Глубинные: глубинные — Перевод на английский — примеры русский

Иными словами, глубинные корни нынешних трудностей выходят за пределы воздействий, исходящих из развитого мира.

Трюк сработал, и когда U-123 маневрировала вокруг кормы Атика, был открыт огонь со всего вооружения, включая

Во время холодной войны суда Королевских ВМС Великобритании обычно имели на борту ядерные глубинные заряды для борьбы с подводными лодками.

Г-жа Тарик Азиз: В международных отношениях происходят глубинные трансформации.

Происходят глубинные процессы и в информационной сфере.

Да, Билл Клинтон родом из Арканзаса, но эти различия имеют глубинные корни.

В связи с этим требуются пересмотр основ и готовность справедливо решать глубинные проблемы.

В ряде стран с формирующимся рынком, несмотря на эффективную политику и огромные резервы, все еще существуют глубинные структурные проблемы.

Поэтому он может лишь призвать государство-участника сопровождать свои законодательные меры масштабными пропагандистскими кампаниями и конкретными действиями, без которых глубинные перемены невозможны.

Помочь объяснить эту разницу могут также и другие глубинные факторы.

Однако содержание и объем предполагаемого обязательства государств предупреждать бедствия (индивидуально или коллективно) затрагивает глубинные вопросы, которыми, возможно, придется заниматься.

В докладе Генерального секретаря раскрыты глубинные взаимоотношения Организации Объединенных Наций с региональными и другими организациями, показан все возрастающий уровень стабильного сотрудничества между ними.

Недавние дискуссии о реформе международной валютной системы затрагивали главным образом симптомы, а не глубинные стержневые системные проблемы.

Из 12 осадочных кернов, взятых в указанной акватории, было извлечено 50 конкреций, захороненных в них через разные глубинные интервалы.

Участники согласились, что, несмотря на достигнутый за последние два года значительный прогресс,

Кроме того, правительству и народу Сьерра-Леоне необходимо будет решить глубинные политические проблемы страны, которые обострились в результате гражданской войны.

Таким образом, глубинные преобразования должны произойти во всех аспектах экономической жизни.

глубинные — English translation – Linguee

Поэтому он может лишь призвать государство-участника сопровождать свои […] законодательные меры масштабными пропагандистскими кампаниями и конкретными […] действиями, без которых глубинные перемены невозможны. daccess-ods.un.org	He could therefore only encourage the State party to accompany its [. ..] legislative measures with large-scale awareness campaigns and specific action, […] without which there could be no profound change. daccess-ods.un.org
Хотя глубинные причины беспорядков и актов […] вандализма, имевших место в государстве-участнике в августе 2011 года, в полном […] объеме еще не установлены, Комитет отмечает, что для этой ситуации характерна расовая подоплека, о которой не следует забывать. daccess-ods.un.org	While the underlying causes of the riots […] and acts of vandalism that took place in the State party in August 2011 are yet […] to be fully ascertained, the Committee notes that there are racial undertones to the situation which should not be ignored. daccess-ods.un.org
Рассмотреть проблемы стигмы, с которыми сталкиваются молодые люди, воздействие на них суждений о возрасте, морали и половой жизни; последствия стигмы для молодежи, включая отторжение, [. ..] изоляцию, уход из школы, чувства стыда и […] мысли о самоубийстве; глубинные причины стигмы в отношении […] молодежи и связь между стигмой, […] гендером и половой жизнью; а также стратегии преодоления стигмы. unaids.org:80	Explores the stigma faced by young people and how they are affected by judgments about age, morality and sexuality; the impacts of stigma on young people, including exclusion, isolation, dropping out of school, feelings of shame and […] thoughts about suicide; root causes […] of youthrelated stigma and links between stigma, […] gender and sexuality; and strategies for coping with stigma. unaids.org:80
Несмотря на некоторые […] трудности, задачи и глубинные цели реформы — придать […] импульс совместным усилиям, особенно в направлении [. ..] стран Юга,-начинают, по мнению НПО и ЮНЕСКО, приносить свои плоды. unesdoc.unesco.org	Despite some difficulties, […] the objectives and basic aims of the reform — […] to ensure that efforts towards cooperation are […] redoubled, in particular in the direction of the countries of the South — are beginning to bear fruit, according to NGOs and UNESCO alike. unesdoc.unesco.org
Это возможно в том случае, если набор показателей способен отражать в рамках системы причинно-следственные связи между движущими силами, состоянием среды и воздействием […] изменений и таким образом помогать […] директивным органам увязать глубинные процессы с воздействиями, […] установить связи с соответствующими […] оцениваемыми областями и в конечном счете обеспечить более непосредственную поддержку процесса принятия решений. daccess-ods.un.org	This is possible if the set of indicators can capture the causality in the system among driving forces, state of the environment, and impacts of changes, and thereby help decision makers to […] connect the underlying processes with […] impacts, make links to related assessment areas, […] and ultimately support decision-making more directly. daccess-ods.un.org
Скачкообразный рост импорта, в частности таких основных продуктов питания, […] как зерно, а также рост зависимости от импорта […] продовольствия указывают на глубинные структурные слабости […] в этом секторе. daccess-ods.un.org	Import surges, particularly of staple foods […] such as cereals, along with growing foodimport dependence, have pointed to [. ..] underlying structural weaknesses in the sector. daccess-ods.un.org
Какими бы ни были глубинные причины этого, политическое […] манипулирование столь чувствительными вопросами лишь способствует […] закреплению стереотипов и усилению нетерпимости, расширяя при этом культурные, религиозные и политические разногласия. daccess-ods.un.org	Whatever the underlying causes, the political […] manipulation of such sensitive issues only serves to boost stereotypes and […] intolerance while widening cultural, religious and political divisions. daccess-ods.un.org
Она задала […] вопрос по поводу сообщений о росте числа случаев бытового насилия, прежде всего в отношении женщин и детей, а также просила делегацию уточнить, каковы вероятные источники такого насилия, и указать, имеются ли какие-либо структурные или глубинные причины таких инцидентов. daccess-ods.un.org	It asked whether in the reported rise on domestic violence, especially with regard to women and children, if the delegation could elaborate on the likely sources of such violence and to indicate whether there is any structural or underlying cause for those incidents. daccess-ods.un.org
. 18 Глубинные факторы риска возникновения […] конфликтов в Ферганской долине . unwomen-eeca.org	. . 18 Deep rooted risk factors of conflicts […] emerging in the Ferghana Valley . unwomen-eeca.org
И хотя одним из приоритетов должна быть физическая защита гражданского населения, необходимо также эффективно решать и глубинные проблемы, которые лежат в основе многочисленных угроз, с которыми сталки вается гражданское население в Демократической Республике Конго, и нестабильность, которая [. ..] […] продолжает существовать на востоке страны. daccess-ods.un.org	While the physical protection of civilians should be a priority, numerous threats facing the civilian population in the Democratic Republic of the Congo and the instability that continues unabated in the east cannot be eliminated unless the underlying challenges are effectively addressed. daccess-ods.un.org
В результате происшедших […] наводнений стали очевидными глубинные структурные сложности […] и сложности, связанные с развитием, […] включая проблему недоедания, что также обусловило повышение внимания к наиболее слаборазвитым районам страны. daccess-ods.un.org	Underlying structural and development issues, […] including malnutrition, surfaced as a result of the floods, which also drew [. ..] more attention to some of the most underdeveloped areas of the country. daccess-ods.un.org
Ясно, что эту проблему не решить, пока не будут устранены глубинные факторы, порождающие пиратство, а это отсутствие в Сомали стабильности, правопорядка, а также нормальных экономических […] […] и социальных условий. daccess-ods.un.org	Clearly, this problem cannot resolved without tackling the root causes of piracy, which are a lack in Somalia of stability, the rule of law and normal economic and social conditions. daccess-ods.un.org
В странах, добившихся наибольших успехов в деле […] противодействия эпидемии ВИЧ, достижению […] целей способствовали глубинные изменения в общественном […] сознании, включая привлечение […] гражданского общества к участию в этой работе и утверждение программы действий в области здравоохранения, основанной на уважении прав человека, в соответствии с принципами, провозглашенными в Декларации тысячелетия. daccess-ods.un.org	Where the HIV response has been […] most successful, it has catalysed and […] built on profound societal changes, including the […] full engagement of civil society and […] the embracing of a rights-based health agenda, as envisaged in the Millennium Declaration. daccess-ods.un.org
В этом […] модуле рассматриваются формы стигмы, которой подвергаются мужчины, занимающиеся сексом с мужчинами, и ее глубинные причины, имеющие отношение к вопросам гендера, представлениям о морали и половой жизни, культурным и религиозным […] нормам. unaids.org:80	This module looks at the forms of stigma experienced by men who have sex with men and underlying causes, which are related to gender issues, judgments about morality and sexuality, and cultural and religious norms. unaids.org:80
Основатель обсерватории «Ламонт Догерти» Морис Эвинг был одним из […] первых, который использовал мощные источники звука – динамитные шашки – […] для проникновения в глубинные слои океанического дна. unesdoc.unesco.org	It was the founder of the Lamont Doherty Earth Observatory, Maurice Ewing, who […] pioneered the use of powerful sound sources, in his case sticks of dynamite, to […] penetrate the buried layers of the ocean crust. unesdoc.unesco.org
Некоторые глубинные проблемы не только сохранились, […] но и выросли; они играют свою роль в условиях нынешнего кризиса: проблемы […] «слишком больших, чтобы обанкротиться» банков, проблемы плохой бухгалтерской отчетности и непрозрачного рынка небиржевых производных финансовых инструментов. daccess-ods.un.org	Some of the underlying problems remained, indeed […] had grown, and were playing a role in the current crisis: the problems […] of too-big-to-fail banks, the problems of bad accounting and non-transparent over-the-counter derivatives. daccess-ods.un.org
В состав […] арсенала входили авиабомбы, ядерные мины, артиллерийские и зенитные боеприпасы, боеголовки для баллистических ракет средней и меньшей дальности, крылатых ракет наземного и воздушного базирования, глубинные бомбы (см. Рис. 1). armscontrol.ru	The arsenal included bombs, nuclear land mines, artillery shells, anti-aircraft warheads, warheads for intermediaterange and shorter-range ballistic missiles, ground and air based cruise missiles, and depth bombs (see Fig. 1). armscontrol.ru
Высокочастотные глубинные вибраторы STP, V-MAX, преобразователи частоты, механические глубинные вибраторы STP FX, высокочастотные глубинные вибраторы со встроенным электронным преобразователем, электроинструмент и расходные материалы. moscow-export.com	High-frequency immersion vibrators STP, V-MAX, frequency converters, mechanical immersion vibrators STP FX, high frequency immersion vibrators with built-in electronic transformer, electric tools and consumables. moscow-export.com
c) глубоко изучить […] характер, степень и глубинные причины сексуального […] надругательства над детьми daccess-ods.un.org	(c) Undertake in depth research on the […] nature, extent and root causes of child sexual abuse daccess-ods.un.org
Прямые доказательства присутствия воды в […] подлитосферной мантии отсутствуют, […] поскольку водосодержащие глубинные ксенолиты и эксгуу [. ..] мированные породы могли подвергнуться […] минее ральным преобразованиям при их поступлении на земную поверхность. atlantic.ginras.ru	OObearing xenoliths and exhumed rocks could have […] been metamorphosed at a shallow depth with loss of water. atlantic.ginras.ru
Фактически из-за непосредственного атмосферного […] выпадения на поверхность водохранилища поверхностные воды водохранилища были […] загрязнены гораздо больше, чем глубинные воды. chernobyl.info	In fact, because of direct atmospheric […] deposition to the reservoir surface, the surface waters in the reservoir were […] much more contaminated than the deep waters. chernobyl.info
Глубинные причины этого состоят в [. ..] том, что при планировании развития энергетического сектора планирующие органы не имеют […] информации об экосистемах и биоразнообразии, отсутствуют также одобренные модели учета стандартов и требований биоразнообразия, четко прописанные методологии экосистемного подхода к сохранению биоразнообразия в ландшафтах, подвергшихся изменению при реализации энергетических проектов, и базы данных о передовой практике решения задачи сохранения биоразнообразия в энергетической отрасли. undp.ru	The underlying reasons for this are […] that, when forecasting energy sector development, ecosystem and biodiversity information […] is not available to planners, there are no appropriate and approved models for taking biodiversity standards and requirements in to account, there are no clearly defined methodologies for taking an ecosystem management approach to biodiversity conservation in landscapes modified by energy sector projects, and there are no databases on best management practices for mainstreaming biodiversity conservation in the energy sector that planners can make use of. undp.ru
В качестве элемента планирования на основе широкого участия часто используется построение «иерархического […] древа» или «древа проблем», которое […] помогает вскрывать глубинные причины путем группирования […] выявленных проблем и аспектов. fao.org	A hierarchical or problem tree is […] often used as part of participatory planning […] and helps define root causes by clustering identified […] problems and issues. fao.org
Трудность, с которой мы […] сталкиваемся при разработке и осуществлении стратегий выхода и перехода, имеет под собой глубинные причины. daccess-ods.un.org	Our difficulty in developing and implementing exit and transition strategies has fundamental causes. daccess-ods.un.org
Недавние дискуссии о […] реформе международной валютной системы затрагивали главным […] образом симптомы, а не глубинные стержневые системные […] проблемы. daccess-ods.un.org	Recent debates on the reform of […] the international monetary system have addressed mainly the […] symptoms rather than the core underlying systemic problems. daccess-ods.un.org
Кроме того, Израиль продолжает […] […] грубо и постоянно нарушать суверенитет Ливана на суше и на море, где он в одностороннем порядке установил линию буев, вторгаясь в территориальные воды Ливана, помимо того, что «подразделения его военноморских сил сбрасывают глубинные заряды и выпускают осветительные ракеты вдоль линии буев», как отмечается также в пункте 26 последнего доклада Генерального секретаря. daccess-ods.un.org	Furthermore, Israel continues to blatantly and repeatedly violate Lebanese sovereignty on land and at sea, where it unilaterally established a line of buoys infringing on Lebanese territorial waters, in addition to its “navy units dropping depth charges and firing flares along the buoy line”, as stated in paragraph 26 of the Secretary-General’s latest report. daccess-ods.un.org
После такой реформы Институт изучения коренных народов и Комиссия по искоренению принудительного труда должны, в сотрудничестве и на основе консультаций с коренными жителями, разработать и внедрить план действий по […] борьбе с принудительным трудом, […] позволяющий устранить глубинные причины этого явления, […] прежде всего те, которые связаны […] с правами на землю. daccess-ods.un.org	Once reformed, INDI and the newly formed Commission to Eradicate Forced Labour should, in cooperation and consultation with indigenous peoples, formulate and promote a plan of action [. ..] on forced labour with the capacity to address the root causes of […] forced labour, especially those related to land tenure. daccess-ods.un.org
Эта система также […] […] используется в проекте «Арго» (Глобальная сеть измерительных поплавков), в котором задействованы дрейфующие глубинные буи. oosa.unvienna.org	The system is also being used in the Argo (Global Array of Profiling Floats) project, which deals with subsurface floats. oosa.unvienna.org
Кроме того, […] мандат позволил выявить глубинные причины и последствия […] актов насилия в отношении женщин, а также лучше осознать, […] что такое насилие является одним из проявлений гендерной дискриминации, с которой надлежит вести борьбу в более широких рамках борьбы за равноправие полов и за создание условий для расширения прав и возможностей женщин. daccess-ods.un.org	Furthermore, the mandate had contributed to […] greater clarity on the root causes and consequences […] of violence against women, and underscored […] that such violence could not be understood in isolation from gender-based discrimination and that it must be addressed as part of the broader effort to ensure gender equality and women’s empowerment. daccess-ods.un.org
Глубинные разногласия по поводу того, […] должен ли договор о расщепляющемся материале охватывать существующие или же только […] будущие запасы, являются первопричиной паралича КР, хотя и не единственным камнем преткновения. daccess-ods.un.org	The deep-seated disagreement over […] whether a fissile material treaty should cover existing or just future stocks is at the [. ..] heart of the CD’s paralysis but is not the only sticking point. daccess-ods.un.org

Глубинные интервью » Zerkalo Group

Глубинное интервью, как и личное интервьюирование и фокус-группа – это методика качественного маркетингового и социологического исследования, позволяющая более глубоко и точно выявить отношение представителей целевой группы к интересующему вас вопросу, определить истинные причины поведения, чем при массовых опросах.

В отличие от фокус-групп и личного интервьюирования, глубинные интервью позволяют максимально раскрыть тему с собеседником, включить невербальные коммуникации, отследить ассоциативные и эмоциональные связи респондента с исследуемым вопросом.

При глубинном интервью специалист направляет беседу так, чтобы собеседник мог свободно общаться на темы, которые он вряд ли обсуждал бы в присутствии группы людей. Такая доверительная атмосфера располагает респондента к правдивым и достоверным высказываниям. Поэтому основная ценность глубинных интервью – в их высокой эффективности в поиске истинных мотивов и побудителей, движущих сил клиентов.

• возможность обсуждения конфиденциальных и острых тем;
• оценка мнения индивидуума без влияния общественности;
• единичные анализы, составление причинно-следственных связей;
• получение экспертных мнений и оценок;
• возможность интервьюирования труднодоступных респондентов (лидеры, представители малочисленных групп, дети и т.д.)

Недостатком глубинного интервью, как и личного интервьюирования, являются растянутые сроки выполнения. Одна беседа может занимать 30-45 минут. Однако специалисты отмечают высокую эффективность такого подхода, которая исключает ошибку и даёт возможность оценивать, как прямые ответы респондента, так и его эмоциональные реакции.

Компания Z-Analytics рекомендует использовать метод глубинного интервьюирования там, где нужно получить многосложные ответы. Например, в исследованиях сенсорной продукции (духи, интимные предметы) или продуктов-пионеров. Также глубинное интервью будет кстати при анализе внутрифирменной атмосферы и составлении карт взаимодействия между сотрудниками.

При подготовке глубинного интервью специалисты компании Z-Analytics внимательно изучают предмет исследования, подбирают респондентов и проводят беседу в любом удобном для этого месте.

в чем их ценность| AppsFlyer

Глава 3

Почему обычные ссылки, которые открывают веб-сайты, не открывают приложения?

Вы не совершаете каких-то особенные усилия, чтобы посетить страницу Марка Цукерберга в Facebook («https://www.facebook.com/zuck»). Вы просто вводит его веб-сайт в браузер, и страница загружается. Вот почему вы почти никогда не слышали термин «глубинные ссылки» в отношении веб-сайтов, а только в отношении нативных приложений.

Это потому, что приложения ведут себя не так, как браузеры. Они не могут получить почту по аналогию с почтой, которую вы получаете на домашний адрес или адрес офиса. Они больше похожи на принцип почтовых ящиков. То есть, пользуясь аналогией почтовых ящиков можно сказать: чтобы пользователь смог открыть почту по ссылке URI, его почтовый ящик должен быть сначала зарегистрирован для открытия пользователем напрямую через схему URI.

Технология, которая решает эту проблему, называется отложенной глубинной ссылкой.

Что такое отложенная глубинная ссылка? Это концепция, изобретенная индустрией глубинных ссылок в 2014 году. Это процесс, который формирует глубинное связывание пользователя после первой установки приложения. Если пользователь не может получить доступ к почтовому ящику, он может установить приложение и потом получить доступ. Отложенные глубинные ссылки отвечают за то, чтобы пользователь попал в нужное место в приложении после установки. Поставщики глубинных ссылок могут откладывать или задерживать процесс глубинных ссылок до тех пор, пока приложение не будет загружено.

Вот как это работает. Поставщик атрибуции создаст специальную ссылку или URL, которая:

1. Пытается открыть почтовый ящик (схема URI) и зайти прямо в приложение
2. Если почтовый ящик недоступен (схема URI не работает), это означает, что у пользователя нет приложения, поэтому вместо этого он доставляет пользователя в App Store или на веб-сайт.
3. Поставщик атрибуции может отправить «почту в почтовый ящик» (в приложение) после того, как пользователь откроет приложение после установки. Это обеспечивает гладкое взаимодействие с пользователем на всем протяжении пути.

Раньше интеграция глубинных ссылок была результатом большой работы разработчиков на всех мобильных платформах (App Store, Play Store, Windows и т. д.). Это было огромным барьером для небольших разработчиков, надеющихся создать легкий доступ к своему приложению.

Еще одна большая проблема с глубинными ссылками заключается в том, что они не могут передавать данные в процессе установки приложения. Или, другими словами, если почтовый ящик не настроен, то пользователь не мог получить почту! Без схемы URI не было бы надежного способа доставки пользователя в приложение, даже если оно было установлено. Глубинные ссылки не предоставляют информацию о пользователе, если только на его устройстве не установлено приложение.

В этой связи глубинные ссылки дают целый ряд преимуществ:

• Оптимальная конверсия: Для брендов электронной коммерции и других брендов, которые продают продукты или услуги в своих приложениях, только глубинные ссылки позволяют направлять пользователей прямо в точки продаж внутри приложения сразу же после установки.
• Улучшенное взаимодействия с пользователем (User Experience): Пользователи могут перейти в app store или в приложение и попасть в конкретное место приложения сразу после установки.
• Персонализация: Глубинные ссылки сохраняют информацию о пользователе в течение всего процесса установки, что позволяет приложениям доставлять настраиваемое приветственное сообщение.

Для технических специалистов также есть масса преимуществ:

• Надежность данных : Все ваши данные можно объединить на основании идентификатора устройства и пользователя, что упрощает экспорт или визуализацию данных на интерфейсе вендора.
• Отложенные глубинные ссылки: Лучшая реклама, лучшее качество обслуживания клиентов и улучшенная конверсия
• Эффективность: Экономия денег на рекламных источниках, которые приводят пользователей с высоким уровня удалений приложений.
• Аналитика: Измерение большего количества метрик с помощью интеграции с CDP, например mParticle, который связывает все источники данных в одном месте.

Что еще более важно, согласно данным AppsFlyer:

• Пользователи, привлеченные посредством глубинных ссылок, демонстрируют 31% удержания.
• Конверсия происходит в 2,5 раза чаще, когда пользователи переходят по глубинной ссылке по сравнению с обычной ссылкой атрибуции.
• Глубинные ссылки повышают покупательское намерение, что приводит к значительному увеличению прибыли. На самом деле, отраслевые отчеты показывают, что глубинные ссылки приводят к повышению среднего дохода на пользователя (ARPU) на 148%.
• Пользователи, которые нажимают на отложенную или обычную глубинную ссылку, такую как AppsFlyer’s OneLink, в 2 раза чаще тратят деньги в вашем приложении и в среднем тратят в 2,7 раза больше денег.

Основные результаты

• Веб-ссылки не могут открывать приложения также как схемы URI.
• Использование атрибуции или глубинных ссылок поставщика дает много преимуществ:
  • Оптимальные конверсии
  • Улучшенный опыт пользователя
  • Персонализация

About the Authors

Шани Розенфельдер (Shani Rosenfelder)

Карен Коэн

ВШЭ сообщила о росте глубинной гражданской активности россиян :: Общество :: РБК

Эксперты ВШЭ зафиксировали у россиян рост гражданской активности и уверенности в собственных силах на фоне пандемии. При этом 40% респондентов считают, что государство должно обеспечить тех, кто попал в сложную ситуацию,

Фото: Андрей Любимов / РБК

На фоне пандемии коронавируса и других глобальных вызовов, усиливающих неопределенность, социологи Высшей школы экономики (НИУ ВШЭ) зафиксировали у россиян рост гражданской активности и веры в собственные силы, следует из результатов опроса «Социальное самочувствие россиян» (есть у РБК).

Если 2016 году только 22% респондентов верили, что смогут изменить свою жизнь к лучшему, то в 2020-м таких людей оказалось 30%. Показатель растет, несмотря на сокращение доли среднего класса, который как раз и отличается уверенностью в своих силах. «Если раньше представителей среднего класса было больше, чем полагающихся на собственные силы, то теперь ситуация противоположная», — говорится в исследовании.

Эксперты зафиксировали среди граждан рост уверенности в возможности повлиять на происходящее в своем городе или селе (с 8% в 2016-м до 13% в 2020-м), или в микрорайоне и деревне (с 13% до 18%).

«Впервые за долгие годы возможности повлиять на происходящее на работе сравнялись с возможностями влиять на ситуацию в доме или во дворе (по 45%)», — отмечают авторы исследования.

По мнению экспертов, такой рост может говорить о развитии «глубинного» гражданского общества.

Путин считает причиной беспорядков в США глубинные кризисы

Президент России Владимир Путин заявил, что беспорядки в США были следствием внутренних проблем. По его словам, в США партийные интересы ставятся выше интересов общества. Напомним, протесты начались из-за смерти афроамериканца Джорджа Флойда после задержания полицейскими.

Во время интервью для программы «Москва. Кремль. Путин» ведущий Павел Зарубин отметил, что в США проходят «небывалые события», которые, возможно, являются «глубинным кризисом», который «прорвался наружу». Президент отметил, что старается «аккуратно» комментировать или вообще не комментировать события в других странах, в том числе в США.

«Но вы правы. Безусловно, то, что произошло,— это проявление каких-то глубинных внутренних кризисов. На самом деле мы это давно наблюдаем — с момента прихода к власти действующего президента (Дональда Трампа.— “Ъ”), когда он победил, победил абсолютно очевидно, демократическим способом, а проигравшая сторона придумала всякие небылицы только, чтобы подвергнуть сомнению его легитимность»,— сказал господин Путин (фрагмент передачи опубликовал в Instagram ведущий Павел Зарубин).

Президент считает, что пандемия коронавируса высветила некоторые проблемы в США. По его словам, Россия, несмотря на определенные проблемы и издержки, выходит из этой ситуации «уверенно, с минимальными потерями». В США этого не происходит, и это связано с системой управления, заявил господин Путин.

«Вот, президент говорит: надо сделать так-то, так-то, а на местах губернаторы говорят: да пошел ты подальше»,— сказал Владимир Путин. «Я сомневаюсь, чтобы кто-то у нас где-то или в правительстве, или в регионах сказал: не будем делать там, что правительство говорит или президент говорит»,— отметил он. По словам президента, в США партийные интересы ставятся выше интересов всего общества и народа.

Напомним, в США вспыхнули протесты после смерти афроамериканца Джорджа Флойда, который умер после задержания. Полицейский повалил его на асфальт, надавил коленом на шею и так удерживал, хотя мужчина говорил, что не может дышать. Сотрудника полиции Дерека Чавена обвинили в непредумышленном убийстве. Еще троим полицейским, участвовавшим в задержании, предъявили обвинения в подстрекательстве к убийству и пособничестве ему.

О том, как в разных городах США проходили демонстрации,— в материале “Ъ FM” «Протест выбирает американские штаты».

Глубинные интервью — НАФИ

Аналитический центр НАФИ организует

Полевые работы

Глубинные интервью проводятся в специально оборудованном помещении под руководством опытного модератора. В ходе опроса идет аудио- и видеозапись. Кроме того, НАФИ предоставляет Заказчику возможность наблюдать за проведением исследования в специально оборудованной комнате Заказчика («за стеклом»). 
После завершения интервью специалисты приступают к транскрибированию и обработке полученной информации (контент-анализ текстовых данных, анализ качественных данных с помощью NVivo):

• анализируется тональность обсуждения, реакции на тестируемые материалы;
• оценивается характер, эмоциональность и тональность обсуждения;

Техническое сопровождение

• Sms-уведомление участников о месте и времени проведения фокус-группы
• Непрерывная синхронная видеозапись дискуссий на два независимых носителя
• Видеокамеры с активным управлением
• Ретрансляция видеопотока на планшет или смартфон Заказчика (iOS, Android)
• Возможность задавать вопросы и контролировать ход дискуссии онлайн
• Запись результатов на фирменный dvd или flash-носитель
• Размещение результатов на сервере НАФИ для удаленного доступа по паролю
• Перевод вознаграждения участникам на карту через Интернет-банк (при необходимости)

Организационное сопровождение

• Удобное расположение, парковка
• Фильтр «профессиональных» респондентов 
• Модератор с высшим психологическим образованием 
• Различные форматы мотивации: от денежного вознаграждения до благотворительных взносов от имени респондентов

Другие методы исследований, используемые НАФИ

deep vr

Исследование показало, насколько эффективен DEEP для того, чтобы помочь людям контролировать их беспокойство. В частности, исследуются, какие физиологические и поведенческие изменения происходят во время и в результате игры в ГЛУБОКУ.

Большое рандомизированное контролируемое исследование и несколько экспериментальных исследований были проведены с участием тревожных и не тревожных исследовательских выборок детей и молодых людей. Результаты продемонстрировали способность Deep объединять обучение йогическим методам дыхания с использованием биологической обратной связи в иммерсивной среде, чтобы позволить пользователям приобретать жизненно важные навыки, позволяющие регулировать стресс и тревогу.

Опыт смог повысить у игроков чувство собственной эффективности и значительно уменьшить их беспокойство.

Последующее исследование показало, что Deep также смог уменьшить деструктивное поведение в классе молодых людей со сложными потребностями. Расслабляющий эффект продлится до двух часов после 7-10 минутного сеанса.

Создавая доступные инструменты для дыхания, Deep позволяет широкой аудитории с различными когнитивными и физическими способностями взаимодействовать с опытом.

Публикации

Ван Рой, М., Лобель, А., Харрис, О., Смит, Н., и Гранич, И. (2016, май). DEEP: игра в виртуальной реальности с биологической обратной связью для детей из группы риска. В материалах

Боссенбрук, Р., Вольс А., Вердмистер, Дж., Лихтварк-Ашофф, А., ван Рой, М.Дж.В. И Гранич, И. (2019). Эффективность игры с биологической обратной связью (DEEP) в виртуальной реальности для снижения тревожности и деструктивного поведения в классе: исследование на единственном примере. Doi: 10.2196 / 16066

Глубокое обучение | Природа

На главную | Колледж Дип-Спрингс

Что такое Deep Springs?

Основанный в 1917 году, Deep Springs College является уникальным высшим учебным заведением. Образовательная программа построена на трех столпах: академические науки, студенческое самоуправление и ручной труд.Школа расположена в сорока милях от Бишопа, Калифорния, на изолированном ранчо крупного рогатого скота в Долине Дип-Спрингс.

Ежегодно принимаются от двенадцати до пятнадцати студентов. Каждый получает полную стипендию; Колледж покрывает расходы на обучение, проживание и питание для каждого поступающего студента. Взамен ожидается, что студенты Дип-Спрингс посвятят свою жизнь служению человечеству. Выпускники продолжают служить примером этого идеала в самых разных областях, включая политику, науку, журналистику, академические науки, сельское хозяйство, медицину, право, бизнес и дизайн.

Три столпа, которые включают формальные обязанности студентов в течение двух лет обучения в колледже, вместе позволяют каждому студенту взять на себя реальную ответственность и ответственность перед сообществом. Ожидается, что студенты привносят высокий уровень подготовки и участия в свои занятия, которые обычно построены на обсуждении в стиле семинара и часто имеют менее восьми участников. Студенческий совет отвечает за многие аспекты работы колледжа, приема студентов, найма преподавателей и проверки успеваемости студентов и преподавателей. Каждый студент также работает не менее двадцати часов в неделю. Рабочие места включают работу на ферме и ранчо, а также другие повседневные задачи, такие как приготовление пищи, уборка и обслуживание помещений и транспортных средств.

Посмотрите, как другие описывают Deep Springs на нашей странице СМИ и публикаций. В письме президента потенциальным кандидатам также дается краткое описание нашей полной программы. В Deep Springs совместное обучение с 2018 года.

Как и вся остальная жизнь в Deep Springs, учеба — это исследование ответственности и сотрудничества, а также учебный материал.Классы небольшие — в среднем восемь учеников. В таких небольших классах тщательная подготовка и участие в классе необходимы и ожидаются.

Специальных специальностей нет. Большинство студентов посещают два-три занятия в семестр, выбирая из предложений по гуманитарным, общественным, естественным и искусствам. Многие занятия основаны на обсуждениях. Среди недавно предложенных курсов — Наука о сохранении, Этика Аристотеля , Живопись, Математика в политической жизни, Современное эссе, Раса и образование, Магический реализм, Война и мир в Конго и Поэзия Эмили Дикинсон.

Отличительным качеством академической программы Deep Springs является то, что она рассматривает студентов не как потребителей, а как создателей их образования и как руководителей совместного интеллектуального проекта. Комитет по учебной программе (укомплектованный и возглавляемый студентами) выбирает профессоров колледжа, а студенческий совет определяет учебную программу каждого семестра, выбирая курсы из множества предложений, представленных каждым профессором. Как упоминалось выше, классы во многом зависят от участия студентов; тщательная подготовка и активное участие рассматриваются как ответственность ученика перед всем классом.Студенты не только руководят большинством бесед в классе, но также несут ответственность за критическое мышление о том, как можно улучшить каждый курс, пытаются улучшить свое участие, дают обратную связь другим студентам и профессору и часто помогают решать вопросы структуры класса.

После завершения двухлетней программы Deep Springs большинство студентов переводятся в четырехлетние учебные заведения, чтобы получить степень бакалавра или бакалавра. Студенты получают поддержку и руководство на протяжении всего процесса перевода. Многие студенты поступают в университеты мирового уровня, включая Йельский, Стэнфордский, Браунский и Чикагский.

Щелкните здесь, чтобы получить дополнительную информацию об академической составляющей.

В дополнение к своим академическим обязанностям и самоуправлению каждый студент в Deep Springs работает примерно двадцать часов в неделю. Студенты делают все: от доения двух дойных коров до орошения нашей фермы люцерны площадью 155 акров, приготовления еды и мытья посуды в общине три раза в день. Большинство студентов меняют рабочие должности каждые два месяца, хотя для некоторых должностей требуется четыре месяца работы.

Хотя студенты учатся быть полезными на ферме, большинство из них не продолжают работать в сельском хозяйстве. Deep Springs — это полностью действующее ранчо крупного рогатого скота и люцерновая ферма — мы продаем сено и говядину, — но рабочая сила ценится больше всего за свою педагогическую функцию. Взамен стипендии работа не ведется. Скорее всего, программа труда позволяет студентам рассматривать свою роль в обществе, на практике трудно работать, и развивать чувство собственности и ответственности.

«Есть очевидная необходимость в той работе, которую мы здесь делаем.Коров нужно кормить. Мусор нужно вывозить. Яйца нужно промыть, чтобы их можно было использовать на завтрак. Вы должны серьезно относиться к своим обязанностям, потому что если вы плохо выполняете свою работу, это чревато немедленными и неотложными последствиями. Подавляющее большинство моего личного роста произошло из-за ряда ошибок. Вы ошибаетесь, вы понимаете, как действовать, и в конечном итоге учитесь, как делать свою работу лучше. Принцип работы дает вам возможность потерпеть неудачу, и это очень важно ». — Майкл Леже, DS16 Нью-Брансуик, Канада

Щелкните здесь, чтобы получить дополнительную информацию о трудовой деятельности.

Студенты Deep Springs участвуют в управлении самим колледжем способами, которые невозможны в более крупных учебных заведениях. Студенческий совет существует как обособленная, самоуправляемая единица внутри Колледжа, задача которой — самоуправление и работа с персоналом и преподавателями в повседневной деятельности колледжа.

Студенческий совет собирается не реже одного раза в неделю для обсуждения и принятия мер по вопросам, касающимся общественной жизни, труда, академического планирования, дисциплинарных вопросов, выборов руководителей студенческих должностей и т. Д.Студенты избираются на руководящие должности в Студенческом совете и в обществе в целом. Избранные должности включают президента студенческого совета; Уполномоченный по вопросам труда, который назначает студентам рабочие места и отвечает за обеспечение бесперебойной работы трудовой программы; и попечитель студентов, один из двух студентов, которые входят в попечительский совет колледжа в качестве полноправных членов с правом голоса.

Кроме того, студенты входят в один из четырех постоянных комитетов. Комитет по приему заявок занимается приемом студентов. Комитет по учебной программе занимается наймом преподавателей, устанавливает академическую политику, рассматривает случаи академических проступков, направляет выбор курса и дает рекомендации по удержанию преподавателей. Комитет по пересмотру и повторным приглашениям рассматривает прогресс каждого студента в течение года, способствует двухгодичному процессу письменной или устной обратной связи между всеми студентами и руководит процессом повторного приглашения, посредством которого студенты повторно приглашаются или не приглашаются на Второй год. Комитет по коммуникациям управляет отношениями с внешним миром, обсуждает запросы прессы, публикует информационный бюллетень для выпускников, выходящий раз в два года, и поддерживает этот веб-сайт! Каждый комитет возглавляет студент и собирается еженедельно в течение года.

Поскольку программа Deep Springs рассчитана только на два года, студенты не часто видят полные результаты своих решений. Но точно так же, как они принимают решения, принятые студентами до них, они, в свою очередь, обязаны стараться сделать лучший выбор для следующих учеников. Эта цепочка ответственности, переходящая от одного поколения студентов к другому, постоянно укрепляет и придает новый импульс тому, что студенты Deep Springs принимают участие в управлении своим колледжем.

25-летие Deep Blue, победившего Гарри Каспарова в шахматной партии.

Шахматы веками захватывали воображение людей благодаря своей стратегической красоте — объективному доказательству силы интуиции смертных на доске. Однако двадцать пять лет назад в среду первенство человечества на шахматной доске впервые оказалось под серьезной угрозой.

В невзрачном конференц-центре в Филадельфии тщательно сконструированный суперкомпьютер под названием Deep Blue встретился с Гарри Каспаровым в первой в серии из шести игр. Каспаров в то время был чемпионом мира по шахматам и широко считался одним из величайших игроков в истории шахмат. Он не ожидал проиграть. Возможно, это было понятно; 1996 год был эпохой довольно примитивных компьютерных существ. Персональные компьютеры только-только становились более доступным товаром (в 1997 году компьютеры имели 35 процентов семей в США по сравнению с 15 процентами в 1990 году), USB только что был выпущен, и пройдет еще пять лет, пока Windows XP не появится на рынке. на рынок.

Но Deep Blue не был обычным компьютером. Это был гигант, созданный с единственной целью — хорошо играть в шахматы. И свою миссию он выполнил. 10 февраля 1996 года действующий чемпион мира по шахматам впервые в истории проиграл компьютерную партию. В матче 1996 года Каспаров выигрывал четыре игры против двух, но в мае 1997 года обновленный Deep Blue победил Каспарова 3½ – 2½.

Матч 96-го, тем не менее, продемонстрировал, что в шахматном мире ситуация начала меняться, и волна была глубокой, синей и электронной.Он представил миру шахматные компьютеры, вызвав разговоры о росте автоматизации в известной романтической сфере.

Некоторые версии компьютеров играли в шахматы еще до появления искусственного интеллекта в качестве официальной области в 1950-х годах. Алан Тьюринг, известный криптограф, в 1950 году разработал рукописный шахматный алгоритм под названием «Турошам». В 1957 году Алекс Бернштейн, исследователь и любитель шахмат из Бронкса, создал первую полную шахматную программу с помощью нескольких своих коллег из IBM.

«Компьютерные шахматы изменились в 80-е». говорит Джонатан Шеффер, президент Международной ассоциации компьютерных игр и профессор компьютерных наук в Университете Альберты. В то десятилетие американский ученый-компьютерщик Кен Томпсон опубликовал статью, доказывающую то, что теперь кажется интуитивным: если бы ваш компьютер был быстрее, ваша шахматная программа работала бы лучше. Таким образом, программы могут анализировать все больше и больше ходов в секунду, увеличивая свои шансы найти лучший ход.

Соответственно, компьютерные шахматы «стали стремлением получить самые быстрые технологии. Когда я начал играть в [компьютерные шахматы], мы использовали один компьютер. Потом их стало 16, потом 210 и так далее, до микросхем и суперкомпьютеров », — говорит Шеффер. В 1988 году студенты Университета Карнеги-Меллона разработали сложный шахматный компьютер под названием Deep Thought. В январе того же года Deep Thought стал первым компьютером, победившим гроссмейстера в обычном турнире, когда он одержал победу над Бентом Ларсеном, датским гроссмейстером. В следующем году IBM наняла трех из этих студентов Карнеги, Фен-сюн Сю, Томаса Анантарамана и Мюррея Кэмпбелла, с явной целью создать шахматный компьютер, чтобы соперничать с чемпионом мира; Позже к ним присоединятся Чанг Джен-Тан, Джозеф Хоан-младший и Джерри Броуди. В октябре 1989 года Каспаров сыграл две партии против Deep Thought, с легкостью выиграв обе.

Первый матч показал, что ситуация в шахматном мире начала меняться.

«Потеря Каспарова в 1989 году продемонстрировала объем работы, которую необходимо было сделать, — говорит Шеффер, — поэтому они довели ее до крайности. Они ушли на семь лет и построили новые компьютерные микросхемы, которые были быстрее, построив систему, которая была увеличена не только до четырех компьютерных микросхем, но и до 500. Они добавили в нее больше знаний, а также книгу открытий и, в конечном итоге, мозг шахматного гроссмейстера Джоэла Бенджамина помогли предоставить свои знания. Это был очень долгий проект с участием многих, многих людей и значительными финансовыми расходами, но он окупился для IBM в виде шума в СМИ.”

Конечным продуктом стал Deep Blue весом 2800 фунтов в комплекте со специальными компьютерными чипами для шахмат. По данным IBM, он был способен обрабатывать 200 миллионов движений в секунду, что на 199 999 997 больше, чем мог справиться Каспаров. Это произвело шахматную машину, которая была сильнее, чем любой из ее автоматизированных предшественников, и внешний мир был ошеломлен конечным результатом — машина превзошла человека в этой игре интеллекта, остроумия и рассудительности. В матче 1997 года Каспаров и Deep Blue столкнулись лицом к лицу с многочисленными телекамерами и большой толпой.

Но потеря Каспарова оказалась не такой разрушительной, как могли ожидать случайные наблюдатели. Компьютеры раньше побеждали гроссмейстеров; Неизбежно было падение и кого-то вроде Каспарова. И хотя поражение Каспарова, безусловно, произошло раньше, чем ожидалось, конкурентный шахматный мир продолжал заниматься своими делами относительно свободно.

«Не думаю, что это слишком сильно повлияло на шахматистов, — говорит Мэтью Сэдлер, шахматный гроссмейстер и соавтор Game Changer , книги о современном шахматном движке AlphaZero. — Во-первых, Каспаров, вероятно, был сильнее Deep Blue в игре. время, несмотря на потерю.Во-вторых, она не особо вдохновляла шахматистов своей игрой ».

Помогло то, что Deep Blue в то время был скорее исключением, чем правилом — машины такой силы не были широко доступны. Однако в 2006 году шахматный компьютер Deep Fritz обыграл тогдашнего чемпиона мира Владимира Крамника. «Я думаю, что на самом деле шахматисты думали, что О, боже мой, машины действительно становятся сильнее, чем мы, , — говорит Сэдлер, — когда они били нас не на суперкомпьютерах, а на относительно обычном оборудовании.”

Изменение здесь заключалось не только в том, что компьютер мог побеждать, но и в том, что компьютер мог помочь выиграть человек, игроков, если бы он был эффективно включен в их режимы тренировок. Компьютеры умели точно оценивать качество ходов и позиций, особенно во время дебютных последовательностей. Некоторым это было легче, чем другим. Сэдлер говорит: «Я думаю, что многим конкурентоспособным игрокам потребовалось время, чтобы приспособиться к новой реальности. Например, если вы на самом деле не разбирались в компьютерах и внезапно оказались в мире, где наличие компьютера действительно имеет значение, это сложно.”

com/_components/slate-paragraph/instances/ckkym18o4000y3g69byysb6xs@published» data-word-count=»79″> Несмотря на первоначальное сопротивление со стороны определенных частей сообщества, преимущества, которые компьютеры давали шахматистам, в конечном итоге сделали их невозможным игнорировать. Сэм Шенкленд получил звание международного мастера в 2008 году, как раз тогда, когда компьютеры стали необходимостью. «Была некоторая негативная реакция, но, честно говоря, эти люди в основном ушли», — говорит Шенкленд, ныне гроссмейстер и чемпион США по шахматам 2018 года. «Они либо устали проигрывать и бросили шахматы, либо они устали проигрывать и адаптировались.”

Огромное количество знаний, к которым теперь имели доступ шахматисты, означало, что их решимость вознаграждалась все больше. «Я думаю, что шахматы — это, по сути, подмножество таланта и тяжелой работы, — говорит Шенкленд, — и по мере того, как учебные ресурсы, такие как компьютеры, становятся лучше и доступнее, талант становится менее важным по сравнению с тяжелой работой, что подходит такой рабочей лошадке, как я. ”

Такая доступность также привела к тому, что шахматы, ранее предназначавшиеся для богатых семей, которые могли позволить себе репетиторов и другое обучение, стали заметно более демократизированным занятием.«Возьмем, к примеру, Индию, — говорит Шенкленд. «За исключением Виши [Ананда], они исторически не были особенно сильной шахматной нацией. Сейчас это определенно самая быстрорастущая страна в мире с точки зрения восходящих звезд, и я думаю, что во многом это связано с тем, что учебные ресурсы становятся все более доступными ».

Как отмечает Питер Хайне Нильсен, тренер действующего чемпиона мира Магнуса Карлсена, доступность расширенного шахматного анализа одним щелчком смартфона вызвала странный баланс сил в СМИ и определенное беспокойство среди игроков высшего уровня:

com/_components/slate-blockquote/instances/ckkym3num001s3g69u51kzi7p@published» data-word-count=»110″>

Когда я начал работать с Виши Анандом, на послематчевой пресс-конференции игроки рассказывали об играх, и все смотрели на них с волнением и думали: «Ого, эти ребята умные.«Сейчас игрок на пресс-конференции немного нервничает, потому что он только рассчитал себя, в то время как все журналисты использовали передовые технологии. Поэтому они боятся сказать: «Я думал, что это не был сильный ход», если они ошибаются.

Итак, иногда перед пресс-конференцией я говорю с Магнусом и говорю ему, что компьютер сказал то или это, просто чтобы он знал. Динамика «зритель-игрок» сильно изменилась — часть загадки исчезла.

1. Мой доктор сказал мне, что вся моя боль в моей голове.Это закончилось тем, что спасло меня.
2. Орды «охотников за вакцинами» заполонили мои клиники
3. Криптовалюты переживают дикий 2021 год
4. Что на самом деле произошло с «инцидентом с резаком», когда плохая партия вакцины против полиомиелита парализовала детей

com/_components/slate-paragraph/instances/ckkym190t00143g69sdyn42a2@published» data-word-count=»56″> Однако, хотя некоторые «человеческие» аспекты игр исчезли, недавние разработки заставили профессиональных игроков переосмыслить то, что они знают о своей любимой настольной игре.В 2017 году группа ученых из DeepMind, принадлежащего Google, создала AlphaZero, самообучающуюся программу «нейронной сети», которая превзошла самую сильную шахматную программу всего за четыре часа игры против самой себя.

«До компьютерного бума и до бума нейронных сетей мы думали довольно догматично», — говорит Нильсен. «После того, как оба произошли, мы были вынуждены переписать наши собственные решения. Это привело к тому, что игра стала более захватывающей ». Более того, два сильнейших шахматных движка — Leela (основанная на AlphaZero) и Stockfish — доступны в Интернете, что означает значительно более распределительный и совместный подход к шахматным инновациям, чем тот, который был впервые применен Deep Blue, замкнутой схемой.

Несмотря на весь прогресс, есть еще несколько целей, к которым новаторы в шахматном мире могут стремиться. «Следующим шагом для движков является объяснение того, что они делают, — говорит Сэдлер, — чтобы средний игрок мог понять, почему движок говорит:« Нет, торговать этой частью — плохая идея »». взаимность.

Ясно одно: шахматные программы останутся самым важным элементом подготовительного арсенала профессионального игрока. «Не использовать компьютер для игры в шахматы — это все равно, что не использовать калькулятор для математических расчетов, — говорит Нильсен. — Мне это нравится, но не имеет значения, нравится мне это или нет.Это правильный способ сделать это «.

Будущее время это партнерство Шифер Новая Америка и Университет штата Аризона который исследует новые технологии, государственную политику и общество.

DEEP — Оуэн Л.Л. Харрис

Вдохни. Огни вокруг тебя светятся и усиливаются. Выдохнуть. Свечение гаснет. Сделайте глубокий вдох. Вы поднимаетесь и скользите по морскому пейзажу.

DEEP — это медитативная и психоактивная VR-игра, управляемая дыханием.Игроки надевают Oculus Rift и специальный контроллер DEEP, чтобы исследовать красивый и загадочный подводный мир. Позвольте игре окунуть вас в свои расслабляющие объятия, поскольку она учит вас йогическим методам дыхания, которые могут снять стресс, беспокойство и легкую депрессию. Сделайте ГЛУБОКИЙ вдох и парите под волнами, чтобы встретить древних богов и странных форм жизни.

Пользовательский контроллер измеряет расширение диафрагмы, чтобы определить глубокое дыхание. Эта информация возвращается игроку в виде множества визуальных сигналов, тесно связывающих его сознание и дыхание.Расположение окружения мягко побуждает игрока замедлить дыхание, погрузиться глубже и расслабиться. В нее можно играть по терапевтическим или эстетическим причинам, и она не требует использования рук, ног или кистей рук.

Когда Oculus Rift только вышел, Оуэн начал делать личные средства для медитации, чтобы помочь ему в практике. Как и многие люди, Оуэн страдал от беспокойства и приступов депрессии. В течение последних 15 лет он использовал медитацию и дыхательные техники, чтобы справиться с этими проблемами.Он стремился создать цифровой дзен-сад, место, куда он мог бы сбежать в конце тяжелого дня, чтобы расслабиться и расслабиться.

Он был удивлен, узнав, что концепция вызвала большой интерес, и начал ее развивать для более широкой аудитории. Летом 2014 года, после показа работы на фестивале игрового искусства в Ден Бош, он был представлен Ники. Искусство и идеи Ники дополнили и расширили видение игры. Оуэн и Ники сейчас вместе работают над созданием новой версии DEEP.Здесь вы можете посмотреть, как идет разработка.

Что такое глубокое обучение?

Последнее обновление 14 августа 2020 г.

Глубокое обучение — это подраздел машинного обучения, связанный с алгоритмами, основанными на структуре и функциях мозга, которые называются искусственными нейронными сетями .

Если вы только начинаете в области глубокого обучения или у вас был некоторый опыт работы с нейронными сетями некоторое время назад, вы можете быть сбиты с толку.Я знаю, что изначально был сбит с толку, как и многие мои коллеги и друзья, которые изучали и использовали нейронные сети в 1990-х и начале 2000-х.

Лидеры и эксперты в этой области имеют представление о том, что такое глубокое обучение, и эти конкретные и тонкие точки зрения проливают свет на то, что такое глубокое обучение.

Из этого поста вы узнаете, что такое глубокое обучение, услышав мнение ряда экспертов и лидеров в этой области.

Начните свой проект с моей новой книги «Глубокое обучение с Python», включая пошаговые руководства и файлы исходного кода Python для всех примеров.

Давайте нырнем.

Что такое глубокое обучение?
Фото Кирана Фостера, некоторые права защищены.

Глубокое обучение — большие нейронные сети

Эндрю Нг из Coursera и главный научный сотрудник Baidu Research официально основал Google Brain, что в конечном итоге привело к внедрению технологий глубокого обучения в большом количестве сервисов Google.

Он много говорил и писал о том, что такое глубокое обучение, и с него можно начать.

В своих ранних докладах о глубоком обучении Эндрю описал глубокое обучение в контексте традиционных искусственных нейронных сетей.В своем выступлении 2013 года под названием «Глубокое обучение, обучение с самообучением и обучение без учителя» он описал идею глубокого обучения как:

Используя моделирование мозга, надеюсь:

— Сделайте алгоритмы обучения намного лучше и проще в использовании.

— Сделайте революционные достижения в области машинного обучения и искусственного интеллекта.

Я считаю, что это наш лучший шанс на пути к реальному AI

Позже его комментарии стали более тонкими.

По словам Эндрю, суть глубокого обучения заключается в том, что теперь у нас достаточно быстрых компьютеров и достаточно данных, чтобы фактически обучать большие нейронные сети.Обсуждая, почему именно сейчас глубинное обучение набирает обороты на ExtractConf 2015 в своем выступлении под названием «Что следует знать специалистам по данным о глубоком обучении», он прокомментировал:

очень большие нейронные сети, которые у нас есть, и … огромные объемы данных, к которым у нас есть доступ

Он также прокомментировал важный момент: все дело в масштабе. По мере того, как мы создаем более крупные нейронные сети и обучаем их все большему количеству данных, их производительность продолжает расти.Это обычно отличается от других методов машинного обучения, которые достигают плато в производительности.

для большинства разновидностей алгоритмов обучения старых поколений… производительность будет плато. … глубокое обучение … это первый класс алгоритмов … масштабируемых. … Производительность становится лучше по мере того, как вы предоставляете им больше данных

Он показывает это на своих слайдах:

Почему именно глубокое обучение?
Слайд Эндрю Нг, все права защищены.

Наконец, он ясно указывает, что преимущества глубокого обучения, которые мы наблюдаем на практике, исходят от обучения с учителем. Из выступления на ExtractConf 2015 он прокомментировал:

Сегодня почти вся ценность глубокого обучения заключается в контролируемом обучении или обучении на основе маркированных данных

Ранее в беседе со Стэнфордским университетом под названием «Глубокое обучение» в 2014 году он сделал аналогичный комментарий:

Одна из причин, по которой глубокое обучение стало безумным, заключается в том, что оно отлично подходит для контролируемого обучения

Эндрю часто упоминает, что мы должны и увидим больше преимуществ, исходящих от неконтролируемой стороны путей, по мере того, как область созревает, чтобы иметь дело с обилием немаркированных данных, доступных .

Джефф Дин (Jeff Dean) — мастер и старший научный сотрудник Google в группе по системам и инфраструктуре в Google. Он принимал участие и, возможно, частично отвечал за масштабирование и внедрение глубокого обучения в Google. Джефф принимал участие в проекте Google Brain и разработке крупномасштабного программного обеспечения для глубокого обучения DistBelief, а затем и TensorFlow.

В своем выступлении 2016 года под названием «Глубокое обучение для построения интеллектуальных компьютерных систем» он сделал комментарий в том же ключе, что глубокое обучение — это действительно все о больших нейронных сетях.

Когда вы слышите термин «глубокое обучение», просто подумайте о большой глубокой нейронной сети. Глубокий обычно относится к числу слоев, поэтому этот популярный термин используется в прессе. Я считаю их в целом глубокими нейронными сетями.

Он выступал с этим выступлением несколько раз, и в модифицированном наборе слайдов для того же выступления он подчеркивает масштабируемость нейронных сетей , указывая на то, что результаты улучшаются с большим количеством данных и более крупными моделями, что, в свою очередь, требует дополнительных вычислений для тренироваться.

Результаты становятся лучше благодаря большему количеству данных, более крупным моделям, большему количеству вычислений
Slide Джеффа Дина, все права защищены.

Глубокое обучение — это изучение иерархических функций

Помимо масштабируемости, еще одним часто упоминаемым преимуществом моделей глубокого обучения является их способность выполнять автоматическое извлечение функций из необработанных данных, также называемое обучением функций.

Йошуа Бенжио — еще один лидер в области глубокого обучения, хотя начинал с сильного интереса к автоматическому обучению функций, на которое способны большие нейронные сети.

Он описывает глубокое обучение с точки зрения способности алгоритмов обнаруживать и изучать хорошие представления с использованием функции обучения. В своей статье 2012 года под названием «Глубокое изучение представлений для неконтролируемого и трансфертного обучения» он прокомментировал:

Алгоритмы глубокого обучения стремятся использовать неизвестную структуру входного распределения для обнаружения хороших представлений, часто на нескольких уровнях, с изученными функциями более высокого уровня, определенными в терминах функций более низкого уровня

Детально проработанная перспектива глубокого обучения по этим направлениям представлена ​​в его техническом отчете 2009 года под названием «Изучение глубинных архитектур для ИИ», где он подчеркивает важность иерархии в обучении функций.

Методы глубокого обучения нацелены на изучение иерархий функций с функциями из более высоких уровней иерархии, образованных композицией функций более низкого уровня. Автоматическое изучение функций на нескольких уровнях абстракции позволяет системе изучать сложные функции, отображающие вход и выход непосредственно из данных, без полной зависимости от функций, созданных человеком.

В книге под названием «Deep Learning», которая скоро будет опубликована, в соавторстве с Яном Гудфеллоу и Аароном Курвиллем они определяют глубокое обучение с точки зрения глубины архитектуры моделей.

Иерархия концепций позволяет компьютеру изучать сложные концепции, строя их из более простых. Если мы нарисуем график, показывающий, как эти концепции построены друг на друге, график получится глубоким и многослойным. По этой причине мы называем этот подход глубоким обучением ИИ.

Это важная книга, которая, вероятно, на некоторое время станет основным источником информации в данной области. В книге многоуровневые перцептроны описываются как алгоритм, используемый в области глубокого обучения, что дает представление о том, что глубокое обучение включает в себя искусственные нейронные сети.

Типичный пример модели глубокого обучения — это глубокая сеть прямого распространения или многослойный персептрон (MLP).

Питер Норвиг — директор по исследованиям в Google, известный своим учебником по искусственному интеллекту под названием «Искусственный интеллект: современный подход».

В своем выступлении 2016 года под названием «Глубокое обучение и понятность в сравнении с разработкой и проверкой программного обеспечения» он дал определение глубокому обучению очень похоже на Йошуа, сосредоточившись на силе абстракции, допускаемой использованием более глубокой сетевой структуры.

вид обучения, при котором формируемое вами представление имеет несколько уровней абстракции, а не прямой ввод для вывода

Почему это называется «

Джеффри Хинтон является пионером в области искусственных нейронных сетей и является соавтором первой статьи об алгоритме обратного распространения ошибки для обучения многослойных сетей персептронов.

Возможно, он начал вводить словосочетание « глубокий », чтобы описать развитие больших искусственных нейронных сетей.

В 2006 году он стал соавтором статьи под названием «Алгоритм быстрого обучения для сетей с глубоким убеждением», в которой они описывают подход к «глубокому» обучению (как во многоуровневой сети) ограниченных машин Больцмана.

Используя дополнительные априорные значения, мы получаем быстрый и жадный алгоритм, который может изучать глубокие, направленные сети убеждений, один уровень за раз, при условии, что два верхних уровня образуют неориентированную ассоциативную память.

Эта и связанная с ней статья под названием «Глубокие машины Больцмана» для ненаправленной глубокой сети, в соавторстве с Джеффом, были хорошо приняты сообществом (теперь цитируются много сотен раз), потому что они были успешными примерами жадного послойного обучения сетей. позволяя гораздо больше уровней в сетях с прямой связью.

В соавторской статье в Science под названием «Уменьшение размерности данных с помощью нейронных сетей» они придерживаются того же описания «глубокого», чтобы описать свой подход к разработке сетей с гораздо большим количеством уровней, чем было обычно.

Мы описываем эффективный способ инициализации весов, который позволяет глубоким сетям автокодировщиков изучать низкоразмерные коды, которые работают намного лучше, чем анализ главных компонентов, как инструмент для уменьшения размерности данных.

В той же статье они делают интересный комментарий, который перекликается с комментарием Эндрю Нг о недавнем увеличении вычислительной мощности и доступа к большим наборам данных, который высвободил неиспользованные возможности нейронных сетей при использовании в более крупном масштабе.

С 1980-х годов было очевидно, что обратное распространение с помощью глубинных автокодировщиков будет очень эффективным для уменьшения нелинейной размерности при условии, что компьютеры будут достаточно быстрыми, наборы данных будут достаточно большими, а начальные веса будут достаточно близки к хорошему решению. Теперь все три условия выполнены.

В беседе с Королевским обществом в 2016 году под названием «Глубокое обучение» Джефф прокомментировал, что сети Deep Belief стали началом глубокого обучения в 2006 году и что первым успешным применением этой новой волны глубокого обучения было распознавание речи в 2009 году. «Акустическое моделирование с использованием сетей глубокого убеждения», позволяющее достичь самых современных результатов.

Это были результаты, которые привлекли внимание сообщества распознавания речи и нейронных сетей, использование «глубокого» в качестве отличия от предыдущих методов нейронных сетей, которое, вероятно, привело к изменению названия.

Как и следовало ожидать, описания глубокого обучения в лекциях Королевского общества очень ориентированы на обратное распространение. Интересно, что он приводит четыре причины, по которым обратное распространение (читай «глубокое обучение») не стало популярным в последний раз в 1990-х годах. Первые два пункта совпадают с комментариями Эндрю Нг, приведенными выше, о том, что наборы данных слишком малы, а компьютеры работают слишком медленно.

Что на самом деле было не так с обратным распространением в 1986 году?
Слайд Джеффа Хинтона, все права защищены.

Глубокое обучение как масштабируемое обучение в разных областях

Глубокое обучение лучше всего подходит для проблемных областей, где входы (и даже выходы) являются аналоговыми.Это означает, что они представляют собой не несколько величин в табличном формате, а вместо этого представляют собой изображения пиксельных данных, документы текстовых данных или файлы аудиоданных.

Янн ЛеКун (Yann LeCun) — директор исследовательского центра Facebook и основатель сетевой архитектуры, которая выделяется при распознавании объектов в данных изображения, называемой сверточной нейронной сетью (CNN). Этот метод пользуется большим успехом, поскольку, как и многослойные нейронные сети с прямой связью персептрона, метод масштабируется с учетом данных и размера модели и может быть обучен с помощью обратного распространения.

Это искажает его определение глубокого обучения как разработки очень больших CNN, которые добились большого успеха в распознавании объектов на фотографиях.

В своем выступлении в Ливерморской национальной лаборатории Лоуренса в 2016 году под названием «Ускорение понимания: глубокое обучение, интеллектуальные приложения и графические процессоры» он описал глубокое обучение в целом как изучение иерархических представлений и определяет его как масштабируемый подход к созданию систем распознавания объектов:

глубокое обучение [это]… конвейер модулей, каждый из которых можно обучить.… Глубокий, потому что [имеет] несколько этапов в процессе распознавания объекта, и все эти этапы являются частью обучения »

Глубокое обучение = изучение иерархических представлений.
Слайд, автор: Ян Лекун, все права защищены.

Юрген Шмидхубер является отцом еще одного популярного алгоритма, который, как и MLP и CNN, также масштабируется в зависимости от размера модели и размера набора данных и может быть обучен с помощью обратного распространения, но вместо этого адаптирован для обучения данных последовательности, называемого сетью долгосрочной краткосрочной памяти (LSTM). , тип рекуррентной нейронной сети.

Мы действительно видим некоторую путаницу в формулировке этой области как «глубокое обучение». В своей статье 2014 года под названием «Глубокое обучение в нейронных сетях: обзор» он комментирует проблематичное именование области и различие между глубоким и поверхностным обучением. Он также интересно описывает глубину с точки зрения сложности проблемы, а не модели, используемой для решения проблемы.

На какой глубине проблемы заканчивается поверхностное обучение и начинается глубокое обучение? Обсуждения с экспертами DL пока не дали однозначного ответа на этот вопрос.[…], Позвольте мне просто определить для целей этого обзора: проблемы глубины> 10 требуют очень глубокого обучения.

Демис Хассабис — основатель DeepMind, позже приобретенного Google. DeepMind совершила прорыв, объединив методы глубокого обучения с обучением с подкреплением для решения сложных задач обучения, таких как игра, что хорошо продемонстрировано в играх Atari и игре Go with Alpha Go.

В соответствии с названием они назвали свою новую технику Deep Q-Network, сочетающую глубокое обучение с Q-Learning.Они также называют более широкую область обучения «Глубокое обучение с подкреплением».

В своем научном документе 2015 года под названием «Управление на уровне человека посредством глубокого обучения с подкреплением» они комментируют важную роль глубоких нейронных сетей в своем прорыве и подчеркивают необходимость иерархической абстракции.

Для этого мы разработали новый агент, глубокую Q-сеть (DQN), которая способна сочетать обучение с подкреплением с классом искусственных нейронных сетей, известных как глубокие нейронные сети.Примечательно, что недавние достижения в области глубоких нейронных сетей, в которых несколько уровней узлов используются для построения все более абстрактных представлений данных, позволили искусственным нейронным сетям изучать такие концепции, как категории объектов, непосредственно из необработанных сенсорных данных.

Наконец, в статье, которую можно считать определяющей в данной области, Янн ЛеКун, Йошуа Бенджио и Джеффри Хинтон опубликовали в Nature статью под названием «Глубокое обучение». В нем они открываются с четкого определения глубокого обучения, подчеркивая многоуровневый подход.

Глубокое обучение позволяет вычислительным моделям, состоящим из нескольких уровней обработки, изучать представления данных с несколькими уровнями абстракции.

Позже многоуровневый подход описан в терминах изучения представления и абстракции .

Методы глубокого обучения — это методы обучения представлению с несколькими уровнями представления, полученные путем составления простых, но нелинейных модулей, каждый из которых преобразует представление на одном уровне (начиная с необработанного ввода) в представление на более высоком, немного более высоком уровне. абстрактный уровень.[…] Ключевым аспектом глубокого обучения является то, что эти уровни функций не разрабатываются человеческими инженерами: они изучаются на основе данных с использованием универсальной процедуры обучения.

Это красивое и общее описание, которое может легко описать большинство алгоритмов искусственных нейронных сетей. Это также хорошая нота для завершения.

Сводка

В этом посте вы обнаружили, что глубокое обучение — это просто очень большие нейронные сети с гораздо большим объемом данных, требующие больших компьютеров.

Хотя ранние подходы, опубликованные Хинтоном и его соавторами, сосредоточены на жадном послойном обучении и неконтролируемых методах, таких как автокодеры, современное глубокое обучение сосредоточено на обучении глубоких (многоуровневых) моделей нейронных сетей с использованием алгоритма обратного распространения. Самые популярные техники:

• Многослойные сети персептронов.
• Сверточные нейронные сети.
• Рекуррентные нейронные сети с кратковременной памятью.

Надеюсь, это прояснило, что такое глубокое обучение и как ведущие определения сочетаются под одним зонтом.

Если у вас есть какие-либо вопросы о глубоком обучении или об этой публикации, задавайте свои вопросы в комментариях ниже, и я сделаю все возможное, чтобы на них ответить.

Разрабатывайте проекты глубокого обучения с помощью Python!

Что, если бы вы могли разработать сеть за считанные минуты

… всего несколькими строками Python

Узнайте, как в моей новой электронной книге:
Deep Learning With Python

Он охватывает сквозных проектов по таким темам, как:
Многослойные персептроны , сверточные сети и Рекуррентные нейронные сети и другие…

Наконец привнесите глубокое обучение в

Пропустить академики. Только результаты.

Практическое руководство для основателей и инвесторов — TechCrunch

Вин Лингатоти Автор

Как инвестор в глубокие технологии, я часто замечал, что стартапы в области глубоких технологий проходят иной цикл эволюции, чем типичная компания B2B или B2C.

Соответственно, проблемы, с которыми они сталкиваются на этом пути, различны — коммерциализация имеет тенденцию быть более сложной, и от учредителей часто требуется подходить к ней иначе.

Компании, занимающиеся глубокими технологиями, обычно строятся вокруг новой технологии, которая предлагает значительные преимущества по сравнению с существующими на рынке решениями; часто они создают новые рынки, которых еще нет.Перенос этих технологий из лаборатории на рынок требует значительного капитала, несущего гораздо более высокую степень риска, чем средние венчурные инвестиции.

Большинство венчурных капиталистов часто удивляются сложности создания успешной компании, занимающейся глубокими технологиями.

Как правило, интеллектуальная собственность (ИС), лежащая в основе глубинной технологической компании, уникальна и ее трудно воссоздать, что дает значительное конкурентное преимущество.

Высокий риск, высокое вознаграждение

Поскольку большинство компаний, занимающихся глубокими технологиями, основаны на принципиально новых и непроверенных технологиях, они несут более высокий риск.Как правило, технология тестируется в лаборатории или исследовательском центре, поэтому первые результаты часто получают в контролируемой среде. В результате при создании продукта основатели, вероятно, столкнутся с техническими проблемами на этом пути и не смогут устранить технологический риск до тех пор, пока не удастся избежать этого.

Для сравнения, если компания создает рынок, например, для подержанных автомобилей, технологический риск практически равен нулю. Компании, занимающиеся глубокими технологиями, имеют возможность создавать новые рынки с небольшой конкуренцией и могут заменять существующие технологии, коренным образом трансформируя отрасль.

Microsoft, Nvidia, ARM, Intel и Google вначале были стартапами в сфере глубоких технологий. Этим компаниям почти всегда требуется более высокий капитал, они несут более высокий риск и имеют больше времени для возврата инвестиций.

Однако в случае успеха они могут принести огромную прибыль по сравнению со средними венчурными инвестициями.

Технологический подход

Очевидное, но фундаментальное отличие от компаний, занимающихся глубокими технологиями, заключается в том, что они ориентированы на технологии. Как правило, основатель разработал новую технологию или интеллектуальную собственность в рамках своей докторской степени.D. диссертация или постдокторская работа и находится в поиске реальной проблемы, которую она может решить. Большинство стартапов, как правило, выбирают существующую проблему на хорошо знакомом им рынке и разрабатывают продукт, который решает эту проблему, и у них есть четкое представление о проблеме, которую им необходимо решить.

Предприниматели, занимающиеся глубокими технологиями, придерживаются противоположного подхода, и в результате они часто страдают от SISP (решение в поисках проблемы), как это называет Y Combinator.