Pandect метка: Pandect BT-760 — метка (брелок) для сигнализаций Пандора — Интернет-магазин мототехники, магазин по продаже квадрациклов, скутеров, мотоциклов, снегоходов, продажа мототехники в Санкт-Петербурге

Pandect метка: Pandect BT-760 — метка (брелок) для сигнализаций Пандора

Содержание

Pandect BT-100

Pandect BT-100 — иммобилайзер нового поколения, отличающийся от аналогов сверхэкономичностью — менее 3 мА в активном режиме. Повышенное время автономной работы метки на батарее (до 3-х лет). Возможна работа с современными смартфонами через мобильное приложение PanDECT BT (настройка, управление, извещения). Точно регулируемая дальность обнаружения метки, повышенная надежность интерфейса связи. Pandect BT-100 использует многоуровневое шифрование и откликается только на запросы авторизованной метки, оставаясь полностью «невидимым» в эфире и ничем не выдавая своего присутствия.

Pandect BT-100 это:

Глубоко переосмысленная логика работы иммобилайзера на современных автомобилях во взаимодействии с работой специального мобильного приложения, позволяющего управлять режимами иммобилайзера, настраивать и диагностировать работу меток, получать полезную информацию от автомобиля;
Сниженное потребление иммобилайзера (реальное значение 2-3мА в активном режиме), укладывающееся в самые жесткие требования абсолютно всех автопроизводителей к дополнительному электрооборудованию;

Отдельный специальный канал, который можно использовать для отключения штатного радиоканала автомобиля и его защиты от так называемой “длинной руки”, либо для шунтирования датчиков двигателя в режиме блокировки;
Это выведенная полная группа коммутируемых контактов реле блокировки, дающая больший простор для творчества организации безопасных и эффективных блокировок двигателя.

Новые метки с увеличенным сроком работы.

Работают как BLE (Bluetooth Low Energy) устройство с элементами стека протокола BT 4.2. Это влагозащищенные метки повышенной эксплуатационной надежности, с размерами, позволяющими комфортное ношение в бумажнике, по сути – единственные герметичные метки которые удобно носить с собой каждый день.

Удобное мобильное приложение.

Позволяет интуитивно понятно и привычно, для пользователя смартфона, иметь полную информацию о работе компонентов иммобилайзера, управлять его режимами (режим ТО, изменение дистанции авторизации меток и т.д.), а также диагностировать работу всех его компонентов, включая количество прописанных в него радиометок. При этом мобильное приложение несет вспомогательную роль, облегчая жизнь и установщиками и автовладельцу, а иммобилайзером можно полноценно пользоваться и без него — как это всегда было в иммобилайзерах Pandect — достаточно иметь с собой миниатюрную радиометку!

Pandect BT-100 работает с приложением PANDECT BT. Приложение разработано специально для работы c иммобилайзерами Pandect BT. Программа позволяет настраивать иммобилайзер, управлять режимами технического обслуживания, изменять радиус зоны авторизации меток, а также диагностировать работу его компонентов, включая количество прописанных в него радиометок. Обеспечивает контроль напряжения элементов питания в метках и бортового напряжения.

Функциональные особенности Pandect IS-670

Pandect X1000 2CAN/метка

Данное изделие предназначено для монтажа на современные автомобили, оснащенные CAN-шинами с реализацией функций охраны от внешних воздействий (удары по кузову, разбивание стекол, поломка зеркал, движение, наклон). Система оптимизирована для растущего рынка Slave-охранных систем (с использованием штатного брелока-ключа автомобиля с невозможностью взлома посредством штатных кодировок и дилерского оборудования) для всех современных автомобилей, представленных на Российском рынке 2013 и 2014 модельных годов.

Управление системой осуществляется с входящих в комплект однокнопочных брелоков-меток IS-750, которые могут работать либо дополнительным средством авторизации владельца при попытке снятия автомобиля с охраны штатным брелоком, либо командным брелоком, управляя режимами охраны автомобиля.

Миниатюрность базового блока автосигнализации Pandect X-1000 обеспечена новейшими компонентами в BGA-корпусировании и искусством схемотехники и программирования лучших инженеров компании. При своей рекордной миниатюрности, данный базовый блок обладает функциональностью и мощностью, которая значительно превосходит все присутствующие на мировом рынке автосигнализации, за исключением последних телеметрических комплексов Pandora. Она оснащена двухканальным CAN-контроллером (2xCAN) с полным набором расширенных команд, встроенным USB-портом, цифровым интерфейсом для современных предпусковых подогревателей Webasto и Eberspeher, модулей обхода иммобилайзеров iDataLink и Fortin. Высокочувствительный трехкоординатный акселерометр с обработкой алгоритма, использующего Фурье-преобразование, обеспечивает надежное распознавание агрессивных воздействий и избавляет от ложных срабатываний при грозе, проезжающих рядом грузовиках, взрывающихся чебаркульских метеоритах…

Встроенный micro-USB-порт предназначен для программирования системы и обновления программного обеспечения. Изделие программируется через Pandora Alarm Studio и Pandora DXL-loader. Кнопка и светодиодные индикаторы предназначены для управления режимами системы и оценки правильности ее работы с автомобильными цифровыми шинами.

Эта серия автосигнализаций конструировалась специально для качественной и простой установки на любой самый современный автомобиль. Количество необходимых подключений – минимально, настройка максимально упрощена. Габарит же базового блока позволит просто не думать о его размещении — 45х25х8мм и весом всего 12 грамм.

Эта система станет замечательной находкой для бюджетной установки охранной системы в современные автомобили, оснащенные CAN-шинами, но не установленной штатной охранной системой. Систему, более простую в монтаже, в этом случае трудно себе представить.

Система может работать и расширять свой функционал подключением к нему радиоканальных модулей. Pandora RR-100 (реле блокировки двигателя с встроенным датчиком движения), Pandora RHM-02 (подключение кнопки капота, сирены, реле блокировки двигателя под капотом без проводного подключения к базовому блоку в салоне), Pandora RHM-05 (подключение кнопки капота, сирены, привода замка капота, реле блокировки с датчиком начала движения), Pandora NAV-04 (автономно-неавтономный GSM-модуль с навигационным приемникомGlonass/GPS).

Pandect не видит метку

Вчера в очередной раз попал в ситуацию, когда мне понадобилась техподдержка пандоры. Первый раз было так. Вечером, выезжая от тещи, прямо в воротах заглох. Достаю метку — она показывает, что в ней села батарейка. Но я то подготовлен! Достаю новую батарейку, лежащую в машине, вставляю в брелок, получаю тот же результат — брелок сигнализирует о негодности батарейки. WTF? — думаю я, и несу из дома тестер. Первая батарейка — 2,88 вольт, вторая — 3,20. Ок, звоню в ТП Пандект — девушка, я заглох, машина не едет, что делать? Ответ: сейчас 18:55, техподдержка работает до 19, сама я дура ничего не знаю, живите как хотите . Настоял на своем, она составила, по ее словам, срочную аварийную заяку в ТП. Обещала что перезвонят сразу же. Прошли уже почти сутки. Так никто и не позвонил.

Добрался до дома вырубив аварийно иммобилайзер.

Дома вставил в брелок третью батарейку, напряжением 2,78 вольта — работает, четвертую, 3,00 — работает. Вставил еще раз те, что были в машине — не работают. Ничего не понял. Точнее, понял. Люди, не покупайте унылое изделие под брендом Pandect — это глючное хауно с отсутствующей техподдержкой, готовой бросить тебя на дороге! Батареек за полтора года в метке сменил 5 штук. Не считая тех, что не подошли.

Предыдущие два авто у меня были с Альтоника Баста — так и продал, не узнав за два года пользования каждым, как выглядит батарейка внутри. И уж тем более в глаза не видел телефоны техподдержки за ненадобностью.

По моему глубокому убеждению иммобилайзер должен быть незаметен для владельца, и мешать ездить на машине злоумышленникам, но никак не хозяину.

Дата вопроса: 20.12.2012

в морозы отключали акм.батарею..после установки пандект не видит метки,мелодия опознавания не играет..батарейки менялись. Без зажигания мигает,как раньше красным раз в 8 сек. При включении зажигания мигает красным раз в 1 сек. Вход в режим програмирования с мелодией,ввод пин кода тоже.(была попытка переписать брелки) После установки элементов питания,основной блок не играет мелодию,метка брелка не миг.зеленым..

Один ответ

Добрый день, для начала необходимо проверить элементы питания и при необходимости заменить их на новые, если после этого иммобилайзер не заработает — ввести базовый блок иммобилайзера в режим ТО и заменить его по гарантии.

Многие купившие сигналку с меткой получают вот такую метку:

С ней всё какое-то время отлично, но однажды приходит SMS — замените батарейку в метке! Ок, вы меняете. (А если не меняете, то долго удивляетесь) Через неделю приходит SMS. Вы меняете батарейку снова и снова, и снова.

Что за черт? В какой-то момент кто-то из знакомых говорит вам, что висящий на поясе ключ истошно моргает красной лампочкой, и вы понимаете, что иногда метка сходит с ума. Сначала я думал что случайно залипает «кнопка», и подшкурил немного внутри ключа, чтобы кнопку невозможно было нажать случайно. Однако проблема никуда не ушла.

Но вот я кажется нашел корень зла. Из-за особенностей того как закрывается метка и как пружинит держалка для батареи, батарея внутри корпуса может смещаться и начинать плохо контачить. Плохой контакт батареи как раз и вызывает истошное мигание лампочки — разберите и убедитесь сами.

Короче говоря, пока что я попробовал сделать так:

В заключение — очень плохое видео, где я бубню себе под нос:

Метка иммобилайзера Pandect: обзор товаров 🦈 avtoshark.com

Метка иммобилайзера Pandora для охранных систем Pandect IS-472 и Pandora DXL 3900/4200/4300. Одной батарейки хватает на долгие месяцы. Посредством малогабаритной коробочки, которая легко помещается в карман или сумочку, можно управлять центральным замком машины, открывать капот и блокировать двигатель.

Метка иммобилайзера — одно из важнейших устройств, обеспечивающих защиту от угона. Она сбережет машину, содержимое салона и нервы автовладельца. Метка иммобилайзера Pandect любой модели выполнена по последним технологиям, отличается надежностью и приемлемой ценой.

Pandect IS-760

Брелок IS-760 является частью комплекта противоугонных систем Pandect X-1700, X-3010 и X-3050. Он идентифицирует владельца вблизи авто и снимает блокировку двигателя. Также с помощью метки можно управлять центральным замком в режиме Hands Free. Корпус оборудован механической кнопкой, отвечающей за активацию и деактивацию охранной системы автомобиля.

Pandect IS-760

Способ подключения	Частота радиоканала (МГц)	Рабочее напряжение (В)	Управление с мобильного телефона	Способ оповещения владельца
Беспроводной	2400-2500	3	Есть	Комбинированный

В отзывах пользователи указывают удобство ношения.

Надежность устройства также не вызывает вопросов. У многих владельцев машин данная метка иммобилайзера бесперебойно работает годами.

Pandect IS-850

«Пандект» (метка иммобилайзера) работает с автомобильными охранными системами Pandora DXL 3970 Pro и Pandect X-3000. Прибор служит идентификатором водителя. Без устройства становятся невозможными открытие дверей и зажигание. Помимо этого, IS-850 дистанционно управляет замком крышки капота. Центральная блокировка также настроена на метку «Пандект». Данное устройство совмещает в себе целый ряд функций и является полезным гаджетом, не занимающим много места. Легко помещается в кармане.

Pandect IS-850

Способ подключения	Частота радиоканала (МГц)	Рабочее напряжение (В)	Управление с мобильного телефона	Способ оповещения владельца
Беспроводной	2400-2500	3	Есть	Комбинированный

Большинство отзывов имеет положительный оттенок. Пользователям нравится стильный внешний вид и низкое энергопотребление. Миниатюрные размеры позволяют постоянно носить гаджет с собой. В точках розничной торговли вместе с устройством можно купить чехол-футляр для носки на поясе.

Pandect IS-560

Способ подключения	Частота радиоканала (МГц)	Рабочее напряжение (В)	Управление с мобильного телефона	Способ оповещения владельца
Беспроводной	2400-2500	3	Есть	Комбинированный

IS-560 имеет репутацию надежного и удобного в обращении брелока-иммобилайзера. Производитель «Пандора» в комплект с меткой кладет инструкцию, поэтому проблем с эксплуатацией не возникнет.

В данном рейтинге представлены модели с лучшим соотношением цены и качества. Топ составлен по отзывам покупателей и количеству продаж.

Обзор иммобилайзера Pandect BT-100 с Bluetooth.

Pandect BT-100 это недорогое мощное средство против угона втомобилей. Данный иммобилайзер не дает двигателю запуститься, если при Вас нет специальной метки или смартфона с установленным приложением.

Pandect BT-100 это недорогое мощное средство против угона втомобилей.

Данный иммобилайзер не дает двигателю запуститься, если при Вас нет специальной метки. В качестве метки может выступать и смартфон. Для этого нужно установить приложение Pandora и запустить Bluetooth. Кстати, почему только смартфон, в качестве метки могут выступить и часы Apple Watch, для них так же есть приложение.

Вместе с приложением в смартфоне, появляется возможность настраивать систему. Вы можете самостоятельно, без визита к мастеру подстроить дальность срабатывания метки. Для временного отключения охраны в обычных иммобилайзерах приходилось проводить сложную и неудобную процедуру. В Pandect BT-100 это можно сделать в два касания в приложении. Удобно.

Поскольку сам модуль блокировки двигателя работает по протоколу Bluetooth, это означает что он потребляет очень мало энергии и не разрядит аккумулятор Вашего автомобиля.

В основной блок встроен датчик движения, а значит, данный иммобилайзер можно использовать как дополнение к автосигнализации с автозапуском. В противном случае, иммобилайзер глушил бы двигатель.

Сам блок очень компактный и его можно скрытно установить в неожиданных для угонщика местах.

В Pandect BT-100 используются новые влагозащищенные метки. В –целом, никто и не рассчитывал, что Вы будете опускать их в воду, однако данная защита позволяет в два раза увеличить срок службы батарейки внутри метки.

В этом иммобилайзере реализованы два активных режима защиты от разбойного угона Anti-Hi-Jack. Pandect BT-100 может быть подключена к концевикам дверей, при открытии дверей система опросит метку. Если Вам пришлось покинуть салон вместе с меткой, то через 30 секунд система заблокирует двигатель на безопасной скорости. Если система просто не обнаружит метку, то движение будет прекращено в течение минуты на безопасной скорости.

Pandect BT-100 имеет очень актуальную, для дорогих современных автомобилей, возможность отключать штатный радио канал. Мы подробно расскажем, какие преимущества это даёт.

В современных автомобилях очень часто используется, так называемый, бесключевой доступ. Ключ находится у вас в кармане, на ручке двери есть датчики. Просто положив руку на дверную ручку, штатная система защиты разблокирует двери. Таким же образом реализована и функция открытия багажника, нужно провести ногой под задним бампером, чтобы открылись замки, и задняя дверь поднялась. Есть и другие приятные мелочи – включение подсветки салона или подножек и т.п.

В-целом, очень и очень удобно, комфортно. Однако, данная функция работает таким образом, что злоумышленники могут ретранслировать сигнал Вашего ключа с помощью специального ретранслятора. Один злоумышленник будет находиться радом с Вами в торговом центре, в ресторане или просто установит антенну рядом с дверью Вашего дома (сумка с ключами будут лежать скорее всего в прихожей, когда Вы находитесь дома). Второй злоумышленник будет находиться с приемным блоком у автомобиля. Он сможет спокойно открыть двери, запустить двигатель, и уехать на расстояние порядка 1-2 км, а там уже не спеша деактивировать все дополнительные системы защиты. Если защиты нет, то он уедет ещё дальше.

Pandect BT-100 блокирует работу этого радиоканала, при этом, сохраняет все функции комфорта (правда, для этого потребуется дополнительное реле или родное BTR-101). Если метка при Вас, то радио канал будет разблокирован и Вы, как и раньше, сможете пользоваться всеми комфортными функциями бесключевого доступа. И наоборот, если метки нет, то бесключевой доступ будет заблокирован.

Ретранслировать BLuetooth метку практически невозможно, поэтому данная функция – это серьезная защита от угона.

Комплектация Pandect BT-100:

· Основной блок BT-100 – 1 шт.

· Bluetooth метки BT-760 black – 2 шт.

· ЗИП крепежа IS – 1 шт.

Наше мнение о системе защиты от угона иммобилайзере Pandect BT-100

Пожалуй, это одна из лучших и, что важно, комфортных систем защиты от угона.

Вместе с этим отметим, что система состоит из одного блока, который, при знании, можно деактивировать. Поэтому, мы рекомендуем усилить систему двумя способами (или ими обоими):

Нужно установить дополнительный скрытый радио модуль блокировки двигателя
Pandect BTR-101, данный модуль кардинально улучшит безопасность.
Угонщики начнут искать блокировку в подкапотном пространстве, поэтому капот нужно защитить замками, например, Defen Time V4 Doublelock и модулем их управления Pandora RHM-03BT

Комбинация этих двух дополнительных улучшений сделает вероятность угона практически невозможной.

P.S.

В рекламных буклетах к Pandect BT-100 предлагается управлять предпусковыми подогревателями с помощью Pandora RHM-03BT. Однако, на наш взгляд, из-за очень ограниченной дальности работы канала Bluetooth, это будет не очень удобно. Автомобиль должен располагаться прямо под окнами. Тем не менее, такая функция имеется, будем надеяться на дальнейшие программные улучшения этой, действительно уникальной платформы защитных систем.

Заказать Pandect BT-100

Удачи на дорогах и пусть Ваш автомобиль будет под надёжной защитой.

Автор статьи Яцук Александр.
Вы можете связаться со мной:
т. +7 495 789 49 12
e-mail: [email protected]

Получить бесплатную консультацию

Поделитесь, если статья была полезна

Твитнуть

Отправить

Искусственный интеллект — Pandect | by RAVI SHEKHAR TIWARI

В 21 веке революция в технологиях хранения данных снижает стоимость хранения данных, в результате чего количество генерируемых данных растет в геометрической прогрессии. По оценкам, к концу 21 числа у нас будет 44 зеттабайта данных. Каждое действие, которое мы выполняем, генерирует данные, а именно. нажатие кнопки на нашем телефоне, социальные сети и множество других действий.

Рис. 1. Экспоненциальный рост данных

Алгоритм, который мы используем, такой как наивный байесовский алгоритм, кластеризация KNN и т. д.уходит своими корнями в 1960-е годы, но из-за технологического барьера не смог реализовать этот алгоритм. Но в 21 веке произошло много инноваций — в результате аппаратное обеспечение было усовершенствовано.

Термин «искусственный интеллект» был изобретен Джоном Маккарти в 1956 году в Дартмуте. ИИ в основном управляется данными, для чего требуется определенный объем данных, чтобы обнаружить лежащую в основе закономерность и взаимосвязь путем обучения. Модели ML или DL тренируются на этих данных, помеченных, немаркированных или наблюдении с использованием вознаграждения, и пытаются предсказать или классифицировать.

Ниже приведены методы, которые используются в ML, а также DL, классифицированные на основе данных.

Рис. 2 Классификация алгоритмов на основе данных

Как мы видели на рис.2, алгоритмы делятся в соответствии с данными, которые мы подаем в модель.

Задания машинного обучения

Как следует из названия «под наблюдением», в этом случае обучение, а также тестирование модели выполняется через. помеченный пример и с ain для минимизации функции потерь.Мы все учились в школе, где учитель точно определял каждый алфавит, заставляя нас узнавать его особенности, пока мы не переставали узнавать алфавит самостоятельно.

Аналогичным образом, в алгоритме обучения с учителем обычно набор данных делится на три части: тестовый набор, обучающий набор и набор для оценки в соотношении 70:20:10 соответственно. Каждый набор данных помечен, т.е. каждая строка сопоставляется с соответствующей меткой, например, если мы обучаем модель для классификации кошек и собак, каждое изображение имеет свою метку, эти изображения отправляются в модели, где происходит прямое распространение, а затем предсказание делается этими моделями.Затем этот прогноз используется для расчета потерь (с использованием MSE, логарифмических потерь и других функций потерь), затем потери распространяются назад, а веса, а также смещенные корректируются путем дифференцирования функции потерь по отношению к смещению и весу. и с использованием скорости обучения веса корректируются до тех пор, пока не будет достигнут глобальный минимум. В следующем разделе мы подробно изучим эти термины на практике.

Тип контролируемого алгоритма: линейная регрессия, логистическая регрессия, дерево решений, нейронная сеть, SVM и т. д.

Рис. 3 Обучение с учителем — обзор

Как следует из названия, неконтролируемое означает, что модель извлекает базовый шаблон или информацию из набора данных и группирует их в кластеры. В сегодняшнюю эпоху, основанную на данных, скорость генерации данных экспоненциальна, и, читая этот пост, вы также сгенерировали бы ГБ данных. Таким образом, для такого количества данных маркировка очень утомительна, а также дорога — экономически своевременный процесс.

1. Основы искусственного интеллекта, машинного обучения и глубокого обучения для продакт-менеджеров
2.Неудачная сила глубокого обучения
3. Графическая нейронная сеть для обнаружения трехмерных объектов в облаке точек
4. Знайте самую большую заметную разницу между ИИ и машинным обучением

Здесь неконтролируемое обучение играет очень важную роль, т.е. они обнаруживают базовый шаблон и информацию из данных, чтобы аналогичные данные можно было сгруппировать вместе. В отличие от контролируемого обучения, учитель не предоставляется, что означает, что машина не будет обучаться. Поэтому машина ограничена в том, чтобы самостоятельно находить скрытую структуру в неразмеченных данных.Этот алгоритм не имеет функции потерь, которая помогает распространять ошибки обратно для настройки параметров.

Некоторыми неконтролируемыми алгоритмами являются Isomap, LLC, PCA, DBSCAN, K означает кластеризацию, K++ означает кластеризацию, Apriori и различные другие алгоритмы.

В последние годы из-за утомительного и дорогостоящего процесса — маркировки данных — появилась новая классификация алгоритмов — полууправляемое обучение. Обучение с учителем требует огромного количества помеченных данных и неконтролируемой работы по обучению с неразмеченными данными, которые неточны, а также требуют огромных вычислений.Чтобы устранить недостатки контролируемого и неконтролируемого обучения, появилось полуконтролируемое обучение.

Обучение с полуучителем — это сочетание обучения с учителем и без учителя. В этом типе обучения алгоритм обучается на комбинации размеченных и неразмеченных данных. Эта комбинация будет содержать очень небольшое количество помеченных данных и очень большое количество неразмеченных данных. Основная процедура заключается в том, что сначала программист группирует похожие данные, используя алгоритм обучения без учителя, а затем использует существующие размеченные данные для обозначения остальных неразмеченных данных.

Некоторыми полууправляемыми алгоритмами являются обучение на основе подобия, дистанционное обучение и т. д.

В этом алгоритме обучения базовая основа алгоритма такая же, т.е. используется глубокое обучение, но здесь набор данных не передается в сеть . Вместо этого алгоритм состоит из Агента, Среды, Вознаграждения, Статуса/наблюдения и Политики.

Агент воздействует на среду по принципу, определенному соответствующей политикой, в результате чего среда дает вознаграждение агенту, а статус среды изменяется.Этот процесс повторяется несколько раз, пока агент не сможет принять правильное и необходимое решение в отношении статуса или своего наблюдения за окружающей средой, чтобы увеличить количество вознаграждений.

Тип контролируемого алгоритма: процесс Маркова, Q-Learning, DQNN и различные другие алгоритмы.

Рис. 4 RL — Обзор Рис. 5 RL — пример балансировки полюсов

На начальных этапах мы столкнулись с несколькими проблемами окружающей среды, например, как запускать сценарии, где запускать и какие пакеты необходимо установить.Как обсуждалось в блоге, как настроить среду с ноутбуком Jupyter.

Jovian.ml — это платформа, которая позволяет нам делиться нашим блокнотом. Блокнот Jovian ipython совместим с Google Colab, Kaggle и Binder. Binder — это сервер, на котором мы можем запускать обычные скрипты Python, то есть без jupyter, тогда как Kaggle и Colab — это среды, которые предоставляют нам бесплатный графический процессор. Мы можем использовать Jovian.ml, создав учетную запись и получив доступ к его API. Для базового руководства перейдите по этой ссылке и jovian.мл документов.

Как мы говорим « Автомобиль бесполезен, если у него нет хорошего двигателя », так и ученик бесполезен без надлежащего руководства и мотивации. Я хотел бы поблагодарить моего Гуру, а также моего кумира « доктора П. Супраджа », который вел меня на протяжении всего путешествия от всего сердца. Как Гуру, она освещала для меня наилучший доступный путь, мотивировала меня всякий раз, когда я сталкивался с неудачей или препятствием — без ее поддержки и мотивации это было для меня невыполнимой задачей.

AI : Искусственный интеллект
ML : Машинное обучение
DL : Глубокое обучение
Модель : Алгоритм, который мы используем в глубоком обучении или машинном обучении, такой как линейная регрессия, CNN, модели и обучающие данные помещаются в эту модель для прогнозирования или классификации.

Если у вас есть какие-либо вопросы, не стесняйтесь обращаться ко мне по любому из следующих вариантов:
Веб-сайт: www.rstiwari.com
Форма Google: https://forms.gle/mhDYQKQJKtAKP78V7

Jupyter Notebook : : https://jovian.ml/tiwari12-rst/installationguide

Генерация данных: https://www.weforum.org
Окружающая среда Настройка : https://medium.com/@tiwari11.rst
Jovian : https://jovian.ml/docs/user-guide/install.html
Jovian Notebook : https://jovian.ml/tiwari12-rst/installationguide
Youtube: https://www.youtube.com/channel/UCFG5x-VHtutn3zQzWBkXyFQ

Сигнализация и противоугонные системы pandect. Установка автосигнализации Pandect

Быстрый заказ

Для заказа PANDECT заполните следующие данные:

Микросистема безопасности и защиты от краж Pandect X-3000

Охранно-противоугонная микросистема с миниатюрным базовым блоком, встроенными интерфейсами GSM, 2.4Ghz, LIN, 2xCAN, безключевой обход штатных иммобилайзеров, автоматический и дистанционный запуск двигателя.

PANDECT X 3000 ОПИСАНИЕ

В Pandect X-3000 используется сложный алгоритм автоматического обнаружения неисправностей, который надежно распознает большое количество опасных аварий. Распознав аварию, система наберет все введенные для этого номера телефонов и сообщит координаты места аварии с помощью специального смс-сообщения. Одним из ярких отличий Pandect X-3000 является его работа в упрощенном режиме с профи.Интернет-сервис p-on.ru и мобильное приложение Pandect Info для Android.

Pandect X-3000 оснащен новейшим экономичным и мощным радиотрактом 2,4 ГГц, сочетающим в себе легендарную надежность законодателей моды на рынке — иммобилайзеров Pandect и аппаратную реализацию на комплексных решениях, гарантирующих высочайшую экономичность и надежность реальной многоканальной связи. Точно такой же протокол используется в старшей модели серии Pandora 5000 PRO, Pandora 3970 PRO, что означает совместимость со всей сетевой радиоканальной периферией линейки — NAV-035, RHM-6, IS-850 (IS-855) .

ФУНКЦИОНАЛЬНЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ PANDECT X-3000

Позиционирование LBS

Определение координат по базовым станциям сотовой сети. Позволяет получать географические координаты автомобиля от базовых станций сотовой сети и определять местонахождение автомобиля на открытом воздухе, в гаражах, подземных стоянках и т. д.

Встроенный LIN-интерфейс

Поддержка работы с цифровыми LIN-шинами автомобилей. Единственно возможная корректная реализация работы со многими популярными автомобилями (Lada Kalina2, Lada Granta, Lada Priora New и другие).

Правильное управление и контроль подогревателей Webasto Thermotop Evo и Eberspaecher Hydronic/Hydronic 2 по цифровой шине LIN.

Многофункциональный радиоинтерфейс 2,4 ГГц

На базе этого интерфейса реализованы функции иммобилайзера с беспроводными метками и управление беспроводным радиоуправляемым реле блокировки, повышающие противоугонную и противовзломную устойчивость вашего автомобиля. Управление Поддерживаемые дополнительные устройства 2,4 ГГц.

Мультисистемный интерфейс 2xCAN

Позволяет органично повысить противоугонный потенциал современного автомобиля, сделать автосигнализацию частью стандартного электрооборудования.Позволяет органично повысить противоугонный потенциал современного автомобиля, сделать автосигнализацию частью штатного электрооборудования. Система поддерживает одновременную работу с двумя цифровыми шинами, поддерживается работа с LIN, K-line, K-Bus, P-Bus, W-Bus. Мультисистемный высокоскоростной CAN-интерфейс позволяет монтировать систему на любые современные автомобили, оснащенные цифровыми шинами (до 1 Мбит/с).

Наличие противоугонной этикетки

В качестве идентификатора владельца используется противоугонная метка — только при ее наличии возможно отключить блокировку двигателя.Дизайн и миниатюрность брелока обеспечивают его удобное, скрытое ношение даже в легкой одежде.

Совместим с Pandora Alarm Studio

Поддержка работы с программным продуктом Pandora Alarm Studio позволяет сделать процесс установки и настройки системы максимально быстрым и качественным. Доступна возможность быстрой настройки системы без подключения к персональному компьютеру.

Встроенный интерфейс GSM

Расширяет зону контроля системы и оповещения о тревожных и сервисных событиях, происходящих с автомобилем, в зоне действия сотовых сетей.Обеспечивает постоянную надежную связь между автомобилем и интернет-сервисом, позволяя гибко настроить работу системы в роуминге и районах со слабым покрытием сети GSM. Улучшает эргономику работы системы. Автомобиль всегда на связи с вами, всегда онлайн в интернет-сервисе.

Интеллектуальный автоматический запуск двигателя

Позволяет дистанционно и автоматически запускать двигатель, при этом надежно контролируя основные параметры двигателя и состояние автомобиля.самая гибкая и эффективная система автозапуска двигателя.

Возможные условия срабатывания:

периодический;
в данный момент времени;
по напряжению;
по температуре;
по команде с брелока;
по команде с телефона.

Функция турботаймера и поддержки зажигания позволяет корректно работать с двигателями с турбонаддувом и оставлять машину на вооружении с работающим двигателем без ключа в замке зажигания.Гибкая система автоматического запуска будет держать ваш автомобиль в тепле.

Интеллектуальная система постоянно следит за состоянием двигателя.

Мобильное приложение

Мобильное приложение для операционной системы Android (Pandora Online) — основные функции управления системой безопасности (управление режимом охраны, работой двигателя, предпусковым подогревателем и подогревом двигателя), доступ к истории событий; отображение бортового напряжения, температуры двигателя и салона, остатка топлива.

Наличие двухстороннего брелока

Двусторонний брелок является основным средством контроля и наблюдения за состоянием системы. Брелок оповещает владельца автомобиля о состоянии охраны (открыт/закрыт), наличии связи с автомобилем и подскажет, какой датчик сработал.

Также двухсторонний брелок поможет отрегулировать чувствительность тревожных датчиков и сохранит историю тревожных событий. позволит владельцу узнать о работе охраны автомобиля не только по звуку сирены, но и с помощью сообщения на ЖК-дисплее брелока.

При поддержке службы «Пандора-СПУТНИК»

Управление подогревателем

Максимальная гибкость сложных алгоритмов управления штатными и дополнительными подогревателями. Если в вашем автомобиле есть штатный или дополнительный предпусковой подогреватель, подогреватель двигателя, управляйте им дистанционно с мобильного приложения, интернет-сервиса или мобильного телефона. Воспользуйтесь новейшим и эффективным способом прогрева автомобиля перед поездкой – предпусковым подогревателем двигателя.

ОБОРУДОВАНИЕ PANDECT X-3000

Основной блок X2010 – 1 шт.
Брелок LCD DXL705 черный – 1 шт.
Брелок ИС-850 черный – 1 шт.
Крепеж ЗИП Х1000 – 1 шт.
Основной кабель X2000 – 1 шт.
Кабель питания X2000 – 1 шт.
Реле TRV4-L-12V-H-F – 1 шт.
Микрофон MIC-33 – 1 шт.
Кнопка BS2 — 1 шт.
Релейный модуль РМД-8 – 1 шт.
Печатная продукция.
Пакет.

Настоящим выражаю свое согласие ООО «Автоапгрейд» (ОГРН 5117746042090, ИНН 7725743662) при оформлении Заказа товара/услуги на сайте www.сайт в целях заключения и исполнения договора купли-продажи, обрабатывать — собирать, записывать, систематизировать, накапливать, хранить, уточнять (обновлять, изменять), извлекать, использовать, передавать (в том числе с поручением обработки другим лицам), обезличивать, блокировать, удалить, уничтожить — мои персональные данные: фамилия, имя, домашний и мобильный телефоны, адрес электронной почты.

Также разрешаю ООО «Автоапгрейд» направлять мне информационные сообщения о продуктах и услугах ООО «Автоапгрейд», а также о партнерах.

Согласие может быть отозвано мной в любое время путем направления письменного уведомления в адрес ООО «Автоупгрейд» по адресу: 115191, г. Москва, ул. Большая Тульская, 10.

Конфиденциальность личной информации

1. Предоставление информации Клиентом:

1.1. При оформлении заказа товаров/услуг на сайте www.сайт (далее — Сайт) Клиент предоставляет следующую информацию:

Фамилия, Имя, Отчество получателя Заказа товаров/услуг;

Адрес электронной почты;

Контактный телефон;

Адрес доставки Заказа (по желанию Клиента).

1.2. Предоставляя свои персональные данные, Клиент дает согласие на их обработку (вплоть до отзыва Клиентом своего согласия на обработку своих персональных данных) ООО «Автоапгрейд» (далее — «Продавец»), в целях исполнения обязательств Продавца и/или его партнеров перед Клиентом, продажи товаров и оказания услуг, предоставления справочной информации, а также для продвижения товаров, работ и услуг, а также дает согласие на получение информационных сообщений.При обработке персональных данных Клиента Продавец руководствуется Федеральным законом «О персональных данных» и локальными нормативными актами.

1.2.1. В случае изъятия Клиентом желания уничтожить свои персональные данные в случае, если персональные данные являются неполными, устаревшими, недостоверными, либо в случае изъятия Клиентом своего согласия на обработку персональных данных либо устранения неправомерных действий ООО «Автоапгрейд» в отношении его персональных данных, то он должен направить официальный запрос Продавцу по адресу: 115191, г. Москва, ул.Большая Тульская, 10.

1.3. Использование информации, предоставленной Клиентом и полученной Продавцом.

1.3.1 Продавец использует данные, предоставленные Клиентом, для следующих целей:

обработка Распоряжений Клиента и выполнение своих обязательств перед Клиентом;

на осуществление деятельности по продвижению товаров и услуг;

оценка и анализ Сайта;

определение победителя в акциях, проводимых Продавцом;

анализ покупательских характеристик клиента и предоставление персональных рекомендаций;

информирование клиента об акциях, скидках и специальных предложениях по электронной почте и SMS.

1.3.2. Продавец вправе направлять Клиенту информационные сообщения. Информационные сообщения направляются на адрес электронной почты, указанный при оформлении Заказа на Сайте, а также посредством СМС-сообщений и/или push-уведомлений и через Службу поддержки клиентов на номер телефона, указанный при оформлении Заказа, о статусе Заказа, товара в корзине покупателя.

2. Предоставление и передача информации, полученной Продавцом:

2.1. Продавец обязуется не передавать полученную от Клиента информацию третьим лицам. Не считается нарушением предоставление Продавцом информации агентам и третьим лицам, действующим на основании договора с Продавцом, в целях исполнения обязательств перед Клиентом и только в рамках договоров. Не считается нарушением настоящего пункта передача Продавцом данных о Клиенте третьим лицам в обезличенной форме в целях оценки и анализа работы Сайта, анализа покупательских характеристик Клиента и предоставления персональных рекомендаций.

2.2. Не считается нарушением обязательств по передаче информации в соответствии с разумными и применимыми требованиями законодательства Российской Федерации.

2.3. Продавец получает информацию об ip-адресе посетителя Сайта www. autobam.ru и информацию о том, по ссылке с какого сайта пришел посетитель. Эта информация не используется для идентификации посетителя.

2.4. Продавец не несет ответственности за информацию, предоставленную Клиентом на Сайте в общедоступной форме.

2.5. Продавец при обработке персональных данных принимает необходимые и достаточные организационные и технические меры для защиты персональных данных от неправомерного доступа к ним, а также от иных неправомерных действий в отношении персональных данных.

Сигнализации

Pandect от производителя Pandora Alarm вместе с брендом Pandora поставляются на рынок автомобильной цифровой техники уже более 5 лет. Компания предлагает новейшие технологии, реализованные в рамках широкого функционала с понятным и удобным интерфейсом.Охранные системы Pandect способны обезопасить автомобиль от угона и взлома, а также предлагают массу дополнительных возможностей для управления и настройки.

Сигнализация марки

Pandect имеет преимущества перед аналогичными системами других производителей. Отличаются простотой монтажа, миниатюрными размерами основного блока питания, что особенно удобно в процессе подключения. Управление возможно как с обычного брелока, так и со смартфона по сигналу сети GSM.Бесконтактная метка, которая идет в комплекте с сигнализацией, блокирует двигатель, даже если в машину проникнет злоумышленник. Эта технология не позволит угонщикам завести двигатель автомобиля и уехать на нем.

Функция автоматического запуска двигателя необходима в условиях российской зимы. В этом случае можно настроить периодический пуск через заданные промежутки времени, чтобы двигатель постоянно находился в прогретом состоянии, или задать температурный порог для запуска пуска.

Специализированные серии Pandect Moto оснащены не только датчиками удара, но и датчиками наклона на случай попытки откатить транспортное средство или, например, эвакуировать его.Брелоки для таких сигнализаций выполнены в водонепроницаемом корпусе. Входящий в комплект спутниковый ресивер позволит с максимальной точностью определить местонахождение мотоцикла.

Каждый автовладелец с любовью и трепетом относится к своему транспортному средству, особенно если оно было приобретено недавно. Новый автомобиль – не только гордость владельца, но и лакомый кусок для угонщиков. Поэтому необходимо своевременно предусмотреть все меры современной защиты. Конечно, это будет стоить немалых денег, но результат оправдает все ожидания.Производство противоугонных устройств совершенствуется с каждым годом, однако в криминальном мире они не стоят на одном месте. Они постоянно изобретают разные способы, чтобы беспрепятственно завладеть транспортным средством.

В настоящее время для полной защиты автомобиля от угона рекомендуется установка целого комплекса устройств: сигнализация, иммобилайзер, механическая защита. Конечно, они не гарантируют 100% результата, но в большинстве случаев останавливают злоумышленников.

В этой статье мы рассмотрим современное защитное устройство – иммобилайзер Pandect IS-470, цена которого составляет около 6 тысяч рублей.Мы предоставим информацию о его принципе работы, оборудовании, преимуществах и многом другом.

Назначение иммобилайзера

Чтобы понять, в чем смысл этого устройства, надо понять его назначение. Установка иммобилайзера позволяет заблокировать двигатель, что не дает автомобилю двигаться своим ходом. Такие устройства защищают не только от скрытого проникновения, но и от захвата автомобиля. Иммобилайзер блокирует и разрывает все основные цепи, а это, в свою очередь, приводит к полной остановке автомобиля.Стоит отметить, что снова завести машину, используя метку-брелок, может только владелец.

Торговая марка Pandect: Представляем IS-470

Иммобилайзер Pandect IS-470 в настоящее время считается самым высокотехнологичным устройством. Это силовое реле (20 А) небольших размеров, которое управляется высокочастотными сигналами (частота 2,4 ГГц). Устройство оснащено высокоскоростной передачей (2 Мбит/с) с низким энергопотреблением. Производители, используя самые последние разработки в области микроэлектроники, сделали практически невозможное: при малых размерах такой иммобилайзер имеет надежный диалоговый радиоканал, сверхвысокую защиту от перехвата кодированного сигнала.Самое главное, он полностью совместим со штатной проводкой всех современных автомобилей.

Принцип действия

Управление иммобилайзером Pandect IS-470 доступно только владельцу автомобиля. Активация и деактивация осуществляется с помощью специального цифрового ключа (брелока), представляющего собой электронную схему с записанным специальным кодом. Он достаточно велик, чтобы злоумышленники практически не могли его подобрать. Схема заключена в специальный футляр.Для запуска автомобиля отметка должна находиться в радиусе не более 5 метров. При его отсутствии противоугонное устройство позволит сделать несколько попыток запуска двигателя. Однако при начале движения блок заблокируется, как и дополнительные элементы, на которые запрограммирован иммобилайзер Pandect IS-470. Руководство по эксплуатации, прилагаемое к прибору, содержит подробную информацию о правильном использовании этого устройства и его установке.

Примечательно, что даже при отключенном иммобилайзере все системы автомобиля остаются заблокированными и злоумышленник не сможет продолжить движение.Установка приборов марки Pandect позволяет обеспечить дополнительную защиту в комплекте со штатной сигнализацией. Ведь в них есть функция автоматического запуска через заданный интервал времени от 10 до 60 секунд. Если в этот период метка не будет использована, работа автомобиля будет полностью заблокирована.

Оборудование

Иммобилайзер Pandect IS-470 состоит из трех основных компонентов: блока управления, блокирующего модуля и брелков. Также в комплекте есть бипер, батарейки, чехол, контакт заземления, пластиковые стяжки и инструкция по эксплуатации (инструкция).

Блок управления является «сердцем» этого устройства. Именно на него поступают сигналы о необходимости активации противоугонной системы, осуществляются все регулирующие и управляющие функции. Он содержит микропроцессорное устройство, которое проверяет ключ, а затем выдает соответствующие разрешающие сигналы.
Модуль блокировки является исполнительным элементом системы. Именно он при подаче соответствующего сигнала размыкает и замыкает цепи.
Брелок-брелок — бесконтактный ключ, работающий от двух батареек.Как правило, вместе с устройством продается специальный чехол, предназначенный для скрытого ношения.

Отличие иммобилайзера Pandect от штатных устройств

Установка иммобилайзера может не потребоваться в большинстве современных автомобилей, так как производители уже предусмотрели этот вопрос и укомплектовали машину штатным устройством. Однако принцип их работы несколько отличается от модели Pandect IS-470. Отзывы большинства драйверов позволяют сделать следующий вывод: штатную систему гораздо легче взломать злоумышленникам.В них иммобилизация осуществляется без использования реле. Устройство взаимосвязано с системой впрыска двигателя. Если нет разрешающего сигнала, контроллер не разрешает запуск двигателя. Проще говоря, блокировка осуществляется не физически, а с помощью программной системы управления двигателем.

Противоугонные устройства нового поколения

Иммобилайзеры контактные и бесконтактные. Местонахождение первых заранее известно опытному злоумышленнику, поэтому такие системы больше практически не используются.

На сегодняшний день популярен иммобилайзер Pandect IS-470, так как работает по бесконтактному принципу. Такой противоугонный агент сложнее определить злоумышленнику. Более того, широкодиапазонный бесконтактный иммобилайзер позволяет водителю вообще «не светить» ключом.

Установка иммобилайзера обеспечит защиту вашего автомобиля от угона. А во избежание неприятных ситуаций следует придерживаться следующих рекомендаций:

1) Установка иммобилайзера Pandect IS-470 должна производиться только в специальных центрах, в идеале у официальных дилеров.

2) Перед использованием обязательно прочтите инструкцию.

3) Для достижения наибольшей дальности распознавания иммобилайзер должен быть направлен параллельно антенне считывателя, а карта — перпендикулярно.

4) Во избежание потери метки необходимо иметь активный запасной ключ, который лучше хранить отдельно.

5) Брелок от этого устройства в общем брелке лучше не носить.

Не забывайте, что установка иммобилайзера Pandect IS-470 не отменяет сигнализацию.Лучше всего, если наличие такого устройства в машине будет неизвестно окружающим. Кроме того, иммобилайзер не способен предотвратить проникновение злоумышленников в салон автомобиля.

Проверить, разрешен ли PANDECT в Scrabble

Да, PANDECT есть в словаре Scrabble и стоит 12 очков.

Словари Эрудита

Словарь	Имя	Регион	Действительный
Offcl.Эрудит пл. Дикт. и внекл. Эрудит слова	ПОДУШКИ	Международный / Великобритания / Австралия	ДА
Список слов NASPA 2020	СЗЛ2020	США/Канада/Таиланд	ДА
Список слов NASPA 2018	СЗЛ2018	США/Канада/Таиланд	ДА
Турнирный список слов 2016	TWL16	США/Канада/Таиланд	ДА
Турнирный список слов 2014	TWL14	США/Канада/Таиланд	ДА
Турнирный список слов 2006	ТВЛ06	США/Канада/Таиланд	ДА
Турнирный список слов 1998	ТВЛ98	США/Канада/Таиланд	ДА
Коллинз Эрудит Слова 2019	CSW19	Международный / Великобритания / Австралия	ДА
Коллинз Эрудит Слова 2015	CSW15	Международный / Великобритания / Австралия	ДА
Коллинз Эрудит Слова 2012	CSW12	Международный / Великобритания / Австралия	ДА
Коллинз Эрудит Слова 2007	CSW07	Международный / Великобритания / Австралия	ДА
Offcl.Словарь игроков в скрэббл	ОСПД4	США/Канада/Таиланд	ДА
Австралийские начальные школы	СОВ1	Австралия	ДА
Австралийские начальные школы	СОВ2	Австралия	ДА
Слова с друзьями 2000	ВКЛЮЧИТЬ2K	Весь мир	ДА
Words With Friends 1997 (на пенсии)	ВКЛЮЧИТЬ1	Весь мир	ДА
Высокая печать	Высокая печать	Весь мир	ДА
Еще один список слов	ЯВЛ	Весь мир	ДА

Очки Эрудита

Значение PANDECT

Существительное
пандект — Трактат или аналогичный труд, исчерпывающий по определенной теме.
пандект — Полная коллекция кодексов или законов.

Частота слов

ПАНДЕКТ есть…

Очень редко

Редкий

Обычный

Очень часто

Добавить одну букву

Начиная с

Таблица очков Scrabble

Обзор того, сколько очков принесет вам каждая буква в настольной игре Scrabble.От одного балла за самые распространенные буквы до 10 баллов за редкие. Не забывайте играть буквами, которые дают вам наибольшее количество очков!

Оценка	Письмо
1 шт.	Е А я О Н р Т л С U
2 шт.	Д грамм
3 шт.	Б С М п
4 шт.	Ф ЧАС В Вт Д
5 шт.	К
8 шт.	Дж Икс
10 шт.	Вопрос Z

Случайное слово с рекордом

31р.ГИДРОЛИЗАТЫ

Обновить

Последние поиски

Ваши последние поиски

См. также

Обратная связь

Искусственный интеллектPandect — 365 Data Science

Искусственный интеллект — Пандект

В 21 веке революция в технологиях хранения данных снижает стоимость хранения данных, в результате чего объем генерируемых данных растет в геометрической прогрессии.По оценкам, к концу 21 числа у нас будет 44 зеттабайта данных. Каждое действие, которое мы выполняем, генерирует данные, а именно. нажатие кнопки на нашем телефоне, социальные сети и множество других действий.

Рис. 1. Экспоненциальный рост данных

Алгоритм, который мы используем, такой как наивный байесовский алгоритм, кластеризация KNN и т. д., уходит корнями в 1960-е годы, но из-за технологического барьера мы не смогли реализовать этот алгоритм. Но в 21 веке произошло много инноваций — аппаратное обеспечение было усовершенствовано.

Термин «искусственный интеллект» был придуман Джоном Маккарти в 1956 году в Дартмуте. ИИ в основном управляется данными, для чего требуется определенный объем данных, чтобы обнаружить лежащую в основе закономерность и взаимосвязь путем обучения. Модели ML или DL тренируются на этих данных, помеченных, немаркированных или наблюдении с использованием вознаграждения, и пытаются предсказать или классифицировать.

Ниже приведены методы, которые используются в ML, а также в DL, классифицированные на основе данных.

Рис. 2 Классификация алгоритмов на основе данных

Как мы видели на рис.2, что алгоритмы делятся в соответствии с данными, которые мы подаем в модель.

Вакансии в области машинного обучения

1. Обучение под наблюдением:

Как следует из названия «под наблюдением», в этом случае обучение, а также тестирование модели выполняется через. помеченный пример и с ain для минимизации функции потерь. Мы все учились в школе, где учитель точно определял каждый алфавит, заставляя нас узнавать его особенности, пока мы не переставали узнавать алфавит самостоятельно.

Аналогичным образом, в алгоритме обучения с учителем обычно набор данных делится на три части: тестовый набор, обучающий набор и набор для оценки в соотношении 70:20:10 соответственно. Каждый набор данных помечен, т.е. каждая строка сопоставляется с соответствующей меткой, например, если мы обучаем модель для классификации кошек и собак, каждое изображение имеет свою метку, эти изображения отправляются в модели, где происходит прямое распространение, а затем предсказание делается этими моделями. Затем этот прогноз используется для расчета потерь (с использованием MSE, логарифмических потерь и других функций потерь), затем потери распространяются назад, а веса, а также смещенные корректируются путем дифференцирования функции потерь по отношению к смещению и весу. и с использованием скорости обучения веса корректируются до тех пор, пока не будет достигнут глобальный минимум.В следующем разделе мы подробно изучим эти термины на практике.

Рис. 3 Обучение с учителем — Обзор

2. Обучение без учителя

Как следует из названия, неконтролируемый означает, что модель извлекает базовый шаблон или информацию из набора данных и группирует их в кластеры. В сегодняшнюю эпоху, основанную на данных, скорость генерации данных экспоненциальна, и, читая этот пост, вы также сгенерировали бы ГБ данных.Таким образом, для такого количества данных маркировка очень утомительна, а также дорога — экономически своевременный процесс.

3. Обучение под наблюдением

В последние годы из-за утомительного и дорогостоящего процесса - маркировки данных появилась новая классификация алгоритмов, т. е. полууправляемое обучение. Обучение с учителем требует огромного количества помеченных данных и неконтролируемой работы по обучению с неразмеченными данными, которые неточны, а также требуют огромных вычислений. Чтобы устранить недостатки контролируемого и неконтролируемого обучения, появилось полуконтролируемое обучение.

Полууправляемое обучение представляет собой сочетание контролируемого и неконтролируемого обучения.В этом типе обучения алгоритм обучается на комбинации размеченных и неразмеченных данных. Эта комбинация будет содержать очень небольшое количество помеченных данных и очень большое количество неразмеченных данных. Основная процедура заключается в том, что сначала программист группирует похожие данные, используя алгоритм обучения без учителя, а затем использует существующие размеченные данные для обозначения остальных неразмеченных данных.

Некоторые из полуконтролируемых алгоритмов — это обучение по сходству, дистанционное обучение и т. д.

4. Усиленное обучение:

В этом алгоритме обучения базовая основа алгоритма такая же, т.е. используется глубокое обучение, но здесь в сеть не передается набор данных. Вместо этого алгоритм состоит из Агента, Среды, Вознаграждения, Статуса/наблюдения и Политики.

Агент воздействует на среду по принципу, определенному соответствующей политикой, в результате чего среда дает вознаграждение агенту, а статус среды изменяется. Этот процесс повторяется несколько раз, пока агент не сможет принять правильное и необходимое решение в отношении статуса или своего наблюдения за окружающей средой, чтобы увеличить количество вознаграждений.

Тип контролируемого алгоритма — марковский процесс, Q-Learning, DQNN и различные другие алгоритмы.

Рис. 4 RL — Обзор Рис. 5 RL — пример балансировки вехи

Jovian.ml

На начальных этапах мы столкнулись с несколькими проблемами окружающей среды, например, как запускать сценарии, где запускать и какие пакеты необходимо устанавливать. Как обсуждалось в блоге, как настроить среду с ноутбуком Jupyter.

Jovian.ml — это платформа, которая позволяет нам делиться нашей записной книжкой.Блокнот Jovian ipython совместим с Google Colab, Kaggle и Binder. Binder — это сервер, на котором мы можем запускать обычные скрипты Python, то есть без jupyter, тогда как Kaggle и Colab — это среды, которые предоставляют нам бесплатный графический процессор. Мы можем использовать Jovian.ml, создав учетную запись и получив доступ к его API. Для базового руководства следуйте этой ссылке и документам jovian.ml.

Особая благодарность:

Как мы говорим « Автомобиль бесполезен, если у него нет хорошего двигателя », так и ученик бесполезен без надлежащего руководства и мотивации.Я хотел бы поблагодарить моего Гуру, а также моего кумира « доктора П. Супраджа », который вел меня на протяжении всего путешествия от всего сердца. Как Гуру, она освещала для меня наилучший доступный путь, мотивировала меня всякий раз, когда я сталкивался с неудачами или препятствиями — без ее поддержки и мотивации это было для меня невыполнимой задачей.

Сокращения:

AI : Искусственный интеллект
ML : Машинное обучение
DL : Глубокое обучение обучающие данные помещаются в эту модель для прогнозирования или классификации.

Связаться со мной:

Если у вас есть какие-либо вопросы, не стесняйтесь обращаться ко мне по любому из следующих вариантов:

Веб-сайт: www.rstiwari.com

Форма Google: https://forms.gle/mhDYQKQJKtAKP78V7

Блокнот для справки:

Jupyter Notebook : https://jovian.ml/tiwari12-rst/installationguide

Каталожные номера:

Генерация данных: https://www.weforum.org

Настройка среды : https://medium.com/@tiwari11.rst

Юпитер : https://jovian.ml/docs/user-guide/install.html

Jovian Notebook : https://jovian.ml/tiwari12-rst/installationguide

Youtube: https://www.youtube.com/channel/UCFG5x-VHtutn3zQzWBkXyFQ

Не забудьте дать нам свой ? !

Искусственный интеллект — Pandect изначально был опубликован в журнале Becoming Human: Artificial Intelligence Magazine на Medium, где люди продолжают общение, выделяя и отвечая на эту историю.

Через https://becominghuman.ai/artificial-intelligence-pandect-e92a090f3ae9?source=rss—-5e5bef33608a—4

The NLP Pandect — Open Source Agenda

Этот пандект (πανδέκτης в переводе с древнегреческого означает энциклопедия) был создан, чтобы помочь вам найти почти все, что связано с обработкой естественного языка и доступно в Интернете.

Сборников и удивительных списков по теме НЛП:

Конференции по НЛП, обзоры статей и сборники статей:

Статьи и обзоры статей

Конференции

Прогресс НЛП и задачи НЛП:

наборов данных НЛП:

Вложений слов и предложений:

Блокноты, скрипты и репозитории

Неанглоязычные ресурсы и сборники

Предварительно обученные модели НЛП

История НЛП

Общий

Итоги 2020 года

Подкасты только для НЛП

Многие эпизоды НЛП

Некоторые эпизоды НЛП

Общий NLU

GLUE — тест общей оценки понимания языка (GLUE)
SuperGLUE — эталонный тест, стилизованный под GLUE, с новым набором более сложных задач на понимание языка
decaNLP — Десятиборье на естественном языке (decaNLP) для изучения общих моделей НЛП
RACE — набор данных о понимании прочитанного, собранный на экзаменах по английскому языку
dialoglue — DialoGLUE: эталон понимания естественного языка для диалога, ориентированного на задачу
DynaBench — Dynabench представляет собой исследовательскую платформу для динамического сбора данных и сравнительного анализа

Обобщение

WikiAsp — WikiAsp: набор данных
WikiLingua — многоязычный набор данных абстрактного обобщения

Вопрос Ответ

SQuAD — Стэнфордский набор данных для ответов на вопросы (SQuAD)
XQuad — XQuAD (набор данных для ответов на межъязыковые вопросы) для ответов на межъязыковые вопросы
GrailQA — сильно обобщаемый ответ на вопрос (GrailQA)
CSQA — Ответы на сложные последовательные вопросы

Многоязычные и неанглоязычные тесты

XTREME — многоязычный многозадачный тест
GLUECoS — тест для NLP с кодовым переключением
IndoNLU Benchmark — набор ресурсов для обучения, оценки и анализа НЛП для Bahasa Indonesia
IndicGLUE — тест понимания естественного языка для индийских языков
LinCE — эталон оценки лингвистического переключения кода
Русский SuperGlue — Русский SuperGlue Benchmark

Биология, право и другие области науки

BLURB — биомедицинский тест понимания языка и рассуждений 90 191
BLUE – эталон оценки понимания биомедицинского языка
LexGLUE — эталонный набор данных для понимания юридического языка на английском языке

Эффективность трансформатора

Обработка речи

SUPERB — Обработка речи Universal PERformance Benchmark

Прочее

Общий

Вложения

Хранилища

Блоги

Межъязыковые вложения слов и предложений

vecmap — VecMap (многоязычное сопоставление встраивания слов) [GitHub, 573 звезды]
предложения-трансформеры — Многоязычное вложение предложений и изображений с помощью BERT [GitHub, 7021 звезда]

Парное кодирование байтов

bpemb — предварительно обученные вложения подслов на 275 языках, основанные на байт-парном кодировании (BPE) [GitHub, 1031 звезда]
subword-nmt — неконтролируемая сегментация слов для нейронного машинного перевода и генерации текста [GitHub, 1840 звезд]
python-bpe — кодирование пар байтов для Python [GitHub, 163 звезды]

Архитектуры на основе трансформаторов

Общий

Семья трансформеров Лилиан Венг [блог, 2020]
Идти в ногу с BERT: обзор основных тестов НЛП Мануэля Тонно [Блог, 2020]
Игра в лотерею с наградами и несколькими языками — об эффекте случайной инициализации [ICLR 2020 Paper]
Внимание? Внимание! Лилиан Венг [Блог, 2018]
трансформатор… «объяснил»? [Блог, 2019]
Внимание — это все, что вам нужно; Модели нейронных сетей внимания Лукаша Кайзера [Обсуждение, 2017]
Понимание и применение самовнимания для НЛП [Обсуждение, 2018]
Поваренная книга НЛП: современные рецепты архитектур глубокого обучения на основе преобразователей [документ, апрель 2021 г.]
Предварительно обученные модели: прошлое, настоящее и будущее [документ, июнь 2021 г.]
Обзор трансформаторов [Документ, июнь 2021 г.]

Трансформатор

Аннотированный преобразователь Гарвардского НЛП [блог, 2018]
Иллюстрированный трансформер Джея Аламмара [блог, 2018]
Иллюстрированное руководство по трансформерам Хун Цзин [Блог, 2020]
Последовательный преобразователь с адаптивным объемом внимания от Facebook.Блог [Блог, 2019]
Эволюция представлений в Трансформере Лены Войты [Блог, 2019]
Реформатор: эффективный трансформатор [Блог, 2020]
Longformer — Преобразователь длинных документов Виктора Карлссона [Блог, 2020]
ТРАНСФОРМАТОРЫ С НУЛЯ [Блог, 2019]
Универсальные трансформеры Мостафы Дехгани [Блог, 2019]
Трансформеры в обработке естественного языка — краткий обзор Джорджа Хо [блог, май 2020 г.]
Lite Transformer — Lite Transformer с вниманием дальнего и ближнего действия [GitHub, 506 звезд]
Трансформеры с нуля [Блог, октябрь 2021 г.]

БЕРТ

Наглядное руководство по первому использованию BERT от Джея Аламмара [блог, 2019]
Темные секреты BERT Анны Роджерс [блог, 2020]
Понимание поиска лучше, чем когда-либо прежде [Блог, 2019]
Демистификация BERT: исчерпывающее руководство по новаторской структуре НЛП [блог, 2019]
SemBERT — семантический BERT для понимания языка [GitHub, 251 звезда]
BERTweet — BERTweet: предварительно обученная языковая модель для англоязычных твитов [GitHub, 412 звезд]
Оптимальное извлечение субархитектуры для BERT [GitHub, 443 звезды]
CharacterBERT: согласование ELMo и BERT [GitHub, 132 звезды]
Когда BERT играет в лотерею, выигрывают все билеты [блог, декабрь 2020 г.]
BERT-related Papers список статей, связанных с BERT [GitHub, 1784 звезды]

Другие варианты трансформатора

Т5

Большая птица

Реформер / Линформер / Лонгформер / Перформеры

Reformer: The Efficient Transformer — [документ, февраль 2020 г.] [видео, октябрь 2020 г.]
Longformer: The Long-Document Transformer — [Документ, апрель 2020 г.] [Видео, апрель 2020 г.]
Linformer: Самостоятельное внимание с линейной сложностью — [Документ, июнь 2020 г.] [Видео, июнь 2020 г.]
Переосмысление внимания с помощью исполнителей – [документ, сентябрь 2020 г.] [видео, сентябрь 2020 г.]
Performer-pytorch — реализация Performer, линейного преобразователя на основе внимания, в Pytorch [GitHub, 781 звезда]

Выключатель трансформатора

GPT-семейство

Общий

ГПТ-3

Учебные ресурсы

Приложения

Awesome GPT-3 — список всех ресурсов, связанных с GPT-3 [GitHub, 3414 звезд]
GPT-3 Projects — карта всех стартапов GPT-3 и коммерческих проектов
Демо-презентация GPT-3 — Демо-презентация GPT-3, более 180 приложений, примеров и ресурсов
API OpenAI — демонстрация API для использования GPT-3 для коммерческих приложений

Усилия с открытым исходным кодом

Другое

Дистилляция, обрезка и квантизация

Материалы для чтения

Инструменты

Bert-squeeze — код для уменьшения размера моделей на основе Transformer или уменьшения их задержки во время вывода [GitHub, 54 звезды]
XtremeDistil — XtremeDistilTransformers для дистилляции массивных многоязычных нейронных сетей [GitHub, 93 звезды]

Автоматическое суммирование

PEGASUS: современная модель абстрактного обобщения текста от Google AI [блог, июнь 2020 г.]
CTRLsum — CTRLsum: Towards Generic Controllable Text Summarization [GitHub, 95 звезд]
XL-Sum — XL-Sum: крупномасштабное многоязычное абстрактное обобщение для 44 языков [GitHub, 136 звезд]
SummerTime — набор инструментов для реферирования текста с открытым исходным кодом для неспециалистов [GitHub, 162 звезды]
PRIMER — PRIMER: предварительная подготовка замаскированных предложений на основе пирамиды для суммирования нескольких документов [GitHub, 42 звезды]
summarus — Модели для автоматического абстрактного суммирования [GitHub, 133 звезды]

Графики знаний и НЛП

Передовой опыт NLP

млн операций в секунду для NLP

MLOps, особенно применительно к NLP, представляет собой набор передовых методов автоматизации различных частей рабочего процесса при построении и развертывании конвейеров NLP.

В целом, MLOps для НЛП включает в себя наличие следующих процессов:

Управление версиями данных — убедитесь, что для вашего обучения, аннотаций и других типов данных используются версии и отслеживаются
Отслеживание экспериментов — убедитесь, что все ваши эксперименты автоматически отслеживаются и сохраняются, где их можно легко воспроизвести или отследить
Реестр моделей — убедитесь, что все нейронные модели, которые вы обучаете, имеют версии и отслеживаются, и к любой из них можно легко вернуться
Автоматизированное тестирование и поведенческое тестирование — помимо обычных модульных и интеграционных тестов вам нужны поведенческие тесты, которые проверяют предвзятость или потенциальные атаки злоумышленников
Model Deployment and Serving — автоматизируйте развертывание модели, в идеале также с развертыванием с нулевым временем простоя, например Blue/Green, Canary и т. д.
Наблюдаемость данных и моделей — отслеживание дрейфа данных, дрейфа точности модели и т. д.

Кроме того, есть еще два компонента, которые не так распространены в НЛП и в основном используются для компьютерного зрения и других подполей ИИ:

Feature Store — централизованное хранилище всех функций, разработанных для моделей ML, которые можно легко повторно использовать в любом другом проекте ML
Управление метаданными — хранилище всей информации, связанной с использованием моделей ML, в основном для воспроизведения поведения развернутых моделей ML, отслеживания артефактов и т. д.

Материалы для чтения

MLOps: что это такое, почему это важно и как это реализовать от Neptune AI [блог, июль 2021 г.]
Лучшие инструменты MLOps, которые нужно знать специалисту по данным, от Neptune AI [блог, июль 2021 г.]
Надежные MLOps — надежные MLOps с открытым исходным кодом: ModelDB, Docker, Jenkins и Prometheus [блог, май 2021 г.]
Состояние MLOps 2021 от Valohai [блог, август 2021 г.]
Стек MLOps от Valohai [блог, октябрь 2020 г.]
Контроль версий данных для приложений машинного обучения от Megagon AI [блог, июль 2021 г.]
Быстрая эволюция канонического стека для машинного обучения [блог, июль 2021 г.]
MLOps: подробное руководство для начинающих [блог, март 2021 г.]
Что я узнал о MLOps из разговоров с более чем 100 практиками машинного обучения [блог, май 2021 г.]
Модели DataRobot Challenger — модели MLOps Champion/Challenger
Состояние блога MLOps от Dr.Ори Коэн

Учебный материал

Курс MLOps от Made With ML
GitHub MLOps — коллекция ресурсов о том, как упростить операции машинного обучения с помощью GitHub

Млопс Сообщества

Управление версиями данных

DVC — Data Version Control (DVC) отслеживает модели машинного обучения и наборы данных [бесплатно и с открытым исходным кодом]. Ссылка на GitHub.
Weights & Biases — инструменты для отслеживания экспериментов и управления версиями наборов данных [Платная услуга]
Pachyderm — контроль версий данных с инструментами для создания масштабируемых сквозных конвейеров ML/AI [Платная услуга с уровнем бесплатного пользования]

Отслеживание экспериментов

mlflow — платформа с открытым исходным кодом для жизненного цикла машинного обучения [бесплатно и с открытым исходным кодом] Ссылка на GitHub
Weights & Biases — инструменты для отслеживания экспериментов и управления версиями наборов данных [Платная услуга]
Neptune AI — отслеживание экспериментов и реестр моделей, созданный для исследовательских и производственных групп [Платная услуга]
Comet ML — позволяет специалистам по данным и командам отслеживать, сравнивать, объяснять и оптимизировать эксперименты и модели [Платная услуга]
SigOpt — автоматизируйте обучение и настройку, визуализируйте и сравнивайте прогоны [Платная услуга]
Optuna — фреймворк оптимизации гиперпараметров [GitHub, 5924 звезды]
Clear ML — экспериментируйте, организуйте, развертывайте и создавайте хранилища данных — все в одном месте [бесплатно и с открытым исходным кодом]. Ссылка на GitHub.
Metaflow — удобная библиотека Python/R, которая помогает ученым и инженерам создавать и управлять реальными проектами по науке о данных [GitHub, 5285 звезд]

Модель реестра

DVC — Data Version Control (DVC) отслеживает модели машинного обучения и наборы данных [бесплатно и с открытым исходным кодом]. Ссылка на GitHub.
mlflow — платформа с открытым исходным кодом для жизненного цикла машинного обучения [бесплатно и с открытым исходным кодом] Ссылка на GitHub
ModelDB — система с открытым исходным кодом для управления версиями моделей машинного обучения, метаданными и управлением экспериментами [GitHub, 1387 звезд]
Neptune AI — отслеживание экспериментов и реестр моделей, созданный для исследовательских и производственных групп [Платная услуга]
Valohai — Сквозные конвейеры машинного обучения [Платная услуга]
Pachyderm — контроль версий данных с инструментами для создания масштабируемых сквозных конвейеров ML/AI [Платная услуга с уровнем бесплатного пользования]
polyaxon — воспроизводите, автоматизируйте и масштабируйте свои рабочие процессы обработки данных с помощью инструментов MLOps производственного уровня [Платная услуга]
Comet ML — позволяет специалистам по данным и командам отслеживать, сравнивать, объяснять и оптимизировать эксперименты и модели [Платная услуга]

Автоматизированное тестирование и поведенческое тестирование

Контрольный список — Помимо точности: поведенческое тестирование моделей НЛП [GitHub, 1583 звезды]
TextAttack — фреймворк для состязательных атак, увеличения данных и обучения моделей в НЛП [GitHub, 1839 звезд]
WildNLP — испортить входной текст для проверки надежности моделей NLP [GitHub, 70 звезд]
Большие надежды — напишите тесты для своих данных [GitHub, 6058 звезд]
Deepchecks — пакет Python для всесторонней проверки моделей и данных машинного обучения [GitHub, 1035 звезд]

Модель развертывания и обслуживания

mlflow — платформа с открытым исходным кодом для жизненного цикла машинного обучения [бесплатно и с открытым исходным кодом] Ссылка на GitHub
Amazon SageMaker [Платная услуга]
Valohai — Сквозные конвейеры машинного обучения [Платная услуга]
Облако NLP — готовый к использованию API NLP [Платная услуга]
Сатурн Облако [Платная услуга]
SELDON — развертывание машинного обучения для предприятия [Платная услуга]
Comet ML — позволяет специалистам по данным и командам отслеживать, сравнивать, объяснять и оптимизировать эксперименты и модели [Платная услуга]
polyaxon — воспроизводите, автоматизируйте и масштабируйте свои рабочие процессы обработки данных с помощью инструментов MLOps производственного уровня [Платная услуга]
TorchServe — гибкий и простой в использовании инструмент для обслуживания моделей PyTorch [GitHub, 2407 звезд]
Kubeflow — набор инструментов машинного обучения для Kubernetes [GitHub, 10600 звезд]
KFServing — Бессерверный вывод в Kubernetes [GitHub, 1327 звезд]
ТФХ — TensorFlow Extended (TFX) — это комплексная платформа для развертывания производственных конвейеров машинного обучения [платная услуга]
Pachyderm — контроль версий данных с инструментами для создания масштабируемых сквозных конвейеров ML/AI [Платная услуга с уровнем бесплатного пользования]
Cortex — контейнеры как услуга на AWS [Платная услуга]
Машинное обучение Azure — сквозной жизненный цикл машинного обучения [Платная услуга]
End2End Serverless Transformers на AWS Lambda [GitHub, 96 звезд]
NLP-Service — пример демонстрации NLP как сервисной платформы, созданной с использованием FastAPI и Hugging Face [GitHub, 13 звезд]
Dagster — оркестратор данных для машинного обучения [бесплатный и с открытым исходным кодом]
Verta — развертывание и эксплуатация ИИ и машинного обучения [Платная услуга]
Metaflow — удобная библиотека Python/R, которая помогает ученым и инженерам создавать и управлять реальными проектами по науке о данных [GitHub, 5285 звезд]
flyte — платформа автоматизации рабочих процессов для сложных, критически важных данных и процессов машинного обучения в масштабе [GitHub, 1902 звезды]
MLRun — автоматизация и отслеживание машинного обучения [GitHub, 565 звезд]
DataRobot MLOps — DataRobot MLOps представляет собой центр передового опыта для вашего производственного ИИ

Отладка модели

imodels — пакет для краткого, прозрачного и точного прогнозного моделирования [GitHub, 490 звезд]
Cockpit — практический инструмент отладки для обучения глубоких нейронных сетей [GitHub, 380 звезд]

Прогноз точности модели

WeightWatcher — инструмент WeightWatcher для прогнозирования точности Deep Neural Networks [GitHub, 633 звезды]

Наблюдаемость данных и моделей

Общий

Whylogs — стандарт с открытым исходным кодом для регистрации данных и машинного обучения [GitHub, 750 звезд]
Rubrix — инструмент с открытым исходным кодом для изучения и обработки данных для проектов искусственного интеллекта [GitHub, 842 звезды]
MLRun — автоматизация и отслеживание машинного обучения [GitHub, 565 звезд]
DataRobot MLOps — DataRobot MLOps представляет собой центр передового опыта для вашего производственного ИИ
Cortex — контейнеры как услуга на AWS [Платная услуга]

Модель Centric

Алгоритмия — минимизируйте риски с помощью расширенной отчетности, а также безопасности и управления корпоративного уровня для всех данных, моделей и инфраструктуры [Платная услуга]
Dataiku — dataiku предназначен для команд, которые хотят предоставлять расширенную аналитику с использованием новейших технологий в масштабах больших данных [Платная услуга]
Очевидно, AI — инструменты для анализа и мониторинга моделей машинного обучения [бесплатно и с открытым исходным кодом]. Ссылка на GitHub.
Fiddler — инструмент управления производительностью модели ML [платная услуга]
Hydrosphere — платформа с открытым исходным кодом для управления моделями машинного обучения [Платная услуга]
Verta — развертывание и эксплуатация ИИ и машинного обучения [Платная услуга]
Domino Model Ops — развертывание моделей и управление ими для повышения эффективности бизнеса [платная услуга]
iguazio — развертывание и управление вашими приложениями ИИ с помощью MLOps и сквозной автоматизации конвейеров машинного обучения [Платная услуга]

Центр данных

Datafold — качество данных благодаря различиям, профилированию и обнаружению аномалий [Платная услуга]
acceldata — повысьте надежность, ускорьте масштабирование и сократите расходы по всем каналам передачи данных [Платная услуга]
Bigeye — мониторинг и оповещение ваших наборов данных за считанные минуты [Платная услуга]
datakin — комплексное решение для передачи данных в режиме реального времени [Платная услуга]
Монте-Карло — целостность данных, дрейфы, схема, родословная [Платная услуга]
SODA — мониторинг, тестирование и проверка данных [Платная услуга]
whatify — качество данных и рекомендация действий по ним [Платная услуга]

Функциональные магазины

Tecton — корпоративный магазин функций для машинного обучения [Платная услуга]
FEAST — магазин функций с открытым исходным кодом для веб-сайта машинного обучения [GitHub, 2841 звезда]
Hopsworks Feature Store — система управления данными для управления функциями машинного обучения [Платная услуга]

Управление метаданными

ML Metadata — библиотека для записи и извлечения метаданных, связанных с рабочими процессами разработчиков машинного обучения и специалистов по данным [GitHub, 431 звезда]
Neptune AI — отслеживание экспериментов и реестр моделей, созданный для исследовательских и производственных групп [Платная услуга]

Платформы MLOps

Metaflow — удобная библиотека Python/R, которая помогает ученым и инженерам создавать и управлять реальными проектами по науке о данных [GitHub, 5285 звезд]
kedro — среда Python для создания воспроизводимого, поддерживаемого и модульного кода обработки данных [GitHub, 6453 звезды]
Seldon Core — платформа MLOps для упаковки, развертывания, мониторинга и управления тысячами производственных моделей машинного обучения [GitHub, 2912 звезд]
ZenML — платформа MLOps для создания воспроизводимых конвейеров машинного обучения для производственного машинного обучения [GitHub, 1646 звезд]
Google Vertex AI — быстрее создавайте, развертывайте и масштабируйте модели машинного обучения с помощью предварительно обученных и настраиваемых инструментов на единой платформе искусственного интеллекта [Платная услуга]
Diffgram — полная обучающая платформа данных для машинного обучения, представленная в виде единого приложения [GitHub, 682 звезды]

Архитектуры на основе трансформаторов

Общий

Трансформеры с несколькими графическими процессорами

Тренировочные трансформаторы эффективно

Встраивание как услуга

Рецепты НЛП Промышленное применение:

Применение НЛП в био, финансах, юриспруденции и других отраслях

Blackstone — конвейер spaCy и модель НЛП для неструктурированного юридического текста [GitHub, 527 звезд]
Sci spaCy — конвейер и модели spaCy для научных/биомедицинских документов [GitHub, 1089 звезд]
FinBERT: Предварительно обучен по подаче заявок в SEC для финансовых задач НЛП [GitHub, 160 звезд]
LexNLP — поиск и извлечение информации для реального неструктурированного юридического текста [GitHub, 502 звезды]
NerDL и NerCRF — руководство по распознаванию именованных объектов для здравоохранения с помощью SparkNLP
Legal Text Analytics — список избранных ресурсов, посвященных Legal Text Analytics [GitHub, 346 звезд]
BioIE — список ресурсов, относящихся к извлечению биомедицинской информации [GitHub, 181 звезда]

Общее распознавание речи

wav2letter — набор инструментов для автоматического распознавания речи [GitHub, 5931 звезда]
DeepSpeech — архитектура Baidu DeepSpeech [GitHub, 19002 звезды]
Акустические вложения слов Марии Обедковой [Блог, 2020]
kaldi — Kaldi — это набор инструментов для распознавания речи [GitHub, 11306 звезд]
awesome-kaldi — ресурсы для использования Kaldi [GitHub, 479 звезд]
ESPnet — набор инструментов для сквозной обработки речи [GitHub, 4674 звезды]
HuBERT — самоконтролируемое обучение представлению для распознавания, генерации и сжатия речи [блог, июнь 2021 г.]

Преобразование текста в речь

FastSpeech — Реализация FastSpeech на основе pytorch [GitHub, 675 звезд]
TTS — набор инструментов глубокого обучения для преобразования текста в речь [GitHub, 3915 звезд]

Наборы данных

VoxPopuli — крупномасштабный многоязычный речевой корпус для изучения репрезентаций [GitHub, 332 звезды]

Блоги

Платформы для тематического моделирования

gensim — фреймворк для тематического моделирования [GitHub, 12896 звезд]
Искра НЛП [GitHub, 2609 звезд]

Хранилища

Текстовый рейтинг

PyTextRank — PyTextRank — это Python-реализация TextRank в качестве расширения конвейера spaCy [GitHub, 1738 звезд]
textrank — реализация TextRank для Python 3 [GitHub, 1076 звезд]

RAKE — быстрое автоматическое извлечение ключевых слов

rake-nltk — алгоритм быстрого автоматического извлечения ключевых слов с использованием NLTK [GitHub, 879 звезд]
yake — неконтролируемое извлечение ключевых слов из одного документа [GitHub, 932 звезды]
RAKE-tutorial — реализация быстрого автоматического извлечения ключевых слов на Python [GitHub, 361 звезда]
rake-nltk — алгоритм быстрого автоматического извлечения ключевых слов с использованием NLTK [GitHub, 879 звезд]

Другие подходы

flashtext — извлечь ключевые слова из предложения или заменить ключевые слова в предложениях [GitHub, 5048 звезд]
BERT-Keyword-Extractor — глубокое извлечение ключевой фразы с использованием BERT [GitHub, 198 звезд]
keyBERT — минимальное извлечение ключевых слов с помощью BERT [GitHub, 1152 звезды]

Дополнительная литература

Интерпретируемость НЛП и машинного обучения

НЛП-ориентированный

Общий

Средство языковой интерпретации (LIT) [GitHub, 2811 звезд]
WhatLies — инструментарий для помощи в визуализации того, что кроется во встраиваниях слов [GitHub, 334 звезды]
Interpret-Text — методы интерпретации и информационные панели визуализации для моделей НЛП [GitHub, 300 звезд]
InterpretML — подгонка интерпретируемых моделей.Объясните машинное обучение «черного ящика» [GitHub, 4539 звезд] 90 191
термостат — Сборник объяснений модели НЛП и сопутствующих инструментов анализа [GitHub, 87 звезд]
Додрио — Изучение веса внимания в моделях на основе трансформеров с лингвистическими знаниями [GitHub, 204 звезды]
imodels — пакет для краткого, прозрачного и точного прогнозного моделирования [GitHub, 490 звезд]

Этика, предвзятость и равенство в НЛП

Состязательные атаки для НЛП

Анализ языка ненависти

HateXplain — BERT для обнаружения ненормативной лексики [GitHub, 94 звезды]

Общего назначения

spaCy от Explosion AI [GitHub, 22381 звезд]
чутье от Zalando [GitHub, 11232 звезды]
AllenNLP от AI2 [GitHub, 10794 звезды]
stanza (бывший Stanford NLP) [GitHub, 5984 звезды]
spaCy stanza [GitHub, 612 звезд]
nltk [GitHub, 10434 звезды]
gensim — фреймворк для тематического моделирования [GitHub, 12896 звезд]
pororo — Платформа нейронных моделей для обработки естественного языка [GitHub, 1081 звезда]
NLP Architect — библиотека глубокого обучения NLP/NLU от Intel® AI Lab [GitHub, 2797 звезд]
ФЕРМА [GitHub, 1466 звезд]
gobbli от RTI International [GitHub, 263 звезды]
хедлайнер — обучение и развертывание моделей seq2seq [GitHub, 229 звезд]
SyferText — инфраструктура НЛП, сохраняющая конфиденциальность [GitHub, 185 звезд]
DeText — структура понимания текста для задач ранжирования и классификации [GitHub, 1202 звезды]
TextHero — предварительная обработка текста, представление и визуализация [GitHub, 2431 звезда]
textblob — TextBlob: упрощенная обработка текста [GitHub, 8033 звезды]
AdaptNLP — высокоуровневая структура и библиотека для НЛП [GitHub, 386 звезд]
textacy — НЛП, до и после spaCy [GitHub, 1875 звезд]
texar — набор инструментов для машинного обучения, обработки естественного языка и генерации текста в TensorFlow [GitHub, 2243 звезды]
jiant — jiant — это инструментарий НЛП [GitHub, 1371 звезда]

Расширение данных

Библиотека для работы с текстом WildNLP для тестирования моделей НЛП [GitHub, 70 звезд]
snorkel Framework для создания обучающих данных [GitHub, 5016 звезд]
NLPAug Увеличение данных для НЛП [GitHub, 2915 звезд]
SentAugment Расширение данных путем извлечения похожих предложений из больших наборов данных [GitHub, 350 звезд]
faker — пакет Python, который генерирует для вас поддельные данные [GitHub, 13729 звезд]
textflint — унифицированный многоязычный инструментарий оценки устойчивости для НЛП [GitHub, 537 звезд]
Parrot — Практичная и многофункциональная структура перефразирования [GitHub, 382 звезды]
AugLy — библиотека дополнений данных для аудио, изображений, текста и видео [GitHub, 4290 звезд]
TextAugment — библиотека Python 3 для увеличения текста для приложений обработки естественного языка [GitHub, 210 звезд]

Состязательные атаки НЛП и поведенческое тестирование

TextAttack — фреймворк для состязательных атак, увеличения данных и обучения моделей в НЛП [GitHub, 1839 звезд]
CleverHans — состязательная библиотека примеров для построения атак НЛП и построения защиты [GitHub, 5399 звезд]
Контрольный список — Помимо точности: поведенческое тестирование моделей НЛП [GitHub, 1583 звезды]

Ориентированный на трансформатор

трансформеры от HuggingFace [GitHub, 57928 звезд]
Адаптер-концентратор и его документация — Модули-адаптеры для Transformers [GitHub, 661 звезда]
haystack — Масштабные трансформеры для ответов на вопросы и нейронного поиска.[GitHub, 4137 звезд]

Диалоговые системы и речь

DeepPavlov от МФТИ [GitHub, 5592 звезды]
ParlAI от FAIR [GitHub, 8608 звезд]
rasa — Framework for Conversational Agents [GitHub, 13537 звезд]
wav2letter — набор инструментов для автоматического распознавания речи [GitHub, 5931 звезда]
ChatterBot — диалоговый диалоговый движок для создания чат-ботов [GitHub, 11982 звезды]
SpeechBrain — универсальный набор инструментов для работы с речью с открытым исходным кодом на основе PyTorch [GitHub, 3698 звезд]

Ориентация на встраивание слов/предложений

MUSE Библиотека для многоязычных неконтролируемых или контролируемых вложений слов [GitHub, 2915 звезд]
vecmap Фреймворк для изучения межъязыковых отображений встраивания слов [GitHub, 573 звезды]
предложения-трансформеры — Многоязычное вложение предложений и изображений с помощью BERT [GitHub, 7021 звезда]

Ориентированность на социальные сети

Ekphrasis — инструмент для обработки текста, ориентированный на текст из социальных сетей [GitHub, 530 звезд]

Фонетика

DeepPhonemizer — преобразование графем в фонемы с помощью глубокого обучения [GitHub, 125 звезд]

Морфология

LemmInflect — модуль Python для лемматизации и словоизменения английского языка [GitHub, 149 звезд]
Inflect — генерировать множественное число, порядковые номера, неопределенные артикли [GitHub, 612 звезд]
simplemma — простой многоязычный лемматизатор для Python [GitHub, 612 звезд]

Многоязычные инструменты

polyglot — Многоязычная структура НЛП [GitHub, 1954 звезды]
trankit — набор инструментов Python на основе облегченного преобразователя для многоязычного НЛП [GitHub, 572 звезды]

Распределенный NLP/NLP с несколькими графическими процессорами

Машинный перевод

COMET — нейронная платформа для оценки машинного перевода [GitHub, 121 звезда]
marian-nmt — быстрый нейронный машинный перевод на C++ [GitHub, 861 звезда]
argos-translate — нейронный машинный перевод с открытым исходным кодом на Python [GitHub, 1023 звезды]
Opus-MT — Открытые нейронные модели машинного перевода и веб-сервисы [GitHub, 184 звезды]
dl-translate — библиотека перевода на основе глубокого обучения, построенная на трансформерах Huggingface [GitHub, 190 звезд]

Сопоставление объектов и строк

PolyFuzz — сопоставление, группировка и оценка нечетких строк [GitHub, 423 звезды]
pyahocorasick — модуль Python, реализующий алгоритм Ахо-Корасика для сопоставления строк [GitHub, 682 звезды]
fuzzywuzzy — Нечеткое сопоставление строк в Python [GitHub, 8603 звезды]
jellyfish — приблизительное и фонетическое соответствие строк [GitHub, 1610 звезд]
textdistance — вычислить расстояние между последовательностями [GitHub, 2596 звезд]
DeepMatcher — вычислить расстояние между последовательностями [GitHub, 401 звезда]
RE2 — Простое и эффективное сопоставление текста с расширенными функциями выравнивания [GitHub, 317 звезд]
Macchamp — Macchamp: обобщенный тест сопоставления сущностей [GitHub, 3 звезды]

Анализ дискурса

ConvoKit — набор инструментов анализа разговоров Корнелла [GitHub, 331 звезда]

Очистка PII

scrabadub — Очистить личную информацию от грязного грязного текста [GitHub, 264 звезды]

Сегментация по Хастагу

hashformers — автоматическая вставка пропущенных пробелов между словами в хэштеге [GitHub, 22 звезды]

Анализ книг/литературный анализ

booknlp — конвейер обработки естественного языка, который масштабируется до книг и других длинных документов (на английском языке) [GitHub, 472 звезды]
книжный червь — поглощает романы, строит имплицитную сеть символов и хорошо анализируемый граф [GitHub, 70 звезд]

Не ориентированный на английский язык

японский

fugashi — оболочка Cython MeCab для быстрой питонической японской токенизации и морфологического анализа [GitHub, 190 звезд]
SudachiPy — SudachiPy — это Python-версия Sudachi, японского морфологического анализатора [GitHub, 275 звезд]
Konoha — простой в использовании инструмент для обработки текста на японском языке, который позволяет переключать токенизаторы небольшими изменениями кода [GitHub, 171 звезда]
jProcessing — библиотеки обработки японского естественного языка [GitHub, 142 звезды]
Ginza — японская библиотека НЛП, использующая spaCy в качестве фреймворка на основе универсальных зависимостей [GitHub, 548 звезд]
kuromoji — самодостаточный и очень простой в использовании японский морфологический анализатор, предназначенный для поиска [GitHub, 790 звезд]
nagisa — японский токенизатор на основе рекуррентных нейронных сетей [GitHub, 290 звезд]
KyTea — набор инструментов для анализа текста Kyoto для сегментации слов и оценки произношения [GitHub, 184 звезды]
Jigg — Pipeline framework для простой обработки естественного языка [GitHub, 68 звезд]
Juman++ — Juman++ (набор инструментов морфологического анализатора) [GitHub, 277 звезд]
RakutenMA — морфологический анализатор (сегмент слов + PoS Tagger) для китайского и японского языков, написанный исключительно на JavaScript [GitHub, 443 звезды]
toiro — инструмент сравнения японских токенизаторов [GitHub, 100 звезд]

Прочее

textblob-de — TextBlob: упрощенная обработка текста для немецкого языка [GitHub, 90 звезд]
Кашгарское трансферное обучение с упором на китайский язык [GitHub, 2256 звезд]
Underthesea — вьетнамский инструментарий НЛП [GitHub, 930 звезд]
PTT5 — предварительная подготовка и проверка модели T5 на данных бразильского португальского языка [GitHub, 53 звезды]

Маркировка текстовых данных

Small-Text — Active Learning for Text Classifcation in Python [GitHub, 172 звезды]
Doccano — инструмент аннотирования с открытым исходным кодом для специалистов по машинному обучению [GitHub, 5761 звезда]
Prodigy — инструмент для создания аннотаций на основе активного обучения [Платная услуга]

Общий

Курсы

Книги

Учебники

Токенизация

tokenizers — быстрые современные токенизаторы, оптимизированные для исследований и производства [GitHub, 5225 звезд]
SentencePiece — неконтролируемый текстовый токенизатор для генерации текста на основе нейронной сети [GitHub, 5652 звезды]
SoMaJo — токенизатор и разделитель предложений для немецких и английских веб-текстов и текстов социальных сетей [GitHub, 100 звезд]

Расширение данных и слабый контроль

Библиотеки и платформы

Библиотека для работы с текстом WildNLP для тестирования моделей НЛП [GitHub, 70 звезд]
NLPAug Увеличение данных для НЛП [GitHub, 2915 звезд]
SentAugment Расширение данных путем извлечения похожих предложений из больших наборов данных [GitHub, 350 звезд]
TextAttack — фреймворк для состязательных атак, увеличения данных и обучения моделей в НЛП [GitHub, 1839 звезд]
skweak — программный инструментарий для слабого контроля, применяемый к задачам НЛП [GitHub, 645 звезд]
NL-Augmenter — совместный репозиторий преобразований естественного языка [GitHub, 553 звезды]
EDA — простые методы увеличения данных для повышения производительности в задачах классификации текста [GitHub, 1177 звезд]
snorkel Framework для создания обучающих данных [GitHub, 5016 звезд]

Материалы для чтения и учебные пособия

Распознавание именованных объектов (NER)

Извлечение отношения

tacred-relation TACRED: модель внимания с учетом положения для извлечения отношений [GitHub, 310 звезд]
tacrev Возвращение к TACRED: тщательная оценка задачи извлечения отношений TACRED [GitHub, 49 звезд]
tac-self-attention Извлечение отношений с самостоятельным вниманием с учетом положения [GitHub, 61 звезда]
Re-TACRED Re-TACRED: устранение недостатков набора данных TACRED [GitHub, 31 звезда]

Разрешение базовой ссылки

Адаптация домена

НЛП с низким уровнем ресурсов

Исправление орфографии

Gramformer — фреймворк для обнаружения, выделения и исправления грамматических ошибок [GitHub, 911 звезд]
NeuSpell — набор инструментов для нейронной коррекции орфографии [GitHub, 412 звезд]
SymSpellPy — порт SymSpell на Python [GitHub, 529 звезд]
Speller100 от Microsoft [блог, февраль 2021 г.]
JamSpell — библиотека проверки орфографии — точная, быстрая, многоязычная [GitHub, 472 звезды]

Перенос стиля для НЛП

Styleformer — фреймворк Neural Language Style Transfer [GitHub, 322 звезды]
StylePTB — композиционный эталон для мелкозернистой передачи управляемого стиля текста [GitHub, 33 звезды]

Теория автоматов для НЛП

pyahocorasick — модуль Python, реализующий алгоритм Ахо-Корасика для сопоставления строк [GitHub, 682 звезды]

Обнаружение нецензурных слов

LDNOOBW — список грязных, непослушных, непристойных и других плохих слов [GitHub, 1679 звезд]

Анализ Reddit

Subreddit Analyzer — комплексный рабочий процесс интеллектуального анализа данных и текста для представлений и комментариев из любого общедоступного субреддита [GitHub, 475 звезд]

Обнаружение навыков

SkillNER — модуль НЛП на основе правил для извлечения профессиональных навыков из текста [GitHub, 33 звезды]

Обучение с подкреплением для НЛП

nlp-gym — NLPGym — набор инструментов для разработки агентов RL для решения задач NLP [GitHub, 109 звезд]

Аутомл/АутоНЛП

AutoNLP — более быстрое и простое обучение и развертывание моделей SOTA NLP [GitHub, 679 звезд]
TPOT — инструмент автоматизированного машинного обучения Python [GitHub, 8434 звезды]
Auto-PyTorch — автоматический поиск архитектуры и оптимизация гиперпараметров для PyTorch [GitHub, 1535 звезд]
HungaBunga — перебор всех моделей sklearn со всеми параметрами с использованием .подходит .predict [GitHub, 656 звезд]
AutoML Natural Language — платная служба Google AutoML NLP
Optuna — фреймворк оптимизации гиперпараметров [GitHub, 5924 звезды]
FLAML — быстрая и легкая библиотека AutoML [GitHub, 1741 звезда]
Gradsflow — библиотека для обучения моделям AutoML и PyTorch с открытым исходным кодом [GitHub, 267 звезд]

Генерация текста

Заголовок / Поколение заголовков

TitleStylist учится создавать заголовки с помощью контролируемых стилей [GitHub, 56 звезд]

Лицензия CC0

Атрибуция

Ресурсы

Все связанные ресурсы принадлежат оригинальным авторам

Значки

Шрифты

Серия Pandect также включает

PANDORA SMART PRO · Pandora

Система

Pandora Smart Pro содержит широкий спектр охранных, сервисных и противовзломных функций.Вы можете использовать штатный автомобильный пульт дистанционного управления, метки Bluetooth, приложение для смартфона и веб-браузер для доступа к обширным функциональным возможностям системы. Система имеет интерфейс 2xCAN, порт IMMO-KEY для обхода штатного иммобилайзера для дистанционного запуска двигателя. Встроенный GPS-приемник позволит вам определить местонахождение вашего автомобиля в любое время. Система имеет модификации 2G и 3G. Соединение 2G/3G расширяет зону, в которой вы можете управлять системой и получать тревожные и сервисные уведомления, в зону покрытия сотовой сети.

Bluetooth 4.2

Вы можете управлять своей системой с помощью мобильного приложения Bluetooth (без подключения 3G/GPRS). Протокол Bluetooth позволяет устанавливать дополнительные модули, такие как реле блокировки БТ, подкапотный модуль БТ и другие.

Встроенный интерфейс 2G/3G

2G/3G-соединение расширяет зону, в которой вы можете управлять системой и получать тревожные и сервисные уведомления, в зону покрытия сотовой сети. Вы можете управлять своим автомобилем из любого места.

Встроенный приемник GPS/ГЛОНАСС

Встроенный приемник имеет низкое энергопотребление, высокую чувствительность и минимальное время отклика после «холодного» и «теплого» пуска. Обеспечивает надежное отслеживание в условиях низкого уровня сигнала GPS/ГЛОНАС и городской застройки.

Обход иммобилайзера и технология клонирования

Порт

Immo-key и сервис Pandora Clone позволяют реализовать алгоритмический обход штатного иммобилайзера и дистанционный запуск двигателя на большинстве современных автомобилей.

Мобильное приложение

Новые приложения для Android и iOS предоставляют подробную служебную информацию, историю событий. Позволяет изменять настройки системы, управлять основными функциями системы (постановка/снятие с охраны, управление двигателем и предпусковыми подогревателями двигателя). Bluetooth 4.2 позволяет использовать телефон в качестве радиометки для реализации функции Hands Free.

Метка Bluetooth

Миниатюрные Bluetooth-метки входят в комплект системы.Метка имеет кнопку для постановки/снятия с охраны. Интерфейс Bluetooth позволяет реализовать надежную функцию Hands Free с регулируемой дистанцией действия.

Обратный словарь

Как вы, наверное, заметили, слова для термина перечислены выше. Надеюсь, сгенерированный список слов для «термина» выше удовлетворит ваши потребности. Если нет, вы можете проверить «Связанные слова» — еще один мой проект, в котором используется другая техника (несмотря на то, что она лучше всего работает с отдельными словами, а не с фразами).

Об обратном словаре

Обратный словарь работает очень просто. Он просто просматривает тонны словарных определений и выбирает те, которые наиболее точно соответствуют вашему поисковому запросу. Например, если вы наберете что-то вроде «тоска по прошлому», то движок вернет «ностальгия». На данный момент движок проиндексировал несколько миллионов определений, и на данном этапе он начинает давать неизменно хорошие результаты (хотя иногда он может возвращать странные результаты).Он во многом похож на тезаурус, за исключением того, что позволяет выполнять поиск по определению, а не по одному слову. Так что в некотором смысле этот инструмент является «поисковиком слов» или конвертером предложений в слова.

Я сделал этот инструмент после работы над «Связанными словами», который очень похож на инструмент, за исключением того, что он использует кучу алгоритмов и несколько баз данных для поиска слов, похожих на поисковый запрос. Этот проект ближе к тезаурусу в том смысле, что он возвращает синонимы для запроса слова (или короткой фразы), но он также возвращает много широко связанных слов, не включенных в тезаурус.Таким образом, этот проект, Reverse Dictionary, должен идти рука об руку с Related Words, чтобы действовать как набор инструментов для поиска слов и мозгового штурма. Для тех, кто заинтересован, я также разработал «Описывающие слова», которые помогут вам найти прилагательные и интересные описания для вещей (например, волн, закатов, деревьев и т. д.).

Если вы не заметили, вы можете щелкнуть по словам в результатах поиска, и вам будет представлено определение этого слова (если оно доступно). Определения взяты из известной базы данных WordNet с открытым исходным кодом, поэтому огромное спасибо многим участникам за создание такого замечательного бесплатного ресурса.

Особая благодарность авторам открытого исходного кода, использованного в этом проекте: Elastic Search, @HubSpot, WordNet и @mongodb.

Обратите внимание, что Reverse Dictionary использует сторонние скрипты (такие как Google Analytics и рекламные объявления), которые используют файлы cookie. Чтобы узнать больше, ознакомьтесь с политикой конфиденциальности.

Разное