Как научиться модельной походке


ТOП 5 ПРАВИЛ ИДЕАЛЬНОЙ МОДЕЛЬНОЙ ПОХОДКИ

Ни что так не привлекает внимание окружающих, как легкая, соблазнительная походка прекрасной девушки. О достижении желанной грации, пластики и изящества при ходьбе мечтают не только модели, но и все представительницы слабого пола. В этой статье мы поделимся с вами советами, которые будут ценны для всех без исключения.

Прежде всего, отметим, что залогом уверенной походки служит наше самочувствие, так как тело реагирует на все эмоциональные перемены. Суета, раздраженность, излишняя скромность и расслабленность могут помешать вам покорить подиум на модном показе.

№1. Положение корпуса

Необходимо сбалансировать центр тяжести, распределив его равномерно по всему телу. Не опирайтесь лишь на корпус или ноги, иначе походка станет не естественной и тяжелой. Разверните и опустите вниз плечи, расправив грудную клетку. Мышцы живота должны находиться в постоянном тонусе, что позволит больше контролировать положение спины. Только не перестарайтесь с прогибом в поясничном отделе, вы все-таки не на школьном марше. Тянитесь вверх макушкой. Не глазами и не подбородком, а макушкой, представляя ее продолжением позвоночника. Помните, что верхняя часть тела требует фиксации. Не совершайте лишних движений плечами, шеей и корпусом. Осанка — основа основ и залог успешной походки. Даже если с остальным у вас пока беда, ровный корпус, как спасательный круг, вытащит вас из болота косых, неодобрительных взглядов.

№2. Руки

В руках не должно быть никакого напряжения. Расслабьте их, почувствуйте вес и зафиксируйте это ощущение в памяти. Легкость расскажет о грации и изяществе, а движения зададут плавность всему телу. Между тем, не превращайте руки в совсем безжизненные плети, болтающиеся отдельно от корпуса. Кисти рук чуть-чуть заведите за бедра, ладонями параллельно друг к другу. Локти можно слегка прижать к талии, это визуально подчеркнет линию фигуры. Поначалу сочетать строгий стан и мягкость рук будет непросто, тем не менее, полюбив частую практику, это войдет в привычку и вы уже не будете об этом задумываться.

№3. Уровень глаз, носа и подбородка

Правильное положение головы — важная деталь, которой многие пренебрегают, то задирая ее с надменным взглядом слишком высоко, то наклоняя так, что появляется второй подбородок. Голову следует держать прямо, разрешается незначительное отклонение на 5-10 градусов. Взгляд направьте по линии горизонта, определите точку и не сводите с нее глаз во время дефиле. Подбородок можно немного, еле приметно опустить вниз. Этот прием часто используют супермодели для того, чтобы лицо казалось более скульптурированным.

№4. Бёдра

Следующий золотой закон идеальной походки — правильные движения бедрами. Ими нужно не вилять, а поочередно выносить вперед. При вилянии начинает вертеться спина и плечи, что категорически не приемлемо. Бедра не должны выходить за уровень плеч. При шаге, вперед сначала идет бедро, затем — колено и после — стопа.Идеальный пример для подражания Наташа Поли, Изабели Фонтана и Коко Роша.

№5. Шаг

Походка должна быть уверенной, а ноги сильными. Двигайтесь исключительно по одной линии и следите за расстоянием шага. Слишком широкий смотрится не выигрышно и нисколько не создает эффекта бесконечных ног. Идеальная ширина шага составляет длину равную одной и половине (1,5) вашей стопы, на подиуме часто — двум стопам.

Делая шаг, наступайте сначала на пятку, прокатывая затем по полу всю стопу. Если каблук очень высокий, то распределите нагрузку и на пятке и на подушечке одновременно. Разгибайте колени вовремя. Часто модели грешат тем, что буквально ходят на согнутых ногах, вызывая смех и недоумение у наблюдающих.Чтобы не прослыть кузнечиком, при соприкасании стопы с полом разгибайте колени. Не раньше. Иначе вы будете идти, выбрасывая ноги.

Не редко, особенно западные модели, рассчитывая на восхищенные взгляды, практикуют захлест ногами. По мнению некоторых, такая походка намного фотогеничнее обыкновенной. То же самое, например, объясняет небольшой наклон спины назад. Но относительно универсальности мы поспорим, так как многое зависит от других факторов: демонстрируемый наряд, ритм музыки и, собственно, сами ноги. В том случае, если на вас надето вечернее платье, то делая захлест, вы запутаетесь либо в своих ногах, либо в платье. Объемные икры будут казаться еще больше, а ножки с коленками во внутрь напомнят о скачущих косулях в Кулундинской степи. В повседневной жизни подобная походка очевидно вульгарна. По этим причинам советуем поэкспериментировать дома, засняв все варианты и в брюках, и в платье, и без на камеру. Ничего страшного, если после увиденного материала, вы разбудите всех соседей со смеху, в конце концов, Да Винчи тоже 14 лет рисовал Мону Лизу.

Что не надо делать

  • Размахивать руками. Часто, при быстрой ходьбе наше тело по инерции подключает еще большую активность рук, что по-научному объясняемо и нормально. Но через чур широкая амплитуда размаха конечностей выглядит довольно комично. На подиуме, кстати, эта ошибка одна из самых распространенных.
     
  • Копировать Мерлин Монро. Такая походка была привлекательна только в исполнении самой кинодивы. Обычно, все попытки повторить подобные движения бедрами провальны. Обратить внимание на улице вы, конечно, сможете, но в мыслях у людей будет что-то из серии «еще чуть чуть и одна из сторон перевесит и девушка точно свалится». Излишняя сексуальность вульгарна. На подиуме этому не место.

  • Поднимать высоко подбородок — тоже плохая затея. Какой бы прекрасной королевой вы себя не чувствовали, но визуальное высокомерие и надменность (а это воспринимается именно так) вас не украсят и уж тем более не скажет о вас, как о профессиональной модели. И дело даже не в наличие скромности, а в наиболее выигрышной подачи своего лица для камер.
     
  • Быть цаплей. Не имеем понятия, с чем это связано, но высоко поднимают колени не только девушки, начинающие карьеру в моделинге. Глаз то и дело цепляется за подиумных моделей, самоуверенно вышагивающих подобным образом. К счастью, такая походка одобрений со стороны окружающих не вызывает.
  • Выбрасывать вперед ноги подобно солдатам. То ли девушки неправильно трактуют рекомендации о разгибании ног во время походки, то ли пытаются этим способом добавить грациозности, но явление это не редкое.

Упражнения

Гибкость и сила мышц напрямую влияют на ваши движения, их пластичность и изящество. Поэтому для совершенствования походки рекомендуем не пренебречь упражнениями. Главное правило их выполнения и последующего результата — регулярность.

О феномене кузнечика мы упоминали выше. Так вот, чтобы избавиться от насущной проблемы невозможности разгибания ног, не мешает развить мышцы икр. Бег, плавание, велосипед, лестница или просто подъемы стоп на цыпочки, опираясь ими на выступе, укрепят ваши ноги.

Статичные упражнения из йоги помогут улучшить концентрацию и, как следствие, координацию. Тройка упражнений ежедневно, и через две недели вы с легкой непринужденностью будете маневрировать через все препятствия и лужи на улице на самых высоких каблуках.

Упражнения "восьмерки" и велосипед приучат бедра к плавным круговым движениям при каждом шаге. Посвятите этому занятию две минуты в день и спустя некоторое время сами не заметите, как вы перестанете вульгарно вилять попой и измените свою походку.

Катая ступней бутылку, вы быстрее разовьете упругость шага и таким образом сможете с легкостью снимать усталость после длительных тренировок!

О пользе метода с книгами вы знаете. Но мы напомним. Упражнения с балансированием книг на голове поможет избавиться от лишних телодвижений, покачиваний, опущенного подбородка и научит фиксировать положение верхней части корпуса.

Как не странно, но работа над красивой осанкой начинается с проработки мышц пресса, поскольку они приводят нижнюю часть позвоночника в правильное положение. Для укрепления мышц спины и расправления межпозвоночных дисков существуют немало эффективных комплексов, прибегая к которым, вы в скором времени оцените их эффективность. 

Детали дефиле

Улыбка, фиксирование рук, точная длина шага и экспрессия на показе зависят от идеологии бренда. Если дизайнер придерживается традиций, как например Yves Sain Laurent или Louis Vuitton, то моделей попросят о сдержанности в движениях и эмоциях.

Донателла Версаче, тем временем, наоборот, на своем показе требует драматизации: шаги с захлестами, активное раскачивание бедрами и улыбку до ушей. В отобранных у детей костюмах в виде фруктов из рекламы сока, как у дизайнера Шарлотты Олимпия, так же сложно оставаться пессимистом.

Как бы то не было, помните, что и Кейт Мосс не сразу покорила подиум. У всех случаются и ошибки, и курьезные ситуации, и падения. Идеальная походка — труд не одного месяца. Поэтому, здесь важно умение адекватно оценивать себя и свои недостатки. Работайте над ними, постоянно практикуйте навыки и совершенствуйте их.

GitHub - PeterTor / DDPG-Gait: глубокое обучение с подкреплением

перейти к содержанию Зарегистрироваться
  • Почему именно GitHub? Особенности →
    • Обзор кода
    • Управление проектами
    • Интеграции
    • Действия
    • Пакеты
    • Безопасность
    • Управление командой
    • Хостинг
    • мобильный
    • Истории клиентов →
    • Безопасность →
  • Команда
  • Предприятие
  • Проводить исследования
.

Walk This Way: Изучение человеческого движения - Урок

Walk This Way: Изучение человеческого движения - Урок - TeachEngineering

Быстрый просмотр

Уровень оценки: 11 (11-12)

Требуемое время: 15 минут

Зависимость уроков:

Тематические области: Анализ данных и вероятность, решение проблем

Подпишитесь на нашу рассылку новостей

Резюме

После того, как учащиеся выполнят соответствующее задание по сбору и графическому изображению данных об ускорении у идущих людей, они узнают больше об анализе походки - исследовании движения человека, которое используется в качестве биометрических данных для медицинской диагностики человека и (кроме человека) сравнительного анализа. биомеханика.Они узнают об этапах, которые составляют универсальный процесс инженерного анализа - сбор данных, анализ данных, математическое моделирование и составление отчетов - и рассматривают, как эти шаги могут быть применены для анализа походки человека, что подготавливает его к выполнению второго связанного действия. Эта инженерная программа соответствует научным стандартам нового поколения (NGSS).

Инженерное соединение

Инженеры применяют научные принципы и процессы, чтобы узнать, как функционируют системы; этот процесс называется инженерным анализом.Например, инженеры-механики и электрики анализируют использование электроэнергии и потери в системах, чтобы определить количество доступных компонентов электроэнергии в любой момент времени. Компьютерные инженеры анализируют, как компоненты интегральной схемы взаимодействуют друг с другом физически, химически и электрически, чтобы определить оптимальную ориентацию компонентов. Инженеры-экологи анализируют живые системы, чтобы определить, как они функционируют. Инженеры-биомеханики проводят анализ походки - систематическое изучение движений человека с использованием визуальных наблюдений и измерений движений с целью оказания помощи людям в условиях, влияющих на их способность ходить.Навыки инженерного анализа приобретаются на практике, что и дает учащимся этот урок и связанные с ним мероприятия.

Цели обучения

После этого урока учащиеся должны уметь:

  • Определение походки и анализ походки.
  • Опишите процесс инженерного анализа.

Образовательные стандарты

Каждый урок или задание TeachEngineering соотносится с одним или несколькими научными дисциплинами K-12, образовательные стандарты технологии, инженерии или математики (STEM).

Все 100000+ стандартов K-12 STEM, охватываемых TeachEngineering , собираются, обслуживаются и упаковываются сетью стандартов достижений (ASN) , проект D2L (www.achievementstandards.org).

В ASN стандарты имеют иерархическую структуру: сначала по источникам; например , по штатам; внутри источника по типу; например , естественные науки или математика; внутри типа по подтипу, затем по классу, и т. д. .

NGSS: научные стандарты нового поколения - наука
Общие основные государственные стандарты - математика
  • Обобщение, представление и интерпретация данных по одному счету или измеряемой переменной (Оценки 9 - 12) Подробнее

    Посмотреть согласованную учебную программу

    Вы согласны с таким раскладом? Спасибо за ваш отзыв!

  • Представьте данные о двух количественных переменных на диаграмме рассеяния и опишите, как эти переменные связаны.(Оценки 9 - 12) Подробнее

    Посмотреть согласованную учебную программу

    Вы согласны с таким раскладом? Спасибо за ваш отзыв!

  • Рассуждайте количественно и используйте единицы для решения проблем.(Оценки 9 - 12) Подробнее

    Посмотреть согласованную учебную программу

    Вы согласны с таким раскладом? Спасибо за ваш отзыв!

Международная ассоциация преподавателей технологий и инженерии - Технология
  • В процессе инженерного проектирования учитывается ряд факторов.(Оценки 9 - 12) Подробнее

    Посмотреть согласованную учебную программу

    Вы согласны с таким раскладом? Спасибо за ваш отзыв!

  • Определите критерии и ограничения и определите, как они повлияют на процесс проектирования.(Оценки 9 - 12) Подробнее

    Посмотреть согласованную учебную программу

    Вы согласны с таким раскладом? Спасибо за ваш отзыв!

ГОСТ
Предложите выравнивание, не указанное выше

Какое альтернативное выравнивание вы предлагаете для этого контента?

Рабочие листы и приложения

Посетите [www.teachengineering.org/lessons/view/uno_walk_lesson01], чтобы распечатать или загрузить.

Больше подобной программы

Определение показателей походки

В этом упражнении учащиеся наблюдают за ходящими людьми, а затем обсуждают параметры, которые можно использовать для характеристики походки. Они используют акселерометры для сбора и построения графиков данных об ускорении и времени, которые могут помочь в анализе походки - все это часть практики процесса анализа инженерных данных....

Предварительные знания

Будет полезно, если студенты будут практиковаться в методах анализа данных. Хотя концепция поиска и моделирования характеристик, определяющих индивидуальную походку, будет чужда большинству студентов, стандартные методы анализа данных будут применяться к этому приложению, как и к любому другому.

Кроме того, рекомендуется, чтобы учащиеся сначала выполнили соответствующее задание «Определение показателей походки», прежде чем им в этом уроке будет представлена ​​информация по инженерному анализу.

Введение / Мотивация

Теперь, когда вы провели тщательные наблюдения за походкой человека и собрали и построили график данных об ускорении походки (во время соответствующей деятельности, проводившейся перед представлением этого урока), что вы узнали о реалиях сбора данных в полевых условиях с людьми? О графическом изображении этих данных? А насчет движения человека? (Послушайте ответы некоторых студентов.)

В ходе упражнения вы собрали данные о походке у нескольких людей (по одному от каждой группы студентов) и подумали о том, какие характеристики ходьбы можно использовать для идентификации различных типов людей и какие возможные меры связаны с походкой человека. можно использовать для количественной оценки походки. Теперь, как мы можем продолжить изучение собранных нами данных?

Как вы знаете, некоторые инженеры изучают походку людей. Анализ походки - это систематическое изучение движений человека с использованием визуальных наблюдений и измерений движений с целью оказания помощи людям в условиях, влияющих на их способность ходить.Анализ походки важен для некоторой медицинской диагностики и области биомеханики, поэтому инженеры разрабатывают способы анализа и изучения того, как люди ходят. Исследователи в области биотехнологий продолжают создавать и развивать методы простого и точного сбора данных, а затем их интерпретации с помощью инженерного анализа с намерением сделать этот процесс более рутинным и полезным.

Что такое инженерный анализ? Это применение научных и аналитических принципов для выявления состояния и свойств системы.Этот тип анализа крайне важен для инженеров, чтобы понять, как и почему системы ведут себя именно так. Инженеры всех дисциплин - таких как механика, компьютерная техника, экология, биомеханика, строение и электрика - проводят инженерный анализ. (См. Некоторые примеры в разделе «Технические соединения».)

По мере продолжения этого урока вы будете выполнять инженерный анализ данных о походке нескольких людей, чтобы понять, какие свойства ходьбы можно использовать для идентификации различных типов людей и какие возможные меры, связанные с походкой человека, можно использовать для количественной оценки. эта походка.

Итак, как нам оценить характер ходьбы человека? Во-первых, давайте узнаем больше о том, что мы подразумеваем под инженерным анализом. (Приступите к ознакомлению студентов с содержанием раздела «Предпосылки урока».)

Предпосылки и концепции урока для учителей

Обзор

Этот урок анализа походки и связанные с ним упражнения представляют собой практические действия по анализу данных, оформленные как инженерный анализ.Проблемы и процесс намеренно оставлены расплывчатыми, чтобы сделать их более реальными по своей природе, поскольку для большинства проблем нет четко определенных параметров и руководящих принципов. Открытый характер возлагает ответственность за разработку надежных подходов и процессов в руки студентов (инженеров). Это может расстраивать некоторых учеников, которые не сталкивались с подобными проблемами, однако опыт и навыки, полученные с помощью этого типа упражнений, того стоят.

Анализ походки

Анализ походки - это исследование движения человека, которое может использоваться в качестве биометрической информации или идентификации, для медицинской диагностики или для сравнительной биомеханики. График, показанный на рисунке 1, представляет собой пример данных об ускорении передних конечностей, собранных с помощью акселерометра, установленного на нижней части туловища человека.Изучение графика предполагает ходьбу с довольно постоянной продолжительностью шагов. Минимальные значения ускорения различаются больше, чем максимальные значения ускорения, что может указывать на большее изменение силы от шага к шагу при ударе пятки о землю и меньшее изменение силы от шага к шагу при отталкивании пальца от земли. Рисунок 1. Пример графика зависимости ускорения от времени. Данные о переднем ускорении, полученные с помощью акселерометра, установленного на нижней части туловища идущего человека. Авторское право

Copyright © 2014 Джереми Шеффлер, Университет Небраски, Омаха

Анализ ускорения vs.Временные графики, подобные показанному на Рисунке 1, показывают повторяющуюся природу данных о походке, что делает очевидным, что показатели могут быть получены из данных. На рисунке 2 приведен пример того, как характеристики графика зависимости ускорения от времени соответствуют характеристикам шага. Рисунок 2. Повторяющийся характер линии графика зависимости ускорения от времени соответствует характеристикам шага цикла походки. Авторское право

Copyright © 2013 I.-K . Юн, С. Чой, Дж. Юн, К. Бастола, Х. Али, «Отслеживание характеристик человека с помощью показателей сигнатуры походки», файл Microsoft PowerPoint®, Университет Небраски, Омаха,

Для анализа походки человека можно разработать различные показатели.Некоторые из величин, используемых группой лаборатории доктора Джона Юна в Университете Небраски в Омахе для характеристики походки, включают:

  • Разрыв: разница между максимальным и минимальным значениями ускорения в пределах шага
  • Рывок: мгновенное значение рывка в индексе удара пяткой для шага
  • APA: стандартное отклонение значений ускорения в фазе ускорения шага
  • DPA: стандартное отклонение значений ускорения в фазе замедления шага
  • APJ: стандартное отклонение значений рывка в фазе ускорения шага
  • DPJ: стандартное отклонение значений рывка в фазе замедления шага

Технический анализ

Инженерный анализ - это процесс сбора, анализа, моделирования данных и прогнозирования.Причин для этого процесса много, но, как правило, наиболее важными являются: 1) поиск полезной информации, 2) прогнозирование возможных результатов и 3) поддержка и подтверждение процесса принятия решений.

Сбор данных —Процесс начинается со сбора данных с использованием любого количества стратегий. Сбор данных может принимать форму эксперимента, в котором вы проводите испытания, чтобы измерить влияние одной переменной на другую, контролируя все другие возможные переменные.Сбор может быть обзором чего-либо путем выборки для сбора информации. Важно, чтобы опрос был беспристрастным, случайным и репрезентативным для группы, которую вы отбираете. Данные могут уже существовать, что избавляет от необходимости собирать что-то новое. В деловом мире это могут быть исторические продажи, производство или затраты. В академических кругах это могут быть результаты тестов. В инженерии собираются данные о производственных процессах, историческом использовании или факторах окружающей среды, а также измерениях напряжений или прочности.Данные есть повсюду, и часто проблема заключается не столько в поиске данных, сколько в ограничении их тем, что важно для изучения.

Анализ данных — Анализ собранных данных является важным шагом. Для этого вы внимательно просматриваете собранные данные в организованном виде, например, в виде таблицы, электронной таблицы или другого компьютерного приложения. Возможно, вы захотите построить график данных, потому что тенденции легче заметить в графическом формате. Этот шаг на самом деле касается выявления шаблонов, которые могут присутствовать.Возможно, в данных нет сильных трендов. Отсутствие тенденции - не обязательно плохо; он просто говорит вам, что переменные не связаны.

Математическое моделирование —Моделирование данных, которые были собраны и проанализированы, - вот где математика происходит в этом процессе. Вы можете использовать графический калькулятор, электронную таблицу или другое программное обеспечение для создания уравнения, которое представляет данные. Такое использование технологий также обеспечивает статистические измерения, такие как дисперсия и корреляция, которые могут помочь вам понять эффективность вашего уравнения (модели).

Отчетность - Заключительный шаг в этом процессе - отчет о данных и модели, которые их представляют и

.

Руководство по Q-Learning для начинающих. Безмодельное обучение с подкреплением | by Chathurangi Shyalika

ОПРЕДЕЛЕНИЕ ОТРАЖЕНИЯ

Обучение с подкреплением без моделей

Вы когда-нибудь обвиняли или били свою собаку в наказание за совершенные противоправные действия? Или вы когда-нибудь тренировали питомца и награждали его за каждую правильную команду, которую вы просили? Если вы владелец домашнего животного, вероятно, ваш ответ будет «Да». Возможно, вы заметили, что когда вы делаете это с более раннего возраста, его неправомерные действия уменьшаются с каждым днем.И так же, как он будет учиться на ошибках и хорошо тренироваться.

Как люди, мы тоже испытали то же самое. Помните, в нашей начальной школе учителя награждали нас звездами за то, что мы как следует выполняли школьные задания. : D

Именно это и происходит в Reinforcement Learning (RL) .

Обучение с подкреплением - одно из самых прекрасных направлений в искусственном интеллекте

Целью RL является , чтобы максимизировать вознаграждение агента путем выполнения ряда действий в ответ на динамическую среду .

В обучении с подкреплением есть 4 основных компонента; агент, среда, награда и действие.

Обучение с подкреплением - это наука о принятии оптимальных решений на основе опыта. Разбивая его на части, процесс обучения с подкреплением включает в себя следующие простые шаги:

  1. Наблюдение за окружающей средой
  2. Решение, как действовать, используя некую стратегию
  3. Действуя соответственно
  4. Получение награды или штрафа
  5. Изучение опыта и совершенствование нашего стратегия
  6. Итерировать, пока не будет найдена оптимальная стратегия
Источник: ссылка

Существует 2 основных типа алгоритмов RL.Это на основе модели и без модели .

Алгоритм без модели - это алгоритм, который оценивает оптимальную политику без использования или оценки динамики (функций перехода и вознаграждения) среды. Принимая во внимание, что основанный на модели алгоритм - это алгоритм, который использует функцию перехода (и функцию вознаграждения) для оценки оптимальной политики.

Q -learning - это алгоритм обучения с подкреплением без модели .

Q-Learning - это алгоритм обучения на основе значений . Алгоритмы на основе значений обновляют функцию стоимости на основе уравнения (в частности, уравнения Беллмана). В то время как другой тип, , основанный на политике, оценивает функцию ценности с помощью жадной политики, полученной в результате последнего улучшения политики.

Q-Learning - это ученик вне политики . Это означает, что он узнает ценность оптимальной политики независимо от действий агента.С другой стороны, изучающий политику узнает ценность политики, выполняемой агентом, включая шаги исследования, и найдет политику, которая является оптимальной, принимая во внимание исследование, присущее политике. .

Что это за «Q»?

Q в Q-обучении означает качество. Качество здесь показывает, насколько полезно данное действие для получения некоторой будущей награды.

Определение Q-Learning

  • Q * (s, a) - это ожидаемое значение (совокупное дисконтированное вознаграждение) выполнения в состоянии s и последующего следования оптимальной политике.
  • Q-Learning использует Temporal Differences (TD) для оценки значения Q * (s, a). Разница во времени - это агент, обучающийся в окружающей среде через эпизоды без предварительного знания окружающей среды.
  • Агент поддерживает таблицу Q [S, A] , где S - это набор состояний и A - набор действий .
  • Q [s, a] представляет текущую оценку Q * (s, a).

Q-Learning Простой пример

В этом разделе Q-обучение было объяснено вместе с демонстрацией.

Допустим, агент должен перейти от начальной точки к конечной по пути, на котором есть препятствия. Агенту необходимо достичь цели по кратчайшему пути, не задев препятствий, и ему необходимо следовать границе, перекрытой препятствиями. Для нашего удобства я представил это в настраиваемой среде сетки следующим образом.

Агент и его среда

Представляем Q-Table

Q-Table - это структура данных, используемая для расчета максимального ожидаемого будущего вознаграждения за действие в каждом состоянии.По сути, эта таблица подскажет нам, какие действия лучше всего подходят для каждого состояния. Для изучения каждого значения Q-таблицы используется алгоритм Q-Learning.

Q-функция

Q-функция использует уравнение Беллмана и принимает два входа: состояние (я) и действие (а).

Уравнение Беллмана. Источник: ссылка

Процесс алгоритма Q-обучения

Алгоритм Q-обучения

Шаг 1: Инициализация Q-таблицы

Сначала необходимо построить Q-таблицу. Есть n столбцов, где n = количество действий.Имеется m строк, где m = количество состояний.

В нашем примере n = идти влево, идти вправо, вверх и вниз и m = начало, бездействие, правильный путь, неправильный путь и конец. Сначала давайте инициализируем значения в 0.

Начальная Q-таблица

Шаг 2: Выберите действие

Шаг 3: Выполните действие

Комбинация шагов 2 и 3 выполняется в течение неопределенного периода времени. . Эти шаги выполняются до тех пор, пока не будет остановлено обучение по времени или пока не остановится цикл обучения, как определено в коде.

Сначала действие (а) в состоянии (ах) выбирается на основе Q-таблицы. Обратите внимание, что, как упоминалось ранее, когда эпизод изначально начинается, каждое Q-значение должно быть 0.

Затем обновите Q-значения, чтобы они были в начале и двигались вправо, используя уравнение Беллмана, которое указано выше.

Жадная стратегия Epsilon Концепция вступает в игру. Вначале ставки по эпсилону будут выше. Агент будет исследовать окружающую среду и случайным образом выбирать действия.Это происходит логически так, поскольку агент ничего не знает об окружении. По мере того как агент исследует среду, скорость эпсилон уменьшается, и агент начинает использовать среду.

В процессе исследования агент постепенно становится более уверенным в оценке Q-значений.

В нашем примере с агентом, когда начинается обучение агента, агент совершенно не знает о среде. Итак, допустим, он совершает случайное действие в «правильном» направлении.

Действие: Агент следует «вправо»

Теперь мы можем обновить значения Q для того, чтобы быть в начале и двигаться вправо, используя уравнение Беллмана.

Обновленная Q-таблица

Шаги 4: Измерение вознаграждения

Теперь мы предприняли действие и наблюдали результат и награду.

Шаги 5: Вычислить

Нам нужно обновить функцию Q (s, a).

Этот процесс повторяется снова и снова, пока обучение не будет остановлено. Таким образом Q-таблица обновляется, а функция ценности Q максимизируется.Здесь Q (состояние, действие) возвращает ожидаемое будущее вознаграждение за это действие в этом состоянии.

Уравнение Беллмана Объяснение эпизодов

В этом примере я ввел следующую схему вознаграждения.

Награда при приближении к цели на шаг = +1

Награда при столкновении с препятствием = -1

Награда при простое = 0

.

Как применить непрерывное обучение к моделям машинного обучения | by yochze

Повышение точности модели и повышение производительности за счет непрерывного обучения

Что такое непрерывное обучение?

Как академики, так и практики считают, что непрерывное обучение (CL) является фундаментальным шагом на пути к искусственному интеллекту. Непрерывное обучение - это способность модели постоянно учиться на потоке данных. На практике это означает поддержку способности модели к автономному обучению и адаптации в производственной среде по мере поступления новых данных.Некоторые могут знать это как автоадаптивное обучение или непрерывный AutoML. Идея CL - имитировать способность людей постоянно приобретать, настраивать и передавать знания и навыки на протяжении всей жизни. Как вы знаете, цель машинного обучения - развертывание моделей в производственной среде. При непрерывном обучении мы хотим использовать данные, поступающие в производственную среду, и переобучить модель на основе новой деятельности. Например, все мы знакомы с очень успешной системой рекомендаций Netflix для «Далее».Система рекомендаций Netflix предлагает шоу сразу после того, как закончился ваш последний эпизод, и обычно трудно устоять, когда секунды падают. Такая модель в производстве - это то, что нужно периодически переучивать, потому что на рынке появляются новые фильмы, новые вкусы и новые тенденции. При непрерывном обучении цель состоит в том, чтобы использовать поступающие данные и использовать их для автоматического переобучения модели, чтобы вы действительно могли добиться высокой точности и сохранить высокопроизводительные модели.

Почему нам нужно постоянное обучение?

Ответ довольно прост - данные меняются.Данные могут изменяться из-за тенденций или из-за различных действий пользователей. Например, бестселлером Amazon 2000 года была книга о Гарри Поттере. Сегодня вы можете быть удивлены, узнав, что бестселлером является совершенно другой жанр: Fire and Fury: Inside the Trump White House .

Почему постоянное обучение? Данные меняются.

Таким образом, Amazon придется переобучить модель и рекомендовать новые книги своим клиентам на основе новых данных и тенденций. Немного более обновленный пример - цена биткойна до огромного падения.В 2017 году биткойн стоил 19 тысяч долларов. Примерно через полтора месяца цена упала до 6 тысяч долларов.

Не только изменяются данные, но, по мнению исследователей, «обучение на протяжении всей жизни остается давней проблемой для машинного обучения и моделей нейронных сетей, поскольку постоянное получение постепенно доступной информации из нестационарных распределений данных обычно приводит к катастрофическому забыванию или помехам. . » Доводы в пользу непрерывного обучения остаются сильными. Для специалистов по обработке данных непрерывное обучение в конечном итоге оптимизирует модели для обеспечения точности, улучшит производительность моделей и сэкономит время на переобучение, сделав модели автоматически адаптирующимися.

Конвейер машинного обучения с непрерывным обучением

Конвейер машинного обучения

На приведенной выше диаграмме показано, как выглядит конвейер машинного обучения в производственной среде с применением непрерывного обучения. Вы заметите, что конвейер очень похож на любой другой конвейер машинного обучения. У нас должны быть данные, какое-то подтверждение. Это может включать тесты или внутренние тесты, такие как определение качества данных. Это также может быть предварительная обработка, которую вы выполняете.

Далее на стадии разработки находится AutoML. AutoML в непрерывном обучении является очень важной частью конвейера и аналогичен этапу обучения в типичном конвейере машинного обучения. Но об этом мы поговорим позже.

После обучения вы проведете несколько проверок моделей, чтобы протестировать модели и убедиться, что все они работают нормально. Здесь вы также можете выбрать лучший и развернуть его в производственной среде. Пока что конвейер выглядит как классический конвейер машинного обучения.Чтобы применить непрерывное обучение, мы добавляем мониторинг и снова подключаем цикл к данным.

Машинное обучение с непрерывным обучением по замкнутому циклу

Прогнозы, которые собираются в области развертывания модели, будут отслеживаться. После проверки вы очистите данные и при необходимости пометьте их. Но для чего-то вроде рекомендательной системы или прогнозирования вы просто сможете замкнуть цикл без человеческих ярлыков. После маркировки и очистки данных мы вернем их к данным, чтобы снова повторить процесс обучения и проверки.Теперь мы замкнули петлю как маховик.

AutoML в конвейере непрерывного обучения

AutoML - важный компонент для применения непрерывного обучения, потому что мы работаем с постоянным потоком данных. Вы можете сделать это простым и просто переобучить тот же алгоритм с теми же параметрами, но поскольку мы все еще хотим добиться действительно высокой точности, мы собираемся использовать AutoML.

AutoML не обязательно должен быть сложным метаобучением. Вы можете просто использовать оптимизацию гиперпараметров, алгоритмы и фреймворки с открытым исходным кодом - и вы удивитесь, насколько это просто.В рамках исследования, когда вы начнете работать над конвейером машинного обучения, вам нужно будет выбрать пространство алгоритмов. Например, если вы решаете проблему с компьютерным зрением, возможно, вы захотите использовать трансферное обучение в качестве алгоритмов обучения. Благодаря трансфертному обучению у вас есть много предварительно обученных моделей, которые вы можете использовать для переобучения только последнего уровня сети, а затем развернуть вашу модель.

В этом случае вы должны выбрать одну из популярных готовых моделей, таких как VGG, Inception, ResNet и некоторые другие.Для каждой модели мы также должны указать диапазон ее параметров.

Это может превратиться в действительно большую вычислительную проблему. Вам как специалисту по данным решать, какие алгоритмы и параметры будут полезны для решения вашей проблемы машинного обучения.

Ссылки AutoML: AutoKeras, Auto SciKitLearn, FeatureTools для разработки функций

Отслеживание AutoML

С AutoML особенно важно отслеживать не только модели в производстве, но и весь процесс.Если вы включите машинное обучение на автопилоте, вы должны убедиться, что все отслеживается и управляется. Вам нужно отслеживать все, начиная от типа используемого алгоритма, гиперпараметров, типа используемых вычислений, потребления памяти, показателей, точности и т. Д. Допустим, вы сегодня проводите 60 различных экспериментов. Отслеживаемые данные могут быть использованы на следующей неделе при повторном развертывании и переобучении модели.

Вы также можете использовать информацию для метаобучения, чтобы попытаться понять, какие алгоритмы хорошо работают для задачи, что позволит минимизировать количество экспериментов каждый раз.

Автоматизируйте свою инфраструктуру

Еще одна важная вещь в AutoML - особенно с глубоким обучением - это автоматизация инфраструктуры машинного обучения. Запуск экземпляра, готового к глубокому обучению, может занять много времени (подумайте о CUDA, зависимостях, данных, коде и многом другом). Мы рекомендуем использовать Kubernetes поверх всех предпочитаемых вами облачных провайдеров. Тот факт, что у вас будет запущен и запущен кластер Kubernetes, действительно упрощает развертывание новых экспериментов. Используя Kubernetes, вы можете очень быстро запускать множество экспериментов и отслеживать их, чтобы убедиться, что все эксперименты проходят нормально.

Однако имейте в виду, что обслуживание кластера Kubernetes не так просто и может потребовать дополнительной помощи от вашей ИТ-команды / команды разработчиков данных.

Развертывание моделей в конвейере непрерывного обучения

После того, как вы обучитесь и выберете модель с наилучшей производительностью, ваша модель будет готова к развертыванию. Одной из основных проблем при непрерывном обучении является то, как развертывать новые модели в той же среде, не оказывая отрицательного воздействия на пользовательский опыт и обеспечивая высокую точность.

Развертывание моделей для непрерывного обучения немного отличается от развертывания классических моделей. Обычно даже специалист по данным может развернуть модель, но, поскольку это будет автоматизировано, мы должны делать это очень осторожно. Так же, как вы не развернете программное обеспечение с ошибкой в ​​производственной среде, вы не сможете развернуть модель, которая не была успешно обучена и проверена. Чтобы убедиться, что ваша новая модель работает хорошо, вы протестируете ее на старых данных до и во время развертывания.Кроме того, вы захотите контролировать производительность и состояние вашей системы.

Сейчас в разработке программного обеспечения существует множество различных способов развертывания нового программного обеспечения. Для машинного обучения эта область все еще довольно новая, но мы рекомендуем использовать технику развертывания Canary. Canary - это метод, позволяющий представить новую версию программного обеспечения таким образом, чтобы частично повлиять на пользователей, постепенно увеличивая количество пользователей на основе тестов. Использование этой техники позволит постепенно развернуть модель среди более крупных групп пользователей.

На уровне реализации - мы рекомендуем использовать Kubernetes вместе с Istio для развертывания модели, чтобы вы могли провести A / B-тестирование и убедиться, что ваша модель развернута правильно. В нашем блоге также есть руководство по развертыванию моделей машинного обучения с помощью Kubernetes.

Мониторинг конвейеров непрерывного обучения

Мониторинг - особенно важная часть машинного обучения с непрерывным обучением. Вы должны убедиться, что если с вашей моделью происходит что-то плохое или данные, которые отправляются в вашу модель, повреждены, у вас есть механизм для оповещения.

Чаще всего один специалист по данным будет управлять несколькими конвейерами машинного обучения одновременно. Поэтому настройка предупреждений имеет решающее значение. После развертывания новой модели в производственной среде цель состоит в том, чтобы предоставить специалисту по обработке данных или инженеру по данным контроль и прозрачность, необходимые им для мониторинга модели машинного обучения. Для возможности автоматического развертывания новых версий модели необходимо отслеживать входные данные для обнаружения отклонений и аномалий данных. Мониторинг также важен для данных прогнозирования, чтобы гарантировать высокую производительность и точность.

В Kubernetes или Prometheus есть отличные инструменты наряду с AlertManager, которые можно использовать для мониторинга всех входных данных. И вам следует использовать облачные сервисы и Kubernetes для автоматизации инфраструктуры машинного обучения и экспериментов.

Запуск и переподготовка вашей модели для непрерывного обучения

Последним шагом в конвейере непрерывного обучения машинного обучения является запуск переобучения и замыкание цикла. Ваш конвейер машинного обучения подготовлен к непрерывному обучению:

  • У вас есть данные
  • Эксперименты проходят обучение
  • Прогнозы собираются и отслеживаются
  • Новые данные очищаются

Затем вы должны выбрать триггеры для переобучение вашей модели.Есть несколько способов сделать это. У нас есть клиенты, которые периодически переобучают свою модель. Например, для рекомендательных систем или рекламы мы видели команды, которые переобучаются каждые 30 минут. Вы также можете рассмотреть возможность переобучения модели только на новых поступающих данных.

Другими способами являются отслеживание и мониторинг распада модели и смещения модели, низкой достоверности и любых других предупреждений в производственной среде, которые запускают переподготовку. Наиболее важно то, что если вы запускаете конвейер машинного обучения автоматически, вы должны отслеживать и проверять триггер.Незнание, когда ваша модель была переобучена, может вызвать серьезные проблемы. Вы всегда должны контролировать переподготовку своей модели, даже если этот процесс автоматизируется. Таким образом вы сможете понять и отладить модель в производственной среде.

Завершение цикла машинного обучения

После того, как ваши системы AutoML, развертывания и мониторинга будут готовы, вы сможете замкнуть цикл машинного обучения. Ваши модели будут работать с постоянным обучением и автономно адаптироваться к новым данным и тенденциям.Мало того, что точность вашей модели будет автоматически повышаться, но и в целом ваша модель будет работать лучше в приложении.

.

Смотрите также