По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие наши статьи:
img
Шестая часть тут. Рассмотрим процесс, который вы используете для чтения этой лекции. Вы изучаете набор меток, созданных для контраста с физическим носителем-чернилами на бумаге. Эти знаки представляют собой определенные символы, которые вы затем интерпретируете как буквы. Эти буквы, в свою очередь, вы можете сложить вместе, используя правила интервалов и компоновки, чтобы сформировать слова. Слова, через знаки препинания и интервалы, вы можете сформировать в предложения. На каждом этапе процесса существует несколько видов взаимодействующих вещей: Физический носитель, на который может быть наложен сигнал. Символическое представление единиц информации, используемых для перевода физических символов в первый уровень логического содержания. При интерпретации символов необходимы две вещи: словарь, который описывает диапазон возможных логических символов, которые могут соответствовать определенному физическому состоянию, и грамматика, которая описывает, как определить, какой логический символ относится к этому экземпляру физического состояния. Эти две вещи, вместе взятые, можно описать как протокол. Способ преобразования символов в слова, а затем слова в предложения. Опять же, это будет состоять из двух компонентов, словаря и грамматики. Опять же, они могут быть описаны как протоколы. По мере перемещения «вверх по стеку» от физического к буквам, к словам, к предложениям и т. д. словарь становится менее важным, а грамматика, которая позволяет преобразовывать контекст в значение, более важной - но эти две вещи существуют на каждом уровне процесса чтения. Словарь и грамматика считаются двумя различными формами метаданных, которые вы можете использовать для превращения физических представлений в предложения, мысли, аргументы и т. д. Цифровая грамматика и словари. На самом деле нет большой разницы между человеческим языком, таким как тот, который вы сейчас читаете, и цифровым языком. Однако цифровой язык не называется языком; это называется протоколом. Более формально: Протокол — это словарь и грамматика (метаданные), используемые для перевода одного вида информации в другой. Протоколы, конечно, не работают только в одном направлении; их можно использовать как для кодирования, так и для декодирования информации. Языки, вероятно, самая распространенная форма протокола, с которой вы сталкиваетесь ежедневно, но есть много других, таких как дорожные знаки; пользовательские интерфейсы на вашем тостере, компьютере и мобильных устройствах; и каждый человеческий язык. Поскольку вы разрабатываете протокол, который в первую очередь означает разработку словаря и грамматики, вы можете работать над двумя видами оптимизации: Эффективность использования ресурсов. Сколько ресурсов используется для кодирования любого конкретного бита информации? Чем больше метаданных включено в систему вместе с самими данными, тем эффективнее будет кодирование—но тем больше реализаций будут полагаться на словари для декодирования информации. Протоколы, использующие очень малые сигналы для кодирования большого количества информации, обычно считаются компактными. Гибкость. В реальном мире все меняется. Протоколы должны быть каким-то образом разработаны, чтобы иметь дело с изменениями. Компромисс метаданных - один из многих, которые вы найдете в сетевой инженерии; либо включите больше метаданных, позволяя протоколу лучше справляться с будущими требованиями, либо включите меньше метаданных, делая протокол более эффективным и компактным. Словарь в протоколе — это таблица цифровых шаблонов для символов и операций. Пожалуй, наиболее часто используемые цифровые словари — это коды символов. Таблица 1 воспроизводит часть словаря символов Unicode. Используя таблицу 1, если компьютер «читает» массив, представляющий собой серию букв, он распечатает (или обработает в процессе обработки) число 6, если число в массиве равно 0023, число 7, если число в массиве равно 0024 и т. д. Эта таблица, или словарь, связывает определенные числа с определенными символами в алфавите, точно так же, как словарь связывает слово с диапазоном значений. Как компьютер может определить разницу между ценой банана и буквами в слове банан? Через контекст информации. Например, возможно, что рассматриваемый массив хранится в виде строки или серии букв; массив, хранящийся в виде строковой переменной, предоставляет метаданные или контекст, который указывает, что значения в этих конкретных ячейках памяти должны рассматриваться как буквы, а не числовые значения, содержащиеся в массиве. Эти метаданные, обрабатываемые компьютером, обеспечивают грамматику протокола. В протоколах словари часто выражаются в терминах того, что содержит то или иное конкретное поле в пакете, а грамматики часто выражаются в терминах того, как пакет построен или какие поля содержатся в каких местах пакета. Есть несколько способов создания словарей и базовых (первого уровня) грамматик.
img
Машинное обучение - это метод анализа данных, который автоматизирует построение аналитической модели. Это отрасль искусственного интеллекта, основанная на идее, что системы могут обучаться на основе данных, выявлять закономерности и принимать решения с минимальным вмешательством человека. Эволюция машинного обучения Из-за новых вычислительных технологий машинное обучение сегодня отличается от машинного обучения в прошлом. Оно основывается на распознавании образов и теории, что компьютеры могут обучаться, не будучи запрограммированы для выполнения конкретных задач; исследователи, интересующиеся искусственным интеллектом, хотели посмотреть, смогут ли компьютеры обучаться, основываясь на базе данных. Итеративный аспект машинного обучения важен, так как модели, подвергающиеся воздействию новых данных, способны самостоятельно адаптироваться. Они учатся от предыдущих вычислений для получения надежных и воспроизводимых решений и результатов. Хотя многие алгоритмы машинного обучения существуют уже давно, способность автоматически применять сложные математические вычисления к объемным данным - снова и снова, все быстрее и быстрее - это новейшая разработка. Вот несколько широко разрекламированных примеров приложений машинного обучения, с которыми вы можете быть знакомы: Сильно раскрученная, самоуправляемая машина Google. Суть машинного обучения. Онлайн рекомендации, такие, как у Amazon и Netflix. Приложения машинного обучения для повседневной жизни. Знание того, что клиенты говорят о вас в соцсетях. Машинное обучение в сочетании с созданием лингвистических правил. Обнаружение мошенничества. Одно из наиболее очевидных, важных применений в современном мире. Почему машинное обучение важно? Возобновление интереса к машинному обучению обусловлено теми же факторами, которые сделали анализ данных и Байесовский анализ более популярными, чем когда-либо. Растущие объемы и разнообразие доступных данных, вычислительная обработка, которая является более дешевой и мощной; доступное хранилище для хранения данных - все эти аспекты означают, что можно быстро и автоматизировано производить модели, которые могут анализировать более объемные и сложные данные и обеспечивать быстрые и более точные результаты - даже на очень больших объемах. А благодаря созданию точных моделей у организации больше шансов определить выгодные возможности или избежать неизвестных рисков. Что необходимо для создания эффективных систем машинного обучения? Возможности подготовки данных. Алгоритмы - базовый и продвинутый. Автоматизация и итерационные процессы. Масштабируемость. Ансамблевое моделирование. Интересные факты В машинном обучении, цель называется - «ярлык». В статистике, цель называется «зависимой переменной». Переменная в статистике называется – «функция в машинном обучении». Преобразование в статистике называется – «создание функции в машинном обучении». Кто использует машинное обучение? Большинство отраслей промышленности, работающих с большими объемами данных признали ценность технологии машинного обучения. Подбирая идеи из этих данных - часто в режиме реального времени - организации способны более эффективно работать или получить преимущество перед конкурентами. Финансовые услуги Банки и другие предприятия финансовой индустрии используют технологию машинного обучения для двух ключевых целей: для выявления важных данных и предотвращения мошенничества. Они могут определить инвестиционные возможности или помочь инвесторам узнать, когда торговать. Интеллектуальный анализ данных может также идентифицировать клиентов с профилями высокого риска или использовать кибер-наблюдение, чтобы точно определить признаки мошенничества. Правительство Правительственные учреждения, такие как общественная безопасность и коммунальные службы, особенно нуждаются в машинном обучении, поскольку у них есть несколько источников данных, из которых можно получить информацию для полного понимания. Например, анализ датчика данных определяет пути повышения эффективности и экономии средств. Машинное обучение также может помочь обнаружить мошенничество и минимизировать кражу личных данных. Здравоохранение Машинное обучение является быстро развивающимся направлением в отрасли здравоохранения, благодаря появлению переносных устройств и датчиков, которые могут использовать данные для оценки состояния здоровья пациента в режиме реального времени. Эта технология также может помочь медицинским экспертам анализировать данные для выявления тенденций или «красных флажков», которые могут привести к улучшению диагностики и лечения. Розничная торговля Веб-сайты, рекомендующие товары, которые могут вам понравиться на основе предыдущих покупок, используют машинное обучение для анализа вашей истории покупок. Ритейлеры полагаются на машинное обучение для сбора данных, их анализа и использования для персонализации процесса совершения покупок, проведения маркетинговой кампании, оптимизации цен, планирования поставок товаров, а также для понимания потребностей клиентов. Нефть и газ Поиск новых источников энергии. Анализ минералов в почве. Прогнозирование неисправности датчика НПЗ. Оптимизация распределения нефти, чтобы сделать ее более эффективной и рентабельной. Количество вариантов использования машинного обучения для этой отрасли огромно - и продолжает расти. Транспорт Анализ данных для определения закономерностей и тенденций является ключевым для транспортной отрасли, которая полагается на повышение эффективности маршрутов и прогнозирование потенциальных проблем для повышения прибыльности. Анализ данных и аспекты моделирования машинного обучения являются важными инструментами для компаний доставки, общественного транспорта и других транспортных организаций. Каковы популярные методы машинного обучения? Двумя наиболее широко распространенными методами машинного обучения являются контролируемое обучение и неконтролируемое обучение, но существуют и другие методы машинного обучения. Вот обзор самых популярных типов. Контролируемое обучение Алгоритмы контролируемого обучения изучаются с использованием маркированных примеров, таких как ввод, в котором известен желаемый результат. Например, единица оборудования может иметь точки данных, помеченные как «F» (ошибка) или «R» (работа). Алгоритм обучения получает набор входных данных вместе с соответствующими правильными выходными данными, а алгоритм обучается путем сравнения своих фактических выходных данных с правильными выходными данными, чтобы найти ошибки. Затем он соответствующим образом модифицирует модель. С помощью таких методов, как классификация, регрессия, прогнозирование и повышение градиента, контролируемое обучение использует шаблоны для прогнозирования значений метки на дополнительных немаркированных данных. Контролируемое обучение обычно используется в приложениях, где исторические данные предсказывают вероятные будущие события. Например, он может предвидеть, когда транзакции по кредитным картам могут быть мошенническими или какой клиент страхования может подать иск. Полуконтролируемое обучение Полуконтролируемое обучение используется для тех же приложений, что и контролируемое обучение. Но для обучения оно использует как помеченные, так и непомеченные данные, как правило, это небольшой объем помеченных данных с большим количеством немеченых данных (поскольку немеченые данные дешевле и требуют меньше усилий для их получения). Этот тип обучения может использоваться с такими методами, как классификация, регрессия и прогнозирование. Полуконтролируемое обучение полезно, когда стоимость, связанная с маркировкой, слишком высока, чтобы учесть полностью помеченный процесс обучения. Ранние примеры этого включают идентификацию лица человека по веб-камере. Неконтролируемое обучение Неконтролируемое обучение используется в отношении данных, которые не имеют исторических меток. Система не сказала «правильный ответ». Алгоритм должен выяснить, что показывается. Цель состоит в том, чтобы исследовать данные и найти некоторую структуру внутри. Неуправляемое обучение хорошо работает на транзакционных данных. Например, он может идентифицировать сегменты клиентов со схожими признаками, которые затем могут обрабатываться аналогично в маркетинговых кампаниях. Или он может найти основные атрибуты, которые отделяют сегменты клиентов друг от друга. Популярные методы включают самоорганизующиеся таблицы, отображение ближайших соседей, кластеризацию k-средств и разложение по сингулярным числам. Эти алгоритмы также используются для сегментирования текстовых тем, рекомендации элементов и резко отличающихся значений данных. Усиленное обучение Усиленное обучение часто используется для робототехники, игр и навигации. Благодаря обучению с подкреплением алгоритм с помощью проб и ошибок обнаруживает, какие действия приносят наибольшее вознаграждение. Этот тип обучения состоит из трех основных компонентов: агент (учащийся или лицо, принимающее решения), среда (все, с чем взаимодействует агент) и действия (что может делать агент). Цель состоит в том, чтобы агент выбирал действия, которые максимизируют ожидаемое вознаграждение в течение заданного периода времени. Агент достигнет цели намного быстрее, следуя хорошей политике. Таким образом, цель усиленного обучения состоит в том, чтобы изучить лучшую политику. Каковы различия между интеллектуальным анализом данных, машинным обучением и глубоким обучением? Хотя все эти методы имеют одну и ту же цель - извлекать идеи, шаблоны и зависимости, которые можно использовать для принятия решений - у них разные подходы и возможности. Сбор данных (Data Mining) Интеллектуальный анализ данных можно рассматривать как набор множества различных методов для извлечения информации из данных. Он может включать традиционные статистические методы и машинное обучение. Интеллектуальный анализ применяет методы из разных областей для выявления ранее неизвестных шаблонов из данных. Он может включать в себя статистические алгоритмы, машинное обучение, анализ текста, анализ временных рядов и другие области аналитики. Интеллектуальный анализ данных также включает изучение, практику хранения и обработки данных. Машинное обучение Основное отличие машинного обучения заключается в том, что, как и в статистических моделях, цель состоит в том, чтобы понять структуру данных - подогнать теоретические распределения к хорошо понятным данным. Таким образом, под статистическими моделями стоит теория, которая математически доказана, но для этого необходимо, чтобы данные также соответствовали определенным строгим гипотезам. Машинное обучение развивалось на основе способности использовать компьютеры для проверки данных на предмет структуры, даже если у нас нет теории о том, как эта структура выглядит. Испытанием модели машинного обучения является ошибка проверки новых данных, а не теоретическое испытание, которое подтверждает нулевую гипотезу. Поскольку машинное обучение часто использует итеративный подход для изучения данных, обучение может быть легко автоматизировано. Передача через данные проходит, пока не будет найден надежный шаблон. Глубокое изучение (Deep learning) Глубокое обучение сочетает в себе достижения в области вычислительной мощности и специальных типов нейронных сетей для изучения сложных моделей больших объемов данных. В настоящее время методы глубокого обучения подходят для идентификации объектов в изображениях и слов в звуках. В настоящее время исследователи стремятся применить эти успехи в распознавании образов для решения более сложных задач, таких как автоматический перевод языка, медицинские диагнозы и множество других важных социальных и деловых проблем. Как это работает? Чтобы получить максимальную отдачу от машинного обучения, вы должны знать, как сочетать лучшие алгоритмы с подходящими инструментами и процессами. Алгоритмы: графические пользовательские интерфейсы помогают создавать модели машинного обучения и реализовывать итеративный процесс машинного обучения. Алгоритмы машинного обучения включают в себя: Нейронные сети Деревья решений Случайные леса Ассоциации и обнаружение последовательности Градиент повышения и расфасовки Опорные векторные машины Отображение ближайшего соседа K-средства кластеризации Самоорганизующиеся карты Методы локальной оптимизации поиска Максимальное ожидание Многомерные адаптивные регрессионные сплайны Байесовские сети Оценка плотности ядра Анализ главных компонентов Сингулярное разложение Смешанные Гауссовские модели Последовательное сопроводительное построение правил Инструменты и процессы: Как мы уже знаем, это не просто алгоритмы. В конечном счете, секрет получения максимальной отдачи от ваших объемных данных заключается в объединении лучших алгоритмов для поставленной задачи с: Комплексным качеством данных и их управлением GUI для построения моделей и процессов Интерактивным исследованием данных и визуализацией результатов модели Сравнением различных моделей машинного обучения для быстрого определения лучшей Автоматизированной оценкой группы для выявления лучших исполнителей Простым развертыванием модели, что позволяет быстро получать воспроизводимые и надежные результаты Интегрированной комплексной платформой для автоматизации процесса принятия решений
img
Как дела, дорогой коллега? :) Сегодня в статье мы рассмотрим настройку трансфера (Call Transfer) в CME(CUCME) . Перевод звонка является одной из самых используемых функций в голосовых сетях. Для перевода звонка нужно нажать клавишу Trnsfer (softkey), во время активного звонка. После этого будет слышен гудок, и можно будет набрать номер телефона, на который необходимо перевести вызов. То, что произойдет дальше, будет зависеть от того, как сконфигурирован CME роутер. Доступно два метода перевода звонка: Consult transfer– консультативный трансфер позволяет непосредственно перед переводом говорить с абонентом на который будет переведен вызов. После того как вы набрали номер другой стороны нужно дождаться ответа, и затем нажать второй раз клавишу Trnsfer. Звонок будет переведен, а вы будете отключены от разговора. Этот вид трансфера требует второю линию или конфигурацию dual-line; Blind transfer – слепой трансфер немедленно переводит звонок после нажатия клавиши Trnsfer и набора номера. Этот вид трансфера работает с single-line конфигурацией; Настройка трансфера происходит с помощью команды transfer-system: CME(config)# telephony-service CME(config-telephony)# transfer-system ? full-blind full-consult local-consult CME(config-telephony)# transfer-system full-consult Здесь доступно три метода трансфера: full-blind, full-consult и local-consult. Full-blind и full-consult методы используют стандарт H.450.2, при котором при переводе звонка CME роутер полностью сбрасывает вызов с переводящего телефона и инициирует новый вызов к телефону на который переводится вызов. Метод local-consult использует проприетарный метод трансфера Cisco, который выполняет перевод, если настроены множественные линии или настроена конфигурация ephone-dn dual-line, но если доступна только одна линия, то будет выполнен blind transfer. Также можно настраивать виды трансфера индивидуально для каждого ephone-dn: CME(config)# ephone-dn 1000 CME(config-ephone-dn)# transfer-mode blind CME(config)# ephone-dn 1001 CME(config-ephone-dn)# transfer-mode consult По умолчанию роутеры Cisco запрещают делать перевод вызова на внешние номера. Для того чтобы разрешить это делать необходимо использовать команду transfer-pattern [паттерн] , где паттерн отражает номера, на которые можно переводить звонки (где точка “.” это означает любую цифру от 0 до 9): CME(config)# telephony-service CME(config-telephony)# transfer-pattern 8………. Также для настройки паттерна можно использовать Cisco Configuration Professional (CCP) в разделе Unified Communications → Advanced Telephony Settings, выбрать вкладку Transfer Pattern и нажать Add.
ВЕСЕННИЕ СКИДКИ
40%
50%
60%
До конца акции: 30 дней 24 : 59 : 59