Ml в правах что означает: Отметка ML в водительских правах — что означает — showtamtam.ru

Содержание

Что значит пометка «AS» на обратной стороне водительских прав

На некоторых водительских удостоверениях можно встретить отметку AS. Истинное ее значение знают лишь немногие. Водители практически не принимают во внимание эту отметку. Сегодня, мы расскажем, что это за отметка и для чего она нужна.

Расшифровка

Сокращение AS пошло от английского словосочетания «automotive steering». Переводится оно как «великий и могучий», а означает – автомобильное управление. Отметка AS предусматривает некоторые ограничения по отношению к водителю.

Владелец прав может водить машину только с круглым рулевым колесом. Транспортное средство также должно быть оборудовано водительским сиденьем со спинкой.

Теперь расскажем как это на практике. Допустим у вас нет категории А, но открыта В1. Вот вы захотели прокатиться на трицикле или квадроцикле. Но если они не оборудованы специальным сидением и не имеют круглого рулевого колеса, то делать вам это запрещено.

Чтобы спокойно кататься на этих средствах, необходимо открывать категорию А. Все потому, что они оборудованы рулем мотоциклетного типа. Раньше, владельцу трициклов необходимо было предъявлять отдельные документы, которые подтверждали права управления.

Нововведения в законе это исключили, и теперь достаточно предъявить ВУ, на которых стояла бы отметка AS. Только не путайте сокращение с AT. Такая пометка означает право управления на автомобилях с АКПП.

Подкатегория B1 с аббревиатурой AS

Такие права выдаются водителям, которые:

открыли категорию В, но не открыли категорию А.
заменили устаревшие документы на новые. Только при условии открытой категории В но не открытой категории А.

Когда у вас открыты две категории А и В, отметка не ставится. Почему? В ней нет смысла, так как вы имеете право управлять и мотоциклами и автомобилем.

Какие еще отметки можно встретить на новых правах?

Отметка AS – не единственное, что вызывает вопросы. Кроме нее, на водительском удостоверении могут стоять еще отметки, среди них:

MS – у вас открыта категория В1 и А, но не открыта В. Вам запрещено водить обычную машину, но разрешено управлять мотоциклами, трициклами и квадроциклами. Но если на них будет установлен круглый руль и сидение – вас накажут.
ML- отметкой помечаются права водителей с ограничением по состоянию здоровья. Обычно это заболевания зрения, слуха или ампутация конечностей.

Вот видите, всего две буквы, а означают многое.

Остались вопросы или есть, что добавить по статье? Пишите в комментариях, возможно это очень поможет читателям в будущем. Так же подписывайтесь на наш канал в ДЗЕНЕ.

Что означают особые отметки AS и GCL в пункте 12 водительского удостоверения

Содержание статьи

Наиболее важным документом для владельцев автомобилей во всем мире считаются водительские права. Это универсальный документ, который способен подтвердить вашу личность, как паспорт. Также удостоверение водителя свидетельствует о том, что предъявитель имеет законные основания для управления транспортным средством надлежащей категории, указанной в самом документе.

Водительские права учреждены Ознакомиться с содержимым ПриказаПриказом Министерства внутренних дел РФ №365 (О введении в действие водительского удостоверения). В январе 2014 года в Приказ были внесены изменения о введении в обращение нового образца водительского удостоверения.

Согласно этим правкам, с начала апреля 2016 года в привычных опытным автовладельцам правах появились незнакомые отметки.

Изменения коснулись таких граф, как пункт №12 и №14. В этих ячейках появились обозначения AS и GCL.

В статье демонстрируются расшифровка пунктов водительского удостоверения и значение нововведенных меток для документов нового образца.

Что означают особые отметки AS в пункте 12 водительского удостоверения

В двенадцатом пункте прав теперь отражаются ограничения, касающиеся управления средств передвижения различных категорий. Утвержденные обозначения, которые появились в правах, коснутся такого вида ограничений, как разновидность трансмиссии транспорта. Чтобы не попасть в неприятную ситуацию, необходимо для себя самого разобраться, что значит AS в правах, и для кого актуальны новые требования.

В 2021 году в водительском удостоверении нового образца AS расшифровывается как Automotive Steering, то есть как автомобильное рулевое управление. Данная метка проставляется в графе 12 водительского удостоверения.

Она имеет отношение к рулевому управлению транспортного средства и расшифровывается в переводе с английского соответствующим образом — автомобильный тип рулевого управления. Здесь подразумевается наличие рулевого колеса и автомобильной посадки, то есть кресла.

Чтобы узнать, у кого появится эта отметка в удостоверении обновленного образца, нужно сперва изучить перечень ситуаций, в которых обязательно внесение изменений в ВУ. На текущий момент это обозначение проставляется тем гражданам, которые:

имеют возможность управлять автомобилем с массой, не превышающей трех с половиной тонн;
количество мест в салоне транспорта ограничено до восьми мест;
водитель имеет возможность для управления транспортным средством с прицепом, масса которого достигает 750 кг;
водитель не имеет оснований для вождения мотоцикла.

Резюме: при наличии у водителя транспортного средства открытых категорий А и В метка AS в документе нового образца проставлена не будет.

Еще обращаем внимание на то, что также произошло расширение категорий прав. Для водителей, которые:

имеют разрешение на управление транспортным средством с массой без учета груза — 550 кг;
максимальной скоростью — 50 км/ч;
объемом двигателя — 50 см³.

Дополнительно была введена категория В1. Именно она подразумевает возможность управления мотоциклами и трициклами, оснащенными рулевым колесом и автомобильным сидением. Метка AS также проставляется для этой категории.

Особые отметки в графе 12

Далее рассматриваются особые отметки в водительском удостоверении, которые могут быть отражены в двенадцатом пункте документа нового образца.

MS (motorcycle steering) — метки на водительском удостоверении нового образца проставляются у водителей с категорией А:

вождение мотоцикла с боковым прицепом или без него;
масса транспортного средства составляет не более 400 кг;
средство передвижения оснащено двумя, тремя или четырьмя колесами.

При этом у водителя отсутствует категория В. Он не имеет возможности управлять ТС с автомобильным колесом или посадкой. Метки MS на правах будут проставлены в категории В1, что будет означать возможность управления транспортным средством с мотоциклетной посадкой и рулем.

Для граждан, имеющих разрешение на вождение мопедов и скутеров, появились метки на правах водителей – ML. Теперь, для того чтобы спокойно садиться за руль с категорией М, нужно заблаговременно предоставить медицинскую справку об отсутствии медицинских противопоказаний к управлению данного вида транспорта.

В противном случае метка не даст такой возможности.

Резюме:

метка AS ограничивает возможность управления автомобилем с мотоциклетным рулем и посадкой;
метка MS ограничивает возможность управления транспортом с автомобильным рулем и посадкой;
метка ML не допускает возможности управления мопедами и скутерами.

GCL в 14 пункте водительского удостоверения

В четырнадцатой графе проставляются общие метки для всех категорий и подкатегорий:

даты, когда ранее были выданы права, совместно с этим учитывается стаж автовладельца;
медицинские противопоказания к вождению автотранспортным средством;
общая информация о водителе.

Одной из нововведенных меток, которые можно встретить в четырнадцатом пункте новых прав, является GCL. Must wear glasses or contact lenses — расшифровка данной отметки обозначает необходимость обязательно надевать очки или контактные линзы.

Введение данного обозначения облегчило жизнь многим гражданам с нарушениями зрения. Отметка в правах GCL информирует, что водитель на законных основаниях способен управлять автомобилем в любом оптическом приборе для коррекции зрения. Ранее этот пункт был строго ограничен. В свидетельстве отмечались только очки или только линзы.

Иные обозначения, которые вносятся в 14 графу:

Пометка МС (manual control only) установлена для тех автовладельцев, которые должны осуществлять вождение транспорта при помощи ручного управления.
С меткой АТ (automatic transmission) автовладелец имеет право на вождение автомобиля только с автоматической коробкой передач. Эта отметка появится у тех, кто сдавал экзамен по вождению на автомобиле с коробкой-автомат. Для тех граждан, кто получал категорию вождения с механической коробкой передач, ограничений по вождению нет.
Обозначение APS (acoustic parking system only) проставляется для тех водителей, которым по медицинским показателям требуется акустическая парковочная система.
Метки HA или CF (must wear hearing aid/communication aid) вносятся тем гражданам, которым необходимы при вождении медицинские устройства, компенсирующие потерю слуха. К таким приборам относится слуховой аппарат.

Дополнительные сведения

Со вступлением изменений возник также вопрос о смене удостоверения на формат нового образца. Об обязательной замене речь не идет. Сменить старые права на новые можно по желанию или по истечении действия старых прав.

Чтобы получить документ нового образца, потребуется собрать медицинские справки и документы, подтверждающие сдачу экзамена, которые в стандартном порядке запрашивает дорожная автоинспекция. Обратите внимание на то, что в новом свидетельстве уже будут проставлены новые категории и отметки, согласно всем предоставленным документам.

Ранее права водителя были предназначены для использования не только на территории Российской Федерации. Для этого фамилия и имя владельца документа писались на транслите. Теперь же для того, чтобы использовать свидетельство водителя за границей, нужно сделать права международного образца.

Предлагаем ознакомиться с небольшим и полезным видео.

Антон Шаров, автоюрист, независимый журналист, главный редактор

В 2007 году окончил СПбГУП («Журналистика» 42.04.02), в 2012 – выпускник магистратуры ИПиНБ РАНХиГС по профилю «Магистр частного права» («Юриспруденция», 40.04.01). Практикующий юрист, создатель и основной автор портала AvtoPravil.net.

Подробнее об авторе

Росреестр

№	Наименование	Наименование файла	Приказ
1.1.	XML-схема, используемая для формирования XML-документа – запроса о предоставлении сведений, внесенных в государственный кадастр недвижимости	RequestGKN_v04	Приказ Росреестра от 18.08.2016 № П/390
1.2.	XML-схема, используемая для формирования XML-документов – заявления о государственном кадастровом учёте недвижимого имущества, заявления об исправлении технической ошибки, заявления о представлении дополнительных документов на государственный кадастровый учёт, заявление о прекращении осуществления государственного кадастрового учёта	StatementGKN_v02	Приказ Росреестра от 18.08.2016 № П/390
2. Входные документы (земельный участок)
2.1.	XML-схема, используемая для формирования XML-документа – межевого плана земельного участка в форме электронного документа	MP_v06	Приказ Росреестра от 06.04.2016 № П/0159
2.2.	XML-схема, используемая для формирования XML-документа — карты-плана территории в форме электронного документа	MapPlanTerritory_v01	Приказ Росреестра от 16.03.2017 №П/115
3. Входные документы (ОКС)
3.1.	Требования к формату файлового хранилища (каталога) копий технических паспортов ранее учтенных зданий, сооружений, помещений, объектов незавершенного строительства в виде электронных документов	Pril_3_k_P48	Распоряжение Росреестра Р/48 от 27.05.2011 (Приложение 3 к Приказу)
3.2.	Формат перечня объектов технического учета, в отношении которых органами и организациями по государственному техническому учету и (или) технической инвентаризации изготовлены технические или кадастровые паспорта объектов технического учета в виде электронного документа	Pril_1_k_P48	Распоряжение Росреестра Р/48 от 27.05.2011 (Приложение 1 к Приказу)
3.3.	XML-схема формата копии технического паспорта ранее учтенного здания, сооружения, помещения, объекта незавершенного строительства в виде электронного документа	V02_Archive_OTI	Распоряжение Росреестра Р/108 от 18.10.2011
3.4.	XML-схема, используемая для формирования XML-документа — акта обследования, подтверждающего прекращение существования объекта недвижимости	InspectionAct_v01	Приказ Росреестра № П/456 от 30.09.2014
3.5.	XML-схема, необходимая для представления в орган кадастрового учета заявления о кадастровом учете и необходимых для кадастрового учета документов, в виде технического плана здания, сооружения, объекта незавершенного строительства, помещения в форме электронных документов	TP_v03	Приказ Росреестра от 13.10.2015 № П/535
3.6.	XML-схема, используемая для формирования XML-документа – технического плана здания, сооружения, объекта незавершенного строительства, помещения, машино-места, единого недвижимого комплекса в форме электронного документа	TP_v06	С 21.10.2020 Управление ведения ЕГРН приступило к эксплуатации программного комплекса федеральной государственной информационной системы ведения Единого государственного реестра недвижимости (ФГИС ЕГРН). В этой связи необходимо применять XML-схему, используемую для формирования XML-документа — технического плана здания, сооружения, объекта незавершенного строительства, помещения, машино-места, единого недвижимого комплекса в форме электронного документа, согласно приложению к указанному приказу
4. Выходные документы (Решения и Уведомления на объекты недвижимости)
4.1.	XML-схема, используемая для формирования XML-документа –решения об отказе в предоставлении запрашиваемых сведений, если такой документ представляется в электронной форме ( — решения об отказе в осуществлении кадастрового учета; — решения о приостановлении кадастрового учета; — решения об исправлении ошибки; — решения об отказе в выдаче кадастрового паспорта, если такие документы представляются в электронной форме)	V02_CR_ZC_Decision	Приказ Росреестра №П/501 от 13.12.2011 в ред. Приказа Росреестра № П/423 от 21.09.2012 (Приложение 5 к Приказу П/501)
4.2.	XML-схема, используемая для формирования XML-документа – уведомления об отсутствии в государственном кадастре недвижимости запрашиваемых сведений, если такие документы представляются в электронной форме	V03_CR_ZC_Refusal	Приказ Росреестра №П/501 от 13.12.2011 в ред. Приказа Росреестра № П/423 от 21.09.2012 (Приложение 6 к Приказу П/501)
5. Выходные документы (земельный участок)
5.1.	XML-схема, используемая для формирования XML-документа — кадастровой справки о кадастровой стоимости объекта недвижимости	CadastralCostDoc_V03	Приказ Росреестра от 20.05.2014 № П/227
5.2.	XML-схема, используемая для формирования XML-документа – кадастрового плана территории	KPT_v10	Приказ Росреестра от 18.08.2016 № П/390
5.3.	XML-схема, используемая для формирования XML-документа — кадастрового паспорта земельного участка	KPZU_v06	Приказ Росреестра от 18.08.2016 № П/390
5.4.	XML-схема, используемая для формирования XML-документа — кадастровой выписки о земельном участке	KVZU_v07	Приказ Росреестра от 18.08.2016 № П/390
6. Выходные документы (ОКС)
6.1.	XML-схема, используемая для формирования XML-документа — кадастрового паспорта здания, сооружения, объекта незавершенного строительства, помещения	KPOKS_v04	Приказ Росреестра от 18.08.2016 № П/390
6.2.	XML-схема, используемая для формирования XML-документа -кадастровой выписки о здании, сооружении, объекте незавершенного строительства	KVOKS_v03	Приказ Росреестра от 18.08.2016 № П/390
7. Выходные документы (копии)
7.1.	Требования к формату копии документа, на основании которого сведения об объекте недвижимости внесены в государственный кадастр недвижимости, если такой документ представляется в электронной форме	Pril_11	Приказ Росреестра №П/501 от 13.12.2011 в ред. Приказа Росреестра № П/423 от 21.09.2012 (Приложение 11 к Приказу П/501)
8. Выходные документы (предоставление сведений для расчета кадастровой стоимости ОН)
8.1.	XML-Схема перечня объектов недвижимости, подлежащих государственной кадастровой оценке	ListForRating_v04	Приказ Минэкономразвития России от 20.02.2017 №П/74
9. Документы, поступающие в порядке информационного взаимодействия
9.1.	XML-схема, используемая для формирования XML-документов при осуществлении информационного взаимодействия при ведении государственного кадастра недвижимости с Министерством иностранных дел Российской Федерации в части сведений об установлении или изменении прохождения границ Российской Федерации	V02_BoundToGKN	(Приложение 1 к Приказу)
9.2.	XML-схема, используемая для формирования XML-документов при осуществлении информационного взаимодействия при ведении государственного кадастра недвижимости с органами государственной власти субъектов Российской Федерации в части сведений об установлении или изменении границ между субъектами Российской Федерации, границ муниципального образования, границ населенного пункта	BoundToGKN_v03	(Приложение 2 к Приказу)
9.3.	XML-схема, используемая для формированияXML-документов, воспроизводящих сведения, содержащиеся в решении (соглашении, уведомлении) уполномоченного органа об установлении, изменении, прекращении существования зон с особыми условиями использования территорий, территориальных зон, территорий объекта культурного наследия или его зон охраны, особых экономических зон, при осуществлении информационного взаимодействия при ведении государственного кадастра недвижимости с федеральными органами исполнительной власти, органами государственной власти субъектов Российской Федерации, высшими исполнительными органами государственной власти субъектов Российской Федерации, органами местного самоуправления	ZoneToGKN_v05	Приказ Росреестра № П/0465 от 15.09.2016
9.4.	XML-схема, используемая для формирования XML-документов при осуществлении информационного взаимодействия при ведении государственного кадастра недвижимости с органами государственной власти и органами местного самоуправления в части сведений о кадастровой стоимости	V02_STD_Cadastral_Cost	(Приложение 4 к Приказу)
9.5.	XML-схема, используемая для формирования XML-документов при осуществлении информационного взаимодействия при ведении государственного кадастра недвижимости с органами государственной власти и органами местного самоуправления в части сведений об удельных показателях кадастровой стоимости	V03_Cadastral_Cost_Dictionary	(Приложение 5 к Приказу)
9.6.	XML-схема, используемая для формирования XML-документов, воспроизводящих сведения, содержащиеся в решении уполномоченного органа об изменении характеристик объектов недвижимости, учтённых в государственном кадастре недвижимости (указанных в пунктах 13, 14, 14.1, 16, 30 части 2 статьи 7 Федерального закона от 24.07.2007 № 221-ФЗ «О государственном кадастре недвижимости»), при осуществлении информационного взаимодействия при ведении государственного кадастра недвижимости с органами местного самоуправления (органами государственной власти субъектов Российской Федерации – городов федерального значения Москвы и Санкт-Петербурга)	KAISToGKN_v05	Приказ Росреестра № П/0465 от 15.09.2016
9.7.	XML-схема, используемая для формирования XML-документов, воспроизводящих сведения, содержащиеся в государственном лесном реестре и государственном водном реестре, при осуществлении информационного взаимодействия при ведении государственного кадастра недвижимости с органом государственной власти, осуществляющим ведение государственного лесного реестра, с федеральным органом исполнительной власти, осуществляющим ведение государственного водного реестра	NaturalObjectsToGKN_v03	Приказ Росреестра № П/0465 от 15.09.2016
9.8.	XML-схема, используемая для формирования XML-документа карты (плана) объекта землеустройства при осуществлении информационного взаимодействия с органами государственной власти субъекта Российской Федерации или органами местного самоуправления	MapPlan_v01	(Приложение 8 к Приказу)
9.9.	XML-схема, используемая для формированияXML-документов, содержащих описание местоположения границ зон с особыми условиями использования территорий, территорий объектов культурного наследия, включенных в единый государственный реестр объектов культурного наследия(памятников истории и культуры) народов Российской Федерации, особых экономических зон, при осуществлении информационного взаимодействия при ведении государственного кадастра недвижимости с федеральными органами исполнительной власти, органами государственной власти субъектов Российской Федерации, высшими исполнительными органами государственной власти субъектов Российской Федерации, органами местного самоуправления	TerritoryToGKN_v01	Приказ Росреестра № П/0465 от 15.09.2016
9.10.	ДЛЯ ПРЕДВАРИТЕЛЬНОГО ПРОСМОТРА XML-схема, используемая для формирования XML-документов, направляемых в орган регистрации прав органами государственной власти, органами местного самоуправления в порядке межведомственного информационного взаимодействия в части сведений о границах, зонах, территориях, для внесения в реестр границ Единого государственного реестра недвижимости, в электронной форме	interact_entry_boundaries_v01	в разработке
9.11.	XML-схема, используемая для формирования XML-документов, направляемых в орган регистрации прав органами государственной власти, органами местного самоуправления в порядке межведомственного информационного взаимодействия в части сведений о границах, зонах, территориях, для внесения в реестр границ Единого государственного реестра недвижимости, в форме электронных документов	interact_entry_boundaries_v01_R06	Приказ Росреестра от 13.01.2021 № П/0004
9.12.	ДЛЯ ПРЕДВАРИТЕЛЬНОГО ПРОСМОТРА XML-схема, используемая для формирования XML-документов, направляемых в орган регистрации прав органами государственной власти, органами местного самоуправления, судами в порядке межведомственного информационного взаимодействия в части сведений об изменениях характеристик объектов недвижимости, для внесения в кадастр недвижимости Единого государственного реестра недвижимости, в электронной форме	interact_entry_realty_v01	в разработке
9.13.	ДЛЯ ПРЕДВАРИТЕЛЬНОГО ПРОСМОТРА XML-схема, используемая для формирования XML-документов, направляемых в орган регистрации прав органами государственной власти, органами местного самоуправления, судами в порядке межведомственного информационного взаимодействия в части сведений о правах, правообладателях, для внесения в реестр прав на недвижимость Единого государственного реестра недвижимости, в электронной форме	interact_entry_rights_v01	в разработке
10	О внесении изменений в приказ Росреестра от 10.05.2012 П/192 в соответствии с приказом Министерства экономического развития от 22.03.2013 № 147 «Об утверждении форм документов, в виде которых предоставляются сведения, содержащиеся в Едином государственном реестре прав на недвижимое имущество и сделок с ним»	W04_EXTRAST_FULL	Приказ Росреестра от 28.11.2013 № П/488
11	О размещении на официальном сайте Федеральной службы государственной регистрации, кадастра и картографии в информационно-телекоммуникационной сети «Интернет» Требований к электронным образам бумажных документов, подписанных усиленной квалифицированной электронной подписью лиц, которые в соответствии с нормативными правовыми актами Российской Федерации уполномочены заверять копии таких документов в форме документов на бумажном носителе, представляемых органами государственной власти и органами местного самоуправления	Требования к электронным образам бумажных документов, подписанных усиленной квалифицированной электронной подписью лиц, которые в соответствии с нормативными правовыми актами Российской Федерации уполномочены заверять копии таких документов в форме документов на бумажном носителе, представляемых органами государственной власти и органами местного самоуправления	Приказ Росреестра от 30.04.2014 № П/203
12.	XML-схема, используемая для формирования XML-документа – схемы расположения земельного участка или земельных участков на кадастровом плане территории в форме электронного документа	16_SchemaParcels_V02	Приказ Росреестра от 27.03.2017 № П/0152/17
13	XML-схема, используемая для формирования XML-документа – Перечня ранее учтенных лесных участков, сведения о которых содержатся в государственном кадастре недвижимости и (или) Едином государственном реестре прав на недвижимое имущество и сделок с ним в форме электронного документа	ListOfForestPlots_v01	Распоряжение Росреестра от 07.10.2016 № Р/198
14	XML-схема, используемая для формирования XML-документа – Акта о внесении сведений о ранее учтенных лесных участках в форме электронного документа	ActForest_v01	Распоряжение Росреестра от 07.10.2016 № Р/198
15. Выходные документы (границы, зоны)
15.1	XML-схема, используемая для формирования XML-документа- кадастровой выписки о границах между субъектами Российской Федерации, границах муниципальных образований и границах населенных пунктов	KVBound_v01	Приказ Росреестра от 18.08.2016 № П/390
15.2	XML-схема, используемая для формирования XML-документа- кадастровой выписки о территориальной зоне, зоне с особыми условиями использования территории, территории объекта культурного наследия, включенного в единый государственный реестр объектов культурного наследия (памятников истории и культуры) народов Российской Федерации	KVZone_v01	Приказ Росреестра от 18.08.2016 № П/390
16. Дополнительные сведения ПКК
16.1	XML-схема, используемая для формирования XML-документа — данные о земельных участках, по которым принято решение о проведении аукциона, в форме электронного документа	01 — ЗУ, по которым принято решение о проведении аукциона	Постановление Правительства Российской Федерации от 18.04.2016 № 322
16.2	XML-схема, используемая для формирования XML-документа — данные о земельных участках, свободных от прав третьих лиц, в форме электронного документа	02 — ЗУ, свободные от прав третьих лиц	Постановление Правительства Российской Федерации от 18.04.2016 № 322
16.3	XML-схема, используемая для формирования XML-документа — данные о красных линиях, в форме электронного документа	03 — Красные линии	Постановление Правительства Российской Федерации от 18.04.2016 № 322

Slinex

Для начала вам понадобятся файлы прошивки.

Где скачать прошивку для монитора или вызывной панели?

Если у вас устройство SQ-04M, SQ-07M, SQ-07MT, SL-07M, SL-10M:

В скачанном архиве вы найдёте три файла:

Перенесите их в корень SD карты, предварительно отформатированной в FAT32.

Вставьте карту в монитор и обновите прошивку из меню:

Система —> Информация —> Обновление

Если у вас устройство SL-07IP, SL-10IP, SL-10IPT, ML-20IP или XR-30IP:

Запустите Slinex Cloud Call, нажмите “Добавление новых устройств”, выберите “Подключнное” и нажмите “Подтвердить”.

Начнется поиск по сети.

В левой части вы увидите UID всех доступных устройств, а в правой – их IP-адреса.

Откройте браузер на компьютере и введите IP-адрес нужного устройства в адресную строку браузера (рассмотрим на примере ML-20IP).

Внимание!

• Для устройств SL-07IP, ML-20IP, XR-30IP – достаточно ввести IP адрес устройства и нажать Enter.

• Для устройств SL-10IPT и SL-10IP – после IP адреса необходимо дописать «:8090».

Пример: IP адрес – 192.168.1.10. В строке браузера необходимо написать 192.168.1.10:8090 и нажать Enter.

* Для SL-10IPT необходимо использовать браузер Internet Explorer.

В появившемся окне переключитесь на русский язык*, введите имя пользователя – Admin и пароль (по умолчанию) – 888888.

* В зависимости от модели устройства вы увидите разный веб-интерфейс.

Пройдя авторизацию:

1 — Для SL-10IP, SL-07IP, ML-20IP и XR-30IP необходимо перейти во вкладку «Система», далее «Инициализация» и затем нажать кнопку «Обзор». Выбрать файл прошивки, который вы загрузили ранее, и нажать «Применить».

2 — Для SL-10IPT необходимо перейти во вкладку «Remote setting», далее вкладка «Remote upgrade» и затем нажать кнопку для выбора файла прошивки. Выбрать файл прошивки, который вы загрузили ранее, и нажать кнопку «Remote upgrade».

Устройство начнет процесс обновления. После того как индикатор дойдет до конца, вам нужно подождать около 5 минут до завершения процесса обновления

Отметка AS в водительском удостоверении категория B1?

Водительские удостоверения нового образца приведены в соответствие с международными стандартами. Поэтому они не только поменяли внешний вид, но и получили дополнительные отметки. Так, в категории допуска B1 к управлению транспортным средством появилась отметка AS, смысл которой мы и рассмотрим.

Отметка AS в правах — что это такое?

Сокращение AS от английского Automotive Steering переводится, как автомобильное управление.

Такая отметка ставится в водительских правах только напротив одной категории – B1 и означает, что водитель допущен к управлению транспортными средствами с круглым рулем и автомобильным креслом.

Если автомобилист обучен на две категории – А и В – и подтвердил свои знания успешной сдачей экзамена, то обе категории будут обозначены в правах и отметка AS не проставляется. Т.е. ограничений по управлению транспортом с мотоциклетным рулем и сиденьем не имеется.

В случае, когда гражданин не имеет категории А, но допущен к категории В, на обратной стороне водительского удостоверения будет проставлен допуск к В и В1 с пометкой AS. Это означает, что он имеет право управлять не только автомобилем, но и трициклом или квадроциклом.

Так же существует случаи, когда вместо отметки «AS», прописывается расшифровка в п. 14 «B1» — автомобильная посадка или руль автомобильного типа.

Категория B1 c отметкой AS

Обозначение AS проставляется в документе только напротив категории В1. К ней допускаются лица в возрасте старше 18 лет и доказавшим свое право управлять автомобилем:

документом об обучении в автошколе;
медицинской справкой о состоянии здоровья, позволяющем управлять ТС;
успешной сдачей теоретического и практического экзамена.

Обозначение AS дает возможность управлять:

трициклом (средством передвижения, оснащенным тремя колесами) с объемом двигателя, не превышающим 50 куб. см и развивающим скорость не более 50 км/ч;
квадроциклом (четырехколесными ТС) с массой до 350 кг и максимальной скоростью не выше 50 км/ч, а также массой до 400 кг (для грузовых до 550 кг), оснащенных силовым агрегатом мощность до 15 кВт.

Все эти виды транспорта ранее никак не обозначались в правах. Необходимость введения в удостоверение водителя категории В1 возникла сравнительно недавно. Ранее управлять ими можно было, имея с собой соответствующие разрешения.

Однако, следует помнить, что отметка AS запрещает управлять транспортным средством с мотоциклетным рулем и посадкой. Это следует учитывать, иначе инспектор ГИБДД может выписать постановление о нарушении с взысканием штрафа, а также отправить транспорт на штрафную стоянку. Это повлечет дополнительные разбирательства и денежные затраты.

Где находится AS в правах нового образца?

Информация о категории транспортных средств, к управлению которыми допущен водитель, находится на обратной стороне удостоверения. Там находится таблица, состоящая из:

буквенного обозначения категории ТС;
графического изображения ТС;
пункт 10 – дата начала действия разрешения на управление;
пункт 11 – дата окончания действия разрешения на управление;
пункт 12 – водительский стаж в данной категории, для некоторых категорий указывается дополнительная пометка к ограничению управления ТС.

Соответственно, обозначение AS можно увидеть в пункте 12 категории В1.

Какие еще бывают отметки?

В разделе 12 указываются также ограничения действия водительского удостоверения в соответствующих категориях и подкатегориях транспортных средств:

АТ — для тех, кому предоставлено управление транспортом, оборудованным автоматической коробкой переключения передач;
MS (в категории A1) – допущенным к управлению ТС только с мотоциклетным рулем и посадкой при наличии категории А и отсутствии категории В;
ML (в категории М) – при наличии медицинских ограничений.

Дополнительно по медицинским показаниям в разделе 14 прав могут быть указаны следующие обозначения:

MC – ручное управление;
AT – управление транспортом с автоматической трансмиссией;
APS – автомобиль должен быть оборудован акустической парковочной системой;
GCL – водитель может управлять транспортом только с использованием корректирующих зрение медицинских изделий;
CF/HA — водитель может управлять транспортом только с использованием корректирующих слух медицинских изделий.

Понравилась статья? Поделиться с друзьями:

ML Лампа смешанного света типа ML

ML Лампа смешанного света типа ML — Philips

You are now visiting the Philips lighting website. A localized version is available for you.

Continue

Закрыть фильтры Показать фильтры

Другие фильтры

Показывать меньше фильтров

Sort by:
Мощность Низкий — ВысокийМощность Высокий — НизкийСветовой поток лампы Низкий — ВысокийСветовой поток лампы Высокий — НизкийЦветовая температура (K) Низкий — ВысокийЦветовая температура (K) Высокий — Низкий

{{#if imageUrl}} {{#if productUrl}} {{else}} {{/if}} {{/if}} {{#if productUrl}} {{dtn}} {{else}} {{dtn}} {{/if}}
{{#if countrySpecificOrderCode}} {{countrySpecificOrderCode}} {{else}} N/A {{/if}}
{{orderCode}}
{{#if productTitle}} {{/if}} {{#each columnValues}} {{#if this.filterKeyCode}}
{{this.filterKeyCode}}: {{#if this.multiValue}} {{#each filterKeyValue}} {{this}} {{/each}} {{else}} {{this.filterKeyValue}} {{/if}}
{{/if}} {{/each}} {{#if iesUrl}} {{else}}
N/A
{{/if}} {{#if pssUrl}} {{else}}
N/A
{{/if}} {{#if phrUrl}} {{/if}}
{{#each filterKeys}} {{/each}} {{/if_checkFilterType}} {{#if_checkFilterType displayType «stepslider»}} {{#each filterKeys}} {{/each}} {{/if_checkFilterType}}
{{#if imageUrl}} {{#if productUrl}} {{else}} {{/if}} {{/if}} {{#if productUrl}} {{dtn}} {{else}} {{dtn}} {{/if}}
{{#if countrySpecificOrderCode}} {{countrySpecificOrderCode}} {{else}} N/A {{/if}}
{{orderCode}}
{{#each columnValues}} {{#if this.filterKeyCode}}
{{this.filterKeyCode}}: {{#if this.multiValue}} {{#each filterKeyValue}} {{this}} {{/each}} {{else}} {{this.filterKeyValue}} {{/if}}
{{/if}} {{/each}} {{#if pssUrl}} {{else}}
N/A
{{/if}}

Лампы смешанного света
Прямая замена для ламп накаливания
Высокая энергоэффективность и более долгий срок службы, чем у ламп накаливания
Ртутная горелка высокого давления последовательно соединена с вольфрамовой нитью накала Работают от сетевого напряжения без дополнительного ПРА Сочетают в себе непрерывный спектр лампы накаливания и линейный спектр ртутного разряда высокого давления Наружное освещение, парковки, гаражи и магазины Крайне маловероятно, что разбитая лампа может представлять какую-либо угрозу вашему здоровью. Если у вас разбилась лампа, проветрите комнату в течение 30 минут и уберите осколки, желательно в перчатках. Положите их в герметичный полиэтиленовый пакет и передайте на местное предприятие по утилизации отходов. Не используйте пылесос.
We are sorry you have to wait a little longer, we are working on it.
Загрузки
Визуальные материалы
Установите флажок для продукта, который нужно добавить

Установите флажок для продукта, который нужно добавить

Установите флажок для продукта, который нужно добавить

Установите флажок для продукта, который нужно добавить

©2018-2021 Signify Holding. Все права защищены.

Корпоративное лицензирование Microsoft. Лицензии CAL и лицензии Management Licenses
Наборы Microsoft CAL Suite предоставляют права на использование части ассортимента серверных продуктов Майкрософт. Покупка CAL Suite не отменяет необходимости в других лицензиях на ПО, например серверных лицензиях на каждый компонент CAL Suite и соответствующие базовые продукты, такие как Microsoft SQL Server.
Предоставление веб-служб, включенных в набор Enterprise CAL Suite
Лицензия Enterprise CAL Suite с активным покрытием Software Assurance включает права на службы Exchange Online Archiving для Exchange Server, Data Loss Prevention и Exchange Online Protection.
Чтобы начать пользоваться этими службами, свяжитесь с партнером корпорации Майкрософт, который сможет их активировать.
Типы лицензий на ПО в рамках наборов CAL Suite
Наборы CAL Suite могут предоставлять права на использование программного обеспечения, аналогичные разным лицензиям, а не только CAL. Например, наборы CAL Suite предоставляют права на продукты для управления устройствами Microsoft System Center, которые обычно лицензируются с помощью клиентских лицензий ML.
В любом случае набор CAL Suite предоставляет вам такие же права на использование продукта или веб-службы, как и отдельная лицензия на тот же компонент. Единственным исключением является то, что в наборах CAL Suite всегда доступны две модели лицензирования («на пользователя» и «на устройство»), даже если компонент нельзя лицензировать по обоим из них при покупке вне набора. Например, Microsoft System Center Configuration Manager лицензируется только с помощью клиентских лицензий ML по числу операционных систем, однако в составе набора Core CAL Suite или Enterprise CAL Suite его можно лицензировать на пользователя.
Права на обновление и переход на новые версии
Набор CAL Suite предоставляет лицензии на продукты, выпускаемые отдельно, поэтому в нем нет указаний на их версии. С наборами CAL Suite вы всегда приобретаете Software Assurance, а значит и право на использование самой новой версии каждого продукта, входящего в набор. Если срок действия Software Assurance истекает и вы получаете постоянные права на использование ПО, они будут относиться к последней версии продукта на момент окончания срока действия SA. Права на использование веб-служб прекращаются с истечением срока действия Software Assurance даже при наличии постоянных прав на набор CAL Suite.
Переход с Core CAL Suite на Enterprise CAL Suite
Вы можете купить наборы Enterprise CAL Suite сразу или добавить их в любое время к набору Core CAL Suite. Enterprise CAL Suite предоставляет лицензии на все компоненты набора Core CAL Suite, а также на дополнительные компоненты. Если у вас есть Enterprise CAL Suite, вам не нужен Core CAL Suite (это отличает решения от лицензирования тех же продуктов по отдельности).
MoloLamken LLP (ML) Юридическая фирма / Адвокаты
Пятая поправка к Конституции США гарантирует, что правительство не может заставить человека предоставить компрометирующую информацию о себе — так называемое «право хранить молчание». Когда человек «принимает Пятый», он использует это право и отказывается отвечать на вопросы или предоставлять информацию, которая могла бы ее изобличить.
Пятая поправка может применяться только в определенных ситуациях.
Физическое лицо может ссылаться на Пятую поправку только в ответ на сообщение, которое является принудительным , например, посредством повестки в суд или другого судебного процесса.
Сообщение также должно иметь характер отзыва . Другими словами, это должно относиться либо к явным, либо к подразумеваемым утверждениям фактов или убеждений. Например, кивок будет считаться сообщением-свидетельством для целей Пятой поправки. То же самое было бы с представлением документов или любых других доказательств; акт производства передает подразумеваемое утверждение о том, что данное лицо располагало доказательствами.
Наконец, свидетельские показания должны свидетельствовать против самого себя , чтобы информация обеспечивала звено в цепи доказательств, необходимых для судебного преследования лица за преступление.Таким образом, сама информация не должна быть компрометирующей; достаточно, чтобы информация привела к обнаружению компрометирующих улик.
Поскольку сообщение должно быть самообвиняющим, лицо, получившее иммунитет, не может ссылаться на Пятую поправку в качестве основания для отказа отвечать на вопросы; любые заявления не будут инкриминирующими, поскольку иммунитет не позволяет правительству использовать эти заявления (или любые доказательства, полученные на их основе) в уголовном преследовании против данного лица.Аналогичным образом, человек, получивший помилование, может не иметь никаких оснований для ссылки на Пятую поправку. Наконец, человек, который был осужден за преступление и приговорен, не может ссылаться на Пятую поправку.
Когда человек берет Пятый, ее молчание или отказ отвечать на вопросы не могут быть использованы против нее в уголовном деле. Прокурор не может утверждать присяжным, что молчание подсудимого подразумевает вину. И прокуроры обычно не могут даже вызвать свидетеля перед большим жюри, если прокурор знает, что свидетель будет ссылаться на Пятую поправку.
Но пятый, тем не менее, может иметь серьезные последствия. В гражданском деле или гражданском правоприменительном иске судья или присяжные могут сделать отрицательный вывод для подтверждения ответственности, когда ответчик ссылается на Пятую поправку. В результате может быть уволен сотрудник, который применяет Пятую поправку в ответ на вопросы федеральных агентов, расследующих корпоративные правонарушения.
Чтобы узнать больше об уголовной ответственности корпораций и руководителей, подпишитесь на нас в LinkedIn.«Блестящие юристы, разбирающиеся в судебных процессах» — Benchmark Litigation. Copyright MoloLamken LLP 2018.
Что такое AI / ML и правильно ли вы его используете?
Раньше существовало четкое техническое разделение между такими терминами, как AI и машинное обучение (ML), но только пока эти технологии оставались в основном теоретическими. Как только они стали практичными в реальном мире, а затем стали товарными в продуктах, вмешались маркетологи.
Широко распространенное чрезмерное использование терминов AI / ML в маркетинге привело к серьезной путанице в значениях этих слов.Вы можете думать об этом как о относительно незначительной проблеме, пока не поймете, что она лежит в основе некоторых полностью обманчивых практик. Исследование The Verge показало, что до 40 процентов европейских стартапов, заявляющих об использовании ИИ, на самом деле лгут или преувеличивают свои возможности.
Короче говоря, если вы не знаете, что такое AI / ML, или в чем разница между ними, тогда у вас гораздо больше шансов получить товарный счет, когда вы покупаете продукт, основанный на них. технологии.

Что такое искусственный интеллект?
Между искусственным интеллектом и научной фантастикой возникает автоматическая ассоциация. Когда люди думают об искусственном интеллекте, они склонны думать о Терминаторе, данных из «Звездного пути», HAL от 2001 года и т. Д. Они представляют собой очень специфическую форму ИИ, известную как общий искусственный интеллект (также известный как сильный ИИ) — цифровая форма. сознания, которое может соответствовать или превосходить человеческие характеристики по любому количеству показателей. ОИИ одинаково хорошо справляется с решением математических уравнений, ведением человеческих разговоров или сочинением сонета.
В настоящее время не существует работающего примера AGI, и вероятность создания такой системы остается низкой. Попытки создать ОИИ в настоящее время вращаются вокруг идеи сканирования и моделирования человеческого мозга с последующим воспроизведением человеческого мозга в программном обеспечении. Это своего рода подход сверху вниз — люди являются единственным примером работающей разумности, поэтому для создания других разумных систем имеет смысл начать с точки зрения нашего мозга и попытаться скопировать их.
Если вы выберете восходящий подход, вы получите то, что известно как узкий или слабый искусственный интеллект.Это тот ИИ, который вы видите каждый день — ИИ, который отлично справляется с одной конкретной задачей. AI поддерживает приложения, которые помогают вам находить музыку для прослушивания, отмечать друзей на фотографиях в социальных сетях и т. Д. Незаметно для себя он может помочь защитить вас или вашу компанию от мошенничества, вредоносных программ или злонамеренных действий.
Такой узкий ИИ делает только одно, но делает это намного быстрее и лучше человека. Представьте себе, что вы просматриваете миллион заказов на покупку в день, чтобы убедиться в отсутствии подделок — вам быстро надоест и вы начнете ошибаться.ИИ мог обрабатывать эти заказы в относительном мгновении и улавливать больше ошибок и подозрительных действий, чем когда-либо мог бы сделать даже обученный человек-наблюдатель.
Что такое машинное обучение?
Машинное обучение и искусственный интеллект — это не одно и то же. НО, если вы хотите создать узкий ИИ простым способом, машинное обучение становится все более и более единственной игрой в городе.
Машинное обучение работает неправильно, а затем, в конечном итоге, делает все правильно. Вот объяснение того, как это работает непрофессионал.
Допустим, вы создаете программу распознавания изображений, чтобы находить изображения симпатичных собак. Во-первых, вы даете программе представление о том, как выглядит собака. Затем вы показываете ему набор изображений — некоторые с собаками, некоторые без них. Вы говорите своему программному обеспечению выбирать собак. Скорее всего, программное обеспечение будет ошибаться. Это нормально. Вы сообщаете программе, какие изображения у нее правильные, а затем повторяете это с разными наборами данных, пока программа не начнет уверенно выбирать собак.
Этот пример демонстрирует центральный принцип преимущества машинного обучения: вам ни в коем случае не нужно влезать в сорняки программы и кодировать ее для распознавания собак. Вместо этого машина «кодирует себя», генерируя математические модели для поиска собак, а затем уточняя их по мере обучения на дополнительных данных.
Это основная суть того, как это работает.
Используя машинное обучение, вы экономите время и силы на создании узкого искусственного интеллекта.Вместо того, чтобы вручную создавать сложное и разветвленное дерево решений, ваше дерево решений растет само по себе и повышает его полезность каждый раз, когда оно встречает и классифицирует новые данные. Машинное обучение значительно повышает эффективность специалистов по обработке данных, избавляя от тяжелой работы по созданию моделей и категоризации данных.
AI / ML для повышения производительности
Разница между машинным обучением и ИИ заключается в том, что машинное обучение представляет собой один из — но не единственный — предшественников создания узкого ИИ.В частности, машинное обучение — лучший и самый быстрый способ создать узкую модель ИИ с целью категоризации данных, обнаружения мошенничества, распознавания изображений или прогнозирования будущего (среди прочего).
Хотя гиперболический маркетинг во многих отношениях исказил смысл машинного обучения и искусственного интеллекта, преимущество коммерциализированной технологии состоит в том, что теперь ее проще, чем когда-либо, использовать и создавать модели машинного обучения — при условии, что вы работаете с компанией, которая продает настоящие статья.
Как GDPR повлияет на машинное обучение? — O’Reilly
Многое было сказано о потенциальном влиянии Общего регламента ЕС по защите данных (GDPR) на программы по науке о данных. Но, возможно, нет более важного или неопределенного вопроса, чем, в частности, как регулирование повлияет на машинное обучение (ML). С учетом последних достижений в области машинного обучения и увеличения инвестиций в эту область со стороны глобальных организаций ML быстро становится будущим корпоративной науки о данных.
Эта статья призвана демистифицировать эту взаимосвязь между машинным обучением и GDPR, сосредоточив внимание на трех самых больших вопросах, которые я получил в Immuta о поддержке программ науки о данных и исследований и разработок, соответствующих GDPR. Конечно, с датой вступления в силу 25 мая GDPR еще не вступил в силу в полной мере, и многое из того, что мы знаем о том, как он будет применяться, либо расплывчато, либо развивается (или и то, и другое!). Но ключевые вопросы и ключевые проблемы уже начали возникать.
Учись быстрее.Копай глубже. Смотрите дальше.
1. Запрещает ли GDPR машинное обучение?
Краткий ответ на этот вопрос заключается в том, что на практике ML , а не будет запрещен в ЕС после вступления GDPR в силу. Однако это повлечет за собой значительную нагрузку на соблюдение нормативных требований, о которой я скоро расскажу.
Технически и вводящий в заблуждение, однако, ответ на этот вопрос на самом деле кажется утвердительным, по крайней мере, на первый взгляд.GDPR с точки зрения закона содержит полный запрет на использование автоматизированного принятия решений, если это принятие решений происходит без вмешательства человека и оказывает существенное влияние на субъектов данных. Важно отметить, что сам GDPR применяется ко всем видам использования данных ЕС, которые потенциально могут идентифицировать субъект данных, что в любой программе по науке о данных, использующей большие объемы данных, означает, что GDPR будет применяться практически ко всем видам деятельности (как показали исследования за исследованием возможность идентифицировать людей при наличии достаточного количества данных).
Когда в GDPR используется термин «автоматизированное принятие решений», под регламентом понимается любая модель, которая принимает решение без непосредственного участия человека в принятии решения. Это может включать в себя все, что угодно, от автоматического «профилирования» субъекта данных, например, разделение его на определенные группы, такие как «потенциальный клиент» или «мужчины в возрасте 40-50 лет», до определения того, имеет ли соискатель ссуды прямое право на получение ссуды.
В результате одно из первых важных различий, которое GDPR делает в отношении моделей машинного обучения, заключается в том, развертываются ли они автономно, без участия человека, непосредственно участвующего в процессе принятия решений.Если ответ положительный, как на практике будет иметь место в огромном количестве моделей машинного обучения, то такое использование, вероятно, по умолчанию запрещено. Рабочая группа 29, официальная группа ЕС, занимающаяся составлением и интерпретацией GDPR, сказала об этом, несмотря на возражения многих юристов и специалистов по обработке данных (включая ваши покорные).
Так почему же толкование GDPR как запрета на ОД так вводит в заблуждение?
Потому что есть существенные исключения из запрета на автономное использование ML — это означает, что «запрет» — это слишком строгое слово.После того, как GDPR вступит в силу, специалисты по обработке данных должны ожидать, что большинство приложений ML станет достижимым — только с бременем соответствия, которое они не смогут игнорировать.
А теперь подробнее об исключениях из запрета.
Регламент определяет три области, в которых использование автономных решений является законным: когда обработка необходима по договорным причинам, когда она отдельно разрешена другим законом или когда субъект данных дал явное согласие.
На практике это последнее основание — когда субъект данных явно разрешил использование своих данных в модели — вероятно, будет обычным способом обхода этого запрета.Управлять согласием пользователей непросто. Пользователи могут давать согласие на множество различных типов обработки данных, а также могут отозвать это согласие в любое время, а это означает, что управление согласием должно быть детальным (допускающим множество различных форм согласия), динамическим (позволяющим отозвать согласие) и удобным для пользователя. Достаточно того, что субъекты данных действительно имеют право понимать, как используются их данные, и утверждать контроль над этим использованием.
Итак, действительно ли GDPR запрещает использование моделей машинного обучения? Не полностью, но во многих наиболее эффективных случаях использования машинного обучения это сделает развертывание и управление этими моделями и их входными данными все более сложными.
2. Есть ли у ОД «право на объяснимость»?
Это один из самых распространенных вопросов о GDPR, который я получаю настолько часто, что в прошлом году я написал целую статью, посвященную этой теме. Этот вопрос возникает из самого текста GDPR, который вызвал значительную путаницу. И ставки на этот вопрос невероятно высоки. Существование потенциального права на объяснимость может иметь огромные последствия для науки о данных предприятия, поскольку предсказательная сила моделей машинного обучения в значительной степени заключается в сложности, которую трудно, если не невозможно, объяснить.
Начнем с текста.
В статьях 13-15 регламента GDPR неоднократно заявляет, что субъекты данных имеют право на «значимую информацию о задействованной логике» и на «значимость и предполагаемые последствия» автоматизированного принятия решений. Затем в статье 22 регламента GDPR говорится, что субъекты данных имеют право не подвергаться таким решениям, если они окажут влияние, описанное выше. Наконец, в Рекитале 71, который является частью необязательного комментария, включенного в постановление, говорится, что субъекты данных имеют право на объяснение автоматизированных решений после того, как они были приняты , в дополнение к возможности оспаривать эти решения.Взятые вместе, эти три положения создают множество новых и сложных обязательств между субъектами данных и моделями, обрабатывающими их данные, предполагая довольно сильное право на объяснимость.
Хотя теоретически возможно, что регулирующие органы ЕС могли бы интерпретировать эти положения самым строгим образом — и утверждать, что некоторые из наиболее эффективных применений ML потребуют полного объяснения внутренней работы модели — такой результат кажется неправдоподобным.
Более вероятно, что регулирующие органы ЕС будут рассматривать эти положения как предполагающие, что, когда ML используется для принятия решений без вмешательства человека и когда эти решения существенно влияют на субъектов данных, эти люди имеют право на некоторую базовую форму информации о том, что происходит.То, что GDPR называет «значимой информацией» и «предполагаемыми последствиями», скорее всего, будет прочитано в этом контексте. Регулирующие органы ЕС, вероятно, сосредоточат внимание на способности субъекта данных принимать обоснованные решения об использовании своих данных — в основном, на уровне прозрачности, доступной субъекту данных, — на основе информации о модели и контексте, в котором она используется.
3. Могут ли субъекты данных требовать переобучения моделей без их данных?
Это, пожалуй, один из самых сложных вопросов о влиянии GDPR на ML.Другими словами: если специалист по обработке данных использует данные субъекта данных для обучения модели, а затем развертывает эту модель на основе новых данных, имеет ли субъект данных какое-либо право на модель, которую его данные помогли обучить изначально?
Насколько я могу судить, ответ будет отрицательным, по крайней мере, на практике — за очень теоретическим исключением. Чтобы понять почему, я начну с исключения.
Согласно GDPR, для любого использования данных требуется правовая основа для обработки, а статья 6 постановления устанавливает шесть соответствующих оснований.Двумя наиболее важными, вероятно, будут основание «законного интереса» (когда интересы организации оправдывают конкретное использование этих данных, которое может охватывать такое использование, как предотвращение мошенничества) и когда пользователь явно дал согласие на использование этих данных. . Когда правовым основанием для обработки является последнее, субъект данных сохранит значительную степень контроля над этими данными, что означает, что он может отозвать согласие в любое время, и правовая основа для обработки этих данных больше не останется.
Итак, если организация собирает данные от субъекта данных, пользователь дает согласие на использование их данных для обучения определенной модели, а затем субъект данных позже отзывает это согласие, когда пользователь может принудительно переобучить модель на новых данных. ?
Ответ будет только в том случае, если эта модель продолжит использовать данные этих пользователей. Как указала Рабочая группа 29, даже после отзыва согласия вся обработка, имевшая место до отзыва, остается законной. Итак, если данные использовались на законных основаниях для создания модели или прогноза, все, что они породили, может быть сохранено.На практике после создания модели с набором обучающих данных эти обучающие данные можно удалить или изменить, не затрагивая модель.
Технически, однако, некоторые исследования показывают, что модели могут сохранять информацию об обучающих данных таким образом, чтобы позволить обнаружение исходных данных даже после удаления обучающих данных, о чем много писали исследователи Николас Паперно и другие. Это означает, что в некоторых случаях удаление обучающих данных без повторного обучения модели не является гарантией того, что обучающие данные не могут быть повторно обнаружены, или не является гарантией того, что исходные данные, по крайней мере, в некоторых смыслах, все еще не используются.
Но насколько вероятно, что данные обучения будут повторно открыты с помощью модели? Вряд ли.
Насколько мне известно, повторное открытие такого рода проводилось только в академической среде, которая довольно далека от повседневных реалий корпоративной науки о данных. Именно по этой причине я не ожидаю, что модели будут подвергаться постоянным требованиям переобучения на новых данных из-за GDPR. Хотя это теоретически вероятность , кажется, что это крайний случай, который регулирующим органам и специалистам по обработке данных придется рассмотреть только в том случае, если этот конкретный тип экземпляра станет более реалистичным.
С учетом всего сказанного, во всех этих вопросах есть огромное количество нюансов, и нюансы обязательно возникнут в будущем. GDPR состоит из 99 статей и 173 деклараций.
На данный момент, однако, по крайней мере одно ясно: благодаря GDPR юристы и инженеры по конфиденциальности станут центральным компонентом крупномасштабных программ по науке о данных в будущем.
Машинное обучение: быстрое и простое определение.Получите базовый обзор машинного обучения, а затем изучите рекомендуемые ресурсы.
—Ayn Rand Lexicon
Home
«Право» — это моральный принцип, определяющий и санкционирующий свободу человека действие в социальном контексте. Есть только одно основное право (все остальные являются его следствиями или следствиями): право человека на свою жизнь. Жизнь — это процесс самоподдерживающегося и самопроизвольного действия; право на жизнь означает право участвовать в самостоятельных и самопроизвольных действиях, что означает: свобода предпринимать все действия, требуемые природой разумного существа для поддержки, продвижения, удовлетворения и удовольствия от своего собственного жизнь.(Таков смысл права на жизнь, свободу и стремление к счастья.)
Понятие «право» относится только к действию, а именно к свободе действие. Это означает свободу от физического принуждения, принуждения или вмешательства со стороны другие мужчины.
Таким образом, для каждого человека право является моральной санкцией положительного — его свобода действовать по собственному усмотрению, для своих целей, по собственному желанию, выбор без принуждения. Что касается его соседей, то его права не налагают на них никаких обязательств. кроме отрицательного: воздерживаться от нарушения его прав.
Право на жизнь — источник всех прав, а право собственности — их единственная реализация. Без прав собственности нет других прав. возможно. Поскольку человек должен поддерживать свою жизнь собственными усилиями, человек, имеющий Никакое право на результат его усилий не имеет средств для поддержания его жизни. Тот человек тот, кто производит, в то время как другие распоряжаются его продуктом, является рабом.
Имейте в виду, что право собственности — это право на иск, как и все другие: это право не на объект, а на действие и последствия производства или получения этого объекта.Это не гарантия того, что человек получит любую собственность, но только гарантию того, что она будет ему принадлежать, если он это зарабатывает. Это право получать, хранить, использовать и распоряжаться материалами. значения.
«Права человека»,
Добродетель эгоизма , 93
«Права» — это моральное понятие, понятие, обеспечивающее логический переход от принципов, определяющих действия человека, до принципов, которыми руководствуются его отношения с другими — концепция, которая сохраняет и защищает индивидуальная мораль в социальном контексте — связь между моральным кодексом человек и правовой кодекс общества, между этикой и политикой.Физическое лицо права — это средство подчинения общества моральному закону.
«Права человека»,
Добродетель эгоизма , 92
Этими правами обладает мужчина, не от Коллектива или от Коллектива, но против Коллектива — как барьер, который Коллектив не может преодолеть; . . . эти права — защита человека от всех остальных мужчин.
«Учебник американизма»,
Колонна Айн Рэнд , 83
Источником прав человека является не божественный закон или закон Конгресса, а закон идентичности.А есть А, а Человек есть Человек. Права — это условия существования требуется природой человека для его надлежащего выживания. Если человек должен жить на земле, для него правильно использовать свой разум, это правильно действовать самостоятельно, бесплатно суждения, правильно работать на его ценности и сохранить продукт его работай. Если его цель — жизнь на земле, он имеет право жить как разумный человек. бытие: природа запрещает ему иррациональное. Любая группа, любая банда, любая нация, которая пытается отрицать права человека, неправильно, что означает: зло, что означает: это анти-жизнь.
Речь Галта,
Для новых интеллектуалов , 182
Поскольку знание, мышление и рациональное действие являются свойствами человека, поскольку выбор использовать его рациональные способности или нет зависит от человека, выживание человека требует, чтобы те, кто думает, были свободны от вмешательство тех, кто этого не делает. Поскольку мужчины не всеведущи и не непогрешимые, они должны иметь право соглашаться или не соглашаться, сотрудничать или добиваться свой собственный независимый курс, каждый в соответствии со своим рациональным суждением.Свобода — это фундаментальное требование человеческого разума.
«Что такое капитализм?»
Капитализм: неизвестный идеал , 17
Права личности — единственный правильный принцип человеческого сосуществования, потому что он зиждется на природе человека, т. е. на природе и требованиях концептуального сознание. Человек приобретает огромные ценности, общаясь с другими мужчинами; живущий в человеческое общество — это его правильный образ жизни, но только при определенных условиях. мужчина не волк-одиночка и не социальное животное.Он договорное животное. Он должен планировать свою жизнь на долгосрочную перспективу, делать свой собственный выбор и иметь дело с другими. мужчин по добровольному соглашению (и он должен иметь возможность полагаться на их соблюдение заключенных ими соглашений).
«Единство нации»,
Письмо Айн Рэнд , II, 2, 3
Право — это разрешение на самостоятельное действие. Право — это то, что может быть осуществляется без чьего-либо разрешения.
Если вы существуете только потому, что общество позволяет вам существовать — у вас нет права на ваша собственная жизнь.Разрешение можно отозвать в любой момент.
Если, прежде чем предпринимать какие-либо действия, вы должны получить разрешение общество — вы несвободны, независимо от того, дано вам такое разрешение или нет. Только раб действует с разрешения. Разрешение — это не право.
Не делайте ошибки, думая, что рабочий — это раб. и что он выполняет свою работу с разрешения своего работодателя. Он не держит это разрешение — но по контракту, то есть по добровольному взаимному соглашению.Рабочий может уволиться с работы. Раб не может.
«Учебник американизма»,
Колонна Айн Рэнд , 83
Право на стремление к счастью означает право человека жить для себя, выбрать то, что составляет его личное, личное, индивидуальное счастье, и работать для ее достижения, пока он уважает то же право в других. Это означает, что Человека нельзя заставить посвятить свою жизнь счастью другого человек, ни какое-либо количество других мужчин.Это означает, что коллектив не может решить какова цель существования человека и не предписывает его выбор счастье.
«Учебник американизма»,
Колонна Айн Рэнд , 84
Поскольку человек обладает неотъемлемыми индивидуальными правами, это означает, что те же права держатся индивидуально, каждым мужчиной, всеми людьми, во все времена. Следовательно права одного человека не могут и не должны нарушать права другого.
Например: мужчина имеет право жить, но не имеет права лишать жизни другого.У него есть право быть свободным, но нет права порабощать другого. Он имеет право выбирать свое счастье, но не вправе решать, что его счастье заключается в несчастье (убийстве, грабеже или порабощении) другого. Само право, на основании которого он действует, определяет такое же право другого человека, и служит руководством, чтобы сказать ему, что он может делать, а что нет.
«Учебник американизма»,
Колонна Айн Рэнд , 84
Это не общество или какое-либо социальное право запрещает вам убивать — но неотъемлемое личное право другого мужчины на жизнь.Это не «компромисс» между двумя правами — но линия разделения, которая сохраняет оба права нетронутый. Разделение проистекает не из указа общества, а из вашего собственное неотчуждаемое право личности. Определение этого предела не установлено. произвольно со стороны общества — но подразумевается в определении вашего собственного права.
В сфере ваших прав ваша свобода абсолютна.
«Учебник американизма»,
Колонна Айн Рэнд , 85
Право не может быть нарушено иначе как с применением физической силы.Один мужчина не может лишить другой его жизни, ни поработить его, ни запретить ему преследовать его счастье, кроме применения силы против него. Всякий раз, когда человека заставляют действовать без его собственное свободное, личное, индивидуальное, добровольное согласие — его право было нарушено.
Таким образом, мы можем провести четкое разделение между правами одного человека и те из другого. Это объективное разделение, не зависящее от различий мнения, ни решения большинства, ни произвола общества.Нет человек имеет право инициировать применение физической силы против другого человека.
«Учебник американизма»,
Колонна Айн Рэнд , 85
Не существует такого понятия, как «право на работу» — есть только право на бесплатное торговля, то есть право человека устроиться на работу, если другой человек решает нанять его. Нет «права на жилище», есть только право на свободную торговлю: право строить дом или купить его. Нет «прав на« справедливую »заработную плату или« справедливую »цену». если никто не хочет платить, нанять человека или купить его продукт.Нет «Права потребителей» на молоко, обувь, фильмы или шампанское, если нет производителей выбрать производство таких предметов (есть только право их изготовления себя). Нет «прав» особых групп, нет «прав фермеров, рабочих, бизнесменов, служащих, работодателей, старых, молодой, нерожденный ». Есть только права человека — права, которыми обладают каждым человеком в отдельности и всеми людьми в отдельности.
«Права человека»,
Добродетель эгоизма , 97
Если одни люди имеют право на результаты труда других, это означает, что остальные лишены прав и приговорены к рабскому труду.
Любое предполагаемое «право» одного человека, влекущее за собой нарушение прав другого не является и не может быть правом.
Никто не может иметь право налагать невыполненную обязанность, обязанность без вознаграждения или принудительное рабство другому мужчине. Не может быть такого понятия, как « право порабощать ».
«Права человека»,
Добродетель эгоизма , 96
Цель не оправдывает средства. Права человека не могут быть защищены нарушение прав других лиц.
«Обналичивание: студенческое восстание»,
Капитализм: неизвестный идеал , 256
Поскольку только индивидуальный мужчина может обладать правами, выражение «индивидуальный права »- это избыточность (которую необходимо использовать для разъяснения в сегодняшний интеллектуальный хаос). Но выражение «коллективные права» — это противоречие в терминах.
«Коллективные« права »»,
Добродетель эгоизма , 101
Группа как таковая не имеет прав.Мужчина не может приобрести новые права присоединиться к группе и не потерять те права, которыми он действительно обладает. Принцип индивидуальные права — единственная моральная основа всех групп или ассоциаций.
«Коллективные« права »»,
Добродетель эгоизма , 102
Права личности не подлежат публичному голосованию; большинство не имеет права проголосовать за права меньшинства; политическая функция прав именно для защиты меньшинств от угнетения со стороны большинства (и меньшинство на земле — это личность).
«Коллективные« права »»,
Добродетель эгоизма , 104
Когда личные права аннулируются, невозможно определить, кто имеет право на что; невозможно определить справедливость чьих-либо требований, желания или интересы. Таким образом, критерий возвращается к племенной концепции. of: желания ограничиваются только силой своей банды. Для того, чтобы выжить в такой системе, у мужчин нет другого выбора, кроме как бояться, ненавидеть и уничтожать друг друга; это система подпольных заговоров, тайных заговоров, сделки, услуги, предательства и внезапные кровавые перевороты.
«Корни войны»,
Капитализм: неизвестный идеал , 37
Одним из понятий, используемых всеми сторонами для обоснования законопроекта, является то, что «права налагать обязательства ». Обязательства перед кем? — и наложенные, кем? Идеологически это представление хуже того зла, которое оно пытается оправдать: оно подразумевает, что права — это подарок государства, и что мужчина должен их купить предлагая что-то (свою жизнь) взамен. Логично, что это понятие противоречие: поскольку единственная надлежащая функция правительства — защищать права человека, он не может требовать права собственности на его жизнь в обмен на это защита.
Единственное «обязательство», связанное с правами личности, — это наложенное обязательство, не по состоянию, а по природе действительности (т.е. по закону тождества): последовательность, что в данном случае означает обязательство уважать права другие, если кто-то хочет, чтобы его права были признаны и защищены.
«Обломки консенсуса»,
Капитализм: неизвестный идеал , 227
Эмбрион не имеет прав .Права не относятся к потенциалу , только к актуально существо. Ребенок не может получить никаких прав, пока не родится. Живые имеют приоритет над еще не живыми (или еще не рожденными).
«О живой смерти»,
Голос разума , 58
Концепция прав личности — это грандиозный подвиг политического мышления. что немногие люди понимают это полностью — и двухсот лет не хватило, чтобы другие страны, чтобы понять это.Но это концепция, которой мы обязаны нашим жизни — концепция, которая позволила нам воплотить в жизнь все ценное, что кто-либо из нас сделал, достигнет или испытает.
«Единство нации»,
Письмо Айн Рэнд , II, 2, 3
См. Также: Америка; Капитализм; Коллективизм; Диктатура; Свобода; Права человека и права собственности; Неотчуждаемость; Индивидуализм; Жизнь, право на; Разрешение (против прав); Физическая сила; Политика; Принципы; Права собственности; Стремление к счастью, право на; Ответная сила; Самооборона; Этатизм; Тирания.
Авторские права © 1986 Гарри Бинсвангер. Авторское право на введение © 1986 Леонард Пейкофф. Все права защищены. За информацией обращайтесь в New American Library.
Благодарности
Выдержки из книги Леонарда Пейкоффа «Зловещие параллели» . Авторские права © 1982 Леонард Пейкофф. Печатается с разрешения Издательство Stein and Day. Выдержки из Романтический манифест , пользователя Ayn Rand. Авторские права © 1971, автор The Objectivist . Перепечатано с разрешения Harper & Row, Publishers, Inc.Выдержки из Атлас расправил плечи , авторское право © 1957 Айн Рэнд, Источник , авторское право © 1943 Айн Рэнд, и Для New Intellectual , авторское право © 1961 Айн Рэнд. Перепечатано разрешение поместья Айн Рэнд. Выдержки из Философия: Кто Нужно это , Айн Рэнд. Авторские права © 1982, автор: Леонард Пейкофф, исполнитель, поместье Айн Рэнд. Перепечатано разрешение поместья Айн Рэнд. Отрывки из «Философии объективизма ».Авторские права © 1976 г. Леонард Пейкофф. Печатается с разрешения автора. Отрывки из Элвина Интервью Тоффлера с Айн Рэнд, впервые появившееся в Журнал Playboy . Copyright © 1964. Печатается с разрешения Элвина Тоффлера. Все права защищены, включая право на воспроизведение. полностью или частично в любой форме. Используется по договоренности с Плюмом, членом Penguin Group (США), Inc.
Что на самом деле означает машинное обучение
Машинное обучение вызвало много шума и ажиотажа, особенно с точки зрения того, как оно облегчит жизнь маркетологам.Хотя тактики машинного обучения могут оказать положительное влияние на ваш бизнес, важно понимать, что они из себя представляют и как они могут помочь в решении сегодняшних маркетинговых задач.
Маркетинговые команды, вероятно, захотят изучить, как машинное обучение может улучшить технологии управления контентом, персонализации и аналитики, в частности, как автоматизировать повседневные маркетинговые функции. Сюда входят такие вещи, как таргетинг на аудиторию, классификация контента, отчетность и т. Д.
Что маркетологи скоро поймут, так это то, что, хотя многие маркетинговые компании говорят, что у них есть технология машинного обучения или инвестируют в нее, они не определяют, что это за методы машинного обучения или что они делают.В зависимости от того, кто предлагает технологию и как она используется, то, что вы действительно получите, может сильно отличаться.
Маркетологам нужно будет не обращать внимания на ажиотаж и понимать, как технологии машинного обучения поставщиков интегрируются в их решения и какие ручные бизнес-процессы будут сокращены или исключены. Прежде чем приступить к изучению методов машинного обучения, мы хотели бы сначала определить, что Acquia понимает под машинным обучением, и как это влияет на наши долгосрочные инвестиции.
Определение машинного обучения
Что такое машинное обучение? Здесь, в Acquia, мы определяем машинное обучение как «особый набор методов, которые позволяют технологиям учиться на данных и делать интеллектуальные прогнозы».
Мы считаем, что управление контентом и машинное обучение естественным образом дополняют друг друга. В основе каждого впечатляющего клиентского опыта лежит контент и данные, а основное преимущество машинного обучения — использование данных и автоматизации для ускорения процессов и получения ключевых идей, которые могут быть полезны.
Решение общих маркетинговых задач
Маркетинговые команды, которые хотят использовать методы машинного обучения, должны сначала понять контент и данные, которые у них есть, а также цели, которых они хотят достичь с помощью этой информации — будь то упрощение поиска контента, автоматизация персонализации или легкодоступность аналитических данных.
Хотя машинное обучение может помочь уменьшить или устранить сложные маркетинговые задачи, такие как маркировка контента, для большинства методов машинного обучения требуется предварительный человеческий фактор для маркировки данных обучения, чтобы помочь информировать алгоритмы машинного обучения.Это может легко превратиться в довольно утомительный процесс, главное — найти способы использования данных заранее, чтобы маркетологам приходилось делать меньше выводов. Например, добавление оценок или опций обратной связи в рамках обзора продукта или отслеживание данных о взаимодействии с активами контента даст маркетологам критически важную информацию о покупательском поведении и потреблении контента с меньшими ручными усилиями.
Пример задачи, которую маркетолог может сократить или устранить с помощью машинного обучения, включает персонализированные рекомендации по содержанию.Маркетологи захотят рекомендовать контент каждой своей аудитории на основе того, что уже было потреблено и находит отклик. В идеале механизм машинного обучения должен уметь читать и идентифицировать как структурированные, так и неструктурированные данные контента, а также использовать предварительно обученную модель машинного обучения. Это позволит клиентам избежать сложной классификации или маркировки, чтобы они могли сразу приступить к работе с рекомендациями.
Инвестиции в машинное обучение в Acquia
Рассматривая контент как данные, мы можем решить множество проблем с контентом для наших клиентов, чтобы сделать их собственные процессы более эффективными.Слова, из которых состоят блоги или описания продуктов, не могут быть поняты машинами. Слова должны быть согласованы с числовыми представлениями, чтобы машины могли понять их значение, а маркетологи могут использовать машинное обучение, чтобы помочь им с базовыми маркетинговыми задачами, такими как классификация контента или рекомендация контента.
Для Acquia это означает использование предварительно обученных встраиваний слов для обработки естественного языка. Мы создали команду специалистов по обработке данных и инженеров, специализирующихся на машинном обучении, и постоянно ищем новые способы для дальнейшего инвестирования.Наша команда активно использует методы машинного обучения внутри компании и внедряет их в наши продукты, чтобы маркетологи могли использовать наши решения еще проще и быстрее.
Существует много типов методов машинного обучения, и поэтому для маркетологов важно задавать вопросы и понимать, как компании включают машинное обучение в свои продукты, и действительно, как эти методы помогут решить их проблемы. Компания Acquia использует несколько типов методов машинного обучения, чтобы рассматривать контент как данные, чтобы решать маркетинговые задачи и решать проблемы клиентов.
Обычным алгоритмам машинного обучения для обучения требуются размеченные данные. Однако реальность такова, что не все клиенты с готовностью пометили данные для использования, и все же им нужны методы, которые могут преодолеть это препятствие. Некоторые из методов машинного обучения, над которыми наша команда работает в Acquia, чтобы решить эту проблему, включают трансферное обучение, обучение по принципу «несколько выстрелов» и принцип «человека в цикле».
Трансферное обучение часто включает в себя применение знаний, полученных из действительно большого набора данных, к задачам с меньшими наборами данных.В частности, в нашем случае это означает обучение на основе предварительно обученных встраиваний слов (большой набор данных), которые могут применяться к меньшим наборам данных (то есть к контенту наших клиентов).
Кратковременное обучение часто идет рука об руку с трансферным обучением; Трансферное обучение — это обучение на основе очень богатых представлений данных, и именно это богатство делает возможным обучение с использованием нескольких кадров, чтобы учиться всего на нескольких примерах.
Обучение «человек в цикле» часто принимает форму краудсорсинговой маркировки обучающих данных, такой как использование данных из обзоров или оценок.Поскольку у нас сильная команда UX, мы можем использовать стратегии, которые включают человеческий фактор в процесс обучения данных, что позволяет нам еще больше повысить точность обучения.
L зарабатывайте больше на этих методах машинного обучения и на том, как Acquia использует контент в качестве данных для разработки нашей стратегии машинного обучения .
Мы надеемся на дальнейшее усовершенствование наших решений с помощью возможностей машинного обучения, которые помогут ускорить и автоматизировать создание многоканальных циклов взаимодействия с клиентами.Мы очень рады применению машинного обучения и будущим возможностям.
Что такое искусственный интеллект (ИИ)? — Amazon Web Services
Искусственный интеллект (ИИ) — это область информатики, предназначенная для решения когнитивных проблем, обычно связанных с человеческим интеллектом, таких как обучение, решение проблем и распознавание образов. Искусственный интеллект, часто сокращенно называемый «ИИ», может ассоциироваться с робототехникой или футуристическими сценами, ИИ выходит далеко за рамки автоматов научной фантастики и превращается в научную литературу современной передовой информатики.Профессор Педро Домингос, видный исследователь в этой области, описывает «пять племен» машинного обучения, состоящих из символистов, берущих начало в логике и философии; коннекционисты, происходящие из нейробиологии; эволюционисты, относящиеся к эволюционной биологии; Байесовцы, занимающиеся статистикой и вероятностью; и аналогизаторы с истоками в психологии. В последнее время успехи в эффективности статистических вычислений привели к тому, что байесовцы успешно развивают эту область в ряде областей под названием «машинное обучение».Точно так же успехи в сетевых вычислениях привели к тому, что специалисты по соединению расширили подполе под названием «глубокое обучение». Машинное обучение (ML) и глубокое обучение (DL) — это области компьютерных наук, производные от дисциплины искусственного интеллекта.
В общих чертах, эти методы делятся на «контролируемые» и «неконтролируемые» методы обучения, где «контролируемое» использует обучающие данные, которые включают желаемый результат, а «неконтролируемое» использует обучающие данные без желаемого результата.
AI становится «умнее» и учится быстрее с большим объемом данных, и каждый день предприятия генерируют это топливо для запуска решений машинного обучения и глубокого обучения, независимо от того, собираются ли они и извлекаются из хранилища данных, такого как Amazon Redshift, проверенные на практике благодаря мощности «Толпа» с помощью Mechanical Turk или динамически добываемая через Kinesis Streams. Кроме того, с появлением Интернета вещей сенсорная технология экспоненциально увеличивает объем данных, подлежащих анализу — данных из источников и мест, а также объектов и событий, которые ранее были почти нетронутыми.
Машинное обучение — это название, обычно применяемое к ряду байесовских методов, используемых для распознавания образов и обучения. По своей сути машинное обучение — это набор алгоритмов, которые могут учиться и делать прогнозы на основе записанных данных, оптимизировать заданную функцию полезности в условиях неопределенности, извлекать скрытые структуры из данных и классифицировать данные в краткие описания. Машинное обучение часто применяется там, где явное программирование является слишком жестким или непрактичным.В отличие от обычного компьютерного кода, который разрабатывается разработчиками программного обеспечения, чтобы попытаться сгенерировать выходные данные, специфичные для программного кода, на основе заданных входных данных, машинное обучение использует данные для генерации статистического кода (модель машинного обучения), который будет выдавать «правильный результат» на основе шаблон, распознанный из предыдущих примеров ввода (и вывода, в случае контролируемых методов). Точность модели машинного обучения в основном зависит от качества и количества исторических данных.
Обладая правильными данными, модель машинного обучения может анализировать проблемы большой размерности с помощью миллиардов примеров, чтобы найти оптимальную функцию, которая может предсказать результат с заданными входными данными.Модели машинного обучения обычно могут обеспечивать статистическую достоверность прогнозов, а также общей производительности. Такие оценочные баллы важны при принятии решения о том, использовать ли вы модель машинного обучения или какой-либо индивидуальный прогноз.
Amazon.com в значительной степени строит свой бизнес на системах на основе машинного обучения. Без машинного обучения Amazon.com не смог бы развивать свой бизнес, улучшать качество обслуживания клиентов и их выбор, а также оптимизировать скорость и качество логистики.Amazon.com запустил AWS, чтобы позволить другим компаниям пользоваться той же ИТ-инфраструктурой, с гибкостью и экономичностью, и теперь продолжает демократизировать технологии машинного обучения в руки каждого бизнеса.
Структура групп разработчиков Amazon.com и ориентация на машинное обучение для решения сложных практических бизнес-задач побуждают Amazon.com и AWS разрабатывать простые в использовании и мощные инструменты и сервисы машинного обучения. Эти инструменты сначала тестируются в масштабируемой и критически важной среде Amazon.com, прежде чем они будут представлены в виде сервисов AWS для использования каждым бизнесом, как и другие ИТ-сервисы.
Машинное обучение часто используется для прогнозирования будущих результатов на основе исторических данных. Например, организации используют машинное обучение, чтобы спрогнозировать, сколько их продуктов будет продано в будущих финансовых кварталах на основе конкретной демографической группы; или оцените, какой профиль клиента с наибольшей вероятностью станет недовольным или наиболее лояльным к вашему бренду.Такие прогнозы позволяют принимать более взвешенные бизнес-решения, повышать индивидуальный уровень взаимодействия с пользователем и снижать затраты на удержание клиентов. В дополнение к бизнес-аналитике (BI), которая фокусируется на представлении прошлых бизнес-данных, ML предсказывает будущие результаты на основе прошлых тенденций и транзакций.
Есть несколько шагов, которые составляют успешное внедрение ML в бизнесе. Во-первых, определение правильной проблемы — определение прогноза, который принесет пользу бизнесу, если он будет подтвержден.Затем необходимо собрать данные на основе исторических бизнес-показателей (транзакции, продажи, истощение и т. Д.). После агрегирования данных на основе этих данных можно построить модель машинного обучения. Модель машинного обучения запускается, и результаты прогнозирования модели возвращаются в бизнес-систему для принятия более обоснованных решений.
Deep Learning — это ветвь машинного обучения, которая включает в себя многоуровневые алгоритмы для лучшего понимания данных.Алгоритмы больше не ограничиваются созданием объяснимого набора отношений, как это было бы при более простой регрессии. Вместо этого глубокое обучение полагается на эти уровни нелинейных алгоритмов для создания распределенных представлений, которые взаимодействуют на основе ряда факторов. Учитывая большие наборы обучающих данных, алгоритмы глубокого обучения начинают определять отношения между элементами. Эти отношения могут быть между формами, цветами, словами и т. Д. Исходя из этого, система может затем использоваться для создания прогнозов.В машинном обучении и искусственном интеллекте сила глубокого обучения проистекает из способности системы определять больше взаимосвязей, чем люди могут на практике запрограммировать в программном обеспечении, или отношений, которые люди могут даже не воспринимать. После достаточного обучения это позволяет сети алгоритмов начать делать прогнозы или интерпретацию очень сложных данных.
вопросов авторского права для творческих работ, созданных с помощью AI / ML, на ежегодной конференции Европейского общества авторского права в 2018 г.
Ежегодная конференция Европейского общества авторского права 2018 г. (Брюссель, 25 мая 2018 г., https: // europeancopyrightsociety.org / 2018-brussels /) посвятил всю дневную сессию обсуждению правового статуса творческих произведений искусства, созданных с помощью алгоритмов. Это включает в себя все, от искусства, музыки, видео и картин до текста, созданного с помощью алгоритмов. Общее сообщение заключалось в том, что в настоящее время в ЕС не существует правовой формы защиты творческих работ, созданных с помощью ИИ (или машин в целом). Тогда возникает вопрос: имеет ли это значение и есть ли возможные решения?
Вот очень краткое изложение аргументов трех основных выступающих:
Лайонел Бентли (Кембриджский университет)
Он объяснил британскую модель защиты авторских прав на произведения искусства, созданные машинами: авторское право предоставляется в качестве смежного права производителям компьютерных произведений, лицу, создавшему произведение.Как и следовало ожидать от этого англосаксонского подхода к авторскому праву, при этом не признаются неимущественные права на произведение.
Он выразил сомнение в том, что британская модель совместима с законодательством ЕС об авторском праве, которое относится к «оригинальной» работе и «собственному интеллектуальному творчеству автора» с неимущественными правами. Для создания чего-либо требуется физическое лицо. Более того, он предположил, что, возможно, нет необходимости защищать «творческие» результаты, генерируемые ИИ, до тех пор, пока нет доказательств сбоя рынка.
Он пришел к выводу, что основная проблема будет заключаться в том, что ИИ может создавать множество творческих работ, которые будут конкурировать с созданными людьми творениями на рынке, массовым производством дешевых и очень похожих на человека произведений. По мнению Bently, главный вопрос — это рынок, а не автор работ.
Reto Hilty (Институт Макса Планка, Мюнхен)
Он сместил акцент с творческого результата ИИ на сам производственный процесс: алгоритм, который производит творческую работу.Он также спрашивает, есть ли провал рынка, но, похоже, более утвердительно, чем Bently, в этом отношении.
Он предполагает, что на алгоритмический процесс может быть получен патент на программное обеспечение; это также защитит продукты этого процесса (патент на процесс). См. Статью 28 Соглашения ТРИПС.
Он кратко ссылается на входные данные в алгоритмы, но не исследует этот вопрос глубоко.
Оле-Андреас Рогнстад (Университет Осло):
Какие есть варианты выхода из нынешней ситуации «отсутствия собственности»?
Один из вариантов — передать право собственности на систему ИИ, но она не является юридическим лицом, поэтому это невозможно.
Некоторые ученые-правоведы США предложили вариант «работы, сделанные на прокат», но он недоступен в ЕС.
Он предлагает предоставить права либо владельцам, либо пользователям системы AI. Но это вызовет дискуссию об условиях защиты.
Позвольте мне добавить несколько личных наблюдений:
AI / ML может производить близкие аналоги успешных произведений, созданных людьми, и тем самым тесно конкурировать с людьми. В какой момент суррогаты становятся плагиатом? Каким образом имитация картины Рембрандта должна быть сопоставлена с оригиналом, чтобы считаться плагиатом?
Машинное обучение основывается на вводе данных, как правило, из многих других творческих работ, которые могут быть защищены авторским правом.Это можно рассматривать как проблему с интеллектуальным анализом текста и данных (TDM). TDM не допускается в ЕС в коммерческих целях, если авторы оригинальных работ не получают вознаграждения. Если ML будет использоваться для создания творческих работ в коммерческих целях, это может привести к огромным операционным издержкам, поскольку могут быть задействованы тысячи авторов и творческих работ. С другой стороны, настаивание на лицензировании оригинальных работ может остановить творческие процессы, основанные на искусственном интеллекте.
Патент на алгоритмы может быть нереальным решением для творческих продуктов.Единый алгоритм машинного обучения — это продукт общего назначения, который может производить множество самых разных типов выходных данных, включая, но не только, «творческие» выходные данные.
.
No related posts.

Что значит пометка «AS» на обратной стороне водительских прав

Расшифровка

Подкатегория B1 с аббревиатурой AS

Какие еще отметки можно встретить на новых правах?

Что означают особые отметки AS и GCL в пункте 12 водительского удостоверения

Что означают особые отметки AS в пункте 12 водительского удостоверения

Особые отметки в графе 12

GCL в 14 пункте водительского удостоверения

Дополнительные сведения

Росреестр

Slinex

Отметка AS в водительском удостоверении категория B1?

Отметка AS в правах — что это такое?

Категория B1 c отметкой AS

Где находится AS в правах нового образца?

Какие еще бывают отметки?

ML Лампа смешанного света типа ML

Корпоративное лицензирование Microsoft. Лицензии CAL и лицензии Management Licenses

Предоставление веб-служб, включенных в набор Enterprise CAL Suite

Типы лицензий на ПО в рамках наборов CAL Suite

Права на обновление и переход на новые версии

Переход с Core CAL Suite на Enterprise CAL Suite

MoloLamken LLP (ML) Юридическая фирма / Адвокаты

Что такое AI / ML и правильно ли вы его используете?

Как GDPR повлияет на машинное обучение? — O’Reilly

Учись быстрее.Копай глубже. Смотрите дальше.

1. Запрещает ли GDPR машинное обучение?

2. Есть ли у ОД «право на объяснимость»?

3. Могут ли субъекты данных требовать переобучения моделей без их данных?

—Ayn Rand Lexicon

Благодарности

Что на самом деле означает машинное обучение

Определение машинного обучения

Решение общих маркетинговых задач

Инвестиции в машинное обучение в Acquia

Что такое искусственный интеллект (ИИ)? — Amazon Web Services

вопросов авторского права для творческих работ, созданных с помощью AI / ML, на ежегодной конференции Европейского общества авторского права в 2018 г.

Добавить комментарий Отменить ответ