Свм коммуникейшн что это такое
Свм коммуникейшн что это такое
специализированная вычислительная машина
спальный вагон мягкий
система виртуальных машин
Словарь: С. Фадеев. Словарь сокращений современного русского языка. — С.-Пб.: Политехника, 1997. — 527 с.
схема выдачи мощности
Союз воеводинских мадьяр
организация, полит., Сербия
серозно-вирусный менингит
серозный вирусный менингит
судовые вспомогательные механизмы
«Северный воздушный мост»
проект и ОАО УК «СВМ»
Полезное
Смотреть что такое «СВМ» в других словарях:
СВМ (ОС) — СВМ Разработчик Семейство ОС VM Исходный код Закрытая Тип ядра Виртуальная машина Лицензия Proprietary Состояние Историческое … Википедия
СВМ — СВМ: Система виртуальных машин операционная система для ЕС ЭВМ, аналог системы VM фирмы IBM. Синтетический высокопрочный материал химические волокна, получаемые из продуктов химической переработки природных полимеров (искусственные… … Википедия
СВМ — система виртуальных машин спальный вагон мягкий специализированная вычислительная машина … Словарь сокращений русского языка
ПДО СВМ ЕС — СВМ Разработчик Семейство ОС VM Исходный код Закрытая Тип ядра Виртуальная машина Лицензия Proprietary Состояние Историческое … Википедия
ООО СВМ — Общественная общероссийская организация содействия воспитанию молодёжи «Идущие вместе» организация, РФ … Словарь сокращений и аббревиатур
Система виртуальных машин — Иное название этого понятия «СВМ»; см. также другие значения. СВМ Разработчик IBM, НИИ ЭВМ Семейство ОС VM Тип ядра Виртуальная машина Лицензия Proprietary Состояние Историческое … Википедия
Греция во Второй Мировой Войне — Средиземноморский театр военных действий Второй мировой войны Средиземное море • Северная Африка • Мальта • Греция (1940) • Югославия • Греция (1941) • Ирак • Крит • Сирия Ливан • Иран … Википедия
МОДЕЛЕЙ ТЕОРИЯ — МОДЕЛЕЙ ТЕОРИЯ раздел математической логики, изучающий модели формальных теорий, соотношения между моделями и теориями и преобразования моделей. Предшественниками теории моделей были Б. Больцано и Э. Шредер, осознавшие понятие выполнимости… … Философская энциклопедия
ЕС ЭВМ — У этого термина существуют и другие значения, см. ЕС (значения). ЕС ЭВМ (Единая система электронных вычислительных машин, произносится «еэс эвээм») советская серия компьютеров. Аналогия серий System/360 и System/370 фирмы IBM, выпускавшихся … Википедия
Электронных вычислительных машин единая система — Ленточные накопители ЕС 5017 Компьютеры серии ЕС ЭВМ (Единая система электронных вычислительных машин, произносится «еэс эвээм») являлись аналогами компьютеров фирмы IBM System/360/370, выпускавшихся в США c 1964 года. Были программно и аппаратно … Википедия
Незнакомый человек хочет перевести мне деньги. Что может пойти не так?
Две мошеннические схемы, в которых деньги сначала переводят вам, а не наоборот. Но, конечно, этим не закончится.
Есть несколько признаков, по которым можно распознать интернет-мошенников. Но самый верный из них — это просьба (а то и требование) перевести кому-то деньги с невнятной мотивировкой. Но что если не вы переводите деньги, а вам внезапно приходит входящий перевод? Звучит вроде бы безопасно — в чем подвох?
Подвох есть, и сейчас мы расскажем о двух вариантах мошеннической схемы, основанной на входящих денежных переводах.
«Привет, сделайте мне логотип»
Еще со времен работы фрилансером у Энди остался персональный сайт-портфолио. Обновления на нем появлялись нечасто, но и закрывать не хотелось. Обладать доменом имени себя любимого все-таки приятно и полезно.
Клиентов сайт давно не приносил, но в один прекрасный день Энди получил письмо следующего содержания:
«Привет, это Дейв, хотел бы узнать, делаете ли вы дизайн логотипов?»
Завязалась переписка, но с конкретикой у Дэйва было так себе. Бизнес новый, сайт в производстве, а материалы для логотипа и брошюры застряли у некоего «консультанта» — назовем его «Мистер К».
Зато в сговорчивости новому заказчику было не отказать: без какого-либо обсуждения и вопросов он принял предложенную Энди идею и дал отмашку приступать к работе. Вот только материалы для этого нужно забрать у того самого «консультанта», которому бизнесмен задолжал денег. Небольшую сумму, чуть больше тысячи долларов, и у заказчика она есть, но прямо сейчас по техническим причинам ее перевести невозможно.
Зато возможно заплатить Энди. Кстати, не мог бы он оказать небольшую услугу? Заказчик перечислит ему помимо гонорара еще и долг для консультанта, плюс немного за дополнительные хлопоты. После чего дизайнер перекинет Мистеру К положенную ему часть суммы — и все будут довольны.
Ну кто откажется от такого предложения?
Мошенническая схема с входящим переводом: как это работает
Однако Энди поступил благоразумно и решил сначала поискать в Интернете — а не случалось ли подобное еще с кем-то? Поисковик сразу признал в этой ситуации известную уже как минимум два года мошенническую схему. Согласись Энди на предложение, события развивались бы так:
Как делают в России: «ошибочные» входящие переводы
Дизайнеры и другие фрилансеры творческих профессий, как правило, люди подкованные и всякого повидавшие. Поэтому подозрительный стиль общения заказчика и необычная просьба быстро приводят их, как и в случае с Энди, к специализированным веткам Реддита или в блоги, где обсуждают подобные случаи.
Впрочем, судя по комментариям, несколько человек все-таки заглотили наживку и потеряли свои деньги. Это объясняет, почему мошенники до сих пор не отказались от подобного развода.
Хорошая новость для русскоязычной аудитории: в нашей стране конкретно эта схема популярности у мошенников не получила. Можно на нее нарваться, только если вы часто работаете на иностранных заказчиков.
Основная идея схемы: входящий перевод отзовут и деньги с вашего счета исчезнут. А вот то, что перевели вы, вернуть будет очень сложно, а то и невозможно
Зато в России в ходу немного другой обман с входящими переводами. Жертве совершенно внезапно падает на карту некоторая сумма денег — как правило, не очень большая. За этим следует звонок, взволнованный мужчина — а лучше женщина — говорит, что перечислил деньги по ошибке (чаще всего — ошибся в номере телефона), и просит их вернуть.
Дальше вы уже знаете: если жертва поддается, то деньги успешно отправляются мошенникам, а первый перевод через какое-то время аннулируется. Будто его и не было.
Что делать, если деньги уже пришли на карту?
Самый простой и эффективный ответ для большинства таких ситуаций: ничего. Это тот случай, когда бездействие лучше любого действия. Заблокировать подозрительных «заказчиков», отправить авторов ошибочных переводов в банк, в идеале — позвонить в службу безопасности вашего банка.
По российским законам отправитель платежа имеет право вернуть деньги в течение трех лет, поэтому тратить такие подозрительные средства мы тоже не советуем. Но если три года уже прошли, а за деньгами так никто и не обратился ни в банк, ни в суд — скорее всего, вы в безопасности.
Краткий обзор алгоритма машинного обучения Метод Опорных Векторов (SVM)
Предисловие
В данной статье мы изучим несколько аспектов SVM:
Как известно, задачи машинного обучения разделены на две основные категории — классификация и регрессия. В зависимости от того, какая из этих задач перед нами стоит, и какой у нас имеется датасет для этой задачи, мы выбираем какой именно алгоритм использовать.
Метод Опорных Векторов или SVM (от англ. Support Vector Machines) — это линейный алгоритм используемый в задачах классификации и регрессии. Данный алгоритм имеет широкое применение на практике и может решать как линейные так и нелинейные задачи. Суть работы “Машин” Опорных Векторов проста: алгоритм создает линию или гиперплоскость, которая разделяет данные на классы.
Теория
Основной задачей алгоритма является найти наиболее правильную линию, или гиперплоскость разделяющую данные на два класса. SVM это алгоритм, который получает на входе данные, и возвращает такую разделяющую линию.
Рассмотрим следующий пример. Допустим у нас есть набор данных, и мы хотим классифицировать и разделить красные квадраты от синих кругов (допустим позитивное и отрицательное). Основной целью в данной задаче будет найти “идеальную” линию которая разделит эти два класса.
Найдите идеальную линию, или гиперплоскость, которая разделит набор данных на синий и красный классы.
На первый взгляд, не так уж и сложно, правда?
Но, как вы можете заметить, нет одной, уникальной, линии, которая бы решала такую задачу. Мы можем подобрать бесконечное множество таких линий, которые могут разделить эти два класса. Как же именно SVM находит “идеальную” линию, и что в его понимании “идеальная”?
Взгляните на пример ниже, и подумайте какая из двух линий (желтая или зеленая) лучше всего разделяет два класса, и подходит под описаниие “идеальной”?
Какая линия лучше разделяет набор данных по вашему мнению?
Если вы выбрали желтую прямую, я вас поздравляю: это та самая линия, которую бы выбрал алгоритм. В данном примере мы можем интуитивно понять что желтая линия разделяет и соответственно классифицирует два класса лучше зеленой.
В случае с зеленой линией — она расположена слишком близко к красному классу. Несмотря на то, что она верно классифицировала все объекты текущего набора данных, такая линия не будет генерализованной — не будет так же хорошо вести себя с незнакомым набором данных. Задача нахождения генерализованной разделяющей двух классов является одной из основных задач в машинном обучении.
Как SVM находит лучшую линию
Алгоритм SVM устроен таким образом, что он ищет точки на графике, которые расположены непосредственно к линии разделения ближе всего. Эти точки называются опорными векторами. Затем, алгоритм вычисляет расстояние между опорными векторами и разделяющей плоскостью. Это расстояние которое называется зазором. Основная цель алгоритма — максимизировать расстояние зазора. Лучшей гиперплоскостью считается такая гиперплоскость, для которой этот зазор является максимально большим.
Довольно просто, не так ли? Рассмотрим следующий пример, с более сложным датасетом, который нельзя разделить линейно.
Очевидно, что этот набор данных нельзя разделить линейно. Мы не можем начертить прямую линию, которая бы классифицировала эти данные. Но, этот датасет можно разделить линейно, добавив дополнительное измерение, которое мы назовем осью Z. Представим, что координаты на оси Z регулируются следующим ограничением:
Таким образом, ордината Z представлена из квадрата расстояния точки до начала оси.
Ниже приведена визуализация того же набора данных, на оси Z.
Теперь данные можно разделить линейно. Допустим пурпурная линия разделяющая данные z=k, где k константа. Если
, то следовательно и
— формула окружности. Таким образом, мы можем спроэцировать наш линейный разделитель, обратно к исходному количеству измерений выборки, используя эту трансформацию.
В результате, мы можем классифицировать нелинейный набор данных добавив к нему дополнительное измерение, а затем, привести обратно к исходному виду используя математическую трансформацию. Однако, не со всеми наборами данных можно с такой же легкостью провернуть такую трансформацию. К счастью, имплементация этого алгоритма в библиотеке sklearn решает эту задачу за нас.
Гиперплоскость
Теперь, когда мы ознакомились с логикой алгоритма, перейдем к формальному определению гиперплоскости
Гиперплоскость — это n-1 мерная подплоскость в n-мерном Евклидовом пространстве, которая разделяет пространство на две отдельные части.
Например, представим что наша линия представлена в виде одномерного Евклидова пространства (т.е. наш набор данных лежит на прямой). Выберите точку на этой линии. Эта точка разделит набор данных, в нашем случае линию, на две части. У линии есть одна мера, а у точки 0 мер. Следовательно, точка — это гиперплоскость линии.
Для двумерного датасета, с которым мы познакомились ранее, разделяющая прямая была той самой гиперплоскостью. Проще говоря, для n-мерного пространства существует n-1 мерная гиперплоскость, разделяющая это пространство на две части.
Точки представлены в виде массива X, а классы к которому они принадлежат в виде массива y.
Теперь мы обучим нашу модель этой выборкой. Для данного примера я задал линейный параметр “ядра” классификатора (kernel).
Предсказание класса нового объекта
Настройка параметров
Параметры — это аргументы которые вы передаете при создании классификатора. Ниже я привел несколько самых важных настраиваемых параметров SVM:
Данный параметр помогает отрегулировать ту тонкую грань между “гладкостью” и точностью классификации объектов обучающей выборки. Чем больше значение “С” тем больше объектов обучающей выборки будут правильно классифицированы.
В данном примере есть несколько порогов принятия решений, которые мы можем определить для этой конкретной выборки. Обратите внимание на прямую (представлена на графике в виде зеленой линии) порога решений. Она довольно таки проста, и по этой причине, несколько объектов были классифицированы неверно. Эти точки, которые были классифицированы неправильно называются выбросами в данных.
Мы также можем настроить параметры таким образом, что в конечном итоге получим более изогнутую линию (светло-голубой порог решений), которая будет классфицировать асболютно все данные обучающей выборки правильно. Конечно, в таком случае, шансы того, что наша модель сможет генерализовать и показать столь же хорошие результаты на новых данных, катастрофически мала. Следовательно, если вы пытаетесь достигнуть точности при обучении модели, вам стоит нацелиться на что-то более ровное, прямое. Чем выше число “С” тем более запутанная гиперплоскость будет в вашей модели, но и выше число верно-классифицированных объектов обучающей выборки. Поэтому, важно “подкручивать” параметры модели под конкретный набор данных, чтобы избежать переобучения но, в то же время достигнуть высокой точности.
В официальной документации библиотека SciKit Learn говорится, что гамма определяет насколько далеко каждый из элементов в наборе данных имеет влияние при определении “идеальной линии”. Чем ниже гамма, тем больше элементов, даже тех, которые достаточно далеки от разделяющей линии, принимают участие в процессе выбора этой самой линии. Если же, гамма высокая, тогда алгоритм будет “опираться” только на тех элементах, которые наиболее близки к самой линии.
Если задать уровень гаммы слишком высоким, тогда в процессе принятия решения о расположении линии будут учавствовать только самые близкие к линии элементы. Это поможет игнорировать выбросы в данных. Алгоритм SVM устроен таким образом, что точки расположенные наиболее близко относительно друг друга имеют больший вес при принятии решения. Однако при правильной настройке «C» и «gamma» можно добиться оптимального результата, который построит более линейную гиперплоскость игнорирующую выбросы, и следовательно, более генерализуемую.
Заключение
Я искренне надеюсь, что эта статья помогла вам разобраться в сути работы SVM или Метода Опорных Векторов. Я жду от вас любых комментариев и советов. В последующих публикациях я расскажу о математической составляющей SVM и о проблемах оптимизации.