1К 62 станок: 1К62 Станок токарно-винторезный универсальный. Паспорт, руководство, схемы, описание, характеристики

Содержание

Таблица резьб и подач на станок 1к62 таблички, шильды из алюминия

Цена 400.00 грн.

Таблица резьб и подач для станка 1к62. Установлена на механизме Нортона коробки подач токарно-винторезного станка 1К62. Материал — алюминий. Состояние — новое. Печать — термотрансферная. Изделие долговечно и устойчиво к истиранию.

Количество Таблица резьб и подач на станок 1к62

Артикул: 1428

Категория: Таблички шильдики для токарных станков
Метки: 1 к 62, 1 к62, 1к 62, 1к62, 1к62 Красный пролетарий, 1к62 Орджоникидзе, 1к62 таблица Нортон, 1к62 таблица Нортона, бирки алюминиевые, бирки металлические, запчасти для станка 1к62, запчасти для станков, станки, станок 1к62, станок 1к62 таблицы, таблица, таблица Нортон, таблица Нортона, таблица подач, таблица подач 1к62, таблица резьб, таблица резьб и подач, таблиці для верстатів, таблички, таблички алюминиевые, таблички для станка, таблички для станка 1к62, таблички из алюминия, таблички металлические, шильд, шильд 1к62, шильды 1к62
Бренд: ShildService

Описание
Отзывы (0)

Станок 1к62, таблица резьб и подач, она же таблица Нортона .

Таблица подходит для всех модификаций станков 1к62.

На сайте компании ШильдСервис так же представлены полные наборы шильдиков для станка 1к62 в нескольких вариантах:

станок 1К62, завод «Красный пролетарий», старая версия(в белом цвете),

станок 1К62, завод «Красный пролетарий», старая версия(в черном цвете)

станок 1К62, завод «Красный пролетарий», новая версия,

станок 1к62, завод им. С. Орджоникидзе, новая версия

станок 1к62, завод им. С. Орджоникидзе, старая версия (в белом цвете)

станок 1к62, завод им. С. Орджоникидзе, старая версия (в черном цвете)

Различия табличек и шильдиков в ранней и поздней версии станка 1к62 — смотри на фото во вложении.

Технические характеристики изделия (станок 1к62, таблица резьб и подач) :

Материал — алюминий 0,5мм.

Состояние — новое.

Печать — термотрансферная.

Производитель: собственное производство, компании «ШильдСервис».

Изделие долговечно и устойчиво к истиранию, предназначено для длительной эксплуатации.

Форма оплаты:

безналичная оплата на расчетный счет, без НДС
наложенный платеж, оплата при получении в офисе транспортной компании.

Станок токарно-винторезный 1к62 выпускался с 1956 года по 1971 год на двух предприятиях — на Московском заводе «Красный пролетарий» им. А.И. Ефремова и на Челябинском станкостроительном заводе им. С. Орджоникидзе. Наборы табличек для станков на обоих предприятиях имеют некоторые отличия в зависимости от года выпуска.

Ознакомится с подробными техническими характеристиками станка 1к62 можно по ссылке ПАСПОРТНЫЕ ДАННЫЕ СТАНКА

Посмотреть шильды для токарных станков других моделей можно в разделе ТАБЛИЧКИ ДЛЯ СТОКАРНЫХ СТАНКОВ

Заказать набор табличек с доставкой в Европу и другие страны мира можно на нашем специализированном сайте Shildservice.

net

Комплект лінійок та ПЦІ Ditron для токарного верстата 1К62 (РМЦ 1000 мм) на 3 осі.

Цена с НДС

Закінчується1К62, 3 осі, РМЦ 1000 мм., 5 мкм. комплект лінійок та ПЦІ Ditron на токарний верстат

23 983 грн/комплект

Купити

+380 (98) 753-31-67

Київстар

+380 (95) 811-30-72
МТС
+380 (56) 767-39-45

Опис

Характеристики

Інформація для замовлення

DC10-250 — оптична лінійка з довжиною вимірювання 250 мм, дискретністю 5 мкм. , для контролю переміщень поперечних салазок супорта (вісь X)
DC10-320 — оптична лінійка з довжиною вимірювання 320 мм., дискретністю 5 мкм., для контролю поздовжнього переміщення каретки супорта (вісь Z)
DC10-1100 оптична лінійка з довжиною вимірювання 1100 мм., дискретністю 5 мкм., для контролю переміщення різцевих салазок (суппортка (вісь U)
D60-3 три-координатний пристрій цифрової індикації, повнорозмірний ПЦІ в металевому корпусі, з розширеним функціоналом, оснащений повноцінною клавіатурою та 7-ми розрядним РК-дисплеєм зеленого світіння
Кронштейни та кріпильні елементи для встановлення лінійок та ПЦІ
Інструкція з монтажу та посібник користувача.

Ви можете самостійно встановити цей комплект на своє обладнання або замовити установку, заповнивши форму за посиланням.

Фахівці ТОВ «ТПП «Станкоресурс» у стислі терміни виконають якісний монтаж, підключення та налаштування цього комплекту.

Ознайомитись з короткою відеоінструкцією з монтажу лінійних перетворювачів Ви можете у розділі «Статті» нашого сайту або перейшовши за цим посиланням

Важливо!

Перед покупкою комплекту обов’язково проконсультуйтеся з нашими фахівцями, або самостійно переконайтеся в тому, що межі переміщень виконавчих органів верстата не перевищують межі довжин вимірювання лінійок, які вказані в даній пропозиції, а габарити місця встановлення дозволяють закріпити корпус лінійки згідно інструкції!!

PocketBeagle Alexa — BeagleBoard

Цель

Целью этого проекта является преобразование динамика Bluetooth в интеллектуальный динамик с поддержкой Amazon Alexa с использованием
BeagleBoard.org®PocketBeagle
®. Проект был вдохновлен, и большая часть кода была заимствована из проекта
Франклина Купера
Hackster:
BeagleAlexa
. Этот проект послужит скорее пошаговым руководством по превращению вашей Bluetooth-колонки в умную колонку.
Карманный Бигл®
будет получать голосовые команды, выполнять «выборку» из Интернета и отвечать. Мы добавили набор светодиодных индикаторов в качестве стробоскопа уведомлений, чтобы дать пользователю визуальную обратную связь.
Подробнее о проекте и используемом программном обеспечении читайте в нашем блоге.

Вещи, которые вам понадобятся

Вот список аппаратного обеспечения, которое вам понадобится для создания умной колонки

PocketBeagle®
— компьютер с USB-брелком стоимостью 25 долларов США, работающий под управлением Debian Linux. Процессор на борту 1 ГГц
Система Octavo Systems OSD3358-SM в упаковке (SiP).

SD-карта (8 ГБ или выше) для установки образа Linux на

Разъем USB тип A, розетка:
https://www.sparkfun.com/products/12700

USB-адаптер Bluetooth+WiFi:
https://www. adafruit.com/product/2649

Кабель USB-Micro-USB

USB-концентратор с питанием A:
https://www.amazon.com/Link-Depot-Ports-Stand-Adapter/dp/B00A04IVBQ/

Динамик Bluetooth*:
https://www.amazon.com/gp/product/B075JR26FG/

A USB-микрофон:
https://www.amazon.com/Blue-Snowball-Microphone-Textured-White/dp/B000EOPQ7E

Несколько зеленых сквозных светодиодов

Резисторы сквозного отверстия 1K

Плата для прототипирования сквозных отверстий

Соединительные провода

Небольшой пластиковый кейс для электроники

* Многие Bluetooth-динамики оснащены встроенными микрофонами. Но использование одного и того же устройства для воспроизведения и записи звука потребует использования режимов Bluetooth
HSP
(профиль гарнитуры)/
HFP
(профиль громкой связи), которые, как известно, ненадежны и производят звук низкого качества. Использование отдельных устройств — это интересный способ быстро приступить к работе (мы нашли этот классный микрофон, который напомнил нам о BB-8), однако, пожалуйста, поищите обновления для этого проекта позже.

Шаг 1. Сборка оборудования

Пришло время запачкать руки, припаяв коммутационную плату USB A к PocketBeagle. На следующем рисунке показана диаграмма Fritzing, показывающая соединения между коммутационной доской и PocketBeagle®.

Подключите следующие устройства к концентратору USB (показано на рисунке)

Блок питания USB для питания концентратора USB

USB-кабель для подключения к PocketBeagle

Кабель USB для микрофонного входа

USB-адаптер Bluetooth/Wi-Fi

Включите USB-концентратор, подключив адаптер питания для USB-концентратора. доступно по адресу
https:// beagleboard.org/latest-images

Процесс программирования карты microSD с помощью образа Linux, указанного на странице выше, описан в
https://beagleboard. org/getting-started

Шаг 3: Загрузка платы

После размещения образа Linux на карте microSD вставьте ее в слот карты microSD PocketBeagle® и включите PocketBeagle®, подключив его к USB-порту компьютера с помощью Micro -Кабель USB-USB. Убедитесь, что на USB-концентратор уже подается питание с помощью адаптера блока, который поставляется с USB-концентратором. Откройте веб-браузер на компьютере, на котором установлен PocketBeagle®, и введите URL-адрес:
http://192.168.7.2:3000/ide.html
Это должно открыть IDE Cloud9, позволяющую разрабатывать программное обеспечение для PocketBeagle®.

Шаг 4. Подключитесь к Интернету

Вставьте ключ Wi-Fi + Bluetooth в USB-порт хоста, припаянный к PocketBeagle®

Проверьте интерфейс wlan, запустив ifconfig:

 debian@beaglebone:/var/lib/cloud9 $ ifconfig
lo: flags=73 mtu 65536
       инет 127.0.0.1 сетевая маска 255.0.0.0
       inet6 ::1 prefixlen 128 scopeid 0x10<хост>
       loop txqueuelen 1 (локальная петля)
       RX-пакеты 3200 байт 232640 (227,1 КиБ)
       Ошибки RX 0 отброшено 0 переполнение 0 кадр 0
       Пакеты TX 3200 байт 232640 (227,1 КиБ)
       Ошибки передачи 0 отброшено 0 превышение пропускной способности 0 несущей 0 коллизий 0
usb0: flags=4163 mtu 1500
       инет 192. 168.7.2 сетевая маска 255.255.255.252 широковещательная рассылка 192.168.7.3
       inet6 fe80::6264:5ff:fe42:2972 prefixlen 64 scopeid 0x20<ссылка>
       эфир 60:64:05:42:29:72 txqueuelen 1000 (Ethernet)
       RX-пакеты 581 байт 109529 (106,9 КиБ)
       Ошибки RX 0 отброшено 0 переполнение 0 кадр 0
       Пакеты TX 405 байт 112570 (109,9 КиБ)
       Ошибки передачи 0 отброшено 0 превышение пропускной способности 0 несущей 0 коллизий 0
usb1: flags=4099 mtu 1500
       инет 192.168.6.2 сетевая маска 255.255.255.252 широковещательная рассылка 192.168.6.3
       эфир 60:64:05:42:29:75 txqueuelen 1000 (Ethernet)
       Пакеты RX 0 байт 0 (0,0 Б)
       Ошибки RX 0 отброшено 0 переполнение 0 кадр 0
       Пакеты TX 0 байт 0 (0,0 Б)
       Ошибки передачи 0 отброшено 0 превышение пропускной способности 0 несущей 0 коллизий 0
wlan0: flags=-28669 mtu 1500
       эфир 08:bd:43:8a:2f:60 txqueuelen 1000 (Ethernet)
       Пакеты RX 0 байт 0 (0,0 Б)
       Ошибки RX 0 отброшено 0 переполнение 0 кадр 0
       Пакеты TX 0 байт 0 (0,0 Б)
       Ошибки передачи 0 отброшено 0 превышение пропускной способности 0 несущей 0 коллизий 0

Вы должны увидеть беспроводной интерфейс wlan(wlan0) в списке интерфейсов. Теперь запустите утилиту connmanctl для подключения к Wi-Fi

 debian@beaglebone:/var/lib/cloud9$ connmanctl
connmanctl> включить Wi-Fi
Ошибка Wi-Fi: уже включен
connmanctl> сканировать Wi-Fi
Сканирование Wi-Fi завершено
connmanctl> агент включен
Агент зарегистрирован
связь> услуги
   SCSL wifi_08bd438a2f60_5343534c_managed_psk
   octavo_wifi wifi_08bd438a2f60_6f637461766f5f77696669_managed_psk
   СБГ6900AC-C1D23 wifi_08bd438a2f60_5342473639303041432d4331443233_managed_psk
   octavo_guest wifi_08bd438a2f60_6f637461766f5f6775657374_managed_psk
                        wifi_08bd438a2f60_hidden_managed_none
                        wifi_08bd438a2f60_hidden_managed_psk
connmanctl> подключить wifi_08bd438a2f60_6f637461766f5f77696669_managed_psk
Запрос агентаInput wifi_08bd438a2f60_6f637461766f5f77696669_managed_psk
 Парольная фраза = [Тип=psk, Требование=обязательное]
Пароль? OSD3358!
Подключен Wi-Fi_08bd438a2f60_6f637461766f5f77696669_managed_psk
соединение> выход
debian@beaglebone:/var/lib/cloud9

Шаг 6.

Установите необходимые пакеты

Увеличение размера раздела Linux на карте microSD

 компакт-диск /опт/скрипты/инструменты
судо ./grow_partition.sh
судо перезагрузка

Обновление репозиториев Linux

 обновление sudo apt-get

Установка необходимых пакетов Linux

 sudo apt-get install swig python-alsaaudio sox espeak libcurl4-openssl-dev libsox-fmt-mp3

Установить пакеты Python

 запросы sudo pip на установку вишневых запросов

Шаг 5: Измените файл asound.conf для правильной ссылки на pcm

 defaults.ctl.card 1
defaults.pcm.card 1

Перезагрузите плату, чтобы изменения вступили в силу

 sudo reboot

Шаг 6. Подключитесь к Bluetooth-динамику

Отредактируйте /etc/pulse/daemon.conf, чтобы внести следующие изменения в переменные, перечисленные в файле. Удалите точки с запятой перед каждой строкой, чтобы раскомментировать строки, затем измените, как показано ниже:

high-priority = yes

выход-простой = 86400

Запустить демон pulseaudio:

 debian@beaglebone:/var/lib/cloud9$ pulseaudio --start

Используйте утилиту bluetoothctl для подключения к динамику Bluetooth:

 debian@beaglebone:/var/lib/cloud9$ bluetoothctl
[НОВОЕ] Контроллер 38:D2:69:DA:F0:39 beaglebone [по умолчанию]
[Bluetooth] # включение
Изменение питания выполнено
[Bluetooth]# агент включен
Агент зарегистрирован
[Bluetooth] # агент по умолчанию
Запрос агента по умолчанию выполнен успешно
[Bluetooth]# сканирование включено
Открытие началось
[CHG] Контроллер 38:D2:69:DA:F0:39 Обнаружение: да
[НОВОЕ] Устройство 04:52:C7:A7:10:5F Bose Mini II SoundLink
[НОВОЕ] Устройство 43:88:48:B8:62:1A BS-01
[Bluetooth]# пара 43:88:48:B8:62:1A
Попытка сопряжения с 43:88:48:B8:62:1A
[CHG] Устройство 43:88:48:B8:62:1A Подключено: да
[CHG] Устройство 43:88:48:B8:62:1A UUID: 00001101-0000-1000-8000-00805f9б34фб
[CHG] Устройство 43:88:48:B8:62:1A UUID: 0000110b-0000-1000-8000-00805f9b34fb
[CHG] Устройство 43:88:48:B8:62:1A UUID: 0000110e-0000-1000-8000-00805f9b34fb
[CHG] Устройство 43:88:48:B8:62:1A UUID: 0000111e-0000-1000-8000-00805f9b34fb
[CHG] Устройство 43:88:48:B8:62:1A ServicesResolved: да
[CHG] Устройство 43:88:48:B8:62:1A В паре: да
Сопряжение успешно
[CHG] Устройство 43:88:48:B8:62:1A ServicesResolved: нет
[CHG] Устройство 43:88:48:B8:62:1A Подключено: нет
[Bluetooth]# подключение 43:88:48:B8:62:1A
Попытка подключения к 43:88:48:B8:62:1A
[CHG] Устройство 04:52:C7:A7:10:5F RSSI: -51
[CHG] Устройство 43:88:48:B8:62:1A Подключено: да
Подключение успешно
[BS-01]# сканирование отключено
[BS-01]# выход

Проверьте с помощью aplay. Выполнение следующей команды должно воспроизвести аудиофайл Front_Center.wav

 debian@beaglebone:/var/lib/cloud9$ aplay /usr/share/sounds/alsa/Front_Center.wav
Воспроизведение WAVE '/usr/share/sounds/alsa/Front_Center.wav': подписанный 16-битный Little Endian, частота 48000 Гц, моно

Шаг 7: Добавьте переменные пути

Отредактируйте файл /root/.bashrc, включив в него следующие строки:

экспортировать PKG_CONFIG_PATH=/usr/local/lib/pkgconfig
экспортировать PYTHONPATH=/usr/local/lib/python2.7/site-packages/

Это позволит Python и Sphinx найти различные библиотеки, которые мы вскоре будем компилировать вручную. не забудьте перезагрузить плату после этого шага.

Шаг 8: Клонирование репозиториев и сборка необходимых утилит
git-клон https://github.com/cmusphinx/sphinxbase.git
клон git https://github.com/cmusphinx/pocketsphinx.git
клон git https://github.com/neerajdantu/beagleman.git

Построить базу Sphinx (это может занять некоторое время):

 sudo apt-get установить бизон
cd /root/sphinxbase
. /autogen.sh
делать
сделать установку

Сборка PocketSphinx:

 cd /root/pocketsphinx/
./autogen.sh
делать
сделать установку

Шаг 9. Настройка Amazon Voice Service и получение токенов

Соберите в процессе следующую информацию:

Идентификатор продукта

Описание профиля безопасности

Идентификатор профиля безопасности

Идентификатор клиента

Секрет клиента

Убедитесь, что разрешенные URL-адреса источника и возврата совпадают с указанными на изображении выше.

Введите учетные данные, собранные на этом шаге, в файл
creds.py

 компакт-диск /root/beagleman
cp example_creds.py creds.py

Обновите переменные python для ProductID, Security_Profile_Description, Security_Profile_ID, Client_ID и Client_Secret значениями, сгенерированными здесь. Обновленный файл будет выглядеть следующим образом (переменные безопасности затемнены).

Выполните следующую команду

 Python auth_web.py &

Введите URL-адрес: ‘
http://192.168.7.2:5000
’ в веб-браузере компьютера, к которому подключен PocketBeagle®. Если PocketBeagle® имеет другой IP-адрес, замените IP-адрес в URL-адресе IP-адресом PocketBeagle.

Войдите в учетную запись Amazon, созданную для голосовой службы Amazon, при этом будет сгенерирован токен, который будет отображаться на экране 9.0023

Обновите beagleman.py, указав MAC-адрес используемого динамика Bluetooth в строке 23.

 # Запуск демона pulseaudio
os.system('sudo -H -u debian pulseaudio --start')
os.system("echo 'connect 43:88:48:B8:62:1A' | bluetoothctl")

Шаг 10. Запустите программу

От имени пользователя root выполните сценарий alexa_start.sh

 cd /root/beagleman
./alexa_start.sh

На следующем рисунке показан вывод программы оболочки. Когда терминал предлагает пользователю выполнить команду, напечатав «Отладка: готов к получению запроса», Alexa можно активировать с помощью ключевого слова 9. 0005 «собака»
.

Шаг 11: Автоматическое выполнение при запуске

Создайте каталог журналов:

 cd /root/beagleman
журналы mkdir

Отредактируйте crontab, чтобы запустить cronjob:

 sudo crontab -e

Добавьте следующую строку в файл crontab:

 @reboot sh /root/beagleman/alexa_start.sh > /root/beagleman/logs/cronlog 2>&1

Шаг 12: Завершение

Шаг 13: Ваш PocketBeagle® Alexa готов принимать команды!

Теперь, когда у вас все настроено, мы проверим подключение PocketBeagle® Alexa к Интернету, попросив его рассказать нам о погоде в нашем городе, сообщить нам случайный факт и несколько сюрпризов. На момент написания этой статьи в библиотеке Alexa было более 30 000 навыков. Дайте нам знать, что вы можете делать со своим
BeagleBoard.org®
PocketBeagle® Alexa, написав об этом в комментариях ниже!

Автоматическая классификация текста с использованием машинного обучения | Шашанк Гупта

Опубликовано в

6 минут чтения

11 января 2018 г.

Изображение предоставлено: Moosend

Оцифровка изменила способ обработки и анализа информации. Наблюдается экспоненциальный рост доступности информации в Интернете. От веб-страниц до электронных писем, научных журналов, электронных книг, учебного контента, новостей и социальных сетей — все они полны текстовых данных. Идея состоит в том, чтобы быстро создавать, анализировать и сообщать информацию. Это когда автоматическая классификация текста активизируется.

Классификация текста — это интеллектуальная классификация текста по категориям. А использование машинного обучения для автоматизации этих задач делает весь процесс сверхбыстрым и эффективным. Искусственный интеллект и машинное обучение, возможно, являются наиболее полезными технологиями, получившими распространение в последнее время. Они находят применение повсюду. Как сказал Джефф Безос в своем ежегодном письме акционерам,

За последние десятилетия компьютеры в значительной степени автоматизировали задачи, которые программисты могли описать с помощью четких правил и алгоритмов. Современные методы машинного обучения теперь позволяют нам делать то же самое для задач, где описание точных правил намного сложнее.
– Джефф Безос

Говоря конкретно об автоматической классификации текста, мы уже писали о технологии, стоящей за ней, и ее приложениях. Сейчас мы обновляем наш текстовый классификатор. В этом посте мы поговорим о технологии, приложениях, настройке и сегментации, связанных с нашим API автоматической классификации текста.

Анализ намерений, эмоций и тональности текстовых данных является одним из наиболее важных элементов классификации текстов. Эти варианты использования наделали много шума среди энтузиастов машинного интеллекта. Для каждой такой категории мы разработали отдельные классификаторы, так как их изучение само по себе является огромной темой. Классификатор текста может работать с различными наборами текстовых данных. Вы можете обучать классификатор с размеченными данными или работать с необработанным неструктурированным текстом. Обе эти категории имеют многочисленные применения сами по себе.

Контролируемая классификация текста выполняется, когда вы определили категории классификации. Он работает по принципу обучения и тестирования. Мы передаем помеченные данные алгоритму машинного обучения для работы. Алгоритм обучается на помеченном наборе данных и дает желаемый результат (заранее определенные категории). На этапе тестирования алгоритм получает ненаблюдаемые данные и классифицирует их по категориям на основе этапа обучения.

Фильтрация сообщений электронной почты от спама является одним из примеров контролируемой классификации. Входящее электронное письмо автоматически классифицируется на основе его содержания. Обнаружение языка, анализ намерений, эмоций и настроений основаны на контролируемых системах. Он может работать для особых случаев использования, таких как определение чрезвычайной ситуации путем анализа миллионов онлайн-информации. Это проблема иголки в стоге сена. Мы предложили умную систему общественного транспорта для выявления таких ситуаций. Чтобы выявить аварийную ситуацию среди миллионов онлайн-разговоров, классификатор должен быть обучен с высокой точностью. Для решения этой проблемы требуются специальные функции потерь, выборка во время обучения и такие методы, как создание стека из нескольких классификаторов, каждый из которых уточняет результаты предыдущего.

Контролируемая классификация, по сути, требует от компьютеров имитации людей. Алгоритмам предоставляется набор помеченного/классифицированного текста (также называемый набором поездов), на основе которого они генерируют модели ИИ. Эти модели, получив новый текст без тегов, могут автоматически их классифицировать. Некоторые из наших API разработаны с использованием контролируемых систем. В настоящее время классификатор текстов обучен набору из 150 общих категорий.

Неконтролируемая классификация выполняется без предоставления внешней информации. Здесь алгоритмы пытаются обнаружить естественную структуру данных. Обратите внимание, что естественная структура может быть не совсем тем, что люди считают логическим делением. Алгоритм ищет похожие шаблоны и структуры в точках данных и группирует их в кластеры. Классификация данных осуществляется на основе сформированных кластеров. Возьмем, к примеру, веб-поиск. Алгоритм создает кластеры на основе поискового запроса и представляет их пользователю в виде результатов.

Каждая точка данных встроена в гиперпространство, и вы можете визуализировать их на TensorBoard. Изображение ниже основано на исследовании Twitter индийской телекоммуникационной компании Reliance Jio.

Исследование данных выполняется для поиска похожих точек данных на основе текстового сходства. Эти аналогичные данные указывают на группу ближайших соседей. На изображении ниже показаны ближайшие соседи твита «Премиум-членство Reliance Jio по цене 99 рупий: вот как получить кэшбэк в размере 100 рупий…» .

Как видите, сопутствующие твиты похожи на помеченные. Этот кластер представляет собой одну категорию похожих твитов. Неконтролируемая классификация удобна при получении информации из текстовых данных. Он легко настраивается, так как теги не требуются. Он может работать с любыми текстовыми данными без необходимости их обучения и тегирования. Таким образом, неконтролируемая классификация не зависит от языка.

Во многих случаях самым большим препятствием для использования машинного обучения является отсутствие набора данных. Есть много людей, которые хотят использовать ИИ для категоризации данных, но для этого необходимо создать набор данных, что приведет к ситуации, похожей на проблему куриного яйца. Пользовательская классификация текста — один из лучших способов создать собственный классификатор текста без набора данных.

В последней исследовательской работе ParallelDots мы предложили метод обучения с нулевым выстрелом на тексте, где алгоритм, обученный для изучения взаимосвязей между предложениями и их категориями в большом зашумленном наборе данных, может быть сделан для обобщения до новых категорий или даже новые наборы данных. Мы называем парадигму «Обучай один раз, тестируй где угодно». Мы также предлагаем несколько алгоритмов нейронных сетей, которые могут использовать преимущества этой методологии обучения и получать хорошие результаты на разных наборах данных. Лучший метод использует модель LSTM для задачи изучения отношений. Идея состоит в том, что если можно смоделировать понятие «принадлежности» между предложениями и классами, знание будет полезно для невидимых классов или даже невидимых наборов данных.

Чтобы создать собственный классификатор текста, вам необходимо сначала зарегистрировать учетную запись ParallelDots и войти в свою панель управления.

Вы можете создать свой первый классификатор, щелкнув значок «+» на панели инструментов. Затем определите несколько категорий, по которым вы хотите классифицировать свои данные. Обратите внимание, что для достижения наилучших результатов ваши категории должны быть взаимоисключающими.

Вы можете проверить точность классификации, проанализировав образец вашего текста и откорректировав список категорий до их публикации. После публикации категорий вы получите идентификатор приложения, который позволит вам использовать API пользовательского классификатора.

Учитывая, что маркировка и подготовка данных могут быть ограничениями, пользовательский классификатор может стать отличным инструментом для создания текстового классификатора без особых вложений. Мы также считаем, что это снизит порог создания практических моделей машинного обучения, которые можно будет применять в различных отраслях для решения различных задач.

Являясь исследовательской группой в области искусственного интеллекта, мы постоянно разрабатываем передовые технологии, чтобы сделать процессы проще и быстрее. Классификация текстов — одна из таких технологий, которая имеет огромный потенциал в ближайшем будущем. По мере того, как все больше и больше информации сбрасывается в Интернет, алгоритмы интеллектуальных машин должны легко анализировать и представлять эту информацию. Будущее машинного интеллекта, безусловно, захватывающее, подпишитесь на нашу рассылку, чтобы получать больше такой информации в свой почтовый ящик.