Как грунтовать машину перед покраской: грунтовка машины (видео)

Грунтовка является обязательным процессом как перед покраской автомобиля целиком, так и при освежении лакокрасочного покрытия на отдельных деталях. Грунтующий слой является промежуточным между кузовом авто и основной краской. Пред тем, как грунтовать машину, нужно провести некоторые подготовительные работы, необходимые для получения более качественного результата.

Порядок действий

Весь процесс грунтования можно условно разделить на несколько простых этапов, каждый из которых является одинаково важным. Дополнительно перед началом работ можно ознакомиться с видео, которое поможет наглядно уловить суть процесса.

Все работы по грунтовке перед покраской автомобиля включают следующие этапы:

• подготовка помещения для проведения работ;
• подготовка всех необходимых инструментов;
• подготовка автомобиля к грунтование;
• приготовление грунтовочной смеси;
• нанесение первого слоя грунтовки;
• сушка и обработка первого слоя грунтовки;
• нанесение второго слоя грунтовки;
• окончательная сушка и шлифовка.

Подготовка помещения

Крайне нежелательно проводить грунтование на открытом пространстве, так как пролетающая пыль, палящее солнце и другие факторы негативно повлияют на результат. Для проведения такого типа работ лучше всего приготовить стерильное помещение, которое предварительно убирается и немного увлажняется. Чтобы получить представление о помещении для грунтовки, можно просмотреть соответствующее видео, которое подскажет размеры и условия места для работы.

Очень важно позаботиться о вентиляции помещения, так как пары грунтовочного материала очень вредны для здоровья человека. При этом следует избегать появлению сквозняков, так как это может привести к неравномерному результату. Помещение обязательно должно быть обеспечено надлежащим освещением. Если работать при слабом свете, то при осмотре автомобиля на улице можно будет обнаружить много бракованных участков и дефектов.

Набор инструментов и расходных материалов

• Краскопульт. Он нужен для равномерного нанесения грунта на поверхность автомобиля. Не стоит ждать хорошего результата от выполнения работы дешевым и некачественным краскопультом.
• Шлифовальная машинка. Шлифовку можно выполнять и вручную, но это займет намного больше времени и повлияет на качество работы.
• Грунтовка. При выборе грунтовки следует учитывать цвет автомобиля и тип краски, которая будет использоваться в будущем.
• Спирт. Перед тем как проводить работы по грунтованию, необходимо будет обезжирить поверхность.
• Мелкая наждачная бумага. Обычно бывает достаточно Р-800 и Р-1200.

Готовим автомобиль

Если грунтоваться будет весь автомобиль, то перед этим необходимо оклеить специальными материалами все окна, фары и прочие детали. Если же грунтуется отдельная деталь, то она либо демонтируется, либо изолируется от остальных. Чтобы правильно оклеить отдельные детали лучше использовать качественную ленту от известных или проверенных производителей.

Поверхность перед грунтованием необходимо как следует зачистить от ржавчины и от старой ослабшей краски. Все дефекты на кузове или деталях устраняются при помощи шпатлевки и выводятся к первоначальной геометрии.

Далее следует очистить кузов от пыли и обезжирить всю поверхность. Для этих целей можно использовать либо спирт, либо неагрессивный растворитель. Дополнительно следует позаботиться о сушке деталей, так как влага помешает правильно нанести слой грунта.

Подготовка грунтовки

Перед тем как приобретать грунтовку, следует заранее рассмотреть несколько вариантов, которые предлагает рынок. Грунтовка должна быть правильно подобрана по цвету и составу. Это намного облегчит работу и повысит качество.

Грунтовку перед заправкой в краскопульт тщательно перемешивают до однородности. Если используется грунтовочный материал с отвердителем, то его нужно добавлять с максимальной точностью. При этом не следует смешивать с отвердителем весь объем грунтовки, так как ее нанесение будет происходить в несколько этапов, и заранее приготовленная грунтовка может схватиться в период просушки предыдущих слоев.

После смешивания всех компонентов грунтовку желательно процедить через специальный фильтр для отсечения крупных частиц. Если этого не сделать, то можно получить засорение краскопульта, что приведет к выбрасыванию крупных капель грунта и образованию подтеков. Для процеживания можно использовать и обычную марлю, которая складывается в несколько слоев.

Особое внимание следует уделить получению грунтовки необходимой консистенции. Для этого в комплекте краскопульта имеется специальный прибор, позволяющий измерить этот параметр. Для разбавления грунта обязательно применение соответствующего растворителя. В идеале растворитель должен быть одного и того же производителя, что и грунтовка.

Нанесение первого слоя грунта

После подготовительных работ можно приступать к первому нанесению грунта. Первый слой допускается наносить с небольшими подтеками, которые исправляются впоследствии шлифовкой. В целом начальный слой должен наноситься на грани подтека, обеспечивая достаточную толщину и привязку к поверхности.

Грунтовку следует наносить равномерными движениями пистолета с расстояния в 25-30 сантиметров. При этом используются перекрестные движения для более равномерного распределения материала.

После нанесения начального слоя ему необходимо дать положенное время для просыхания. Если был использован грунт с отвердителями, то процесс сушки не займет более 15-20 минут. В случаях же применения грунта без специальных добавок, просушивание может занять очень много времени. Некоторые грунтовочные смеси сохнут около 24 часов. Но их применяют крайне редко.

Шлифовка начального слоя

Шлифование первого слоя грунтовки является довольно длительным и трудоемким процессом даже с использованием шлифовальной машинки. Однако, от выполнения этой операции зависит итоговый результат, поэтому к нему следует отнестись с большой ответственностью и терпением. Шлифовка первого слоя проводится мелкой наждачной бумагой до получения равномерной матовой поверхности.

Если в процессе работы были выявлены дефектные участки, то на этом этапе еще не поздно их исправить при помощи шпатлевки, которая также зашлифовывается до идеально гладкой поверхности.

Особое внимание уделяется участкам, на которых образовались подтеки грунтовки. Они затираются в ноль до получения гладкой поверхности. Также следует обратить внимание на просвечивающиеся участки. Если из-под грунта выступает старая краска или металл, то грунтование придется повторять несколько раз.

Нанесение финишного слоя грунтовки

Этот этап самый важный перед покраской автомобиля, поэтому его нужно провести крайне старательно, учитывая при этом опыт нанесения первого слоя. При грунтовании в элитных мастерских для нанесения финишного слоя используется особая грунтовка. Но в более простых условиях достаточно качественный результат можно получить, используя для грунта один и тот же материал.

При нанесении финишного слоя нельзя допускать подтеков. Если же имеет место такой дефект, то его необходимо тут же удалить и проработать участок заново. Второй слой наносится не так густо, как первый, поэтому риск образования подтеков достаточно невелик.

При нанесении последнего слоя грунта используется такая же техника движений, как в предыдущих примерах. Для более детального ознакомления с ней, специалисты рекомендуют сначала просмотреть наглядное видео. Это поможет более быстро освоить азы работы краскопультом. Непосредственно перед покраской проводится финишная шлифовка нанесенного грунта. Результатом работы должен стать матовый автомобиль с равномерным слоем грунта по всей поверхности. Если имеют место мелкие недочеты, то лучше потратить время и нанести еще один слой грунта хотя бы локально на месте, где имеются такие дефекты.

Интересное по теме:

Как грунтовать машину

Грунтовка автомобиля — это, несомненно, очень важный процесс, без которого не может обойтись кузовной ремонт. Наносится грунтовка для того, чтобы лакокрасочные материалы лучше ложились на металлическую поверхность. Кроме того, грунт хорошо защищает машину от ржавчины. Чтобы сделать грунтовку самостоятельно, нужно запастись терпением и необходимыми инструментами.

Перед началом работы положите на кузов автомобиля ветошь, смоченную в растворителе (650), и подождите 20 секунд. Если на поверхности нет морщинок, то можно переходить к грунтовке, но если они есть – автомобиль нужно очистить от старой краски. Удалите ее с помощью наждачной бумаги 180, а при появлении металла – наждачной бумагой 240.

После этого протрите поверхность кузова от пыли, обезжирьте, где необходимо – подшпаклюйте. Возьмите пружинящий шпатель и нанесите шпаклевку поперек дефекта, а потом выровняйте вдоль. Подождите, пока шпаклевка высохнет, и затем затрите ее наждачной бумагой 180 или 240. Еще раз проверьте поверхность кузова на наличие царапин и неровностей. Если таковые имеются, уберите их наждачной бумагой. Теперь можно переходить непосредственно к грунтовке.

Отлейте грунт в подготовленную емкость и перемешайте его чистой палочкой. Далее смешайте его с растворителем и отвердителем, согласно пропорциям, указанным на упаковке. Полученную смесь также перемешайте, но уже другой палкой.

Приготовленный грунт перелейте в краскопульт и отрегулируйте мощность факела. Для проведения грунтовки машины будет достаточно давления в 3-4 атмосферы. Перед тем как грунтовать автомобиль, обязательно потренируйтесь на какой-нибудь поверхности (стена, фанера). Когда вы увидите, что грунт ложится ровным слоем, можно переходить на автомобиль.

Начинайте от края и держите пистолет под углом 45-60 градусов в сторону, где нет грунта. Грунтуйте параллельными полосами, чтобы они перекрывали друг друга наполовину. После окончания грунтовки подождите 15 минут, пока она высохнет, и при необходимости можно нанести по той же схеме второй слой, который будет идти перпендикулярно первому. Теперь кузов готов к покраске.

Грунтование металлического кузова автомобиля

Современная лакокрасочная продукция в своем огромном ассортименте видов имеет стртегически важный подвид — автомобильная грунтовка.

Современные грунтовки для автомобилей

Назначение автомобильных грунтовок, состоит в усилении коррозионной стойкости и механической прочности металлического кузова.

На заре автомобилестроения для грунтования использовали композиции, наносимые распылением до сварки корпуса. Позднее на смену распыляемым грунтовкам пришли наносимые методом окунания органоразбавляемые аналоги, а начиная с 60-х гг. — водорастворимые грунтовки. Все эти материалы, предназначавшиеся для грунтования цельносварного корпуса автомобиля, позволяли успешно окрашивать малодоступные узлы и детали, например, крепежные элементы и дверные подпорки. Иногда они используются и сейчас — для защиты внутренних частей корпуса автомобиля.

Технологии нанесения автомобильных грунтов 

Современные грунтовки для автомобилей, наносимые окунанием, изготавливают на основе алкидных, алкидноэпоксидных, эпоксиэфирных и эпоксидных смол в сочетании с железооксидным или сажевым пигментом, цинкхроматным ингибитором коррозий и наполнителем. Однако сфера применения грунтовок такого рода очень ограничена, т. к. метод окунания, отличающийся малой производительностью и трудоемкостью, был постепенно вытеснен электроосаждением.

В настоящее время методом электрофореза грунтуются практически все автомобили серийного производства. Этот метод обеспечивает формирование равномерных грунтовочных покрытий высокого качества даже на изделиях сложной конфигурации.

Электрогрунтование осуществляется на полностью автоматизированных линиях с коэффициентом полезного использования материалов до 95% (для сравнения: другие методы окраски обеспечивают лишь 60-70%). Использование электрофореза в автомобильной промышленности началось в 1960-х гг. в США на заводе фирмы Ford Motors и к середине 1980-х охватило все автомобильные заводы. Метод заключается в осаждении грунтовки из водного раствора на поверхность кузова с помощью постоянного электрического тока. Для этого кузов, служащий электродом, помещают в ванну с водоразбавляемой грунтовкой и пропускают электрический ток.

При этом полианионы или поликатионы, образующиеся в водном растворе пленкообразования (полиэлектролита), несущие на себе электрический заряд, передвигаются в электрическом поле к противоположно заряженному кузову и осаждаются на нем. В зависимости от того, где происходит осаждение, процесс электрофореза может быть анодным или катодным. Первым у автомобилестроителей получило признание электроосаждение на аноде (анафорез), которое было очень популярным до середины 1970-х гг. Эта технология предусматривает использование относительно доступных, недорогих и в то же время достаточно высококачественных анафорезных грунтовок, которые изготавливают на основе малеинизированных масел, алкидов, эпоксиэфиров, акрилатов и других полимеров с карбоксильными группами, самобилизованных щелочами и основаниями.

В качестве пигментов в анафорезных грунтовках применяют оксид железа или диоксид титана в смеси с сажей.

Составляющие автомобильных грунтовок

Для улучшения защитных свойств в их состав вводят антикоррозионные пигменты типа силикохромата свинца. Наиболее популярными пленкообразователями для анафореза являются эпоксидные смолы, т. к. они позволяют получать покрытия с хорошей химической и коррозионной стойкостью.

Анафорезные акрилаты также широко используются для формирования грунтовочных покрытий в автомобилестроении. Предпочтение отдается однослойным анафорезным покрытиям для окраски небольших деталей и антикоррозионной защиты днища.

Пленкообразующая система на основе акрилатов, нейтрализованных аминами, характеризуется щелочными свойствами и сохраняет свои гидрофобные свойства после испарения амина. Сушка осуществляется за счет нагрева и окисления пленкообразователя после отцепления аминов.

Для формирования толстослойных покрытий на фосфатированных кузовах автомобилей рекомендуются анафорезные грунтовки на основе полибутадиен-акриловых систем, отверждающиеся при температуре 100-180 °С.

Японские лакокрасочники традиционно развивают направление, связанное с применением анафорезных акриловых грунтовок холодного отверждения. Им удалось создать модифицированные акриловые грунтовки для автомобильных кузовов с температурой сушки 80 °С.

Новые технологии катафорезов 

В России внедрение анафорезных автомобильных грунтов началось в 1970-х гг., когда за рубежом уже четко наметился переход к катафорезным аналогам. Представитель первого поколения отечественных материалов анафорезного типа — фенольная грунтовка ФЛ-093 на основе растительных масел, ранее выпускаемая Ярославским заводом. Позднее для замены грунтовок ФЛ-093 были разработаны более совершенные аналоги на основе полибутадиенового каучука. К ним относятся грунтовки В-KЧ-02-7 и В-KЧ-0254, первая из которых используется на АвтоВАЗе для грунтования кузовов «Жигулей». По защитным свойствам она находится на уровне зарубежных материалов.

Несмотря на то, что анафорезное грунтование отличается высокой эффективностью в условиях серийного производства автомобилей, оно имеет ряд недостатков, связанных с недостаточной коррозионной стойкостью, неудовлетворительной ударопрочностью и пониженной рассеивающей способностью анафорезных систем.

Значительно более высокими защитными свойствами характеризуются катафорезные грунтовки, освоение которых автомобилестроителями началось в середине 1970-х гг. Первая установка по катафорезному грунтованию автомобильных деталей была запущена в 1976 г. в США. Через 10 лет катафорезные грунты составляли уже от 60 до 80% общего объема грунтовок, используемых в автомобильной промышленности. В настоящее время катафорезные грунтовки практически вытеснили анафорезные на автозаводах США, Японии, Западной Европы.

Основные преимущества катафорезных покрытий — очень высокая степень защиты от коррозии при малой толщине покрытия (полученное этим способом покрытие имеет при толщине 15 мкм те же защитные свойства, что и анафорезное покрытие толщиной 20-22 мкм), хорошая химстойкость (в т. ч. к щелочам), высокая рассеивающая способность (эффективность защиты внутренних полостей достигает 70%) и др.

Установка для катодного грунтования в основном сходна с анафорезной, но имеет и некоторые отличия. Катафорезные ванны, промывочные камеры и трубопроводы должны быть выполнены из материала, не корродирующего в кислой среде. Таким материалом служит, как правило, нержавеющая сталь, а в некоторых случаях — полиэфирные футеровочные материалы. В установке предусмотрена система ультрафильтрации, которая позволяет осуществлять высококачественную очистку и способствует более экономичному использованию ЛКМ, сохраняя при этом его высокое качество.

Катафорезные грунтовки изготавливают на основе акриловых и винильных сополимеров, эпоксидных, полиуретановых, полиэфирных и других смол с амино- или аммониевыми группами, которые путем нейтрализации кислотами переводят в солевую водорастворимую форму и затем разбавляют водой до получения 20-25%-го раствора. Основу катафорезных грунтовок составляют эпоксиаминные продукты, в т. ч. модифицированные моно- и поликарбоновыми кислотами, акриловыми мономерами и другими соединениями.

Крупнейшим поставщиком таких грунтовок выступает английская фирма PPG, которая обеспечивает своей продукцией 2/3 потребности США и Западной Европы.

Отечественная промышленность освоила производство нескольких катафорезных грунтовок. Среди них продукция, которую разработал Ярославский завод ЛКМ — эпоксиаминная грунтовка В-ЭП-0101, содержащая противокоррозионные пигменты и специальные добавки.

Представляет интерес катафорезная грунтовка В-ЭП-0190 на основе эпоксикаучукоаминной смолы, модифицированной меламиновым компонентом. После успешных испытаний грунтовка внедрена на конвейере АЗЛК для окраски заднего моста и запасных частей автомобиля и на линии окраски кузовов «Таврии» на АвтоВАЗе.

Несмотря на значительные преимущества катафорезных грунтовок, они имеют и ряд недостатков, обусловленных более низкой адгезией, неудовлетворительной стойкостью к удару, токсичностью и т. д. Преодолеть эти недостатки помогает использование современных модификаций катафорезной технологии, к которым в первую очередь относится толстослойный катафорез, позволяющий получать на основе эпоксиаминных композиций однослойные покрытия толщиной 30-40 мкм.

Толстослойный катафорез приобрел большую популярность в 1980-е гг., когда его начали интенсивно внедрять на автомобильных заводах США. В странах Западной Европы и в Японии этот метод получил меньшее распространение, хотя на заводах фирм Volkswagen и Benter-Wercke его и сейчас используют для грунтования некоторых деталей автомобиля.

В толстослойном катафорезе применяют грунтовки на основе модифицированных эпоксиаминов с пониженной температурой сушки, что особенно важно при совместной окраске пластиковых и металлических поверхностей. Однако надежды специалистов на то, что внедрение толстослойного катафореза позволит перейти на двухслойную окраску автомобилей, не оправдались, т. к. для машин класса «люкс» это неприемлемо из-за невозможности исключить операцию шпатлевания, называемую иначе стадией промежуточного грунтования.

Процесс грунтования поверхности автомобиля

Грунтование авто — один из немаловажных процессов кузовного ремонта. Если при шпатлевании мы добиваемся непосредственно определенной формы детали, то грунтование служит для антикоррозийной обработки и как связующие звено между шпатлевкой и краской, так как ни в коем случае нельзя производить покраску непосредственно на шпатлевку или на «голый» металл.

Грунт является связующим звеном между поверхностью автомобиля и автокраской. Как правило, грунтовать приходится по шпатлевке, т.к. на шпатлевку ни в коем случае нельзя наносить непосредственно автокраску. Также чистый металл нуждается в грунтовании. В принципе рекомендуется и старую зачищенную поверхность прогрунтовывать, но от этого правила можно отступить, а иногда его просто нет возможности выполнить (например, когда выполняется покраска автомобиля переходом).

Существуют разные типы грунтов и подходят они для различных задач. Разберем самые распространенные.

Антикоррозионный грунт:

Как правило, применяется по чистому металлу, для защиты его от коррозии. Обычно является первичным грунтом и нуждается в покрытии вторичным, т.е. непосредственно на него автокраску накладывать нельзя. Производители рекомендуют всегда чистый металл обрабатывать антикоррозионным грунтом. В целом качество покрытия от этого выигрывает. Если же металл покрыт, например качественным заводским грунтом, который не пришлось счищать до конца, а только заматован, то необходимость в антикоррозионном грунте отпадает.

Двухкомпонентный порозаполняющий грунт:

Это основной грунт, применяющийся перед покраской автомобиля. Порозаполняющий означает то, что его можно накладывать более толстым слоем, чем обычный грунт, и он заполнят микропоры, которые могли остаться на шпатлевке. Таким образом, при использовании этого грунта снижается требование к обработке шпатлевки. Но в тоже время это грунт, а не жидкая шпатлевка и крупные царапины он, конечно же, не зальет.

Однокомпонентный нитрогрунт:

Простенький грунт. Применяется под алкидные или нитро автоэмали. Нельзя использовать под акриловые автокраски или автомобильные краски с металлическим эффектом. К преимуществам можно отнести его очень быструю сушку (менее 30 минут).

Однокомпонентный акриловый грунт:

Как правило, это достаточно хорошие грунты. Их трудно обобщать, т.к. практически у каждой фирмы он есть, и все они отличаются друг от друга. Обычно быстро сохнет и прост в работе. Может применяться практически под все виды краски.

Грунты по пластику:

По пластмассе и когда необходимо сделать ремонт бамперов, используются специальные грунты и составы. В принципе мы разберем еще работу с пластиком, но сейчас просто необходимо напомнить, что для бамперов или панелей используются свои материалы и в том числе грунты.

Изолятор несовместимых покрытий:

В принципе это и не совсем грунт, но упомянуть о нем нужно. Бывает в покрасочной работе такое неприятное явление, как несовместимость покрытий. Когда свеженанесенное покрытие начинает поднимать предыдущие слои системы. Обычно это проявляется, когда наносят автокраску или грунт на старое покрытие. Чтобы избежать этого явления и уберечь автомаляра от риска несовместимости — существует изолятор несовместимых покрытий. Наносится он на потенциально опасный участок, а уже по нему можно смело наносить следующий слой системы. Особенно удобно использовать материалы такого рода, на неизвестных покрытиях. Допустим известно, что автомобиль был перекрашен, но неизвестно чем. В таких случаях, чтобы избежать риска, технология покраски автомобиля рекомендует пройтись слоем изолятора, а только потом уже начинать работать обычными слоями системы.

Нанесение грунта:

В принципе ничего сложного тут нет. Грунт наносится в 1–2 слоя. Точное время сушки каждого грунта в отдельности, смотрите на упаковке или в инструкции к продукту. Если участок ремонта кузова автомобиля маленький, то вполне возможно воспользоваться грунтом из баллончика.

Перед нанесением грунта:

• Тщательно обеспылить как ремонтируемую поверхность, так и собственную одежду.
• Если работа происходит с пластиком или выполняется ремонт бамперов, то необходимо обязательно пройтись антистатиком.
• Обезжирить поверхность (это правило нельзя забывать).

Шлифование грунта:

Очень схоже со шлифованием шпатлевки, только, разумеется, наждачная бумага используется более мелкая. Если работать по сухому, то перед покраской используется Р400. Если будете работать с водой, то Р800. В каких-то неудобных и труднодоступных местах рекомендуется использовать скотч-брайт.

Работать на сухую или с водой? По теории покраски автомобиля на сухую лучше, т.к. вода является источником коррозии. Да и некоторые грунты нельзя шлифовать с водой, о чем указывается в инструкции к грунту. Но с другой стороны при работе с водой нет пыли, да и сам процесс упрощается. Все же грунты не так гидроскопичны как шпатлевка. Поэтому однозначного ответа как лучше работать — нет. Но если решите работать на сухую, то использование противопыльной маски — обязательно.

Разводятся грунты тоже по разному, необходимо смотреть инструкцию к каждому отдельному продукту. Растворитель для грунта мастера обычно предпочитают самый обычный Р-647. Но нужно сказать, что и этот растворитель может друг от друга отличаться. Дело в том, что очень много подделок растворителя и если на такой нарваться, то качество работы резко ухудшится. Поэтому многие мастера используют растворитель одного завода производителя и стараются покупать его в одном и том же месте.

Цвет грунта тоже имеет значение. По идее автокраска должна полностью перекрывать грунт и никаких просветов быть не должно. Но в будущем, в местах сколов грунт схожий по тону с краской будет заметен намного меньше. Да и перекрыть его будет немного проще. Самый распространенный — это серый нейтральный цвет и подходит, как правило, под любой цвет краски. Но также при кузовном ремонте используются белый и черные цвета, а смешивая их можно получить более светлый или темный серый цвет. Разумеется, что смешиваемые грунты должны быть одной марки.

Средства защиты:

При грунтовании уже необходимо использовать маску с угольными фильтрами. Пары грунта очень опасны для здоровья. Кислотный грунт фирмы «Сиккенс» в свое время даже был снят с производства из-за сильного вреда для здоровья. Поэтому не забывайте о средствах защиты. Тем более большинство сменных фильтров сегодня можно свободно купить в любом магазине, где продаются автомобильные краски. Не экономьте на своем здоровье.

---

← В предыдущий раздел

← К началу статьи

Далее →

Грунтовки автомобильные и преобразователи ржавчины

Категория:

   Устранение коррозии кузова

Публикация:

   Грунтовки автомобильные и преобразователи ржавчины

Читать далее:

Грунтовки автомобильные и преобразователи ржавчины

На подготовленную к окраске поверхность сначала наносят грунтовки. Они являются связующим покрытием между металлом и последующими слоями эмали. Поэтому грунтовки обладают повышенной адгезией (сцепляемостью). Грунтовки можно наносить распылением, кистью, окунанием, электрораспылением и электроосаждением. Толщина грунтовочного слоя обычно составляет 15…20 мкм.

В лаках или олифе грунтовки представляют собой суспензию пигментов и наполнителей, например талька. При необходимости в грунтовки дополнительно вводят растворители, сиккативы, стабилизаторы (поверхностно-активные вещества). Грунтовки бывают с инертными пигментами, пассивирующие, фосфатирующие и протекторные.

Грунтовки с инертными пигментами не взаимодействуют с пленкообразователем и не защищают поверхность кузова от коррозии, но механически препятствуют проникновению влаги к поверхности. Такими грунтовками являются ГФ-021, ФЛ-ОЗК и др.

Рекламные предложения на основе ваших интересов:

Грунтовку ГФ-021 автолюбители часто используют при проведении ремонтной окраски кузова. Технология нанесения и сушки, а также ее защитные свойства позволяют использовать ее для грунтования металлической поверхности кузова под покрытия различными эмалями. Покрытие грунтовкой ГФ-021 имеет хорошую адгезию к металлу, хорошо шлифуется шкуркой и стойко к перепаду температур от — 40 до – 60 °С. Хорошо просушенная пленка грунтовки не будет сморщиваться и растрескиваться при использовании нитроэмали. Сушат грунтовку под нитроэмали при температуре 100…110 °С, так как в этом случае она устойчива к растворителям № 646, 647. Если возможности высушить грунтовку при этой температуре нет, то время сушки ее до нанесения нитроэмали должно быть не менее 48 ч при температуре 18…22 °С. Если грунтовка высохла недостаточно хорошо, то пленка нитроэмали на ней будет морщиться. Покрытие, нанесенное по грунтовке после горячей сушки, будет иметь более высокую стойкость.

Пассивирующие грунтовки содержат хроматы металлов или другие пигменты, взаимодействующие с влагой и пассивирующие металл. Такими свойствами обладают грунтовки ГФ-017, ГФ-031 и др.

К грунтовкам этого типа относится свинцово-суричная грунтовка, которую часто используют для защиты днища и крыльев. Ее приготовляют перед употреблением, смешивая сухой свинцовый сурик с натуральной олифой или олифой “Оксоль” в массовом соотношении 2:1. После смешения грунтовку необходимо использовать в течение одних суток. Эту грунтовку наносят только кистью. Вязкость грунтовки должна быть такой, чтобы риски от кисти исчезали в течение 30…60 с. При использовании натуральной олифы в грунтовку для уменьшения вязкости добавляют 5…8 % уайт-спирита или скипидара.

Фосфатирующие грунтовки отличаются от пассивирующих тем, что в их состав вводится еще фосфорная кислота. Эти грунтовки обладают хорошей адгезией по отношению к черным и цветным металлам. При нанесении грунта на поверхности металла образуется антикоррозионная фосфатная пленка. По фосфатирующим грунтовкам BJI-02, ВЛ-08, ВЛ-023 лучше наносить грунтовки ГФ-021, ФЛ-ОЗК и т.п. Фосфатирующие грунтовки состоят из двух компонентов: пленкообразующей основы и кислотного разбавителя. Эти компоненты смешивают перед употреблением в массовом соотношении 4:1 и выдерживают 0,5 ч, после чего добавляют в нужном количестве другой разбавитель. Технологическая стабильность (способность сохранять технологические характеристики) приготовленного грунта ВЛ-02 при — 10… + 10 °С равна 2 ч, при 10…20 °С — 8 ч, при 20.,.30 °С — 6 ч, а при 30…40 °С — 4 ч. Наилучшая толщина слоя фосфатирующих грунтовок 8… 12 мкм.

Более тонкие слои не обеспечивают фосфатирования, а более толстые имеют худшие защитные свойства. Фосфатирующие грунтовки, эффективные только при нанесении их на чистый металл, применяют так же, как прослойку для лучшего сцепления покрытия из меламиноалкидных эмалей с нитроэмалью. В этом случае кислотный разбавитель не вводят.

Протекторные грунтовки защищают поверхность металла благодаря введению в их состав пыли металла, потенциал которого ниже, чем железа (например, цинк). При этом обеспечивается длительная электрохимическая (катодная) защита металла в жестких коррозионных условиях. К ним относятся грунтовки ПС-1, ЭП-057 и др.

Грунтовку ПС-1 приготавливают непосредственно перед употреблением, смешивая цинковую пыль с 10%-ным раствором полистирола в ксилоле в массовом соотношении 1,5:1.

Грунтовка ЭП-057 представляет собой суспензию цинкового порошка в растворе эпоксидной смолы Э-41 и предназначена для защиты наиболее подверженных коррозии частей кузова автомобиля (крылья снизу, днище и т.п.). За 0, 5 ч до нанесения грунтовки на 100 массовых частей грунтовки добавляют 7 массовых частей отвердителя № 3. После введения отвердителя грунтовку необходимо использовать в течение 6…8 ч.

Специально для защиты днища и крыльев автомобилей выпускается протекторная “Автогрунтовка цинконаполненная”. Ее наносят как слой под битумные, сланцевые и другие противокоррозионные составы для защиты низа кузова автомобиля.

Грунтовки-преобразователи ржавчины используют для подготовки корродированной поверхности кузова под окраску без удаления продуктов коррозии. Выпускаются грунтовки-преобразователи ржавчины марок Э-ВА-01, Э-ВА-0112 и др. Их наносят на поверхность кузова при температуре не ниже 15 °С распылением или кистью в один-два слоя.

Преобразователь ржавчины Э-ВА-0112 применяют при комнатной температуре при толщине слоя коррозии до 100 мкм. Вязкость по вискозиметру ВЗ-4 для нанесения распылением составляет 30…50 с. Полное высыхание происходит в течение 24 ч.

Грунтовку-преобразователь Э-ВА-01 используют при толщине ржавчины до 100 мкм. Рабочая вязкость при комнатной температуре должна быть 30…50 с. Состав высыхает при комнатной температуре 10…22°С за 2 ч, при 70…80 °С — в течение 0,5—1,0 ч. В качестве растворителя применяют ортофосфорную кислоту.

В отличие от двух предыдущих грунтовок-преобразователей используют грунтовку-преобразователь П-1Т при толщине ржавчины до 60 мкм. Полное высыхание 18…21 °С происходит за 48 ч.

Среди преобразователей ржавчины можно перечислить наиболее известные: “Автопреобразователь ржавчины”, “Автопреобразователь-1 ржавчины”, “Автопреобразователь ржавчины лигнинный” и др.

При использовании преобразователей-ржавчины следует знать, что защитные свойства покрытий, нанесенных по поверхности, обработанной преобразователем-ржавчины, как правило, хуже, чем у покрытий, нанесенных на защищенный от ржавчины металл.

Рекламные предложения:

Читать далее: Шпатлевки автомобильные

Категория: — Устранение коррозии кузова

Главная → Справочник → Статьи → Форум

Грунтовка и покраска автомобиля Ниссан

Грунтовка и покраска автомобиля Ниссан — Техцентр Auto-Rad

10 лет на рынке

предоставляем европейский уровень
сервиса и качества работ

гарантия 1 год

на все работы, произведенные с
использованием современного
оборудования

Программа лояльности

при каждом посещении нашего техцентра,
получай бонусы на карту 1 бонус = 1 рубль Подробнее >>

поддержка автопарка

благодаря специальной программе
корпоративного обслуживания вы получите
качественный сервис и минимизируете расходы

Грунтовка и покраска автомобиля Ниссан.

Грунтовка перед покраской автомобиля — это гарантия качества, прочности и долговечности лакокрасочного покрытия автомобиля. Покраска без грунтовки часто используется при небольшом повреждении элементов кузова или при «срочном» ремонте. Иногда, такая покраска всего кузова автомобиля (без грунта) может использовать только для получения внешнего эффета, который не сможет продержаться долгое время, если детали имеют элементы коррозии и плохую предварительную подготовку перед покраской. Нарушение технологий покрасочных работ может быть не замечено под слоем новой краски и лака, а проявиться только через некоторое время.

Правильная качественная покраска кузова автомобиля подразумевает грунтовку кузова и соблюдение всех технологий, а так же — требует соответствующего оборудования (покрасочной камеры). Техцентр AUTO-RAD (в ЮВАО Москвы) оснащён покрасочной камерой производства «Blowtherm» (лидер среди европейских производителей оборудования для кузовного ремонта) и всем необходимым оборудованием для проведения покрасочных работ с соблюдением необходимых технологий.

Некоторые сильные повреждения деталей кузова не подразумевают их ремонта и восстановления. Требуется их покупка в виде новых запасных частей. Грунтовка под покраску обязательна при использовании новой кузовной детали (новое «железо», обычно чёрного цвета) перед её последующей покраской в основной цвет.

Пример проведённых работ по грунтовке под покраску:
Проведена работа по восстановлению покраски всего кузова. Были проведены подготовительные работы (разборка) и нанесение грунтовочной окраски всех деталей кузова в камере производства «Blowtherm».

 

Пример последующей покраски кузова автомобиля (процесс покраски):

оставьте заявку на сайте получите диагностику автомобиля по 68 параметрам

АБСОЛЮТНО БЕСПЛАТНО! *

* — раз в год для каждого автомобиля Оставить заявкуЧЕМ МЫ ОТЛИЧАЕМСЯ ОТ ДРУГИХ ТЕХЦЕНТРОВ?

• Наличие необходимых материалов, благодаря собственному складу запчастей и расходных материалов
• 12 000 клиентов стали постоянными, благодаря качеству наших услуг
• Обслуживание высококлассными специалистами с профессиональным образованием и стажем не менее 7 лет
• Гарантию качества ремонта на современной станции обслуживания

отзывы наших клиентов

Михаил Лобанов

Отзыв оставлен на Google картах

Обслуживаюсь в этом техцентре не впервые, и всегда радует приветливый, отзывчивый персонал. Работа всегда сделана чисто, быстро, аккуратно. Ни разу не было нареканий. Обращался по разным поводам и ТО, и кузовной ремонт, и шиномонтаж, и просто машину помыть. На выезде всегда уверен, что все сделано на совесть! Рекомендую этот техцентр! Оценка 5+++! Ребят, спасибо за добросовестно выполняемую работу! Так держать! Отдельная благодарность руководству техцентра: в салоне все сделано по последнему слову техники, везде чистота — приятно находиться у вас!

Наталья крюкова

Отзыв оставлен на Яндекс.Картах

Отличный сервис , делают весь комплекс ремонтных работ, есть молярный цех, там же находится мойка. В этом здании только с другого торца расположен пункт технического осмотра, можно пройти техосмотр и получить диагностическую карту, оформить полис осаго любой компании. Очень все удобно. Советую!

Георгий Орлов

Отзыв оставлен на 2ГИС

Добрый день. Забрал из ремонта свою Toyota Camry, хочется отметить замечательную работу команды сервиса. Отлично провели диагностику и последующий ремонт подвески. Заодно решил заменить масло по акции. Присутствовал при ремонте (здесь это не запрещено), ребята работают быстро и профессионально, видно по ремонту. А ещё оплатил часть заказа бонусами по программе лояльности, неожиданно приятно! Сервис рекомендую всем, обслуживаюсь только тут.

Петр С.

Отзыв оставлен на Яндекс.Картах

Заезжал на шиномонтаж и сход-развал,без очереди,машину никуда не ведет,вроде сделали все четко. Мастер приемщик сказал,что и резину можно оставить у них летнюю на хранение,мне не надо,но услуга нужная! Я вообщем доволен.

Денис

Отзыв оставлен на Zoon.ru

Хочу сказать огромное спасибо и выразить благодарность автосервису Auto-rad за проведенную работу над моим автомобилем!!!Мне очень понравился подход к моему Субару(Форестер),лако-красочные работы произведены на 5. Проведенные работы меня полностью удовлетворили и даже поразили не высокой стоимостью(предварительная оценка на ремонт была максимально точной к цене на выходе при оплате заказ-наряда). Хотелось бы отметить хорошую слаженность коллектива и его взаимодействие.Хочу пожелать автосервису востребованности и удачи!!!

Андрей Черкасов

Отзыв оставлен на Zoon.ru

За два дня качественно решили мою проблему, которую официалы предлагали решить за неделю, а то может и больше. Обслуживание такое, что хочется вернуться вновь. Особо отмечу настоящего профессионала и знатока своего дела — Романа. Доброго ему здоровья. Не лень же зайти сюда и написать СПАСИБО и порекомендовать другим автолюбителям.

Павел

Отзыв оставлен на Zoon.ru

Приезжал сюда неделю назад из за стука в подвеске. Ребята сделали диагностику и заменили передние рычаги. После этого прошел сход развал. По цене вышло недорого. Уже неделю езжу стука нет,результатом доволен. Сегодня заезжал на мойку,встретился с мастером который мне авто чинил. Спасибо ребята за работу.

Анонимный пользователь

Отзыв оставлен на Zoon.ru

Отличный сервис для знающих и не знающих автовладельцев. Качество услуг высшее

Владимир

Отзыв оставлен на Zoon. ru

Случай на дороге привёл меня сюда (именно привёл, т.к. машина сломалась не далеко от сервиса). Машина старая часто ломается а сервисов быстро решающих мою проблему мало. В целом доволен. Ремонтом занимался механник Сергей. Помимо ремонта получил консультацию (в другом сервисе посоветовали поменять авто). Спасибо

Людмила NISSAN X-TRAIL.

Отзыв оставлен на Zoon.ru

Огромное спасибо сотрудникам техцентра AUTO-RAD! Особенно Роману, за быстрое качественное устранение неисправности! Неделю назад делала ТО и шиномонтажа на своем NISSAN X-TRAIL, пока доехала до техцентра загорелся чек. Мне предложили компьютерную диагностику. Роман продиагностировал мой автомобиль и устранил причину неисправности, а также все мне понятно объяснил и дал рекомендации. Мастер-приемщик отдал мне автомобиль чистым и еще вручил дисконтную накопительную карточку с 10% скидкой на все виды работ. Цены приемлемые, я нисколько не пожалела, что приехала именно в этот техцентр. Теперь я здесь постоянный клиент!

Спасибо за вашу заявку
Мы свяжемся с вами в ближайшее время

Хотите стать членом нашей дружной команды?
Отправляйте заявку и мы свяжемся с вами в рабочее время!

Оставить заявку

Грунтовка и покраска ржавого участка кузова машины своими руками — женский взгляд | Своими руками

Содержать автомобиль — порою разорительно. Из-за дорогих запчастей и услуг по ремонту автовладелец оказывается перед выбором — ставить машину на прикол или работать только на ее содержание.

Американский блогер Китти Джей (KittyJ) решила действовать самостоятельно, и у нее все получилось! Вот ее история.

На машине мужа прямо под крышкой заливной горловины образовалась огромная дыра. Крыло проржавело насквозь, и вид у нашей четырехколесной старушки стал совсем грустный.

У мужа не было времени делать это самому, а заплатить 200 долларов в кузовной мастерской я не хотела. Поэтому решила все сделать сама — и удивить мужа.

---

Ссылка по теме: Зарядное устройство для аккумулятора автомобиля – какое лучше выбрать

---

Сначала зачистила шкуркой всю ржавчину по краям дыры. Это было несложно.

Под верхним слоем металла оказался еще один слой, который сначала я приняла за металл, но это была застывшая пена, ею на заводе заполняют некоторые полости кузова. Ржавую пену я обработала спреем для удаления ржавчины, после чего пришлось подождать сутки, чтобы он сделал свое дело. На следующий день я зачистила оставшиеся ржавые островки. Для удаления краски и ржавчины использовала грубую шкурку Р60.

1. Чтобы случайно не повредить уплотнительную резинку заливной горловины и не зачистить лишнюю поверхность крыла, я оклеила место для обработки малярным скотчем и аккуратно продолжила шлифовать, чтобы создать плавный переход от дыры к неповрежденной поверхности.

2. Вся поверхность зачищена, но скотч из-под уплотнителя не снимаю, потому что он еще пригодится на время шпатлевки и покраски. Также до конца на месте останется скотч снизу, закрывающий краешек бампера.

3 В качестве основы для создания новой поверхности мне пригодилась стальная сетка на клейкой бумажной подложке. Она довольно тонкая, и ее можно резать обычными ножницами.

4. Эту сетку я вставила между крылом и застывшей пеной. Верхний край немного подогнула, чтобы он зашел под изгиб горловины

5. Теперь надо шпатлевать. Для кузовных работ выпускают специальную 2-компонентную шпатлевку. Основную массу смешивают с отвердителем на какой-нибудь очень гладкой поверхности. Это может быть, например, стекло или вощеный картон, который затем можно выкинуть.

6. Еще несколько слов о шпатлевке: основной состав серого цвета объемом с теннисный шарик смешивают с выдавленным из тюбика на 1,5-2 см красным отвердителем. Нанести и разровнять готовый состав следует в течение 30-40 секунд, через 1,5-2 минуты он стремительно отвердевает — и работать с ним уже нельзя.

7. Шпатлевка окончательно затвердевает за 15-20 минут. Выравнивала ее средней шкуркой Р220-240, затем — новый слой. Не шпатлюйте толстым слоем. Лучше сделать 3-4 подхода вместо 1-2.

8. Последний слой, самый тонкий, я выравнивала мелкой шкуркой Р400. Когда поверхность стала ровной и под пальцами перестали ощущаться неровности, поняла, что эту часть работы я выполнила. Перед покраской шпатлевке надо дать хорошо высохнуть. Что ж, можно заняться покраской на следующий день.

9. Грунтовка. Я использовала серую быстросохнущую грунтовку под шлифовку. Перед нанесением заклеила скотчем с газетами крыло, чтобы грунтовка не попала на здоровое покрытие. После высыхания зачистила тонкой шкуркой Р600 загрунтованное место. Можно использовать и шлифмашину, но я выбрала ручную шлифовку, чтобы зачистить узкие места между бампером и крылом и на закруглении в нижней части отверстия для лючка бензобака. Теперь все готово для покраски.

10. Краска в первом баллончике оказалась слишком светлой. Зато на нем я научилась вести факел распыла. Сначала начинаешь движение рукой, а затем нажимаешь на колпачок распылителя, отпускаешь тоже в движении, а затем — то же самое в обратном направлении.

Нажимать и отпускать распылитель можно только в движении, иначе по краям краски будет больше, и она потечет. Нужный цвет подобрала на тон темнее — и он был тем, что надо. Сравнивать краску на машине и образце из баллончика лучше в тени, чтобы солнце не искажало восприятие.

11. Осталось покрыть окрашенное место лаком. Два легких слоя и один «мокрый». Мокрый — не значит толстый, иначе лак покроется пузырями. Когда все высохнет, можно заполировать покрашенное место, чтобы сделать плавным зрительный переход от старого покрытия к новому. У меня получилось со второго раза.

12. И все-таки муж меня рассекретил. Но дал довести дело до конца — и даже не переживал, что жена занимается ремонтом машины!

Итого на материалы я потратила 60 $ и три дня. А могла бы потратить 200 $ и… все равно 3-5 дней. А еще многому научилась, и самое главное — я осталась довольна собой, а муж был безмерно восхищен! Кажется, мы все только выиграли — включая нашу четырехколесную старушку.

---

Читайте также: Полировка автомашины своими руками

---

Удаление пятна ржавчины на кузове автомобиля женскими руками – фото

© Автор: KittyJ

ИНСТРУМЕНТ ДЛЯ МАСТЕРОВ И МАСТЕРИЦ, И ТОВАРЫ ДЛЯ ДОМА ОЧЕНЬ ДЕШЕВО. БЕСПЛАТНАЯ ДОСТАВКА. ЕСТЬ ОТЗЫВЫ.

Ниже другие записи по теме «Как сделать своими руками — домохозяину!»

---

Подпишитесь на обновления в наших группах и поделитесь.

Будем друзьями!

MachinePure Primer

Праймеры

MACHINEPURE ^® Exterior Primer обеспечивает превосходную укрывистость, устойчивость к блокированию и адгезию для машинных аппликаторов, которым требуется надежная защита деревянных поверхностей. Благодаря инновационному составу, состоящему из 100% акрила, MachinePure Primer соответствует самым строгим нормам Северной Америки без ущерба для характеристик продукта.

Отличное укрытие

MachinePure Primer создает формулу с высокой укрывистостью, обеспечивающую превосходное покрытие и однородность цвета.

Сопротивление быстрому блокированию

Праймер MachinePure Primer позволяет быстро складывать и упаковать вашу продукцию.

Сильная адгезия

MachinePure Primer обеспечивает отличную адгезию для прочного и долговечного покрытия.

Производительность на водной основе

• Акриловая формула на водной основе исключает необходимость в очистителях и восстановителях на основе растворителей
• Без диоксида кремния и HAPS
• Низкое содержание ЛОС (<100 г / л)

Данные продукта

---

Блеск при 60º	Квартира
Сухой остаток	28%
Сухой остаток	44%
Покрытие (на галлон США)	300 кв.футов
Толщина мокрой пленки	5,4 — 6,8 мил (на слой)
Толщина сухой пленки	1,5 — 1,9 мил (на слой)
VOC	67 г / л
Лист продажи продукции
Лист технических данных

Машинное обучение: Учебник.

Простое введение в AI, машины… | Лиззи Тернер

Вниманию читателей, застенчивых в математике: с сожалением сообщаю вам, что для полного понимания большинства алгоритмов машинного обучения требуется базовое понимание некоторых ключевых математических понятий. Но не бойтесь! Требуемые концепции просты и основаны на занятиях, которые вы, вероятно, уже посещали. Машинное обучение использует линейную алгебру , исчисление , вероятность и статистику .

Изображение через Towards Data Science

Топ-3 концепции линейной алгебры:
1.матричные операции
2. собственные значения / собственные векторы
3. векторные пространства и нормы

Три основных концепции исчисления:
1. частные производные
2. векторнозначные функции
3. направленные градиенты

Три основных статистических концепции:
1. Байес. ‘теорема
2. комбинаторика
3. методы выборки

Для конкретных математических ресурсов я настоятельно рекомендую этот пост от MetaDesignIdeas.

Когда у вас появятся базовые математические представления, самое время подумать обо всем процессе машинного обучения.Есть 5 основных шагов.

Изображение через Python Tips

Приведенная выше диаграмма объясняет шаги гораздо яснее, чем я мог бы, поэтому уделите минуту, чтобы изучить ее, прежде чем мы сосредоточимся на наиболее важной части: выборе правильного алгоритма для данных и ситуации.

У нас нет лучших алгоритмов, у нас просто больше данных. — Питер Норвиг

Давайте рассмотрим некоторые общие группы алгоритмов:

Алгоритмы регрессии

Возможно, самые популярные алгоритмы машинного обучения, алгоритмы линейной регрессии — это алгоритмы контролируемого обучения, которые предсказывают конкретный результат на основе непрерывных переменных.С другой стороны, логистическая регрессия используется специально для прогнозирования дискретных значений. Оба эти (и все другие алгоритмы регрессии) известны своей скоростью; они неизменно входят в число самых быстрых алгоритмов машинного обучения.

GIF через Towards Data Science

Алгоритмы на основе экземпляров

Анализ на основе экземпляров использует определенные экземпляры предоставленных данных для прогнозирования результата. Самый известный алгоритм на основе экземпляров — k-Nearest Neighbor, также известный как kNN. Используемый для классификации, kNN сравнивает расстояние между точками данных и назначает каждую точку группе, к которой она ближе всего.

Изображение через KDnuggets

Алгоритмы дерева решений

Алгоритмы дерева решений берут группы «слабых» учеников и заставляют их работать вместе, чтобы сформировать один сильный алгоритм. Эти ученики организованы в древовидную структуру, ответвляющуюся друг от друга. Популярным алгоритмом дерева решений является алгоритм случайного леса . В этом алгоритме случайным образом выбираются слабые ученики. Это, как правило, приводит к сильному предсказанию. В приведенном ниже примере мы можем обнаружить множество общих черт (например, голубые или не голубые глаза), ни одной из которых не было бы достаточно, чтобы идентифицировать животное. Однако, когда мы объединяем все эти наблюдения, мы можем сформировать более полную картину и сделать гораздо более точный прогноз.

Изображение через PyBloggers

Байесовские алгоритмы

Неудивительно, что эти алгоритмы явно основаны на теореме Байеса. Самым популярным является Naive Bayes , который часто используется при анализе текста. Например, большинство спам-фильтров используют байесовские алгоритмы. Они используют вводимые пользователем данные с пометкой по классам, чтобы сравнивать новые данные и соответствующим образом классифицировать.

Изображение через Simafore

Алгоритмы кластеризации

Алгоритмы кластеризации сосредоточены на поиске общих черт между элементами и их соответствующей группировке. Распространенным алгоритмом кластеризации является Кластеризация K-средних . В K-средних аналитик выбирает количество кластеров (обозначается переменной K), и алгоритм группирует элементы по физическому расстоянию в соответствующие кластеры.

Изображение с помощью Brilliant

Алгоритмы глубокого обучения и нейронных сетей

Алгоритмы искусственных нейронных сетей основаны на структуре биологических нейронных сетей.Глубокое обучение использует модель нейронной сети и обновляет ее. Это большие и чрезвычайно сложные нейронные сети, которые используют небольшие объемы помеченных данных и гораздо большие объемы немаркированных данных. Нейронные сети и глубокое обучение имеют множество входных данных, которые проходят через несколько скрытых слоев, прежде чем приводят к одному или нескольким выходным данным. Эти связи образуют определенный цикл, имитирующий способ обработки информации человеческим мозгом и создания логических связей. Кроме того, скрытые слои часто становятся меньше и более тонкими по мере работы алгоритма.

Изображение с помощью Synopsys

Другие алгоритмы

Приведенная ниже диаграмма является наилучшей из всех, которые я нашел, чтобы показать основные алгоритмы машинного обучения, их категории и их отношения друг с другом.

Введение в машинное обучение с помощью Python

За последнее десятилетие машинное обучение перешло из научно-исследовательских лабораторий в повседневные веб-приложения и мобильные приложения. Машинное обучение позволяет вашим приложениям выполнять задачи, которые раньше было очень сложно программировать, такие как обнаружение объектов и лиц на изображениях, обнаружение спама и языка ненависти, а также создание интеллектуальных ответов для электронных писем и приложений для обмена сообщениями.

Но машинное обучение принципиально отличается от классического программирования. В этой статье вы познакомитесь с основами машинного обучения и создадите базовую модель, которая может предсказывать виды цветов на основе их измерений.

Как работает машинное обучение?

Классическое программирование основано на четко определенных задачах, которые можно разбить на отдельные классы, функции и команды if – else. С другой стороны, машинное обучение основывается на развитии своего поведения на основе опыта. Вместо того, чтобы давать модели машинного обучения правилам, вы обучаете их на примерах.

Существуют разные категории алгоритмов машинного обучения, каждая из которых может решать определенные задачи.

Обучение с учителем

Обучение с учителем подходит для задач, в которых вы хотите перейти от входных данных к результатам. Общей чертой всех задач контролируемого обучения является то, что существует основополагающая истина, на основании которой вы можете проверить свою модель, например изображения с ярлыками или исторические данные о продажах.

Модели обучения с учителем могут решать задачи регрессии или классификации. Модели регрессии предсказывают количества (например, количество проданных товаров или стоимость запасов), в то время как задачи классификации пытаются определить категорию входных данных (например, кошка / собака / рыба / птица, мошенничество / не мошенничество).

Классификация изображений, обнаружение лиц, прогнозирование цен на акции и прогнозирование продаж — вот примеры задач, которые может решить контролируемое обучение.

Некоторые популярные алгоритмы контролируемого обучения включают линейную и логистическую регрессию, вспомогательные векторные машины, деревья решений и искусственные нейронные сети.

Обучение без учителя

Обучение без учителя подходит для задач, в которых у вас есть данные, но вместо результатов вы ищете закономерности. Например, вы можете захотеть сгруппировать своих клиентов по сегментам на основе их сходства. Это называется кластеризацией при обучении без учителя. Или вы можете захотеть обнаружить вредоносный сетевой трафик, который отличается от обычной активности на вашем предприятии. Это называется обнаружением аномалии , еще одной задачей обучения без учителя.Неконтролируемое обучение также полезно для уменьшения размерности , трюка, упрощающего задачи машинного обучения за счет удаления нерелевантных функций.

Некоторые популярные алгоритмы неконтролируемого обучения включают кластеризацию K-средних и анализ основных компонентов (PCA).

Обучение с подкреплением

Обучение с подкреплением — это ветвь машинного обучения, в которой интеллектуальный агент пытается достичь цели, взаимодействуя со своей средой. Обучение с подкреплением включает в себя действия, состояния и награды.Необученный агент RL начинает с случайных действий. Каждое действие меняет состояние окружающей среды. Если агент оказывается в желаемом состоянии, он получает вознаграждение. Агент пытается найти последовательность действий и состояний, которые приносят наибольшее вознаграждение.

Обучение с подкреплением используется в системах рекомендаций, робототехнике и игровых ботах, таких как AlphaGo и AlphaStar от Google.

Настройка среды Python

В этом посте мы сосредоточимся на контролируемом обучении, потому что это самая популярная ветвь машинного обучения, и ее результаты легче оценивать.Мы будем использовать Python, потому что он имеет множество функций и библиотек, поддерживающих приложения машинного обучения. Но общие концепции можно применить к любому языку программирования, имеющему аналогичные библиотеки.

(Если вы новичок в Python, на freeCodeCamp есть отличный ускоренный курс, который поможет вам начать с основ.)

Scikit-learn — одна из библиотек Python, часто используемых для анализа данных и машинного обучения, которая предоставляет реализации популярных алгоритмов машинного обучения.Scikit-learn не является частью базовой установки Python, и вы должны установить его вручную.

macOS и Linux поставляются с предустановленным Python. Чтобы установить библиотеку Scikit-learn, введите следующую команду в окне терминала:

  pip install scikit-learn
  

Или для Python 3:

  python3 -m pip install scikit-learn
  

В Microsoft Windows сначала необходимо установить Python. Вы можете получить установщик последней версии Python 3 для Windows с официального сайта.После установки Python введите следующую команду в окне командной строки:

  python -m pip install scikit-learn
  

В качестве альтернативы вы можете установить фреймворк Anaconda, который включает независимую установку Python 3 вместе с Scikit-learn и многими другими библиотеками, используемыми для науки о данных и машинного обучения, таких как Numpy , Scipy и Matplotlib . Вы можете найти инструкцию по установке бесплатной индивидуальной версии Anaconda на ее официальном сайте.

Шаг 1. Определите проблему

Первый шаг к каждому проекту машинного обучения — это знать, какую проблему вы хотите решить. Определение проблемы поможет вам определить, какие данные вам нужно собрать, и даст представление о том, какой алгоритм машинного обучения вам понадобится.

В нашем случае мы хотим создать модель, которая предсказывает вид цветка на основе измерений длины и ширины лепестка и чашелистика.

Это проблема контролируемой классификации.Нам нужно будет составить список измерений различных образцов цветов и соответствующих им видов. Затем мы будем использовать эти данные для обучения и тестирования модели машинного обучения, которая может сопоставлять измерения с видами.

Шаг 2: Сбор данных

Одна из самых сложных частей машинного обучения — это сбор данных для обучения ваших моделей. Вам нужно будет найти источник, где вы сможете собрать данные в количестве, необходимом для обучения вашей модели. Вам также нужно будет проверить качество ваших данных, убедиться, что они репрезентативны для различных случаев, которые будет обрабатывать ваша модель, и избегать сбора данных, содержащих скрытые предубеждения.

К счастью для нас, Scikit-learn содержит несколько наборов данных игрушек для опробования различных алгоритмов машинного обучения. Одним из них является «Набор данных о цветках ириса», который содержит точные данные, необходимые для решения нашей проблемы. Все, что нам нужно сделать, это загрузить его из библиотеки.

Следующий код загружает набор данных корпуса:

  из sklearn.datasets import load_iris

радужная оболочка = load_iris ()
  

Набор данных Iris содержит 150 наблюдений, каждое из которых содержит четыре измерения ( iris.data ) и целевые виды цветов ( iris.target ). Имена столбцов данных можно увидеть в iris.feature_names :

  печать (iris. feature_names)
'' '
['длина чашелистника (см)',
 'ширина чашелистника (см)',
 'длина лепестка (см)',
 'ширина лепестка (см)']
'' '
  

iris.target содержит числовой индекс (0–2) одного из трех видов цветов, зарегистрированных в наборе данных. Названия видов цветов доступны в iris.target_names :

  принт (iris.target_names)
'' '[' setosa '' versicolor '' virginica ']' ''
  

Шаг 3. Разделение набора данных

Перед началом обучения вы должны разделить свои данные на набор для обучения и тестирования. Вы будете использовать обучающий набор для обучения вашей модели машинного обучения, а тестовый набор — для проверки ее точности.

Это необходимо для того, чтобы ваша модель не переборщила с данными обучения. Переобучение происходит, когда ваша модель машинного обучения хорошо работает на обучающих примерах, но плохо работает на невидимых данных.Переоснащение может произойти в результате выбора неправильного алгоритма машинного обучения, неправильной конфигурации модели, плохих обучающих данных или слишком малого количества обучающих примеров.

В зависимости от типа проблемы, которую вы решаете, и объема имеющихся данных, вы должны определить, какой объем данных вы выделите для набора тестов. Обычно, когда у вас много данных (порядка десятков тысяч примеров), даже небольшая выборка размером около одного процента будет достаточной для проверки вашей модели.В случае набора данных Iris, который содержит всего 150 записей, мы выберем разбиение 75–25.

Scikit-learn имеет функцию train_test_split , которая разбивает набор данных на наборы данных для обучения и тестирования:

  из sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split (iris.data, iris.target, test_size = 0,25, stratify = iris.target, random_state = 42)
  

train_test_split берет данные и целевые наборы данных и возвращает две пары наборов данных для обучения ( X_train и y_train ) и тестирования ( X_test и y_test ). Параметр test_size определяет процент (от 0 до 1) данных, которые будут выделены для тестирования. Параметр stratify гарантирует, что поезд и тестовые массивы содержат сбалансированное количество выборок из каждого класса. Переменная random_state , которая присутствует во многих функциях Scikit-learn, предназначена для управления генераторами случайных чисел и для воспроизводимости.

Шаг 4: Постройте модель

Теперь, когда наши данные готовы, мы можем создать модель машинного обучения и обучить ее на наборе поездов.Существует множество различных алгоритмов машинного обучения, которые могут решать задачи классификации, подобные той, с которой мы имеем дело. В нашем случае мы будем использовать алгоритм «логистической регрессии», который очень быстр и подходит для простых задач классификации, не содержащих слишком много измерений.

Класс LogisticRegression в Scikit-learn реализует этот алгоритм. После его создания мы обучаем его на нашем наборе поездов ( X_train и y_train ), вызывая функцию fit . Это настроит параметры модели, чтобы найти соответствие между измерениями и видами цветов.

  из sklearn.linear_model import LogisticRegression

lr = Логистическая регрессия ()
lr.fit (X_train, y_train)
  

Шаг 5: Оцените модель

Теперь, когда мы обучили модель, мы хотим измерить ее точность. Класс LogisticRegression имеет метод score , который возвращает точность модели. Сначала мы измерим точность модели на обучающих данных:

  печать (lr.оценка (X_train, y_train))
  

Это вернет примерно 0,97, что означает, что модель точно предсказывает класс 97 процентов обучающих примеров, что довольно хорошо, учитывая, что у нас было всего около 37 обучающих примеров для каждого вида.

Далее проверим точность модели на тестовом наборе:

  печать (lr.score (X_test, y_test))
  

Это даст нам около 95 процентов, что немного ниже, чем точность обучения, что естественно, потому что это примеры, которые модель никогда раньше не видела. Создав больший набор данных или попробовав другой алгоритм машинного обучения (например, поддерживающие векторные машины), мы могли бы еще больше повысить точность модели и преодолеть разрыв между обучением и производительностью тестирования.

Наконец, мы хотим увидеть, как мы можем использовать нашу обученную модель на новых примерах. Класс LogisticRegression имеет функцию прогнозирования , которая принимает массив наблюдений в качестве входных данных и возвращает прогнозируемый класс. В случае нашей модели классификатора цветов нам необходимо предоставить ей массив из четырех измерений (длина чашелистика, ширина чашелистика, длина лепестка, ширина лепестка), и он вернет целое число, которое представляет класс цветка:

  выход = lr.предсказать ([[4.4, 3.2, 1.3, 0.2]])
печать (iris.target_names [вывод [0]])

'сетоса
  

Поздравляем! Вы создали свою первую модель машинного обучения. Теперь мы можем объединить это в приложение, которое снимает измерения с пользователей и возвращает вид цветов:

  sepal_l = float (input ("Длина чаши (см):"))
sepal_w = float (input ("Ширина чаши (см):"))
petal_l = float (input ("Длина лепестка (см):"))
petal_w = float (input ("Ширина лепестка (см):"))

измерения = [[sepal_l, sepal_w, petal_l, petal_w]]
выход = lr. прогнозировать (измерения)
print (f "Ваш цветок {iris.target_names [output [0]]}")
  

Надеюсь, это будет ваш первый шаг к тому, чтобы стать гуру машинного обучения. Отсюда вы можете продолжить изучение других алгоритмов машинного обучения, узнать больше о фундаментальных концепциях машинного обучения и перейти к более сложным темам, таким как нейронные сети и глубокое обучение. Немного поучившись и попрактиковавшись, вы сможете создавать замечательные приложения, которые могут обнаруживать объекты на изображениях, обрабатывать голосовые команды и общаться с пользователями.

Краткое руководство по наиболее важным методам машинного обучения | Феликс Фробёзе

Фото Максвелла Нельсона https://unsplash.com/@maxcodes

Машинное обучение уже присутствует в нашей повседневной жизни и является неотъемлемой частью многих продуктов и услуг, которые мы используем на регулярной основе. Компании используют машинное обучение для создания новых замечательных предложений, улучшения существующих продуктов и услуг и решения широкого круга бизнес-задач. Поскольку компании спешат использовать машинное обучение в своих интересах, они сосредотачивают значительную часть своих трансформационных усилий и бюджета на использовании этих технологий для обеспечения роста.

Для успешного применения машинного обучения в бизнес-контексте важно понимать различия подходов, независимо от профессионального опыта или предыдущего опыта работы с машинным обучением. Знание того, когда использовать какой метод и с чего начать, может помочь выявить и реализовать потенциал роста. При работе с различными типами задач возможность найти правильную технику для конкретного варианта использования имеет решающее значение для успеха. От классификации изображений или прогнозирования воздействия маркетинговой кампании знание о различных подходах к машинному обучению помогает двигаться в правильном направлении.

Эта статья предоставит введение в машинное обучение, его объем и три важных отличия, которые помогут решить, какой метод машинного обучения использовать для какого типа проблемы.

Существует множество определений машинного обучения, которые используют разные точки зрения — некоторые более общие, некоторые более ориентированы на инженерию.

Следующие определения должны дать хорошее представление о том, о чем мы говорим:

«Машинное обучение — это наука (и искусство) программирования компьютеров, чтобы они могли учиться на данных.»(Неизвестно)

Вот общее определение с большим упором на обучающую часть:

« [Машинное обучение — это] область исследования, которая дает компьютерам возможность учиться без явного программирования ». (Артур Самуэль, 1959)

Последнее определение представляет собой более ориентированную на инженерию перспективу:

«Считается, что компьютерная программа учится на опыте E в отношении некоторой задачи T и некоторого показателя производительности P, если это производительность на T, измеренная с помощью P, улучшается с опытом E. ”(Том Митчелл, 1997)

Машинное обучение можно использовать для решения различного рода проблем. После подачи в него обучающих данных, которые включают примеры с входными функциями и соответствующими результатами, он вычисляет набор правил для прогнозирования будущего. Набор правил генерируется под капотом алгоритма, используемого с помощью выбранной техники. Это одно из основных отличий от традиционных методов анализа данных, которые часто создают явную логику вручную. Если проблема сложная и включает в себя различные параметры, это может стать утомительным.Особенно при изменении обстоятельств необходимо обновлять, а иногда и полностью откалибровать наборы правил, созданные вручную. Кроме того, переваривание больших объемов данных и ручное определение базовой логики могут быть огромной проблемой при традиционных подходах, которые машинное обучение элегантно решает.

Преимущества машинного обучения можно проиллюстрировать на примере классификации спама в электронной почте. Используя машинное обучение для построения логики фильтрации спама, можно избежать ручного внедрения длинных списков правил для спам-фраз в сообщениях электронной почты.Подход к списку вручную может стать очень сложным, если будут выполнены более изощренные спам-атаки. В этом случае этот подход обычно не идеален для настройки логики фильтрации на постоянно меняющиеся атаки. Напротив, машинное обучение — это способ без труда установить сложную логику для успешной классификации спама. Он избегает большого количества ручной настройки и может обрабатывать изменяющиеся среды и большие объемы данных.

Существуют разные углы, которые можно использовать для различения подходов к машинному обучению.Три наиболее распространенных:

• Человеческий контроль
• Онлайн или пакетное обучение
• Экземплярное или модельное обучение

Человеческий контроль

Основными типами, когда дело доходит до человеческого надзора, являются контролируемое обучение, неконтролируемое Обучение, полуавтоматическое обучение и обучение с подкреплением.

Контролируемое обучение

Ключевой особенностью контролируемого обучения является то, что метки выходных данных определяются заранее.Человек определяет структуру результата и, таким образом, непосредственно контролирует тренировочные усилия модели. В рамках контролируемого обучения основными типами задач являются классификация и регрессия.

Классификация предсказывает вероятность того, что наборы данных принадлежат предопределенному выходному классу или ведут к нему. Во время обучения классификации данные, состоящие из функций (также называемых предикторами) и меток (также называемых классами), вводятся в алгоритм, и выявляется вероятность отношения каждого набора данных к классам и назначение класса.Типичным примером проблем классификации является вышеупомянутая фильтрация спама в электронной почте, где четко отнесены к классам «Спам» и «Нет спама».

Другой основной метод, регрессия , направлен на прогнозирование определенного числового значения на основе характеристик входных данных. Как и в случае с классификацией, обучение выполняется на основе входных характеристик, а также соответствующих результатов. Когда новые данные затем вводятся в модель, можно спрогнозировать выходное значение. Сценарии использования регрессионных задач в контролируемом обучении включают прогнозирование цен на акции, экономическую статистику и оценки удовлетворенности клиентов.

Для двух методов, классификации и регрессии, часто используются следующие алгоритмы:

• k-ближайших соседей
• Линейная регрессия
• Логистическая регрессия
• Машины опорных векторов (SVM)
• Деревья решений и случайные леса
• Нейронные Сети

Хотя некоторые алгоритмы, естественно, склоняются к одному из двух методов, в большинстве случаев их можно использовать и для другого.

Неконтролируемое обучение

По сравнению с контролируемым обучением, когда человек определяет структуру вывода, задавая метки вывода, неконтролируемое обучение полностью игнорирует использование предопределенных ярлыков — система обучается независимо и предлагает структуру вывода .

Основными типами задач обучения без учителя являются кластеризация, обнаружение аномалий и новизны, визуализация и уменьшение размерности, а также обучение правилам ассоциации.

Используя алгоритм кластеризации , вы можете разбить набор данных на группы, например, сгруппировать клиентов по различным сегментам клиентов, которые имеют схожие характеристики или поведение. Кроме того, иерархическая кластеризация позволяет производить дополнительную сегментацию внутри уже найденных кластеров, так что сегменты клиентов могут быть разделены на еще более мелкие единицы.

Обнаружение аномалий можно использовать для обнаружения и удаления выбросов из данных. Этот метод используется для обнаружения нерегулярных транзакций по кредитным картам и, таким образом, предотвращения мошеннических действий. Его также можно использовать для профилактического обслуживания для выявления потенциальных аномалий машинных данных и предотвращения дефектов на ранней стадии. С обнаружением аномалий тесно связано обнаружение новизны, которое обучается только на нормальных данных и не ожидает выбросов во время этого процесса.

Визуализация также относится к методам обучения без учителя.За счет подачи больших объемов неструктурированной и немаркированной информации метод дает графически наблюдаемое изображение информации (в основном в 2- или 3-мерном). Это можно построить с очень небольшими усилиями, чтобы увидеть, как составлена ​​информация, и, таким образом, вывести лежащие в основе закономерности. С этим тесно связано уменьшение размерности , цель которого — уменьшить объем данных без потери важной информации. Это также играет роль при извлечении признаков. Он работает за счет уменьшения размера модели (т.е. от 3-го порядка к функции 2-го порядка), чтобы сбалансировать сложность модели и проблему. Этот метод можно использовать, чтобы избежать переобучения. Помимо расширенного понимания, полученного с помощью модели с уменьшенными размерами, вы можете использовать результат также в качестве входных данных для других методов машинного обучения.

Изучение правил ассоциации — последний метод в нашем обзоре неконтролируемого обучения и направлен на выявление интересных взаимосвязей в больших наборах данных, в основном путем установления связей между функциями.Известные применения часто встречаются в сфере розничной торговли, где товары, которые часто покупаются вместе, идентифицируются посредством усилий по изучению правил ассоциации и поэтому размещаются близко друг к другу на полках супермаркетов.

Основными алгоритмами, используемыми для методов обучения без учителя, являются:

Алгоритмы для методов обучения без учителя

Полуавтоматическое обучение

За термином «полууправляемое обучение» стоит комбинация методов из обеих областей, обучения с учителем и обучения без учителя.Этот смешанный подход работает с частично маркированными данными обучения — большая часть из них фактически немаркирована, а меньшая часть помечена. Яркими примерами полууправляемого обучения являются фото-приложения технологических компаний (например, Google, Apple), где приложение может определять, какие люди часто встречаются на фотографиях, соответственно кластеризовать фотографии (= неконтролируемые) и позволять пользователю указывать метки для тех кластеров, которые являются имена идентифицированных людей (= находящихся под присмотром).

Популярные алгоритмы для полууправляемого обучения — это сети глубоких убеждений (DBN), которые работают с ограниченными машинами Больцмана (RBM), особым типом искусственных нейронных сетей, для неконтролируемой части.Их также можно складывать друг на друга. После обучения RBM (без учителя) их можно улучшить, используя различные виды контролируемых методов обучения.

Обучение с подкреплением

По сравнению с контролируемым, неконтролируемым и полууправляемым обучением обучение с подкреплением — совсем другое дело. Этот метод ориентирован на систему обучения, среду, в которой она работает, ее состояние и способ ее изменения, чтобы приблизиться к заранее определенной цели.

Система обучения с подкреплением известна как агент , который способен воспринимать среду , а также принимать решение и выполнять действие . После каждого действия система получает награды , которая может быть положительной или отрицательной, в зависимости от того, было ли действие полезным для достижения цели. Во время обучения системы обучения с подкреплением должны изучить лучшую стратегию (= , политика ), чтобы максимизировать вознаграждение. Политику можно понимать как план действий, которые необходимо выполнить, когда система помещается в среду и движется к цели.

Одним из самых популярных примеров обучения с подкреплением является AlphaGo, суперкомпьютер на основе искусственного интеллекта, который победил чемпиона мира среди людей в настольной игре го. AlphaGo в значительной степени работает на основе глубокого обучения с подкреплением и разрабатывает стратегию победы в играх го против соперника. Удивительный аспект успеха AlphaGo заключается в том, что система смогла разработать стратегии с очень нетрадиционными движениями, которые изначально считались вредными для оппонентов-людей и приводили к путанице.Однако они оказались подготовительными шагами, чтобы в конечном итоге выиграть игры для ИИ в более поздний момент времени, что заставило людей осознать, на что ИИ уже способен.

Онлайн и пакетное обучение

Второй аспект классификации подходов к машинному обучению — это различие, может ли оно учиться постепенно, то есть из потока данных, или его нужно обучать отдельными пакетами.

Пакетное обучение

Пакетное обучение не работает с инкрементной адаптацией на основе входящих данных, но должно выполняться с частью доступных данных за один раз.Поскольку пакетное обучение требует больших вычислительных ресурсов и выполняется не в интерактивном режиме, а как автономная работа, его также называют автономным обучением. После обучения системы и запуска в продуктивную среду она использует изученные возможности без переобучения до дальнейшего уведомления.

Пакетное обучение является стандартным случаем для большинства приложений машинного обучения, если каждая новая информация не имеет решающего значения для качества модели. В случаях использования Интернета вещей с использованием периферийных устройств, например, в подключенном сельском хозяйстве, в большинстве случаев невозможно создать инфраструктуру для самообучения.В этом случае устройства IoT содержат версию модели, которая была обучена на пакетных данных и выполняет свои прогнозы в полевых условиях до тех пор, пока качество прогнозов не станет недостаточным. В этом случае устройство переводится в автономный режим и обновляется с помощью переобученной модели.

Онлайн-обучение

В отличие от пакетного обучения, онлайн-обучение обучает систему машинного обучения постепенно. Данные отправляются в систему последовательно либо отдельными частями данных, либо так называемыми мини-пакетами.С помощью этого метода модель мгновенно переваривает новые фрагменты данных, чтобы сделать ее наилучшим предсказателем, возможным в любой момент времени. Скорость обучения используется как мера того, насколько сильно модель адаптируется к новым поступающим данным. Для онлайн-обучения итерации инкрементального обучения являются недорогими в вычислительном отношении. Вы можете найти подходы к онлайн-обучению в тех случаях, когда используются потоки данных, и каждая новая часть информации важна для качества модели. Типичный пример — алгоритмическая торговля на финансовых рынках.

Обучение на основе экземпляров и обучение на основе моделей

Третий угол для сравнения систем машинного обучения относится к подходу к обработке входящих данных. Ключевое различие здесь заключается в том, сравнивается ли новая информация просто с существующими данными или используется для построения модели, которая используется в качестве аппроксимации обнаруженных закономерностей для прогнозирования.

Обучение на основе экземпляров

В качестве метода, ориентированного на сравнение новых данных с историческими данными, обучение на основе экземпляров хорошо запоминает точное представление предыдущих данных.Во время применения модели новые данные сравниваются с историческими данными с использованием показателя сходства, который может быть таким простым, как количество общих точек данных между наборами данных.

Обучение на основе экземпляров находит свое применение в рекомендательных системах, поскольку оно оценивает сходство, то есть интересы клиентов, которые можно использовать для рекомендации фильмов, которые смотрели похожие клиенты, или статей, купленных аналогичными клиентами.

Обучение на основе моделей

Обучение на основе моделей не сравнивается напрямую с данными обучения, а вместо этого строит новую модель на основе примеров обучения для прогнозирования результата.Поскольку модель является обобщающей на основе правил, извлеченных из обучения, она может быть подвержена неточностям в этих обучающих данных, которые следует выявить и минимизировать с помощью исследовательского анализа данных и разработки функций. Также выбранный тип модели должен соответствовать сложности и типу поставленной задачи. Для измерения качества прогнозов используется показатель производительности, который может быть функцией полезности или функцией стоимости. Функция полезности измеряет, насколько «правильна» ваша модель, а функция стоимости оценивает величину ошибки.

Обучение на основе моделей является типичным подходом для большинства нетривиальных приложений машинного обучения, поскольку очень сложные проблемы часто можно более эффективно аппроксимировать с помощью модели, а не сравнения сходства экземпляров.

Определение машинного обучения | Машинное обучение — это наука (и искусство) программирования компьютеров, чтобы они могли учиться на данных.

Цель машинного обучения | Машинное обучение — это способ делать прогнозы на основе сложной логики, меняющейся среды и больших объемов данных.

Обучение с учителем | Данные обучения, введенные в алгоритм, включают желаемые метки. Обучение с учителем может делать прогнозы относительно распределения по классам (= классификация) или числовых значений (= регрессия).

Обучение без учителя | Обучающие данные не помечены, и системы обучаются независимо друг от друга, чтобы выявлять закономерности в данных — это методы кластеризации, обнаружения аномалий и новизны, визуализации и уменьшения размерности, а также изучение правил ассоциации.

Полуавтоматическое обучение | Машинное обучение, использующее алгоритмы неконтролируемого и контролируемого обучения. Он имеет дело с частично размеченными данными обучения.

Обучение с подкреплением | Метод, ориентированный на обучающую систему (= агент), которая действует в среде и пытается разработать политику действий для достижения целевого состояния — получает положительное или отрицательное вознаграждение в зависимости от успеха действия.

Пакетное обучение | Обучение с высокими усилиями, основанное на всех доступных данных и без дополнительного повторного обучения — используется в средах без полной инфраструктуры обучения, т.е.е. Пограничные устройства IoT.

Онлайн-обучение | Недорогой в вычислительном отношении подход, который постепенно обучает систему машинного обучения, чтобы сделать модель наилучшим предсказателем, возможным в любой момент времени.

Обучение на основе экземпляров | Подход к обучению, при котором новые данные сравниваются с существующими с использованием метрики сходства.

Обучение на основе моделей | Подход к обучению, который строит новую модель на основе обучающих примеров для прогнозирования результата с точностью, измеряемой функцией полезности или стоимости.

_________________________________________________________________

Эта статья вдохновлена ​​книгой «Практическое машинное обучение с помощью Scikit-Learn, Keras и TensorFlow: концепции, инструменты и методы создания интеллектуальных систем», в которой содержится гораздо больше подробностей, а также представлены практические упражнения.

Pro — Автоматический грунт-наполнитель

ПАТЕНТ США 10,718,599

———

PRIMER-PRO от Double-Alpha — это уникальный новый подход к работе с праймерами, которого так долго ждали специалисты по повторной загрузке раствора!

Любой перегрузчик хорошо знает, что заполнение трубок с праймером вручную может быть наиболее трудоемким и усложняющим этапом во всем процессе перезарядки, и существует несколько хороших автоматизированных решений.

До сих пор!

PRIMER-PRO от Double-Alpha — это инновационная запатентованная конструкция, которая отличается от традиционного решения с вибрационной чашей, используемого во всех других автоматических машинах для заливки трубок. PRIMER-PRO использует решение коллаторного типа, в котором грунтовки могут выходить из чаши через 20 точно сформированных каналов, ТОЛЬКО если они ориентированы в правильном направлении (сторона наковальни вверх). Если они опущены наковальней, они не пройдут через канал, а скорее соскользнут обратно в чашу, когда их канал достигнет вершины вращения, чтобы войти снова позже, правильно ориентированным.

Такая конструкция отклоняющего типа делает практически невозможным попадание капсюля в выходной канал при неправильной ориентации, что делает это устройство чрезвычайно надежным. Во время разработки мы провели множество успешных тестов, в которых было заполнено 100 пробирок (подано 10 000 праймеров) без единого праймера, перевернутого вверх дном!

По мере того, как праймеры скользят по закрытому выходному желобу, они проходят через оптический датчик, который их считает и останавливает подборщик после того, как 100 праймеров будут подсчитаны в пробирке с праймером.Плата электронного процессора также контролирует датчик и запрограммирована на остановку подборщика, если по какой-либо причине капсюли застревают на выходном отверстии и складываются вдоль пандуса. Разборщик остановится до того, как праймеры сложатся полностью и заклинивают разборщик. В таком случае светодиодный индикатор будет быстро мигать, указывая на наличие проблемы. После сброса повторное нажатие кнопки запуска позволит подборщику работать, и подсчет продолжится с того места, где он был остановлен. Или, в качестве альтернативы, долгое нажатие на кнопку запустит отсчет заново.

Одним из самых инновационных дизайнерских решений PRIMER-PRO является выходной рычаг исполнительного механизма, который приводится в действие системой рычагов с синхронизирующего диска в нижней части узла подборщика. Этот рычаг выходного исполнительного механизма сдвигает капсюли с нижней части салазок рампы, перемещая их над выходным отверстием, удерживая их там на долю секунды, чтобы убедиться, что они статичны, горизонтальны и устойчивы, а затем втягивается, чтобы позволить капсюлю упасть. аккуратно в трубку ожидающего праймера.Это динамическое решение для выходного отверстия значительно снижает вероятность зависания грунтовки при выходе в трубку, что характерно для других автоматических наполнителей грунтовки.

PRIMER-PRO в настоящее время доступен только для капсюлей меньшего размера и одинаково хорошо справляется с капсюлями для малых винтовок и пистолетов. В будущем может быть предложена версия с большим праймером.

Одна магнитная манжета для пробирки Dillon Primer входит в комплект поставки устройства. ПРАЙМЕРНАЯ ТРУБКА НЕ ВКЛЮЧАЕТСЯ! Поскольку PRIMER-PRO может наполнять одну пробирку праймера быстрее, чем вы можете использовать предыдущие 100 праймеров в любом прессе для перезарядки, строго необходима только одна пробирка.

Однако дополнительные магнитные манжеты можно приобрести отдельно для тех, кто предпочитает заполнять несколько пробирок перед началом сеанса перезагрузки.

Устройство питается от источника питания 12 В постоянного тока (двойное напряжение, 110–230), который поставляется с подходящим набором штырей для Европы и США (в комплекте). Шнур питания имеет длину 2 метра (6 футов) и включает переключатель ВКЛ / ВЫКЛ на кабеле.

ПРИМЕЧАНИЕ. Трубка праймера в комплект не входит.

Primer-Pro Manual : Download-English

Рабочий процесс глубокого обучения в радиологии: учебник | Insights into Imaging

1.

Chartrand G, Cheng PM, Vorontsov E et al (2017) Глубокое обучение: учебник для радиологов. Рентгенография 37: 2113–2131

Статья Google Scholar

2.

Miotto R, Wang F, Wang S, Jiang X, Dudley JT (2017) Глубокое обучение для здравоохранения: обзор, возможности и проблемы. Краткий Биоинформ 19: 1236–1246

Статья Google Scholar

3.

Litjens G, Kooi T, Bejnordi BE et al (2017) Обзор глубокого обучения в анализе медицинских изображений.Med Image Anal 42: 60–88

Статья Google Scholar

4.

Луо В., Фунг Д., Тран Т. и др. (2016) Рекомендации по разработке и составлению отчетов по прогнозным моделям машинного обучения в биомедицинских исследованиях: мультидисциплинарный взгляд. J Med Internet Res 18: e323

Статья Google Scholar

5.

Ben-Cohen A, Diamant I, Klang E, Amitai M, Greenspan H (2016) Полностью сверточная сеть для сегментации печени и обнаружения повреждений.В: Carneiro G et al (Eds) Deep Learning and Data Labeling for Medical Applications. DLMIA 2016, LABELS 2016. Lecture Notes in Computer Science, vol 10008. Springer, Cham, pp 77-85

Google Scholar

6.

Roth HR, Lu L, Liu J et al (2016) Улучшение компьютерного обнаружения с использованием сверточных нейронных сетей и случайной агрегации представлений. IEEE Trans Med Imaging 35: 1170–1181

Статья Google Scholar

7.

Yasaka K, Akai H, Abe O, Kiryu S (2017) Глубокое обучение со сверточной нейронной сетью для дифференциации масс печени при динамической КТ с контрастным усилением: предварительное исследование. Радиология 286: 887–896

Статья Google Scholar

8.

Summers RM (2016) Прогресс в полностью автоматизированной интерпретации компьютерной томографии брюшной полости. AJR Am J Roentgenol. https://doi.org/10.2214/AJR.15.15996:1-13

9.

Воронцов Э., Черни М., Ренье П. и др. (2019) Глубокое обучение для автоматизированной сегментации поражений печени при КТ у пациентов с метастазами в печень колоректального рака.Radiol Artif Intell 1: 180014

10.

Ямасита Р., Нишио М., До РКГ, Тогаши К. (2018) Сверточные нейронные сети: обзор и применение в радиологии. Insights Imaging: 1–19

11.

Дроздзал М., Чартранд Г., Воронцов Е. и др. (2018) Изучение нормализованных входных данных для итеративной оценки в сегментации медицинских изображений. Med Image Anal 44: 1–13

Статья Google Scholar

12.

He K, Gkioxari G, Dollár P, Girshick RB (2017) Mask R-CNN.CoRR abs / 1703.06870 (2017). Доступно на https://arxiv.org/abs/1703.06870.

13.

Gillies RJ, Kinahan PE, Hricak H (2015) Радиомика: изображения — это больше, чем изображения, они — данные. Радиология 278: 563–577

Статья Google Scholar

14.

Lambin P, Rios-Velazquez E, Leijenaar R et al (2012) Радиомика: извлечение дополнительной информации из медицинских изображений с помощью расширенного анализа признаков. Eur J Cancer 48: 441–446

Статья Google Scholar

15.

Sun J, Li H, Xu Z (2016) Deep ADMM-Net для МРТ с компрессионным зондированием. Достижения в системах обработки нейронной информации, стр. 10-18

16.

Ян Кью, Ян П, Чжан И и др. (2018) Шумоподавление КТ изображений с низкой дозой с использованием генеративной враждебной сети с расстоянием Вассерштейна и потерей восприятия. IEEE Trans Med Imaging 37: 1348–1357

Статья Google Scholar

17.

Хигаки Т., Накамура Ю., Тацугами Ф., Накаура Т., Аваи К. (2019) Повышение качества изображения при КТ и МРТ с использованием глубокого обучения.Jpn J Radiology 37: 73–80

Статья Google Scholar

18.

Li X, Chen H, Qi X, Dou Q, Fu C-W, Heng PA (2017) H-DenseUNet: гибридный UNet с плотным подключением для сегментации печени и опухоли печени из томов компьютерной томографии. Доступно на https://arxiv.org/abs/1709.07330. По состоянию на 15 августа 2019 г.

19.

Christ PF, Ettlinger F, Grün F et al (2017) Автоматическая сегментация печени и опухолей в объемах КТ и МРТ с использованием каскадных полностью сверточных нейронных сетей.Доступно на https://arxiv.org/abs/1702.05970. Доступ 10 августа 2019 г.

20.

Prasad SR, Jhaveri KS, Saini S, Hahn PF, Halpern EF, Sumner JE (2002) Измерение опухоли КТ для оценки терапевтического ответа: сравнение одномерных, двумерных и объемных методов начальных наблюдений. Радиология 225: 416–419

Статья Google Scholar

21.

Хаяно К., Ли С.Х., Сахани Д.В. (2015) Визуализация для оценки ответа на лечение при гепатоцеллюлярной карциноме: текущее обновление.Indian J Radiol Imaging 25: 121–128

Статья Google Scholar

22.

Gotra A, Sivakumaran L, Chartrand G et al (2017) Сегментация печени: показания, методы и направления на будущее. Insights Imaging 8: 377–392

Статья Google Scholar

23.

Хенце Дж., Майнц Д., Персигель Т. (2016) RECIST 1.1, irRECIST 1.1 и mRECIST: Как это сделать. Curr Radiol Rep 4:48

24.

Gruber N, Antholzer S, Jaschke W, Kremser C, Haltmeier M (2019) Совместное глубокое обучение для автоматизированной сегментации печени и опухоли. Доступно на https://arxiv.org/abs/1902.07971. По состоянию на 18 ноября 2019 г.

25.

Nancarrow SA, Booth A, Ariss S, Smith T., Enderby P, Roots A (2013) Десять принципов хорошей междисциплинарной командной работы. Hum Resour Health 11:19

Статья Google Scholar

26.

Rubbia-Brandt L, Giostra E, Brezault C et al (2006) Важность оценки гистологического ответа опухоли в прогнозировании исхода у пациентов с колоректальными метастазами в печени, получавших неоадъювантную химиотерапию с последующей операцией на печени.Ann Oncol 18: 299–304

Статья Google Scholar

27.

Whitney CW, Lind BK, Wahl PW (1998) Обеспечение качества и контроль качества в продольных исследованиях. Epidemiol Rev 20: 71–80

CAS Статья Google Scholar

28.

Knatterud GL, Rockhold FW, George SL et al (1998) Рекомендации по обеспечению качества в многоцентровых исследованиях: документ с изложением позиции. Контрольные клинические испытания 19: 477–493

CAS Статья Google Scholar

29.

Nosowsky R, Giordano TJ (2006) Правило конфиденциальности Закона о переносимости и подотчетности медицинского страхования 1996 года (HIPAA): значение для клинических исследований. Annu Rev Med 57: 575–590

CAS Статья Google Scholar

30.

Custers B, Dechesne F, Sears AM, Tani T, van der Hof S (2018) Сравнение законодательства и политик защиты данных в странах ЕС. Comput Law Security Rev 34: 234–243

Статья Google Scholar

31.

Канадский институт исследований в области здравоохранения (2018 г.) Заявление трех советов о политике: этическое поведение в исследованиях с участием людей. Доступно на http://pre.ethics.gc.ca/eng/documents/tcps2-2018-en-interactive-final.pdf. По состоянию на 15 ноября 2019 г.

32.

Ballantyne A, Schaefer GO (2018) Согласие и этический долг участвовать в исследовании данных о состоянии здоровья. J Med Ethics 44: 392–396

Статья Google Scholar

33.

Биобанк исследований рака Техаса.Доступно на http://txcrb.org/. Получено 09.09.2019

34.

Manchester Cancer Research Center. Доступно на http://www.mcrc.manchester.ac.uk/Biobank. Получено 09.09.2019

35.

Cancer Research Network. Доступно на http://www.hcsrn.org/crn/en/. Доступ 09.09.2019

36.

Яремко Дж. Л., Азар М., Бромвич Р и др. (2019) Белая книга Канадской ассоциации радиологов по этическим и правовым вопросам, связанным с искусственным интеллектом в радиологии.Может Assoc Radiol J. https://doi.org/10.1016/j.carj.2019.03.001

37.

Pesapane F, Volonté C, Codari M, Sardanelli F (2018) Искусственный интеллект как медицинское устройство в радиологии: этические и нормативные вопросы в Европе и США. Insights Imaging 9: 745–753

Статья Google Scholar

38.

Мерфи Дж., Скотт Дж., Кауфман Д., Геллер Г., Лерой Л., Хадсон К. (2009) Общественные взгляды на информированное согласие на ведение биобанков.Am J Public Health 99: 2128–2134

Статья Google Scholar

39.

Nelson G (2015) Практические последствия обмена данными: учебник по конфиденциальности данных, анонимности и деидентификации. SAS Global Forum Proceedings

40.

Neubauer T, Heurix J (2011) Методология псевдонимизации медицинских данных. Int J Med Inform 80: 190–204

Статья Google Scholar

41.

Академия медицинских наук (2006) Персональные данные для общественного блага: использование информации о здоровье в медицинских исследованиях. Доступно на https://acmedsci.ac.uk/policy/policy-projects/personal-data. По состоянию на 4 сентября 2019 г.

42.

Tang A, Tam R, Cadrin-Chênevert A et al (2018) Белая книга Канадской ассоциации радиологов по искусственному интеллекту в радиологии. Can Assoc Radiol J

43.

Aryanto K, Oudkerk M, van Ooijen P (2015) Бесплатные инструменты деидентификации DICOM в клинических исследованиях: функционирование и безопасность конфиденциальности пациентов.Eur Radiol 25: 3685–3695

CAS Статья Google Scholar

44.

Библиотека DICOM. Доступно на https://www.dicomlibrary.com/. Доступ 04-09-2019

45.

Центр ресурсов медицинской визуализации Ассоциация радиологического общества Северной Америки. Доступно на https://mircwiki.rsna.org/index.php?title=Main_Page#MIRC_CTP. Доступ 04-09-2019

46.

Chennubhotla C, Clarke L, Fedorov A et al (2017) Оценка информатики визуализации для точной медицины при раке.Годб Мед Информ 26: 110-119

CAS Статья Google Scholar

47.

Гебру Т., Моргенштерн Дж., Векчионе Б. и др. (2018) Таблицы данных для наборов данных. Доступно на https://arxiv.org/abs/1803.09010. Доступ 22 августа 2019 г.

48.

Thirumuruganathan S, Tang N, Ouzzani M (2018) Data Curation with Deep Learning [Vision]: Towards Self-Driving Data Curation. Доступно на https://arxiv.org/abs/1803.01384. По состоянию на 12 августа 2019 г.

49.

Чаннин Д.С., Монгколват П., Клепер В., Рубин Д.Л. (2009) Проект разметки аннотаций и изображений. Радиология 253: 590–592

Статья Google Scholar

50.

Вольф И., Веттер М., Вегнер И. и др. (2004) Набор инструментов взаимодействия с медицинской визуализацией (MITK): набор инструментов, облегчающий создание интерактивного программного обеспечения путем расширения VTK и ITK. Proc. SPIE 5367, Медицинская визуализация 2004: Визуализация, процедуры с визуализацией и отображение, стр. 16-27

51.

Zhu X, Goldberg AB (2009) Введение в полу-контролируемое обучение (синтез лекций по искусственному интеллекту и машинному обучению). Морган и Клейпул Publishers 14

52.

Хинтон Г.Е., Сейновски Т.Дж., Поджио Т.А. (1999) Обучение без учителя: основы нейронных вычислений. MIT press

53.

Bengio Y (2009) Learning Deep Architectures for AI. Основы и тенденции® в машинном обучении 2: 1–127

Статья Google Scholar

54.

Pedregosa F, Varoquaux G, Gramfort A et al (2012) Scikit-learn: машинное обучение на Python. Доступно на https://arxiv.org/abs/1201.0490. По состоянию на 10 апреля 2019 г.

55.

Папандреу Г., Чен Л-К, Мерфи К.П., Юилль А.Л. (2015) Слабое и частично контролируемое обучение глубокой сверточной сети для семантической сегментации изображений. Труды международной конференции IEEE по компьютерному зрению, стр 1742-1750

56.

Ратнер А., Бах С., Варма П., Ре С. (2017) Слабый надзор: новая парадигма программирования для машинного обучения.Hazy Research. Доступно на https://dawn.cs.stanford.edu//2017/07/16/weak-supervision/. Доступ 05-09-2019

57.

Wang Y, Yao Q, Kwok J, Ni LM (2019) Кратковременное обучение: обзор. Доступно на https://arxiv.org/abs/1904.05046. По состоянию на 12 августа 2019 г.

58.

Glorot X, Bengio Y (2010) Понимание сложности обучения глубоких нейронных сетей с прямой связью. Материалы тринадцатой международной конференции по искусственному интеллекту и статистике, стр. 249-256

59.

Родригес Дж. Д., Перес А., Лозано Дж. А. (2009) Анализ чувствительности k-кратной перекрестной проверки при оценке ошибки прогнозирования. IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell 32: 569–575

Статья Google Scholar

60.

Goodfellow I, Bengio Y, Courville A (2016) Deep Learning, 1st edn. MIT Press, Кембридж

Google Scholar

61.

Erickson BJ, Korfiatis P, Akkus Z, Kline T, Philbrick K (2017) Наборы инструментов и библиотеки для глубокого обучения.J Digit Imaging 30: 400–405

Артикул Google Scholar

62.

Абади М., Агарвал А., Бархам П. и др. (2015) TensorFlow: крупномасштабное машинное обучение в гетерогенных распределенных системах. Предварительный технический документ, 9 ноября 2015 г.

63.

Пашке А., Гросс С., Чинтала С., Чанан Г. (2017) Pytorch: тензоры и динамические нейронные сети на Python с сильным ускорением графического процессора. Pytorch: тензоры и динамические нейронные сети на Python с сильным ускорением графического процессора 6

64.

Chollet F (2015) Керас. Доступно на https://keras.io. По состоянию на 7 января 2019 г.

65.

Dieleman S, Schlüter J, Raffel C et al (2015) Lasagne. Доступно по адресу https://doi.org/10.5281/zenodo.27878. 10.5281 / zenodo.27878

66.

Jia Y, Shelhamer E, Donahue J et al (2014) Caffe: сверточная архитектура для быстрого встраивания функций. Материалы 22-й международной конференции ACM по мультимедиа. ACM, pp 675-678

67.

Соффер С., Бен-Коэн А., Шимон О., Амитаи М. М., Гринспен Н., Кланг Е. (2019) Сверточные нейронные сети для радиологических изображений: руководство радиолога.Радиология 290: 590–606

Статья Google Scholar

68.

Крижевский А., Суцкевер И., Хинтон Г. (2012) Классификация ImageNet с глубокими сверточными нейронными сетями. Достижения в системах обработки нейронной информации 25 (NIPS 2012)

69.

Summers RM (2016) Прогресс в полностью автоматизированной интерпретации компьютерной томографии брюшной полости. AJR Am J Roentgenol 207: 67–79

Статья Google Scholar

70.

Otter DW, Medina JR, Kalita JK (2018) Обзор использования глубокого обучения в обработке естественного языка. Доступно на https://arxiv.org/abs/1807.10854. По состоянию на 10 августа 2019 г.

71.

Thrun S, Pratt L (2012) Learning to learn. Springer Science & Business Media

72.

Уолтер С.Д. (2005) Частичная площадь под сводной кривой ROC. Stat Med 24: 2025–2040

CAS Статья Google Scholar

73.

Raina R, Madhavan A, Ng AY (2009) Крупномасштабное глубокое неконтролируемое обучение с использованием графических процессоров. Материалы 26-й ежегодной международной конференции по машинному обучению. ACM, Монреаль, Квебек, Канада, стр. 873–880

74.

Wei G-Y, Brooks D (2019) Бенчмаркинг платформ TPU, GPU и CPU для глубокого обучения. Доступно на https://arxiv.org/abs/1907.10701. По состоянию на 18 ноября 2019 г.

75.

Kaleeswari C, Maheswari P, Kuppusamy K, Jeyabalu M (2018) Краткий обзор сценариев облачной безопасности.Международный журнал научных исследований в области науки и технологий

76.

Cho J, Lee K, Shin E, Choy G, Do S (2015) Сколько данных необходимо для обучения системы глубокого обучения медицинских изображений для достижения необходимой высокой точности ? Доступно на https://arxiv.org/abs/1511.06348. По состоянию на 5 августа 2019 г.

77.

Bernstein D (2014) Контейнеры и облако: от LXC до Docker и Kubernetes. IEEE Cloud Comput 1: 81–84

Статья Google Scholar

78.

Boettiger C (2015) Введение в Docker для воспроизводимых исследований. Доступно на https://arxiv.org/abs/1410.0846. По состоянию на 24 марта 2019 г.

79.

Hightower K, Burns B, Beda J (2017) Kubernetes: начало работы — погружение в будущее инфраструктуры. O’Reilly Media, Inc.

80.

Спаноу Д. (2013) Программное обеспечение как медицинское устройство (SaMD): ключевые определения. IMDRF SaMD Working Group

81.

Форум IMDR (2017) Программное обеспечение как медицинское устройство (SaMD): клиническая оценка.Доступно на http://www.imdrf.org/docs/imdrf/final/technical/imdrf-tech-170921-samd-n41-clinical-evaluation_1.pdf. По состоянию на 22 ноября 2019 г.

82.

IEC I (2006) 62304: 2006 Программное обеспечение для медицинских устройств — процессы жизненного цикла программного обеспечения. Международная электротехническая комиссия, Женева

83.

Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США (2019) Предлагаемая нормативно-правовая база для модификации программного обеспечения на основе искусственного интеллекта / машинного обучения (AI / ML) в качестве медицинского устройства (SaMD).Доступно на https://www.fda.gov/media/122535/download. По состоянию на 15 ноября 2019 г.

Mishra’s Jank Machine [Primer] (Commander / EDH MTG Deck)

На поле боя: Металлургический завод клана Крарков + Траулер металлолома + Мир Ретривер + Любой артефакт стоимостью 1 или 0 (давайте Вершина предсказания сенсея в этом примере)

На нашем кладбище: Ныряльщик мусора (ИЛИ ЖЕ Ассистент мастерской )

1. Вершина принесения в жертву KCI.Теперь у нас в запасе маны
2. Принесите мир-ретривера в жертву KCI, собираясь.
3. В стек попадут два триггера: один от Myr Retriever и один от Scrap Trawler. С помощью триггера Myr Retriever верните Junk Diver в наши руки. С помощью спускового крючка Scrap Trawler верните Top нам в руки.
4. Cast Junk Diver для. Cast Top для. Пока что мы вышли на уровень безубыточности по мане.
5. Вершина принесения в жертву KCI, получение.
6. Принесите в жертву Junk Diver KCI, собираясь.
7. Junk Diver и Scrap Trawler срабатывают, возвращая Myr Retreiver и Top в наши руки.
8. Cast Myr Retriever для и Top for. Мы начали с того места, где начали.

с Эфириум Скульптор или же Инспектор литейного производства в игре мы можем выполнить Ныряльщик мусора + Ассистент мастерской вариант с артефактом стоимостью 2 (3 и выше не будут работать из-за Траулер металлолома ограничение). Также стоит отметить, что большинство наших дешевых артефактов на самом деле используются для получения маны, что означает, что мы обычно можем получить еще больше маны за цикл, часто окрашенный.Я использовал Top в приведенном выше примере, чтобы упростить задачу.

Итак, что мы можем сделать с этим комбо?

с Безрассудный Ткач Огня в игре мы можем быстро расправиться с нашими оппонентами, пройдя этот цикл столько раз, что до смерти пингует стол.

Другой выход для наших комбинаций KCI — Резервуар эфирного потока . По мере прохождения цикла мы получаем все больше и больше жизней, в конечном итоге накапливая достаточно, чтобы уничтожить наших противников с орбиты.

Если у нас есть Джойра, капитан Везерлайта или же Ведалкенский верховный маг в игре мы также каждый цикл вытягиваем карты.

Если мы втянем в Пиритовая чародейственная бомба , и у нас есть способ генерировать красную ману в этом цикле (например, Mox Opal), мы можем начать цикл первой активированной способности Spellbomb, чтобы взорвать стол.