федот, да не тот — это… Что такое федот, да не тот?
- федот, да не тот
Кума, да не та, Федот, да не тот.
И тот, да не тот.
Ср. Часто мы себе человека нераскаянным представляем, а он между тем за раскаяние давно уже в титулярные советники произведен. Федот, да не тот.
Салтыков. За рубежом. 1.
Ср. Старый начальник был сменен, и на его место посажен другой — тоже Федот да не тот.
Салтыков. Пестрые письма. 3.
Ср. (Он) принесет… бубликов мягких… вкусу в них никакого нет, точно глиняные… А Авдотьюшка принесет тот же самый бублик, так нет! Авдотьюшкин бублик и тот, да не тот: не нахвалюсь я им…
Кохановская. После обеда в гостях.
Русская мысль и речь. Свое и чужое. Опыт русской фразеологии. Сборник образных слов и иносказаний. Т.Т. 1—2. Ходячие и меткие слова. Сборник русских и иностранных цитат, пословиц, поговорок, пословичных выражений и отдельных слов. СПб., тип. Ак. наук.. М. И. Михельсон. 1896—1912.
- феб
- фейерверк
Смотреть что такое «федот, да не тот» в других словарях:
Федот, да не тот. — Кума, да не та. Федот, да не тот. См. РОЗНОЕ ОДНО … В.И. Даль. Пословицы русского народа
Федот, да не тот — о том, кто на самом деле хуже того, за кого его принимают или за кого он себя выдаёт. В году 9 именин Федотов. Все они падают в основном на посты и страду, а лишь четвёртая часть Федотов встречали свои именины в мясоеды. В посты и речи не могло… … Справочник по фразеологии
Федот, да не тот — Народн. Шутл. 1. О том, кто на самом деле хуже того, за кого его принимают или за кого он себя выдает. 2. Другой человек, не тот, кто нужен. Жук. 1991, 340; Жиг. 1969, 232; БМС 1998, 592 … Большой словарь русских поговорок
Федот, да не тот — Ѳедотъ, да не тотъ. Кума, да не та, Ѳедотъ, да не тотъ. И тотъ, да не тотъ. Ср. Часто мы себѣ человѣка нераскаяннымъ представляемъ, а онъ между тѣмъ за раскаяніе давно уже въ титулярные совѣтники произведенъ. Ѳедотъ, да не тотъ. Салтыковъ. За… … Большой толково-фразеологический словарь Михельсона (оригинальная орфография)
федот-да-не-тот — фед от да не т от (также: Фед от, да не т от) … Русский орфографический словарь
И Федот, да не тот: наш пьет, на прольет, усом не моргнет. — И Федот, да не тот: наш пьет, на прольет, усом не моргнет. См. ПЬЯНСТВО … В.И. Даль. Пословицы русского народа
ТОТ — та, то, род. того [тово], той, того [тово] (см. § 69), местоим. указательное [ср. также то (2)]. 1. Указывает на что н. более отдаленное в пространстве или времени, находящееся не в непосредственной близости, не прямо перед глазами, не в данную… … Толковый словарь Ушакова
ТОТ — мест., указ., муж., та жен. то ср., ·противоп. этот, как сей и оный; дальний, по месту или по времени. Этот топор хорош, а тот негоден. Этот работает, а тот спит, один, другой. | относ. отвечающее на кто: Кто говорит, тот сеет, кто слушает, тот… … Толковый словарь Даля
ФЕДОТ — Федот, да не тот. Народн. Шутл. 1. О том, кто на самом деле хуже того, за кого его принимают или за кого он себя выдает. 2. Другой человек, не тот, кто нужен. Жук. 1991, 340; Жиг. 1969, 232; БМС 1998, 592 … Большой словарь русских поговорок
федот, не тот — нареч, кол во синонимов: 1 • хуже (25) Словарь синонимов ASIS. В.Н. Тришин. 2013 … Словарь синонимов
Набор карточек Не тот Федот Игра в пословицы и поговорки
Набор карточек Не тот Федот Игра в пословицы и поговорки
Цена в интернет магазине: 396 руб
Цена в магазинах сети: 440 руб
Наличие в магазинах
- ул. Станиславского, 6
Добавить в корзину
Самовывоз из любого магазина
Доставка по городу от 250 руб
В русском языке великое множество пословиц и поговорок на все случаи жизни. И иногда они настолько таинственны, что сразу понять в чем же их смысл бывает не так уж и просто! В этом нам и поможет разобраться игра Не тот Федот.
Как играть в игру Не тот Федот Игра в пословицы и поговорки?
Вы берете карточку на которой написана пословица, например, «Федот, да не тот» , а под ней три варианта ее значения. Всем остальным игрокам (и вам самому тоже) нужно отгадать какое значение правильное, для этого вы голосуете — выбираете каждый игрок свой один вариант из трех предложенных.
После того, как ответ был выбран, вы переворачиваете карточку и видите правильную расшифровку.
Особенности игры:
- Игра компактна, поэтому станет отличным презентом для коллеги.
- А так же отлично подойдет для того, чтобы взять ее с собой в дорогу или в путешествие.
- В наборе 120 двухсторонних карточек.
Где купить Набор карточек Не тот Федот Игра в пословицы и поговорки:
Купить Набор карточек Не тот Федот Игра в пословицы и поговорки в Новосибирске Вы можете в магазине настольных и развивающих игр «Игры Почемучек».
Артикул: | 815126 Студия PD |
Пол: | Мальчик Девочка |
Федот, да не тот…
Вряд ли сегодня можно найти человека, который бы ничего не знал о судьбе семьи последнего русского императора Николая II. При этом биографии ее членов настолько окутаны слухами и противоречивыми утверждениями, что даже историкам нелегко отделить вымысел от правды, не говоря уже о тех, кто привык черпать сведения из средств массовой информации.Так, например, в печатном издании «Комсомольская Правда за рубежом» (Торонто, Декабрь 19-28, 2008) была опубликована заметка «Наследник российского престола устроился в «Норникель» — о зачислении в советники гендиректора этой компании Великого князя Георгия Романова. Все бы ничего, да только под игривым заголовком «Просто царь» помещена фотография другого Георгия, по фамилии Юрьевский, тоже, между прочим, имеющего законные права на российский престол. Правда, в отличие от Георгия Романова (по отцу — Гогенцоллерна), Георгий Юрьевский (правнук Александра II) речь о престолонаследии принципиально не ведет: в его семье на эту тему наложено табу. Федот, да не тот…
Разве обязаны журналисты знать всех престолонаследников в лицо? Знать в лицо не обязаны, а вот придерживаться основного принципа профессиональной журналистской этики о достоверности предоставляемой информации [ 1] должен каждый уважающий себя журналист и издатель. Обязательным считается также необходимость исправить допущенную ошибку, не дожидаясь, пока это сделает кто-то другой.
Конечно, ошибка ошибке рознь. Одно дело, когда в печати допускаются какие-то неточности, вызванные неосведомленностью в весьма запутанной генеалогии династии Романовых, и совсем другое — оперирование непроверенными фактами, построенными на чьих-то предположениях или вымыслах. Здесь уже затрагивается личная жизнь, поступки и мотивы конкретных людей, судить о которых с позиции изменчивого общественного мнения — не только большой соблазн, но и огромная ответственность. Почему?
Казалось бы, свобода слова предусматривает возможность донести до читателей любую мысль и смысл чего угодно. Но если смысл превращается в домысел, а мысли направлены на обвинения, пусть даже косвенные, конкретных людей,- публикация текста может нанести ущерб либо репутации тех, о ком говорилось в статье, либо просто дезинформировать читателя.
Примером такого подхода может служить статья из той же газеты «Комсомольская Правда за рубежом» (Торонто, Январь 16-23, 2009), посвященная личности младшей дочери российского императора Александра III и императрицы Марии Федоровны — Ольге Александровне Куликовской-Романовой. В основу публикации легла, как отмечено в подзаголовке, «беседа с женщиной, на чьих руках умерла Великая княгиня Ольга Александровна», а по сути — на рассказах нескольких людей, знакомых с Ольгой Александровной, включая и упомянутую «женщину» — дочь супругов Мартемьяновых, взявших на себя милосердный труд по уходу за оставляющей земную жизнь последней русской Великой княгиней.
Из статьи под заголовком «Сестра Николая II не верила, что кто-либо из его детей выжил» читатель может узнать ряд нелепых подробностей. О том, например, что «когда в Канаду приехала английская королева Елизавета и пригласила Ольгу Александровну к себе на встречу на яхту, той было не в чем пойти… Мы заставили ее купить новое платье и шляпку, и она пошла. А офицеры, охранявшие яхту, не признали в ней особу царской семьи и не пустили… Она не ссорилась, не плакала, у нее было воистину царское чувство собственного достоинства. Она просто отошла в сторонку и стала ждать. Наконец, разобрались, извинились и пустили».
А между тем сохранились фактические данные, не согласующиеся с этой историей в духе Шарля Перро. Среди них: именные приглашения для Великой Княгини и ее сына, которые гарантировали беспрепятственный вход на официальный завтрак, устроенный Елизаветой II и Принцем Филиппом 29 июня 1959 года на борту королевской яхты «Британия»; воспоминания одного из придворных, обслуживающих королевскую чету во время визита в Канаду — А. Макферсона (А. Macpherson), которому было велено лично встретить и проводить русскую Великую княгиню: «…аристократическая осанка пожилой женщины и высокий рост сопровождавшего ее мужчины выделяли эту пару из толпы»; строки из письма самой Ольги Александровны: «Принимали меня очень тепло,…приятно было встретиться с Лилибет [
Для чего же понадобилось обнародовать пересуды из серии «все, что было не со мной, помню…»? Ведь явно не ради демонстрации нарядов согласилась на последнюю в своей жизни встречу с племянницей [3] женщина, незадолго до того потерявшая любимого мужа [4]. Удивляют также приведенные в статье свидетельства о маниакальном страхе Ольги Александровны перед большевиками, которых «она боялась до конца своих дней. Не ложилась спать, не взглянув на дверь, не заглянув под кровать. У нее даже были видения — ей казалось, что по стене движется красная звезда…». В многолетней постоянной переписке с сестрой Ксенией и ближайшей подругой Александрой Искрой нет и намека на подобные фобии.
Конечно, Великая княгиня прекрасно знала о том, что большевики устроили настоящий геноцид по отношению к роду Романовых, но, будучи глубоко верующим человеком, любила повторять: «Что бы ни произошло, бояться нужно только Бога». Характерно, что упомянутые интимные подробности о якобы типичных для Ольги Александровны странностях и ее предсмертных криках, исходят от далеко не самого близкого человека, ставшего свидетелем последних дней умирающей [5].
В подтверждение настойчиво создаваемого образа жалкой, но гордой своим благородным происхождением старушки, приводится высказывание ее внучки — Ольги Куликовской-Кордейро: «…И бабушка гордилась, и я горжусь своим происхождением, но нам нет необходимости доказывать его, обесценивая выставлением на всеобщее обозрение». Безусловно, у внучки, родившейся в Канаде уже после смерти Великой княгини, могут быть свои представления о ценности или «обесценивании» унаследованного происхождения. А вот по отношению к Ольге Александровне, как утверждает ведущий специалист по генеалогии династии Романовых Е. Пчелов, подобные утверждения звучат как нонсенс: «гордиться происхождением» Великая княгиня считала пороком. Быть достойной своего рода означало для нее прежде всего готовность помочь, поддержать и облегчить существование нуждающихся. Под ее личным покровительством в России находилось более 100 благотворительных организаций, включая больницы, школы, приюты, богадельни и общества в поддержку неимущих талантов. Не прекратилась эта деятельность и после отъезда из охваченной революцией страны: значительная часть денег, вырученных от продажи картин Ольги Александровны в Дании, Париже, Лондоне и Берлине, шла на благотворительность.
Даже в оккупированной немцами Дании Великая княгиня старалась помогать людям, попавшим в беду: распространяла рационные карточки, передавала через лагерную проволоку еду. После окончания войны в доме Куликовских скрывались от расстрела и участи быть высланными в советские тюрьмы казаки. Некоторым удалось благодаря связям Великой княгини переправиться в Южную Америку.
Эта помощь и стала причиной переезда семьи Куликовских в Канаду: советская сторона предъявила датским властям ноту с просьбой выдать Великую княгиню как соучастника, «помогавшего врагам народа избежать возмездия». Опасаясь за жизнь внучки датского короля и ее семьи, правительство Дании предупредило об этом Ольгу Александровну, посоветовав найти место подальше от советских границ.
Поднимаются в статье и вопросы, невольно вызывающие аналогию с «бриллиантами мадам Петуховой»: «Биограф Великой княгини Йен Воррес пишет, что видел у нее имеющие историческую ценность вещи, в частности подаренные ей принцессой Анастасией. Где сейчас вещи и письма, принадлежавшие Великой княгине, ее иконы?… Неплохо, если бы это вернулось в Россию, в какой-нибудь музей…» — «Не знаю, — отвечает дочь друзей Великой княгини, — Насколько мне известно, по завещанию ее сына Тихона почти все перешло к его последней жене Ольге Николаевне Куликовской. Она сейчас проводит в России выставки картин Великой княгини».
Вероятно, человек, публично обсуждающий пропорции семейного завещания, должен знать и о том, что оно в судебном порядке было оспорено дочерью Тихона Николаевича — Ольгой Куликовской-Кордейро, и что после 13-летней тяжбы, в дополнение ко всем денежным сбережениям отца, переданным ей по завещанию, к дочери перешла и половина всех оставшихся вещей, картин и икон, о чем свидетельствует ее подпись под описанием каждого из предметов. Коллекция же написанных Великой княгиней акварелей, не представляющих, как тогда многим казалось, особой художественной ценности (неброские пейзажи, семейные сюжеты, портреты близких, полевые цветы), была собрана вдовой Тихона Николаевича уже после смерти мужа буквально по крупицам: часть выкупалась, часть принималась в дар от многочисленных друзей и знакомых. Во время одной из их первых публичных экспозиций — в Музейно-выставочном комплексе Школы акварели Сергея Андрияки в Москве, было сделано заключение о редкой многослойной технике, которой выполнена живопись Ольги Александровны. Впоследствии эти работы увидели тысячи жителей России в Москве, Петербурге, Екатеринбурге, Тюмени и Сургуте, наглядно постигая не совсем привычную истину о том, что в императорской семье росли не только самодержцы, но и высоко духовные, художественно одаренные люди.
Главная реликвия — фамильная икона Романовых «Троеручица», перед которой молился Николай II и его близкие перед расстрелом, — была лично доставлена О.Н.Куликовской-Романовой в екатеринбургский Храм-на-Крови, воздвигнутый в 2003 г. на месте гибели Царской семьи.
В предисловии к своей биографии, которую последняя русская Великая княгиня на склоне лет доверила написать канадцу греческого происхождения Иану Ворресу (Ian Vorres), согласие нарушить многолетнее молчание она объясняет стремлением защитить семью «от искаженных небылицами фактов и кривотолков, создаваемых творениями безответственных писателей». Все права на эту книгу автор передал О.Н. Куликовской-Романовой, сопровождая их просьбой пресекать какие бы то ни было фальсификации в адрес человека, общение с которым он считал самым значительным событием своей жизни.
Волею судьбы, причастность к некогда могущественному, почти полностью уничтоженному роду Романовых, сопряжена с глубокой личной драмой и нелегкой судьбой.
Поверхностный, без предварительного изучения фактов пиар, выглядит не просто неуместно, но и кощунственно.
Елена Золотко, член правления Ассоциации этнических средств массовой информации Канады (СЕМА)
Примечания:
1. Международные принципы профессиональной этики журналиста — ЮНЕСКО, Париж, 1983.
2. Лилибет — домашнее прозвище королевы Елизаветы.
3. Елизавета II приходится Ольге Александровне внучатой племянницей.
4. Н.Куликовский умер в 1958 г., Ольга Александровна — в 1960 г.
5. Конфиденциальность подобных сведений охраняется канадским законом —
Personal Health Information Protection Act, 2004.
Впервые опубликовано: «Канадский курьер», № 18 (657), 1 мая 2009 г.
Викторина «Не тот Федот» | Презентация к уроку по русскому языку (6 класс):
Слайд 1
Не тот федот .. Урок-викторина для 5 классов, посвященный Неделе наукСлайд 2
Сегодня в программе Раунд 1. Игра в забытые слова Раунд 2. Не тот Федот Раунд 3. Ц ирлих-манирлих Раунд 4. Л — Логика Раунд 5. Капитан Очевидность
Слайд 3
Раунд 1. Игра в забытые слова Правила раунда: Команда состоит из 5 человек. Ответ принимается после нажатия на кнопку (кто раньше нажмет, тот первый отвечает). Если игрок отвечает самостоятельно , команда получает 2 балла. Если игрок отвечает после совещания с командой, ответ оценивается в 1 балл. Если ответ неверный, он оценивается 0 баллов. Один игрок отвечает один раз.
Слайд 4
Раунд 1. Игра в забытые слова Командам будут представлены слова и три варианта их возможных значений, один из которых – верный. Цель раунда – выбрать/угадать верный вариант значения слова.
Слайд 5
Раунд 1. Игра в забытые слова Что значит Б ý хвостить Сплетничать Отчитывать за провинности И дти по пятам
Слайд 6
Раунд 1. Игра в забытые слова Что значит Отлюкать Отключать Сильно побить палкой Отпить
Слайд 7
Раунд 1. Игра в забытые слова Что значит Раскупороситься Расслабиться Рассердиться друг на друга Расплатиться
Слайд 8
Раунд 1. Игра в забытые слова Что значит Расчумакать выздороветь Разбить что-то Взять в толк
Слайд 9
Раунд 1. Игра в забытые слова Что значит Салалычить подслушивать ябедничать Коптить сало
Слайд 10
Раунд 1. Игра в забытые слова Что значит Сгузать Потерять уважение Делать что-то втихомолку Струсить
Слайд 11
Раунд 1. Игра в забытые слова Что значит Охальничать Ухаживать за молодым человеком Озорничать Причитать
Слайд 12
Раунд 1. Игра в забытые слова Что значит Разлиховаться рассердиться куражиться разодеться
Слайд 13
Раунд 1. Игра в забытые слова Что значит Подкузьмить Подсказать Поймать на слове Обмануть
Слайд 14
Раунд 1. Игра в забытые слова Что значит Банить Мыть Прекращать общение Топить печь
Слайд 15
Раунд 2. Не тот федот Командам будут представлены пословицы и поговорки и три варианта их возможных значений, один из которых – верный. Цель раунда – выбрать/угадать верный вариант значения выражения.
Слайд 16
Раунд 2. Не тот федот Лучше маленькая рыбка, чем большой таракан Лучше немного полезного, чем много бесполезного Рыбные блюда полезнее мясных Готовность получить меньше, но избежать чувства страха
Слайд 17
Раунд 2. Не тот федот Ворон старый не каркнет даром Не нужно болтать лишнего Опытный мастер даром работать не станет Пожилой человек не тратит силы попусту
Слайд 18
Раунд 2. Не тот федот Метил в ворону, а убил корову Ошибаться, делая что-то Плохое зрение – причина многих проблем Выбор более легкого пути
Слайд 19
Раунд 2. Не тот федот Ни богу свечка, ни черту кочерга Совершенно никчемный человек Нехватка предметов религиозного культа Невероятная запутанность происходящего
Слайд 20
Раунд 2. Не тот федот За деревьями леса не видит Близкое окончание земного пути Забытые дома очки Отвлекаясь на мелочи, не замечать главного
Слайд 21
Раунд 2. Не тот федот Стрелять из пушек по воробьям Не стоит путать охоту с войной Делать что-то наверняка Усилия, несоразмерные результату
Слайд 22
Раунд 2. Не тот федот На охоту ехать-собак кормить В последний момент делать то, что нужно было сделать заранее Провести время с пользой Большие затраты при негарантированной прибыли
Слайд 23
Раунд 2. Не тот федот Где рука, там и голова причесываться Пребывать в раздумье Отвечать за то, что подписываешь
Слайд 24
Раунд 2. Не тот федот Федот, да не тот Нужного человека иногда приходится искать долго Тёзка Человек, который выдает себя за другого или вообще не тот, кто нужен
Слайд 25
Раунд 3. Цирлих-манирлих Командам будут представлены крылатые фразы и устойчивые выражения и три варианта их возможных значений, один из которых – верный. Цель раунда – выбрать/угадать верный вариант значения выражения.
Слайд 26
Раунд 3. Цирлих-манирлих Втирать очки Обманывать с целью извлечения личной выгоды Пытаться изменить угол зрения собеседника Приписывать себе чужие достижения
Слайд 27
Раунд 3. Цирлих-манирлих Доставать каштаны из огня Рискуя жизнью, спасать что-то важное Выполнять трудную работу, результатами которой пользуются другие Совершать бессмысленные поступки
Слайд 28
Раунд 3. Цирлих-манирлих Египетские казни Невыносимое тяжелое положение, бедствие Восхождение на пирамиду Хеопса Расплата за легкомысленное поведение
Слайд 29
Раунд 3. Цирлих-манирлих Давить медведя Очень долго и крепко спать Во что бы то ни стало добиваться поставленной цели Ни на кого не обращать внимания
Слайд 30
Раунд 3. Цирлих-манирлих Голубая кровь Человек аристократического происхождения Нечто удивительное, не поддающееся осмыслению Очень редкая группа крови
Слайд 31
Раунд 3. Цирлих-манирлих Выкомаривать штучки Показывать фокусы Паясничать, кривляться Усердно выпрашивать что-либо
Слайд 32
Раунд 3. Цирлих-манирлих Горе луковое Неурожай овощных культур Плач при нарезке лука Незадачливый, несобранный человек, растяпа
Слайд 33
Раунд 3. Цирлих-манирлих Бальзаковский возраст Возраст мужчины от сорока до пятидесяти Возраст женщины от тридцати до сорока Предпенсионный возраст
Слайд 34
Раунд 3. Цирлих-манирлих Выть белугой Радоваться приходу любви Подавать предупреждающий сигнал Испускать громкие и печальные стоны
Слайд 35
Раунд 3. Цирлих-манирлих До девятой пуговицы Сильно опозориться Быть предельно собранным Совершенно распуститься
Слайд 36
Раунд 3. Цирлих-манирлих Задавать феферу Ставить невыполнимые условия Демонстрировать свою власть, наказывать кого-либо Хвастаться своим происхождением
Слайд 37
Раунд 4. Л-Логика Правила раунда: Необходимо из одного слова составить как можно больше слов и самое большое слово ( ед.ч ., И.п .) Команда совещается не более 2 минут. Ответ принимается в письменном виде в столбик. Стоимость 1 слова — 0.5 балла
Слайд 38
Раунд 4. Л -Логика ДОСТОПРИМЕЧАТЕЛЬНОСТЬ
Слайд 39
Раунд 4. Л -Логика Осмотрительность. Расточительность. Стремительность. Чистоплотность. Мечтательность. Растительность. Старомодность. Мстительность. Стерильность. Сочетаемость. Сердечность. Толерантность (и еще множество подобных слов). Тестостерон. Телепорт. Предатель. Ассортимент. Протестант. Посетитель. Осеменатор . Метрдотель. Чемпионат. Спортсмен. Стоимость. Смородина. Сантиметр. Пьедестал. Почтальон . Плотность. Лесостепь. Диспансер. Диспетчер. Читатель. Чистотел. Трамплин. Терминал. Тамплиер. Стропило. Строение. Столетие. Старость. Спиртное. Родитель. Простота. Променад. Портмоне. Пистолет. Перстень. Пельмени. Пелерина. Пародист. Летопись. Алчность. Апельсин. Астероид. Астроном. Дерматин. 56 слов
Слайд 40
Раунд 5. Капитан Очевидность Правила раунда: Команда состоит из участников игравших команд (капитанов), остальные игроки тоже принимают участие Команды получают бланк для ответов и указывают там верные значения. Если ответы обеих команд верны и совпадают, очки удваиваются. Если ответ капитанской команды верен, а остальные участники ошиблись, то учитывается только ответ капитанской команды. Цена ответа капитанской команды на 0.5 балла больше ответа команды остальных участников. То есть к ответам капитанской команды в случае верного варианта прибавляется по 0.5 балла.
Слайд 41
Раунд 5. Капитан Очевидность
Слайд 42
Раунд 5. Капитан Очевидность Правильно расставить ударение
Слайд 43
Раунд 5. Капитан Очевидность
Слайд 44
Раунд 5. Капитан Очевидность Правильно расставить ударение
AutoML для временных рядов: продвинутые подходы в рамках FEDOT | Михаил Сарафанов | Июль, 2021 г.
Пример использования FEDOT и других библиотек AutoML для реальных данных с пробелами и нестационарностью
Фреймворк AutoML FEDOT для прогнозирования временных рядов (изображение автора)Как мы уже заметили в нашем предыдущем посте, большинство современных фреймворков AutoML с открытым исходным кодом не полностью покрывают задачи прогнозирования временных рядов. В этом посте мы предварительно продемонстрировали, какие прогнозы может дать подход AutoML.
Однако мы можем углубиться в одну из фреймворков AutoML FEDOT, которая может автоматизировать проектирование конвейера машинного обучения для прогнозирования временных рядов. Таким образом, мы подробно объясним, что происходит в ядре FEDOT, с помощью реальных задач прогнозирования временных рядов.
Фреймворк FEDOT и прогнозирование временных рядов
Ранее мы говорили о конвейерах для задач машинного обучения. Конвейер — это ациклический ориентированный граф. В терминах FEDOT этот граф называется цепочкой, или составной моделью, или конвейером.
Основные абстракции, с которыми работает FEDOT:
- Операция — это действие, выполняемое с данными: это может быть действие для предварительной обработки данных (нормализация, стандартизация, заполнение пробелов) или модель машинного обучения, которая дает прогнозы;
- Узел — это контейнер, в котором размещается операция. В одном узле может быть только одна операция. Первичный узел принимает только необработанные данные, а вторичный узел использует выходные данные узлов предыдущего уровня в качестве предикторов;
- Цепочка или конвейер — это ациклический ориентированный граф, состоящий из узлов.Конвейеры машинного обучения в FEDOT реализованы через класс Chain.
Данные абстракции можно увидеть на рисунке ниже:
Операции, узлы и цепочки (конвейеры) в структуре FEDOT (изображение автора)И модели машинного обучения, и классические модели, такие как авторегрессия (AR) для временных рядов может быть вставлен в структуру такого конвейера.
Что ж, мы знаем, как решать задачи классификации или регрессии. И мы даже знаем, как сделать в FEDOT пайплайн моделей.Но как нам достичь предсказания временных рядов? А как мы можем использовать, например, дерево решений? Где особенности?
Функции прямо здесь! Чтобы построить таблицу с функциями, вам нужно только пройтись по временному ряду со скользящим окном и подготовить матрицу траектории.
Стоит сказать, что это не наше изобретение: вы можете прочитать о методе SSA, который использует это преобразование. Этот подход также используется в одной из версий библиотеки h3O. Применение почти всех моделей машинного обучения для временных рядов заключается в построении таких матриц.
Разберем подробнее этот метод преобразования рядов. Временной ряд — это последовательность значений, в которой последующие значения обычно зависят от предыдущих. Итак, мы можем использовать текущий и предыдущие элементы временного ряда для прогнозирования. Давайте представим, что мы хотим спрогнозировать ряд на один элемент вперед, используя текущее и одно предыдущее значение:
Пример создания таблицы с функциями для прогнозирования временных рядов (изображение автора)Мы называем такое преобразование «запаздывающим преобразованием». »Временного ряда.В ФЕДОТ мы поместили это в отдельную операцию «отстала». Важным гиперпараметром является размер скользящего окна, который определяет, сколько предыдущих значений мы будем использовать в качестве предикторов.
Ниже представлена анимация с примером многошагового прогнозирования на один элемент вперед. Однако прогнозирование за один шаг может выполняться сразу для нескольких элементов вперед. В этом случае решается задача многоцелевой регрессии. Вы можете увидеть весь процесс прогнозирования от формирования матрицы траектории (или лаговой таблицы) до прогнозирования:
Анимация.Прогнозирование на 3 элемента вперед с преобразованием временных рядов с задержкой (анимация автора)Любая модель машинного обучения может использоваться в качестве модели прогнозирования. Но мы также реализовали несколько конкретных моделей для прогнозирования временных рядов в FEDOT (например, AR и ARIMA). Кроме того, были добавлены специальные методы предварительной обработки временных рядов, такие как сглаживание скользящего среднего или сглаживание по Гауссу.
Здесь пока нет автоматического машинного обучения. Фреймворк «оживает», когда запускается его интеллектуальная часть — композитор.Composer — это интерфейс для создания конвейеров. В нем он использует метод оптимизации, который реализует «автоматическую» часть AutoML. По умолчанию фреймворк использует эволюционный подход, основанный на принципах генетического программирования. Однако при необходимости в композитор можно добавить любой алгоритм поиска, от случайного поиска до байесовской оптимизации.
AutoML работает в два этапа:
- Составление — это процесс определения структуры конвейера.По умолчанию для этой цели используется эволюционный алгоритм. На этом этапе операции в узлах изменяются, поддеревья удаляются из одних решений и «растут» в другие. Здесь также видоизменяются гиперпараметры операций в узлах;
- Настройка гиперпараметров — это процесс, в котором структура конвейера постоянна, но гиперпараметры в узлах меняются. Этот этап начинается после того, как сочинение закончено.
Ниже приведен пример преобразований мутаций, которые выполняются в конвейере на этапе компоновки:
Анимация.Процесс мутаций в конвейере во время сочинения. Показаны различные операторы мутации, которые изменяют гиперпараметры в узлах, заменяют операции, добавляют узлы. Операторы кроссовера не показаны (анимация автора).В процессе эволюции выбираются наиболее точные модели. Итак, в конце компоновки будет конвейер с фиксированной структурой, и нам нужно только настроить гиперпараметры в узлах.
Гиперпараметры настраиваются одновременно во всех узлах конвейера с использованием методов оптимизации из библиотеки hyperopt:
Анимация.Процесс настройки параметров в узлах составной модели (анимация автора)Пройдя все этапы, мы получим финальный конвейер.
Имеющиеся данные
В статьях по машинному обучению (ненаучных) широко распространено использование относительно простых временных рядов для демонстрации эффективности алгоритмов. Один из самых популярных — «Пассажиры авиакомпаний США», и ниже представлен график, который показывает, как это выглядит:
Набор данных пассажиров авиакомпаний США ( изображение автора )Очень заманчиво продемонстрировать возможности библиотеки на таких временных рядах. — однако большинство достаточно сложных моделей могут дать адекватный прогноз.Мы решили взять набор данных из реального мира — чтобы показать все возможности алгоритмов AutoML. Мы надеемся, что этот пример подойдет для этой демонстрации.
Есть два временных ряда: первый — это среднесуточное производство электроэнергии ветряной электростанцией. Второй — это среднесуточное производство электроэнергии от дизельного генератора. Оба эти параметра измеряются в киловатт-часах.
Производство электроэнергии, получаемой от дизельного двигателя и ветряного генератора (изображение автора)Производство электроэнергии с помощью ветряных генераторов сильно зависит от скорости ветра.А если скорость ветра уменьшается, включается дизельный генератор, чтобы поддерживать выработку на достаточном уровне. Таким образом, когда выходная мощность ветряной турбины падает, она увеличивается на дизельном генераторе, и наоборот. Также стоит отметить, что временные ряды имеют пробелы.
Программный код не будет указан ниже в этом сообщении. Однако для лучшего восприятия мы подготовили большое количество визуализаций. Полная версия программного кода, где все технические аспекты описаны гораздо более подробно, находится в блокнотах jupyter.
Задача
Задача состоит в том, чтобы построить модель, которая прогнозирует выработку дизельной электроэнергии на 14 дней вперед.
Заполнение пробелов
Первая проблема, которая появляется, — это наличие пробелов в необработанных временных рядах. В FEDOT для заполнения пробелов временных рядов доступны три группы методов:
- Простые методы, такие как линейная интерполяция;
- Итерационные методы прогнозирования с использованием моделей прогнозирования единичных временных рядов;
- Расширенные схемы прогнозирования для заполнения пробелов.
Методы из первой группы работают быстро, но с низкой точностью. Методы второй группы не учитывают специфики проблемы и эквивалентны простому прогнозированию временного ряда. Последняя группа методов учитывает недостатки предыдущих. Так что дальше будем применять методы из третьей группы. В составной модели используется двунаправленный прогноз временных рядов для заполнения пробелов.
Пример комбинированного прогноза, где используются две модели, и результат их прогноза объединяется с использованием средневзвешенного значения (изображение автора)Чтобы заполнить пробелы во временных рядах, мы создаем простой конвейер Сглаживание по Гауссу, преобразование с задержкой и регрессия гребня.Затем мы обучаем этот трубопровод делать прогнозы на будущее.
Структура полученного конвейера восстановления пропусков во временном ряду (изображение автора)Затем повторить это действие в обратном направлении — обучить конвейер предсказывать «прошлое». После этого мы можем объединить два прогноза, используя усреднение.
Последовательность действий при таком подходе можно описать следующим образом. Сначала используется часть временного ряда, расположенная слева от разрыва. На этой части обучается составная модель, чтобы дать прогноз количества элементов впереди, поскольку они находятся в промежутке.После этого процедура повторяется для правой части. Для этого инвертируйте известную часть временного ряда, обучите модель, сделайте прогноз и инвертируйте полученный прогноз. Комбинация прогнозов осуществляется с использованием средневзвешенного значения. Таким образом, вектор, значения которого ближе к известной части временного ряда, по которому был сделан прогноз, будет иметь наибольший вес. То есть при усреднении красный прогноз (на рисунке) будет иметь больший вес в левой части прохода, а зеленый — в правой части.
После применения алгоритма заполнения пробелов получаем такой результат:
Заполненный пробел во временном ряду выработки электроэнергии, полученной от дизель-генератора (изображение автора)Неплохо, не правда ли? Но во втором временном ряду все же есть пробел в центральной части. Мы можем применить предыдущий подход и для этого пробела, но существует и другой подход. Мы сопоставляем значения двух временных рядов с помощью парной регрессии и восстанавливаем значения выработки энергии ветровой турбиной (цель), используя ряд с дизельным генератором в качестве единственного предиктора.Мы также решим эту проблему регрессии, используя структуру FEDOT.
После всех этих процедур заполнения пробелов мы получили следующий результат:
Восстановленные временные ряды (видно, что они идут в противоположной фазе — и заполненный проход не нарушает этот принцип) — (изображение автора автор)Теперь оба временных ряда не имеют пропусков и готовы к дальнейшему использованию.
Прогноз
Давайте воспользуемся всеми функциями FEDOT, описанными выше, и запустим алгоритм AutoML на наших данных.Мы запустили FEDOT с конфигурацией по умолчанию для прогнозирования временных рядов, просто используя методы , соответствуют и , прогнозируют из API. Теперь давайте посмотрим на полученный прогноз и вычислим показатели: средняя абсолютная ошибка (MAE) и корень из среднеквадратичной ошибки (RMSE): MAE — 100,52 и RMSE — 120,42.
Пример прогноза временного ряда (изображение автора)Если посмотреть на график и значения метрик, возникает вопрос: хороша модель или нет?
Ответ: разобраться сложно.Лучше не проверять модель на одной небольшой выборке — там всего 14 значений. Лучше посчитать метрику хотя бы несколько раз. Например, трижды по 14 (то есть 42). Для этого следует использовать внутривыборочное прогнозирование.
Расширенная проверка
Ниже представлена анимация, которая поможет вам понять разницу между прогнозированием вне выборки и прогнозированием внутри выборки:
Анимация. Процесс прогнозирования внутри и вне выборки (анимация автора)Итак, наша модель может сделать прогноз на 14 значений вперед.Но мы хотим получить прогноз на 28 значений вперед — в этом случае мы можем итеративно сделать прогноз для 14 элементов два раза. В этом случае значения, предсказанные в первой итерации (вне выборки), будут служить предикторами для второго прогноза.
Если мы хотим проверить модель, мы будем использовать внутривыборочное прогнозирование. При таком подходе мы прогнозируем уже известную часть временного ряда (тестовую выборку). Однако при итеративном прогнозировании известные значения используются для формирования предикторов для следующего шага, а не предсказанные значения на предыдущем шаге.
В FEDOT тоже реализован этот подход — поэтому сейчас мы протестируем алгоритм на трех блоках по 14 значений в каждом. Для этого мы разделим семпл и снова запустим композитор. Результат прогноза показан на рисунке ниже. Важно уточнить, что эволюционные алгоритмы являются стохастическими, поэтому результаты модели AutoML могут отличаться.
Проверка составной модели для временного ряда на трех блоках по 14 элементов. Показана правая часть исходного временного ряда (изображение автора)Прогноз на первом блоке проверки полностью повторял фактические значения временного ряда.Это кажется странным, но все становится ясно, как только мы посмотрим на структуру полученного конвейера.
Примеры конвейеров, полученных в процессе сочинения (процесс эволюции). Были рассмотрены как конвейер с операциями предварительной обработки для конкретных временных рядов, так и простые конвейеры, которые представляют линейные отношения (изображение автора)Как видно из рисунка, более сложные конвейеры не всегда обеспечивают самые низкие показатели ошибок. Итак, лучший найденный конвейер оказался коротким, но, тем не менее, значение ошибки при валидации было небольшим.На основании этого делаем вывод, что для данного временного ряда этого достаточно.
Поскольку окончательная модель является алгоритмом K-ближайшего соседа, конвейер может повторять шаблоны временных рядов из обучающей выборки. Проблемы с такой моделью могут возникнуть, например, с нестационарными временными рядами по тренду. В этом случае модель K-ближайшего соседа не сможет адекватно экстраполировать зависимости из обучающей выборки. У этого временного ряда есть еще одна особенность — он нестационарен по дисперсии.
Однако его структура содержит относительно однородные части, которые мало чем отличаются от той части временного ряда, на которой проводилась проверка.
Однородные части временного ряда, которые «похожи» на раздел проверки, выделены оранжевым цветом (изображение автора)В этих частях есть повторяющиеся закономерности, а временной ряд является стационарным трендом — значение колеблется около среднее значение, затем возрастает до значения выше 1000 кВтч, а затем падает до 0.Поэтому возможность воспроизведения этих шаблонов для построенного конвейера очень важна. Но необязательно угадывать низкочастотные колебания временного ряда (например, тренд или сезонность). Модель KNN подходит для этих задач. Показатели качества прогноза, полученные после построения цепочки, составляют MAE — 88,19 и RMSE — 177,31.
Важно отметить, что мы подготовили решение в автоматическом режиме и не добавляли никаких дополнительных экспертных знаний в алгоритм поиска.Эта задача была решена всего за 5 минут работы фреймворка на ноутбуке. Несомненно, для больших наборов данных потребуется больше времени, чтобы составить хороший конвейер.
Сравнение с конкурентами
Отказ от ответственности: сравнение в этом разделе далеко не исчерпывающее. Чтобы обосновать, что один фреймворк лучше или хуже другого, нужно провести гораздо больше экспериментов. Желательно использовать более одного источника данных, применять перекрестную проверку, запускать алгоритмы на одних и тех же данных и с одними и теми же параметрами несколько раз (с усреднением показателей).Здесь у нас вводное сравнение: мы показали, как альтернативные решения могут справиться с поставленной задачей. Если вам интересно, как FEDOT работает с временными рядами по сравнению с другими фреймворками, следите за новостями в ResearchGate. Полноценное сравнение в научной статье скоро будет доступно!
Давайте попробуем сравнить FEDOT с другими платформами с открытым исходным кодом для прогнозирования временных рядов — AutoTS и pmdarima. Блокнот Jupyter с кодом и графиками доступен по ссылке. Поскольку не все библиотеки реализуют функцию проверки на нескольких блоках, было решено провести это небольшое сравнение только на одном фрагменте временного ряда.Каждый алгоритм запускался 3 раза, и показатели ошибок усреднялись. Таблица с метриками выглядит так (в ячейках указано стандартное отклонение):
На рисунке также показаны прогнозы для одного из экспериментов:
Пример прогнозов, полученных конкурирующими алгоритмами (изображение автора)Может Из рисунка видно, что прогноз, полученный с помощью FEDOT, более «похож на фактические данные».
Заключение
Итак, сегодня мы рассмотрели такую набирающую популярность область машинного обучения, как AutoML.В этом посте мы рассмотрим существующие решения для автоматического создания конвейеров машинного обучения и выясним, как их можно использовать в задаче прогнозирования временных рядов.
Мы также попробовали AutoML на примере прогнозирования рядов вырабатываемой электроэнергии с использованием структуры FEDOT: мы восстановили недостающие значения, построили конвейер с использованием эволюционного алгоритма и проверили решение. В конце демонстрируется краткое сравнение FEDOT с другими фреймворками по этой задаче.
Примеры (код и графики) из этого поста доступны в репозитории github по ссылке.
Пара дополнительных ссылок для тех, кто решил углубиться:
- Репозиторий Github с FEDOT
- Репозиторий Github разработанного веб-модуля для фреймворка — FEDOT.Web
- Чат для обсуждения и решения проблем для FEDOT
Используйте AutoML, попробуйте FEDOT!
Над статьей работали Михаил Сарафанов, Павел Вычужанин и Николай Никитин.
Значение Федота, Что означает Федот?
[ сл. fe-dot, fed-ot] Имя мальчика Федот произносится как ФЕХДААТ †. Происхождение Федота — древнегреческое, а употребление — русское. Федот имеет значение «данный богом». Это происходит от theos , означающего «бог»; dotos ‘отдано’. Теодотос (древнегреческий) и Теодот (древнегреческий) — более старые формы имени. Имя Феодот носили различные ранние святые и мученики; он был популярен среди ранних христиан из-за его благого значения.
Федя (русская форма домашнего любимца) — вариант имени.
См. Также соответствующую форму, Фаддей (английский).
См. Также связанные категории, мученики (смерть), бог, христиане (миссионеры), греки, русские и святые (католики).
Федот — необычное детское имя для мальчиков. Он не входит в топ-1000 имен. В группе имен мальчиков, непосредственно связанных с Федотом, в 2018 году наиболее часто использовался Фаддей.
Детские имена, которые звучат как Федот, включают Faddei, Faddey, Faddi, Faddiss, Faddyss, Fadee, Fadey, Fadhi, Fadi, Fadie, Fady. , Фахад, Фатех, Фатей, Фатхи, Фати, Фати, Фатих, Фавад и Фаввад.
† приблизительно английское произношение Fedot: F как в «fee (F.IY)»; EH как «отлив (EH.B)»; D как «день (Д.ЭЙ)»; AA как «нечетный (AA.D)»; Т как в «тройник (T.IY)»
Легенда:
синий: имя мальчика
красный: имя девушки
курсив : унисекс имя
полужирный : основное имя
девочка (6265)
мальчик (4886)
унисекс (1558)
английский (1124)
иврит (832)
греческий (730)
арабский (570)
немецкий (570)
латинский (489)
санскрит (392)
французский (
) испанский
(202)кельтский (171)
итальянский (121)
американский (92)
ирландский (87)
скандинавский (72)
готический (70)
русский (64)
голландский (51) )
албанский (46)
японский (45)
польский (44)
португальский (39)
валлийский (39)
славянский (38)
венгерский (33)
суахили (33) 9000
турецкий (33)
чешский (30)
армянский (26)
римский (23)
персидский (17)
кечуа (17)
идиш (16)
египетский (15) каталанский
(14)финикийский (14)
баскский (9)
литовский (9)
румынский (9)
900 04 латышский (8)арамейский (7)
ацтекский (7)
акан (6)
ангольский (6)
овца (6)
галисийский (6)
эстонский (5)
сирийский (5)
тамильский (5)
украинский (5)
игбо (4)
панджаби (4)
ассирийский (3)
бретонский (3)
фризский (3)
иллирийский )
курдский (3)
маори (3)
науатль (3)
семитский (2)
афганский (1)
амхарский (1)
камбоджийский (1)
китайский (1)
датский (1)
индоевропейский (1)
киова (1)
сиуанский (1)
См. Еще 62Смотреть меньшебог (139)
помощник (132)
король (118)
благородный (86)
наследник (56)
святой (52)
сила (47)
библейский (40)
человечность (40)
мудрый (40)
честь (37)
могущественный (37)
стихия (34)
брат (33)
воин (29)
золото (27)
сердце (26) )
протектор (26)
орел (25)
дерево (25)
тихий (24)
солнце (22)
храбрый (20)
эльф (18)
непонятный (18)
река (18)
песок (18)
бессмертный (17)
средневековый (17)
война (17)
католическая (15)
литература (15)
детеныш (14)
жизнь (14)
меч (14)
деревня (14)
земля (13)
смерть (12)
герой (12)
радость (12)
викторио сша (12)
белый (12)
англизированный (11)
миссионерский (11)
норманн (11)
возрождение (11)
медведь (10)
любимый (10)
доброжелательный ( 10)
темное (10)
небо (10)
древнее (9)
церковь (9)
рассвет (9)
пуритане (9)
огонь (8)
лев (8)
комбинация (7)
континентальный (7)
цветок (7)
народный (7)
благодать (7)
луна (7)
теолог (7)
синий (6)
бремя (6)
громко (6)
защита (6)
ученый (6)
весна (6)
учитель (6)
изобилие (5)
последователь (5)
четвертый ( 5)
счастливый (5)
шлем (5)
отшельник (5)
дом (5)
пророк (5)
упадок (4)
доктор (4) 9000 5
враг (4)
эквивалент (4)
лошадь (4)
независимый (4)
инвинсибл (4)
джон (4)
мессенджер (4)
модерн (4)
гора (4)
выдающийся (4)
сэр (4)
титул (4)
дядя (4)
дикий (4)
ветер (4)
вино (4)
адам ( 3)
принадлежат (3)
птица (3)
замок (3)
олень (3)
фермер (3)
прощающий (3)
Джордж (3)
богиня (3)
иисус (3)
маркус (3)
опера (3)
роза (3)
море (3)
седьмой (3)
стройный (3)
террор (3)
трагедия (3)
троян (3)
универсальный (3)
мудрость (3)
актер (2)
афины (2)
бриттани (2)
рождество (2)
родственный (2)
утешитель (2)
предназначенный (2)
восьмой (2)
быстрый (2)
трава (2)
хануман (2)
остров (2)
Иерусалим ( 2)
зеркало (2)
месяц (2)
девятое (2)
северное (2)
послушное (2)
префикс (2)
провайдер (2)
радуга (2)
корень (2)
жертва (2)
змея (2)
суффикс (2)
десятая (2)
тор (2)
доверие (2)
правда (2)
вселенная (2)
видение (2)
волк (2)
афро (1)
гнев (1)
архангел (1)
лысый (1)
кабан (1)
верблюд ( 1)
мультфильм (1)
облако (1)
коллектор (1)
комфорт (1)
композитор (1)
отсчетов (1)
прямой (1)
собака (1)
глаза (1)
лисица (1)
коза (1)
зерна (1)
половина (1)
харт (1)
пастух (1)
гун (1)
еврейский (1)
королевство (1)
юрист (1)
лотос (1)
македония (1)
мария (1)
купец (1)
металл (1)
чудо ( 1)
обезьяна (1)
болот (1)
николай (1)
нортумбрия (1)
оранжевый (1)
язычник (1)
бег (1)
разговорный (1)
корма (1)
шторм (1)
символический (1)
вторник (1)
uk (1)
вестготов (1)
обет (1)
вульф (1)
yorkshire (1)
См. еще 193Смотреть меньшеАвторское право и копия 2009-2021 Baby Names Pedia.Все права защищены.
Команда ИТМО делится опытом
Лаборатория моделирования естественных систем Университета ИТМО при Национальном центре когнитивных исследований интегрирует хакатоны в образовательную и исследовательскую деятельность. Одним из первых больших успехов этой лаборатории стала модель машинного обучения под названием FEDOT, которая произвела впечатление на экспертный совет и принесла команде лаборатории победу в Emergency DataHack.
В этом интервью Анна Калюжная , руководитель лаборатории моделирования естественных систем, и Илья Ревин , инженер-программист и руководитель группы, рассказывают о FEDOT, своих достижениях и важности хакатонов как для магистрантов, так и для опытных разработчиков. .
Илья, вы возглавили команду, которая на хакатоне предложила лучшее решение и победила с большим отрывом. Как вам удалось сделать то, что обычно занимает не менее нескольких месяцев, за такое короткое время?
Ну, у нас был ФЕДОТ, и хотя вы, вероятно, не найдете его в списке участников, это никоим образом не умаляет его достижений. FEDOT — это автоматизированная среда машинного обучения для создания и оптимизации цепочек моделей (конвейеров) или их элементов.
Было ли это первое соревнование FEDOT?
Это был не первый раз.Мы также использовали этот фреймворк на хакатоне Норникеля. Затем мы разделили первое место с командой Kanape — data science из Сбербанка и МТС.
Была ли там задача аналогична той, что вы делали в Emergency DataHack?
Нет, у нас была другая задача. Хакатон включал в себя два трека: Foam Party и Sick Leave. Участники первого трека должны были определить расход и другие параметры плавучести металлосодержащей пены по видео, чтобы оптимизировать работу операторов установки.Однако мы приняли участие во втором треке, где нашей задачей было использовать анонимные записи для создания модели для прогнозирования того, какие сотрудники уйдут в отпуск по болезни и когда будут в одном из производственных цехов Норникеля.
Итак, FEDOT может быть полезен и в цифровом здравоохранении?
Конечно, это универсальное решение. С помощью этой платформы вы можете работать с данными из нескольких источников, будь то изображения, текст или электронные таблицы Excel. Здесь постановка задачи становится одной из ключевых задач.Благодаря FEDOT нам удалось получить комбинацию моделей машинного обучения для регрессии временных рядов и прогнозирования и представить ее в качестве окончательного решения на хакатоне.
Вы имеете в виду, что FEDOT может помочь на любом хакатоне?
FEDOT похож на хороший швейцарский армейский нож. Это многофункциональный инструмент, который можно использовать для различных целей, но он может быть не одинаково эффективным в каждом случае. Более того, это были промышленные хакатоны, которые не только предлагают реальные бизнес-кейсы, но и требуют уникального подхода.
Для соревнований Kaggle важнее продемонстрировать не свой оригинальный образ мышления или опыт, а свои технические навыки. Таким образом, не все участники соревнуются на равных. В свою очередь, промышленные хакатоны учитывают большее количество факторов. Вы должны выбрать правильный подход, найти лучшие модели и правильно обработать данные, что обычно оставляет желать лучшего. Затем вы должны представить полученные результаты и отстоять свой подход. Вот почему таблицы лидеров постоянно меняются.Один из примеров — команда DataMotion из Emergency DataHack, которая неожиданно, но заслуженно поднялась с третьего места на второе.
Анна, как руководитель магистерской программы «Цифровые геотехнологии», расскажите, чем полезны хакатоны для студентов?
Мы твердо убеждены, что изучать науку о данных невозможно, не решая реальных проблем. Вот почему мы поощряем наших студентов, начиная с первого курса, участвовать в исследованиях и проектах, предложенных нам промышленными партнерами центра.
Хакатоны — это отличный шанс для студентов попробовать свои силы в работе с данными и решении бизнес-задач, а также развить свои навыки командной работы. Иногда предлагаемые задачи становятся отправной точкой для дальнейших исследований, научных статей и даже диссертаций. Также есть приятный бонус для студентов: на большинстве конкурсов есть хорошие денежные призы. Студенты не только улучшают свои знания в области анализа данных и моделирования, но также получают возможность монетизировать свой успех.И это здорово!
Собираетесь ли вы найти способ ввести хакатоны в учебный процесс или студенты должны делать это самостоятельно?
Хорошо, когда ученики самостоятельны, но мы постараемся превратить эту практику в какой-то факультативный курс. Таким образом, у них будет возможность пройти курс под руководством опытных наставников. Мы уже начинаем работу над программой. Мы планируем включать не только практические, но и теоретические занятия по темам, которые не затрагивались во время учебы в магистратуре.Я считаю, что хакатоны помогают студентам получить ценный опыт, научиться применять научные подходы и анализировать различные решения, а также оправдать и отстоять свой выбор.
В команду входят не только студенты, но и сотрудники лаборатории. Планируете ли вы и дальше побуждать своих сотрудников подавать заявки на хакатоны?
Да, по нескольким причинам. Во-первых, хакатоны очень важны для команды FEDOT, так как помогают им генерировать новые идеи. Во-вторых, участники часто имеют дело с важными данными и задачами и, таким образом, могут расширить свои компетенции.И, наконец, время от времени мы также организуем соревнования по машинному обучению, и планируем проводить их и в этом году. Это отличный способ получить информацию и извлечь уроки из опыта наших коллег.
Доступен ли FEDOT только для студентов и сотрудников Университета ИТМО?
Нет, это решение с открытым исходным кодом. Также мы запустили серию публикаций на Хабре для желающих самостоятельно освоить ФЕДОТ. В то время как первая статья посвящена структурированному обучению и использованию AutoML для разработки составных моделей ИИ, вторая статья посвящена прогнозированию временных рядов с помощью AutoML.Кроме того, каждый может внести свой вклад в его разработку на GitHub. Там вы также можете узнать больше о подходе к фреймворку и AutoML в целом.
Илья, какие планы на хакатоны?
У нас нет четкого графика. Планировать такие вещи невозможно, подобных соревнований масса, и зачастую заранее не найти какую-либо информацию. Выбираем самые интересные соревнования, собираем команду и подаем заявку на участие.
Вообще, хакатоны сейчас очень популярны в России. Не так давно вице-премьер РФ Дмитрий Чернышенко сообщил, что до 2024 года на проведение более 100 соревнований по ИИ будет выделено 850 млн рублей. В результате мы получим более широкий выбор хакатонов, призовой фонд увеличится. , студенты станут более мотивированными, а команды продемонстрируют лучшие результаты. Это хорошие новости! Благодаря FEDOT мы близки к выработке нашей выигрышной стратегии.
Значение имен — Федот
Кто они?
Пузырчатые и полные бобов, Fedot и Aali энергичные, любопытные и довольно обаятельные. Страстные создания, любящие открытия и приключения, они любят рисковать и являются экстравертами, ищущими компании других.Они особенно дружелюбны, обладают талантом к переговорам и неоспоримыми способностями убеждения, благодаря своей естественной легкости, быстрой реакции и приспособляемости. Эти мужчины ненавидят что-либо определенное: чем больше пряностей в их жизни, тем больше они могут рисковать и тем более счастливы от этого, однако у них есть тенденция слишком разбрасываться. Их привлекает неизведанное, и возможность завоевания является мотивирующим фактором, хотя им быстро становится скучно, когда они достигают своих целей, и они рискуют стать поверхностными…. Их слабым местом, несомненно, является чрезмерная нервозность, которую они пытаются компенсировать постоянной активностью, физическими упражнениями или частыми путешествиями. По той же причине они склонны быть импульсивными, нетерпеливыми и раздражительными. Чрезвычайно приятные и общительные, они нуждаются в других, чтобы чувствовать, что они действительно существуют, и часто колеблются между определенным чувством неполноценности и самоудовлетворением. В детстве они были умными, живыми, озорными и хитрыми болтунами, которым трудно сидеть на месте какое-то время.Обладая высокой интуицией и чувствительностью, они нежны и часто очень привязаны к своей матери. Прожорливые и веселые с даром болтливости, Fedot и Aali никогда не испытывают недостатка в идеях и не терпят ограничений. Поэтому было бы полезно поощрять их творческий потенциал и природный талант к самовыражению, при этом следя за их склонностью приукрашивать правду или даже откровенно лгать …
Что им нравится?
Чуткие и восприимчивые к другим, Fedot и Aali любят сотрудничать и очень открыты.Фактически, их хозяин номер 11 наделяет их высокими устремлениями, а иногда и утопическими идеями. Это может побудить их вкладывать средства в политические или гуманитарные движения и изучать социальные науки или иррациональное. Однако жить с вибрациями 11 — это не прогулка по парку, и она сопровождается чрезмерной нервозностью; поэтому они часто предпочитают испытывать эти энергии на октаву ниже, на уровне 2, что делает их более легкими, пассивными и зависимыми от своего окружения.В сердечных делах они нежны и чувственны с глубоким пониманием женского разума, тела и души … Поэтому они делают очаровательных и послушных любовников, но всегда так уязвимы перед искушениями!
Чем они занимаются?
У этих молодых людей есть множество возможностей, которые не всегда склонны следовать своему первому желанию, потому что они слишком любят перемены.Их могут соблазнить занятия, связанные с устным (певец, учитель, лектор или ведущий …) и письменным выражением (журналист или писатель …), общением, коммерцией или путешествиями. В равной степени они могли найти удовлетворение в карьере в одной из социальных наук.
Примечание: два или более имени могут иметь одно и то же значение — это предусмотрено.Действительно, имена имеют одинаковые нумерологические числа. Это как в астрологии, когда два человека с одним знаком имеют одинаковые характеристики!
Журнал измененийFedot — pyup.io
0,3,0
Всем привет! Наша команда наконец-то завершила подготовку нового основного релиза fedot == 0.3.0. Спасибо всей команде разработчиков, которая над этим работала! Он доступен и может быть импортирован через pip: https://pypi.org/project/fedot/0.3.0/. Наиболее важные изменения: - Расширенные операции с данными и их автоматическая оптимизация Ранее Fedot (объекты цепочки) позволял автоматически строить конвейеры машинного обучения, включая модели, но операции с данными (такие как масштабирование или заполнение пробелов) были встроены в узлы и могли быть изменены только вручную.В последнем выпуске мы значительно переработали основную логику фреймворка, поэтому операции с данными _ ** полностью поддерживаются ** _ как отдельные узлы. Он может расширить общее пространство поиска подходящего конвейера машинного обучения. - Новый AutoML для прогнозирования временных рядов Теперь Fedot поддерживает не только ручное построение конвейеров машинного обучения для прогнозирования временных рядов, но и ** _ автоматизированный режим _ ** через Composer! Fedot позволяет строить конвейеры и прогнозировать временные ряды для заданного размера окна и длины прогноза.Также для прогнозирования можно использовать экзогенные переменные. Чтобы проверить все функции, см. [Примеры] (https://github.com/nccr-itmo/FEDOT/tree/master/examples) в репозитории. Наши ранние исследования показали, что это многообещающий подход, который может улучшить поле AutoML для временных рядов. Мы активно работаем над сравнительным анализом хорошо известных структур SOTA для прогнозирования временных рядов, и в ближайшем будущем будут опубликованы новые результаты. Также вы можете проверить наш свежий [препринт] (https://arxiv.org/abs/2103.01124) о заполнении пробелов во временных рядах с использованием фреймворка Fedot. - Оптимизация гиперпараметров конвейера машинного обучения методом черного ящика. В ходе экспериментов выяснилось, что наша предыдущая версия настройки гиперпараметров оказалась неэффективной (также не сработала для узлов предварительной обработки). Поэтому мы значительно переработали модуль настройки, и он предоставляет несколько схем для оптимизации гиперпараметров конвейеров машинного обучения методом «черного ящика». Для получения подробной информации, проверьте [модуль настройки] (https://github.com/nccr-itmo/FEDOT/tree/master/fedot/core/chains/tuning) источники и [примеры] (https: // github.com / nccr-itmo / FEDOT / tree / master / examples). - Многоцелевой AutoML для трубопроводов Несколько месяцев назад во время группового обсуждения мы сформулировали гипотезу: «Большинство фреймворков AutoML пытаются максимизировать только одну метрику - качество предсказания. Но можем ли мы оптимизировать несколько метрик (например, сложность конвейера) одновременно?» Поэтому мы провели исследование, в котором эволюционные многоцелевые алгоритмы оптимизации (такие как NSGA-II, SPEA-2) были адаптированы к задаче AutoML. И был сделан вывод, что это многообещающая функция, и мы интегрировали ее в Fedot.[Препринт] (https://arxiv.org/abs/2103.01301) доступен, но вы также можете проверить [пример] (https://github.com/nccr-itmo/FEDOT/blob/master/examples/ fedot_api_example.py) как использовать многокритериальную оптимизацию через Fedot API. - Новая поддержка входных данных для классификации изображений Позже мы объявили, что изображения будут поддерживаться в Fedot. И мы внесли несколько изменений в [InputData] (https://github.com/nccr-itmo/FEDOT/blob/master/fedot/core/data/data.py), и теперь конвейеры для классификации изображений можно создавать вручную.Мы также добавили несколько архитектур CNN и [пример] (https://github.com/nccr-itmo/FEDOT/blob/master/examples/image_classification_problem.py) его использования. Composer также должен работать для классификации изображений, но мы еще не тестировали эту функцию. Также мы исправили кучу ошибок и улучшили Fedot API. Спасибо всем, кто следит за нашими успехами! Любые проблемы и отчеты пользователей приветствуются. Ця!
0,2,1
Приветствую всех, кто следит за нашей командой и развитием FEDOT! Сегодня мы выпустили новую версию fedot == 0.2.1. Вот список основных изменений: - Обновлен основной API. Основные инструкции по использованию доступны в https://github.com/nccr-itmo/FEDOT/blob/master/notebooks/intro_to_automl.ipynb. - Добавлена поддержка фреймов данных pandas - Улучшено ведение журнала - Добавлен анализ чувствительности структуры составной модели (цепочки). Описание доступно на https://fedot.readthedocs.io/en/latest/fedot/features/sensitivity_analysis.html. Новую версию можно получить с помощью команды pip install fedot == 0.2.1 Наша команда очень заинтересована в любых отзывах пользователей, мы приветствуем новые выпуски! Спасибо!
0,2,0
Приветствую всех, кто следит за нашей командой и развитием FEDOT! На прошлой неделе мы выпустили новую версию fedot == 0.2.0. Куча ошибок во фреймворке были исправлены и объединены в основную (основную) и релизную ветки. Вот список основных изменений: - Добавлена поддержка задач НЛП, добавлен простой пример классификации текста (см. [Здесь] (https: // github.com / nccr-itmo / FEDOT / blob / master / cases / spam_detection.py)) - Реализована первая версия высокоуровневого API fedot, инструкции см. В readme - Исправлено несколько ошибок с цепочкой импорта / экспорта. - Композитор теперь должен правильно работать для задачи временного ряда. - Улучшена встроенная визуализация компоновки и полученные цепочки, см. Пример [здесь] (https://github.com/nccr-itmo/FEDOT/blob/master/examples/chain_and_history_visualisation.py)
Федот — Значение имени — Имя Федот вам помогает или вредит?
Хотите большего от жизни? Вы можете узнать свою основную цель и воплотить его в жизнь с помощью сбалансированного имени — древней мудрости для современного мира.
- 90 лет новаторских исследований
- всегда бесплатно отчеты об имени и дате рождения
- Пользовательские рекомендации по сбалансированному названию
- онлайн-курсов для обучения и развития
Обновлено 22 июля 2021 г.
Fedot, имена, которые вы используете, создают ваш жизненный опыт. Все имена не равны .
Название Значение Ссылки
Обзор Про Федота-стрельца, удаленного молодца, Глория Мунди
Сказка о Федоте-стрелеце — сатирическая пьеса в стихах, написанная в 1985 году Леонидом Филатовым и пользующаяся огромной популярностью в России.Леонид Филатов был прежде всего актером, хотя он также руководил театром и фильмами и написал ряд книг, из которых наиболее популярной является «Федот-стрелец». Я наткнулся на перевод на английский здесь: http: //samlib.ru/a/alec_v/fed-rus-eng … который может дать англоговорящему некоторое представление об этой книге, хотя неизбежно это всего лишь тень оригинала, поскольку много юмора в непереводимой фразе Филатова.Пьеса написана в стиле народной сказки с использованием современной терминологии, вплетенной в комический эффект, и вы часто можете услышать, как русские люди используют фразы из книги, даже не осознавая, что они делают это, потому что многие с тех пор превратились в разговорные выражения.Все персонажи — обычные русские фольклорные персонажи, которых российский зритель сразу узнает.
Основной состав:
Федот, мудрый взломщик, тщеславный и невероятно удачливый охотник / солдат:
Царь, мелкий и злобный тиран и старый лотарион:
Маруся, красивая девушка типичного русского фольклора, тот, кто готовит, убирает, потворствует любой прихоти человека, играет на скрипке и решает все проблемы, которые у него когда-либо были:
У всех, кажется, огромные печальные глаза.Не думайте, что тот, что на картинке, превратился в какую-либо птицу, но многие из них действительно превращаются в голубей, лебедей, голубей и тому подобное. В русском фольклоре есть даже два типа птиц-женщин, Алконост и Сирин, которые меня завораживают. Оба пели небесные песни, первая заставляла забыть обо всем, а вторая была пророческой.
Баба Яга, злая ведьма в лесу:
Генерал, ленивый дурак, готовый выполнять все приказы:
Сказку рассказывает шут, который по пути делает несколько проницательных наблюдений и начинает Царь приказал Федоту привести с охоты фазана или тетерева.Выполняя это задание, Федот встречает голубя, который умоляет его пощадить ее жизнь, а затем превращается в прекрасную девушку Маруся. Неудивительно, что Федот не единственный, кто считает Маруся настоящей находкой. Узнав о Марусе от генерала, царь отправляет Федота на ряд заданий, придуманных Бабой Ягой, в попытке убить его втихаря, чтобы царь женился на Марусе, в конце концов отправив его за тем, чего не может быть.