Цели smart: 10 примеров + инструкция от топ-менеджера

2 типа машинного обучения

Все виды машинного обучения могут быть двух типов:

1. Индуктивный (прецедентный) тип. Здесь за основу берутся эмпирические закономерности в исходных данных.
2. Дедуктивный тип. Учитываются экспертные знания, которые формализуются и переносятся в цифровую базу данных.

Последний тип является частью экспертных систем, поэтому под понятием машинного обучения чаще всего подразумевается именно обучение по прецедентам (обучающей выборке). Эта выборка представляет собой наборы соответствующих друг другу входов и выходов. Четкая и однозначная закономерность между входными данными для машинного обучения и их результатами при этом отсутствует. В качестве примера возьмем метеопрогноз. Какую погоду стоит ждать завтра, если вся прошедшая неделя была морозной, безветренной и солнечной?

Для прогнозирования здесь потребуются дополнительные параметры: географические координаты, рельеф данной территории, текущие климатические особенности и т. п. Далее создается алгоритм, обеспечивающий выдачу достаточно точного результата вне зависимости от того, что подается на вход.

Популярные статьи

Высокооплачиваемые профессии сегодня и в ближайшем будущем

Дополнительный заработок в Интернете: варианты для новичков и специалистов

Востребованные удаленные профессии: зарабатывайте, не выходя из дома

Разработчик игр: чем занимается, сколько зарабатывает и где учится

Как выбрать профессию по душе: детальное руководство + ценные советы

Для регулировки точности выходного сигнала пользуются оценочным функционалом качества. Результат формируется эмпирическим путем с учетом накопленного опыта. В процессе обучения система должна уметь обобщать входные данные, адекватно реагируя на них при выходе этих данных за пределы обучающей выборки. Входная информация на практике бывает неточной, неполной или разнородной.

По этой причине системы машинного обучения работают по множеству различных методов. Общий подход при этом заключается в решении проблем через анализ по аналогиям и с учетом подобных прецедентов. Эта технология называется Case Based Reasoning (CBR).

Далее рассмотрим три метода машинного обучения: с учителем, без учителя и глубокое.

Приёмы решений по ТРИЗ

Всего по Альтшуллеру выделяется 40 приёмов. Расскажем о нескольких из них:

 Принцип дробления

• Разделить объект на независимые части.
• Выполнить объект разборным.
• Увеличить степень дробления объекта.

 Принцип объединения

• Соединить однородные или смежные объекты.
• Объединить во времени однородные или смежные операции.
• Один объект разместить внутри другого.

 Принцип посредника

• Использовать промежуточный объект, передающий или переносящий действие.
• На время присоединить к объекту другой (легкоудаляемый) объект.

 Принцип проскока: вести процесс или отдельные его этапы (например, вредные или опасные) на большой скорости.

Метод практических работ

Определение 4

Практический метод в целом имеет много общего с лабораторными работами. Принципиальное отличие состоит в том, что в нем необходимо не получить новое знание, а применить уже имеющееся, то есть он направлен на выработку умения применять знания на практике.

С помощью практического метода можно значительно углубить имеющиеся умения и знания, довести качество выполнения задач до совершенства, научиться выявлять и исправлять ошибки и лучше контролировать свою работу, а также активизировать стремление к познанию.

Определение 5

Практический метод обучения – это процесс, в рамках которого можно выделить следующую последовательность действий:

• знакомство учеников с теоретической частью проблемы;
• предварительный инструктаж;
• иллюстрацию работы на примере учителя;
• собственно, выполнение задания;
• контроль выполненной работы, проверку и оценку.

Целесообразно проводить практическую работу сразу после того, как было закончено изучение крупного тематического раздела, поскольку она должна иметь характер обобщения. Она может быть проведена не только в классе, но и за его пределами, например, на пришкольном участке.

Определение 6

Практические методы – это очень эффективные приемы, с помощью которых можно приучить учеников выполнять задание добросовестно, вырабатывать у них экономность, трудолюбие, аккуратность, хозяйственность.

Дети учатся тщательно организовывать трудовой процесс, осознавая цели будущей работы, ставя задачи и выбирая их решение, создавая план и готовя материалы и инструменты, контролируя качество и подводя итоги.

Методы, методика, методология, приёмы — в чём разница?

Не стоит путать методы с приёмами. Каждый метод складывается из отдельных элементов — методических (или дидактических) приёмов. Например, лекция — это метод обучения, а запись ключевых тезисов на доске преподавателем и ведение конспекта студентом — приёмы.

Фото: Pressmaster / Shutterstock

Одни и те же приёмы могут реализовываться в разных методах. И в то же время разные учителя могут включать разные приёмы и их сочетания в одни и те же методы. Скажем, работа с книгой может состоять из таких приёмов, как чтение вслух, заучивание текста наизусть, поиск ответа на вопрос, описание иллюстрации и так далее.

С понятием метода связаны также понятия методики и методологии. В отличие от метода, приёмы внутри которого могут варьироваться, методика обучения подразумевает совокупность конкретных алгоритмов и правил. И если один метод могут использовать в разных концепциях обучения, то у методики есть определённая теоретическая основа. Часто методики бывают авторскими: например, девять событий преподавания Роберта Ганье или eduScrum Вилли Вейнандса.

Anti-Alias (Сглаживание)

Всякий раз, когда вы создаёте выделение с помощью волшебной палочки в Photoshop, края выделения могут получиться не идеальными с зазубринами. При хорошем увеличении масштаба изображения это хорошо видно.

Несмотря на то, что выделение создаётся пиксель за пикселем, иногда грубые края хорошо заметны. Активировав опцию Anti-alias (Сглаживание), вы существенно сгладите края выделения. Получится не идеально, не совсем гладко, но всё же лучше, чем было.

Ниже приведён пример с включенной опцией Anti-alias (Сглаживание).

А вот второй вариант с тем же выделением, но с выключенной опций сглаживание.

Вы, наверно, заметили, на втором снимке вдвое больше «марширующих муравьёв» на выделении. В большинстве ситуаций результат будет лучше и эффективнее с включенной опцией.

Что такое Magic Wand Tool (W) (Волшебная палочка)

Прежде чем начать, я коротко расскажу вам, что же это за инструмент Magic Wand (Волшебная палочка). Вообще, это инструмент выделения, который зависит от нескольких различных переменных. Например, если изменить одну определённую настройку так, чтобы значение её стало очень низким, то инструмент «Волшебная палочка» сможет выделить только несколько пикселей. Если вы увеличите значение для этой же настройки, то можно будет выделить большую область или даже всё изображение. Обе эти задачи могут быть выполнены всего одним кликом мыши. Существуют и другие доступные опции, которые могут изменить траекторию того, что вы в конечном итоге выбираете кликом мыши. Вы так же можете сделать дополнительные клики мышью, чтобы добавить область к выделению или уменьшить её. Это очень универсальный инструмент, как только вы приобретёте навык в работе с ним, то с лёгкостью сможете использовать его на практике.

Метод лабораторных работ

Определение 3

К практическим методам относятся и лабораторные работы, подразумевающие проведение опытов учениками под контролем учителя. При этом используются специальные устройства, инструменты и т.п., то есть задействуется специальное техническое оборудование.

Лабораторная работа может носить как иллюстративный, так и исследовательский характер. Сам метод основан на самостоятельной работе ученика по получению знаний, однако контроль учителя на всех этапах очень важен. Активнее всего метод лабораторных работ применяется в рамках изучения биологии, физики, химии. Работа учащихся при этом может быть, как индивидуальной, так и групповой. Наиболее эффективен проблемный метод, когда перед экспериментом выдвигается гипотеза, которую ученики пытаются подтвердить или опровергнуть. Необходимые материалы и приборы при этом также подбираются учениками самостоятельно.

Примеры

Теперь, когда Вы уже знаете, что такое SMART по буквам, разберём подробнее правильно структурированные цели по принципу СМАРТ и составим анализ на каждую букву.

Интересно. Получить максимум прибыли от рекламы проще с Roistat. Сервис поможет привлечь больше трафика, увеличить конверсию и повысить лояльность клиентов. Кликайте и тестируйте -> Roistat (Промокод «INSCALE1120» + 7500 руб на баланс)

Пример 1.

SMART формулировка для бизнес-тренера: «Записать два вебинара на тему “Постановка целей по системе SMART” до 31 марта 2019 г. для привлечения новых клиентов.»

Проверяем:

S (конкретность) — цель адекватная для бизнес-тренера;
М (измеримость) — два вебинара в две недели;
А (достижимость) — цель достижимая, есть наработки и аудитория;
R (важность) — для привлечения новых клиентов;
Т (срок) — это будет до конца марта.

Пример 2.

Техника постановки SMART для руководства отдела: «Внедрить CRM-систему «Мегаплан» в отдел продаж к 20 апреля 2020 г. для автоматизации процессов и контроля.» Кстати, из всего многообразия CRM-систем мы рекомендуем выбрать Мегаплан или retailCRM.

Проверяем:

1. S (specific) — CRM система определена;
2. М (measurable) — сотрудники вносят клиентов и план в CRM;
3. А (achievable) — в феврале обучение, в марте перенос данных, в апреле аттестация персонала;
4. R (relevant) — для автоматизации, аналитики и контроля;
5. Т (time bound) — срок установлен.

Пример 3.

Технология SMART для отдела продаж: «За 6 месяцев увеличить количество заключаемых договоров с новыми клиентами на 20% за счет внедрения скриптов продаж.»

Проверяем:

S (конкретность) — работа проводится с отделом продаж;
М (измеримость) — 20 % от общего числа новых клиентов;
А (достижимость) — скрипты готовы, осталось обучить сотрудников;
R (важность) — увеличения прибыли компании;
Т (срок) — точно установлен.

Так интересно!

Пример 4.

Глобальная цель предприятия по продаже чая в формате SMART: «По истечении 5 лет занимать 40% доли рынка г. Новосибирск по продаже чая.»

Проверяем:

1. S (specific) — увеличение доли рынка до конкретной цифры;
2. М (measurable) — известна доля рынка текущая, известна цель;
3. А (achievable) — ресурсы есть, компания развивается, открываются новые филиалы;
4. R (relevant) — реализация миссии предприятия;
5. Т (time bound) — срок пять лет.

Важно. Хотите оптимизировать продажи и повысить клиентоориентированность? Рекомендую использовать виртуальную АТС, с ней Вы сможете распределить входящие звонки, получить информацию о клиенте до начала разговора и отследить KPI продаж каждого сотрудника

Кликайте и тестируйте проверенный сервис -> UIS (Промокод «9912» +2000 руб на счёт)

Пример 5.

Для студента формат постановки такой: «Купить квартиру не дороже 3 млн.руб. в районе своего вуза к концу 4 курса, чтобы переехать от родителей.»

Проверяем:

S (конкретность) — покупка квартиры для молодого человека;
М (измеримость) — договор купли-продажи подтвердит достижение цели;
А (достижимость) — на 3 курсе можно найти работу для оплаты ипотеки;
R (важность) — для построения личной жизни;
Т (срок) — конкретный срок есть.

Принцип работы машинного обучения

Все методы машинного обучения работают по одному общему принципу.

Существует множество однотипных задач с известными условиями и набором правильных результатов. Возьмем к примеру машинный перевод. Здесь входными данными является слово или фраза на одном языке, а ожидаемым ответом — перевод этого слова или фразы на другой язык.

Схематически глубинную нейронную сеть можно представить в виде «черного ящика», на вход которого подается некое условие задачи, а на выходе принимается произвольный результат. В примере это текст на втором языке.

Принцип работы машинного обучения

Нейросети назначают дополнительные параметры, влияющие на характер обработки входного сигнала. Суть обучения «черного ящика» состоит в последовательном поиске значений указанных параметров, при которых обеспечивается максимальное сближение выдаваемого ответа с правильным. Настройка дополнительных переменных может обеспечить максимально верные решения подобных задач, даже если нейросеть не сталкивалась с ними ранее.

Итак, для работы нейронной сети потребуется предоставить:

Исходные данные

Сюда входит любая информация, которая может помочь нейросети обучаться: статистические данные, примеры решений, исторические сведения и т. д. На сбор всех этих данных уходят годы, в течение которых формируются массивы данных (датасеты). Последние имеются у всех крупных IT-компаний. Наиболее известный пример сбора таких сведений — ввод пользователями капчи, заключающийся в выборе фотографий, например, с автомобилями. Выбранные варианты сохраняются в базу как правильные ответы.

Данные параметры должны учитываться нейросетью в процессе самообучения. В числе таких признаков можно назвать стоимость акций, картинки животных, частоту слов, пол человека. Процесс обучения пойдет быстрее, если минимизировать количество характеристик и одновременно повысить четкость их описания. Тем не менее, достаточно сложные задачи требуют ввода в модели нескольких миллионов параметров для определения вариантов преобразования входов в выходы.

Алгоритмы

Алгоритмы задают способы решения поставленной задачи, и этих способов для одной задачи может быть несколько. Необходимо определить из них наиболее точный и эффективный.

Классификация методов обучения

В педагогике до сих пор не существует общепринятого подхода к классификации и систематизации методов обучения. Вероятно, потому, что сам процесс обучения состоит из множества взаимосвязанных элементов, к тому же его надо рассматривать как со стороны преподавателя, так и со стороны учащегося.

Поэтому, пытаясь привести всё многообразие методов к определённой системе, исследователи выбирают различные основания для классификации:

• По дидактическим задачам: бывают методы приобретения знаний, формирования умений и навыков, применения знаний, творческой деятельности, закрепления и проверки знаний, умений и навыков. Эту концепцию предложили Михаил Данилов и Борис Есипов.
• По источнику передачи информации: методы бывают словесные (лекция, дискуссия, работа с учебником), наглядные (работа с иллюстрациями и схемами, просмотр видеороликов) и практические (решение задач, лабораторные работы, дидактические игры). Над этой классификацией работали Евгений Голант, Михаил Верзилин и другие педагоги.
• По характеру познавательной деятельности учащихся: информационно-рецептив­ный метод (когда учитель передаёт информацию ученикам), репродуктивный (ученик выполняет действия по примеру учителя), метод проблемного изложения (учитель формулирует проблему и показывает логические шаги для её решения), эвристический (учитель разбивает проблему на отдельные задачи, а ученики их решают) и исследовательский (ученики ищут решения новых для них проблем). Авторы этого подхода, который отражает развитие самостоятельности учащегося, — Исаак Лернер и Михаил Скаткин.
• По логике изложения и восприятия информации: индуктивные методы (когда учитель сначала излагает конкретные факты, а потом озвучивает общие положения, или же ученики решают задачи, чтобы прийти к общей формуле) и дедуктивные методы (от абстрактных понятий или общих законов учащиеся переходят к конкретным следствиям, от теории — к решению задач). Такую классификацию разработал Анатолий Алексюк.

Юрий Бабанский склонялся к целостному подходу и предложил свою систему, которая в какой-то степени объединяет все остальные классификации. Так, по концепции Бабанского, методы обучения делятся на три большие группы:

1. Методы организации и осуществления учебно-познавательной деятельности (словесные, наглядные и практические, индуктивные и дедуктивные, репродуктивные и проблемно-поисковые, методы самостоятельной работы).
2. Методы стимулирования и мотивации учебно-познавательной деятельности (методы вовлечения и формирования познавательного интереса, а также методы поощрения и порицания — для развития ответственности за результат обучения).
3. Методы контроля и самоконтроля за эффективностью учебно-познавательной деятельности (методы устного и письменного контроля, контрольные лабораторные работы, компьютерные тесты).

Стоит заметить, что названные методы — общие для всех дисциплин, однако на практике они могут принимать форму, наиболее подходящую для конкретного предмета. Например, если воспользоваться классификацией Лернера и Скаткина, репродуктивным методом может быть как повторение за учителем фраз на иностранном языке, так и проведение химического опыта по образцу.

Неправильные примеры

На практике часто цели и задачи компаний, даже будучи условно структурированными, формируются неправильно. И сейчас я Вам расскажу про самые типичные ошибки формулировок.

Пример 1.

Долго размусоливать не буду и сразу продемонстрирую Вам список целей, формулирование которых является неправильным:

1. Ознакомиться с материалами по статье;
2. Обеспечить конкурентных преимуществ на рынке;
3. Развить понимание сотрудниками общих целей компании;
4. Повысить эффективность подразделений к Новому Году;
5. Максимизировать присутствие компании на рынке;
6. Сделать сайт по продаже межрегиональной недвижимости;
7. Изменить отношение подчинённых к работе;
8. Улучшить качество нашего обслуживания клиентов.

Эти формулировки цели не отвечают ни одному из критериев SMART. И как бы утрировано это ни выглядело, но многое из перечисленного — это реальные примеры.

Пример 2.

И еще один пример (какой не должна быть цель), Вы можете увидеть на рисунке ниже.

Неправильная формулировка цели

Хорошо видны намерения компании стать лучше, чем она есть, но совершенно не понятно что, как и в какие сроки будет выполняться.

На основании этих планов сложно формировать инструкции к действию для конкретного сотрудника или всего отдела, и курс компании больше всего похож на “вырулить куда-то туда”.

Краткая история машинного обучения

Работа первых компьютеров изначально основывалась на выполнении программ, заранее известных человеку. Лишь недавно специалисты пришли к выводу, что вычислительная техника способна решать задачи, для которых не существует четкого алгоритма или же этот алгоритм неизвестен. Данное понимание привело к появлению искусственного интеллекта и машинного обучения в частности.

• Первая модель компьютера с искусственным интеллектом была создана в рамках сверхсекретного американского проекта ЭНИАК в 1946 году. С помощью данного средства решались вычислительные и многие другие задачи.
• Алан Тьюринг в 1950 году разработал собственную методику тестирования искусственного интеллекта. Тест оценивал интеллект компьютера и определял способность машины мыслить подобно человеку.
• Нейросеть впервые была воссоздана в проекте «Персептрон» в 1958 году. Ее автором является американский ученый Фрэнк Розенблатт, реализовавший свою идею в виде нейрокомпьютера «Марк-1».
• Другой исследователь из США Марвин Минский в 1959 году создал первый компьютер на основе нейросети, назвав его SNARC.
• Артур Самуэль, коллега Минского, в том же 1959 году показал каким бывает машинное обучение на примере самообучающейся программы по игре в шашки. Этот ученый впервые употребил термин Machine Learning, объяснив его как некий процесс, позволяющий компьютеру действовать не по заранее заложенной программе.
• 1967 год ознаменован созданием первого метрического алгоритма машинного обучения для классификации данных с использованием шаблонов для распознавания и самообучения.
• Через 30 лет, в 1997 году, мир узнал об уникальной шахматной программе Deep Blue, сумевшей впервые в мире обыграть Гарри Каспарова.
• Ученый в области нейронных сетей Джеффри Хинтон в 2006 году ввел в обиход понятие «глубокого обучения» (deep learning).

Для вас подарок! В свободном доступе до02 октября

61 проверенный канал из закрытой подборки по поиску работы в IT

Гарантированно найдете выгодную работу за 1-2 дня

Гарантированно найдете выгодную работу за 1-2 дня

Чтобы получить подарок, заполните информацию в открывшемся окне

Перейти

Скачать файл

• Интернет-гигант Google также заинтересован в развитии искусственного интеллекта, поэтому в 2011 в компании появилось подразделение Google Brain, занимающееся разработками в этой области.
• Google X Lab – еще одно подразделение Google, связанное с деятельностью в сфере нейронных сетей. В 2012 году здесь был разработан алгоритм, способный распознавать кошек на фотографиях и видеороликах, а также запущен облачный сервис Google Prediction API. Данная система на основе ML может анализировать неструктурированные данные.
• Одним из ключевых примеров машинного обучения является нейронная сеть DeepFace. Она была разработана в 2014 году специалистами Facebook* и способна распознавать лица людей на фотографиях и видео с точностью 97 %.
• Наконец, 2015 год ознаменован запуском платформы Amazon Machine Learning корпорацией Amazon. Аналогичную систему Distributed Learning Machine Toolkit разработали в Microsoft лишь спустя несколько месяцев.

ЛидерТаск — эффективный инструмент для корпоративного тайм-менеджмента

Тайм-менеджмент сегодня становится все доступнее благодаря специальным сервисам и приложениям для ПК и мобильных устройств. Они позволяют успешно управлять ключевыми делами, задачами и проектами, рационально распределять время, вести списки дел в режиме онлайн.

Пользователи имеют возможность выбора из огромного числа программ. Они используют помидорковые таймеры, текстовые веб-редакторы с минималистичным интерфейсом, блокаторы сайтов, таск-трекеры, приложения для записей и напоминаний.

Мы же предлагаем нашим читателям наиболее эффективный инструмент, который включает в себя все основные функции планировщика задач — ЛидерТаск. Он позволяет не только упорядочить хаос в делах с помощью составления расписания, планирования на день, неделю и месяц, но и в нужный момент вышлет напоминание, сообщит о предстоящей встрече, поможет делегировать задачи и настроит работу с проектами.

Кроме того, сервис поддерживает возможность использования системы канбан с ее досками, которые быстро визуализируют ваши цели, наглядно покажут рабочие и личные задачи

Отображение процессов на экране позволит организовать работу и не упустить ничего важного в течение дня

Итак, в статье мы рассмотрели немало лучших принципов и техник, способных качественно улучшить жизнь современного человека. Эффективные методы тайм-менеджмента включают немало инструментов, рекомендаций и практик, перечисленных выше.

Виды математических методов исследования: таблица

К математическим методам исследования относят разные типы методологических приёмов. В таблице мы собрали наиболее популярные и разделили их на три группы:

Эмпирические методы	Логические методы	Специальные методы
метод наблюдения	метод сравнения	метод регистрации
метод экспериментального опыта	метод описания	метод ранжирования
	метод анализа	метод шкалирования
	метод синтеза	метод математического моделирования
	метод обобщения	метод уравнений и неравенств
	метод специализации	метод геометрических преобразований
	метод абстрагирования	метод дифференциальных и интегральных исчислений
	метод конкретизации	метод статистических испытаний
		метод линейного программирования
		метод теории игр

Как применять ТРИЗ

 Сформулируйте изобретательскую задачу.

 Определите, к какому виду противоречий она относится.

 Сформулируйте идеальный конечный результат.

 Определите, какие ресурсы, которыми вы обладаете, могут быть использованы для её решения.

 Примените один из приёмов решений одним из методов решения.

 Проанализируйте результат.

Таким образом, ТРИЗ — это поиск решения нестандартных проблем в известном поле знаний. Несмотря на множество терминов, как можно увидеть из описания приёмов и методов, ТРИЗ — это то, что мы ежедневно применяем в своей жизни, но просто не называем этой аббревиатурой.

Точные способы

Цветовой диапазон

Инструмент работает примерно по тому же принципу, что и «Волшебная палочка», но при этом он гораздо более гибкий и потому подходит для сложных изображений. Если «Волшебная палочка» захватывает в выделение лишь пиксели одного конкретного цвета или близких цветов, то при помощи инструмента «Цветовой диапазон» (Color Range) в выделение можно добавить сколько угодно цветов.

• Убедитесь, что слой с вашим изображением активен, и выберите в верхнем меню «Выделение» → «Цветовой диапазон» (Select → Color Range);
• в открывшемся окне кликните пипеткой по цвету фона ― на превью он окрасится белым. Изображённое на превью получилось похожим на маску;
• к этой маске можно добавлять сколько угодно областей новых цветов: выберите пипетку со знаком «+» и кликайте по тем областям, которые вы также хотите убрать. Параметр «Разброс» (Fuzziness) отвечает за то, насколько точным будет выделение;
• после того как вы выбрали все цвета, которые хотите удалить, нажмите кнопку ОК и создайте маску, как описано в начале статьи. В данном случае её инвертировать не нужно, поскольку она будет точно совпадать с превью из окна «Цветовой диапазон».

Видео: Женя Травкина / Skillbox Media

Кисть и маска

При помощи кисти можно стереть абсолютно любые участки изображения, в том числе фрагменты. К изображению достаточно лишь добавить маску слоя и далее, кликнув по её превью на панели слоёв, рисовать инструментом «Кисть» (Brush) прямо поверх неё.

Для более точной работы:

• лучше увеличить масштаб изображения ― он регулируется сочетаниями клавиш Ctrl + «+» и Ctrl + «−»;
• можно регулировать размер кисти и её жёсткость. Для этого кликните правой кнопкой с активным инструментом «Кисть» на любом участке изображения ― появится меню с настройками;
• если какой-то штрих ошибочен, то отмените действие сочетаниями клавиш Ctrl + Z или же подкорректируйте неудачное место, изменив цвет кисти на белый.

Видео: Женя Травкина / Skillbox Media

Такой метод удаления фона требует усидчивости и внимательности, поэтому подходит только для небольших участков. Обычно его используют для коррекции уже готовой маски, созданной одним из автоматических методов ― «Волшебной палочкой», «Цветовым диапазоном», через каналы.

Читайте об истории Adobe:

• Компания, навсегда изменившая дизайн: Adobe
• Люди, на которых держится современный дизайн: создатели Figma, Photoshop и других сервисов

«Выделение и маска» (Select & Mask)

Этот способ также подходит, если нужно оставить лишь фрагмент изображения со сложной фактурой. Например, таким образом хорошо вырезать один куст из зарослей или несколько опавших листьев на осеннем газоне.

Чтобы попасть в рабочее пространство «Выделение и маска» (Select & Mask):

• выберите инструмент «Прямоугольная область» (Rectangular Marquee, клавиша М);
• в правой части панели настроек вверху нажмите на кнопку «Выделение и маска» (Select & Mask).

Суть этого инструмента в том, что он выделяет не целое поле сразу, как это делает «Волшебная палочка» или «Цветовой диапазон», а вы задаёте программе размер участка, который хотите обособить.

В рабочем пространстве «Выделение и маска» существует несколько вариантов отображения будущего выделения, наиболее удобны «Марширующие муравьи» (Marching Ants) или «На слоях» (On Layers). Изменить режим отображения можно в выпадающем меню «Просмотр» (View) в правой части рабочего пространства.

Три типа предпросмотра: «Марширующие муравьи», «Перекрытие», «На слоях»Изображение: Freepik / Skillbox Media

• Подберите размер кисти, которой будете выделять участок, ― кисть должна не выходить за его границы, но и не быть сильно меньше.
• Для этого на панели настроек в окне рабочего пространства в поле «Размер» (Size) введите числовое значение размера кисти и примерьте её на отделяемый объект.
• Изменить размер кисти можно также на панели настроек или воспользовавшись горячими клавишами «».
• Кликайте этой кистью по нужному фрагменту изображения ― программа сама определит границы объектов на основе контраста.
• Участки можно расширять, двигая курсор безотрывно, или же добавлять к выделению новые места, изменив при желании размер кисти.
• Если в выделение попало что-то лишнее, участок можно подкорректировать ― для этого нужно перейти в режим кисти «Вычитание» (Subtract), нажав на знак «−» в кружочке слева на панели настроек.
• Под меню «Просмотр» справа находятся тонкие настройки выделенной области, при помощи которых сразу же в режиме предпросмотра вы можете модифицировать уже созданное выделение.
• После того как всё будет готово, нажмите Enter, чтобы вернуться в рабочее пространство Photoshop. При этом маска для слоя будет создана автоматически.

Уровни научного познания

Научное познание может быть отнесено к категории систем, которые находятся в постоянном движении и развитии. Все эти элементы тесно связаны между собой, хоть и обладают определенными различиями. Методики и уровни научного познания во многом определяются эмпирическими и теоретическими свойствами.

1. Эмпирический уровень познания

Этот уровень характеризуется непосредственным изучением объекта, которое направлено на получение комплекса необходимой информации и фактов. После проведения исследований проводится фиксация данных, их последующий анализ и систематизация.

Выделяются следующие формы эмпирического познания:

• Научный факт. Подразумевает некоторое отражение объективного факта в человеческом сознании, то есть, требуется использование некоторого языка для описания;
• Эмпирический закон. Формирование конкретной устойчивой и объективной связи между конкретными явлениями и процессами.

На эмпирическом уровне познания используются особенные методики. Сред них можно выделить следующие:

• Наблюдение. Под наблюдением подразумевается организованное восприятие объектов с конкретной целью. В ходе наблюдения должны формироваться объективные результаты, которые не будут зависеть от воли, стремлений и желаний субъекта.
• Эксперимент – активный способ воздействия на происходящие события и явления с целью изучения. В ходе эксперимента человек производит вмешательство в естественное течение процесса с целью получения определенных результатов. Все полученные результаты должны быть обязательно зафиксированы.
• Измерение – процесс получения численных величин конкретного явления;
• Классификация – методика разделения объектов или явлений по группам на основе их свойств;
• Систематизация – методика определения отношений между различными факторами и явлениями.
• Сравнение – сопоставление основного перечня признаков двух объектов или явлений.

2. Теоретический уровень познания

На теоретическом уровне происходит более глубокое изучение конкретного объекта, поскольку основной целью является получение некоторой фундаментальной информации о закономерностях протекания явления или свойствах конкретного объекта.

Выделяются следующие формы теоретического познания:

• Проблема – перечень вопросов и суждений, которые требуют ответа и подтверждения. Проблема возникает в случае появления противоречия между введенными до этого определениями;
• Гипотеза – научное предположение, цель которого – формирование определения, позволяющего описать поведение явления или объекта. Любая гипотеза требует научного обоснования и экспериментальной проверки.
• Теория – наиболее детальная и полная форма научного знания, поскольку дает полноценное представление о закономерностях связей явления.

В ходе теоретического научного познания используются следующие методы:

• Единение между историческими фактами и логическими размышлениями. Подобный подход используется для формирования наиболее полной научной картины и представления.
• Переход от конкретики к абстракции. Данный метод используется для мысленного воспроизведения целостного объекта.
• Формализация. Позволяет провести сопоставления объектов и процессов на различных уровнях, а также сформировать их закономерности.
• Математизация. Использование математических способов измерения с целью присвоения объектам и их характеристикам конкретных числовых значений. За счет внедрения чисел становится возможным использование численных методов, что существенно упрощает моделирование системы и расчетов.

Между эмпирическими и теоретическими методами есть тесная связь, поскольку каждый из них требует обязательной проверки и обоснования. Для получения достоверных научных знаний требуется тесное использование каждой из методик.

Глубокое машинное обучение

Здесь используется анализ больших данных. Обучаться сети также могут как с учителем, так и без него. Для Big Data характерны огромные размеры, обработка такого массива требует как минимум два компьютера. По этой причине в глубоком обучении обязательно используются нейросети.

При этом одна крупная задача разбивается на несколько мелких, которые отдаются на исполнение другим устройствам. К примеру, собранная одним процессором информация пересылается двум другим, которые анализируют полученные данные и далее отправляют на обработку следующим четырем и так далее.

Глубокое машинное обучение

Например, процесс распознавания объектов состоит из следующих этапов:

1. получение изображения;
2. нахождение всех точек и линий;
3. построение простых фигур с использованием линий;
4. построение сложных фигур из простых и т. д.

Итак, в полученном изображении нейронная сеть видит сначала точки, затем линии, окружности, треугольники, прямоугольники. Далее из фигур выстраивается уже полноценная картинка.

Задачи машинного обучения могут быть самыми неожиданными. Например, создана нейронная сеть по имени Норман для изучения контента сервиса Reddit с целью выявления откровенных и жестких фотографий и жутких историй. Этой же нейросети было предложено пройти тест Роршаха. Результаты получились весьма любопытные.

Норман определял в показываемых картинках исключительно образы убитых самыми разными способами людей, тогда как другие нейросети видели в этих же изображениях животных, растения и зонты.

Этот опыт говорит о важности информации, получаемой программой на первых этапах. Норману же предстоит курс «лечения», над которым работают специалисты

Подобная ситуация случилась с чат-ботом Тау. В ходе общения с пользователями Twitter данная нейросеть от Microsoft научилась оскорблять людей, используя в том числе нацистские и ксенофобские высказывания. Бота впоследствии пришлось заблокировать.