Как научиться хорошо руководить


10 способов управлять людьми и добиваться своего: приёмы от профессионала

Многие считают, что управленческие приёмы пригодятся только тем, чья профессия связана с управлением. На самом деле это набор техник, которые можно применить в любой сфере жизни, где присутствует социум.

Не поддаваться на провокации старой вредной соседки, построить правильные отношения с детьми, наладить контакт с неприятными родственниками или сотрудниками, в конце концов, выгодно продать дачу или даже диван на Avito.

Другими словами, набор техник будет работать абсолютно со всеми людьми, вне зависимости от их пола, возраста и социального положения.

Что касается людей на руководящих должностях и предпринимателей, им в первую очередь стоит узнать способы управления людьми. Конечно, недостаточно просто каких-то фишек, почерпнутых с разных сайтов.

Для мастерского управления людьми нужен полный набор техник и даже несколько изменённое мировоззрение.

Но об этом я расскажу позже, а сейчас — 10 способов, которые пригодятся вам в карьере и в жизни.

1. Правильный взгляд

Есть особенный взгляд, который заставляет людей считаться с вами, признавать в вас сильного противника на уровне подсознания.

Этот взгляд может пригодиться в любой спорной ситуации, когда вы хотите заявить, что с вами стоит считаться и решения здесь принимаете вы.

Нужно смотреть в глаза, но не на поверхность глаза, а как бы сквозь неё, заглядывая в душу. Получается пронзительный взгляд, который заявляет о вашем решительном настрое. И люди чувствуют это.

2. Энергетическая пауза

Чтобы добиться желаемого, люди иногда применяют метод бестактного вопроса в окружении других людей. Наедине вы без колебаний отказались бы отвечать или ответили бы отрицательно, но на людях вы растеряны и можете согласиться или ответить, чтобы не показаться жадным, скрытным и так далее.

Чтобы не попасться на эту удочку, можно применять метод энергетической паузы. Вы смотрите в глаза человеку так, как будто собираетесь ответить. Он готовится принять ваш ответ, но вы не отвечаете.

Вы продолжаете смотреть на него, но ничего не говорите. Он растерянно отводит взгляд, и тогда вы начинаете говорить о чём-нибудь другом. После такого случая он больше не будет пытаться вынудить вас отвечать при людях.

3. Пауза и поощрение

Иногда люди пытаются требовать что-то, уповая исключительно на интенсивность своего требования. То есть человек в принципе понимает, что его требование безосновательно, и вы это понимаете.

Тем не менее он активно и очень эмоционально требует что-то, рассчитывая, что вы уступите, опасаясь конфликта. Если вы поддержите его тон или начнёте возражать, конфликт состоится.

Вместо этого держите паузу и дружелюбно поощряйте человека продолжать разговор. Чувствуя поддержку, человек перестанет горячиться, начнёт говорить спокойнее.

Но и после этого не прекращайте молчания, кивайте и поощряйте его говорить дальше. Человек начнёт объяснять, потом — оправдываться и, наконец, извиняться.

4. Защита от взгляда

Конечно, какие-то приёмы применяете не только вы и не только сознательно. Бывает, что люди бессознательно чувствуют, как надо поступить, чтобы добиться желаемого, и ведут себя так.

Если вы заметили пристальный взгляд собеседника, он может применять к вам какой-то приём психологического воздействия, неважно, сознательно или нет.

Помните: вы не обязаны играть с ним в гляделки, принимая правила его игры. Посмотрите ему в глаза, улыбнитесь, давая понять, что вы заметили его взгляд и вам всё равно, и смотрите на другие объекты.

5. Побороть неприязнь

Жизнь нередко сталкивает нас с неприятными людьми, с которыми мы просто вынуждены общаться и сохранять хорошие отношения.

Чтобы поддержать нормальное общение или получить что-то от этого человека, придётся действительно побороть неприязнь к нему. И не просто натянув фальшивую улыбку, а проникнувшись сочувствием и добротой.

Как это сделать, если перед вами скандальный мерзкий тип?

Представить его маленьким ребёнком. Если ребёнок ведёт себя плохо, значит, он озлобленный, несчастный или избалованный. В любом случае в этом виновата среда окружения.

В принципе, это правда, так что вы даже не обманываете себя. Когда вы увидите этого человека ребёнком, не сможете злиться на него, а люди всегда чувствуют доброту и сочувствие, и это их обезоруживает.

6. Давление

Многие люди для получения желаемого оказывают давление на своих сотрудников, родственников и друзей. Как это выглядит со стороны: многократное повторение одних и тех же требований — то мягкое, то жёсткое, то настойчивое и эмоциональное, то ненавязчивое.

Главная цель давления — лишить вас надежды на то, что просьбы или требования можно избежать.

Человек даёт вам понять, что у вас просто не получится сделать по-другому, он будет стоять на своём до самого конца.

Что можно сделать с этим? Хорошо помогает называть вещи своими именами. Например, вы можете сразу спросить человека: «Вы на меня давите?». Как правило, человек после этого теряется. Не менее важно и умение твёрдо говорить «нет».

7. Умение говорить «нет»

Вы должны научиться говорить «нет», это сильно пригодится в борьбе с разного рода манипуляторами, среди которых могут оказаться не только навязчивые партнёры, но и ваши друзья или родные.

Вы должны научиться говорить именно это слово — «нет». Не «не получится», или «не знаю», или «посмотрим», а именно твёрдое «нет».

Конечно, такой категоричный отказ подойдёт не во всех случаях, но в некоторых ситуациях он необходим.

8. Не объяснять свой отказ

Это тоже большое умение, которое приобретается с опытом. Если вы отказали кому-то, сказали своё твёрдое «нет», сумейте обойтись без объяснений и уж тем более без оправданий.

При этом нельзя испытывать чувство вины за то, что вы отказываете без объяснений. Люди чувствуют внутренний настрой, и если вы будете колебаться внутри себя, то от вас добьются комментариев и, может быть, даже уговорят.

И опять же, не всегда стоит отказывать без объяснений, но бывают случаи, когда это необходимо.

9. Позиция без доказательств

В переговорах доказательства правоты часто играют отрицательную роль. Правота — это состояние, которое передаётся на уровне ощущений. Вы чувствуете свою правоту, и другие люди соглашаются с вами.

Если же вы начинаете доказывать свою позицию аргументами, это может разрушить уверенность в правоте.

Допустим, вы приводите один аргумент, и ваш собеседник опровергает его. Если после этого вы приведёте второй аргумент, значит, вы соглашаетесь с тем, что первый был неудачным, а это потеря своих позиций и непоколебимой веры в свою правоту.

10. Зафиксировать новую роль

Если вы вступаете в какую-то новую роль — начальника отдела, капитана команды или какую-то другую — нужно сразу же зафиксировать её, обозначив свои полномочия. Как можно скорее сделайте в новой роли то, что вы не могли бы сделать в прежней.

Отдайте какое-то распоряжение, примите решение, спросите ответ от подчинённых и так далее. Чем дольше вы тянете со вступлением в новую роль, тем больше могут урезать ваши права.

Эти способы управлять людьми и не дать манипулировать собой только небольшая часть всех техник управленческого искусства, которые меняют не только ваш стиль общения, но и само мировоззрение. А приобрести его можно, обучаясь у профессионалов.

Управленческое искусство и новое мировоззрение

Бизнес-тренер, социотехнолог и автор бестеллеров об искусстве управления Владимир Тарасов проводит коучинг для тех, кто хочет стать мастером в сфере управления.

Масштабная программа из 40 онлайн-семинаров по управленческому искусству начнётся в конце января 2015 года.

В течение 10 месяцев один раз в неделю будет проходить семинар в виде онлайн-трансляции по всему миру, на котором бизнес-тренер будет рассказывать интересные техники, разбирать индивидуальные случаи участников и помогать им создать свою сильную философию.

Коучинг состоит не только из полезных практик и техник, которые могут пригодиться, но также из работы с участниками, с конкретными людьми и их проблемами.

Притом программа подходит и для стартаперов, и для опытных предпринимателей.

Вы узнаете, сколько ошибок совершали в управлении, исправите их и никогда больше не повторите.

Если вы собираетесь управлять людьми, вам просто необходима цельная философия, твёрдость характера и знание разных психологических фишек. Всё это вы найдёте в программе Владимира Тарасова. Самое время записаться.

Учиться искусству управления на коучинге Владимира Тарасова

Осознанное лидерство: простой способ вести лучше

Как быть внимательным лидером

Дженис Мартурано жила энергичной и напряженной жизнью в качестве вице-президента и заместителя генерального юрисконсульта в General Mills. Стремясь восстановить свое личное равновесие в трудное время, она открыла для себя медитацию осознанности.

К ее удивлению, внимательность и лидерство быстро переплелись.

Через несколько недель после начала практики утренней медитации Мартурано стала лучше осознавать, как она действует и реагирует на работу. Она использовала практики осознанности, чтобы стать более сосредоточенной в своих разговорах и решениях. Ее дни стали более продуктивными, и приоритеты были выполнены. Внимательное руководство положительно сказалось на качестве ее работы.

Важность осознанного лидерства

Сейчас более, чем когда-либо, важно быть внимательным к руководству - не каким-то странным образом Нью Эйдж, а тем, что «это может сделать вас более эффективными».

Очень часто мы думаем, что сможем сделать больше, если переключимся на автопилот и проведем день в отвлеченной, но несколько запрограммированной рутине. Звучит знакомо?

Дело не в том, что скрипты плохие, но можно безоговорочно полагаться на них слишком сильно. Зачем? Потому что возможности упускаются, а ошибки случаются, когда мы отстранены от своей жизни. Даже во время утренней поездки на работу, когда мы едем по одному и тому же маршруту каждый день, довольно опасно слишком привыкнуть к этой мысли и перестать обращать внимание.

Это особенно актуально в быстро меняющемся и сложном мире, в котором мы путешествуем. Хотя вы можете не свернуть на полосу встречного движения, вы можете сделать организационный или социальный эквивалент.

Это кажется нелогичным, но замедление может помочь вам ускориться, потому что оно может помочь вам увидеть, что происходит на самом деле, вместо того, чтобы проигрывать сценарий, который полон предположений, которые могут или не могут больше быть правдой. Внимательное руководство помогает лидерам укрепить свою способность общаться с собой и друг с другом, а также укрепить их способность умело инициировать изменения.

Сделай свой день осознанным

Когда Мартурано впервые начала медитировать, это не было частью ее работы. «Это было отдельно», - говорит она. «Я был посредником и работал».

Однако вскоре она поняла, что если она включит осознанное лидерство в свой день, это повлияет на то, как она работает со своей командой. «Я более четко посмотрел на то, как провожу свой день - большая часть его была потрачена на самый громкий голос, а не на то, что было самым важным. Я смог отпустить вещи, что позволило моей команде взять на себя большую ответственность.У меня появилась новая способность удерживать двусмысленность.

«До этого у меня было много дней, когда я смотрел на часы в 6:30 и думал:« Я не знаю, куда прошел день. Я был занят весь день, но не уверен, что смогу сказать вам, что я сделал сегодня ».

Однажды Мартурано посмотрела на ее часы, и я понял, что у нее уже очень давно не было ни одного из тех дней. «Меня еще больше заинтересовала связь между тренировкой ума и совершенствованием лидерских качеств и мышления. Если бы больше людей знали об этом, это помогло бы им, бизнесу и, возможно, сообществу.”

Мартурано поделилась своим опытом с коллегами из General Mills и в конечном итоге помогла организовать тренинг для компании по осознанному лидерству. Сегодня осознанное руководство - это образ жизни в компании.

4 основных навыка осознанного лидерства

По словам Мартурано, осознанное лидерство требует следующих 4 основных навыков:

  • Focus позволяет нам удерживать внимание при решении проблем. Во время тренировки осознанности участники учатся сосредотачивать свое внимание на чем-то конкретном, например, на своем дыхании, а затем замечать, когда их внимание блуждает, и перенаправлять его.
  • Ясность помогает нам увидеть то, что есть, а не то, что мы ожидаем увидеть или на что надеемся. Практикуя осознанное лидерство, мы видим свою обусловленность, предубеждения и фильтры.
  • Творчество требует простора. «Когда мы находимся посреди всех размышлений, дел и списков дел, наша способность иметь это пространство ограничена», - говорит Мартурано. «В своей практике мы начинаем замечать нашу способность находиться в так называемом открытом присутствии - быть с тем, что здесь есть, не увязая во всем этом.”
  • Сострадание помогает нам делать выбор с пониманием того, что мы все делаем это вместе. «Речь идет о культивировании глубокого, истинного понимания того, что здесь есть, включая то, что является сложным и трудным и причиняет страдания в нашей жизни, жизни других людей и в наших сообществах», - говорит Мартурано.

Осознанность через медитацию

По мере того, как вы начинаете вносить изменения, люди начинают понимать, что есть нечто иное в вашей реактивности, вашей способности отпускать и вашей смелости, чтобы сказать то, что важно, считает Мартурано.

Готовы включить осознанное лидерство в свою повседневную жизнь? Советы о том, как начать работу, и приложения, которые помогут вам в этом, читайте в нашей статье Как найти время для своего благополучия.

«Когда вы больше присутствуете, чтобы быть лучшим, чем вы можете быть, чтобы быть сильным и смелым, чтобы прислушиваться к тому, что сейчас требуется, волновой эффект намного сильнее и мощнее, чем вы можете себе представить», - говорит она. «Люди заметят».

Мы предлагаем программы развития лидерских качеств, чтобы помочь вам понять, как можно максимизировать свой лидерский потенциал.А наша флагманская программа развития лидерства (LDP) ® дает менеджерам и директорам возможность развить устойчивость, необходимую для работы в сложных, быстро меняющихся условиях.

.

Что вам действительно нужно делать, чтобы управлять, вести и добиваться успеха, Джо Оуэн

Как и большинству из нас на протяжении многих лет, мне посчастливилось получить доступ к множеству литературы по лидерству, менеджменту и бизнесу.

Единственное, с чем я боролся, пытаясь применить советы, содержащиеся в литературе, к моим ролям в реальной жизни, - это то, что авторы, казалось, всегда считали, что все играют по правилам. В этих книгах странным образом не фигурировало никаких частных планов, которые могли бы поставить департамент или организацию на колени, если бы с ними не разобраться.Он стал clea

. Как и большинству из нас на протяжении многих лет, мне посчастливилось иметь доступ к множеству литературы по лидерству, менеджменту и бизнесу.

Единственное, с чем я боролся, пытаясь применить советы, содержащиеся в литературе, к моим ролям в реальной жизни, - это то, что авторы, казалось, всегда считали, что все играют по правилам. В этих книгах странным образом не фигурировало никаких частных планов, которые могли бы поставить департамент или организацию на колени, если бы с ними не разобраться.Мне стало ясно, почему так много людей (особенно женщин, у которых был выбор в социальном плане) покинули деловой мир - они могли видеть насквозь политику и постоянные игры. Прошлый опыт часто учит нас, что люди со своими собственными планами, которых может беспокоить политика, часто оказываются на вершине по многим причинам. Казалось, здесь мало места чистым сердцем, сознательным и трудолюбивым. Таким образом, хорошие парни деморализовались и почувствовали, что перед ними стоит выбор между принципами и успехом.Поскольку они были такими людьми, их принципы возобладали, и деловой мир остался беднее.

Что мне понравилось в этой книге, так это то, что она действительно предполагает, что деловой мир так же несовершенен, как и везде. Он признает влияние, которое этот тип поведения оказывает на нас как индивидуумов, и дает некоторые практические советы о том, как с ним бороться. Иногда это просто другое мышление. В других ситуациях у вас действительно есть практические способы не стать жертвой.В целом вам нужна смелость своих убеждений. По моему мнению и опыту, мужество во всем, во что вы действительно верите, необходимо, если вы хотите иметь хоть какой-то шанс на успех.

Я постоянно обращаюсь к этой книге и очень рекомендую ее. Это поможет вам от вашей первой руководящей роли до уровня исполнительного совета. Наслаждайтесь!

.

«Я хочу изучать искусственный интеллект и машинное обучение. С чего начать? »| Даниэль Бурк

Я работал в Apple Store и хотел перемен. Чтобы начать создавать технологию, которую я обслуживал.

Я начал изучать машинное обучение (ML) и искусственный интеллект (AI).

Так много всего происходит. Перебор.

Каждую неделю кажется, что Google или Facebook выпускают новый вид ИИ, чтобы ускорить работу или улучшить наш опыт.

И не обращайте внимания на количество компаний, занимающихся беспилотными автомобилями.Хотя это и хорошо. Я не любитель водить машину, а дороги опасны.

Даже несмотря на то, что все это происходит, до сих пор не существует согласованного определения того, что такое искусственный интеллект.

Некоторые утверждают, что глубокое обучение можно считать ИИ, другие скажут, что это не ИИ, если оно не пройдет тест Тьюринга.

Эта нечеткость вначале сильно замедлила мой прогресс. Трудно было выучить что-то, что имеет так много разных определений.

Довольно определений.

Мы с друзьями создавали веб-стартап. Это не удалось. Мы сдались из-за отсутствия смысла. Но по ходу дела я все больше и больше слышал о машинном обучении и искусственном интеллекте.

«Компьютер учится за вас?» Я не мог поверить в это.

Я наткнулся на программу Deep Learning Nanodegree от Udacity. Веселый персонаж по имени Сирадж Раваль был в одном из промо-роликов. Его энергия была заразительна. Несмотря на то, что я не отвечал основным требованиям (я никогда раньше не писал ни строчки на Python), я подписался.

За 3 недели до даты начала курса я написал в службу поддержки Udacity по электронной почте, спрашивая, какова политика возврата. Я боялся, что не смогу пройти курс.

Мне не вернули деньги. Я прошел курс в установленные сроки. Это было сложно. Иногда действительно сложно. Мои первые два проекта были сданы с опозданием на четыре дня. Но волнение от участия в одной из самых важных технологий в мире двигало меня вперед.

Завершив курс Deep Learning Nanodegree, я гарантированно принял участие в программе Udacity AI Nanodegree, Self-Driving Car Nanodegree или Robotics Nanodegree.Все отличные варианты.

Я снова потерялся.

Классика. «Куда мне идти дальше?»

Мне нужна была учебная программа. Я заложил фундамент с помощью Deep Learning Nanodegree, теперь пришло время выяснить, что будет дальше.

Я не планировал в ближайшее время возвращаться в университет. В любом случае у меня не было 100000 долларов на получение степени магистра.

Итак, я сделал то, что делал вначале. Обратился за помощью к моему наставнику, Google.

Я начал глубокое обучение без каких-либо предварительных знаний в этой области.Вместо того, чтобы подняться на вершину айсберга искусственного интеллекта, вертолет высадил меня на вершине.

Изучив несколько курсов, я составил список из них, которые больше всего интересовали меня в Trello.

Trello - мой личный помощник / координатор курса.

Я знал, что онлайн-курсы часто бросают. Я не собирался позволять себе быть частью этого числа. У меня была миссия.

Чтобы взять на себя ответственность, я начал делиться своим опытом обучения онлайн. Я решил, что могу попрактиковаться в передаче того, что узнал, а также найти других людей, которым интересны те же вещи, что и я.Мои друзья все еще думают, что я пришелец, когда я отправляюсь в одну из своих авантюр с искусственным интеллектом.

Я сделал доску Trello общедоступной и написал в блоге сообщение о своих усилиях.

Учебная программа немного изменилась с тех пор, как я ее впервые написал, но она по-прежнему актуальна. Я посещал доску Trello несколько раз в неделю, чтобы отслеживать свои успехи.

Я австралиец. И все волнения, казалось, происходили в США.

Итак, я поступил наиболее логично и купил билет в один конец. Я проучился год и решил, что пора начать применять свои навыки на практике.

Мой план состоял в том, чтобы попасть в США и получить работу.

Затем Эшли написала мне в LinkedIn: «Привет, я видела твои публикации, и они действительно классные, я думаю, тебе стоит познакомиться с Майком».

Я встретил Майка.

Я рассказал ему свою историю онлайн-обучения, как мне нравятся медицинские технологии и мои планы поехать в США.

«Возможно, тебе лучше остаться здесь на год или около того и посмотреть, что ты найдешь, я думаю, тебе бы хотелось познакомиться с Кэмерон».

Я встретил Кэмерон.

У нас был такой же разговор, о котором мы говорили с Майком.Здоровье, технологии, онлайн-обучение, США.

«Мы работаем над некоторыми проблемами со здоровьем, почему бы вам не прийти в четверг?»

Пришел четверг. Я нервничал. Но однажды кто-то сказал мне, что нервничать - это то же самое, что быть возбужденным. Я был взволнован.

Я провел день, встречаясь с командой Макса Кельзена и проблемами, над которыми они работали.

Два четверга спустя Ник, генеральный директор Athon, ведущий инженер по машинному обучению, и я пошли выпить кофе.

«Хотели бы вы присоединиться к команде?» - спросил Ник.

«Конечно», - сказал я.

Мой рейс в США был перенесен на пару месяцев, и я купил обратный билет.

Изучая онлайн, я знал, что это необычно. Все должности, на которые я претендовал, имели степень магистра или, по крайней мере, какую-то техническую степень.

У меня не было ни того, ни другого. Но у меня были навыки, которые я получил на множестве онлайн-курсов.

По пути я делилась своей работой в Интернете. Мой GitHub содержал все проекты, над которыми я работал, мой LinkedIn был разложен, и я практиковался в передаче того, что я узнал, через YouTube и статьи на Medium.

Я никогда не сдавал резюме Максу Кельсену. «Мы видели ваш профиль в LinkedIn».

Моей основной работой было резюме.

Независимо от того, учитесь ли вы онлайн или получаете степень магистра, портфолио того, над чем вы работали, - отличный способ создать скин в игре.

Навыки машинного обучения и искусственного интеллекта пользуются спросом, но это не значит, что вам не нужно их демонстрировать. Даже самый лучший продукт не будет продаваться без места на полке.

Будь то GitHub, Kaggle, LinkedIn или блог, всегда есть место, где люди смогут вас найти.Кроме того, иметь собственный уголок в Интернете - это очень весело.

Куда вы идете, чтобы научиться этим навыкам? Какие курсы самые лучшие?

Нет лучшего ответа. У каждого будет свой путь. Некоторые люди лучше учатся с помощью книг, другие - с помощью видео.

Что важнее, чем то, как вы начали, так это то, почему вы начинаете.

Начнем с того, почему.

Почему вы хотите получить эти навыки?

Хотите зарабатывать деньги?

Хотите строить вещи?

Хотите что-то изменить?

Нет правильной причины.Все действительны по-своему.

Начните с вопроса «почему», потому что «почему» важнее, чем «как». Иметь «почему» означает, что когда становится трудно, а становится трудно, у вас есть к чему обратиться. Что-то, чтобы напомнить вам, почему вы начали.

Понял почему? Хорошо. Время для некоторых сложных навыков.

Могу порекомендовать только то, что пробовал.

Я прошел курсы (в порядке):

  • Treehouse - Introduction to Python
  • DataCamp - Introduction to Python & Python for Data Science Track
  • Udacity - Deep Learning & AI Nanodegree
  • Coursera - Deep Learning by Эндрю Нг
  • быстро.ai - Часть 1, скоро будет Часть 2

Они все мирового класса. Я визуально обучаюсь. Я лучше учусь видеть, что делается. Все эти курсы так и делают.

Если вы абсолютный новичок, начните с некоторых вводных курсов Python, а когда почувствуете себя немного увереннее, переходите к науке о данных, машинному обучению и искусственному интеллекту. DataCamp отлично подходит для начинающих, изучающих Python, но желающих изучить его с упором на науку о данных и машинное обучение.

Самый высокий уровень математического образования у меня был в средней школе.Остальное я узнал через Khan Academy, так как мне это было нужно.

Существует множество различных мнений о том, сколько математики вам нужно знать, чтобы заняться машинным обучением и искусственным интеллектом. Я поделюсь своим.

Если вы хотите применить методы машинного обучения и искусственного интеллекта к решению проблемы, вам не обязательно иметь глубокое понимание математики, чтобы получить хороший результат. Такие библиотеки, как TensorFlow и PyTorch, позволяют кому-то с небольшим опытом работы с Python создавать современные модели, в то время как математика выполняется за кулисами.

Если вы хотите углубиться в исследования в области машинного обучения и искусственного интеллекта с помощью программы PhD или чего-то подобного, глубокие знания математики имеют первостепенное значение.

В моем случае я не хочу углубляться в математику и улучшать производительность алгоритма на 10%. Я предоставлю это людям умнее меня.

Вместо этого я более чем счастлив использовать доступные библиотеки и манипулировать ими, чтобы решать проблемы так, как я считаю нужным.

То, что делает на практике инженер-машиностроитель, может быть не тем, что вы думаете.

Несмотря на обложки многих статей в Интернете, это не всегда связано с работой с роботами с красными глазами.

Вот несколько вопросов, которые инженер по машинному обучению должен задавать себе ежедневно.

  • Контекст - Как можно использовать машинное обучение, чтобы узнать больше о вашей проблеме?
  • Данные - Вам нужно больше данных? В какой форме это должно быть? Что делать, если данные отсутствуют?
  • Моделирование - Какую модель вам следует использовать? Это слишком хорошо работает с данными (переоснащение)? Или почему не очень хорошо работает (не подходит)?
  • Производство - Как вы можете запустить свою модель в производство? Это должна быть онлайн-модель или она должна обновляться через определенные промежутки времени?
  • Постоянно - Что произойдет, если ваша модель сломается? Как улучшить его, добавив больше данных? Есть ли способ лучше?

Я позаимствовал их из замечательной статьи Рэйчел Томас, одной из соучредителей Fast.аи, она углубляется в полный текст.

Для подробностей я снял видео о том, чем мы обычно занимаемся в понедельник в Max Kelsen.

Нет правильного или неправильного способа попасть в ML или AI (или что-то еще).

Самое прекрасное в этой области состоит в том, что у нас есть доступ к одним из лучших технологий в мире, все, что нам нужно сделать, это научиться их использовать.

Вы можете начать с изучения кода Python (мой любимый).

Вы можете начать с изучения математического анализа и статистики.

Вы можете начать с изучения философии принятия решений.

Машинное обучение и искусственный интеллект восхищают меня, потому что они пересекаются на стыке всего этого.

Чем больше я узнаю об этом, тем больше понимаю, что мне еще есть чему поучиться. И это меня возбуждает.

Иногда я расстраиваюсь, когда мой код не запускается. Или я не понимаю концепции. Поэтому я временно сдаюсь. Я сдаюсь, позволяя себе уйти от проблемы и вздремнуть. Или пойти прогуляться.Когда я возвращаюсь, мне кажется, что я смотрю на это другими глазами. Волнение возвращается. Я продолжаю учиться. Говорю я себе. Я обучающаяся машина.

В этой области происходит столько всего, что может быть сложно начать работу. Слишком много вариантов приводит к отсутствию вариантов. Игнорируйте это.

Начинайте с того, что вас больше всего интересует, и следите за этим. Если это приведет к тупику, отлично, вы поняли, что вам неинтересно. Вернитесь назад и вместо этого сверните на другую развилку дороги.

Компьютеры умны, но они все еще не могут учиться самостоятельно.Им нужна твоя помощь.

.

Понимание темпов обучения и того, как они повышают эффективность глубокого обучения | Автор: Хафидз Зулкифли

В курсе fast.ai большое внимание уделяется использованию предварительно обученной модели при решении задач ИИ. Например, при решении задачи классификации изображений студентов учат использовать предварительно обученные модели, такие как VGG или Resnet50, и подключать их к любому набору данных изображений, который вы хотите предсказать.

Чтобы подвести итог тому, как построение модели выполняется в fast.ai (программе, не путать с fast.ai), ниже приведены несколько шагов [8], которые мы обычно выполняем:

1. Включите увеличение данных и предварительное вычисление = True

2. Используйте lr_find () , чтобы найти максимальное значение. скорость обучения, при которой потери все еще явно улучшаются

3. Обучите последний слой из предварительно вычисленных активаций для 1-2 эпох

4. Обучите последний слой с увеличением данных (т.е. предварительное вычисление = False) для 2–3 эпох с cycle_len = 1

5. Разморозить все слои

6.Установите более ранние слои в 3-10 раз меньшую скорость обучения, чем следующий более высокий уровень

7. Используйте lr_find () снова

8. Обучите всю сеть с cycle_mult = 2 до переобучения

Из приведенных выше шагов мы замечаем, что шаги 2, 5 и 7 относятся к скорости обучения. В предыдущей части этого поста мы в основном рассмотрели пункт 2 упомянутых шагов - где мы коснулись того, как получить наилучшую скорость обучения до обучения модели.

В следующем разделе мы рассмотрели, как с помощью SGDR мы можем сократить время обучения и повысить точность, время от времени перезагружая скорость обучения, чтобы избежать областей, где градиент близок к нулю.

В этом последнем разделе мы рассмотрим дифференциальное обучение и то, как оно используется для определения скорости обучения при обучении моделей, прикрепленных к предварительно обученной модели.

Что такое дифференциальное обучение?

Это метод, при котором вы устанавливаете разные скорости обучения для разных слоев сети во время обучения.Это контрастирует с тем, как люди обычно настраивают скорость обучения, которая заключается в использовании одной и той же скорости во всей сети во время обучения.

Одна из причин, почему я просто люблю Twitter - прямой ответ от самого человека.

Во время написания этого поста Джереми опубликовал статью с Себастьяном Рудером [9], которая более глубоко погружается в эту тему. Итак, я полагаю, что у дифференциальной скорости обучения теперь новое имя - различительная точная настройка . :)

Чтобы проиллюстрировать концепцию немного яснее, мы можем обратиться к диаграмме ниже, где предварительно обученная модель разделена на 3 группы, где каждая группа будет настроена с увеличивающимся значением скорости обучения.

Пример CNN с разной скоростью обучения. Изображение предоставлено [3]

Интуиция, лежащая в основе этого метода настройки, заключается в том, что первые несколько слоев обычно содержат очень подробные детали данных, такие как линии и края, которые мы обычно не хотели бы сильно менять и хотел бы сохранить информацию. Таким образом, нет необходимости сильно менять их вес.

Напротив, на более поздних слоях, таких как те, что обозначены зеленым выше, где мы получаем подробные характеристики данных, такие как глазные яблоки, рот или нос; нам не обязательно нужно их хранить.

Как это сравнить с другими методами точной настройки?

В [9] утверждается, что точная настройка всей модели будет слишком дорогостоящей, поскольку некоторые могут иметь более 100 слоев. Таким образом, люди обычно настраивают модель по одному слою за раз.

Однако это вводит требование последовательности, затрудняя параллелизм, и требует нескольких проходов через набор данных, что приводит к переобучению небольших наборов данных.

Также было продемонстрировано, что методы, представленные в [9], могут улучшить как точность, так и уменьшить количество ошибок в различных задачах классификации НЛП (ниже)

Результаты взяты из [9].

Смотрите также