_initializer=’he_normal’, активация=’relu’)) model.add(Dense(1, активация=’сигмоид’)) # определение алгоритма оптимизации opt = SGD(learning_rate=0.01, импульс=0. 9) # скомпилировать модель model.compile(optimizer=opt, loss=’binary_crossentropy’) # подогнать модель по старым данным model.fit(X_old, y_old, epochs=150 , batch_size=32, verbose=0)   # сохранить модель…   # загрузить модель…   # обновить модель с меньшей скоростью обучения , импульс=0,9) # скомпилировать модель модель.compile(optimizer=opt, loss=’binary_crossentropy’) # создать составной набор данных из старых и новых данных X_both, y_both = vstack((X_old, X_new)), hstack((y_old, y_new)) # подогнать модель по новым данным model.fit(X_both, y_both, epochs=100, batch_size=32, verbose=0)

Теперь давайте посмотрим, как использовать ансамблевые модели для реагирования на новые данные.

Стратегии обновления ансамбля

Ансамбль — это прогностическая модель, состоящая из нескольких других моделей.

Существует множество различных типов ансамблевых моделей, хотя, пожалуй, самый простой подход — это усреднение прогнозов, полученных на основе нескольких различных моделей.

Дополнительные сведения об ансамблевых алгоритмах для нейронных сетей глубокого обучения см. в руководстве:

.

Мы можем использовать ансамблевую модель в качестве стратегии при реагировании на изменения базовых данных или появление новых данных.

Отражая подходы, описанные в предыдущем разделе, мы могли бы рассмотреть два подхода к алгоритмам обучения ансамбля как стратегии реагирования на новые данные; они:

• Набор существующей модели и новой модели подходит только для новых данных.
• Набор существующей модели и новой модели соответствует старым и новым данным.

Опять же, мы могли бы рассмотреть варианты этих подходов, такие как образцы старых и новых данных, а также несколько существующих или дополнительных моделей, включенных в ансамбль.

Тем не менее, это две основные стратегии, которые следует учитывать.

Давайте конкретизируем эти подходы на рабочем примере.

Модель ансамбля с моделью только на новых данных

Мы можем создать ансамбль существующей модели и новую модель, подходящую только для новых данных.

Ожидается, что ансамблевые прогнозы работают лучше или более стабильны (более низкая дисперсия), чем при использовании только старой модели или новой модели. Это следует проверить на вашем наборе данных, прежде чем использовать ансамбль.

Во-первых, мы можем подготовить набор данных и подогнать его под старую модель, как мы это делали в предыдущих разделах.

… # определить набор данных X, y = make_classification (n_samples = 1000, n_features = 20, n_informative = 15, n_redundant = 5, random_state = 1) # записываем количество входных признаков в данных n_features = X.форма[1] # разделить на старые и новые данные X_old, X_new, y_old, y_new = train_test_split(X, y, test_size=0,50, random_state=1) # определяем старую модель old_model = Последовательный() old_model.add(Dense(20, kernel_initializer=’he_normal’, активация=’relu’, input_dim=n_features)) old_model.add(Dense(10, kernel_initializer=’he_normal’, активация=’relu’)) old_model.add (плотный (1, активация = ‘сигмоид’)) # определяем алгоритм оптимизации opt = SGD (learning_rate = 0,01, импульс = 0. 9) # компилируем модель old_model.compile (оптимизатор = опция, потеря = ‘binary_crossentropy’) # подогнать модель по старым данным old_model.fit(X_old, y_old, epochs=150, batch_size=32, verbose=0)

1 2 2 3 4 5 6 7 8 70002 8 9 10 11 12 13 12 14 13 14 15 16 17 18

… # определить набор данных X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=20, n_informative=15, n_redundant=5, random_state=1) # записать количество входных признаков в данные n_features = X.shape[1] # разделить на старые и новые данные X_old, X_new, y_old, y_new = train_test_split(X, y, test_size=0.50, random_state=1) # определить старую модель old_model = Sequential() old_model.add(Dense(20, kernel_initializer=’he_normal’, активация=’relu’, input_dim=n_features)) old_model. add(Dense(10, kernel_initializer=’he_normal’, активации=’relu’)) old_model.add(Dense(1, активация=’sigmoid’)) # определение алгоритма оптимизации opt = SGD(learning_rate =0.01, импульс=0.9) # скомпилировать модель old_model.compile(optimizer=opt, loss=’binary_crossentropy’) # подогнать модель по старым данным old_model.fit(X_old, y_old, epochs= 150, размер_пакета=32, подробный=0)

Проходит некоторое время, и становятся доступными новые данные.

Затем мы можем подогнать новую модель к новым данным, естественным образом обнаружив модель и конфигурацию, которые хорошо или лучше всего работают только с новым набором данных.

В этом случае мы просто будем использовать ту же архитектуру и конфигурацию модели, что и старая модель.

… # определить новую модель новая_модель = последовательный() new_model.add(Dense(20, kernel_initializer=’he_normal’, активация=’relu’, input_dim=n_features)) new_model. add(Dense(10, kernel_initializer=’he_normal’, активация=’relu’)) новая модель.добавить (плотный (1, активация = ‘сигмоид’)) # определяем алгоритм оптимизации opt = SGD (learning_rate = 0,01, импульс = 0,9) # компилируем модель new_model.compile (оптимизатор = выбор, потеря = ‘binary_crossentropy’)

… # определить новую модель new_model = Sequential() new_model.add(Dense(20, kernel_initializer=’he_normal’, активация=’relu’, input_dim=n_features)) new_model.add(Dense(10, kernel_initializer=’he_normal’, активации=’relu’)) new_model.add(Dense(1, активация=’sigmoid’)) # определение алгоритма оптимизации opt = SGD(learning_rate =0,01, импульс=0,9) # скомпилировать модель new_model.compile(optimizer=opt, loss=’binary_crossentropy’)

Затем мы можем подогнать эту новую модель только к новым данным.

… # подогнать модель по старым данным новая модель. подходит (X_new, y_new, эпохи = 150, batch_size = 32, подробный = 0)

… # подогнать модель по старым данным new_model.fit(X_new, y_new, epochs=150, batch_size=32, verbose=0)

Теперь, когда у нас есть две модели, мы можем делать прогнозы с каждой моделью и вычислять среднее значение прогнозов как « прогноз ансамбля ».

… # делаем прогнозы с обеими моделями yhat1 = старая_модель.предсказать (X_new) yhat2 = new_model.predict(X_new) # объединяем прогнозы в один массив комбинированный = hstack((yhat1, yhat2)) # вычислить результат как среднее значение прогнозов yhat = среднее (объединенное, ось = -1)

… # делать прогнозы с использованием обеих моделей yhat2)) # вычислить результат как среднее значение прогнозов yhat = mean(combined, axis=-1)

Ниже приведен полный пример обновления с использованием ансамбля существующей модели и новой модели, подходящей только для новых данных.

# ансамбль старой нейронной сети с новой моделью подходит только для новых данных из numpy импортировать hstack из numpy означает импорт из sklearn.datasets импортировать make_classification из sklearn.model_selection импорта train_test_split из tensorflow.keras.models импортировать последовательно из tensorflow.keras.layers импортировать Dense из tensorflow.keras.optimizers импортировать SGD # определить набор данных X, y = make_classification (n_samples = 1000, n_features = 20, n_informative = 15, n_redundant = 5, random_state = 1) # записываем количество входных признаков в данных n_features = X.форма[1] # разделить на старые и новые данные X_old, X_new, y_old, y_new = train_test_split(X, y, test_size=0,50, random_state=1) # определяем старую модель old_model = Последовательный() old_model.add(Dense(20, kernel_initializer=’he_normal’, активация=’relu’, input_dim=n_features)) old_model.add(Dense(10, kernel_initializer=’he_normal’, активация=’relu’)) old_model. add (плотный (1, активация = ‘сигмоид’)) # определяем алгоритм оптимизации opt = SGD (learning_rate = 0,01, импульс = 0.9) # компилируем модель old_model.compile (оптимизатор = опция, потеря = ‘binary_crossentropy’) # подогнать модель по старым данным old_model.fit(X_old, y_old, epochs=150, batch_size=32, verbose=0) # сохранить модель… # загрузить модель… # определить новую модель новая_модель = последовательный() new_model.add(Dense(20, kernel_initializer=’he_normal’, активация=’relu’, input_dim=n_features)) new_model.add(Dense(10, kernel_initializer=’he_normal’, активация=’relu’)) новая модель.добавить (плотный (1, активация = ‘сигмоид’)) # определяем алгоритм оптимизации opt = SGD (learning_rate = 0,01, импульс = 0,9) # компилируем модель new_model.compile (оптимизатор = опция, потеря = ‘binary_crossentropy’) # подогнать модель по старым данным new_model.fit(X_new, y_new, эпохи=150, batch_size=32, подробный=0) # делаем прогнозы с обеими моделями yhat1 = old_model. predict(X_new) yhat2 = new_model.predict(X_new) # объединяем прогнозы в один массив комбинированный = hstack((yhat1, yhat2)) # вычислить результат как среднее значение прогнозов yhat = среднее (объединенное, ось = -1)

1 2 2 3 4 5 6 7 8 70002 8 9 10 11 12 13 12 14 13 14 15 16 17 18 19 20 20 21 22 23 240002 23 25 240002 26 25 27 26 27 28 29 28 30 31 30 32 31 32 33 34 34 36 37 38 38 39 41 41 43 42 43 44 45 46 45 46 47 48 49

# ансамбль старой нейронной сети с новой моделью подходит только для новых данныхDataSets Import make_classification из Sklearn. model_selection Import reev_test_split от Tensorflow.keras.models Import Sequential от Tensorflow.keras.layers Import Dest из Tensorflow.keras.Optimizers Import SGD # Определите DataSet x, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=20, n_informative=15, n_redundant=5, random_state=1) # записать количество входных признаков в данные n_features = X.shape[1] # разделить на старые и новые данные X_old, X_new, y_old, y_new = train_test_split(X, y, test_size=0.50, random_state=1) # определить старую модель old_model = Sequential( ) old_model.add(Dense(20, kernel_initializer=’he_normal’, активация=’relu’, input_dim=n_features)) old_model.add(Dense(10, kernel_initializer=’he_normal’, активация=’relu’) ) old_model.add(Dense(1, активация=’сигмоид’)) # определение алгоритма оптимизации opt = SGD(learning_rate=0.01, импульс=0.9) # скомпилировать модель old_model. compile(optimizer=opt, loss=’binary_crossentropy’) # подогнать модель по старым данным old_model.fit(X_old, y_old, epochs=150 , batch_size=32, verbose=0)   # сохранить модель…   # загрузить модель…   # определить новую модель (Dense(20, kernel_initializer=’he_normal’, активация=’relu’, input_dim=n_features)) новая_модель.add(Dense(10, kernel_initializer=’he_normal’, активации=’relu’)) new_model.add(Dense(1, активация=’sigmoid’)) # определение алгоритма оптимизации opt = SGD(learning_rate =0.01, импульс=0.9) # скомпилировать модель new_model.compile(optimizer=opt, loss=’binary_crossentropy’) # подогнать модель по старым данным new_model.fit(X_new, y_new, epochs= 150, batch_size=32, verbose=0)   # делать прогнозы с использованием обеих моделей yhat1 = old_model.Predict(X_new) yhat2 = new_model.predict(X_new) # объединить прогнозы в один массив , ось=-1)

Модель ансамбля с моделью на старых и новых данных

Мы можем создать ансамбль существующей модели и новой модели, подходящей как для старых, так и для новых данных.

Ожидается, что ансамблевые прогнозы работают лучше или более стабильны (более низкая дисперсия), чем при использовании только старой модели или новой модели.Это следует проверить на вашем наборе данных, прежде чем использовать ансамбль.

Во-первых, мы можем подготовить набор данных и подогнать его под старую модель, как мы это делали в предыдущих разделах.

… # определить набор данных X, y = make_classification (n_samples = 1000, n_features = 20, n_informative = 15, n_redundant = 5, random_state = 1) # записываем количество входных признаков в данных n_features = X.форма[1] # разделить на старые и новые данные X_old, X_new, y_old, y_new = train_test_split(X, y, test_size=0.50, случайное_состояние=1) # определяем старую модель old_model = Последовательный() old_model.add(Dense(20, kernel_initializer=’he_normal’, активация=’relu’, input_dim=n_features)) old_model.add(Dense(10, kernel_initializer=’he_normal’, активация=’relu’)) old_model.add (плотный (1, активация = ‘сигмоид’)) # определяем алгоритм оптимизации opt = SGD (learning_rate = 0,01, импульс = 0,9) # компилируем модель old_model. compile (оптимизатор = опция, потеря = ‘binary_crossentropy’) # подогнать модель по старым данным старая_модель.подходит (X_old, y_old, эпохи = 150, batch_size = 32, подробный = 0)

1 2 2 3 4 5 6 7 8 70002 8 9 10 11 12 13 12 14 13 14 15 16 17 18

… # определить набор данных X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=20, n_informative=15, n_redundant=5, random_state=1) # записать количество входных объектов в данные n_features = X.shape[1] # разделить на старые и новые данные X_old, X_new, y_old, y_new = train_test_split(X, y, test_size=0.50, random_state=1) # определить старую модель old_model = Sequential( ) old_model.add(Dense(20, kernel_initializer=’he_normal’, активация=’relu’, input_dim=n_features)) old_model. add(Dense(10, kernel_initializer=’he_normal’, активация=’relu’) ) old_model.add(Dense(1, активация=’сигмоид’)) # определение алгоритма оптимизации opt = SGD(learning_rate=0.01, импульс=0.9) # скомпилировать модель old_model.compile(optimizer=opt, loss=’binary_crossentropy’) # подогнать модель по старым данным old_model.fit(X_old, y_old, epochs=150 , размер_пакета=32, подробный=0)

Проходит некоторое время, и становятся доступными новые данные.

Затем мы можем подогнать новую модель к комбинации старых и новых данных, естественным образом обнаружив модель и конфигурацию, которые хорошо или лучше всего работают только с новым набором данных.

В этом случае мы просто будем использовать ту же архитектуру и конфигурацию модели, что и старая модель.

… # определить новую модель новая_модель = последовательный() new_model.add(Dense(20, kernel_initializer=’he_normal’, активация=’relu’, input_dim=n_features)) new_model. add(Dense(10, kernel_initializer=’he_normal’, активация=’relu’)) new_model.add (плотный (1, активация = ‘сигмоид’)) # определяем алгоритм оптимизации opt = SGD (learning_rate = 0.01, импульс = 0,9) # компилируем модель new_model.compile (оптимизатор = выбор, потеря = ‘binary_crossentropy’)

… # определить новую модель new_model = Sequential() new_model.add(Dense(20, kernel_initializer=’he_normal’, активация=’relu’, input_dim=n_features)) new_model. add(Dense(10, kernel_initializer=’he_normal’, активации=’relu’)) new_model.add(Dense(1, активация=’sigmoid’)) # определение алгоритма оптимизации opt = SGD(learning_rate =0.01, импульс=0,9) # скомпилировать модель new_model.compile(optimizer=opt, loss=’binary_crossentropy’)

Мы можем создать составной набор данных из старых и новых данных, а затем подогнать новую модель к этому набору данных.

… # создать составной набор данных из старых и новых данных X_both, y_both = vstack((X_old, X_new)), hstack((y_old, y_new)) # подогнать модель по старым данным new_model.fit(X_both, y_both, эпохи=150, batch_size=32, подробный=0)

… # создать составной набор данных из старых и новых данных X_both, y_both = vstack((X_old, X_new)), hstack((y_old, y_new)) # подогнать модель по старым данным new_model. подходит (X_both, y_both, эпохи = 150, batch_size = 32, подробный = 0)

Наконец, мы можем использовать обе модели вместе, чтобы делать ансамблевые предсказания.

… # делаем прогнозы с обеими моделями yhat1 = old_model.predict(X_new) yhat2 = новая_модель.предсказать (X_new) # объединяем прогнозы в один массив комбинированный = hstack((yhat1, yhat2)) # вычислить результат как среднее значение прогнозов yhat = среднее (объединенное, ось = -1)

. .. # делать прогнозы с использованием обеих моделей yhat2)) # вычислить результат как среднее значение прогнозов yhat = mean(combined, axis=-1)

Связывая это вместе, полный пример обновления с использованием ансамбля существующей модели и новой модели, подходящей для старых и новых данных, приведен ниже.

# ансамбль старой нейронной сети с новой моделью, подходящей для старых и новых данных из numpy импортировать hstack импорт из numpy vstack из numpy означает импорт из sklearn.datasets импортировать make_classification из sklearn.model_selection импорта train_test_split из tensorflow.keras.models импортировать последовательно из tensorflow.keras.layers импортировать Dense из tensorflow.keras.optimizers импортировать SGD # определить набор данных X, y = make_classification (n_samples = 1000, n_features = 20, n_informative = 15, n_redundant = 5, random_state = 1) # записываем количество входных признаков в данных n_features = X. форма[1] # разделить на старые и новые данные X_old, X_new, y_old, y_new = train_test_split(X, y, test_size=0,50, random_state=1) # определяем старую модель old_model = Последовательный() old_model.add(Dense(20, kernel_initializer=’he_normal’, активация=’relu’, input_dim=n_features)) old_model.add(Dense(10, kernel_initializer=’he_normal’, активация=’relu’)) old_model.add (плотный (1, активация = ‘сигмоид’)) # определяем алгоритм оптимизации opt = SGD (learning_rate = 0,01, импульс = 0.9) # компилируем модель old_model.compile (оптимизатор = опция, потеря = ‘binary_crossentropy’) # подогнать модель по старым данным old_model.fit(X_old, y_old, epochs=150, batch_size=32, verbose=0) # сохранить модель… # загрузить модель… # определить новую модель новая_модель = последовательный() new_model.add(Dense(20, kernel_initializer=’he_normal’, активация=’relu’, input_dim=n_features)) new_model.add(Dense(10, kernel_initializer=’he_normal’, активация=’relu’)) новая модель. добавить (плотный (1, активация = ‘сигмоид’)) # определяем алгоритм оптимизации opt = SGD (learning_rate = 0,01, импульс = 0,9) # компилируем модель new_model.compile (оптимизатор = опция, потеря = ‘binary_crossentropy’) # создать составной набор данных из старых и новых данных X_both, y_both = vstack((X_old, X_new)), hstack((y_old, y_new)) # подогнать модель по старым данным new_model.fit (X_both, y_both, эпохи = 150, batch_size = 32, подробный = 0) # делаем прогнозы с обеими моделями yhat1 = старая_модель.предсказать (X_new) yhat2 = new_model.predict(X_new) # объединяем прогнозы в один массив комбинированный = hstack((yhat1, yhat2)) # вычислить результат как среднее значение прогнозов yhat = среднее (объединенное, ось = -1)

1 2 2 3 4 5 6 7 8 70002 8 9 10 11 12 13 12 14 13 14 15 16 17 18 19 20 20 21 22 23 240002 23 25 240002 26 25 27 26 27 28 29 28 30 31 30 32 31 32 33 34 34 36 37 38 39 39 41 42 43 42 43 45 44 45 44 45 46 47 48 49 49 50 51 52

# ансамбль старой нейронной сети с новой моделью, подходящей для старых и новых данныхDataSets Import make_classification из Sklearn. model_selection Import reev_test_split от Tensorflow.keras.models Import Sequential от Tensorflow.keras.layers Import Dest из Tensorflow.keras.Optimizers Import SGD # Определите DataSet x, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=20, n_informative=15, n_redundant=5, random_state=1) # записать количество входных признаков в данные n_features = X.shape[1] # разделить на старые и новые данные X_old, X_new, y_old, y_new = train_test_split(X, y, test_size=0.50, random_state=1) # определить старую модель old_model = Sequential( ) old_model.add(Dense(20, kernel_initializer=’he_normal’, активация=’relu’, input_dim=n_features)) old_model.add(Dense(10, kernel_initializer=’he_normal’, активация=’relu’) ) old_model.add(Dense(1, активация=’сигмоид’)) # определение алгоритма оптимизации opt = SGD(learning_rate=0.01, импульс=0.9) # скомпилировать модель old_model. compile(optimizer=opt, loss=’binary_crossentropy’) # подогнать модель по старым данным old_model.fit(X_old, y_old, epochs=150 , batch_size=32, verbose=0)   # сохранить модель…   # загрузить модель…   # определить новую модель (Dense(20, kernel_initializer=’he_normal’, активация=’relu’, input_dim=n_features)) новая_модель.add(Dense(10, kernel_initializer=’he_normal’, активации=’relu’)) new_model.add(Dense(1, активация=’sigmoid’)) # определение алгоритма оптимизации opt = SGD(learning_rate =0.01, импульс=0.9) # скомпилировать модель new_model.compile(optimizer=opt, loss=’binary_crossentropy’) # создать составной набор данных из старых и новых данных X_both, y_both = vstack(( X_old, X_new)), hstack((y_old, y_new)) # подогнать модель по старым данным new_model.fit(X_both, y_both, epochs=150, batch_size=32, verbose=0)   # делать прогнозы с использованием обеих моделей yhat1 = old_model. predict(X_new) yhat2 = new_model.predict(X003) # объединить прогнозы в один массив Combined = hstack((yhat1, yhat2)) # вычислить результат как среднее значение прогнозов yhat = mean(combined, axis=-1)

Дополнительное чтение

В этом разделе содержится больше ресурсов по теме, если вы хотите углубиться.

Учебники

Резюме

В этом руководстве вы узнали, как обновлять модели нейронных сетей глубокого обучения в ответ на новые данные.

В частности, вы узнали:

• Модели нейронных сетей могут нуждаться в обновлении при изменении базовых данных или при появлении новых помеченных данных.
• Как обновить модели обученной нейронной сети только новыми данными или комбинациями старых и новых данных.
• Как создать ансамбль существующих и новых моделей, обученных только новым данным или комбинациям старых и новых данных.

Есть вопросы?
Задавайте свои вопросы в комментариях ниже, и я сделаю все возможное, чтобы ответить.

Разрабатывайте проекты глубокого обучения с помощью Python!

 Что, если бы вы могли разработать сеть за считанные минуты

… всего несколькими строками Python

Узнайте, как в моей новой электронной книге:
Deep Learning With Python

Он охватывает сквозных проектов по таким темам, как:
Многослойные персептроны , сверточные сети и рекуррентные нейронные сети и многое другое…

Наконец-то внедрите глубокое обучение в

Ваши собственные проекты

Пропустить учебу. Только результаты.

Посмотрите, что внутри

Что такое фитнес-моделирование? Как начать работу в качестве фитнес-модели

1. Карьерный справочник
2. Поиск работы
3. Что такое фитнес-моделирование? Как начать работу в качестве подходящей модели

Автор: редакционная группа Indeed

2 июня 2021 г.

Подгонка моделей — это разновидность моделирования одежды, в которой профессионалы моды работают полностью за кулисами, тестируя новые продукты одежды в процессе проектирования. Если вы интересуетесь модой и соответствуете физическим критериям дизайнера или производителя, моделирование подгонки может стать для вас захватывающей возможностью. В этой статье мы объясним, что такое подходящее моделирование, какими качествами оно должно обладать и как им стать.

Что такое подходящая модель?

Подходящая модель является частью процесса проектирования одежды, когда дизайнеры видят, как их модели одежды висят на живом и подвижном теле, чтобы проверить внешний вид одежды. Подходящая модель в этом мало чем отличается от манекена, хотя подходящая модель может имитировать движения реального покупателя и стоять, двигаться и позировать по усмотрению команды дизайнеров.

Модели Fit отличаются от своих подиумных аналогов тем, что они не предназначены для общественного потребления. Они также предоставляют отзывы и предложения о том, что может сделать одежду более удобной, полезной или привлекательной, помогая дизайнеру внести коррективы перед производством.

Связанный: Как стать моделью размера плюс за 3 шага

Категории моделирования подгонки и отраслевые стандарты

Основной характеристикой подходящей модели являются пропорции тела, соответствующие отраслевым стандартам данной категории одежды.Таким образом, две наиболее важные части знаний, которые может иметь подходящая модель, — это понимание того, какая категория подходит, и знание размеров вашего тела. Поддержание стандартных отраслевых измерений имеет решающее значение для долговечности этой карьеры.

Одежда делится на категории для детей, мужчин и женщин, каждая из которых делится на дополнительные подкатегории. Например, в дополнение к стандартным размерам мужской одежды, дополнительные мужские категории включают в себя молодые мужчины или большие и высокие, каждая из которых имеет разные параметры.Женские размеры обычно разбиваются гораздо дальше на подгруппы, которые включают в себя промахи, юниоры, большие размеры, миниатюрные и для беременных, среди некоторых других. Среди женских размеров общепринятым размером для подходящей модели является стандартный американский размер 8 (или 10 в некоторых регионах за пределами модного мегаполиса, такого как Нью-Йорк).

Квалификационные характеристики тела

Опять же, как подходящей модели, вам необходимо знать, в какой степени параметры вашего тела попадают в рамки отраслевых стандартов. Цифры могут варьироваться от клиента к клиенту в зависимости от текущих потребностей, но обычно есть спрос на модели больших размеров для взрослых, детей и подростков, а также для беременных.В то время как наиболее важными измерениями являются обхват груди, талии и бедер, подходящая модель также должна знать следующее:

Вес: хотя это и не самый важный фактор для моделирования подгонки, существуют общие ожидания относительно массы тела в каждой категории. Ожидания по весу менее жесткие для моделирования фигуры, чем у модели с подиума.

Высота: Каждая категория будет иметь диапазон высоты, который считается соответствующим размеру категории. Например, подходящая модель для миниатюрных женщин должна быть не менее пяти футов ростом, но менее пяти футов четырех дюймов.

Грудь-талия-бедра: Пропорции тела, как правило, являются наиболее важной характеристикой подтянутых моделей. Отраслевые стандарты различаются для разных производителей и их целевой демографической группы, но обычно дизайнер определяет соотношение груди, талии и бедер, для которого он хотел бы разработать одежду, прежде чем искать подходящую модель, чтобы протестировать ее. Например, производитель женской одежды может искать подходящую модель с размерами бедер, сравнимыми с их бюстом, с линией талии, которая на 10 дюймов меньше, чем у них.

Другие размеры: Хотя это менее важная информация, на самом деле частью процесса примерки является все тело. По этой причине подтянутые модели должны знать свои внутренние швы, длину ног и рук и даже наклоны плеч.

Навыки и качества подходящей модели

Хотя наиболее важным качеством подходящей модели является физическое соответствие отраслевым стандартам, эта работа требует большой выносливости и суеты, поэтому подходящая модель также должна:

Быть физически и умственно сильный

В этой профессии от вас могут ожидать, что вы будете стоять на месте в течение длительного времени, пока работают дизайнеры. Помимо того, что вам нужно много находиться на ногах, вам нужно будет поддерживать хорошее настроение во время общения о продукте. Быть в хорошем физическом и психическом состоянии будет полезно.

Будь уверенным

Хотя это закулисная работа по моделированию, дизайнеры увидят, как вы надеваете и снимаете их одежду, что требует, чтобы вы чувствовали себя комфортно в собственной коже. Дизайнеры могут быть более отзывчивыми к тому, кто захватывает бренд. Вы будете двигаться в одежде так, как будто вы носите ее в реальной жизни, что требует удобного расположения.

Понимание фасонов и трендов

Как и на любой работе в индустрии моды, подходящая модель должна идти в ногу с отраслевыми тенденциями. Базовое понимание дизайна одежды также поможет улучшить обратную связь. Информация о том, какие компании ищут моделей с различными типами телосложения и каковы их ожидания, поможет вам в поиске работы.

Связано: Курсы по дизайну одежды

Как стать моделью по фигуре

Если вы серьезно задумываетесь о том, чтобы стать моделью по фигуре, вот несколько шагов, которые вы можете предпринять, чтобы начать свою карьеру:

1 .

Узнайте об индустрии моды

Для подходящих моделей не требуется диплом, но они должны очень подробно рассказать о том, как сидит одежда и как она на ощупь. Знание модной лексики и стилей может помочь моделям вносить предложения и оставлять отзывы.

Если вы впервые вступаете в индустрию моды, подумайте о том, чтобы пройти несколько курсов или пройти онлайн-семинар, который может помочь вам изучить базовые знания и термины.

Похожие: 12 типов дизайнеров в моде

2.Тренируйтесь позировать и двигаться

Спортивным моделям необходимо часами стоять неподвижно и двигаться определенным образом, чтобы проверить одежду. Работа может быть сложной физически, но развитие силы и выносливости может помочь вам добиться успеха. Дизайнерам часто требуется хорошая осанка, чтобы увидеть, как одежда драпируется на теле, поэтому подумайте о том, чтобы попрактиковаться в осанке и позах стоя. После выбора области моделирования подумайте, какие движения вам, возможно, придется выполнять, чтобы протестировать продукты, и потренируйтесь, чтобы развить выносливость.

См. также: Как стать моделью

3. Ищите агента

Вы можете искать возможности самостоятельно, но регистрация в модельном агентстве может оказаться невероятно полезной для поиска клиентов и налаживания контактов. Чтобы получить агента, вам нужно будет знать все свои размеры и предоставить фотографии, чтобы начать свое портфолио.
Возможно, вам придется заплатить за профессиональные фотографии, если у вас нет ресурсов, чтобы сделать свои собственные.

Агент может вызвать вас на прослушивание, где вы продемонстрируете свои навыки моделирования фигуры.Они также могут задать вам вопросы на собеседовании, чтобы узнать, подходите ли вы для их агентства, прежде чем предлагать контракт.

Подробнее: 48 вопросов для интервью о моде (включая примеры ответов)

Описание всех моделей машинного обучения за 6 минут | Теренс Шин

В моделях классификации выходные данные дискретны. Ниже приведены некоторые из наиболее распространенных типов моделей классификации.

Логистическая регрессия

Логистическая регрессия аналогична линейной регрессии, но используется для моделирования вероятности конечного числа результатов, обычно двух.Существует ряд причин, по которым логистическая регрессия используется вместо линейной регрессии при моделировании вероятностей результатов (см. здесь). По сути, логистическое уравнение создается таким образом, что выходные значения могут быть только между 0 и 1 (см. ниже).

Метод опорных векторов

A Метод опорных векторов — это метод контролируемой классификации, который на самом деле может быть довольно сложным, но интуитивно понятным на самом фундаментальном уровне.

Предположим, что есть два класса данных.Машина опорных векторов найдет гиперплоскость или границу между двумя классами данных, которая максимизирует разницу между двумя классами (см. ниже). Есть много плоскостей, которые могут разделить два класса, но только одна плоскость может максимизировать запас или расстояние между классами.

Если вы хотите углубиться в детали, Саван написал здесь замечательную статью о машинах опорных векторов.

Наивный Байес

Наивный Байес — еще один популярный классификатор, используемый в науке о данных.Идея, лежащая в основе этого уравнения, основана на теореме Байеса:

Говоря простым языком, это уравнение используется для ответа на следующий вопрос. «Какова вероятность y (моя выходная переменная) при заданном X? И из-за наивного предположения, что переменные независимы для данного класса, вы можете сказать, что:

Кроме того, убрав знаменатель, мы можем сказать, что P(y|X) пропорционально правой части.

Таким образом, цель состоит в том, чтобы найти класс y с максимальной пропорциональной вероятностью.

Прочтите мою статью « Математическое объяснение наивного байесовского уравнения », если вам нужно более подробное объяснение!

Дерево решений, случайный лес, нейронная сеть

Эти модели следуют той же логике, что и описанная выше. Единственное отличие состоит в том, что этот вывод является дискретным, а не непрерывным.

В отличие от обучения с учителем, обучение без учителя используется для создания выводов и поиска закономерностей на основе входных данных без ссылок на помеченные результаты.Два основных метода, используемых в неконтролируемом обучении, включают кластеризацию и уменьшение размерности.

Взято из GeeksforGeeks

Кластеризация — это неконтролируемый метод, который включает группировку или кластеризацию точек данных. Он часто используется для сегментации клиентов, обнаружения мошенничества и классификации документов.

Общие методы кластеризации включают кластеризацию k-средних , иерархическую кластеризацию , кластеризацию среднего сдвига и кластеризацию на основе плотности .Хотя у каждого метода есть свой метод поиска кластеров, все они направлены на достижение одной и той же цели.

Снижение размерности — это процесс уменьшения числа рассматриваемых случайных величин путем получения набора главных переменных [2]. Проще говоря, это процесс уменьшения размерности вашего набора функций (еще проще говоря, уменьшения количества функций). Большинство методов уменьшения размерности можно отнести к категории устранения признаков или извлечения признаков.

Популярный метод уменьшения размерности называется анализом главных компонентов.

Анализ основных компонентов (PCA)

В простейшем смысле PCA включает проецирование данных более высокого измерения (например, 3 измерения) в меньшее пространство (например, 2 измерения). Это приводит к более низкому измерению данных (2 измерения вместо 3 измерений) при сохранении всех исходных переменных в модели.

Здесь довольно много математики.Если вы хотите узнать об этом больше…

Прочтите эту замечательную статью о PCA здесь.

Если вы предпочитаете смотреть видео, StatQuest объясняет PCA за 5 минут здесь.

Очевидно, что при погружении в любую конкретную модель возникает масса сложностей, но это должно дать вам фундаментальное понимание того, как работает каждый алгоритм машинного обучения!

Классификация изображений | Модель классификации образов зданий

Введение

«Построить модель глубокого обучения за несколько минут? Обучение займет несколько часов! У меня даже нет достаточно хорошей машины.Я слышал это бесчисленное количество раз от начинающих специалистов по данным, которые уклоняются от создания моделей глубокого обучения на своих собственных машинах.

Вам не нужно работать в Google или других крупных технологических компаниях, чтобы работать над наборами данных для глубокого обучения! Вполне возможно создать собственную нейронную сеть с нуля за считанные минуты без необходимости аренды серверов Google. Студенты Fast.ai разработали модель на основе набора данных Imagenet за 18 минут, и в этой статье я продемонстрирую нечто подобное.

Глубокое обучение — обширная область, поэтому мы немного сузим фокус и возьмемся за решение проекта по классификации изображений. Кроме того, мы будем использовать очень простую архитектуру глубокого обучения, чтобы добиться довольно впечатляющего показателя точности.

Вы можете рассматривать код Python, который мы увидим в этой статье, в качестве эталона для построения моделей классификации изображений. Как только вы хорошо разберетесь в концепции, приступайте к игре с кодом, участвуйте в соревнованиях и поднимайтесь в таблице лидеров!

Если вы новичок в глубоком обучении и увлечены областью компьютерного зрения (а кто нет?!), обязательно ознакомьтесь с курсом «Компьютерное зрение с использованием глубокого обучения».Это всестороннее введение в эту замечательную область, и оно подготовит вас к тому, что неизбежно приведет к огромному рынку труда в ближайшем будущем.

 

Проект для применения классификации изображений Постановка проблемы Более 25% всех доходов в электронной коммерции приходится на одежду и аксессуары. Основная проблема, с которой они сталкиваются, заключается в категоризации этой одежды только по изображениям, особенно когда категории, предоставляемые брендами, противоречивы.Это создает интересную проблему компьютерного зрения, которая привлекла внимание нескольких исследователей глубокого обучения. Fashion MNIST — это замена хорошо известного набора данных MNIST, основанного на машинном обучении, который можно проверить на практической задаче «Определить цифры». Вместо цифр на изображениях показан тип одежды, например. Футболка, брюки, сумка и т. д. Набор данных, используемый в этой задаче, был создан Zalando Research. Практика сейчас

 

Содержание

1. Что такое классификация изображений и варианты ее использования
2. Настройка структуры наших данных изображения
3. Разбор процесса построения модели
4. Настройка постановки задачи и понимание данных
5. шагов для создания модели классификации изображений
6. Принятие нового вызова

 

Что такое классификация изображений?

Рассмотрим изображение ниже:

Вы сразу узнаете его — это (шикарная) машина. Сделайте шаг назад и проанализируйте, как вы пришли к такому выводу — вам показали изображение, и вы классифицировали его по классу (в данном случае — к автомобилю). И это, в двух словах, что такое классификация изображений.

Потенциально существует n категорий, по которым данное изображение может быть классифицировано. Ручная проверка и классификация изображений — очень утомительный процесс. Задача становится почти невыполнимой, когда мы сталкиваемся с огромным количеством изображений, скажем, 10 000 или даже 100 000.Насколько полезным было бы, если бы мы могли автоматизировать весь этот процесс и быстро маркировать изображения в соответствии с их соответствующим классом?

Беспилотные автомобили — отличный пример, чтобы понять, где классификация изображений используется в реальном мире. Чтобы включить автономное вождение, мы можем построить модель классификации изображений, которая распознает различные объекты, такие как транспортные средства, люди, движущиеся объекты и т. д. на дороге. Позже в этой статье мы увидим еще пару вариантов использования, но вокруг нас гораздо больше приложений. Используйте раздел комментариев под статьей, чтобы сообщить мне, какие потенциальные варианты использования вы можете предложить!

Теперь, когда у нас есть представление о предмете, давайте углубимся в то, как строится модель классификации изображений, каковы предварительные условия для нее и как ее можно реализовать в Python.

Настройка структуры данных изображения

Наши данные должны быть в определенном формате, чтобы решить проблему классификации изображений. Мы увидим это в действии в нескольких разделах, но просто помните об этих указателях, пока мы не доберемся туда.

У вас должно быть 2 папки, одна для набора поездов, а другая для тестового набора. В обучающем наборе у вас будет файл .csv и папка с изображением:

• Файл .csv содержит имена всех обучающих изображений и соответствующие им истинные метки
• В папке изображений находятся все тренировочные изображения.

CSV-файл в нашем тестовом наборе отличается от файла в обучающем наборе. Этот файл тестового набора .csv содержит имена всех тестовых изображений, но они не имеют соответствующих меток.Можете ли вы догадаться, почему? Наша модель будет обучаться на изображениях, присутствующих в обучающем наборе, а прогнозы меток будут выполняться на изображениях тестового набора

.

Если ваши данные не в формате, описанном выше, вам нужно будет преобразовать их соответствующим образом (иначе прогнозы будут неверными и довольно бесполезными).

 

Разбор процесса построения модели

Прежде чем мы углубимся в код Python, давайте уделим немного времени тому, чтобы понять, как обычно разрабатывается модель классификации изображений.Условно этот процесс можно разделить на 4 этапа. Каждый этап требует определенное количество времени для выполнения:

1. Загрузка и предварительная обработка данных – 30% времени
2. Определение архитектуры модели — 10% времени
3. Обучение модели – 50% времени
4. Оценка производительности – 10% времени

Позвольте мне объяснить каждый из вышеперечисленных шагов немного подробнее. Этот раздел имеет решающее значение, поскольку не каждая модель собирается с первого раза. Вам нужно будет возвращаться после каждой итерации, точно настраивать свои шаги и запускать ее снова.Четкое понимание основных концепций значительно ускорит весь процесс.

 

Этап 1: загрузка и предварительная обработка данных

Данные — это золото, когда речь идет о моделях глубокого обучения. Ваша модель классификации изображений имеет гораздо больше шансов на хорошую работу, если у вас есть большое количество изображений в обучающем наборе. Кроме того, форма данных различается в зависимости от используемой нами архитектуры/фреймворка.

Следовательно, критический этап предварительной обработки данных (вечно важный этап в любом проекте).Я настоятельно рекомендую пройти «Основы обработки изображений в Python», чтобы лучше понять, как предварительная обработка работает с данными изображения.

Но это еще не все. Чтобы увидеть, как наша модель работает с невидимыми данными (и перед тем, как подвергнуть ее тестовому набору), нам нужно создать проверочный набор. Это делается путем разделения данных обучающего набора.

Короче говоря, мы обучаем модель на обучающих данных и проверяем ее на проверочных данных. Как только мы будем удовлетворены производительностью модели на проверочном наборе, мы можем использовать ее для прогнозирования тестовых данных.

Время, необходимое для этого шага: Нам требуется около 2-3 минуты  для этой задачи.

 

Этап 2. Определение архитектуры модели

Это еще один важный шаг в нашем процессе построения модели глубокого обучения. Мы должны определить, как будет выглядеть наша модель, а для этого нужно ответить на такие вопросы, как:

.

• Сколько сверточных слоев нам нужно?
• Какой должна быть функция активации для каждого слоя?
• Сколько скрытых юнитов должно быть в каждом слое?

И многое другое.По сути, это гиперпараметры модели, которые играют ОГРОМНУЮ роль в определении того, насколько хорошими будут прогнозы.

Как определить эти значения? Отличный вопрос! Хорошая идея — выбрать эти значения на основе существующих исследований/исследований. Другая идея состоит в том, чтобы продолжать экспериментировать со значениями, пока не найдете наилучшее соответствие, но это может занять довольно много времени.

Время, необходимое для этого шага: На определение архитектуры модели должно уйти около 1 минуты .

 

Этап 3. Обучение модели

Для обучения модели нам потребуется:

• Обучающие изображения и соответствующие им истинные метки
• Проверочные изображения и соответствующие им истинные метки (мы используем эти метки только для проверки модели, а не на этапе обучения)

На этом этапе мы также определяем количество эпох. Для начала запустим модель на 10 эпох (вы можете изменить количество эпох позже).

Время, необходимое для этого шага: Поскольку для обучения требуется, чтобы модель изучила структуры, нам потребуется около 5 минут , чтобы пройти этот шаг.

А теперь время делать прогнозы!

 

Этап 4. Оценка производительности модели

Наконец, мы загружаем тестовые данные (изображения) и здесь также проходим этап предварительной обработки. Затем мы предсказываем классы для этих изображений, используя обученную модель.

Время, необходимое для этого шага: ~ 1 минута.

 

Настройка постановки задачи и понимание данных

Мы примем действительно крутую задачу, чтобы понять классификацию изображений. Нам нужно построить модель, которая может классифицировать заданный набор изображений в соответствии с одеждой (рубашкой, брюками, обувью, носками и т. д.). На самом деле это проблема, с которой сталкиваются многие розничные продавцы электронной коммерции, что делает ее еще более интересной проблемой компьютерного зрения.

Эта задача называется «Определить одежду» и является одной из практических задач на нашей платформе DataHack.Вам нужно будет зарегистрироваться и скачать набор данных по ссылке выше.

У нас есть в общей сложности 70 000 изображений (размер 28 x 28), из которых 60 000 из обучающей выборки и 10 000 из тестовой. Тренировочные изображения предварительно помечены в соответствии с типом одежды, всего 10 классов. Тестовые изображения, разумеется, не помечены. Задача состоит в том, чтобы определить тип одежды, присутствующей на всех тестовых изображениях.

Мы будем строить нашу модель в Google Colab, так как он предоставляет бесплатный графический процессор для обучения наших моделей.

 

шагов для сборки нашей модели

Пора прокачать свои навыки Python и запачкать руки. Наконец-то мы подошли к реализации части нашего обучения!

1. Настройка Google Colab
2. Импорт библиотек
3. Загрузка и предварительная обработка данных — (3 мин)
4. Создание набора для проверки
5. Определение структуры модели – (1 мин)
6. Обучение модели – (5 мин)
7. Делать прогнозы – (1 мин)

Давайте подробно рассмотрим каждый шаг.

 

Шаг 1 : Настройка Google Colab

Поскольку мы импортируем наши данные из ссылки на Google Диск, нам нужно добавить несколько строк кода в нашу записную книжку Google Colab. Создайте новый блокнот Python 3 и напишите следующие блоки кода:

.

 !pip установить PyDrive 

Это установит PyDrive. Теперь мы импортируем несколько необходимых библиотек:

 импорт ОС
из pydrive.auth импортировать GoogleAuth
из pydrive.drive импортировать GoogleDrive
из гугла.авторизация импорта colab
из oauth3client.client импортировать GoogleCredentials 

Далее мы создадим переменную диска для доступа к Google Диску:

 auth.authenticate_user()
гаут = GoogleAuth()
gauth.credentials = GoogleCredentials.get_application_default()
диск = GoogleDrive (гот) 

Чтобы загрузить набор данных, мы будем использовать идентификатор файла, загруженного на Google Диск:

.

 загрузка = drive.CreateFile({'id': '1BZOv422XJvxFUnGh-0xVeSvgFgqVY45q'}) 

Замените «id» в приведенном выше коде на идентификатор вашего файла.Теперь мы скачаем этот файл и разархивируем его:

 загрузить.GetContentFile('train_LbELtWX.zip')
!unzip train_LbELtWX.zip 

Вы должны запускать эти блоки кода каждый раз, когда запускаете блокнот.

 

Шаг 2 : Импортируйте библиотеки, которые нам понадобятся на этапе построения модели.

 импортный керас
из keras.models импорт последовательный
из keras.layers импортировать Dense, Dropout, Flatten
из keras.layers импортировать Conv2D, MaxPooling2D
из Кераса.утилиты импорта to_categorical
из keras.preprocessing импортировать изображение
импортировать numpy как np
импортировать панд как pd
импортировать matplotlib.pyplot как plt
из sklearn.model_selection импорта train_test_split
из keras.utils импортировать в_categorical
из импорта tqdm tqdm 

 

Шаг 3 : Вспомните этапы предварительной обработки, которые мы обсуждали ранее. Мы будем использовать их здесь после загрузки данных.

 поезд = pd.read_csv('train.csv') 

Далее мы прочитаем все тренировочные изображения, сохраним их в списке и, наконец, преобразуем этот список в пустой массив.

 # У нас есть изображения в градациях серого, поэтому при загрузке изображений мы будем сохранять оттенки серого = True, если у вас есть изображения RGB, вы должны установить оттенки серого как False
train_image = []
для i в tqdm (диапазон (train.shape [0])):
img = image.load_img('train/'+train['id'][i].astype('str')+'.png', target_size=(28,28,1), оттенки серого=True)
img = изображение.img_to_array(img)
изображение = изображение/255
train_image.append(img)
X = np.array(train_image) 

Поскольку это проблема классификации нескольких классов (10 классов), мы будем сразу кодировать целевую переменную.

 y = поезд ['метка']. значения
у = to_categorical(y) 

 

Шаг 4 : Создание проверочного набора из обучающих данных.

 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=42, test_size=0,2) 

 

Шаг 5 : Определите структуру модели.

Мы создадим простую архитектуру с двумя сверточными слоями, одним плотным скрытым слоем и выходным слоем.

Модель

 = последовательная ()
модель.добавить (Conv2D (32, kernel_size = (3, 3), activation = 'relu', input_shape = (28,28,1)))
model.add (Conv2D (64, (3, 3), активация = 'relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add (Выпадение (0,25))
model.add(Свести())
model.add (плотный (128, активация = 'relu'))
model.add (Выпадение (0,5))
model.add (Dense (10, активация = 'softmax')) 

Далее мы скомпилируем созданную нами модель.

 model.compile(loss='categorical_crossentropy',optimizer='Adam',metrics=['accuracy']) 

 

Шаг 6 : Обучение модели.

На этом этапе мы обучим модель на изображениях обучающего набора и проверим ее, используя, как вы уже догадались, проверочный набор.

 model.fit (X_train, y_train, эпохи = 10, validation_data = (X_test, y_test)) 

 

Шаг 7 : Прогнозы!

Сначала мы будем следовать шагам, которые мы выполняли при работе с обучающими данными. Загрузите тестовые изображения и предскажите их классы с помощью функции model.predict_classes() .

 скачать = диск.CreateFile({'id': '1KuyWGFEpj7Fr2DgBsW8qsWvjqEzfoJBY'})
скачать.GetContentFile('test_ScVgIM0.zip')
!распаковать test_ScVgIM0.zip 

Давайте импортируем тестовый файл:

 тест = pd.read_csv('test.csv') 

Теперь мы прочитаем и сохраним все тестовые изображения:

 test_image = []
для i в tqdm (диапазон (test.shape [0])):
img = image.load_img('test/'+test['id'][i].astype('str')+'.png', target_size=(28,28,1), оттенки серого=True)
img = изображение.img_to_array(img)
изображение = изображение/255
тестовое_изображение.добавить (изображение)
тест = np.array (test_image) 

 # делать прогнозы
прогноз = модель.predict_classes (тест) 

Мы также создадим файл отправки для загрузки на страницу платформы DataHack (чтобы увидеть, как наши результаты попадают в таблицу лидеров).

 загрузка = drive.CreateFile({'id': '1z4QXy7WravpSj-S4Cs9Fk8ZNaX-qh5HF'})
скачать.GetContentFile('sample_submission_I5njJSF.csv') 

 # создание файла отправки
sample = pd.read_csv('sample_submission_I5njJSF.csv')
образец['метка'] = предсказание
sample.to_csv('sample_cnn.csv', заголовок = Истина, индекс = Ложь) 

Загрузите этот файл sample_cnn.csv и загрузите его на страницу конкурса, чтобы получить свои результаты и проверить свой рейтинг в таблице лидеров. Это даст вам эталонное решение, которое поможет вам начать работу с любой проблемой классификации изображений!

Вы можете попробовать методы настройки и регуляризации гиперпараметров, чтобы еще больше повысить производительность вашей модели. Я рекомендую вам ознакомиться с этой статьей, чтобы более подробно понять этот шаг тонкой настройки — «Всеобъемлющее руководство по изучению сверточных нейронных сетей с нуля».

 

Принятие нового вызова

Давайте проверим наше обучение на другом наборе данных. В этом разделе мы решим практическую задачу «Определи цифры». Идите вперед и загрузите набор данных. Прежде чем продолжить, попробуйте решить эту проблему самостоятельно. У вас уже есть инструменты для ее решения — вам просто нужно их применить! Вернитесь сюда, чтобы проверить свои результаты или если вы застряли в какой-то момент.

В этом задании нам нужно определить цифру на данном изображении.Всего у нас есть 70 000 изображений — 49 000 помеченных в обучающем наборе и остальные 21 000 в тестовом наборе (тестовые изображения не помечены). Нам нужно определить/предсказать класс этих немаркированных изображений.

Готовы начать? Потрясающий! Создайте новый блокнот Python 3 и запустите следующий код:

.

 # Настройка Colab
!pip установить PyDrive 

 импорт ОС
из pydrive.auth импортировать GoogleAuth
из pydrive.drive импортировать GoogleDrive
авторизация импорта из google.colab
от oauth3client.импорт клиента GoogleCredentials 

 auth.authenticate_user()
гаут = GoogleAuth()
gauth.credentials = GoogleCredentials.get_application_default()
диск = GoogleDrive (гот) 

 # Замените идентификатор и имя файла в приведенных ниже кодах
скачать = drive.CreateFile({'id': '1ZCzHDAfwgLdQke_GNnHp_4OheRRtNPs-'})
скачать.GetContentFile('Train_UQcUa52.zip')
!unzip Train_UQcUa52.zip 

 # Импорт библиотек
импортировать керас
из keras.models импорт последовательный
из Кераса.импорт слоев Dense, Dropout, Flatten
из keras.layers импортировать Conv2D, MaxPooling2D
из keras.utils импортировать в_categorical
из keras.preprocessing импортировать изображение
импортировать numpy как np
импортировать панд как pd
импортировать matplotlib.pyplot как plt
из sklearn.model_selection импорта train_test_split
из keras.utils импортировать в_categorical
из импорта tqdm tqdm 

 поезд = pd.read_csv('train.csv') 

 # Чтение обучающих изображений
train_image = []
для i в tqdm(range(train.форма[0]))
img = image.load_img('Изображения/поезд/'+поезд['имя файла'][i], target_size=(28,28,1), оттенки серого=Истина)
    img = изображение.img_to_array(img)
    изображение = изображение/255
train_image.append(img)
X = np.array(train_image) 

 # Создание целевой переменной
y = поезд ['метка']. значения
у = to_categorical(y) 

 # Создание проверочного набора
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=42, test_size=0,2) 

 # Определяем структуру модели
модель = Последовательный()
модель.добавить (Conv2D (32, kernel_size = (3, 3), activation = 'relu', input_shape = (28,28,1)))
model.add (Conv2D (64, (3, 3), активация = 'relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add (Выпадение (0,25))
model.add(Свести())
model.add (плотный (128, активация = 'relu'))
model.add (Выпадение (0,5))
model.add (Dense (10, активация = 'softmax')) 

 # Скомпилировать модель
model.compile(loss='categorical_crossentropy',optimizer='Adam',metrics=['accuracy']) 

 # Обучение модели
модель.подходит (X_train, y_train, эпохи = 10, validation_data = (X_test, y_test)) 

 загрузка = drive.CreateFile({'id': '1zHJR6yiI06ao-UAh_LXZQRIOzBO3sNDq'})
скачать.GetContentFile('Test_fCbTej3.csv') 

 test_file = pd.read_csv('Test_fCbTej3.csv') 

 test_image = []
для i в tqdm (диапазон (test_file.shape [0])):
img = image.load_img('Изображения/тест/'+test_file['имя файла'][i], target_size=(28,28,1), оттенки серого=Истина)
img = изображение.img_to_array(img)
изображение = изображение/255
тестовое_изображение.добавить (изображение)
тест = np.array (test_image) 

 предсказание = model.predict_classes(test) 

 загрузка = drive.CreateFile({'id': '1nRz5bD7ReGrdinpdFcHVIEyjqtPGPyHx'})
скачать.GetContentFile('Sample_Submission_lxuyBuB.csv') 

 образец = pd.read_csv('Sample_Submission_lxuyBuB.csv')
образец['имя файла'] = тестовый_файл['имя файла']
образец['метка'] = предсказание
sample.to_csv('sample.csv', заголовок=Истина, индекс=Ложь) 

Отправьте этот файл на страницу практической задачи, чтобы получить довольно приличное число точности.Это хорошее начало, но всегда есть возможности для улучшения. Продолжайте играть со значениями гиперпараметров и посмотрите, сможете ли вы улучшить нашу базовую модель.

 

Конечные примечания

Кто сказал, что для обучения моделей глубокого обучения требуются часы или дни? Моя цель здесь состояла в том, чтобы продемонстрировать, что вы можете создать довольно приличную модель глубокого обучения в два раза быстрее. Вы должны выбрать похожие задачи и попытаться закодировать их со своей стороны. Нет ничего лучше, чем учиться на практике!

Лучшие ученые и аналитики данных готовят эти коды еще до начала хакатона.Они используют эти коды, чтобы сделать предварительные заявки, прежде чем погрузиться в подробный анализ. Получив эталонное решение, они начинают улучшать свою модель, используя различные методы.

Была ли эта статья полезной для вас? Поделитесь своими ценными отзывами в разделе комментариев ниже. Не стесняйтесь делиться своими полными блокнотами кода, которые будут полезны членам нашего сообщества.

Родственные

Автоматическое машинное обучение — h3O 3.36.0.1 документация

В последние годы спрос на специалистов по машинному обучению превышает предложение, несмотря на приток людей, выходящих на поле. Чтобы восполнить этот пробел, были достигнуты большие успехи в разработке удобного программного обеспечения для машинного обучения, которое могут использовать неспециалисты. Первые шаги к упрощению машинного обучения включали разработку простых унифицированных интерфейсов для различных алгоритмов машинного обучения (например, h3O).

Несмотря на то, что h3O упростил эксперименты с машинным обучением для неспециалистов, для создания высокопроизводительных моделей машинного обучения по-прежнему требуются достаточные знания и опыт в области науки о данных.В частности, глубокие нейронные сети, как известно, трудно настроить должным образом неспециалисту. Чтобы программное обеспечение для машинного обучения действительно было доступно для неспециалистов, мы разработали простой в использовании интерфейс, который автоматизирует процесс обучения большого количества моделей-кандидатов. AutoML h3O также может быть полезным инструментом для опытных пользователей, предоставляя простую функцию-оболочку, которая выполняет большое количество задач, связанных с моделированием, которые обычно требуют много строк кода, и освобождая их время, чтобы сосредоточиться на других аспектах. задачи конвейера науки о данных, такие как предварительная обработка данных, разработка функций и развертывание моделей.

AutoML

h3O можно использовать для автоматизации рабочего процесса машинного обучения, который включает в себя автоматическое обучение и настройку многих моделей в течение заданного пользователем срока.

h3O предлагает ряд методов объяснимости модели, которые применяются к объектам AutoML (группам моделей), а также к отдельным моделям (например, модель лидера). Пояснения могут создаваться автоматически с помощью одного вызова функции, предоставляя простой интерфейс для изучения и объяснения моделей AutoML.

Интерфейс AutoML

Интерфейс h3O AutoML спроектирован так, чтобы иметь как можно меньше параметров, поэтому все, что нужно сделать пользователю, — это указать на свой набор данных, определить столбец ответа и, при необходимости, указать ограничение по времени или ограничение на общее количество обученных моделей.

Как в R, так и в Python API AutoML использует те же аргументы, связанные с данными, x , y , training_frame , validation_frame , что и другие алгоритмы h3O. В большинстве случаев все, что вам нужно сделать, это указать аргументы данных. Затем вы можете настроить значения для max_runtime_secs и/или max_models , чтобы установить явные ограничения времени или количества моделей для вашего запуска.

Обязательные параметры

Требуемые параметры данных

• y: Этот аргумент является именем (или индексом) столбца ответа.

• training_frame: Указывает тренировочный набор.

Требуемые параметры остановки

Должна быть указана одна из следующих стратегий остановки (на основе времени или количества моделей). Если установлены оба параметра, запуск AutoML остановится, как только будет достигнуто одно из этих ограничений.

• max_runtime_secs: этот аргумент указывает максимальное время, в течение которого будет выполняться процесс AutoML. По умолчанию 0 (без ограничений), но динамически устанавливается на 1 час, если пользователь не указал ни один из max_runtime_secs и max_models .

• max_models: укажите максимальное количество моделей для построения при запуске AutoML, за исключением моделей Stacked Ensemble. По умолчанию NULL/None .

Дополнительные параметры

Дополнительные параметры данных

• x: список/вектор имен или индексов столбцов-предикторов. Этот аргумент необходимо указывать только в том случае, если пользователь хочет исключить столбцы из набора предикторов. Если все столбцы (кроме ответа) должны использоваться в прогнозировании, то это не нужно устанавливать.

• validation_frame: этот аргумент игнорируется, если только nfolds == 0 , в котором можно указать кадр проверки и использовать его для ранней остановки отдельных моделей и ранней остановки поиска сетки (если только max_models или max_runtime_secs не переопределяет метрику на основе ранней остановки). По умолчанию и когда nfolds > 1 , для ранней остановки будут использоваться метрики перекрестной проверки, поэтому validation_frame будут игнорироваться.

• Leaderboard_frame : Этот аргумент позволяет пользователю указать конкретный фрейм данных, который будет использоваться для оценки и ранжирования моделей в таблице лидеров. Эта рамка не будет использоваться ни для чего, кроме подсчета очков в таблице лидеров. Если кадр таблицы лидеров не указан пользователем, то вместо этого в таблице лидеров будут использоваться метрики перекрестной проверки, или если перекрестная проверка отключена путем установки nfolds = 0 , то кадр таблицы лидеров будет сгенерирован автоматически из тренировочного кадра. .

• blending_frame: Указывает кадр, который будет использоваться для вычисления прогнозов, которые служат в качестве обучающего кадра для Metalearner моделей Stacked Ensemble. Если предоставлено, все сложенные ансамбли, созданные AutoML, будут обучаться с использованием смешивания (также известного как удержание стекирования) вместо метода стекирования по умолчанию на основе перекрестной проверки.

• fold_column: Указывает столбец с перекрестной проверкой присвоения индекса кратности для каждого наблюдения. Это используется для переопределения схемы рандомизированной 5-кратной перекрестной проверки по умолчанию для отдельных моделей в прогоне AutoML.

• weights_column: Указывает столбец с весами наблюдения. Присвоение некоторому наблюдению нулевого веса эквивалентно исключению его из набора данных; присвоение наблюдению относительного веса 2 эквивалентно повторению этой строки дважды. Отрицательные веса не допускаются.

Дополнительные различные параметры

• nfolds: укажите значение >= 2 для количества сгибов для k-кратной перекрестной проверки моделей в прогоне AutoML или укажите «-1», чтобы позволить AutoML выбирать, будет ли перекрестная проверка в k-кратном размере или режим смешивания должен быть использован.Режим наложения будет использовать часть training_frame (если не указано blending_frame ) для обучения составных ансамблей. Используйте 0, чтобы отключить перекрестную проверку; это также отключит Stacked Ensembles (что снизит общую лучшую производительность модели). Это значение по умолчанию равно «-1».

• balance_classes: Укажите, следует ли выполнять передискретизацию миноритарных классов, чтобы сбалансировать распределение классов. Этот параметр не включен по умолчанию и может увеличить размер фрейма данных.Этот вариант применим только для классификации. Если размер передискретизированного набора данных превышает максимальный размер, рассчитанный с использованием параметра max_after_balance_size , то большинство классов будет подвергнуто недостаточной выборке, чтобы удовлетворить ограничение размера.

• class_sampling_factors: укажите коэффициенты избыточной/недостаточной выборки для каждого класса (в лексикографическом порядке). По умолчанию эти соотношения автоматически рассчитываются во время обучения для получения баланса классов. Обратите внимание, что для этого требуется, чтобы balance_classes были установлены в True.

• max_after_balance_size: укажите максимальный относительный размер обучающих данных после подсчета классов балансировки (должно быть включено balance_classes ). По умолчанию 5.0. (Значение может быть меньше 1,0).

• max_runtime_secs_per_model: укажите максимальное время, отводимое на обучение каждой отдельной модели при выполнении AutoML. По умолчанию 0 (отключено). Обратите внимание, что установка этого параметра может повлиять на воспроизводимость AutoML.

• stop_metric: Укажите метрику для ранней остановки.По умолчанию АВТО . Доступные варианты:

  • AUTO : по умолчанию logloss для классификации и отклонение для регрессии.

  • отклонение (среднее остаточное отклонение)

  • логлосс

  • МСЭ

  • СКО

  • МАЕ

  • СКО

  • AUC (площадь под ROC-кривой)

  • AUCPR (область под кривой Precision-Recall)

  • lift_top_group

  • неправильная классификация

  • среднее_по_классу_ошибка

• stop_tolerance: этот параметр указывает относительный допуск для критерия остановки на основе метрик, чтобы остановить поиск в сетке и обучение отдельных моделей в рамках запуска AutoML.Это значение по умолчанию равно 0,001, если набор данных содержит не менее 1 миллиона строк; в противном случае по умолчанию используется большее значение, определяемое размером набора данных и скоростью, отличной от NA. В этом случае значение вычисляется как 1/sqrt(nrows * non-NA-rate).

• stop_rounds: этот аргумент используется для остановки обучения модели, когда метрика остановки (например, AUC) не улучшается для указанного количества раундов обучения на основе простого скользящего среднего. В контексте AutoML это контролирует раннюю остановку как в случайном поиске по сетке, так и в отдельных моделях.По умолчанию 3 и должно быть неотрицательным целым числом. Чтобы полностью отключить раннюю остановку, установите для этого параметра значение 0,

.

• sort_metric: указывает показатель, используемый для сортировки таблицы лидеров в конце запуска AutoML. Доступные варианты включают:

  • AUTO : по умолчанию используется AUC для бинарной классификации, mean_per_class_error для полиномиальной классификации и отклонение для регрессии.

  • отклонение (среднее остаточное отклонение)

  • логлосс

  • МСЭ

  • СКО

  • МАЕ

  • СКО

  • AUC (площадь под ROC-кривой)

  • AUCPR (область под кривой Precision-Recall)

  • среднее_по_классу_ошибка

• Семя

  : Целое число.Установите семя для воспроизводимости. AutoML может гарантировать воспроизводимость только при определенных условиях. Модели глубокого обучения h3O не воспроизводятся по умолчанию из соображений производительности, поэтому, если пользователю требуется воспроизводимость, то exclude_algos должен содержать «DeepLearning» . Кроме того, необходимо использовать max_models , поскольку max_runtime_secs ограничены в ресурсах, а это означает, что если доступные вычислительные ресурсы не совпадают между запусками, AutoML может обучать больше моделей в одном запуске по сравнению с другим.По умолчанию NULL/None .

• имя_проекта : Строка символов для идентификации проекта AutoML. По умолчанию NULL/None , что означает, что имя проекта будет сгенерировано автоматически на основе идентификатора обучающего кадра. Дополнительные модели можно обучить и добавить в существующий проект AutoML, указав одно и то же имя проекта в нескольких вызовах функции AutoML (при условии, что в последующих запусках используется один и тот же обучающий кадр).

• exclude_algos: список/вектор строк символов, обозначающих алгоритмы, которые следует пропустить на этапе построения модели.Пример использования: exclude_algos = ["GLM", "DeepLearning", "DRF"] в Python или exclude_algos = c("GLM", "DeepLearning", "DRF") в R. По умолчанию None/ NULL , что означает, что будут использоваться все подходящие алгоритмы h3O, если позволяют критерии остановки поиска и если не указана опция include_algos . Эта опция является взаимоисключающей с include_algos . См. include_algos ниже для списка доступных опций.

• include_algos: список/вектор символьных строк с именами алгоритмов, которые необходимо включить на этапе построения модели. Пример использования: include_algos = ["GLM", "DeepLearning", "DRF"] в Python или include_algos = c("GLM", "DeepLearning", "DRF") в R. По умолчанию None/ NULL , что означает, что все подходящие алгоритмы h3O будут использоваться, если позволяют критерии остановки поиска и если в exclude_algos не указаны никакие алгоритмы.Эта опция является взаимоисключающей с exclude_algos . Доступные алгоритмы:

  • DRF (Включает модели распределенного случайного леса (DRF) и чрезвычайно рандомизированных деревьев (XRT). Дополнительную информацию см. в разделе «Чрезвычайно рандомизированные деревья» в главе DRF и в описании параметра histogram_type.)

  • GLM (обобщенная линейная модель с регуляризацией)

  • XGBoost (XGBoost ГБМ)

  • ГБМ (ч3О ГБМ)

  • DeepLearning (полностью связанная многослойная искусственная нейронная сеть)

  • StackedEnsemble (Stacked Ensemble, включает ансамбль всех базовых моделей и ансамбли, использующие подмножества базовых моделей)

• моделирования_план : список шагов моделирования, которые будут использоваться механизмом AutoML.(Не все они могут быть выполнены в зависимости от других ограничений.)

• предварительная обработка : Список шагов предварительной обработки, которые необходимо выполнить. В настоящее время поддерживается только ["target_encoding"] . Подробнее об автоматическом применении целевого кодирования см. здесь. Экспериментальный.

• Experimentation_ratio : Укажите бюджетное соотношение (от 0 до 1), предназначенное для этапа эксплуатации (по сравнению с разведкой). По умолчанию фаза эксплуатации отключена (exploitation_ratio=0), поскольку она все еще является экспериментальной; чтобы активировать его, рекомендуется попробовать соотношение около 0.1. Обратите внимание, что текущая фаза эксплуатации только пытается настроить лучший XGBoost и лучший GBM, найденный во время исследования. Экспериментальный.

• monotone_constraints: отображение, представляющее монотонные ограничения. Используйте +1, чтобы применить возрастающее ограничение, и -1, чтобы задать убывающее ограничение.

• keep_cross_validation_predictions: Укажите, следует ли сохранять прогнозы перекрестной проверки. Для этого необходимо установить значение TRUE, если один и тот же объект AutoML запускается для повторных запусков, поскольку прогнозы CV необходимы для построения дополнительных моделей Stacked Ensemble в AutoML.Эта опция по умолчанию имеет значение ЛОЖЬ.

• keep_cross_validation_models: Укажите, следует ли сохранять модели с перекрестной проверкой. Сохранение моделей перекрестной проверки может потреблять значительно больше памяти в кластере h3O. Эта опция по умолчанию имеет значение ЛОЖЬ.

• keep_cross_validation_fold_assignment: включите этот параметр, чтобы сохранить назначение сгиба перекрестной проверки. По умолчанию ЛОЖЬ.

• verbosity : (Необязательно: только для Python и R) Подробность внутренних сообщений, распечатываемых во время обучения.Должен быть одним из "отладка", "информация", "предупреждение" . По умолчанию NULL/None (ведение журнала клиента отключено).

• export_checkpoints_dir: укажите каталог, в который будут автоматически экспортироваться сгенерированные модели.

Примечания

Параметры проверки

Если пользователь отключит перекрестную проверку, установив nfolds == 0 , то показатели перекрестной проверки будут недоступны для заполнения таблицы лидеров. В этом случае нам нужно убедиться, что существует защитный кадр (т.е. «рамка таблицы лидеров») для оценки моделей, чтобы мы могли генерировать показатели производительности моделей для таблицы лидеров. Без перекрестной проверки нам также потребуется использовать кадр проверки для ранней остановки моделей. Поэтому, если какой-либо из этих кадров не предоставлен пользователем, они будут автоматически отделены от обучающих данных. Если какой-либо кадр отсутствует, 10% обучающих данных будут использованы для создания отсутствующего кадра (если оба отсутствуют, то в общей сложности 20% обучающих данных будут использованы для создания 10% проверки и 10% кадра таблицы лидеров) .

Требования к памяти XGBoost

XGBoost, включенный в h3O в качестве сторонней библиотеки, требует собственной памяти за пределами кластера h3O (Java). При запуске AutoML с XGBoost (он включен по умолчанию) убедитесь, что вы разрешаете h3O не более 2/3 от общего объема доступной оперативной памяти. Пример: если у вас 60 ГБ ОЗУ, используйте h3o.init(max_mem_size = "40G") , оставив 20 ГБ для XGBoost.

Scikit-Learn Совместимость

h3OAutoML может взаимодействовать с h3o.Модуль sklearn . h3o.sklearn Модуль предоставляет 2 оберток для h3OAutoML ( h3OAutoMLClassifier и h3OAutoMLRegressor ), которые обнажают стандартный API, знакомый sklearn пользователей: подгонку , , спрогнозировать fit_predict , баллов , get_params и set_params . Он принимает различные форматы в качестве входных данных (h3OFrame, массив numpy , pandas Dataframe), что позволяет их комбинировать с чистыми компонентами sklearn в конвейерах.Нажмите здесь, чтобы посмотреть пример использования h3OAutoML с модулем h3o.sklearn .

Объяснимость

Объекты AutoML полностью поддерживаются через интерфейс объяснимости модели h3O. Большое количество графиков сравнения нескольких моделей и одиночных моделей (лидер AutoML) можно создать автоматически с помощью одного вызова h3o.explain() . Мы приглашаем вас узнать больше на странице, указанной выше.

Примеры кода

Обучение

Вот пример, показывающий базовое использование h3o.automl() в R и класс h3OAutoML в Python . Исключительно в демонстрационных целях мы явно указываем аргумент x , хотя в этом наборе данных это не требуется. В этом наборе данных набор предикторов — это все столбцы, кроме ответа. Как и в других алгоритмах h3O, значение по умолчанию x — это «все столбцы, кроме y », так что это даст тот же результат.

 библиотека (h3o)

# Запускаем кластер h3O (локально)
h3o.в этом()

# Импортируем образец поезда/теста бинарного результата в h3O
поезд <- h3o.importFile("https://s3.amazonaws.com/erin-data/higgs/higgs_train_10k.csv")
тест <- h3o.importFile("https://s3.amazonaws.com/erin-data/higgs/higgs_test_5k.csv")

# Определить предикторы и ответ
у <- "ответ"
x <- setdiff (имена (поезд), y)

# Для бинарной классификации ответ должен быть фактором
поезд [, у] <- as.factor (поезд [, у])
тест [, у] <- as.factor (тест [, у])

# Запустить AutoML для 20 базовых моделей
амл <- h3o.автомл(х = х, у = у,
                  training_frame = поезд,
                  макс_модели = 20,
                  семя = 1)

# Просмотр таблицы лидеров AutoML
фунт <- aml@leaderboard
print(lb, n = nrow(lb)) # Печатать все строки вместо стандартных (6 строк)

# model_id auc logloss mean_per_class_error rmse mse
# 1 StackedEnsemble_AllModels_AutoML_20181210_150447 0,7895453 0,5516022 0,3250365 0,4323464 0,1869234
# 2 StackedEnsemble_BestOfFamily_AutoML_20181210_150447 0.7882530 0,5526024 0,3239841 0,4328491 0,1873584
# 3 XGBoost_1_AutoML_20181210_150447 0,7846510 0,5575305 0,3254707 0,4349489 0,18

# 4 XGBoost_grid_1_AutoML_20181210_150447_model_4 0,7835232 0,5578542 0,3188188 0,4352486 0,1894413
# 5 XGBoost_grid_1_AutoML_20181210_150447_model_3 0,7830043 0,5596125 0,3250808 0,4357077 0,1898412
# 6 XGBoost_2_AutoML_20181210_150447 0,7813603 0,5588797 0.3470738 0,4359074 0,1
3
# 7 XGBoost_3_AutoML_20181210_150447 0,7808475 0,5595886 0,3307386 0,4361295 0,10
# 8 GBM_5_AutoML_20181210_150447 0,7808366 0,5599029 0,3408479 0,4361915 0,1
0
# 9 GBM_2_AutoML_20181210_150447 0,7800361 0,5598060 0,3399258 0,4364149 0,1
0
# 10 GBM_1_AutoML_20181210_150447 0,7798274 0,5608570 0,3350957 0,4366159 0,1
5
# 11 GBM_3_AutoML_20181210_150447 0.7786685 0,5617903 0,3255378 0,4371886 0,19
# 12 XGBoost_grid_1_AutoML_20181210_150447_model_2 0,7744105 0,5750165 0,3228112 0,4427003 0,1959836
# 13 GBM_4_AutoML_20181210_150447 0,7714260 0,5697120 0,3374203 0,4410703 0,1945430
# 14 GBM_grid_1_AutoML_20181210_150447_model_1 0,7697524 0,5725826 0,3443314 0,4424524 0,1957641
# 15 GBM_grid_1_AutoML_20181210_150447_model_2 0,7543664 0,
73 0.3558550 0,4966377 0,2466490
# 16 DRF_1_AutoML_20181210_150447 0,7428924 0,5958832 0,3554027 0,4527742 0,2050045
# 17 XRT_1_AutoML_20181210_150447 0,7420910 0,59 0,3565826 0,4531168 0,2053148
# 18 DeepLearning_grid_1_AutoML_20181210_150447_model_2 0,7388505 0,6012286 0,3695292 0,4555318 0,2075092
# 19 XGBoost_grid_1_AutoML_20181210_150447_model_1 0,7257836 0,6013126 0,3820490 0,4565541 0,2084417
# 20 DeepLearning_1_AutoML_20181210_150447 0.6979292 0,6339217 0,3979403 0,46
 0,2201836
# 21 DeepLearning_grid_1_AutoML_20181210_150447_model_1 0,6847773 0,6694364 0,4081802 0,4799664 0,2303678
# 22 GLM_grid_1_AutoML_20181210_150447_model_1 0,6826481 0,6385205 0,3972341 0,4726827 0,2234290
#
# [22 строки x 6 столбцов]

# Здесь хранится модель лидера
амл@лидер
 
 импорт воды
из h3o.automl импортировать h3OAutoML

# Запускаем кластер h3O (локально)
h3o.init()

# Импортируем образец поезда/теста бинарного результата в h3O
поезд = h3o.import_file("https://s3.amazonaws.com/erin-data/higgs/higgs_train_10k.csv")
test = h3o.import_file("https://s3.amazonaws.com/erin-data/higgs/higgs_test_5k.csv")

# Определить предикторы и ответ
х = поезд. столбцы
у = "ответ"
х.удалить(у)

# Для бинарной классификации ответ должен быть фактором
поезд[у] = поезд[у].asfactor()
тест[у] = тест[у].asfactor()

# Запустить AutoML для 20 базовых моделей
aml = h3OAutoML (max_models = 20, семя = 1)
aml.train(x=x, y=y, training_frame=train)

# Просмотр таблицы лидеров AutoML
фунт = амл.таблица лидеров
lb.head(rows=lb.nrows) # Печатать все строки вместо стандартных (10 строк)

# model_id auc logloss mean_per_class_error rmse mse
# -------------------------------------------------- -- -------- --------- ------- -------- - -------
# StackedEnsemble_AllModels_AutoML_20181212_105540 0,789801 0,551109 0,333174 0,43211 0,186719
# StackedEnsemble_BestOfFamily_AutoML_20181212_105540 0,788425 0.552145 0,323192 0,432625 0,187165
# XGBoost_1_AutoML_20181212_105540 0,784651 0,55753 0,325471 0,434949 0,189181
# XGBoost_grid_1_AutoML_20181212_105540_model_4 0,783523 0,557854 0,318819 0,435249 0,189441
# XGBoost_grid_1_AutoML_20181212_105540_model_3 0,783004 0,559613 0,325081 0,435708 0,189841
# XGBoost_2_AutoML_20181212_105540 0,78136 0,55888 0,347074 0.435907 0,1

# XGBoost_3_AutoML_20181212_105540 0,780847 0,559589 0,330739 0,43613 0,1
# GBM_5_AutoML_20181212_105540 0,780837 0,559903 0,340848 0,436191 0,1

# GBM_2_AutoML_20181212_105540 0,780036 0,559806 0,339926 0,436415 0,1

# GBM_1_AutoML_20181212_105540 0,779827 0,560857 0,335096 0,436616 0,1

# GBM_3_AutoML_20181212_105540 0.778669 0,56179 0,325538 0,437189 0,1
# XGBoost_grid_1_AutoML_20181212_105540_model_2 0,774411 0,575017 0,322811 0,4427 0,195984
# GBM_4_AutoML_20181212_105540 0,771426 0,569712 0,33742 0,44107 0,194543
# GBM_grid_1_AutoML_20181212_105540_model_1 0,769752 0,572583 0,344331 0,442452 0,195764
# GBM_grid_1_AutoML_20181212_105540_model_2 0,754366 0,
7 0.355855 0,496638 0,246649
# DRF_1_AutoML_20181212_105540 0,742892 0,595883 0,355403 0,452774 0,205004
# XRT_1_AutoML_20181212_105540 0,742091 0,599346 0,356583 0,453117 0,205315
# DeepLearning_grid_1_AutoML_20181212_105540_model_2 0,741795 0,601497 0,368291 0,454904 0,206937
# XGBoost_grid_1_AutoML_20181212_105540_model_1 0,6 0,620702 0,40588 0,465791 0,216961
# DeepLearning_1_AutoML_20181212_105540 0.69137 0,637954 0,409351 0,47178 0,222576
# DeepLearning_grid_1_AutoML_20181212_105540_model_1 0,6 0,661794 0,418469 0,476635 0,227181
# GLM_grid_1_AutoML_20181212_105540_model_1 0,682648 0,63852 0,397234 0,472683 0,223429
#
# [22 строки x 6 столбцов]

# Здесь хранится модель лидера
амл.лидер
 
 Приведенный выше код — это самый быстрый способ начать работу, и этот пример будет упоминаться в следующих разделах.Чтобы узнать больше о h3O AutoML, мы рекомендуем ознакомиться с нашим более подробным руководством по AutoML (доступно в R и Python).
 Предсказание 
 Использование функции  Predict()  с AutoML создает прогнозы для модели лидера из запуска. Порядок строк в результатах совпадает с порядком загрузки данных, даже если некоторые строки завершаются ошибкой (например, из-за отсутствующих значений или невидимых уровней факторов).
 Используя предыдущий пример кода, вы можете генерировать прогнозы набора тестов следующим образом:
 # Чтобы генерировать прогнозы на тестовом наборе, вы можете делать прогнозы
# непосредственно на объекте `h3OAutoML` или на модели-лидере
# объект напрямую
пред <- h3o.предсказать(амл, тест) # предсказать(амл, тест) также работает

# или:
pred <- h3o.predict(aml@leader, test)
 
 # Чтобы генерировать прогнозы на тестовом наборе, вы можете делать прогнозы
# непосредственно на объекте `h3OAutoML` или на модели-лидере
# объект напрямую
preds = aml.predict(тест)

# или:
preds = aml.leader.predict (тест)
 
 Вывод AutoML 
 Таблица лидеров 
 Объект AutoML включает «таблицу лидеров» моделей, обученных в процессе, включая 5-кратную перекрестную проверку производительности модели (по умолчанию).Количество кратностей, используемых в процессе оценки модели, можно настроить с помощью параметра  nfolds . Если вы хотите оценить модели в определенном наборе данных, вы можете указать аргумент  Leaderboard_frame  в запуске AutoML, и тогда в таблице лидеров вместо этого будут отображаться баллы для этого набора данных.
 Модели ранжируются по метрике по умолчанию в зависимости от типа проблемы (вторая колонка таблицы лидеров). В задачах бинарной классификации такой метрикой является AUC, а в задачах мультиклассовой классификации метрикой является средняя ошибка для каждого класса.В задачах регрессии метрикой сортировки по умолчанию является отклонение. Для удобства также предусмотрены некоторые дополнительные метрики.
 Чтобы помочь пользователям оценить сложность моделей  AutoML , функция  h3o.get_leaderboard  была расширена за счет включения параметра  extra_columns . Этот параметр позволяет вам указать, какие необязательные столбцы (если они есть) должны быть добавлены в таблицу лидеров. По умолчанию это значение Нет. Допустимые параметры включают:
  training_time_ms  : Столбец, указывающий время обучения каждой модели в миллисекундах.(Обратите внимание, что сюда не входит обучение моделей перекрестной проверки.)
  predict_time_per_row_ms  : Столбец, в котором указано среднее время прогнозирования по модели для одной строки.
  ВСЕ  : Добавляет столбцы как для training_time_ms, так и для predict_time_per_row_ms.
 Используя предыдущий пример, вы можете получить таблицу лидеров следующим образом:
 # Получить таблицу лидеров со всеми возможными колонками
фунт <- h3o.get_leaderboard (object = aml, extra_columns = "ВСЕ")
фунт
 
 # Получить таблицу лидеров со всеми возможными колонками
lb = h3o.automl.get_leaderboard(aml, extra_columns = "ВСЕ")
фунт
 
 Вот пример таблицы лидеров (со всеми столбцами) для задачи бинарной классификации. Щелкните изображение, чтобы увеличить его.
 Изучить модели 
 Чтобы более внимательно изучить обученные модели, вы можете взаимодействовать с моделями либо по идентификатору модели, либо с помощью удобной функции, которая может выбрать лучшую модель каждого типа модели (ранжированную по метрике по умолчанию или метрике по вашему выбору).
 Получить лучшую модель или лучшую модель определенного типа:
 # Получите лучшую модель, используя метрику
m <- aml@лидер
# это эквивалентно
m <- h3o.get_best_model(aml)

# Получите лучшую модель, используя метрику не по умолчанию
m <- h3o.get_best_model(aml, критерий = "logloss")

# Получите лучшую модель XGBoost, используя метрику сортировки по умолчанию
xgb <- h3o.get_best_model(aml, алгоритм = "xgboost")

# Получите лучшую модель XGBoost, ранжированную по logloss
xgb <- h3o.get_best_model(aml, алгоритм = "xgboost", критерий = "logloss")
 
 # Получите лучшую модель, используя метрику
м = амл.лидер
# это эквивалентно
м = aml.get_best_model()

# Получите лучшую модель, используя метрику не по умолчанию
m = aml.get_best_model(criterion="logloss")

# Получите лучшую модель XGBoost, используя метрику сортировки по умолчанию
xgb = aml.get_best_model (алгоритм = "xgboost")

# Получите лучшую модель XGBoost, ранжированную по logloss
xgb = aml.get_best_model(algorithm="xgboost", критерий="logloss")
 
 Получить конкретную модель по идентификатору модели:
 # Получить конкретную модель по идентификатору модели
m <- h3o.getModel("StackedEnsemble_BestOfFamily_AutoML_201
_174603")
 
 # Получить конкретную модель по идентификатору модели
м = h3o.get_model("StackedEnsemble_BestOfFamily_AutoML_201
_174603")
 
 После того, как вы получили модель в R или Python, вы можете проверить параметры модели следующим образом:
 # Просмотр значений параметров не по умолчанию для модели XGBoost выше
xgb@параметры
 
 # Просмотр параметров выбранной выше модели XGBoost
xgb.params.keys()

# Проверить значения отдельных параметров
xgb.params['ntrees']
 
 Журнал AutoML 
 При использовании клиентов Python или R вы также можете получить доступ к метаинформации со следующими свойствами объекта AutoML:
  event_log  :  h3OFrame  с выбранными внутренними событиями AutoML, созданными во время обучения.
  training_info  : словарь, содержащий данные, которые могут быть полезны для постанализа (например, различные тайминги). Если вам нужно время обучения и прогнозирования для каждой модели, проще изучить эти данные в расширенной таблице лидеров с помощью функции  h3o.get_leaderboard() .
 # Получить журнал событий AutoML
журнал <- aml@event_log

# Получить информацию о времени тренировки
информация <- aml@training_info
 
 # Получить журнал событий AutoML
лог = амл.Журнал событий

# Получить информацию о времени тренировки
информация = aml.training_info
 
 Экспериментальные функции 
 Предварительная обработка 
 Начиная с h3O 3.32.0.1, AutoML теперь имеет параметр предварительной обработки   с минимальной поддержкой автоматического целевого кодирования категориальных переменных с высокой кардинальностью. Единственная поддерживаемая в настоящее время опция — это  preprocessing = ["target_encoding"]  : мы автоматически настраиваем модель Target Encoder и применяем ее к столбцам, которые соответствуют определенным требованиям кардинальности для древовидных алгоритмов (XGBoost, h3O GBM и Random Forest).Работа по улучшению поддержки автоматизированной предварительной обработки (повышение производительности модели, а также настройка) задокументирована в этом тикете.
 Часто задаваемые вопросы 
 Текущая версия AutoML обучает и выполняет перекрестную проверку следующих алгоритмов: три предварительно заданных модели XGBoost GBM (Gradient Boosting Machine), фиксированная сетка GLM, случайный лес (DRF) по умолчанию, пять предварительно заданных h3O GBM, глубокая нейронная сеть почти по умолчанию, чрезвычайно рандомизированный лес (XRT), случайная сетка XGBoost GBM, случайная сетка h3O GBM и случайная сетка глубоких нейронных сетей.В некоторых случаях на выполнение всех алгоритмов не хватит времени, поэтому некоторые могут отсутствовать в таблице лидеров. В других случаях сетки остановятся раньше, и если останется время, две верхние случайные сетки будут перезапущены для обучения большего количества моделей. AutoML обучает несколько моделей Stacked Ensemble на протяжении всего процесса (дополнительная информация об ансамблях приведена ниже).
 Отдельные алгоритмы (или группы алгоритмов) можно отключить с помощью аргумента  exclude_algos . Это полезно, если у вас уже есть некоторое представление об алгоритмах, которые будут хорошо работать с вашим набором данных, хотя иногда это может привести к потере производительности, поскольку большее разнообразие среди набора моделей обычно увеличивает производительность Stacked Ensembles.В качестве первого шага вы можете оставить все алгоритмы включенными и изучить их характеристики производительности (например, скорость предсказания), чтобы понять, что может быть практически полезно в вашем конкретном случае, а затем отключить алгоритмы, которые не интересны или бесполезны. тебе. Мы рекомендуем использовать интерфейс объяснимости модели h3O для изучения и дальнейшей оценки ваших моделей AutoML, что может помочь вам выбрать модель (если у вас есть другие цели, помимо простого повышения точности модели).
 Список гиперпараметров, найденных для каждого алгоритма в процессе AutoML, включен в приложение ниже.Более подробная информация о диапазонах гиперпараметров для моделей в дополнение к жестко запрограммированным моделям будет добавлена ​​в приложение позднее.
 AutoML обучает несколько моделей Stacked Ensemble во время выполнения (если ансамбли не отключены с помощью  exclude_algos  ). Мы разделили обучение моделей в AutoML на «группы моделей» с разными уровнями приоритета. После завершения каждой группы и в самом конце процесса AutoML мы обучаем (максимум) два дополнительных составных ансамбля с существующими моделями.В настоящее время существует два типа составных ансамблей: один включает все базовые модели («Все модели»), а другой состоит только из лучших моделей из каждого семейства алгоритмов («Лучшие из семейства»). Ансамбли Best of Family более оптимизированы для использования в производстве, поскольку содержат только шесть (или меньше) базовых моделей. Это должно быть относительно быстро для использования в производстве (для создания прогнозов на основе новых данных) без значительного ухудшения производительности модели по сравнению, например, с окончательным ансамблем «Все модели».Это может быть полезно, если вы хотите повысить производительность модели за счет ансамбля без дополнительного времени или сложности большого ансамбля. Вы также можете изучить некоторые из более ранних составных ансамблей «Все модели», в которых меньше моделей, в качестве альтернативы ансамблям «Лучшее из семейства».
Метод метаанализа, используемый во всех ансамблях, представляет собой вариант метаанализа составного ансамбля по умолчанию: неотрицательный GLM с регуляризацией (лассо или эластичная сеть, выбранная CV) для поощрения более разреженных ансамблей. Metalearner также использует логит-преобразование (на базовом CV учащегося) для задач классификации перед обучением.
 Сведения о том, чем предыдущие версии AutoML отличались от текущей, можно найти здесь.
 Вместо сохранения самого объекта AutoML в настоящее время лучше всего сохранять модели, которые вы хотите сохранить, по отдельности. Утилита для сохранения всех моделей одновременно, а также способ сохранения объекта AutoML (с таблицей лидеров) будут добавлены в будущем выпуске.
 Модели
 XGBoost в AutoML могут использовать графические процессоры.Имейте в виду, что должны быть выполнены следующие требования:
 Графические процессоры NVIDIA (GPU Cloud, DGX Station, DGX-1 или DGX-2)
 CUDA 8
 Вы можете отслеживать использование графического процессора с помощью команды  nvidia-smi . Обратитесь к https://developer.nvidia.com/nvidia-system-management-interface для получения дополнительной информации.
 AutoML включает в свой набор алгоритмов XGBoost GBM (машины повышения градиента). Эта функция в настоящее время предоставляется со следующими ограничениями:
 XGBoost недоступен на компьютерах с Windows.
 XGBoost используется, только если он доступен глобально и не был явно отключен. Вы можете проверить, доступен ли XGBoost, используя  h3o.xgboost.available()  в R или  h3o.estimators.xgboost.h3OXGBoostEstimator.available()  в Python.
 Если вы используете версию 3.34.0.1 или более позднюю, AutoML должен использовать все время, отведенное ему с помощью  max_runtime_secs  . Однако если вы используете более раннюю версию, ранняя остановка была включена по умолчанию, и вы можете остановить ее раньше.При ранней остановке AutoML остановится, как только «достаточно» дополнительных улучшений станет недостаточно. Пользователь может настроить параметры ранней остановки, чтобы они были более или менее чувствительными. Установите  stoping_rounds на  выше, если вы хотите замедлить раннюю остановку и позволить AutoML обучать больше моделей перед остановкой.
 Цитата 
 Если вы цитируете алгоритм h3O AutoML в статье, укажите ссылку на нашу статью из 7-го семинара ICML по автоматизированному машинному обучению (AutoML). Отформатированная версия цитаты будет выглядеть так:
 Эрин ЛеДелл и Себастьен Пуарье. h3O AutoML: масштабируемое автоматическое машинное обучение  . 7-й семинар ICML по автоматизированному машинному обучению (AutoML), июль 2020 г. URL-адрес https://www.automl.org/wp-content/uploads/2020/07/AutoML_2020_paper_61.pdf.
 Если вы используете Bibtex:
 @статья{h3OAutoML20,
    title = {{h3O} {A}uto{ML}: масштабируемое автоматическое машинное обучение},
    автор = {Эрин ЛеДелл и Себастьян Пуарье},
    год = {2020},
    месяц = ​​{июль},
    журнал = {7-й семинар ICML по автоматизированному машинному обучению (AutoML)},
    URL-адрес = {https://www.automl.org/wp-content/uploads/2020/07/AutoML_2020_paper_61.pdf},
}
 
 Алгоритм h3O AutoML был впервые выпущен в h3O 3.12.0.1 6 июня 2017 г. Если вам нужно процитировать конкретную версию алгоритма h3O AutoML, вы можете использовать дополнительную ссылку (используя соответствующую версию, замененную ниже) следующим образом:
 @Вручную{h3OAutoML_33212,
    название = {{h3O} {A}uto{ML}},
    автор = {h3O.ai},
    год = {2021},
    примечание = {h3O версия 3.32.1.2},
    url = {http://docs.h3o.ai/h3o/latest-stable/h3o-docs/automl.html},
}
 
 Информация о том, как цитировать программное обеспечение h3O в целом, содержится в разделе часто задаваемых вопросов h3O.
 Параметры случайного поиска сетки 
 AutoML выполняет поиск гиперпараметров по различным алгоритмам h3O, чтобы предоставить лучшую модель. В таблице ниже мы перечисляем гиперпараметры вместе со всеми потенциальными значениями, которые могут быть выбраны случайным образом при поиске. Если в этих моделях для гиперпараметра также установлено значение, отличное от значения по умолчанию, мы также идентифицируем его в списке.Случайный лес и чрезвычайно рандомизированные деревья не используются для поиска по сетке (в текущей версии AutoML), поэтому они не включены в приведенный ниже список.
  Примечание : AutoML не выполняет стандартный поиск по сетке для GLM (возвращая все возможные модели). Вместо этого AutoML строит одну модель с включенным параметром  lambda_search  и передает список из  альфа-значений . Он возвращает только модель с лучшей комбинацией альфа-лямбда, а не по одной модели для каждой комбинации альфа-лямбда.
 Гиперпараметры GLM 
 В этой таблице показаны значения GLM, по которым выполняется поиск при выполнении поиска сетки AutoML. Дополнительная информация доступна здесь.
  Примечание : GLM использует собственный поиск по внутренней сетке, а не интерфейс h3O Grid. Для GLM AutoML строит одну модель с включенным  lambda_search  и передает список из  альфа-значений . Он возвращает одну модель с наилучшей комбинацией альфа-лямбда, а не одну модель для каждой альфы.
 Параметр
 Доступные для поиска значения
  альфа 
  {0,0, 0,2, 0,4, 0,6, 0,8, 1,0} 
 Гиперпараметры XGBoost 
 В этой таблице показаны значения XGBoost, по которым выполняется поиск при выполнении поиска сетки AutoML. Дополнительная информация доступна здесь.
 Параметр
 Доступные для поиска значения
  бустер 
  гбтри ,  дротик 
  col_sample_rate 
  {0.6, 0,8, 1,0} 
  col_sample_rate_per_tree 
  {0,7, 0,8, 0,9, 1,0} 
  макс_глубина 
  {5, 10, 15, 20} 
  мин_строки 
  {0,01, 0,1, 1,0, 3,0, 5,0, 10,0, 15,0, 20,0} 
  деревья 
 Жестко запрограммировано:  10000  (истинное значение найдено при ранней остановке)
  reg_alpha 
  {0.001, 0,01, 0,1, 1, 10, 100} 
  reg_lambda 
  {0,001, 0,01, 0,1, 0,5, 1} 
  частота дискретизации 
  {0,6, 0,8, 1,0} 
 Гиперпараметры ГБМ 
 В этой таблице показаны значения GLM, по которым выполняется поиск при выполнении поиска сетки AutoML. Дополнительная информация доступна здесь.
 Параметр
 Доступные для поиска значения
  col_sample_rate 
  {0,4, 0,7, 1,0} 
  col_sample_rate_per_tree 
  {0,4, 0,7, 1,0} 
  скорость обучения 
 Жестко запрограммировано:  0.1 
  макс_глубина 
  {3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17} 
  мин_строки 
  {1, 5, 10, 15, 30, 100} 
  min_split_improvement 
  {1e-4, 1e-5} 
  деревья 
 Жестко запрограммировано:  10000  (истинное значение найдено при ранней остановке)
  частота дискретизации 
  {0.50, 0,60, 0,70, 0,80, 0,90, 1,00} 
 Гиперпараметры глубокого обучения 
 В этой таблице показаны значения глубокого обучения, поиск по которым выполняется при выполнении поиска сетки AutoML. Дополнительная информация доступна здесь.
 Параметр
 Доступные для поиска значения
  активация 
 Жестко запрограммировано:  RectifierWithDropout 
  эпохи 
 Жестко запрограммировано:  10000  (истинное значение найдено при ранней остановке)
  эпсилон 
  {1e-6, 1e-7, 1e-8, 1e-9} 
  скрытый 
 Поиск по сетке 1:  {20}, {50}, {100} 
 Поиск по сетке 2:  {20, 20}, {50, 50}, {100, 100} 
 Поиск по сетке 3:  {20, 20, 20}, {50, 50, 50}, {100, 100, 100} 
  hidden_dropout_ratios 
 Поиск по сетке 1:  {0.1}, {0,2}, {0,3}, {0,4}, {0,5} 
 Поиск по сетке 2:  {0,1, 0,1}, {0,2, 0,2}, {0,3, 0,3}, {0,4, 0,4}, {0,5, 0,5} 
 Поиск по сетке 3:  {0,1, 0,1, 0,1}, {0,2, 0,2, 0,2} {0,3, 0,3, 0,3}, {0,4, 0,4, 0,4}, {0,5, 0,5, 0,5} 
  input_dropout_ratio 
  {0,0, 0,05, 0,1, 0,15, 0,2} 
  ро 
  {0.9, 0,95, 0,99} 
 Дополнительная информация 
 Разработка AutoML отслеживается здесь. На этой странице перечислены все открытые или незавершенные заявки AutoML JIRA.
 .