На моделе или на модели: Склонение слова модель — По Падежам.ру

Поэтому в моделе роста на первый план выдвинут человек, житель Латвии, в качестве приоритетов установлены интересы, желания и действия индивидуума, в основе модели делается акцент на ориентированный на людей подход.

В моделе сетевидного сотрудничества необходимо осуществлять стратегический принцип расширения границ и использовать такие соответствующие ему инструменты как распространение знаний за пределы границ институций, отраслей, государственных рамок и границ, межотраслевое сотрудничество и координация, в том числе неформальные механизмы партнерских отношений.

Предложить пример

Другие результаты

Включение парниковых газов в модель RAINS будет завершено в следующем году.

В модели будет учтена проблема методов выявления потребностей в согласовании существующих и новых технических регламентов.

Сложность зависит от количества многоугольников в модели.

Разложение на уровни в модели призвано упростить правила межуровневых преобразований.

На каждом уровне в модели СТ привлекается только минимальное необходимое количество изобразительных средств.

Б. В. Струминский, Магнитные моменты барионов в модели кварков.

В модели Performance Center компенсатор был заменен на дульный тормоз.

Этот эффект используется в моделях вращательной динамики нейтронных звезд.

Учась в старшей школе она участвовала в Модели ООН.

Наиболее известный отрывок описывает стоический космополитизм в модели концентрических кругов.

The most famous fragment describes Stoic cosmopolitanism through the use of concentric circles.

Если данная ситуация наблюдаема в модели, условия объясняются легко булевской логикой.

Сообщения в модели акторов не обязательно буферизуются.

В модели акторов не существует глобального состояния.

Кроме того, любые изменения в представлении отражаются

В модели издатель-подписчик подписчики обычно получают только подмножество всех опубликованных сообщений.

Миграцией в модели акторов называется способность актора изменить своё местоположение.

Какой должна быть успешная модель?

• Стивен Макинтош
• Би-би-си

31 мая 2018

Автор фото, Alexina Graham/Aaron Hurley

Алексина Грейам подписала контракт с Models 1, Робин Брайт (справа) после успешной карьеры модели стала скаутом агентства

Что нужно для того, чтобы стать хорошей моделью? Ответить на этот вопрос сложнее, чем кажется.

«Я не считаю, что мы ищем в моделях что-то одно», — говорит Робин Брайт, отбирающая моделей для агентства Models 1, которое отмечает в этом году свой 50-летний юбилей.

«Когда ты находишь кого-то, кто действительно выделяется из толпы, и ты это видишь, это потрясающе», — признается она.

«В поиске моделей я всегда остаюсь незаметной, держусь в тени за шумной толпой девушек с ярким макияжем, которые еще, скорее всего, не поняли, что им идет на самом деле», — рассказывает Робин Брайт.

Она говорит, основываясь на своем собственном опыте.

Ее саму 20 лет назад привел в модельный бизнес агент, заметивший ее у магазина Topshop на Оксфорд-стрит. Брайт сделала довольно успешную карьеру модели, после чего сама занялась поиском новых лиц для модельного агентства.

У всех моделей, чьи фотографии размещены в этом материале, подписан контракт с модельным агентством Models 1.

Конечно, в мечтающих о карьере модели недостатка не наблюдается, и у агентства есть много способов найти новые лица.

«Мы в буквальном смысле идем на улицы. Идем в магазины, проводим конкурсы, ходим на музыкальные фестивали. Кандидаты находятся и сами — примерно 2000 человек приходят к нам в офис каждый год», — говорит исполнительный директор агентства Models 1 Джон Хорнер.

Какова же статистика успеха при столь большом количестве кандидатов?

«Из этих 2000? Я думаю, мы подписываем контрактов 100 за год. Но и из них только 15-20 останутся с нами на несколько лет», — отвечает Хорнер.

«Кроме того, ежегодно мы получаем порядка 20 тысяч заявок от кандидатов через интернет», — продолжает глава агентства.

Подписать контракт с агентством — уже довольно непростая задача, но по-настоящему тяжелая работа начинается не раньше, чем модель попадет в каталог.

На стенах офиса Models 1 в Лондоне — фотографии моделей, сотрудничающих с агентством

«Существует одно широко распространенное заблуждение. Многие полагают, что если сегодня тебя наняли, то уже завтра ты будешь работать. Но это не так», — говорит Хорнер.

«Нужно около трех лет для того, чтобы юноша или девушка подготовились к работе модели. Это не та работа, к которой можно приступить сразу же — нужно научиться выполнять ее», — подчеркивает глава агентства.

Хорнер перечисляет несколько требований для успешной работы в качестве модели:

• «Ты должна быть уверена в себе». По словам Хорнера, это чуть ли не самое главное требование.
• «Ты должна научиться принимать отказы, потому что ты чаще будешь получать отказы, чем приглашения на работу».
• «Если ты работаешь на подиуме, то ты должна научиться правильной походке».
• «Ты должна научиться работе перед камерой».
• «И тебе нужно позаботиться о собственном портфолио, сделать его таким, чтобы мы захотели подписать с тобой контракт».

По словам Робин Брайт, есть еще одна важная часть работы модели — уход за своей внешностью. По ее словам, это непрерывная работа, и она продолжается 24 часа в сутки и семь дней в неделю.

«Мы учим моделей тому, чтобы они привыкали заботиться о своей коже и волосах», — говорит она.

«Это очень важно, потому что такие вещи очень заметны… Когда ты встречаешь девушку, которая курит, ты это видишь. Я вижу курильщицу за версту. И вы тоже можете увидеть, поверьте мне, все отражается на коже», — говорит Брайт.

«Несомненно, многое зависит от того, насколько им повезло с генами», — говорит скаут Models 1.

Один из самых важных вопросов в работе модели — это фигура. Советуют ли скауты моделям худеть?

«Конечно, это происходит. Но мы хотим видеть крепких людей, а не истощенных. И если мы говорим модели о необходимости похудеть, мы имеем в виду, что она должна выглядеть более подтянутой», — говорит Брайт.

«Мы нашли прекрасного диетолога, который помогает моделям составить правильный режим питания. Они едят полезную пищу, чтобы выглядеть сильными и оставаться сильными», — говорит Брайт.

Хорнер подчеркивает, что мода на худобу подстегивалась рекламой.

«Модели сейчас гораздо менее «фигуристые», чем много лет назад, и мне кажется, что требования к фигуре модели сейчас значительно выше, чем были прежде», — говорит Хорнер.

«Клиенты хотят видеть моделей с определенными пропорциями фигуры. Им нужны модели определенного роста, потому что их одежда лучше смотрится на людях именно такого роста. У нас есть и группа моделей «с формами», но все-таки гораздо больше стройных», — рассказывает глава агентства.

«Нам неинтересны худые модели, которые не выглядят здоровыми из-за своей худобы. Нам интересны те, кто по природе имеет стройную фигуру. Это как раз та внешность, которуюмхотят видеть наши клиенты», — поясняет Хорнер.

Агентство Models 1 не единственное, где есть группа моделей «с формами». Эта тенденция связана с тем, что теперь клиенты модельных агенств ищут моделей с разными типами фигур.

«Здесь [в Британии] этот процесс идет довольно медленно, в Америке — гораздо быстрее. Спрос на моделей «с формами» появился не так давно, но до сих пор подобные модели работают с довольно ограниченным числом ритейлеров», — рассказывает Хорнер.

«Например, одежду для полных и женщин «с формами» продает компания Evans, но большая часть продаж приходится на интернет-магазин. Девушки с формами часто чувствуют себя некомфортно, когда покупают что-нибудь из одежды в обычном магазине, ведь когда они приходят в магазин, они вынуждены прямиком направлятся к стойке одежды «для полных». Поэтому поход по магазинам для полной девушки может быть проблемой, и это несмотря на то, что 60% женщин в Британии носят 14-й размер или больше», — рассуждает глава модельного агенство.

По словам Хорнера, моделей из его агентства начали приглашать для работы в рекламных кампаниях, которые призваны сделать покупки оффлайн для полных женщин более комфортными.

«Вот скажите. Женщина хочет купить размер, который она носит. Если в рекламе вы покажете ей 20-й размер на полной модели, то вряд ли она захочет купить эту вещь», — подчеркивает он.

Автор фото, Getty Images

Одна из бывших моделей агентства теперь работает стилистом Алисии Викандер

«Тебе приходится давать потребителями то, чего они хотят. Они всегда будут говорить, что им нужно что-то другое. Но когда начинаешь выяснять, чего они действительно хотят, то понимаешь, что они хотят видеть образ, к которому стремятся», — говорит Хорнер.

«Нечто похожее происходит и с «возрастными» моделями. Нашей самой пожилой модели 89 лет. Ее зовут Дафни Селф. Она не самый типичный представитель нашей «возрастной» группы моделей. Большинству из них — за 40. Если вы покажете женщину, которая окажетсмя гораздо старше, то поймете, что взрослые женщины не хотят быть старше, они хотят быть немного младше», — рассказывает Хорнер.

После нескольких лет работы моделью, перед девушками открывается множество карьерных возможностей, говорит Брайт.

«Например, модель может стать стилистом — одна из наших моделей теперь работает стилистом Алисии Викандер. Также ты можешь стать визажистом или парикмахером», — говорит Брайт.

«Очень многие начинают заниматься фотографией — Энни Лейбовиц тоже начинала свою карьеру как модель. Многие модели остаются в модельном бизнесе и работают букерами. Многие из моих друзей стали вести занятия по йоге. Многие из них проводят персональные тренинги. И мне кажется, это связано с тем, что они научились оставаться в форме и питаться правильно», — говорит Брайт.

Конечно, к модельному бизнесу относятся как к довольно несерьезному, легкомысленному занятию. Многие считают, что все модели поверхностные и легкомысленные девушки. По мнению Брайт, вряд ли это представление изживет себя в ближайшем будущем.

«Никто не хочет на самом деле слушать красивых людей, никто не сочувствует красивым людям. .. И я не знаю, изменится ли это когда-нибудь», — признается Робин Брайт.

Модель ООН

Модель ООН РАНХиГС – это захватывающая деловая ролевая игра, в ходе которой студенты и учащиеся старших классов в течение пяти дней воспроизводят работу органов Организации Объединенных Наций. Участники Модели ООН – делегаты, председатели, наблюдатели и эксперты – выступают в роли официальных представителей стран – членов ООН и членов международных организаций, которые приехали на конференцию для обсуждения вопросов, стоящих на повестке дня их комитета. На Модели делегаты абстрагируются от личной точки зрения и отстаивают официальную позицию представляемой ими страны. Конечная цель каждого комитета – принятие резолюции по данному вопросу.

В модели ООН РАНХиГС принимают участие более 100 студентов Академии и других вузов Москвы. Уже традиционно в рамках мероприятия работают такие секции, как: Исполнительный совет ЮНЕСКО, Совет по правам человека, Генеральная Ассамблея. В качестве наблюдателей-зрителей в заседаниях рабочих групп принимает участие порядка 200 человек.

Цель Модели ООН – это повышение уровня знаний студентов о наиболее актуальных проблемах мирового сообщества, обсуждение и формирование собственного мнения относительно данных вопросов. Экспертами стали преподаватели Института государственной службы и управления.

Студентам предоставляется возможность «примерить» роли представителей государств и попытаться смоделировать актуальные ситуации современности, а также найти консенсус в вопросах решения возникающих проблем. Заседания рабочих групп открыты, таким образом, наблюдателем Модели ООН может стать любой желающий. Каждый студент может почувствовать себя делегатом той или иной страны. Это отличный шанс для каждого из студентов набраться опыта в ведении деловых переговоров и отстаивании своей позиции.

Модель ООН – это место, которое поможет вам открыть в себе дипломатический потенциал.

Идея Молодежной модели ООН РАНХиГС заключается в объединении формата научной конференции и ролевой игры с целью выявления и развития интеллектуальных и творческих способностей учащихся.

Руководитель: Татьяна Симонова

Группа Модели ООН «ВКонтакте»

Модель ООН глазами новичка

18 апреля 2013

Модель ООН глазами новичка

Сусанна МАНУКЯН [текст],
Роман СНЕГУРОВ [фото]

Недавно я прошла мастер-классы «Модели ООН на Дальнем Востоке» и увидела эту молодежную организацию изнутри.

Может быть, вам покажется, что я жалуюсь? Вовсе нет. Удивительно, но пока я ходила на все занятия клуба (а их было немало), ни разу не пожалела о своем выборе. Сейчас, даже несмотря на все трудности, я понимаю, что это было не напрасно.

ТАК ЧТО ТАКОЕ МОДЕЛЬ ООН?

Впервые я услышала об этой организации от знакомого. Он при встрече во всех подробностях с непонятным мне увлечением рассказывал как прошла очередная лекция, кому какие эдвайзеры достались, какие делегации в презентации стран были лучшими, и как он круто выступил на двенадцати секундах (англ.— 12 seconds). Сама того не замечая, я и сама, так сказать, прониклась всеми этими вопросами.

ГЛАВНОЕ — НЕ БОЯТЬСЯ!

Каждый, кто все-таки решился посещать семинары Модели ООН (обычно они начинаются осенью или весной), прежде всего, должен пройти собеседование. Это не так страшно, как кажется на первый взгляд. Я бы даже сказала, что оно ничего не решает. Состоявшиеся члены клуба готовы принять каждого. Собеседования устраиваются лишь для того, чтобы вы просто немного рассказали о себе и ответили на несколько вопросов, один из которых: «Почему вы решили пройти наши мастер-классы?». Если вы еще точно не знаете, зачем вам это нужно, но интерес есть, то придумать какую-нибудь причину не составит труда.

Волнения на собеседовании совершенно напрасны, однако нужно помнить, что разговор пройдет на английском, поэтому следует не забывать некоторый минимум слов. Кстати, в будущем ваш словарный запас увеличится, причем без заучиваний. Ежедневная английская речь в любом случае значительно ускорит процесс освоения языка.

ИГРА НАЧАЛАСЬ!

Собеседование пройдено, но расслабляться пока рано. Впереди еще долгий путь — месяц лекций и усиленных тренингов. Наши мастер-классы проходили три раза в неделю, в шесть часов вечера. Признаюсь, первую неделю занятий я осилила с трудом. Было нелегко слушать английскую речь на протяжении целых двух часов. Но затем я настолько привыкла к этому, что вскоре в голове проносились не просто иностранные слова, которые часто использовались лекторами, а целые предложения. Потихоньку я начала понимать их смысл.

Кстати, все организаторы, руководители команд (это те самые «эдвайзеры», от англ. adviser — советчик) и лекторы были студентами, всего лишь на несколько лет старше меня. Это служило сильной мотивацией: каждый день ты видишь то, к чему нужно стремиться, и именно это порой заставляет не поддаваться порыву лени, ежедневно работать над собой, чтобы стать хоть на немного лучше.

Впрочем, мотивируют новых членов клуба (в Модели ООН их называют «ньюкамерами», newcomers) на каждой лекции. На первых, ознакомительных занятиях, выдающиеся члены клуба рассказывают о правилах командной работы и о том, как развить в себе лидерские качества. Но самое интересное начинается после вводных лекций. С помощью жеребьевки всех участников семинара делят на делегации стран. Нашей команде досталась КНДР. Объяснять, почему мы были рады получить именно эту страну, думаю, будет излишним. 

Кроме официальных лекций, существовали и неформальные встречи команд. Это те самые team meetings, о которых я говорила в начале. Признаюсь, эти встречи мне нравились гораздо больше. Во-первых, проводились обычно они в непринужденной обстановке, а во-вторых, именно здесь мне удалось поближе узнать весь состав своей команды. На таких встречах эдвайзер проводил тренинги, которые в отличие от тех, что были на семинарах, помогали каждому члену команды справиться со своей индивидуальной проблемой. Он же устраивал встречи с другой делегацией. Обычно они имели соревновательный характер, что позволяло выявлять слабые и сильные стороны страны-соперника. Интересны были и наши приветствия: впервые меня не называли по имени. «О, КНДР в полном составе» или «привет братьям-коммунягам» — фразы, к которым я быстро привыкла. Эти мелочи постепенно укрепляли командный дух. Каждый из нас начинал осознавать, что успех возможен только при совместном взаимодействии.

ЗДРАВСТВУЙТЕ, БЕССОННЫЕ НОЧИ…

Что касается командных испытаний, то их было несколько: презентация своей страны, написание официальных документов, ораторское искусство и заключительные дебаты. Разберемся с каждым отдельно.

Презентация страны — это та часть, в которой вы можете дать волю своему воображению и попробовать себя в роли актеров. Часто выступления участников строятся на тонком юморе, благодаря которому зрителям становится понятно много серьезных вещей: положение страны в мире или ее отношение с другими. В ходе подготовки к этому конкурсу, я не только знала практически все о КНДР, но даже стала понимать некоторые ее действия. Только не пугайтесь, я против ядерной войны.

Еще один, не менее важный этап обучения «ньюкамеров»,— освоение ораторского искусства (англ.— public speaking). За несколько дней до выступления участников со своей короткой речью (это и называется 12 seconds) проводится лекция, где подробно объясняется, что нужно сделать, чтобы успешно выступить: как смотреть на зрителей, вести себя на сцене, говорить. Помню, перед своим выступлением я около двух часов провела возле зеркала, воображая, что я спикер ООН, в руках которого судьба всего мира. Знаете, результаты это дало, конечно, не сразу, но на заключительной конференции своим выступлением я была вполне удовлетворена.

Что касается написания документов, то это довольно скучный процесс. Целый день вы делаете умное лицо, роетесь на официальном сайте ООН, чтобы найти кучу серьезных санкций и резолюций, относящихся именно к вашей стране. Плюс здесь лишь один — вы узнаете всю структуру этой организации: кто ее генеральный секретарь, сколько стран в нее входит и чем каждая занимается.

У ЦЕЛИ

Медленно, но верно мы дошли до самого главного и волнительного испытания — заключительной конференции. В этот день нервы у всех на пределе, ведь каждый должен показать, чему он научился за месяц.

Условно конференцию можно разделить на два этапа: дебаты и написание резолюций. За несколько дней до дебатов дается повестка дня: актуальная проблема, для которой делегаты должны найти пути решения, учитывая реальную дипломатическую позицию своей страны. Правила очень просты: выигрывает страна, которая нашла поддержку своих идей в ходе дебатов и написала резолюцию — свод способов решения проблемы. В общем, это довольно увлекательно для тех, кому нравится выдвигать свои идеи, оспаривать чужие, напрягать мозги в поиске выходов из сложных ситуаций. Лично меня чувство того, что я настоящий делегат, который пытается решить глобальные проблемы, не покидало на протяжении всей конференции.

ВСЕ ЕЩЕ ВПЕРЕДИ…

Никогда не забуду облегчение, которое я испытала после этой долгой конференции. Осознание того, что все закончилось, ни с чем не может сравниться. Чувствуешь такую приятную усталость: ощущение гордости за себя, что ты смог все это выдержать. Не подумайте, что теперь я хочу забыть о клубе. Нет. Сейчас, когда прошло всего нескольких недель, я готова снова жить в этом бешеном ритме, снова окунуться в этот безумно интересный мир. Я уверена, моя история с «Моделью ООН» только начинается…

Как конвертировать модель из TensorFlow в PyTorch

Разработчики из HuggingFace опубликовали тьюториал по конвертированию предобученных моделей из TensorFlow в PyTorch. Это может пригодиться при попытке внедрить предобученную модель на TF в пайплайн на PyTorch. В качестве примера была взята архитектура GPT-2 от OpenAI.

Посмотреть на структуру модели

Первый шаг — это достать код модели на TensorFlow и чекпоинт предобученной модели. Для GPT-2 это можно получить из официального репозитория OpenAI.

Чекпоинты в TensorFlow обычно состоят из трех файлов с названиями XXX.ckpt.data-YYY, XXX.ckpt.index и XXX.ckpt.meta.

Обученная NLP модель нуждается в словаре, чтобы сопоставлять токены эмбеддингам по индексу. В примере словари лежат в файлах encoder.json and vocab.bpe.

Сначала необходимо посмотреть в файл с гиперпараметрами модели, — hparams.json. Он содержит такие параметры, как количество слоев, механизмов внимание и подобные.

Следующий шаг — посмотреть на структуру модели. Для этого должен быть предустановлен TensorFlow. Необходимо загрузить файл с чекпоинтом и посмотреть на сохраненные переменные. Результат, лист с переменными в чекпоинте, хранится как Numpy array. Эти переменные можно получить с помощью метода tf.train.load_variable(name). В TF переменные организованы как скоупы. В названии переменной содержится тот скоуп, к которому она принадлежит.

Чтобы собрать PyTorch модель как можно быстрее, можно воспользоваться такой же организацией скоупов: для каждого под-скоупа в TF модели, необходимо создать подкласс с тем же именем в PyTorch.

Это позволит загрузить веса модели через последовательную итерацию над скоупами и классами. GPT-2 имеет 3 модуля в корне модели (в конце листа): model/wte, model/wpe and model/ln_f. Остальная модель составлена из последовательности идентичных модулей hXX, каждый из которых имеет свой модуль с вниманием, полносвязный модуль и 2 модуля с нормализацией слоя.

На этом этапе, когда известна структура модели, можно приступить к построению модели на PyTorch.

Скелет модели на PyTorch

Для начала необходимо повторить основной код модели на PyTorch. Этот этап подразумевает переписывание основного класса модели с TF на PyTorch. Подмодули модели на PyTorch (wte, wpe, h, ln_f) называются идентично скоупам модели в TF. Точно так же переписывается forward pass.

После конвертации модели следует шаг с загрузкой весов. Необходимо обращать внимание на то, что разные функции в TF и PyTorch могут работать с транспонированными весами.

В связи с этим важно проверять результаты обеих моделей на несоответствия. В оригинальном посте исследователи подробно расписывают процесс проверки моделей. 

Содержимое модели интеллектуального анализа данных (Analysis Services-Data Mining)

• 05/08/2018
• Чтение занимает 20 мин

В этой статье

Применимо к: SQL Server Analysis Services Azure Analysis Services Power BI Premium

После создания и обработки модели интеллектуального анализа данных с использованием данных из базовой структуры интеллектуального анализа данных эта модель считается завершенной и содержит содержимое модели интеллектуального анализа данных. After you have designed and processed a mining model using data from the underlying mining structure, the mining model is complete and contains mining model content. На основе этого содержимого производится создание прогнозов и анализ данных.You can use this content to make predictions or analyze your data.

Модель интеллектуального анализа данных включает метаданные о модели, статистику по данным, а также закономерности, выявленные алгоритмом интеллектуального анализа данных.Mining model content includes metadata about the model, statistics about the data, and patterns discovered by the mining algorithm. В зависимости от применяемого алгоритма содержимое модели может включать формулы регрессии, определения правил, наборы элементов, весовые коэффициенты и другие статистические данные.Depending on the algorithm that was used, the model content may include regression formulas, the definitions of rules and itemsets, or weights and other statistics.

Но независимо от применяемого алгоритма содержимое модели интеллектуального анализа данных представляется стандартной структурой. Regardless of the algorithm that was used, mining model content is presented in a standard structure. Ее можно просмотреть в средстве просмотра деревьев содержимого общего вида (Майкрософт), которое включено в среду SQL Server Data ToolsSQL Server Data Tools, а затем переключиться в одно из пользовательских представлений, чтобы просмотреть, каким образом данные интерпретируются и отображаются в графическом виде для каждого типа модели.You can browse the structure in the Microsoft Generic Content Tree Viewer, provided in SQL Server Data ToolsSQL Server Data Tools, and then switch to one of the custom viewers to see how the information is interpreted and displayed graphically for each model type. К модели интеллектуального анализа данных можно также создавать запросы при помощи любого клиента, поддерживающего набор строк схемы MINING_MODEL_CONTENT.You can also create queries against the mining model content by using any client that supports the MINING_MODEL_CONTENT schema rowset. Дополнительные сведения см. в статье Задачи и инструкции по запросам интеллектуального анализа данных.For more information, see Data Mining Query Tasks and How-tos.

В этом разделе содержится описание базовой структуры содержимого для всех типов моделей интеллектуального анализа данных.This section describes the basic structure of the content provided for all kinds of mining models. В нем описаны все типы узлов, общие для всех моделей интеллектуального анализа данных, а также приведены рекомендации по интерпретации этих сведений.It describes the node types that are common to all mining model content, and provides guidance on how to interpret the information.

Структура содержимого модели интеллектуального анализа данныхStructure of Mining Model Content

Узлы в содержимом моделиNodes in the Model Content

Содержимое модели интеллектуального анализа данных по типу алгоритмаMining Model Content by Algorithm Type

Средства просмотра содержимого модели интеллектуального анализа данныхTools for Viewing Mining Model Content

Средства запроса содержимого модели интеллектуального анализа данныхTools for Querying Mining Model Content

Структура содержимого модели интеллектуального анализа данныхStructure of Mining Model Content

Содержимое каждой из моделей представлено в виде последовательности узлов. The content of each model is presented as a series of nodes. Узлом называется объект модели интеллектуального анализа данных, который содержит метаданные и сведения о фрагменте модели.A node is an object within a mining model that contains metadata and information about a portion of the model. Узлы упорядочены в виде иерархии.Nodes are arranged in a hierarchy. Смысл иерархии и порядок узлов в ней зависят от применяемого алгоритма.The exact arrangement of nodes in the hierarchy, and the meaning of the hierarchy, depends on the algorithm that you used. Например, при создании модели дерева принятия решений она будет содержать несколько деревьев, выходящих из корневого элемента модели. Модель нейронной сети может содержать одну или несколько сетей, а также узел статистики.For example, if you create a decision trees model, the model can contain multiple trees, all connected to the model root; if you create a neural network model, the model may contain one or more networks, plus a statistics node.

Первый узел любой модели называется корневым узлом или родительским узлом модели.The first node in each model is called the root node, or the model parent node. Корневой узел (NODE_TYPE = 1) есть в каждой модели.Every model has a root node (NODE_TYPE = 1). Как правило, он содержит метаданные о модели и дочерние узлы, но может также содержать некоторые дополнительные сведения о выявленных моделью закономерностях.The root node typically contains some metadata about the model, and the number of child nodes, but little additional information about the patterns discovered by the model.

Число дочерних узлов корневого узла зависит от алгоритма, применявшегося при создании модели.Depending on which algorithm you used to create the model, the root node has a varying number of child nodes. Дочерние узлы имеют разное назначение и содержат разные данные. Это зависит от алгоритма, сложности и уровня вложенности данных.Child nodes have different meanings and contain different content, depending on the algorithm and the depth and complexity of the data.

Узлы в содержимом модели интеллектуального анализа данныхNodes in Mining Model Content

В модели интеллектуального анализа данных узел является универсальным контейнером, в котором хранится фрагмент данных модели или ее части.In a mining model, a node is a general-purpose container that stores a piece of information about all or part of the model. Все узлы имеют одинаковую структуру. Они содержат столбцы, определенные набором строк схемы интеллектуального анализа данных.The structure of each node is always the same, and contains the columns defined by the data mining schema rowset.

Каждый узел содержит метаданные об узле, в том числе уникальный идентификатор в пределах модели, идентификатор родительского узла и число дочерних узлов.Each node includes metadata about the node, including an identifier that is unique within each model, the ID of the parent node, and the number of child nodes that the node has. Метаданные идентифицируют модель, в которую входит данный узел, а также каталог базы данных, в котором хранится эта модель. The metadata identifies the model to which the node belongs, and the database catalog where that particular model is stored. В зависимости от типа алгоритма, применяемого для создания модели, метаданные могут содержать следующие дополнительные сведения.Additional content provided in the node differs depending on the type of algorithm you used to create the model, and might include the following:

• Число вариантов в обучающих данных, которые поддерживают прогнозируемое значение.Count of cases in the training data that supports a particular predicted value.

• Статистика — среднее, стандартное отклонение и дисперсия.Statistics, such as mean, standard deviation, or variance.

• Коэффициенты и формулы.Coefficients and formulas.

• Определения правил и боковых указателей.Definition of rules and lateral pointers.

• XML-фрагменты, описывающие часть модели.XML fragments that describe a portion of the model.

Список типов узлов в содержимом интеллектуального анализа данныхList of Mining Content Node Types

В следующей таблице перечислены различные типы узлов, создаваемых в моделях интеллектуального анализа данных. The following table lists the different types of nodes that are output in data mining models. Поскольку алгоритмы обрабатывают данные по-разному, для каждой из моделей создаются только определенные типы узлов.Because each algorithm processes information differently, each model generates only a few specific kinds of nodes. После смены алгоритма типы узлов также могут измениться.If you change the algorithm, the type of nodes may change. Кроме этого, при повторной обработке модели может измениться содержимое каждого из узлов.Also, if you reprocess the model, the content of each node may change.

Примечание

Если вы используете другую службу интеллектуального анализа данных или создаете собственные подключаемые алгоритмы, могут быть доступны дополнительные типы пользовательских узлов.If you use a different data mining service, or if you create your own plug-in algorithms, additional custom node types may be available.

NODE_TYPE IDNODE_TYPE ID	Метка узлаNode Label	Содержимое узлаNode Contents
11	МоделированиеModel	Метаданные и корневой узел содержимого. Metadata and root content node. Все типы моделей.Applies to all model types.
22	ДеревоTree	Корневой узел дерева классификации.Root node of a classification tree. Модели дерева принятия решений.Applies to decision tree models.
33	InteriorInterior	Внутренняя узловая точка дерева.Interior split node in a tree. Модели дерева принятия решений.Applies to decision tree models.
44	DistributionDistribution	Конечный узел дерева.Terminal node of a tree. Модели дерева принятия решений.Applies to decision tree models.
55	КластерCluster	Кластер, выявленный алгоритмом.Cluster detected by the algorithm. Модели кластеризации и модели кластеризации последовательностей.Applies to clustering models and sequence clustering models.
66	НеизвестноUnknown	Неизвестный тип узла.Unknown node type.
77	ItemSetItemSet	Набор элементов, выявленный алгоритмом. Itemset detected by the algorithm. Модели взаимосвязей или модели кластеризации последовательностей.Applies to association models or sequence clustering models.
88	AssociationRuleAssociationRule	Правило взаимосвязи, выявленное алгоритмом.Association rule detected by the algorithm. Модели взаимосвязей или модели кластеризации последовательностей.Applies to association models or sequence clustering models.
99	PredictableAttributePredictableAttribute	Прогнозируемый атрибут.Predictable attribute. Все типы моделей.Applies to all model types.
1010	InputAttributeInputAttribute	Входной атрибут.Input attribute. Деревья принятия решений и модели упрощенного алгоритма Байеса.Applies to decision trees and Naïve Bayes models.
1111	InputAttributeStateInputAttributeState	Статистика о состоянии входного атрибута.Statistics about the states of an input attribute. Деревья принятия решений и модели упрощенного алгоритма Байеса.Applies to decision trees and Naïve Bayes models.
1313	ПоследовательностьSequence	Верхний узел компонента марковской модели в кластере последовательностей.Top node for a Markov model component of a sequence cluster. Модели кластеризации последовательностей.Applies to sequence clustering models.
1414	ПереходTransition	Марковская матрица переходов.Markov transition matrix. Модели кластеризации последовательностей.Applies to sequence clustering models.
1515	TimeSeriesTimeSeries	Узел дерева временных рядов (кроме корневого).Non-root node of a time series tree. Только модель временных рядов.Applies to time series models only.
1616	TsTreeTsTree	Корневой узел дерева временных рядов, который соответствует прогнозируемому временному ряду.Root node of a time series tree that corresponds to a predictable time series. Модели временных рядов, созданные с параметром MIXED.Applies to time series models, and only if the model was created using the MIXED parameter.
1717	NNetSubnetworkNNetSubnetwork	Единичная подсеть.One sub-network. Модели нейронных сетей.Applies to neural network models.
1818	NNetInputLayerNNetInputLayer	Группа, содержащая узлы входного слоя.Group that contains the nodes of the input layer. Модели нейронных сетей.Applies to neural network models.
1919	NNetHiddenLayerNNetHiddenLayer	Группа, содержащая узлы, которые описывают скрытый слой.Groups that contains the nodes that describe the hidden layer. Модели нейронных сетей.Applies to neural network models.
2121	NNetOutputLayerNNetOutputLayer	Группа, содержащая узлы выходного слоя.Groups that contains the nodes of the output layer. Модели нейронных сетей.Applies to neural network models.
2121	NNetInputNodeNNetInputNode	Узел во входном слое, который соответствует входному атрибуту с соответствующими состояниями. Node in the input layer that matches an input attribute with the corresponding states. Модели нейронных сетей.Applies to neural network models.
2222	NNetHiddenNodeNNetHiddenNode	Узел в скрытом слое.Node in the hidden layer. Модели нейронных сетей.Applies to neural network models.
2323	NNetOutputNodeNNetOutputNode	Узел в выходном слое.Node in the output layer. Этот узел обычно соответствует выходному атрибуту и соответствующим состояниям.This node will usually match an output attribute and the corresponding states. Модели нейронных сетей.Applies to neural network models.
2424	NNetMarginalNodeNNetMarginalNode	Граничная статистика по обучающему набору.Marginal statistics about the training set. Модели нейронных сетей.Applies to neural network models.
2525	RegressionTreeRootRegressionTreeRoot	Корневой узел дерева регрессии.Root of a regression tree. Модели линейной регрессии и модели дерева принятия решений, содержащие непрерывные входные атрибуты.Applies to linear regression models and to decision trees models that contains continuous input attributes.
2626	NaiveBayesMarginalStatNodeNaiveBayesMarginalStatNode	Граничная статистика по обучающему набору.Marginal statistics about the training set. Модели упрощенного алгоритма Байеса.Applies to Naïve Bayes models.
2727	ArimaRootArimaRoot	Корневой узел модели ARIMA.Root node of an ARIMA model. Модели временных рядов, использующие алгоритм ARIMA.Applies to only those time series models that use the ARIMA algorithm.
2828	ArimaPeriodicStructureArimaPeriodicStructure	Периодическая структура модели ARIMA.A periodic structure in an ARIMA model. Модели временных рядов, использующие алгоритм ARIMA.Applies to only those time series models that use the ARIMA algorithm.
2929	ArimaAutoRegressiveArimaAutoRegressive	Коэффициент авторегрессии для единичного терма модели ARIMA. Autoregressive coefficient for a single term in an ARIMA model. Модели временных рядов, использующие алгоритм ARIMA.Applies to only those time series models that use the ARIMA algorithm.
3030	ArimaMovingAverageArimaMovingAverage	Коэффициент скользящего среднего для единичного терма модели ARIMA.Moving average coefficient for a single term in an ARIMA model. Модели временных рядов, использующие алгоритм ARIMA.Applies to only those time series models that use the ARIMA algorithm.
10001000	CustomBaseCustomBase	Начальная точка для пользовательских типов узлов.Starting point for custom node types. Пользовательский тип узла должен быть целым числом, значение которого больше этой константы.Custom node types must be integers greater in value than this constant. Любые модели, создаваемые с использованием пользовательских подключаемых алгоритмов.Applies to models created by using custom plug-in algorithms.

Идентификатор, имя, заголовок и описание узлаNode ID, Name, Caption and Description

Корневой узел для любой модели всегда имеет уникальный идентификатор (NODE_UNIQUE_NAME) со значением 0. The root node of any model always has the unique ID (NODE_UNIQUE_NAME) of 0. Идентификаторы узлов назначаются автоматически службами Analysis Services и не могут быть изменены.All node IDs are assigned automatically by Analysis Services and cannot be modified.

Корневой узел каждой модели содержит также некоторые основные метаданные о модели.The root node for each model also contains some basic metadata about the model. Они описывают базу данных Analysis Services, где хранится модель (MODEL_CATALOG), схему (MODEL_SCHEMA) и имя модели (MODEL_NAME).This metadata includes the Analysis Services database where the model is stored (MODEL_CATALOG), the schema (MODEL_SCHEMA), and the name of the model (MODEL_NAME). Эти сведения дублируются во всех узлах модели, поэтому для доступа к ним нет необходимости запрашивать корневой узел.However, this information is repeated in all the nodes of the model, so you do not need to query the root node to get this metadata.

Помимо уникального идентификатора, каждый узел имеет имя (NODE_NAME).In addition to a name used as the unique identifier, each node has a name (NODE_NAME). Оно создается алгоритмом автоматически для отображения и не может быть изменено.This name is automatically created by the algorithm for display purposes and cannot be edited.

Примечание

Алгоритм кластеризации (Майкрософт) позволяет пользователям назначать каждому из кластеров понятные имена.The Microsoft Clustering algorithm allows users to assign friendly names to each cluster. Однако эти имена не сохраняются на сервере, поэтому после повторной обработки модели алгоритм сформирует их заново.However, these friendly names are not persisted on the server, and if you reprocess the model, the algorithm will generate new cluster names.

Алгоритм автоматически формирует для каждого из узлов заголовок и описание , которые выполняют функцию меток, давая пользователю представление о содержимом узла. The caption and description for each node are automatically generated by the algorithm, and serve as labels to help you understand the content of the node. Текст, формируемый для каждого из этих полей, зависит от типа модели.The text generated for each field depends on the model type. В некоторых случаях имя, заголовок и описание могут содержать один и тот же текст, но в некоторых моделях описание может действительно содержать дополнительные сведения.In some cases, the name, caption, and description may contain exactly the same string, but in some models, the description may contain additional information. Дополнительные сведения о реализации см. в разделе, посвященному соответствующему типу модели.See the topic about the individual model type for details of the implementation.

Примечание

Сервер Analysis Services поддерживает переименование узлов только в том случае, если пользовательский подключаемый алгоритм, с помощью которого была построена модель, поддерживает переименование. Analysis Services server supports the renaming of nodes only if you build models by using a custom plug-in algorithm that implements renaming,. Эта возможность реализуется перегрузкой методов при создании подключаемого алгоритма.To enable renaming, you must override the methods when you create the plug-in algorithm.

Родительские и дочерние узлы и количество элементов в узлахNode Parents, Node Children, and Node Cardinality

Связь между родительским и дочерними узлами в древовидной структуре определяется значением столбца PARENT_UNIQUE_NAME.The relationship between parent and child nodes in a tree structure is determined by the value of the PARENT_UNIQUE_NAME column. Это значение хранится в дочернем узле и содержит идентификатор родительского узла.This value is stored in the child node and tells you the ID of the parent node. Ниже приведено несколько примеров, демонстрирующих использование этих данных.Some examples follow of how this information might be used:

• Если PARENT_UNIQUE_NAME имеет значение NULL, то узел является корневым узлом модели. A PARENT_UNIQUE_NAME that is NULL means that the node is the top node of the model.

• Если PARENT_UNIQUE_NAME имеет значение 0, то узел должен быть непосредственным потомком корневого узла модели.If the value of PARENT_UNIQUE_NAME is 0, the node must be a direct descendant of the top node in the model. Это вызвано тем, что корневой узел всегда имеет идентификатор 0.This is because the ID of the root node is always 0.

• Для поиска родителей и потомков узла можно применять функции в DMX-запросе.You can use functions within a Data Mining Extensions (DMX) query to find descendants or parents of a particular node. Дополнительные сведения об этих функциях см. в разделе Запросы интеллектуального анализа данных.For more information about using functions in queries, see Data Mining Queries.

Количеством элементов называют число элементов в наборе.Cardinality refers to the number of items in a set. В контексте обработанной модели интеллектуального анализа данных количество элементов указывает на число дочерних узлов, имеющихся у некоторого узла. In the context of a processed mining model, cardinality tells you the number of children in a particular node. Например, если в модели дерева принятия решений есть узел [Годовой доход], который имеет два дочерних узла — условие «[Годовой доход] = Высокий» и условие «[Годовой доход] = Низкий», — то значение CHILDREN_CARDINALITY для узла [Годовой доход] будет равно двум.For example, if a decision tree model has a node for [Yearly Income], and that node has two child nodes, one for the condition [Yearly Income] = High and one for the condition, [Yearly Income] = Low, the value of CHILDREN_CARDINALITY for the [Yearly Income] node would be 2.

Примечание

В службах Службы Analysis ServicesAnalysis Servicesв количество элементов включаются только непосредственные дочерние узлы.In Службы Analysis ServicesAnalysis Services, only the immediate child nodes are counted when calculating the cardinality of a node. Однако при создании пользовательского подключаемого алгоритма подсчет CHILDREN_CARDINALITY можно переопределить. However, if you create a custom plug-in algorithm, you can overload CHILDREN_CARDINALITY to count cardinality differently. Например, эта возможность может оказаться полезной в тех случаях, когда необходимо подсчитать общее число потомков, а не только непосредственных дочерних узлов.This may be useful, for example, if you wanted to count the total number of descendants, not just the immediate children.

Хотя количество элементов для всех моделей подсчитывается одинаково, интерпретация этого значения зависит от типа модели.Although cardinality is counted in the same way for all models, how you interpret or use the cardinality value differs depending on the model type. Например, в модели кластеризации количество элементов корневого узла указывает на общее число обнаруженных кластеров.For example, in a clustering model, the cardinality of the top node tells you the total number of clusters that were found. В других моделях количество элементов может иметь фиксированное значение в зависимости от типа узла. In other types of models, cardinality may always have a set value depending on the node type. Дополнительные сведения об интерпретации количества элементов см. в разделе для соответствующего типа модели.For more information about how to interpret cardinality, see the topic about the individual model type.

Примечание

Некоторые модели, в частности созданные с использованием алгоритма нейронной сети (Майкрософт), включают дополнительные типы узлов, содержащие описательную статистику по обучающим данным для всей модели.Some models, such as those created by the Microsoft Neural Network algorithm, additionally contain a special node type that provides descriptive statistics about the training data for the entire model. Эти узлы по определению не могут иметь дочерних узлов.By definition, these nodes never have child nodes.

распределение узлаNode Distribution

Столбец NODE_DISTRIBUTION содержит вложенную таблицу, которая для многих узлов содержит подробные и важные сведения о закономерностях, выявленных алгоритмом. The NODE_DISTRIBUTION column contains a nested table that in many nodes provides important and detailed information about the patterns discovered by the algorithm. Точные статистические данные в этой таблице зависят от типа модели, положения узла в дереве, а также от того, является прогнозируемый атрибут непрерывным числовым или дискретным значением. Они могут включать минимальное и максимальное значение атрибута, назначенные весовые коэффициенты, количество вариантов в узле, коэффициенты, используемые в формулах регрессии, а также статистические меры (например, стандартное отклонение и дисперсия).The exact statistics provided in this table change depending on the model type, the position of the node in the tree, and whether the predictable attribute is a continuous numeric value or a discrete value; however, they can include the minimum and maximum values of an attribute, weights assigned to values, the number of cases in a node, coefficients used in a regression formula, and statistical measures such as standard deviation and variance. Дополнительные сведения об интерпретации распределения узла см. в разделе, посвященном соответствующему типу модели.For more information about how to interpret node distribution, see the topic for the specific type of model type that you are working with.

Примечание

Таблица NODE_DISTRIBUTION для некоторых типов узлов может оказаться пустой.The NODE_DISTRIBUTION table may be empty, depending on the node type. Например, некоторые узлы предназначены только для организации коллекции дочерних узлов, которые содержат подробные статистические сведения.For example, some nodes serve only to organize a collection of child nodes, and it is the child nodes that contain the detailed statistics.

Вложенная таблица NODE_DISTRIBUTION всегда содержит следующие столбцы.The nested table, NODE_DISTRIBUTION, always contains the following columns. Содержимое каждого из них зависит от типа модели.The content of each column varies depending on the model type. Дополнительные сведения о типах моделей см. в разделе Содержимое модели интеллектуального анализа данных по типам алгоритмов.For more information about specific model types, see Mining Model Content by Algorithm Type.

ATTRIBUTE_NAMEATTRIBUTE_NAME
Содержимое зависит от алгоритма.Content varies by algorithm. Здесь может содержаться имя столбца, например прогнозируемый атрибут, правило, набор элементов или фрагмент внутренних данных алгоритма (например, фрагмент формулы).Can be the name of a column, such as a predictable attribute, a rule, an itemset, or a piece of information internal to the algorithm, such as part of a formula.

Кроме того, этот столбец может содержать пару «атрибут-значение».This column can also contain an attribute-value pair.

ATTRIBUTE_VALUEATTRIBUTE_VALUE
Значение атрибута, имя которого содержится в столбце ATTRIBUTE_NAME.Value of the attribute named in ATTRIBUTE_NAME.

Если именем атрибута является столбец, то в самом простом случае ATTRIBUTE_VALUE содержит одно из дискретных значений для этого столбца. If the attribute name is a column, then in the most straightforward case, the ATTRIBUTE_VALUE contains one of the discrete values for that column.

В зависимости от значений, переданных алгоритмом, столбец ATTRIBUTE_VALUE может также содержать флаг, который определяет, существует ли значение для атрибута (Существующий) или же оно равно значению NULL (Отсутствует).Depending on how the algorithm processes values, the ATTRIBUTE_VALUE can also contain a flag that tells you whether a value exists for the attribute (Existing), or whether the value is null (Missing).

Например, если модель предназначена для поиска клиентов, приобретавших определенную позицию как минимум один раз, то столбец ATTRIBUTE_NAME может содержать пару «атрибут-значение», которая определяет нужную позицию (например Model = 'Water bottle'), а столбец ATTRIBUTE_VALUE будет содержать только ключевое слово — Существующий или Отсутствует. For example, if your model is set up to find customers who have purchased a particular item at least once, the ATTRIBUTE_NAME column might contain the attribute-value pair that defines the item of interest, such as Model = 'Water bottle', and the ATTRIBUTE_VALUE column would contain only the keyword Existing or Missing.

ПсевдонимSUPPORT
Количество вариантов, имеющих пару «значение-атрибут» либо содержащих правило или набор элементов.Count of the cases that have this attribute-value pair, or that contain this itemset or rule.

В общем случае для каждого из узлов значение несущего множества указывает число вариантов обучающего набора, включенных в текущий узел.In general, for each node, the support value tells you how many cases in the training set are included in the current node. Для большинства типов моделей несущее множество представляет точное число вариантов.In most model types, support represents an exact count of cases. Это значение позволяет просмотреть распределение данных по обучающим вариантам без запроса самих обучающих данных.Support values are useful because you can view the distribution of data within your training cases without having to query the training data. Сервер Analysis Services также использует эти сохраненные значения для вычисления соотношения хранимых и априорных вероятностей, чтобы определить силу их влияния.The Analysis Services server also uses these stored values to calculate stored probability versus prior probability, to determine whether inference is strong or weak.

Например, в дереве классификации значение несущего множества определяет число вариантов, для которых описано сочетание атрибутов.For example, in a classification tree, the support value indicates the number of cases that have the described combination of attributes.

В дереве принятия решений сумма несущих множеств на каждом уровне дерева является суммой несущих множеств его родительского узла.In a decision tree, the sum of support at each level of a tree sums to the support of its parent node. Например, если модель, содержащая 1200 вариантов, делится на один и тот же пол, а затем делится на три значения для дохода-низкая, средняя и высокая-дочерние узлы node (2), являющиеся узлами (4), (5) и (6), всегда суммируются до того же числа вариантов, что и node (2).For example, if a model containing 1200 cases is divided equally by gender, and then subdivided equally by three values for Income-Low, Medium, and High-the child nodes of node (2), which are nodes (4), (5) and (6), always sum to the same number of cases as node (2).

Для модели кластеризации число несущих множеств может быть взвешенным, включая вероятность принадлежности к нескольким кластерам. For a clustering model, the number for support can be weighted to include the probabilities of belonging to multiple clusters. Участие в нескольких кластерах является методом кластеризации по умолчанию.Multiple cluster membership is the default clustering method. Поскольку в этом случае каждый вариант не должен обязательно принадлежать одному и только одному кластеру, несущее множество для всех кластеров в этой модели может составить значение, отличное от 100%.In this scenario, because each case does not necessarily belong to one and only one cluster, support in these models might not add up to 100 percent across all clusters.

PROBABILITYPROBABILITY
Указывает вероятность для определенного узла в пределах всей модели.Indicates the probability for this specific node within the entire model.

Как правило, вероятность представляет несущее множество для конкретного значения, поделенное на общее число вариантов в узле (NODE_SUPPORT).Generally, probability represents support for this particular value, divided by the total count of cases within the node (NODE_SUPPORT).

Однако вероятность слегка корректируется — из нее исключается смещение, вызванное пропусками данных.However, probability is adjusted slightly to eliminate bias caused by missing values in the data.

Например, если текущими значениями атрибутов [Всего детей] являются «Один» и «Два», то следует избегать создания моделей, которые прогнозируют невозможность отсутствия детей, как и наличия трех и более детей.For example, if the current values for [Total Children] are ‘One’ and ‘Two’, you want to avoid creating a model that predicts that it is impossible to have no children, or to have three children. Чтобы убедиться, что отсутствующие значения неправдоподобны, но не невозможны, алгоритм для любого атрибута всегда добавляет к числу фактических значений единицу.To ensure that missing values are improbable, but not impossible, the algorithm always adds 1 to the count of actual values for any attribute.

Пример:Example:

Probability для [Всего детей = Один] = [Число вариантов, где Всего детей = Один] + 1/[Число всех вариантов] + 3Probability of [Total Children = One] = [Count of cases where Total Children = One] + 1/[Count of all cases] + 3

Probability для [Всего детей = Два] = [Число вариантов где Всего детей = Два] + 1/[Число всех вариантов] + 3Probability of [Total Children = Two]= [Count of cases where Total Children = Two] +1/[Count of all cases] +3

Примечание

Корректировка на 3 получается путем прибавления единицы к общему числу существующих значений n. The adjustment of 3 is calculated by adding 1 to the total number of existing values, n.

После корректировки вероятности для всех значений по-прежнему в сумме составляют 1.After adjustment, the probabilities for all values still add up to 1. Вероятность для значения, для которого нет данных (в данном примере [Всего детей = «Ноль», «Три» или любое другое значение]), начинается на очень низком ненулевом уровне и медленно возрастает по мере добавления вариантов.The probability for the value with no data (in this example, [Total Children = ‘Zero’, ‘Three’, or some other value]), starts at a very low non-zero level, and rises slowly as more cases are added.

дисперсияVARIANCE
Показывает дисперсию значений в пределах узла.Indicates the variance of the values within the node. По определению дисперсия для дискретных значений всегда равна 0.By definition, variance is always 0 for discrete values. Если модель поддерживает непрерывные значения, дисперсия вычисляется как σ (сигма) со знаменателем n, представляющим количество вариантов в узле. If the model supports continuous values, variance is computed as σ (sigma), using the denominator n, or the number of cases in the node.

Для представления стандартного отклонения (StDev) существует два общих определения.There are two definitions in general use to represent standard deviation (StDev). В первом методе вычисления стандартного отклонения смещение учитывается, а во втором не учитывается.One method for calculating standard deviation takes into account bias, and another method computes standard deviation without using bias. В общем случае в алгоритмах интеллектуального анализа данных Майкрософт при вычислении стандартного отклонения не используют смещение.In general, Microsoft data mining algorithms do not use bias when computing standard deviation.

Значение, отображаемое в таблице NODE_DISTRIBUTION, является фактическим значением для всех дискретных и дискретизированных атрибутов или средним для непрерывных значений.The value that appears in the NODE_DISTRIBUTION table is the actual value for all discrete and discretized attributes, and the mean for continuous values.

VALUE_TYPEVALUE_TYPE
Указывает тип данных значения или атрибута и способ его использования.Indicates the data type of the value or an attribute, and the usage of the value. Определенные типы значений могут применяться только к определенным типам моделей.Certain value types apply only to certain model types:

VALUE_TYPE IDVALUE_TYPE ID	Метка значенияValue Label	Имя типа значенияValue Type Name
11	MissingMissing	Указывает, что в данных вариантов отсутствуют значения для этого атрибута.Indicates that the case data did not contain a value for this attribute. Состояние Missing вычисляется отдельно от атрибутов, имеющих значения.The Missing state is calculated separately from attributes that have values.
22	СуществующийExisting	Указывает, что данные вариантов содержат значение для этого атрибута.Indicates that the case data contains a value for this attribute.
33	С задержкойContinuous	Указывает, что значение атрибута является непрерывным числовым значением и поэтому может быть представлено средним значением вместе с дисперсией и стандартным отклонением.Indicates that the value of the attribute is a continuous numeric value and therefore can be represented by a mean, together with variance and standard deviation.
44	DiscreteDiscrete	Указывает, что значение (либо числовое, либо текстовое) должно рассматриваться как дискретное.Indicates a value, either numeric or text, that is treated as discrete. Примечание. Дискретные значения также могут отсутствовать. Эта ситуация, однако, при вычислениях обрабатывается иначе.Note Discrete values can also be missing; however, they are handled differently when making calculations. Дополнительные сведения см. в разделе Отсутствующие значения (службы Analysis Services — интеллектуальный анализ данных).For information, see Missing Values (Analysis Services — Data Mining).
55	ДискретизированныйDiscretized	Указывает, что атрибут содержит дискретизированные числовые значения.Indicates that the attribute contains numeric values that have been discretized. Это значение представляет собой строку форматирования, которая описывает сегменты дискретизации.The value will be a formatted string that describes the discretization buckets.
66	СуществующийExisting	Указывает, что атрибут имеет непрерывные числовые значения и что эти значения представлены в данных (нет отсутствующих или выводимых значений).Indicates that the attribute has continuous numeric values and that values have been supplied in the data, vs. values that are missing or inferred.
77	CoefficientCoefficient	Указывает числовое значение, представляющее коэффициент.Indicates a numeric value that represents a coefficient. Коэффициент — это значение, которое применяется при вычислении значения зависимой переменной. A coefficient is a value that is applied when calculating the value of the dependent variable. Например, если модель создает формулу регрессии, которая прогнозирует доход на основе возраста, то в ней используется коэффициент, связывающий возраст и уровень дохода.For example, if your model creates a regression formula that predicts income based on age, the coefficient is used in the formula that relates age to income.
88	Score gainScore gain	Указывает числовое значение, представляющее рост оценки для атрибута.Indicates a numeric value that represents score gain for an attribute.
99	СтатистикаStatistics	Указывает числовое значение, представляющее статистику для регрессора.Indicates a numeric value that represents a statistic for a regressor.
1010	Node unique nameNode unique name	Указывает, что значение должно обрабатываться не как числовое или символьное, а как уникальный идентификатор другого узла содержимого модели. Indicates that the value should not be handled not as numeric or string, but as the unique identifier of another content node in a model. Например, в модели нейронной сети идентификаторы представляют собой указатели из узлов выходного слоя на узлы скрытого слоя, а также из узлов скрытого слоя на узлы входного слоя.For example, in a neural network model, the IDs provide pointers from nodes in the output layer to nodes in the hidden layer, and from nodes in the hidden layer to nodes in the input layer.
1111	InterceptIntercept	Указывает числовое значение, представляющее отсекаемый отрезок в формуле регрессии.Indicates a numeric value that represents the intercept in a regression formula.
1212	PeriodicityPeriodicity	Указывает, что значение определяет в модели периодическую структуру.Indicates that the value denotes a periodic structure in a model. Применяется только в моделях временных рядов, в которых используется алгоритм ARIMA. Applies only to time series models that contain an ARIMA model. Примечание. Алгоритм временных рядов (Майкрософт) автоматически определяет периодические структуры на основе обучающих данных.Note: The Microsoft Time Series algorithm automatically detects periodic structures based on the training data. В результате этого периодичности в конечной модели могут включать значения периодичности, которые не были заданы в качестве параметров при создании модели.As a result, the periodicities in the final model may include periodicity values that you did not provide as a parameter when creating the model.
1313	Autoregressive orderAutoregressive order	Указывает, что значение представляет число авторегрессивных рядов.Indicates that the value represents the number of autoregressive series. Применяется в моделях временных рядов, использующих алгоритм ARIMA.Applies to time series models that use the ARIMA algorithm.
1414	Moving average orderMoving average order	Представляет значение, которое представляет число скользящих средних в одном ряду. Represents a value that represents the number of moving averages in a series. Применяется в моделях временных рядов, использующих алгоритм ARIMA.Applies to time series models that use the ARIMA algorithm.
1515	Difference orderDifference order	Указывает, что значение определяет, сколько раз был продифференцирован ряд.Indicates that the value represents a value that indicates how many times the series is differentiated. Применяется в моделях временных рядов, использующих алгоритм ARIMA.Applies to time series models that use the ARIMA algorithm.
1616	ЛогическоеBoolean	Представляет логический тип данных.Represents a Boolean type.
1717	ДругоеOther	Представляет пользовательское значение, определяемое алгоритмом.Represents a custom value defined by the algorithm.
1818	Prerendered stringPrerendered string	Представляет пользовательское значение, которое алгоритм возвращает в виде строки. Represents a custom value that the algorithm renders as a string. Никакое форматирование к ней объектной моделью не применяется.No formatting was applied by the object model.

Типы значений наследуются от перечисления ADMOMD.NET.The value types are derived from the ADMOMD.NET enumeration. Дополнительные сведения см. в разделе Microsoft. AnalysisServices. того объектная AdomdServer. Минингвалуетипе.For more information, see Microsoft.AnalysisServices.AdomdServer.MiningValueType.

Оценка узлаNode Score

Значение оценки узла зависит от типа модели, а также от разных узлов.The meaning of the node score differs depending on the model type, and can be specific to the node type as well. Сведения о том, каким образом вычисляется столбец NODE_SCORE для каждой модели и типа узла, см. в разделе Содержимое модели интеллектуального анализа данных по типам алгоритмов.For information about how NODE_SCORE is calculated for each model and node type, see Mining Model Content by Algorithm Type.

Вероятность узла и граничная вероятностьNode Probability and Marginal Probability

Набор строк схемы модели интеллектуального анализа данных включает столбцы NODE_PROBABILITY и MARGINAL_PROBABILITY для всех типов моделей.The mining model schema rowset includes the columns NODE_PROBABILITY and MARGINAL_PROBABILITY for all model types. Значения в этих столбцах содержатся только для тех узлов, где значение вероятности является осмысленным.These columns contain values only in nodes where a probability value is meaningful. Например, корневой узел модели никогда не содержит оценки вероятности.For example, the root node of a model never contains a probability score.

В узлах, содержащих оценки вероятности, вероятность узла и граничная вероятность представляют разные вычисления.In those nodes that do provide probability scores, the node probability and marginal probabilities represent different calculations.

• Граничная вероятность — это вероятность достижения узла из его родителя. Marginal probability is the probability of reaching the node from its parent.

• Вероятность узла — это вероятность достижения узла из корневого узла.Node probability is the probability of reaching the node from the root.

• Вероятность узла всегда меньше или равна граничной вероятности.Node probability is always less than or equal to marginal probability.

Например, если база заказчиков в дереве принятия решений разделилась на две равные части по половому признаку (и при этом нет отсутствующих значений), то вероятность обоих дочерних узлов будет равна 0,5.For example, if the population of all customers in a decision tree is split equally by gender (and no values are missing), the probability of the child nodes should be .5. Однако предположим, что каждый из узлов для пола делится на равные уровни дохода — высокий, средний и низкий. However, suppose that each of the nodes for gender is divided equally by income levels-High, Medium, and Low. В этом случае оценка MARGINAL_PROBABILITY для каждого дочернего узла будет равна примерно 0,33, а значение NODE_PROBABILTY будет произведением всех вероятностей, ведущих к этому узлу, и поэтому будет всегда меньше значения MARGINAL_PROBABILITY.In this case the MARGINAL_PROBABILITY score for each child node should always be .33 but the NODE_PROBABILTY value will be the product of all probabilities leading to that node and thus always less than the MARGINAL_PROBABILITY value.

Уровень и значение узла (атрибута)Level of node/attribute and value	Граничная вероятностьMarginal probability	Вероятность узлаNode probability
Корневой элемент моделиModel root Все целевые заказчикиAll target customers	11	11
Целевые заказчики, разбитые по половому признаку.Target customers split by gender	. 5.5	.5.5
Целевые заказчики, разбитые по половому признаку, а затем по уровню дохода.Target customers split by gender, and split again three ways by income	.33.33	.5 * .33 = .165.5 * .33 = .165

Правило узла и граничное правилоNode Rule and Marginal Rule

Набор строк схемы модели интеллектуального анализа данных включает столбцы NODE_PROBABILITY и MARGINAL_PROBABILITY для всех типов моделей.The mining model schema rowset also includes the columns NODE_RULE and MARGINAL_RULE for all model types. В этих столбцах хранятся XML-фрагменты, которые могут быть использованы для сериализации модели или для представления некоторой части ее структуры.These columns contain XML fragments that can be used to serialize a model, or to represent some part of the model structure. Эти столбцы могут оказаться пустыми для тех узлов, где они не имеют смысла.These columns may be blank for some nodes, if a value would be meaningless.

Предусмотрено два типа XML-правил, как и для значений вероятности.Two kinds of XML rules are provided, similar to the two kinds of probability values. XML-фрагмент в столбце MARGINAL_RULE определяет атрибут и значение текущего узла, а XML-фрагмент в столбце NODE_RULE описывает путь до текущего узла от корневого узла модели.The XML fragment in MARGINAL_RULE defines the attribute and value for the current node, whereas the XML fragment in NODE_RULE describes the path to the current node from the model root.

Содержимое модели интеллектуального анализа данных по типу алгоритмаMining Model Content by Algorithm Type

Каждый алгоритм в пределах своей схемы содержимого хранит различные типы сведений.Each algorithm stores different types of information as part of its content schema. Например, алгоритм кластеризации ( MicrosoftMicrosoft ) формирует множество дочерних узлов, каждый из которых представляет вероятный кластер.For example, the MicrosoftMicrosoft Clustering Algorithm generates many child nodes, each of which represents a possible cluster. Каждый узел кластера содержит правила, описывающие характеристики, общие для всех его элементов.Each cluster node contains rules that describe characteristics shared by items in the cluster. Алгоритм линейной регрессии ( MicrosoftMicrosoft ), наоборот, не содержит дочерних узлов. Вместо этого родительский узел модели содержит уравнение, которое описывает линейное соотношение, обнаруженное в процессе анализа.In contrast, the MicrosoftMicrosoft Linear Regression algorithm does not contain any child nodes; instead, the parent node for the model contains the equation that describes the linear relationship discovered by analysis.

В следующей таблице приведены ссылки на разделы для каждого из типов алгоритмов.The following table provides links to topics for each type of algorithm.

• Разделы содержимого модели. Объяснение значений каждого типа узла для каждого из типов алгоритмов и советы о том, какие из узлов представляют наибольший интерес для конкретного типа модели. Model content topics: Explain the meaning of each node type for each algorithm type, and provide guidance about which nodes are of most interest in a particular model type.

• Разделы запросов. Примеры запросов к модели определенного типа и рекомендации, касающиеся интерпретации результатов.Querying topics: Provide examples of queries against a particular model type and guidance on how to interpret the results.

Средства просмотра содержимого модели интеллектуального анализа данныхTools for Viewing Mining Model Content

При просмотре и исследовании модели в среде SQL Server Data ToolsSQL Server Data Toolsпросмотр данных производится с помощью средства просмотра деревьев содержимого общего вида (Майкрософт), включенного в состав сред SQL Server Data ToolsSQL Server Data Tools и SQL Server Management StudioSQL Server Management Studio.When you browse or explore a model in SQL Server Data ToolsSQL Server Data Tools, you can view the information in the Microsoft Generic Content Tree Viewer, which is available in both SQL Server Data ToolsSQL Server Data Tools and SQL Server Management StudioSQL Server Management Studio.

Это средство MicrosoftMicrosoft отображает столбцы, правила, свойства, атрибуты, узлы и другое содержимое модели на основе данных, доступных через наборы строк схемы содержимого модели интеллектуального анализа данных.The MicrosoftMicrosoft Generic Content Viewer displays the columns, rules, properties, attributes, nodes, and other content from the model by using the same information that is available in the content schema rowset of the mining model. Набор строк схемы содержимого представляет собой общую платформу, предназначенную для предоставления подробных сведений о содержимом модели интеллектуального анализа данных.The content schema rowset is a generic framework for presenting detailed information about the content of a data mining model. Содержимое модели можно просмотреть в любом клиенте, поддерживающем иерархические наборы строк.You can view model content in any client that supports hierarchical rowsets. Средство просмотра в среде SQL Server Data ToolsSQL Server Data Tools представляет эти данные в виде HTML-таблицы, обеспечивая представление всех моделей в согласованном формате, что значительно облегчает понимание структуры создаваемой модели. The viewer in SQL Server Data ToolsSQL Server Data Tools presents this information in an HTML table viewer that represents all models in a consistent format, making it easier to understand the structure of the models that you create. Дополнительные сведения см. в разделе Просмотр модели в средстве просмотра деревьев содержимого общего вида (Майкрософт).For more information, see Browse a Model Using the Microsoft Generic Content Tree Viewer.

Средства для запроса содержимого модели интеллектуального анализа данныхTools for Querying Mining Model Content

Чтобы получить содержимое модели интеллектуального анализа данных, необходимо создать запрос к модели интеллектуального анализа данных.To retrieve mining model content, you must create a query against the data mining model.

Простейший способ создания запроса содержимого — выполнить следующую инструкцию DMX в среде SQL Server Management StudioSQL Server Management Studio.The easiest way to create a content query is to execute the following DMX statement in SQL Server Management StudioSQL Server Management Studio:

SELECT * FROM [<mining model name>]. CONTENT  

Дополнительные сведения см. в статье Запросы интеллектуального анализа данных.For more information, see Data Mining Queries.

Запрос к содержимому модели интеллектуального анализа данных можно также выполнить с помощью наборов строк схемы интеллектуального анализа данных.You can also query the mining model content by using the data mining schema rowsets. Такой набор строк имеет стандартную структуру, которая дает возможность клиентам анализировать, просматривать и запрашивать данные о структурах и моделях интеллектуального анализа данных.A schema rowset is a standard structure that clients use to discover, browse, and query information about mining structures and models. Запросы к наборам строк схемы можно выполнять с помощью инструкций XMLA, Transact-SQL и DMX.You can query the schema rowsets by using XMLA, Transact-SQL, or DMX statements.

В SQL Server 2017SQL Server 2017можно получить доступ к информации в наборах строк схемы интеллектуального анализа данных. Для этого нужно установить соединение с экземпляром служб Службы Analysis ServicesAnalysis Services и создать запросы к системным таблицам.In SQL Server 2017SQL Server 2017, you can also access the information in the data mining schema rowsets by opening a connection to the Службы Analysis ServicesAnalysis Services instance and querying the system tables. Дополнительные сведения см. в разделе Наборы строк схемы интеллектуального анализа данных (службы SSAS).For more information, see Data Mining Schema Rowsets (SSAs).

См. также:See Also

Средство просмотра деревьев содержимого общего вида (Майкрософт) (интеллектуального анализа данных) Microsoft Generic Content Tree Viewer (Data Mining)
Алгоритмы интеллектуального анализа данных (службы Analysis Services — интеллектуальный анализ данных)Data Mining Algorithms (Analysis Services — Data Mining)

Тестирование на основе моделей / Блог компании JUG Ru Group / Хабр

Картинка с unsplash. com

Обеспечение качества, оно же Quality Assurance, оно же QA, включает в себя много разных активностей, позволяющих делать продукт лучше. Незаменимая и широко известная часть этого процесса — тестирование.

Принято считать, что тестирование следует после разработки ПО. В каком-то смысле это правда: нельзя проверить работающий продукт, пока он не готов. Однако в эпоху гибких методологий только ленивый не слышал про так называемый принцип «смещения влево», или shift left — включение специалиста по тестированию в процесс разработки продукта как можно раньше.
Как это возможно?

Пара слов обо мне: меня зовут Настя Заречнева, и я обеспечиваю качество рекламы ВКонтакте. Раньше я работала в аутсорсе на самых разных проектах, выполняя роли от тест-аналитика до руководителя команды QA, поэтому не понаслышке знаю, что начинать тестирование заранее — классный способ сэкономить себе время и нервы в будущем.

Содержание

Предисловие

Как тестировщик может помочь в этом случае? В ситуации, когда есть макеты или спецификация, все становится проще: можно использовать готовый нарисованный интерфейс для составления тестовой документации и продумывания неочевидных, но реальных кейсов.

Если же макеты еще не готовы, или есть только функциональные требования, или, что еще интереснее, задача затрагивает не столько интерфейс, сколько логику взаимодействия между компонентами тестируемой системы, довольно легко упустить важные зависимости, касающиеся разрабатываемого решения.

Есть 2 варианта: либо учиться читать код (что не панацея, ведь даже разработчики зачастую разбираются лишь в той части системы, с которой непосредственно работают), либо искать другой существующий способ тестировать функциональные аспекты продукта.

Тут нам и приходят на помощь тестовые модели. Это не rocket science и не что-то ультрановое: аналогией с использованием тестовых моделей в разработке ПО можно считать использование схем при проектировании электроприбора или электроустановки. Даже если сама установка еще не готова, мы уже можем увидеть части системы, их связи и слабые места, — например, на изображении ниже можно заметить будущее короткое замыкание.

Тестирование на основе моделей (Model-Based Testing, далее MBT) — одна из техник тестирования черного ящика. В непрерывной разработке (и, как правило, частых поставках) большого продукта ошибка может стоить дорого, и именно потому, что MBT — один из проверенных и эффективных способов предотвратить ее как можно раньше, мне захотелось собрать и представить вам информацию о нем.

Что такое тестовые модели

Аналогично другим моделям, они должны быть в меру точны, адекватны (соответствовать реальности), универсальны (могут быть использованы неоднократно и для разных задач) и целесообразно экономичны. Последнее очень важно: не стоит применять MBT ради галочки: важно понимать цель и ожидаемый результат такого подхода. Если создание и поддержание модели занимает больше времени, чем нахождение и исправление проблем без нее, а сам продукт не планируется поддерживать в долгосрочной перспективе, лучше сконцентрироваться на более доступных методах обеспечения качества.

Основные особенности тестовых моделей в том, что их можно начинать собирать еще до фактического старта разработки, и в том, что их можно обновлять и переиспользовать при изменении системы. Таким образом, тестовая модель дает более ясное представление о системе всем участникам разработки и упрощает поддержку будущей тестовой документации, — но обо всем по порядку.

Какое отношение к математике имеют тестовые модели

Плюсы и минусы тестовых моделей

Плюсы MBT:

• Использование тестовых моделей развивает аналитическое мышление за счет постоянного анализа (сюрприз!) тестируемой системы. Лучший способ развить этот тип мышления — применять его для решения задач, например, для создания абстрактной схемы продукта или его компонента.
• Моделирование улучшает понимание системы как у того, кто модель создает, так и у команды, которая ревьюит и использует ее. Приятный бонус: спустя некоторое время благодаря модели можно научиться предугадывать поведение системы в тех или иных обстоятельствах.
• Тестовую модель поддерживать легче, чем много тест-кейсов (за счет абстрактности и того, что кейсов много, а модель одна).
• MBT позволяет взглянуть на систему (или ее часть) в целом и увидеть неочевидные зависимости.
• Создание и поддержание тестовой модели способствует синхронизации понимания работы системы внутри команды. Это очень полезно для избегания неоднозначных ситуаций и решения спорных вопросов «на берегу» до начала разработки.
• Благодаря математической подоплеке наличие модели позволяет автоматизировать нахождение оптимального пути, пути с задействованием всех состояний и т.д. Кроме того, тестовую модель можно использовать как основу для проектирования автотестов.
• Несомненно, модель делает процесс адаптации новичка в проект более эффективным. «Лучше один раз увидеть, чем сто раз услышать» тут как раз работает. Кроме того, у нового члена команды могут возникнуть вопросы, которые не пришли в голову команде, или другие участники процесса разработки могут вспомнить что-то важное, презентуя модель новичку.
• Тестирование на основе моделей прекрасно подходит для долгосрочных проектов, где большое число тест-кейсов затруднит понимание принципов работы системы, а простая и наглядная схема, наоборот, упростит его.

• Если в модели есть ошибка, это может привести к фундаментальному недопониманию внутри команды. Именно поэтому важен следующий пункт.
• Желательно, чтобы в моделировании (или ревью модели) участвовала вся команда. Во-первых, это позволяет исключить недопонимания, во-вторых, активирует силу коллективного разума.
• Как и в случае с тестовой документацией, надо не лениться, поддерживать и регулярно обновлять модель. Если на это нет времени и/или недостаточно знаний, стоит поставить под сомнение целесообразность использования тестовых моделей в проекте.
• Иногда создание модели занимает больше времени, чем написание простого чек-листа. Особенно это актуально для больших и многокомпонентных систем: если модель начинают создавать после того, как внутри системы уже существует куча не до конца понятных зависимостей, это может стать довольно долгим (но, скорее всего, того стоящим!) процессом.
• Использование тестовых моделей требует определенных навыков абстрактного мышления вкупе с внимательностью к мелочам. Скорее всего, если вы успешно работаете в тестировании, у вас есть все эти навыки, но нужно быть осторожными и никогда не отключать критическое мышление даже по отношению к собственным трудам.

Как начать использовать тестовые модели

1. Определить наиболее удобный для восприятия (собой, командой или бизнес-оунерами) вид схемы (таблица, диаграмма, граф… ). Важно, чтобы те, для кого делается модель, легко «читали» ее — это наша основная задача;
2. Декомпозировать систему, которую собираемся описать, на модули (руководствуясь приоритетами, функциональностью, логикой или другими критериями). Скорее всего, ваша система многокомпонентна. Не стоит пытаться описать все и сразу: начните с малого.
3. Определить для отдельно взятого модуля возможные состояния системы, действия пользователя, переходы между состояниями, а также начальные и конечные точки взаимодействия (т.н. точку входа и точку выхода).
4. Схематично нарисовать «золотой путь», то есть идеальный вариант взаимодействия пользователя и системы.
5. Расширить этот путь для модуля так, чтобы помимо идеальных случаев модель включала и иные варианты: подумайте, что может пойти не так на каждом шаге.
6. Не забудьте о влиянии каждого состояния и перехода на другие части системы. Это особенно актуально, если вы создаете не первую модель для тестируемого продукта.
7. Решить, будете ли вы объединять модули в одну схему или хранить их по отдельности.
8. Поделиться полученной моделью с командой. Можно презентовать, отдать на ревью или пригласить коллег на ограниченную по времени сессию мозгового штурма, чтобы дополнить то, что вы могли забыть или упустить.
9. Поддерживать! Не забывать актуализировать и обновлять модель, — особенно когда добавляете новые компоненты, связи или даже новые модели.

Пример тестовой модели

Для начала, мы инициируем транзакцию: после того, как выбрали билет, мы ввели информацию о себе и перешли на страницу оплаты, в то время как система автоматически инициировала таймер оплаты. Так как нас интересует процесс оплаты и использования билета, можно сделать именно этот шаг входной точкой тестовой модели.

Что мы будем делать после этого? В идеальном случае оплатим билет, а затем распечатаем и предъявим его на входе. Отразим эти действия в нашей модели.

После распечатывания и предъявления на входе у билета есть точка невозврата — мы использовали его на прошедшем мероприятии. Дальше билет недействителен и не может быть как-то использован, — значит, примерно здесь наш «золотой путь» и заканчивается: обозначим конец на нашей диаграмме.

Как тестировщики, мы прекрасно понимаем, что все не так просто и на каждом этапе что-то может пойти не по плану. Что будет, если пользователь отменил оплату? А если просто забыл про нее, и таймер оплаты истек, тем самым завершив сессию? Это будут 2 разных типа отмены. Добавим указанные ситуации в модель.

Еще мы помним, что покупатель может захотеть вернуть билет в момент после оплаты или после распечатывания билета, но до того, как начался концерт. Эти ситуации подходят под уже существующее состояние «Отмена по инициативе клиента», — осталось лишь добавить соответствующие переходы.

Та-дааааам! Наша небольшая, но гордая работоспособная модель готова. Двигаясь по вершинам-состояниям путем ребер-переходов, мы составляем сценарии, которые будем проверять при тестировании:

Мы получили 5 рабочих кейсов и бонусом наглядное представление процесса. Совсем не трудно, правда? 🙂

Полезности для самостоятельного изучения

Как и любой другой подход к тестированию, она должна применяться с умом: лучше всего прикинуть время, которое сэкономит использование модели, и соотнести его со временем, необходимым для ее составления и поддержания. Модель обязательно нужно актуализировать и обновлять, иначе ее использование теряет смысл.

Конечно же, эта статья дает лишь обзорное представление о том, что такое тестовые модели и зачем они нужны. Если тема заинтересовала вас и вы чувствуете, что хотите узнать больше и, возможно, даже применить знания на практике, рекомендую обратить внимание на источники ниже.

Что такое модель?

Ключевые особенности, общие с разработкой любой модели:

• необходимо сделать упрощающие предположения;
• граничные условия или начальные условия должны быть определены;
• следует понимать диапазон применимости модели.

Типы моделей:

Несколько дополнительных цитат, относящихся к использованию моделей и развитию теорий, включают:

• «Все модели неправильные, но некоторые полезны». Джордж Э.Box
• «Сделайте свою теорию как можно проще, но не проще». А. Эйнштейн
• «На каждый сложный вопрос есть простое и неправильное решение». А. Эйнштейн.

Ссылки

Информация о вакансиях, карьере, заработной плате и образовании

Информация о карьере, заработной плате и образовании

Чем они занимаются: модели позируют художникам, фотографам и другим клиентам, чтобы помочь рекламировать товары.

Рабочая среда: Модели работают в самых разных условиях, от комфортабельных закрытых студий и показов мод до открытых площадок при любых погодных условиях.Большинство моделей работают неполный рабочий день и имеют непредсказуемый график работы. Многие также переживают периоды безработицы.

Как стать единым целым: Никаких формальных документов об образовании не требуется, а обучение ограничено. Конкретные требования зависят от клиента. Однако большинство моделей должны соответствовать определенным диапазонам роста, веса и размера одежды, чтобы соответствовать потребностям модельеров, фотографов и рекламодателей.

Заработная плата: Средняя почасовая оплата для моделей составляет 13,63 доллара.

Перспективы работы: Согласно прогнозам, в течение следующих десяти лет занятость моделей вырастет на 1 процент, что ниже среднего показателя для всех профессий.Теперь компании могут продвигать свои продукты и бренды напрямую потребителям. Такое прямое продвижение уменьшит потребность в профессиональных моделях или крупномасштабных рекламных кампаниях.

Сопутствующие карьеры: сравните должностные обязанности, образование, рост занятости и заработную плату моделей аналогичного профиля.

Ниже приводится все, что вам нужно знать о карьере модели, с большим количеством деталей. В качестве первого шага взгляните на некоторые из следующих вакансий, которые являются настоящими вакансиями у реальных работодателей.Вы сможете увидеть вполне реальные требования к карьере для работодателей, которые активно нанимают. Ссылка откроется в новой вкладке, чтобы вы могли вернуться на эту страницу и продолжить чтение о карьере:

Топ-3 вакансии фотомоделей

• Внештатный младший менеджер по производству модной одежды — Соломон Страница — Лос-Анджелес, Калифорния

  Мы ищем внештатного менеджера по производству одежды высшего качества… модели; * Заранее заказывайте всю необходимую ткань и отделку, распределяйте продукцию по поставщикам и зарезервируйте …

• Аналитик данных — VENUS Fashion, Inc. — Джексонвилл, Флорида

  Предыдущий опыт моделирования данных * Опыт прогнозирования, регрессии и прогнозирования … Описание компании Venus Fashion — один из самых быстрорастущих интернет-магазинов США со штаб-квартирой…

• Консультант по моде на неполный или полный рабочий день с возможностью продвижения по службе — Uptown Cheapskate Austin & San Marcos — Остин, Техас

  МОДНЫЙ КОНСУЛЬТАНТ: ПРОДАЖИ / ОБСЛУЖИВАНИЕ КЛИЕНТОВ В обязанности входит: * Помощь клиентам в … бизнес-моделях. ПОКУПАТЕЛЬ: Покупатели работают напрямую с нашими поставщиками (общественностью), чтобы определить, какие именно…

Просмотреть все вакансии Fashion Model

Модели позируют для художники, фотографы или клиенты, которые помогают рекламировать различные товары, включая одежду, косметику, продукты питания и бытовую технику. Модели также работают как подгонка или подгонка, что позволяет производителю или модельер для достижения наилучшего соответствия новым стилям.

Обязанности моделей

обычно делают следующее:

• Показывать одежду и товары в печатной и интернет-рекламе
• Продвигать товары и услуги в телевизионных рекламных роликах
• Одежда дизайнеров для показов мод
• Представлять компании и бренды на конгрессах, выставках и других мероприятиях
• Поза для фотографий, картин или скульптур
• Тесное сотрудничество с фотографами, парикмахерами и стилистами, визажистами и клиентами для создания желаемого образа
• Создать и поддерживать портфолио своих работ
• Поездка для встречи и интервью с потенциальными клиентами
• Изучение продвигаемого продукта, например, дизайнера или типа ткани для одежды
• Ответить на вопросы потребителей о продукции

Практически все модели подписывают контракт с модельными агентствами.Агентства представляют и продвигают модель клиентам в обмен на часть доходов модели. Модели обычно подают заявку на вакансию в агентстве, отправляя свои фотографии через его веб-сайт или посещая открытые кастинги и встречаясь напрямую с агентами.

Модели должны изучить агентство перед подписанием, чтобы гарантировать, что агентство имеет хорошую репутацию в модельной индустрии. Чтобы получить информацию об агентствах, моделям следует обратиться в местную организацию по делам потребителей, например, в Better Business Bureau.

Некоторые модели-фрилансеры не подписывают контракты с агентствами. Вместо этого они продают себя потенциальным клиентам и напрямую подают заявки на вакансии моделирования. Однако, поскольку большинство клиентов предпочитают работать с агентами, новым моделям сложно сделать карьеру фрилансера.

должны составлять и поддерживать актуальные портфели и составные карты. Портфолио — это собрание предыдущих работ модели. Составная карта содержит лучшие фотографии из портфолио модели, а также размеры его или ее тела.И портфолио, и составные карты обычно используются на всех кастингах и прослушиваниях клиентов.

Поскольку рекламодателям часто нужно ориентироваться на определенные слои населения, модели могут специализироваться в определенной области. Например, мода для миниатюрных и больших размеров моделируется женщинами, чьи размеры соответственно меньше и больше, чем у типичной модели. Модели для людей с ограниченными возможностями могут использоваться для моделирования одежды или товаров для потребителей с ограниченными возможностями. У моделей «частей» есть часть тела, такая как рука или ступня, особенно хорошо подходящая для моделирования продуктов, таких как лак для ногтей или обувь.

Модели появляются в различных СМИ для продвижения продукта или услуги. Модели рекламируют продукты и товары в журналах или газетах, каталогах универмагов или телевизионных рекламных роликах. Все чаще модели появляются в онлайн-рекламе или на розничных сайтах. Модели также позируют для художников-зарисовщиков, художников и скульпторов.

Модели часто участвуют в фотосессиях и позируют фотографам, чтобы продемонстрировать особенности одежды и других товаров.Модели меняют позу и выражения лиц, чтобы запечатлеть взгляд, который хочет клиент. Обычно во время фотосессии фотограф делает много снимков модели в разных позах и выражениях.

Модели также демонстрируют живую одежду и товары в различных ситуациях. На показах мод модели стоят, поворачиваются и идут, чтобы продемонстрировать одежду аудитории фотографов, журналистов, дизайнеров и покупателей одежды. Другим клиентам могут потребоваться модели для прямого взаимодействия с клиентами.В торговых точках и универмагах модели демонстрируют одежду покупателям напрямую и описывают характеристики и цены товаров. На выставках или съездах модели демонстрируют продукты компании и предоставляют информацию потребителям. Эти модели могут работать вместе с демонстраторами и промоутерами продуктов, помогая рекламировать и продавать товары.

Модели часто готовятся к фотосессиям или показам мод, так как их прически и макияж делают профессионалы в этих отраслях.Парикмахеры и визажисты могут подправить прическу и макияж модели, а также изменить внешний вид модели на протяжении всего мероприятия. Однако иногда модели наносят собственный макияж и приносят свою одежду.

Модели занимают около 2700 рабочих мест. Крупнейшие работодатели моделей:

Модели работают в самых разных условиях: от комфортабельных фотостудий и показов мод до открытых площадок в любую погоду.

Моделям также может потребоваться поездка для фотосессий или встречи с клиентами в разных городах.

Типовой график работы

могут быть напряженными и напряженными. Многие модели работают неполный рабочий день и имеют непредсказуемый график работы. Они должны быть готовы работать на шоу или посещать фотосессию в короткие сроки. Количество отработанных часов зависит от работы. Многие модели переживают периоды безработицы.

Получите необходимое образование: Найдите школы для моделей рядом с вами!

Для того, чтобы стать моделью, не требуется никаких документов об образовании.Конкретные требования зависят от клиента, при этом для разных работ требуются разные физические характеристики. Однако большинство моделей должны соответствовать определенному диапазону роста, веса и размера одежды.

Обучение моделей

Для того, чтобы стать моделью, не требуется формального образования. Большинство модельных агентств позволяют соискателям отправлять фотографии непосредственно в агентство. Затем агентство свяжется с потенциальными моделями, которые демонстрируют свой потенциал, и проведет их интервью.Во многих агентствах также проводятся «открытые звонки», когда начинающие модели могут прийти в агентство в течение определенного времени и встретиться напрямую с агентами и клиентами.

Некоторые начинающие модели могут посещать школы моделирования, которые обучают позированию, ходьбе, нанесению макияжа и другим базовым задачам. Хотя некоторые модели обнаруживаются, когда агенты ищут «свежие лица» в модельных школах, посещение таких школ не обязательно открывает возможности для работы.

Улучшение моделей

Модели продвигаются вперед, работая более регулярно и выбираясь для выполнения заданий с более высокой оплатой.Они могут появляться в журналах, печатных рекламных кампаниях, рекламных роликах или показах на подиумах, которые имеют более высокий профиль и обеспечивают более широкое распространение.

Поскольку продвижение зависит от предыдущей работы модели, для получения заданий важно поддерживать хорошее портфолио, состоящее из высококачественных и актуальных фотографий. Кроме того, активное участие в социальных сетях и создание большого числа подписчиков увеличивает охват.

Выбор агентства моделью также важен для продвижения: чем выше репутация и навыки агентства, тем больше заданий модель получит.

Важные качества для моделей

Конкретные требования зависят от клиента, но большинство моделей должны соответствовать определенным диапазонам роста, веса и размера одежды. Требования могут немного измениться с течением времени по мере изменения восприятия физической красоты.

Дисциплина. Карьера модели зависит от сохранения человеком своих физических характеристик. Модели должны контролировать свое питание, регулярно заниматься спортом и достаточно спать, чтобы оставаться здоровыми и фотогеничными.Стрижки, педикюр и маникюр — необходимые расходы, связанные с работой.

Навыки межличностного общения. Модели должны взаимодействовать с большим количеством людей, например с агентами, фотографами и клиентами. Важно быть вежливым, профессиональным, быстрым и уважительным.

Навыки аудирования. Во время фотосессий и рекламных роликов модели должны руководствоваться указаниями фотографов и клиентов.

Организационные навыки. Модели должны управлять своим портфолио, графиком работы и поездок.

Стойкость. Конкуренция за рабочие места высока, и у большинства клиентов есть определенные потребности для каждой работы, поэтому терпение и настойчивость необходимы.

Фотогеничный. Модели большую часть времени фотографируются. Им должно быть удобно перед камерой, чтобы фотограф мог запечатлеть желаемый вид.

Стиль. Модели должны иметь базовые знания в области укладки волос, макияжа и одежды. Для фотографических и подиумных работ модели должны двигаться изящно и уверенно.

Средняя почасовая оплата моделей составляет 13,63 доллара. Средняя заработная плата — это заработная плата, при которой половина рабочих по профессии зарабатывала больше этой суммы, а половина — меньше. Самые низкие 10 процентов заработали менее 10,54 доллара, а самые высокие 10 процентов заработали более 26,75 доллара.

Средняя почасовая оплата для моделей в ведущих отраслях, в которых они работают, составляет:

График работы моделей может быть сложным и напряженным. Многие модели работают неполный рабочий день и имеют непредсказуемый график работы. Они должны быть готовы работать на шоу или посещать фотосессию в короткие сроки. Количество отработанных часов зависит от работы.Многие модели переживают периоды безработицы.

По прогнозам, в следующие десять лет количество работающих моделей вырастет на 1 процент, что ниже среднего показателя по всем профессиям.

Рост розничных продаж, особенно продаж через Интернет и электронную коммерцию, побудит компании увеличить свои бюджеты на цифровую рекламу и маркетинг. Ожидается, что спрос на модели, появляющиеся в цифровой рекламе, приведет к увеличению занятости для этих работников. Однако менее дорогие цифровые и социальные сети позволяют компаниям по-новому взаимодействовать и строить отношения с клиентами.Теперь компании могут продвигать свои продукты и бренды напрямую потребителям. Такое прямое продвижение уменьшит потребность в профессиональных моделях или крупномасштабных рекламных кампаниях, тем самым снизив их спрос на трудоустройство.

Перспективы работы для моделей

Многие люди тянутся к этому занятию из-за его гламура и потенциала к славе. Поскольку для поступления на работу не требуется никакого образования, подготовки или опыта работы, многие соискатели будут претендовать на очень небольшое количество вакансий.

Хотя в крупных городах, таких как Нью-Йорк и Лос-Анджелес, может быть доступно больше рабочих мест, ожидается, что конкуренция за эти рабочие места будет очень сильной. У честолюбивых моделей могут быть лучшие возможности трудоустройства в небольших городах, работая в небольших модельных агентствах, а также в местных клиентах и ​​компаниях. Кроме того, участие в социальных сетях и наличие большого количества подписчиков могут повысить узнаваемость и возможности трудоустройства.

Требования к возрасту, весу и росту обычно менее жесткие для моделей, появляющихся в рекламе и рекламе, чем для тех, кто хочет стать моделями подиумов или моделями.

Кроме того, по мере того, как население США становится все более разнообразным, а предприятия становятся более глобализированными, спрос на модели с расовым и этническим разнообразием, вероятно, будет расти.

Для получения информации о модельных школах и агентствах в вашем районе, свяжитесь с местной организацией по работе с потребителями, например Better Business Bureau .

Часть информации на этой странице используется с разрешения Министерства труда США.

 из случайного импорта random, randint
из sklearn.ensemble импортировать RandomForestRegressor

импорт mlflow
импорт mlflow.sklearn

с mlflow.start_run (run_name = "YOUR_RUN_NAME") в качестве запуска:
    params = {"n_estimators": 5, "random_state": 42}
    sk_learn_rfr = RandomForestRegressor (** параметры)

    # Регистрировать параметры и метрики с помощью API MLflow
    mlflow.log_params (параметры)
    mlflow.log_param ("параметр_1", randint (0, 100))
    mlflow.log_metrics ({"metric_1": random (), "metric_2": random () + 1})

    # Зарегистрируйте модель sklearn и зарегистрируйте ее как версию 1
    mlflow.sklearn.log_model (
        sk_model = sk_learn_rfr,
        artifact_path = "sklearn-модель",
        register_model_name = "sk-learn-random-forest-reg-model"
    )
 

 результат = mlflow.register_model (
    "работает: / d16076a3ec534311817565e6527539c0 / artifacts / sklearn-model",
    "sk-learn-random-forest-reg"
)
 

 из mlflow.tracking import MlflowClient

клиент = MlflowClient ()
client.create_registered_model ("sk-learn-random-forest-reg-model")
 

 клиент = MlflowClient ()
результат = client.create_model_version (
    name = "sk-learn-random-forest-reg-model",
    source = "mlruns / 0 / d16076a3ec534311817565e6527539c0 / artifacts / sklearn-model",
    run_id = "d16076a3ec534311817565e6527539c0"
)
 

 импорт mlflow.pyfunc

model_name = "sk-learn-random-forest-reg-model"
model_version = 1

model = mlflow.pyfunc.load_model (
    model_uri = f "модели: / {model_name} / {model_version}"
)

model.predict (данные)
 

 импорт mlflow.pyfunc

model_name = "sk-learn-random-forest-reg-model"
stage = 'Постановка'

model = mlflow.pyfunc.load_model (
    model_uri = f "модели: / {model_name} / {stage}"
)

model.predict (данные)
 

 #! / Usr / bin / env sh

# Установить переменную среды для URL отслеживания, где находится реестр модели
экспорт MLFLOW_TRACKING_URI = http: // localhost: 5000

# Обслуживаем производственную модель из реестра моделей
mlflow models serve -m "модели: / sk-learn-random-forest-reg-model / Production"
 

 клиент = MlflowClient ()
client.update_model_version (
    name = "sk-learn-random-forest-reg-model",
    версия = 1,
    description = "Эта версия модели представляет собой случайный лес scikit-learn, содержащий 100 деревьев решений"
)
 

 клиент = MlflowClient ()
клиент.rename_registered_model (
    name = "sk-learn-random-forest-reg-model",
    new_name = "sk-learn-random-forest-reg-model-100"
)
 

 клиент = MlflowClient ()
client.transition_model_version_stage (
    name = "sk-learn-random-forest-reg-model",
    версия = 3,
    stage = "Производство"
)
 

 из pprint import pprint

клиент = MlflowClient ()
для rm в client.list_registered_models ():
    pprint (dict (rm), indent = 4)
 

 {'creation_timestamp': 1582671933216,
    'description': Нет,
    'last_updated_timestamp': 1582671960712,
    'latest_versions': [,
                        ],
    'name': 'sk-learn-random-forest-reg-model'}
 

 клиент = MlflowClient ()
для mv в client.search_model_versions ("name = 'sk-learn-random-forest-reg-model'"):
    pprint (dict (mv), indent = 4)
 

 {'creation_timestamp': 1582671933246,
    'current_stage': 'Производство',
    'description': 'Модель случайного леса, содержащая 100 деревьев решений'
                   'обучался scikit-learn',
    'last_updated_timestamp': 1582671960712,
    'name': 'sk-learn-random-forest-reg-model',
    'run_id': 'ae2cc01346de45f79a44a320aab1797b',
    'источник': './ mlruns / 0 / ae2cc01346de45f79a44a320aab1797b / artifacts / sklearn-model ',
    'status': 'ГОТОВ',
    'status_message': Нет,
    user_id: Нет,
    'версия': 1}

{'creation_timestamp': 1582671960628,
    'current_stage': 'Нет',
    'description': Нет,
    'last_updated_timestamp': 1582671960628,
    'name': 'sk-learn-random-forest-reg-model',
    'run_id': 'd994f18d09c64c148e62a785052e6723',
    'источник': './mlruns/0/d994f18d09c64c148e62a785052e6723/artifacts/sklearn-model',
    'status': 'ГОТОВ',
    'status_message': Нет,
    user_id: Нет,
    'версия': 2}
 

 # Архивировать версию 3 моделей из производства в архив
клиент = MlflowClient ()
client.transition_model_version_stage (
    name = "sk-learn-random-forest-reg-model",
    версия = 3,
    stage = "Архивировано"
)
 

 # Удалить версии 1,2 и 3 модели
клиент = MlflowClient ()
версии = [1, 2, 3]
для версии в версиях:
    client.delete_model_version (name = "sk-learn-random-forest-reg-model", version = version)

# Удалить зарегистрированную модель вместе со всеми ее версиями
client.delete_registered_model (name = "sk-learn-random-forest-reg-model")