2} — 1 = 0$.
Тогда
${x_1} = — 1$ , ${x_2} = — \frac{1}{2}$, ${x_3} = — \frac{1}{2}$, ${x_4} = 1$
| $x$ | $\left( { — \infty , — 1} \right)$ | $ — 1$ | $\left( { — 1, — \frac{1}{2}} \right)$ | $ — \frac{1}{2}$ | $\left( { — \frac{1}{2},\frac{1}{2}} \right)$ |
| $y`$ | — | $0$ | + | $0$ | — |
| $y$ | $ \searrow $ | 2 | $ \nearrow $ | $\frac{{19}}{4}$ | $ \searrow $ |
| вывод | $min$ | $max$ |
| $x$ | $\frac{1}{2}$ | $\left( {\frac{1}{2},1} \right)$ | $1$ | $\left( {1, + \infty } \right)$ |
| $y`$ | $0$ | $+$ | $0$ | $-$ |
| $y$ | $ — \frac{{19}}{4}$ | $ \nearrow $ | $-2$ | $ \searrow $ |
| вывод | $min$ | $max$ |
2} + 5} \right) = 0$ , тј. ${x_1} = — \frac{{\sqrt {10} }}{4}$, ${x_2} = 0$, ${x_3} = \frac{{\sqrt {10} }}{4}$.| $x$ | $\left( { — \infty ,\frac{{\sqrt {10} }}{4}} \right)$ | $ — \frac{{\sqrt {10} }}{4}$ | $\left( { — \frac{{\sqrt {10} }}{4},0} \right)$ | $0$ |
| $y`$ | $+$ | $0$ | $-$ | $0$ |
| $y$ | $ \cup $ | $\frac{{65\sqrt {10} }}{{64}}$ | $ \cap $ | $0$ |
| вывод | т. перегиба |
| $x$ | $\left( {0,\frac{{\sqrt {10} }}{4}} \right)$ | $\frac{{\sqrt {10} }}{4}$ | $\left( {\frac{{\sqrt {10} }}{4}, + \infty } \right)$ | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| $y«$ | $+$ | $0$ | $-$ | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| $y$ | $ \cup $ | $ — \frac{{65\sqrt {10} }}{{64}}$ | $ \cap $ | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| вывод | т. 2} — 2x — 5 = 0$, тј. за ${x_1} = — 1 — \sqrt 6 ,{x_2} = — 1 + \sqrt 6 $
$ = \frac{{2{{\left( {x + 1} \right)}^2} — 2\left( {{x^2} + 2x — 5} \right)}}{{{{\left( {x + 1} \right)}^3}}}$ $ = \frac{{2\left( {{x^2} + 2x + 1 — {x^2} — 2x + 5} \right)}}{{{{\left( {x + 1} \right)}^3}}}$ $ = \frac{{12}}{{{{\left( {x + 1} \right)}^3}}}$. Точек перегиба нет.
Содержание Пример 3$y = \ln \frac{{2x — 1}}{{x + 2}}$
СХЕМА ПОЛНОГО ИССЛЕДОВАНИЯ ФУНКЦИИ ПРИМЕРЫ присутствие функций арксинуса вида arcsin f x |
{\frac{{x + 2}}{{x — 1}}}},y« = 0$ за $x = \frac{1}{2}$. 
Контрольная работа 1
М. Губкина В.И. Иванов С.И. Васин Методические указания к изучению темы ИССЛЕДОВАНИЕ ФУНКЦИЙ (для
Часто полезно учесть множество значений функции. Исследовать специальные свойства функции:
Производная функции.files/image212.jpg)
Найти область определения функции.. Исследовать четность и периодичность функции. 3. Исследовать точки разрыва, найти вертикальные асимптоты. 4. Найти наклонные асимптоты
Задание 1. [1, стр. 2]
Вот типичный пример .
618, 0)
Примеры даны
Х | 0 | -1 | -2 | 2,5 | 3 | 4 |
у | 0 | 0,58 | 1,4 | 5,6 | 5,2 | 5,6 |
График функции изображен на рис..files/image210.jpg)
1.
Рис.1. График функции
.
Пример 2. Провести полное
исследование функциии
построить ее график.
Решение.
Область определения функции:
.Точек разрыва нет, так как функция
существует при любых действительных
значениях
.Найдем асимптоты:
а) вертикальных асимптот нет, так как
нет точек разрыва второго рода;
б) невертикальные асимптоты (в данном
примере исследования при
ианалогичны):
;
==
==
=.
Уравнение невертикальной асимптоты
4. Исследование на экстремум
==;
при.
Производная не существует прии.
Составим таблицу:
х | 0 | (0;4) | 4 | (4;6) | 6 | (6;+∞) | |
+ | Не сущест. | ─ | 0 | + | Не сущест. | + | |
у | возрастает | max | убывает | min | возрастает | возрастает |
5. Исследование на перегиб
=
==
==
=.
Вторая производная при любых
отлична от нуля и не существует прии.
Составим таблицу:
+ | Не | + | Не | — | |
Вогнута | Нет | Вогнута | Точка | Выпукла |
Значение функции в точке перегиба
.
6. Точки пересечения с осями координат.
=
прии.
7. По данным исследования строим график
функции (рис. 2).
Рис.
2. График функции
.
Пример 3. Провести полное
исследование функциии построить её график.
Решение.
1. Область определения функции:
2. Исследуем граничную точку
.
==
=.
3. Заметим, что функция в окрестности
точки
стремится к нулю, оставаясь при этом
отрицательной. Конечный предел означает,
что вертикальных асимптот нет. Находим
невертикальные асимптоты.
Так как функция определена при
,
то исследуем ее поведение лишь при.
.
Невертикальных асимптот нет.
Исследование на экстремум
;
,приили,
причем─ граничная точка области определения.
Составим таблицу:
– | 0 | + | |
Функция | -(min) | Функция |
Определим интервалы выпуклости и
вогнутости кривой. Найдем точки перегиба
.
Производная обращается в ноль при
.
Составим таблицу:
— | 0 | + | |
выпукла | точка | вогнута |
=.
График функции изображен на рис. 3.
Пример 4. Исследовать функцию и
поострить её график
.
Замечание.При исследовании
функций, заданных параметрически, можно
пользоваться упрощенной схемой
исследования.
1. Найти область изменения переменных
2. Найти точки пересечения графика с
осями координат.
3. Найти производную функции и точки, в
которых она обращается в нуль или не
существует. Учитываем, что в точках, где
производная равна нулю, касательная к
графику параллельна оси ОХ, а в точках,
где производная не существует, касательная
перпендикулярна оси ОХ.
4. При необходимости взять несколько
дополнительных точек.
Решение.
Поскольку х и у выражены через параметр
t, то можно получить
соответствующие значения х и у. Таким
образом, построение функции, заданной
параметрически, удобнее всего проводить
поточечно, если есть возможность
вычислить достаточно большое число
точек.
Рассмотрим первоначально
икак функции от.
В системе координатвыражениеопределяет
параболу, переменнаяопределена при любом,
причем припеременная.
Максимальное значениесоответствует значению(вершина параболы), следовательно.
Для функциимаксимального значения не существует.
Функция определена прии,,.Точки пересечения с осями координат.
Если
,
то,
то.
Этим значениямсоответствуют следующие значения:.
Это точки пересечения графика с осью
ОХ.
Если
,
то,Этим значениямсоответствуют следующие значения:Это точки пересечения с осью ОУ.
Вычислим производную и определим
экстремум функции и интервалы
монотонности:
==
Заметим, что при
производнаяне определена. На графике параметрусоответствует точка с координатами,,
точка (1;2). В окрестности точкипроизводнаяположительна, что соответствует
монотонному возрастанию функции.
Производная
при,
что соответствует точке (-3;-2). В этой
точке касательная к графику функции
параллельна оси ОХ, а точка (-3;-2) является
точкой минимума, поскольку производная
при переходе через точкуменяет знак с «-» на «+».
Вторая производная позволит выяснить
направление выпуклости графика функции:.
Посколькупри,
то функция выпукла вниз (вогнута), а приграфик функции направлен выпуклостью
вверх, так как.Можно взять дополнительные точки и
нарисовать график функции (рис. 4):
Рис.
4. График функции
.
Исследование функции и построение ее графика
1) Найдем область определения функции. Функция представляет собой рациональную дробь, поэтому нужно исключить значения обнуляющие знаменатель.
таким образом, область определения функции:
2) Точки пересечения графика функции с осями координат:
с осью ;
с осью .
Таким образом, функция проходит через начало координат — точку .
3) Функция не периодическая. Исследуем функции на четность:
Ни одно из равенств или не выполняется, поэтому функция не является ни четной, ни нечетной. График функции не будет иметь никакой симметрии.
4) Найдем асимптоты графика функции.
В точке функция разрывная. Определим, как ведет себя точка в окрестности этой точки
Таким образом, — уравнение вертикальной асимптоты.
Найдем наклонные асимптоты , где
Получаем уравнение наклонной асимптоты .
5) Найдем экстремум функции и интервалы возрастания и убывания. Для этого вычислим первую производную, используя правило дифференцирования частного:
Найдем критические точки: при
не существует при , но эта точка не принадлежит области определения. Находим знак производной в каждом из интервалов и результаты занесем в таблицу
То есть точка — точка максимума.
6) Найдем точки перегиба, интервалы выпуклости и вогнутости. Для этого находим вторую производную
Найдем критические точки: при не существует при , но эта точка не принадлежит области определения. Находим знак второй производной в каждом из интервалов и результат занесем в таблицу:
Значение функции в точке перегиба . Точка — точка перегиба.
7) Используя полученные данные, строим пунктиром асимптоты и жирным график функции.
4.17. Общая схема исследования функции
Пусть – некоторая заданная функция. Требуется провести ее всестороннее (полное) исследование и построить ее график. Указанное полное исследование функции можно провести по следующей схеме.
1. Находим область определения функции. Заодно устанавливаем интервалы ее непрерывности и точки разрыва.
2. Исследуем функцию на четность-нечетность и тем самым устанавливаем возможную симметрию графика функции (относительно оси Oy или относительно начала координат). Для этого записываем выражение и сравниваем его с :
А) Если , то функция – четная. Ее график симметричен относительно оси Оу (рис. 4.16 (а)).
Б) Если , то функция – нечетная. Ее график симметричен относительно начала координат (рис. 4.16 (б)).
В) Если не имеет место ни вариант (а) ни вариант (б), то функция – общего вида (ее график симметрией (а) и (б) не обладает).
3. Исследуем функцию на периодичность (на повторяемость ее графика). Из элементарных функций это имеет смысл делать лишь для тригонометрических функций, ибо прочие функции заведомо не периодичны.
4. Исследуем поведение функции возле найденных в пункте 1 точек ее разрыва, а также возле границ области ее определения, учитывая при этом информацию, полученную в пунктах 2 и 3. Заодно устанавливаем (определяем) вертикальные и невертикальные асимптоты графика функции (см. § 3 главы 3).
5. Находим интервалы возрастания и убывания функции и точки ее экстремума (с помощью первой производной ). Заодно находим вершины и впадины графика функции и устанавливаем их тип (округлые; острые).
6. Находим интервалы выпуклости и интервалы вогнутости функции и точки ее перегиба (с помощью второй производной ). Заодно находим точки перегиба графика функции.
7. Находим точки пересечения графика функции с осями координат.
8. Строим график функции.
Пример 4. Провести полное исследование функции и построить ее график.
Решение. Реализуем изложенную выше схему.
1. Область определения функции – любые X, кроме . То есть функция определена (а следовательно, и непрерывна) на всей числовой оси Ох, кроме точки , которая, таким образом, является единственной точкой разрыва функции.
2. Исследуем функцию на четность-нечетность. Имеем: ; тогда . Как видим, . Значит, наша функция – нечетная, ее график симметричен относительно начала координат. А значит, в дальнейшем достаточно исследовать функцию лишь для , ибо для можно будет учесть указанную выше симметрию.
3. Функция – алгебраическая (не тригонометрическая), а следовательно, не периодична.
4. Исследуем поведение функции возле точки ее разрыва (справа, при ), а также при (на правой границе области ее определения):
А) При функция
То есть
( при ).
А это значит, что вертикальная прямая с уравнением (ось Оу) является вертикальной асимптотой графика функции. К ней справа (при ) неограниченно приближается график функции, устремляясь при этом вверх (рис. 4.17 (А)):
Б) При функция стремится, очевидно, к , ибо
.
При этом, очевидно, при функция стремится к эквивалентно функции , так как при . А это значит, что график нашей функции при стремится к прямой . То есть прямая – асимптота (наклонная асимптота) графика нашей функции. Причем график функции при стремится к прямой Сверху, ибо для всех (рис. 4.17 (Б)).
5. Найдем интервалы возрастания и убывания и точки экстремума функции (схема исследования изложена выше).
а) Находим производную :
;
Б) Найдем точки (значения X), подозрительные на экстремум:
.
не существует .
Точку исследовать не будем, так как она не входит в область определения функции. Не будем исследовать и отрицательную точку (см. пункт 2).
В) Нанесем оставшуюся подозрительную на экстремум точку на область определения функции (на ось Ох). При этом ограничимся рассмотрением лишь положительной полуоси :
В обоих получившихся интервалах найдем знак производной и отметим его. Тем самым устанавливаем интервал возрастания и интервал убывания функции. Заодно устанавливаем, что – точка минимума функции.
Г) Найдем значение функции в точке минимума и тем самым определим впадину графика функции:
; точка – впадина графика функции (округлая, т. к. ).
6. Найдем интервалы выпуклости и интервалы вогнутости функции, а также точки перегиба функции и ее графика (схема исследования изложена выше).
А) Найдем :
;
Б) Найдем точки (значения X), подозрительные на перегиб:
таких X нет.
не существует .
Но учитывать точку не будем, так как она не входит в область определения функции. Итак, рассматриваемая функция не имеет подозрительных на перегиб точек, а значит, точек перегиба у неё нет. И так как для , то для всех функция наша вогнутая.
7. Найдем точки пересечения графика функции с осями координат.
А) С осью Ох:
таких X нет.
Б) С осью Оу:
– не сущ.
Таким образом, ни с осью Ох, ни с осью Оу график нашей функции не пересекается.
8. Строим график функции – сначала для , а затем, по симметрии относительно начала координат, и для (рис. 4.18).
Упражнения
1. Провести полное исследование и построить графики функций:
А) ; б) ; в) .
Ответ:
| < Предыдущая | Следующая > |
|---|
Исследования в обучении с подкреплением | by Ziad SALLOUM
Каждый день каждый день сталкивается с одной и той же дилеммой: следует ли мне продолжать делать то, что я делаю, или я должен попробовать что-то другое. Например, следует ли мне пойти в предпочтительный ресторан или попробовать новый, сохранить ли я текущую работу или найти новую и т. Д.
В обучении с подкреплением этот тип решения называется эксплуатация когда вы продолжаете делать то, что делали, и разведка когда пробуете что-то новое.
Естественно, возникает вопрос, сколько использовать и сколько исследовать.
Однако при разведке существует проблема, заключающаяся в том, что мы действительно не знаем, каков будет результат: он может быть лучше, чем текущая ситуация, или может быть хуже.
Люди, постарайтесь получить как можно больше информации перед тем, как сделать шаг, например, прежде чем попробовать новый ресторан, мы читаем отзывы или спрашиваем друзей, которые уже пробовали его. С другой стороны, в обучении с подкреплением это невозможно, но есть некоторые методы, которые помогут найти лучшую стратегию.
По логике вещей, когда мы пробуем что-то новое и результат неудовлетворителен, мы сожалеем о своем решении. Если новый ресторан был плохим, мы сожалеем о том, что поехали туда, и считаем любую уплаченную сумму полной потерей. Поэтому мы сожалеем об этой сумме.
По мере того, как мы продолжаем расплачиваться за плохие решения, растет и размер потерь, и уровень сожаления. Поэтому должно быть хорошей идеей свести количество потерь и уровень сожаления к минимуму.
Мы можем это сделать?
Ответ: да, это возможно, по крайней мере, в RL.
Сначала нам нужно определить сожаление в RL. Для этого мы начнем с определения оптимального действия a * как действия, дающего наибольшее вознаграждение.
Оптимальное действие
Итак, мы определяем сожаление L в течение T попыток как разницу между вознаграждением, полученным за оптимальное действие a *, умноженным на T, и суммой от 1 до T каждой награды за произвольное действие.
Можно доказать, что по мере того, как T стремится к бесконечности, сожаление стремится к нижней границе C. log T.
Методы исследования Greedy и Epsilon Greedy довольно просты для понимания и реализации, но они страдают от серьезной неудачи, заключающейся в неоптимальном сожалении.На самом деле сожаление и Greedy, и Epsilon Greedy линейно растет со временем.
Это легко интуитивно понять, поскольку Greedy будет фиксировать одно действие, которое в какой-то момент дало хорошие результаты, но на самом деле это не оптимальное действие. Таким образом, Greedy будет продолжать использовать это действие, игнорируя другие, что может быть лучше. Он слишком много использует.
Эпсилон Жадный, с другой стороны, исследует слишком много, потому что даже когда одно действие кажется оптимальным, методы продолжают выделять фиксированный процент времени на исследование, таким образом упуская возможности и увеличивая общее сожаление.
И наоборот, распадающиеся методы Epsilon Greedy пытаются уменьшить процент, выделенный для исследования, с течением времени. Это может вызвать оптимальное сожаление, как показано на графике ниже.
Однако проблема состоит в том, чтобы иметь возможность выполнить правильный процесс распада.
Оптимизм перед лицом неопределенности — это подход, позволяющий улучшить исследования и минимизировать общее сожаление.
Предположим, у нас есть три игровых автомата с различным распределением вероятностей, которое мы не знаем точно, но после нескольких попыток мы думаем, что у нас есть следующие формы распределения.Имейте в виду, что они основаны на опыте и не обязательно отражают истину.
Зеленое распределение Q (a3) имеет довольно узкую базу из-за небольшого интервала [1.8, 3.2], красный Q (a2) имеет больший интервал [0, 4], и, наконец, синий Q (a1) имеет наибольший интервал [-1,8, 5,2].
Итак, вопрос в том, какое действие мы должны выбрать следующим.
Согласно принципу оптимизма перед лицом неопределенности, мы выбираем действие, которое дает более высокую награду, чем другие, даже если оно имеет более высокую неопределенность.Глядя на график, мы легко обнаруживаем, что Q (a1) может иметь более высокое вознаграждение (5.2), чем другие, поэтому мы выбрали его, даже если он имеет более высокую неопределенность (это может быть 5,2, а может быть -1,8).
Предположим, что было предпринято действие a1, и распределения стали такими:
Теперь мы знаем, что синее распределение имеет меньший максимум, чем два других. Таким образом, мы менее уверены в этом, и следующее действие будет выбрано из другого распределения, например красного.
Это принцип, но как он будет реализован на практике?
Это и есть UCB1.
В предыдущем абзаце мы говорили о том, чтобы предпринять действие, которое потенциально может принести наибольшую отдачу, даже если в этом нет уверенности.
Однако остается вопрос, как найти это максимальное значение?
Один из способов сделать это — оценить это, добавив термин, называемый верхней доверительной границей U (a), к Q 𝑡 (a) для каждого действия, затем выберите действие, которое имеет максимум Q 𝑡 (а) + U 𝑡 (а).
Само собой разумеется, что U 𝑡 (a) не является постоянным, но должно меняться со временем и опытом.
Мы имеем в виду, что по мере того, как время идет, и мы часто выбираем действие (a), мы становимся все более и более уверенными в том, чего ожидать, поскольку Q (a), который сам по себе является средним, поэтому U 𝑡 (a) должен уменьшаться по мере того, как мы становимся более уверенными в Q (a).
Формула U (a) выглядит следующим образом:
, где t — общее количество испытаний, а N 𝑡 (a) — количество раз, когда было выбрано действие (a).
Эта формула ясно показывает, что по мере увеличения t числитель также увеличивается, но логарифмически (например.грамм. медленно), тогда как при выборе действия (a) N (a) увеличивается на единицу, однако U 𝑡 (a) резко уменьшается.
Вот пример:
Мы видим, что при изменении t от 100 до 1000 и N (a), равном 1, тогда U 𝑡 (a) очень медленно увеличивается от 2 до 2,45, но когда N (а) увеличилось на 1, U 𝑡 (а) резко упало до 1,73.
Итак, U 𝑡 (a) — это способ регулировать выбор действия (a) на основании того, что мы уже много раз выбирали это действие в прошлом.Другими словами, это дает нам больше уверенности в том, какую награду он может вернуть.
Окончательный алгоритм предусматривает, что для каждой итерации мы вычисляем Q 𝑡 (a) + U 𝑡 (a) для всех действий, и мы выбираем действие с наибольшим Q 𝑡 (a) + U 𝑡 (a) value:
Такой подход «исследовать против эксплойта» гарантирует логарифмическое сожаление.
ВАЖНО : UCB1 ничего не предполагает относительно типов распределения, хотя на графиках выше они выглядят как гауссовы, но могут быть любыми.
Гауссово распределение
Предположим, что мы знаем, что распределения вознаграждений являются гауссовскими:
ℛ (r) = 𝒩 (r, μ, σ)
Алгоритм становится таким, как выбор действия, которое максимизирует стандартное отклонение Q (a)
Также известный как апостериорная выборка, это метод, который берет образцы из каждого распределения, а затем выбирает действие из выборки, которое имеет максимальное значение.
После выполнения действия и получения награды мы обновляем распределение, из которого мы выполнили действие, чтобы отразить полученный результат.
Конечно, это требует дополнительных объяснений.
Рассмотрим игру в кости, о которой мы не знаем, предвзята она или нет, на самом деле у нас нет никакой информации о ней. Поэтому для начала мы предполагаем, что это честная игра в кости и все шансы выпадения любого числа равны 1/6.
Итак, изначально предполагается, что распределение вероятностей равномерно и равно 1/6. Это называется априорным распределением, и оно представляет собой убеждение или предположение (оно может быть ложным), которое у нас есть относительно основного распределения вероятностей игральных костей.
Теперь мы начинаем бросать кости и собирать результаты, и с каждым результатом мы обновляем предыдущее распределение, чтобы оно отражало реальность эксперимента. Новое распределение теперь называется апостериорным. Мы продолжаем повторять этот процесс большое количество итераций, в которых апостериорное распределение на итерации (i) становится апостериорным на итерации (i + 1), пока мы не достигнем стадии, на которой окончательное апостериорное распределение очень близко к реальному базовому распределению.
Например, если мы замечаем, что после большого количества бросков у нас есть одно число, которое преобладает над другими, это означает, что распределение не может быть равномерным, и, скорее всего, игра в кости смещена.
Теперь возникает вопрос: как обновить априорное распределение, чтобы получить апостериорное распределение?
Чтобы ответить на этот вопрос, давайте начнем с определения бета-распределения:
Бета-распределение — это семейство непрерывных распределений вероятностей, определенных на интервале [0, 1], параметризованных двумя положительными параметрами α и β, которые определяют форму распределения.
Формула бета-распределения, где C — константа, а 𝝰, β — параметры, а x находится в диапазоне от 0 до 1.
Вы можете думать о бета-распределении как о семействе распределений, в котором каждый член отличается от другого в соответствии с к значениям параметров 𝝰, β.
Ниже приведены некоторые примеры форм, которые может иметь бета-распределение после значений, которые могут иметь 𝝰, β.
Исследование данных — полное введение
Что такое исследование данных?
Определение исследования данных: Исследование данных относится к начальному этапу анализа данных, на котором аналитики данных используют визуализацию данных и статистические методы для описания характеристик набора данных, таких как размер, количество и точность, чтобы лучше понять природу данные.
Методы исследования данных включают в себя программные решения как для ручного анализа, так и для автоматического исследования данных, которые визуально исследуют и идентифицируют взаимосвязи между различными переменными данных, структурой набора данных, наличием выбросов и распределением значений данных для выявления закономерностей и точек. представляет интерес, позволяя аналитикам данных лучше разбираться в необработанных данных.
Данные часто собираются в больших неструктурированных объемах из различных источников, и аналитики данных должны сначала понять и разработать комплексное представление данных, прежде чем извлекать соответствующие данные для дальнейшего анализа, такого как одномерный, двумерный, многомерный анализ и анализ главных компонентов.
Инструменты исследования данных
Ручные методы исследования данных предполагают либо написание сценариев для анализа необработанных данных, либо ручную фильтрацию данных в электронные таблицы. Автоматизированные инструменты исследования данных, такие как программное обеспечение для визуализации данных, помогают специалистам по обработке данных легко отслеживать источники данных и выполнять исследование больших объемов данных на чрезвычайно больших наборах данных. Графические изображения данных, такие как гистограммы и точечные диаграммы, являются ценными инструментами при визуальном исследовании данных.
Популярным инструментом для ручного исследования данных являются электронные таблицы Microsoft Excel, которые можно использовать для создания базовых диаграмм для исследования данных, просмотра необработанных данных и определения корреляции между переменными. Чтобы определить корреляцию между двумя непрерывными переменными в Excel, используйте функцию CORREL (), чтобы получить корреляцию. Для определения корреляции между двумя категориальными переменными в Excel эффективны метод двусторонней таблицы, метод столбчатой диаграммы с накоплением и тест хи-квадрат.
Существует широкий спектр собственных решений для автоматизированного исследования данных, включая инструменты бизнес-аналитики, программное обеспечение для визуализации данных, поставщиков программного обеспечения для подготовки данных и платформы исследования данных. Существуют также инструменты исследования данных с открытым исходным кодом, которые включают возможности регрессии и функции визуализации, которые могут помочь предприятиям интегрировать различные источники данных для ускорения исследования данных. Большинство программного обеспечения для анализа данных включает инструменты визуализации данных.
Почему важно исследование данных?
Люди обрабатывают визуальные данные лучше, чем числовые, поэтому специалистам по данным и аналитикам данных чрезвычайно сложно присвоить значение тысячам строк и столбцов точек данных и передать это значение без каких-либо визуальных компонентов.
Визуализация данных при исследовании данных использует знакомые визуальные подсказки, такие как формы, размеры, цвета, линии, точки и углы, чтобы аналитики данных могли эффективно визуализировать и определять метаданные, а затем выполнять очистку данных.Выполнение начального этапа исследования данных позволяет аналитикам данных лучше понимать и визуально идентифицировать аномалии и взаимосвязи, которые в противном случае могли бы остаться незамеченными.
Что такое исследовательский анализ данных?
Исследовательский анализ данных (EDA), аналогичный исследованию данных, представляет собой статистический метод анализа наборов данных на предмет их общих характеристик. Инструменты визуализации для исследовательского анализа данных, такие как платформа OmniSci’s Immerse, обеспечивают интерактивность с необработанными наборами данных, давая аналитикам более четкое представление о закономерностях и взаимосвязях в данных.
Пример анализа исследовательских данных
Исследование данных в ГИС
ГИС (географические информационные системы) — это структура для сбора и анализа данных, связанных с географическими точками и их отношения к человеческой или естественной деятельности на земле. Поскольку сейчас так много данных в мире обогащается местоположением, геопространственные аналитики сталкиваются с быстро увеличивающимся объемом геопространственных данных.
Расширенные программные решения и инструменты ГИС могут облегчить включение пространственно-временного анализа в существующие рабочие процессы анализа больших данных, позволяя аналитикам данных легко создавать и совместно использовать интуитивно понятные визуализации данных, которые помогут в исследовании пространственных данных.Способность характеризовать и сужать необработанные данные — важный шаг для аналитиков пространственных данных, которые могут столкнуться с миллионами полигонов и миллиардами нанесенных на карту точек. Например, узнайте, как технологии ГИС улучшают операции по реагированию на стихийные бедствия.
Исследование данных в машинном обучении
Проект машинного обучения так же хорош, как и фундамент данных, на которых он построен. Чтобы хорошо работать, модели исследования данных машинного обучения должны принимать большие объемы данных, и точность модели пострадает, если сначала эти данные не будут тщательно исследованы.Шаги по исследованию данных, которые необходимо выполнить перед построением модели машинного обучения, включают:
- Идентификация переменной: определение каждой переменной и ее роли в наборе данных
- Одномерный анализ: для непрерывных переменных строить прямоугольные диаграммы или гистограммы для каждой переменной независимо; для категориальных переменных постройте гистограммы для отображения частот
- Анализ двух переменных — определите взаимодействие между переменными с помощью инструментов визуализации
- ~ Непрерывный и непрерывный: точечные диаграммы
- ~ Категориальные и категориальные: столбчатая диаграмма с накоплением
- ~ Категориальная и Непрерывный: коробчатые диаграммы в сочетании с swarmplots
- Обнаружение и обработка отсутствующих значений
- Обнаружение и обработка выбросов
Конечная цель машинного обучения исследования данных — предоставить понимание данных, которое будет вдохновлять последующую разработку функций и процесс построения моделей.Разработка функций упрощает процесс машинного обучения и увеличивает предсказательную силу алгоритмов машинного обучения за счет создания функций из необработанных данных.
Интерактивное исследование данных
Расширенные методы визуализации используются в различных областях, чтобы дать пользователям возможность визуализировать закономерности и получать представление о сложных потоках данных, а также принимать последующие решения на основе данных. От инженерии до медицины и образования учатся исследовать данные.
В инструментах исследования больших данных интерактивность является важным компонентом восприятия визуальных технологий исследования данных и распространения информации. То, как пользователи воспринимают визуализацию и взаимодействуют с ней, может сильно повлиять на их понимание данных, а также на ценность, которую они придают системе визуализации в целом.
Интерактивное исследование данных подчеркивает важность совместной работы и облегчает человеческое взаимодействие благодаря интеграции передовых технологий взаимодействия и визуализации.Платформы ускоренного мультимодального взаимодействия, оснащенные графическими пользовательскими интерфейсами, которые определяют приоритетность человеческих свойств, облегчают исследование больших данных с помощью визуальной аналитики, ускоряют обмен мнениями, устраняют узкие места в данных индивидуального анализа и сокращают время обнаружения.
Какой язык лучше всего подходит для исследования данных?
Самыми популярными инструментами программирования для науки о данных в настоящее время являются R и Python, оба очень гибкие языки анализа данных с открытым исходным кодом.R обычно лучше всего подходит для статистического обучения, поскольку он был построен как статистический язык. Python обычно считается лучшим выбором для машинного обучения из-за его гибкости для производства. Выбор лучшего языка для исследования данных полностью зависит от используемого приложения и доступных инструментов и технологий.
Исследование данных в Python
Исследование данных с помощью Python имеет преимущество в простоте обучения, готовности к производству, интеграции с общими инструментами, обширной библиотеке и поддержке огромного сообщества.Практически каждый набор инструментов и функций упакован и может быть выполнен простым вызовом имени метода.
Исследование данных Python стало проще с Pandas, библиотекой анализа данных Python с открытым исходным кодом, которая может в одиночку профилировать любой фрейм данных и генерировать полный отчет HTML по набору данных. После импорта Pandas позволяет пользователям импортировать файлы в различных форматах, наиболее популярным из которых является CSV. Библиотека исследования данных pandas предоставляет:
- Эффективный объект фрейма данных для манипулирования данными с интегрированной индексацией
- Инструменты для чтения и записи данных между разнородными форматами
- Интегрированная обработка недостающих данных и интеллектуальное выравнивание данных
- Гибкое вращение и изменение формы наборов данных
- Функциональные возможности временных рядов
- Интеллектуальные срезы на основе меток, причудливая индексация и поднаборы больших наборов данных
- Столбцы могут быть вставлены и удалены из структур данных для изменчивости размера
- Агрегирование или преобразование данных с помощью мощного механизма группировки, позволяющего разбивать -apply-комбинированные операции с наборами данных
- Высокопроизводительное слияние и объединение наборов данных
- Индексирование по иерархической оси
Методы улучшения исследования данных с помощью Pandas подробно обсуждаются на обширных форумах сообщества Python.
Исследование данных в R
Исследование и визуализация данных с помощью процесса R выглядит следующим образом:
- Загрузка данных: из-за наличия предопределенных библиотек и простого синтаксиса загрузка данных из различных форматов, таких как .XLS, TXT, CSV и JSON очень просты
- Преобразование переменных: процесс преобразования переменной в другой тип данных в R влечет за собой добавление символьной строки в числовой вектор, преобразование всех элементов вектора в символ
- Транспонировать набор данных: R предоставляет код для транспонирования набора данных из широкой структуры в гораздо более узкую структуру
- Сортировка фрейма данных: выполняется с использованием порядка в качестве индекса
- Создание графиков или гистограмм
- Создание частотных таблиц для лучшего понимания распределение по категориям
- Создание набора выборок с помощью всего нескольких случайных индексов
- Удаление повторяющихся значений переменной 9 0223
- Найдите среднее количество и сумму подсчета на уровне класса: методы исследования данных R включают в себя функции применения для достижения этой цели
- Распознавайте и обрабатывайте отсутствующие значения и выбросы путем ввода среднего других чисел
- Объединение и объединение наборов данных: R включает добавляемые наборы данных функция и функция связывания
Какая связь между исследованием данных и интеллектуальным анализом данных?
Существует два основных метода получения релевантных данных из больших неорганизованных пулов: исследование данных, которое выполняется вручную, и интеллектуальный анализ данных, который является автоматическим.Интеллектуальный анализ данных, область исследования в рамках машинного обучения, относится к процессу извлечения шаблонов из данных с применением алгоритмов. Исследование и визуализация данных обеспечивают руководство по применению наиболее эффективных методов дальнейшей обработки статистических данных и интеллектуального анализа данных.
После выявления взаимосвязей между различными переменными аналитики могут продолжить процесс интеллектуального анализа данных путем создания и развертывания моделей данных, оснащенных новыми полученными данными.Исследование данных и интеллектуальный анализ данных иногда используются как взаимозаменяемые.
Обнаружение данных и исследование данных
После того, как исследование данных уточняет данные, можно начинать обнаружение данных. Обнаружение данных — это ориентированный на бизнес-пользователей процесс изучения данных и ответов на узкоспециализированные бизнес-вопросы. Этот итеративный процесс выявляет закономерности и рассматривает кластеры, последовательности событий, конкретные тенденции и анализ временных рядов и играет неотъемлемую роль в системах бизнес-аналитики, обеспечивая визуальную навигацию по данным и облегчая консолидацию всей бизнес-информации.
Самые популярные инструменты обнаружения данных обеспечивают возможности исследования, подготовки и моделирования данных, поддерживают визуальные и удобоваримые представления данных, позволяют интерактивную навигацию и возможности совместного использования, поддерживают доступ к источникам данных и предлагают бесшовную интеграцию подготовки, анализа и аналитики данных. Узнайте, как платформа конвергентной аналитики OmniSci объединяет эти возможности для извлечения информации из ваших крупнейших наборов данных со скоростью любопытства.
Сравнение данных и исследование данных
Проверка и исследование данных — это, по сути, один и тот же процесс.При проверке данных оценивается внутренняя непротиворечивость данных в целом с целью подтверждения качества данных для последующего анализа. Надежность внутренней согласованности — это оценка, основанная на корреляциях между различными элементами одного теста. Эта оценка измеряет надежность теста или опроса, предназначенного для измерения одной и той же конструкции для разных элементов.
Ресурсы для исследования данных
Подробнее об OmniSci для аналитиков больших данных
Подробнее о будущем науки о данных
Подробнее об OmniSci Immerse — интерактивной визуальной аналитике для больших данных
Подробнее о решениях для оборонной аналитики и военной аналитики
Что такое исследование данных? | Sisense
Что такое исследование данных?
Исследование данных — это начальный шаг в анализе данных, когда пользователи изучают большой набор данных неструктурированным способом, чтобы выявить исходные закономерности, характеристики и точки интереса.Этот процесс не предназначен для раскрытия всей информации, содержащейся в наборе данных, а, скорее, для того, чтобы помочь создать общую картину важных тенденций и основных моментов, которые необходимо изучить более подробно.
Исследование данных может использовать сочетание ручных методов и автоматизированных инструментов, таких как визуализация данных, диаграммы и начальные отчеты.
Этот процесс упрощает более глубокий анализ, поскольку он может помочь нацелить будущий поиск и начать процесс исключения нерелевантных точек данных и путей поиска, которые могут не дать результатов.Что еще более важно, это помогает познакомиться с существующей информацией, что значительно упрощает поиск лучших ответов.
Во многих случаях исследование данных использует визуализацию, потому что она создает более прямое представление наборов данных, чем простое изучение тысяч отдельных номеров или имен.
В любом исследовании данных ручной и автоматический аспекты также смотрят на разные стороны одной медали. Ручной анализ помогает пользователям ознакомиться с информацией и может указать на общие тенденции.
Deep Data Exploration — Расширенная аналитика и аналитика с использованием Python и R:
Получить отчет
Эти методы также по определению неструктурированы, поэтому пользователи могут исследовать весь набор без каких-либо предубеждений. С другой стороны, автоматизированные инструменты отлично подходят для удаления менее применимых точек данных, реорганизации данных в наборы, которые легче анализировать, и очистки наборов данных, чтобы сделать их выводы актуальными.
Для чего я могу использовать исследование данных?
В любой ситуации, когда у вас есть большой набор информации, исследование данных может помочь сократить его до управляемого размера и сосредоточить усилия на оптимизации вашего анализа.
Большая часть программного обеспечения для анализа данных включает инструменты визуализации и функции построения диаграмм, которые значительно упрощают исследование на начальном этапе, помогают сократить объем данных за счет удаления ненужной информации или информации, которая может исказить результаты в долгосрочной перспективе.
Потратив время на реальное исследование ваших данных вместе с инструментами визуализации, вы также можете начать поиск корреляций, закономерностей и определить, стоит ли исследовать определенный путь или информация менее полезна.
Исследование данных также может помочь, сократив рабочее время и с самого начала находя более полезные и действенные идеи, а также предоставляя четкие пути для выполнения лучшего анализа.
Deep Data Exploration — Расширенная аналитика и аналитика с использованием Python и R:
Получить отчет
Вернуться к глоссарию
Уравновешивание эксплуатации и разведки для повышения производительности
«Двусторонний подход» в организациях — это способность успешно комбинировать , используя всех инвестиций, которые были сделаны на сегодняшний день, и постоянно опираясь на эти достижения, начиная с исследуя новые направления и возможности . Это требует двойного мышления и организационного дизайна для оптимизации двух ориентаций.
Мы стремимся максимизировать существующую полезность, обычно за счет непрерывных улучшений и , используя дополнительных усовершенствований и комбинируя это с необходимостью , исследуя за пределами существующих основных компетенций, добавляя новые знания, возможности и компетенции для новых возможностей и готовясь организация, чтобы открывать и формировать новый рынок, продукты и услуги.
Возникает вопрос: как вовлечь в достаточную эксплуатацию, чтобы гарантировать и постоянно улучшать текущую жизнеспособность организации, в то же время уделяя достаточно внимания исследованиям, чтобы обеспечить жизнеспособность в будущем? Возможно, классическая курица и дилемма яйца: если у вас нет яйца, как получить курицу, но если у вас нет (здоровой) курицы, как вы можете производить яйца?
Мы постоянно пытаемся уравновесить взаимодействие между ними.
Эксплуатация в основном связана с текущим бизнесом, тогда как исследование — это новая территория с точки зрения новых технологий, рынков, позиций, продуктов, услуг и бизнес-моделей. Эти два, когда они успешно объединены, создают уникальную конкурентную позицию. Однако возникает парадокс, заключающийся в том, что для этого требуются разные установки, навыки, структуры и процессы. Они быстро начинают конфликтовать при управлении, при необходимом сосредоточении внимания и при наиважнейшем стремлении к эффективности и результативности.
Нелегко выключить одно, а другое включить в сложных организационных условиях или устоявшихся структурах. Нам нужно разделить действия эксплойта и осознанно исследовать . Это не похоже на нашу часто неосознаваемую способность просто переключаться между руками или на то, как мы сознательно изменяем свое мышление, когда мы готовимся адаптироваться и приспосабливаться к этим различным видам деятельности на личном уровне. В организационной среде все намного сложнее.
Вот три примера того, как Apple, GE и Google работают в значительной степени обоюдоострым образом
Все три из этих компаний эффективны в достижении краткосрочных результатов, одновременно создавая непрерывные инновационные возможности для исследования новыми способами и раздвигая границы разведки.
Все они стремятся к высокому уровню масштабирования, практикуя эту двойную дисциплину эксплуатации и исследования, но уникально разными способами.
Apple — мастера фьюжн в замке
В течение многих лет Apple была известна своей превосходной способностью использовать новые технологии, адаптировать их и использовать информацию о потребителях для поддержки пользовательской базы, постоянно обновляя свои продукты новыми функциями посредством непрерывных улучшений. Они являются первоклассными мастерами эксплуатации, но также могут преобразовать это использование в новые концепции и ценностные предложения, которые трансформируют существующее мышление и рынки.
Apple также отлично использует свое положение в магазине приложений через цепочку поставок, службу поддержки клиентов и персонализированные услуги в розничных магазинах Apple. Он стал мастером взаимодействия, извлекая и используя все точки соприкосновения со своей клиентской базой, а также исследуя многочисленные новые границы для этого процесса взаимодействия с клиентами.
Они стали проверенными исследователями, выпустив новые продукты на базе iPod, iPhone, iPad и I-watch.Они были очень исследовательскими, поскольку они создали новые конкурентные пространства и категории.
Они являются образцовыми эксплуататорами и в равной степени настоящими исследователями, поскольку они ищут способы использовать технологии, дизайн и функциональность совершенно разными способами, формирующими рынок. Их цель — расширить и привлечь новых пользователей, но также сохранить лояльность с помощью интегрированных закрытых систем дизайна, которые они предоставляют.
На данный момент мы наблюдаем больше случаев эксплуатации, поскольку телефоны следующего поколения являются расширением существующих; создание большего за счет эксплуатации означает, а не открытия.Однако у Apple есть возможность «соединить» эти два понятия.
Apple, похоже, обладает этим двойным уровнем организационной двусмысленности во всем, что они делают. Мы считаем их в высшей степени исследовательскими и эксплуататорскими, поскольку они достигли высокого уровня смешения между ними.
GE — стартап программного обеспечения, которому уже 124 года.
GE в настоящее время осуществляет переход от своей тяжелой промышленности к созданию компьютерной операционной системы в огромных промышленных масштабах — эквивалент Microsoft Windows или Google Android для заводов и промышленного оборудования.Это понятие определяется как «Промышленный Интернет».
Они определили цифровую технологию с использованием недорогих датчиков, мощных вычислений и умного программного обеспечения в качестве определяющего технологического уровня, соединяющего машины, которые они производят. Это превратило продажу машин в «решения для бизнес-результатов», такие как экономия топлива, управление простоями, энергоэффективность или раннее предупреждение о проблемах для профилактического обслуживания.
Изменяя самое сердце GE
GE хорошо известна как организация, ориентированная исключительно на прибыль, с повышенным вниманием к своим квартальным результатам.Это очень эксплуататорское положение на рынке. Большая часть ее продукции представляет собой дорогостоящие капитальные объекты (реактивные двигатели, локомотивы, газовые турбины и сканеры состояния здоровья), которые могут иметь длительный срок службы, но неизменно требуют больших инвестиций в исследования и разработки, чтобы продвигать передовой дизайн, проектирование и производство.
GE развивает свое мастерство в области инженерии и исследований, создавая более сплоченные и интеллектуальные системы. Они изучают способы сделать это за счет применения технологий и новых материалов; Компания инвестирует в 3D-печать, чтобы создавать совершенно новые детали с новыми свойствами, достигая большей скорости производства деталей, получая реальное преимущество в прочности композиции и снижении веса основных деталей в реактивных двигателях.
Для достижения этой цели компания GE приняла методологию бережливого производства для увеличения скорости вывода концепции на рынок за счет быстрого создания прототипов, тестирования и корректировки для улучшения версий. Он перешел от реактивного к профилактическому обслуживанию, ремонтируя машины до того, как они сломаются, сокращая незапланированные простои и повышая эффективность машин. Он постоянно поощряет исследования и разработки, практику эксплуатации и изучения. Он использует доступные ресурсы и создает несколько команд, которым поручено находить прорывы и использовать существующие платформы и приложения.
Компания является пионером в области промышленного Интернета с помощью своей платформы Predix Platform Technology, предлагая программно-определяемые машины, большие промышленные данные и открывая разработку программного обеспечения для разработчиков. Он также начал одновременно использовать данные и исследовать их с помощью аналитики. Сочетание использования технологий, встроенных в машину, с изучением вариантов повышения производительности машины резко меняет ценностное предложение GE во всем ее бизнесе. Используя «интеллектуальные технологии», он революционизирует способность машины работать, повышая уровень и сокращая время простоя, что очень важно для дорогостоящих элементов, критически важных для нашей инфраструктуры.
Адаптация и реагирование на изменения в структуре управления
Чтобы адаптироваться к быстро меняющимся условиям в различных отраслях и на разных рынках, GE структурировала свое управление в соответствии с функциональной и географической глубиной и опытом, чтобы обеспечить рост и конкурентные преимущества для удовлетворения местных потребностей. GE стремится объединить высокие технологии, глубокую науку и опыт в предметной области. Они имеют глобальную структуру, чтобы сосредоточиться на специфике и управлении разнообразными потребностями отдельных рынков и клиентов.
По оценкам, к 2020 году «Промышленный Интернет-рынок», более известный как «Интернет вещей», будет стоить примерно 225 миллиардов долларов. Джефф Имелт (председатель и главный исполнительный директор GE) недавно объявил о намерении GE войти в десятку крупнейших мировых производителей программного обеспечения к 2020 году.
Признание ценности знания производительности в реальном времени путем передачи все большего и большего объема знаний в эти машины с помощью технологических приложений, а затем извлечения этих данных с помощью управления собственной платформой, использования облака и предложения прогнозной аналитики в глобальном масштабе, значительно меняет ценностное предложение до такой степени, что когда-нибудь данные могут быть столь же ценными, как и сами машины, что делает это серьезным сдвигом.Мир высокотехнологичного промышленного производства сочетается с миром цифровых технологий.
Если GE действительно собирается стать цифровой и промышленной компанией, то ее нельзя разделить, ей нужна еще большая интеграция и объединение использования и исследования, что, безусловно, делает GE, на мой взгляд, очень амбидекстурной организацией.
Google, Moonshots and Alphabets
Google — редкая компания; это постоянно бросает вызов традиционному управленческому мышлению.В прошлом году они сделали радикально большую ставку. Они создали новую холдинговую компанию под названием Alphabet. Они убрали зонтик безопасности внутри более зрелого бизнеса Google, где поиск и реклама на Google Maps, YouTube, Chrome и Android были огромными источниками доходов и прибыли, и создали подразделение «другие ставки», явные отдельные организации, у которых есть шанс стать их следующим большим успехом.
Большинство этих лунных выстрелов являются «предварительными доходами», что означает, что они поглотители денежных средств, а не генераторы, поэтому они были отделены, чтобы дать им потенциально большую свободу роста и не быть захваченными внутренними потребностями основных предприятий. расти.
Они решили, что более зрелый бизнес Google определяется масштабом, эффективностью и быстрыми постепенными улучшениями; быстрая интеграция приобретений для расширения основного бизнеса. Другие ставки больше относятся к «альфа-ставкам» — проектам, которые, возможно, имеют более низкий уровень вероятности успеха, но также имеют потенциал очень значительных преимуществ, если они станут успешными, что требует совсем другой управленческой направленности.
Это различие, возможно, позволило воплотить в жизнь стратегическую амбидекстричность, сделав ее хорошо заметной для общественности
Мы наблюдаем за способностью компании исследовать новые методы, продукты и бизнес-модели, одновременно используя существующие — возможность, которая является одновременно чрезвычайно ценной и столь же сложной на практике, и опять же, раздвигает границы управления.
При формировании этой новой холдинговой компании Alphabet Google решила выделить и определить правильный подход к стратегии и реализации для каждой части бизнеса — и подходы будут определяться на уровне каждого подразделения или подразделения по мере изменения обстоятельств или каждого бизнес развивается в погоне за своим успехом.
Реальность жесткого носа противопоставляется крупным ставкам, которые могут не окупиться
Тем не менее, что появилось недавно, только через девять месяцев после этого изменения , это то, что все более строгий уровень финансовой дисциплины снизился на эти подразделения «других ставок», которым пришлось полностью полагаться на Google для их финансирования.Будучи «разоблаченными», они все больше отделяются от дойной коровы Google, поиска и рекламы, основного источника дохода и этих новых ставок, которые должны стать еще более предприимчивыми. требует больших затрат, так как Google в настоящее время является единственным источником средств, и теперь он отделил операционное руководство, решив расширить свое собственное бизнес-ядро.
Ядро Google не замедляет разработку собственных лунных шотов, которые могут реально конкурировать с теми, что находятся в подразделении «другие ставки», и, поскольку Google генерирует деньги, это будет трудным балансирующим действием на уровне холдинговой компании.Google настаивает на увеличении инвестиций в машинное обучение, облачные вычисления, платформы виртуальной реальности, искусственный интеллект и другие прорывные технологии.
Инвестиции и решения будут нацелены на тот же горшок с золотом, например, основная потребность Google — постоянно инвестировать в интеграцию приобретений, продвигаться в использовании технологий и исследовать новый потенциал.
Точки нарастания напряжений
Настоящая точка высокого напряжения — это баланс между спекулятивными исследованиями и «разумными» ограничениями на расходы, ничем не отличаясь от любой другой организации, уравновешивающей использование и исследование.Но когда вы ищете тех, кто определяет «лунные выстрелы», которые должны масштабироваться, ожидания растут и давление возрастает, а также управление калибром внутри личностей, которым поручено заставить свою часть работать в создании новых мощных центров компании, поскольку ожидаемые возможности гипер-роста — это огромный вызов набор давлений.
Баланс, обеспечивающий постоянное финансирование исследований на высоком уровне, противоречит реальности обращения к ядру с просьбой их профинансировать. В настоящее время, когда компании Alphabet «ставят другие ставки» сокращают только 5% продаж поискового бизнеса Google, инвесторы могут быть терпеливыми, но эти ставки быстро должны показать признаки того, что они заплатят за себя.
Резюме — подход двойного управления
Этот аргумент звучит, и это может вас удивить, но для поддержки основных предприятий и новых инновационных подразделений требуется, чтобы лидерство постоянно развивалось, они должны полностью следовать двойной повестке дня, иначе это не удастся. Вот почему невероятно сложно работать в этом режиме двойного мышления, это увеличивает риски, но если он достигает более высокого результата, это может быть значительно вознаграждено.
Когда лидеры действительно принимают этот двуличный подход, они навязывают изменения; они очень сосредоточены на дальновидных дебатах относительно напряженности в самом сердце бизнеса.Уравновешивание эксплуатации и исследования — это управление часто противоположными противоречиями, чтобы увидеть, как эти успешно поставленные цели будут определять конечный успех.
Они извлекают все противоположные цели по потребностям и ограничениям, чтобы затем объединить их вместе, иногда нестандартными способами, чтобы создать объединенный бизнес, который будет работать с более высокими уровнями успеха. Сложность заключается в том, как это определяется, структурируется и эффективно устраняется процесс разрешения напряженности, которую это вызывает.Он повышает ставки, чтобы получить вознаграждение.
Похожие сообщения …
Тема 3: Этап разведки | НИРН
Стадия исследования — критически важная отправная точка, когда государства, сообщества, местные организации и другие стороны рассматривают возможность изменений. Выделив время на изучение того, что делать, как это сделать и кто будет этим заниматься, сэкономит время и деньги (Fixsen et al., 2001; Romney, 2014) и повысит шансы на успех (Saldana, Chamberlain, Wang, & Brown , 2011; Славин, Мэдден, Чемберлен и Чунг, 2010).Во время разведки готовность оценивается группой внедрения. Если организация не готова, группа внедрения отвечает за помощь в создании готовности. Данные показывают, что около 20% людей и организаций готовы к изменениям в любой момент времени (Prochaska, Prochaska, & Levesque, 2001). Таким образом, создание готовности — важная функция, когда цель — охватить всех обслуживаемых лиц.
Этап исследования проходит задолго до того, как будет введена в действие новая программа или практика.Общая цель этого этапа — рассмотреть степень, в которой потенциальное нововведение или подход отвечает потребностям сообщества, и осуществима ли реализация. Во время исследования группа внедрения оценивает потенциальное соответствие между потребностями сообщества, требованиями новой практики или инноваций и ресурсами сообщества. Это включает в себя общение с практиками, администраторами и другими сотрудниками, семьями и заинтересованными сторонами в сообществе, поставщиками и «экспертами», а также с другими сайтами-исполнителями и местными организациями.Только после этого процесса исследования Команда принимает решение или рекомендацию продолжать или не продолжать.
На этом этапе также пора оценить потенциальные препятствия для реализации, связанные с финансированием, укомплектованием персоналом, направлениями и изменениями в системе. Результатом этапа разведки является четкий план реализации с задачами и сроками для облегчения установки и первоначального внедрения программы. План создает «готовность» к изменениям, поскольку Команда выполняет функции, связанные с этим этапом.
Команды реализации
Группа внедрения — это организованная и активная группа, которая поддерживает внедрение, устойчивость и масштабирование полезных инноваций путем интеграции использования этапов внедрения, драйверов и циклов улучшений. Когда одному человеку поручено привнести новые способы работы в организацию, что произойдет, когда этот человек уйдет? Создание команды, которая возглавит процесс внедрения, является критически важной частью процесса устойчивого развития.Если группа внедрения недоступна, этап исследования — это время, чтобы сформировать команду и начать ее работу. Группа внедрения должна состоять из лиц, которые в совокупности обладают опытом, необходимым для реализации новой программы или практики, а также для разработки и обслуживания системы и инфраструктуры для поддержки эффективного внедрения.
Для получения дополнительной информации о командах реализации см. Модуль 3: Группы реализации.
Видеокадр 26: Пример дела — этап исследования
Как мы можем взять эти хорошие идеи, которые работают в некоторых местах, и заставить их работать везде… чтобы все дети во всех школах имели доступ? Послушайте, как Дин Фиксен и Карен Блейз обсуждают активное внедрение и расширение масштабов.
Выписка
Полезные инновации
После того, как группа внедрения сформирована, она работает над достижением общей цели стадии исследования, которая заключается в изучении и выборе полезной инновации для удовлетворения потребностей обслуживаемого сообщества. Перед внедрением инновации (например, программы или практики, основанной на фактических данных) жизненно важно иметь четкое представление о программе и ее пригодности для вашего штата, сообщества или организации. Необходимо иметь достаточно подробных сведений об инновациях, чтобы вы могли обучать персонал и администраторов их точному внедрению, чтобы инновации можно было воспроизвести на всех ваших сайтах, программах и сообществах, и чтобы существовала оценка, позволяющая измерить использование нововведения.Другими словами, инновация должна быть обучаемой, обучаемой, выполнимой и легко оцениваемой на практике. Следующие критерии должны быть в наличии, чтобы гарантировать, что ваше нововведение можно использовать:
- Понятное описание программы
- Очистить основные функции, определяющие программу
- Оперативные определения основных функций
- Оценка практических результатов
Для получения дополнительной информации об используемых инновациях см. Урок 2: Полезные инновации и / или Модуль 6: Полезные инновации.
Драйверы внедрения
Развитие общего потенциала для поддержки новой программы или практики начинается на этой стадии исследования. Поддержка, необходимая для персонала, включает обеспечение готовности, обучение персонала, разработку планов предоставления услуг наставничества и определение результатов работы или оценки верности. Возможности организации, поддерживающие инновации, включают такие вещи, как пересмотр или разработка административных политик и процедур для обеспечения согласованности системы, определение технологий и данных, необходимых для поддержки внедрения, а также получение необходимых ресурсов и связей с общественностью для продвижения вперед.
Создать готовность
Создание «готовности к изменениям» — активный компонент стадии разведки. На этапе исследования людям, как правило, требуется больше информации и времени, чтобы осознать, в чем состоят потребности и что нововведения или изменения могут для них значить. Поощрение, стимулы или требования «просто сделать это» обычно не приводят к «действию», на которое надеются лидеры или управленческая команда. Данные показывают, что около 5-15% этих усилий приводят к желаемым результатам (Vernez et al., 2006). Необходима актуальная и подробная информация, чтобы отдельные лица и организации, которых просят изменить, были хорошо информированы и «готовы» к изменениям.
Готовность — это часть процесса внедрения, которой не уделяют должного внимания. Преждевременное внедрение может привести как к неэффективным, так и к дорогостоящим усилиям по внедрению. В некоторых случаях руководители или управленческие группы в организации или системе полностью изучили «инициативу изменения» и приняли решение о порядке действий.Те же лидеры и менеджеры затем удивляются, когда сотрудники, сотрудники или коллеги (впервые слышащие о предполагаемых изменениях) проявляют то, что некоторые называют «сопротивлением переменам». «Сопротивление» возникает, когда людей просят преждевременно приступить к действиям. Они «сопротивляются переменам», потому что не «готовы к изменениям». Менеджеры и группы внедрения обязаны минимизировать «сопротивление», которое является результатом плохого планирования и отсутствия полезной коммуникации.
Создание готовности к внедрению доказательной практики в сфере социальных услуг — непростое дело.Учитывая широту, глубину, интенсивность и продолжительность усилий, связанных с внедрением инноваций для охвата людей в сообществах по всему штату, штатам и местным организациям необходимо участвовать в деятельности стадии исследования на каждом уровне функционирования системы.
Для получения дополнительной информации о создании готовности см. Краткое изложение SISEP № 3: Готовность к изменениям.
Циклы улучшения
Как отмечалось ранее, группы внедрения используют данные для принятия решений о выборе полезной инновации на этом этапе.Данные собираются посредством оценок потребностей, оценок инноваций, а также оценок готовности персонала и организации. Собранная информация используется для принятия решения о наилучшей практике или программе, которые следует принять для удовлетворения потребностей обслуживаемого сообщества.
Коммуникационный план
Хотя фактическая работа по внедрению может быть возложена на нескольких человек, которые составляют команду по внедрению, для обеспечения устойчивости критически важно вовлечь в процесс более широкий круг заинтересованных сторон.На этом этапе группы внедрения определяют, кто их заинтересованные стороны, и думают, как их эффективно включить в свою работу. Тщательно составленный план позволяет обмениваться информацией с персоналом, семьями и соответствующими общественными организациями, а также запрашивать их вклад и использовать их опыт. Другие участники системы, такие как консультативные советы, региональные и государственные агентства, также должны быть задействованы, чтобы они могли стать активной частью циклов улучшений, которые будут использоваться для устранения потенциальных препятствий и установления процедур и протоколов для облегчения работы.
Алгоритм «Эпсилон-Жадный» в обучении с подкреплением
При обучении с подкреплением агент или лицо, принимающее решения, изучает, что делать — как соотносить ситуации с действиями — чтобы максимизировать числовой сигнал вознаграждения. Агенту явно не сообщается, какие действия следует предпринять, но вместо этого он должен определить, какое действие дает наибольшее вознаграждение, методом проб и ошибок.
Задача многорукого бандита
Задача многорукого бандита используется в обучении с подкреплением для формализации понятия принятия решений в условиях неопределенности.В задаче многорукого бандита агент (ученик) выбирает между k различных действий и получает вознаграждение в зависимости от выбранного действия.
Многорукие бандиты также используются для описания фундаментальных концепций обучения с подкреплением, таких как вознаграждений , временных шагов и значений .
Для выбора действия агентом мы предполагаем, что каждое действие имеет отдельное распределение вознаграждений и есть по крайней мере одно действие, которое генерирует максимальное числовое вознаграждение.Таким образом, распределение вероятностей вознаграждений, соответствующих каждому действию, различно и неизвестно агенту (лицу, принимающему решение). Следовательно, цель агента — определить, какое действие выбрать, чтобы получить максимальное вознаграждение после заданного набора испытаний.
Оценка значения действия и значения действия
Чтобы агент мог решить, какое действие дает максимальное вознаграждение, мы должны определить ценность каждого действия. Мы используем концепцию вероятности для определения этих значений с помощью функции «действие-значение».
Ценность выбора действия определяется как ожидаемое вознаграждение, полученное при выполнении этого действия из набора всех возможных действий. Поскольку ценность выбора действия неизвестна агенту, мы используем метод «выборочного среднего» для оценки ценности действия.
Исследование и эксплуатация
Исследование позволяет агенту улучшить свои текущие знания о каждом действии, что, как мы надеемся, приведет к долгосрочной выгоде.Повышение точности оцененных значений действий позволяет агенту принимать более обоснованные решения в будущем.
Эксплуатация , с другой стороны, выбирает жадное действие, чтобы получить наибольшее вознаграждение, используя текущие оценки ценности действия агента. Но из-за жадности в отношении оценок ценности действий может фактически не получить наибольшего вознаграждения и привести к неоптимальному поведению.
Когда агент исследует, он получает более точные оценки ценности действия. И когда он эксплуатируется, он может получить больше вознаграждения.Однако он не может делать и то и другое одновременно, что также называется дилеммой разведки и эксплуатации.
Epsilon-Greedy Action Selection
Epsilon-Greedy — это простой способ сбалансировать разведку и разработку путем случайного выбора между разведкой и разработкой.
Эпсилон-жадный, где эпсилон относится к вероятности выбора для исследования, большую часть времени эксплуатирует с небольшим шансом исследования.
Код: код Python для Epsilon-Greedy
|
код для получения: Выход для график вывода журнала
|
Выход:
Код: код Python для получения графика линейного выхода
ek
25 ! Укрепите свои основы с помощью курса Python Programming Foundation и изучите основы.
Для начала подготовьтесь к собеседованию. Расширьте свои концепции структур данных с помощью курса Python DS . И чтобы начать свое путешествие по машинному обучению, присоединяйтесь к Машинное обучение - курс базового уровня
Функции в реальном мире
Когда мы знакомим студентов с функциями, мы обычно воплощаем эту концепцию в жизнь с помощью идеи функциональных машин. Но функции действительно начнут оживать, когда наши студенты найдут применение функциям в реальном мире.
ФУНКЦИОНАЛЬНЫЕ МАШИНЫ
Студенты легко понимают идею функциональной машины: вход входит; с ним что-то происходит внутри машины; выходит выход. Другой ввод идет; выходит другой выход. Что происходит внутри машины? Если мы знаем правило (или правила) функции машины и ввод, мы можем предсказать результат. Если мы знаем правила и выходные данные, мы можем определить входные данные. Мы также можем представить себе, как машина спрашивает: «Какое у меня правило?» Если мы исследуем входы и выходы, мы сможем выяснить правило или правила загадочной функции.
Мы можем сделать эту метафору еще более конкретной, установив большую картонную коробку со слотами для ввода и вывода. Один ученик сидит внутри функциональной машины с правилом загадочной функции. Пока другие ученики по очереди вводят числа в машину, ученик внутри коробки отправляет выходные числа через выходной слот. После двух или более входов и выходов класс обычно может понять правило загадочной функции.
"Правило функции: умножить на 3!"
Варианты расширения деятельности включают:
- Найдите составную функцию (включающую 2 или более правил функций).
- Включите дроби, десятичные дроби и / или отрицательные числа.
- Учитель или ученики могут создавать машины для работы с электронными таблицами, используя функцию формулы.
- Учащиеся могут создавать таблицы функций, которые будут решать их одноклассники, с одним или двумя правилами загадочных функций.
ОНЛАЙН-ФУНКЦИОНАЛЬНЫЕ МАШИНЫ
Ряд замечательных машин онлайн-функций развивают ту же концепцию. Учащиеся могут работать индивидуально, в парах или в классе, чтобы решать головоломки с функциональными машинами.
- Функциональная машина Math Playground
Эта машина для угадывания правил загадочных функций позволяет пользователю контролировать максимальное количество вводимых значений, с опциями для ручного или компьютерного ввода и 1 или 2 функциональными правилами. Для этого требуется пять входов / выходов, прежде чем пользователь сможет угадать правила функции. - Три функциональных устройства на сайте Shodor Interactivate включают помощь и уроки для студентов и учителей:
- Анненбергская лаборатория учителей по математике: загадочная операция
Эта сложная функциональная машина принимает пользовательский ввод для двух переменных для получения результата.После изучения серии входных пар и выходов пользователь пытается вывести и применить загадочную операцию, чтобы спрогнозировать выход для пары входных данных, сгенерированных машиной. Пример таинственной операции в этой машине: a * (b 1).
ФУНКЦИИ В РЕАЛЬНОМ МИРЕ
Согласно стандарту NCTM Standard 2 по шаблонам, функциям и алгебре учащиеся должны:
- понимать различные типы паттернов и функциональных отношений;
- использовать символические формы для представления и анализа математических ситуаций и структур;
- используют математические модели и анализируют изменения как в реальном, так и в абстрактном контексте.
Обзор стандартов для классов 3-5 предполагает понимание того, что «в« реальном мире »функции являются математическими представлениями многих ситуаций ввода-вывода».
По мере того, как мы указываем и используем функции в реальных условиях, мы можем попросить наших учеников не забывать о других ситуациях ввода-вывода в реальном мире. Вы можете использовать следующие примеры:
- Автомат для продажи газированных напитков, закусок или штампов
Пользователь кладет деньги, нажимает определенную кнопку, и определенный предмет падает в выходной слот.(Правило функции - цена продукта. Входными данными являются деньги, объединенные с выбранной кнопкой. Выходные данные представляют собой продукт, иногда доставляемый вместе с монетами в размене, если пользователь ввел больше денег, чем требуется по правилу функции.) - Измерение:
- Â Термометр
Большинство термометров имеют шкалу Цельсия и Фаренгейта. Студенты могут изучить термометр как таблицу ввода / вывода.Учащиеся, у которых был опыт вывода правил составных функций, могли бы сравнить две шкалы (отметив, например, что 0 ° C = 32 ° F и 32 ° C = 50 ° F) и выяснить правило загадочной функции - формула для перехода от одного масштаба к другому.
- Окружность круга зависит от диаметра.
Учащиеся могут измерить диаметр и окружность нескольких круглых контейнеров или крышек и записать эти данные в таблицу. Если диаметр является входом, а окружность - выходом, каково правило функции?
Когда они делят окружность каждого контейнера на его диаметр, чтобы найти это правило, они должны заметить постоянное соотношение - грубое приближение к пи.
- Длина рычага зависит от высоты.
- Â Термометр
- миль на галлон
Эффективность автомобиля в милях на галлон бензина является функцией. Если автомобиль обычно расходует 20 миль на галлон, и если вы добавите 10 галлонов бензина, он сможет проехать примерно 200 миль. Эффективность автомобиля может зависеть от конструкции автомобиля (включая вес, шины и аэродинамику), скорости, температуры внутри и снаружи автомобиля и других факторов. - Основы экономики и денежной математики:
- Еженедельная заработная плата зависит от почасовой ставки оплаты труда и количества отработанных часов.
- Сложные проценты - это функция начальных инвестиций, процентной ставки и времени.
- Спрос и предложение: когда цена растет, спрос снижается.
- Тени
Длина тени зависит от ее высоты и времени суток.Тени можно использовать для определения высоты больших объектов, таких как деревья или здания; то же правило функции (соотношение), с помощью которого мы сравниваем длину вертикальной линейки с ее тенью, поможет нам найти неизвестный вход (высоту большого объекта), когда мы измеряем его тень.
- Геометрические узоры
- Многогранники
Могут ли учащиеся открыть правило Эйлера, исследуя взаимосвязь между количеством граней, ребер и вершин различных многогранников? F + V = E + 2 (Количество граней плюс количество вершин равно количеству ребер плюс 2.) Например:Â
# сторон
на граньлиц
ребра
вершины
тетраэдр
3
4
6
4
шестигранник
3
6
9
5
октаэдр
3
8
12
6
декаэдр
3
10
15
7
икосаэдр
3
20
30
12
куб
4
6
12
8
додекаэдр
5
12
30
20
- Маршрутные поезда
Кол-во "кошачьих голов"
периметр
1
7
2
12
3
17
Учащиеся могут расположить несколько блоков узора в простом узоре, дать ему имя, найти периметр узора (считая стандартный край как одну единицу), а затем сделать серию из 2 или 3 повторений этого рисунка и найти периметр. поезда по мере его роста.Могут ли они, составляя таблицу данных, найти функциональное правило или правила, описывающие взаимосвязь между количеством повторений и периметром поезда?
Правило функции: x5 +2 (или 5n + 2).
- Геометрические узоры в окружающем мире
Вы или ваши ученики можете сфотографировать архитектурные детали с повторяющимися узорами и составить таблицу для анализа каждого узора. Например, в показанной здесь кирпичной стене, если размер каждого кирпича составляет 2 x 8 дюймов, каков периметр ряда кирпичей, расположенных ступенчато? Какое функциональное правило описывает эти отношения?Количество кирпичей
периметр
1
20
2
32
3
44
Правило функции - x6 + 4 (или 6n + 4).
Как насчет узоров, которые можно найти на напольной или настенной плитке? Каково соотношение одного цвета к другому? Сколько плиток каждого цвета нам нужно купить, чтобы выложить плитку комнаты заданного размера? Что, если бы мы хотели добавить границу определенного цвета? Некоторые из мозаичных напольных покрытий в Библиотеке Конгресса в Вашингтоне, округ Колумбия, являются великолепными (и сложными) примерами для изучения.
Щелкните здесь, чтобы просмотреть изображения в полном размере.
В большинстве примеров в этой статье представлены таблицы данных для анализа функций, но, конечно, графики - еще одно эффективное средство представления ситуаций ввода-вывода, включая изменения во времени (независимо от того, является ли скорость изменения постоянной или изменяющейся).
По мере того, как учащиеся начинают использовать функции в реальном мире, перед ними открывается все больше и больше возможностей, а концепция и значение функций действительно воплощаются в жизнь.
ДОПОЛНИТЕЛЬНЫЙ РЕСУРС
Изучение математики: шаблоны, функции и алгебра
Annenberg Media выпустила прекрасную коллекцию бесплатных потоковых онлайн-видео по запросу для учителей классов K 8. В эту серию входят следующие темы: алгебраическое мышление, шаблоны в контексте, функции и алгоритмы , пропорциональные рассуждения, линейные функции и наклон, решение уравнений, нелинейные функции и занятия в классе.Национальный совет учителей математики. (1998). Принципы и стандарты школьной математики. Рестон, Вирджиния: NCTM
Об авторе
Венди Петти - создатель отмеченного наградами веб-сайта Math Cats, автор книги Exploring Math with MicroWorlds EX и частый докладчик на региональных и национальных конференциях по математике и технологиям. Она преподает математику в 4 и 5 классах Вашингтонской международной школы.
- Многогранники