Как перенести научился


Как перенести слово «научился»?

на-учил-ся

Слово «научился» может переноситься одним из следующих способов:

  • на-учился
  • научил-ся

Для многих слов существуют различные варианты переносов, однако именно указанный вероятней всего вам засчитают правильным в школе.

Правила, используемые при переносе

  • Слова переносятся по слогам:
    ма-ли-на
  • Нельзя оставлять и переносить одну букву:
    о-сень
  • Буквы Ы, Ь, Ъ, Й не отрываются от предыдущих букв:
    ма-йка
  • В словах с несколькими разными подряд идущими согласными (в корне или на стыке корня и суффикса) может быть несколько вариантов переноса:
    се-стра, сес-тра, сест-ра
  • Слова с приставками могут переноситься следующими вариантами:
    по-дучить, поду-чить и под-учить
    если после приставки идёт буква Ы, то она не отрывается от согласной:
    ра-зыграться, разы-граться
  • Переносить следует не разбивая морфем (приставки, корня и суффикса):
    про-беж-ка, смеш-ливый
  • Две подряд идущие одинаковые буквы разбиваются переносом:
    тон-на, ван-на
  • Нельзя переносить аббревиатуры (СССР), сокращения мер от чисел (17 кг), сокращения (т.е., т. д.), знаки (кроме тире перед прерванной прямой речью)

Правила русской орфографии и пунктуации Утверждены в 1956 году Академией наук СССР, Министерством высшего образования СССР и Министерством просвещения РСФСР:

Ознакомиться с разделом Правила переноса можно здесь, просмотреть документ полностью и скачать его можно по этой ссылке


Какие переносы ищут ещё

Подробное практическое руководство по передаче обучения с реальными приложениями в глубоком обучении | Автор: Дипанджан (DJ) Саркар

Людям присуща способность передавать знания между задачами. То, что мы приобретаем как знания, изучая одну задачу, мы используем таким же образом для решения связанных задач. Чем больше связаны задачи, тем легче нам передавать или перекрестно использовать наши знания. Вот несколько простых примеров:

  • Уметь ездить на мотоцикле ⮫ Научиться водить машину
  • Уметь играть на классическом пианино ⮫ Научиться играть на джазовом пианино
  • Знать математику и статистику ⮫ Изучить машинное обучение

В каждом из вышеперечисленных сценариев мы не изучаем все с нуля, когда пытаемся изучить новые аспекты или темы.Мы передаем и используем наши знания из того, что мы узнали в прошлом!

Традиционные алгоритмы машинного обучения и глубокого обучения до сих пор традиционно разрабатывались для работы изолированно. Эти алгоритмы обучены решать конкретные задачи. После изменения пространственного распределения модели необходимо перестраивать с нуля. Трансферное обучение - это идея преодоления изолированной парадигмы обучения и использования знаний, полученных для одной задачи, для решения связанных. В этой статье мы подробно рассмотрим концепции, объем и реальные приложения трансферного обучения и даже продемонстрируем некоторые практические примеры.Чтобы быть более конкретным, мы рассмотрим следующее.

  • Мотивация для трансферного обучения
  • Понимание трансферного обучения
  • Стратегии трансферного обучения
  • Трансферное обучение для глубокого обучения
  • Стратегии глубокого трансферного обучения
  • Типы
  • Типы
  • Типы
  • Приложения трансферного обучения
  • Пример 1: Классификация изображений с ограничением доступности данных
  • Пример 2: Мультиклассовая классификация детализированных изображений с большим количеством классов и меньшей доступностью данных
  • Преимущества трансфертного обучения
  • Задачи трансфертного обучения
  • Заключение и перспективы на будущее

Мы рассмотрим трансфертное обучение как общую концепцию высокого уровня, которая зародилась еще со времен машинного обучения и статистического моделирования, wever, в этой статье мы больше сосредоточимся на глубоком обучении.

Примечание: Все тематические исследования будут охватывать пошаговые детали с кодом и выходными данными. Приведенные здесь тематические исследования и их результаты основаны исключительно на реальных экспериментах, которые мы проводили, когда мы внедряли и тестировали эти модели во время работы над нашей книгой: Практическое руководство по переносу обучения с Python (подробности в конце этой статьи).

Цель этой статьи - попытаться охватить теоретические концепции, а также продемонстрировать практические примеры приложений глубокого обучения в одном месте, учитывая информационную перегрузку, которая присутствует в Интернете.Все примеры будут рассмотрены на Python с использованием keras с бэкэндом tensorflow, что идеально подходит для людей, которые являются ветеранами или только начинают работать с глубоким обучением! Заинтересованы в PyTorch? Не стесняйтесь преобразовывать эти примеры и обращаться ко мне, и я опубликую ваши работы здесь и на GitHub!

Мы уже вкратце обсуждали, что люди не изучают все с нуля и не используют и не переносят свои знания из ранее изученных областей в новые области и задачи.Учитывая повальное увлечение True Artificial General Intelligence , трансфертное обучение - это то, что, по мнению ученых и исследователей, может способствовать нашему прогрессу в направлении AGI . Фактически, Эндрю Нг , известный профессор и специалист по обработке данных, который был связан с Google Brain, Baidu, Stanford и Coursera, недавно представил в NIPS 2016 замечательный учебник под названием 'Гайки и болты по созданию приложений ИИ с использованием глубокого обучения ' , где он упомянул,

После контролируемого обучения - трансферное обучение станет следующим фактором коммерческого успеха ML

Я рекомендую заинтересованным людям ознакомиться с его интересным руководством от NIPS 2016.

Фактически, трансферное обучение - это не концепция, которая возникла только в 2010-х годах. Нейронные системы обработки информации (NIPS) 1995, семинар «Учимся учиться: консолидация и передача знаний в индуктивных системах» , как полагают, послужили первоначальной мотивацией для исследований в этой области. С тех пор такие термины, как Learning to Learn , Knowledge Consolidation и Inductive Transfer , стали взаимозаменяемыми с трансферным обучением.Неизменно разные исследователи и академические тексты дают определения из разных контекстов. В своей знаменитой книге Deep Learning Гудфеллоу и др. Рассматривают трансферное обучение в контексте обобщения. Их определение выглядит следующим образом:

Ситуация, когда то, что было изучено в одной настройке, используется для улучшения обобщения в другой настройке.

Таким образом, ключевой мотивацией, особенно с учетом контекста глубокого обучения, является тот факт, что большинство моделей, которые решают сложные проблемы, требуют большого количества данных, а получение больших объемов помеченных данных для контролируемых моделей может быть действительно затруднительным, учитывая время и усилия, необходимые для маркировки точек данных.Простой пример будет ImageNet набор данных , , который имеет миллионы изображений, относящихся к различным категориям, благодаря лет напряженной работы, начиная с Stanford!

Популярная задача ImageNet, основанная на базе данных ImageNet

Однако получить такой набор данных для каждого домена сложно. Кроме того, большинство моделей глубокого обучения очень специализированы для определенной области или даже конкретной задачи. Хотя это могут быть современные модели, с действительно высокой точностью и превосходящие все тесты, они будут применяться только на очень конкретных наборах данных и в конечном итоге будут иметь значительную потерю производительности при использовании в новой задаче, которая может быть похожей. к тому, на котором он был обучен.Это формирует мотивацию для трансфертного обучения, которое выходит за рамки конкретных задач и областей, и пытается увидеть, как использовать знания из предварительно обученных моделей и использовать их для решения новых проблем!

Первое, что следует здесь помнить, это то, что трансферное обучение - это не новая концепция, которая очень специфична для глубокого обучения. Существует резкая разница между традиционным подходом к построению и обучению моделей машинного обучения и использованием методологии, соответствующей принципам трансферного обучения.

Традиционное обучение и трансферное обучение

Традиционное обучение изолировано и происходит исключительно на основе определенных задач, наборов данных и обучения на них отдельных изолированных моделей. Не сохраняется никаких знаний, которые можно было бы перенести от одной модели к другой. При трансферном обучении вы можете использовать знания (характеристики, веса и т. Д.) Из ранее обученных моделей для обучения новых моделей и даже решать такие проблемы, как наличие меньшего количества данных для новой задачи!

Давайте разберемся с предыдущим объяснением на примере.Предположим, наша задача - идентифицировать объекты на изображениях в ограниченной зоне ресторана. Обозначим эту задачу в определенном объеме как T1 . Учитывая набор данных для этой задачи, мы обучаем модель и настраиваем ее так, чтобы она хорошо работала (обобщала) на невидимых точках данных из того же домена (ресторана). Традиционные алгоритмы машинного обучения с учителем не работают, когда у нас нет достаточного количества обучающих примеров для выполнения необходимых задач в данных областях. Предположим, теперь мы должны обнаруживать объекты на изображениях в парке или кафе (скажем, задача T2 ).В идеале мы должны иметь возможность применить модель, обученную для T1 , но на самом деле мы сталкиваемся с ухудшением производительности и моделями, которые плохо обобщаются. Это происходит по разным причинам, которые мы можем в широком смысле и вместе назвать предвзятым отношением модели к обучающим данным и предметной области.

Трансферное обучение должно позволить нам использовать знания из ранее изученных задач и применять их к более новым, связанным задачам. Если у нас есть значительно больше данных для задачи T1 , мы можем использовать ее обучение и обобщить эти знания (функции, веса) для задачи T2 (которая имеет значительно меньше данных).В случае проблем в области компьютерного зрения некоторые низкоуровневые функции, такие как края, формы, углы и интенсивность, могут использоваться в разных задачах, что позволяет передавать знания между задачами! Кроме того, как мы изобразили на предыдущем рисунке, знания из существующей задачи действуют как дополнительный ввод при изучении новой целевой задачи.

Формальное определение

Давайте теперь взглянем на формальное определение трансферного обучения, а затем воспользуемся им для понимания различных стратегий.В своей статье A Survey on Transfer Learning Пан и Ян используют предметную область, задачу и предельные вероятности, чтобы представить основу для понимания трансферного обучения. Структура определяется следующим образом:

Домен, D , определяется как двухэлементный кортеж, состоящий из пространства признаков, , и предельной вероятности, P (Χ) , где Χ - это примерная точка данных. Таким образом, мы можем представить область математически как D = {ꭕ, P (Χ)}

Здесь xᵢ представляет определенный вектор, как показано на приведенном выше изображении.Задача T , с другой стороны, может быть определена как двухэлементный кортеж пространства меток γ и целевой функции η . Целевая функция также может быть обозначена как P (γ | Χ) с вероятностной точки зрения.

Таким образом, вооружившись этими определениями и представлениями, мы можем определить трансферное обучение следующим образом, благодаря отличной статье от Себастьяна Рудера.

Сценарии

Давайте теперь рассмотрим типичные сценарии, включающие трансферное обучение, на основе нашего предыдущего определения.

.

Transfer Learning for Computer Vision Tutorial - PyTorch Tutorials 1.6.0 документация

Примечание

Щелкните здесь, чтобы загрузить полный пример кода

Автор : Сасанк Чиламкурти

Из этого руководства вы узнаете, как обучить сверточную нейронную сеть для классификация изображений с использованием трансферного обучения. Подробнее о трансфере можно прочитать обучение в CS231N Notes

Цитируя эти примечания,

На практике очень немногие люди обучают всю сверточную сеть с нуля (со случайной инициализацией), потому что это относительно Редко иметь набор данных достаточного размера.Вместо этого обычно предварительно обучить ConvNet на очень большом наборе данных (например, ImageNet, который содержит 1,2 миллиона изображений с 1000 категориями), а затем используйте ConvNet либо как инициализация, либо как средство извлечения фиксированных функций для интересующая задача.

Эти два основных сценария трансферного обучения выглядят следующим образом:

  • Тонкая настройка свёрточной сети : вместо случайной инициализации мы инициализировать сеть с предварительно обученной сетью, например, обучен на наборе данных imagenet 1000.Остальная часть обучения выглядит как обычный.
  • ConvNet как средство извлечения фиксированных функций : Здесь мы зафиксируем веса для всей сети, кроме последней, полностью подключенной слой. Этот последний полностью связанный слой заменяется новым. со случайными весами и обучается только этот слой.
 # Лицензия: BSD. # Автор: Сасанк Чиламкурти от __future__ i 
.

Почему передача обучения так сложна?


Перенос обучения - это степень, в которой человек применяет ранее полученные знания и навыки в новых ситуациях. Это основная причина для формальных образовательных вмешательств, таких как курсы, а также неформальных вмешательств, объясняющих, как выполнять задачу на встрече.

Ближний и дальний переход

Все виды переводов не равны. Близкий перенос происходит, когда новая ситуация напоминает ситуацию, в которой был приобретен навык или знания.Когда технический специалист научится заменять материнскую плату в настольном компьютере, этот навык будет перенесен на замену других печатных плат в компьютере. В случае близкого переноса, вероятно, будет применяться предыдущее обучение, потому что ситуации аналогичны. Знания, близкие к передаче, обычно повторяются, например задачи, воспроизводящие процесс или процедуру.

Более сложный тип передачи происходит, когда ситуация обучения и новая ситуация не похожи. Это известно как дальний перенос, который может включать в себя применение принципов, реализацию стратегий и использование суждений для решения проблем.Например, после того, как менеджер посещает курс по работе с трудными сотрудниками, он или она может все еще не иметь навыков, чтобы справиться с некоторыми непредсказуемыми ситуациями, такими как насилие на рабочем месте.

Препятствия на пути к передаче знаний

Исследователи, изучающие передачу обучения, говорят, что существует множество препятствий на пути применения предыдущего обучения к новым и различным ситуациям. Осознание этих препятствий может помочь нам понять, почему так сложно создать успешный опыт обучения, и поможет нам преодолеть препятствия.Препятствия для передачи возникают не только тогда, когда человек пытается применить новые знания и навыки на рабочем месте. Они могут возникать до, во время и после обучающего вмешательства (Thomas, 2007). Давайте рассмотрим некоторые ключевые препятствия на пути передачи знаний в каждый из этих временных интервалов.

Перед изучением

  • Отсутствие мотивации. Когда человек не интересуется содержанием или считает, что это пустая трата времени, ему или ей будет сложно учиться. Это слишком распространено в отраслях с жестким регулированием, где сотрудники обязаны проходить обучение комплаенс.Это также распространено в организациях с философией «командования и контроля», где требования к обучению диктуются сверху вниз. Вот почему сочувствие аудитории - ключевой принцип дизайнерского мышления. Через сочувствие мы можем найти ответ на вопрос: «Что в этом для меня?» задавайте вопросы и опирайтесь на них, чтобы попытаться заинтересовать учащихся. См. «30 способов мотивации взрослых учащихся».
  • Опасения / недоверие. Учащиеся могут бояться своих способностей освоить новый навык или заняться новым предметом.Поражающие и вызывающие тревогу эмоции контрпродуктивны для обучения. В одном исследовании изучались прогностические факторы успешного обучения программированию компьютера. Исследователи обнаружили, что уровень комфорта был наиболее надежным фактором для прогнозирования успеха или неудачи (Wilson & Shrock, 2001).

Во время обучения

  • Отсутствие необходимых знаний. Хотя это может быть слишком очевидным, чтобы перечислять, отсутствие фундаментальных знаний или навыков затрудняет понимание и сохранение новой информации.Нет сети знаний для мышления по аналогии или для соединения новых знаний. В идеале у процесса обучения будет много точек соприкосновения, включая способ указать необходимые предпосылки, а также различные формы исправления и поддержки.
  • Нет возможности для поисковой практики. Обучение на основе поиска включает в себя повторное воспроизведение информации в течение нескольких сеансов во время и после обучения. Эта стратегия, по-видимому, является ключевым фактором для удержания и передачи.Простой пример - использование карточек для запоминания фактической информации, например, когда медицинские работники запоминают медицинские сокращения. Более сложный контекст - это изучение принципов и стратегий для решения уникальных проблем. Затем ролевые игры и симуляции предоставляют возможности для практики поиска. См. Эту статью, чтобы узнать больше о практике поиска.
  • Отрицательная передача или помеха. Отрицательный перенос происходит, когда предыдущий опыт мешает изучению чего-то нового.Например, когда человек научился водить машину по одной стороне дороги, этот навык может мешать обучению водить машину по другой стороне дороги. Или, если человек недавно выучил французский язык, эти знания могут помешать изучению немецкого языка. Преодоление помех требует метакогнитивных стратегий и достаточной практики.

После обучения

  • Отсутствие дизайна для передачи. Неспособность разработать учебный опыт, который интегрируется через границы формального обучения и в рабочее место, является основным препятствием для передачи.Сложное обучение требует некоторого типа систематической последующей поддержки в форме обсуждения, коучинга, наблюдения и обратной связи, поддержки и поддержки производительности, и это лишь некоторые из них.
  • Отсутствие возможности потренироваться в передаче. Подобно отсутствию возможностей для практики поиска во время опыта обучения, этот принцип должен быть выделен как препятствие для передачи после учебного события. Без возможности практиковать знания и навыки в новых условиях у человека не будет возможности изменить свою существующую схему (теоретические сетевые структуры для организации информации).Не только практика важна, она должна происходить в неповторяющихся и непредсказуемых ситуациях.

Дополнительные решения для преодоления барьеров

О способах улучшения передачи знаний см. В следующих статьях:

Артикул:

  1. Бузгенда, К. Факторы, способствующие и препятствующие передаче обучения от теории к практике Шнайдер, К. (Эд), Перенос обучения в организациях. Springer, 2014.
  2. Кайзер, Л., Камински, К., Фоули, Дж. Передача знаний в образовании взрослых: новые направления для взрослых и непрерывного образования. Wiley, 2013.
  3. .
  4. Леберман, С., Макдональд, Л., Дойл, С. Передача обучения: точки зрения участников на образование и обучение взрослых. Gower Publishing, Ltd., 2006
  5. Томас, Э. Вдумчивое планирование способствует передаче знаний. Обучение взрослых 18 (3-4), 4-8.
  6. Wilson, B.C. & Shrock, S. Содействие успеху вводного курса информатики: исследование двенадцати факторов. Материалы тридцать второго технического симпозиума SIGCSE по образованию в области компьютерных наук . Март 2001.

.

Трансферное обучение - новые горизонты машинного обучения

Этот пост дает обзор трансфертного обучения и объясняет, почему оно заслуживает нашего внимания.

Содержание:

В последние годы мы стали все лучше обучать глубокие нейронные сети, чтобы научиться очень точному отображению входов и выходов, будь то изображения, предложения, предсказания меток и т. Д. Из больших объемов помеченных данных.

Чего нашим моделям до сих пор ужасно не хватает, так это способности обобщать условия, которые отличаются от тех, которые встречаются во время обучения.Когда это необходимо? Каждый раз, когда вы применяете свою модель не к тщательно построенному набору данных, а к реальному миру. Реальный мир запутан и содержит бесконечное количество новых сценариев, многие из которых ваша модель не встречала во время обучения и для которых она, в свою очередь, плохо подготовлена ​​для прогнозирования. Способность передавать знания в новые условия широко известна как трансферное обучение, и это то, что мы обсудим в оставшейся части этого поста.

В этой статье я сначала сопоставлю трансферное обучение с наиболее распространенной и успешной парадигмой машинного обучения - обучением с учителем.Затем я обозначу причины, по которым трансферное обучение требует нашего внимания. Впоследствии я дам более техническое определение и подробно расскажу о различных сценариях трансферного обучения. Затем я приведу примеры применения трансферного обучения, прежде чем углубляться в практические методы, которые можно использовать для передачи знаний. F

.

Смотрите также