Практика знания студия: Студия йоги в Москве. м. Спортивная на новодевичьем проезде

Содержание

Йога-студия по проекту Юлии Атаманенко • Интерьер+Дизайн

Картина на стене — шоу-рум дизайнерской мебели и декора Living.

«Практика Знания» — проект дизайнера Юлии Атаманенко. Пространство для йоги расположено недалеко от Новодевичьего монастыря, в Москве в жилом доме на первом этаже. Юлия рассказывает об особенностях работы над студией площадью 190 кв. метров:

По теме: Гарри Нуриев: MIA Yoga

Корзины, плетеные вручную из джута, Afro Home.

«Помещение представляло собой одну большую свалку сломанной мебели, досок и стройматериалов. До реконструкции здесь был склад, которым уже много лет никто не пользовался. Чтобы понять, насколько все было заставлено, представьте, что только после разбора мусора узнали, что в помещении есть окна, которые сегодня освещают большой зал для занятий. И тем не менее владелица студии сразу же влюбилась в это пространство! Здесь чувствовалась особая энергетика.

Цвет каждого из помещений выбирали исходя из функции пространства.
В зале для практики и медитации — белый.

Нам было важно сделать большой и светлый зал для практики йоги и медитаций, а малый зал — для индивидуальных занятий и для небольших групп. Так же важно было оформить зону отдыха и СПА-зону.

Что касается планировки — она была достаточно удачная: одно большое пространство, разделенное несущими колоннами. Это позволило нам проектировать и зонировать студию так, как нам было нужно.

Белые стены в зале для практики и медитаций — фон для яркой палитры фитнес-инвентаря.

Впрочем, нельзя сказать, что у нас был большой выбор в распределении зон, так как существенную площадь занимали коридоры, уводящие посетителей по помещениям студии. Кроме того, здесь практически отсутствуют окна. Случайно обнаруженные окна стали большим подарком для нас.

В зоне для практики и медитаций преобладает белый цвет.

Учитывая специфику проводимых занятий — духовные практики, мастер-классы по весьма узким направлениям, — стиль должен был тонкой звучной нитью пройти по всем помещениям. В результате мы наблюдаем успокаивающие природные мотивы, растительный декор, текстуры дерева и, конечно, живые растения.

Юлия Атаманенкодизайн интерьеров и архитектура Флористические настенные композиции изготовлены дизайнером Юлией Атаманенко специально для этого проекта.

На этом объекте мы много пользовались белым цветом, чтобы добавить больше воздуха и свободного пространства. Но не стеснялись использовать также и яркие, позитивные цвета. Желтый, голубой, розовый — эти оттенки позволили сделать интерьер более энергичным и жизнерадостным.

Картина на стене — работа дизайнера Юлии Атаманенко.

Проект, конечно, авторский. Например, картины для интерьера были созданы мной специально для этого интерьера. Ботанические композиции под стеклом также были созданы специально для этой студии моими руками, клиент заранее проговаривал, что без данных цветовых композиций стены студии не обойдутся, это было приятно.

Природные мотивы подчеркнуты обилием комнатных растений.

Также в интерьере прослеживается мое пристрастие к отреставрированным аутентичным предметам интерьера, это увлечение я передала и всем своим сотрудникам. Например, сталинский оранжевый диван был приобретен в ужасном состоянии, мы его привели в презентабельный вид и теперь он как огонек в интерьере — собирает всех посетителей студии. Я  настаивала на нем, так как была уверена в его необходимости: такие предметы уникальны сами по себе и придают пространству дополнительную глубину, по-новому рассказывают об интерьере.

Лавочку при входе, лавочку в коридоре и стойку ресепшн приобрели в салоне Artefacto. Подушки и пледы Afro Home. Отреставрированный диван сталинских времен.

Практически все осветительные приборы были приобретены в салоне аутентичных предметов интерьера. Свет в зоне ресепшн был собран по нашему референсу мастером по электрике и под нашим чутким контролем. Также были созданы и фитолампы на стальных тросиках во всех зонах, где присутствуют живые растения. Растениям необходим источник света, а так как окон в помещениях нет (кроме большого зала), нам нужно было обеспечить процесс фотосинтеза.

Маятниковая дверь (между холлом и зоной ресепшн) и межкомнатные были изготовлены на заказ в компании «Атэри». Лавочка справа изготовлена в мастерской Yasen Krasen в Пcкове.

Каждая позиция согласовывалась с клиентом, но в вопросах выбора она доверяла нам полностью, поэтому чаще всего предлагаемые решения одобрялись. Проект от начала и до конца шел под авторским надзором, поэтому тут клиент полагалась уверенно на наши предложения».

Предметы из натурального дерева выделяются за счет фактуры на фоне стен оттенка Deep Blue.

Студия йоги Айенгара. Практики с лучшими инструкторами Москвы в центре

Точное следование традициям в практике йоги

Еще одна отличительная особенность нашей студии — преданность и сохранение традиций метода йоги Айенгара (подробнее о Б.К.С. Айенгаре и особенностях йоги Айенгара — здесь).

Наши занятия направлены на развитие силы и выносливости, гибкости и равновесия, концентрации и медитации в действии.

Регулярные классы строятся по принципу освоения асан от простого к сложному, постепенного развития и укрепления учеников как физически, так и ментально. Начинать освоение йоги рекомендуется, посещая классы начального уровня. Далее можно переходить в группы уровня 1, 2, а затем в так называемый основной класс. Для практиков зрелого уровня открыт интенсивный класс.

Мы регулярно проводим мастер-классы, тематические уроки, посвященные продвижению в более сложных асанах, йога-терапии и более глубокой проработке тех или иных аспектов практики.

Индивидуальный подход и йога-терапия

В наших практиках йоги особое внимание уделяется ученикам с проблемами со здоровьем в специализированных классах, таких как «здоровый позвоночник», «для беременных», «для старшего возраста», а также на классах йога-терапии. А если вы хотите уехать из Москвы, отдохнуть и улучшить свою практику, вы можете принять участие в йога-турах, организуемых преподавателями Студии (читайте о семинарах и турах здесь).

Повышение квалификации

В Студии также ведутся курсы подготовки и повышения квалификации преподавателей йоги Айенгара.

На этих курсах углубленного систематизированного изучения йоги вы получите необходимые знания как для личной практики и понимания своего тела, так и для последующего преподавания. А если вы хотите стать учителем йоги, ведущие преподаватели нашей Студии поделятся своим опытом преподавания и подготовят вас к сдаче сертификационного экзамена, проводимого в Студии. Если вы уже являетесь сертифицированным преподавателем йоги Айенгара и хотите углубить знания и повысить уровень сертификата, в Студии проходят мастер-классы по подготовке к экзамену уровня Джуниор. Если вас интересует терапевтический аспект йоги, в Студии проводятся как базовые курсы по изучению терапии, так и углубленные курсы по изучению отдельных терапевтических проблем. Также вы можете посетить лекции по философии йоги и истории Индии, проводимые в Студии.

Атмосфера уюта в кругу единомышленников

Уютные и просторные, светлые и чистые залы нашего йога-центра оборудованы всем необходимым инвентарём. В сочетании с благожелательной атмосферой практики йоги создаётся та неповторимая позитивная аура занятий, которая наполнит вас гармонией и вернёт энергетический тонус даже в конце тяжелого рабочего дня!

В приятной атмосфере так и тянет задержаться подольше – после занятия ждем вас на чашку чая в нашем уютном холле — на ресепшн.

Yoga Studio на Чуркине: Айенгара Йога во Владивостоке, йога для начинающих, йога для беременных, йога для позвоночника.Занятия й

 «Йога — это свет, который если загорится, то уже не померкнет. И чем лучше вы стараетесь, тем ярче пламя.»

 

Йога — это вневременная прагматическая наука, которая разрабатывалась на протяжении тысячелетий и традиционно занималась физическим, нравственным, ментальным и духовным благополучием человека.

В наше время йога переживает своеобразное «второе рождение» и становится частью общемировой культуры. Появились разные направления, школы, новые подходы в преподавании аспектов йоги.

  Мир разнообразен и для проявления творческого потенциала в нем всем хватит места. Все многообразие направлений объединяет одно — дать  современному человеку новое качество жизни, свободное от страданий, болезней, страхов и наполнить освободившееся пространство чувством любви, радости и единения с собой и окружающим миром.

Наша студия объединила инструкторов, преподающих классическую йогу в традиции школы йоги Шри Б. К. С. Айенгара.   Мы обучались и продолжаем пополнять свой опыт преподавания  и практику знаниями от ведущих отечественных и зарубежных  учителей, в свою очередь полученные от прославленного гуру современности Шри Б.К. С. Айенгара.

Пока наша студия как новорожденный ребенок небольшого размера, но здесь мы постарались создать  условия для освоения метода Шри Б.К.С.Айенгара.  Наполнить атмосферу студии уютом, комфортом и конечно всем необходимым оборудованием  для мягкой, гармоничной и эффективной практики. Поэтому мы с уверенность говорим — йогой могут заниматься все, в любом возрасте и с любыми физическими возможностями!

Мы не сомневаемся, что овладевая знаниями и практиками на занятиях в наших классах, они принесут пользу здоровью, укрепят тело физически, обновят  энергию, принесут покой уму, избавят Вас от суетливости и беспокойства.

Присоединяйтесь к освоению йоги вместе с нами!

Студия йоги «ЛАКШМИ » — Коллективы

Центр культуры «Эльмаш» им. Глазкова Ю. П.

 


• Хотя бы раз в жизни Вы сталкивались с такими проблемами, как боль в спине, бессонница, нервозность и прочие неприятности, мешающие жить в радости и мире с собой?
• Вы в курсе, что многие из этих проблем решаются, если регулярно практиковать йогу?
• Знаете ли Вы как правильно спать?
Если Вы поняли, что пора что-то менять в этом направлении, то студия йоги «Лакшми» ждет Вас! Заниматься можно в любом возрасте. Опытный инструктор и сертифицированный преподаватель международного класса ответят на вопросы, помогут начать практику, выбрать стиль, развить гибкость. У Вас появится возможность решить задачи связанные со здоровьем. Вы еще думаете? Решайтесь! Ведь это Ваше здоровье и Ваша жизнь, которая зависит только от Ваших решений.

Занятия проводятся по вторникам и четвергам в VIP зале ЦК «Эльмаш». Оборудование предоставляется студией, но если есть желание, можно использовать и свой ресурс.

Студия йоги «ЛАКШМИ » предлагает программы по гармоничному развитию :

«Корректная йога для вашего позвоночника» — программа без сложных элементов,упражнения на балланс,на пресс, растяжки, работа с суставами, медитации.

«Ведическая культура и духовные практики» —  программа включает избавление от страхов, от ненужных зависимостей,самореализация, глубинное познание своего Я, крия йога — дыхание,очищение, глубокие расслабление,сон с осознанием, бхаджаны — пропевание мантр.

Преподаватели:

ПИВОВАРОВА ЛЮДМИЛА — сертифицированный инструктор по фитнесу, педагог 1 квалифицированной категории по физической культуре, детской йоге. Стаж в индустрии спорта 28 лет. Программа «Корректный подход к позвоночнику». Занятия по вторникам и четвергам с 19-00 до 20-30

БОЛДАРЕВА ИННА — сертифицированный преподаватель международного класса по крия -йоге 1 степени ( Индия),тренер физической культуры. Стаж работы 13 лет. Программа «Лекции по духовному развитию» включает духовные и дыхательные практики, ведические знания, глубокие медитации. Занятия по четвергам 2 раза в месяц в 19-00

Контакты:

Телефоны администраторов: 8-922-20-55-266 -Любовь; 8-912-216-98-97 Светлана

Если, по каким-то причинам не записались, то можно подойти сразу на занятие и решить вопросы на месте. Приходите! Студия йоги «Лакшми» ждет Вас!

Виды на гору счастья > Стиль > Новые автомобили Audi 2020-2021

1. ХАТХА-ЙОГА — древнее учение о физической и духовной гармонии, достигаемой с помощью физических средств воздействия на организм (диета, асаны), психических средств (медитация и концентрация внимания) и дыхательных упражнений.

2. ЙОГА АЙЕНГАРА основана в 1975 году йогином Айенгаром из Индии. Для нее характерно статичное выполнение асан с необходимыми опорами, а также индивидуальный подход к каждому практикующему.

3. АШТАНГА-ВИНЬЯСА-ЙОГА — динамичная и энергичная форма йоги, основанная в 1948 году индийцем Д. Паттабхи. Этот вид йоги развивает силу и гибкость, придает ясность уму и добавляет энергии.

4. ДЖИВАМУКТИ-ЙОГА (в переводе «душа, освобожденная при жизни») — западная школа йоги, основанная в 1989 году в Америке. Ее основу составляет практика виньяс (плавных переходов между асанами), изучение священных текстов, нада-йога (йога звука), бхакти-йога (преданность Богу), пение мантр и медитация.

5. БИКРАМ-ЙОГА (в переводе «горячая нога») — система, придуманная в 50-х годах прошлого века индийцем Бикрамом Чоудхури. Классическое занятие состоит из 26 асан, выполняемых в быстром темпе в течение полутора часов при температуре воздуха 37–40 °С.

6. КУНДАЛИНИ-ЙОГА была открыта западному миру в 1969 году Йоги Бхаджаном. Представляет собой систему упражнений, направленную на получение энергии кундалини из основания позвоночника с помощью регулярной практики медитации, пранаямы, комплексов асан и пения мантр.

7. УНИВЕРСАЛЬНАЯ ЙОГА — школа, основанная украинцем Андреем Лаппой в 90-х годах прошлого века. Представляет собой совокупность известных направлений йоги: аштанга-виньяса, Айенгар-йога, тибетская гималайская йога, даосские стили, а также ряд авторских методик, которые не встречаются ни в одном другом виде йоги.

8. ЙОГА 23 — методическая система применения тренировочных техник йоги, созданная украинцем Андреем Сидерским в 2003 году. Йога 23 специально оптимизирована для современных условий западного социума, включает 23 комплекса упражнений пяти стадий сложности. Комплексы могут применяться для групповых тренировок, персональных программ, для инструкторов, а специализированные — для подготовки фридайверов, спецназа и даже космонавтов.

9. ТРАЙ-ЙОГА разработана американкой Кали Рэй, название означает триединство тела, ума и духа (бытия, сознания и блаженства). Трай-йогу называют «медитацией в движении». Подразумевается, что медитация осуществляется во время плавного перехода из одной позы в другую при одновременном выполнении дыхательных упражнений.

10. НИДРА-ЙОГА (йогический сон) — психотехника, разработанная в середине ХХ века индийцем Свами Сарасвати на основе древних йогических практик и современных знаний о работе мозга. Первоначально использовалась для устранения посттравматического стрессового расстройства у солдат, способствует снижению напряженности и беспокойства.

Высшая школа перевода (факультет) МГУ

Переводческая практика в студии «Мосфильм-мастер»

София Распопова, студентка 4 курса:

«Этим летом мне выпал замечательный шанс пройти практику по кинопереводу в студии «Мосфильм-Мастер».

Раньше я не работала в этой сфере, поэтому полученный опыт стал для меня интересным и ценным. Практика поменяла мой взгляд на мир киноперевода, на работу коллег в сфере массовой культуры. Большой объем материала, сжатые сроки, неточности в монтажных листах, пристальное внимание как к языку оригинала, так и к родному языку… Одним словом, это колоссальный труд.

Во время практики я познакомилась с основными принципами киноперевода и его спецификой, научилась работать с тайм-кодами, применила полученные теоретические знания на практике, а также обратила внимание на многие нюансы профессии, о которых раньше даже не задумывалась.

Практика не только совершенствует переводческие навыки, но и развивает тебя как личность: человек становится более организованным, сконцентрированным, он учится грамотно распределять свое время, а еще становится терпеливее и внимательнее.

Хочу выразить слова благодарности факультету и руководству студии «Мосфильм-Мастер» за возможность прикоснуться к удивительному миру кино и к непростому, но крайне увлекательному кинопереводу».

 

Екатерина Трифонова, студентка 5 курса

«Я выбрала практику в студии «Мосфильм-мастер», потому что всегда хотела заниматься письменным переводом. Во время практики мне нужно было перевести полнометражный художественный фильм и оформить перевод со всеми требованиями технологий.

Это был мой первый опыт работы в сфере киноперевода – он оказался познавательным и интересным. Отдельно я хотела бы отметить, что коллеги из «Мосфильм-мастера», которые курировали мою работу, были очень отзывчивыми и всегда предоставляли необходимую информацию, если у меня возникали какие-либо вопросы. Практика дала мне не только новый опыт и представление о реальной работе в сфере киноперевода, но и положительные эмоции».

Йога в Москве | Центр йоги Прана

Тичерс-курс 2021–2022

Годовой курс, на котором вы сможете значительно повысить уровень личной практики, получить важные теоретические знания и бесценный опыт выступления перед аудиторией в качестве преподавателя хатха-йоги.

Когда: 16 октября 2021 — 19 июня 2022
Где: «Прана» на Войковской
Кто: Михаил Галаев, Сергей Агапкин, Мария Воробьева, Наталия Егорова

Абонемент «Летнее настроение»

На абонементы на 10 занятий действует специальная цена! Приходите за хорошим настроением!

Когда: с 1 июня по 31 августа 2021г.
Где: Центр йоги «Прана»
Кто: Преподаватели центра йоги «Прана»

Йога в парке Покровское-Стрешнево

Бесплатные занятия йогой в парке Покровское-Стрешнево с ведущими преподавателями «Праны» на Войковской.

Когда: Каждые выходные 09:30–11:00
Где: парк Покровское-Стрешнево
Кто: Центр йоги «Прана»

Инь йога

Приглашаем на презентацию новых регулярных занятий по Инь йоге в «Прану» на Тимирязевской

Когда: 26, 28, 31 июля
Где: «Прана» на Тимирязевской
Кто: Диана Полшкова

Фитнес йога

Приглашаем на презентацию новых регулярных занятий по фитнес йоге в «Прану» на Тимирязевской

Когда: 3 августа 18:30–20:00, 5 августа 18:00–19:30
Где: «Прана» на Тимирязевской
Кто: Олег Доценко⠀

Хэндпан-обучение

Школа игры на хэндпане Валерии Рэй.

Когда: Регулярный класс
Где: «Прана» на Войковской
Кто: Валерия Рэй

Гвоздестояние

Внимание! 31 июля отмена семинара

Гвоздестояние является одной из самых действенных практик для улучшения как физического здоровья, так и психологического состояния.

Когда: по средам 18:30–20:00, по субботам 11:00–12:30
Где: «Прана» на Войковской
Кто: Маргарита Маякова

Культура движения

Приглашаем вас на цикл классов Игоря Пантюшева

Когда: 23, 25, 27, 29 июля 19:00–21:00
Где: «Прана» на Войковской
Кто: Игорь Пантюшев

Авторский йога-тур «Весь Байкал за 13 дней»

Осталось 5 мест

В чем сила? Конечно, в йоге. И еще в Байкале. И про то, и про другое много знает Алексей Кравец — опытнейший инструктор йоги и ценитель сибирских красот. Это будет четвертая поездка, организованная Алексеем, так что присоединяйтесь и не пожалеете!

Когда: 1–14 августа 2021
Где: Озеро Байкал
Кто: Алексей Кравец

Семинар Суриндера Сингха

Учитель с мировым именем едет в Россию в разгар пандемии!
Суриндер Сингх учит заниматься йогой в широком смысле слова. Через самое понятное современному человеку — через тело — он помогает почувствовать каждому, как работает йога, приводя ученика к истине.
Занятия подходят для любого уровня подготовки. Вам не нужна подготовка, чтобы быть собой!

Когда: 6–8 августа 2021
Где: «Прана» на Войковской
Кто: Суриндер Сингх

Антистресс. Медитация. Осознанность

Жизнь без стресса — это иллюзия? А что если можно научиться взаимодействовать со стрессом и оставаться полным ресурсов, спокойствия, здоровья? Семинар поможет разобраться, что такое стресс, каким он бывает, когда и как он разрушает. И самое главное — что делать, чтобы не происходило это разрушение.

Когда: 7 августа 14:00–17:00
Где: «Прана» на Войковской
Кто: Анастасия Леонова

Танец стихий: элемент Воздух

Семинар для всех, кто уже любит танцевать и хочет делать это более осознанно, и тех, кто только начинает знакомство с танцем.

Когда: 8 августа 11:00–13:00
Где: «Прана» на Баррикадной
Кто: Екатерина Малаховская

Йога-тур в Крым

10 дней йоги на идеальном пляже.

Когда: 8–17 августа
Где: Крым
Кто: Михаил Галаев, Анастасия Веретенникова

Йогатерапия варикозного расширения вен

Варикозное расширение вен может говорить о серьезных нарушениях в работе сердечно-сосудистой системы и иметь тяжелые последствия для здоровья в целом. На семинаре мы узнаем, каковы причины варикоза и как можно воздействовать на них с помощью методов йогатерапии.

Когда: 15 августа 10:00–16:00
Где: «Прана» на Войковской
Кто: Алевтина Шелухина

Бхут Шудхи: погружение в учения традиционной йоги

Этим летом йогический мир Москвы ожидает потрясающее событие — глубочайшее погружение в учения традиционной йоги от лучших мастеров мировой столицы Йоги — Ришикеша.

Когда: 20,21,22 августа. пятница 18:30–22:00, суббота. 16:00–19:30, воскресенье. 16:00–19:30
Где: «Прана» на Войковской
Кто: Прашант Джакмола, Ксения Расаприйя Бодхи

Функциональные возможности гамака

Виньяса-флоу и низкий гамак. Мастер-класс для преподавателей и продвинутых практиков.

Когда: 21 августа 14:00–16:30
Где: «Прана» на Войковской
Кто: Александр Липовский

Летний йога-девичник «С любовью к себе»

Гармонизирующие практики и творческие мастер-классы для прекрасных девушек всех возрастов. Присоединяйтесь к нашей теплой атмосфере!

Когда: 22 августа 11:00–16:00
Где: «Прана» на Войковской
Кто: Мария Митропольская, Анастасия Веретенникова

ЙКВ. Здоровье позвоночника

Семинар поможет тем, кто впервые интересуется методом и хочет решить свои проблемы со здоровьем. И тем, кто уже занимается, чувствует эффект от занятий, но хочет разобраться глубже в механизмах, которые влияют на спину.

Когда: 28 августа 11:00–18:00 (перерыв 14:00–15:00)
Где: «Прана» на Войковской
Кто: Михаил Галаев

Женское здоровье и йога

Семинар будет полезен всем девушкам, занимающимся йогой и желающим практиковать гармонично — на основе знаний о женском организме.

Когда: 4 сентября 16:00–19:00
Где: «Прана» на Войковской
Кто: Анастасия Леонова

Класс-антистресс «Йога-нидра под звуки тибетских чаш»

Глубокая перезагрузка, которая позволит снять усталость, найти и почувствовать опору в себе, обнаружить скрытые ресурсы и дать им возможность проявиться. Эта практика может быть особенно эффективной в состоянии хронического стресса, повышенной тревожности, эмоциональных перегрузок, а также накануне принятия важных решений.

Когда: 11 сентября 15:00-16:45
Где: «Прана» на Войковской
Кто: Анастасия Леонова, Алеся Капитонова

Семинар Петри Ряйсянена в Москве

Долгожданная встреча с Мастером после двухлетнего перерыва! Петри Ряйсянен по праву считается Учителем, чей уникальный подход к йоге способствует превращению интенсивной и силовой практики Аштанга-йоги в захватывающий и приносящий радость процесс физического и психоэмоционального самоизучения и исцеления.

Когда: 14–17 октября 2021
Где: «Прана» на Тимирязевской
Кто: Петри Ряйсянен

Преподавательский курс по Универсальной йоге

Приглашаем вас на сертификационный курс по Универсальной йоге, который проведет Андрей Лаппа. Уникальный шанс для тех, кто ищет свой путь в йоге и жизни!

Когда: 17–28 ноября 8:00–18:00
Где: «Прана» на Тимирязевской
Кто: Андрей Лаппа

Fitness-Yoga.Pro. Курс подготовки тренеров по развитию гибкости

Часть I. Уникальная учебно-тренировочная программа, направленная исключительно на развитие гибкости, преподавание гибкости, а также продвижение личного бренда.

Когда: 29 ноября – 11 декабря
Где: «Прана» на Войковской
Кто: Максим Цугуй, Ольга Белякова

Знакомство с Аштанга-йогой

Внимание! Семинар отменяется

Часть 2. Тазобедренные суставы в практике.

Когда: 20 июня 12:00–14:30
Где: «Прана» Прана на Войковской
Кто: Майя Березина

Йогатерапевтическая женская практика. Знакомство с Инь-йогой и практикой Тратаки

Внимание! Семинар отменяется

Знакомство с основными принципами Инь-йоги: терапевтический комплекс, который даст возможность исследовать свое тело на более глубоком и тонком уровне. Практика Тратаки: фиксация взгляда на пламени свечи для расслабления глаз и их восстановления. Она снимает избыточное напряжение глаз, предотвращает развитие болезней зрения, способствует умиротворению и расслаблению.

Когда: 30 мая 15:00–18:00
Где: «Прана» на Тимирязевской
Кто: Наталья Дворцова

Корпоративная йога с центром йоги «Прана»

Друзья! Мы приглашаем к сотрудничеству компании, которые хотят проводить онлайн-занятия для своих клиентов или сотрудников в период карантина.

Когда:
Где: «Прана» на Войковской, Тимирязевской, Баррикадной
Кто:

Знакомство с методом ЙКВ

Каждую субботу в «Пране» на Войковской
и один раз в месяц в «Пране» на Тимирязевской будут проходить занятия для начинающих от ведущих преподавателей, направленные на знакомство с методом Йоги критического выравнивания.

Когда:
Где: «Прана» на Войковской
Кто:

Онлайн занятия с «Праной»

Здесь вы найдете информацию о новых классах, направлениях и инструкторах в нашем центре

Когда: Каждый день
Где: pranayoga.online
Кто: лучшие преподаватели «Праны»

Книга Петри Ряйсянена «Аштанга-йога»


Аштанга-йога уходит корнями в глубь веков. Передаваемая по цепи ученической преемственности, она стала известна во всем мире благодаря Шри Паттабхи Джойсу, мастеру йоги из Южной Индии.

Когда:
Где: Центр йоги «Прана»
Кто: Петри Ряйсянен

Watson Knowledge Studio — Советы и хитрости | Автор: Джулия Нэш

Многие разработчики спрашивают меня о каких-либо дополнительных советах или идеях относительно создания и использования пользовательских моделей с помощью Knowledge Studio, поэтому я собрал здесь коллекцию по запросу!

Watson Knowledge Studio [WKS] используется в Watson Developer Cloud для служб понимания и обнаружения естественного языка. Natural Language Understanding предоставляет аннотации OOTB с использованием глубокого обучения. Но иногда этого недостаточно для того, чтобы компания могла получить необходимую информацию.Итак, что мы можем с этим поделать? Мы можем создать модель вашей информации или информации о компании, из которой вам нужно извлечь дополнительную информацию.

Это будет ваша собственная модель предметной области, которую вы затем сможете развернуть для использования в рамках Natural Language Understanding and Discovery, чтобы использовать машинное обучение для этих упоминаний и отношений в ваших данных. Watson Knowledge Studio — это инструмент, который вы используете для создания собственной модели предметной области. Вы можете бесплатно попробовать его в течение тридцати дней здесь.

WKS дает вам возможность создавать аннотации машинного обучения, аннотации на основе правил и предварительно аннотировать документы с использованием словарей, чтобы в целом уменьшить объем ручной работы над аннотациями.

Настраиваемая обработка естественного языка [NLP] использовалась в оригинальном Watson из проекта DeepQA, который соревновался с людьми и победил в игровом шоу Jeopardy. Теперь мы хотим сделать это в ваших руках с помощью таких предложений, как Watson Knowledge Studio и сервисы Watson Developer Cloud.

Документация

Я хотел написать статью, в которой были бы описаны все передовые методы работы с Watson Knowledge Studio за пределами документации. Вот прямая ссылка на документацию, в которой объясняется информация о начале работы с инструментом.Мне пришлось использовать это при начале работы, в нем есть информация о ваших форматах файлов, приемлемых для WKS, а также настройка службы для разных человеческих языков и многое другое.

Учебные пособия

Вот учебные пособия, которые предоставляют файлы примеров и систему KLUE для начала работы. Мне приходилось ссылаться на это много раз, даже после того, как я познакомился с программным обеспечением. Он идет шаг за шагом для каждого раздела, создания проекта, добавления документов, создания аннотаторов и т. Д.

Видео

На Youtube также есть две серии видеороликов. Они сухие, но было полезно видеть, как кто-то визуально проходит через процесс. Первая серия видео — это «Приступая к работе», которая посвящена практическому применению, а вторая серия — «Глубокое погружение», которая представляет собой более высокий уровень. Эта серия статей предназначена для понимания того, для чего можно использовать WKS в контексте бизнеса и как WKS работает в целом. Если у вас есть пробная версия WKS и вы начинаете с нее — я бы посмотрел видео «Начало работы».

Примечания к выпуску

Здесь находятся примечания к выпуску этого инструмента. Если вы активный пользователь или ждете обновления, я бы добавил эту страницу в закладки.

Советы и уловки

А вот список, который я составил и обработал для наиболее эффективного использования Watson Knowledge Studio. Этот продукт был создан для быстрого использования обработки естественного языка в настраиваемом отношении. Так что я надеюсь, что это поможет людям понять, что им нужно сделать, чтобы взяться за дело.

Заявление об ограничении ответственности: советы исходят от тех, кто использовал этот инструмент. Первым источником информации всегда должна быть документация по предложению. Приведенные ниже советы и рекомендации следует воспринимать как рассказы об опыте и рекомендации, полученные при работе с WKS.

  1. Типы сущностей и отношений НЕ могут содержать пробелов. Лучше всего использовать буквенно-цифровые символы и символы подчеркивания.
  2. Для успешного выполнения обучающего прогона аннотатора машинного обучения требуется как минимум 2 типа сущностей и как минимум 2 типа отношений с двумя примерами упоминания каждого в основной информации.
  3. При определении звеньев кореференции укажите как минимум 2 звена кореференции.
  4. Практическое правило: 50 упоминаний для данного типа (тип объекта, тип отношения) в обучающих данных.
  5. Рекомендуется распределить обучающие данные по всем возможным подтипам и ролям для сущностей, чтобы лучше обучать систему.
  6. Не используйте перекрывающиеся упоминания и не назначайте их разным типам сущностей — это затруднит обучение системы.
  7. При определении системы шрифтов и размера документа убедитесь, что система шрифтов не слишком сложна, а размер документа не слишком велик, чтобы люди-комментаторы не смогли эффективно следовать инструкциям.Типы объектов должны быть меньше 50, а размер документа — не более нескольких абзацев.
  8. Как можно быстрее довести малые и средние предприятия до того, что от них требуется, когда при запуске WKS у всех разная кривая обучения, и, если не хватает времени, сосредоточьтесь на сокращении этой кривой обучения для тех, кто важен для текущего проекта . Как уже говорилось в этой статье, вот серия видео, которая поможет им понять, что такое WKS.
  9. Малым и средним предприятиям было легче сначала создать электронные таблицы с типами сущностей, а затем сопоставить ключевые слова из документов с типами сущностей.
  10. Тип Создание системы может занять время. Подумайте, что необходимо сделать с помощью системы типов.
  11. Создание фрагментов текста из документов и их загрузка занимает больше времени, чем загрузка всего документа в WKS.
  12. Будьте осторожны при определении нескольких доменов в рамках одной доменной модели. Это может снизить точность аннотатора машинного обучения. Например, если вы оформляете домен для недвижимости и для самолета. Тип объекта «МЕСТОПОЛОЖЕНИЕ» для домена недвижимости, вероятно, будет представлен иначе, чем расположение для домена самолета.
  13. Чаще всего, если тип сущности похож на определение другого типа сущности, создайте уникальное имя для этих типов сущностей, чтобы разделить их.
  14. Проверяйте документы, просматривая их после импорта в WKS, прежде чем назначать их аннотаторам-людям. Следите за неправильными перерывами в предложениях и подумайте о предварительной обработке файлов, чтобы удалить проблемные точки и знаки препинания в целом. Например, преобразование США в США.
  15. Предоставьте аннотаторам краткую справочную информацию, в которой кратко описаны типы сущностей, отношения, их значение, цветовые коды для аннотирования и сочетания клавиш для процесса аннотирования.
  16. Используйте функцию вынесения решения, чтобы увидеть несоответствия между аннотациями, написанными человеком, и устранить источники путаницы, чтобы ускорить согласование аннотаций. Попросите ваших комментаторов сравнить свои версии одних и тех же документов, чтобы резюмировать, в чем они могут отличаться. Это способствует точному общению.
  17. Серая галочка не означает, что текст выделен.
  18. Полезно включать имя человека-комментатора в название их наборов документов.Это упрощает отслеживание наборов и назначенных при настройке задач аннотации.
  19. Постарайтесь как можно лучше спланировать систему типов до того, как начнут появляться какие-либо аннотации. Скорее всего, по мере продвижения в систему типов будут внесены изменения, но некоторые из этих изменений могут, возможно, добавить время для написания человеческих комментариев, требующих пересмотра документов из-за внесенных изменений.
  20. Для нашего проекта было намного проще сначала работать с упоминаниями, затем переходить к отношениям, а затем, наконец, к цепочкам кореферентности.
  21. Мы нашли свое предпочтение в том, чтобы взять 50 документов, аннотировать их для упоминания, затем усовершенствовать наши правила аннотации в целом, представить, скорректировать, а затем вернуться к отношениям, а затем к сопоставлениям.
  22. Настройте горячие клавиши клавиатуры для аннотирования и используйте их, чтобы сэкономить время!
  23. Используйте существующие онтологии, чтобы определить отправные точки в рекомендациях по аннотации.
  24. Постарайтесь максимально использовать словари предварительных аннотаций, чтобы сэкономить время.
  25. Попробуйте убрать символы из документа, который вы хотите аннотировать.
  26. Аннотация рефератов, а не всей статьи, рефераты, такие как заключительное резюме научного исследования, могут быть очень полезны при создании вашей лучшей модели предметной области.
  27. Попробуйте сначала использовать документы меньшего размера, если это вообще возможно. Для больших документов ваши человеческие аннотации займут больше времени.
  28. Избегайте конечных запятых при создании словарей в Excel.
  29. Убедитесь, что вы регулярно комментируете.Если вы аннотируете одну сущность в своем документе, а затем не аннотируете эту же сущность единообразно в других документах, это может снизить точность машинного обучения.
  30. Полезные советы из примечаний к выпуску WKS:

«Проблемы с документами и словарями:

  • Если вы попытаетесь импортировать большой ZIP-файл, содержащий файлы UIMA CAS XMI, и у вас возникнут проблемы из-за производительности сети, рассмотрите возможность разделения вашего ZIP-файла. в меньшие ZIP-файлы и загружайте ZIP-файлы один за другим.
  • Если вы используете аннотатор Natural Language Understanding, словарь или машинное обучение для предварительного аннотирования документов, аннотации появляются только в задачах, которые вы создаете после запуска предварительного аннотирования.
  • Если составные слова, содержащие дефис, не аннотируются предварительно, добавьте поверхностную форму, которая включает пробелы вокруг дефиса. Например, убедитесь, что «до-юрский» и «до-юрский» определены в словаре, прежде чем использовать словарь для предварительного аннотирования документов.
  • Если вы решили использовать в проекте токенизатор на основе словаря и заметили, что некоторые знаки препинания вызывают неправильные разрывы предложений, вы можете добавить словарь, чтобы решить эту проблему. Например, пунктуация в аббревиатуре слова Figure ( Fig. ) или названия компании, Yahoo! Код может быть неверно истолкован токенизатором как указывающий на конец предложения. В качестве обходного пути вы можете создать словарь, который включает подобные потенциально проблемные термины, а затем использовать его для предварительного аннотирования документов.Хотя вы не можете настроить разрывы предложений с помощью предварительной аннотации словаря с помощью токенизатора на основе машинного обучения по умолчанию, вероятность неправильного истолкования знаков препинания с самого начала снижается ».

Помните, что лучший практический опыт исходит из самой документации. Если приведенные выше рекомендации не являются лучшими для того, что вы пытаетесь выполнить, руководствуйтесь своей интуицией и нашей документацией, а не мнениями из опыта, основанного на использовании инструмента от других.

Поддержка

Это ссылка DeveloperWorks для Watson Knowledge Studio.Эксперты здесь и отвечают на вопросы.

Есть ли примеры применения WKS?

Да, приложение Voice-Of-A-Customer в нашем Watson Developer Cloud на Github использует WKS.

Не забывай получать удовольствие! ❤ Julia

Ресурсы | Студия Альтаира Знаний

Замена отсутствующих значений в Altair Knowledge Studio

В наборах данных

часто отсутствуют значения из-за повреждения файла, невозможности записать точки данных или по другим причинам.Правильная обработка отсутствующих значений данных имеет решающее значение для разработки точных прогнозных моделей. Knowledge Studio позволяет легко идентифицировать наборы данных, содержащие отсутствующие значения, и генерировать новые замещающие значения на основе различных алгоритмов подстановки. В этом видео вы увидите простой пример того, как работает программный узел «Подстановка отсутствующих значений».

Начало работы

Модернизация данных: от сбора пыли до сбора информации

В рамках серии выпусков Altair Data Analytics Spotlight мы обсуждаем модернизацию управления данными вашей организации, чтобы вы могли полностью раскрыть ценность аналитики и искусственного интеллекта.Если вы заинтересованы в разработке надежной архитектуры данных, которая будет доступной, централизованной и стратегически разработанной для обеспечения масштабируемости и принятия более разумных решений, то этот веб-семинар идеально подходит для вас. Во время этого вебинара мы обсудим, как вы можете: — Централизуйте хранение ваших разрозненных данных — Повышение целостности данных с помощью платформ нормализации данных. — Анализируйте все свои данные для более глубокого прогнозирования

Вебинары

Обнаружьте парадокс Симпсона с помощью Altair® Knowledge Studio®

Проще говоря, парадокс Симпсона возникает, когда тенденция появляется в подгруппах, но исчезает или меняется на противоположную, когда подгруппы объединяются в единый набор данных.Студия знаний поддерживает обнаружение этого статистического явления. В этом видео вы увидите пример того, как может проявляться парадокс Симпсона и как вы можете использовать Knowledge Studio для автоматического обнаружения его присутствия.

Сценарии использования

Работа с несбалансированными классами в Altair® Knowledge Studio®

Большинство алгоритмов машинного обучения предполагают, что в исходных данных имеется равное количество примеров для каждого класса.Многие наборы данных содержат существенно разное количество записей для важных классов, что приводит к проблеме несбалансированности классов. Неспособность справиться с этим должным образом приводит к модели с плохой прогностической эффективностью. В Студии знаний есть узел, специально созданный для решения проблем несбалансированного класса. В этом видео вы узнаете, как определить проблему несбалансированного класса и использовать программный узел Обработка дисбаланса класса для ее исправления. Посетите веб-сайт документации по несбалансированному обучению, чтобы узнать больше о проблемах, связанных с работой с несбалансированными классами

.

Сценарии использования

Использование узла обобщенной линейной модели (GLM) в Altair® Knowledge Studio®

В контексте приложений машинного обучения модели GLM позволяют использовать зависимые переменные, которые не подчиняются нормальному распределению.В этом видео показано, как легко использовать узел GLM Knowledge Studio для использования этого передового статистического метода для создания более точных моделей машинного обучения.

Сценарии использования

Объединение системного моделирования и данных для оптимизации производительности тяжелого оборудования

Информационные хранилища представляют собой серьезную проблему для производителей тяжелого оборудования.Плохая интеграция имитационных моделей на протяжении жизненного цикла продукта, ограниченное повторное использование моделей между программами и вариация зрелости моделирования в различных инженерных дисциплинах приводят к отсутствию прослеживаемости и, в конечном итоге, снижают эффективность разработки и производительность продукта. Использование системного моделирования и аналитики данных, ориентированных на активы, помогает разрабатывать и согласовывать согласованные модели для повышения уверенности и скорости принятия решений.

Технические документы

Получите представление о будущем с помощью данных о людских ресурсах

Задача отдела кадров

(HR) заключается в привлечении лучших специалистов и поддержании культуры на переднем крае, при этом не забывая о заработной плате, производительности и многих других обязанностях.Что, если бы вы могли сэкономить время, выполняя эти задачи, в то время как ваш человеческий капитал опережает все возможности для достижения бизнес-целей вашей организации?

Лист данных

Сбор инженерных знаний из данных, созданных потребителями

В мире, где все становится все более и более взаимосвязанным, Mabe, лидер в области бытовой техники, использует возможности подключения продуктов для реализации стратегии оцифровки, которая предоставляет потребителям наилучший опыт работы с их решениями и услугами.Узнайте, как они используют большие данные, искусственный интеллект и аналитику, чтобы получать ценные сведения, создавать новые возможности для бизнеса и информировать о разработке продуктов. Презентация Мартина Ортеги, старшего дизайнера Mabe, транслировалась на Future.AI в июне 2021 года и длится немногим более 17 минут. Узнайте, что нужно для создания умного продукта и с чего начать. Загрузите наше бесплатное электронное руководство. Посмотреть все презентации Future.AI 2021

Презентации УВД

Динамическое проектирование, управляемое данными — как должен выглядеть надежный системный компонент?

Безопасность и надежность — главные цели при разработке авиационных двигателей.Комплексное динамическое моделирование и испытания гарантируют безопасность и надежность продукции. Однако новые проектные архитектуры с растущим спросом на удельную мощность необходимо разрабатывать в еще более короткие сроки. Устойчивая структурная динамика — одна из ключевых задач, которую необходимо решать на самых ранних этапах разработки концепции. Современные инструменты анализа должны делать точные динамические прогнозы на уровне системы, что занимает много времени из-за очень больших итераций проектирования и оценок надежности. Представлен подход к решению этой дилеммы путем объединения Altair SimSolid с частотной связью и мышлением в области науки о данных.Презентация Карстена Буххольца, инженера проекта по демонстрации гибридного электрического полета в Rolls-Royce, транслировалась на Future.AI в июне 2021 года и длится почти 13 минут. Готовы увидеть, как ваша компания может стимулировать инновации с помощью дизайна на базе искусственного интеллекта? Свяжитесь с нашими экспертами по решениям сегодня. Посмотреть все презентации Future.AI 2021

Презентации УВД

Как точно оценить свои расходы на ИТ в глобальной технологической компании

Одна из задач ИТ-директоров и финансовых директоров при управлении расходами на ИТ — получить точные данные, которые помогут оптимизировать расходы.В Altair мы понимаем необходимость и хотим быть вашим партнером на каждом этапе пути. Узнайте, как мы предоставили наиболее комплексное решение для анализа данных для команды ИТ-финансов Aptiv, которое помогло сократить рабочее время и автоматизировать процесс точного расчета глобальных ИТ-расходов для управленческой отчетности. Презентация Рипана Барота, директора по профессиональным услугам и поддержке клиентов Altair, транслировалась на Future.AI в июне 2021 года и длится более 22 минут. Узнайте, как решения Altair для прогнозной аналитики помогают точно рассчитывать ИТ-расходы.Свяжитесь с нами. Посмотреть все презентации Future.AI 2021

Презентации УВД

Автоматизация процессов и прогнозная аналитика для ипотечных портфелей

Узнайте, как группы ипотечного кредитования, операций и обслуживания используют решения для анализа данных для автоматизации процессов, применения прогнозной и предписывающей аналитики и визуального мониторинга активов.Присоединяйтесь к нам, чтобы увидеть демонстрации извлечения данных, управления контентом, прогнозирования невозврата кредита и визуальной аналитики. Презентация, проведенная старшим специалистом по решениям Элисон Келли и предметным экспертом Джо Ловати из Altair, транслировалась на Future.AI в июне 2021 года и длится почти 44 минуты. Готовы изучить прогнозную аналитику и автоматизацию процессов? Свяжитесь с нами! Посмотреть все презентации Future.AI 2021

Презентации УВД

Повысьте качество обслуживания пациентов и повысите операционную эффективность с помощью Monarch и передовых инструментов преобразования данных

По мере того, как все большее распространение получает телемедицина и розничные продавцы, занимающиеся оказанием медицинских услуг, потребности пациентов в доступе и удобстве продолжают расти.Многие организации по-прежнему полагаются на электронные таблицы для ключевых функций отчетности и управления данными, но ручные процессы, необходимые для управления данными здравоохранения с помощью электронных таблиц, громоздки и подвержены ошибкам. Быстрое преобразование данных в аналитическую информацию больше не является необязательным, и поставщики медицинских услуг должны реагировать с помощью более эффективных рабочих процессов обработки данных. На этом занятии мы объясним, как медицинские организации могут оптимизировать свои операции, улучшить качество обслуживания пациентов и сократить свои расходы с помощью Monarch и расширенного программного обеспечения для преобразования данных в сочетании с электронными таблицами.Выступление специалиста по решениям Джона Страздинса и директора вертикали здравоохранения Altair Пейдж Янковски транслировалось на Future.AI в июне 2021 года и длится более 28 минут. Изучите Altair Data Analytics для здравоохранения Посмотреть все презентации Future.AI 2021

Презентации УВД

Будущее искусственного интеллекта в розничной торговле

Специалисты по обработке данных и бизнес-аналитики в сфере розничной торговли используют Altair для получения практических сведений из своих данных.На этом занятии мы рассмотрим, как простые в использовании инструменты машинного обучения и прогнозной аналитики позволяют быстро анализировать данные и быстро получать объяснимые результаты — без единой строчки кода. Презентация специалиста по решениям Джека Линча и директора по государственным, местным и образовательным вопросам Altair Mark Burns, транслировавшаяся на Future.AI в июне 2021 года, длится более 21 минуты. Посмотреть все презентации Future.AI 2021

Презентации УВД

Увеличьте производительность горного оборудования с помощью решений Altair Multiphysics

Горнодобывающая промышленность сталкивается с множеством проблем и по-прежнему вынуждена контролировать расходы, повышать операционную эффективность, а также соблюдать более строгие экологические нормы.Инновации и использование технологий играют ключевую роль в решении этих проблем и в формировании будущего горнодобывающей промышленности. На этом веб-семинаре будет рассмотрено, как моделирование и передовые технологии, такие как цифровые двойники, машинное обучение и Интернет вещей (IoT), могут помочь шахтам повысить производительность, снизить затраты и повысить безопасность. Вы услышите от лидеров отрасли и технических экспертов о том, как решения Altair могут быть использованы для эффективной разработки и эксплуатации.

Вебинары

Цифровые двойники: Интернет вещей в горнодобывающей промышленности

Горнодобывающая промышленность сталкивается с множеством проблем и по-прежнему вынуждена контролировать расходы, повышать операционную эффективность, а также соблюдать более строгие экологические нормы.Инновации и использование технологий играют ключевую роль в решении этих проблем и в формировании будущего горнодобывающей промышленности. На этом веб-семинаре будет рассмотрено, как моделирование и передовые технологии, такие как цифровые двойники, машинное обучение и Интернет вещей (IoT), могут помочь шахтам повысить производительность, снизить затраты и повысить безопасность. Вы услышите от лидеров отрасли и технических экспертов о том, как решения Altair могут быть использованы для эффективной разработки и эксплуатации.

Вебинары

Конструкция и оптимизация передаточного желоба с помощью моделирования сыпучих материалов

Горнодобывающая промышленность сталкивается с множеством проблем и по-прежнему испытывает необходимость контролировать расходы, повышать операционную эффективность, а также соблюдать более строгие экологические нормы.Инновации и использование технологий играют ключевую роль в решении этих проблем и в формировании будущего горнодобывающей промышленности. На этом веб-семинаре будет рассмотрено, как моделирование и передовые технологии, такие как цифровые двойники, машинное обучение и Интернет вещей (IoT), могут помочь шахтам повысить производительность, снизить затраты и повысить безопасность. Вы услышите от лидеров отрасли и технических экспертов о том, как решения Altair могут быть использованы для эффективной разработки и эксплуатации.

Вебинары

Оптимизация производительности продукции тяжелого оборудования с помощью моделирования системы и данных

Некоторые OEM-производители в настоящее время сталкиваются с проблемой разрозненности информации из-за плохой интеграции моделей на протяжении жизненного цикла продукта.Кроме того, существует ограниченное повторное использование моделей между программами, а различия в зрелости моделирования в различных инженерных дисциплинах приводят к отсутствию возможности отслеживания. В этой короткой презентации мы рассмотрим решения и рабочие процессы, которые используют модель системы в качестве общего языка общения, обеспечивая при этом различные типы панелей мониторинга и визуализации в реальном времени, чтобы помочь понять и оптимизировать производительность всей мехатронной системы.

Представлен на ATCx Heavy Equipment в мае 2021 года.

Спикер: Кешав Сундареш, глобальный директор по интеллектуальным системам и мехатронике, Altair

Продолжительность: 20 минут

Презентации

Повышение ценности ваших данных: начало работы с машинным обучением

Откройте для себя преимущества и простоту внедрения машинного обучения в вашу стратегию обработки данных с помощью Altair Knowledge Studio.Этот веб-семинар идеально подходит для всех, кто быстро знакомится с внедрением и использованием машинного обучения и искусственного интеллекта, независимо от уровня квалификации или отрасли. Во время этого вебинара мы рассмотрели следующее: — Начало работы с машинным обучением (ML) и искусственным интеллектом (AI) и передовыми практиками — Применение и автоматизация моделирования машинного обучения без кода — Понимание ответственных, объяснимых возможностей AI (XAI) — Переход от прогнозной к предписывающей аналитике для принятия более разумных бизнес-решений

Вебинары

Инженеры заставят ИИ работать

Энтони Мак Лафлин, вице-президент по аналитике данных по продажам, Европа, Ближний Восток и Африка, рассказывает, как расширить возможности инженеров, чтобы данные и ИИ работали.

Презентации УВД, презентации

Значение аналитики данных в умном производстве

Марко Флиссер, технический директор Data Analytics, Европа, Ближний Восток и Африка представляет «Значение анализа данных в умном предприятии» «.

Презентации УВД, презентации

Глубокое погружение: практический искусственный интеллект и наука о данных для инженерии

Инженеры обрабатывающей промышленности могут тратить до 50% своего времени на сбор и синтез данных, необходимых для выполнения их повседневных ролей.Мы убеждены, что инженеры, обладающие навыками использования наборов инструментов искусственного интеллекта, являются ключом к сокращению препятствий для успешного использования наборов данных для решения широкого круга сложных производственных проблем — от проектирования продуктов и новых разработок до текущего обслуживания. Эти навыки не только позволяют быстро принимать решения на основе данных и значительно повышать производительность, но и позволяют инженерам удовлетворять растущий спрос на квалифицированную рабочую силу с искусственным интеллектом. Сделайте следующий шаг в открытии немедленных возможностей для ваших производственных операций.Посмотрите нашу углубленную сессию «Глубокое погружение: практический искусственный интеллект и наука о данных для инженеров».

Вебинары

Монетизируйте эффективность аналитики данных за счет сотрудничества

Как мы можем отойти от текущих процессов и улучшить их с помощью новых инструментов машинного обучения или просто умных отчетов? На этой сессии наш внутренний эксперт по решениям Элисон Келли обсудила, как монетизировать ваши текущие процессы с помощью: — Понимание текущих тенденций в аналитике данных — Создание стратегических альянсов внутри вашей организации — Использование преимуществ партнерства с текущими поставщиками

Презентации

Оптимизация процессов аудита с помощью самостоятельной подготовки данных

Аудиторы находятся под значительным давлением, требуя снижения расходов, независимо от того, работают ли они на внешнюю аудиторскую фирму или являются частью группы внутреннего аудита.Для достижения рентабельного аудита организации должны делать больше с меньшими затратами — при сохранении или повышении качества аудита. Чтобы добиться успеха, аудиторам нужны не только правильные знания и процессы, но и правильные инструменты анализа данных.

Сценарии использования

Ускорьте интеллектуальные операции на основе данных с помощью Altair Manufacturing Analytics

Узнайте, как Altair позволяет предприятиям использовать операционные данные на протяжении всего жизненного цикла данных — от цеха до верхнего этажа — с помощью решений самообслуживания для анализа данных и машинного обучения.

Видеообзор продукта

Серия «В центре внимания» Студия знаний — Обнаружение и предотвращение мошенничества: подход на основе данных

Мошенничество затрагивает всех — от отдельных потребителей до крупных корпораций. Традиционные системы, основанные на правилах, могли быть эффективными в прошлом для выявления мошенничества, но они стали неэффективными и устаревшими по мере того, как мошенники учатся обходить эти правила.Это становится еще более сложной задачей из-за больших объемов данных, которые необходимо обрабатывать и исследовать для обнаружения мошенничества, в дополнение к постоянно меняющейся тактике совершения мошенничества — эти действия обычно скрыты в больших объемах данных. Недавно разработанные методы машинного обучения становятся все более эффективными в обнаружении мошенничества с развитием систем данных (например, большие данные, потоковые данные) и вычислительных систем (например, высокопроизводительных вычислений, GPU). В результате можно идентифицировать мошеннические модели поведения в данных, которые постоянно собираются в ходе повседневной деятельности.Кроме того, можно решить проблемы, связанные с изменением тактики мошенников.

Вебинары

Powerhouse Data Prep: Altair Monarch для пользователей Excel

Microsoft Excel и другие приложения для работы с электронными таблицами являются повсеместными, гибкими и дают пользователям возможность разрабатывать сложные приложения на основе макросов и формул.Обратной стороной, однако, является то, что электронные таблицы подвержены ошибкам, их сложно программировать, они дают результаты, которые легко неверно истолковать, не позволяют легко обрабатывать данные из нескольких разрозненных источников и их чрезвычайно сложно поддерживать и отлаживать по мере увеличения их размера. Monarch может значительно уменьшить количество ошибок, сэкономить время и удовлетворить самые сложные требования.

Истории клиентов, сценарии использования

Наука о данных для инженерии

Наука о данных и искусственный интеллект — это технологии, меняющие правила игры для инженерных и производственных компаний.Чтобы удовлетворить сегодняшнюю и будущую потребность в самообслуживании в области науки о данных и аналитики на производстве, нам нужно больше инженеров по обработке данных, чтобы все это стало возможным.
В Altair мы видим будущее, в котором инженеры будут хорошо оснащены для применения методов науки о данных для проведения мощного прогнозного анализа, который изменит их методы работы. Существует множество приложений для науки о данных в производстве — от проектирования продуктов, оптимизации цепочки поставок, прогнозирования неисправностей и профилактического обслуживания до прогнозирования спроса и обеспечения качества.Устраняя разрыв между специалистами по обработке данных и инженерами, ваша организация может разрушить разрозненные хранилища данных и извлечь полезную информацию для повышения реальной ценности бизнеса.
Движение только началось. Посмотрите наш веб-семинар по запросу, чтобы узнать больше.

Вебинары

Monarch Spotlight Series — Автоматизация данных для ипотечного обслуживания

Ипотечные службы

, использующие Black Knight, сталкиваются с серьезными проблемами, связанными с быстрым и экономичным доступом к рискам кредитования и досрочного погашения.Службы ипотечного кредитования полагаются на данные клиента и транзакции для оценки риска предоплаты и выполнения отчетов для инвесторов, анализа убытков и обслуживания переводов. На таких платформах, как Black Knight MSP, эти данные либо хранятся в статических отчетах, либо доступны через дорогостоящие надстройки, такие как BDE. Altair Mortgage Suite служит дополнением к платформе обслуживания ипотечных кредитов, преобразуя отчеты в табличные данные, применяя машинное обучение и представляя данные в наглядной, простой для интерпретации форме.Присоединяйтесь к нашему внутреннему эксперту с двадцатилетним опытом обслуживания ипотечных кредитов Джо Ловати, чтобы узнать, как Altair Mortgage Suite может повысить эффективность ваших процессов.

Вебинары

Не теряйте время на подготовку данных в таблицах вручную

Хватит тратить время на повторение одной и той же задачи ручной подготовки данных в электронных таблицах.Узнайте, как Altair Monarch — это решение для быстрого автоматизированного безошибочного преобразования данных.

Сценарии использования

Аналитика данных, производственные операции и качество

Постоянно меняющиеся миры производства и анализа данных теперь сближаются, и это пересечение скоро сильно повлияет на управление процессами и разработку качества.Тем не менее на всех уровнях профессионалы в области качества пытаются решить, что и как интегрировать аналитику данных. Компания Altair Data Analytics недавно стала партнером ASQ, чтобы провести перспективное обсуждение аналитики данных с участием специальных гостей Сони Поли (технический директор — Северо-Восток) и доктора Тома Зугаса (вице-президент по всемирной службе аналитики данных) из Altair.
Послушайте, как они обсуждают важные вопросы и определения:

  • Что влечет за собой «анализ данных в области качества и производства»?
  • Что такое умное производство или Промышленность 4.0?
  • Как будет происходить переход от специалистов по качеству превентивных к прогнозирующим воздействиям?
  • Как аналитика данных влияет на обнаружение аномалий, анализ первопричин, профилактическое обслуживание и аналитику гарантии?

Вебинары

Правда о пути к зрелости аналитики: выпуск 2021 года

Аналитические модели зрелости

существуют уже 15 лет и используются аналитическими фирмами и предприятиями в различных отраслях по всему миру.Но остается путаница в отношении того, где именно организации помещают себя в континуум. Крис Лонг, вице-президент Worldwide Data Analytics Solutions Specialists, входивший в состав первоначальной команды SAS, придумавшей модель аналитической зрелости, поделился своим ценным взглядом на ее многочисленные итерации и ее применение в 2021 году и в последующий период. Взгляните изнутри на вопросы, которые нужно задать, чтобы по-настоящему понять, где вы стоите: -Каковы наиболее распространенные заблуждения относительно модели зрелости аналитики? -Как вы можете проверить, где вы находитесь на модели? -Какие действия, по нашим наблюдениям, предпринимают клиенты, чтобы повысить уровень модели?

Вебинары

Построение прогнозных моделей отказов и сбоев нескольких классов

Технология машинного обучения

, использующая исторические данные и данные в реальном времени от датчиков, установленных на производственном оборудовании, а также ПЛК, SCADA и других источников, может точно определять потенциальные сбои целых машин и / или критических компонентов до того, как они приведут к простоям.

Лист данных

Использование машинного обучения для прогнозирования оставшегося срока службы

Машинное обучение (ML) и технология потоковой обработки — мощные решения для анализа оставшегося срока службы (RUL). Производители могут использовать большие объемы данных, производимых датчиками, в сочетании с проверкой готовых изделий человеком для обучения алгоритмов машинного обучения.Затем инструменты машинного обучения могут заранее предупреждать операторов, когда срок службы инструмента приближается к концу, что позволяет им запланировать замену на удобное время. Алгоритмы потоковой обработки также могут обрабатывать все данные датчиков, генерируемые любым количеством производственных машин, проводить сравнения на лету с историческими данными и повышать точность алгоритмов машинного обучения. В этом буклете с решениями объясняется, как грамотный выбор и применение инструментов машинного обучения в сочетании с доступностью чистых регулируемых наборов данных помогают производителям оптимизировать графики технического обслуживания и замены изнашиваемых деталей.

Лист данных

Анализ профиля рисков гарантии на основе данных

Большинству производителей приходится обрабатывать большое количество гарантийных претензий, связанных с различными продуктами и компонентами. Объем претензий производителей товаров народного потребления может легко исчисляться миллионами в год.Шаблоны в данных о претензиях могут указывать на возникающие проблемы с качеством или конструкцией; поэтому выявление и определение приоритетности проблем, требующих первоочередного реагирования, имеет решающее значение для повышения качества и снижения финансовых последствий претензий. В этом решении рассказывается, как передовые инструменты анализа данных позволяют командам очищать и систематизировать данные из любого набора репозиториев и применять технологию машинного обучения для выявления возникающих проблем с качеством или проектированием.

Лист данных

AutoML, объяснимый ИИ, настраиваемые узлы и многое другое: новые удобства рабочего процесса в Altair Knowledge Studio

Откройте для себя новые возможности Knowledge Studio, выпущенные в 2020 году, чтобы инструмент работал так же быстро, как наука.2020 год был медленным и сложным для некоторых отраслей, но не для технологий. Технологии продолжают развиваться быстрыми темпами, как и поддерживающие их решения. В 2020 году Knowledge Studio добавила несколько удивительных функций, чтобы идти в ногу с тенденциями в области науки о данных. Следите за нашим оживленным обсуждением следующих новых функций: -Объяснимые возможности ИИ для моделей черного ящика -Автоматическое машинное обучение для аналитиков, не занимающихся данными -Модельное стекирование, чтобы объединить уроки из многих моделей -Создание пользовательского узла с помощью кодирования, чтобы работа продолжалась в рамках инструмента. -Другие новые возможности

Вебинары

Обнаружение аномалий в производственном оборудовании и системах

Выявление необычного поведения или закономерностей в компонентах машины с помощью данных датчиков может предотвратить возникновение серьезных сбоев в работе.

Лист данных

Инновационные инструменты для специалистов по обработке данных нового поколения

Мы проведем вас через Студию знаний, которая представляет собой лидирующее на рынке простое в использовании решение для машинного обучения и прогнозной аналитики, которое быстро визуализирует данные и быстро генерирует объяснимые результаты — без единой строчки кода.Knowledge Studio идеально подходит для управления кредитным риском и риском мошенничества, маркетинговой аналитики, проектирования жизненного цикла продукта, программ лояльности клиентов и цепочек поставок. От здравоохранения до финансовых услуг, от телекоммуникаций до претензий по гарантии на продукцию — Knowledge Studio позволяет аналитическим группам получать полезную и действенную информацию из своих данных. Методы, которые мы вам расскажем: Взаимодействие с кодом Авто ML Объяснимый ИИ Укладка моделей Кто должен посетить? Это мероприятие идеально подходит для всех, кто работает со сложными данными и анализирует их в своей организации.

Вебинары

Внедрить эффективную аналитику производственных процессов

Извлекая реальную ценность из своих данных, производители могут делать точные прогнозы относительно срока службы компонентов, требований к замене, энергоэффективности, использования и других факторов, которые напрямую влияют на производственные мощности, пропускную способность, качество, продажи, приемлемость для клиентов и общую эффективность.

электронных книг

Руководство по использованию аналитики данных для предотвращения финансового мошенничества

Финансовое мошенничество принимает бесчисленные формы и включает в себя множество различных аспектов бизнеса, включая: претензии по страхованию и выплате государственных пособий, розничные декларации, покупки по кредитным картам, неполное или неправильное представление налоговой информации, а также заявки на ипотечные и потребительские кредиты.

электронных книг

Расширенные стратегии обслуживания активов с помощью прогнозной аналитики

Профилактическое обслуживание обеспечивает упреждающее решение для мониторинга состояния оборудования и прогнозирования сбоев. Это позволяет организациям избежать отказов оборудования и незапланированных простоев, повысить производительность оборудования и производственной линии, снизить затраты на техническое обслуживание (включая затраты на замену жестких компонентов и связанное с этим время персонала) и улучшить качество продукции.

Лист данных

Автоматизированное машинное обучение упрощает анализ первопричин

Анализ первопричин критически важен для постоянного успеха любого производимого продукта. Как можно раньше обнаружение дефектов конструкции, проблем с сырьем, проблем сборки и недостатков в системе контроля качества способствует постоянному совершенствованию продукции, повышению надежности и производительности, а также позволяет компании поддерживать высокую репутацию товарных брендов.

Лист данных

Altair Data Analytics для федерального правительства

Altair Data Analytics позволил государственным учреждениям и людям с любым уровнем квалификации получать доступ, генерировать и использовать интеллектуальные данные для принятия проницательных и информированных решений.

Лист данных

Использование автоматизации данных и прогнозной аналитики для переоценки рисков в эпоху COVID-19

Как банки и кредитные союзы могут использовать автоматизацию данных и прогнозную аналитику для переоценки рисков, связанных с безработицей, связанной с COVID? Присоединяйтесь к Дилану Тансиллу, директору команды Altair Bank & Credit Union, для оживленной дискуссии, представленной на недавно состоявшемся 5-м Ежегодном виртуальном саммите CULYtics 2020.

Презентации

Новое поколение кредитования на основе данных

После COVID-19, и по мере того, как мы переходим к нашей новой норме — банковское дело и кредитование, несомненно, трансформируются. По мере распространения экономических последствий финансовые компании сталкиваются с большим потоком запросов на помощь от потребителей и бизнес-клиентов.Наши участники дискуссии обсуждают, могут ли современные технологии, продвинутая аналитика и подход, основанный на данных, стать ключом к обеспечению того, чтобы банки и лидеры финансовых технологий продолжали расширяться, несмотря на этот быстро развивающийся кредитный кризис.

Вебинары

Будущее самообслуживания в области данных и аналитики

Имеет завидный модельный ряд, в том числе; Фредерик де Сиберт, глобальный руководитель отдела стратегии инвестиционно-банковских услуг в Goldman Sachs, Пол Даунс, главный операционный директор Autovista Group, Керем Талих, генеральный директор / финансовый директор Doğuş Otomotiv и др.Мамдух Рефаат, главный научный сотрудник Altair. Этот часовой веб-семинар полон идей, рекомендаций и советов от глобальных компаний, которые находятся на разных этапах своего пути к данным и аналитике.

Вебинары

Будущее демократизации данных

Послушайте мнение престижной группы экспертов, в которую входят Дэвид Хугет, руководитель отдела данных в SNCF, а также Мартин ван Баардвейк, финансовый директор — континентальная Европа в Inchcape plc.как мы сосредотачиваемся на;

  • Как демократизировать данные внутри и вне вашей компании;
  • Как управлять безопасностью и рисками, связанными с демократизацией данных;
  • Улучшения за счет единого доступа к данным.
Возглавляет Энтони Таунсенд, директор по продажам в регионе EMEA, Altair.

Вебинары

Будущее расширенной аналитики

Расширенная аналитика рекламируется как следующий рубеж в эволюции искусственного интеллекта, и Gartner определяет ее как «использование эффективных технологий, таких как машинное обучение и искусственный интеллект, для помощи в подготовке данных, генерации аналитических данных и аналитических объяснениях для улучшения того, как люди исследуют и анализируют данные. ».

Вебинары

Серия «В центре внимания» Студия знаний: Оптимизация маркетинговых кампаний по удержанию с помощью аналитики данных

Маркетологам необходимо лучше понимать меняющиеся предпочтения и спрос, чтобы персонализировать свое взаимодействие.Решения Altair Data Analytics помогают клиентам быстрее и глубже получать информацию о клиентах и ​​потенциальных клиентах за счет объединения и анализа данных по всем каналам без какого-либо кодирования или зависимости от ИТ.

Вебинары

IBM / sms-analysis-with-wks: Анализ предложений SMS для объектов, специфичных для предметной области, с помощью Watson Knowledge Studio и Watson Natural Language Understanding

Этот шаблон кода описывает, как анализировать SMS-сообщения с помощью Watson Knowledge Studio (WKS) и возможности Watson Natural Language Understanding (NLU) для извлечения сущностей из данных.Современные методы обработки естественного языка не могут извлекать или интерпретировать данные, относящиеся к предметной области или отрасли, потому что объекты имеют разные значения в разных областях. Лучшим ответом на такую ​​проблему является IBM Watson Knowledge Studio. Рассмотрим случай, когда нам нужно извлечь сущности, присутствующие в коммерческом SMS. Например:

  ПИЦЦА! Не готовьте, среды уже здесь! Получите скидку 50% на среднюю пиццу.
Предложение доступно для одной пиццы в магазине и двух для доставки на дом.
Walk-In / Звоните @ 555-555-5555
  

В приведенном выше примере есть несколько интересных объектов, которые невозможно извлечь с помощью обычных методов НЛП, но с помощью сервисов Watson мы можем выяснить следующее:

  1. Что есть предложение?
  2. Кто такой продавец?
  3. Как называется предложение?
  4. Какой срок действия предложения?
  5. Какой у продавца номер телефона?
  6. Что такое сайт продавца?

После завершения этого шаблона кода пользователь узнает, как:

  • Загрузить корпус с WKS
  • Импортировать типы в WKS
  • Используйте WKS для создания модели
  • Разверните модель WKS на NLU
  • Вызов API-интерфейсов NLU с указанной моделью WKS

Поток

  1. Загрузить систему типов и файлы корпуса в Watson Knowledge Studio.
  2. Пользователь создает модель путем обучения и оценки данных.
  3. Модель WKS развернута в Watson NLU.
  4. Пользователь отправляет SMS-сообщение в приложение для анализа.
  5. Сообщение SMS анализируется Watson NLS для обработки и возвращает извлеченные сущности, специфичные для домена, на основе модели WKS.

Как работает Watson Knowledge Studio?

Изображение ниже объясняет процесс работы Watson Knowledge Studio с небольшими подробностями.Для получения более подробной информации см. Шаги 4. Загрузите систему типов по 9. Разверните модель машинного обучения в NLU.

Короче говоря, создается система типов и загружаются подтверждающие документы, которые имеют формулировку, специфичную для предметной области. Отсюда должна быть построена модель для правильного понимания документов, здесь и появляются аннотации. После того, как корпус и аннотации настроены, вы можете создать модель и развернуть ее в экземпляре Watson Natural Language Understanding.

Компоненты в комплекте

  • Watson Natural Language Understanding: Служба IBM Cloud, которая может анализировать текст для извлечения метаданных из контента, такого как концепции, сущности, ключевые слова, категории, настроения, эмоции, отношения, семантические роли, используя понимание естественного языка.
  • Watson Knowledge Studio: научите Watson языку вашей предметной области с помощью настраиваемых моделей, которые идентифицируют сущности и отношения, уникальные для вашей отрасли, в неструктурированном тексте. Используйте модели в Watson Discovery, Watson Natural Language Understanding и Watson Explorer.

Рекомендуемые технологии

  • Искусственный интеллект: искусственный интеллект можно применять к разрозненным областям решений для создания прорывных технологий.
  • Java: безопасный объектно-ориентированный язык программирования для создания приложений.

  1. Клонировать репо
  2. Создание сервисов IBM Cloud
  3. Создание рабочего пространства Watson Knowledge Studio
  4. Система типов загрузки
  5. Импорт корпусных документов
  6. Создание набора аннотаций
  7. Создание задачи для аннотации человека
  8. Создайте модель
  9. Разверните модель машинного обучения в NLU
  10. Протестируйте модель с помощью cURL
  11. Запускаем приложение

1. Клонировать репо

  $ git clone https: // github.ru / IBM / sms-analysis-with-wks
  

2. Создание сервисов IBM Cloud

Создайте следующие службы:

ПРИМЕЧАНИЕ. Держите под рукой ключ API и URL-адрес Natural Language Understanding, они понадобятся вам позже. Например, если вы создаете свою службу в регионе Даллас, тогда URL-адрес будет: https://api.us-south.natural-language-understanding.watson.cloud.ibm.com/instances/{instance-id}

.

ПРИМЕЧАНИЕ. Рекомендуется назвать свою службу NLU sms-nlu-service .Это устранит некоторые шаги, если вы в конечном итоге решите развернуть свое приложение в IBM Cloud.

3. Создайте рабочее пространство Watson Knowledge Studio

Запустите инструмент WKS и создайте новое рабочее пространство .

4. Система типов загрузки

Система типов позволяет нам определять вещи, относящиеся к нашим SMS-сообщениям. Система типов контролирует, как контент может быть аннотирован, определяя типы сущностей, которые могут быть помечены, и то, как могут быть помечены отношения между различными сущностями.

Чтобы загрузить нашу предопределенную систему типов, на панели Access & Tools -> Entity Types нажмите кнопку Upload , чтобы импортировать систему типов data / types-8f342360-1c8f-11e8-9ded-ddbbc0ccb99a .json найден в локальном репозитории.

Это загрузит набор из типов сущностей и типов отношений .

5. Импортировать корпусные документы

Для обучения нашего компонента аннотатора машинного обучения требуется

документов Corpus.Для этого шаблона кода документы корпуса будут содержать примеры SMS-сообщений.

ПРИМЕЧАНИЕ. Образцы отдельных текстовых сообщений SMS находятся в каталоге данных локального хранилища.

На панели Access & Tools -> Documents нажмите кнопку Upload Document Sets , чтобы импортировать файл Document Set . Используйте файл данных корпуса документов / corpus-8f342360-1c8f-11e8-9ded-ddbbc0ccb99a.zip, который находится в локальном репозитории.

ПРИМЕЧАНИЕ. Загрузка пакета документов, представленных в этом шаблоне кода, не требуется, но рекомендуется для упрощения процесса аннотации (все предоставленные документы будут предварительно аннотированы).Альтернативный подход — загрузить стандартные текстовые файлы и выполнить аннотации вручную.

ПРИМЕЧАНИЕ. Выберите вариант «сначала загрузить систему типов исходного рабочего пространства».

6. Создайте набор аннотаций

Как только корпус документов загружен, мы можем начать процесс аннотации человека. Это начинается с разделения корпуса на несколько наборов документов и присвоения наборов документов человеческим аннотаторам (для этого шаблона кода мы будем использовать только один набор документов и один аннотатор).

На панели Access & Tools -> Documents нажмите кнопку Create Annotation Sets . Выберите действительного пользователя Annotator и укажите уникальное имя для Имя набора .

7. Создание задачи для аннотации человека

Примечание. В последнем выпуске Watson Knowledge Studio большинство оставшихся ниже шагов ссылаются на действия меню, которые были перемещены. В левую часть панели пользовательского интерфейса добавлен новый пункт меню Machine Learning Model .Он содержит действия, связанные с задачами (теперь называемыми задачами аннотации ), производительностью и версиями . Помните об этом при выполнении следующих шагов.

Добавьте задачу для аннотации человека, создав задачу и назначив ей наборы аннотаций.

На панели Access & Tools -> Documents выберите вкладку Task и нажмите кнопку Add Task .

Введите уникальное имя задачи и нажмите кнопку Создать .

После этого отобразится панель доступных наборов аннотаций, которые можно назначить этой задаче. Выберите набор аннотаций , созданный на предыдущем шаге, и нажмите кнопку Create Task .

7.1 Запустить задачу «Human Annotation»

Щелкните карточку задачи, чтобы просмотреть панель сведений о задаче.

Нажмите кнопку Аннотации , чтобы запустить задачу Human Annotation .

Если вы выберете любой из документов в списке, отобразится панель Document Annotation . Поскольку мы ранее импортировали документы корпуса, аннотации сущностей и отношений уже завершены (как показано в следующих примерах). Вы можете аннотировать упоминания (вхождения слов / фраз, которые могут быть аннотированы как объект), чтобы поиграть, или вы можете изменить одно, аннотируя упоминания с другим объектом.

7.2 Отправить набор аннотаций

На панели сведений Task нажмите кнопку Submit All Documents .

Статус всех документов должен измениться на Завершено .

Нажмите синий значок «Файл», чтобы вернуться к панели Task , на которой будет отображаться процент завершения для каждой задачи.

На панели Access & Tools -> Documents выберите вкладку Task и выберите задачу для просмотра панели сведений.

Выберите имя набора аннотаций и затем нажмите кнопку Принять . Этот шаг необходим, чтобы гарантировать, что набор аннотаций считается наземной истиной .

ПРИМЕЧАНИЕ. Целью проекта аннотации является получение достоверной информации, сбор проверенных данных, которые используются для адаптации WKS к определенной области.

Статус теперь должен быть установлен на ЗАВЕРШЕНО .

8.Создаем модель

Перейдите на панель Model Management -> Performance и нажмите кнопку Train and оцените .

Из списка Document Set name выберите Annotation Set Name , который вы создали ранее, и нажмите кнопку Train & Evaluate .

Этот процесс может занять несколько минут. Прогресс будет отображаться в правом верхнем углу панели.

Примечание. На практике можно создать отдельные наборы аннотаций (каждый из которых содержит тысячи сообщений) для обучения и оценки.

По завершении вы увидите результаты обучения и оцените процесс.

Вы можете просмотреть файлы журнала процесса, нажав кнопку Просмотреть журнал .

9. Разверните модель машинного обучения в NLU

Теперь мы можем развернуть нашу новую модель в уже созданном сервисе NLU . Перейдите в меню Version слева и нажмите Сделать снимок .

Версия моментального снимка теперь будет доступна для развертывания в NLU.

Чтобы начать процесс, нажмите кнопку Развернуть , связанную с версией вашего снимка.

Выберите вариант развертывания на Natural Language Understanding .

Затем введите информацию своей учетной записи IBM Cloud, чтобы найти службу NLU для развертывания.

После развертывания будет создана модель с идентификатором . Запомните это значение, так как оно потребуется позже в этом шаблоне кода.

ПРИМЕЧАНИЕ. Вы также можете просмотреть этот Model ID , нажав кнопку NLU , указанную рядом с версией вашего снимка.

10. Протестируйте модель с помощью cURL

Использование cURL — самый быстрый способ продемонстрировать преимущества WKS. Давайте посмотрим на результат использования NLU с моделью WKS и без нее.

NLU с моделью WKS

В следующих примерах замените $ USERNAME и $ PASSWORD (или $ APIKEY ) своими собственными учетными данными NLU .В этом первом примере мы также добавим аргумент entites.model в строку запроса. Замените $ MODEL_ID своим собственным идентификатором модели WKS .

Текст SMS-сообщения закодирован в URL-адресе, поскольку он передается в качестве аргумента запроса. Обратите внимание, что модель, используемая для обучения и оценки сущностей, основана на нескольких примерах предложений SMS, которые находятся в каталоге данных локального репозитория.

После выполнения этой команды cURL в ответе сервера ясно, что мы можем видеть объекты, зависящие от домена, такие как Offer , Offer_Period и Merchant .

ПРИМЕЧАНИЕ. Замените API-ключ и URL-адрес в приведенной ниже команде на тот, который был скопирован с шага 2.

  curl -u "apikey: $ {APIKEY}" "$ {APIURL} /v1/analyze?version=2018-03-16&text=Valentines%20Day%20Offer%2c%20get%20Rs.10000%20cashback%20%2b % 20No% 20Cost% 20EMI% 20on% 20all% 20models% 20of% 20iPad.% 20Valid% 20till% 20Feb% 2014% 20at% 20your% 20nearest% 20Imagine.% 20https% 3a% 2f% 2fgoo.gl% 2fhFJcfk & features = entity = $ {MODEL_ID} "
  
  {
  "использование": {
    "text_units": 1,
    "text_characters": 145,
    «особенности»: 1
  },
  "language": "en",
  "сущности": [
    {
      "type": "Festival_Occasion_Offers",
      "text": "День Святого Валентина",
      "disambiguation": {
        "подтип": [
          "НИКТО"
        ]
      },
      «count»: 1
    },
    {
      "type": "Предложение",
      "текст": "получить рупий.10000 кэшбэк + EMI без затрат »,
      "disambiguation": {
        "подтип": [
          "НИКТО"
        ]
      },
      «count»: 1
    },
    {
      "type": "Offer_Applicable",
      "text": "на всех моделях iPad",
      "disambiguation": {
        "подтип": [
          "НИКТО"
        ]
      },
      «count»: 1
    },
    {
      "type": "Validity_Period",
      "text": "Действительно до 14 февраля",
      "disambiguation": {
        "подтип": [
          "НИКТО"
        ]
      },
      «count»: 1
    },
    {
      "type": "Торговец",
      "text": "Представьте",
      "disambiguation": {
        "подтип": [
          "НИКТО"
        ]
      },
      «count»: 1
    },
    {
      "type": "Merchant_URL",
      "текст": "https: // goo.gl / hFJcfk ",
      "disambiguation": {
        "подтип": [
          "НИКТО"
        ]
      },
      «count»: 1
    }
  ]
}
  

NLU без модели WKS

Использование NLU без идентификатора модели WKS менее идеально, поскольку сервер не извлекает объекты, которые мы ищем. Он извлекает общие данные, такие как название компании и некоторые сведения о местонахождении, но не извлекает нужные нам сведения о доменном предложении.

ПРИМЕЧАНИЕ. Замените API-ключ и URL-адрес в приведенной ниже команде на тот, который был скопирован с шага 2.

  curl -u "apikey: $ {APIKEY}" "$ {APIURL} /v1/analyze?version=2018-03-16&text=Valentines%20Day%20Offer%2c%20get%20Rs.10000%20cashback%20%2b % 20No% 20Cost% 20EMI% 20on% 20all% 20models% 20of% 20iPad.% 20Valid% 20till% 20Feb% 2014% 20at% 20your% 20nearest% 20Imagine.% 20https% 3a% 2f% 2fgoo.gl% 2fhFJcfk & features = entity "
  
  {
  "использование": {
    "text_units": 1,
    "text_characters": 145,
    «особенности»: 1
  },
  "language": "en",
  "сущности": [
    {
      "type": "Местоположение",
      "text": "Представьте.https://goo.gl/hFJcfk ",
      «релевантность»: 0,249854,
      "disambiguation": {
        "подтип": [
          "Город"
        ]
      },
      «count»: 1
    }
  ]
}
  

11. Запускаем приложение

Используйте кнопку «Развернуть в IBM Cloud» ИЛИ запустить локально.

Развернуть в IBM Cloud

  1. Нажмите указанную выше кнопку Deploy to IBM Cloud , а затем нажмите Deploy .

  2. В Toolchains щелкните Delivery Pipeline, чтобы наблюдать за развертыванием приложения.После развертывания приложение можно просмотреть, нажав «Просмотреть приложение».

  1. Чтобы увидеть приложение и службы, созданные и настроенные для этого путешествия, используйте панель мониторинга IBM Cloud. Приложение называется sms-analysis-with-wks с уникальным суффиксом. Создана следующая служба:

  2. Последний шаг необходим для настройки приложения для работы с вашей моделью WKS.

На панели управления IBM Cloud найдите созданное приложение и щелкните его, чтобы открыть панель сведений.Нажмите Runtime в меню и перейдите на вкладку Environment variables .

Установите для MODEL_ID значение, которое вы сохранили на шаге 9.

Сохраните новые значения и перезапустите приложение (перезапуск должен происходить автоматически) и просмотрите журнал на предмет ошибок.

Выполнить локально

Обязательный

Maven> = 3.5 используется для сборки, тестирования и запуска. Проверьте свою версию maven с помощью следующей команды:

Чтобы загрузить и установить maven, обратитесь к maven.

Добавьте учетные данные NLU и идентификатор модели WKS в файл config.properties

Файл config.properties находится в каталоге src / main / resources . Замените значения по умолчанию соответствующими учетными данными (либо ключом API, либо именем пользователя / паролем) и значениями идентификатора модели (кавычки не требуются).

  # Watson Natural Language Understanding
NATURAL_LANGUAGE_UNDERSTANDING_URL = 
## Не комментируйте и используйте либо имя пользователя + пароль, либо IAM apikey.NATURAL_LANGUAGE_UNDERSTANDING_IAM_APIKEY = 
# NATURAL_LANGUAGE_UNDERSTANDING_USERNAME = 
# NATURAL_LANGUAGE_UNDERSTANDING_PASSWORD = 

# Идентификатор модели Watson Knowledge Studio
WATSON_KNOWLEDGE_STUDIO_MODEL_ID = 
  
Сборка и запуск

В корневом каталоге проекта используйте maven для создания и развертывания файла WAR и запуска приложения.

  mvn чистая установка
mvn liberty: запуск-сервер
  

Перейдите по адресу http: // localhost: 9080, чтобы увидеть приложение.

Тестирование

Для запуска модульных тестов:

Ошибок, связанных с запуском приложения:

Ошибка: com.ibm.watson.developer_cloud.service.exception.UnauthorizedException: Неавторизованный: доступ запрещен из-за неверных учетных данных

Это должно происходить только при локальном запуске. Убедитесь, что учетные данные, перечисленные в /src/main/resources/config.properties , совпадают с учетными данными, назначенными вашей службе NLU.

Ошибка: com.ibm.watson.developer_cloud.service.exception.NotFoundException: модель не найдена

Если вы работаете локально, убедитесь, что WATSON_KNOWLEDGE_STUDIO_MODEL_ID , указанный в /src/main/resources/config.properties , соответствует идентификатору модели, который вы развернули в своем экземпляре NLU, как описано в шаге № 9 выше.

Если вы развернули свое приложение в IBM Cloud, убедитесь, что переменная среды MODEL_ID в вашем экземпляре среды выполнения задана правильно, как описано в разделе «Развертывание в IBM Cloud » на шаге № 11 выше.

  • Шаблоны кода для искусственного интеллекта : Вам понравился этот шаблон кода? Ознакомьтесь с другими нашими шаблонами кода AI.
  • Список воспроизведения шаблонов кода AI и данных : добавьте в наш список воспроизведения все наши видеоролики по шаблонам кода
  • С Watson : Хотите вывести свое приложение Watson на новый уровень? Хотите использовать активы бренда Watson? Присоединяйтесь к программе With Watson, чтобы использовать эксклюзивные брендовые, маркетинговые и технические ресурсы для расширения и ускорения вашего встроенного коммерческого решения Watson.
  • Анализ закупок с WKS: еще один шаблон кода, ориентированный на вариант использования закупок, когда WKS используется с Discovery и IBM Graph.

Этот шаблон кода находится под лицензией Apache Software License, версия 2. Отдельные сторонние объекты кода, вызываемые в этом шаблоне кода, лицензируются их соответствующими поставщиками в соответствии с их собственными отдельными лицензиями. Вклады регулируются Сертификатом разработчика версии 1.1 (DCO) и Лицензией на программное обеспечение Apache версии 2.

Часто задаваемые вопросы о лицензии на программное обеспечение Apache (ASL)

watson-knowledge-studio / tutorials-create-rule-model.md at master · ibm-cloud-docs / watson-knowledge-studio · GitHub

copyright последнее обновление подколлекция

2020-08-04

watson-knowledge-studio

{: shortdesc: .shortdesc} {: external: target = «_ blank».внешний} {: deprecated: .deprecated} {: important: .important} {: note: .note} {: tip: .tip} {: preview: .preview} {: beta: .beta} {: pre: .pre} {: codeblock: .codeblock} {: screen: .screen}

Эта документация предназначена для {{site.data.keyword.knowledgestudiofull}} на {{site.data.keyword.cloud}}. Чтобы просмотреть документацию по предыдущей версии {{site.data.keyword.knowledgestudioshort}} на торговой площадке {{site.data.keyword.IBM_notm}}, нажмите эту ссылку. {: tip}

{: #wks_tutrule_intro}

Этот учебник поможет вам понять, как создать основанную на правилах модель, которую вы можете использовать для поиска текстовых шаблонов, которые вы определяете в документах.{: shortdesc}

Модели на основе правил являются экспериментальными и не предназначены для использования в производственной среде. Поддержка моделей может быть прекращена в кратчайшие сроки. {: note}

Вы создадите модель, которая может находить текст в документах, соответствующий шаблону месяц, день, год . Например, модель найдет ссылку на дату 1 мая 2010 г. . Прежде чем вы определите сам шаблон правила, вы создадите артефакты, которые помогут вам построить шаблон, включая класс словаря, который распознает упоминания месяцев, и класс регулярных выражений, который распознает упоминания года в тексте.

Цели обучения

{: # tcrm-obj}

После того, как вы закончите это руководство, вы будете знать, как выполнять следующие задачи:

  • Создать классы
  • Добавить документы для определения правил
  • Ассоциированные словари с классами
  • Определите регулярные выражения для захвата последовательностей символов
  • Определить правила

Это руководство займет около 30 минут. Если вы изучите другие концепции, связанные с этим руководством, это может занять больше времени.

Прежде чем начать

{: # tcrm-pr}

Результаты

{: # tcrm-results}

После создания модели на основе правил вы можете использовать ее одним из следующих способов для поиска текстовых шаблонов в документах:

Урок 1: Добавление словаря месяцев

{: # wks_tutless_rule1}

В этом уроке вы узнаете, как добавить словарь в рабочую область в {{site.data.keyword.knowledgestudioshort}}. Словарь содержит термины, относящиеся к месяцам года.

Об этой задаче

{: # wks_tutless_rule1_about}

На следующем уроке вы определите класс на основе этого словаря. Когда вы создаете этот класс, все термины в этом словаре, которые встречаются в документах, будут автоматически аннотированы как упоминание соответствующего типа класса. Дополнительные сведения о словарях см. В разделе Добавление словарей в рабочую область.

Процедура

{: # wks_tutless_rule1_procedure}

  1. Скачать словарных статей-месяц.csv на свой компьютер. Этот файл содержит словарные термины в формате CSV, которые можно загрузить в словарь {{site.data.keyword.knowledgestudioshort}}.

  2. Щелкните Assets > Dictionaries .

  3. Нажмите кнопку Create Dictionary , чтобы добавить словарь.

  4. В поле Имя введите Месячный словарь и нажмите Сохранить , чтобы создать словарь.Новый словарь будет создан и автоматически открыт для редактирования.

  5. На панели словаря щелкните Загрузить .

  6. Выберите на своем компьютере файл dictionary-items-month.csv и щелкните Загрузить .

    Термины из файла импортируются в словарь.

Урок 2: Добавление образцов документов

{: # wks_tutless_rule2}

В этом уроке вы узнаете, как добавлять документы с лингвистическими шаблонами, которые иллюстрируют типы правил, которые вы хотите определить.

Об этой задаче

{: # wks_tutless_rule2_about}

Для получения дополнительной информации о добавлении документов см. Добавление документов для определения правил.

Процедура

{: # wks_tutless_rule2_procedure}

  1. Загрузите файл documents-new.csv на свой компьютер. Этот файл содержит примеры документов, подходящих для загрузки.

  2. Щелкните Модель на основе правил > Правила .

  3. Щелкните значок Добавить документ , который находится рядом с заголовком страницы Документы .

  4. Щелкните вкладку Загрузить CSV-файл .

  5. Щелкните, чтобы найти файл documents-new.csv , который вы загрузили на свой компьютер ранее, а затем щелкните Загрузить .

    Набор документов отображается на главной странице Документы.

Урок 3: Создание классов

{: # wks_tutless_rule3}

В этом уроке вы узнаете, как определять классы, которые вы будете использовать при определении правила.

Об этой задаче

{: # wks_tutless_rule3_about}

Для получения дополнительной информации о классах см. Правила.

Процедура

{: # wks_tutless_rule3_procedure}

  1. На странице Rules вашего рабочего пространства щелкните значок Добавить класс рядом с заголовком Class на правой боковой панели.

  2. Введите DictMonth в качестве имени класса, а затем щелкните Добавить .

    Новый класс отображается на боковой панели «Класс».

Урок 4: Связывание словаря с классом

{: # wks_tutless_rule4}

В этом уроке вы научитесь пользоваться словарем в редакторе правил.

Процедура

{: # wks_tutless_rule4_procedure}

  1. Щелкните Модель на основе правил > Правила , а затем щелкните вкладку Словари .

  2. Выберите словарь Месяц , который вы создали ранее.

  3. В списке Class выберите DictMonth и затем щелкните Сохранить .

    Класс связан со словарем.

Результаты

{: # wks_tutless_rule4_results}

Для документов, связанных с редактором правил, любые ссылки на термины в словаре аннотируются как упоминания класса DictMonth . Вы увидите доказательство того, что эти ссылки были аннотированы в следующем уроке.

Урок 5: Поиск аннотаций к классам в документах

{: # wks_tutless_rule5}

В этом уроке вы узнаете, как найти аннотации классов в документах редактора правил.

Процедура

{: # wks_tutless_rule5_procedure}

  1. Выберите Модель на основе правил > Правила .

  2. На панели «Класс» найдите класс DictMonth , который вы определили ранее, и щелкните значок поиска в документах рядом с ним.

    Откроется страница «Найти аннотации», на которой будут показаны все документы, содержащие текстовые ссылки на месяцы.

  3. Щелкните документ Technology - computerworld.com , чтобы просмотреть документ полностью. Обратите внимание, что текст February выделен, что означает, что он был аннотирован как упоминание класса DictMonth .

Урок 6: Определение регулярного выражения

{: # wks_tutless_rule6}

В этом уроке вы научитесь определять регулярное выражение.

Об этой задаче

{: # wks_tutless_rule6_about}

Вы зададите регулярное выражение, которое может найти образцы года, например 2009 .

Для получения дополнительной информации об определении регулярных выражений см. Определение правила.

Процедура

{: # wks_tutless_rule6_procedure}

  1. На странице Rules щелкните значок Добавить класс ! [Значок «Добавить класс»] (images / wks_tut_dict_add.jpg «Значок« Добавить класс »») рядом с Class справа боковая панель.

  2. Введите RegExpYear в качестве имени класса и щелкните Добавить .

  3. Щелкните вкладку Regex , а затем щелкните значок Create a regular expression рядом с заголовком Regular Expressions .

  4. Щелкните Добавить запись .

  5. В поле Regular Expression введите следующее выражение, которое находит годы между 1900 и 2099 :

    {: экран}

  6. Установите минимальное количество токенов слов с по 1 и максимальное количество словарных знаков с по 1 .

  7. Щелкните Добавить , чтобы сохранить запись регулярного выражения.

  8. Введите MyYearExp в качестве имени регулярного выражения, а затем в меню Class выберите класс RegExpYear , который вы определили ранее.

  9. Щелкните Сохранить .

    После сохранения регулярного выражения оно автоматически применяется к образцам документов. Любые текстовые строки, которые следуют шаблону, который вы определили в регулярном выражении, аннотируются как упоминания класса RegExpYear .

  10. Чтобы проверить, правильно ли заданное вами выражение фиксирует вхождения времени, вы можете выполнить поиск упоминаний. Щелкните значок Поиск аннотаций в документах значок рядом с классом RegExpYear на панели «Класс».

    ! [Показывает наведение курсора на значок увеличительного стекла рядом с классом «RegExpYear» на панели «Класс» на странице правил.] (Images / rule-regex-add5.png «Показывает курсор, наведенный на значок увеличительного стекла рядом с класс «RegExpYear» на панели «Класс» на странице «Правила».»)

    Отображается страница поиска аннотаций. Годовые упоминания выделены в типовых документах, в которых они встречаются.

Урок 7: Определение правила

{: # unique_1166829415}

В этом уроке вы научитесь определять правило.

Об этой задаче

{: # unique_1166829415_about}

Вы уже определили класс на основе словаря для аннотирования упоминаний месяца. Вы также определили регулярное выражение, которое находит числовые значения, представляющие год.Теперь вы определите правило, которое фиксирует последовательность месяца, за которым следует число, запятая и затем год. Вы определите правило для выражений даты, например, 21 сентября 2016 .

Для получения дополнительной информации об определении правил см. Определение правила.

Процедура

{: # unique_1166829415_procedure}

  1. Выберите модель на основе правил > Правила и откройте документ Technology - computerworld.com .

  2. Выделите в документе текст 3 февраля 2009 г. . Убедитесь, что вы также выбрали запятую.

    ! [Показывает текст «3 февраля 2009 г.», выбранный в документе.] (Images / rule-add1.png «Показывает текст« 3 февраля 2009 г. », выбранный в документе.»)

  3. Щелкните значок Добавить правило .

    В редакторе правил отображается шаблон правила, который вы определили.

    Текст 3 февраля 2009 г. виден.Сплошная линия, соединяющая ячейки на изображении, указывает, какие ячейки в настоящее время являются частью рисунка.

    • Класс DictMonth является частью шаблона правила вместо текста February . Этот выбор является предпочтительным, потому что вы хотите, чтобы модель находила любой месяц, аннотированный классом DictMonth как первый токен в шаблоне даты, а не только текст февраль .
    • В конце правила год 2009 уже аннотирован как упоминание класса RegExpYear .Класс RegExpYear является частью шаблона правила вместо числа 2009. Этот выбор также является предпочтительным, потому что вы хотите, чтобы модель находила любой год, аннотированный классом RegExpYear как последний токен в шаблоне даты, а не конкретный текст 2009 только .

    Число 3 и запятая (,) после него показаны как второй и третий токены в шаблоне. Поскольку шаблон в настоящее время указан, модель найдет только вхождения дат, которые указывают 3-й день месяца.Мы хотим, чтобы модель находила даты, которые определяют любой день месяца, поэтому теперь мы изменим настройки функции для токена дня.

  4. Над ячейкой дня 3 щелкните значок Текст , чтобы открыть параметры функции для токена.

    В настоящее время правило настроено так, чтобы соответствовать точному тексту, 3 . Вместо этого мы хотим, чтобы он совпадал с любым числом.

  5. Измените настройку функции на числовую, выбрав Тип символа: Числовой , а затем отменив выбор, Текст: 3 .

    ! [Показывает, что пользователь выбирает параметр «Тип символа: Число» в качестве настройки функции для токена «3».] (Images / rule-add5.png «Показывает, что пользователь нажимает параметр» Тип символа: Число «в качестве параметра настройка функции для токена «3». «)

    Вы изменили определение ячейки с номером 3 .

    ! [Показывает, что ячейка, представляющая токен «3», теперь имеет значок «Тип символа» над ним, чтобы указать, что любое числовое значение может соответствовать этому токену в шаблоне.] (Images / rule-add6.png «Показывает, что ячейка, представляющая токен» 3 «, теперь имеет значок» Тип символа «над ним, чтобы указать, что любое числовое значение может соответствовать этому токену в шаблоне.»)

    Значок Тип символа указывает, что вместо того, чтобы требовать, чтобы число было точно равно 3, это может быть любое число.

  6. Не меняйте никаких настроек для запятой.

    Мы хотим, чтобы третий токен в шаблоне был запятой, поэтому текущий параметр функции text:, является подходящим.В дополнение к настройке функции каждый токен имеет настройку повтора. Параметр повторения указывает, сколько раз токен может повторяться в тексте, чтобы он соответствовал шаблону. Текущая настройка повторения Требуется (Ровно 1) является подходящей.

    ! [Показывает настройку повтора для токена запятой, которая установлена ​​на «Ровно 1».] (Images / rule-add7.png «Показывает настройку повтора для токена запятой, которая установлена ​​на« Ровно 1 ».»)

  7. Назначьте класс для представления шаблона DictMonth + числовой токен + запятая + RegExpYear .

    Обратите внимание на четыре пустые ячейки, которые представляют четыре маркера, которые вы выбрали из документа. Чтобы выделить все ячейки, выберите первую ячейку, а затем нажмите Shift + щелкните каждую дополнительную ячейку. Введите RuleDate в качестве имени класса, а затем щелкните его, чтобы создать новый класс.

    ! [Показывает, что все четыре ячейки в верхней строке были выбраны, а диапазон определяется как класс «RuleDate».] (Images / rule-add8.png «Показывает, что все четыре ячейки в верхней строке были выбраны и диапазон определяется как класс «RuleDate».»)

  8. В поле Имя правила введите MyDateRule и нажмите Сохранить .

    После сохранения правила оно автоматически применяется к образцам документов. Если документ Technology - computerworld.com все еще открыт в редакторе правил, вы увидите, что текст 3 февраля 2009 г. в документе теперь аннотирован как упоминание класса RuleDate.

    ! [Показывает текст из раздела «Технологии — компьютерный мир.com «, содержащий только текст» 3 февраля 2009 г. «, помеченный как упоминание класса» RuleDate «.] (images / rule-add10.png» Показывает текст из документа «Technology — computerworld.com» только с текстом «3 февраля 2009 г.» с пометкой класса «RuleDate». «)

    Вы можете выполнить поиск всех упоминаний класса RuleDate в примерах документов, щелкнув аннотацию Search в документах значок рядом с классом RuleDate на панели «Класс».Рекомендуется проверить, правильно ли записаны все даты, чтобы убедиться, что вы правильно определили шаблон.

    ! [Показывает страницу «Найти аннотации» с двумя документами, которые содержат даты, соответствующие только что определенному шаблону правила.] (Images / rule-add11.png «Показывает страницу« Найти аннотации »с двумя документами, которые содержат совпадающие даты шаблон правила, который вы только что определили. «)

Урок 8: Создание модели на основе правил

{: # wks_tutless_rule8}

В этом уроке вы узнаете, как создать модель на основе правил.

Об этой задаче

{: # wks_tutless_rule8_about}

Для получения дополнительной информации о создании модели на основе правил см. Создание модели на основе правил.

Процедура

{: # wks_tutless_rule8_procedure}

  1. Выберите Модель на основе правил > Версии и щелкните вкладку Сопоставление типов модели на основе правил .

  2. Сопоставьте класс RuleDate с сущностью DATE из системы типов.

    1. Найдите объект DATE и щелкните Изменить .

      ! [Показывает, что пользователь нажимает Изменить для типа сущности «ДАТА» на вкладке «Сопоставление типов модели на основе правил».] (Images / rule-anno2.png »Показывает, что пользователь нажимает« Изменить »для типа сущности« ДАТА »в вкладка «Сопоставление типов модели на основе правил». »)

    2. Выберите из списка класс RuleDate и нажмите Сохранить .

      ! [Показывает, что пользователь выбирает класс «RuleDate» из списка.] (images / rule-anno3.png «Показывает, что пользователь выбирает класс» RuleDate «из списка.»)

  3. Для предварительного аннотирования наборов документов или наборов аннотаций с помощью модели на основе правил:

    • На странице Machine Learning Model > Pre-annotation щелкните Run Pre-annotators .
    • Выберите модель на основе правил , затем щелкните Далее .
    • Выберите набор документов, который вы добавили в корпус, документов-мл.csv и щелкните Выполнить .

    Внимание : Запускайте модель на основе правил в качестве предварительного аннотатора только для документов, которые еще не были аннотированы людьми.

Краткое содержание руководства

{: #wks_tutrule_sum}

Изучая {{site.data.keyword.knowledgestudioshort}}, вы создали модель, основанную на правилах.

Извлеченные уроки

{: # tcrm-ll}

Изучив это руководство, вы узнали о следующих концепциях:

  • Классы
  • Регулярные выражения
  • Правила

16 лучших платформ для обработки и анализа данных и машинного обучения на 2021 год

Solutions Review список программного обеспечения для обработки и анализа данных и машинного обучения представляет собой ежегодный обзор лучших инструментов, включенных в наше Руководство покупателя по платформам для обработки и анализа данных и машинного обучения. Информация была собрана с помощью онлайн-материалов и отчетов, бесед с представителями поставщиков и исследований продукта демонстраций и бесплатных пробных версий.

Редакторы Solutions Review разработали этот ресурс, чтобы помочь покупателям в поиске лучших платформ для обработки данных, соответствующих потребностям их организации. Выбор подходящего поставщика и решения может быть сложным процессом, требующим глубоких исследований и часто сводящимся к большему, чем просто решение и его технические возможности.Чтобы упростить поиск, мы собрали в одном месте список лучших поставщиков платформ для анализа данных. Мы также включили названия платформ и продуктовых линеек и вводные руководства по программному обеспечению прямо из источника, чтобы вы могли увидеть каждое решение в действии.

Примечание: Компании перечислены в алфавитном порядке.

Лучшие платформы для обработки и анализа данных и машинного обучения

Альтаир

Платформа: Altair Knowledge Works

Связанные продукты: Altair Knowledge Studio, Altair Knowledge Studio для Apache Spark, Altair Knowledge Hub, Altair Panopticon, Altair Monarch

Описание: Altair (ранее Datawatch) предлагает набор решений в рамках своего портфеля Knowledge Works, а его заголовком является инструментальная среда расширенного интеллектуального анализа данных и прогнозной аналитики под названием Knowledge Studio.Продукт включает запатентованные деревья решений, деревья стратегий, а также рабочий процесс и графический пользовательский интерфейс, управляемый мастерами. Он также включает возможности для задач подготовки данных, визуального профилирования данных, расширенного прогнозного моделирования и аналитики в базе данных. Пользователи могут импортировать и экспортировать, используя распространенные языки, такие как R и Python, а также типы данных, такие как SAS, RDBMS, CSV, Excel и SPSS.

Alteryx

Платформа: Alteryx Analytics Process Automation

Связанные продукты: Alteryx Designer, Alteryx Intelligence Suite, Alteryx Server, Alteryx Connect, Alteryx Promote

Описание: Alteryx предлагает функции обработки и анализа данных и машинного обучения с помощью набора программных продуктов.Под заголовком Alteryx Designer, который автоматизирует подготовку данных, объединение данных, отчетность, прогнозную аналитику и анализ данных, платформа самообслуживания рекламирует более 260 строительных блоков с возможностью перетаскивания. Alteryx позволяет пользователям быстро видеть взаимосвязи и распределения переменных, а также с легкостью выбирать и сравнивать производительность алгоритмов. Кодирование не требуется, поскольку программное обеспечение можно развернуть в облаке, за собственным брандмауэром или в размещенной среде.

Анаконда

Платформа: Anaconda Enterprise

Связанные продукты: Anaconda Distribution, Anaconda Team Edition

Описание: Anaconda предлагает возможности анализа данных и машинного обучения с помощью ряда различных редакций продукта.Его флагманский продукт — Anaconda Enterprise, платформа с открытым исходным кодом, ориентированная на Python и R. Этот инструмент позволяет выполнять анализ данных и машинное обучение в Linux, Windows и Mac OS. Anaconda позволяет пользователям загружать более 1500 пакетов Python и R для обработки данных, управлять библиотеками, зависимостями и средами, а также анализировать данные с помощью Dask, NumPy, pandas и Numba. Затем вы можете визуализировать результаты, созданные в Anaconda, с помощью Matplotlib, Bokeh, Datashader и Holoviews.

Блок данных

Платформа: Databricks Единая аналитическая платформа

Описание: Databricks предлагает облачную платформу унифицированной аналитики на основе Apache Spark, которая сочетает в себе функции инженерии данных и науки о данных.Продукт использует множество языков с открытым исходным кодом и включает проприетарные функции для ввода в действие, повышения производительности и поддержки в реальном времени в Amazon Web Services. Рабочая область Data Science Workspace позволяет пользователям совместно исследовать данные и строить модели. Он также обеспечивает доступ одним щелчком к предварительно настроенным средам машинного обучения для расширенного машинного обучения с популярными фреймворками.

Датаику

Платформа: Dataiku Data Science Studio (DSS)

Описание: Dataiku предлагает расширенное аналитическое решение, которое позволяет организациям создавать собственные инструменты обработки данных.Флагманский продукт компании имеет командный пользовательский интерфейс как для аналитиков данных, так и для специалистов по данным. Унифицированная структура Dataiku для разработки и развертывания обеспечивает немедленный доступ ко всем функциям, необходимым для разработки инструментов обработки данных с нуля. Затем пользователи могут применять методы машинного обучения и науки о данных для создания и развертывания прогнозных потоков данных.

DataRobot

Платформа: DataRobot Enterprise AI Platform

Связанные продукты: Paxata Data Preparation, Automated Machine Learning, Automated Time Series, MLOps

Описание: DataRobot предлагает корпоративную платформу ИИ, которая автоматизирует сквозной процесс создания, развертывания и поддержки ИИ.Продукт основан на алгоритмах с открытым исходным кодом и может использоваться локально, в облаке или как полностью управляемая служба ИИ. DataRobot включает в себя несколько независимых, но полностью интегрированных инструментов (подготовка данных Paxata, автоматизированное машинное обучение, автоматизированные временные ряды, MLOps и приложения AI), и каждый из них может быть развернут несколькими способами в соответствии с потребностями бизнеса и ИТ-требованиями.

Лаборатория данных Domino

Платформа: Платформа Domino Data Science

Связанные продукты: Domino Model Monitor

Описание: Domino Data Lab предлагает платформу для анализа данных предприятия, которая позволяет специалистам по обработке данных создавать и запускать прогнозные модели.Продукт помогает организациям в разработке и предоставлении этих моделей посредством автоматизации инфраструктуры и совместной работы. Domino предоставляет пользователям доступ к Data Science Workbench, который предоставляет инструменты с открытым исходным кодом и коммерческие инструменты для пакетных экспериментов, а также Model Delivery, чтобы они могли публиковать API-интерфейсы и веб-приложения или составлять отчеты по расписанию.

Google

Платформа: Google Cloud AI Platform

Связанные продукты: Google Cloud Data Fusion, Google Cloud AutoML, Google BigQuery ML, Google AI Platform Notebooks, Google TensorFlow

Описание: Google Cloud AI предлагает один из крупнейших стеков машинного обучения в отрасли и предлагает расширяющийся список продуктов для различных сценариев использования.Продукт полностью управляем и предлагает отличное управление с интерпретируемыми моделями. Ключевые функции включают встроенную службу маркировки данных, AutoML, проверку модели с помощью AI Explanations, инструмент What-If, который помогает вам понять выходные данные модели, развертывание облачной модели с прогнозированием и MLOps с помощью инструмента конвейера.

h3O.ai

Платформа: h3O AI

без водителя

Связанные продукты: h3O 3, h3O AutoML for ML, h3O Sparkling Water for Spark Integration, h3O Wave

Описание: h3O.Компания ai предлагает ряд продуктов в области искусственного интеллекта и обработки данных, в числе которых его коммерческая платформа h3O Driverless AI. AI без драйверов — это полностью открытая распределенная платформа машинного обучения в памяти с линейной масштабируемостью. h3O поддерживает широко используемые алгоритмы статистического и машинного обучения, включая машины с градиентным усилением, обобщенные линейные модели, глубокое обучение и многое другое. h3O также разработал функцию AutoML, которая автоматически выполняет все алгоритмы для создания таблицы лидеров лучших моделей.

IBM

Платформа: IBM Watson Studio

Связанные продукты: IBM Cloud Pak for Data, IBM SPSS Modeler, IBM Decision Optimization, IBM Watson Machine Learning

Описание: IBM Watson Studio позволяет пользователям создавать, запускать и управлять моделями ИИ в любом масштабе в любом облаке. Продукт является частью IBM Cloud Pak for Data, основной платформы данных и ИИ компании.Решение позволяет автоматизировать управление жизненным циклом ИИ, управлять и защищать записные книжки с открытым исходным кодом, готовить и строить модели визуально, развертывать и запускать модели с помощью интеграции в один щелчок, а также управлять моделями и отслеживать их с помощью объяснимого ИИ. IBM Watson Studio предлагает гибкую архитектуру, которая позволяет пользователям использовать фреймворки с открытым исходным кодом, такие как PyTorch, TensorFlow и scikit-learn.

КНИМ

Платформа: Аналитическая платформа KNIME

Связанные продукты: KNIME Server

Описание: KNIME Analytics — это платформа с открытым исходным кодом для создания науки о данных.Он позволяет создавать визуальные рабочие процессы с помощью графического интерфейса в стиле перетаскивания, не требующего кодирования. Пользователи могут выбирать из более чем 2000 узлов для построения рабочих процессов, моделирования каждого шага анализа, управления потоком данных и обеспечения актуальности работы. KNIME может смешивать данные из любого источника и данные формы для получения статистики, очистки данных, а также извлечения и выбора функций. Продукт использует искусственный интеллект и машинное обучение и может визуализировать данные с помощью классических и расширенных диаграмм.

MathWorks

Платформа: MATLAB

Связанные продукты: Simulink

Описание: MathWorks MATLAB сочетает в себе среду рабочего стола, настроенную для итеративного анализа и процессов проектирования, с языком программирования, который напрямую выражает математические вычисления матриц и массивов.Он включает Live Editor для создания сценариев, которые объединяют код, вывод и форматированный текст в исполняемой записной книжке. Наборы инструментов MATLAB профессионально разработаны, протестированы и полностью задокументированы. Приложения MATLAB также позволяют увидеть, как разные алгоритмы работают с вашими данными.

Microsoft

Платформа: Машинное обучение Azure

Связанные продукты: Фабрика данных Azure, Каталог данных Azure, Azure HDInsight, Azure Databricks, Azure DevOps, Power BI

Описание: Служба машинного обучения Azure позволяет разработчикам и специалистам по обработке данных создавать, обучать и развертывать модели машинного обучения.Продукт обеспечивает продуктивность для всех уровней квалификации за счет конструктора кода и перетаскивания, а также автоматизированного машинного обучения. Он также имеет широкие возможности MLops, которые интегрируются с существующими процессами DevOps. Сервис рекламирует ответственное машинное обучение, чтобы пользователи могли понимать модели с интерпретируемостью и справедливостью, а также защищать данные с помощью дифференцированной конфиденциальности и конфиденциальных вычислений. Машинное обучение Azure поддерживает платформы и языки с открытым исходным кодом, такие как MLflow, Kubeflow, ONNX, PyTorch, TensorFlow, Python и R.

RapidMiner

Платформа: RapidMiner Studio

Связанные продукты: RapidMiner AI Hub, RapidMiner Go, RapidMiner Notebooks, RapidMiner AI Cloud

Описание: RapidMiner предлагает платформу для анализа данных, которая позволяет людям с любым уровнем квалификации на предприятии создавать и использовать решения AI. Продукт охватывает весь жизненный цикл производственного процесса ИИ, от исследования данных и подготовки данных до построения модели, развертывания модели и операций с моделью.RapidMiner обеспечивает глубину, которая необходима специалистам по данным, но упрощает ИИ для всех остальных с помощью визуального пользовательского интерфейса, который упрощает процесс построения и понимания сложных моделей.

SAS

Платформа: SAS Визуальный анализ данных и машинное обучение

Связанные продукты: SAS Viya, SAS Visual Machine Learning, SAS Visual Data Science, SAS Data Science Programming, SAS Visual Data Decisioning

Описание: SAS предлагает набор продуктов для расширенной аналитики и обработки данных, который называется SASVisual Data Mining и Machine Learning.Продукт обеспечивает доступ к данным в любом формате и из любого источника, а также автоматизированную подготовку данных и управление данными и моделями. SAS Visual Data Mining и машинное обучение автоматически генерируют аналитические данные для общих переменных в разных моделях. Он также имеет функцию генерации естественного языка для создания резюме проекта. Сопутствующий диспетчер моделей SAS позволяет пользователям регистрировать модели SAS и модели с открытым исходным кодом в проектах или как отдельные модели.

Программное обеспечение TIBCO

Платформа: TIBCO Data Science

Связанные продукты: TIBCO Spotfire, TIBCO Streaming

Описание: TIBCO предлагает обширный портфель продуктов для современной бизнес-аналитики, описательной и прогнозной аналитики, потоковой аналитики и анализа данных.TIBCO Data Science позволяет пользователям выполнять подготовку данных, построение моделей, развертывание и мониторинг. Он также имеет AutoML, рабочие процессы перетаскивания и встроенные блокноты Jupyter для совместного использования повторно используемых модулей. Пользователи могут запускать рабочие процессы в Spotfire Analytics от TIBCO и использовать TensorFlow, SageMaker, Rekognition и Cognitive Services для управления открытым исходным кодом.

Тим является редакционным директором Solutions Review и руководит освещением вопросов больших данных, бизнес-аналитики и анализа данных.Будучи самым влиятельным бизнес-журналистом в 2017 и 2018 годах и «Кто есть кто» в 2021 году в области управления данными и интеграции данных, Тим является признанным авторитетом и идейным лидером в области корпоративного программного обеспечения для бизнеса. Свяжитесь с ним по адресу solutionsreview dot com.

Последние сообщения Тимоти Кинга (посмотреть все)

Создание корпуса жестового языка — Virtual Knowledge Studio

Знак язык корпус создание Цифровой гуманитарный этнографический доклад, представленный на 4-й конференции по лингвистике корпуса, Бирмингем (Англия) ) 27-30 июля 2007 г. Эрнст Д.Thoutenhoofd Виртуальная Знания Студия гуманитарных и социальных наук Королевской Нидерландской академии искусств и наук Аннотация В этой статье я рассмотрю точку зрения социальных наук на создание корпуса жестов языка для цифровых гуманитарных наук. На данный момент появляются корпуса языка жестов , хотя репозитории языка жестов (некоторые из которых включают метаданные, стандартизированные для языка жестов ) уже существуют.Какой контент включать в языковые корпуса, как правило, обсуждается с учетом вопросов репрезентативности и размера, доступных ресурсов, возможностей для сравнения с существующими наборами данных и лингвистических причин для создания корпуса. . Поэтому вопросы построения языковых корпусов и управления ими в основном являются предметом обсуждения в лингвистических кругах. Этот документ направлен на расширение контекста создания языкового корпуса , взяв за отправную точку не корпус лингвистики, но цифровые гуманитарные науки, определяемые как всеобъемлющее исследование динамического взаимодействия между людьми, их наследием, учреждениями и новыми технологиями.Это концептуальное расширение языкового корпуса для включения непрерывного создания и переделки цифровых артефактов пользователями и репродукторами требует методического внимания к природе корпуса творчество как постоянное культурное мероприятие. В этой статье я хотел бы предположить, что сложная герменевтика цифровых гуманитарных тел языка требует теории корпуса лингвистической практики (учета праксиса) и акцента на рефлексивном этнографические методы.Введение Вопреки распространенному мнению, существуют большие различия, похожие на различия внутри и между разговорным языком , внутри и между естественным языком жестов в разных странах и сообществах глухих. www.virtualknowledgestudio.nl

UNStudio запускает обмен знаниями с открытым исходным кодом

УНИКАЛЬНЫЕ ЗНАНИЯ, РАЗРАБОТАННЫЕ НА СТРОИТЕЛЬНОЙ ПРАКТИКЕ, ЯВЛЯЮТСЯ НОВОЙ ОСНОВНОЙ ЦЕННОСТЬЮ АРХИТЕКТУРЫ ПО НЕОБХОДИМУ СОТРУДНИЧЕСТВУ

В июне этого года UNStudio запустит новую организацию своей практики в виде практики с открытым исходным кодом, основанной на знаниях, управляющей проектами вокруг четырех специализированных платформ знаний.

В рамках реорганизации студии будет запущена новая интерактивная онлайн-платформа знаний, направленная на облегчение открытого обмена знаниями с конечной целью внедрения и поощрения перехода от совместной модели к совместной творческой рабочей модели для архитектуры. .

В то время как архитектор будет продолжать разрабатывать свои собственные проекты, практика архитектуры должна корректироваться, собирать, редактировать и применять совместный творческий интеллект, чтобы создать адаптивную архитектуру, которая будет более цельной, более целостной, более ответственной и многого другого. разумный.

Бен ван Беркель: «С самого начала в UNStudio мы постоянно пересматривали и переоценивали нашу практику, в результате чего в определенные ключевые моменты мы осознавали необходимость масштабной реорганизации. Теперь, опять же, сложный климат в сегодняшней профессии, в свою очередь, заставил нас внимательно присмотреться и переосмыслить нашу организационную модель с конечной целью улучшения нашей архитектуры и обеспечения ее соответствия современным условиям. Однако, обнаружив, что мы не можем найти подходящую модель внутри нашей профессии, мы были очарованы новыми инициативами, выдвинутыми онлайн-стартапами, такими как фирмы, занимающиеся социальными сетями, которые перешли от старой экономики к гораздо более инновационной.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.