Ати автопоиск рф: Страница не найдена

Содержание

Windows 7 все ещё установлена на 100 млн компьютеров, хотя возможность бесплатно обновиться до «десятки» не закрыта

По информации портала ZDNet, на конец 2020 года более 100 млн компьютеров в мире до сих работают на ОС Windows 7. Причем, согласно измерениям сервиса StatCounter, в октябре-ноябре прошлого года произошел небольшой рост доли Windows 7 среди всех установленных Windows на ПК пользователей в мире.

Текущая статистика StatCounter показывает, что на декабрь 2020 года на настольных компьютерах доля Windows 10 составляет почти 76%, а доля Windows 7 немного подросла и сейчас находится на уровне 18%.


Альтернативный сервис NetMarketShare показывает примерно такие же результаты, но по его статистике доля Windows 10 составляет 73%, против 23% у Windows 7.

Журналист портала ZDNet в начале 2020 года проконсультировался с экспертами и приблизительно подсчитал, что пользователи примерно 200 миллионов ПК по всему миру продолжили использовать Windows 7.

Спустя год журналист решил повторить свой расчет, но более точнее. Он дополнительно использовал данные государственной программы цифровой аналитики США. В этой системе есть информация о разных версиях ОС пользователей за несколько месяцев. Рост доли Windows 10 на 12% и понижение доли Windows 7 на 10% за прошедший год примерно соответствовали данным NetMarketShare и StatCounter.

Далее журналист попытался прикинуть общее число пользователей Windows. Microsoft заявляла, что это около 1,5 миллиарда, включая ноутбуки и настольные системы. Он прикинул, что сейчас Windows 7 установлена не менее, чем на 100 млн старых ПК, если учесть мировой всплеск продаж новых ПК, вызванный пандемией.

Журналист ZDNet пояснил, что Microsoft не раскрывает, сколько сейчас ее корпоративных клиентов продолжают работать на Windows 7, но с каждым годом они будут платить за ее поддержку все больше и все равно перейдут на новую ОС. Также ему непонятна мотивация части домашних пользователей, которые до сих пор используют эту ОС и не обновляются.

Примечательно, что лицензионные Windows 7 и 8.1 обычным пользователям до сих пор можно бесплатно обновить до Windows 10. Microsoft не закрыла эту возможность, хотя и обещала.

В прошлом году Windows 10 исполнилось 5 лет. В марте 2020 года Microsoft сообщила, что под «десяткой» работает уже миллиард стационарных компьютеров, ноутбуков, консолей и очков смешанной реальности HoloLens.

14 января 2020 закончился период расширенной поддержки операционной системы Windows 7. Компьютеры под ее управлением продолжили работать, но производитель операционки не гарантирует их безопасность. Microsoft будет до 10 января 2023 года платно поддерживать Windows 7 для участников программы расширенных обновлений безопасности (Extended Security Updates program — ESU).

RUSKII VOPROS

Дорогие читатели!

Этот номер журнала мы начинаем статьей-прощанием с одним из создателей и идеологов этого журнала, человеком без которого он не стал бы таким интересным и содержательным, не собрал бы таких уважаемых авторов из разных стран. И, конечно, не обрел бы столько читателей и настоящих друзей. Памяти Петра Вагнера.

Чехия лишилась блестящего дипломата, историческая наука потеряла глубокого независимого мыслителя, страны Восточной, Центральной Европы и постсоветского пространства лишились большого друга.

Смерть Петра Вагнера стала личной трагедией для многих людей. Его громадное обаяние, особый, присущий только ему, юмор в сочетании с мужеством и самоиронией привлекали к нему всех, кто имел счастье соприкасаться с ним в работе или в спорте, которому он отдавался с той же страстью, как и всему остальному, чем увлекался этот удивительный в своей многогранности человек.

Уникальный стиль Петра Вагнера проявлялся во всех его ипостасях: в дипломатии, в науке, в общественной деятельности.

Не будет преувеличением сказать, что Петр создал свое особое направление в дипломатии. Будучи сотрудником чешского МИДа, государственным служащим,  он от имени Чешской республики реализовывал то, что лучше всего можно назвать внешней политикой дружбы и взаимной симпатии. Множество людей в России, в Украине и в Азербайджане именно благодаря Петру Вагнеру стали с особой теплотой относиться к Чехии и к чешскому народу.

В 2001 году Петр Вагнер создал журнал «Русский вопрос», издание о настоящем и прошлом государств, возникших на территории бывшего СССР. Будучи человеком европейской культуры, историком, дипломатом, и прежде всего чешским патриотом, Петр Вагнер испытывал жгучий интерес к России, как вечному «Другому», который одновременно находится и «внутри» Европы и вне ее, постоянно угрожая то внешней агрессией, то разложением изнутри.

Безвременная кончина Петра Вагнера поставила перед авторами «Русского вопроса» проблему почти неразрешимую. Непонятно, как продолжать выпуск журнала без его создателя, который был не только организатором и вдохновителем издания, но и его камертоном. А похоронить «Русский вопрос» одновременно с его создателем – значит предать память близкого и дорогого нам человека, друга и учителя…

Светлая память тебе, Петр. Глубокие соболезнования семье. 

Instruction 712029655516418db4fb9c31178016a3

РУССКИЙ

13

•Не роняйте внутрь устройства металлические предметы

(монеты, заколки для волос, спицы, куски провода и т.п.), а

также легковоспламеняющиеся предметы (например, бумагу

или спички). Следует внимательно следить за детьми, когда

они находятся вблизи устройства. Возможно поражение

электрическим током, пожар или иные травмы. Если в

устройство попал посторонний предмет, отсоедините кабель

питания и обратитесь в сервисный центр.

•Не распыляйте воду на устройство и не очищайте его горючими

веществами (бензином или растворителем). Возможно

поражение электрическим током или пожар.

•Не допускайте ударов по устройству и попадания посторонних

предметов внутрь устройства, не стучите по экрану.

Несоблюдение этих мер предосторожности может привести к

нанесению Вам травмы или повреждению устройства.

•Не прикасайтесь к устройству или антенне во время грозы.

Возможно поражение электрическим током.

•Не прикасайтесь к стенной розетке в случае утечки газа, откройте

окна и проветрите помещение. Искра может вызвать пожар, и

вы можете получить ожог.

•Не следует самостоятельно разбирать, ремонтировать

и модифицировать устройство. Возможно поражение

электрическим током или пожар. Для проверки, калибровки или

ремонта устройства обращайтесь в сервисный центр.

•Если произойдет что-либо из перечисленного, немедленно

отключите устройство от электросети и обратитесь в сервисный

центр:

-Устройство было повреждено.

-В устройство попали посторонние предметы.

-Из устройства шел дым или странный запах.

Это может привести к пожару или поражению электрическим

током.

•Если Вы не собираетесь пользоваться устройством в течение

длительного времени, отсоедините от него кабель питания.

Пыль и влага, могут стать причиной утечки тока и нарушения

изоляции, что может привести к пожару или поражению

электрическим током.

•На устройство не должны попадать капли жидкости или

брызги, не ставьте на него предметы, наполненные жидкостью,

например, вазы.

•Не устанавливайте устройство на стену, где оно может быть

подвержено воздействию масляных паров (например, на кухне,

рядом с плитой), э то может повредить устройство и привести к

его падению.

•Если в устройство (например, адаптер переменного тока,

кабель питания, телевизор) попадет вода или другое вещество,

отключите кабель питания и немедленно обратитесь в

сервисный центр, в противном случае это может привести к

пожару или поражению электрическим током.

•Используйте только одобренные компанией LG Electronics

адаптер переменного тока и кабель питания, в противном случае

это может привести к пожару, поражению электрическим током,

повреждению или деформации устройства.

•Не разбирайте адаптер переменного тока и кабель питания, в

противном случае это может привести к пожару или поражению

электрическим током.

•Не подвергайте ударам адаптер питания при его использовании.

Внешнее воздействие может привести к повреждению адаптера.

•Убедитесь, что кабель питания надежно вставлен в разъем

питания в телевизоре.

•Установите устройство в месте, где нет радиопомех.

•Следует обеспечить достаточное расстояние между наружной

антенной и кабелем питания во избежание их соприкосновения

даже в случае падения антенны, э то может привести к

поражению электрическим током.

•Не устанавливайте устройство на неустойчивые полки или

наклонные поверхности. Также следует избегать мест, где

устройство подвергается вибрациям, или мест с неполной

опорой. Несоблюдение указанных мер предосторожности может

привести к тому, что устройство упадет или перевернется,

что может повлечь за собой нанесение Вам травмы или

повреждение устройства.

•При установке телевизора на подставку нужно предпринять

меры по предотвращению его опрокидывания. При

несоблюдении указанных мер предосторожности устройство

может упасть, что может привести к нанесению Вам травмы.

•Если требуется закрепить устройство на стене, установите

стандартное VESA-крепление для монтажа на стене

(дополнительная деталь) на его задней панели. При установке

устройства на стене с помощью кронштейна для настенного

крепления (дополнительная деталь) надежно закрепите его, во

избежание падения устройства.

•Используйте рекомендованные изготовителем крепления и

аксессуары.

•Для установки антенны обратитесь к квалифицированному

специалисту. Самостоятельная установка может привести к

пожару или поражению электрическим током.

•При просмотре телевизора рекомендуется соблюдать

расстояние, равное 2—7 диагоналям экрана телевизора.

Просмотр телевизора в течение длительного времени может

привести к снижению остроты зрения.

•Используйте только указанный тип батарей. Несоблюдение этого

требования может привести к повреждению пульта ДУ.

•Не используйте новые батареи вместе со старыми, это может

привести к перегреву и протечкам батарей.

•Элементы питания не должны подвергаться нагреву от прямых

солнечных лучей, огня или электрических обогревателей.

•Сигнал от пульта ДУ может быть подавлен солнечным светом

или другим источником яркого света. В этом случае в комнате

следует сделать свет менее ярким.

•При подключении внешних устройств, таких как игровые

консоли, убедитесь в том, что подключаемые кабели имеют

достаточную длину. Иначе устройство может упасть, что

приведет к нанесению Вам травмы или повреждению

устройства.

•Не следует включать/выключать телевизор, подсоединяя или

отсоединяя вилку от настенной розетки (не используйте вилку

для включения). Это может стать причиной механического

отказа или поражения электрическим током.

Tektronix идет в ногу с разработками в области радиочастот

Поставщик тестовых и измерительных решений Tektronix, о котором Electronics360 в последний раз сообщала в январе о выпуске нового осциллографа смешанных сигналов (MSO) 5-й серии, продолжает идти в ногу с разработками в радиочастотной отрасли.

Недавно компания выпустила новое программное обеспечение для поддержки анализа сигналов 5G NR, а также базовое решение для передатчика, соответствующее новым спецификациям PCI Express (PCIe) — это, по ее словам, первое в отрасли решение.

Компания Tektronix идет в ногу с развитием радиочастотной отрасли, выпуская новые выпуски, включающие программное обеспечение SignalVu 5G NR. Источник: Tektronix Inc. Выпуск программного обеспечения должен стать приятной новостью для инженеров, привыкших выполнять тщательную корреляцию между приборами, поскольку оно предназначено для диагностики сложных взаимодействий сигналов на одном устройстве. Он разработан для осциллографов MSO серии 6 B, которые, по словам Tektronix, предпочитают разработчики ВЧ-систем для просмотра шин питания, цифровых шин управления и сигналов ввода-вывода наряду с ВЧ-сигналами. Новый программный пакет SignalVu 5G NR поддерживает стандарт 5G NR, установленный в соответствии со спецификациями испытаний 3GPP версии 15/16, и позволяет проводить испытания физического уровня 5G NR на прохождение/непрохождение для квалификации конструкций передатчиков.

Опция анализа 5G NR также доступна для осциллографов Tektronix DPO70000SX с полосой пропускания до 70 ГГц и поддержкой высокочастотных систем, таких как FR2. Инженеры, использующие анализаторы сигналов реального времени Tektronix серии RSA500 или RSA5000, также могут использовать опцию 5G NR.Программное обеспечение одинаково работает на осциллографах и анализаторах сигналов, что устраняет необходимость в изучении нового набора инструментов. Более подробная информация доступна здесь.

Компания Tektronix также отметила в пресс-релизе, что ее новое базовое решение для передатчика появилось всего через несколько недель после того, как рабочая группа PCI-SIG опубликовала спецификации PCIe 6.0 Base и требования к проверке. Собственное участие компании в группе позволило ей помочь определить методологии измерения стандарта, которые представляют собой переход к сигнализации PAM4 и новым методам исправления ошибок.В качестве масштабируемого стандарта PCIe 6.0 соответствует средам с интенсивным использованием данных, таким как центр обработки данных, искусственный интеллект/машинное обучение (AI/ML) и высокопроизводительные вычисления.

Новое базовое решение для передатчика предназначено для использования с осциллографами Tektronix DPO70000SX ATI Performance и включает в себя специальное программное обеспечение для измерений PCIe 6.0, расширенные возможности PAM4 DSP и компенсацию шума на осциллографе для повышения точности результатов. Он также предлагает поддержку измерений, специально разработанных для PCIe 6.0, включая SNDR, RLM, некоррелированный джиттер и джиттер ширины импульса.

3396993M135 Руководство пользователя функционального телефона 2G Благодарим вас за покупку этого мобильного телефона.

FCC ИНФОРМАЦИЯ О ВОЗДЕЙСТВИИ РЧ:

ПРЕДУПРЕЖДЕНИЕ!! Прочтите эту информацию, прежде чем пользоваться телефоном

В августе 1986 года Федеральная комиссия по связи (FCC) США своими действиями

в отчете и внешнем отчете FCC 96-326 приняла обновленный стандарт безопасности для воздействия на человека радиочастот

( RF) электромагнитная энергия, излучаемая передатчиками, регулируемыми FCC.Эти рекомендации

соответствуют стандарту безопасности, ранее установленному как американскими, так и международными органами по стандартизации.

Конструкция этого телефона соответствует рекомендациям FCC и этим международным стандартам. Используйте

только прилагаемую или одобренную антенну. Несанкционированные модификации антенн или приспособлений

могут ухудшить качество связи, повредить телефон или привести к нарушению правил FCC. Не используйте телефон

с поврежденной антенной.Контакт поврежденной антенны с кожей может привести к легкому ожогу

. Обратитесь к местному дилеру для замены антенны.

ЭКСПЛУАТАЦИЯ НА ТЕЛЕ:

Это устройство было протестировано для типичного ношения на теле, когда задняя/передняя часть телефона находилась на расстоянии 5 мм

от тела. В соответствии с требованиями Федеральной комиссии связи США по радиочастотному излучению между телом пользователя и задней/передней панелью телефона, включая антенну

, должно соблюдаться минимальное расстояние 5 м

м.Запрещается использовать зажимы для ремня, кобуры и аналогичные аксессуары сторонних производителей, содержащие металлические компоненты

. Аксессуары для ношения на теле

, которые не могут поддерживать расстояние в 5 мм между телом пользователя и задней/передней панелью телефона

, и которые не были протестированы для обычных операций с ношением на теле, могут не соответствовать ограничениям воздействия FCC RF

и должны избегать.

Для получения дополнительной информации о радиочастотном воздействии посетите веб-сайт FCC по адресу www. fcc.gov

Ваш портативный беспроводной телефон представляет собой маломощный радиопередатчик и приемник. Когда

включено, он принимает, а также отправляет радиочастотные (РЧ) сигналы. В августе 1996 года Федеральная комиссия по связи

(FCC) приняла рекомендации по радиочастотному излучению с уровнями безопасности для портативных беспроводных телефонов. Эти рекомендации соответствуют стандартам безопасности, ранее установленным

как американскими, так и международными органами по стандартизации:

(1992) / (1986) / (1999)

Эти стандарты были основаны на всесторонних и периодических оценках соответствующей научной

литературы. Например, более 120 ученых, инженеров и врачей из университетов, государственных

учреждений здравоохранения и промышленности изучили доступный объем исследований для разработки стандарта ANSI

(C95.1). Тем не менее, мы рекомендуем вам использовать с телефоном комплект громкой связи (например, наушник или гарнитуру

), чтобы избежать потенциального воздействия радиочастотной энергии. Конструкция вашего телефона соответствует

рекомендациям FCC (и этим стандартам).

Используйте только прилагаемую или утвержденную сменную антенну. Несанкционированные антенны, модификации,

или приспособления могут повредить телефон и нарушить правила FCC.

НОРМАЛЬНОЕ ПОЛОЖЕНИЕ:

Держите телефон так же, как и любой другой телефон, антенной вверх и над плечом

.

Информация о радиочастотном воздействии:

Этот продукт соответствует требованиям FCC по радиочастотному воздействию и ссылается на веб-сайт FCC

https://apps.fcc.gov/oetcf/eas/reports/GenericSearch.cfm найдите идентификатор FCC: от 2AF6M3396993M135 до

, чтобы получить дополнительную информацию, включая значения SAR.

Это устройство соответствует части 15 правил FCC. Эксплуатация осуществляется при соблюдении следующих двух условий

:

(1) это устройство не должно создавать вредных помех и

Автоматическое машинное обучение — документация h3O 3.

36.0.3

В последние годы спрос на специалистов по машинному обучению превышает предложение, несмотря на приток людей, выходящих на поле.Чтобы восполнить этот пробел, были достигнуты большие успехи в разработке удобного программного обеспечения для машинного обучения, которое могут использовать неспециалисты. Первые шаги к упрощению машинного обучения включали разработку простых унифицированных интерфейсов для различных алгоритмов машинного обучения (например, h3O).

Несмотря на то, что h3O упростил эксперименты с машинным обучением для неспециалистов, для создания высокопроизводительных моделей машинного обучения по-прежнему требуются достаточные знания и опыт в области науки о данных.В частности, глубокие нейронные сети, как известно, трудно настроить должным образом неспециалисту. Чтобы программное обеспечение для машинного обучения действительно было доступно для неспециалистов, мы разработали простой в использовании интерфейс, который автоматизирует процесс обучения большого количества моделей-кандидатов. AutoML h3O также может быть полезным инструментом для опытных пользователей, предоставляя простую функцию-оболочку, которая выполняет большое количество задач, связанных с моделированием, которые обычно требуют много строк кода, и освобождая их время, чтобы сосредоточиться на других аспектах. задачи конвейера науки о данных, такие как предварительная обработка данных, разработка функций и развертывание моделей.

AutoML

h3O можно использовать для автоматизации рабочего процесса машинного обучения, который включает в себя автоматическое обучение и настройку многих моделей в течение заданного пользователем срока.

h3O предлагает ряд методов объяснимости модели, которые применяются к объектам AutoML (группам моделей), а также к отдельным моделям (например, модель лидера). Пояснения могут создаваться автоматически с помощью одного вызова функции, предоставляя простой интерфейс для изучения и объяснения моделей AutoML.

Интерфейс AutoML

Интерфейс h3O AutoML спроектирован так, чтобы иметь как можно меньше параметров, поэтому все, что нужно сделать пользователю, — это указать на свой набор данных, определить столбец ответа и, при необходимости, указать ограничение по времени или ограничение на общее количество обученных моделей.

Как в R, так и в Python API AutoML использует те же аргументы, связанные с данными, x , y , training_frame , validation_frame , что и другие алгоритмы h3O. В большинстве случаев все, что вам нужно сделать, это указать аргументы данных. Затем вы можете настроить значения для max_runtime_secs и/или max_models , чтобы установить явные ограничения времени или количества моделей для вашего запуска.

Обязательные параметры

Требуемые параметры данных
  • y: Этот аргумент является именем (или индексом) столбца ответа.

  • training_frame: указывает тренировочный набор.

Требуемые параметры остановки

Должна быть указана одна из следующих стратегий остановки (на основе времени или количества моделей). Если установлены оба параметра, запуск AutoML остановится, как только будет достигнуто одно из этих ограничений.

  • max_runtime_secs: этот аргумент указывает максимальное время, в течение которого будет выполняться процесс AutoML. По умолчанию 0 (без ограничений), но динамически устанавливается на 1 час, если пользователь не указал ни один из max_runtime_secs и max_models .

  • max_models: укажите максимальное количество моделей для построения при выполнении AutoML, за исключением моделей Stacked Ensemble. По умолчанию NULL/None .

Дополнительные параметры

Дополнительные параметры данных
  • x: список/вектор имен или индексов столбцов-предикторов. Этот аргумент необходимо указывать только в том случае, если пользователь хочет исключить столбцы из набора предикторов. Если все столбцы (кроме ответа) должны использоваться в прогнозировании, то это не нужно устанавливать.

  • validation_frame: этот аргумент игнорируется, если только nfolds == 0 , в котором можно указать кадр проверки и использовать его для ранней остановки отдельных моделей и ранней остановки поиска сетки (если только max_models или max_runtime_secs не переопределяет метрику на основе ранней остановки). По умолчанию и когда nfolds > 1 , для ранней остановки будут использоваться метрики перекрестной проверки, поэтому validation_frame будет игнорироваться.

  • Leaderboard_frame : Этот аргумент позволяет пользователю указать конкретный фрейм данных, который будет использоваться для оценки и ранжирования моделей в таблице лидеров. Эта рамка не будет использоваться ни для чего, кроме подсчета очков в таблице лидеров. Если кадр таблицы лидеров не указан пользователем, то вместо этого в таблице лидеров будут использоваться метрики перекрестной проверки, или если перекрестная проверка отключена путем установки nfolds = 0 , то кадр таблицы лидеров будет сгенерирован автоматически из тренировочного кадра. .

  • blending_frame: указывает кадр, который будет использоваться для вычисления прогнозов, которые служат в качестве обучающего кадра для metalearner моделей Stacked Ensemble. Если предоставлено, все сложенные ансамбли, созданные AutoML, будут обучаться с использованием смешивания (также известного как удержание стекирования) вместо метода стекирования по умолчанию на основе перекрестной проверки.

  • fold_column: Указывает столбец с перекрестной проверкой присвоения индекса кратности для каждого наблюдения. Это используется для переопределения схемы рандомизированной 5-кратной перекрестной проверки по умолчанию для отдельных моделей в прогоне AutoML.

  • weights_column: Указывает столбец с весами наблюдения. Присвоение некоторому наблюдению нулевого веса эквивалентно исключению его из набора данных; присвоение наблюдению относительного веса 2 эквивалентно повторению этой строки дважды. Отрицательные веса не допускаются.

Дополнительные различные параметры
  • nfolds: укажите значение >= 2 для количества сгибов для k-кратной перекрестной проверки моделей в прогоне AutoML или укажите «-1», чтобы позволить AutoML выбирать, будет ли перекрестная проверка в k-кратном размере или режим смешивания должен быть использован.Режим смешивания будет использовать часть training_frame (если blending_frame не указан) для обучения составных ансамблей. Используйте 0, чтобы отключить перекрестную проверку; это также отключит Stacked Ensembles (что снизит общую лучшую производительность модели). Это значение по умолчанию равно «-1».

  • balance_classes: Укажите, следует ли выполнять передискретизацию миноритарных классов, чтобы сбалансировать распределение классов. Этот параметр не включен по умолчанию и может увеличить размер фрейма данных.Этот вариант применим только для классификации. Если размер передискретизированного набора данных превышает максимальный размер, рассчитанный с использованием параметра max_after_balance_size , то большинство классов будет подвергнуто недостаточной выборке, чтобы удовлетворить ограничение размера.

  • class_sampling_factors: укажите коэффициенты избыточной/недостаточной выборки для каждого класса (в лексикографическом порядке). По умолчанию эти соотношения автоматически рассчитываются во время обучения для получения баланса классов. Обратите внимание, что для этого требуется, чтобы для balance_classes было установлено значение True.

  • max_after_balance_size: укажите максимальный относительный размер обучающих данных после подсчета классов балансировки (должно быть включено balance_classes ). По умолчанию 5.0. (Значение может быть меньше 1,0).

  • max_runtime_secs_per_model: укажите максимальное время, отводимое на обучение каждой отдельной модели при выполнении AutoML. По умолчанию 0 (отключено). Обратите внимание, что установка этого параметра может повлиять на воспроизводимость AutoML.

  • stop_metric: Укажите метрику для ранней остановки.По умолчанию АВТО . Доступные варианты:

    • AUTO : по умолчанию используется logloss для классификации и отклонение для регрессии.

    • отклонение (среднее остаточное отклонение)

    • логлосс

    • МСЭ

    • СКО

    • МАЕ

    • СКО

    • AUC (площадь под ROC-кривой)

    • AUCPR (область под кривой Precision-Recall)

    • lift_top_group

    • неправильная классификация

    • mean_per_class_error

  • stop_tolerance: этот параметр указывает относительный допуск для критерия остановки на основе метрик, чтобы остановить поиск в сетке и обучение отдельных моделей в рамках запуска AutoML. Это значение по умолчанию равно 0,001, если набор данных содержит не менее 1 миллиона строк; в противном случае по умолчанию используется большее значение, определяемое размером набора данных и скоростью, отличной от NA. В этом случае значение вычисляется как 1/sqrt(nrows * non-NA-rate).

  • stop_rounds: этот аргумент используется для остановки обучения модели, когда показатель остановки (например, AUC) не улучшается для указанного количества раундов обучения на основе простого скользящего среднего. В контексте AutoML это контролирует раннюю остановку как в случайном поиске по сетке, так и в отдельных моделях.По умолчанию 3 и должно быть неотрицательным целым числом. Чтобы полностью отключить раннюю остановку, установите для этого параметра значение 0,

  • .
  • sort_metric: указывает показатель, используемый для сортировки таблицы лидеров в конце запуска AutoML. Доступные варианты включают:

    • АВТО : по умолчанию используется AUC для бинарной классификации, mean_per_class_error для полиномиальной классификации и отклонение для регрессии.

    • отклонение (среднее остаточное отклонение)

    • логлосс

    • МСЭ

    • СКО

    • МАЕ

    • СКО

    • AUC (площадь под ROC-кривой)

    • AUCPR (область под кривой Precision-Recall)

    • mean_per_class_error

  • семя: Целое число.Установите семя для воспроизводимости. AutoML может гарантировать воспроизводимость только при определенных условиях. Модели глубокого обучения h3O не воспроизводятся по умолчанию из соображений производительности, поэтому, если пользователю требуется воспроизводимость, то exclude_algos должен содержать «Глубокое обучение» . Кроме того, необходимо использовать max_models , потому что max_runtime_secs ограничены в ресурсах, а это означает, что если доступные вычислительные ресурсы не совпадают между запусками, AutoML может обучать больше моделей при одном запуске по сравнению с другим. По умолчанию NULL/None .

  • имя_проекта : Строка символов для идентификации проекта AutoML. По умолчанию NULL/None , что означает, что имя проекта будет сгенерировано автоматически на основе идентификатора обучающего кадра. Дополнительные модели можно обучить и добавить в существующий проект AutoML, указав одно и то же имя проекта в нескольких вызовах функции AutoML (при условии, что в последующих запусках используется один и тот же кадр обучения).

  • exclude_algos: список/вектор строк символов, обозначающих алгоритмы, которые следует пропустить на этапе построения модели.Пример использования: exclude_algos = ["GLM", "DeepLearning", "DRF"] в Python или exclude_algos = c("GLM", "DeepLearning", "DRF") в R. По умолчанию None/ NULL , что означает, что будут использоваться все подходящие алгоритмы h3O, если позволяют критерии остановки поиска и если не указана опция include_algos . Эта опция является взаимоисключающей с include_algos . См. include_algos ниже для списка доступных опций.

  • include_algos: список/вектор строк символов, обозначающих алгоритмы, которые следует включить на этапе построения модели. Пример использования: include_algos = ["GLM", "DeepLearning", "DRF"] в Python или include_algos = c("GLM", "DeepLearning", "DRF") в R. По умолчанию None/ NULL , что означает, что все подходящие алгоритмы h3O будут использоваться, если позволяют критерии остановки поиска и если в exclude_algos не указаны никакие алгоритмы.Эта опция является взаимоисключающей с exclude_algos . Доступные алгоритмы:

    • DRF (Включает модели распределенного случайного леса (DRF) и чрезвычайно рандомизированных деревьев (XRT). Дополнительную информацию см. в разделе «Чрезвычайно рандомизированные деревья» в главе DRF и в описании параметра histogram_type. )

    • GLM (обобщенная линейная модель с регуляризацией)

    • XGBoost (XGBoost ГБМ)

    • ГБМ (ч3О ГБМ)

    • DeepLearning (полностью связанная многослойная искусственная нейронная сеть)

    • StackedEnsemble (Stacked Ensembles, включает ансамбль всех базовых моделей и ансамбли, использующие подмножества базовых моделей)

  • моделирования_план : список шагов моделирования, которые будут использоваться механизмом AutoML.(Не все они могут быть выполнены в зависимости от других ограничений.)

  • предварительная обработка : Список шагов предварительной обработки, которые необходимо выполнить. В настоящее время поддерживается только ["target_encoding"] . Подробнее об автоматическом применении целевого кодирования см. здесь. Экспериментальный.

  • Experimentation_ratio : Укажите соотношение бюджета (от 0 до 1), предназначенное для этапа эксплуатации (по сравнению с разведкой). По умолчанию фаза эксплуатации отключена (exploitation_ratio=0), поскольку она все еще является экспериментальной; чтобы активировать его, рекомендуется попробовать соотношение около 0.1. Обратите внимание, что текущая фаза эксплуатации только пытается настроить лучший XGBoost и лучший GBM, найденный во время исследования. Экспериментальный.

  • monotone_constraints: отображение, представляющее монотонные ограничения. Используйте +1, чтобы применить возрастающее ограничение, и -1, чтобы задать убывающее ограничение.

  • keep_cross_validation_predictions: Укажите, следует ли сохранять прогнозы перекрестной проверки. Для этого необходимо установить значение TRUE, если один и тот же объект AutoML запускается для повторных запусков, поскольку прогнозы CV необходимы для построения дополнительных моделей Stacked Ensemble в AutoML. Эта опция по умолчанию имеет значение ЛОЖЬ.

  • keep_cross_validation_models: Укажите, следует ли сохранять модели с перекрестной проверкой. Сохранение моделей перекрестной проверки может потреблять значительно больше памяти в кластере h3O. Эта опция по умолчанию имеет значение ЛОЖЬ.

  • keep_cross_validation_fold_assignment: включите этот параметр, чтобы сохранить назначение сгиба перекрестной проверки. По умолчанию ЛОЖЬ.

  • verbosity : (Необязательно: только для Python и R) Подробность внутренних сообщений, распечатываемых во время обучения.Должен быть одним из "отладка", "информация", "предупреждение" . По умолчанию NULL/None (ведение журнала клиента отключено).

  • export_checkpoints_dir: укажите каталог, в который будут автоматически экспортироваться сгенерированные модели.

Примечания

Опции проверки

Если пользователь отключит перекрестную проверку, установив nfolds == 0 , то показатели перекрестной проверки будут недоступны для заполнения таблицы лидеров. В этом случае нам нужно убедиться, что существует защитный кадр (т.е. «рамка таблицы лидеров») для оценки моделей, чтобы мы могли генерировать показатели производительности моделей для таблицы лидеров. Без перекрестной проверки нам также потребуется использовать кадр проверки для ранней остановки моделей. Поэтому, если какой-либо из этих кадров не предоставлен пользователем, они будут автоматически отделены от обучающих данных. Если какой-либо кадр отсутствует, 10% обучающих данных будут использованы для создания отсутствующего кадра (если оба отсутствуют, то в общей сложности 20% обучающих данных будут использованы для создания 10% проверки и 10% кадра таблицы лидеров) .

Требования к памяти XGBoost

XGBoost, включенный в h3O в качестве сторонней библиотеки, требует собственной памяти за пределами кластера h3O (Java). При запуске AutoML с XGBoost (он включен по умолчанию) убедитесь, что вы разрешаете h3O не более 2/3 от общего объема доступной оперативной памяти. Пример: если у вас 60 ГБ ОЗУ, используйте h3o. init(max_mem_size = "40G") , оставив 20 ГБ для XGBoost.

Scikit-Learn Совместимость

h3OAutoML может взаимодействовать с h3o.Модуль sklearn . Модуль H3O.klearn выставляет 2 обертки для H3oautoml ( H3oautomlclassifier и H3oautomlregressor ), который выставляют стандартные API, знакомые до Sklearn Пользователи: Fit , Прогноз , Fit_Predict , Оценка , get_params и set_params . Он принимает различные форматы в качестве входных данных (h3OFrame, массив numpy , pandas Dataframe), что позволяет их комбинировать с чистыми компонентами sklearn в конвейерах.Нажмите здесь, чтобы посмотреть пример использования h3OAutoML с модулем h3o.sklearn .

Объяснимость

Объекты AutoML полностью поддерживаются через интерфейс объяснимости модели h3O. Большое количество графиков сравнения нескольких моделей и одиночных моделей (лидер AutoML) можно создать автоматически с помощью одного вызова h3o.explain() . Мы приглашаем вас узнать больше на странице, указанной выше.

Примеры кода

Обучение

Вот пример, показывающий базовое использование h3o.automl() в R и класс h3OAutoML в Python . Исключительно в демонстрационных целях мы явно указываем аргумент x , хотя в этом наборе данных это не требуется. В этом наборе данных набор предикторов — это все столбцы, кроме ответа. Как и в других алгоритмах h3O, значение по умолчанию 90 121 x 90 122 равно «всем столбцам, кроме 90 121 y 90 122», поэтому результат будет таким же.

 библиотека (h3o)

# Запускаем кластер h3O (локально)
h3o.в этом()

# Импортируем образец поезда/теста бинарного результата в h3O
поезд <- h3o.importFile("https://s3.amazonaws.com/erin-data/higgs/higgs_train_10k. csv")
тест <- h3o.importFile("https://s3.amazonaws.com/erin-data/higgs/higgs_test_5k.csv")

# Определить предикторы и ответ
у <- "ответ"
x <- setdiff (имена (поезд), y)

# Для бинарной классификации ответ должен быть фактором
поезд [, у] <- as.factor (поезд [, у])
тест [, у] <- as.factor (тест [, у])

# Запустить AutoML для 20 базовых моделей
амл <- h3o.автомл(х = х, у = у,
                  training_frame = поезд,
                  макс_модели = 20,
                  семя = 1)

# Просмотр таблицы лидеров AutoML
фунт <- [email protected]
print(lb, n = nrow(lb)) # Печатать все строки вместо стандартных (6 строк)

# model_id auc logloss mean_per_class_error rmse mse
# 1 StackedEnsemble_AllModels_AutoML_20181210_150447 0,7895453 0,5516022 0,3250365 0,4323464 0,1869234
# 2 StackedEnsemble_BestOfFamily_AutoML_20181210_150447 0.7882530 0,5526024 0,3239841 0,4328491 0,1873584
# 3 XGBoost_1_AutoML_20181210_150447 0,7846510 0,5575305 0,3254707 0,4349489 0,18

# 4 XGBoost_grid_1_AutoML_20181210_150447_model_4 0,7835232 0,5578542 0,3188188 0,4352486 0,1894413 # 5 XGBoost_grid_1_AutoML_20181210_150447_model_3 0,7830043 0,5596125 0,3250808 0,4357077 0,1898412 # 6 XGBoost_2_AutoML_20181210_150447 0,7813603 0,5588797 0. 3470738 0,4359074 0,13 # 7 XGBoost_3_AutoML_20181210_150447 0,7808475 0,5595886 0,3307386 0,4361295 0,1

0 # 8 GBM_5_AutoML_20181210_150447 0,7808366 0,5599029 0,3408479 0,4361915 0,1

0 # 9 GBM_2_AutoML_20181210_150447 0,7800361 0,5598060 0,3399258 0,4364149 0,10 # 10 GBM_1_AutoML_20181210_150447 0,7798274 0,5608570 0,3350957 0,4366159 0,15 # 11 GBM_3_AutoML_20181210_150447 0.7786685 0,5617903 0,3255378 0,4371886 0,19 # 12 XGBoost_grid_1_AutoML_20181210_150447_model_2 0,7744105 0,5750165 0,3228112 0,4427003 0,1959836 # 13 GBM_4_AutoML_20181210_150447 0,7714260 0,5697120 0,3374203 0,4410703 0,1945430 # 14 GBM_grid_1_AutoML_20181210_150447_model_1 0,7697524 0,5725826 0,3443314 0,4424524 0,1957641 # 15 GBM_grid_1_AutoML_20181210_150447_model_2 0,7543664 0,

73 0.3558550 0,4966377 0,2466490 # 16 DRF_1_AutoML_20181210_150447 0,7428924 0,5958832 0,3554027 0,4527742 0,2050045 # 17 XRT_1_AutoML_20181210_150447 0,7420910 0,5993457 0,3565826 0,4531168 0,2053148 # 18 DeepLearning_grid_1_AutoML_20181210_150447_model_2 0,7388505 0,6012286 0,3695292 0,4555318 0,2075092 # 19 XGBoost_grid_1_AutoML_20181210_150447_model_1 0,7257836 0,6013126 0,3820490 0,4565541 0,2084417 # 20 DeepLearning_1_AutoML_20181210_150447 0. 6979292 0,6339217 0,3979403 0,4692373 0,2201836 # 21 DeepLearning_grid_1_AutoML_20181210_150447_model_1 0,6847773 0,6694364 0,4081802 0,4799664 0,2303678 # 22 GLM_grid_1_AutoML_20181210_150447_model_1 0,6826481 0,6385205 0,3972341 0,4726827 0,2234290 # # [22 строки x 6 столбцов] # Здесь хранится модель лидера амл@лидер
 импорт воды
из h3o.automl импортировать h3OAutoML

# Запускаем кластер h3O (локально)
h3o.init()

# Импортируем образец поезда/теста бинарного результата в h3O
поезд = h3o.import_file("https://s3.amazonaws.com/erin-data/higgs/higgs_train_10k.csv")
test = h3o.import_file("https://s3.amazonaws.com/erin-data/higgs/higgs_test_5k.csv")

# Определить предикторы и ответ
х = поезд. столбцы
у = "ответ"
х.удалить(у)

# Для бинарной классификации ответ должен быть фактором
поезд[у] = поезд[у].asfactor()
тест[у] = тест[у].asfactor()

# Запустить AutoML для 20 базовых моделей
aml = h3OAutoML (max_models = 20, семя = 1)
aml.train(x=x, y=y, training_frame=train)

# Просмотр таблицы лидеров AutoML
фунт = амл. таблица лидеров
lb.head(rows=lb.nrows) # Печатать все строки вместо стандартных (10 строк)

# model_id auc logloss mean_per_class_error rmse mse
# -------------------------------------------------- -- -------- --------- ------- -------- - -------
# StackedEnsemble_AllModels_AutoML_20181212_105540 0,789801 0,551109 0,333174 0,43211 0,186719
# StackedEnsemble_BestOfFamily_AutoML_20181212_105540 0,788425 0.552145 0,323192 0,432625 0,187165
# XGBoost_1_AutoML_20181212_105540 0,784651 0,55753 0,325471 0,434949 0,189181
# XGBoost_grid_1_AutoML_20181212_105540_model_4 0,783523 0,557854 0,318819 0,435249 0,189441
# XGBoost_grid_1_AutoML_20181212_105540_model_3 0,783004 0,559613 0,325081 0,435708 0,189841
# XGBoost_2_AutoML_20181212_105540 0,78136 0,55888 0,347074 0.435907 0,1
# XGBoost_3_AutoML_20181212_105540 0,780847 0,559589 0,330739 0,43613 0,1

# GBM_5_AutoML_20181212_105540 0,780837 0,559903 0,340848 0,436191 0,1

# GBM_2_AutoML_20181212_105540 0,780036 0,559806 0,339926 0,436415 0,1 # GBM_1_AutoML_20181212_105540 0,779827 0,560857 0,335096 0,436616 0,1 # GBM_3_AutoML_20181212_105540 0. 778669 0,56179 0,325538 0,437189 0,1

# XGBoost_grid_1_AutoML_20181212_105540_model_2 0,774411 0,575017 0,322811 0,4427 0,195984 # GBM_4_AutoML_20181212_105540 0,771426 0,569712 0,33742 0,44107 0,194543 # GBM_grid_1_AutoML_20181212_105540_model_1 0,769752 0,572583 0,344331 0,442452 0,195764 # GBM_grid_1_AutoML_20181212_105540_model_2 0,754366 0,

7 0.355855 0,496638 0,246649 # DRF_1_AutoML_20181212_105540 0,742892 0,595883 0,355403 0,452774 0,205004 # XRT_1_AutoML_20181212_105540 0,742091 0,599346 0,356583 0,453117 0,205315 # DeepLearning_grid_1_AutoML_20181212_105540_model_2 0,741795 0,601497 0,368291 0,454904 0,206937 # XGBoost_grid_1_AutoML_20181212_105540_model_1 0,693554 0,620702 0,40588 0,465791 0,216961 # DeepLearning_1_AutoML_20181212_105540 0.69137 0,637954 0,409351 0,47178 0,222576 # DeepLearning_grid_1_AutoML_20181212_105540_model_1 0,6

0,661794 0,418469 0,476635 0,227181 # GLM_grid_1_AutoML_20181212_105540_model_1 0,682648 0,63852 0,397234 0,472683 0,223429 # # [22 строки x 6 столбцов] # Здесь хранится модель лидера амл. лидер

Приведенный выше код — это самый быстрый способ начать работу, и этот пример будет упоминаться в следующих разделах.Чтобы узнать больше о h3O AutoML, мы рекомендуем ознакомиться с нашим более подробным руководством по AutoML (доступно в R и Python).

Предсказание

Использование функции Predict() с AutoML создает прогнозы для модели лидера из прогона. Порядок строк в результатах совпадает с порядком загрузки данных, даже если некоторые строки завершаются ошибкой (например, из-за отсутствующих значений или невидимых уровней факторов).

Используя предыдущий пример кода, вы можете генерировать прогнозы набора тестов следующим образом:

 # Чтобы генерировать прогнозы на тестовом наборе, вы можете делать прогнозы
# непосредственно на объекте `h3OAutoML` или на модели-лидере
# объект напрямую
пред <- h3o.предсказать(амл, тест) # предсказать(амл, тест) также работает

# или:
pred <- h3o.predict([email protected], test)
 
 # Чтобы генерировать прогнозы на тестовом наборе, вы можете делать прогнозы
# непосредственно на объекте `h3OAutoML` или на модели-лидере
# объект напрямую
preds = aml. predict(тест)

# или:
preds = aml.leader.predict (тест)
 

Вывод AutoML

Таблица лидеров

Объект AutoML включает «таблицу лидеров» моделей, обученных в процессе, включая 5-кратную перекрестную проверку производительности модели (по умолчанию).Количество кратностей, используемых в процессе оценки модели, можно настроить с помощью параметра nfolds . Если вы хотите оценить модели в определенном наборе данных, вы можете указать аргумент Leaderboard_frame в запуске AutoML, и тогда в таблице лидеров вместо этого будут отображаться результаты для этого набора данных.

Модели ранжируются по метрике по умолчанию в зависимости от типа проблемы (вторая колонка таблицы лидеров). В задачах бинарной классификации такой метрикой является AUC, а в задачах мультиклассовой классификации метрикой является средняя ошибка для каждого класса.В задачах регрессии метрикой сортировки по умолчанию является отклонение. Для удобства также предусмотрены некоторые дополнительные метрики.

Чтобы помочь пользователям оценить сложность моделей AutoML , функция h3o.get_leaderboard была расширена за счет включения параметра extra_columns . Этот параметр позволяет вам указать, какие необязательные столбцы (если они есть) должны быть добавлены в таблицу лидеров. По умолчанию это значение Нет. Допустимые параметры включают:

  • training_time_ms : Столбец, указывающий время обучения каждой модели в миллисекундах.(Обратите внимание, что сюда не входит обучение моделей перекрестной проверки.)

  • predict_time_per_row_ms : Столбец, в котором указано среднее время прогнозирования по модели для одной строки.

  • ВСЕ : Добавляет столбцы как для training_time_ms, так и для predict_time_per_row_ms.

Используя предыдущий пример, вы можете получить таблицу лидеров следующим образом:

 # Получить таблицу лидеров со всеми возможными колонками
фунт <- h3o. get_leaderboard (object = aml, extra_columns = "ВСЕ")
фунт
 
 # Получить таблицу лидеров со всеми возможными колонками
lb = h3o.automl.get_leaderboard(aml, extra_columns = "ВСЕ")
фунт
 

Вот пример таблицы лидеров (со всеми столбцами) для задачи бинарной классификации. Щелкните изображение, чтобы увеличить его.

Изучить модели

Чтобы более внимательно изучить обученные модели, вы можете взаимодействовать с моделями либо по идентификатору модели, либо с помощью удобной функции, которая может выбрать лучшую модель каждого типа модели (ранжированную по метрике по умолчанию или метрике по вашему выбору).

Получить лучшую модель или лучшую модель определенного типа:

 # Получите лучшую модель, используя метрику
m <- [email protected]лидер
# это эквивалентно
m <- h3o.get_best_model(aml)

# Получите лучшую модель, используя метрику не по умолчанию
m <- h3o.get_best_model(aml, критерий = "logloss")

# Получите лучшую модель XGBoost, используя метрику сортировки по умолчанию
xgb <- h3o. get_best_model(aml, алгоритм = "xgboost")

# Получите лучшую модель XGBoost, ранжированную по logloss
xgb <- h3o.get_best_model(aml, алгоритм = "xgboost", критерий = "logloss")
 
 # Получите лучшую модель, используя метрику
м = амл.лидер
# это эквивалентно
м = aml.get_best_model()

# Получите лучшую модель, используя метрику не по умолчанию
m = aml.get_best_model(criterion="logloss")

# Получите лучшую модель XGBoost, используя метрику сортировки по умолчанию
xgb = aml.get_best_model (алгоритм = "xgboost")

# Получите лучшую модель XGBoost, ранжированную по logloss
xgb = aml.get_best_model(algorithm="xgboost", критерий="logloss")
 

Получить конкретную модель по идентификатору модели:

 # Получить конкретную модель по идентификатору модели
m <- h3o.getModel("StackedEnsemble_BestOfFamily_AutoML_201_174603")
 
 # Получить конкретную модель по идентификатору модели
м = h3o.get_model("StackedEnsemble_BestOfFamily_AutoML_201_174603")
 

После того, как вы получили модель в R или Python, вы можете проверить параметры модели следующим образом:

 # Просмотр значений параметров не по умолчанию для модели XGBoost выше
[email protected]параметры
 
 # Просмотр параметров выбранной выше модели XGBoost
xgb. params.keys()

# Проверить значения отдельных параметров
xgb.params['ntrees']
 

Журнал AutoML

При использовании клиентов Python или R вы также можете получить доступ к метаинформации со следующими свойствами объекта AutoML:

  • event_log : h3OFrame с выбранными внутренними событиями AutoML, созданными во время обучения.

  • training_info : словарь, содержащий данные, которые могут быть полезны для постанализа (например, различные тайминги). Если вам нужно время обучения и прогнозирования для каждой модели, проще изучить эти данные в расширенной таблице лидеров с помощью функции h3o.get_leaderboard() .

 # Получить журнал событий AutoML
журнал <- [email protected]_log

# Получить информацию о времени тренировки
информация <- [email protected]_info
 
 # Получить журнал событий AutoML
лог = амл.Журнал событий

# Получить информацию о времени тренировки
информация = aml. training_info
 

Экспериментальные функции

Предварительная обработка

Начиная с h3O 3.32.0.1, AutoML теперь имеет параметр предварительной обработки с минимальной поддержкой автоматического целевого кодирования категориальных переменных с высокой кардинальностью. Единственная поддерживаемая в настоящее время опция — это preprocessing = ["target_encoding"] : мы автоматически настраиваем модель Target Encoder и применяем ее к столбцам, которые соответствуют определенным требованиям кардинальности для древовидных алгоритмов (XGBoost, h3O GBM и Random Forest).Работа по улучшению поддержки автоматизированной предварительной обработки (повышение производительности модели, а также настройка) задокументирована в этом тикете.

Часто задаваемые вопросы

Текущая версия AutoML обучает и выполняет перекрестную проверку следующих алгоритмов: три предварительно заданных модели XGBoost GBM (Gradient Boosting Machine), фиксированная сетка GLM, случайный лес (DRF) по умолчанию, пять предварительно заданных h3O GBM, глубокая нейронная сеть почти по умолчанию, чрезвычайно рандомизированный лес (XRT), случайная сетка XGBoost GBM, случайная сетка h3O GBM и случайная сетка глубоких нейронных сетей. В некоторых случаях на выполнение всех алгоритмов не хватит времени, поэтому некоторые могут отсутствовать в таблице лидеров. В других случаях сетки остановятся раньше, и если останется время, две верхние случайные сетки будут перезапущены для обучения большего количества моделей. AutoML обучает несколько моделей Stacked Ensemble на протяжении всего процесса (дополнительная информация об ансамблях приведена ниже).

Отдельные алгоритмы (или группы алгоритмов) можно отключить с помощью аргумента exclude_algos . Это полезно, если у вас уже есть некоторое представление об алгоритмах, которые будут хорошо работать с вашим набором данных, хотя иногда это может привести к потере производительности, поскольку большее разнообразие среди набора моделей обычно увеличивает производительность Stacked Ensembles.В качестве первого шага вы можете оставить все алгоритмы включенными и изучить их характеристики производительности (например, скорость предсказания), чтобы понять, что может быть практически полезно в вашем конкретном случае, а затем отключить алгоритмы, которые не интересны или бесполезны. тебе. Мы рекомендуем использовать интерфейс объяснимости модели h3O для изучения и дальнейшей оценки ваших моделей AutoML, что может помочь вам выбрать модель (если у вас есть другие цели, помимо простого повышения точности модели).

Список гиперпараметров, найденных для каждого алгоритма в процессе AutoML, включен в приложение ниже.Более подробная информация о диапазонах гиперпараметров для моделей в дополнение к жестко запрограммированным моделям будет добавлена ​​в приложение позднее.

AutoML обучает несколько моделей Stacked Ensemble во время выполнения (если ансамбли не отключены с помощью exclude_algos ). Мы разделили обучение моделей в AutoML на «группы моделей» с разными уровнями приоритета. После завершения каждой группы и в самом конце процесса AutoML мы обучаем (максимум) два дополнительных составных ансамбля с существующими моделями.В настоящее время существует два типа составных ансамблей: один включает все базовые модели («Все модели»), а другой состоит только из лучших моделей из каждого семейства алгоритмов («Лучшие из семейства»). Ансамбли Best of Family более оптимизированы для использования в производстве, поскольку содержат только шесть (или меньше) базовых моделей. Это должно быть относительно быстро для использования в производстве (для создания прогнозов на основе новых данных) без значительного ухудшения производительности модели по сравнению, например, с окончательным ансамблем «Все модели».Это может быть полезно, если вы хотите повысить производительность модели за счет ансамбля без дополнительного времени или сложности большого ансамбля. Вы также можете изучить некоторые из более ранних составных ансамблей «Все модели», в которых меньше моделей, в качестве альтернативы ансамблям «Лучшее из семейства». Метод метаанализа, используемый во всех ансамблях, представляет собой вариант метаанализа составного ансамбля по умолчанию: неотрицательный GLM с регуляризацией (лассо или эластичная сеть, выбранная CV) для поощрения более разреженных ансамблей. Metalearner также использует логит-преобразование (на базовом CV учащегося) для задач классификации перед обучением.

Сведения о том, чем предыдущие версии AutoML отличались от текущей, можно найти здесь.

Вместо сохранения самого объекта AutoML в настоящее время лучше всего сохранять модели, которые вы хотите сохранить, по отдельности. Утилита для сохранения всех моделей одновременно, а также способ сохранения объекта AutoML (с таблицей лидеров) будут добавлены в будущем выпуске.

Модели

XGBoost в AutoML могут использовать графические процессоры.Имейте в виду, что должны быть выполнены следующие требования:

  • Графические процессоры NVIDIA (GPU Cloud, DGX Station, DGX-1 или DGX-2)

  • CUDA 8

Вы можете отслеживать использование графического процессора с помощью команды nvidia-smi . Обратитесь к https://developer.nvidia.com/nvidia-system-management-interface для получения дополнительной информации.

AutoML включает в свой набор алгоритмов XGBoost GBM (машины повышения градиента). Эта функция в настоящее время предоставляется со следующими ограничениями:

  • XGBoost недоступен на компьютерах с Windows.

  • XGBoost используется только в том случае, если он доступен глобально и не был явно отключен. Вы можете проверить, доступен ли XGBoost, используя h3o.xgboost.available() в R или h3o.estimators.xgboost.h3OXGBoostEstimator.available() в Python.

Если вы используете версию 3.34.0.1 или более позднюю, AutoML должен использовать все время, отведенное ему с помощью max_runtime_secs . Однако если вы используете более раннюю версию, ранняя остановка была включена по умолчанию, и вы можете остановить ее раньше.При ранней остановке AutoML остановится, как только «достаточно» дополнительных улучшений станет недостаточно. Пользователь может настроить параметры ранней остановки, чтобы они были более или менее чувствительными. Установите stop_rounds выше, если вы хотите замедлить раннюю остановку и позволить AutoML обучать больше моделей перед остановкой.

Цитата

Если вы цитируете алгоритм h3O AutoML в статье, укажите ссылку на нашу статью из 7-го семинара ICML по автоматизированному машинному обучению (AutoML). Отформатированная версия цитаты будет выглядеть так:

Эрин ЛеДелл и Себастьен Пуарье. h3O AutoML: масштабируемое автоматическое машинное обучение . 7-й семинар ICML по автоматизированному машинному обучению (AutoML), июль 2020 г. URL-адрес https://www.automl.org/wp-content/uploads/2020/07/AutoML_2020_paper_61.pdf.

Если вы используете Bibtex:

 @статья{h3OAutoML20,
    title = {{h3O} {A}uto{ML}: масштабируемое автоматическое машинное обучение},
    автор = {Эрин ЛеДелл и Себастьян Пуарье},
    год = {2020},
    месяц = ​​{июль},
    журнал = {7-й семинар ICML по автоматизированному машинному обучению (AutoML)},
    URL-адрес = {https://www.automl.org/wp-content/uploads/2020/07/AutoML_2020_paper_61.pdf},
}
 

Алгоритм h3O AutoML был впервые выпущен в версии h3O 3. 12.0.1 6 июня 2017 г. Если вам нужно процитировать конкретную версию алгоритма h3O AutoML, вы можете использовать дополнительную ссылку (используя соответствующую версию, замененную ниже) следующим образом:

 @Вручную{h3OAutoML_33212,
    название = {{h3O} {A}uto{ML}},
    автор = {h3O.ai},
    год = {2021},
    примечание = {h3O версия 3.32.1.2},
    url = {http://docs.h3o.ai/h3o/latest-stable/h3o-docs/automl.html},
}
 

Информация о том, как цитировать программное обеспечение h3O в целом, содержится в разделе часто задаваемых вопросов h3O.

Параметры случайного поиска по сетке

AutoML выполняет поиск гиперпараметров по различным алгоритмам h3O, чтобы предоставить лучшую модель. В таблице ниже мы перечисляем гиперпараметры вместе со всеми потенциальными значениями, которые могут быть выбраны случайным образом при поиске. Если в этих моделях для гиперпараметра также установлено значение, отличное от значения по умолчанию, мы также идентифицируем его в списке. Случайный лес и чрезвычайно рандомизированные деревья не используются для поиска по сетке (в текущей версии AutoML), поэтому они не включены в приведенный ниже список.

Примечание : AutoML не выполняет стандартный поиск по сетке для GLM (возвращая все возможные модели). Вместо этого AutoML создает единую модель с включенным параметром lambda_search и передает список из альфа-значений . Он возвращает только модель с лучшей комбинацией альфа-лямбда, а не по одной модели для каждой комбинации альфа-лямбда.

Гиперпараметры GLM

В этой таблице показаны значения GLM, по которым выполняется поиск при выполнении поиска сетки AutoML. Дополнительная информация доступна здесь.

Примечание : GLM использует собственный поиск по внутренней сетке, а не интерфейс h3O Grid. Для GLM AutoML создает единую модель с включенным параметром lambda_search и передает список из альфа-значений . Он возвращает одну модель с наилучшей комбинацией альфа-лямбда, а не одну модель для каждой альфы.

Параметр

Доступные для поиска значения

альфа

{0,0, 0,2, 0,4, 0,6, 0,8, 1,0}

Гиперпараметры XGBoost

В этой таблице показаны значения XGBoost, по которым выполняется поиск при выполнении поиска сетки AutoML. Дополнительная информация доступна здесь.

Параметр

Доступные для поиска значения

бустер

гбтри , дротик

col_sample_rate

{0.6, 0,8, 1,0}

col_sample_rate_per_tree

{0,7, 0,8, 0,9, 1,0}

макс_глубина

{5, 10, 15, 20}

мин_строки

{0,01, 0,1, 1,0, 3,0, 5,0, 10,0, 15,0, 20,0}

деревья

Жестко запрограммировано: 10000 (истинное значение найдено при ранней остановке)

reg_alpha

{0. 001, 0,01, 0,1, 1, 10, 100}

reg_lambda

{0,001, 0,01, 0,1, 0,5, 1}

частота дискретизации

{0,6, 0,8, 1,0}

Гиперпараметры ГБМ

В этой таблице показаны значения GLM, по которым выполняется поиск при выполнении поиска сетки AutoML. Дополнительная информация доступна здесь.

Параметр

Доступные для поиска значения

col_sample_rate

{0,4, 0,7, 1,0}

col_sample_rate_per_tree

{0,4, 0,7, 1,0}

скорость обучения

Жестко запрограммировано: 0. 1

макс_глубина

{3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17}

мин_строки

{1, 5, 10, 15, 30, 100}

min_split_improvement

{1e-4, 1e-5}

деревья

Жестко запрограммировано: 10000 (истинное значение найдено при ранней остановке)

частота дискретизации

{0.50, 0,60, 0,70, 0,80, 0,90, 1,00}

Гиперпараметры глубокого обучения

В этой таблице показаны значения глубокого обучения, поиск по которым выполняется при выполнении поиска сетки AutoML. Дополнительная информация доступна здесь.

Параметр

Доступные для поиска значения

активация

Жестко запрограммировано: RectifierWithDropout

эпох

Жестко запрограммировано: 10000 (истинное значение найдено при ранней остановке)

эпсилон

{1e-6, 1e-7, 1e-8, 1e-9}

скрытый

  • Поиск по сетке 1: {20}, {50}, {100}

  • Поиск по сетке 2: {20, 20}, {50, 50}, {100, 100}

  • Поиск по сетке 3: {20, 20, 20}, {50, 50, 50}, {100, 100, 100}

коэффициенты скрытых_выпадений

  • Поиск по сетке 1: {0. 1}, {0,2}, {0,3}, {0,4}, {0,5}

  • Поиск по сетке 2: {0,1, 0,1}, {0,2, 0,2}, {0,3, 0,3}, {0,4, 0,4}, {0,5, 0,5}

  • Поиск по сетке 3: {0,1, 0,1, 0,1}, {0,2, 0,2, 0,2} {0,3, 0,3, 0,3}, {0,4, 0,4, 0,4}, {0,5, 0,5, 0,5}

input_dropout_ratio

{0,0, 0,05, 0,1, 0,15, 0,2}

ро

{0.9, 0,95, 0,99}

Дополнительная информация

Разработка AutoML отслеживается здесь. На этой странице перечислены все открытые или незавершенные заявки AutoML JIRA.

Рост рынка автоматических ленточнопильных станков к 2022–2029 гг. и приложение».Объясняются рыночная производственная мощность, объем производства, объем продаж, продажи, цена и будущие тенденции автоматических ленточнопильных станков. Мы сосредоточимся на характеристиках продукта, спецификациях продукта, ценах, выручке от продаж основных производителей на мировом и китайском рынках.

доля крупных производителей на мировом и китайском рынках. Исторические данные за период с 2018 по 2021 год, а прогнозные данные за период с 2022 по 2029 год.

Market Research Intellect предоставляет отчеты об исследованиях рынка, F / S, заказные исследования, консультации по IPO, бизнес-планы и т. Д.чтобы предоставить вам полезную информацию и данные для вашего глобального и нового бизнеса.

Получить | Загрузите образец копии с оглавлением, графиками и списком рисунков@  https://www.marketresearchintellect.com/download-sample/?rid=503852

XX% мирового рынка автоматических ленточнопильных станков в 2021 году, но ожидается, что он будет расти со среднегодовым темпом роста XX% в период после коронавируса и достигнет XX миллионов долларов США в 2029 году. С другой стороны, сегмент электроники будет расти. со среднегодовым темпом роста (CARG) XX% до 2029 года и будет занимать примерно долю XX% к 2029 году.

Автоматические ленточнопильные станки Масштаб рынка и сегмент мира

Мировой рынок Автоматические ленточнопильные станки можно разделить по компаниям, регионам, продуктам и приложениям. Ключевые компании, заинтересованные стороны и другие участники мирового рынка проводных полупроводников могут использовать этот отчет в качестве важного ресурса. В этом отчете основное внимание уделяется показателям продаж и прогнозам по компаниям, регионам (странам), продуктам и приложениям с 2019 по 2029 год.

Основные игроки рынка автоматических ленточнопильных станков:

  • Cosen Saws International
  • Л.Компания С. Старретт
  • Просо Лимитед
  • Индотек Индастриз
  • ИТЛ Индастриз Лимитед
  • Машины Маршалла
  • TecSaw International Limited
  • Вишвакон Инжинирингс Прайвит Лимитед
  • Ленточнопильные станки Cobra

Автоматические ленточнопильные станки Распределение рынка по типу:

  • Горизонтальный ленточнопильный станок
  • Вертикальный ленточнопильный станок

Автоматические ленточнопильные станки Распределение рынка по приложениям:

  • Резина
  • Деревообработка
  • Пластик
  • Бумага
  • Автомобилестроение
  • Стекло
  • Электротехника и электроника

Отчет о рынке Автоматические ленточнопильные станки был разделен по отдельным категориям, таким как тип продукта, применение, конечный пользователь и регион. Каждый сегмент оценивается на основе CAGR, доли и потенциала роста. В региональном анализе отчет выделяет перспективный регион, который, как ожидается, создаст возможности на мировом рынке Автоматические ленточнопильные станки в ближайшие годы. Этот сегментный анализ, несомненно, окажется полезным инструментом для читателей, заинтересованных сторон и участников рынка, чтобы получить полное представление о мировом рынке автоматических ленточнопильных станков и потенциале его роста в ближайшие годы.

Получить | Скидка при покупке этого отчета @ https://www.marketresearchintellect.com/ask-for-discount/?rid=503852

Обзор рынка автоматических ленточнопильных станков

Атрибут отчета Детали
Доступный объем рынка за годы 2022 – 2029
Базовый год считается 2021
Исторические данные 2018 – 2021
Прогнозный период 2022 – 2029
Количественные единицы Выручка в млн долларов США и CAGR с 2022 по 2029 год
Охваченные сегменты типов, приложений, конечных пользователей и т. д.
Покрытие отчета Прогноз доходов, рейтинг компании, конкурентная среда, факторы роста и тенденции
Региональный охват Северная Америка, Европа, Азиатско-Тихоокеанский регион, Латинская Америка, Ближний Восток и Африка
Объем настройки Бесплатная настройка отчета (эквивалентно 8 рабочим дням аналитика) при покупке. Добавление или изменение охвата страны, региона и сегмента.
Цены и варианты приобретения Доступны настраиваемые варианты покупки для удовлетворения ваших конкретных потребностей в исследованиях.Изучите варианты покупки

Анализ регионального рынка Автоматические ленточнопильные станки можно представить следующим образом:

Каждый региональный сектор автоматических ленточнопильных станков тщательно изучается, чтобы понять его текущие и будущие сценарии роста. Это помогает игрокам укрепить свои позиции. Используйте маркетинговые исследования, чтобы лучше понять рынок и целевую аудиторию и быть впереди конкурентов.

На основе географии мировой рынок автоматических ленточнопильных станков сегментирован следующим образом:

    • Северная Америка включает США, Канаду и Мексику
    • Европа включает Германию, Францию, Великобританию, Италию, Испанию
    • Южная Америка включает Колумбию, Аргентину, Нигерию и Чили
    • Азиатско-Тихоокеанский регион включает Японию, Китай, Корею, Индию, Саудовскую Аравию и Юго-Восточную Азию

 

Для получения дополнительной информации или запроса или настройки перед покупкой посетите @ https://www.marketresearchintellect.com/product/automatic-bandsaw-machines-market-size-and-forecast/

О нас: Исследование рынка Интеллект

Market Research Intellect предоставляет синдицированные и индивидуальные исследовательские отчеты клиентам из различных отраслей и организаций в дополнение к цели проведения индивидуальных и углубленных исследований. целый ряд отраслей, включая энергетику, технологии, производство и строительство, химию и материалы, продукты питания и напитки.И т. д. Наши исследования помогают нашим клиентам принимать более взвешенные решения на основе данных, принимать прогнозы, извлекать выгоду из возможностей и оптимизировать эффективность, работая как их пояс в преступлении, чтобы получить точное и обязательное упоминание без компромиссов.Обслуживание на вершине 5000+ клиентов, мы предоставили профессиональные исследовательские центры более чем 100 компаниям из списка Global Fortune 500, таким как Amazon, Dell, IBM, Shell, Exxon Mobil, General Electric, Siemens, Microsoft, Sony и Hitachi.

Свяжитесь с нами:
Mr. Edwyne Fernandes
США: +1 (650)-781-4080
Великобритания: +44 (753)-715-0008
APAC: +61 (488)-85-9400
US Toll -Бесплатно: +1 (800)-782-1768

Веб-сайт: – https://www.marketresearchintellect.com/

Размер рынка, рост, тенденции, отраслевая аналитика и пандемия COVID-19

ВЧ-фильтры представляют будущие возможности 2028 – Energy Siren

Рыночные акустические волновые фильтры Исследование , проведенное компанией The Insight Partners, содержит подробную информацию о динамике рынка, влияющей на рынок, масштабы, сегментацию и наложение тени на ведущих игроков, подчеркивая благоприятную конкурентную среду и тенденции, преобладающие на протяжении многих лет.

В отчете сегментируется глобальный рынок РЧ-фильтров акустических волн по приложениям, типам, услугам, технологиям и регионам. Каждая глава этой сегментации позволяет читателям понять суть рынка. Расширенный взгляд на сегментный анализ направлен на то, чтобы дать читателям возможность ближе познакомиться с возможностями и угрозами на рынке. В нем также рассматриваются политические сценарии, которые, как ожидается, повлияют на рынок как в малом, так и в большом масштабе. В отчете о мировом рынке ВЧ-фильтров для акустических волн рассматриваются изменяющиеся нормативные сценарии, чтобы сделать точные прогнозы о потенциальных инвестициях.Он также оценивает риск для новых участников и интенсивность конкурентного соперничества.

Получите эксклюзивные образцы страниц рынка РЧ-фильтров для акустических волн — влияние COVID-19 и глобальный анализ со стратегическими данными по адресу — https://www.theinsightpartners.com/sample/TIPRE00023119/

В отчете представлен текущий размер рынка ВЧ-фильтры акустических волн, определены тенденции и представлены прогнозы роста на девять лет с 2019 по 2028 год. 2020 год считается базовым, а с 2021 по 2028 год прогнозируется весь отчет.Все рыночные показатели выручки представлены в долларах США. Рынок анализируется со стороны предложения с учетом проникновения на рынок РЧ-фильтров акустических волн для всех регионов мира.

Основные ключевые игроки, о которых идет речь в этом отчете о рынке ВЧ-фильтров для акустических волн:

  •   Skyworks Solutions Inc
  •  Производственная компания Мурата, ООО
  •   Корво
  •  Бродком
  •  Корпорация TDK
  •   Авнет Инк
  •   Тай-САВ Текнолоджи Ко.ООО
  •   Абракон
  •   Технология RTX
  •   Акустис Технологии

Объем отчета о рынке радиочастотных акустических волновых фильтров:

В отчете об исследовании основное внимание уделяется текущим рыночным тенденциям, возможностям, будущему потенциалу рынка и конкуренции на РЧ-фильтрах акустических волн в Северной Америке, Европе, Азиатско-Тихоокеанском регионе, на Ближнем Востоке, в Африке и Южной Америке. В исследовании также представлены сведения о рынке ВЧ-фильтров акустических волн и анализ ВЧ-фильтров акустических волн с выделением тенденций технологического рынка, темпов внедрения, динамики отрасли и конкурентного анализа основных игроков в отрасли.

Глобальный рынок ВЧ-фильтры акустических волн сегментирован на основе развертывания, компонентов, решений, приложений и географии. Сегментация в этом исследовании была завершена после публикации углубленных вторичных исследований и обширных первичных исследований. Кроме того, рынок также сегментируется на основе продуктов, предлагаемых ведущими участниками отрасли, для понимания широко используемых рыночных терминов. Таким образом, мы включили сегменты исследования и завершили сегментацию рынка радиочастотных акустических волновых фильтров.

Основные моменты отчета о рынке радиочастотных акустических волновых фильтров:

  • Комплексная оценка материнского рынка
  • Эволюция важных рыночных аспектов
  • Общеотраслевое исследование сегментов рынка
  • Оценка рыночной стоимости и объема в прошлом, настоящем и прогнозируемых годах
  • Оценка доли рынка
  • Тактические подходы лидеров рынка
  • Прибыльные стратегии, помогающие компаниям укрепить свои позиции на рынке

 

Примечание – Пандемия Covid-19 (коронавирус) влияет на общество и экономику в целом во всем мире. Воздействие этой пандемии растет день ото дня, а также влияет на цепочку поставок. Кризис COVID-19 создает неопределенность на фондовом рынке, резкое замедление цепочки поставок, падение деловой уверенности и усиление паники среди клиентских сегментов. Общий эффект пандемии влияет на производственный процесс в нескольких отраслях. В этом отчете «Рынок закупок как услуг» представлен анализ воздействия Covid-19 на различные бизнес-сегменты и рынки стран.В отчетах также представлены рыночные тенденции и прогнозы до 2027 года с учетом влияния ситуации с Covid-19.

Поговорите с аналитиком по телефону https://www.theinsightpartners.com/speak-to-analyst/TIPRE00023119

Рынок ВЧ-фильтров акустических волн, сегментированный по регионам/странам: Северная Америка, Европа, Азиатско-Тихоокеанский регион, Ближний Восток и Африка, Центральная и Южная Америка

Причина покупки

  • Экономьте и сокращайте время проведения исследований начального уровня, определяя рост, размер, ведущих игроков и сегменты на мировом рынке ВЧ-фильтры для акустических волн.
  • Выделяет ключевые бизнес-приоритеты, чтобы помочь компаниям реформировать свои бизнес-стратегии и утвердиться в широкой географии.
  • Основные выводы и рекомендации подчеркивают важные прогрессивные отраслевые тенденции на рынке ВЧ-фильтров для акустических волн, что позволяет игрокам разрабатывать эффективные долгосрочные стратегии для получения рыночного дохода.
  • Разработка/изменение планов расширения бизнеса с использованием предложений существенного роста на развитых и развивающихся рынках.
  • Тщательно изучите тенденции и перспективы мирового рынка в сочетании с факторами, влияющими на рынок, а также факторами, в определенной степени сдерживающими его рост.

 

Усовершенствуйте процесс принятия решений, поняв стратегии, лежащие в основе коммерческого интереса к продуктам, сегментации и отраслевым вертикалям.

Заинтересованы в покупке этого отчета? Нажмите здесь @ https://www.theinsightpartners. com/buy/TIPRE00023119/

 

О нас:

The Insight Partners — универсальный поставщик отраслевых исследований, предоставляющий практические аналитические данные.Мы помогаем нашим клиентам в получении решений для их исследовательских требований с помощью наших синдицированных и консультационных исследовательских услуг. Мы специализируемся в таких отраслях, как полупроводники и электроника, аэрокосмическая промышленность и оборона, автомобилестроение и транспорт, биотехнологии, информационные технологии в здравоохранении, производство и строительство, медицинское оборудование, технологии, средства массовой информации и телекоммуникации, химикаты и материалы.

Свяжитесь с нами:

Если у вас есть какие-либо вопросы по этому отчету или вам нужна дополнительная информация, свяжитесь с нами:

Контактное лицо: Самир Джоши

Электронная почта: [электронная почта защищена]

Телефон: +1-646-491-9876

 

https://newsmantraa. us/head-up-display-market-value-us-55333-07-million-by-2028-at-32-2-cagr-exclusive-report-by-the-insight-partners/

Глобальный рынок роботизированных датчиков скорости к 2022 г. Комплексное исследование и конкурентная среда к 2028 г.

Глобальный рынок роботизированных датчиков скорости с 2022 по 2028 год Исследование сосредоточено на глобальном изучении текущих событий на рынке. Цель MarketQuest.biz — предоставить клиентам полное представление о рынке и помочь им в разработке планов роста.Роботизированный датчик скорости дает прогноз на 2022–2028 годы на основе тщательного и профессионального исследования.

Он включает в себя тщательный и точный анализ текущих тенденций, динамики рынка, анализ сегментации, региональный анализ и выявление регионов с высокими темпами роста, которые помогут конечным пользователям разрабатывать рыночные стратегии на основе прогнозов исследования.

СКАЧАТЬ БЕСПЛАТНЫЙ ОБРАЗЕЦ ОТЧЕТА: https://www. marketquest.biz/sample-request/96533

Основное внимание уделяется элементам рынка, таким как основные движущие силы, возможности, ограничивающие факторы и проблемы на мировом рынке.Это исследование принесет пользу стратегам компании, поскольку оно поможет им добиться эффективной экспансии как на мировом, так и на региональном рынках. Исследование предоставляет подробную информацию о многих типах

  • Стандартный датчик
  • Настраиваемый датчик

Кроме того, отчет помогает лицам, принимающим решения, принимать рентабельные бизнес-решения, которые помогут им достичь долгосрочной жизнеспособности. Исследование дает информацию о различных формах

  • Производство
  • Автомобилестроение
  • Процесс и упаковка
  • Логистика
  • Другое

Ниже перечислены важные участники, указанные в отчете датчика скорости робота:

  • Промышленная автоматизация ATI
  • Баумер Груп
  • ФАНУК
  • Усовершенствованная сенсорная технология FUTEK
  • Honeywell International
  • Инфинеон Технологии
  • Корпорация OMRON
  • Sensata Technologies
  • TE-соединение
  • Текскан

Основные географические районы, охваченные данным исследованием:

  • Северная Америка (США, Канада и Мексика)
  • Европа (Германия, Франция, Великобритания, Россия, Италия и остальные страны Европы)
  • Азиатско-Тихоокеанский регион (Китай, Япония, Корея, Индия, Юго-Восточная Азия и Австралия)
  • Южная Америка (Бразилия, Аргентина, Колумбия и остальная часть Южной Америки)
  • Ближний Восток и Африка (Саудовская Аравия, ОАЭ, Египет, Южная Африка и остальная часть Ближнего Востока и Африки)

ДОСТУП К ПОЛНОМУ ОТЧЕТУ: https://www. marketquest.biz/report/96533/global-robotic-speed-sensor-market-2022-by-manufacturers-regions-type-and-application-procast-to-2028

Важность отчета и почему вы должны его купить:

  • Чтобы дать всестороннюю и точную картину, глобальная индустрия роботизированных датчиков скорости разделена на типы продуктов, области применения и регионы.
  • В этом исследовании изучаются отраслевые движущие силы и препятствия для роста, а также стратегии и характеристики компаний, влияющие на развитие рынка.
  • оценка рыночной конкуренции и разработка мер противодействия ей

Настройка отчета:

Этот отчет можно настроить в соответствии с требованиями клиента. Свяжитесь с нашим отделом продаж ([email protected]), который позаботится о том, чтобы вы получили отчет, соответствующий вашим потребностям. Вы также можете связаться с нашими руководителями по телефону 1-201-465-4211, чтобы поделиться своими требованиями к исследованиям.

Свяжитесь с нами
Марк Стоун
Руководитель отдела развития бизнеса
Телефон: 1-201-465-4211
Электронная почта: [email protected]бизнес

Размер рынка тестирования нуклеиновых кислот, объем, рост, анализ конкуренции – Agilent Technologies, Danaher Corporation, Abbott Laboratories, Becton

Нью-Джерси, США,-  В отчете тщательно проанализирован рынок для тестирования нуклеиновых кислот с акцентом на динамику рынка, включая ключевые вопросы и проблемы, движущие силы, тенденции и возможности. Отчет включает в себя углубленный анализ крупных игроков рынка, чтобы понять использование основных стратегий, принятых на рынке Тестирование нуклеиновых кислот.Он также проливает свет на производственно-сбытовую цепочку и ее ожидаемые изменения в течение прогнозируемого периода. Аналитики предложили всестороннее и точное исследование цен, продаж и затрат на рынке Тестирование нуклеиновых кислот и их развитие в ближайшие годы. Исследование было подготовлено с использованием новейших первичных и вторичных методов исследования.

Получить полную копию отчета в формате PDF: (включая полное оглавление, список таблиц и рисунков, диаграмму) https://www.Verifiedmarketreports.com/download-sample/?rid=66943

Отчет включает в себя исчерпывающие профили компаний некоторых из крупнейших и наиболее популярных имен на рынке Тестирование нуклеиновых кислот. Каждый игрок, проанализированный авторами отчета о тестировании нуклеиновых кислот, тщательно изучается на основе обслуживаемых рынков, валовой прибыли, производительности, портфеля продуктов, доли рынка, областей применения и других факторов. Конкурентная среда рынка Тестирование нуклеиновых кислот всесторонне анализируется с акцентом на характер конкуренции на рынке и будущие изменения, связанные с конкуренцией на рынке.Также подробно анализируется влияние экономики, изменений в законодательстве и изменений в поведении клиентов и покупательских привычках на конкурентную среду.

Ключевые игроки, упомянутые в отчете об исследовании рынка тестирования нуклеиновых кислот:

Agilent Technologies, Danaher Corporation, Abbott Laboratories, Becton, Dickinson, Bio-Rad Laboratories, Roche, Illumina, Thermo Fisher Scientific Inc., Merck KGaA, Qiagen

Сегментация рынка тестирования нуклеиновых кислот:   

По типу продукта рынок в основном делится на:

• Транскрипционно-опосредованная амплификация (ТМА)
• Полимеразная цепная реакция (ПЦР)
• Лигазная цепная реакция (ЛЦР)
• Полногеномное секвенирование

По применению этот отчет охватывает следующие сегменты:

• Больницы
• Лаборатории патологии
• Научно-исследовательские институты
• Клиники

Каждый сегмент рынка Тестирование нуклеиновых кислот был подробно рассмотрен в отчете, в основном с упором на долю рынка, доход, объем, прогноз будущего роста и другие критические факторы. Сегментный анализ помогает игрокам быть в курсе неиспользованных потоков доходов и исследовать новые возможности на рынке тестирования нуклеиновых кислот. Аналогичным образом, отчет охватывает ключевые региональные рынки, включая Северную Америку, Азиатско-Тихоокеанский регион, Европу, Латинскую Америку и Ближний Восток. Здесь регионы всесторонне анализируются, чтобы показать, как они растут на рынке Тестирование нуклеиновых кислот. Кроме того, в отчете представлены прогнозы роста регионального рынка и CAGR на все годы прогнозируемого периода.

Получите скидку при покупке этого отчета  https://www.Verifiedmarketreports.com/ask-for-discount/?rid=66943

Объем отчета о рынке тестирования нуклеиновых кислот

АТРИБУТЫ ДЕТАЛИ
РАСЧЕТНЫЙ ГОД 2022
БАЗОВЫЙ ГОД 2021
ПРОГНОЗНЫЙ ГОД 2029
ИСТОРИЧЕСКИЙ ГОД 2020
БЛОК Стоимость (млн/млрд долларов США)
ЗАКРЫТЫЕ СЕГМЕНТЫ типов, приложений, конечных пользователей и т. д.
ПОКРЫТИЕ ОТЧЕТА Прогноз доходов, рейтинг компании, конкурентная среда, факторы роста и тенденции
ПО РЕГИОНАМ Северная Америка, Европа, Азиатско-Тихоокеанский регион, Латинская Америка, Ближний Восток и Африка
ОБЛАСТЬ НАСТРОЙКИ Бесплатная настройка отчета (эквивалентно 4 рабочим дням аналитика) при покупке. Добавление или изменение охвата страны, региона и сегмента.

Географический сегмент, охваченный отчетом:

Отчет о тестировании нуклеиновых кислот предоставляет информацию о рынке, который далее подразделяется на субрегионы и страны/регионы.В дополнение к доле рынка в каждой стране и субрегионе, эта глава данного отчета также содержит информацию о возможностях получения прибыли. В этой главе отчета упоминается доля рынка и темпы роста каждого региона, страны и субрегиона в течение расчетного периода.

 • Северная Америка (США и Канада)
 • Европа (Великобритания, Германия, Франция и остальные страны Европы)
 • Азиатско-Тихоокеанский регион (Китай, Япония, Индия и остальные страны Азиатско-Тихоокеанского региона)
 • Латинская Америка (Бразилия , Мексика и остальная часть Латинской Америки)
 • Ближний Восток и Африка (ССЗ и остальная часть Ближнего Востока и Африки) 

Ответы на ключевые вопросы в отчете:  

1. Какие пять ведущих игроков на рынке Тестирование нуклеиновых кислот входят в пятерку?

2. Как изменится рынок Тестирование нуклеиновых кислот в ближайшие пять лет?

3. Какой продукт и приложение займут львиную долю рынка Тестирование нуклеиновых кислот?

4. Каковы движущие силы и ограничения рынка Тестирование нуклеиновых кислот?

5. Какой региональный рынок покажет наибольший рост?

6. Какими будут среднегодовой темп роста и размер рынка Тестирование нуклеиновых кислот в течение прогнозируемого периода?

Для получения дополнительной информации, запроса или настройки перед покупкой посетите веб-сайт @ https://www.Verifiedmarketreports.com/product/global-nucleic-acid-testing-market-2018-by-manufacturers-countries-type-and-application-forecast-to-2023/

Визуализация рынка тестирования нуклеиновых кислот с помощью проверенной информации о рынке: -

Verified Market Intelligence — это наша платформа с поддержкой BI для повествовательного повествования об этом рынке. VMI предлагает подробные прогнозы тенденций и точную информацию о более чем 20 000 развивающихся и нишевых рынках, помогая вам принимать важные решения, влияющие на доход, для блестящего будущего.

VMI предоставляет целостный обзор и глобальную конкурентную среду в отношении региона, страны и сегмента, а также ключевых игроков на вашем рынке. Представьте свой отчет о рынке и результаты с помощью встроенной функции презентации, которая сэкономит более 70% вашего времени и ресурсов для инвесторов, продаж и маркетинга, исследований и разработок и разработки продуктов. VMI обеспечивает доставку данных в форматах Excel и Interactive PDF с более чем 15 ключевыми рыночными индикаторами для вашего рынка.

Визуализация рынка тестирования нуклеиновых кислот с помощью VMI @ https://www.Verifiedmarketresearch.com/vmintelligence/

Самые популярные отчеты

Размер мирового рынка нейродегенеративных заболеваний и прогноз

Размер мирового рынка нейродиагностических и контрольных устройств и прогноз

Объем мирового рынка нейроэндоваскулярных катушек и прогноз

Размер и прогноз мирового рынка нейроэндоваскулярных катушек

Размер мирового рынка нейрофизиологических игл и электродов и прогноз

Объем мирового рынка нейрохирургии и прогноз

Объем мирового рынка тестирования нуклеиновых кислот и прогноз

Размер мирового рынка лечения нейтропении и прогноз

Объем мирового рынка медицинских имплантатов и прогноз

Объем мирового рынка пульсоксиметров и прогноз

О нас: Проверенные отчеты о рынке

Verified Market Reports — ведущая международная исследовательская и консалтинговая фирма, обслуживающая более 5000 клиентов по всему миру. Мы предоставляем передовые решения для аналитических исследований, а также предлагаем исследования, обогащенные информацией.

Мы также предлагаем информацию о стратегическом анализе и анализе роста, а также данные, необходимые для достижения корпоративных целей и принятия важных решений о доходах.

Наши 250 аналитиков и малых и средних предприятий предлагают высокий уровень знаний в области сбора данных и управления с использованием промышленных технологий для сбора и анализа данных по более чем 25 000 высокоэффективных и нишевых рынков. Наши аналитики обучены сочетать современные методы сбора данных, превосходную методологию исследования, знания и многолетний коллективный опыт для проведения информативных и точных исследований.

Наши исследования охватывают множество отраслей, включая энергетику, технологии, производство и строительство, химию и материалы, продукты питания и напитки и т. д. Обслуживая многие организации из списка Fortune 2000, мы предлагаем богатый и надежный опыт, который охватывает все виды исследовательских потребностей.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.