Машина дублер что это


что делать, советы владельцам двойника и оригинала

Машина-двойник – это достаточно распространенная нелегальная схема, которая заключается в том, что по дорогам колесят совершенно два одинаковых автомобиля. Они похожи маркой, цветом, даже номера и документы у них идентичны. Но суть заключается в том, что только одна из них легальная, а вторая используется в криминальных целях. 

От наличия двойника страдает, в первую очередь, владелец настоящей машины. Так, именно на его имя в итоге будут приходить штрафы, и именно его в случае чего будет разыскивать полиция, если автомобиль-двойник совершит какое-нибудь правонарушение. И доказать свою непричастность в таких случаях бывает сложно и проблематично, а самое главное это отнимает массу времени и нервов. 

Как появляется машина-двойник? 

Мошенники делают дублирование автомобиля по нескольким причинам. Во-первых, таким образом можно скрыть похищенную машину, которую затем планируют перепродать. Во-вторых, такая схема используется для того, чтобы не заниматься растаможкой ввезенных из-за границы автомобилей, особенно если их планируют продать в самое ближайшее время (изготовить поддельные документы гораздо быстрее и проще, чем заниматься легализацией). В-третьих, транспорт планируется использовать для совершения преступлений и последующего заметания следов. И наконец, автомобиль используют для собственных нужд, но «защищают» себя от выплаты штрафов за нарушение правил дорожного движения. 

Технически сделать машину-двойник совсем несложно. Злоумышленники подбирают «жертву», т.е., легальный автомобиль, который внешне и по комплектации похож на имеющуюся в их распоряжении «левую» машину. Узнают номера и затем просто перебивают их, заодно делают липовые документы. 

Второй вариант мошенничества – используют украденный или утерянный техпаспорт. И подбирают уже «левую» машину под настоящую. А дальше процедура все та же – при необходимости кузов перекрашивают, перебивают номера и делают на автомобиль новые документы. 

Чем грозит существование машины-двойника? 

Чаще всего от машин-двойников страдают владельцы оригинального автомобиля. Например, человеку может прийти по почте штраф за какие-то нарушения. Или он «станет» участником аварии, в том числе со смертельным исходом. Или кто-то внесет машину в качестве залога по кредитному договору с банком. Ситуаций может быть множество… 

При этом, по базе ГИБДД во всех случаях будет выдаваться фамилия и имя владельца настоящей машины. И именно ему придется доказывать, что человек не был в том месте и в то время, что он не участвовал ни в каких сделках и так далее. В принципе, доказать свою непричастность можно без проблем, но, как уже говорилось, все это требует массу времени и потраченных нервов. 

Пострадавшим может быть и человек, который купил машину-двойника. Мошенники часто продают такие автомобили по доверенности, используют подставных нотариусов и даже могут помочь в постановке на учет через «своих» автоинспекторов. А вот дальше, когда машину надо будет пробить по базе ГИБДД (опять же при авариях или других инцидентах), вся правда непременно всплывет. И владельцу машины-двойника придется пройти все круги юридического ада, а при самых худших раскладах попрощаться со своим транспортным средствам, а также с деньгами, которые он за него заплатил. 

Что делать при обнаружении машины-двойника? 

Встретить машину-двойника в одном городе или районе - большая редкость. Обычно, мошенники используют такие автомобили в разных регионах нашей большой страны. И владельцы настоящего транспорта узнают о клонах только тогда, когда им начинают приходить штрафы. 

Единственная возможность доказать свою непричастность, это сразу идти в ГИБДД. Нужно написать заявление, в котором указать, что вы не имеете к предъявляемым нарушениям никакого отношения. А также указать, что есть серьезные подозрения на предмет наличия машины-двойника. 

Но одних слов, конечно, будет недостаточно. Надо будет доказать, что настоящий автомобиль в это время находился в совсем другом месте. Тут на помощь придут записи с камер видеонаблюдения, которых сейчас большое количество на улицах. Также нужны подробные фотографии настоящей машины, чтобы инспекторы могли сравнить ее с подделкой. Может быть, легальный автомобиль все-таки конструктивно отличается от клона. 

И наконец, возможно, придется заказывать экспертизу, которая докажет, что на настоящем автомобиле все номера заводские и не перебивались. Конечно, это требует серьезных затрат – как по времени, так и по деньгам. Но тут уж ничего не поделаешь. Спустить «на тормозах» все равно не получится. Даже если человек решит не связываться и оплатить «левый» штраф, дальше будет только хуже. Появятся новые штрафы или же машина-клон попадет в совсем неприятную историю, а претензии будут предъявлять совершенно невиновному человеку. 

Если у вас имеются вопросы по поводу того, как лучше поступить в ситуации с обнаружением машины-двойника – задайте их нашим юристам и вам обязательно постараются помочь:

в ГИБДД придумали схему, как их ловить :: Autonews

В 2020 году Госавтоинспекция начнет поэтапно внедрять совершенно новую систему по отлову автомобилей-двойников. Об этом Autonews.ru сообщили в пресс-центре МВД России в ответ на соответствующий запрос. Как уточнили в ведомстве, в настоящее время функционал находится в стадии тестирования — внедрение и испытания нового информационного ресурса провели в 2019 г. в ряде регионов. Предполагается, что при ведении сплошного контроля передвижения транспортных потоков функционал позволит фиксировать факты одновременного проезда автомобилей с одинаковыми номерами в различных местах.

«Внедрение указанного ресурса на всей территории России позволит организовать своевременное реагирование нарядов дорожно-патрульной службы на факты фиксации транспортных средств рассматриваемой категории, а также минимизировать случаи вынесения в отношении собственников «оригинальных» автомобилей постановлений по делам об административных правонарушениях в автоматическом режиме», — объяснили в МВД России.

Система сможет распознавать соответствие госномера попавшего в объектив видеокамеры автомобиля и конкретной марки и модели, на которую этот номер был выдан. Что должно значительно упростить выявление автомобилей, эксплуатируемых с подложными государственными регистрационными знаками.

Ловить будут только после жалоб

Сотрудники ГИБДД смогут ловить нарушителей с поддельными номерами только после официальных жалоб от пострадавших автовладельцев, объяснил эксперт по работе дорожных камер фотовидеофиксации Григорий Шухман. Фиксировать проезды двойников одновременно во всех регионах в автоматическом режиме не получится — это слишком трудозатратно. Однако, по оценке эксперта, если машина-двойник находится в одном регионе с оригиналом, то камеры вполне могут обнаружить таких нарушителей и поставить их в стоп-лист для проверки инспекторами ГИБДД даже без обращений от автомобилистов.

Фото: Комсомольская правда / Global Look Press

«При постоянном насыщении городов России новыми комплексами фиксации считать госномера и определить положение и привычный маршрут каждого автомобиля уже не проблема, — рассказал Шухман. — Главное, чтобы патрули оперативно получали информацию о том, что скоро будет проезжать машина, которая находится под подозрением — в стоп-листе. Если это не случайный проезд и машина уже находится на контроле и передвигается по более-менее однотипному маршруту, то очень легко определить этот маршрут и поймать водителя. Но основанием для анализа должна стать именно жалоба от гражданина. Инспекторы региональных ЦАФАПов не могут заранее знать, какие регионы проверять, где могут быть машины-двойники. Сами автомобилисты путешествуют по разным городам — люди могут просто уехать в отпуск. И ничего подозрительного в том, что машина с такими госномерами вчера была в Москве, а сегодня — в Сочи, по сути нет».

По его словам, можно создать фильтр по проездам транспортных средств в пределах одного региона. То есть настроить систему так, чтобы она давала сигнал, что машина телепортировалась в другой конец города, — тогда инспекторы получат сигнал ее проверить.

Эксперт назвал проблему автомобилей-двойников серьезной головной болью для автомобилистов. Так, если штраф приходит из другого региона, в ГИБДД далеко не всегда их отменяют и решают не тратить много времени на поиски мошенников. А ездить в суды и доказывать, что водитель не совершал эти нарушения, слишком неудобно. Поэтому водители вынуждены либо оплачивать чужие штрафы, либо просто менять госномера. Одновременно с этим Шухман прогнозирует, что на перенастройку системы ГИБДД и создание единой универсальной базы потребуется серьезное финансирование.

«Речь идет о том, чтобы заменить все программное обеспечение, а это колоссальная работа, — объяснил эксперт. — Во многих регионах используют совершенно разный софт, и тут встает даже не вопрос времени, а в первую очередь финансовый вопрос. Но эта система действительно нужна — любителей, которые пробивают по базам такие же модели и безнаказанно нарушают ПДД, нужно ловить».

Фото: stroi.mos.ru

Впрочем, быстро запустить систему не получится, считает эксперт в сфере фото- и видеофиксации нарушений, руководитель компании «Астралаб» Сергей Ласкин. Основная проблема, по его словам, в разрозненном способе хранения и обработки данных в каждом регионе — до текущего времени отсутствовал принцип стандартизации при составлении местных баз.

«Ни о какой простоте передачи таких данных, как двойные номера, или любых других не может быть и речи, — объяснил эксперт. — Представьте, в условный Иркутск поступила жалоба на автомобиль в Ярославле. В ЦАФАП Иркутска в собственную систему вбивают параметры — марка автомобиля, модель, госномер, ФИО владельца и так далее. А в Ярославле они пишут, например, сначала ФИО автовладельца, потом госномер. И все, если объединять такие базы, получится бессмысленная каша. И совершенно непонятно, почему в МВД не хотят использовать современный и быстрый способ — блокчейн. С этой технологией можно быстро извлекать все данные, обрабатывать их, не будет историй с разными «белыми списками», изменениями данных, потерей массивов информации по постановлениям, как это сейчас происходит регулярно. Перейти на единую стандартизированную работу не получится даже за ближайшие пять лет».

Как накажут нарушителя и что делать с чужим штрафом

За управление транспортным средством с заведомо подложными государственными регистрационными знаками ч. 4 ст. 12.2 КоАП России грозит лишением права управления транспортными средствами на срок от шести месяцев до одного года. В МВД России заверили, что если должностные лица ЦАФАПов выявляют при проверке материалов с камер факты использования подложных госномеров, то не выносят постановления об административных правонарушениях. Вместо этого необходимая информация по таким случаям направляется в отделы ДПС территориальных подразделений Госавтоинспекции. Там перед личным составом ставят задачу по поимке такого нарушителя.

Фото: РБК

Владельцу автомобиля, который обнаружил, что аналогичные государственные регистрационные знаки, выдававшиеся на принадлежащее ему транспортное средство, установлены на другом автомобиле, в ГИБДД советуют обратиться с заявлением в отделение полиции. А если штраф за двойника все-таки пришел, необходимо обжаловать такое постановления согласно ст. 30 КоАП России. Жалоба на постановление по делу об административном правонарушении подлежит рассмотрению в десятидневный срок со дня ее поступления.

Что делать, если у автомобиля нашёлся двойник

Как противостоять подражателю

Гораздо проще ситуация, когда ваш автомобиль оказывается объектом копиро­вания. Главное, не быть легко­мысленным. Если уверены, что вам приходят штрафы за нарушения, которых вы не совер­шали, оспаривайте каждое постанов­ление, даже самое незначи­тельное. Теперь это можно сделать и без визита в ГИБДД: обжаловать штрафы позволяет функционал портала Госуслуги. Однако помните, что сделать это нужно в течение 10 дней с момента получения постанов­ления, после этого срока — только через суд. Однако можно приехать в то отделение ГИБДД, которое выписало штраф, и подать заявление на имя его начальника, что вам приходят штрафы за машину, данные которой копируют вашу собственную. К нему нужно приложить фото отличи­тельных особен­ностей вашей машины. Заявление можно подать и онлайн по ссылке.

С этого года, как утверждают в ГИБДД, отлавливать «двойников» будут ещё эффективнее. Фиксация транспорт­ного потока камерами становится непрерывной, и значит, появляется возмож­ность обнаружить, что одно­временно в разных частях страны едут два одинаковых автомобиля с идентичными номерами. Вот только какой из них признают оригиналом, а какой «контрафактом»? Ответ на этот вопрос может занять много времени. Поэтому пока самое надёжное средство защиты от обвинений в чужих нарушениях — пере­реги­страция машины с получением новых номерных знаков.

Всё про машины-двойники

Введение

В связи с ростом потребности на подержанные автомобили, продавцы легковых транспортных средств постоянно придумывают разнообразные хитрости, которые позволяют им минимально «вложиться» в машину и вместе с этим получить большую прибыль. На сегодняшний день такое определение, как автомобиль-двойник, не является редкостью. Кроме того, люди, добросовестно уплатившие бывшим хозяевам указанную сумму, могут даже не подозревать, что пользуются машинами, оформленными незаконным образом. Нередко на авторынках водителям-новичкам и людям, несведущим в вопросах автомобилестроения, предлагаются авто, которые имеют весьма сомнительное происхождение. Наряду с машинами, которые имеют ряд технических недостатков, умело замаскированных продавцами, неразборчивый автолюбитель рискует приобрести транспортное средство с тёмным прошлым, которое таит в себе немало секретов.

Авто выделенное стрелочкой является легальным

Появление машины-двойника

Каждый человек с детства знает о том, что у некоторых людей есть двойники, братики или сестрички схожи между собой, даже знакомые их часто могут путать. Недобросовестные предприниматели решили переложить эту особенность и на автомобили, подделывая незаконным образом одно авто под второе.

Машины-двойники являются совершенно обычными автомобилями, единственное, что выделяет их из общей массы — полностью идентичная внешность. Дело в том, что, кроме абсолютно одинаковой марки и модели, они покрашены в схожую цветовую гамму, имеют одинаковые номерные знаки не только на агрегатах, но и на кузове. Естественно, не стоит наивно полагать, что такое могло произойти по ошибке сотрудников ГИБДД. Каждое транспортное средство, легально оформленное в пределах России, имеет уникальные номерные знаки, ввиду чего можно сделать вывод, что только одна из машин двойников является подлинной, вторая же, вероятнее всего, простая подделка, которая не имеет права на законное существование.

Стоит отметить, что один автомобиль может иметь не одного двойника, а несколько аккуратно выполненных и продуманно идентичных машин-фальшивок. Появление такого вида транспортных средств связано с их незаконным прошлым, из-за которых они не смогли бы найти новых владельцев. Автомобили-двойники появляются после того, как машина была угнана или не прошла законную растаможку. Сокрытие таких фактов обуславливает нужду авантюристов подделывать документы, меняя на них номера.

Создание машин с «одним лицом»

Подделать документы, которые в будущем не будут вызывать вопросов ни у сотрудников ГИБДД, ни у будущих владельцев, достаточно сложно. Продавцы прибегают к разного рода махинациям, которые потребуют от человека особой смелости и большой хитрости. Человек, который достаточно информирован, обращается в любое отделение ГИБДД с заявлением о просьбе выдать новые документы на определённое авто, которые якобы были утеряны. Несмотря на то что это легенда, никто не сможет это проверить. Правда, даже такая хитрость может наказать продавца. Когда один из владельцев автомобилей-двойников снимет с учёта своё транспортное средство, остальные близнецы автоматически перестают существовать, они попросту выпадут из базы ГИБДД.

Именно с этого момента у остальных владельцев могут начаться огромнейшие проблемы. Все недочёты, которые были правдами и неправдами скрыты, начинают всплывать наружу. Достаточно только один раз обратиться в МРЭО или остановиться для проверки на шоссе (с недавнего времени инспектора останавливают выборочно авто, чтобы прогнать номерные знаки по базе данных) и собственник попадёт в большие неприятности, а автомобиль будет отправлен на штрафстоянку. Дальше всё будет ещё «интереснее», так как владелец машины подвергнется целому процессу всевозможных проверок и разбирательств, которые могут продолжаться на протяжении полугода. Главная проблема в том, что человек, который по незнанию приобрёл автомобиль-двойник, не будет защищён законодательно, ему придётся нести ответственность за передвижение на «близнеце», являвшемся его собственностью.

Стоит отметить, что неприятности появятся даже у тех людей, которые являются владельцами автомобилей, подразумевающих полную юридическую чистоту. Автолюбители, которые даже не предполагают о наличии идентичных номеров и существовании двойника, будут отвечать перед органами ГИБДД наравне с теми, кто подделал их документы. Зачастую именно невиновные обладатели транспортных средств должны оплачивать штрафы за правонарушения, которых не совершали. Большинство людей не склонны обращаться в ГИБДД, чтобы разобраться в возникшей проблеме, однако такое поведение не является самым подходящим вариантом.

Как не попасть на уловку продавца

Авто-двойник в основном является приобретением тех граждан, которые стараются максимально сэкономить на приобретении подержанного транспортного средства. Купив авто, которое по стоимости на порядок ниже типичных моделей, покупатель неосознанно подвергает себя огромному риску. Не стоит верить продавцам, которые занижают стоимость своего транспортного средства, ссылаясь исключительно на срочность сделки. Чаще всего стоимость машины с поддельными документами дешевле законного аналога на 40%.

Бывают и такие случаи, когда автомобиль-двойник продаёт такой же горе-обладатель, который откровенно рассказывает будущему владельцу о наличии такой проблемы. В этом случае только от покупателя зависит решение относительно отказа или согласия на приобретение машины, влекущей за собой серьёзный риск.

В такой ситуации никто не может дать никаких гарантий, человек может много лет проездить на таком транспортном средстве без каких-либо лишений, но, с другой стороны, он может и на следующий день после покупки быть остановлен сотрудниками ГИБДД для проверки. Если вся подноготная авто всплывёт, придётся только себя винить в поспешности и необдуманности.

Легко ли определить автомобиль-близнец?

Главная проблема состоит в том, что ни по каким внешним характеристикам невозможно отличить автомобиль-двойник от законно оформленного транспортного средства. Большинство покупателей, приобретающих авто на автомобильном рынке, не задумываются о проверке устройства посредством базы ГИБДД. Будущие владельцы больше беспокоятся о техническом состоянии агрегата, стараются осмотреть салон, сесть за руль и «прослушать» железного коня в движении.

Главное, на что следует обратить внимание — на поведение продавца. Если он не соглашается проехать в отделение ГИБДД, чтобы снять авто с учёта для дальнейшего переоформления, то покупателю пора насторожиться и отказаться от приобретения такой машины, даже если она стоит на порядок дешевле и вполне устраивает автолюбителя.

Правда, большинство хитрых продавцов, которые нацелены на получение прибыли, имеют знакомства в отдельных районах города, предлагая покупателю обратиться к «своему» человеку, который сможет быстро и безболезненно решить все вопросы. Дело в том, что законодательство не предъявляет определённых требований к прописке или месту жительства правообладателей, в связи с чем переоформление может пройти в любом отделении. Однако не стоит расслабляться, есть угроза того, что «свой» человек — проплаченный посредник, который с лёгкостью выдаст липовые документы за настоящие.

При переоформлении лучше всего обратиться к тем сотрудникам ГИБДД, которые знакомы с покупателем транспортного средства. Такие люди не нацелены на выгоду и могут без сокрытия правды рассказать о прошлом этого автомобиля.

Если ни в одном отделении ГИБДД знакомых инспекторов нет, придётся заплатить профессиональному эксперту-криминалисту, который за определённое вознаграждение сможет проверить машину.

Что делать, если купленное авто — двойник?

Даже несмотря на то, что автовладелец может заранее всё проверить, это может не дать 100% гарантии и уберечь от покупки автомобиля-близнеца. Многие, когда всплывает правда, попросту отказываются верить в неё. Однако, как и в любой другой сложной ситуации, здесь важно не поддаваться панике и не «есть себя» за случившееся. Будет лучше, если владелец незаконной машины постарается во всём разобраться.

Итак, если человек купил машину-двойник: что делать и куда обращаться в первую очередь? Вероятнее всего, машину временно конфискуют, поэтому необходимо приложить все усилия, чтобы доказать в суде свою невиновность, позиционируя себя жертвой махинации. Посредником в этом сложном вопросе может стать профессиональный адвокат, имеющий опыт в подобного рода делах. Даже несмотря на то, что обманутому человеку придётся выложить на все процедуры немалую денежную сумму, потерять много времени, разбирательство поможет вернуть приобретённое транспортное средство.

Однако даже при хорошем исходе автовладелец не сможет ездить на своём автомобиле, кроме того, даже продать его не сможет по заведомо липовым документам. Вернуть часть честно заработанных денег поможет только продажа автомобиля на запчасти.

Заключение

Естественно, никто не может быть застрахован от обмана, даже самые взыскательные и педантичные люди могут попадаться на уловки нечестных продавцов машин-двойников. Важно помнить при покупке транспортного средства то, что даже малейшая неисправность и юридически неграмотное оформление документов сигнализируют покупателю о необходимости обратиться за помощью в соответствующие органы для проведения экспертизы. В жизни получается так, что лучше заплатить за предварительную проверку, чем потом мучиться с совершением противозаконной сделки и долгое время разбираться с внезапно появившимся рядом проблем.

Машины-двойники: что это и чем они опасны

Нередко в объявлениях о продаже автомобилей с рук можно встретить приписку, что это машина-двойник. Просмотров у таких объявлений очень много, ведь автомобиль продается в полтора-два раза ниже рыночной стоимости. Некоторые «смельчаки» решаются купить такое авто, даже не представляя, что их ждет потом. Несмотря на то, что проблема «двойников» существует уже давно, далеко не все владельцы автомобилей о ней знают.

Машина-двойник – это внешне точная копия какого-либо автомобиля. Одна марка, один цвет, одинаковые номерные знаки (их копию сегодня можно сделать очень быстро, недорого и на законных основаниях). Особо продвинутые мошенники даже комплектацию стараются подбирать похожую, чтобы вызывать меньше подозрений.

Основной нюанс в том, что у «двойников» всего один легальный комплект документов на двоих, поэтому рано или поздно с такими машинами начнутся проблемы.

Откуда берутся «двойники»? Чаще всего это «продукт» деятельности угонщиков, когда под имеющиеся «чистые» документы подбирается и угоняется похожий как две капли воды автомобиль. Номера меняются, VIN-код перебивается, документы подделываются – встречайте, брат-близнец. Альтернативный способ «производства» двойников – покупка битых машин ради документов. По дорогам в такой ситуации будет ездить только одна копия, но с чужими документами, что также незаконно.

Документы – это камень преткновения любого «двойника». Законным способом получить полныйкомплект бумаг на машину с перебитыми номерами невозможно, поэтому вся схема строится на внешнем сходстве и в расчёте на неглубокую проверку.

Инспектора ГИБДД даже на стационарных постах при проверке документов смотрят только на номера, проверяют наличие СТС и страховки, а в базы данных не лезут. Так что, чисто теоретически, какое-то время на «двойнике» можно ездить, но лишь до первого рейда, когда машину будут проверять по полной.

Не получится и переоформить такой автомобиль, ведь при постановке на учет в ГИБДД проверяют номерные агрегаты и проводят экспертизу. Расхождение в номерах или следы переварки опытные инспекторы заметят, и машину арестуют. Конечно, мы живем в России, и у нас порой случаются всякие чудеса, но они лежат вне рамок правового поля.

Так что совет: перед покупкой недостаточно только лишь проверить машину по базам данных (тамбудет информация об «исходном» авто), нужно еще и вживую проверить ПТС и VIN-номер. Паспорт транспортного средства должен быть оригинальным (не копия!) и содержать все предусмотренные степени защиты, а VIN – быть правильным и не иметь следы переделок.

Но даже если не покупать сомнительные варианты на вторичном рынке и все самому проверять, то все равно это не гарантия отсутствия проблем. Пострадать от «двойника» может и владелец абсолютного законного автомобиля, если его машину «клонировали». Ему придется отвечать за все нарушения и преступления «копии», ведь в базе ГИБДД владельцем автомобиля с таким-то номером числится именно он. Самое безобидное – это штрафы с камер, но проблемы могут быть и посерьезнее, например, если на «копии» будет совершено какое-либо ДТП, а виновник скроется. Хлопот в такой ситуации не оберешься.

Если вам стали приходить странные штрафы или вы сами увидели похожий на свой автомобиль, то нужно срочно обратиться в ГИБДД и поменять номерные знаки. Прошлые номера будут объявлены в розыск. Когда «двойника» задержат (а это в такой ситуации вполне возможно), то владельца «оригинала» вызовут на экспертизу, сравнят автомобили и найдут поддельный. Его поставят на штрафстоянку, а его водителем займутся правоохранительные органы.

В своей практике Carvizor не раз сталкивался в машинами-двойниками. К сожалению, в большинстве случаев на проверку их пригоняли уже после покупки, когда с авто возникали проблемы. Поэтому мы настоятельно рекомендуем проверять автомобиль перед покупкой технически и юридически, чтобы обезопасить себя от горького разочарования и денежных потерь.

Машины-двойники как разновидность автомобильного мошенничества и способы проверки

Приобретение автомобиля на вторичном рынке – это всегда риск покупки транспортного средства, реальное техническое состояние которого оказывается откровенно плохим. Но существует опасность и другого рода, когда вы ставите в свой гараж краденое авто. А с недавних пор перечень мошеннических способов пополнился автомобилями-двойниками, которых становится всё больше. Обладание таким ТС чревато большими проблемами, причём самым пессимистическим вариантом развития событий является изъятие автомобиля.

Что такое автомобиль-двойник

Под этим термином понимают транспортное средство, которое по всем параметрам (внешности, техническим характеристикам, идентификационным номерам, документам) соответствует другому автомобилю. Понятно, что двух абсолютно идентичных авто быть не может. А это значит, что одна из них – машина-двойник, а другая – оригинал. Соответственно, легальной будет считаться только вторая, а у двойника не будет вообще никаких прав.

Как правило, клонирование автомобилей используется для реализации на вторичном рынке краденого транспортного средства. Проблема заключается в том, что будущий владелец вряд ли в состоянии идентифицировать, какое авто он покупает, настоящее или клонированное. Ведь даже пробитие по БД не даст повода усомниться, что такой автомобиль существует, причём с богатой историей.

Нередко в роли прототипа двойника выступает машина, завезённая из-за рубежа и не прошедшая процедуру растаможивания. В таких случаях перекупщикам, не обременённым соблюдением норм морали, невыгодно заниматься легализацией такого авто. Если учесть, что в настоящее время изготовление поддельных документов – процедура финансово доступная, то не стоит удивляться, что вскоре у такого транспортного средства появляется двойник. А часто и не один.

После заключения договора купли-продажи вся ответственность за владение двойником ложится на плечи покупателя. И риск лишиться автомобиля далеко не исчерпывает возможные последствия – нередко оригинальная машина была с откровенно плохой историей (кредитная, аварийная со смертельным исходом, находящаяся в залоге, краденая и т. д.).

Как появляются автомобили-двойники

С технической точки зрения это достаточно простая процедура. Обладая утерянным/краденым техпаспортом, не составит труда подобрать машину, идентичную оригиналу (по наименованию модели, типу кузова, основным техническим характеристикам). Остаётся только перебить идентификационные номера и, в случае необходимости, перекрасить авто.

Существует и альтернативный способ – достаточно просто узнать данные автовладельца оригинального авто (их можно почерпнуть из БД ГИБДД) и вписать их в чистый бланк. Вся остальная процедура аналогична – поиск подходящего авто и перебивка номеров.

В результате после продажи двойника появляются две совершенно идентичные машины, у которых будут разные владельцы. Достаточно остановки такого ТС и сверки места регистрации и фамилии владельца, чтобы выявить, что перед вами – клон. Впрочем, у владельца прототипа в этом случае тоже могут появиться серьёзные проблемы.

Третий распространённый вариант – угнанное авто. Обычно автовладелец оперативно сообщает о пропаже, и машина объявляется в розыск и заносится во все полицейские базы. Преступникам не резон использовать такое ТС для поездок, ведь оно уже «засвечено» со всеми вытекающими последствиями. Поэтому они либо подделывают документы (при этом варианте перебивать номера не нужно) и затем пытаются реализовать авто на ближайшем авторынке, либо перебивают номера. Но изменять их на несуществующие – просто бессмысленно. Раньше брали первые попавшиеся из гаишной БД, но сейчас есть вариант получше – ищется авто с аналогичной внешностью и техническими характеристиками (совпадение цвета необязательно, проблема решается за день), берутся его номера и перебиваются на краденом авто. Отличие от первого варианта в том, что он до определённого момента безопасен: при продаже, как уже отмечалось, такое авто никаких подозрений не вызовет. В случае использования поддельных документов у преступников есть всего один – два дня, чтобы продать авто, да и то с огромным риском.

Отметим, что кататься на машине-двойнике можно достаточно долго, но рано или поздно наличие двух идентичных авто с разными владельцами всё равно всплывёт.

Способы продажи машины-двойника

Как правило, клоны реализуются по доверенности, которая заверяется нотариально при участии мошенника. У преступников должна быть своя команда, состоящая как минимум из нотариуса и работника ГАИ (поставить на учёт такое авто проблематично).

Доверчивость покупателя «клона» в таких случаях играет с ними злую шутку: согласно действующему законодательству, он автоматически обретает статус соучастника мошенничества.

Так что стремление сэкономить при покупке подержанного авто – палка о двух концах. Отметим, что соблазн действительно велик: машины-близнецы стоят на 30 – 40% дешевле, чем аналогичные модели-оригиналы.

Если при этом ещё и проигнорировать полную проверку транспортного средства на легальность, риск нарваться на двойника существенно возрастает. Впрочем, некоторые продавцы честно предупреждают о том, что предлагаемое авто имеет проблемную историю или продаётся и вовсе без документов. А наиболее «сердобольные» ещё и советуют, в какой области на таком автомобиле лучше не появляться.

Если же речь идёт о машине-двойнике, здесь на честность со стороны продавца рассчитывать не приходится, а выявить, что вы покупаете клона, не удастся, поскольку проверка по базам данных покажет, что такой автомобиль существует, и он не числится в розыске и не состоит в перечне «проблемных».

Длительное время факт приобретения нелегального авто может не проявляться. Тем более неожиданным может оказаться ситуация, когда работник ГИБДД, осуществляя проверку остановленного авто, обнаружит, что оно зарегистрировано совсем в другом месте и на другого человека.

Иногда владелец двойника узнаёт о своей ошибке, начав получать от исполнительной службы «письма счастья» с требованием уплаты штрафа за нарушения, которые он заведомо не совершал. Поход в ГАИ с целью разобраться в ситуации выявит факт мошенничества, а поскольку реального продавца уже не найти, единственным правонарушителем становится несчастный покупатель.

Редко, но встречаются ситуации, когда обладатель машины-двойника совершенно без последствий на ней ездит до тех пор, пока не решает её продать (или установить экономящее средства ГБО). Во время проведения экспертизы обычно и выясняется, что номера на авто перебиты.

Что делать владельцу машины-двойника в таких случаях?

Здесь возможны три варианта:

  1. Если документы на авто подделывались без использования реальных данных, после выявления факта езды на проблемном авто оно будет конфисковано и отправлено на гаишную штрафную площадку. Владельцу предстоит долгое судебное разбирательство, на котором придётся доказывать, что он – жертва, а не преступник.
  2. Если номера на агрегатах машины-двойника оставлены оригинальные, при этом авто не проходит как угнанное, шансы на положительных исход судебного разбирательства значительно повышаются. Однако в этом случае легализовать автомобиль придётся самостоятельно, а это процедура длительная и, прямо скажем, недешёвая.
  3. Если же номера оказались перебитыми (то есть имеем классический случай автомобиля-двойника), шансы поставить на учёт клонированный автомобиль равны нулю. Автовладельцу можно рассчитывать на легализацию, только заменив агрегаты, подвергшиеся перебивке. А это, согласитесь, сделает такое приобретение откровенно невыгодным. Есть и альтернативный вариант, позволяющий вернуть часть потраченных денег – реализовать авто по запчастям.

Как идентифицировать машину-двойника

Любой покупатель, ищущий авто на вторичном рынке, старается обеспечить максимально полную проверку понравившегося транспортного средства, как техническую, так и юридическую. Но далеко не всегда это удаётся в полной мере. Если речь идёт об автомобиле-клоне, то внешне во многих случаях это вполне презентабельное авто, стоящее достаточно дёшево. Именно этот факт и склоняет доверчивых покупателей ограничиться внешним осмотром. И если приглашённый эксперт заявит, что техническое состояние не вызывает нареканий, радостный покупатель уже не думает о проверке юридической чистоты машины. И совершенно зря!

Выявить наличие проблем в отношении документов на приобретаемый автомобиль – задача для неподготовленного клиента достаточно сложная, но необходимая. Самым эффективным средством защиты от подобных мошеннических схем считается снятие ТС с учёта с целью его переоформления на нового владельца. Если продавец ни под каким соусом не соглашается на такой шаг, мотивируя это самыми разнообразными причинами (которые могут звучать очень даже правдоподобно), следует задуматься. Очень вероятно, что с машиной не всё в порядке.

Впрочем, и сами покупатели часто не желают рисковать, предпочитая владеть автомобилем по доверенности, наивно полагая, что если авто проблемное, у них проблем не возникнет. Машина-двойник делает доверенность фактически бесполезными документом, поскольку на суде учтут то обстоятельство, что доверенность фальшивая, и вам придётся доказывать, что вы не имеете никакого отношения к её фальсификации.

Допустим, продавец не отказывается от переоформления автомобиля-клона. В таких случаях покупатель обычно успокаивается. Но не исключено, что мошенник работает в связке с сотрудником ГАИ, и тогда у вас отсутствуют шансы выявить преступную схему.

Впрочем, некоторые рекомендации помогут и в этом случае узнать, как проверить авто двойника. Прежде всего, не стоит соглашаться на осуществление процедуры переоформления авто в отделении ГАИ, которое предложил продавец. К слову, далеко не всегда оно расположено поблизости (новые правила позволяют произвести постановку на учёт автотранспортное средство в любом МРЭО, без учёта места прописки участников сделки), и это тоже должно вас насторожить. А лучше всего, если сделка оформляется в отделении, в котором работают знакомые покупателя. Уж они-то произведут проверку машины по всем правилам. Тогда и выяснится, что машина зарегистрирована в другом регионе, а владелец – не ваш продавец.

При отсутствии таких знакомых можно воспользоваться платными услугами эксперта-криминалиста. Поверьте, ваши деньги не будут потрачены впустую, ведь в случае мошенничества вы потеряете на много порядков больше.

Если вы всё же решились на покупку, ограничившись доверенностью, ваши шансы выиграть дело в суде существенно снижаются. Велика вероятность того, что автомобиль конфискуют (чего не произойдёт в случае оформления сделки посредством заключения договора купли-продажи).

Ещё один нюанс, касающийся процедуры переоформления приобретаемого ТС – обязательно убедитесь, что автомобиль был снят с учёта. Если по какой-либо причине это требование не удовлетворено, не соглашайтесь на сделку, пока не убедитесь в полном завершении процедуры.

Лучше всего делать это по месту регистрации машины, а если это невозможно или затруднительно – убедите продавца на ваше имя оформить генеральную доверенность до окончания оформления сделки по всем правилам.

Если продавец честный, он с лёгкостью согласится на ваше требование: такую доверенность при возникновении проблем можно аннулировать. Вы же получите возможность проверить чистоту авто по месту его регистрации, отправив документ в соответствующее МРЭО по почте или факсимильной связи, или любым иным доступным способом.

Возможные действия при покупке машины-двойника

Но что делать владельцу машины-двойника, если ему не удалось избежать этой печальной участи?

Как правило, выявление факта покупки клона происходит не сразу, и практически всегда – совершенно неожиданно для покупателя. Отметим, что шансы повстречать на дороге оригинальное авто с теми же государственными знаками минимальные, поэтому в подавляющем большинстве случаев факт обнаружения двойника – прерогатива сотрудника ГИБДД. В этом случае вариантов ваших действий немного. Скорее всего, выто отправят на штрафстоянку, а вам предстоит отстаивать свою невиновность на суде. Но даже в случае наличия веской доказательной базы, что вы являетесь жертвой, следует приготовиться, что судебное разбирательство будет затяжным и затратным.

Придётся выделить немалую сумму на высококвалифицированного юриста, но и это не является гарантией того, что вас признают невиновным и вернут автомобиль. Но даже в случае положительного исхода легализовать клон вряд ли удастся. Так что придётся поступать так, как мы уже описывали – продавать авто по запчастям, заменять на новые перебитые агрегаты или просто сдать машину на металлолом.

Отдельно следует упомянуть о противоположной ситуации, когда вы являетесь законным владельцем оригинала, но вдруг выясняется, что машин с такими же характеристиками как минимум две (например, если вы вдруг начали получать квитанции об уплате штрафа за нарушения ПДД, которых вы не совершали). В этом случае вам всё равно не избежать судебного разбирательства, поскольку придётся доказывать, что виновник ДТП – совершенно другой человек.

Но до этого нужно сообщить об обнаружении двойника в ГАИ, написав заявление с описанием обстоятельств обнаружения идентичной машины и с требованием разобраться в возникшей ситуации. В этом случае проблемы всё равно будут, в виде потраченного времени и некоторых материальных расходов. Но гораздо больше проблем появится у обладателя клона.

А что делать, если купленная машина – двойник, мы уже описали.

Что такое машинное обучение? | Типы машинного обучения

Машинное обучение подразделяется на три типа:

  • Обучение с учителем - тренируй меня!

  • Обучение без учителя - я самодостаточен в обучении

  • Обучение с подкреплением - Моя жизнь Мои правила! (Hit & Trial)

Что такое контролируемое обучение?

Обучение с учителем - это обучение, в котором вы можете считать, что обучение проводится под руководством учителя.У нас есть набор данных, который действует как учитель, и его роль заключается в обучении модели или машины. Как только модель будет обучена, она может начать делать прогнозы или принимать решения, когда ей передаются новые данные.

Что такое обучение без учителя?

Модель обучается посредством наблюдения и находит структуры в данных. Когда модели предоставляется набор данных, она автоматически находит закономерности и взаимосвязи в наборе данных, создавая в нем кластеры. Чего он не может сделать, так это добавить ярлыки к кластеру, как будто он не может сказать, что это группа яблок или манго, но он отделит все яблоки от манго.

Предположим, мы представили модели изображения яблок, бананов и манго, и что она делает, на основе некоторых шаблонов и взаимосвязей создает кластеры и разделяет набор данных на эти кластеры. Теперь, если в модель поступают новые данные, она добавляет их в один из созданных кластеров.

Что такое обучение с подкреплением?

Это способность агента взаимодействовать с окружающей средой и определять наилучший результат. Он следует концепции метода проб и ошибок. Агент награждается или наказывается очком за правильный или неправильный ответ, и на основе положительных призовых очков модель обучается сама.И снова после обучения он готовится предсказывать представленные ему новые данные.

.

Что такое машинное обучение? Как работает машинное обучение и его будущее?

  1. Простое определение машинного обучения
  2. Что такое машинное обучение
  3. Почему мы должны изучать машинное обучение
  4. Как начать с машинного обучения
  5. Семь шагов машинного обучения
  6. Как работает машинное обучение?
  7. Какой язык программирования лучше всего подходит для машинного обучения
  8. Инструменты машинного обучения
  9. Разница между машинным обучением и искусственным интеллектом
  10. Наука о данных vs.Машинное обучение
  11. Глубокое обучение и машинное обучение
  12. Типы машинного обучения
  13. Приложения машинного обучения
  14. Рабочие места и перспективы карьерного роста в машинном обучении
  15. Книги по машинному обучению
  16. Дальнейшие масштабы машинного обучения

Простое определение Машинное обучение

Машинное обучение - это приложение искусственного интеллекта (ИИ), которое дает устройствам возможность учиться на собственном опыте и совершенствоваться без какого-либо программирования.Например, когда вы делаете покупки на любом веб-сайте, он показывает похожие поисковые запросы, например: - Люди, которые покупали, также видели это.

Что такое машинное обучение?

Артур Самуэль ввел термин «машинное обучение» в 1959 году. Он был пионером в области искусственного интеллекта и компьютерных игр и определил машинное обучение как «область исследования , которая дает компьютерам возможность учиться без явного программирования».

В этой статье, во-первых, мы подробно обсудим машинное обучение, охватывающее различные аспекты, процессы и приложения.Во-вторых, мы начнем с понимания важности машинного обучения. Мы также объясним стандартные термины, используемые в машинном обучении, и шаги для решения проблемы машинного обучения. Кроме того, мы разберемся в строительных блоках машинного обучения и в том, как оно работает. Более того, мы выясним, почему Python - лучший язык программирования для машинного обучения. Мы также перечислим различные типы подходов к машинному обучению и промышленных приложений. Наконец, статья заканчивается перспективами трудоустройства и карьерного роста в области машинного обучения, а также тенденциями заработной платы в ведущих мегаполисах Индии.

Машинное обучение - это разновидность искусственного интеллекта. Машинное обучение - это изучение того, как сделать машины более похожими на людей в их поведении и решениях, дав им возможность учиться и разрабатывать свои собственные программы. Это делается с минимальным вмешательством человека, то есть без явного программирования. Процесс обучения автоматизирован и улучшен на основе опыта машин на протяжении всего процесса. На машины поступают данные хорошего качества, и для построения моделей машинного обучения используются различные алгоритмы, чтобы обучить машины работе с этими данными.Выбор алгоритма зависит от типа имеющихся данных и типа деятельности, которую необходимо автоматизировать.

Вот видео, в котором объясняется, что такое машинное обучение с нуля.

Теперь вы можете задаться вопросом, чем это отличается от традиционного программирования? Что ж, в традиционном программировании мы загружали бы входные данные и хорошо написанную и протестированную программу в машину для генерации вывода. Когда дело доходит до машинного обучения, входные данные вместе с выходными данными загружаются в машину на этапе обучения, и она разрабатывает программу для себя.Чтобы лучше понять это, обратитесь к иллюстрации ниже:

Почему мы должны изучать машинное обучение?

Машинному обучению сегодня уделяется все необходимое внимание. Машинное обучение может автоматизировать многие задачи, особенно те, которые могут выполнять только люди с их врожденным интеллектом. Воспроизвести этот интеллект на машинах можно только с помощью машинного обучения.

С помощью машинного обучения предприятия могут автоматизировать рутинные задачи.Это также помогает в автоматизации и быстром создании моделей для анализа данных. Различные отрасли зависят от огромных объемов данных для оптимизации своей деятельности и принятия разумных решений. Машинное обучение помогает создавать модели, которые могут обрабатывать и анализировать большие объемы сложных данных для получения точных результатов. Эти модели точны, масштабируемы и работают с меньшим временем выполнения работ. Создавая такие точные модели машинного обучения, компании могут использовать выгодные возможности и избегать неизвестных рисков.

Распознавание изображений, генерация текста и многие другие варианты использования находят применение в реальном мире. Это расширяет возможности экспертов по машинному обучению в качестве востребованных профессионалов.

Как начать работу с машинным обучением?

Чтобы начать работу с машинным обучением, давайте взглянем на некоторые важные термины, используемые в машинном обучении:

Некоторая терминология машинного обучения

  • Модель : также известная как «гипотеза», машина Модель обучения - это математическое представление реального процесса.Алгоритм машинного обучения вместе с обучающими данными создает модель машинного обучения.
  • Признак : Признак - это измеримое свойство или параметр набора данных.
  • Вектор функций : это набор нескольких числовых функций. Мы используем его в качестве входных данных для модели машинного обучения в целях обучения и прогнозирования.
  • Обучение : алгоритм принимает в качестве входных данных набор данных, известных как «данные обучения». Алгоритм обучения находит закономерности во входных данных и обучает модель ожидаемым результатам (цели).Результатом тренировочного процесса является модель машинного обучения.
  • Прогноз : как только модель машинного обучения готова, в нее могут быть добавлены входные данные для обеспечения прогнозируемого выхода.
  • Цель (метка) : значение, которое должна предсказать модель машинного обучения, называется целью или меткой.
  • Переоснащение : Когда большой объем данных обучает модель машинного обучения, она имеет тенденцию учиться на шуме и неточных вводах данных.Здесь модель не может правильно характеризовать данные.
  • Недостаточное соответствие : Это сценарий, когда модель не может расшифровать основную тенденцию во входных данных. Это снижает точность модели машинного обучения. Проще говоря, модель или алгоритм недостаточно хорошо соответствуют данным.
    Вот видео, которое описывает пошаговое руководство по решению проблемы машинного обучения на примере пива и вина:

Есть семь шагов машинного обучения

  1. Сбор данных
  2. Подготовка к этому data
  3. Выбор модели
  4. Обучение
  5. Оценка
  6. Настройка гиперпараметров
  7. Прогноз


Обязательно выучить язык программирования, предпочтительно Python, наряду с необходимыми аналитическими и математическими знаниями.Вот три математических области, которые вам необходимо освежить перед тем, как приступить к решению задач машинного обучения:

  1. Линейная алгебра для анализа данных: скаляры, векторы, матрицы и тензоры
  2. Математический анализ: производные и градиенты
  3. Теория вероятностей и статистика
  4. Многомерное исчисление
  5. Алгоритмы и комплексная оптимизация

Как работает машинное обучение?

Три основных строительных блока системы машинного обучения - это модель, параметры и обучаемый.

  • Модель - это система, которая делает прогнозы
  • Параметры - это факторы, которые учитываются моделью для прогнозирования
  • Обучаемый вносит корректировки в параметры и модель, чтобы согласовать прогнозы с фактическими результатами

Давайте рассмотрим приведенный выше пример пива и вина, чтобы понять, как работает машинное обучение. Модель машинного обучения здесь должна предсказать, будет ли напиток пивом или вином. Выбранные параметры - это цвет напитка и процентное содержание алкоголя.Первый шаг:

Обучение на обучающем наборе

Это включает в себя выборку набора данных из нескольких напитков, для которых указаны цвет и процентное содержание алкоголя. Теперь мы должны определить описание каждой классификации, то есть вина и пива, с точки зрения значений параметров для каждого типа. Модель может использовать описание, чтобы решить, будет ли новый напиток вином или пивом.

Значения параметров «цвет» и «процентное содержание алкоголя» можно представить как «x» и «y» соответственно.Затем (x, y) определяет параметры каждого напитка в обучающих данных. Этот набор данных называется обучающим набором. Эти значения, нанесенные на график, представляют гипотезу в форме линии, прямоугольника или полинома, которая лучше всего соответствует желаемым результатам.

Второй шаг - измерение ошибки.

После обучения модели на определенном обучающем наборе ее необходимо проверить на наличие расхождений и ошибок. Мы используем свежий набор данных для выполнения этой задачи. Результатом этого теста будет один из следующих четырех:

  • Истинно положительный: когда модель предсказывает состояние, когда оно присутствует
  • Истинно отрицательный: когда модель не предсказывает условие, когда оно отсутствует
  • Ложно-положительное: Когда модель предсказывает условие, когда оно отсутствует
  • Ложноотрицательное: Когда модель не предсказывает условие, когда оно присутствует

Сумма FP и FN является общей ошибкой в ​​модели.

Управление шумом

Для простоты мы рассмотрели только два параметра для решения задачи машинного обучения, а именно цвет и процентное содержание алкоголя. Но на самом деле вам придется учитывать сотни параметров и широкий набор обучающих данных, чтобы решить проблему машинного обучения.

  • Созданная гипотеза будет иметь намного больше ошибок из-за шума. Шум - это нежелательные аномалии, которые скрывают основную взаимосвязь в наборе данных и ослабляют процесс обучения.Различные причины возникновения этого шума:
  • Большой набор обучающих данных
  • Ошибки во входных данных
  • Ошибки маркировки данных
  • Ненаблюдаемые атрибуты, которые могут повлиять на классификацию, но не учитываются в обучающем наборе из-за отсутствия данных

Вы можете принять определенную степень ошибки обучения из-за шума, чтобы гипотеза была как можно более простой.

Тестирование и обобщение

Хотя алгоритм или гипотеза может хорошо соответствовать обучающему набору, он может потерпеть неудачу при применении к другому набору данных вне обучающего набора.Поэтому важно выяснить, подходит ли алгоритм для новых данных. Проверить это с помощью набора новых данных - вот способ судить об этом. Кроме того, обобщение относится к тому, насколько хорошо модель предсказывает результаты для нового набора данных.

Когда мы подбираем алгоритм гипотезы для максимально возможной простоты, он может иметь меньше ошибок для обучающих данных, но может иметь более значительную ошибку при обработке новых данных. Мы называем это недостаточным оснащением. С другой стороны, если гипотеза слишком сложна, чтобы наилучшим образом соответствовать результату обучения, она может плохо обобщаться.Это случай переоборудования. В любом случае результаты возвращаются для дальнейшего обучения модели.

Типичный результат алгоритма классификации

Типичный результат алгоритма классификации может принимать две формы:

Дискретные классификаторы. Двоичный выход (ДА или НЕТ, 1 или 0), который указывает, классифицировал ли алгоритм входной экземпляр как положительный или отрицательный или нет. Алгоритм просто говорит, что приложение имеет «высокий потенциал», если это так.Если не ожидается вмешательства человека в процесс принятия решений, например, если у компании нет верхнего или нижнего предела для приложений, которые считаются «высокопотенциальными», то это может быть полезно.

Вероятностные классификаторы. Вероятностный выход (число от 0 до 1), который показывает вероятность того, что вход попадает в положительный класс. Давайте посмотрим на пример. Если алгоритм показывает, что вероятность того, что приложение имеет высокий потенциал, составляет 0,68.Если ожидается вмешательство человека в процесс принятия решений, например, если у компании есть ограничение на количество приложений, которые можно рассматривать как «высокопотенциальные», то это может быть полезно. Вероятностный выход становится двоичным, как только человек определяет «отсечку», чтобы определить, какие экземпляры попадают в положительный класс.

Какой язык лучше всего подходит для машинного обучения?

Python, безусловно, лучший язык программирования для приложений машинного обучения благодаря различным преимуществам, упомянутым в разделе ниже.Другие языки программирования, которые можно использовать для приложений машинного обучения, - это R, C ++, JavaScript, Java, C #, Julia, Shell, TypeScript и Scala.

Python известен своей удобочитаемостью и относительно меньшей сложностью по сравнению с другими языками программирования. Приложения машинного обучения включают сложные концепции, такие как исчисление и линейная алгебра, реализация которых требует больших усилий и времени. Python помогает уменьшить эту нагрузку за счет быстрой реализации, позволяющей инженеру машинного обучения проверить идею.Вы можете ознакомиться с Руководством по Python, чтобы получить базовое понимание языка. Еще одно преимущество использования Python в машинном обучении - это готовые библиотеки. Существуют разные пакеты для разных типов приложений, как указано ниже:

  • Numpy, OpenCV и Scikit используются при работе с изображениями
  • NLTK вместе с Numpy и Scikit снова при работе с текстом
  • Librosa для аудио приложений
  • Matplotlib, Seaborn и Scikit для представления данных
  • TensorFlow и Pytorch для приложений глубокого обучения
  • Scipy для научных вычислений
  • Django для интеграции веб-приложений
  • Pandas для высокоуровневых структур данных и анализа

Python обеспечивает гибкость в выбор между объектно-ориентированным программированием или написанием сценариев.Также нет необходимости перекомпилировать код; разработчики могут вносить любые изменения и моментально видеть результаты. Вы можете использовать Python вместе с другими языками для достижения желаемой функциональности и результатов.

Python - универсальный язык программирования, который может работать на любой платформе, включая Windows, MacOS, Linux, Unix и другие. При переходе с одной платформы на другую код нуждается в незначительных доработках и изменениях, и он готов к работе на новой платформе.

Вот краткое изложение преимуществ использования Python для задач машинного обучения:

Другой язык программирования, используемый для машинного обучения, - «R».Вот видеоурок для начинающих, объясняющий, как работать с этим очень известным языком программирования. Посмотри.

Предоставлено - Саураб Сингх

Специалисты в области машинного обучения используют ряд инструментов, методов и структур для разработки эффективной модели машинного обучения. В предыдущем разделе мы прочитали о Python и встроенных в Python библиотеках, которые помогают создавать эффективные модели, которые точно работают для решения текущих бизнес-задач.Ниже перечислены некоторые из наиболее часто используемых инструментов машинного обучения, которые используются для различных целей в проектах машинного обучения.

Разница между машинным обучением и искусственным интеллектом

AI решает более комплексные задачи автоматизации системы, используя такие области, как когнитивная наука, обработка изображений, машинное обучение или нейронные сети для компьютеризации. С другой стороны, ML влияет на машину, чтобы извлекать уроки из внешней среды.Внешняя среда может быть чем угодно, например, внешними запоминающими устройствами, датчиками, электронными сегментами и прочим.

Кроме того, искусственный интеллект позволяет машинам и структурам думать и выполнять задачи, как это делают люди. В то время как машинное обучение зависит от вводимых данных или запросов, запрошенных пользователями. Платформа воздействует на входные данные, проверяя, есть ли они в базе знаний, а затем предоставляет выходные данные.

Наука о данных против машинного обучения

Наука о данных - это обработка и анализ данных, полученных из различных источников, для получения содержательной информации, которая будет служить множеству бизнес-целей.Процесс Data Science включает в себя извлечение, очистку, анализ и визуализацию данных для извлечения ценных закономерностей и идей.

Когда наборы данных огромны и аналитики данных физически не могут проанализировать их, машинное обучение играет решающую роль. Машинное обучение - это способность системы самостоятельно изучать и обрабатывать наборы данных без вмешательства человека. Для реализации моделей машинного обучения используются сложные алгоритмы и методы, такие как регрессия, контролируемая кластеризация, наивный байесовский метод и многие другие.

Подробнее о различиях между наукой о данных, машинным обучением и искусственным интеллектом

Глубокое обучение и машинное обучение

Прежде чем переходить к разнице между глубоким обучением и машинным обучением, нужно знать, что глубокое обучение является частью машинное обучение. Когда дело доходит до приложений, глубокое обучение обеспечивает искусственный интеллект, максимально похожий на человеческий.

Машинное обучение использует алгоритмы для анализа данных, анализа, извлечения уроков и принятия обоснованных решений для решения проблемы.Всякий раз, когда модель предсказывает неверный результат, инженер машинного обучения должен вмешаться и исправить проблему, чтобы повысить точность модели.

Deep Learning, с другой стороны, структурирует несколько уровней алгоритмов для создания искусственной нейронной сети. Нейронные сети могут учиться самостоятельно и принимать разумные решения без вмешательства эксперта по машинному обучению. Даже когда модель предсказывает ошибочный результат, она может обучиться самостоятельно, чтобы повысить свою точность и эффективность.

Типы машинного обучения

В этом разделе мы узнаем о различных подходах к машинному обучению и разнообразных проблемах, которые они могут решить.

Что такое обучение с учителем?

Модель контролируемого обучения имеет набор входных переменных (x) и выходной переменной (y). Алгоритм определяет функцию отображения между входными и выходными переменными. Соотношение y = f (x).

Обучение отслеживается или контролируется в том смысле, что мы уже знаем результат, и алгоритм корректируется каждый раз для оптимизации его результатов. Алгоритм обучается на наборе данных и корректируется до тех пор, пока не будет достигнут приемлемый уровень производительности.
Мы можем сгруппировать контролируемые задачи обучения как:

  1. Проблемы регрессии - используются для прогнозирования будущих значений, и модель обучается с использованием исторических данных. Например, прогнозирование будущей цены продукта.
  2. Проблемы классификации - различные метки обучают алгоритм определять элементы в определенной категории. Например, болезнь или отсутствие болезни, яблоко или апельсин, пиво или вино.

Что такое обучение без учителя?

При таком подходе выходные данные неизвестны, а под рукой имеется только входная переменная.Алгоритм учится сам по себе и обнаруживает впечатляющую структуру данных.
Цель состоит в том, чтобы расшифровать базовое распределение данных, чтобы получить больше информации о данных.
Мы можем сгруппировать задачи обучения без учителя как:

  1. Кластеризация: Это означает объединение входных переменных с одинаковыми характеристиками вместе. Например, группировка пользователей на основе истории поиска
  2. Ассоциация: здесь мы обнаруживаем правила, которые управляют значимыми ассоциациями между набором данных.Например, люди, которые смотрят «X», будут также смотреть «Y».

Что такое полу-контролируемое обучение?

При полууправляемом обучении специалисты по обработке данных тренируют модель с минимальным количеством помеченных данных и большим количеством немаркированных данных. Обычно первым шагом является кластеризация похожих данных с помощью алгоритма машинного обучения без учителя. Следующим шагом является маркировка немаркированных данных с использованием характеристик ограниченных доступных помеченных данных. После маркировки полных данных можно использовать алгоритмы контролируемого обучения для решения проблемы.

Что такое обучение с подкреплением ?

При таком подходе модели машинного обучения обучаются принимать ряд решений на основе вознаграждений и отзывов, которые они получают за свои действия. Машина учится достигать цели в сложных и неопределенных ситуациях и вознаграждается каждый раз, когда достигает ее в течение периода обучения.

Обучение с подкреплением отличается от обучения с учителем в том смысле, что ответа нет, поэтому агент подкрепления определяет шаги для выполнения задачи.Машина учится на собственном опыте, когда набор обучающих данных отсутствует.
Вот видео, объясняющее различные типы машинного обучения на реальных примерах:

Вот некоторые приложения машинного обучения

Алгоритмы машинного обучения помогают в создании интеллектуальных систем, которые могут учиться на своих прошлый опыт и исторические данные для получения точных результатов. Таким образом, многие отрасли применяют решения машинного обучения для решения своих бизнес-задач или для создания новых, более совершенных продуктов и услуг.В сфере здравоохранения, обороны, финансовых услуг, маркетинга и безопасности, помимо прочего, машинное обучение используется в своих приложениях и процессах.

Приложения машинного обучения

Распознавание лиц / изображений

Самым распространенным применением машинного обучения является распознавание лиц, а простейшим примером этого приложения является iPhone X. Существует множество вариантов использования распознавания лиц, в основном в целях безопасности, таких как идентификация преступников, поиск пропавших без вести, помощь в судебно-медицинских расследованиях и т. д.Интеллектуальный маркетинг, диагностика заболеваний, отслеживание посещаемости школ - это еще несколько вариантов использования.

Автоматическое распознавание речи

Автоматическое распознавание речи, сокращенно ASR, используется для преобразования речи в цифровой текст. Его приложения заключаются в аутентификации пользователей на основе их голоса и выполнении задач на основе ввода человеческого голоса. Речевые шаблоны и словарный запас вводятся в систему для обучения модели. В настоящее время системы ASR находят широкое применение в следующих областях:

  • Медицинская помощь
  • Промышленная робототехника
  • Судебная экспертиза и правоохранительные органы
  • Оборона и авиация
  • Телекоммуникационная промышленность
  • Домашняя автоматизация и контроль доступа
  • I.T. and Consumer Electronics

Financial Services

Машинное обучение имеет множество вариантов использования в финансовых услугах. Алгоритмы машинного обучения превосходно помогают обнаруживать мошенничество, отслеживая действия каждого пользователя и оценивая, типична ли попытка действия для этого пользователя.
Финансовый мониторинг для выявления действий по отмыванию денег также является важным вариантом использования машинного обучения для обеспечения безопасности.

Машинное обучение также помогает принимать лучшие торговые решения с помощью алгоритмов, которые могут анализировать тысячи источников данных одновременно.Кредитный скоринг и андеррайтинг - некоторые из других приложений.
Самым распространенным приложением в нашей повседневной деятельности являются виртуальные личные помощники, такие как Siri и Alexa.

Маркетинг и продажи

Машинное обучение улучшает алгоритмы оценки потенциальных клиентов, включая различные параметры, такие как посещения веб-сайтов, открытые электронные письма, загрузки и клики, для оценки каждого лида. Это также помогает предприятиям улучшить свои динамические модели ценообразования с помощью методов регрессии для прогнозирования.

Анализ настроений - еще одно важное приложение для измерения реакции потребителей на конкретный продукт или маркетинговую инициативу. Машинное обучение для компьютерного зрения помогает брендам идентифицировать свои продукты на изображениях и видео в Интернете. Эти бренды также используют компьютерное зрение для измерения упоминаний, которые упускают какой-либо соответствующий текст. Чат-боты также становятся более отзывчивыми и умными с помощью машинного обучения.

Здравоохранение

Машинное обучение применяется в диагностике болезней и недугов, которые иначе диагностировать трудно.С приходом машинного обучения лучевая терапия также становится лучше.

Открытие лекарств на ранних стадиях - еще одно важное приложение, которое включает такие технологии, как точная медицина и секвенирование следующего поколения. Для завершения клинических испытаний и получения результатов требуется много времени и денег. Применение прогнозной аналитики на основе машинного обучения может улучшить эти факторы и дать лучшие результаты.

Технологии машинного обучения также имеют решающее значение для прогнозирования эпидемий.Ученые всего мира используют эти технологии для прогнозирования вспышек эпидемий.

Системы рекомендаций

Сегодня многие компании используют системы рекомендаций для эффективного общения с пользователями на своем сайте. Он может порекомендовать соответствующие продукты, фильмы, веб-сериалы, песни и многое другое. Наиболее известные варианты использования рекомендательных систем - это сайты электронной коммерции, такие как Amazon, Flipkart и многие другие, а также Spotify, Netflix и другие каналы веб-потоковой передачи.

Вакансии и перспективы карьерного роста в машинном обучении

Во-первых, давайте взглянем на набор навыков, которые необходимы, чтобы стать успешным профессионалом в области машинного обучения. Затем мы перейдем к должностям и перспективам карьерного роста в машинном обучении.

Необходимые условия для машинного обучения

  • Линейная алгебра
  • Статистика и вероятность
  • Исчисление
  • Теория графов
  • Навыки программирования - Python, R, MATLAB, C ++ или Octave

, необходимые для получения необходимых навыков машинного обучения a P rofessional

  1. Алгоритмы машинного обучения и библиотеки: Абсолютно необходимо ознакомиться с реализацией алгоритмов машинного обучения, которые в основном доступны через API, пакеты и библиотеки.Также важно узнать о плюсах и минусах различных подходов к реализации ML.
  2. Моделирование и оценка данных: Это включает в себя процесс непрерывной оценки производительности данной модели. Этого можно добиться, выбрав соответствующую меру точности и эффективную стратегию оценки, основанную на рассматриваемой проблеме.
  3. Распределенные вычисления: Задачи машинного обучения требуют работы с большим набором данных.Использование одной машины не может обработать такой огромный объем данных. Его нужно распределить по кластеру машин.
  4. Разработка программного обеспечения и системное проектирование: Сильная база в области разработки программного обеспечения и проектирования систем является необходимым условием для успешной карьеры в области машинного обучения. Работодатели предпочитают возможность создавать соответствующие интерфейсы для компонентов. Эти навыки важны для улучшения качества, производительности, совместной работы и удобства обслуживания.

Машинное обучение Роли и тенденции в заработной плате

(Источник: Исследование заработной платы журнала Analytics India Magazine - 2018)

Книги по машинному обучению

Машинное обучение - это обширный предмет, включающий в себя концепции статистики, линейной алгебры , исчисление и многие другие области.Обширность предмета уступает место неограниченным возможностям применения техники или ряда приемов для решения поставленной задачи. Лучший способ постоянно обновляться с помощью различных инструментов и методов машинного обучения - это читать одни из лучших книг, написанных экспертами в этой области. Чтение все большего и большего количества книг также поможет вам взглянуть на проблему с разных точек зрения. Также можно понять разные подходы к решению одной и той же проблемы и сравнить их, чтобы выбрать лучшее решение.Для начала, вот список из 10 лучших книг по машинному обучению, которые обеспечат глубокое погружение в концепции и приложения машинного обучения.

Возможности машинного обучения в будущем

В заключение, давайте посмотрим, каким будет будущее машинного обучения. По оценкам, к 2022 году рынок машинного обучения вырастет и достигнет 8,81 миллиарда долларов США. Это означает, что для стимулирования этого роста потребуется существенная потребность в навыках в области машинного обучения.Будущее выглядит многообещающим для тех, кто планирует карьеру в области машинного обучения!
Если вы хотите узнать больше о машинном обучении и хотите сделать карьеру в области машинного обучения, ознакомьтесь с преимуществами карьеры в области машинного обучения.

Если вы хотите продолжить карьеру в области машинного обучения, повышайте квалификацию с помощью программы Great Learning по машинному обучению.

8.

Что такое машинное обучение? | MIT Technology Review

Алгоритмы машинного обучения отвечают за подавляющее большинство достижений и приложений искусственного интеллекта, о которых вы слышите. (Для получения дополнительной информации ознакомьтесь с нашей первой блок-схемой «Что такое ИИ?» Здесь.)

Каково определение машинного обучения?

Алгоритмы машинного обучения используют статистику для поиска закономерностей в огромных * объемах данных. И данные здесь включают в себя множество вещей - числа, слова, изображения, клики, что у вас есть.Если его можно сохранить в цифровом виде, его можно передать в алгоритм машинного обучения.

Машинное обучение - это процесс, на котором основаны многие службы, которые мы используем сегодня, - системы рекомендаций, такие как Netflix, YouTube и Spotify; поисковые системы, такие как Google и Baidu; каналы социальных сетей, такие как Facebook и Twitter; голосовые помощники, такие как Siri и Alexa. Этот список можно продолжить.

Во всех этих случаях каждая платформа собирает как можно больше данных о вас - какие жанры вам нравятся, на какие ссылки вы нажимаете, на какие статусы вы реагируете - и использует машинное обучение, чтобы сделать обоснованное предположение что вы можете захотеть дальше.Или, в случае голосового помощника, какие слова лучше всего подходят к смешным звукам, которые вы слышите.

Честно говоря, это довольно простой процесс: найти узор, применить узор. Но он в значительной степени управляет миром. Это во многом благодаря изобретению в 1986 году Джеффри Хинтона, ныне известного как отец глубокого обучения.

Что такое глубокое обучение?

Глубокое обучение - это машинное обучение на стероидах: в нем используется метод, который дает машинам расширенную способность находить и усиливать даже самые маленькие шаблоны.Этот метод называется глубокой нейронной сетью - глубокой, потому что у нее много-много уровней простых вычислительных узлов, которые работают вместе, перебирая данные и предоставляя конечный результат в форме прогноза.

Что такое нейронные сети?

Нейронные сети смутно были вдохновлены внутренней работой человеческого мозга. Узлы похожи на нейроны, а сеть - на сам мозг. (Для исследователей из вас, которые съеживаются от этого сравнения: хватит пренебрегать аналогией.Это хорошая аналогия.) Но Хинтон опубликовал свою революционную статью в то время, когда нейронные сети вышли из моды. Никто на самом деле не знал, как их тренировать, поэтому они не давали хороших результатов. На то, чтобы эта техника вернулась, потребовалось почти 30 лет. И мальчик, это вернулось.

Что такое обучение с учителем?

И последнее, что вам нужно знать: машинное (и глубокое) обучение бывает трех видов: контролируемое, неконтролируемое и подкрепление. В контролируемом обучении, которое наиболее распространено, данные маркируются, чтобы сообщить машине, какие закономерности она должна искать.Думайте об этом как о собаке-ищейке, которая будет выслеживать цели, как только узнает запах, который ей нужен. Это то, что вы делаете, когда нажимаете кнопку воспроизведения в шоу Netflix, - вы приказываете алгоритму найти похожие шоу.

Что такое обучение без учителя?

При обучении без учителя данные не имеют меток. Машина просто ищет любые шаблоны, которые может найти. Это все равно, что позволить собаке нюхать кучу разных предметов и рассортировать их по группам со схожими запахами. Неконтролируемые методы не так популярны, потому что у них менее очевидное применение.Интересно, что они получили распространение в сфере кибербезопасности.

Что такое обучение с подкреплением?

И, наконец, у нас есть обучение с подкреплением - новейший рубеж машинного обучения. Алгоритм подкрепления учится методом проб и ошибок для достижения ясной цели. Он пробует много разных вещей и награждается или наказывается в зависимости от того, помогает ли его поведение или мешает ему достичь своей цели. Это похоже на угощение и отказ от угощения при обучении собаки новому трюку.Обучение с подкреплением - это основа AlphaGo от Google, программы, которая, как известно, победила лучших игроков в сложной игре го.

Вот и все. Это машинное обучение. Теперь просмотрите блок-схему выше для окончательного резюме.

* Примечание. Хорошо, технически существуют способы машинного обучения для небольших объемов данных, но для достижения хороших результатов обычно требуются огромные их объемы.

___

Это первоначально появилось в нашем информационном бюллетене AI The Algorithm.Чтобы он был доставлен прямо в ваш почтовый ящик, подпишитесь здесь бесплатно.

.Определение

в кембриджском словаре английского языка

UNDERSTUDY | Определение в кембриджском словаре английского языка Дублеры никогда не знают, когда им придется продолжать. SMART Vocabulary: родственные слова и фразы.

Что нужно знать

Источник фото: Shutterstock

В то время как большая часть прессы вокруг постановки часто сосредотачивается на звездах, режиссере или авторе, почти ничего не говорится о тех членах компании, которые работают так же усердно, если не усерднее, чем эти творцы: качели, резервные и дублеры. Все основные постановки зависят от этих исполнителей, чтобы шоу продолжало работать. (А в крупных шоу со сложной постановкой и хореографией, например в «Гамильтоне», даже есть «универсальные качели», исполнители по контракту должны незамедлительно выходить на любую постановку, которая им нужна.)

В чем разница между этими тремя? Свинг - это исполнитель за сценой, исполняющий любое количество треков ансамбля, иногда до 12 и более. Дублер - это исполнитель в ансамбле мюзикла (или второстепенная роль в спектакле), который отвечает за исполнение главной или вспомогательной роли. Резервный - это исполнитель за сценой, единственная обязанность которого - исполнить главную (обычно звезду) в постановке.

Если вы хотите присоединиться к сценической постановке в одной из этих ролей - или только начинаете в ней! - вот несколько полезных советов от исполнителей, которые работали в этих ролях на протяжении многих лет.

Мэри Клэр Мискелл, «13»
«Я был закулисным свингом для пяти треков. У меня был отдельный сценарий для каждой из двух соло и по одному для трех треков ансамбля. У меня был маркер с подходящей ручкой для каждого и миллион фотокопий схемы сцены, которую я вставлял в свой сценарий музыкальных номеров и блокировок. Никогда не предполагайте, что что-то слишком легко забыть, потому что вы это сделаете.

«Вы хотите, чтобы все было написано в письменном виде, но держите свой сценарий чистым и простым, чтобы в последний момент просмотреть, когда вы продолжите.Иногда вы назначаете даты для определенных треков, но продолжаете слегка пересматривать и другие роли, потому что вам может (вероятно, придется) уйти раньше, чем планировалось ».

Lauren Gaul, Rockettes
«Научитесь прощать себя, если вы ошиблись. Для танцевального свинга это самая сложная часть. Но если вы не простили себя сразу, вы играете с собой в игры разума до конца шоу.

«Кроме того, приучите себя сохранять спокойствие. Вы можете волноваться внутри, но вы должны сохранять спокойствие, казаться спокойным своим актерам, танцевальным капитанам и режиссерам.Вы не хотите ставить под сомнение их или свое мнение ".

Как стать отличным дублером

Джонатан Филдинг, «Игра идет не так»
«Вы не можете выучить реплики слишком рано! У вас нет органичного репетиционного процесса, поэтому вам часто приходится изучать сценарий самостоятельно. Я видел, как несколько замечательных дублеров продолжали работать в первые недели, и даже если они испортили блокировку, они все равно могли выдержать реплики ».

Аманда Флинн, «Wicked»
«Знание своих линий и чисел, на которых стоит стоять, имеет первостепенное значение для успеха, потому что ваш ум будет перегружен, когда вы действительно продолжите, поэтому вы должны укорениться в себе.

«Также будьте прекрасным наблюдателем. Смотрите, что происходит на репетиции и на сцене. Учитесь у людей, которые делают это восемь раз в неделю. Учитесь, не задавая вопросов (если только вы не участвуете в репетиции собственного дублера), и никогда не недооценивайте силу репетиции в гостиной. Мне передали сценарий к фильму «Wicked» с блокировкой Глинды, написанный в нем режиссером. Я учил его себе в гостиной, и моя первая репетиция (после музыки и хореографии) была проведена с другими дублерами, у которых уже были вставки.Я научился всему шоу, читая блокировку и наблюдая за Глиндой на сцене каждую ночь ».

Лесли МакДонел, «Американский идиот», «Лак для волос»
«Выполняйте хореографию за кулисами под музыку из мониторов каждую ночь, когда вас нет. Только так ты не будешь выглядеть так, будто думаешь на сцене. Тогда у вас будет шанс присутствовать ».

Раймонд Дж. Ли, «Мягкая сила», «День сурка», «Медовый месяц в Лас-Вегасе»
«Я тусился за кулисами (в стороне), когда меня не было, и тихо играл реплики вместе с кем угодно. Я заменял / накрывал, чтобы убедиться, что я знаю темп сцены.”

Фрэнсис Мерканти-Энтони, «Spring Awakening», «Иерусалим», «Сирано де Бержерак»
«Представление о себе как о второй струне - отличный способ сыграть на второй струне».

Элиз Ваннерсон, «Прекрасная»
«Вы должны учить себя. Не ждите еще времени для репетиций; усердно работать самостоятельно - можно продолжать, даже не обучая шоу от начала до конца! »

6 способов стать отличным помощником или дублером

Шон Макнайт, «Энни, достань свой пистолет», «Продюсеры»
«Если есть дыра, скорее всего, ты должен быть в ней.”

Это отличный совет. У меня как у кастинг-директора и режиссера есть еще несколько мыслей:

Самые талантливые исполнители часто становятся качелями. Они могут все, и вы можете им доверять, поэтому вы возлагаете на них огромную ответственность. Не расстраивайтесь, если вы выбрали такой подход: это значит, что вы нам действительно нравитесь, и вы будете много играть.

Если вы только начинаете свой бизнес, не позволяйте своему эго стоять на пути принятия должности дублера.Свинг и переучивание - удивительные способы начать работать и наладить отношения с множеством креативщиков. Одна работа ведет к другой.

Если вы артист определенного роста и занимаетесь дублером, сдерживайте свое эго. Ваша работа - обслуживать производство. Я видел, как несколько дублеров репетировали их всех, но помните: вы здесь, чтобы поддержать остальную компанию! Если вы не можете этого сделать, вам не следует браться за эту работу.

Всегда будьте готовы! Я видел, как в антракте, а также в середине выступления идут резервные.

Веселитесь и дышите! Но единственный способ сделать это - быть слишком подготовленным.

* Этот пост был первоначально опубликован 28 августа 2018 г. С тех пор он был обновлен.

Ознакомьтесь со списками прослушиваний в театре от Backstage !

Мнения, выраженные в этой статье, принадлежат исключительно лицам, которые их предоставляют,
и не обязательно отражают мнение Backstage или ее сотрудников.

СП Mercanti

СП Мерканти совсем недавно поставило одобренную критиками премьеру «Певчей птицы» в кинотеатрах 59E59. В настоящее время он является руководителем программы музыкального театра в Pace School of Performing Arts. Он служил кастингом и помощником директора в недавнем бродвейском возрождении «Ромео и Джульетты» с Орландо Блумом.Он также снялся в возрождении фильма «Сирано де Бержерак» с участием Кевина Клайна с Дженнифер Гарнер.

Смотрите полную биографию и статьи здесь! .

Что такое машинный перевод?

Машинный перевод сегодня является неотъемлемой частью индустрии переводов и локализации, поскольку компании продолжают попытки масштабировать, автоматизировать и оптимизировать переводы. Но что такое машинный перевод и как он работает? Как мы можем контролировать качество перевода и где задействованы переводчики?

Как работает машинный перевод?

Машинный перевод, попросту говоря, представляет собой использование программного обеспечения для перевода текста или речи с одного языка на другой.Используя алгоритмы, шаблоны и языковые модели, взятые из больших баз данных существующих переводов, он может предлагать перевод профессиональным лингвистам или, в некоторых случаях, автоматически переводить большие объемы текстов без участия человека. Что касается контекста, программное обеспечение учитывает предметную категорию (например, медицинскую, юридическую, научную), онлайн-ресурсы и глоссарии.

Существуют разные типы машинного перевода с разным уровнем сложности, некоторые из которых постоянно учатся и со временем улучшают предложения.При этом люди-лингвисты по-прежнему крайне необходимы для контроля качества и локализации для конкретных целевых аудиторий.

Возможно, вы читали об автоматизированном переводе, машинном переводе, выполняемом человеком, и интерактивном переводе. Это не то же самое, что машинный перевод, каждый со своими уникальными характеристиками и набором инструментов.

Типы машинного перевода

Люди занимались технологиями машинного перевода еще с 1940-х годов, и каждая новая технология постепенно улучшала процессы.И за последние пять лет новые технологии, такие как искусственный интеллект и глубокое обучение, также были значительно интегрированы в его внутреннюю работу.

Есть три типа машинного перевода; статистический машинный перевод (SMT), машинный перевод на основе правил и нейронный машинный перевод.

Машинный перевод на основе правил (RbMT)

Первое широко используемое программное обеспечение для машинного перевода, которое все еще используется сегодня, представляет собой систему на основе правил - отсюда и название - которая опирается на почти бесконечное количество алгоритмов, основанных на языке грамматика, синтаксис и фразеология.

Статистический машинный перевод (SMT)

Статистический машинный перевод - это метод, который активно развивался в течение последнего десятилетия, хотя впервые он был концептуализирован в 1949 году. SMT использует статистические языковые модели с параметрами, основанными на созданных языковых ресурсах. набор больших структурированных текстов. Хотя он эффективно использует человеческие ресурсы и ресурсы данных, он часто известен своей поверхностной беглостью, такой как типичные нелегкие переводы, связанные с Google Translate.Он также не работает с языковыми парами, синтаксис которых сильно отличается. Лингвистам нужно протянуть руку помощи.

Нейронный машинный перевод (NMT)

Самым актуальным из всех трех является нейронный машинный перевод, дебют которого состоялся в 2016 году. NMT использует искусственные нейронные сети для прогнозирования последовательности слов и непрерывно улучшает перевод, изучая ресурсы и базы данных , глоссарии и предложения по переводу, одобренные переводчиками. Программное обеспечение NMT обычно работает на графических модулях ЦП, чтобы обеспечить огромную вычислительную мощность, необходимую для работы.

Многие переводческие компании используют NMT, поскольку они осознали, насколько это увеличивает производительность перевода и сокращает расходы, что является ключевым моментом продажи B2B. Его используют такие организации, как Microsoft (включая Skype, Bing и т. Д.), Systran, Reverso и IBM.

Гибридный машинный перевод

Гибридный машинный перевод означает, что два из этих упомянутых типов используются одновременно. Компании используют этот метод как надежный способ обеспечения точности и контроля, вместо того, чтобы полагаться на одно решение.Prompt, Systran и Omniscien Technologies - это некоторые компании, которые его используют.

Какой тип машинного перевода лучше?

У каждого вида машинного перевода есть свои плюсы и минусы. RbMT лучше с точки зрения согласованности и предсказуемого качества, чем SMT, в то время как последний обеспечивает гораздо лучшую беглость и более склонен к обнаружению исключений из правил. Однако сейчас наиболее востребованным решением является программное обеспечение для нейронного машинного перевода.

Системы машинного перевода

Существует три типа систем машинного перевода, которые могут применяться к любой из технологий машинного перевода:

Универсальный машинный перевод - это самая базовая из систем машинного перевода, которые обеспечивают мгновенный перевод практически без настройки, такие как Google Translate, Bing, Reverso и Яндекс.

Customizable MT использует основу Generic MT, но позволяет пользователям адаптировать терминологию в зависимости от контекста, категории, стиля, целевой аудитории и т. Д.

Adaptive MT - это система, наиболее часто используемая в CAT-инструментах. Он предлагает профессиональные переводы в режиме реального времени и учитывает сделанные со временем решения, чтобы улучшить то, что предлагается. Adaptive MT работает вместе с памятью переводов и зарекомендовал себя как один из самых полезных инструментов для переводчиков, так как значительно ускоряет работу и вывод.

Машинный перевод широко доступен, например, в облаке, на платформах, на серверах или посредством интеграции программного обеспечения с использованием API. Например, службы перевода от Google, Microsoft и Amazon продают облачный API, в то время как другие разработчики, такие как Systran и Prompt, предлагают настраиваемый MT через серверные или настольные продукты. Однако профессиональные переводчики в основном используют МП прямо в инструментах CAT, которые им нужны для работы, таких как Trados, MemoQ и т. Д.

Пользователи также могут использовать независимые варианты машинного перевода с открытым исходным кодом.Они позволяют любому, кто обладает техническими знаниями, создать свою собственную систему машинного перевода. Чтобы использовать любой набор инструментов с открытым исходным кодом, вам необходимо иметь большую коллекцию параллельных текстов на двух языках.

Качество машинного перевода

Программное обеспечение для машинного перевода, хотя и очень полезно для повышения производительности переводчиков, а также при переводе больших объемов текстов, также должно соответствовать высоким стандартам качества. Вот почему перед специалистами по человеческому языку ставится задача постредактирования машинного перевода, чтобы убедиться, что результат является естественным переводом, который соответствует контексту, имеет ощущение человеческого общения и точно локализован для целевой аудитории.

Качество перевода гарантируется и с технической стороны. Вычислительным инженерам поручено регулярно проверять двигатели MT с помощью A / B-тестов и экспериментов. Некоторые тесты, такие как автоматический тест BLEU (Bilingual Evaluation Understudy), ROUGE, NIST и METEOR, тщательно проверяют сходство между машинным и человеческим переводом одного и того же текста.

Еще одна проблема, связанная с качеством, - это безопасность. Поскольку многие платформы машинного перевода являются общими, переводы не всегда остаются конфиденциальными.Многие компании борются с этим, создавая локальную машину машинного перевода, работающую внутри корпоративной сети без внешнего доступа. Облачные решения, с другой стороны, используют шифрование данных. Вот почему компаниям следует избегать открытых для общественности вариантов, которые являются легкими шлюзами для хакеров.

Что дальше?

Технология машинного перевода - увлекательная междисциплинарная область, сочетающая в себе новейшие технологии, лингвистику и локализацию. Постоянно растущая потребность в локализации контента будет продолжать ускоренными темпами подталкивать к технологическому прогрессу в MT.Со своей стороны, лингвисты должны найти эффективные способы контроля качества машинного перевода и человеческого вмешательства.

.

Смотрите также