+8 (916) 786-78-28 с 10.00 до 22.00 ежедневно

Меню

Проклассифицируйте собаку: Классификация травм и первая медицинская помощь при травмах

Классификация травм и первая медицинская помощь при травмах

Травмы — это повреждения частей тела, в результате какого-либо внешнего воздействия, например, падения, подъема тяжести или укуса собаки. Неутешная статистика утверждает, что от 20 до 30% вызовов скорой помощи происходит вследствие получения травм. В Украине только после происшествий на рабочих местах ежегодно за медицинской помощью обращаются более 10 тысяч человек. Подробнее о видах травматизма и классификации травм рассказываем в статье.


Травмы по виду повреждения

Травма — это нарушение целостности и функций органов и тканей. Травмы классифицируют по времени происшествия: острые травмы возникают от моментального воздействия внешних факторов, а для образования хронического повреждения необходимо систематическое воздействие одного и того же разрушительного фактора. В быту мы преимущественно имеем дело с острыми травмами, хронические травмы чаще всего относят к профессиональным. К основным видам травм относятся: механические, физические, химические, биологические и комбинированные травмы.

Механические травмы

Ушиб мизинца о ножку стола, прищемленный дверью машины палец, растяжение связок после падения на вымытом полу — едва ли не каждый день мы сталкиваемся с механическими повреждениями.

Механические травмы это — резкое повреждение под воздействием физического влияния на организм. Также в эту категорию засчитывают повреждения после операций и родов.

К видам механических травм относят следующие повреждения:

  1. Ушибы — это механические травмы, которые появляются вследствие ударов тупыми предметами или падения. Основные симптомы — отек, гематома, боль от прикосновения к ушибленному месту.

  2. Подкожные гематомы (синяки) — это результат сильного физического давления на часть тела, удара. Появляются, когда лопаются сосуды от механических действий. 

  3. Ссадины — легкие, неглубокие повреждения слизистой или кожи.

    Симптомы — отек, жжение, незначительное кровотечение.

  4. Раны. Более серьезные нарушения кожного покрова или слизистой, характеризуются сильным кровотечением, болью, может наблюдаться болевой шок и потеря сознания.

  5. Разрывы сухожилий и связок. Характеризуются нарушением работы сустава, либо всей конечности, ярко выраженной болью, возникновением отеков.

  6. Вывихи. Возникают, когда кости в месте соединения смещаются. Симптомы: резкая и неожиданная боль, потеря подвижности сустава, отек.

  7. Переломы — нарушения целостности костей, при котором возникает сильная боль, мгновенный отек поврежденного места, может повышаться температура.

Физические травмы

Еще одна часто встречающаяся категория — физические травмы. Какие травмы относятся к физическим? К ним относят повреждения, которые происходят под электрическим или термическим воздействием. Можно выделить три наиболее распространенные вида: электротравмы, ожоги обморожения.

Причиной электротравм становится неисправная бытовая техника, проводка, реже — удар молнии. Эта физическая травма легко опознается по судорогам, нарушении ритма сердца и дыхания, возможна потеря сознания. Пораженный участок кожи меняет цвет, приобретая желто-коричневый оттенок. От молний остается похожий на них рисунок-шрам.

Ожоги образовываются вследствие теплового воздействия на организм — солнца, открытого огня, воспламеняющихся смесей. Их делят на четыре стадии в зависимости от длительности контакта и площади ожога: первая легко лечится самостоятельно, вторая требует обращения к врачу, третья и четвертая — незамедлительного вызова бригады скорой помощи.

При длительном соблюдении низкотемпературного режима происходит обморожение. Этот вид травм также делят на четыре стадии. Но обратиться за консультацией к врачу стоит при любом виде обморожения, чтобы не упустить развития скрытых патологических процессов в теле.

Химические травмы

Более редкими, но не менее опасными являются химические травмы. Они возникают при контакте кожи или слизистой оболочки с агрессивными химическими веществами (щелочь, кислота). Их также можно назвать химическими или едкими ожогами.

Виды химических травм

Примеры химических травм, как и другие ожоги, классифицируются в зависимости от степени причиненного ущерба:

  1. Поверхностные ожоги или ожоги первой степени поражают только наружный слой кожи, называемый эпидермисом. Область будет красной и болезненной, но, как правило, необратимых повреждений нет.

  2. Частичные ожоги или ожоги второй степени распространяются на второй слой кожи, называемый дермой. У вас могут появиться волдыри и опухоль, а также могут остаться шрамы.

  3. Полнослойные ожоги или ожоги третьей степени проходят через кожу и могут повредить ткани под ней. Область может выглядеть черной или белой. Поскольку нервы разрушены, вы можете не чувствовать боли.

Биологические травмы

Биологические травмы возникают вследствие воздействия на человека ядов, микроорганизмов, бактерий, а также укусов насекомых или животных.

К биологическим травмам относят укусы и царапины животных. На их когтях и зубах располагаются болезнетворные бактерии, которые вызывают сильное инфицирование. Если же укусит бродячее животное, то сразу же нужно делать прививку от бешенства. Первая помощь при укусах и царапинах та же, что и при порезах: рану обрабатывают антисептическим средством, накладывается повязка. При глубоких и труднозаживающих ранах необходима врачебная помощь.

Комбинированные травмы

Комбинированные травмы — это повреждения, полученные в результате одновременного или последовательного воздействия нескольких поражающих факторов: механического, физического, химического и др., например, перелом конечности и ожог. 

Группы травм по объему поражения

По объему поражения травмы условно разделяются на такие виды: изолированные, множественные и сочетанные. Сочетанные и множественные травмы относятся к числу наиболее тяжелых видов повреждений.

Изолированные

Изолированные травмы — это повреждения отдельного органа, участка, сегмента конечности, например, например, разрыв печени, перелом бедра, перелом предплечья.

Множественные

Также травмы  бывают множественные. Это однотипное травмирование одновременно нескольких частей или сегментов конечностей, туловища, головы. Например, перелом руки одновременно в двух местах или множественные раны.

Сочетанные

Сочетанные травмы — это вид множественного повреждения деятельности опорно-двигательного аппарата и внутренних органов. Например, что относится к травмам: перелом бедра и разрыв кишки, перелом плеча и ушиб головного мозга, перелом костей таза и разрыв печени.

Степени тяжести травм

В зависимости от состояния, места повреждения и степени нарушения функции жизненно важных органов, существуют такие виды травм по степени тяжести, как: легкие, средние, тяжелые и крайне тяжелые. Также травмы подразделяются на открытые и закрытые. Какие бывают травмы? Открытыми, с нарушением целостности кожных покровов или слизистых оболочек (открытые травмы — это раны, ожоги) и закрытыми, при которых кожные покровы не нарушаются. Какие виды повреждений относят к закрытым травмам? Ушибы, повреждения капсульно-связочного аппарата, вывихи, переломы.

Легкие 

Легкие травмы — пострадавший испытывает незначительное неудобство, может самостоятельно передвигаться и жить привычной жизнью, и ограничиться самолечением. К этим травмам относятся: ссадины, царапины, небольшие ушибы и другие легкие травмы, которые не влекут за собой серьезных сбоев в организме человека.

Средние

Средние травмы — это симптомы травм, которые нарушают привычный образ функционирования внутренних органов и/или систем, требуют стационарного или домашнего лечения. Примеры включают: не осложненные закрытые травмы, переломы длинных трубчатых костей, легкую степень ушиба мозга и тому подобное. 

Тяжелые

Что такое тяжелые травмы?  Тяжелые травмы имеют ярко выраженные признаки нарушения функций органов и систем, человек нуждается в незамедлительной медицинской помощи и профессиональном лечении. Тяжелые травмы характеризуются многочисленными опасными симптомами, запуском необратимых патологических процессов в организме и летальных исходов при малейшем промедлении.

К ним относятся:

  • черепно-мозговые травмы;
  • перелом костей таза;
  • повреждение позвоночника;
  • политравма (наличие нескольких повреждений одной или нескольких систем).

Крайне тяжелые

Крайне тяжелые — это острые травмы, при которых необратимые процессы в организме запущены настолько быстро, что полученное повреждение заканчивается летальным исходом в более чем 80-90 % случаев.

Оказание первой помощи при механических травмах

Мало кого страшат такие легкие виды механических травм, как ушибы, синяки или ссадины — с ними мы сталкиваемся едва ли не ежедневно. В более серьезных случаях механических повреждений необходима первая медицинская помощь. Начинается она практически при всех видах механических травм одинаково: пострадавшему необходимо обеспечить удобное положение тела и полный покой. Дальнейшие манипуляции зависят от вида и сложности травмы, но в любом случае не помешает помощь специалиста.

Если диагноз неочевиден, а есть только признаки, встречающиеся при любом виде травм, проводится диагностика:

  • МРТ или КТ для оценки повреждения тканей, костей или наличия внутренних патологических процессов;
  • УЗИ в случае повреждения хрящей, тканей, органов или сухожилий;
  • рентген — если необходима четкая картина, например, при переломах;
  • эндоскопия при сложных и комбинированных травмах для обнаружения скрытых гематом, точных данных о поврежденных участках.

Дальше мы наводим виды травм и рассказываем о первой помощи при механических травмах.

Ушибы

При ушибе следует обеспечить покой ушибленной части тела, к ушибленному месту приложить холод (лед, холодную воду, смоченную холодной водой ткань). Не допускается смазывать ушибленное место йодом, растирать его, делать массаж.

Растяжения и разрывы 

При растяжениях и разрывах необходимо также дать поврежденному участку покой, пока он не перестанет болеть. Приложить холод и наложить мягкую фиксирующую повязку не менее чем на 2 дня.

Вывихи

При такой механической травме, как вывих, первая помощь заключается в обеспечении полной неподвижности в суставе. Попытка вправить вывихнутый сустав обратно может привести к повреждению кровеносных сосудов, мышц, связок и нервов. Приложите холод на область вокруг сустава. Он может уменьшить отек и боль в суставе и вокруг него.

Переломы костей

При переломе костей, в первую очередь, необходимо вызвать скорую помощь. До приезда медиков нужно обеспечить неподвижность места перелома, с помощью наложения шины. При открытом переломе, наложить стерильную повязку. Нельзя самостоятельно пытаться выровнять или вдавить обратно поврежденную кость!

Раны

При таком таких типе травм, как повреждение кожи и тканей, следует: смазать йодом кожу вокруг раны, закрыть рану стерильным материалом (бинтом, салфеткой) и наложить повязку.

Оказание первой помощи при физических травмах

Физические травмы — это не менее популярные виды травм, которые могут произойти даже в быту. Поэтому так важно знать, как оказывать первую помощь при этих типах травм.

Электротравмы

  1. Выключите источник электричества, если это возможно. В противном случае отодвиньте источник от себя или от пострадавшего с помощью сухого непроводящего предмета из картона, пластика или дерева.
  2. Вызовите скорую помощь.
  3. Начните сердечно-легочную реанимацию, если у человека нет признаков жизни, таких как пульс и дыхание.
  4. Наложите повязку. Накройте обожженные участки стерильной марлевой повязкой и приложите холод.

Ожоги

  1. Охладите ожог. Держите обожженное место под прохладной (не холодной) проточной водой или приложите прохладный влажный компресс, пока боль не утихнет.
  2. Нанесите лосьон. Как только ожог полностью остынет, нанесите на него лосьон, или увлажняющий крем.
  3. Перевяжите ожог. Накройте ожог стерильной марлевой повязкой. Оберните его свободно, чтобы не давить на обожженную кожу.
  4. При необходимости примите безрецептурное обезболивающее, например, ибупрофен.

Обморожения

  1. Уйдите с холода.
  2. Согрейте обмороженные участки. Наложите теплоизоляционную повязку, на пораженный участок кожи. Прогрейте обмороженные пальцы рук, ног или другие конечности в теплой (не горячей) воде около 30 минут, пока кожа не приобретет нормальный цвет или не потеряет онемение.
  3. Пейте теплые жидкости. Чай, кофе, горячий шоколад или суп помогут согреться изнутри. Не пейте алкоголь.

Любая травма может быть опасной и привести к негативным последствиям и летальному исходу, если своевременно не оказать медицинскую помощь. Даже если вам кажется, что все не так страшно и скоро пройдет — обратитесь к травматологу для получения профессиональной консультации. Не стоит заниматься самолечением, это может только ухудшить ситуацию.

Классификация пород собак по МКФ, что такое МКФ

Собака — первое домашнее животное, прирученное человеком. Довольно быстро она стала не только охотником и охранником, но и компаньоном, верным другом семьи. С развитием и увеличением количества пород появилась необходимость их классификации, и первые попытки были предприняты еще в Древнем Риме. Сегодня в мире насчитывается более 400 пород, и каждая новая регистрируется в Международной кинологической федерации.

Экстерьер всех пород собак находится в постоянном развитии и совершенствовании. Например, современный бультерьер имеет немного общего со своим прародителем начала ХХ века. Морда собаки стала короче, челюсти крепче, туловище мускулистее, а само животное — ниже и коренастее. Так или иначе, но изменения касаются всех пород. Отслеживает этот процесс и контролирует стандарты Международная кинологическая федерация (МКФ).

Что такое МКФ?

Международная кинологическая федерация (Fédération Cynologique Internationale) была основана в 1911 году кинологическими ассоциациями пяти стран: Германии, Австрии, Бельгии, Франции и Нидерландов. Однако в связи с началом Первой мировой войны ее деятельность была остановлена. И лишь в 1921 году ассоциация вновь возобновила свою работу благодаря усилиям Франции и Бельгии.

Сегодня в Международную кинологическую федерацию входят кинологические организации более 90 стран, в том числе и Российская кинологическая федерация. Наша страна сотрудничает с МКФ с 1995 года, а полноправным ее членом стала в 2003 году.

Деятельность МКФ

У Международной кинологической федерации несколько основных целей:

  • Обновление и перевод стандартов пород на четыре языка: английский, французский, испанский и немецкий;
  • Обработка результатов международных выставок;
  • Присуждение международных титулов, подтверждение титулов международных чемпионов и так далее.

Классификация пород

Одной из главных целей деятельности МКФ является принятие и обновление стандартов зарегистрированных и признанных в организации пород.

Всего на сегодняшний день Международная кинологическая федерация признала 344 породы, они разделены на 10 групп.

За развитием каждой породы следит одна из стран-членов МКФ. Кинологическая ассоциация разрабатывает стандарт этой породы на локальном уровне, который затем принимается и утверждается МКФ.

Классификация МКФ:

  • 1 группа — Пастушьи и скотогонные собаки, кроме швейцарских скотогонных собак;
  • 2 группа — Пинчеры и шнауцеры — догообразные и швейцарские горные скотогонные собаки;
  • 3 группа — Терьеры;
  • 4 группа — Таксы;
  • 5 группа — Шпицы и примитивные породы;
  • 6 группа — Гончие, гончие по кровяному следу и родственные породы;
  • 7 группа — Легавые;
  • 8 группа — Ретриверы, спаниели, водяные собаки;
  • 9 группа — Комнатно-декоративные собаки;
  • 10 группа — Борзые.

Непризнанные породы

Кроме признанных пород в списке МКФ есть также и те, которые на данный момент не признаны. Причин несколько: некоторые породы находятся пока на стадии частичного признания, поскольку это длительная процедура, требующая определенной численности животных и соблюдения правил разведения; другие же породы, по мнению МКФ, не имеют достаточных оснований для вынесения их в отдельную группу. Однако это вовсе не означает, что порода не может существовать. Наоборот, ее развитием и селекцией занимаются кинологические организации той страны, где она признана на локальном уровне. Ярким примером является восточноевропейская овчарка. В СССР стандарт был принят еще в 1964 году, однако на международном уровне породу пока так и не признали.

Собаки непризнанных пород могут участвовать в Международных выставках с пометкой «вне классификации».

Российская кинологическая федерация признает не только стандарты МКФ, но и породы, зарегистрированные Английским кеннел-клубом и Американским клубом собаководства. Интересно, что эти две ассоциации не являются членами МКФ, а имеют собственную классификацию пород собак. При этом английский клуб является самым старейшим в мире, он был основан в 1873 году.

Статья была полезна?

Спасибо, давайте дружить!

Подписывайтесь на наш Инстаграмм

Подписаться

Спасибо за обратную связь!

Давайте дружить — скачайте приложение Petstory

27 июня 2017

Обновлена: 21 декабря 2017

Классификация собак-помощников и собак-ассистентов, помогающих людям с инвалидностью

ASSISTANCE DOGS – СОБАКИ-АССИСТЕНТЫ: 

1. SERVICE DOGS – СОБАКИ-ПОМОЩНИКИ для людей с ограниченными физическими возможностями, иными, чем зрение или слух:

1.1. MOBILITY SERVICE DOGS или BRACE/MOBILITY SUPPORT DOGS – собаки, которые оказывают помощь в передвижении: буксировка коляски, опора при ходьбе, поддержка при потере равновесия, в случаях не уверенной походки при ДЦП и других заболеваниях. Так же их функции часто дополняются функциями собак Wheelchair Assistance Dog (пункт 1.2)

1.2. WHEELCHAIR ASSISTANCE DOGS – собаки-помощники (ассистенты) для людей в инвалидных колясках. Они поднимают предметы, приносят вещи, открывают и закрывают двери, включают и выключают свет и выполняют множество других функций.

1.3. MEDICAL ALERT SERVICE DOGS и MEDICAL RESPONSE DOGS – собаки-помощники медицинской тревоги и оповещения. Чувствуют физиологические изменения в организме своего хозяина и предупреждают о приближении (наступлении) проблемы (обмороки, наступление диабетической комы, приступы эпилепсии).

1.3.1. DIABETES ALERT DOGS – собаки-помощники для людей, страдающих диабетом. Обучены обнаруживать высокий (гипергликемия) или низкий (гипогликемия) уровни сахара в крови у людей с диабетом и предупреждать своих владельцев об опасных изменениях уровня глюкозы крови.

1.3.2. SEIZURE ALERT DOGS – собаки-помощники для людей с эпилепсией. Предупреждают своего владельца о наступлении приступа эпилепсии. У владельца появляется время принять меры по предотвращению приступа, успеть принять удобное положение тела, чтобы не упасть. SEIZURE RESPONSE DOG – собаки, которые помогают людям с эпилепсией непосредственно во время приступов и сразу после приступов. Их функции: помочь принять нужное положение тела при приступе и судорогах, стимулировать человека очнуться после приступа, помочь подняться после приступа, позвать на помощь, принести телефон, нажать тревожную кнопку.

1.3.3. ASTHMA ALERT DOGS – собаки-помощники для людей, страдающих астмой или хронической обструктивной болезнью легких. Заранее уведомляют своих владельцев о наступлении приступа астмы, чтобы было время принять меры по предотвращению приступа, обучены приносить ингалятор. Кроме того, они могут разбудить человека, страдающего от плохого дыхания, или предупредить других о необходимости оказания срочной медицинской помощи.

1.3.4. CARDIAC ALERT DOGS — собаки-помощники для людей с заболеваниями сердца. Обучены предупреждать владельца о надвигающихся падениях кровяного давления, которые часто вызывают потерю сознания. Предварительное предупреждение позволяет владельцу принять необходимое лекарство, лечь.

1.3.5. SEVERE ALLERGY ALERT DOGS — эти собаки по запаху распознают аллергены, опасные для человека. Предупреждают своего владельца об опасных для жизни аллергенах.

1.4. PSYCHIATRIC SERVICE DOGS – собаки-помощники для людей с различными психическими заболеваниями и отклонениями, ментальными нарушениями. Например, аутизм, посттравматическое стрессовое расстройство (PTSD), панические атаки, шизофрения, депрессия, беспокойство и биполярное расстройство.

1.4.1. AUTISM SERVICE DOGS – собаки-помощники для людей с аутизмом. Помогают людям социализироваться, получить независимость и способность выполнять повседневные действия.

1.4.2. PTSD SERVICE DOGS – собаки-помощники для людей с посттравматическими стрессовыми расстройствами (Posttraumatic stress disorder — PTSD) и паническими атаками. В случае наступления панических атак и стрессовых ситуаций у своего владельца, собака “возвращает его к реальности”, помогает абстрагироваться от стрессовой ситуации.

2. GUIDE DOGS – собаки-проводники (поводыри) для слепых. Помогают слепым и слабовидящим людям передвигаться вне помещений и избегать препятствий, предупреждают о преградах, возникающих на пути. Кроме того, собаки обучаются выполнять базовые команды, приносить и подавать предметы.

3. HEARING SERVICE DOGS – собаки-помощники для глухих и слабослышащих людей. Предупреждают хозяев о важных звуках, таких как дверные звонки, пожарные сигнализации, звонки телефона или будильника. Они могут также работать вне дома, предупреждая их владельца о сигналах машин, подают сигнал, если кто-то позовет владельца по имени.

Не относятся к собакам-ассистентам:

  • THERAPY DOGS – собаки для канистерапии. Канистерапия – это метод реабилитации людей при помощи специально обученных собак при таких заболеваниях как ДЦП, нарушениях психомоторного развития, при восстановлении после инсульта, в случае депрессии у детей и взрослых, при лечении госпитализма и острых стрессовых расстройствах, психологических травмах. Собаки-канистерапевты успешно используются для социализации и адаптации к повседневной жизни детей и взрослых с различными ментальными нарушениями: аутизм, синдромом Дауна. Такие собаки могут оказывать помощь в школах, больницах, домах престарелых, интернатах, хосписах, зонах бедствия.
  • MEDICAL DETECTION DOGS – собаки-диагносты. Проводился ряд исследований, которые показали, что собаки по запаху могут успешно распознавать рак предстательной железы, рак щитовидной железы, рак кожи, могут идентифицировать людей, инфицированных малярией, даже если симптомы еще не проявились. В настоящее время, в медицинской практике собаки-диагносты пока нигде не применяются. Исключение составляет только Diabetes Alert Dog (пункт 1. 4.1).
  • EMOTIONAL SUPPORT ANIMALS – животные эмоциональной поддержки для людей, страдающих эмоциональными расстройствами, тревожными расстройствами, серьезными депрессивными расстройствами, паническими атаками. Как правило – это собаки, но иногда являются кошками или другими животными. Животные эмоциональной поддержки не получают определенного обучения для физической помощи человеку и не относятся к категории SERVICE DOG, их задача – эмоциональная поддержка.

Виды фобий | Клиника проф. Преображенского

 /   /  Виды фобий

Понятие фобии

Понятие «фобии» у всех на слуху, однако далеко не каждый может связно объяснить что именно это такое. В переводе с греческого «фобия» обозначает «боязнь, страх». Реально страхи и фобии очень близки, но между ними есть существенные различия. Страх – естественная защитная функция организма перед реальной опасностью, физиологически проявляющаяся в выбросе гормонов в кровь, учащенном сердцебиении, вегетативных дисфункциях и пр. Помочь понять природу страха может интересный факт – человек рождается абсолютно бесстрашным. Маленькие дети не боятся упасть с высоты, утонуть в ванной или потрогать пальцем огонь. Лишь позже с опытом приходит чувство страха, и, в основном, эти страхи полезны. В основном чувство подобного страха помогает уйти от опасных ситуаций либо предотвратить их. Это чувство страха вполне осознаваемо и контролируется здравым смыслом и логикой.
Фобии – это страхи, которые характеризуются весьма существенной устойчивостью, не основаны на здравом смысле (иррациональны) и постоянно присутствуют в психике человека. Причем эти страхи чаще всего не перед реальной угрозой, а страхи «внутри нас». Фобии, в отличие от страхов, очень тяжело контролируются мышлением и здравым рассудком.

Как отличить фобию от «простого» страха

Рассмотрим разницу между страхом и фобией на реальном примере. Есть достаточное количество людей, которые боятся ездить в метрополитене. В случае если причиной боязни является страх, он должен быть вызван определенным негативным опытом в прошлом. Например, человеку когда-то стало плохо в метро. Если причиной является страх, то человек будет предпочитать передвигаться по городу на наземном транспорте, однако при возникновении необходимости все же спустится в метро. Естественно, это будет сопровождаться определенными переживаниями, однако будет контролироваться здравым смыслом и логическим мышлением. В случае фобии проблемы будут гораздо более существенны, в зависимости от выраженности фобии. В самых легких случаях человек все же спустится в метрополитен, однако любые, даже самые незначительные, остановки вагона между станциями буду вызывать предпаническое и паническое состояние. В самых тяжелых – человек не сможет заставить себя спуститься в метрополитен даже в случае крайней необходимости, вопреки логике и здравому смыслу и любые попытки насильно совершить это другими людьми могут вызвать тяжелую психологическую травму.

Актуально ли это? Согласно данным мировой статистики, фобии имеет каждый восьмой житель планеты Земля.   Таким образом, фобии, как вид невротических расстройств (Неврозы, депрессии, страхи) — широко распространенное явление.

Виды фобий. Классификация фобий

На данный момент описано более 500 видов фобий. Наиболее частые из них – социальная фобия и агорафобия.
  • Социальная фобия – вид фобии, который характеризуется выраженным страхом оказаться в самом центре внимания незнакомых людей, повести себя таким образом, что это вызовет унижение или смущение. Этот вид фобии проявляется в социальных повседневных ситуациях – во время встречи со знакомыми, обеда в кафе, необходимости выступить на собрании и прочих.
  • Агорафобия – тип фобии связанный с «беспомощностью, если вдруг станет плохо». Этот вид фобии проявляется в боязни путешествовать без сопровождения, находиться среди незнакомых человеку людей.
Все остальные виды фобий классифицируются в группу так называемых изолированных фобий. Ниже представлены примеры лишь некоторых из них.

Фобии животных или насекомых:

  • — кинофобия – страх собак;
  • — гатофобия – страх котов;
  • — арахнофобия – страх пауков;
  • — офидофобия – страх змей.

Фобии, связанные с ситуациями:
  • — клаустрофобия – страх закрытого пространства;
  • — охлофобия – страх переполненных мест;
  • — монофобия – страх остаться наедине с собой;
  • — ксенофобия – страх перед иностранцами, посторонними людьми.

Фобии, связанные с природными силами:
  • — акрофобия – страх высоты;
  • — никтофобия – страх темноты, ночи;
  • — аквафобия – страх воды;
  • — пирофобия – страх огня;
  • — талассофобия – страх моря.

Фобии, связанные со здоровьем:
  • — одонтофобия – страх стоматологического лечения;
  • — бациллофобия – страх микроорганизмов;
  • — кардиофобия – страх сердечно-сосудистых заболеваний;
  • — гематофобия – страх вида крови.

Фобии, связанные с состояниями и действиями:
  • — стазибазифобия — страх вертикального положения и ходьбы;
  • — стазифобия — страх стоять;
  • — лалофобия — страх говорить;
  • — тремофобия — страх дрожи;
  • — базилофобия — страх ходьбы;
  • — амаксофобия — страх ездить на транспорте.

Фобии, связанные с предметами:
  • — гиалофобия – страх стекла;
  • — макрофобия – страх больших предметов;
  • — микрофобия – страх маленьких предметов;
  • — компьютерофобия – страх компьютеров;
  • — белонефобия – страх колющих предметов.

Юрий Львович Мучник

Врач психиатр-нарколог

Врач высшей категории. Стаж 35 лет. Работает в Клинике им. проф. Ф.Ф. Преображенского с 2001 г.  

Симптоматика фобий

Симптомы фобий достаточно многообразны. Для установления диагноза фобий должны присутствовать как минимум два из нижеперечисленных симптомов тревоги, причем один из них должен обязательно входить в первую четверку:
1.    потливость
2.    усиленное или учащенное сердцебиение
3.    дрожь
4.    сухость во рту
5.    боль либо дискомфорт в груди
6.    удушье
7.    затруднения в дыхании
8.    деперсонализация или дереализация
9.    головокружения
10.     онемение или ощущение покалывания
11.    страх смерти
12.    страх потери контроля над собой
13.    ознобы или приливы жара
14.    тошнота


Фобии – распространенное явление в современном мире. Нужна консультация?
Запишитесь на прием — наши специалисты помогут вам!

Цены на лечение неврозов, панических расстройств, психических заболеваний



Про котиков, собак, машинное обучение и deep learning / Хабр


«В 1997 году Deep Blue обыграл в шахматы Каспарова.
В 2011 Watson обставил чемпионов Jeopardy.
Сможет ли ваш алгоритм в 2013 году отличить Бобика от Пушистика?»

Эта картинка и предисловие — из челленджа на Kaggle, который проходил осенью прошлого года. Забегая вперед, на последний вопрос вполне можно ответить «да» — десятка лидеров справилась с заданием на 98.8%, что на удивление впечатляет.

И все-таки — откуда вообще берется такая постановка вопроса? Почему задачи на классификацию, которые легко решает четырехлетний ребенок, долгое время были (и до сих пор остаются) не по зубам программам? Почему распознавать предметы окружающего мира сложнее, чем играть в шахматы? Что такое deep learning и почему в публикациях о нем с пугающим постоянством фигурируют котики? Давайте поговорим об этом.

Что вообще значит «распознать»?

Предположим, что у нас есть две категории и много-много картинок, которые нужно разложить в две соответствующие категориям стопки. По какому принципу мы будем это делать? Замечательный ответ на этот вопрос состоит в том, что никто точно не знает, но общепринятый подход такой: мы будем искать в картинках какие-то «интересные» нам куски данных, которые будут встречаться только у одной из категорий. Такие куски данных называются

features

, а сам подход —

feature detection

. Существуют достаточно уверенные доводы в пользу того, что как-то так работает и биологический мозг — первым делом, конечно, знаменитый эксперимент

Хьюбела и Визеля

на клетках кошачьей (опять) зрительной коры.


О терминах

В отечественной литературе про машинному обучению вместо feature пишут «признак», что, по-моему, звучит как-то размыто. Здесь я буду говорить «фича», да простится мне это издевательство над русским языком.

Мы никогда не знаем заранее, какие части нашей картинки могут использоваться как хорошие фичи. В их роли может выступать все, что угодно — фрагменты изображения, форма, размер или цвет. Фича запросто может даже не присутствовать на картинке сама, а выражаться в параметре, полученным каким-то образом из исходных данных — например, после использования фильтра границ. Ок, давайте посмотрим на пару примеров с нарастающей сложностью:

Допустим, мы хотим сделать гугл-кар, который мог бы отличать правые повороты от левых и соответствующим образом поворачивать руль. Правило для обнаружения хорошей фичи можно придумать почти на пальцах: отрезаем верхнюю половину картинки, выделяем участок определенного оттенка (асфальт), прикладываем к нему слева какую-нибудь логарифмическую кривую. Если весь асфальт поместился под кривой — то у нас поворот направо, иначе — налево. Можно набрать себе несколько кривых на случай поворотов разной кривизны — и, конечно, разный набор оттенков асфальта, включающий в себя сухое и мокрое состояние. Правда, на грунтовых дорогах наша фича окажется бесполезной.

Пример из датасета рукописных цифр MNIST — эту картинку, наверное, видел каждый, кто хоть немного знаком с машинным обучением. У каждой цифры есть характерные геометрические элементы, которые определяют, что это за цифра — завиток внизу у двойки, косая черта через все поле у единицы, два состыкованных круга у восьмерки и т.д. Мы можем составить себе набор фильтров, которые будут выделять эти существенные элементы, потом поочередно прикладывать эти фильтры к нашему изображению, и кто покажет лучший результат — тот, скорее всего, и есть правильный ответ.

Фильтры эти будут выглядеть, например, вот так

Картинка из курса Джоффри Хинтона

«Neural networks for machine learning»

Кстати, обратите внимание на цифры 7 и 9 — у них отсутствует нижняя часть. Дело в том, что у семерки и девятки она одинаковая, и полезной информации для распознания не несет — поэтому нейросеть, которая вырабатывала эти фичи, проигнорировала этот элемент. Обычно для получения таких фич-фильтров мы как раз и пользуемся обычными однослойными нейронными сетями или чем-то похожим.


Ок, ближе к теме. Как насчет такого?

Различий между этими двумя картинками очень много — глаза разбегаются. Уровень яркости, цвета, или вот например забавное совпадение — у левой картинки белый цвет преобладает в левой части, а у правой — в правой. Но нам нужно выбрать не любые, а именно те, которые однозначно будут определять кошек или собак. То есть, например, следующие две картинки должны распознаться как принадлежащие одной категории:

Если долго и внимательно смотреть на них и пытаться понять, что между ними общего, то в голову приходит разве что форма ушей — они более-менее одинаковые, только справа наклонены. Но это тоже совпадение — можно легко себе представить (и найти примеры из того же набора данных) фотографию, на которой кот смотрит не в ту сторону, наклоняет голову или вообще запечатлен сзади. Остальное — все разное. Масштаб, цвет и длина шерсти, глаз, поза, фон… Вообще ничего общего — и тем не менее, небольшое устройство в вашей голове способно с высочайшей точностью и безошибочно отнести эти две картинки к одной категории, а две те, что повыше — к разным. Не знаю, как вас, а меня иногда восхищает, что такой могущественный девайс находится совсем рядом у каждого из нас, только руку протянуть — и тем не менее, мы до сих пор не можем понять, как он работает.

Пятиминутка оптимизма (и теории)

Ладно. А все-таки, если попробовать задать наивный вопрос — чем кошки визуально отличаются от собак? Мы можем с легкостью начать список — размер, пушистость, усы, форма лап, наличие характерных поз, которые они могут принимать… Или, например, у кошек

нет бровей

. Проблема в том, что все эти отличительные признаки выражены не на языке пикселей. Мы не можем заложить их в алгоритм, пока предварительно не объяснили ему, что такое эти самые брови и где они должны находиться — или что такое лапы и откуда они растут. Более того, мы, в общем-то, делаем все эти алгоритмы распознавания для того, чтобы понимать, что перед нами кошка — существо, к которому применимы понятия «усы», «лапы» и «хвост» — а до этого мы даже не можем с достаточной уверенностью сказать, где на фотографии заканчиваются обои или диван, и начинается кошка. Круг замкнулся.

Но некоторый вывод отсюда сделать все-таки можно. Когда мы формулировали фичи в предыдущих примерах, мы исходили из возможной изменчивости объекта. Поворот дороги может быть только влево или вправо — других вариантов нет (кроме проезда прямо, конечно, но там и делать ничего не надо), плюс стандарты дорожного строительства гарантируют нам, что поворот будет достаточно плавным, а не под прямым углом. Поэтому мы конструируем свою фичу так, чтобы она допускала различную кривизну поворота, определенный набор оттенков дорожного покрытия, и на этом возможная изменчивость заканчивается. Следующий пример: цифра «1» может быть написана разным почерком, и все варианты будут отличаться друг от друга — но в ней обязательно должна присутствовать прямая вертикальная (или наклонная) черта, иначе она перестанет быть единицей. Когда мы подготавливаем свою фичу-фильтр, мы оставляем классификатору пространство для изменчивости — и если взглянуть на картинку под спойлером снова, можно увидеть, что активная часть фильтра для единицы представляет собой толстую полосу, которая позволяет нарисовать черту с разным наклоном и с допустимым острым углом в верхней части.

В случае с котами «пространство для маневра» наших объектов становится неизмеримо огромным. На картинке могут быть коты разных пород, большие и маленькие, на любом фоне, какой только можно придумать, их может частично загораживать какой-нибудь объект, и конечно, они могут принимать сто тысяч различных поз — и это мы еще не упоминали про трансляцию (перенос объекта на картинке в сторону), вращение и масштабирование — вечную головную боль всех классификаторов. Составить плоский фильтр, аналогичный предыдущему, который мог бы учитывать все эти изменения, кажется невозможной задачей — попробуем мысленно совместить тысячи разных форм на одной картинке, и мы получим бесформенное пятно фильтра, которое будет положительно реагировать на все подряд. Значит, искомые фичи должны должны представлять собой какую-то более сложную структуру. Какую — пока непонятно, но она должна иметь возможность учитывать в себе все эти возможные изменения.

Это «пока непонятно» длилось довольно долго — большую часть истории машинного обучения. Но вдруг в какой-то момент люди поняли об окружающем мире одну увлекательную идею. Звучит она примерно так:
Все вещи состоят из других, маленьких и более элементарных вещей.

Когда я говорю «все вещи», я имею в виду буквально все, что угодно, чему мы способны обучаться. В первую очередь, раз этот пост про зрение — конечно, объекты окружающего мира, изображенные на картинках. Любой видимый объект, продолжаем мы мысль, можно представить в виде композиции каких-то устойчивых элементов, а те, в свою очередь состоят из геометрических фигур, а те — сочетание линий и углов, расположенных в определенном порядке. Примерно вот так:


(почему-то не нашел хорошей информативной картинки, поэтому эта вырезана из выступления Эндрю Ына (основатель Coursera) про deep learning

Кстати, в рамках наивных размышлений можно сказать, что наша речь и естественный язык (которые тоже давно считаются вопросами искусственного интеллекта) представляет собой структурную иерархию, где буквы складываются в слова, слова — в словосочетания, а те, в свою очередь, в предложения и текст — и что при встрече с новым словом нам не приходится заново учить все буквы, входящие в него, а незнакомые тексты мы вообще не воспринимаем как нечто требующее специального запоминания и обучения. Если заглянуть в историю, можно обнаружить множество подходов, которые в той или иной степени (и в основном, гораздо более научно обоснованно) высказывали эту мысль:

1. Уже упоминавшиеся Хьюбел и Визель в своем эксперименте в 1959 году обнаружили в зрительной коре мозга клетки, реагирующие на определенные символы на экране — и кроме этого обнаружили существование других клеток «уровнем выше», которые, в свою очередь, реагируют на определенные устойчивые сочетания сигналов от клеток первого уровня. На основании этого они предположили существование целой иерархии аналогичных клеток-детекторов.

прекрасный отрывок видео из эксперимента

… где

демонстрируется

, как они почти случайно обнаружили нужную фичу, которая заставляла нейрон реагировать — сдвинув чуть дальше обычного образец так, что край стекла попал в камеру. Чувствительным людям смотреть осторожно, в наличии издевательства над животными.


2. Где-то в районе двухтысячных в среде специалистов машинного обучения появляется сам термин

deep learning

— применительно к нейронным сетям, у которых не один слой нейронов, а много — и которые, таким образом, могут обучаться нескольким уровням фич. Подобная архитектура имеет вполне строго обоснованные преимущества — чем больше уровней в сети, тем более сложные функции она может выражать. Немедленно возникает проблема с тем, как обучать такие сети — повсеместно использовавшийся раньше алгоритм обратного распространения ошибки (backpropagation) плохо работает с большим количеством слоев. Появляется несколько разных моделей для этих целей — автоэнкодеры, ограниченные машины Больцмана и т.д.

3. Джефф Хокинс в своей книге «Об интеллекте» в 2004 году пишет, что иерархический подход рулит и за ним будущее. Он уже слегка опоздал к началу бала, но не могу о нем не упомянуть — в книге эта мысль выводится из совершенно повседневных вещей и простым языком, человеком, который был достаточно далек от машинного обучения и вообще говорил, что все эти ваши нейронные сети — плохая идея. Почитайте книгу, она очень вдохновляет.

Немного о кодах

Итак, у нас есть гипотеза. Вместо того, чтобы запихивать в обучающий алгоритм 1024×768 равноправных пикселей и смотреть, как он медленно задыхается от нехватки памяти и неспособности понять, какие пиксели важны для распознавания, мы хотим извлечь из картинки некоторую иерархическую структуру, которая будет состоять из разных уровней. На первом уровне мы предполагаем увидеть какие-то самые базовые, структурно простые элементы картинки — ее строительные кирпичи: границы, штрихи, отрезки. Повыше — устойчивые комбинации фич первого уровня (например, углы), еще выше — фичи, скомпонованные из предыдущих (геометрические фигуры, и т.д.). Собственно, вопрос — откуда взять такую структуру для отдельной картинки?

Давайте в качестве отвлеченного вопроса немного поговорим о кодах.

Когда мы хотим представить объект из реального мира в компьютере, мы пользуемся каким-то набором правил, чтобы перевести этот объект, по кусочкам, в цифровой вид. Букве, например, ставится в сопоставление байт (в ASCII), а картинка разбивается на много маленьких пикселей, и каждый из них выражается набором чисел, которые передают яркость и цветовую информацию. Моделей представления цвета много, и хотя, вообще говоря, не все равно, какую использовать для обучения — для простоты пока представим себе черно-белый мир, где один пиксель представляется числом от 0 до 1, выражающим его яркость — от черного до белого.

Что не так с этим представлением? Каждый пиксель здесь — независим, передает только небольшую часть информации о итоговой картинке. Это, с одной стороны, приятно и выгодно, когда нам нужно куда-то сохранить картинку или передать по сети, потому что она занимает меньше места, с другой — неудобно для распознавания. В нашем случае мы видим здесь наклонный штрих (немного с изгибом) в нижней части изображения — отсюда сложно догадаться, но это деталь контура носа с фотографии лица. Так вот, в данном случае нам важны те пиксели, которые составляют этот штрих, важна граница между черным и белым — а едва уловимая игра света в оттенках светло-серого в верхней части квадратика совершенно не важна, и не стоит даже тратить на нее вычислительные ресурсы. Но в этом представлении нам приходится иметь дело со всеми пикселями сразу — каждый из них ничем не лучше другого.
Давайте теперь представим себе другой код. Разложим этот квадратик на линейную сумму других таких же квадратиков, каждый из которых умножен на коэффициент. Можно себе представить, как мы берем много пластин темного стекла с разной прозрачностью, и на каждой пластине нарисованы различные штрихи — вертикальные, горизонтальные, разные. Мы кладем эти пластины стопкой друг на друга, и настраиваем прозрачность так, чтобы получить нечто похожее на наш рисунок — не идеальное, но достаточное для целей распознавания.

Наш новый код состоит из функциональных элементов — каждый из них теперь говорит что-то о присутствии в исходном квадратике какого-то отдельного осмысленного компонента. Видим коэффициент 0.01 у компонента с вертикальным штрихом — и понимаем, что в образце мало «вертикальности» (зато много «косого штриха» — см. первый коэффициент). Если мы независимым образом выберем компоненты этого нового кода, его словарь, то можно ожидать, что ненулевых коэффициентов будет немного — такой код называется разреженным (sparse).
Полезные свойства такого представления можно увидеть на примере одного из приложений под названием denoising autoencoder. Если взять изображение, разбить его на небольшие квадраты размером, допустим, 10×10, и для каждого кусочка подобрать соответствующий код — то мы можем с впечатляющей эффективностью затем очищать это изображение от случайного шума и искажений, переводя зашумленное изображение в код и восстанавливая обратно (пример можно найти, например, здесь). Это показывает, что код нечувствителен к случайному шуму, и сохраняет те части изображения, которые нужны нам для восприятия объекта — благодаря чему мы считаем, что шума после восстановления стало «меньше».

Обратной стороной такого подхода оказывается то, что новый код тяжеловесней — в зависимости от количества компонентов, бывший квадратик 10×10 пикселей может утяжелиться в значительно большей степени. Чтобы оценить масштаб — есть свидетельства того, что зрительная кора головного мозга человека кодирует 14×14 пикселей (размерность 196) с помощью примерно 100000 нейронов.

А еще мы внезапно получили первый уровень иерархии — он как раз и состоит из элементов словаря этого кода, которые, как сейчас можно будет убедиться, представляют собой штрихи и границы. Осталось откуда-то взять этот самый словарь.

Пятиминутка практики

Воспользуемся пакетом scikit-learn — библиотекой для машинного обучения к SciPy (Python). И конкретно, классом (сюрприз) MiniBatchDictionaryLearning. MiniBatch — потому что алгоритм будет не над всем датасетом сразу, а поочередно над небольшими, случайно выбранными пачками данных. Процесс прост и занимает десять строчек кода:

from sklearn.decomposition import MiniBatchDictionaryLearning
from sklearn.feature_extraction.image import extract_patches_2d
from sklearn import preprocessing
from scipy.misc import lena

lena = lena() / 256.0  # тестовое изображение
data = extract_patches_2d(lena, (10, 10), max_patches=1000)  # извлекаем тысячу кусочков 10x10 - обучающую выборку
data = preprocessing.scale(data.reshape(data.shape[0], -1))  # rescaling - сдвигаем значения симметрично нуля, и чтобы стандартное отклонение равнялось 1
learning = MiniBatchDictionaryLearning(n_components=49)
features = learning. fit(data).components_

Если нарисовать то, что лежит в features, получится примерно следующее:

Вывод через pylab
import pylab as pl

for i, feature in enumerate(features):
    pl.subplot(7, 7, i + 1)
    pl.imshow(feature.reshape(10, 10),
              cmap=pl.cm.gray_r, interpolation='nearest')
    pl.xticks(())
    pl.yticks(())

pl.show()


Тут можно ненадолго остановиться и вспомнить, зачем мы все это изначально делали. Мы хотели получить набор достаточно независимых друг от друга «строительных кирпичиков», из которых складывается изображенный объект. Чтобы этого добиться, мы нарезали много-много маленьких квадратных кусочков, прогнали их через алгоритм, и получили, что все эти квадратные кусочки можно с достаточной степенью достоверности для распознавания представить в виде композиции вот таких компонентов. Поскольку на уровне 10×10 пикселей (хотя, конечно, зависит от разрешения картинки) мы сталкиваемся только с краями и границами, то их же и получаем в результате, все — с необходимостью разные.
Это закодированное представление мы можем использовать в качестве детектора. Чтобы понять, является ли случайно выбранный кусок картинки краем или границей, мы берем его и просим scikit подобрать эквивалентный код, вот так:

patch = lena[0:10, 0:10]
code = learning.transform(patch)

Если какой-нибудь один из компонентов кода имеет достаточно большой коэффициент по сравнению с остальными — то мы знаем, что это сигнализирует от присутствии соответствующего вертикального, горизонтального или еще какого-нибудь штриха. Если все компоненты примерно одинаковы — значит, в этом месте на картинке однотонный фон или шум, который интереса для нас не представляет.

Но мы хотим двигаться дальше. Для этого понадобится еще несколько преобразований.
Итак, любой фрагмент размера 10×10 теперь можно выразить последовательностью из 49 чисел, каждое из которых будет означать коэффициент прозрачности для соответствующего компонента на картинке выше. А теперь возьмем эти 49 чисел и запишем в форме квадратной матрицы 7×7 — и нарисуем то, что получилось.
А получилось следующее (два примера для наглядности):

Слева — фрагмент оригинального изображения. Справа — его кодированное представление, где каждый пиксель — уровень присутствия в коде соответствующего компонента (чем светлее, тем сильнее). Можно заметить, что на первом фрагменте (верхнем) нет четко выраженного штриха, и его код выглядит смешением всего подряд в слабой бледно-серой интенсивности, а на втором четко присутствует один компонент — а остальные все равны нулю.

Теперь, чтобы обучить второй уровень иерархии, возьмем из оригинальной картинки фрагмент побольше (так, чтобы в него помещалось несколько маленьких — скажем, 30×30), разрежем его на маленькие фрагменты и представим каждый из них в кодированом варианте. Потом состыкуем обратно вместе, и на таких данных обучим еще один DictionaryLearning. Логика простая — если наша первоначальная идея правильна, то находящиеся рядом края и границы должны тоже складываться в устойчивые и повторяющиеся сочетания.

То, что получилось в результате на примере, не выглядит чем-то осмысленным на первый взгляд, но это только на взгляд. Вот, например, что получается во втором уровне иерархии, которую тренировали на человеческих лицах.

многовато картинок как-то

Тут, правда, размер фрагмента выбран побольше — 25×25 вместо 10×10. Одна из неприятных особенностей этого подхода — необходимость самому настраивать размер «минимальной смысловой единицы».


Некоторые трудности возникают с тем, чтобы нарисовать полученный «словарь», потому что второй уровень обучается на коде первого, и компоненты его будут выглядеть как пестрое крошево точек с рисунка выше. Для этого нам нужно сделать еще один шаг вниз — снова разбить эти компоненты на части, и «раскодировать» их при помощи первого уровня, но здесь этот процесс детально рассматривать не будем.

А дальше уровни наращиваются до тех пор, пока это необходимо, по совершенно такому же принципу. Вот, например, третий. И тут мы уже видим что-то интересное:

Каждое лицо здесь — фича размером 160×160. В нашем распоряжении несколько наиболее встречающихся расположений — фронтальное, пол-оборота направо и налево, плюс разные цвета кожи. При этом каждая фича имеет под собой еще два слоя, которые, во-первых, позволяют быстро проверять тестовые изображения на валидность, а во-вторых, дают дополнительное количество свободы — контуры и границы могут отклоняться от идеальных линий, но пока они остаются в рамках фич своего уровня, у них есть возможность просигнализировать о своем присутствии наверх.
Not bad.

И что — все, мы победили?

Очевидно, нет. На самом деле, если запустить тот же скрипт, которым я рисую все эти наборы, на искомом датасете про кошек и собак, картина будет крайне удручающая — уровень за уровнем нам будет возвращаться примерно одни и те же фичи, изображающие слегка изогнутые границы.


ок, это точно последняя

Одну собачью морду получилось заловить, но это чистая случайность — потому что похожий силуэт встретился в выборке, допустим, два раза. Если запустить скрипт еще раз, она может не появиться.


Наш подход страдает из-за того же, за что мы раскритиковали обычные feed-forward нейронные сети. DictionaryLearning в процессе обучения пытается искать некоторые общие места, структурные компоненты выбранных фрагментов картинки. В случае с лицами у нас все получилось, потому что они более-менее похожи друг на друга — вытянутые овальные формы с некоторым количеством отклонений (а несколько уровней иерархии дает нам больше свободы в этом отношении). В случае с котиками — уже не получается, потому что во всем датасете с трудом можно отыскать два похожих силуэта. Алгоритм не находит ничего общего между картинками в тестовой выборке — исключая первые уровни, где мы все еще имеем дело со штрихами и границами. Фэйл. Опять тупик. Потрачено.

Идеи на будущее

На самом деле, если подумать — выборка с большим количеством разных котиков хороша в том плане что охватывает разнообразие пород, поз, размеров и окрасок, но возможно, не слишком удачна для обучения даже нашего с вами интеллекта. В конце концов, мы учимся скорее методом многократных повторений и наблюдения за объектом, а не быстрым проглядыванием всех возможных его вариаций. Чтобы научиться играть на фортепиано, нам приходится постоянно играть гаммы — а было бы неплохо, если бы для этого достаточно было бы прослушать тысячу классических произведений. Итак, идея номер раз — уйти от разнообразия в выборке и сконцентрироваться на одном объекте в одной и той же сцене, но, скажем, в разных позициях.

Идея номер два вытекает из первой, и озвучивалась уже многими, в том числе упомянутым Джеффом Хокинсом — попытаться извлечь пользу из времени. В конце концов, разнообразие форм и поз, которое мы наблюдаем у одного объекта, мы видим во времени — и можем, для начала, группировать последовательно поступающие картинки, считая, что на них изображен один и тот же кот, просто каждый раз в несколько новой позе. А это значит, что нам, как минимум, придется кардинально сменить обучающую выборку, и вооружиться роликами с ютуба, найденными по запросу «kitty wakes up». Но об этом — в следующей серии.

Посмотреть на код

… можно на

гитхабе

. Запуск через python train.py myimage.jpg (можно также указать папку с картинками), плюс дополнительные параметры настройки — количество уровней, размер фрагментов и т.д. Требует scipy, scikit-learn и matplotlib.

Полезные ссылки и что еще можно вводного почитать про deep learning

  • A Primer on Deep Learning — информативный пост с историей вопроса, кратким введением и гораздо более красивыми картинками.
  • UFLDL Tutorial — туториал от уже упоминавшегося Andrew Ng из Стэнфорда — to get your hands dirty. Здесь буквально все, чтобы познакомиться с тем, как это работает — введение, математика процесса, параллели с feed-forward сетями, иллюстрированые примеры и упражнения в Matlab/Octave.
  • Бесплатная онлайновая книга Neural Networks and Deep Learning — к сожалению, еще не закончена. В достаточно популярном виде описывает основы, начиная с перцептронов, моделей нейронов и т. д.
  • Джоффри Хинтон рассказывает про новые поколений нейронных сетей
  • Последний talk с Хокинсом, где он вкратце излагает примерно то же, что в своей книге, но больше конкретики. О том, что должен уметь интеллектуальный алгоритм, что известные свойства человеческого мозга говорят нам про это, чем нас не устраивают нейронные сети, и чем полезен sparse coding.

Что такое машинное обучение?

Введение в машинное обучение

Компьютеры, которые сами, без явных указаний, решают, что нужно делать, долгое время занимали лучшие умы.

Автомобиль, в котором вы можете ехать как водитель, но который будет полностью самостоятельно себя вести, распознавать пешеходов и выбоины и быстро и эффективно реагировать на изменения в окружающей среде, чтобы безопасно доставить вас к месту назначения — это машинное обучение (ML) на практике.

Как оно работает? Давайте рассмотрим анализ бизнес-данных.

Машинное обучение — это тип ИИ, который позволяет предприятиям разбираться в огромных объемах данных и извлекать из них полезную информацию. Например, возьмем Twitter. По данным Internet Live Stats, пользователи Twitter отправляют около 500 миллионов твитов каждый день, что составляет примерно 200 миллиардов твитов в год. С таким количеством твитов невозможно человеческими силами проанализировать, категоризировать, отсортировать, изучить и предсказать что-либо.

Подробнее

Чтобы получить ценную информацию с помощью машинного обучения, предприятиям требуется приложить значительные усилия. Чтобы максимально использовать возможности машинного обучения, у вас должны быть чистые данные и вы должны знать, ответ на какой вопрос вы хотите получить. Затем вы можете выбрать лучшую модель и алгоритм. ML — это непростой процесс. Для успеха нужна тщательность проработки данных.

Жизненный цикл ML:

  • Понимание. Почему вы обращаетесь к ML и что вы хотите сделать или узнать.
  • Сбор и очистка данных. У вас должен быть необходимый объем данных, и они должны быть в достаточной степени чистыми, чтобы предоставить вам необходимую аналитическую информацию.
  • Выбор компонентов. Заключается в отборе данных, которые будут использованы для построения модели машинного обучения. В зависимости от типа используемого алгоритма доступны разные методы, помогающие выбрать компоненты. Предположим, что вы собираетесь использовать алгоритм дерева решений. В этом случае аналитик данных или инструмент моделирования могут применить «оценку интересности», скажем, столбцы в базе данных, чтобы определить, следует ли использовать эти данные для построения вашей модели.
  • Выбор модели. Выбор файла (модели), который был обучен обрабатывать данные и искать в них определенные вещи. Модели дается алгоритм, с которым она будет работать. Тестовые данные объединят модель и алгоритм и сделают выводы.
  • Обучение и настройка. Выводы, сделанные для вас моделью, содержат ответы на ваши вопросы.
  • Оценка модели и алгоритма, чтобы определить, готова ли модель к использованию, или для достижения ваших целей вам нужно вернуться на пару шагов назад и уточнить модель, компоненты, алгоритм или данные.
  • Внедрение обученной модели в производство.
  • Изучение результатов данной модели в производстве.

 

Для чего используется машинное обучение? Применение машинного обучения

Машинное обучение — это инструмент для предприятий, чтобы понять свои данные и извлечь из них пользу. Компания может использовать его для огромного количества целей. Вариант использования зависит от того, что хочет компания — улучшить продажи, предоставить функцию поиска, интегрировать в свой продукт голосовые команды или создать беспилотный автомобиль.

Сферы применения машинного обучения

Сегодня ML находит себе применений в огромном количестве сфер, и со временем оно может только увеличиваться и улучшаться. Среди сфер применения ML находятся социальные сети и рекомендации по продуктам, распознавание изображений, диагностика состояния здоровья, языковой перевод, распознавание речи и интеллектуальный анализ данных, и это лишь некоторые примеры.

Платформы социальных сетей, такие как Facebook, Instagram или LinkedIn, используют ML, чтобы предлагать пользователям страницы или группы на основе понравившихся публикаций. Модель берет исторические данные о том, что понравилось другим пользователям или какие сообщения похожи на те, что понравились вам, и затем предлагает их вам или добавляет их в вашу ленту.  

Также можно использовать машинное обучение на сайте электронной коммерции, чтобы давать рекомендации по продуктам на основе предыдущих покупок, поисков пользователя и аналогичных действий других пользователей.

Сегодня ML широко используется для распознавания изображений. Платформы социальных сетей предлагают отметить людей на ваших фотографиях. Полиция может разыскивать подозреваемых по фото или видео. Благодаря множеству камер, установленных в аэропортах, магазинах и у входных дверей, можно выяснить, кто совершил преступление или куда направился преступник.

Также ML находит применение при диагностике состояния здоровья. После такого события, как сердечный приступ, можно просмотреть предупреждающие симптомы, которые были упущены из виду. Система, используемая врачами и больницами, может получать медицинские карты пациентов из предыдущий медицинских учреждений и видеть связи между входными данными (поведение, результаты анализов или симптомы) и выходными (например, сердечный приступ). Затем, когда врач введет в систему свои записи и результаты анализов, машина сможет обнаружить симптомы сердечного приступа гораздо надежнее, чем люди, и пациент и врач смогут скорректировать лечение и предотвратить приступ.

Перевод с одного языка на другой на веб-страницах или в мобильных приложениях — еще один пример использования ML. Некоторые приложения работают лучше, чем другие, что зависит от модели, методов и алгоритмов машинного обучения, которые они используют.

Сегодня ML широко используется в работе с банковскими картами. Есть признаки мошенничества, которые ML может обнаружить быстро, а людям потребовалось бы для обнаружения очень много времени. Множество транзакций, которые уже изучены и отмечены как мошеннические или легитимные, позволяют обучить ML выявлять мошенничество в одной транзакции. ML, которое отлично подходит для этого, — это интеллектуальный анализ данных.

Интеллектуальный анализ данных

Интеллектуальный анализ данных (англ. Data mining) — это тип машинного обучения, который анализирует большие данные, чтобы делать прогнозы или обнаруживать закономерности. Этот процесс не подразумевает, что кто-либо, будь то злоумышленник или сотрудник компании, будет копаться в ваших данных, чтобы найти какой-нибудь полезный фрагмент данных. Этот процесс заключается в выявлении закономерностей в данных, полезных для принятия решений в будущем.

Возьмем, к примеру, компанию, выпускающую банковские карты. Если у вас есть банковская карта, вероятно, ваш банк когда-либо уведомлял вас о подозрительной активности на вашей карте. Как банк так быстро обнаруживает такую активность, почти мгновенно отправляя уведомление? Это непрерывный интеллектуальный анализ данных обеспечивает защиту от мошенничества. По состоянию на начало 2020 года только в США выпущено более 1,1 триллиона карт. Количество транзакций с этих карт предоставляет различные данные для интеллектуального анализа, поиска паттернов и обучения выявлению подозрительных транзакций в будущем.

Подробнее

Глубокое обучение

Глубокое обучение — это особый тип машинного обучения, основанный на нейронных сетях. Нейронная сеть имитирует работу нейронов человеческого мозга, когда человек принимает решения или что-то понимает. Например, ребенок может взглянуть на лицо человека и отличить свою маму от охранника в магазине, потому что мозг быстро анализирует многие детали — цвет волос, черты лица, шрамы и т. д. — и все это в мгновение ока. Машинное обучение воспроизводит это в виде глубокого обучения.

Нейронная сеть имеет от 3 до 5 слоев: входной слой, от одного до трех скрытых слоев и выходной слой. Скрытые слои друг за другом принимают решения, позволяющие приблизиться к выходному слою, т.е. сделать вывод. Какой цвет волос? Какой цвет глаз? Есть ли шрам? Когда количество слоев увеличивается до сотен, это называется глубоким обучением.

Типы машинного обучения

Есть четыре основных типа алгоритмов машинного обучения: с учителем, без учителя, с частичным привлечением учителя и с подкреплением. Эксперты по машинному обучению считают, что примерно 70% используемых сегодня алгоритмов — это машинное обучение с учителем. Они работают с полным набором размеченных данных, например, с изображениями кошек и собак. Оба типа животных известны, поэтому администраторы могут отметить изображения, прежде чем передавать их алгоритму.

Алгоритмы машинного обучения без учителя учатся на неизвестных наборах данных. Возьмем, к примеру, видео в TikTok. На платформе есть огромное количество видео на огромное количество тем, поэтому на их основе невозможно обучить алгоритм контролируемым образом; данные еще не размечены.

Алгоритмы машинного обучения с частичным привлечением учителя изначально обучаются с использованием небольшого набора данных, который известен и размечен. Затем для продолжения обучения он применяется к большому набору неразмеченных данных.

Алгоритмы ML с подкреплением изначально не обучаются. Они учатся методом проб и ошибок на ходу. Представьте робота, который учится перемещаться по груде камней. При каждом падении он понимает, какой метод не работает, и меняет свое поведение, пока не добьется успеха. Или представьте дрессировку собак и использовании угощений для обучения различным командам. При положительном подкреплении собака будет продолжать выполнять команды и изменит поведение, которое не дает положительной реакции.  

Машинное обучение с учителем и без учителя

Машинное обучение с учителем

Использует известные, установленные и классифицированные наборы данных для поиска закономерностей. Вернемся к изображениям собак и кошек. У вас может быть огромный набор данных с тысячами различных животных на миллионах изображений. Поскольку типы животных известны, их можно было сгруппировать и разметить, а затем передать алгоритму машинного обучения с учителем, чтобы он научился понимать.

Теперь алгоритм с учителем сравнивает входные данные с выходными, а изображение — с разметкой типа животного. Со временем он научится распознавать определенный вид животных на новых фотографиях.

Машинное обучение без учителя

Алгоритмы машинного обучения без учителя сегодня похожи на фильтры спама. Раньше администраторы могли запрограммировать фильтры спама, чтобы те искали определенные слова в электронном письме для выявления спама. Сейчас это уже невозможно, поэтому здесь хорошо работает алгоритм без учителя. Алгоритм машинного обучения без учителя получает электронные письма, которые не были размечены, и начинает поиск закономерностей. Когда паттерны будут найдены, алгоритм узнает, как выглядит спам, и будет определять его в производственной среде.

Методы машинного обучения

Методы ML решают задачи. В зависимости от вашей задачи вы выбираете конкретный метод машинного обучения. Ниже перечислены 6 основных методов:

Регрессия

Регрессию можно использовать для прогнозирования цен на внутреннем рынке или для определения оптимальной цены на снегоуборочную лопату в Миннесоте в декабре. Регрессия говорит, что даже если цены колеблются, они всегда вернутся к средней цене, и даже если со временем цены на дома вырастут, есть среднее значение, которое всегда будет повторяться. Вы можете изобразить цены на графике и найти среднее значение с течением времени. Если красная линия продолжается вверху графика, это позволяет делать прогнозы на будущее.

Классификация

Классификация используется для группировки данных по известным категориям. Например, вы хотите выявить клиентов, которые предсказуемо являются хорошими покупателями (они всегда возвращаются и тратят больше денег) или, наоборот, собираются делать покупки в другом месте. Если вы можете проанализировать прошлые данные и найти предикторы для каждой классификации клиентов, вы примените их к текущим клиентам и спрогнозируете, к какой группе их можно отнести. Тогда вы сможете оптимизировать маркетинг и, возможно, превратить клиента, который потенциально уйдет, в прекрасного постоянного клиента. Это типичный пример машинного обучения с учителем.

Кластеризация

В отличие от метода классификации, кластеризация — это машинное обучение без учителя. При кластеризации система сама найдет, как сгруппировать данные, которые вы не знаете, как сгруппировать. Этот тип машинного обучения отлично подходит для анализа медицинских изображений, анализа социальных сетей или поиска аномалий.

Google использует кластеризацию для обобщения, сжатия данных и сохранения конфиденциальности в таких продуктах, как видео YouTube, приложения для воспроизведения и музыкальные треки.

Обнаружение аномалий

Обнаружение аномалий используется, когда вы ищете статистические выбросы, например, паршивую овцу в стаде. При рассмотрении огромного количества данных люди не могут обнаружить эти аномалии. Но, например, если специалист по данным загрузит в систему биллинговые данные из многих больниц, обнаружение аномалий найдет способ сгруппировать эти данные. Метод может обнаружить набор выбросов, которые указывают на мошенничество.

Анализ рыночной корзины

Логика анализа рыночной корзины позволяет делать прогнозы на будущее. Простой пример: если покупатели кладут в корзину говяжий фарш, помидоры и тако, можно предположить, что они добавят сыр и сметану. Эти прогнозы можно использовать для увеличения продаж, делая ценные предложения для онлайн-покупателей, если они забыли какие-либо товары, или для группировки товаров в магазине.

Два профессора Массачусетского технологического института использовали этот подход, чтобы обнаружить «предвестников провала». Оказывается, некоторым клиентам нравятся товары, которые становятся непопулярными / оказываются провалом производителей. Если вы можете обнаружить таких клиентов, вы можете определить, продолжать ли продавать продукт и какой вид маркетинга применить для увеличения продаж от нужных клиентов.

Данные временных рядов

Данные временных рядов собираются, например, о людях с фитнес-трекерами на запястьях. Они регистрируют сердцебиение в минуту, сколько шагов в минуту или час мы делаем, а некоторые теперь даже измеряют сатурацию кислорода с течением времени. С этими данными можно было бы предсказать в будущем, когда кто-то будет бегать. Кроме того, таким образом можно собирать данные об оборудовании и прогнозировать отказ благодаря данным временных рядов об уровне вибрации, уровне шума в дБ и давлении.

Алгоритмы машинного обучения

Если машинное обучение должно обучаться на данных, как разработать алгоритм для обучения и поиска статистически значимых данных? Алгоритмы ML поддерживают обучение с учителем, без учителя или с подкреплением.

Инженеры по обработке данных пишут фрагменты кода, представляющие собой алгоритмы, которые позволяют машине изучать данные и находить в них закономерности.

Рассмотрим несколько наиболее распространенных алгоритмов. Сегодня наиболее широко используются следующие 5 алгоритмов.

  • Алгоритмы линейной регрессии устанавливают взаимосвязь путем подбора для графика независимых и зависимых переменных и построения прямой линии для среднего значения или тренда. Словарь Merriam-Webster определяет регрессию как функцию, которая дает среднее значение случайной переменной при условии, что одна или несколько независимых переменных имеют заданные значения. Это определение также применимо к логистической регрессии.
  • Логистическая регрессия также подставляет переменные на график, как и линейная регрессия, но график не является прямой линией. Логистическая регрессионная модель строится на использовании сигмоиды.
  • Дерево решений — очень часто используемый алгоритм в машинном обучении с учителем. Он используется для классификации данных по категориальным и непрерывным переменным.
  • Метод опорных векторов рисует гиперплоскость на основе двух ближайших точек данных. Это разделяет данные за счет маргинализации классов. Метод классифицирует данные на основе N-мерного пространства. N представляет количество различных функций, которые у вас есть.
  • Наивный байесовский алгоритм вычисляет вероятность определенного исхода. Он очень эффективен и превосходит более сложные модели классификации. Модель наивного байесовского классификатора понимает, что любая данная характеристика не связана с наличием других конкретных характеристик.

Модели машинного обучения  

После объединения типа машинного обучения (с учителем, без учителя и т.д.), методов и алгоритмов результатом является обученный файл. Теперь этому файлу могут быть предоставлены новые данные, и он сможет определять паттерны и делать прогнозы или принимать решения для компании, менеджера или клиента.

Лучшие языки для машинного обучения

Языки машинного обучения — это то, как пишутся инструкции для обучения системы. У каждого языка есть сообщество пользователей, которые помогают друг другу учиться или предоставляют рекомендации. В каждый язык включены библиотеки для машинного обучения.

Вот топ-10 согласно опросу GitHub 2019 года.

  • Python
  • C++
  • JavaScript
  • Java
  • C#
  • Julia
  • Shell
  • R
  • TypeScript
  • Scala — язык, который используется для взаимодействия с большими данными


Машинное обучение на Python

Поскольку Python является наиболее распространенным языком машинного обучения, остановимся на нем подробнее.

Python — это интерпретируемый объектно-ориентированный язык с открытым исходным кодом, названный в честь комик-труппы Монти Пайтон. Поскольку язык интерпретируется, он преобразуется в байт-код перед выполнением на виртуальной машине Python.

Есть множество параметров, которые делают Python предпочтительным выбором для машинного обучения.

  • Большой набор мощных пакетов, доступных для использования уже сейчас. Есть специальные пакеты для ML, такие как numpy, scipy и panda.
  • Легкое и быстрое создание прототипа.
  • Есть множество инструментов для совместной работы.
  • По мере того, как специалист по данным переходит от извлечения данных к моделированию и обновлению своего решения ML, Python может по-прежнему использоваться. Специалисту по данным не нужно менять язык во время прохождения жизненного цикла.

Призраки в космосе и другие загадки Вселенной

Несмотря на более чем полувековую историю освоения человечеством, космос по-прежнему остается непознанным и таинственным явлением, которое не устает подбрасывать своим исследователям новые загадки. В том числе и такие, которым ученые не могут дать никаких вразумительных объяснений. Среди них далеко не последнее место занимают загадочные явления, которые видят или слышат многие космонавты. А с недавних пор их слова подтверждают и записи, зафиксированные техникой.

НЛО сопровождает космический корабль

Сохранился рапорт, поданный государственной комиссии в 1981 году летчиком-космонавтом В. Ковалёнком. Вместе с напарником В. Савиновым 5 мая он находился на борту корабля «Союз-6», ведя обычные наблюдения и записи. Во время пролета корабля над Африкой космонавты увидели рядом с ним, условно – внизу, небольшой объект. По их прикидкам – не больше пальца.

Предмет светился, совершал непонятные пируэты, но двигался с той же скоростью, что и космический корабль (порядка 28 тыс. км/час). Летчики подготовили аппаратуру для фотографирования, но не успели сделать снимки: странный объект претерпел метаморфозу. Это было похоже на медленный взрыв, оставивший после себя очень красивый туманный шар. Он постепенно отставал от корабля, меняя формы и очертания. На рапорт ответа не последовало: как-то научно обосновать увиденное никто не смог.

Странности на станции «Мир»

В 1990 году сотрудниками космической станции «Мир» было зарегистрировано одно из многих необъяснимых событий. В этот момент станция находилась над Ньюфаундлендом, где стояла поистине райская погода. Тем не менее, наблюдатели с «Мира» видели вспышку, схожую по яркости с молнией, но не имеющую характерной ветвистой формы. Свет породил подобие сияющей сферы, которая продержалась около десяти секунд, после чего растаяла.

Годом позже профессиональная камера засняла, как от поверхности станции «отлипает» некая субстанция, формируется в нечто, подобное игле или антенне, и удаляется в глубины космоса. Никаких запусков со станции в этот момент не совершалось. Да и движение было слишком медленным и плавным.

 

Звуки в космосе

Многие космонавты не видят ничего странного, зато слышат голоса и звуки, которым явно нечего делать на борту корабля.

Пара советских астронавтов добросовестно изложила в ежедневном отчете загадочные обстоятельства. С утра оба услышали четко произнесенное «здорово, мужики», а спустя какое-то время – вопрос «давно тут сидите?» Оба члена экипажа взялись за блокноты и карандаши, как это было положено по инструкции. Однако словесного продолжения не последовало. Зато сам по себе включился видеопроигрыватель, воспроизводя любимое всеми космонавтами Союза «Белое солнце пустыни».

Космолетчик Волков отчетливо слышал лай собаки, сменившийся детским плачем и чьими-то голосами. Правда, о чем они говорили, разобрать ему не удалось.

Гагарин и Леонов на орбите слышали музыку, которую опознали позже, на концерте ВИА под управлением Мещерина.

Космонавты-исследователи с МКВ часто слышали неестественные стуки. Александр Калери охарактеризовал их как барабанный стук.

Современная классификация космических призраков

С появлением мощной регистрирующей аппаратуры наблюдатели получили возможность фиксировать загадочные призрачные субстанции. Особенно обильны свидетельства об их появлении на околоземной орбите. Большинство внеземных привидений появляются на очень короткое время, меньше секунды. Однако таких явлений настолько много, что американские наблюдатели даже сумели их систематизировать.

Три группы призраков появляются не слишком часто. Образования, похожие на кольца красноватого оттенка, были названы Эльфами. Привидение, напоминающее устремленный вверх фонтан, стали называть Голубым Джетом. Две другие разновидности имеют облик, схожий с медузами. Тот вариант, что несет красную окраску, получил имя Тайгер, а голубая версия стала называться Спрайтом.

Отличные фотографии Тайгера были получены в 2003 году, примерно за неделю до катастрофы, настигшей шаттл «Колумбия».

Кадры, на которых четко виден Спрайт, принесло лето 2005-го. Их удалось получить сотрудникам университета Дьюка в Колорадо. Снимки делались с ранее невозможной скоростью в 5000 кадров за секунду. На них можно хорошо рассмотреть аморфную полупрозрачную субстанцию, действительно повторяющую очертаниями земную медузу.

Однако когда удалось повторить съемку, но уже со скоростью, вдвое большей, чем предыдущая, оказалось, что «медуза» не является целостной формой. Она состояла из множества шарообразных сгустков, двигающихся вверх-вниз с огромной скоростью (1/10 от скорости света). За этими «шарами» тянется какой-то шлейф, будто из них сыплется составляющая сгустки субстанция.

Закономерно, что объяснений феноменам нет. Пока что отсутствуют даже убедительные теории.

Сатурн – это филиал Преисподней?

Призраки оккупировали не только околоземную орбиту. Наблюдаются они и в более глубоком космосе. В 2004-м к Сатурну запустили зонд под названием «Кассини», оборудованный самой на тот момент современной аппаратурой. Снимки превосходного качества опять-таки озадачили ученых. На них обнаружен странный объект, находящийся на северном полюсе планеты. Он имеет форму шестиугольника и постоянно крутится вокруг своей оси. Причем в направлении, обратном вращению планеты.

2008-й добавил загадок с Сатурна: над образованием обнаружены кольца, периодически свивающиеся в спирали. Параллельно появились радиосигналы, отсутствовавшие ранее. Поскольку «на слух» они человеком не воспринимаются, пришлось перевести их в звуковой диапазон. Оказалось, что скорость воспроизведения запредельная. А когда ученые замедлили ее, они были шокированы: на фоне шумов, свойственных урагану, четко были различимы стоны, отчаянные крики и горький плач. Им сопутствовало утробное, на грани инфразвука, ужасающее рычание. По мнению тех, кто это слышал, такие звуки могут издаваться только в Преисподней.

«Ад» на Солнце

Ученые сразу вспомнили отчет астронавтов, в 1978-м изучавших солнечные вспышки при помощи спектрогелиографа. У них на глазах произошел мощнейший выброс гелия, столб которого достиг высоты в 800 тыс. км и вдруг застыл.

Дольше минуты пораженные ужасом люди наблюдали тысячи и миллионы лиц, застывших в непереносимых муках. Сведения об этом событии были засекречены и стали известны широкой публике только в 1985-м. А десятилетием позже NASA, применив сверхмощный телескоп, сняло множество призраков поблизости от Солнца. Причем среди них были не только люди, но и животные. Аналогичные кадры имеются и с аппарата, запущенного для изучения Нептуна.

Гипотезы и предположения

Не будучи в силах объяснить призрачные объекты и непонятные звуки, ученые все же пытаются выдвинуть правдоподобные теории.

Гипотеза первая: материалистическая

Ганс Нельсен, руководитель группы, изучавшей Спрайты, считает, что призраки – это результат химических реакций, возможно, пока неизвестных земной науке. По его мнению, околоземные «призраки» могут влиять на процессы, происходящие в атмосфере нашей планеты. Например, менять климат и «растворять» слой озона. Звуковое «оформление» ученый не объясняет никак.

Гипотеза вторая: физиологическая

Эта версия – одна из первых, выдвинутая после рассказов космонавтов в конце прошлого века. Согласно ей, на мозг наблюдателя оказывает определенное воздействие микроволновое излучение. Из-за этого происходит изменение сознания. Проще говоря, человек начинает галлюцинировать.

Такое объяснение подошло бы, если бы «видения» космонавтов не были подтверждены фотографиями и звукозаписями. Между тем, с 90-х годов сохранились снимки странных объектов; а запись «барабанного боя» присутствует на пленках с МКС.

Гипотеза третья: теологическая

Ее выдвинул испанец Педро Гарсия, теолог с мировым именем. Он предположил, что ближайший участок Вселенной (как минимум – Солнечная система) отведен под чистилище. Здесь души после смерти ждут окончательного суда за совершенные при жизни прегрешения.

Альтернативой теории Гарсии может служить мнение некоего физика, опубликовавшего возражения, но решившего не оглашать свое имя. Он утверждает, что наблюдаемые формы – это электрические импульсы, являющиеся истинной жизненной сущностью. По сути, душой. Только физик считает, что у нее нет конца и начала, и после смерти плотской оболочки электричество просто отправляется в космос, откуда и пришло на Землю.

Гипотеза четвертая: инопланетная

Ее автор – Алан де Вольер, написавший 11 трудов о контактах с пришельцами. По его мнению, мы видим на снимках представителей внеземного разума.

Кто прав, предстоит рассудить будущим поколениям. Возможно, истина лежит совсем в другой плоскости, о которой мы пока не имеем ни малейшего представления.

 

Как классифицируют собак по типам и группам?

Хотя и верно, что все собаки одинаково хороши и заслуживают любви, также верно и то, что не все собаки похожи друг на друга. Чихуахуа и аляскинские маламуты принадлежат к одному виду, но выглядят совершенно по-разному. Как и у всех видов, у собак развились определенные черты, позволяющие адаптироваться к среде обитания и климату .

Однако большое разнообразие пород собак также является результатом их тесного родства с людьми, которые разводили собак для различных целей.Собаки классифицируются по породам, и эти породы классифицируются по типам или группам в зависимости от размера, формы, функций и темперамента . Например, вполне логично, что собаки, выведенные для компаньонов, маленькие и пушистые, в то время как ездовые собаки будут крепко сложены и иметь густую двойную шерсть.

Поскольку существует множество способов классификации собак, в этой статье, посвященной AnimalWised, мы рассмотрим различные ответы на распространенный вопрос о том, как собаки классифицируются по типам и группам .Читать дальше!

Как Международная кинологическая федерация (FCI) классифицирует собак по типам?

Всемирная кинологическая организация, более известная под своим первоначальным названием Fédération Cynologique Internationale или FCI, была основана в Европе еще в 1911 году. Эта всемирная ассоциация признает 332 официальные породы собак и классифицирует их по десяти группам.

10 групп FCI присваивают номера каждому типу собак, каждой секции внутри группы и каждой породе. Поэтому каждая порода собак имеет трехзначный идентификатор.Хотя классификация FCI полезна, потому что она принята во всем мире, она смешивает такие критерии, как внешний вид собаки и ее первоначальную функцию.

FCI классифицирует собак по следующим типам или группам:

  1. Овчарки и пастушьи собаки : Включая различных бувье и колли, немецких и бельгийских овчарок, вельш-корги, но не швейцарскую пастушью собаку.
  2. Пинчеры, шнауцеры, молоссы и швейцарские зенненхунды : включая боксеров, бульдогов, доберманов, леонбергеров, всех пород мастифов, ньюфаундлендов и многих других, подобных тем, что указаны в названии группы.
  3. Терьеры : Включая всех терьеров, а также джек-расселов.
  4. Таксы : Эта группа состоит из одной секции, где таксы классифицируются по размеру и шерсти.
  5. Шпицы и примитивные типы : Ниже мы обсуждаем собак типа шпиц; они включают северных и азиатских собак, таких как акита-ину, американская акита, аляскинский маламут, чау-чау, различные элкхаунды, хоккайдо, исландская овчарка, породы лайка, самоед, шиба-ину, сибирский хаски и оканчивающиеся на -хунд.

    К примитивным типам относятся басенджи, ханаанская собака, мексиканская и перуанская голые собаки, фараонова собака и поденко.

  6. Гончие и родственные породы : Включая бладхаундов и французских грандов.
  7. Пойнтеры и сеттеры : Включая французских бракков, грифонов, венгерских выжл, некоторых типов спаниелей и веймаранеров, а также тех, в имени которых есть «пойнтер» и «сеттер».
  8. Ретриверы, промывочные собаки и водяные собаки : Включая различные виды собак-ретриверов, некоторые виды спаниелей и всех водяных собак.
  9. Собаки-компаньоны и игрушечные собаки : Включая различных бишонов (см. ниже), бостон-терьеров, китайских хохлатых, чихуахуа, французских бульдогов, лхаса апсо, пуделей, мопсов, ши-тцу и некоторые виды спаниелей, среди других популярных комнатных собачек.
  10. Борзые : Включая афганскую борзую, борзую, различных борзых, ирландского волкодава, салюки, шотландского дирхаунда и уиппета.

На фото две грюнендальские бельгийские овчарки , которые согласно FCI относятся к первому типу, к овчаркам и скотогонным собакам.

Как классифицируют собак по функциям?

Другие ассоциации и эксперты предпочитают классифицировать собак в соответствии с их функциями или ролью в человеческом обществе . Иногда собак с такими функциями называют «рабочими», но определение «рабочих» имеет разные толкования. Некоторые собаки-компаньоны работают, так как помогают в терапии, уходе за детьми и даже играют.

Обычно рабочие собаки классифицируются в соответствии с их первоначальной функцией , а не их современной функцией.Собаки, которые использовались для охоты, например, теперь являются популярными домашними животными для квартир. Общие типы собак в зависимости от функции включают:

  • Собаки-компаньоны : Хотя многие породы собак стали компаньонами, этот ярлык обычно зарезервирован для игрушечных собак, которые с самого начала разводились как болонки. Они включают в себя различных бишонов или маленьких шпицев, таких как померанский шпиц, а также дизайнерские помеси.
  • Сторожевые собаки : включая мастифов, горных собак, питбулей или шнауцеров, среди прочих.Здесь вы можете узнать разницу между сторожевыми и бойцовскими собаками. Собаки могут охранять домашний скот, людей или дома.
  • Охотничьи собаки : Охотничьи собаки далее классифицируются в соответствии с их ролью в охотничьем отряде и даже типом местности или добычи, на которой они преуспевают. Породы охотничьих собак включают «охотничьих собак», таких как спаниели, ретриверы, сеттеры, пойнтеры и водяные собаки, а также таксы, различные виды гончих и терьеров, которые ловят паразитов в домах.
  • Пастушьи собаки : Эти универсальные собаки могут работать как пастухи, но их функции могут совпадать с функциями сторожевых собак.К пасторальным породам относятся различные пастушьи собаки, колли, корги и овчарки.
  • Ездовые собаки : Некоторые породы собак используются для буксировки упряжек по снегу и льду в арктическом климате. К ним относятся эскимосские собаки, хаски и другие породы шпицев.

К сожалению, некоторые собаки были изначально выведены для участия в собачьих боях . Такие характеристики, как мощные челюсти и короткие ноги, были отобраны для создания таких пород, как староанглийский бульдог, стаффордширский бультерьер, американский питбультерьер и другие.Эта ужасающая история происхождения заставила многих людей бояться питбулей и родственных пород, но это верные, любящие породы, которые прекрасно могут быть компаньонами и сторожевыми собаками.

Некоторые современные функции собак включают служебных собак . Этих животных обучают выполнять определенные задачи для человека с ограниченными возможностями, чтобы им было легче жить; они тренируются для определенной цели. Служебные собаки могут иметь множество различных функций.

Наиболее распространенные цели использования служебных собак включают:

  • Собаки-помощники при аутизме: обучены заземлять людей с аутизмом, особенно детей, посредством физического контакта.
  • Собаки, предупреждающие диабет: обучены предупреждать кого-либо об опасном уровне сахара в крови.
  • Слуховые собаки: обучены предупреждать кого-либо о звуках, таких как определенные слова, колокольчики или сирены.
  • Медицинские собаки-поводыри: обучены предупреждать об определенных телесных симптомах.
  • Собаки-помощники: дрессированные для помощи в выполнении сложных задач.
  • Собаки-помощники: обучены в качестве корсета для балансировки людей с ограниченными физическими возможностями. Обычно это крупные собаки.
  • Психиатрические служебные собаки: обучены помогать людям с тревогой, депрессией или другим психическим заболеванием.
  • Собаки, предупреждающие о припадках: обучены оказанию помощи после припадка, в том числе предупреждению и доставке лекарств.
  • Собаки, предупреждающие о тяжелой аллергии: обучены выявлять опасные аллергены. Эти собаки часто несут лекарства или инструкции в своих служебных жилетах.
  • Собаки-помощники: обучены направлять кого-либо.
  • Собаки-помощники в инвалидной коляске: обучены помогать кому-либо открывать двери, нести предметы и т. д.

Собаки эмоциональной поддержки и терапии — это не совсем то же самое, что и служебные собаки, поскольку служебные собаки выполняют конкретных физических задач , и они не регулируются одними и теми же стандартами.Однако их функция аналогична. Помните, что вы никогда не должны гладить служебную собаку , особенно без спроса, и что вы не должны спрашивать точную цель или задачи, которые они выполняют; обработчик скажет вам, если они хотят.

Из других пород, известных своим превосходным обонянием, бдительностью и выносливостью, получаются отличные полицейские собаки.

Американский клуб собаководства также использует функцию для классификации различных пород собак на восемь групп или типов. Их классификация следующая:

  1. Группа гончих: Включает как борзых, так и борзых.
  2. Группа терьеров
  3. Рабочая группа: Включает как сторожевых, так и ездовых собак.
  4. Пастушья группа: Включает всех пастушьих собак.
  5. Спортивные группы: Включают пойнтеров, ретриверов, сеттеров и спаниелей.
  6. Неспортивная группа: Включает тех, кого нельзя убедительно отнести к одной группе.
  7. Группа игрушек: Собаки-компаньоны или болонки.
  8. Разный класс: породы, которые еще не были полностью признаны и классифицированы.

На картинке вы можете увидеть испанскую борзую , охотничью породу, которую FCI классифицирует как группу 10, борзые.

Как классифицируют собак по фенотипу или внешности?

  • Бишон : Эти собаки почти всегда являются собаками-компаньонами. Для них характерны курчавые хвосты, висячие уши, большие темные глаза и не линяющие волосы. Самые известные породы бишонов включают мальтезе и бишон фризе.
  • Молосс : Эти собаки довольно большие, крепкие, тяжелые и мускулистые; они известны своими висячими ушами и короткой широкой мордой. Считается, что они возникли в Восточной Европе или Западной Азии. «Мастифы» — это более крупные молоссы: все мастифы — молоссы, но не все молоссы — мастифы. Самые известные породы молоссов включают боксеров, бульдогов, бульмастифов, бультерьеров, догов, немецких догов, леонбергеров, ротвейлеров и шарпеев и других. Молоссы входят в пятерку самых морщинистых пород собак.
  • Спаниель : Этот тип собак возник в Западной Европе, где их разводили как подружейных собак. Породы спаниелей в основном мелкие или средние, они известны своими длинными висячими ушами и мягкой волнистой шерстью.Здесь вы можете узнать больше о различных типах собак спаниелей.
  • Шпиц : Считается, что этот широкий тип собак возник в Сибири. Породы собак шпицы бывают самых разных размеров, но у них, как правило, длинная густая шерсть, адаптированная к холодной погоде, а также заостренные уши и морда. У некоторых из них осторожный темперамент, что соответствует их сходству с волками. К самым известным породам шпицев относятся акита-ину, аляскинский маламут, чау-чау, различные элкхунды, финские шпицы, лайки, померанский шпиц, сибирский хаски и вельш-корги.
  • Игрушечная или комнатная собачка : Самые маленькие собаки почти всегда предназначались для того, чтобы быть комнатными собачками или собаками-компаньонами, за исключением некоторых терьеров, чей небольшой размер позволял им охотиться на крыс или мышей. Самые известные породы игрушечных собак включают бишонов, чихуахуа, папийонов, пекинесов, померанских шпицев, мопсов, ши-тцу, кинг-чарльз-спаниелей и йоркширских терьеров.

На фото изображен французский бульдог , маленькая молосская собака, очень популярная в качестве компаньона.FCI классифицирует их в группу 9, собак-компаньонов или игрушечных собак, в то время как Американский клуб собаководства относит их к группе 7, неспортивным.

Как еще классифицируют собак?

Некоторые породы эволюционировали иначе, чем другие, потому что они жили в более отдаленных районах и, таким образом, меньше смешивались с другими породами. Следовательно, эти собаки тесно связаны со своим географическим положением и прекрасно приспособлены к нему, демонстрируя своеобразные аспекты и черты.

К этим изолированным типам собак относятся восточноазиатские акита, чау-чау, дикий динго и шарпей; ближневосточных афганских борзых и салюки; и северный аляскинский маламут и сибирский хаски.

На картинке вы видите чау-чау , породу шпиц, которую FCI классифицирует как группу 5 — шпицы и примитивные типы, а Американский клуб собаководов классифицирует как группу 7 — неспортивные.

Как видите, ответов на вопрос о том, как классифицируют собак по типам и группам , существует множество. В зависимости от того, чьим критериям вы следуете, вы получите ту или иную классификацию.

Здесь вы можете узнать больше о том, как определить породу собаки.Если у вас есть какие-либо советы или элементы, которые можно добавить, сообщите нам об этом в разделе комментариев!

Если вы хотите прочитать статьи, похожие на Как классифицируются собаки на типы и группы? , мы рекомендуем вам посетить нашу категорию сравнения.

Слушатели-люди могут классифицировать лай собак (Canis familiaris), записанный в различных ситуациях

. 2005 май; 119(2):136-44. дои: 10.1037/0735-7036.119.2.136.

Принадлежности Расширять

принадлежность

  • 1 Кафедра этологии, Университет Этвеша Лоранда, Будапешт, Венгрия. уупетер@люденс.elte.hu

Элемент в буфере обмена

Петер Понграц и др. J Comp Psychol. 2005 май.

Показать детали Показать варианты

Показать варианты

Формат АннотацияPubMedPMID

.2005 май; 119(2):136-44. дои: 10.1037/0735-7036.119.2.136.

принадлежность

  • 1 Кафедра этологии, Университет Этвеша Лоранда, Будапешт, Венгрия. [email protected]

Элемент в буфере обмена

Полнотекстовые ссылки Параметры отображения цитирования

Показать варианты

Формат АннотацияPubMedPMID

Абстрактный

Авторы исследовали, могут ли люди-слушатели классифицировать воспроизводимый лай собаки (Canis familiaris), записанный в различных ситуациях, и связывать его с эмоциональными оценками. В качестве образца использовался предварительно записанный лай венгерской пастушьей породы собак (Муди). Людей-слушателей просили оценить эмоциональность вокализации и классифицировать ситуации на основе альтернативных ситуаций, указанных в анкете. Авторы почти не обнаружили влияния предыдущего опыта содержания собак данной породы или владения собакой. Слушатели смогли классифицировать ситуации с лаем выше уровня случайности. Оценки эмоциональности для конкретных образцов коры коррелировали с пиковой и основной частотой и интервалами между корами.Авторы не обнаружили существенного влияния тональности (отношение гармоник к шуму) ни на рейтинг эмоциональности, ни на ситуационную категоризацию слушателей-людей. Способность людей распознавать смысл предполагает, что лай может служить эффективным средством общения между собакой и человеком.

2005 АПА, все права защищены

Похожие статьи

  • Могут ли люди различать собак по акустическим параметрам лая?

    Молнар К. , Понграч П., Дока А., Миклоши А.Молнар С. и др. Поведенческие процессы. 2006 г., июль; 73 (1): 76–83. doi: 10.1016/j.beproc.2006.03.014. Epub 2006 29 марта. Поведенческие процессы. 2006. PMID: 16678361

  • Зрение ушами: восприятие собачьего лая незрячими людьми служит проверкой структурных правил голосового общения.

    Молнар К., Понграц П., Миклоши А. Молнар С. и др. Q J Exp Psychol (Хоув).2010 май; 63(5):1004-13. дои: 10.1080/17470210

  • 8243. Q J Exp Psychol (Хоув). 2010. PMID: 19760535

  • Собаки различают лай: влияние контекста и личности звонящего.

    Мольнар К., Понграц П., Фараго Т., Дока А., Миклоши А. Молнар С. и др. Поведенческие процессы. 2009 г., октябрь; 82 (2): 198–201. doi: 10.1016/j. beproc.2009.06.011. Epub 2009 9 июля.Поведенческие процессы. 2009. PMID: 19596426

  • [Индикаторы эмоционального возбуждения в голосовых выбросах человека и нечеловеческих млекопитающих].

    Володин ИА, Володина ЕВ, Гоголева СС, Доронина ЛО. Володин И.А. и соавт. Ж общ биол. 2009 г., май-июнь; 70(3):210-24. Ж общ биол. 2009. PMID: 19530598 Обзор. Русский.

  • Нейронные и поведенческие корреляты слуховой категоризации.

    Расс Б.Е., Ли Ю.С., Коэн Ю.Е. Расс Б.Е. и др. Услышьте рез. 2007 июль; 229 (1-2): 204-12. doi: 10.1016/j.heares.2006.10.010. Epub 2007, 8 января. Услышьте Рез. 2007. PMID: 17208397 Обзор.

Цитируется

39 статей
  • Как родители воспринимают потенциальный риск взаимодействия ребенка и собаки.

    Нахлик Ю., Эретова П., Халупкова Х., Востра-Видрова Х., Фиала Шебкова Н., Травничек Ю. Нахлик Дж. и др. Общественное здравоохранение Int J Environ Res. 2022 5 января; 19 (1): 564. doi: 10.3390/ijerph264. Общественное здравоохранение Int J Environ Res. 2022. PMID: 35010826 Бесплатная статья ЧВК.

  • Поведение собак, связанное с разлукой, связано с их реакцией на повседневные ситуации, которые могут вызывать разочарование или страх.

    Ленкей Р., Фараго Т., Бакош В., Понграц П. Ленкей Р. и др. Научный представитель 2021 г., 28 сентября; 11 (1): 19207. doi: 10.1038/s41598-021-98526-3. Научный представитель 2021. PMID: 34584126 Бесплатная статья ЧВК.

  • Охотничьи собаки лают по-разному, когда сталкиваются с разными видами животных.

    Полихт Р., Матейка О., Бенедиктова К., Адамкова Дж., Харт В. Полихт Р. и соавт.Научный представитель 2021 г., 23 сентября; 11 (1): 17407. doi: 10.1038/s41598-021-97002-2. Научный представитель 2021. PMID: 34556674 Бесплатная статья ЧВК.

  • Влияние высоты тона и темпа музыки на поведение питомников.

    Амайя В., Дескович К., Патерсон MBA, Phillips CJC. Амайя В. и др. Животные (Базель). 2020 23 декабря; 11 (1): 10. дои: 10.3390/ani11010010. Животные (Базель). 2020.PMID: 33374683 Бесплатная статья ЧВК.

  • Что в мяу? Исследование человеческой классификации и интерпретации вокализации домашних кошек.

    Прато-Превиде Э., Каннас С., Палестрини С., Инграффия С., Баттини М., Людовико Л.А., Нталампирас С. , Прести Г., Маттьелло С. Прато-Превиде Э. и др. Животные (Базель). 2020 14 декабря; 10 (12): 2390. дои: 10.3390/ani10122390. Животные (Базель).2020. PMID: 33327613 Бесплатная статья ЧВК.

Типы публикаций

  • Поддержка исследований, за пределами США правительство

термины MeSH

  • Дискриминация, Психологическая*
[Икс]

Укажите

Копировать

Формат: ААД АПА МДА НЛМ

собак могут классифицировать сложные фотографии по категориям, как это делают люди — ScienceDaily

Как и мы, наши друзья-собаки способны формировать абстрактные понятия. Фридерике Рэндж и ее коллеги из Венского университета в Австрии впервые показали, что собаки могут классифицировать сложные цветные фотографии и распределять их по категориям так же, как это делают люди. И собаки успешно демонстрируют свое обучение с помощью компьютерных автоматизированных сенсорных экранов, исключающих потенциальное влияние человека.

Чтобы проверить, могут ли собаки визуально классифицировать изображения и передавать свои знания в новые ситуации, четырем собакам были показаны пейзажи и фотографии собак, и они должны были сделать выбор на сенсорном экране компьютера.

На этапе обучения собакам одновременно показывали фотографии пейзажа и собак, а если они выбирали изображение собаки, их поощряли пищевыми гранулами (положительный стимул). Затем собаки приняли участие в двух испытаниях.

В первом тесте собакам показывали совершенно разные изображения собак и пейзажей. Они продолжали надежно выбирать фотографии собак, демонстрируя, что они могут перенести свои знания, полученные на этапе обучения, на новый набор визуальных стимулов, даже если они никогда раньше не видели эти конкретные фотографии.

Во втором тесте собакам показывали новые изображения собак, наклеенные на изображения пейзажей, использованные на этапе дрессировки, с противоречащей информацией: с одной стороны, новый положительный стимул, так как на картинках были собаки, хотя это были новые собаки. ; с другой стороны, знакомый отрицательный раздражитель в виде пейзажа.

Когда перед собаками встал выбор между новой собакой на знакомом ландшафте и совершенно новым ландшафтом без собаки, они надежно выбрали вариант с собакой.Эти результаты показывают, что собаки смогли сформировать понятие, то есть «собака», хотя эксперимент не может сказать нам, распознали ли они изображения собак как настоящих собак.

Авторы также делают некоторые выводы о силе своей методологии: «Использование компьютеров с сенсорным экраном с собаками открывает целый мир возможностей для проверки когнитивных способностей собак, практически полностью контролируя любое влияние со стороны владельца или экспериментатора. ” Они добавляют, что этот метод также может быть использован для проверки ряда стратегий обучения и может позволить исследователям сравнивать когнитивные способности разных видов с использованием одного метода.

Ссылка на журнал: Range F et al (2007). Визуальная категоризация естественных раздражителей домашними собаками (Canis familiaris). Познание животных (DOI 10.1007/s10071-007-0123-2).

Источник истории:

Материалы предоставлены Springer . Примечание. Содержимое можно редактировать по стилю и длине.

Издательство Inderscience Publishers – связывает научные круги, бизнес и промышленность посредством исследований

Может ли оценка содержания научных статей на основе семантики и лексики позволить извлекать текстовые экспериментальные данные из научных публикаций? На этот вопрос команда из Франции надеется ответить в Международном журнале интеллектуальных систем информации и баз данных .

Мартин Леншат из Университета Монпелье и его коллеги из Университета Париж-Сакле объясняют, как их подход использует представление научной публикации (SciPuRe) для описания извлеченных данных с помощью онтологических, лексических и структурных признаков на основе сегментов в научный документ. Научная литература обширна и во многих отношениях легкодоступна для специалистов. Тем не менее, значительный объем информации, содержащейся в этом огромном пространстве, может быть извлечен или собран только для использования этими экспертами, включения в метаанализ или ввода в передовые инструменты поддержки принятия решений, если он каким-то образом обрабатывается и данные, информация и знания, извлекаемые в форму, которую можно использовать с помощью имеющихся инструментов.

Команда отмечает, что в области биомедицинских исследований большое внимание уделяется тому, как знания могут быть автоматически извлечены из опубликованной литературы из-за характера экспериментальных результатов, часто богатых датами. Однако в других областях отсутствовали инструменты, которые могли бы содержать полезную информацию без необходимости принимать во внимание предварительные знания и опыт. Там, где биомедицинские исследования опираются на большие данные, другие области исследований требуют интеллектуальных данных.

Большие данные не требуют оценки, оценки на основе содержания и контекста, их можно извлечь из публикации и обработать, поскольку предварительное знание о том, что означают данные, в некотором смысле является неотъемлемой частью данных. С другой стороны, для работы с интеллектуальными данными требуется их оценка, чтобы можно было отбросить нерелевантные данные в публикации. Новая работа указывает на то, как этот самый процесс можно автоматизировать, чтобы разрешить инструменты, связанные с теми, которые используются для обработки больших данных. в биомедицинских исследованиях для использования с интеллектуальными данными из других менее интенсивных областей исследований.

Успех команды в обсуждаемой специальной теме предполагает, что будущие исследования могут открыть тот же подход к другим областям исследований, хотя еще неизвестно, будут ли они столь же успешными.

«Эксперименты проводились на пятидесяти научных работах на английском языке в области упаковки пищевых продуктов», — сообщает команда. «Они обнаружили, что сегменты статей являются эффективным критерием для фильтрации большинства ложных срабатываний количественных сущностей с использованием лексических оценок.

Ленчат, М., Буш, П., Диби-Бартелеми, Дж. и Рош, М. (2022) «На пути к комбинированным семантическим и лексическим оценкам, основанным на новом представлении текстовых данных, для извлечения экспериментальных данных из научных публикации», Int. J. Intelligent Information and Database Systems, Vol.15, No.1, pp.78–103.
) Лай, записанный в различных ситуациях

вокализация имеет коммуникативное значение для людей.Естественный

и искусственный отбор могли способствовать появлению у собак таких

понятных вокализаций. Македония и Эванс

(1993) предположили, что давление, направленное на избегание

конкретных хищников, приводит к функционально референтным сигналам тревоги у некоторых из

видов млекопитающих, тогда как у тех млекопитающих, являющихся жертвами

, для которых избегание хищников всегда требует одного и того же поведение,

тревожные вызовы остаются нереферентными. Учитывая это, мы можем ожидать

контекстно-зависимых лаев в таких ситуациях, когда

людям важно правильно отреагировать, услышав данный лай (например, когда

собака выражает агрессию или отчаяние). Вопреки этой гипотезе, высокоэмоциональные ситуации, в которых мы собрали наши вокальные

семплы, а также оценки слушателей указывают на то, что

лай собаки является в основном эмоционально обусловленным коммуникативным процессом, что

делает референциальность менее значимой. вероятно (Hauser, 1996, 2000).Мы полагаем, что

есть по крайней мере два ключевых условия, которые превратили лай собаки в

эффективный коммуникативный сигнал между собакой и человеком: они более ориентированы на человека (Miklo´si

et al., 2003; Miklo´si, Topa´l, & Csa´nyi, 2004). Во-вторых, люди

отобрали для собак, которые надежно и в соответствии с

лают, определенные поведенческие и эмоциональные ситуации.

Ссылки

Bleicher, N. (1963). Физический и поведенческий анализ собачьих вокализаций.

Американский журнал ветеринарных исследований, 24, 415–427.

Cohen, J. A., & Fox, M. W. (1976). Вокализации у диких псовых и

возможные последствия одомашнивания. Поведенческие процессы, 1, 77–92.

Коппингер Р. и Коппингер Л. (2001). Собаки. Чикаго: Чикагский университет,

, городская пресса.

Феддерсен-Петерсен, Д. У. (2000).Вокализация европейских волков (Canis

lupus lupus L.) и различных пород собак (Canis lupus f. fam.). Arch Tierz

Dummerstorf, 43, 387–397.

Ga’csi, M., Topa’l, J., Miklo’si, A

´

., Do’ka, A., и Csa’nyi, V. (2001). Привязанность

Поведение взрослых собак (Canis Familiris), проживающих в центрах спасения:

Формирование новых связей. Journal of Comparative Psychology, 115, 423–

431.

Хаузер, доктор медицины (1996).Эволюция общения. Кембридж, Массачусетс:

MIT Press.

Хаузер, доктор медицины (2000). Словарь приматов? Расшифровка функции и

значения вокализации другого вида. Cognitive Science, 24, 445–

475.

Herman, L.M., Abichandani, S.L., Elhajj, A.N., Herman, E.Y.K.,

Sanchez, J.L., & Pack, A.A. (1999). Дельфины (Tursiops truncatus)

понимают референциальный характер указательного жеста человека.

Журнал сравнительной психологии, 113, 347–364.

Кубиньи, Э., Миклоши, А

´

., Топал, Дж., и Чаньи, В. (2003). Социальное ожидание у собак: новая форма социального влияния. Познание животных, 6,

57–64.

Кубиньи, Э., Топал, Дж., Миклоши, А

´

., и Чаньи, В. (2003). Влияние человека-демонстратора

на выполнение манипулятивной задачи. Журнал

сравнительной психологии, 117, 156–165.

Ленер, П. Н. (1978). Вокализация койота: лексикон и сравнения

с другими псовыми. Поведение животных, 26, 712–722.

Македония, Дж. М., и Эванс, К. С. (1993). Различия в системах сигналов тревоги

млекопитающих и проблема значения сигналов животных. Этология, 73,

177–197.

МакКоннелл, П. Б., и Бейлис, Дж. Р. (1985). Межвидовая коммуникация в кооперативном

оленеводстве: Акустические и визуальные сигналы от пастухов

и пастушьих собак.Zeitschrift fu¨r Tierpsychologie, 67, 302–382.

МакКинли, С., и Янг, Р. Дж. (2003). Эффективность метода модель-соперник

по сравнению с оперантным кондиционированием при обучении домашних собак

выполнению задачи поиска-отбора. Applied Animal Behavior

Science, 81, 357–365.

Миклоси А., Кубиньи Э., Топал Дж., Гачи М., Вираньи З. и Чаньи В.

(2003). Простая причина большой разницы: волки не оглядываются

на людей, в отличие от собак.Текущая биология, 13, 763–766.

Миклоши, А.

´

., Полгарди, Р., Топал, Дж., и Чаньи, В. (2000). Преднамеренное поведение

в общении между собакой и человеком: экспериментальный анализ

, «демонстрирующего» поведение собаки. Познание животных, 3, 159–166.

Miklo´si, A

´

., Topa´l, J., & Csa´nyi, V. (2004). Сравнительное социальное познание:

Чему могут научить нас собаки? Поведение животных, 67, 995–1004.

Мортон, Э.С. (1977). О возникновении и значении мотивационных

структурных правил в звуках некоторых птиц и млекопитающих. Американский натуралист,

111, 855–869.

Никастро, Н., и Оурен, М. Дж. (2003). Классификация вокализации домашней кошки (Felis

catus) наивными и опытными людьми-слушателями. Журнал

сравнительной психологии, 117, 44–52.

Пепперберг, И. М., и Маклафлин, Массачусетс (1996). Влияние совместного внимания птиц и человека

на аллоспецифическое вокальное обучение серых попугаев (Psittacus

erithacus).Журнал сравнительной психологии, 110, 286–297.

Pongracz, P., Miklo´si, A

´

., & Csa´nyi, V. (2001). Вера владельцев в способность их

понимать вербальное общение человека.

случай социального понимания. Cahiers de Psychologie Cognitive/Current

Психология познания, 20, 87–107.

Понграч П., Миклоши А.

´

., Кубиньи Э., Гуроби К., Топал Дж. и Чаньи В.

(2001). Социальное обучение у собак. Влияние демонстратора-человека на

поведение собак (Canis Familiris) в задаче объезда. Животное

Поведение, 62, 1109–1117.

Pongracz, P., Miklo´si, A

´

., Timar-Geng, K., & Csañnyi, V. (2003). Предпочтение

для копирования недвусмысленных демонстраций у собак. Журнал

Сравнительная психология, 117, 337–343.

Риде Т. и Фитч Т. (1999).Длина голосового тракта и акустика вокализации у домашней собаки (Canis Familiris). Journal of Experimental

Biology, 202, 2859–2867.

Риде Т., Герцель Х., Хаммершмидт К., Бруннберг Л. и Темброк Г.

(2001). Отношение гармоник к шуму применительно к собачьему лаю. Журнал

Акустического общества Америки, 110, 2191–2197.

Schassburger, RM (1993). Голосовое общение в лесу волк,

Canis lupus, Linnaeus.Успехи в этологии (№ 30). Берлин, Германия:

Издательство Пауля Пари.

Сейфарт Р. и Чейни Д. (1990). Оценка

мартышек своего и другого вида вызывает тревогу. Поведение животных, 40, 754 –

764.

Шрайнер, В. М. (1998). Реакция желтобрюхого сурка и наземной златошейной белки

на гетероспецифические сигналы тревоги. Поведение животных, 55,

529–536.

Сопрони К., Миклоси А.

´

., Топал, Дж., и Чаньи, В. (2002). Реакция собак (Canis

Familyis) на указательные жесты человека. Журнал Com-

паративной психологии, 116, 27–34.

Темброк, Г. (1976). Собачьи вокализации. Поведенческие процессы, 1,

57–75.

Топал, Дж., Миклоши, А

´

., и Чаньи, В. (1998). Поведение привязанности у

собак: новое применение теста Эйнсворт в странной ситуации.

Журнал сравнительной психологии, 112, 219–229.

Инь, С. (2002). Новый взгляд на лай собак (Canis Familiris).

Журнал сравнительной психологии, 119, 189–193.

Инь, С., и МакКован, Б. (2004). Лай домашних собак: контекст

специфичность и индивидуальная идентификация. Поведение животных, 68, 343-

343-

355.

Получено 70007

г. Получено 70007

Revision Получено 28 сентября 2004 г.

Принято 1 октября 2004 г.

144

PONGRA

CZ, MOLNA

´

R, MIKLO

´

SI, AND CSA

´

NYI

Классификация кошек и собак с использованием CNN: Проект для начинающих

Эта статья была опубликована в рамках блога Data Science Blogathon

Классификация кошек и собак с использованием CNN

Сверточная нейронная сеть (CNN) — это алгоритм, который принимает изображение в качестве входных данных, а затем присваивает веса и смещения всем аспектам изображения и, таким образом, отличает одно от другого. Нейронные сети можно обучать, используя пакеты изображений, каждое из которых имеет метку для определения реального характера изображения (здесь кошка или собака). Пакет может содержать от нескольких десятых до сотен изображений. Для каждого изображения сетевое предсказание сравнивается с соответствующей существующей меткой, и расстояние между сетевым предсказанием и правдой оценивается для всей партии. Затем параметры сети изменяются для минимизации расстояния и, таким образом, увеличиваются возможности прогнозирования сети.Процесс обучения продолжается аналогично для каждой партии.

Задача предсказания собак против кошек

Основной целью этого руководства является разработка системы, которая может идентифицировать изображения кошек и собак. Входное изображение будет проанализировано, а затем прогнозируется результат. Реализованная модель может быть расширена на веб-сайт или любое мобильное устройство в соответствии с потребностями. Набор данных Dogs vs Cats можно загрузить с веб-сайта Kaggle. Набор данных содержит набор изображений кошек и собак.Наша главная цель здесь состоит в том, чтобы модель узнала различные отличительные черты кошки и собаки. Как только обучение модели будет завершено, она сможет различать изображения кошки и собаки.

Установка необходимых пакетов для Python 3.6

1. Numpy -> 1.14.4 [изображение читается и сохраняется в массиве NumPy] 2. TensorFlow -> 1.8.0 [Tensorflow — это серверная часть для Keras] 3. Keras -> 2.1.6 [Keras используется для реализации CNN]

Библиотеки импорта

1.NumPy — для работы с массивами, линейной алгеброй.

2. Pandas — для чтения/записи данных

3. Matplotlib — для отображения изображений

4. Модели TensorFlow Keras — нужна модель для правильного прогнозирования !!

5. Слои TensorFlow Keras. Каждой NN нужны слои, а CNN нужна пара слоев.

  импортировать панд как pd
   импортировать numpy как np
   импортировать matplotlib. pyplot как plt
   из импорта keras.models Последовательный
   от Кераса.импорт слоев Convolution2D
   из keras.layers импортирует MaxPooling2D
   из импорта keras.layers Dense
   из импорта keras.layers Flatten  

CNN выполняет обработку изображений с помощью матриц весов, известных как фильтры. Они обнаруживают функции низкого уровня, такие как вертикальные и горизонтальные края и т. д. Через каждый слой фильтры распознают функции высокого уровня.

Сначала мы инициализируем CNN,

  #инициализация cnn
классификатор=последовательный()  

Для компиляции CNN мы используем оптимизатор adam.

Adaptive Moment Estimation (Adam) — это метод, используемый для расчета индивидуальных скоростей обучения для каждого параметра. Для функции потерь мы используем бинарную кросс-энтропию, чтобы сравнить выходные данные класса с каждой из предсказанных вероятностей. Затем он вычисляет штрафной балл на основе общего расстояния от ожидаемого значения.

Увеличение изображения — это метод применения различных видов преобразования к исходным изображениям, в результате чего получается несколько преобразованных копий одного и того же изображения.Изображения отличаются друг от друга в определенных аспектах из-за методов сдвига, вращения, переворачивания. Итак, мы используем класс Keras ImageDataGenerator для увеличения наших изображений.

  #part2-подгонка cnn к изображениям
из keras.preprocessing.image импортировать ImageDataGenerator
train_datagen = ImageDataGenerator (масштабирование = 1./255,
                                   сдвиг_диапазон = 0,2,
                                   масштаб_диапазон = 0,2,
                                   horizontal_flip = Истина)  

Нам нужен способ превратить наши изображения в пакеты массивов данных в памяти, чтобы их можно было передавать в сеть во время обучения.Для этой цели можно легко использовать ImageDataGenerator. Итак, мы импортируем этот класс и создаем экземпляр генератора. Мы используем Keras для извлечения изображений с диска с помощью метода flow_from_directory класса ImageDataGenerator.

  # Генерация изображений для тестового набора
test_datagen = ImageDataGenerator (масштабирование = 1./255)
# Создание тренировочного набора
training_set = train_datagen.flow_from_directory('C:/Users/khushi shah/AndroidStudioProjects/catanddog/dataset/training_set',
                                                 целевой_размер = (64, 64),
                                                 размер партии = 32,
                                                 class_mode = 'двоичный')
# Создание набора тестов
test_set = test_datagen.flow_from_directory('C:/Users/khushi shah/AndroidStudioProjects/catanddog/dataset/test_set',
                                            целевой_размер = (64, 64),
                                            размер партии = 32,
                                            class_mode = 'двоичный')  

Свертка

Свертка — это линейная операция, включающая умножение весов на входные данные. Умножение выполняется между массивом входных данных и двумерным массивом весов, известным как фильтр или ядро.Фильтр всегда меньше, чем входные данные, и скалярное произведение выполняется между входом и массивом фильтра.

Активация

Добавлена ​​функция активации, чтобы помочь ИНС изучать сложные закономерности в данных. Основная потребность в функции активации состоит в том, чтобы добавить нелинейность в нейронную сеть.

Объединение в пул

Операция объединения обеспечивает пространственную дисперсию, что позволяет системе распознавать объекты с различным внешним видом.Он включает в себя добавление 2D-фильтра по каждому каналу карты объектов и, таким образом, суммирование объектов, лежащих в этой области, охватываемой фильтром.

Таким образом, объединение в пул в основном помогает уменьшить количество параметров и вычислений, присутствующих в сети. Он постепенно уменьшает пространственный размер сети и, таким образом, контролирует переоснащение. На этом уровне есть два типа операций; Средний пул и Максимальный пул. Здесь мы используем максимальный пул, который, согласно его названию, будет извлекать из пула только максимум.Это возможно с помощью фильтров, скользящих по входу, и на каждом шаге будет выниматься максимальный параметр, а остальные отбрасываются.

Уровень объединения не изменяет глубину сети, в отличие от уровня свертки.

Полное подключение

Выходные данные последнего сглаженного слоя объединения являются входными данными полносвязного слоя.

Процесс полного подключения практически работает следующим образом:

Нейроны, присутствующие в полностью связанном слое, обнаруживают определенную функцию и сохраняют ее значение, а затем передают значение классам собак и кошек, которые затем проверяют функцию и решают, имеет ли она отношение к ним.

                                                      Полный обзор CNN

  #step1-свертка
classifier. add(Convolution2D(32,3,3,input_shape=(64,64,3),activation='relu'))
#step2-maxpooling
classifier.add (MaxPooling2D (pool_size = (2,2)))
#step3-выравнивание
classifier.add(Свести())
#step4-полное соединение
classifier.add (плотный (output_dim = 128, activation = 'relu'))
classifier.add(Dense(output_dim=1,activation='sigmoid'))  

Подгоняем нашу модель к тренировочному набору.Это займет некоторое время, чтобы закончить.

  classifier.fit_generator(training_set,samples_per_epoch=8000,nb_epoch=25,validation_data=test_set,nb_val_samples=2000)  

Видно, что на нашем тренировочном наборе мы имеем точность 0,8115.

Мы можем предсказать новые изображения с помощью нашей модели с помощью функции predict_image, где мы должны указать путь к новому изображению в качестве пути к изображению и использовать метод предсказания. Если вероятность больше 0,5, то на изображении будет собака, а не кошка.

  #предсказывать новые изображения
def predict_image (путь к изображению, классификатор):
    предсказать = image. load_img (путь к изображению, target_size = (64, 64))
    прогноз_модифицированный = image.img_to_array(прогноз)
    прогноз_модифицированный = прогноз_модифицированный / 255
    predict_modified = np.expand_dims (predict_modified, ось = 0)
    результат = классификатор.predict(predict_modified)
    если результат[0][0] >= 0,5:
        предсказание = 'собака'
        вероятность = результат[0][0]
        print ("вероятность = " + str(вероятность))
    еще:
        предсказание = 'кошка'
        вероятность = 1 - результат[0][0]
        print ("вероятность = " + str(вероятность))
        print("Предсказание = " + предсказание)  

Предоставляемые функции:

· Мы можем протестировать наши собственные изображения и проверить точность модели.

· Мы можем интегрировать код непосредственно в другой наш проект и расширить его на веб-сайт или мобильное приложение.

· Мы можем расширить проект на другие объекты, просто найдя подходящий набор данных, изменив набор данных и соответствующим образом обучив модель.

Применение:

Мы получаем общее представление о том, как можно выполнять классификацию изображений. Масштабы проекта могут быть дополнительно расширены на различные отрасли с возможностью автоматизации, просто изменив набор данных в соответствии с проблемой.

Заключение:

Надеюсь, теперь у вас есть базовые знания о сверточных нейронных сетях и вы можете классифицировать изображения кошек и собак.

Свяжитесь со мной:

LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/khushi-shah-961a181a6/

Медиафайлы, показанные в этой статье, не принадлежат Analytics Vidhya и используются по усмотрению Автора.

 

Родственные

§ 4-8-24 — Процедуры классификации собак как опасных или потенциально опасных; уведомление; слушания :: Кодекс Джорджии 2010 г. :: Кодексы и законы США :: Законодательство США :: Justia

О. C.G.A. 4-8-24 (2010)
4-8-24. Процедуры классификации собак как опасных или потенциально опасных собак; уведомление; слушание

(a) Применительно к владельцам потенциально опасных собак процедуры, предусмотренные в данном разделе Кодекса, должны выполняться в качестве необходимого условия для обеспечения соблюдения положений настоящей статьи в отношении таких владельцев. Применительно к владельцам опасных собак процедуры, предусмотренные частью настоящего Кодекса, не являются составной частью преступления, предусмотренного настоящей статьей.

(b) Когда опасная собака или потенциально опасная собака классифицируется как таковая, офицер кинологической службы должен уведомить владельца собаки о такой классификации.

(c) Уведомление владельцу должно отвечать следующим требованиям:

(1) Уведомление должно быть в письменной форме и отправлено заказным письмом или официальной доставкой в ​​ночное время на последний известный адрес владельца;

(2) Уведомление должно содержать краткое изложение выводов сотрудника кинологической службы, которые легли в основу классификации собаки как опасной или потенциально опасной;

(3) Уведомление должно быть датировано и содержать указание на то, что владелец в течение 15 дней после даты, указанной в уведомлении, имеет право запросить слушание по поводу решения офицера кинологической службы о том, что собака является опасной или потенциально опасной. опасная собака;

(4) В уведомлении должно быть указано, что слушание, если требуется, должно быть проведено перед органом управления, отделом здравоохранения или комитетом по контролю за животными соответствующего местного самоуправления, и должно быть указано название соответствующего агентства, которое будет проводить Слушание;

(5) В уведомлении должно быть указано, что, если слушание не запрашивается, определение офицера кинологической службы о том, что собака является опасной или потенциально опасной собакой, вступает в силу для всех целей, предусмотренных настоящей статьей, в дату, указанную в уведомлении. , который должен быть после последнего дня, когда владелец имеет право запросить слушание; и

(6) Уведомление должно включать форму запроса слушания в соответствующем органе и содержать конкретные инструкции по отправке или доставке такого запроса агентству.

(d) Когда управляющий орган, комитет по контролю за животными или местный совет здравоохранения, в зависимости от того, что применимо, получает запрос о проведении слушания, как предусмотрено в подразделе (c) настоящего раздела Кодекса, он должен назначить такое слушание в течение 30 дней. после получения запроса. Управляющий орган или совет должны уведомить владельца собаки в письменной форме заказным письмом или официальной доставкой в ​​ночное время о дате, времени и месте слушания, и такое уведомление должно быть отправлено владельцу собаки по почте не менее чем за десять дней до даты слушания. Слушание.На слушании владельцу собаки должна быть предоставлена ​​возможность дать показания и представить доказательства, и в дополнение к этому руководящий орган или совет должны получить такие другие доказательства и заслушать такие другие показания, которые руководящий орган или совет могут счесть разумно необходимыми. определение либо поддержать, изменить, либо отменить классификацию собаки офицером кинологической службы.

(e) В течение десяти дней после даты слушания руководящий орган или правление должны уведомить владельца собаки в письменной форме заказным письмом или официальной доставкой в ​​ночное время о своем решении по данному вопросу.Если такое определение заключается в том, что собака является опасной собакой или потенциально опасной собакой, в уведомлении должна быть указана дата вступления в силу этого определения.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.