Ml 3: Пульт дистанционного управления ML-3 для Nikon за 490 руб на Travelersphoto.ru

Содержание

Пульт дистанционного управления ML-3 для Nikon за 490 руб на Travelersphoto.ru

Товарищ, можно Вас попросить? А Вы нас не сфотографируете? Будьте так любезны! Нет?.. А, может, Вы сфотографируете? Тоже нет?

Ну тогда так - ставим на задержку, жмем на спуск и бежим стометровку, чтобы успеть попасть в кадр. Знакомо, не правда ли?

Но теперь изнемогающие поиски отзывчивого прохожего, у которого еще и руки на месте, в прошлом. Бегать от камеры тоже больше не придется. Все, что Вам понадобится, - это Nikon DSLR и пульт дистанционного управления ML-L3, который с расстояния 5 метров позволит Вам управлять автофокусом, спуском затвора или включать запись видео.

Пульт ML-L3 очень полезен, если Вы проводите съемку длительное время. ML-L3 отстранит Вас от необходимости постоянно подходить к камере, совершая по тысяче нажатий в день.

Если Вы занимаетесь пейзажной фотографией, снимаете ночное небо или океаны, то пульт ML-L3 позволит Вам использовать длительную экспозицию без прикосновения к самой камере, а в режиме BULB не утомит Вас удержанием кнопки спуска в течение нескольких минут или даже часов.

Настройка пульта ДУ ML-L3 и фотоаппарата к работе

Для использования пульта с камерами Nikon Вам понадобится фотоаппарат с ИК портом и режимом автоспуска.

1. Переведите камеру в необходимый Вам режим экспозиции (М, Av, Tv и др.)

2. Установите в настройках режим автоспуска

3. Удалите защитный вкладыш из батарейного отсека пульта

4. Выберите один из двух режимов съемки на пульте ДУ

5. Наведите пульт на камеру на расстоянии до 5 метров и нажмите кнопку

6. Раздастся характерный звук срабатывания затвора

Совместимость ПДУ ML-L3 с фотоаппаратами Nikon 

Как я уже упоминал, для работы с пультом ML-L3 необходима камера с ИК портом и режимом автоспуска, которые имеются в следущих моделях Nikon:

- Nikon D40/D40X

- Nikon D60

- Nikon D70/ D70s

- Nikon D80

- Nikon D90

- Nikon D5000

- Nikon D5200

- Nikon D3000

- Nikon D3200

- Nikon D600

- Nikon Coolpix P7100

- Nikon P7700

- Nikon 1 J1, J2, V1 и V2

Использование дополнительного пульта дистанционного управления ML-L3

Дополнительный пульт дистанционного управления ML-L3 (0 Другие принадлежности) можно использовать для уменьшения дрожания фотокамеры или для съемки автопортретов.

Снимки, сделанные с помощью дополнительного пульта дистанционного управления ML-L3, делаются в однокадровом режиме с расширенными настройками, независимо от опции, выбранной с помощью диска режима съемки.

Перед использованием дистанционного управления в первый раз удалите прозрачную пластмассовую изоляционную пластину батареи.

Прежде чем сделать фотографию со вспышкой в режимах ручного поднятия (0 Режимы ручного подъема), нажмите кнопку M (Y), чтобы поднять вспышку, и подождите, пока отобразится индикатор готовности вспышки (M) (0 Встроенная вспышка). Съемка будет прервана, если будет поднята вспышка при включенном режиме дистанционного управления. Если требуется вспышка, фотокамера среагирует только на действие спусковой кнопки затвора на ML-L3 после того, как зарядится вспышка. В автоматических режимах поднятия (0 Режимы автоматического подъема) вспышка начнет заряжаться, когда будет выбран режим дистанционного управления; после того, как вспышка зарядится, она поднимется автоматически и сработает при необходимости.

В режимах вспышки, поддерживающих подавление эффекта красных глаз, лампа подавления эффекта красных глаз загорится примерно за одну секунду до спуска затвора. В режиме спуска с задержкой индикатор автоспуска загорится примерно за две секунды, после чего на одну секунду загорится лампа подавления эффекта красных глаз, прежде чем будет произведен спуск затвора.

Фотокамера не будет настраивать фокусировку непрерывно, когда выбрана непрерывная следящая автофокусировка; однако имейте в виду, что независимо от выбранного режима автофокусировки, Вы можете сфокусироваться, нажав спусковую кнопку затвора наполовину на фотокамере перед съемкой. При выборе автоматической или покадровой следящей автофокусировки, или когда фотокамера находится в режиме live view или в режиме быстрого спуска, то фотокамера автоматически настроит фокусировку, прежде чем сделать снимок; если фотокамера не сможет сфокусироваться во время фотосъемки с использованием видоискателя, то она вернется в режим ожидания, не выполняя спуск затвора.

Пока поднято зеркало, нельзя наводить снимки в видоискателе, а также нельзя выполнить автофокусировку и замер экспозиции.

Дистанционное управление отменяется автоматически, если не делаются никакие фотографии до истечения времени, выбранного для пользовательской настройки c5 (

Время ожид. дист. упр. (ML-L3), 0 Время ожид. дист. упр. (ML-L3),), при выборе Выкл. для Реж. пульта дист. упр-ния (ML‑L3), если выполняется двухкнопочный сброс (0 Двухкнопочный сброс: Восстановление настроек по умолчанию) или параметры съемки сбрасываются с помощью Сбросить меню фотосъемки (0 Сбросить меню фотосъемки).

При выборе Видеосъемка для пользовательской настройки g1 (Назнач. польз. эл. управ.) > Спусковая кнопка затвора, ML-L3 нельзя использовать, когда переключатель live view повернут в положение 1.

Чтобы свет, попадающий через видоискатель, не появлялся на фотографиях и не влиял на экспозицию, снимите резиновый наглазник и прикройте видоискатель прилагаемой крышкой окуляра (0 Крышка видоискателя).

Для получения информации об:

  • выборе времени, в течение которого фотокамера будет оставаться в режиме ожидания, ожидая сигнала с дистанционного управления, см. A > Пользовательская настройка c5 (Время ожид. дист. упр. (ML-L3)
    ; 0 Время ожид. дист. упр. (ML-L3)).
  • звуковом сигнале, подаваемом при использовании дистанционного управления, смотрите B > Параметры звук. сигнала (0 Параметры звук. сигнала).

Обзор пульта дистанционного управления Nikon ML-L3

Очень полезная вещь для фотографа – пульт дистанционного управления камерой.

Пульт ДУ Nikon ML-L3, который я часто использую

Что дает такой пульт ДУ:

  1. Возможность командовать фокусировкой и спуском затвора издали и не использовать никаких проводов.
  2. Возможность избежать шевеленки (дрожания) при спуске затвора.

У меня имеется инфракасный пульт ДУ Nikon ML-L3, который подходит для моих Nikon.

Пульт совместим с цифровыми зеркальными камерами Nikon D80, D40, D40X, D70s, D70, D50, D5000, D60, D5100, D3000, D90, D7000, D600, D5200, D610, D750, D7200, D7100, D3200, D5500, D5300, D3300, D3400. И цифровыми камерами Coolpix P900, P7800, A, P7700, P7100, P7000. И беззеркальными камерами Nikon 1 V3, 1 J1, 1 V2, 1 J2, 1 V1,

Очень удобно использовать пульт для съемки на штативе, например, когда нужно

снимать на длинной выдержке. На хлипких штативах при спуске (нажатии на кнопку съемки) все равно можно получить дрожание камеры, а вот с пультом ничего такого не происходит. Также, это незаменимая вещь для автопортретов.

Пульт работает от одной батарейки таблетки, дистанция обычно как повезет, но стабильно до 5 метров.

Особенности работы:

Для того, чтобы пользоваться пультом ДУ, нужно выставить нужный режим работы камеры – а именно режим съемки с ДУ, обычно он оформлен в виде пиктограммы прямоугольника и радиоволны. После чего камера будет реагировать на команды пульта. При нажатии кнопки на пульте камера попытается сфокусироваться и сделает снимок соответственно выставленных на ней параметров. Все будет точно так, как будто вы нажимаете непосредственно кнопку спуска на камере до конца. Особенностью является то, что в режиме AF-C камера не будет фокусироваться при спуске через ДУ, а сразу производит спуск затвора. Камера автоматически фокусируется только в режиме фокусировки AF-A, AF-S.

В режиме BULB (выдержка от руки) первое нажатие кнопки пульта открывает затвор, а второе нажатие закрывает затвор, держать постоянно нажатой кнопку на пульте не нужно, это намного удобней, чем с помощью кнопки спуска затвора на самой камере, которую нужно постоянно держать нажатой в режиме BULB.

Если настроить функцию кнопки спуска затвора на параметр ‘Видеосъемка’, то с помощью пульта ДУ можно управлять записью видео.

Чем можно заменить ДУ?

Я часто использую вместо пульта обычную задержку срабатывания затвора (обычно от 2-3 до 30 секунд, пиктограмма с часиками). Таким образом можно избежать шевеленки и сделать автопортрет либо общий снимок с друзьями в походе или на вечеринке. Для профессиональных камер, таких как D700, у меня есть пульт Nikon MC-30. Можно еще использовать любой радиосинхронизатор для вспышек, который может управлять камерой, например ComTrig T320.

Маленькая хитрость:

Снимая с рук при сложных условиях, чтобы избежать дрожания камеры от нажатия на спусковую кнопку в некоторых камера можно выставить задержку срабатывания подъема зеркала. Так на моей камере Nikon D90, при использовании этой функции, сам снимок производится через секунду после нажатия на кнопку спуска. Правда, от такого метода расшатываются нервы фотографа, так как всегда привычно, что после наводки на резкость снимок происходит сразу, без задержки.

Где купить?

Оригинальный пульт можно купить в ннтернет-магазине, например, здесь, но проще всего купить китайскую копию данного пульта на aliexpress.com. Она функционально ничем не отличается от оригинала. Купить можно здесь.

Выводы:

Пульт ДУ для камеры полезная вещь для фотографов часто работающих с камерой на штативе, но даже без ДУ можно обойтись, используя соображения написанные в статье.

Спасибо за внимание. Аркадий Шаповал.

Урна ML 3 c пепельницей

Компания Метасфера  подходит индивидуально к каждому заказу!

Современное оборудование на нашем производстве открывает Вам не только большой выбор товаров, но и возможность изготовления малых архитектурных форм, уличной и парковой мебели по Вашим размерам, также Вы можете выбрать из нашей палитры цветов уникальные оттенки.

Металлические детали покрываются полимерно-порошковой краской, которая обеспечивает ударопрочное коррозионностойкое покрытие, работающее в диапазоне от – 60 до +160 градусов.

Стандартный цвет металлокаркаса (по умолчанию) - черный.

Изделия мы изготавливаем из бруса из хвойных пород древесины - сосна/ель различного сечения, лиственница, термомодифицированный ясень (по запросу).

Мы используем только высококачественные лакокрасочные покрытия фирмы «Galamix»

Древесина обрабатывается по двух этапной схеме:

 

  1. Грунт-пропитка защитно-декоративная GALAMIX-57Z (GM-57Z) ВД-АК-057
    Лессирующая пропитка на акриловой основе. Водно-дисперсионная. Значительно увеличивает срок службы деревянных поверхностей. С фунгицидной защитой. Не содержит токсичных растворителей.
  2. Лак GALAMIX-46Z (GM-46Z) ВД-АК-146
    Водно-дисперсионный акриловый лак предназначен для защитно-декоративной отделки деревянных поверхностей, эксплуатирующихся внутри и снаружи помещений. Лак подчеркивает натуральную текстуру древесины, повышает водостойкость, атмосферостойкость деревянной поверхности, снижает ее грязеудержание. Эластичный, паропроницаемый. Экологически безопасный.

Влагостойкие лаки Galamix создают на поверхности древесины прочное износостойкое покрытие. Согласно результатам испытаний, срок их службы составляет не менее 5 лет. Безопасность продукции Galamix подтверждена свидетельством ЕврАзЭС о соответствии санитарно-эпидемиологическим и гигиеническим требованиям. Водные лаки безопасны для окружающей среды и здоровья людей, могут применяться в детских и медицинских учреждениях и в производстве детских игрушек.

Инструкция для инфракрасного пульта дистанционного управления Nikon ML-L3

Инструкция для пульта Nikon ML-L3

Многие задаются вопросом, как пользоваться пультом Nikon ML-L3. Данная инструкция поможет Вам в этом разобраться.

Дополнительный беспроводной пульт дистанционного управления ML-L3 можно использовать для уменьшения вибрации фотокамеры во время съёмки или для создания автопортретов. Есть два режима спуска, которые могут быть использованы в ML-L3

Режим съемки Описание
 Спуск с задержкой Даёт время фотографу принять позу для автопортрета используя пульт дистанционного управления ML-L3.
 Быстрый спуск Обеспечивает быстрый спуск затвора; может быть использован для предотвращения размытия из-за движения фотокамеры.

 

Длительная выдержка

 При использовании беспроводного пульта дистанционного управления ML-L3 в режиме M, фотограф может выбрать режим «выдержка от руки». В этом случае, затвор можно удерживать открытым неопределенное время для длительной выдержки. Затвор откроется при нажатии кнопки на пульте для Nikon ML-L3  и остается открытым до тех пор, пока не будет нажата кнопка спуска затвора дистанционного управления второй раз (максимальное время экспозиции 30 минут).

Для получения информации о работе с ML-L3 со вспышкой смотрите руководство пользователя своей фотокамеры.

 

Использование пульта дистанционного управления ML-L3

 

  1. Установите фотокамеру на штатив или поместите её на ровную устойчивую
    поверхность.

  2. На фотоаппаратах D50: нажмите кнопку , используя диск управления, выберете нужный режим съёмки (спуск с задержкой или немедленный спуск).
  3. На фотоаппаратах D60: выделите Режим съёмки на Экране быстрой настройки, а затем выберите нужный режим съёмки (спуск с задержкой или немедленный спуск).
  4. На фотоаппаратах D70, D70s, D80, D90: нажмите кнопку  и вращайте главный диск управления и выберете нужный режим съёмки (спуск с задержкой или немедленный спуск).
  5. На фотоаппаратах D3000, D5000, D5100: выберите режим спуска затвора (спуск с задержкой или немедленный спуск) согласно тому, как указано у вас в инструкции.
  6. Скомпонуйте кадр. Если включена автофокусировка, то можно использовать спусковую кнопку затвора фотокамеры для установки фокусировки, но спусковая кнопка затвора на пульте дистанционного управления может использоваться только для спуска затвора.
  7. Направьте передатчик пульта дистанционного управления ML-L3 на инфракрасный приёмник фотокамеры и нажмите спусковую кнопку затвора на ML-L3. Максимальная дистанция работы пульта ML-L3 составляет 5 метров.
Режим съёмки AF-S (покадровая следящая автофокусировка) AF-C (непрерывная следящая автофокусировка)
 Спуск с задержкой После того, как камера сфокусировалась, индикатор автоспуска загорится примерно на две секунды перед спуском затвора. Если камера не будет в состоянии сфокусироваться, она вернётся в исходное состояние без спуска затвора. Индикатор автоспуска будет мигать примерно две секунды, после чего произойдёт спуск затвора. Фокусировка производиться не будет.
 Быстрый спуск Затвор сработает сразу после фокусировки. Индикатор будет гореть после завершения съёмки. Если камера не сможет сфокусироваться, то съёмка не произойдёт. Камера совершит съёмку сразу же без фокусировки. Индикатор будет гореть после завершения съёмки.

 

Если не будет произведено ни одной операции в течение примерно минуты после выбора режима спуска с задержкой или быстрого спуска, то фотокамера автоматически возвратится в режим покадровой, непрерывной съёмки или тихого затвора, отменив режим работы с дистанционным пультом управления.
Выключение фотокамеры отменяет режимы автоспуска и дистанционного управления и восстанавливает покадровый режим, непрерывный режим или режим тихого затвора.

TE 3-ML Перфоратор - Сетевые перфораторы SDS-Plus

TE 3-ML Перфоратор - Сетевые перфораторы SDS-Plus - Hilti Россия Skip to main content Hilti

Наведите курсор на картинку для увеличения.

Кликните на картинку для увеличения.

Перфораторы TE 3 - Созданы для долгой работы (рус. яз.)

Наведите курсор на картинку для увеличения.

Кликните на картинку для увеличения.

Наведите курсор на картинку для увеличения.

Кликните на картинку для увеличения.

Наведите курсор на картинку для увеличения.

Кликните на картинку для увеличения.

Наведите курсор на картинку для увеличения.

Кликните на картинку для увеличения.

Кликните на картинку для увеличения.

New product

Артикул #r6038854

Мощный и универсальный перфоратор TE-C (SDS Plus) с пистолетной рукояткой, тремя режимами работы, а также мотором с быстросменными щетками

Клиенты также искали sds plus перфоратор, легкий перфоратор, СДС плюс перфоратор или дрель по бетону

Преимущества и применения

Преимущества и применения

Преимущества

  • Перфоратор TE-C (SDS Plus) с тремя режимами – ударное бурение, сверление и долбление
  • Надежный мотор обеспечивает высокую производительность и защиту от перегрузок
  • Принципиально новый и надежный ударный механизм
  • Включает в себя запатентованную систему активного охлаждения Hilti cooltec для увеличения срока службы инструмента
  • Легкосъемный коллектор для пыли помогает защитить оператора от падающей пыли и фрагментов материала во время бурения над головой

Применения

  • Бурение в бетоне и каменной кладке
  • Корректирующее и легкое долбление бетона и кирпича
  • Сверление дерева и стали с дополнительным быстрозажимным патроном
  • Вырезание отверстий для подрозетников в каменной кладке
  • Закручивание шурупов с использованием дополнительных насадок

Услуги

  • Решение всех вопросов по одному клику или звонку
  • Бесплатное обслуживание до 2-х лет, включая замену изношенных деталей, приёмку инструмента в сервис и его доставку
  • 3 месяца «Никаких затрат» после полноценного платного ремонта.
  • Гарантия качества деталей и отсутствия производственного брака в течение всего срока службы инструмента
Узнать больше об обслуживании инструмента Hilti
  • Отдельная маркировка и возможность отслеживания в режиме онлайн обеспечивают прозрачность контроля всего ассортимента инструментов.
  • Ежемесячный платеж за использование покрывает все расходы, связанные с эксплуатацией, обслуживанием и ремонтом инструментов, что помогает обеспечить полный контроль расходов.
  • Высокоэффективные инструменты и последние технологические разработки помогают повысить производительность на рабочей площадке.
  • Подменный инструмент на время ремонта для уменьшения простоев.
  • Краткосрочная аренда инструмента на время пиковых нагрузок или для выполнения специальных задач помогает сократить финансовые расходы.
Узнать больше о Флит Менеджмент

Техническая информация

Документы и видео

Консультация и поддержка

Оценки и отзывы

Зарегистрироваться

Регистрация позволяет получить доступ к ценам с учетом персональной скидки.

Зарегистрироваться

Не получается войти или забыли пароль?

Пожалуйста, введите свой e-mail адрес ниже. Вы получите письмо с инструкцией по созданию нового пароля.

Нужна помощь? Контакты

Войдите, чтобы продолжить

Зарегистрироваться

Регистрация позволяет получить доступ к ценам с учетом персональной скидки.

Зарегистрироваться

Выберите следующий шаг, чтобы продолжить

Ошибка входа

К сожалению, вы не можете войти в систему.
Email адрес, который вы используете, не зарегистрирован на {0}, но он был зарегистрирован на другом сайте Hilti.

Количество обновлено

Обратите внимание: количество автоматически округлено в соответствии с кратностью упаковки.

Обратите внимание: количество автоматически округлено до в соответствии с кратностью упаковки.

Распределенная тренировка ML-модели на мобильных устройствах

Представляя статьи для публикации в журнале «Электронные библиотеки», авторы автоматически дают согласие предоставить ограниченную лицензию на использование материалов Казанскому (Приволжскому) федеральному университету (КФУ) (разумеется, лишь в том случае, если статья будет принята к публикации). Это означает, что КФУ имеет право опубликовать статью в ближайшем выпуске журнала (на веб-сайте или в печатной форме), а также переиздавать эту статью на архивных компакт-дисках журнала или включить в ту или иную информационную систему или базу данных, производимую КФУ.

Все авторские материалы размещены в журнале «Электронные библиотеки» с ведома авторов. В случае, если у кого-либо из авторов есть возражения против публикации его материалов на данном сайте, материал может быть снят при условии уведомления редакции журнала в письменной форме.

Документы, изданные в журнале «Электронные библиотеки», защищены законодательством об авторских правах, и все авторские права сохраняются за авторами. Авторы самостоятельно следят за соблюдением своих прав на воспроизводство или перевод их работ, опубликованных в журнале. Если материал, опубликованный в журнале «Электронные библиотеки», с разрешения автора переиздается другим издателем или переводится на другой язык, то ссылка на оригинальную публикацию обязательна.

Передавая статьи для опубликования в журнале «Электронные библиотеки», авторы должны принимать в расчет, что публикации в интернете, с одной стороны, предоставляют уникальные возможности доступа к их материалам, но, с другой, являются новой формой обмена информацией в глобальном информационном обществе, где авторы и издатели пока не всегда обеспечены защитой от неправомочного копирования или иного использования материалов, защищенных авторским правом.

При использовании материалов из журнала обязательна ссылка на URL: http://elbib.kpfu.ru. Любые изменения, дополнения или редактирования авторского текста недопустимы. Копирование отдельных фрагментов статей из журнала разрешается только для научных исследований и персонального использования, но не для коммерческого использования, перепродажи или передачи другому лицу.

Запросы на право переиздания или использования любых материалов, опубликованных в журнале «Электронные библиотеки», следует направлять главному редактору Елизарову А.М. по адресу: [email protected]

Издатели журнала «Электронные библиотеки» не несут ответственности за точки зрения, излагаемые в публикуемых авторских статьях.

Предлагаем авторам статей загрузить с этой страницы, подписать и выслать в адрес издателя журнала по электронной почте скан Авторского договора о передаче неисключительных прав на использование произведения.

Nikon ML-3 Compact Modulite Remote Review

Если вы подумываете о новом пульте дистанционного управления, вы обнаружите, что в настоящее время на рынке доступно множество моделей. Таким образом, я решил поделиться своими мыслями и сделать несколько кратких обзоров некоторых из них. Пульт дистанционного управления Nikon ML-3 Modulite был любезно предоставлен компанией B&H Photo - крупнейшим в мире реселлером фото- и видеотехники, у которого мы закупаем большую часть нашего оборудования.

1) Характеристики

ML-3 является базовым пультом дистанционного управления и имеет следующие ограниченные режимы работы: однократная активация, непрерывная активация, режим задержки или автоматический запуск.Режим задержки - это 3-секундная задержка перед срабатыванием затвора, и нет возможности изменить длительность задержки с пульта дистанционного управления. Вы можете использовать функцию Bulb вашей камеры, установив на пульте дистанционного управления значение «C» для непрерывной съемки, и затвор будет оставаться открытым, пока вы нажимаете кнопку передачи. В режиме автоматического запуска затвор активируется, когда что-то входит между передатчиком и приемником, нарушая плоскость инфракрасного луча. В этом режиме кнопку передатчика нажимать не нужно, и он может быть полезен при наблюдении за дикой природой или при наблюдении.Чтобы предотвратить случайное пересечение с другими устройствами, есть 2 канала на выбор. Оба могут быть легко выбраны на передатчике и приемнике. Поскольку это базовый пульт дистанционного управления, интервалометра здесь нет.

2) Обращение

ML-3 является инфракрасным пультом дистанционного управления и не использует радиочастотную передачу, поэтому вы должны находиться в «прямой видимости» и, согласно руководству, передатчик должен находиться на линии в пределах 10º от по обе стороны от центра приемника и в пределах 8 м / 26 футов для его работы.В реальной жизни я обнаружил, что его диапазон близок к заявленным 10 градусам с каждой стороны, возможно, он был немного больше, но ненамного. Передатчик действительно должен быть на одной линии с приемником, иначе он не будет работать. Nikon сделал приемник поворотным, чтобы вы могли находиться в стороне и по-прежнему иметь функцию дистанционного управления, поддерживая прямую линию. Возможность поворота ствольной коробки также может немного снизить вероятность поломки при случайном ударе ствольной коробки. И, как и любой другой инфракрасный передатчик, этот также подвержен проблемам при использовании пульта дистанционного управления в дневных условиях, когда солнечные лучи могут серьезно мешать инфракрасному сигналу.

NIKON D700 @ 50 мм, ISO 200, 1/60, f / 8,0

3) Качество сборки

Пульт сделан из пластика и, как и большинство оборудования и аксессуаров Nikon, ML-3 имеет приятную посадку и отделку. Передатчик удобно лежит в ладони, а ремешок на запястье снижает вероятность случайного падения передатчика. В передатчике используются 2 батарейки AAA (не входят в комплект), а питание приемника осуществляется от корпуса камеры. Кнопки управления надежны и отзывчивы на прикосновения.

4) Упаковка и руководство

В комплект входит небольшой футляр необычной формы для размещения передатчика, приемника и кабеля.Руководство адекватное, ничего особенного, так как пульт имеет ограниченные базовые функции.

5) Стоимость

Исходя из функций, ограниченного рабочего диапазона и цены в 200 долларов, это не очень хорошее значение. Существуют пульты сторонних производителей, которые предлагают столько же или больше функций за небольшую часть цены. Одна особенность ML-3, которая может понравиться некоторым, - это функция автоматического запуска.

6) Заключение

Инфракрасный пульт Nikon ML-3 Compact Modulite Remote работает, но ограниченный набор функций, ограниченный рабочий диапазон и тот факт, что для его работы требуется прямая видимость, делают его менее привлекательным, чем многие сторонние беспроводные пульты дистанционного управления.Учитывая стоимость, я бы посоветовал рассмотреть другие альтернативы, такие как Vello FreeWave Plus.

7) Где купить

Вы можете приобрести Nikon Ml-3 Remote в B&H за 199 долларов на момент публикации (05.07.2012).

Nikon ML-3 Compact Modulite Remote
  • Характеристики
  • Качество сборки
  • Обращение
  • Значение
  • Размер и вес
  • Упаковка и руководство

Срок службы фотографии Общий рейтинг

Core ML 3 Framework - WWDC 2019 - Видео

Скачать

Привет всем.

Меня зовут Майкл Бреннан. Я инженер-программист в Apple, работаю над Core ML.

И я очень рад возможности поделиться с вами некоторыми из удивительных новых функций, которые мы представили в этом году для Core ML 3.

Core ML позволяет максимально легко интегрировать машинное обучение в ваше приложение, позволяя вы сможете создать множество новых и захватывающих впечатлений.

В центре всего - сама модель. Вы можете получить модель из ряда поддерживаемых обучающих библиотек, преобразовав их с помощью преобразователей, которые есть в составе наших инструментов Core ML, которые мы предоставляем.А с добавлением нового приложения Create ML получение модели стало еще проще, чем раньше.

Итак, на этом занятии мы собираемся охватить ряд тем, от персонализации этих моделей на устройстве до дополнительной поддержки, которую мы добавили для нейронных сетей, и многое другое.

Итак, давайте начнем с небольшого разговора о персонализации ваших моделей на устройстве.

Обычно эти модели либо входят в состав вашего приложения, либо загружаются в него.

И однажды на вашем устройстве полностью изменяемые, сильно оптимизированные для производительности в вашем приложении.

Самое замечательное в связывании модели с вашим приложением - это то, что вы можете обеспечить одинаковое удобство для всех своих пользователей.

Но каждый пользователь уникален.

У каждого из них есть свои особые потребности, свои индивидуальные способы взаимодействия с вашим приложением.

Я думаю, это дает возможность.

Что, если бы каждый пользователь мог получить модель, персонализированную специально для него? Что ж, давайте посмотрим на случай одного пользователя, как это сделать.

Мы можем взять данные от этого пользователя, настроить какую-то облачную службу, отправить эти данные в эту облачную службу и в облаке создать эту новую модель, персонализированную на этих данных, которая затем будет развернута обратно для этого пользователя.

Это создает ряд проблем как для вас, разработчиков, так и для наших пользователей.

Для вас это создает проблему дополнительных расходов, поскольку эти облачные службы управляют этой службой и создают инфраструктуру, которая может масштабироваться до миллиона пользователей.

И для пользователя, очевидно, они должны предоставить все свои данные. Это нежелательно. Это агрессивно. Они должны раскрыть это и отправить в облако, где им будет управлять какая-то другая сторона.

В Core ML 3 вы можете выполнять такую ​​персонализацию прямо на устройстве.

Просто возьмите эту общую модель и с данными, созданными или восстановленными пользователями, вы можете персонализировать эту модель с этими данными для этого пользователя. Это означает, что данные остаются конфиденциальными.

Никогда не покидает устройство.

Это означает, что для такого рода интерактивности серверу нет необходимости. А это значит, что вы можете делать это где угодно.

Вы не привязываете своих пользователей к Wi-Fi или другому тарифному плану только для того, чтобы обновить их модель.

Прежде чем мы продолжим, давайте заглянем внутрь одной из этих моделей и посмотрим, что там сегодня. В настоящее время ваша модель состоит в основном из параметров, таких как веса слоев, например, если это нейронная сеть.

И некоторые метаданные, описывающие такие вещи, как лицензирование и авторов, а также интерфейс.И это то, чем занимается ваше приложение.

Здесь описывается, как вы можете взаимодействовать с этой моделью.

В Core ML 3 мы добавили новый набор параметров для облегчения обновления. Он описывает, какие части модели обновляются и как они обновляются.

Мы добавили новый интерфейс обновления, который ваше приложение может использовать для выполнения этих обновлений.

Это означает, что доступ ко всем функциям осуществляется напрямую через этот интерфейс. Мы инкапсулируем множество этих сложных деталей, и все это содержится в одном файле модели.

Так же, как и при прогнозировании, мы предоставляем набор входных данных, и вы получаете соответствующий набор выходных данных.

Выполнить обновление очень просто: вы просто предоставляете набор обучающих примеров, и вы получаете новый вариант этой модели, который соответствовал или точно настроен для этих данных.

Для Core ML 3 мы поддерживаем создание обновляемых моделей классификаторов ближайшего соседа, а также нейронных сетей. И мы собираемся поддерживать встраивание обновляемой модели в ваш конвейер, что означает, что ваши конвейеры тоже могут обновляться.

И с этим, я думаю, мы должны увидеть это в действии.

Я хочу передать его своему коллеге Анилу Катти.

Анил.

Спасибо, Майкл.

Здравствуйте. Сегодня я покажу, как я создаю опыт, который был настроен для моих пользователей с помощью персонализации модели.

Для этого у меня есть приложение, которое помогает учителям оценивать домашние задания учеников.

Я добавил в это приложение классную новую функцию, используя персонализацию модели. Но прежде чем мы поговорим об этой функции, давайте сначала посмотрим, что делает приложение.Позвольте мне перейти к демонстрационному экрану.

Отлично. Итак, вот приложение. Это называется приложением для персонализированной оценки.

Он позволяет вам сфотографировать домашнее задание и начать выставлять оценки, как наш учитель делал бы на листе бумаги.

Вы бы отметили что-то вроде этого как правильное, а что-то как то неправильное. Это довольно просто. Довольно просто.

Приложение использует PencilKit для захвата входных данных и предварительно обученную модель Core ML для распознавания образцов оценки.

Недавно я добавил новую функцию, которая позволяет учителям давать детям что-то особенное для поощрения.

А это наклейки.

Детям очень нравится собирать стикеры на свои домашние задания.

Итак, мы подумали, что это могло бы быть действительно хорошим улучшением для приложения, если бы они могли позволить - если бы мы могли разрешить им дарить стикеры.

Чтобы сделать наклейку, я могу нажать на эту кнопку с плюсом здесь. Прокрутите список стикеров, возможно, выберите один и перетащите его в нужное место.Это работает. Но я думаю, что мы можем сделать поток еще лучше и абсолютно волшебным для наших пользователей. Давайте немного подумаем.

Пользователь использует только Apple Pencil для выставления оценок. Как было бы здорово, если бы они могли быстро набросать что-нибудь в любом месте на всем экране, а приложение автоматически выберет нужную наклейку правильного размера и поместит ее в нужное место для них. Что ж, мы определенно можем сделать что-то подобное с помощью машинного обучения, верно? Итак, давайте рассмотрим несколько вариантов.Разрешите перейти к слайдам.

Что ж, некоторые из вас, кто уже работал над Core ML, могут подумать: ну, мы могли бы предварительно обучить модель, которая может распознавать наклейки, и отправлять ее как часть приложения. Что ж, мы могли бы это сделать, но у этого подхода есть несколько проблем.

Во-первых, существует множество наклеек, и нам, возможно, придется собрать много обучающих данных, чтобы предварительно обучить эти модели, хотя конкретный пользователь может быть заинтересован только в небольшом подмножестве этих наклеек.Во-вторых, как будет работать эта предварительно обученная модель, если я планирую представить кучу новых стикеров в будущем? Что ж, мне, возможно, придется заново обучить модель и отправить ее как обновление приложения или, возможно, разрешить приложению загрузить его.

Наконец, я думаю, это самый важный момент, как эта предварительно обученная модель работает для разных пользователей? У разных пользователей разные способы рисования.

Если я выйду и попрошу сотню разных людей быстро набросать эту умопомрачительную наклейку, я получу как минимум 50 разных ответов.

Это действительно потрясающе, насколько разные люди.

Итак, что приложение должно делать в этом случае? Должны ли мы ... Следует ли приложение обучать пользователей тому, как рисовать что-то, или пользователи должны обучать приложение, улучшать модель, как распознавать ваши эскизы? Что ж, в этом и заключается суть персонализации модели. Что я сделал, так это использовал персонализацию модели для обучения - чтобы определить модель, используя данные, которые я собрал о пользователе, - от пользователя в соответствии с их потребностями. Позвольте мне показать, как это влияет на пользовательский опыт.

Я вернусь к демонстрационному экрану, чтобы продолжить выставление оценок.

Итак, третий ответ - третий вопрос довольно сложен для ухода за детским садом, но я думаю, что Джейн уловила его. На этой диаграмме четыре треугольника.

Итак, хорошая работа, Джейн.

Что ж, теперь я хочу дать ей наклейку, чтобы отметить внимание к деталям, но я хочу сделать это, быстро набросав что-нибудь.

Попробуем это сделать.

Итак, приложение, кажется, сообщает мне, что оно не может распознать то, что я рисую, что довольно справедливо, потому что я использую это приложение впервые.

Итак, позвольте мне попробовать добавить наклейку, но на этот раз я скажу, что хочу создать ярлык, верно. И я выберу ту же наклейку, которую использовал в прошлый раз.

Итак, теперь приложение просит меня привести пример того, как бы я набросал эту конкретную наклейку.

Это не обязательно должно быть идеально. Он даже не обязательно должен напоминать наклейку.

Это просто мое собственное представление о том, как я хотел бы набросать эту наклейку, верно? Поэтому я просто использую одну звездочку для обозначения этой конкретной наклейки.Приложение попросило меня привести еще пару примеров, что довольно справедливо, и это заняло всего несколько секунд, но теперь оно похоже на приложение - ярлык был зарегистрирован.

Теперь я вижу наклейку, а также примеры, которые я предоставил на экране.

Прежде чем я вернусь, позвольте мне добавить еще одну наклейку в мою библиотеку.

Итак, я хотел использовать очень красивую наклейку «дай пять», которая находится прямо здесь.

Интересно, что я должен использовать в качестве ярлыка для этого.

Я хотел ... Я хочу что-то, что легко запомнить, легко нарисовать.

Как насчет числа 5, которое означает дай пять? Большой. Итак, еще два примера, и я закончил.

Давайте вернемся к экрану и попробуем наклеить ту наклейку, которую Джейн отчаянно ждала.

Разве это не круто? Я так рад, что не прошел через средство выбора наклеек, не переместил наклейку и не весь этот беспорядок.

Отлично. Для следующего - да, это тоже правильно. Так что позвольте мне поставить там еще одну маленькую звездочку.

Я очень доволен тем, как ведет себя приложение, поэтому дайте пять наверху.

Как насчет этого? Так что это был всего лишь пример. Вы, ребята, можете подумать о действительно удивительных событиях, которые вы можете решить, используя эту новую функцию.

Итак, прежде чем я подведу итоги, позвольте мне быстро остановиться на том, что мне нужно было сделать, чтобы реализовать эту функцию.

Итак, первое, что мне нужно было сделать, это импортировать обновляемую модель Core ML в мой проект.

А вот как это выглядит в Xcode.

Поскольку я пытался персонализировать модель, добавляя новые стикеры или классы, использование классификатора ближайшего соседа имело большой смысл, хотя это предварительно обученный экстрактор признаков нейронной сети, который заполняет классификатор ближайшего соседа, чтобы помочь улучшить эффективность и надежность прогнозирования.

Но это все, вам не нужно беспокоиться ни о каких деталях модели, поскольку Core ML абстрагирует все детали модели от поверхности API.

Вы можете использовать эту модель для прогнозирования. Никаких изменений там нет.

В Xcode вы увидите входные и выходные данные прогнозирования, как и раньше.

Но что нового в этом году, так это раздел обновлений.

Здесь описывается набор входов, да, эта модель требует персонализации.

И, как и ожидалось, требуется наклейка, которая представляет собой изображение в оттенках серого, и соответствующий эскиз, который является изображением в оттенках серого, и соответствующая наклейка, которая служит настоящей этикеткой для персонализации.

Что касается кода, вы можете вспомнить, что Core ML автоматически генерирует набор классов, чтобы помочь вам с прогнозированием.

И теперь он генерирует новый класс, который помогает вам в определенном виде предоставлять данные для обучения.

Если вы заглянете в этот класс, вы увидите набор свойств, которые соответствуют тому, что вы видели в Xcode, верно? Итак, мы видим здесь эскиз и наклейку.

Итак, как только вы собрали все обучающие данные от пользователя, которые требуются для персонализации модели для - или для пользователя, фактическая персонализация может произойти в три простых шага.Во-первых, вам нужно получить URL-адрес обновляемой модели, который можно получить либо из пакета, либо из предыдущего снимка обновленной модели. Затем вы должны подготовить обучающие данные в ожидаемом формате.

Для этого вы можете использовать класс с исходной оценкой, который я показал, или создать собственного поставщика функций.

И, наконец, вы должны запустить задачу обновления.

После завершения обновления вызывается обработчик завершения, который предоставляет вам обновленную модель, которую вы можете немедленно использовать для прогнозов.

Это так просто. Мне не терпится увидеть все крутые вещи, которые вы создадите поверх этого в своих приложениях и фреймворках. На этом позвольте мне передать его Майклу, чтобы он суммировал и охватил некоторые более сложные сценарии и персонализацию модели. Спасибо.

Хорошо. Спасибо, Анил.

Вкратце, Анил только что показал нам, мы взяли нашу базовую модель и попытались извлечь из этого личный опыт, предоставив несколько рисунков, которые были просто красивыми для нашей модели, и посмотрев, что мы получили в качестве результата.

Изначально мы не получали много.

Это потому, что внутри, даже если у нас есть эта предварительно обученная нейронная сеть, она передается в базовый классификатор K-ближайшего соседа, который на самом деле пуст. У него нет соседей, по которым можно было бы классифицировать.

Итак, мы действительно обновляем это и даем нам некоторых соседей. Что ж, как показал нам Анил, мы взяли наши обучающие данные, выбранные наклейки и рисунки, которые мы нарисовали, чтобы соответствовать этим, и мы скармливаем их вместе с нашей базовой моделью, с этой обновляемой базовой моделью K-ближайшего соседа в ней, в нашу задача обновления.

И это дает нам новый вариант нашей модели.

И этот новый вариант может более надежно распознавать то, на чем он был обучен, в то время как внутренне единственное, что изменилось, - это обновляемая базовая модель K-ближайшего соседа. Итак, давайте посмотрим на класс задач обновления машинного обучения, который мы представили в этом году, чтобы помочь в управлении этими процессами обновления.

Таким образом, с ним связано состояние, в котором он находится в процессе, а также возможность возобновить и отменить эту задачу.

И чтобы создать модель, вы просто передаете базовый URL-адрес вашей модели вместе с конфигурацией и данными обучения.

И, как показал Анил, вам также нужно передать обработчик завершения.

В качестве обработчика завершения мы вызовем, когда вы закончите с задачей обновления, и он предоставит вам контекст обновления.

И вы можете использовать это, чтобы записать эту модель, когда вы закончите с обновлением, чтобы делать прогнозы по ней и запрашивать другие части этой задачи, что позволяет нам получить часть этого контекста обновления. В коде, как показал нам Анил, очень просто реализовать.

Вы просто создаете MLupdateTask при условии, что URL-адрес, ваша конфигурация и ваш обработчик завершения, который здесь мы используем для проверки точности, сохранения модели вне области действия этого блока и сохранения этой модели.

Это здорово. Он работает очень хорошо, и это помогло нам пройти эту демонстрацию.

Но как насчет более сложных вариантов использования, верно? А как насчет нейронных сетей? Ну, нейронная сеть в простейшем случае - это просто набор слоев, каждый из которых имеет некоторые входные данные и некоторые веса, которые она использует в комбинации для создания выходных данных. Чтобы настроить этот результат, нам нужно настроить веса в этих слоях. И для этого нам нужно пометить эти слои как обновляемые.

И нам нужно каким-то образом определить это по тому, насколько у нас отключился выходной сигнал.

Если мы ожидали звездный смайлик и получили высокую пятерку, нам нужно исправить это. И это будет сделано с нашими функциями потерь, которые там описывают эту дельту.

И, наконец, нам нужно предоставить это нашему оптимизатору. И это берет эти потери, наш результат, и выясняет, на сколько на самом деле нужно корректировать веса в этих слоях.

В Core ML 3 мы поддерживаем обновление свертки и полностью собирать - полносвязные слои, а также возможность обратного распространения через многие другие.

И мы поддерживаем категориальную перекрестную энтропию и среднеквадратичные потери при ошибках.

Кроме того, мы поддерживаем стратегии стохастического градиентного спуска и оптимизации Адама.

Это круто, правда? Но есть и другие параметры, связанные с нейронными сетями, такие как скорость обучения и количество эпох, в которых нужно работать.

Все это будет заключено в эту модель.

Мы понимаем, что некоторые из вас могут захотеть изменить это во время выполнения.

И вы можете это сделать. Переопределив словарь параметров обновления и конфигурацию вашей модели, вы можете переопределить эти значения внутри, используя MLParameterKey и просто задав для них значения, что дает вам большую гибкость здесь.

Кроме того, если вам интересно, какие параметры фактически встроены в мою модель, вы можете проверить раздел параметров этого представления модели в Xcode, и он предоставит вам подробную информацию о значениях этих параметров, а также о том, какие параметры фактически определены в этой модели.

Вам может потребоваться большая гибкость, чем API, который мы показали ранее, и мы ее предоставляем.

В MLUpdateTask вы можете предоставить MLupdateProgressHandler вместо обработчика завершения и предоставить обработчики хода выполнения и тот обработчик завершения, который позволит вам вводить определенные события. Поэтому, когда ваше обучение началось или когда закончилась эпоха, мы вызовем ваш обработчик прогресса и предоставим вам этот контекст обновления, как мы это делали в обработчике завершения.

Кроме того, мы сообщим вам, какое событие заставило нас вызвать этот обратный вызов, а также предоставим вам ключевые показатели, чтобы вы могли запросить информацию о потерях в обучении при обработке каждой мини-партии или каждой эпохи.

И в коде все еще очень просто.

Вы создаете этот MLupdateProgressHandler, сообщаете ему, какие события вас интересуют, и предоставляете блок для вызова.

Кроме того, вы просто предоставите там обработчик завершения, а в MLUpdateTask вы просто предоставите набор обработчиков хода выполнения.

Итак, мы поговорили о том, как обновлять ваши модели и что это означает их обновлять.

Ну, мы пока еще не обсуждали, когда это уместно.

Теперь в приложении для выставления оценок, которое мы показали ранее, мы делаем это в тот момент, когда он взаимодействует с приложением и рисует рисунок.

И мы взяли эти данные и отправили их модели. Но это может не подходить. Что делать, если у вас есть тысячи или миллионы точек данных? А что, если ваша модель невероятно сложная? Что ж, я рад сообщить, что использование среды BackgroundTask выделит вашему приложению несколько минут времени выполнения.

Даже если пользователь не использует ваше приложение или даже если он не взаимодействует с устройством, вы просто используете BGTaskScheduler и выполняете BGProcessingTaskRequest, и мы дадим вам несколько минут для дальнейших обновлений и дальнейших вычислений.

И чтобы узнать об этом побольше ... Да, это здорово. И чтобы узнать больше об этом, я настоятельно рекомендую вам ознакомиться с усовершенствованиями в фоновом выполнении приложений.

Кроме того, как получить обновляемую модель? Что ж, как мы говорили ранее в этом сеансе, вы можете получить модели, преобразовав их из ряда поддерживаемых обучающих библиотек, эта история не изменилась.

Вы просто передаете соответствующий обучаемый флаг, когда конвертируете свою модель, и он будет принимать эти обучаемые параметры - такие вещи, как какая стратегия оптимизации вы хотите, какие слои обновляются - и мы возьмем это и встроим это в вашей модели.

И все остальное, все как было раньше.

И для тех из вас, кто хочет напрямую модифицировать саму модель, она также полностью поддерживается.

Итак, мы поговорили о том, как сделать ваше приложение более личным для пользователя, используя персонализацию модели на устройстве, и вы можете сделать это с помощью нашего нового гибкого, но простого API.

Отлично. Вы можете сделать это полностью на устройстве.

И на этом я хотел бы передать его моему коллеге Асему Вадхва, чтобы он рассказал вам больше о некоторых удивительных новых функциях, которые мы добавили в этом году для нейронных сетей.

ОК. Поэтому я очень рад рассказать о том, что нового в Core ML в этом году для нейронных сетей.

Но прежде чем мы перейдем к этому, я хочу поговорить несколько минут о нейронных сетях в целом.

Что ж, все мы знаем, что нейронные сети отлично подходят для решения сложных задач, таких как понимание содержимого изображения, документа или аудиоклипа.

И мы можем использовать эту возможность для создания на их основе замечательных приложений.

Теперь, если вы заглянете внутрь нейронной сети и попытаетесь увидеть ее структуру, мы, возможно, сможем лучше понять ее.

Итак, попробуем это сделать. Но вместо того, чтобы смотреть с точки зрения исследователя, давайте попробуем другую перспективу.

Попробуем взглянуть на это с точки зрения программиста.

Итак, если вы визуализируете внутри модели Core ML, мы видим что-то вроде графика.

И если вы присмотритесь, мы поймем, что граф - это просто еще одно представление программы.

Давайте посмотрим на это еще раз.

Итак, вот очень простой фрагмент кода, который мы все понимаем.

А вот и соответствующее графическое представление.

Итак, как вы могли заметить, операции в коде превратились в эти примечания в графе, а читаемые, такие как X, Y, Z, - эти ребра в графе.

Теперь, если вы вернетесь к графу нейронной сети и покажете соответствующий фрагмент кода, он будет очень похож на то, что было у нас раньше.

Но есть несколько отличий, которые я хочу отметить. Во-первых, вместо этих простых числовых переменных теперь у нас есть многомерные переменные с парой атрибутов.Итак, у него есть атрибут, называемый формой, и что-то, называемое рангом, которое представляет собой количество измерений, которые он имеет.

И второе: функции, работающие с этими многомерными переменными, теперь являются этими специализированными математическими функциями, которые иногда называют слоями или операциями.

Итак, если вы действительно посмотрите на нейронную сеть, мы увидим, что это, по сути, либо график, либо программа, которая включает в себя эти очень большие многомерные переменные и эти очень тяжелые математические функции.Так что, по сути, это программа с очень большим объемом вычислений и памяти. И что хорошо в Core ML, так это то, что он инкапсулирует всю эту сложность в один формат файла, который платформа Core ML затем оптимизирует и выполняет очень эффективно.

Итак, если мы вернемся в прошлый год и посмотрим, что у нас было в Core ML 2, что ж, мы могли бы легко представить прямолинейный код с помощью ациклических графов.

И у нас было около 40 различных типов слоев, с помощью которых мы могли представить большинство распространенных сверточных и рекуррентных архитектур.

Итак, что нового в этом году? Что ж, как вы могли заметить, проводя аналогию с программой, мы все знаем, что код может быть намного сложнее, чем простой линейный код, верно? Например, довольно часто используется поток управления в виде ветки, как показано здесь во фрагменте кода.

И теперь, в Core ML 3, что нового, так это то, что мы можем представить ту же концепцию ветви в спецификации нейронной сети.

Итак, другой распространенной формой потока управления, очевидно, являются циклы, и это тоже может быть очень легко выражено в сети Core ML.

Перейдем к другой сложной функции кода, которую мы часто делаем, когда пишем динамический код, - это выделение памяти во время выполнения.

Как показано в этом фрагменте кода, мы выделяем память, которая зависит от ввода программы, чтобы она могла изменяться во время выполнения.

Теперь мы можем сделать то же самое в Core ML в этом году, используя то, что мы называем динамическими слоями, что позволяет нам изменять форму множественного массива на основе входных данных графика. Итак, вы можете подумать, почему мы добавляем новые сложные конструкции кода в граф Core ML, и ответ прост, потому что исследования нейронных сетей активно изучают эти идеи для создания еще более мощных нейронных сетей.Фактически, во многие современные нейронные сети вроде ... встроен какой-то поток управления. Еще один аспект, который постоянно исследуют исследователи, - это своего рода новые операции.

И для этого в этом году мы добавили много новых слоев в Core ML.

Мы не только сделали существующие слои более общими, но и добавили множество новых основных математических операций.

Итак, если вы столкнетесь с новым слоем, весьма вероятно, что его можно выразить в терминах слоев, имеющихся в Core ML 3.

Таким образом, со всеми этими функциями потока управления, динамического поведения и новых уровней модель Core ML стала намного более выразительной, чем раньше.

И большая часть этого заключается в том, что большинство популярных архитектур теперь можно легко выразить в формате Core ML.

Итак, как вы можете видеть на этом слайде, мы перечислили некоторые из них. И те, которые были выделены, действительно появились в последние несколько месяцев, и они действительно раздвигают границы исследований в области машинного обучения.И теперь вы можете легко выразить их в Core ML и интегрировать в свои приложения. Так это здорово.

Итак, теперь вам может быть интересно, как мне использовать эти новые функции в модели Core ML. Что ж, ответ такой же, как и в прошлом году.

Есть два варианта построения модели Core ML.

Во-первых, поскольку Core ML - это спецификация Protobuf с открытым исходным кодом, мы всегда можем указать модель программно, используя любой язык программирования по вашему выбору. Так что этот вариант нам всегда доступен.

Но в большинстве случаев нам нравится использовать конвертеры, которые могут делать это автоматически, переводя график из другого представления в представление Core ML.

Итак, давайте рассмотрим оба этих подхода немного подробнее.

Итак, здесь я показываю простую нейронную сеть и то, как ее можно легко выразить с помощью инструментов Core ML, которые представляют собой простую оболочку Python вокруг спецификации Protobuf.

Мне лично нравится такой подход, особенно когда я конвертирую модель, архитектуру которой я хорошо понимаю.

И если у меня есть предварительно обученные веса, доступные мне в хороших данных, таких как нумерованные массивы.

При этом нейронные сети часто намного сложнее, и нам лучше использовать конвертеры, а у нас их несколько. Итак, у нас есть несколько конвертеров, доступных на GitHub, с помощью которых вы можете настроить таргетинг на большинство фреймворков машинного обучения.

И хорошая новость заключается в том, что с поддержкой спецификации Core ML 3 все эти преобразователи становятся все более надежными и обновленными.

Итак, для некоторых из вас, кто использовал наши конвертеры в прошлом, вы могли столкнуться с такими сообщениями об ошибках, как это, например, это может быть жалоба на отсутствующий слой или отсутствующий атрибут в слое.

Теперь все это исчезнет, ​​поскольку преобразователи будут обновлены и в полной мере будут использовать спецификацию Core ML 3.

Итак, мы просмотрели много слайдов. Пришло время взглянуть на модель в действии. И для этого я приглашаю своего друга Аллена.

Спасибо.

Спасибо, Асим.

Привет. Я Аллен.

Сегодня я собираюсь показать вам, как использовать новые функции Core ML 3, чтобы внедрить современные модели машинного обучения для обработки естественного языка в наши приложения.

Итак, я люблю читать об истории.

Когда я натыкаюсь на интересные статьи об истории, у меня часто возникают вопросы, и мне очень нравится получать на них ответы.

Но иногда я просто нетерпелив.

Я не хочу читать всю статью.

Итак, было бы неплохо, если бы я мог создать приложение, которое просматривает документ и затем дает мне ответы? Итак, я начал создавать это приложение с новыми функциями в Core ML 3.

И позвольте мне показать вам.

ОК. Итак, вот мое приложение.

Как видите, это статья об истории компании NeXT.

Итак, как видите, это длинная статья, и у меня определенно нет времени на ее изучение. И у меня есть несколько вопросов по этому поводу.

Так что позвольте мне просто спросить это приложение.Попробуем мой первый вопрос.

Кто запустил NeXT? Стив Джобс.

ОК. Думаю, это правильно.

Давай попробую еще. Где находился главный офис? Редвуд-Сити, Калифорния. Теперь у меня также есть вопрос, который меня очень интересует.

Позвольте мне попробовать.

Сколько платили инженерам? Семьдесят пять тысяч или 50 000 долларов. Интересно.

Так разве это не круто? Итак, теперь давайте углубимся в это и посмотрим, что на самом деле делает приложение.

Итак, центральным элементом этого приложения является современная модель машинного обучения, называемая двунаправленным представлением кодировщика от Transformers.

А это очень длинное имя.

Итак, давайте просто назовем это моделью BERT, как это делают другие исследователи.

Итак, что делает модель BERT? Ну, на самом деле это ... на самом деле это нейронная сеть, которая может выполнять несколько задач для понимания естественного языка.

А что внутри модели BERT? Куча модулей.

А что внутри этих модулей? Слои, много-много слоев.

Как видите, это довольно сложно, но с новыми функциями и инструментами в Core ML 3 я легко могу добавить эту модель в свое приложение.

Но сначала вопрос, как мне получить модель? Что ж, вы можете получить модель на нашем веб-сайте галереи моделей, или вы можете - если хотите, вы можете обучить модель, а затем преобразовать ее.

Например, накануне вечером я обучил свою модель BERT с помощью TensorFlow.

А вот скриншот моей рабочей области.

Извините за то, что я очень запуталась на рабочем месте.

Но чтобы использовать новый конвертер Core ML, мне просто нужно прямо здесь экспортировать модель в формат Protobuf.

И после этого все, что мне нужно сделать, это набрать три строки кода Python.

Импортируйте преобразователь TF Core ML, вызовите функцию преобразования и затем сохраните как модель ML. Как видите, добавить модель в приложение довольно просто. Но чтобы использовать приложение для вопроса и ответа, есть еще несколько шагов, и я хотел бы объяснить немного дальше.

Итак, чтобы использовать модель вопросов и ответов, мне нужно подготовить вопрос и абзац, а затем разделить их как рабочие токены.

Модель предсказывает расположение ответа в абзаце.

Думайте об этом как о маркере, который вы только что видели в демонстрации. Итак, с этого момента я могу начать создавать свое приложение.

Сама модель не делает приложение.

И в дополнение к этому, я также использую многие функции из других фреймворков, которые делают это приложение.

Например, я использую API преобразования речи в текст из речевого фреймворка, чтобы преобразовать свой голос в текст.

Я использую API естественного языка, чтобы помочь мне создать токенизатор.

И, наконец, я использую API преобразования текста в речь от AVFoundation для воспроизведения звука ответа.

Итак, все эти компоненты используют машинное обучение на устройстве, поэтому для использования этого приложения не требуется доступ в Интернет.

Спасибо. Подумайте, насколько больше возможностей для новых идей и нового пользовательского опыта вы можете привнести в наше приложение.

Вот и все. Спасибо.

ОК. Спасибо, Аллен.

ОК. Итак, прежде чем мы завершим сессию, я хочу выделить еще три функции, которые мы добавили в этом году в Core ML, и я уверен, что многие пользователи Core ML найдут действительно полезными.

Итак, давайте посмотрим на первый. Итак, рассмотрим сценарий, показанный на слайде, допустим, у нас есть две модели, которые классифицируют разные породы животных.

И если вы посмотрите внутрь, обе эти модели являются моделями конвейеров, которые имеют общий экстрактор признаков.

Сейчас такое бывает довольно часто. Это довольно распространено - обучить глубокую нейронную сеть для получения функций, и эти функции могут быть переданы в разные нейронные сети.

Итак, на слайде мы отмечаем, что мы используем несколько копий одной и той же модели в этих двух конвейерах.

Сейчас это явно неэффективно.

Чтобы избавиться от этой неэффективности, мы запускаем новый тип модели, называемый связанной моделью, как показано здесь. Так что посмотрите, идея довольно проста. Связанная модель - это просто ссылка на модель, сидящую за столом.

И это действительно упрощает использование одной модели в разных моделях.

Другой способ, которым я люблю думать о связанной модели, - это то, что она ведет себя как связывание с динамической библиотекой.

И у него всего пара параметров.Во-первых, это имя модели, на которую она ссылается, и путь поиска.

Так что это было бы очень полезно для ... когда мы используем обновляемые модели или конвейеры.

Давайте посмотрим на следующую особенность. Допустим, у вас есть модель Core ML, которая принимает изображение в качестве входных данных.

На данный момент Core ML ожидает, что изображение будет в форме CVPixelBuffer. Но что произойдет, если ваше изображение взято из другого источника и в другом формате? Теперь в большинстве случаев вы можете использовать платформу Vision, чтобы вызывать Core ML через класс VNCoreMLRequest.

И это имеет то преимущество, что Vision может обрабатывать для нас много разных форматов изображений, а также может выполнять предварительную обработку, такую ​​как масштабирование и обрезка изображения, и так далее. Однако в некоторых случаях нам может потребоваться напрямую вызвать Core ML API, например, когда мы пытаемся вызвать API обновления.

Для таких случаев мы запустили пару новых методов инициализации, которые я показал на слайде.

Итак, теперь мы можем напрямую получить изображение из URL-адреса или CGimage.

Так что это должно сделать действительно удобным использование изображений с Core ML.

Переходим к последней особенности, которую я хочу выделить. Итак, в Core ML API есть класс MLModelConfiguration. И его можно использовать для ограничения набора устройств, на которых может выполняться модель Core ML. Например, значение по умолчанию, которое берется, называется all, что дает все доступные компьютерные устройства, включая нейронный движок.

Теперь мы добавили в этот класс еще пару опций.

Первый - это возможность указать предпочтительное металлическое устройство, на котором может работать модель.

Итак, как вы понимаете, это было бы действительно полезно, если вы используете модель Core ML на Mac, к которой может быть подключено множество различных графических процессоров.

Другой вариант, который мы добавили, называется накоплением с низкой точностью. Идея здесь в том, что если ваша модель обучается на графическом процессоре, вместо накопления в float32, это происходит в float60.

Теперь это может предложить действительно хорошее увеличение скорости для вашей модели.

Но всякий раз, когда мы уменьшаем точность, всегда не забывайте проверять точность модели, которая может ухудшиться или не ухудшиться, в зависимости от типа модели.Поэтому всегда старайтесь экспериментировать, когда вы меняете точность модели. Поэтому я настоятельно рекомендую вам попробовать этот вариант, чтобы узнать, помогает ли он вашей модели.

ОК. Итак, на этой сессии мы говорили о многом. Позвольте кратко подытожить это для вас.

Мы обсудили, как действительно легко сделать персонализированный опыт для наших пользователей, обновив модель Core ML на устройстве.

Мы обсудили, как мы добавили много дополнительных функций в нашу спецификацию, и теперь мы можем привнести современные архитектуры нейронных сетей в наши приложения.И мы поговорим о нескольких удобных API и опциях, связанных с графическим процессором.

Вот несколько сеансов, которые могут быть вам интересны и связаны с этим сеансом.

И спасибо.

ML II и ML III

Хотя изначально считалось, что это два отдельных заболевания, ML II и ML III оба вызваны недостаточностью целевого фермента и являются вариациями одного и того же заболевания. У людей с более серьезными особенностями есть ML II; у людей с менее серьезными или ослабленными чертами есть ML III.

Что вызывает это заболевание?

Кузов постоянно заменяет использованные материалы и разбирает их для утилизации. Эта активность происходит в лизосомах клеток. Ферменты, ответственные за расщепление используемых материалов, могут попасть в лизосомы только после того, как к ним будет приложен специальный сигнал. В ML II и ML III сигнал не прикрепляется, и ферменты не могут достичь клетки. Фермент, ответственный за прикрепление нацеливающего сигнала, - это фосфо-N-ацетилглюкозаминтрансфераза.

Клетки, заполненные накопительным материалом, известны как «клетки включения», отсюда и название расстройства «I-клетки». У младенцев могут быть незначительные признаки болезни, но по мере того, как клетки получают повреждение, начинают появляться симптомы.

Насколько распространены эти заболевания?

Эти заболевания очень редки и иногда диагностируются неправильно, поэтому трудно дать точные данные о частоте. По текущим оценкам, два или три человека на 1 миллион рождений имеют диагноз ML II и ML III.

Как передается болезнь по наследству?

I-Cell и синдром Pseudo-Hurler вызваны рецессивным геном. При каждой беременности есть один шанс из четырех, что ребенок унаследует дефектный ген от каждого родителя-носителя и будет поражен этим заболеванием. Есть два из трех шансов, что здоровые братья и сестры человека с ОЛ будут носителями.

Есть лекарство?

В настоящее время существует лечение симптомов по мере их появления, но нет лекарства от основного состояния.Были использованы различные экспериментальные методы, чтобы попытаться заменить отсутствующий фермент, но до сих пор ни один из них не принес какой-либо значимой долгосрочной пользы.

Клиническое исследование

Клинические испытания - это научные исследования, которые определяют, безопасны ли методы лечения или устройства для людей. Эти исследования также ищут эффективные медицинские подходы к конкретным состояниям и помогают предоставить надежные данные для пациентов, исследователей и врачей. Клинические испытания проводятся на небольших группах, чтобы определить, вызывает ли препарат или процедура отрицательные реакции или неудовлетворительные побочные эффекты.

Клинические испытания ML, обсервационные и естественнонаучные исследования
Процесс клинических испытаний

Процедуры

Трансплантация гемопоэтических стволовых клеток (HSCT)

HSCT - это трансплантация стволовых клеток крови. Возможные источники стволовых клеток крови включают костный мозг, периферическую кровь и пуповинную кровь.

На сегодняшний день ТГСК представляет собой терапию с относительно коротким, но эффективным опытом лечения ML II (I-клеточная болезнь.) Пациенты в возрасте 0,3–1,7 лет были пересажены в Миннесотском университете. Результаты показали хорошую сердечно-легочную функцию у двух пациентов, а у одного развилась легочная гипертензия. У всех детей сохраняется задержка в развитии нервной системы от легкой до средней степени.

Ресурсы

ML II / III | Буклет Ежедневная жизнь с MPS и родственными заболеваниямиУправление MPS и MLE Стратегии и ресурсы образования

Использование Create ML, Core ML 3 и Skafos для создания классификатора изображений и его фактического использования: Часть 1 | Автор: Мириам Фридель

В первой части этого руководства, состоящего из двух частей, мы расскажем, как построить модель классификации изображений с помощью Create ML.Во второй части мы интегрируем его в приложение, а затем доставляем обновления модели по воздуху с помощью Skafos. Также коснемся переподготовки и обновления моделей. Обратите внимание, что мы сделали это в автономном приложении Create ML, доступном для iOS 10.15+. Если вы любите писать много кода Python и целый день настраивать гиперпараметры, Create ML может не для вас. Если вы новичок в машинном обучении и нуждаетесь в инструментах для начала, читайте дальше!

Выбор типа модели и данных

Первое, что мы делаем после запуска Create ML, - это выбираем, какой тип модели мы хотим построить.Create ML предлагает несколько готовых вариантов, в том числе классификатор изображений, детектор объектов, звуковой классификатор, классификатор активности, текстовый классификатор, тегировщик слов и классификатор для табличных данных. Мы будем предлагать учебные пособия по каждой из этих моделей, но сегодня мы сосредоточимся на классификаторе изображений.

Помимо упрощения выбора типов моделирования, Create ML также предоставляет краткое описание каждой модели, чтобы вы могли сделать правильный выбор.

После выбора модели классификатора изображений нам предлагается ввести некоторую соответствующую информацию.

После нажатия кнопки «Далее» нам предлагается выбрать параметры для нашего нового проекта. Я рекомендую выбрать каталог, в котором находятся ваши данные, хотя это не обязательно. После того, как вы нажмете «Создать», Create ML создаст экземпляр файла .mlproj в этом каталоге.

После того, как вы выбрали каталог и нажали «Создать», вы должны увидеть следующий экран:

На этом этапе вам нужно будет выбрать данные, которые вы хотите использовать для обучения модели.

В этом примере я уже предварительно разбил свой набор данных на обучение / тестирование, поскольку Create ML ожидает отдельного подкаталога изображений для обучения и тестирования вашей модели.Я ожидаю, что Create ML скоро предоставит вам возможность создавать это разделение из приложения!

После того, как вы выбрали тренировочные данные, Create ML загрузит их через некоторое время. Одной из замечательных функций является то, что Create ML автоматически определяет количество классов в этой задаче классификации изображений на основе количества подкаталогов в папке с вашими данными тестирования.

В настоящее время нет настраиваемой опции для предоставления данных проверки, поэтому вы можете пропустить эту часть.Затем вы захотите выбрать некоторые данные тестирования, как вы это делали для данных обучения. Для тех из вас, кто плохо знаком с машинным обучением, это позволяет нам справедливо оценить точность модели на основе данных, НЕ используемых во время обучения. Если вы хотите узнать больше, есть масса отличных ресурсов о разделении поездов / тестов. Вот тот, который нам нравится.

Теперь, когда вы выбрали данные для тренировки и тестирования, у вас есть возможность настроить параметры тренировки и дополнить данные тренировки. Это можно сделать двумя способами, как показано ниже.

  • Параметры: В настоящее время Create ML дает вам возможность увеличить максимальное количество итераций для обучения вашей модели. Большее количество итераций часто может повысить производительность модели, поскольку это дает нейронной сети больше шансов оптимизировать и создать наилучшую возможную модель для ваших обучающих данных. К сожалению, не существует волшебной формулы для определения нужного количества итераций. К счастью, Create ML позволяет очень легко настроить этот параметр и построить несколько тестовых моделей одним нажатием кнопки.
  • Дополнения: Дополнения данных могут быть особенно полезны для расширения набора обучающих данных и повышения его реалистичности без необходимости вручную генерировать дополнительные изображения. Например, вы можете представить, что выбор размытия (который создает размытые копии изображений в ваших обучающих данных и включает их при обучении модели) сделает вещи более реалистичными, поскольку фотографии, которые мы делаем на наших телефонах, часто бывают размытыми. Дополнения не являются обязательными, и мы рекомендуем вам поэкспериментировать с ними.Как и в случае с параметрами, Create ML упрощает это.

После того, как вы выбрали данные для тренировки, данные тестирования, параметры и дополнения, пора тренироваться.

Обучение модели

Начать обучение очень просто! Просто нажмите кнопку Play в верхнем левом квадранте приложения Create ML.

Теперь мы можем смотреть, ждать и, возможно, взять чашку нашего любимого напитка, пока тренируется наша модель.

Первое, что вы увидите во время обучения, - это этап извлечения признаков.На этом этапе Create ML обрабатывает данные обучения и извлекает функции, которые затем можно использовать в процессе построения модели.

Затем вы увидите обучение модели, и Create ML покажет график в реальном времени, чтобы вы могли отслеживать его прогресс:

Весь этот процесс может занять от нескольких минут до нескольких дней, в зависимости от объема входных данных. выбранные параметры и дополнения, а также наличие внешнего графического процессора для ускорения процесса. Мы рекомендуем начинать с модели меньшего размера, чтобы сориентироваться, и, когда вы более знакомы с процессом, создайте дополнительные модели с другими параметрами и дополнениями, чтобы определить, какая из них лучше всего подходит для вашего варианта использования.Обучение моделей машинного обучения по своей сути является итеративным по своей природе, и вы вряд ли получите точную модель, которая вам нужна с первого раза. Это нормально! Create ML также упрощает эту задачу, и мы объясним, как это сделать.

Когда ваша модель будет обучена, Create ML автоматически сгенерирует точность и статистику точности на основе предоставленных вами данных тестирования. Для получения дополнительных сведений о точности, точности и отзывчивости Википедия является отличной отправной точкой.

Для этой примерной модели классификатор изображений лучше всего справился с идентификацией змей, ящериц и рыб в наборе тестовых данных.Он плохо справлялся с хомяками и мышами и нормально работал с кроликами. Следует ли переобучать эту модель в таком случае, чтобы улучшить эти показатели? Наверное. (И мы вернемся к этому во второй части!) Но сначала мы рекомендуем вам действительно что-то сделать с этой моделью, прежде чем сразу переходить к переобучению. Затем, когда вы закончите работу, вы можете продолжить доработку (и повторную интеграцию) этих новых моделей.

Сама модель? Видите этот маленький зеленый значок Core ML под меткой вывода? Это сама модель, оптимизированная для использования на устройствах iOS, и то, что мы будем интегрировать в само приложение.

Ваша модель !!!

Обучение на устройстве с Core ML - часть 1

Машинное обучение на мобильных устройствах с каждым годом становится все популярнее! WWDC 2019 подарил нам много новых возможностей для добавления машинного обучения в наши приложения.

Одним из самых больших анонсов стало то, что Core ML 3 теперь поддерживает обучение моделей на iPhone и iPad . Кто бы мог подумать еще несколько лет назад, что мы будем тренировать Connet на наших портативных устройствах!

В этой серии сообщений блога мы подробно рассмотрим обучение на устройстве.Я покажу, как обучить настраиваемый классификатор изображений с помощью k-ближайших соседей, а также глубокой нейронной сети.

Это первая серия из четырех частей:

  1. Введение в обучение на устройстве
  2. Камень, ножницы, бумага (Ящерица? Спок?)
  3. k-Ближайшие соседи
  4. Обучение нейронной сети

Следуйте вместе с исходным кодом на GitHub.

Давайте обучим модели глубокого обучения на наших мобильных телефонах!

Примечание: Напомним, что iPhone и iPad уже поддерживают обучение на устройстве с iOS 11.3 был выпущен в конце 2017 года. Просто пользоваться им было не очень удобно. Эти низкоуровневые возможности для обучения предоставляются фреймворком Metal Performance Shaders, который также поддерживает обучение с ускорением на GPU в Turi Create и Create ML на Mac. Но благодаря Core ML 3 обучение на устройстве стало намного проще в использовании!

Персонализация вместо обучения

Если честно… «обучение моделей глубокого обучения» может немного переоценить его. Apple постоянно называет это персонализацией на устройстве вместо обучения.

Цель этих новых API - позволить точную настройку существующей модели на личных данных пользователя.

Это определенно не для использования iPhone в качестве замены аренды большого толстого сервера с графическими процессорами NVIDIA Tesla для обучения огромных моделей с нуля. Эй, у вашего iPhone мощный графический процессор, но не , а мощный

Думайте об обучении Core ML 3 как о форме трансферного обучения или даже онлайн-обучения , при котором вы лишь слегка изменяете существующую модель.

Например, Face ID использует эти методы, чтобы узнать, как выглядит владелец телефона, и поддерживать актуальность модели, когда его лицо со временем меняется (отращивание бороды, использование другого макияжа, старение и т. Д.).

Идея состоит в том, чтобы начать с общей модели, которая подходит для всех, а затем сделать копию, настраиваемую для каждого пользователя.

Это не то же самое, что федеративное обучение , где одна модель обновляется на основе - анонимных - данных многих пользователей.Федеративное обучение - это способ проводить распределенное обучение «на грани». Вместо обучения на централизованных серверах он использует устройства тысяч или даже миллионов пользователей для распределения рабочей нагрузки.

Федеративное обучение также использует преимущества обучения на собственных данных пользователя, сохраняя при этом их конфиденциальность, но оно не создает индивидуальную модель для каждого отдельного пользователя. Он просто извлекает уроки из всех данных и объединяет их в одну большую модель. Однако с персонализацией Core ML на устройстве одна базовая модель превращается в тысячи немного разных, каждая из которых предназначена для одного пользователя.

Федеративное обучение - это, вероятно, то, что вы могли бы сделать и с моделями Core ML, но ничего из того, что в настоящее время не существует в iOS.

Core ML против Create ML

Просто чтобы прояснить любую потенциальную путаницу, прежде чем мы продолжим: обучение на устройстве полностью не связано с Create ML .

Create ML - это приложение Apple для обучения модели для macOS. Он отлично подходит для быстрого создания простых моделей, таких как классификаторы изображения / звука / текста. Как и Turi Create, другой обучающий инструмент Apple, он использует переносное обучение, чтобы сократить время обучения.

Create ML и Core ML были разработаны для совместной работы: после обучения вы можете напрямую сохранить свою модель в формате Core ML. Нет необходимости сначала запускать инструмент преобразования. Существует также CreateML.framework, который позволяет вам обучать модели из сценария Swift или игровой площадки.

Однако важно понимать, что при обучении на устройстве этот фреймворк Create ML вообще не используется! Персонализация модели на устройстве всегда выполняется с помощью Core ML, а не Create ML.

Это может показаться дублированием функциональности, но обе платформы выполняют обучение немного по-разному.Create ML хорош для создания базовой версии модели с использованием как можно большего количества данных, в то время как персонализация Core ML на устройстве предназначена для небольшой настройки этой модели с использованием относительно небольшого количества пользовательских данных.

Итак, если вы когда-нибудь задумались, как использовать эти обучающие API, убедитесь, что вы просматриваете документацию по правильному фреймворку! (Обратите внимание, что Create ML работает только на Mac, он вообще недоступен для iOS.)

Примечание. На данный момент вы не можете экспортировать обучаемые модели из Create ML - вам придется использовать coremltools после этого, чтобы настроить модели для обучения на устройстве.

Чтобы начать с

, вам потребуется обученная модель.

Для точной настройки модели у вас уже должна быть обученная модель.

Модели машинного обучения начинают жизнь, ничего не зная. Мозг нетренированной модели - заученных параметров, или веса - состоит из случайно выбранных чисел. Если вы попросите такую ​​неподготовленную модель сделать прогноз, она просто сделает случайные предположения. Чтобы получить разумные прогнозы, вам нужно сначала обучить модель.

Часто ваши пользователи будут иметь данные, которые очень похожи на в общих чертах , но отличаются в деталях.В этом случае имеет смысл использовать персонализацию на устройстве, чтобы адаптировать модель к конкретному использованию каждого пользователя.

Чтобы включить это, вам необходимо предоставить обученную модель, которая уже понимает данные в общих чертах . Это базовая модель, которая поставляется вместе с приложением. Затем можно использовать обучение на устройстве, чтобы модель узнала что-то новое только об этом пользователе и его данных.

Возьмем для примера фотографии: фотоальбомы большинства людей содержат очень похожие изображения.В основном это будут фотографии людей, домашних животных или повседневных вещей - в отличие, скажем, от снимков с микроскопа или рентгеновских снимков.

Итак, если ваша модель рассчитывает работать с фотографиями - например, чтобы распознавать домашних животных и отмечать их их именами, - вы должны предоставить базовую модель, которая обучена на большом количестве изображений домашних животных, чтобы она уже понимала, что то, что можно ожидать увидеть на таких фотографиях. Или, если ваше приложение предназначено для врачей, вы должны предоставить модель, которая уже обучена работе с рентгеновскими лучами и т. Д.

Конечно, ваши домашних животных не выглядят точно так же, как мои домашних животных. И модель пока не знает их имен. Используя обучение на устройстве, мой телефон может узнавать конкретные детали из моих собственных фотографий домашних животных, а ваш телефон узнает конкретные подробности о ваших питомцах. Но это работает только потому, что модель уже знает, как выглядят домашние животные в общем смысле.

Было бы глупо ожидать, что оба наших телефона узнают все о фотографиях домашних животных с нуля. Мало того, что это требует большого количества повторяющихся усилий, для этого также потребуются тонны обучающих данных.Гораздо разумнее использовать уже обученную модель в качестве отправной точки и просто немного изменить ее для каждого отдельного пользователя.

Никогда не тренируйтесь с нуля?

Обучение с нуля имеет смысл, если данные каждого пользователя полностью уникальны . Он должен отличаться от данных любого другого пользователя вашего приложения. Кроме того, данные должны быть простыми (не изображения или аудио) и иметь относительно небольшой объем.

Как я объяснил в предыдущем разделе, если данные многих пользователей содержат похожие шаблоны, вам лучше использовать предварительно обученную базовую модель, которая уже научилась понимать эти общие шаблоны.

Но, допустим, данные каждого пользователя достаточно разные, поэтому предварительное обучение модели никому не поможет. В этом случае лучше всего подготовить уникальную модель для каждого пользователя с нуля.

Я говорю о линейной или логистической регрессии или, возможно, о древовидной модели. Обучение таких моделей на небольшом количестве простых векторных данных может быть довольно быстрым. Однако в настоящее время Core ML не позволяет обучать такие модели - если вы хотите это сделать, вам придется использовать собственные.

А вот модели типа нейросети… забудьте об этом! Аппаратное обеспечение просто не способно обучить нейронные сети с нуля.

Пришло время для быстрых расчетов за пределами конверта. Предположим, вы хотите обучить классификатор изображений с нуля. Во-первых, вам нужно собрать тысячи обучающих примеров - обычно около 1000 на категорию объектов. Вы можете связать эти изображения с приложением или позволить пользователю собирать свои собственные. Возможно, вы могли бы использовать фотоальбом пользователя, но имейте в виду, что вам также понадобятся ярлыки для этих обучающих примеров.Не у многих пользователей хватит терпения тщательно собирать и комментировать тысячи примеров.

Для обучения модели оптимизатор многократно повторяет все обучающие примеры. Один проход через все примеры называется эпохой . Допустим, у вас есть 5000 обучающих примеров, и вы тренируетесь в течение 100 эпох, а затем в ходе обучения модель видит 100 × 5000 = 500000 примеров. Предполагая, что модели требуется 0,01 секунды для обработки каждого примера, обучение этой модели занимает 5000 секунд или почти полтора часа.

Ну… теоретически. Мобильные устройства не предназначены для работы на максимальной скорости в течение нескольких часов подряд. Телефон быстро нагревается, в результате чего срабатывает терморегулирование, замедляющее работу процессоров, чтобы устройство не плавилось. К тому же такая вычислительная нагрузка быстро разрядит ваши батареи. Да, и в то же время пользователь не сможет использовать какие-либо другие приложения. Вы можете тренироваться в фоновом режиме, но, насколько мне известно, при этом просто используется центральный процессор, который примерно в 10 раз медленнее, чем графический процессор или нейронный движок.Теперь вы говорите около 15 часов, работая с максимально загруженным процессором.

Как видите, обучать нейронную сеть с нуля на мобильном устройстве - не лучшая идея. 🥵 🔥

Зачем вообще тренировать на устройстве?

Тренировка на устройстве - хорошая идея по нескольким причинам:

  • Вы можете создать модель, которая будет адаптирована к индивидуальным пожеланиям или потребностям каждого пользователя.
  • Честно говоря, это тоже то, что вы можете делать в облаке, но для этого потребуются дорогие серверы и отправка пользовательских данных по сети.
  • Поскольку обучение происходит на устройстве, данные пользователя никогда не должны покидать устройство, что защищает конфиденциальность пользователя и радует государственных регулирующих органов.

Очевидно, что это не подходящее решение для обучения всем ML. Как я уже упоминал выше, вы не будете использовать его для обучения больших моделей с нуля.

На самом деле имеет смысл использовать эту технику только в том случае, если небольшой объем обучения на устройстве достаточен для улучшения модели - где «лучше» может означать что-то свое для каждого пользователя.

Чтобы улучшить вашу модель на основе отзывов от всех пользователей, вместо этого вы ищете распределенное обучение, где каждый пользователь немного тренируется на своем собственном устройстве и на своих собственных данных, но результаты агрегируются и объединяются. в новую основную модель, которая затем отправляется всем пользователям как часть обновления приложения (см. также федеративное обучение).

Этот подход полезен, когда вы хотите, чтобы модель изучала новые тенденции, такие как новые популярные фразы для предиктивной клавиатуры, но все должны получить одни и те же улучшения - они не настраиваются для отдельных пользователей.

Подробнее о том, «почему» обучения на устройстве, читайте в этом сообщении блога.

Что вам нужно для обучения на устройстве?

Как я уже говорил, вам нужна предварительно обученная модель. Обычно для этого используется какая-то нейронная сеть. Даже для k-ближайших соседей (k-NN) у вас обычно будет конвейер, состоящий из нейронной сети для извлечения признаков, за которой следует классификатор k-NN.

Предварительно обученная модель - это обычный файл Core ML mlmodel , настроенный для обновления.Это включает в себя следующее:

  • модель помечена как обновляемая
  • модель имеет специальные обучающие входы , которые предоставляют примеры и реальные цели для обучения

Для нейронных сетей в mlmodel также есть:

  • все слои, которые необходимо обучить, также помечены обновляемый
  • функция потерь (кросс-энтропия или среднеквадратичная ошибка)
  • оптимизатор (SGD или Adam)
  • значений по умолчанию для (гипер) параметров, таких как количество эпох

Если ваша нейронная сеть не мала, вы не можете настроить все слои для обучения.Как правило, обучаемым должен быть только самый последний слой (и). В противном случае обучение заняло бы слишком много времени.

При преобразовании модели в формат Core ML с помощью coremltools вы можете передать преобразователю аргумент resp_trainable , и он автоматически сделает модель обновляемой. Но вы также можете внести эти изменения в существующий файл mlmodel позже, это потребует немного больше усилий. Вы увидите, как это сделать, в частях 3 и 4 этой серии статей.

Примечание: Обновляемая mlmodel может быть открыта только в Xcode 11 или новее и будет работать только на iOS 13 и новее - даже для создания прогнозов.

Не забудьте этикетки

Весь смысл персонализации на устройстве заключается в том, что вы тренируете модель на собственных данных пользователя. Но одних данных недостаточно.

Вам также необходимо знать, что представляют собой данные, иначе модель ничего не сможет извлечь из них.

Тип машинного обучения, о котором мы говорим здесь, - это контролируемое обучение . Это означает, что помимо обучающих примеров вам также понадобятся ярлыки для этих примеров.

Часто именно пользователь должен каким-то образом предоставлять метки, поскольку это его данные.

Например, приложение может научиться определять, как выглядят ваши домашние животные, и автоматически отмечать все фотографии, на которых они появляются. Но сначала вы должны сообщить приложению, как зовут ваших питомцев, т. Е. Ярлыки, для ряда фотографий. , иначе он никогда не сможет узнать ассоциацию.

Примечание. Apple опубликовала главу в Руководстве по созданию пользовательского интерфейса, посвященную разработке пользовательских интерфейсов для приложений, использующих машинное обучение.То, как пользователи будут предоставлять ярлыки для обучающих данных, является важным фактором при разработке пользовательского интерфейса вашего приложения. Настоятельно рекомендуется к прочтению! См. Также сессию WWDC 2019 Создание отличного опыта машинного обучения.

Ограничения обучения с Core ML 3

В настоящее время Core ML поддерживает обучение следующих типов моделей:

  • Классификаторы k-ближайшего соседа
  • Нейронные сети (классификатор, регрессор или общего назначения)

Эти модели также можно обучать, если они являются частью конвейера, но только если это последняя модель в конвейере.

Другие типы моделей, такие как линейная регрессия или деревья решений, не могут быть обучены Core ML.

Примечание: Если вы хотите обучить линейную или логистическую регрессию, вы можете построить очень простую однослойную нейронную сеть для выполнения регрессии и обучить ее.

Для нейронных сетей можно обучать только следующие типы слоев:

  • сверточных слоев
  • полносвязных слоев

Обратное распространение через многие другие типы слоев поддерживается, но не для всех.Только слои, следующие за таким неподдерживаемым слоем, могут быть обучены, но не любой из предшествующих ему слоев.

Я уверен, что в будущих версиях Core ML появится возможность обучать и многие другие типы слоев. Типы слоев, у которых есть веса, но которые еще нельзя обучить, включают: batchnorm, embeddings, bias / scale и уровни RNN, такие как LSTM или GRU. Если вы хотите тренировать их, подождите до следующего года. 😬

Core ML 3 предлагает ограниченный выбор функций потерь:

  • категориальная кросс-энтропия
  • среднеквадратичная ошибка (MSE)

Модель с несколькими выходами также может иметь несколько функций потерь.Например, в модели, которая прогнозирует и метку класса, и ограничивающую рамку, вы должны использовать кросс-энтропию для вывода метки класса и MSE для ограничивающей рамки. Однако в настоящее время нет способа взвесить эти потери, чтобы одно имело большее значение, чем другое. Также нет возможности определить свои собственные функции потерь.

В настоящее время доступны следующие оптимизаторы:

Вы также определяете гиперпараметры для этих оптимизаторов в файле mlmodel, такие как скорость обучения, импульс, размер мини-пакета и т. Д.Однако вы можете переопределить (некоторые из них) их во время выполнения, что полезно для изменения скорости обучения во время обучения (известного как отжиг скорости обучения).

Примечание: Лично я считаю, что было бы лучше, если бы функция потерь, оптимизатор и гиперпараметры не были частью mlmodel, а были частью CoreML.framework API. Это позволило бы использовать пользовательские функции потерь. Ну что ж.

Некоторые другие вещи, которые вы в настоящее время не можете делать:

  • Постепенно размораживайте слои.Распространенная стратегия тонкой настройки - тренировать последний слой, пока вы не будете довольны результатом, затем разморозить еще несколько слоев и тренировать и их. Это невозможно с Core ML, потому что слои либо обучаются, либо нет - это определено в файле mlmodel.

  • Для всех обновляемых слоев используется только одна скорость обучения. Ничего особенного, но более продвинутые пакеты обучения позволяют использовать разные скорости обучения для разных (групп) слоев. Это позволяет обновлять более общие слои с очень малой скоростью обучения и слои, более специфичные для вашей задачи, с большей скоростью обучения.

Как может быть очевидно, Core ML 3 пока не является заменой TensorFlow или PyTorch. Но даже с этими ограничениями он предлагает новые захватывающие возможности того, что мы можем делать с машинным обучением на наших устройствах!

👍 Продолжайте читать: Перейдите к части 2, Камень, ножницы, бумага (Ящерица? Спок?), Где мы создадим приложение, которое может распознавать жесты рук.

Изображение предоставлено: Vector Graphics by vecteezy.com

Автор Маттейс Холлеманс .
Впервые опубликовано в пятницу, 19 июля 2019 г.
Если вам понравился этот пост, передайте привет в Twitter @mhollemans или по электронной почте [email protected]
Найдите исходный код на моем GitHub.

Core ML Survival Guide - Обновлено для iOS 14 и macOS 11

Это руководство представляет собой обширный сборник советов и приемов по работе с файлами Core ML и mlmodel. Для простых задач Core ML очень прост в использовании ... но что вы делаете, когда Core ML доставляет вам проблемы? Решение, скорее всего, находится в этой книге из 400+ страниц! Он содержит почти все, что я узнал о Core ML за последние несколько лет.Проверьте это на Leanpub.com

Машинное обучение по учебникам

Вы разработчик iOS и хотите погрузиться в увлекательную область машинного обучения? Мы написали эту книгу для вас! Узнайте, как модели машинного обучения творит чудеса и как можно использовать машинное обучение для улучшения своих мобильных приложений. Множество реальных примеров проектов, немного теории, не много математики. Получите книгу на raywenderlich.com

Хотите добавить машинное обучение в свое приложение?

Позвольте мне помочь! Я могу помочь с дизайном вашей модели, обучить ее или интегрировать в ваше приложение.Если у вас уже есть модель, я могу оптимизировать ее, чтобы сделать ее пригодной для использования на мобильных устройствах. Подробнее о моих услугах

Преобразование единиц объема

Введите объем в виде числа и выберите единицы измерения от и до, чтобы выполнить преобразование единиц.

мл

мл

мл

мл

дл

дл

л (литр)

л (литр)

гл

гл

мм 3

000 30003

20

мм 3

см 3

дм 3

дм 3

м 3

м 3

км 3 00

3 00

3 00

000 галлон

дюйм 3

дюйм 3

футов 3

футов 3

барель

барель

Существенным при преобразовании единиц объема в СИ является коэффициент 1000.Единицы объема - это кубы единиц длины. Например, 1 дм 3 = 10 3 см 3 = 1000 см 3 . Еще одно важное правило - определение 1 литр = 1 дм 3 . В британских единицах объема для преобразования используются нетривиальные коэффициенты. т.е. 1 галлон = 3,78541 литр

Прямое преобразование: мл в cl; мл в дл; мл в л; мл в мм 3 ; мл в см 3 ; мл в дм 3 ; мл в дюйм 3 ; cl в ml; cl в dl; cl к l; cl в см 3 ; cl к дм 3 ; cl to gal; cl к дюймам 3 ; дл в мл; от dl до cl; дл к л; дл гл; дл к см 3 ; дл в дм 3 ; дл в галл; дл в дюймах 3 ; dl в фут 3 ; л в мл; от л до кл; от л до дл; л до гл; l в см 3 ; л в дм 3 ; л к м 3 ; л в галлон; l в дюйм 3 ; l к футам 3 ; л.барель; гл в дл; гл в л; гл в дм 3 ; гл к м 3 ; гл в гал; гектолитров в фут 3 ; гл в барель; мм 3 мл; мм 3 до см 3 ; см 3 мл; см 3 к кл; см 3 дл; см 3 л; см 3 до мм 3 ; см 3 до дм 3 ; в см 3 в дюймах 3 ; дм 3 мл; дм 3 к кл; дм 3 в дл; дм 3 л; дм 3 гл; дм 3 см 3 ; дм 3 к м 3 ; дм 3 в галлонах; dm 3 в дюйм 3 ; дм 3 в фут 3 ; дм 3 барель; м 3 л; м 3 гл; м 3 в дм 3 ; м 3 в галлонах; м 3 в фут 3 ; м 3 барель; галл к cl; галлон в дл; галлон к л; галлон к гл; галлон в дм 3 ; галлон к м 3 ; галлон в дюйм 3 ; галлоны в футы 3 ; галл в барель; дюйм 3 мл; дюйм 3 к кл; дюйм 3 дл; дюйм 3 l; дюйм 3 см 3 ; дюйм 3 до дм 3 ; дюймы 3 в галлонах; футы 3 в дл; фут 3 л; футы 3 гектолитров; ft 3 до dm 3 ; ft 3 to m 3 ; футы 3 галлонов; ft 3 барель; барел к л; барел к гл; барел дм 3 ; барел к м 3 ; барел к галл; барел к фут 3 ;

Преобразование единиц объема

Введите объем в виде числа и выберите единицы измерения, от и до, чтобы выполнить преобразование единиц.Введите объемВыберите единицы

мл

мл

мл

мл

дл

дл

л (литр)

л (литр)

гл

гл

мм 3

000 30003

20

мм 3

см 3

дм 3

дм 3

м 3

м 3

км 3 00

3 00

3 00

000 галлон

дюйм 3

дюйм 3

футов 3

футов 3

барель

барель

Существенным при преобразовании единиц объема в СИ является коэффициент 1000.Единицы объема - это кубы единиц длины. Например, 1 дм 3 = 10 3 см 3 = 1000 см 3 . Еще одно важное правило - определение 1 литр = 1 дм 3 . В британских единицах объема для преобразования используются нетривиальные коэффициенты. т.е. 1 галлон = 3,78541 литр

Прямое преобразование: мл в cl; мл в дл; мл в л; мл в мм 3 ; мл в см 3 ; мл в дм 3 ; мл в дюйм 3 ; cl в ml; cl в dl; cl к l; cl в см 3 ; cl к дм 3 ; cl to gal; cl к дюймам 3 ; дл в мл; от dl до cl; дл к л; дл гл; дл к см 3 ; дл в дм 3 ; дл в галл; дл в дюймах 3 ; dl в фут 3 ; л в мл; от л до кл; от л до дл; л до гл; l в см 3 ; л в дм 3 ; л к м 3 ; л в галлон; l в дюйм 3 ; l к футам 3 ; л.барель; гл в дл; гл в л; гл в дм 3 ; гл к м 3 ; гл в гал; гектолитров в фут 3 ; гл в барель; мм 3 мл; мм 3 до см 3 ; см 3 мл; см 3 к кл; см 3 дл; см 3 л; см 3 до мм 3 ; см 3 до дм 3 ; в см 3 в дюймах 3 ; дм 3 мл; дм 3 к кл; дм 3 в дл; дм 3 л; дм 3 гл; дм 3 см 3 ; дм 3 к м 3 ; дм 3 в галлонах; dm 3 в дюйм 3 ; дм 3 в фут 3 ; дм 3 барель; м 3 л; м 3 гл; м 3 в дм 3 ; м 3 в галлонах; м 3 в фут 3 ; м 3 барель; галл к cl; галлон в дл; галлон к л; галлон к гл; галлон в дм 3 ; галлон к м 3 ; галлон в дюйм 3 ; галлоны в футы 3 ; галл в барель; дюйм 3 мл; дюйм 3 к кл; дюйм 3 дл; дюйм 3 l; дюйм 3 см 3 ; дюйм 3 до дм 3 ; дюймы 3 в галлонах; футы 3 в дл; фут 3 л; футы 3 гектолитров; ft 3 до dm 3 ; ft 3 to m 3 ; футы 3 галлонов; ft 3 барель; барел к л; барел к гл; барел дм 3 ; барел к м 3 ; барел к галл; барел к фут 3 ;

.
Ml 3: Пульт дистанционного управления ML-3 для Nikon за 490 руб на Travelersphoto.ru

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Пролистать наверх