Классификация арматура и маркировка: Класс арматуры: современные и устаревшие маркировки

Стальная арматура: ГОСТ, классификация и маркировка

8 лет на рынке металлопроката

Работаем с ИП, частными лицами, Управляющими Компаниями и другими организациями

Доставим продукцию к назначенному времени

Доставка по Санкт-Петербургу и Ленинградской области

Все железобетонные конструкции нуждаются в армировании. Это связано с физико-механическими свойствами бетона. Он хорошо выдерживает сжимающие нагрузки и плохо работает на растяжение. Для усиления сжатых зон и сопротивления растяжению в монолитных работах применяют стальные арматурные стержни различных марок.

Технологии изготовления арматуры

По способу производства арматура бывает:

• Горячекатаная стержневая;
• Холоднотянутая проволочная.

В обоих случаях используется низколегированная или углеродистая сталь разных марок, в зависимости от этого и делится на 6 классов А-I…А-VI.

Горячий способ производства предполагает формовку размягченной стальной стержневой заготовки валиками. При увеличении температуры происходит упрочнение связей структуры металла, соответственно, арматура из него способна воспринимать большие нагрузки по сравнению с холоднотянутыми изделиями, увеличивается прочность на разрыв.

Арматура холодной протяжки получается из не разогретой заготовки, проходящей через обжимные валики.

Для повышения прочности арматуры ее подвергают термической обработке или делают цинкование – процедура обеспечивает устойчивость металла к влаге и агрессивным средам.

Выпускается стержневая арматура сечением от 8 мм в отдельных прутьях, тонкая проволочная – в мотках.

МЕТОДЫ ИСПЫТАНИЙ

4. 1. Химический анализ стали проводят по ГОСТ 12344—88, ГОСТ 12348—78, ГОСТ 12350—78, ГОСТ 12352—81, ГОСТ 12355—78, ГОСТ 12356—81, ГОСТ 18895—81 или другими методами, обеспечивающими требуемую точность. 4. 2. Диаметр и овальность профилей измеряют на расстоянии не менее 150 мм от конца стержня или на расстоянии не, менее 1500 мм от конца мотка при массе мотка до 250 кг и не менее 3000 мм при массе мотка более 250 кг. 4. 3. Размеры проверяют измерительным инструментом необходимой точности. 4. 4. От каждого отобранного стержня для испытания на растяжение, изгиб и ударную вязкость отрезают по одному образц.у 4.5. Отбор проб для испытания на растяжение, изгиб и ударную вязкость проводят по ГОСТ 7564—73 4.6. Испытание на растяжение проводят по ГОСТ 12004—81. 4.7. Испытание на изгиб проводят по ГОСТ 14019—80 на образцах сечением, равным сечению стержня Для стержней диаметром свыше 40 мм допускается испытание образцов, разрезанных вдоль оси стержня, на оправке, диаметром, уменьшенным вдвое по сравнению с указанным в табл. 4, с приложением усилия изгиба со стороны разреза. 4.8. Определение ударной вязкости проводят по ГОСТ 9454—78 на образцах с концентратором вида U типа 3 для стержней диаметром 12—14 мм и образцах типа 1 для стержней диаметром 16 мм и более. Образцы изготовляют в соответствии с требованиями ГОСТ 9454—78. 4.9. Допускается применять статистические и неразрушающие методы контроля механических свойств, и массы профилей. 4.10. Кривизна стержней измеряется на длине поставляемого профиля, но не короче 1м. 4.11. Определение статистических -показателей механических свойств в соответствии с обязательным приложением 2. 4.12. Качество поверхности проверяют без применения увеличительных приборов. 4.10—4.12. (Введены дополнительно, Изм. № 3). 4.13. Измерение высоты поперечных выступов периодического .профиля следует проводить по вертикальной оси поперечного сечения арматурного проката. (Введен дополнительно, Изм. № 4).

Классификация и маркировка арматуры

Классификация арматуры предполагает разделение изделий по классу используемой для производства стержней стали. Деление регламентирует ГОСТ 5781-82 «Сталь горячекатаная для армирования железобетонных конструкций»:

*по согласованию с заказчиком сталь А-II…A-V может быть изготовлена с гладким профилем.

Классы, в свою очередь, делятся на подклассы, которые обозначаются дополнительными индексами:

• «С» — стержневая сталь, которая подходит для сварки;
• «Т» — термически обработанное изделие;
• «К» — коррозионностойкая сталь, т.е. обработанная цинком;
• «СК» — коррозионностойкая сталь, которую можно сваривать.

Металлическая арматура разных классов производится из различных стальных сплавов, которые определяют ее технические свойства. При этом, учитывается диаметр прутков:

Таблица составлена по данным ГОСТ 5781-82.

Выбор диаметра

Многие люди, которые не слишком хорошо знакомы с основами строительства и плохо разбираются в материалах, могут недооценивать те или иные свойства. При выборе этого продукта диаметр является важнейшим показателем упругости. Чем больше числовое значение этой характеристики, тем большую нагрузку сможет выдержать арматура и вернуться в свой исходный вид прежде, чем согнется или сломается.

Есть еще один очень важный фактор, с которым часто сталкиваются при покупке. Диаметр арматуры класса А400 не соответствует заявленному в каталоге, к примеру. Здесь очень важно знать, что если измерять этот показатель штангенциркулем в месте ребра, то он будет больше, а если в гладком месте, то меньше. Так как поверхность рифленая, то у нее не может быть единого показателя по всей длине. Из-за этого числовая характеристика данного параметра определяется средним арифметическим. Кроме этого, даже в государственном документе указано, что рифленая арматура может иметь небольшое отклонение диаметра от заявленного, но при условии, что это никак не скажется на несущих способностях.

Механические свойства арматурной стали

Стержневая арматура разных марок обладает индивидуальными механическими свойствами, которые учитывают при выборе изделия для армирования конструкций из бетона. Основные приведены в таблице №8 ГОСТ 5781-82:

Свойства стержневой арматуры определяются лабораторными испытаниями, по результату которых составляется протокол. Допускается уклонение от правил ГОСТ по согласованию с заказчиком.

Таблица площади поперечного сечения арматуры

При расчете армирующих стержней, кроме диаметра, также учитывают массу изделий. Она приведена в сортаменте ГОСТ 5781-82:

*масса приведена в среднем значении – более точный параметр зависит от конкретной марки, используемой для производства стержневого проката стали.

Что еще важно?

При создании ненапряженных железобетонных конструкций следует выбирать классы от первого до третьего, а более высокие пригодятся, если конструкция прошла предварительное напряжение.

Если предстоит работать при низких температурах, и объект далее будет эксплуатироваться в экстремальных условиях, тогда больше подходит такая марка арматуры, которую отличает пониженный процент углерода. В качестве альтернативы можно выбирать варианты сырья, прошедшего дополнительную обработку высокой температурой.

А вот если было решено использовать в качестве армирующего материала проволоку, тогда предпочтение лучше отдавать той, в которой углерод либо вовсе отсутствует, либо его содержание не превышает 0,8 %. Для этого материала свойственна повышенная прочность – до 180 кгс/мм2 включительно. Такие параметры обеспечены:

• высокотемпературной обработкой;
• наклепом.

Сферы применения стальной арматуры

Характеристики стальной арматуры определяют сферу ее применения. Стержни гладкого профиля используют:

• Для перевязки рабочих стержней каркаса;
• Вязка декоративных изделий для дизайна;
• Монтаж отдельных элементов сложных механизмов.

Прутки периодического профиля более востребованы:

• Усиление бетонных конструкций в участках наибольшего растяжения и сжатия;
• Установка опорных элементов и конструкций;
• Армирование штукатурных слоев, напольных стяжек;
• Обустройство дорожного покрытия и тротуарных зон;
• Монтаж армирующих поясов для кладки блоков и кирпичей.

Основное назначение стержневой арматуры периодического профиля – усиление конструкций из бетона. Их стержней вяжут плоские или пространственные каркасы. Арматура в них выполняет разные функции:

• Компенсация излома бетона созданием напряжения на растяжение стержня. Максимальные нагрузки концентрируются в нижней части конструкций типа балки на двух опорах или с жестким защемлением;
• Компенсация сжатия, которое концентрируется в верхней части той же балки.

«Что в имени тебе моем?»

Арматурная сталь – это не просто сталь, но еще и большое количество других химических компонентов. О том, какие включения есть в материале, можно узнать из наименования. Были разработаны стандарты обозначения тех или иных добавок в названии материала. Примеры:

• Х – хром.
• Ц – цирконий.
• Т – титан.

После марки записываются цифры. Они отражают, как много углерода содержится в материале. Обозначаются сотые доли. Далее пишут буквы. Они обозначают химический элемент, после которого указано, как много его содержится в составе арматуры. Если никакой цифры не указано, можно сделать вывод, что это вещество включено в объеме менее одного процента.

Пример: «сталь арматурная 35ГС» расшифровывается как сталь, в составе которой присутствует углерод в концентрации 0,35 %, а также есть кремний и марганец, но процентное содержание обоих компонентов незначительно, поэтому уточненных данных нет (они присутствуют в объеме менее процента от общего количества материала).

Недостатки

У стержневой арматуры есть несколько недостатков, которые необходимо учитывать:

• При отсутствии антикоррозийного покрытия прутки подвергаются окислению при контакте с водой. Процессы могут начаться даже от воздействия воды в составе цемента во время его затвердевания.
• Невозможность выполнять функции стержневыми изделиями при неправильном выборе класса прутка и его диаметра.
• Чрезмерно напряженная арматура способна дать обратный эффект и образовать трещины в бетонной конструкции.
• Требуется соблюдение защитного слоя бетона – не менее 2 диаметров размера сечения для предотвращения попадания воды к стержням.

Читаем дальше — узнаём больше!

• Чем заменить вибратор для бетона

• Бетон: свойства, виды и сферы применения

• Два самых лучших рецепта бетонной смеси

• Вертикальная техника наложения бетона

• Защитный слой бетона для арматуры

• Марка бетона для ленточного фундамента

• 2. 45

Оценка: 2.5 из 5 Голосов: 202

• 4

Ответить
6 лет назад

6 лет назад

6 лет назад удалил

Игорь

6 лет назад
Цитата

Для изготовления арматурных каркасов монолитных железобетонных конструкций мы всегда используем арматурную сталь гладкую, класса А240 , и периодического профиля А400 и А500. При приобретении арматуры мы всегда берем у торгующей организации сертификат на эту продукцию, в котором указываются все характеристики арматурной стали и соответствие ее ГОСТу. В каркасах арматурная сталь соединяется электросваркой, или вязальной проволокой, в зависимости от того, как указывается в проекте.

Егор

6 лет назад
Цитата

Для залития в бетон, арматуру с повышенной коррозионной стойкостью брать ни к чему, бетон выступает сам по себе надежным средством для защиты арматуры. Иногда вообще лучше использовать металлостружку как армировочный компонент или полипропиленовое волокно.

Надежда

6 лет назад
Цитата

Если вы точно знаете для каких целей вы собираетесь использовать арматуру, а также зная некоторые ее характеристики, вам будет проще определиться с выбором при покупке. Согласно характеристикам, арматура А400 пригодна для строительства коттеджей, укрепления дорожных покрытий, армирования пола или стен. Она подразделяется на несколько категорий. Дополнительные индексы говорят об определенном виде арматуры: «К»- антикоррозийная, «С» — свариваемая, «Т» — термоупрочненная. Обратите внимание на рисунок ребра арматуры. Арматура с кольцевым рисунком лучше подходит для более массивных бетонных сооружений. А с серповидным рисунком отлично подходит для тонкостенного строительства.

Воздействие на образцы стали

Чтобы улучшить показатели арматуры, прибегают к различным технологиям воздействия извне. В частности, широко распространена практика термического упрочнения. При этом прочность материала возрастает вдвое, а иногда и больше. Наиболее применимо это для низколегированных, углеродистых соединений. А вот стоимость материала растет всего на 10-12 %. Термическое упрочнение показывает лучшие показатели относительно механического, но для его реализации нужно располагать серьезным современным оборудованием и командой высококвалифицированных специалистов. Очень сильно на качество конечного продукта (и на репутацию его производителя) влияют даже мелкие ошибки технологического процесса.

Механическое упрочнение достигается использованием:

• лебедки;
• гидравлических домкратов;
• профилированных валков.

Последние нужны, чтобы сплющивать сталь. При упрочнении удается добиться пластических деформаций, благодаря которым прочность увеличивается на 50 % относительно первоначального значения.

Немного о специализированных разновидностях

Обычная арматура А3 применяется при простом строительстве. Однако изготавливаются и специализированные разновидности, применяемые лишь в сравнительно редких случаях. О них также следует знать:

• АТ400 – это специальные пруты, прошедшие дополнительную термическую обработку. Благодаря воздействию на кристаллическую решетку металла, такая обработка существенно повышает прочность без увеличения диаметра;
• Арматура А400С – особая разновидность прутов, которые можно подвергать свариванию. Обычно при изготовлении каркасов для строительства используется специальная вязальная проволока – сварка не применяется. Резкое повышение температуры на сотни градусов повреждает кристаллическую структуру металла, снижая его прочность – при значительных нагрузках в первую очередь ломаются перегретые участки. Кроме того, на них гораздо быстрее развивается коррозия, что существенно снижает срок службы. Но специальная А400С лишена подобных недостатков и соединяется как вязальной проволокой, так и с помощью сварки;
• А400К – узкоспециализированный материал, не подверженный коррозии. Специальная обработка и использование тщательно отобранных добавок позволяет повысить коррозийную стойкость. Находит широкое применение при изготовлении плотин, оснований мостов, а также фундаментов при высоком уровне залегания грунтовых вод.

Стоит отметить, что А3 арматура может содержать в своем составе разнообразные примеси. Причем это касается как специализированных разновидностей, так и обычных. В состав входят: углерод, кремний, марганец, хром, медь, алюминий, никель, сера, медь и фосфор.

Разумеется, массовая доля этих добавок измеряется сотыми и даже тысячными долями процентов. Их регламентирует разработанный для арматуры А3 ГОСТ – малейшее нарушение рецептуры ухудшает технические характеристики готовой продукции. Но при соблюдении пропорций позволяет существенно повысить прочность, морозостойкость и другие важные качества прутов.

Чем А3 отличается от А400

Довольно часто люди, которым нужна арматура А3 для небольшого строительного объекта, сталкиваются также с маркировкой А400. Это сильно сбивает с толку – при совершенно одинаковых характеристиках, внешнем виде, составе и стоимости пруты имеют разную маркировку. На самом деле причин для беспокойства нет – это один и тот же строительный материал. Просто маркировка А3 является классической, а А400 стала использоваться сравнительно недавно. Так что, придя в магазин, чтобы выбрать продукцию, можете подобрать изделия с любой маркировкой – впоследствии сожалеть о неудачном выборе точно не придется.

Кроме того, могут возникнуть проблемы при идентификации арматуры S400 – это тот же самый класс арматуры, но только по иной классификации. Поэтому сфера применения ничуть не отличается, как и остальные важные технические характеристики.

Зачем это нужно?

Арматура 8 мм незаменима при возведении железобетонных и металлических конструкций. Катанка достаточно тонкая, поэтому применяется при изготовлении сеток, каркасов, канатов. Арматура эффективна в качестве основы для скоб. Ее используются для укрепления строительных конструкций. Конкретный вариант выбирают, анализируя условия эксплуатации строения, на основе чего принимают решение в пользу той или иной марки.

Арматура чаще применяется как сырье для изготовления другой строительной продукции, а не как самостоятельный материал. Если катанка нужна, чтобы производить гвозди, кабеля, тогда нужно контролировать ровность изделий: шероховатые поверхности недопустимы, это значительно снизит прочность готового изделия. При изготовлении толстой арматуры, скоб требования к гладкости поверхности не столь существенны. Арматура, применяемая для обустройства несущих стен, не может содержать наполненные воздухом полости или трещины. Если арматура 8-мм диаметра приобретается в прутьях, контроль качества предполагает отслеживание идентичности изделий.

Стальная арматура: ГОСТ, классификация и маркировка

8 лет на рынке металлопроката

Работаем с ИП, частными лицами, Управляющими Компаниями и другими организациями

Доставим продукцию к назначенному времени

Доставка по Санкт-Петербургу и Ленинградской области

Все железобетонные конструкции нуждаются в армировании. Это связано с физико-механическими свойствами бетона. Он хорошо выдерживает сжимающие нагрузки и плохо работает на растяжение. Для усиления сжатых зон и сопротивления растяжению в монолитных работах применяют стальные арматурные стержни различных марок.

Технологии изготовления арматуры

По способу производства арматура бывает:

• Горячекатаная стержневая;
• Холоднотянутая проволочная.

В обоих случаях используется низколегированная или углеродистая сталь разных марок, в зависимости от этого и делится на 6 классов А-I…А-VI.

Горячий способ производства предполагает формовку размягченной стальной стержневой заготовки валиками. При увеличении температуры происходит упрочнение связей структуры металла, соответственно, арматура из него способна воспринимать большие нагрузки по сравнению с холоднотянутыми изделиями, увеличивается прочность на разрыв.

Арматура холодной протяжки получается из не разогретой заготовки, проходящей через обжимные валики.

Для повышения прочности арматуры ее подвергают термической обработке или делают цинкование – процедура обеспечивает устойчивость металла к влаге и агрессивным средам.

Выпускается стержневая арматура сечением от 8 мм в отдельных прутьях, тонкая проволочная – в мотках.

МЕТОДЫ ИСПЫТАНИЙ

4. 1. Химический анализ стали проводят по ГОСТ 12344—88, ГОСТ 12348—78, ГОСТ 12350—78, ГОСТ 12352—81, ГОСТ 12355—78, ГОСТ 12356—81, ГОСТ 18895—81 или другими методами, обеспечивающими требуемую точность. 4. 2. Диаметр и овальность профилей измеряют на расстоянии не менее 150 мм от конца стержня или на расстоянии не, менее 1500 мм от конца мотка при массе мотка до 250 кг и не менее 3000 мм при массе мотка более 250 кг. 4. 3. Размеры проверяют измерительным инструментом необходимой точности. 4. 4. От каждого отобранного стержня для испытания на растяжение, изгиб и ударную вязкость отрезают по одному образц.у 4.5. Отбор проб для испытания на растяжение, изгиб и ударную вязкость проводят по ГОСТ 7564—73 4.6. Испытание на растяжение проводят по ГОСТ 12004—81. 4.7. Испытание на изгиб проводят по ГОСТ 14019—80 на образцах сечением, равным сечению стержня Для стержней диаметром свыше 40 мм допускается испытание образцов, разрезанных вдоль оси стержня, на оправке, диаметром, уменьшенным вдвое по сравнению с указанным в табл. 4, с приложением усилия изгиба со стороны разреза. 4.8. Определение ударной вязкости проводят по ГОСТ 9454—78 на образцах с концентратором вида U типа 3 для стержней диаметром 12—14 мм и образцах типа 1 для стержней диаметром 16 мм и более. Образцы изготовляют в соответствии с требованиями ГОСТ 9454—78. 4.9. Допускается применять статистические и неразрушающие методы контроля механических свойств, и массы профилей. 4.10. Кривизна стержней измеряется на длине поставляемого профиля, но не короче 1м. 4.11. Определение статистических -показателей механических свойств в соответствии с обязательным приложением 2. 4.12. Качество поверхности проверяют без применения увеличительных приборов. 4.10—4.12. (Введены дополнительно, Изм. № 3). 4.13. Измерение высоты поперечных выступов периодического .профиля следует проводить по вертикальной оси поперечного сечения арматурного проката. (Введен дополнительно, Изм. № 4).

Классификация и маркировка арматуры

Классификация арматуры предполагает разделение изделий по классу используемой для производства стержней стали. Деление регламентирует ГОСТ 5781-82 «Сталь горячекатаная для армирования железобетонных конструкций»:

*по согласованию с заказчиком сталь А-II…A-V может быть изготовлена с гладким профилем.

Классы, в свою очередь, делятся на подклассы, которые обозначаются дополнительными индексами:

• «С» — стержневая сталь, которая подходит для сварки;
• «Т» — термически обработанное изделие;
• «К» — коррозионностойкая сталь, т.е. обработанная цинком;
• «СК» — коррозионностойкая сталь, которую можно сваривать.

Металлическая арматура разных классов производится из различных стальных сплавов, которые определяют ее технические свойства. При этом, учитывается диаметр прутков:

Таблица составлена по данным ГОСТ 5781-82.

Выбор диаметра

Многие люди, которые не слишком хорошо знакомы с основами строительства и плохо разбираются в материалах, могут недооценивать те или иные свойства. При выборе этого продукта диаметр является важнейшим показателем упругости. Чем больше числовое значение этой характеристики, тем большую нагрузку сможет выдержать арматура и вернуться в свой исходный вид прежде, чем согнется или сломается.

Есть еще один очень важный фактор, с которым часто сталкиваются при покупке. Диаметр арматуры класса А400 не соответствует заявленному в каталоге, к примеру. Здесь очень важно знать, что если измерять этот показатель штангенциркулем в месте ребра, то он будет больше, а если в гладком месте, то меньше. Так как поверхность рифленая, то у нее не может быть единого показателя по всей длине. Из-за этого числовая характеристика данного параметра определяется средним арифметическим. Кроме этого, даже в государственном документе указано, что рифленая арматура может иметь небольшое отклонение диаметра от заявленного, но при условии, что это никак не скажется на несущих способностях.

Механические свойства арматурной стали

Стержневая арматура разных марок обладает индивидуальными механическими свойствами, которые учитывают при выборе изделия для армирования конструкций из бетона. Основные приведены в таблице №8 ГОСТ 5781-82:

Свойства стержневой арматуры определяются лабораторными испытаниями, по результату которых составляется протокол. Допускается уклонение от правил ГОСТ по согласованию с заказчиком.

Таблица площади поперечного сечения арматуры

При расчете армирующих стержней, кроме диаметра, также учитывают массу изделий. Она приведена в сортаменте ГОСТ 5781-82:

*масса приведена в среднем значении – более точный параметр зависит от конкретной марки, используемой для производства стержневого проката стали.

Что еще важно?

При создании ненапряженных железобетонных конструкций следует выбирать классы от первого до третьего, а более высокие пригодятся, если конструкция прошла предварительное напряжение.

Если предстоит работать при низких температурах, и объект далее будет эксплуатироваться в экстремальных условиях, тогда больше подходит такая марка арматуры, которую отличает пониженный процент углерода. В качестве альтернативы можно выбирать варианты сырья, прошедшего дополнительную обработку высокой температурой.

А вот если было решено использовать в качестве армирующего материала проволоку, тогда предпочтение лучше отдавать той, в которой углерод либо вовсе отсутствует, либо его содержание не превышает 0,8 %. Для этого материала свойственна повышенная прочность – до 180 кгс/мм2 включительно. Такие параметры обеспечены:

• высокотемпературной обработкой;
• наклепом.

Сферы применения стальной арматуры

Характеристики стальной арматуры определяют сферу ее применения. Стержни гладкого профиля используют:

• Для перевязки рабочих стержней каркаса;
• Вязка декоративных изделий для дизайна;
• Монтаж отдельных элементов сложных механизмов.

Прутки периодического профиля более востребованы:

• Усиление бетонных конструкций в участках наибольшего растяжения и сжатия;
• Установка опорных элементов и конструкций;
• Армирование штукатурных слоев, напольных стяжек;
• Обустройство дорожного покрытия и тротуарных зон;
• Монтаж армирующих поясов для кладки блоков и кирпичей.

Основное назначение стержневой арматуры периодического профиля – усиление конструкций из бетона. Их стержней вяжут плоские или пространственные каркасы. Арматура в них выполняет разные функции:

• Компенсация излома бетона созданием напряжения на растяжение стержня. Максимальные нагрузки концентрируются в нижней части конструкций типа балки на двух опорах или с жестким защемлением;
• Компенсация сжатия, которое концентрируется в верхней части той же балки.

«Что в имени тебе моем?»

Арматурная сталь – это не просто сталь, но еще и большое количество других химических компонентов. О том, какие включения есть в материале, можно узнать из наименования. Были разработаны стандарты обозначения тех или иных добавок в названии материала. Примеры:

• Х – хром.
• Ц – цирконий.
• Т – титан.

После марки записываются цифры. Они отражают, как много углерода содержится в материале. Обозначаются сотые доли. Далее пишут буквы. Они обозначают химический элемент, после которого указано, как много его содержится в составе арматуры. Если никакой цифры не указано, можно сделать вывод, что это вещество включено в объеме менее одного процента.

Пример: «сталь арматурная 35ГС» расшифровывается как сталь, в составе которой присутствует углерод в концентрации 0,35 %, а также есть кремний и марганец, но процентное содержание обоих компонентов незначительно, поэтому уточненных данных нет (они присутствуют в объеме менее процента от общего количества материала).

Недостатки

У стержневой арматуры есть несколько недостатков, которые необходимо учитывать:

• При отсутствии антикоррозийного покрытия прутки подвергаются окислению при контакте с водой. Процессы могут начаться даже от воздействия воды в составе цемента во время его затвердевания.
• Невозможность выполнять функции стержневыми изделиями при неправильном выборе класса прутка и его диаметра.
• Чрезмерно напряженная арматура способна дать обратный эффект и образовать трещины в бетонной конструкции.
• Требуется соблюдение защитного слоя бетона – не менее 2 диаметров размера сечения для предотвращения попадания воды к стержням.

Читаем дальше — узнаём больше!

• Чем заменить вибратор для бетона

• Бетон: свойства, виды и сферы применения

• Два самых лучших рецепта бетонной смеси

• Вертикальная техника наложения бетона

• Защитный слой бетона для арматуры

• Марка бетона для ленточного фундамента

• 2. 45

Оценка: 2.5 из 5 Голосов: 203

• 4

Ответить
6 лет назад

6 лет назад

6 лет назад удалил

Игорь

6 лет назад
Цитата

Для изготовления арматурных каркасов монолитных железобетонных конструкций мы всегда используем арматурную сталь гладкую, класса А240 , и периодического профиля А400 и А500. При приобретении арматуры мы всегда берем у торгующей организации сертификат на эту продукцию, в котором указываются все характеристики арматурной стали и соответствие ее ГОСТу. В каркасах арматурная сталь соединяется электросваркой, или вязальной проволокой, в зависимости от того, как указывается в проекте.

Егор

6 лет назад
Цитата

Для залития в бетон, арматуру с повышенной коррозионной стойкостью брать ни к чему, бетон выступает сам по себе надежным средством для защиты арматуры. Иногда вообще лучше использовать металлостружку как армировочный компонент или полипропиленовое волокно.

Надежда

6 лет назад
Цитата

Если вы точно знаете для каких целей вы собираетесь использовать арматуру, а также зная некоторые ее характеристики, вам будет проще определиться с выбором при покупке. Согласно характеристикам, арматура А400 пригодна для строительства коттеджей, укрепления дорожных покрытий, армирования пола или стен. Она подразделяется на несколько категорий. Дополнительные индексы говорят об определенном виде арматуры: «К»- антикоррозийная, «С» — свариваемая, «Т» — термоупрочненная. Обратите внимание на рисунок ребра арматуры. Арматура с кольцевым рисунком лучше подходит для более массивных бетонных сооружений. А с серповидным рисунком отлично подходит для тонкостенного строительства.

Чем А3 отличается от А400

Довольно часто люди, которым нужна арматура А3 для небольшого строительного объекта, сталкиваются также с маркировкой А400. Это сильно сбивает с толку – при совершенно одинаковых характеристиках, внешнем виде, составе и стоимости пруты имеют разную маркировку. На самом деле причин для беспокойства нет – это один и тот же строительный материал. Просто маркировка А3 является классической, а А400 стала использоваться сравнительно недавно. Так что, придя в магазин, чтобы выбрать продукцию, можете подобрать изделия с любой маркировкой – впоследствии сожалеть о неудачном выборе точно не придется.

Кроме того, могут возникнуть проблемы при идентификации арматуры S400 – это тот же самый класс арматуры, но только по иной классификации. Поэтому сфера применения ничуть не отличается, как и остальные важные технические характеристики.

Зачем это нужно?

Арматура 8 мм незаменима при возведении железобетонных и металлических конструкций. Катанка достаточно тонкая, поэтому применяется при изготовлении сеток, каркасов, канатов. Арматура эффективна в качестве основы для скоб. Ее используются для укрепления строительных конструкций. Конкретный вариант выбирают, анализируя условия эксплуатации строения, на основе чего принимают решение в пользу той или иной марки.

Арматура чаще применяется как сырье для изготовления другой строительной продукции, а не как самостоятельный материал. Если катанка нужна, чтобы производить гвозди, кабеля, тогда нужно контролировать ровность изделий: шероховатые поверхности недопустимы, это значительно снизит прочность готового изделия. При изготовлении толстой арматуры, скоб требования к гладкости поверхности не столь существенны. Арматура, применяемая для обустройства несущих стен, не может содержать наполненные воздухом полости или трещины. Если арматура 8-мм диаметра приобретается в прутьях, контроль качества предполагает отслеживание идентичности изделий.

Воздействие на образцы стали

Чтобы улучшить показатели арматуры, прибегают к различным технологиям воздействия извне. В частности, широко распространена практика термического упрочнения. При этом прочность материала возрастает вдвое, а иногда и больше. Наиболее применимо это для низколегированных, углеродистых соединений. А вот стоимость материала растет всего на 10-12 %. Термическое упрочнение показывает лучшие показатели относительно механического, но для его реализации нужно располагать серьезным современным оборудованием и командой высококвалифицированных специалистов. Очень сильно на качество конечного продукта (и на репутацию его производителя) влияют даже мелкие ошибки технологического процесса.

Механическое упрочнение достигается использованием:

• лебедки;
• гидравлических домкратов;
• профилированных валков.

Последние нужны, чтобы сплющивать сталь. При упрочнении удается добиться пластических деформаций, благодаря которым прочность увеличивается на 50 % относительно первоначального значения.

Немного о специализированных разновидностях

Обычная арматура А3 применяется при простом строительстве. Однако изготавливаются и специализированные разновидности, применяемые лишь в сравнительно редких случаях. О них также следует знать:

• АТ400 – это специальные пруты, прошедшие дополнительную термическую обработку. Благодаря воздействию на кристаллическую решетку металла, такая обработка существенно повышает прочность без увеличения диаметра;
• Арматура А400С – особая разновидность прутов, которые можно подвергать свариванию. Обычно при изготовлении каркасов для строительства используется специальная вязальная проволока – сварка не применяется. Резкое повышение температуры на сотни градусов повреждает кристаллическую структуру металла, снижая его прочность – при значительных нагрузках в первую очередь ломаются перегретые участки. Кроме того, на них гораздо быстрее развивается коррозия, что существенно снижает срок службы. Но специальная А400С лишена подобных недостатков и соединяется как вязальной проволокой, так и с помощью сварки;
• А400К – узкоспециализированный материал, не подверженный коррозии. Специальная обработка и использование тщательно отобранных добавок позволяет повысить коррозийную стойкость. Находит широкое применение при изготовлении плотин, оснований мостов, а также фундаментов при высоком уровне залегания грунтовых вод.

Стоит отметить, что А3 арматура может содержать в своем составе разнообразные примеси. Причем это касается как специализированных разновидностей, так и обычных. В состав входят: углерод, кремний, марганец, хром, медь, алюминий, никель, сера, медь и фосфор.

Разумеется, массовая доля этих добавок измеряется сотыми и даже тысячными долями процентов. Их регламентирует разработанный для арматуры А3 ГОСТ – малейшее нарушение рецептуры ухудшает технические характеристики готовой продукции. Но при соблюдении пропорций позволяет существенно повысить прочность, морозостойкость и другие важные качества прутов.

Маркировка запорной арматуры | IDRA в Москве

Для оснащения трубопроводных инженерных сетей сегодня применяется широкая номенклатура арматурных устройств. Быстрый поиск нужной запорной арматуры, определение ее технических параметров и сферы применения обеспечивает унифицированная маркировка задвижек, клапанов и других видов оборудования.

Рассмотрим основные требования, правила нанесения маркировки, ее расшифровку и примеры.

Значение маркировки

Маркировка – это унифицированные графические обозначения трубопроводной арматуры, наносимые на поверхность корпуса устройств. Она обязательна к нанесению на любые виды задвижек, клапанов, вентилей, другого оборудования.

Маркировка содержит закодированные значения основных технических характеристик арматурного устройства, которые нужно знать пользователю для ее подбора, установки, эксплуатации. В том числе по ГОСТ предусматриваются указание следующих основных параметров:

• вид, класс оборудования;
• корпусный материал;
• тип применяемого привода;
• регистрационный номер устройства;
• диаметр прохода;
• величина рабочего давления;
• материал используемых уплотнительных элементов.

Кроме этого, на корпусе должно быть отмечено наименование изготовителя арматурного устройства. Направление потока транспортируемой в трубопроводе рабочей среды, регламентированное изготовителем, указывается стрелкой. Кроме этого, маркировочные обозначения могут нести и другую необходимую для правильного использования оборудования информацию.

Виды маркировки и способы ее выполнения

Нанесение маркирующих символов на трубопроводную запорную арматуру регламентируется ГОСТ 4666-2015. На основании этого стандарта предусматривается такая классификация видов маркировки:

• буквенно-цифровая кодировка;
• специальные графические знаки;
• описание устройства по таблице фигур.

Все символы, которые применяются для маркирования трубопроводной арматуры, сведены в положениях ГОСТ 4666-2015.

Кроме этого, данным нормативным документом установлено требование, что способ нанесения маркирующих символов должен обеспечивать их полное сохранение в течение всего периода использования оборудования. Для нанесения маркирующих символов применяют такие технологии:

• Клеймение. Метод предусматривает использование электроискрового карандаша, которым на поверхности металла выжигаются нужные отметки. Недостаток технологии – сложность нанесения букв и цифр, высокие требования к квалификации исполнителя. Это ограничивает использование клеймения.
• Штамповка. Предусматривает нанесение обозначения запорной арматуры методом давления на металл. Сравнительно простая технология, которая обеспечивает высокую долговечность нанесенных надписей.
• Гравировка. Надписи на поверхности металлического корпуса выполняются методом механической обработки с использованием фрез, резцов, пуансонов, штихелей. Высокое качество наносимых обозначений в сочетании с простотой применения делают эту технологию наиболее распространенной.

Кроме этого, цвет, в который окрашена арматура, также относится к элементам маркировки. Он указывает на то из, какого материала выполнен корпус. Окраска в серый цвет соответствует углеродистой стали, синий – легированной, а голубой – коррозионностойкой стали. Арматура с чугунным корпусом окрашивается производителем в черный цвет.

Расшифровка маркировки арматуры

В соответствии с положениями стандарта для маркирования запорной трубопроводной арматуры используются знаки таких типов:

• Обязательные – наносятся на любые арматурные устройства.
• Дополнительные – символы, которые производитель наносит по своему решению. Для некоторых видов арматуры применением дополнительных знаков может устанавливаться нормативной документацией или контрактом с заказчиком. В том числе дополнительные обозначения обязательно применяют для арматур, эксплуатируемой в нефтяной и газовой промышленности, атомной энергетике, других ответственных отраслях.
• Специальные – предусматриваются к нанесению по действующим директивам, техрегламентам, нормативной документации по технике безопасности. Надпись со специальными знаками выполняется на отдельной информационной табличке, закрепляемой на корпусе арматурного изделия.

Расшифровка обозначений арматурной маркировки в соответствии с ГОСТ 4666-2015 приведена в таблице:

Требования и примеры

При маркировании трубопроводной арматуры должны соблюдаться следующие требования, предусмотренные стандартом:

• Нанесение буквенных и цифровых обозначений выполняется без наклона. Шрифт и стрелки должны иметь размеры, приведенные в Приложении «Д» к ГОСТ 4446-2015. При нанесении маркировки методом гравировки руководствуются положениями ГОСТ 26.008-85.
• Нанесение маркирующих символов производится с двух сторон. Лицевой считается правая сторона корпуса, которую определяют по направлению потока транспортируемой в трубопроводе среды. Если направление потока не регламентируется для данной модели, стороны корпуса определяются в соответствии с конструкторской документацией.
• Частично маркировка может наноситься на патрубки присоединения и фланцы. 
• При величине условного диаметра менее 50 мм на корпус можно наносить только обязательные символы. Остальные знаки можно нанести на информационную табличку или на бирку.
• Условные обозначения типов арматуры, корпусных материалов, типов привода, уплотнений, покрытий корпуса, типов рабочих сред определяются по соответствующим таблицам фигур.

Пример расшифровки маркирующей надписи

Разберем пример маркировки клиновой задвижки 30с927нж. Для ее расшифровки рассмотрим значение каждого отдельного знака:

• «30» – символ указывает на тип арматуры «задвижка»;
• «с» – знак, указывающий, что корпуса модели произведен из углеродистой стали;
• «9» – обозначение, которое свидетельствует, что для управления задвижкой применен электропривод;
• «27» – цифровое обозначение заводского номера арматурного изделия, который присваивается на основании конструкторской документации;
• «нж» – знак, который указывает на использование уплотнительных колец с наплавкой из нержавеющей стали.

Ели проходное отверстие задвижки имеет внутреннее покрытие, то тип его материала также отображается в маркировке. Для этого ее дополняют еще одним знаком. Так, для нашего примера может использоваться маркировка 30с927нжфт. В этом случае дополнительное значение «фт» говорит о том, что для покрытия проходного отверстия задвижки используется фторопласт.

Нормы арматуры

• Дом
• Стандарты арматуры

Ссылки по теме

• Стандарты на цемент, заполнители, добавки
• Стандарты для бетона
• Стандарты для сборного железобетона
• Стандарты качества изготовления и временных работ

Стандарты, касающиеся армирования бетона и предварительного напряжения:

EN 10138 — Сталь для предварительного напряжения

Напрягаемая сталь состоит из четырех частей:

• ЕН 10138-1. Предварительно напряженные стали. Общие требования
• ЕН 10138-2. Предварительно напряженные стали. Провод
• ЕН 10138-3. Предварительно напряженные стали. Прядь
• ЕН 10138-4. Предварительно напряженные стали. Бары

Эти детали в настоящее время находятся в разработке.

EN 10080: Сталь для армирования бетона, свариваемая, ребристая арматурная сталь

.

БС ЕН 10080:2005

Свариваемая сталь для армирования бетона подпадает под действие европейского стандарта BS EN 10080. Этот стандарт менялся на протяжении многих лет в поисках прагматичного соглашения между европейцами о том, как стандартизировать арматуру. Другими словами, потребовалось много времени, чтобы превратиться из обязательного стандарта (тот, который Европейская комиссия попросила CEN подготовить) в гармонизированный стандарт. В 2008 году его пришлось отозвать как унифицированный стандарт, поскольку не были соблюдены законодательные требования некоторых стран по дополнительным свойствам арматуры. Однако он был реализован в Великобритании в конце 2005 г., и его последующая отмена не повлияла на BS 4449.и т.д.

BS EN 10080:2005 не содержит фактических спецификаций или цифр; это оставлено на усмотрение национальных стандартов.

Требует, чтобы технические классы были указаны значениями:

• R _e ,               предел текучести;
• R _m /R _e ,          Отношение прочности на растяжение/предела текучести,
• A _gt ,             Полное удлинение в процентах при максимальном усилии,
• R _e,act /R _e,nom    (при необходимости), Отношение фактического значения предела текучести к заданному, 
• усталостная прочность,

производительность на изгиб

• ,

свариваемость

• ,

прочность связи

• ,

допуски

• и
• размеры.

Он содержит информативное Приложение ZA, в котором описывается, как стандарт может использоваться для целей маркировки CE. Обратите внимание, что маркировка CE имеет номер 9.0087 не знак качества. Он просто идентифицирует продукт как соответствующий основному требованию, изложенному Европейской комиссией в их «мандате» для CEN. Маркировка СЕ не является требованием стандарта BS 4449:2005, и арматура не может иметь маркировку СЕ, поскольку гармонизированный стандарт был отозван.

BS EN ISO 17660: Сварка арматурной стали

Этот стандарт состоит из двух частей:

• БС ЕН ИСО 17660-1:2006. Сварка. Сварка арматурной стали — Несущие сварные соединения
• БС ЕН ИСО 17660-2:2006. Сварка. Сварка арматурной стали — Ненесущие сварные соединения

BS 4449: 2005 Сталь для армирования бетона, свариваемая арматурная сталь, прутки, бухты и изделия в размотанном виде

Это была полная редакция стандарта, определяющая три сорта армирования, соответствующие отозванному стандарту BS EN 10080: B500A, B500B и B500C. Характеристический предел текучести установлен на уровне 500 МПа, а свойства при растяжении и пластичность трех марок описаны в таблице 1.

Характерные свойства при растяжении

Эти три сорта соответствуют трем рекомендованным классам пластичности в BS 1992-1-1:2004 (Еврокод 2). Следует отметить, что арматурная сталь диаметром менее 8 мм по стандарту BS 4449 не соответствует стандарту BS EN 19.92-1-1 в отношении пластичности. Это не единственный случай, когда BS 4449:2005 должен учитывать требования BS EN 1992-1-1. Например, область применения Еврокода 2 ограничена ребристой арматурой с прочностью от 400 до 600 МПа. Таким образом, простой круглый стержень марки 250 был исключен из BS 4449 (его использование в конструкционных приложениях в любом случае резко сократилось: он, как правило, дороже, и больше нет никаких преимуществ в радиусах изгиба в звеньях и т. д.).

BS 4449:2005 использует термин «пруток» для обозначения ребристой арматурной стали. Термины «стержень» и «проволока» должны быть ограничены описанием арматурной стали в рулонах или проволоки в железобетонных изделиях.

BS 4482: 2005 Стальная проволока для армирования бетонных изделий.

Спецификация

Этот стандарт включает гладкую, зубчатую и ребристую проволоку, скрученную или размотанную. Введен 250 класс. Характеристическая прочность высокопрочной стали установлена ​​на уровне 500 МПа, а пластичность соответствует B500A в BS 4449.:2005, но не указаны усталостные характеристики.

Большинство проводов, соответствующих стандарту BS 4482, вряд ли будут соответствовать стандарту BS EN 1992-1-1. Чтобы избежать путаницы, любая конструкция, соответствующая стандарту BS EN 1992-1-1:2004, должна иметь арматуру, указанную в стандарте BS 4449:2005. Точно так же любая ткань, используемая в конструкционных целях, должна быть изготовлена ​​в соответствии со стандартом BS 4483 с использованием материалов, указанных в стандарте BS 4449:2005.

BS 4483: 2005 Стальная ткань для армирования бетона. Спецификация

Кроме упаковочных тканей D49и D98, ткань будет изготовлена ​​и оценена как материал BS 4449:2005. Требование к прочности сварных соединений в BS EN 1992-1-1 потребовало отмены A98 и B196 и увеличило диаметр поперечных стержней в некоторых других определенных типах ткани.

BS 5896:2012 Высокопрочная стальная проволока и прядь для предварительного напряжения бетона.

Этот стандарт устанавливает требования к стальной проволоке и пряди с высокой прочностью на растяжение без покрытия для предварительного напряжения бетона. Его можно использовать, пока стандарты EN10138 находятся в стадии подготовки.

BS 8666: 2005 Спецификация для планирования, определения размеров, гибки и резки стальной арматуры для бетона

Редакция 2005 года этого кода была выпущена для обеспечения соответствия ожидаемому внедрению EN 10800, и эта редакция включает:

• Коды форм доступны в соответствии со стандартом BS EN ISO 3766:2003.
• Пересмотренные обозначения в соответствии с BS4449:2005 и BS EN 10080:2005.
• Изменения в BS4449:2005 (включая отсутствие арматуры класса прочности 250), BS4482:2005 и BS4483:2005.
• Положения EN 1992-1-1 (включая запрет на использование проволоки согласно BS 4482:2005 для использования в конструкционных целях).
• Измерение свойств разматываемого материала
• Периодичность проверки размеров компонентов.

BS 7123: Технические условия на дуговую сварку стали для армирования бетона

.

Этот стандарт был отозван, и следует сделать ссылку на BS EN ISO 17660.

Ответы на 45 главных вопросов интервью по машинному обучению в 2022 году

Компании стремятся сделать информацию и услуги более доступными для людей, внедряя новейшие технологии, такие как искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение. Можно наблюдать растущее внедрение этих технологий в таких промышленных секторах, как банковское дело, финансы, розничная торговля, производство, здравоохранение и т. д.

Специалисты по обработке и анализу данных, инженеры по искусственному интеллекту, инженеры по машинному обучению и аналитики данных — это лишь некоторые из востребованных должностей в организациях, использующих ИИ. Если вы стремитесь подать заявку на эти типы вакансий, крайне важно знать, какие вопросы на собеседовании по машинному обучению могут задавать рекрутеры и менеджеры по найму.

В этой статье вы познакомитесь с некоторыми вопросами и ответами на интервью по машинному обучению, с которыми вы, вероятно, столкнетесь на пути к работе своей мечты.

Лучшие вопросы на собеседовании по машинному обучению

Давайте начнем с некоторых часто задаваемых вопросов и ответов на собеседованиях по машинному обучению.

1. Какие существуют типы машинного обучения?

Существует три типа машинного обучения:

Контролируемое обучение

В контролируемом машинном обучении модель делает прогнозы или решения на основе прошлых или помеченных данных. Помеченные данные относятся к наборам данных, которым присвоены теги или метки, что делает их более значимыми.

Обучение без учителя

При обучении без учителя у нас нет помеченных данных. Модель может идентифицировать закономерности, аномалии и взаимосвязи во входных данных.

Обучение с подкреплением

Используя обучение с подкреплением, модель может обучаться на основе вознаграждения, полученного за предыдущее действие.

Рассмотрим среду, в которой работает агент. Агенту дается цель, которую он должен достичь. Каждый раз, когда агент предпринимает какое-либо действие по отношению к цели, он получает положительную обратную связь. И, если предпринятое действие уходит от цели, агент получает отрицательную обратную связь.

2. Что такое переобучение и как его избежать?

Переобучение — это ситуация, которая возникает, когда модель слишком хорошо изучает обучающую выборку, принимая случайные колебания обучающих данных в качестве концепций. Они влияют на способность модели обобщать и не применяются к новым данным.

Когда модель получает обучающие данные, она показывает 100-процентную точность — технически небольшая потеря. Но, когда мы используем тестовые данные, может быть ошибка и низкая эффективность. Это состояние известно как переоснащение.

Существует несколько способов избежать переобучения, например:

• Регулирование. Он включает в себя термин стоимости для функций, связанных с целевой функцией

.

• Изготовление простой модели. С меньшим количеством переменных и параметров дисперсию можно уменьшить 
• Также можно использовать методы перекрестной проверки, такие как k-кратность
• Если некоторые параметры модели могут привести к переоснащению, можно использовать такие методы регуляризации, как LASSO, которые штрафуют эти параметры

3. Что такое «тренировочный набор» и «тестовый набор» в модели машинного обучения? Сколько данных вы выделите для обучения, проверки и тестовых наборов?

Существует трехэтапный процесс создания модели:

1. Обучить модель
2. Проверить модель
3. Развернуть модель

Рассмотрим случай, когда вы пометили данные для 1000 записей. Один из способов обучения модели — предоставить доступ ко всем 1000 записей в процессе обучения. Затем вы берете небольшой набор тех же данных для проверки модели, что в данном случае даст хорошие результаты.

Но это не точный способ тестирования. Итак, мы откладываем часть этих данных, называемую «тестовым набором», перед началом процесса обучения. Остальные данные называются «тренировочным набором», который мы используем для обучения модели. Обучающий набор проходит через модель несколько раз, пока точность не станет высокой, а ошибки сведены к минимуму.

Теперь мы передаем тестовые данные, чтобы проверить, может ли модель точно предсказать значения, и определить, эффективно ли обучение. Если вы получаете ошибки, вам нужно либо изменить свою модель, либо переобучить ее с дополнительными данными.

Что касается вопроса о том, как разделить данные на обучающую и тестовую выборки, то здесь нет фиксированного правила, и соотношение может варьироваться в зависимости от индивидуальных предпочтений.

4. Что делать с отсутствующими или поврежденными данными в наборе данных?

Один из самых простых способов обработки отсутствующих или поврежденных данных — удалить эти строки или столбцы или полностью заменить их каким-либо другим значением.

В Pandas есть два полезных метода:

• IsNull() и dropna() помогут найти столбцы/строки с отсутствующими данными и удалить их
• Fillna() заменит неправильные значения значением-заполнителем

.

5. Как выбрать классификатор на основе размера данных обучающего набора?

Когда обучающая выборка мала, модель с правым смещением и низкой дисперсией работает лучше, потому что вероятность ее переобучения меньше.

Например, наивный байесовский метод лучше всего работает, когда обучающая выборка велика. Модели с низким смещением и высокой дисперсией, как правило, работают лучше, поскольку они хорошо работают со сложными отношениями.

6. Объясните матрицу путаницы в отношении алгоритмов машинного обучения.

Матрица путаницы (или матрица ошибок) — это специальная таблица, которая используется для измерения производительности алгоритма. Он в основном используется в обучении с учителем; в неконтролируемом обучении это называется матрицей соответствия.

Матрица путаницы имеет два параметра:

• Фактический
• Прогноз

Он также имеет идентичные наборы функций в обоих этих измерениях.

Рассмотрим матрицу путаницы (бинарную матрицу), показанную ниже:

Здесь,

Для фактических значений:

Итого Да = 12+1 = 13

Всего № = 3+9 = 12

Аналогично, для предсказанных значений:

Итого Да = 12+3 = 15

Общее количество = 1+9= 10 

Чтобы модель была точной, значения по диагоналям должны быть высокими. Общая сумма всех значений в матрице равна общему количеству наблюдений в наборе тестовых данных.

Для приведенной выше матрицы общее количество наблюдений = 12+3+1+9 = 25

Теперь точность = сумма значений по диагонали/всему набору данных

= (12+9) / 25

= 21/25

= 84%

7.

Что такое ложноположительный и ложноотрицательный результат и какое значение они имеют?

Ложные срабатывания — это случаи, которые ошибочно классифицируются как Истинно, но являются Ложными.

Ложноотрицательные результаты — это случаи, которые ошибочно классифицируются как False, но являются True.

В термине «Ложноположительный результат» слово «Положительный» относится к строке «Да» прогнозируемого значения в матрице путаницы. Полный член указывает, что система предсказала его как положительное, но фактическое значение отрицательное.

Итак, глядя на матрицу путаницы, мы получаем:

Ложноположительный = 3

Истинно положительный = 12

Аналогичным образом, в термине «Ложноотрицательный результат» слово «Отрицательный» относится к строке «Нет» прогнозируемого значения в матрице путаницы. И полный член указывает, что система предсказала его как отрицательное, но фактическое значение положительное.

Итак, глядя на матрицу путаницы, получаем:

Ложноотрицательный = 1

Истинно отрицательный = 9

8.

Каковы три этапа построения модели в машинном обучении?

Три этапа построения модели машинного обучения:

• Модельное здание

  Выберите подходящий алгоритм для модели и обучите ее согласно требованию

.

• Модельные испытания

  Проверьте точность модели с помощью тестовых данных

.

• Применение модели

  Внесите необходимые изменения после тестирования и используйте окончательную модель для проектов реального времени

Здесь важно помнить, что время от времени модель необходимо проверять, чтобы убедиться, что она работает правильно. Его следует изменить, чтобы убедиться, что он актуален.

9. Что такое глубокое обучение?

 Глубокое обучение — это разновидность машинного обучения, включающая системы, которые думают и учатся, как люди, с использованием искусственных нейронных сетей. Термин «глубокий» происходит от того факта, что у вас может быть несколько слоев нейронных сетей.

Одно из основных различий между машинным обучением и глубоким обучением заключается в том, что в машинном обучении разработка функций выполняется вручную. В случае глубокого обучения модель, состоящая из нейронных сетей, автоматически определит, какие функции использовать (а какие нет).

Это часто задаваемый вопрос, который задают как в интервью по машинному обучению, так и в вопросах интервью по глубокому обучению

10. В чем разница между машинным обучением и глубоким обучением?

11.

Каково применение контролируемого машинного обучения в современном бизнесе?

К приложениям контролируемого машинного обучения относятся:

Похожие вопросы и ответы на собеседовании

ИИ | Наука о данных

12. Что такое полууправляемое машинное обучение?

Обучение с учителем использует данные, которые полностью помечены, тогда как обучение без учителя не использует данные обучения.

В случае частично контролируемого обучения данные обучения содержат небольшое количество размеченных данных и большое количество неразмеченных данных.

13. Что такое неконтролируемые методы машинного обучения?

В обучении без учителя используются два метода: кластеризация и ассоциация.

Кластеризация

Проблемы с кластеризацией связаны с разделением данных на подмножества. Эти подмножества, также называемые кластерами, содержат данные, похожие друг на друга. Различные кластеры раскрывают разные сведения об объектах, в отличие от классификации или регрессии.

Ассоциация

В задаче на ассоциации мы выявляем закономерности ассоциаций между различными переменными или элементами.

Например, веб-сайт электронной коммерции может предложить вам другие товары для покупки, основываясь на предыдущих покупках, которые вы сделали, привычках расходов, товарах в вашем списке желаний, покупательских привычках других клиентов и т. д.

14. В чем разница между контролируемым и неконтролируемым машинным обучением?

• Контролируемое обучение. Эта модель учится на размеченных данных и делает прогноз на будущее в качестве выходных данных 
• Обучение без учителя. Эта модель использует немаркированные входные данные и позволяет алгоритму действовать на основе этой информации без руководства.

15. В чем разница между индуктивным машинным обучением и дедуктивным машинным обучением?

16. Сравните алгоритмы K-средних и KNN.

17. Что такое «наивный» в наивном байесовском классификаторе?

Классификатор называется «наивным», потому что он делает предположения, которые могут оказаться или не быть правильными.

Алгоритм предполагает, что наличие одного признака класса не связано с наличием какого-либо другого признака (абсолютная независимость признаков), учитывая переменную класса.

Например, плод может считаться вишней, если он красного цвета и круглой формы, независимо от других признаков. Это предположение может быть верным, а может и неверным (поскольку яблоко также соответствует описанию).

18. Объясните, как система может играть в шахматы, используя обучение с подкреплением.

У обучения с подкреплением есть среда и агент. Агент выполняет некоторые действия для достижения определенной цели. Каждый раз, когда агент выполняет задачу, которая приближает его к цели, он вознаграждается. И каждый раз, когда он делает шаг, идущий вразрез с этой целью или в обратном направлении, он наказывается.

Раньше шахматным программам приходилось определять лучшие ходы после долгих исследований многочисленных факторов. Создание машины, предназначенной для таких игр, потребует указания многих правил.

При обучении с подкреплением нам не нужно решать эту проблему, поскольку агент обучения учится, играя в игру. Он сделает ход (решение), проверит, является ли он правильным (обратная связь), и сохранит результаты в памяти для следующего шага (обучение). Существует награда за каждое правильное решение, которое принимает система, и наказание за неправильное.

19. Как узнать, какой алгоритм машинного обучения выбрать для вашей задачи классификации?

Хотя не существует фиксированного правила выбора алгоритма для задачи классификации, вы можете следовать следующим рекомендациям:

• Если важна точность, проверьте различные алгоритмы и перекрестно проверьте их
• Если набор обучающих данных небольшой, используйте модели с низкой дисперсией и высоким смещением
• Если набор обучающих данных большой, используйте модели с высокой дисперсией и небольшим смещением

20. Как Amazon может рекомендовать другие вещи к покупке? Как работает система рекомендаций?

Когда пользователь что-то покупает на Amazon, Amazon сохраняет данные о покупках для дальнейшего использования и находит продукты, которые, скорее всего, также будут куплены. Это возможно благодаря алгоритму ассоциации, который может идентифицировать шаблоны в заданном наборе данных.

21. Когда вы будете использовать классификацию вместо регрессии?

Классификация используется, когда ваша цель является категориальной, а регрессия используется, когда ваша целевая переменная непрерывна. И классификация, и регрессия относятся к категории контролируемых алгоритмов машинного обучения.

Примеры проблем классификации включают:

• Предсказание да или нет
• Оценка пола
• Порода животного
• Тип цвета

Примеры проблем регрессии включают:

• Оценка продаж и цены продукта
• Прогнозирование счета команды
• Прогноз количества осадков

22. Как разработать спам-фильтр электронной почты?

Создание спам-фильтра включает следующий процесс:

• В спам-фильтр электронной почты будут отправлены тысячи писем 
• Каждое из этих писем уже имеет ярлык: «спам» или «не спам».
• Алгоритм контролируемого машинного обучения затем определит, какие типы электронных писем помечаются как спам на основе спам-слов, таких как лотерея, бесплатное предложение, отсутствие денег, полный возврат средств и т.  д.
• В следующий раз, когда электронное письмо попадет в ваш почтовый ящик, спам-фильтр будет использовать статистический анализ и алгоритмы, такие как деревья решений и SVM, чтобы определить, насколько вероятно, что электронное письмо является спамом
• Если вероятность высока, письмо будет помечено как спам, и письмо не попадет в ваш почтовый ящик
• Основываясь на точности каждой модели, мы будем использовать алгоритм с наивысшей точностью после тестирования всех моделей

23. Что такое случайный лес?

«Случайный лес» — это контролируемый алгоритм машинного обучения, который обычно используется для задач классификации. Он работает путем построения нескольких деревьев решений на этапе обучения. Случайный лес выбирает решение большинства деревьев как окончательное решение.

24. Принимая во внимание длинный список алгоритмов машинного обучения и набор данных, как решить, какой из них использовать?

Не существует главного алгоритма для всех ситуаций. Выбор алгоритма зависит от следующих вопросов:

• Сколько данных у вас есть, и являются ли они непрерывными или категоричными?
• Проблема связана с классификацией, ассоциацией, кластеризацией или регрессией?
• Предопределенные переменные (с метками), без меток или смешанные?
• Какова цель?

На основании приведенных выше вопросов можно использовать следующие алгоритмы:

25. Что такое смещение и дисперсия в модели машинного обучения?

Смещение

Смещение в модели машинного обучения возникает, когда прогнозируемые значения отличаются от фактических значений. Низкое смещение указывает на модель, в которой значения прогноза очень близки к фактическим.

Недообучение: высокое смещение может привести к тому, что алгоритм упустит соответствующие отношения между функциями и целевыми выходными данными.

Дисперсия

Дисперсия относится к величине изменения целевой модели при обучении с использованием различных обучающих данных. Для хорошей модели дисперсия должна быть минимизирована.

Переобучение: высокая дисперсия может привести к тому, что алгоритм будет моделировать случайный шум в обучающих данных, а не предполагаемые выходные данные.

26. Каков компромисс между предвзятостью и дисперсией?

Декомпозиция смещения-дисперсии по существу разлагает ошибку обучения из любого алгоритма, добавляя смещение, дисперсию и немного неустранимой ошибки из-за шума в базовом наборе данных.

Обязательно, если вы сделаете модель более сложной и добавите больше переменных, вы потеряете систематическую ошибку, но получите дисперсию. Чтобы получить оптимально уменьшенное количество ошибок, вам придется найти компромисс между смещением и дисперсией. Ни высокое смещение, ни высокая дисперсия нежелательны.

Алгоритмы с высоким смещением и низкой дисперсией обучают модели, которые непротиворечивы, но в среднем неточны.

Алгоритмы с высокой дисперсией и низким смещением обучают модели, которые являются точными, но непоследовательными.

27. Определение точности и полноты.

Точность

Точность — это отношение нескольких событий, которые вы можете правильно вспомнить, к общему количеству событий, которые вы вспоминаете (сочетание правильных и неправильных воспоминаний).

Точность = (Истинно Положительный) / (Истинно Положительный + Ложноположительный)

Отзыв

Отзыв — это отношение количества событий, которые вы можете вспомнить, к общему количеству событий.

Отзыв = (Истинно положительный результат) / (Истинно положительный результат + Ложноотрицательный результат)

28. Что такое классификация дерева решений?

Дерево решений строит классификационные (или регрессионные) модели в виде древовидной структуры, при этом наборы данных разбиваются на все более мелкие подмножества при построении дерева решений буквально в виде дерева с ветвями и узлами. Деревья решений могут обрабатывать как категориальные, так и числовые данные.

29.

Что такое сокращение в деревьях решений и как это делается?

Сокращение — это метод машинного обучения, который уменьшает размер деревьев решений. Это снижает сложность конечного классификатора и, следовательно, повышает точность прогнозирования за счет уменьшения переобучения.

Отсечение может произойти в:

• Мода сверху вниз. Он будет проходить узлы и обрезать поддеревья, начиная с корня

.

• Мода снизу вверх. Он начнется с конечных узлов

.

Существует популярный алгоритм сокращения, который называется сокращенным сокращением ошибок, в котором:

• Начиная с листьев, каждый узел заменяется самым популярным классом
• Если точность прогноза не изменяется, изменение сохраняется
• Преимущество простоты и скорости

30. Кратко объясните логистическую регрессию.

Логистическая регрессия — это алгоритм классификации, используемый для прогнозирования бинарного результата для заданного набора независимых переменных.

Результатом логистической регрессии является либо 0, либо 1 с пороговым значением, обычно равным 0,5. Любое значение выше 0,5 считается за 1, а любая точка ниже 0,5 считается за 0,

31. Объясните алгоритм K ближайших соседей.

Алгоритм ближайшего соседа

K — это алгоритм классификации, который работает таким образом, что новая точка данных назначается соседней группе, на которую она больше всего похожа.

В K ближайших соседей K может быть целым числом больше 1. Таким образом, для каждой новой точки данных, которую мы хотим классифицировать, мы вычисляем, к какой соседней группе она ближе всего.

Давайте классифицируем объект, используя следующий пример. Рассмотрим три кластера:

• Футбол
• Баскетбольный мяч
• Теннисный мяч

Пусть новая точка данных, подлежащая классификации, представляет собой черный шар. Мы используем KNN для его классификации. Предположим, что K = 5 (изначально).

Далее мы находим K (пять) ближайших точек данных, как показано на рисунке.

Обратите внимание, что все пять выбранных точек не принадлежат одному и тому же кластеру. Есть три теннисных мяча и по одному для баскетбола и футбола.

Когда задействовано несколько классов, мы предпочитаем большинство. Здесь большинство с теннисным мячом, поэтому новая точка данных назначается этому кластеру.

32. Что такое система рекомендаций?

Любой, кто пользовался Spotify или делал покупки на Amazon, узнает рекомендательную систему: это система фильтрации информации, которая предсказывает, что пользователь может захотеть услышать или увидеть, основываясь на шаблонах выбора, предоставленных пользователем.

33. Что такое Kernel SVM?

Kernel SVM — это сокращенная версия машины опорных векторов ядра. Методы ядра — это класс алгоритмов для анализа шаблонов, и наиболее распространенным из них является SVM ядра.

34. Какие существуют методы уменьшения размерности?

Вы можете уменьшить размерность, комбинируя признаки с проектированием признаков, удаляя коллинеарные признаки или используя алгоритмическое уменьшение размерности.

Теперь, когда вы ответили на вопросы интервью по машинному обучению, вы, должно быть, получили представление о своих сильных и слабых сторонах в этой области.

35. Что такое анализ главных компонентов?

Анализ основных компонентов или PCA — это многомерный статистический метод, который используется для анализа количественных данных. Целью PCA является преобразование многомерных данных в более мелкие, удаление шума и извлечение важной информации, такой как функции и атрибуты, из больших объемов данных.

36. Что вы понимаете под счетом F1?

Оценка F1 — это метрика, сочетающая точность и полноту. Это также средневзвешенное значение точности и полноты.

Очки F1 можно рассчитать по следующей формуле:

F1 = 2 * (П * Р) / (П + Р)

Оценка F1 равна единице, если и точность, и отзыв равны единице.

37. Что вы понимаете под ошибкой типа I и типа II?

Ошибка типа I: Ошибка типа I возникает, когда нулевая гипотеза верна и мы ее отвергаем.

Ошибка типа II: Ошибка типа II возникает, когда нулевая гипотеза неверна и мы ее принимаем.

38. Объясните корреляцию и ковариацию?

Корреляция: Корреляция говорит нам, насколько сильно две случайные величины связаны друг с другом. Принимает значения от -1 до +1.

Формула для расчета корреляции:

Ковариация: Ковариация сообщает нам направление линейной зависимости между двумя случайными величинами. Он может принимать любое значение от -∞ до +∞.

Формула для расчета ковариации:

39. Что такое опорные векторы в SVM?

Опорные векторы — это точки данных, ближайшие к гиперплоскости. Это влияет на положение и ориентацию гиперплоскости. Удаление опорных векторов изменит положение гиперплоскости. Опорные векторы помогают нам построить нашу модель машины опорных векторов.

40. Что такое ансамблевое обучение?

Ансамблевое обучение — это комбинация результатов, полученных из нескольких моделей машинного обучения, для повышения точности и улучшения процесса принятия решений.

Пример. Случайный лес со 100 деревьями может дать гораздо лучшие результаты, чем использование только одного дерева решений.

41. Что такое перекрестная проверка?

Перекрестная проверка в машинном обучении — это метод статистической повторной выборки, который использует разные части набора данных для обучения и тестирования алгоритма машинного обучения на разных итерациях. Целью перекрестной проверки является проверка способности модели предсказывать новый набор данных, который не использовался для обучения модели. Перекрестная проверка позволяет избежать переобучения данных.

K-Fold Cross Validation — самый популярный метод повторной выборки, который делит весь набор данных на K наборов одинакового размера.

42. Какие существуют методы разделения дерева в алгоритме дерева решений?

Дисперсия: разделение узлов дерева решений с использованием дисперсии выполняется, когда целевая переменная является непрерывной.

Получение информации: Разделение узлов дерева решений с использованием получения информации предпочтительнее, когда целевая переменная является категориальной.

Примесь Джини: разделение узлов дерева решений с использованием примеси Джини выполняется, когда целевая переменная является категориальной.

43. Как алгоритм машины опорных векторов справляется с самообучением?

Алгоритм SVM имеет скорость обучения и скорость расширения, которые обеспечивают самообучение. Скорость обучения компенсирует или наказывает гиперплоскости за все неправильные движения, в то время как скорость расширения определяет максимальную область разделения между разными классами.

44. Какие допущения необходимо сделать перед началом линейной регрессии?

Для модели линейной регрессии в основном используется 5 допущений:

• Многомерная нормальность
• Нет автокорреляции
• Гомоскедастичность
• Линейная зависимость
• Отсутствие или небольшая мультиколлинеарность

45.

В чем разница между регрессиями Лассо и Риджа?

Регрессия Lasso (также известная как L1) и Ridge (также известная как L2) — это два популярных метода регуляризации, которые используются, чтобы избежать переобучения данных. Эти методы используются для штрафа коэффициентов, чтобы найти оптимальное решение и уменьшить сложность. Регрессия Лассо работает, штрафуя сумму абсолютных значений коэффициентов. В регрессии Риджа или L2 штрафная функция определяется суммой квадратов коэффициентов.

Надеюсь на успешную карьеру в сфере искусственного интеллекта и машинного обучения. Запишитесь на нашу программу AI и ML PG в сотрудничестве с Университетом Пердью прямо сейчас.

Станьте частью кадрового резерва машинного обучения

С развитием технологий рабочие места в области науки о данных и искусственного интеллекта будут по-прежнему востребованы. Кандидаты, которые повышают свою квалификацию и хорошо разбираются в этих новых технологиях, могут найти множество вакансий с впечатляющей зарплатой. Хотите стать инженером по машинному обучению? Запишитесь на курс Simplilearn по искусственному интеллекту и машинному обучению и получите сертификат уже сегодня. В зависимости от вашего уровня опыта вас могут попросить дополнительно продемонстрировать свои навыки машинного обучения, но это в основном зависит от роли, которую вы преследуете. Эти вопросы и ответы на собеседования по машинному обучению подготовят вас к прохождению собеседования с первой попытки!

Помимо упомянутых выше вопросов для собеседования, также важно иметь четкое представление о часто задаваемых вопросах на собеседованиях по науке о данных.

Учитывая эту тенденцию, Simplilearn предлагает сертификационный курс по искусственному интеллекту и машинному обучению, который поможет вам прочно усвоить концепции машинного обучения. Этот курс хорошо подходит для тех, кто находится на среднем уровне, в том числе:

• Менеджеры по аналитике
• Бизнес-аналитики
• Информационные архитекторы
• Разработчики, желающие стать исследователями данных
• Выпускники, стремящиеся сделать карьеру в области науки о данных и машинного обучения

Ответить на вопросы на собеседовании по машинному обучению станет намного проще после того, как вы закончите этот курс.

Что нужно знать о глубоком обучении с подкреплением | Джеймс Монтантес

M Машина L Заработок (ML) и A Искусственный I Алгоритмы интеллекта (ИИ) все больше влияют на наше современное общество и оставляют свой след во всем, от финансов до здравоохранения и транспорта. Если конец 20-го века был связан с общим прогрессом в области вычислений и связи (интернет-инфраструктура), то в 21-м веке будут доминировать интеллектуальные вычисления и гонка за более умными машинами.

Источник: Unsplash

Большинство дискуссий и осведомленности об этих новых вычислительных парадигмах, однако, вращаются вокруг так называемого «обучения с учителем», в котором D eep L заработок (DL) занимает центральное место. Недавнее продвижение и поразительный успех сетей (DNN) D eep N eural N (DNN) — от классификации болезней до сегментации изображений и распознавания речи — вызвали большой интерес и применение DNN во всех аспектах высокотехнологичных систем. .

Системы DNN, однако, нуждаются в большом количестве обучающих данных (маркированных выборках, для которых ответ уже известен) для правильной работы, и они не совсем точно имитируют то, как люди учатся и применяют свой интеллект. Почти все эксперты в области искусственного интеллекта согласны с тем, что простое увеличение размера и скорости систем на основе DNN никогда не приведет к созданию настоящих «человеческих» систем искусственного интеллекта или чего-либо даже близкого к этому.

Следовательно, существует много исследований и интерес к изучению парадигм и алгоритмов ML/AI, которые выходят за рамки контролируемого обучения и пытаются следовать кривой процесса обучения человека. R укрепление L заработок (RL) является наиболее изученным и захватывающим из них.

В этой статье мы кратко обсудим, как современные DL и RL могут быть объединены вместе в области под названием D eep R усиление L доход (DRL) для создания мощных систем искусственного интеллекта.

Люди преуспевают в решении широкого круга сложных задач, от низкоуровневого управления моторикой (например, ходьба, бег, игра в теннис) до высокоуровневых когнитивных задач (например, выполнение математических операций, написание стихов, разговор).

Обучение с подкреплением направлено на то, чтобы позволить программному/аппаратному агенту имитировать поведение человека с помощью четко определенных, хорошо разработанных вычислительных алгоритмов. Цель такой парадигмы обучения состоит не в том, чтобы отобразить помеченные примеры в простой функциональной манере ввода-вывода (как автономная система DL), а в том, чтобы построить стратегию, которая помогает интеллектуальному агенту выполнять действия в последовательности с целью выполнения некоторых действий. конечная цель.

Источник рисунка: «Какие существуют типы машинного обучения»

Более формально, RL относится к целеориентированным алгоритмам, которые учат, как достичь сложной задачи (цели) или как максимизировать по определенному измерению за множество шагов. Следующие примеры иллюстрируют их использование:

• Настольная игра, максимизирующая вероятность выигрыша
• Финансовая симуляция, максимизирующая прибыль от транзакции
• Робот, перемещающийся в сложной среде, минимизирующий ошибку в своих движениях

Идея заключается в том, что агент получает входные данные из окружающей среды через данные датчиков, обрабатывает их с использованием алгоритмов RL, а затем предпринимает действия для достижения заранее определенной цели. Это очень похоже на то, как мы, люди, ведем себя в повседневной жизни.

Источник: Обучение с подкреплением: введение (книга)

Некоторые основные определения глубокого обучения с подкреплением

Для предстоящего обсуждения полезно лучше понять некоторые ключевые термины, используемые в RL.

Агент : Программно-аппаратный механизм, который выполняет определенные действия в зависимости от его взаимодействия с окружающей средой; например, дрон, осуществляющий доставку, или Super Mario, управляющий видеоигрой. Алгоритм — это агент.

Действие : Действие — это один из всех возможных ходов, которые может сделать агент. Действие почти не требует пояснений, но следует отметить, что агенты обычно выбирают из списка дискретных возможных действий.

Окружающая среда : Мир, через который движется агент и который отвечает агенту. Среда принимает текущее состояние и действие агента в качестве входных данных и возвращает в качестве выходных данных вознаграждение агента и его следующее состояние.

Состояние : Состояние — это конкретная и непосредственная ситуация, в которой находится агент; т. е. конкретное место и момент, мгновенная конфигурация, которая связывает агента с другими значимыми вещами. Примером может служить конкретная конфигурация шахматной доски.

Вознаграждение : Вознаграждение — это обратная связь, с помощью которой мы измеряем успех или неудачу действий агента в данном состоянии. Например, в игре в шахматы важные действия, такие как уничтожение слона противника, могут принести некоторую награду, а победа в игре может принести большую награду. Отрицательные вознаграждения также определяются в аналогичном смысле, например. проигрыш в игре.

Коэффициент дисконтирования : Коэффициент дисконтирования представляет собой множитель. Будущие вознаграждения, обнаруженные агентом, умножаются на этот коэффициент, чтобы ослабить кумулятивный эффект этих вознаграждений на текущий выбор действия агента. Это лежит в основе RL, т. е. постепенное снижение ценности будущих вознаграждений, чтобы недавним действиям придавалось большее значение. Это критически важно для парадигмы, работающей по принципу «отложенного действия».

Политика : Политика — это стратегия, которую агент использует для определения следующего действия на основе текущего состояния. Он сопоставляет состояния с действиями, действиями, которые обещают наивысшую награду.

Значение : Ожидаемый долгосрочный доход со скидкой, в отличие от краткосрочного вознаграждения. Значение определяется как ожидаемый долгосрочный возврат текущего состояния при определенной политике.

Значение Q или значение действия : Q-значение похоже на значение, за исключением того, что оно принимает дополнительный параметр, текущее действие. Это относится к долгосрочному возврату действия, выполняющего определенное действие в соответствии с определенной политикой, из текущего состояния.

Вот некоторые из общих математических схем для решения задач RL:

Марковский процесс принятия решений (MDP) : Почти все задачи RL можно сформулировать как MDP. Все состояния в MDP обладают «марковским» свойством, относящимся к тому факту, что будущее зависит только от текущего состояния, а не от истории состояний.

Уравнения Беллмана : Уравнения Беллмана относятся к набору уравнений, которые разлагают функцию стоимости на непосредственное вознаграждение плюс дисконтированные будущие ценности.

Динамическое программирование : Когда модель системы (агент + среда) полностью известна, следуя уравнениям Беллмана, мы можем использовать динамическое программирование (DP) для итеративной оценки функций ценности и улучшения политики.

Источник: Exxact

Повторение значения : Это алгоритм, который вычисляет функцию оптимального значения состояния путем итеративного улучшения оценки значения . Алгоритм инициализирует функцию значения произвольными случайными значениями, а затем повторно обновляет значения Q-значения и функции значения, пока они не сойдутся.

Источник: Exxact

Итерация политики : Поскольку агент заботится только о поиске оптимальной политики, иногда оптимальная политика будет сходиться до функции значения. Таким образом, итерация политики вместо многократного улучшения оценки функции ценности переопределяет политику на каждом шаге и вычисляет значение в соответствии с этой новой политикой до тех пор, пока политика не сходится .

Q-обучение : Это пример алгоритма обучения без моделей . Он не предполагает, что агент знает что-либо о моделях перехода состояния и вознаграждения. Однако агент методом проб и ошибок обнаружит, что такое хорошие и плохие действия . Основная идея Q-Learning состоит в том, чтобы аппроксимировать Q-функцию пар состояние-действие из образцов функции Q-значения, которые мы наблюдаем во время взаимодействия агента с окружающей средой. Этот подход известен как Обучение по разнице во времени .

Источник: Exxact

Рисунок : Пример задачи RL, решенной с помощью Q-learning (метод проб и ошибок). Динамика и модель среды, т.е. вся физика движения, неизвестна.

Q-обучение — это простой, но мощный метод решения задач RL, и теоретически его можно масштабировать для решения больших задач без дополнительной математической сложности. Базовое Q-обучение можно выполнить с помощью рекурсивного уравнения

Здесь,

Q (S, A) : функция Q-значения,

S : State

S ‘, S’ ‘: будущие состояния

A : Action

777

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0 A

: Action

A : Коэффициент дисконтирования

Для небольших задач можно начать с произвольных предположений для всех значений Q. Методом проб и ошибок Q-таблица обновляется, и политика продвигается к конвергенции. Действия по обновлению и выбору выполняются случайным образом, и в результате оптимальная политика может не представлять собой глобальный оптимум, но она работает для всех практических целей.

Однако создание и хранение набора Q-таблиц для большой задачи быстро становится вычислительной проблемой по мере роста размера задачи. Например, в таких играх, как шахматы или го, количество возможных состояний (последовательность ходов) растет экспоненциально с увеличением количества шагов, которые необходимо просчитать вперед. Следовательно,

• объем памяти, необходимый для сохранения и обновления этой таблицы, будет увеличиваться по мере увеличения количества состояний
• количество времени, необходимое для изучения каждого состояния для создания требуемой Q-таблицы, будет нереалистичным

Такие методы, как глубокое Q-обучение, пытаются решить эту проблему с помощью машинного обучения.

Как следует из названия, Глубокое Q-обучение вместо ведения большой таблицы Q-значений использует нейронную сеть для аппроксимации функции Q-значения на основе заданного ввода действия и состояния . В некоторых формулировках состояние задается как вход, а Q-значение всех возможных действий генерируется как выход. Нейронная сеть называется D eep- Q – N 9Сеть 0089 (DQN). Основная идея показана ниже.

Источник рисунка: Практическое введение в глубокое Q-обучение с использованием OpenAI Gym в Python

Но работа с DQN может быть довольно сложной. В традиционных алгоритмах DL мы рандомизируем входные выборки, чтобы входной класс был достаточно сбалансированным и несколько стабильным для различных обучающих пакетов. В RL поиск становится лучше по мере продвижения фазы исследования. Это постоянно меняет пространство ввода и действий. Кроме того, по мере улучшения знаний об окружающей среде целевое значение Q автоматически обновляется. Короче говоря, и вход, и выход часто меняются для простой системы DQN.

Чтобы решить эту проблему, DQN вводит концепции воспроизведения опыта и целевой сети , чтобы замедлить изменения, чтобы можно было изучать Q-таблицу постепенно и контролируемым/стабильным образом.

Воспроизведение опыта сохраняет определенное количество значений состояния-действия-награды (например, последний миллион) в специализированном буфере. Обучение Q-функции выполняется с помощью мини-пакетов случайных выборок из этого буфера. Поэтому обучающие выборки рандомизированы и ведут себя ближе к типичному случаю обучения с учителем в традиционном DL. Это похоже на обладание высокоэффективной кратковременной памятью, на которую можно положиться при изучении неизвестного окружения .

Кроме того, DQN обычно использует две сети для хранения значений Q. Одна постоянно обновляется, а вторая, целевая сеть, синхронизируется с первой сетью через равные промежутки времени. Целевая сеть используется для извлечения значения Q таким образом, чтобы изменения целевого значения были менее изменчивыми.

DeepMind, лондонский стартап (основан в 2010 г.), который был приобретен Google/Alphabet в 2014 г., внес новаторский вклад в область DRL, когда он успешно использовал комбинацию сверточной нейронной сети (CNN) и Q-обучения, чтобы обучить агента играть в игры Atari, используя только необработанные пиксельные входные данные (в виде сенсорных сигналов). Подробности можно найти здесь.

Игра в Atari с глубоким обучением с подкреплением

Источник рисунка: статья DeepMind Atari об arXiV (2013).

Игра Го возникла в Китае более 3000 лет назад и известна как самая сложная классическая игра для ИИ из-за своей сложности. Стандартные методы ИИ, которые проверяют все возможные ходы и позиции с помощью дерева поиска, не могут справиться с огромным количеством возможных ходов в го или оценить силу каждой возможной позиции на доске.

Используя методы DRL и новый алгоритм поиска, DeepMind разработала AlphaGo, которая является первой компьютерной программой, победившей профессионального игрока в го, первой победившей чемпиона мира в го и, возможно, самым сильным игроком в го в истории.

Источник рисунка: https://medium.com/point-nine-news/what-does-alphago-vs-8dadec65aaf

Улучшенная версия этого Alpha Go называется Alpha Go Zero. Здесь система инициируется с помощью нейронной сети, которая не имеет никаких знаний об игре в го или правилах. Затем он играет в игры сам с собой, комбинируя эту нейронную сеть с мощным алгоритмом поиска. Во время повторяющегося игрового процесса нейронная сеть настраивается и обновляется, чтобы предсказывать ходы, а также возможного победителя игр. Затем эта обновленная нейронная сеть объединяется с алгоритмом поиска для создания новой, более надежной версии AlphaGo Zero, и процесс начинается снова. В каждой итерации производительность системы немного улучшается, а качество самостоятельных игр повышается.

Источник рисунка: AlphaGo Zero: все начинается с нуля

Компания Royal Dutch Shell применяет обучение с подкреплением в своих проектах по разведке и бурению, чтобы снизить высокую стоимость добычи газа, а также улучшить несколько этапов во всей цепочке поставок. Алгоритмы глубокого обучения, обученные на исторических данных бурения, а также расширенное моделирование на основе физики используются для управления газовыми буровыми установками по мере их движения в недрах. В технологии DRL также используются механические данные от бурового долота — давление и температура долота, а также данные сейсморазведки, зависящие от геологической среды. Подробнее здесь:

Невероятные способы Shell использует искусственный интеллект, чтобы помочь преобразовать нефтегазового гиганта .

Несмотря на то, что ДХО еще не получило широкого распространения, существует огромный потенциал для его применения в различных сложных областях, связанных с автономными транспортными средствами.

• Управление транспортным средством
• Объединение рамп
• Восприятие индивидуального стиля вождения
• Многоцелевой RL для безопасного обгона

В этом документе четко разъясняются концепции: Изучение приложений глубокого обучения с подкреплением для реальных автономных систем вождения.

Обучение с подкреплением является наиболее многообещающим кандидатом для действительно масштабируемых, совместимых с человеком систем искусственного интеллекта и для окончательного продвижения к A искусственному G общему I интеллекту (AGI). Однако почти для всех практических задач традиционные алгоритмы RL чрезвычайно сложно масштабировать и применять из-за взрывной вычислительной сложности.

Глубокое обучение, которое в последние годы изменило область ИИ, может быть систематически и эффективно применено к области RL, чтобы частично решить эту проблему. Этот подход привел к созданию интеллектуальных агентов, таких как AlphaGo, которые могут изучать правила игры (и, следовательно, правила внешнего мира) полностью с нуля, без специального обучения и программирования на основе правил.