Как научиться хорошо водить машину на автомате


Как водить машину для начинающих пошагово: автомат

Перед тем, как начинающий автомобилист сядет за руль и будет получать навыки вождения на практике, необходимо, чтобы новичок изучил правила дорожного движения и базовые технические дисциплины касаемо общего устройства автомобиля.

Если точнее, нужно знать о принципах работы основных узлов, из которых состоит автомобиль. Хотя последнее по нормативным актам не обязательно к изучению, но эти знания для будущих автомобилистов не будут лишними.

В этой статье мы рассмотрим, как водить машину автомат для начинающих, принцип работы коробки – автомат, правила пользования АКПП, переключения режимов работы автоматической коробки и т.д.

Содержание статьи

Езда на автомате для начинающих

Итак, рычаг селектора переключения АКПП имеет несколько основных положений: P, R, N, D, D2 (или L), D3 или S. Рассмотрим  каждый по отдельности.

  • Положение рычага переключения передач в позиции «P» — паркинг. Движение автомобиля невозможно, при этом в таком режиме разрешен запуск двигателя.
  • Положение рычага переключения передач в позиции «R» — реверс. Задний ход. Нельзя пользоваться этой позицией во время движения автомобиля вперед. В этом режиме запуск двигателя невозможен.
  • «N» — нейтраль. Автомобиль может свободно перемещаться. В этом режиме разрешен запуск двигателя, а также буксировка авто.

    Положение рычага переключения передач в позиции «D» – драйв (основной режим движения). Этот режим обеспечивает автоматическое переключение с первой по четвертую передачу (рекомендуется использовать в нормальных режимах движения).

  • Положение рычага переключения передач в позиции D3 (S) второй диапазон пониженных передач (на дорогах с небольшими подъемами и спусками) или D2 (L) диапазон пониженных передач (на бездорожье).

Такие режимы переключения есть не на всех АКПП, все зависит от модификации трансмиссии. Переключение рычага из положения D в положение D2 или D3 и обратно может производиться во время движения транспортного средства. АКПП также могут дополнительно оборудоваться  режимами переключения скоростей: N – нормальный, Е – экономичный, S – спортивный.

Вождение автомобиля: автомат коробка

Разобравшись с принципом использования АКПП, можно перейти непосредственно к тому, как ездить на автомате для начинающих. Первый урок вождения транспортного средства должен включать в себя изучение правильной посадки водителя за рулем автомобиля.

  • Настройка водительского сидения. Спинка водительского сидения должна иметь максимально вертикальное положение, но не в ущерб удобству посадки водителя. Удаление подушки от педального узла, должно быть ориентировано на неполное распрямление ноги водителя при максимальном нажатии на педаль тормоза.

После положение спинки водительского сидения регулируется таким образом, чтобы при полном прикосновении спины водителя к спинке сидения, его вытянутая рука касалась верхней части руля подушкой ладони большого пальца.

  • Настройка зеркал заднего вида. После того как, водитель  настроил водительское сидение, необходимо настроить зеркала заднего вида. Как правило, в современных автомобилях устанавливаются два боковых и салонное зеркало заднего вида (за исключением пикапов и коммерческого транспорта).  

Зеркала должны настраиваться таким образом, чтобы водитель без изменения посадки и без поворота головы мог по всем зеркалам мгновенно оценить обстановку позади автомобиля только переводом глаз.

При правильно настроенных боковых зеркалах 1/3 часть зеркала должна отражать заднее крыло автомобиля, а 2/3 обстановку позади. Касаемо салонного зеркала, оно должно быть отрегулировано таким образом, чтобы в верхнем положении переключателя угла наклона салонного зеркала в нем полностью отражался проем заднего стекла автомобиля.

  • После того, как настройки посадки водителя закончены, можно приступить к запуску двигателя. Запуск ДВС автомобиля с автоматической коробкой передач на многих моделях невозможен без нажатия на педаль тормоза в любом положении селектора выбора режимов АКПП, кроме P и N.

Ключ имеет четыре положения в замке зажигания: 

  1. Стандартное (базовое положение).
  2. Снятие противоугонной блокировки (разблокировка колонки рулевого управления).
  3. Включение зажигания (контроль приборной панели). Активирована электронная система автомобиля.
  4. Запуск двигателя.

Для того чтобы завести автомобиль с АКПП:

  • Вставляем ключ в замок зажигания и выжимаем педаль тормоза, при этом рычаг переключения передач должен находиться в положении паркинг «Р» или положении нейтраль «N».
  • Не отпуская педаль тормоза, поворачиваем ключ в замке зажигания в положение «Запуск двигателя».
  • Переводя рычаг селектора управления передачами в положение драйв «D» или «R», отпускаем педаль тормоза, опускаем стояночный тормоз, после чего автомобиль начинает движение.

Важно помнить, что машина с АКПП управляется только одной правой ногой, которая нажимает или на газ, или на тормоз. Запрещено нажимать на тормоз левой ногой, а для газа использовать правую.

  • Перед началом движения автомобиля нужно убедиться при помощи зеркал заднего вида в отсутствии попутного транспорта,  включить поворот, перенести правую ногу с педали тормоза на педаль газа и начинать движение плавно.

После выезда на проезжую часть все действия водителя должны подчиняться требованиям правил дорожного движения. Водитель транспортного средства обязан соблюдать скоростной режим движения на данном участке дороги, придерживаться крайней правой полосы в зависимости от дорожной обстановки и разметки.

При движении в потоке двигаться с той же скоростью, что и другие участники движения, соблюдая интервал и дистанцию от других автомобилей. В автомобилях, оборудованных АКПП, нет необходимости переключать передачи в зависимости от скоростного режима транспортного средства, что значительно облегчает управление автомобилем и позволяет водителю сконцентрироваться на дорожной обстановке.

  • Движение в гору и спуск. Перед подъемом водитель обязан оценить крутизну, протяженность и качество дорожного покрытия, проложенного на подъеме. Если дорожное покрытие хорошего качества и погодные условия позволяют преодолеть подъем, не сбрасывая скорости, в этом случае водитель транспортного средства за несколько десятков метров до точки начала подъема, убедившись в безопасности своего маневра, должен вжать педаль акселератора с целью придания автомобилю максимального ускорения.

Этот маневр выполняется для того, чтобы повысить инерцию движущегося транспортного средства для облегчения его въезда на подъем без потери круизной скорости автомобиля.

Если же дорожное покрытие недостаточного качества, либо погодные условия не позволяют безопасно совершить въезд на подъем «накатом», водитель транспортного средства обязан занять крайне правое положение на проезжей части. Далее на небольшой скорости следует преодолеть подъем. Если крутизна подъема слишком велика, стоит ограничиться понижающими передачами на АКПП (D3, 2, L).

При спуске водитель, наоборот, должен убрать ногу с педали акселератора и совершать спуск накатом. При этом педалью тормоза нужно регулировать скоростной режим автомобиля, придерживаясь, как и во всех случаях, крайне правой стороны проезжей части.

  • Движение задним ходом. Перед началом движения задним ходом, водитель транспортного средства в первую очередь должен убедиться в достаточном пространстве на проезжей части за автомобилем для совершения маневра.

После этого, по зеркалам заднего вида и посредствам поворота головы водитель транспортного средства должен убедиться в отсутствии транспорта или иных преград по ходу движения своего авто.

Убедившись в отсутствии преград, водитель переводит селектор АКПП в положение «R», убирает ногу с педали тормоза и, аккуратно дозируя тягу педалью акселератора, выполняет маневр. Если движение интенсивное, то для обеспечения большей безопасности при маневре, водитель транспортного средства может дополнительно включить аварийные огни.

  • Положение нейтраль «N». Это положение селектора АКПП используется крайне редко, зачастую в «сервисных» целях: закатить автомобиль на эвакуатор или на подъемник, в рамках проведения ТО, при буксировке и т.д.

В  некоторых случаях «нейтраль» включается при необходимости переместить автомобиль на несколько метров при заглушенном двигателе. При движении в потоке не рекомендуется переводить селектор АКПП в положение N, так как это «отсоединяет» двигатель от АКПП, что приводит к полной потере тяги на ведущих колесах и может стать причиной аварийных ситуаций.

Что в итоге

Как видно, вождение автомобиля автомат, особенно для начинающих, намного проще сравнительно с вождением машины на механике МКПП. Автомобиль с АКПП идеален для движения в городском потоке, поскольку  водитель во время вождения машины с автоматом не отвлекается на переключение передач.

Рекомендуем также прочитать статью о том, как управлять автомобилем с коробкой автомат. Из этой статьи вы узнаете об особенностях управления автомобилем с АКПП, а также о некоторых тонкостях и нюансах техники вождения машины с автоматом.

Напоследок добавим, что езда на автомате для начинающих имеет свои правила, которые необходимо соблюдать. Следование таким правилам и рекомендациям позволяет, с одной стороны, уберечь саму коробку-автомат от преждевременных поломок, а с другой избежать аварийных ситуаций на дороге.

 

Читайте также

Самый простой способ научиться водить машину с механической коробкой передач или рычагом переключения передач

Привет, ребята! Я здесь сегодня, чтобы научить вас самому простому способу управления автомобилем с механической коробкой передач (также известный как рычаг переключения передач или «стандартная» трансмиссия). Изучив это подробное руководство, вы сможете заводить автомобиль, заводить его, а затем с легкостью переключаться на повышенную передачу.

Не огорчайтесь, если сначала не поймете. Мне потребовалось время, чтобы привыкнуть к ручному переключению, но оно того стоило! Продолжайте практиковаться и практикуйтесь, и вы получите это! Радоваться, веселиться!

В конце я включил несколько общих вопросов о вождении рычага переключения передач, а также несколько основных советов о том, как управлять автомобилем с автоматической коробкой передач.

Мой опыт обучения управлению рычагом переключения передач

Я всегда хотел управлять рычагом переключения передач, потому что это казалось очень забавным и крутым. Когда я получил свой Mustang GT 2012 года с механической коробкой передач, я был так взволнован поездкой на нем. Я просмотрел несколько руководств по вождению автомобиля с механической коробкой передач и не думал, что это будет сложно научиться. Как я ошибался. Мой двигатель Coyote мощностью 412 лошадиных сил и 390 крутящего момента был трудным в управлении автомобилем. Я заглох влево и вправо.

Моя проблема могла заключаться в том, что все руководства, которые я просматривал в Интернете, говорили мне «медленно выкатывай сцепление».«Я делал именно это, но поездка все еще была резкой. В конце концов я понял, что не нужно нажимать на педаль газа, чтобы машина двигалась. В зависимости от скорости, на которой двигатель работает на холостом ходу, то есть скорости, с которой он работает, когда вы не нажимаете на педаль газа - даже если вы отпустите сцепление, автомобиль может слегка сдвинуться с места.

Я играл со сцеплением и нащупал точку трения или точку укуса; то есть точка, в которой автомобиль катится, но сцепление просит вас добавить больше газа.В этот момент вы чувствуете небольшое сопротивление, небольшую вибрацию педали сцепления; автомобиль просит достаточно бензина, чтобы он мог работать, когда сцепление полностью выключено.

После того, как я применил то, что я узнал, с помощью этой новой техники, мой первый старт был самым плавным. Я хотел бы, чтобы кто-то сказал мне этот совет раньше, вместо того, чтобы я тратил два дня на попытки «выкатиться».

Заведите автомобиль на нейтрали

Чтобы завести автомобиль, нажмите на сцепление до упора, удерживайте его и поверните ключ.

Перед отпусканием сцепления убедитесь, что автомобиль стоит на нейтрали. Нейтральный слот - это пустое пространство между шестернями, представленное полосой в середине буквы «H». Чтобы проверить, находитесь ли вы в нейтральном положении, осторожно пошевелите ручкой, чтобы проверить, можете ли вы двигать ее влево и вправо. Если можете, вы на нейтрали.

Теперь вы просто сидите там с работающим двигателем, ничего не делаете и никуда не идете, что вполне подходит для этого первого шага.

Переключитесь на первую передачу

Теперь выжмите сцепление до упора и включите первую передачу с помощью рычага переключения передач.Обычно вы найдете первую передачу, нажав ручку влево, а затем от себя.

Не отпускайте сцепление, иначе вы заглохнете! Но не волнуйтесь: вы заглохнете, пытаясь переключиться на передачу, но со временем у вас все получится!

Отпустите аварийный тормоз

Теперь, когда автомобиль движется, убедитесь, что ваш аварийный тормоз (ручной тормоз) выключен. Поскольку вы находитесь на ровной поверхности, машина никуда не катится, пока вы думаете, что делать.

Отпустите сцепление и дайте двигателю немного газа

Как только вы перейдете на первую передачу, медленно отпускайте сцепление, пока не почувствуете, что автомобиль только начинает двигаться.

Это самая сложная часть! Почувствуйте эту точку укуса (когда автомобиль начинает немного дрожать), потому что это значительно упростит обучение ручному вождению. Практикуйтесь, пока не сможете быстро перейти к делу.

Начните медленно добавлять немного газа, немного нажав на педаль газа. Подайте достаточно газа, чтобы стрелка тахометра сместилась в положение «1» или «2», то есть от 1000 до 2000 об / мин. Если вы дадите слишком мало газа, машина заглохнет. Если вы дадите слишком много, вы начнете сжигать сцепление, что для новичка не представляет большого труда, но со временем сцепление может изнашиваться.

Отпустите сцепление после включения передач

Теперь, когда вы даете машине немного газа, не отпускайте сцепление полностью. Отпустите его, когда почувствуете, что шестерни включены. Это будет похоже на вибрацию, которую вы можете почувствовать подошвой стопы. Как только вы доберетесь до этой точки, вы можете отпустить сцепление и ездить без сцепления, как в автомобиле с автоматической коробкой передач.

Поздравляем! Вы завели ручную машину! Я обнаружил, что этот метод поиска точки укуса облегчил мне изучение руководства.Как только я наткнулся на этот метод, я очень быстро научился водить! Я считаю, что это действительно самый простой способ управлять автомобилем с механической коробкой передач.

Видео о том, как водить автомобиль с механической коробкой передач

В этом видеоролике показаны части автомобиля, которые вам необходимо знать, в том числе то, как отпускать педаль сцепления и нажимать на педаль газа.

Переключение на более высокие передачи

Переключение передач, на мой взгляд, намного проще, чем начало движения автомобиля. Посмотрите на узор «H» на ручке переключения передач, чтобы изучить различные передачи.Вы переключаетесь с 1 на 2, на 3, на 4, на 5, а затем на 6, если у вас шестая передача.

Как перейти на более высокие передачи? Это почти такая же процедура, как и запуск автомобиля, только намного проще.

Допустим, вы на первой передаче переходите на вторую. Следуйте этим процедурам.

  1. Включите сцепление, а затем переведите ручку на вторую. На большинстве автомобилей, чтобы перейти от первого к второму, вы тянете ручку на себя, то есть вниз к нижней ножке буквы «H».
  2. Медленно отпустите сцепление до точки захвата, а затем добавьте немного газа.
  3. Отпустите сцепление и продолжайте движение.

Переход со второй на третью, а затем на четвертую передачу - это тот же процесс, но даже проще. Чтобы переключить передачи полностью плавно, вы должны очень хорошо сбалансировать газ и сцепление. Не волнуйтесь, это приходит с практикой.

Переключитесь на более высокую передачу, когда двигатель достигает 2500 об / мин

Как узнать, когда нужно переключаться? Вы можете посмотреть на обороты или скорость, на которой вы движетесь. Обычно вам следует переключаться со скоростью от 2500 до 3000 об / мин.

Скорость переключения передач зависит от автомобиля, которым вы управляете, поэтому посмотрите руководство по эксплуатации, чтобы определить скорость. Скорость каждой передачи не так важна для переключения на повышенную, как для понижающей передачи.

Со временем вы сможете определить, когда нужно переключаться, по звуку и ощущениям двигателя.

Я заглохла машина! Что теперь?!

Успокойся. Машина в порядке, вы не повредили. Просто нажмите на сцепление и поверните ключ, и машина снова заведется.Убедитесь, что автомобиль стоит на нейтрали, и снова пройдите по ступеням.

Так почему вы заглохли? Вы включили первую передачу, но не дали машине достаточно газа для движения. Он хотел двинуться, но не хватило газа, и он заглох. Если вы чувствуете, что машина вот-вот заглохнет, просто нажмите на педаль сцепления.

Почему Руководство по эксплуатации?

Итак, каковы преимущества вождения с механической коробкой передач?

  1. Поскольку вы сами управляете переключением передач, автомобиль может работать более экономично и эффективно в ручном режиме, чем в автоматическом.
  2. Поскольку вы сами управляете переключением передач, вы можете ускоряться быстрее, чем в автоматическом режиме, и переключать передачи в любое время.
  3. Руководство по вождению или ручное переключение передач поначалу будет несколько затруднительным, но через неделю или две после выполнения этого руководства и практики это станет вашей второй натурой.

Дай мне знать, как дела!

Это мои методы обучения управлению автомобилем с механической коробкой передач и (намного проще, но менее увлекательным) автомобилем с автоматической коробкой передач.Оставьте комментарий ниже с вопросом или комментарием!

.

10 компаний, использующих машинное обучение классными способами

Если научно-фантастические фильмы научили нас чему-то, так это тому, что будущее - это мрачная и ужасающая антиутопия, управляемая кровожадными разумными роботами.

К счастью, только одна из этих вещей верна - но это может скоро измениться, как так любят нам рассказывать предсказатели судьбы.

Изображение через Абдул Рахид

Искусственный интеллект и машинное обучение - одни из самых значительных технологических достижений в новейшей истории.Немногие области обещают «нарушить» (если заимствовать излюбленный термин) жизнь, поскольку мы ее знаем, как машинное обучение, но многие приложения технологии машинного обучения остаются незамеченными.

Хотите увидеть реальные примеры машинного обучения в действии? Вот 10 компаний, которые используют возможности машинного обучения новыми захватывающими способами (а также возможность заглянуть в будущее машинного обучения).

1. Yelp - настройка изображения в масштабе

Мало что может сравниться с посещением нового ресторана, а затем выходом в Интернет, чтобы потом пожаловаться на него.Это одна из многих причин, по которым Yelp так популярен (и полезен).

Хотя на первый взгляд Yelp может показаться не технологической компанией, Yelp использует машинное обучение для улучшения взаимодействия с пользователями.

Поскольку изображения для Yelp почти так же важны, как и сами отзывы пользователей, неудивительно, что Yelp всегда пытается улучшить обработку изображений.

Вот почему Yelp обратился к машинному обучению пару лет назад, когда впервые реализовал свою технологию классификации изображений.Алгоритмы машинного обучения Yelp помогают человеческому персоналу компании более эффективно компилировать, классифицировать и маркировать изображения. - немалый подвиг, когда вы имеете дело с десятками миллионов фотографий.

2. Pinterest - Улучшенное обнаружение контента

Если вы заядлый пайнер или никогда раньше не пользовались сайтом, Pinterest занимает любопытное место в экосистеме социальных сетей. Поскольку основная функция Pinterest заключается в курировании существующего контента, логично, что инвестирование в технологии, которые могут сделать этот процесс более эффективным, будет приоритетом - и это определенно верно для Pinterest.

В 2015 году Pinterest приобрела Kosei, компанию по машинному обучению, специализирующуюся на коммерческих приложениях технологий машинного обучения (в частности, алгоритмах обнаружения контента и рекомендаций).

Сегодня машинное обучение затрагивает практически все аспекты бизнес-операций Pinterest, от модерации спама и обнаружения контента до монетизации рекламы и сокращения оттока подписчиков на электронную рассылку новостей . Довольно круто.

3.Facebook - чат-бот Army

Хотя служба сообщений Facebook, еще немного ... спорная (люди самых сильных чувств по поводу обмена сообщений приложений, кажется), это один из самых интересных аспектов крупнейшей в мире социальных медиа платформы. Это потому, что Messenger стал чем-то вроде экспериментальной лаборатории тестирования чат-ботов. .

Некоторые чат-боты практически неотличимы от людей, когда
общаются с помощью текстового сообщения

Любой разработчик может создать и отправить чат-бота для включения в Facebook Messenger.Это означает, что компании, уделяющие особое внимание обслуживанию и удержанию клиентов, могут использовать чат-ботов, даже если они представляют собой крошечный стартап с ограниченными инженерными ресурсами.

Конечно, это не единственное приложение машинного обучения, которое интересует Facebook. AI-приложения используются в Facebook для фильтрации спама и некачественного контента , и компания также исследует алгоритмы компьютерного зрения, которые могут «читать» »Изображения для слабовидящих людей.

4.Twitter - курируемые хронологии

Твиттер в последнее время был в центре многочисленных споров (не в последнюю очередь из-за того, что многие высмеивали решения по округлению аватаров каждого и изменения способа пометки людей в ответах @), но это одно из наиболее спорных изменений, которые мы » Я видел в Твиттере переход к алгоритмической ленте.

Роб Лоу был особенно расстроен введением
алгоритмически курируемых таймлайнов Twitter

Независимо от того, предпочитаете ли вы, чтобы Twitter показывал вам «сначала лучшие твиты» (что бы это ни значило) или в разумно хронологическом порядке, эти изменения происходят за счет технологии машинного обучения Twitter. ИИ Твиттера оценивает каждый твит в режиме реального времени и «оценивает» их по различным показателям .

В конечном итоге алгоритмы Twitter отображают твиты, которые, вероятно, вызовут наибольшее внимание. Это определяется в индивидуальном порядке; Технология машинного обучения Twitter принимает эти решения на основе ваших индивидуальных предпочтений , в результате чего создаются алгоритмически отобранные каналы, что, если быть полностью честным, - отстой. (Кто-нибудь на самом деле предпочитает алгоритмическую ленту? Скажите, почему, в комментариях, милые чудаки.)

5. Google - Нейронные сети и «машины мечты»

В наши дни, вероятно, проще перечислить области научных исследований и разработок, над которыми не работает Google - или, скорее, материнская компания Alphabet - , чем пытаться обобщить технологические амбиции Google.

Излишне говорить, что в последние годы компания Google была очень загружена, диверсифицировавшись в такие области, как технологии против старения, медицинские устройства и - что, возможно, наиболее интересно для технических ботаников - нейронные сети.

Самым заметным достижением в исследовании нейронных сетей Google стала сеть DeepMind , «машина мечты». Это та же сеть, которая произвела те психоделические образы, о которых все говорили некоторое время назад.

Согласно Google, компания изучает «практически все аспекты машинного обучения», что приведет к захватывающим разработкам в том, что Google называет «классическими алгоритмами», а также в других приложениях, включая обработку естественного языка, перевод речи, а также ранжирование и прогнозирование результатов поиска. системы.

6. Edgecase - повышение коэффициента конверсии электронной торговли

В течение многих лет розничные торговцы пытались преодолеть огромный разрыв между покупками в магазинах и онлайн-покупками. Несмотря на все разговоры о том, что онлайн-розница станет похоронным звеном для традиционных покупок, многие сайты электронной коммерции по-прежнему отстой.

Edgecase, ранее известный как Compare Metrics, надеется изменить это.

Edgecase надеется, что его технология машинного обучения поможет розничным продавцам электронной коммерции улучшить опыт пользователей.Помимо оптимизации процесса электронной коммерции для повышения коэффициента конверсии, Edgecase планирует использовать свои технологии , чтобы обеспечить лучший опыт для покупателей, которые могут иметь лишь смутное представление о том, что они ищут, путем анализа определенного поведения и действий. которые означают коммерческие намерения - попытка сделать обычный просмотр в Интернете более полезным и близким к традиционному опыту розничной торговли.

7. Baidu - будущее голосового поиска

Google - не единственный поисковый гигант, который занимается машинным обучением.Китайская поисковая система Baidu также вкладывает значительные средства в приложения ИИ.

Упрощенная пятиэтапная диаграмма, иллюстрирующая ключевые этапы
системы обработки естественного языка

Одна из самых интересных (и сбивающих с толку) разработок в научно-исследовательской лаборатории Baidu - это то, что компания называет Deep Voice, глубокой нейронной сетью, которая может генерировать полностью синтетические человеческие голоса, которые очень трудно отличить от подлинной человеческой речи .Сеть может «изучить» уникальные тонкости каденции, акцента, произношения и высоты тона, чтобы создавать невероятно точные воссоздания голосов говорящих.

Далеко от праздного эксперимента Deep Voice 2 - последняя версия технологии Deep Voice - обещает оказать длительное влияние на обработку естественного языка, лежащую в основе голосового поиска и систем распознавания голосовых образов. Это может иметь серьезные последствия для приложений голосового поиска, а также для десятков других потенциальных применений, таких как перевод в реальном времени и биометрическая безопасность.

8. HubSpot - более разумные продажи

Любой, кто знаком с HubSpot, вероятно, уже знает, что компания уже давно начала внедрять новые технологии, и компания снова доказала это ранее в этом месяце, объявив о приобретении фирмы Kemvi, занимающейся машинным обучением.

Прогнозный подсчет лидов - лишь одно из многих потенциальных приложений
ИИ и машинного обучения

HubSpot планирует использовать технологию Kemvi в ряде приложений, в первую очередь, в интеграции технологии машинного обучения Kemvi DeepGraph и обработки естественного языка в свою внутреннюю систему управления контентом.

Это, по словам директора по стратегии HubSpot Брэдфорда Коффи, позволит HubSpot лучше выявлять «триггерные события». - изменения в структуре компании, управлении или что-либо еще, что влияет на повседневные операции, - чтобы HubSpot мог больше эффективно продвигать потенциальных клиентов и обслуживать существующих клиентов.

9. IBM - Лучшее здравоохранение

Включение IBM может показаться немного странным, учитывая, что IBM является одной из крупнейших и старейших технологических компаний, унаследованных от прежних технологий, но IBM очень хорошо удалось перейти от старых бизнес-моделей к новым потокам доходов.Ни один из продуктов IBM не демонстрирует это лучше, чем ее знаменитый ИИ Watson.

Пример использования IBM Watson
для тестирования и проверки самообучающихся поведенческих моделей

Watson может быть опасностью ! , но он может похвастаться значительно более впечатляющим послужным списком, чем победа над участниками-людьми в телевизионных игровых шоу. Watson был развернут в нескольких больницах и медицинских центрах в последние годы , где он продемонстрировал свою способность давать высокоточные рекомендации при лечении определенных типов рака.

Watson также демонстрирует значительный потенциал в секторе розничной торговли, где его можно использовать как помощник для помощи покупателям , а также в индустрии гостеприимства. Таким образом, IBM теперь предлагает свою технологию машинного обучения Watson на лицензионной основе - один из первых примеров подобной упаковки приложения ИИ.

10. Salesforce - Интеллектуальные CRM

Salesforce - это титан технологического мира с сильной долей рынка в области управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) и соответствующими ресурсами.Прогнозирование и оценка потенциальных клиентов - одна из самых сложных задач даже для самого опытного специалиста по цифровому маркетингу, поэтому Salesforce делает большую ставку на собственную технологию машинного обучения Einstein.

Salesforce Einstein позволяет компаниям, использующим программное обеспечение Salesforce CRM, анализировать каждый аспект взаимоотношений с клиентом. - от первоначального контакта до точек соприкосновения с постоянным взаимодействием - для создания более подробных профилей клиентов и выявления критических моментов в процессе продаж.Это означает гораздо более полную оценку потенциальных клиентов, более эффективное обслуживание клиентов (и более довольных клиентов) и больше возможностей.

Будущее машинного обучения

Одна из главных проблем быстрого технического прогресса заключается в том, что по какой-то причине мы в конечном итоге принимаем эти скачки как должное. Некоторые из перечисленных выше приложений машинного обучения были бы почти немыслимы еще десять лет назад, но темпы, с которыми продвигаются ученые и исследователи, просто поразительны.

Итак, что дальше в тенденциях машинного обучения?

Машины, которые эффективно учатся

Вскоре мы увидим искусственный интеллект, который сможет учиться намного эффективнее. Это приведет к изменениям в том, как обрабатываются алгоритмы, например, к развертыванию ИИ, которое может распознавать, изменять и улучшать свою собственную внутреннюю архитектуру с минимальным контролем со стороны человека.

Автоматизация противодействия кибератакам

Рост киберпреступности и программ-вымогателей заставил компании любого размера пересмотреть свою реакцию на системные онлайн-атаки.Вскоре мы увидим, что ИИ играет гораздо более важную роль в мониторинге, предотвращении и реагировании на кибератаки, такие как взломы баз данных, DDoS-атаки и другие угрозы.

Убедительные генеративные модели

Генеративные модели, такие как те, что используются Baidu в нашем примере выше, уже невероятно убедительны. Скоро мы вообще не заметим разницы. Улучшения в генеративном моделировании приведут к созданию все более сложных изображений, голосов и даже целых идентификационных данных, полностью генерируемых алгоритмами.

Лучшее обучение машинному обучению

Даже самый сложный ИИ может учиться настолько эффективно, насколько эффективно он получает обучение; Часто системы машинного обучения требуют для обучения огромных объемов данных. В будущем системам машинного обучения будет требоваться все меньше и меньше данных для «обучения», что приведет к созданию систем, которые смогут обучаться намного быстрее со значительно меньшими наборами данных.

.

научиться водить машину за считанные минуты | Автор: Антонин РАФФИН

Обучение вождению за считанные минуты - обновленный подход

Хотя метод Wayve.ai в принципе может работать, у него есть некоторые проблемы, которые необходимо решить, чтобы применить его к беспилотному автомобилю с радиоуправлением.

Во-первых, поскольку экстрактор признаков (VAE) обучается после каждого эпизода, распределение признаков не является стационарным. То есть функции меняются с течением времени и могут привести к нестабильности в обучении политике.Кроме того, обучение VAE на ноутбуке (без графического процессора) происходит довольно медленно, поэтому мы бы хотели избежать повторного обучения VAE после каждого эпизода.

Чтобы решить эти две проблемы, я решил обучить VAE заранее и использовать ноутбук Google Colab, чтобы сохранить свой компьютер. Таким образом, политика обучается с помощью экстрактора фиксированных функций.

На изображении ниже мы исследуем, чему научился VAE. Перемещаемся в его скрытом пространстве (с помощью ползунков) и наблюдаем реконструированное изображение.

Изучение скрытого пространства, изученного VAE

Тогда, как известно, DDPG нестабилен (в том смысле, что его производительность может катастрофически упасть во время обучения) и его довольно сложно настроить. К счастью, недавний алгоритм под названием Soft Actor-Critic (SAC) имеет эквивалентные характеристики и его намного проще настроить *.

* во время экспериментов пробовал PPO, SAC и DDPG. DDPG и SAC показали лучшие результаты в нескольких эпизодах, но SAC было проще настроить.

Для этого проекта я использовал реализацию Soft Actor-Critic (SAC), которую я написал для стабильных базовых показателей (если вы работаете с RL, я определенно рекомендую вам взглянуть;)), в которой есть последние улучшения алгоритма в нем.

Наконец, я обновил функцию вознаграждения и область действий, чтобы сгладить управление и максимизировать скорость.

Функция награды: действуй быстро, но не сбивайся с пути!

Автомобиль-робот не имеет одометрии (или датчика скорости), поэтому количество пройденных метров (или скорость) не может использоваться в качестве вознаграждения.

Таким образом, я решил давать «бонус жизни» на каждом временном шаге (т.е. награду +1 за то, чтобы оставаться на трассе) и наказывать робота, используя « штраф за аварию » (-10 награда ) для ухода с трассы.Вдобавок я обнаружил, что полезно наказывать машину за слишком быстрое выезд с дороги: к штрафу за столкновение добавляется дополнительная отрицательная награда, пропорциональная дроссельной заслонке.

Наконец, поскольку мы хотим ехать быстро, поскольку это гоночный автомобиль, я добавил «бонус газа», пропорциональный текущему значению газа. Таким образом, робот будет пытаться оставаться на трассе и одновременно развивать максимальную скорость .

Подводя итог:

, где w1 и w2 просто постоянны, что позволяет сбалансировать цели (с w1 << 10 и w2 << 1, потому что они второстепенные цели)

Избегание шаткого управления: обучение плавному вождению

В действительности мир не стохастичен.Если вы заметили - робот не просто самопроизвольно трясется. Если вы не подключите к нему алгоритм RL. - Эмо Тодоров

Слева: Shaky Control - Справа: Smooth Control с использованием предложенной техники

Если применить представленный подход до сих пор, он сработает: машина останется на трассе и попытается ехать быстро. Однако с вы, вероятно, получите шаткое управление: машина будет колебаться, как показано на изображении выше, потому что у нее нет стимула не делать этого, она просто пытается максимизировать свое вознаграждение.

Решение для сглаживания управления состоит в том, чтобы ограничить изменение угла поворота при одновременном дополнении вводимых данных историей предыдущих команд (рулевое управление и дроссельная заслонка). Таким образом, вы навязываете преемственность в рулевом управлении.

В качестве примера, если текущий угол поворота автомобиля равен 0 °, и он пытается внезапно повернуть руль под углом 90 °, ограничение непрерывности позволит ему поворачивать, например, только под углом 40 °. Следовательно, разница между двумя последовательными командами рулевого управления остается в заданном диапазоне.За это дополнительное ограничение приходится немного больше тренироваться.

Я потратил несколько дней, пытаясь решить эту проблему, прежде чем нашел удовлетворительное решение , поэтому вот то, что я пробовал, но не сработало :

  • выходное относительное управление вместо абсолютного управления: производит колебания с более низкой частотой
  • добавить штраф за непрерывность (наказывать робота за сильные изменения в рулевом управлении): робот не оптимизирует то, что нужно, иногда работает, но потом не остается на трассе.Если стоимость этого штрафа слишком мала, он просто игнорирует его.
  • ограничивают максимальную управляемость: автомобиль больше не может оставаться на трассе в самых крутых поворотах
  • сложите несколько кадров, чтобы дать некоторую информацию о скорости: производит колебания более низкой частоты

Примечание: недавно исследователи из ETH Zurich предложили использовать учебную программу научиться иметь непрерывный и энергоэффективный контроль. Это может быть второе решение (хотя его немного сложнее настроить).

Краткое изложение подхода

В нашем подходе мы отделяем изучение политик от извлечения признаков и добавляем дополнительное ограничение для сглаживания контроля.

Сначала человек собирает данные, управляя автомобилем вручную (10k изображений за ~ 5 минут ручного вождения). Эти изображения используются для тренировки VAE.

Затем мы чередуем эпизоды исследования (используется стохастическая политика) и обучение политике (проводится, когда человек снова ставит машину на рельсы, чтобы оптимизировать затраченное время).

Для обучения политики изображения сначала кодируются с использованием VAE (здесь со скрытым пространством размером 64) и объединяются с историей последних десяти предпринятых действий (дросселирование и рулевое управление), создавая вектор характеристик 84D.

Политика управления представлена ​​нейронной сетью (2 полносвязных уровня по 32 и 16 блоков, с функцией активации ReLU или ELU).

Этот контроллер выводит данные об угле поворота и дроссельной заслонке. Мы ограничиваем положение дроссельной заслонки в заданном диапазоне, а также ограничиваем разницу между текущим и предыдущим углом поворота.

Заключение

В этой статье мы представили подход к изучению политики плавного управления для Осла за считанные минуты, используя только камеру.

Поскольку этот метод предназначен для применения в реальном мире, это определенно мой следующий шаг в этом проекте: протестировать подход на реальной радиоуправляемой машине * (см. Ниже). Для этого потребуется сжать модель VAE (сеть политик уже довольно мала), чтобы заставить ее работать на Raspberry Pi.

На сегодня все, не стесняйтесь тестировать код, комментировать или задавать вопросы, и помните, что совместное использование - это забота;)!

* подход wayve.ai был воспроизведен Ромой Соколковым на реальной радиоуправляемой машине, однако он не включает в себя последние улучшения для плавного управления.

Благодарности

Эта работа была бы невозможна без повторной реализации Wayve Ромой Соколковым. .искусственный интеллект, симулятор автомобиля-осла Тона Крамера, сообщение в блоге Феликса Ю для вдохновения, Дэвид Ха за его реализацию VAE, Stable-Baselines и его зоопарк для реализации SAC и обучающих скриптов, проект Racing Robot для дистанционного управления и набор инструментов S-RL для инструментов отладки и обучения VAE.

Я также хотел бы поблагодарить Рома, Себастьяна, Тона, Флоренс, Йоханнеса, Йонаса, Габриэля, Альваро, Артура и Серхио за отзывы.

Приложение: Изучение представления состояния

Влияние размерности скрытого пространства и количества выборок

Размер скрытого пространства VAE просто должен быть достаточно большим, чтобы VAE удалось восстановить важную часть входного изображения .Например, не было больших различий в получаемой политике управления между VAE 64D и 512D.

Важным моментом является не количество образцов, а их разнообразие и репрезентативность. Если ваши обучающие образы не охватывают все разнообразие окружающей среды, вам нужно больше образцов.

Можно ли узнать политику управления по случайным признакам?

Я попытался исправить веса VAE сразу после инициализации, а затем изучил политику для этих случайных функций.Однако это не сработало.

Сравнение с обучением на основе пикселей

У меня не было времени (потому что мой ноутбук не имеет графического процессора), чтобы сравнить подход, основанный на изучении политики непосредственно на основе пикселей. Однако меня будут интересовать результаты, если кто-то сможет сделать это с помощью моей кодовой базы.

Какая минимальная политика работает?

Работает однослойная млп. Я пробовал также с линейной политикой, однако получить хороший контроллер не удалось.

.

Как научить себя водить автомобиль с помощью глубокого обучения | Абхинав Сагар

Самоходный автомобиль Google - Waymo

Без лишних слов давайте начнем с кода. Полный проект на github можно найти здесь.

Я начал с загрузки всех необходимых библиотек и зависимостей.

Набор данных состоит из 6 столбцов - центр, левый, правый (пути изображения камеры), рулевое управление, дроссель, реверс, скорость (значения). Я использовал фреймворк pandas для отображения первых пяти строк в наборе данных.

Поскольку префикс левого, правого и центрального путей изображения был одинаковым для всех строк, я решил удалить часть префикса во всем наборе данных.

Затем я построил график распределения значений угла поворота рулевого колеса. Как вы можете видеть, есть огромный пик около нуля, что означает, что большую часть времени машина едет прямо.

Затем я создал функцию для загрузки всех изображений, а также значений угла поворота рулевого колеса в массив numpy.

Следующим шагом было разделение данных с использованием правила 80–20, что означает использование 80% данных для обучения, а остальное - для тестирования модели на невидимых изображениях.Кроме того, я построил образец распределения угла поворота для обучения и проверки.

Я продолжил обработку изображений. Я обрезал изображение, чтобы удалить ненужные функции, преобразовал изображения в формат YUV, использовал размытие по Гауссу, уменьшил размер для упрощения обработки и нормализовал значения.

Для сравнения и визуализации я построил исходное и предварительно обработанное изображение.

Пока все хорошо. Затем я преобразовал все изображения в массив numpy.

Следующим шагом было построение модели.Я использовал ResNet в качестве предварительно натренированных гирь. Я удалил последние 4 слоя, чтобы создать собственную нейронную сеть.

Обучение нейронной сети

В дополнение к тяжелой архитектуре resnet я использовал плоский слой для нормализации весов. Затем я использовал три плотных слоя с 100, 50 и 10 нейронами соответственно и элюированием в качестве функции активации. Также в промежутках я использовал 50% отсевов, чтобы уменьшить чрезмерную подгонку значений к обучающему набору.

Наконец, я обучил модель для 25 эпох с размером пакета 128.Кроме того, я построил график тренировок и потерь при проверке как функцию эпох.

Потери против эпохи

Модель неплохо сходится всего за 25 эпох. Это означает, что он изучает довольно хорошую политику управления автомобилем на невидимой дороге. Не стесняйтесь поиграть с гиперпараметрами для получения лучших результатов.

.

Смотрите также