Стронг машинка: Аппараты Strong (Стронг) для маникюра и педикюра

Стронг машинка: Аппараты Strong (Стронг) для маникюра и педикюра

12.10.1977

Содержание

Машинка для маникюра strong в Санкт-Петербурге

-15%

12 155 ₽

14 300 ₽

Аппарат для маникюра и маникюра стронг Strong 210/105L без педали

из Москвы в Санкт-Петербург

Купить

14 800 ₽

Аппарат для маникюра и педикюра стронг Strong 210/120 с педалью

из Москвы в Санкт-Петербург

Купить

17 625 ₽

Аппарат стронг Strong 210/107II для маникюра педикюра без педали

из Москвы в Санкт-Петербург

Купить

4 350 ₽

Машинка для маникюра и педикюра Strong 204/102L

из Москвы в Санкт-Петербург

Купить

5 699 ₽

Аппарат для маникюра и педикюра Strong-210 105L

из Москвы в Санкт-Петербург

Купить

4 759 ₽

Аппарат для маникюра и педикюра Strong 90

из Москвы в Санкт-Петербург

Купить

9 719 ₽

Аппарат для маникюра и педикюра JessNail Strong 210, 35 000 об/мин, 65 Вт, белый

из Екатеринбурга в Санкт-Петербург

Купить

-6%

16 121 ₽

17 150 ₽

Аппарат для маникюра и педикюра Strong 211/h500RU (с педалью в коробке)

из Москвы в Санкт-Петербург

Купить

-12%

17 556 ₽

19 950 ₽

Аппарат для маникюра и педикюра Strong 207A 107 ii без педали.

из Москвы в Санкт-Петербург

Купить

-7%

9 997,50 ₽

10 750 ₽

Аппарат для маникюра Strong 793/102L (без п.)

из Москвы в Санкт-Петербург

Купить

-9%

12 512,50 ₽

13 750 ₽

Аппарат для маникюра Strong 210/120 (без педали в сумке)

из Москвы в Санкт-Петербург

Купить

12 450 ₽

Аппарат для маникюра Strong 90N/120 (без педали с сумкой)

из Москвы в Санкт-Петербург

Купить

14 164 ₽

Аппарат для маникюра Strong 207A/120 (без педали с сумкой)

из Москвы в Санкт-Петербург

Купить

-19%

17 820 ₽

22 000 ₽

Аппарат для маникюра Strong 207A/107II (с педалью в коробке)

из Москвы в Санкт-Петербург

Купить

-5%

11 732,50 ₽

12 350 ₽

Аппарат для маникюра Strong 90/120

из Москвы в Санкт-Петербург

Купить

12 150 ₽

Аппарат для маникюра Strong 90/102

из Москвы в Санкт-Петербург

Купить

-12%

14 080 ₽

16 000 ₽

Аппарат для маникюра педикюра Strong 210/105L с педалью

из Москвы в Санкт-Петербург

Купить

17 600 ₽

Аппарат Strong 210/107II для маникюра и педикюра без педали в сумке

из Москвы в Санкт-Петербург

Купить

1 300 ₽

Пeдаль старт/стоп для аппарата для маникюра Strong 90

из Москвы в Санкт-Петербург

Купить

1 300 ₽

Пeдаль старт/стоп для аппарата для маникюра Strong 210

из Москвы в Санкт-Петербург

Купить

12 500 ₽

Аппарат Strong 90N/102 (без педали в сумке)

из Москвы в Санкт-Петербург

Купить

9 719 ₽

Аппарат для маникюра и педикюра JessNail Strong 210, 35 000 об/мин, 65 Вт, белый

по г. Санкт-Петербург

Купить

18 800 ₽

Под заказ

Аппарат для маникюра Strong 207А/107II (без педали с сумкой)

из Химок в Санкт-Петербург

Купить

22 550 ₽

Под заказ

Аппарат для маникюра Strong 207А/107II (с педалью в коробке)

из Химок в Санкт-Петербург

Купить

15 050 ₽

Под заказ

Аппарат для маникюра Strong 207А/120 (без педали с сумкой)

из Химок в Санкт-Петербург

Купить

17 760 ₽

Аппарат для маникюра Strong 210/120 (с педалью и сумкой)

из Москвы в Санкт-Петербург

Купить

23 340 ₽

Аппарат для маникюра Strong Aurora S/102 SET (с педалью в коробке)

из Москвы в Санкт-Петербург

Купить

11 580 ₽

Аппарат для маникюра Strong 793/102L (без педали с сумкой)

из Москвы в Санкт-Петербург

Купить

18 800 ₽

Под заказ

Аппарат для маникюра Strong 207А/120 (с педалью в коробке)

из Химок в Санкт-Петербург

Купить

14 700 ₽

Под заказ

Аппарат для маникюра Strong 90N/102 (с педалью в коробке)

из Химок в Санкт-Петербург

Купить

18 400 ₽

Под заказ

Аппарат для маникюра Strong Aurora S/102 (с педалью в коробке)

из Химок в Санкт-Петербург

Купить

24 120 ₽

Аппарат для маникюра strong 207а/120

из Москвы в Санкт-Петербург

Купить

1 260 ₽

Сумка для маникюрных аппаратов Strong (для моделей без педали, в коробке)

из Москвы в Санкт-Петербург

Купить

24 120 ₽

Аппарат для маникюра и педикюра Strong 210/107II (без педали, в сумке)

из Москвы в Санкт-Петербург

Купить

13 700 ₽

Под заказ

Аппарат для маникюра Strong 90/102 (без педали с сумкой)

из Химок в Санкт-Петербург

Купить

13 300 ₽

Под заказ

Маникюрный аппарат Strong 210/105L (с педалью, в сумке)

из Химок в Санкт-Петербург

Купить

12 850 ₽

Под заказ

Маникюрный аппарат Strong 210/120 (с педалью, в сумке)

из Химок в Санкт-Петербург

Купить

13 250 ₽

Под заказ

Аппарат для маникюра Strong 90/120 (без педали с сумкой)

из Химок в Санкт-Петербург

Купить

18 800 ₽

Под заказ

Маникюрный аппарат Strong 210/107II (без педали, в сумке)

из Химок в Санкт-Петербург

Купить

11 850 ₽

Под заказ

Маникюрный аппарат Strong 210/120 (без педали, в сумке)

из Химок в Санкт-Петербург

Купить

14 250 ₽

Под заказ

Аппарат для маникюра Strong 90/120 (с педалью в коробке)

из Химок в Санкт-Петербург

Купить

15 960 ₽

Аппарат для маникюра Strong 90/102 (без педали с сумкой)

из Москвы в Санкт-Петербург

Купить

17 160 ₽

Аппарат для маникюра Strong 210/105L (без педали с сумкой)

из Москвы в Санкт-Петербург

Купить

18 360 ₽

Аппарат для маникюра Strong 210/105L (с педалью в сумке)

из Москвы в Санкт-Петербург

Купить

Почему стоит приобрести аппарат для маникюра Стронг?

Почему стоит приобрести аппарат для маникюра Стронг?

Аппараты для аппаратного маникюра и педикюра – один из способов сэкономить время на процедуре и сделать её более эффективной. На рынке товаров по уходу за ногтями представлено множество аппаратов производства таких стран, как Германия, США, Китай и Южная Корея. Именно южнокорейская компания производит серию Стронг.

Маникюрные аппараты Стронг занимают центральное место на рынке маникюрной продукции. Компания SAESHIN, разработавшая серию, занимается также производством стоматологических и ювелирных приборов. Со времен основания в 1976 году, компания создала себе высокую репутацию благодаря качеству продукции и с тех пор возглавляет список производителей оборудования для маникюра. Аппараты Стронг подойдут, как для салонов с нескончаемым потоком клиентов, так и для работы в домашних условиях.

Все аппараты серии отличаются:

  • Высокой мощностью и скоростью вращения – вы сможете выполнять процедуры в разы быстрее. Кроме того, мощность делает Стронг прекрасным аппаратом для педикюра, способным справиться с любыми трудностями.
  • Безопасностью применения – несмотря на внушительную мощность, при грамотном обращении аппараты безопасны.
  • Удобством – большинство аппаратов оснащены ножной педалью, отвечающей за включение и выключение механизма.
  • Многие из тех, кто пользовался моделями Стронг, отмечают, что аппараты выделяются удобными ручками с нескользящей поверхностью.
  • Качеством и надёжностью – все продукты серии Стронг изготовлены только из материалов высокого качества, что позволяет им служить дольше.
  • Функцией реверса – вам предоставляется ещё больше возможностей.
  • Приятным дизайном – все аппараты оформлены в минималистическом стиле, что, возможно, не так и важно для работы, но не раздражает глаз.

Если вы желаете приобрести аппарат данной серии, то у вас может возникнуть вопрос: какой аппарат Стронг лучше?
К сожалению, не существует продукта, который приведёт в восторг всех без исключения, поэтому каждый мастер или просто любитель маникюра должен подобрать идеальный для себя вариант самостоятельно, исходя из своих потребностей и задач.


Первое место по популярности занимает аппарат Stong 210/105L с педалью в сумке – одна из самых мощных, но и самых удобных моделей. Несмотря на мощность, во время работы машинка абсолютно не вибрирует, а ручка совсем не нагревается. Кроме того, на корпусе аппарата находятся специальные отверстия для фрез – необходимые вам фрезы вы можете хранить под рукой и менять их без затрат времени.

У аппарата Стронг 210/105L есть проверочный QR-код, отсканировав который, вы убедитесь, что аппарат оригинальный корейский. Подробнее, как проверить производителя фрезера, читайте здесь.
Купить маникюрный аппарат Strong 210 вы можете в нашем интернет-магазине.

Однако все достоинства аппаратов Стронг выливаются в их стоимость.
Хотя она может показаться внушительной, она полностью оправдывается надёжностью и качеством товара. Самая распространённая ошибка людей, только начавших заниматься аппаратным маникюром, по мнению этих же людей — приобретение дешёвого аппарата на первое время.

Как правило, такие аппараты доставляют больше неудобств, чем пользы, и быстро ломаются. 

Помните, приобретая некачественный товар, вы не экономите, а платите дважды.

Аппарат для маникюра Strong 210/105L (с педалью и сумкой)

Профессиональная машинка с высокими оборотами, хорошей мощностью, удобной педалью и компактной сумкой для хранения!

Компактная машинка для аппаратного маникюра, педикюра и наращивания ногтей. Мощная — 64 Ватта, быстрая — скорость вращения до 35,000 об/мин, и с функцией реверса. В комплект входит красивая и удобная сумка на молнии для переноски аппарата.

Размер (ДхШхВ): 130×135×85 мм

Надежная и качественная сборка. Производство маникюрных аппаратов STRONG производится в Южной Корее на заводе Saeshin, оснащенном самым современным оборудованием с компьютерным управлением, что гарантирует высочайшее качество выпускаемой продукции.

Цанговый зажим фрезы. Смена инструмента занимает не более 3-х секунд. Специальный механизм надежно фиксирует фрезу в наконечнике, не допуская ее проворачивания во время работы.

Высокая мощность — 64 Ватта! Мощность аппарата позволяет использовать его как для маникюра, так и для педикюра и наращивания ногтей.

Удобный пенал для фрез. На корпусе аппарата расположен пенал для фрез. Самые востребованные инструменты расположены рядом с мастером.

Охлаждение наконечника. Каждый наконечник STRONG имеет специальный воздухозаборник для охлаждения микромотора. Ручка не нагревается, электромотор может работать в несколько смен без остановки.

Полное отсутствие вибрации. Конструкция микромотора включает 4 подшипника, не допускающих вибрации фрезы при обработке поверхности ногтевой пластины. Обработанная поверхность становится идеально ровной и не «волнит».

Реверс. Все аппараты STRONG обладают возможностью вращения в обе стороны, что позволяет использовать фрезы с реверсивной насечкой.

Защита от перегрузки. Аппарат имеет встроенную функцию отключения при перегрузке, защищающей устройство от выхода из строя.

Надежность и долгий срок службы. Конструкция маникюрно-педикюрного аппарата и наконечника специально разработаны для использования в салонах красоты с большой проходимостью и рассчитаны на работу по 12 часов и более.

Аппаратный маникюр и педикюр — это один из самых безопасных и эффективных методов борьбы с ороговевшей кожицей вокруг ногтей. С помощью такой машинки педикюр стоп и маникюр можно сделать быстро и аккуратно. А результат продержится дольше чем после классического обрезного маникюра и педикюра. Ведь нарастание кожи будет происходить медленнее, благодаря тому, что не было срезания и повреждения кожи.

Гарантия 365 дней!

Если вы ищите надежный аппарат для активного использования, то закажите именно эту модель!

Сверхпрочная машина

История чемпионата

All Asia Tag Team Championship
IWGP Tag Team Championship (3x)

Выиграно в крупных турнирах

Нет

Настоящее имя : Дзюндзи Хирата
Дата рождения : 20 декабря 1956 г.
Рост : 6’0 «
Вес : 265 фунтов.
Предыстория : Новое японское додзё
Дебют : 26 августа 1978 г.
Другие личности : Дзюндзи Хирата, Strong Machine, Strong Machine # 1, Super Love Machine и Black Strong Machine
История продвижения : New Japan (1978–1986 гг.), Вся Япония (1986–1987 гг.) И Новая Япония (с 1988 г. по настоящее время)

Награды и признание

Tokyo Sports Grand Prix :
Нет

Pro Wrestling Illustrated :
Наивысший ранг — # 105 рестлер в мире в 1997 году

Puroresu Central Awards :
Нет

Награды наблюдателя за борьбой:
Нет

Известные совпадения

18 ноября 1983 г. Cobra
30 октября 1986 г. с Хара против Могучего Иноуэ и Исикава
16 марта 1989 г. с Такано против Тёсю и Маса Сайто
13 июля 1995 г. с Хашимото против Нортона и Майком Эносом
14 декабря 2000 г. с Сасаки против Машина Chono и T2000

Другие изображения

Black Strong Machine хочет ВАС!
Машина с ветряной мельницей Дьявола Suplex на Исии
Лариат от Strong Machine

Борцовские приемы Видео Проверенные совпадения на Puroresu Central
Devil Windmill Suplex
Дайвинг Headbutt
Лариат
Пиледривер
8 сентября 1990 — Хиро Хасэ и Кенсуке Сасаки vs. Strong Machine и Pegasus Kid
21 марта 1991 — Хамагути, Кимура, Кидо и Хосино против Strong Machine, Сайто, Гото и Хонага
4 января 1992 — Лигер, Аояги и АКИРА против Super Strong Machine, Хиро Сайто , и Хонага
4 января 1993 г. — Кошинака, Кабуки, Аояги и Сайто против Strong Machine, Сайто, Гото и Хонага
3 мая 1993 г. — Ten Man Tag с Super Strong Machine
4 января 1994 г. — Super Strong Machine против Тацутоши Гото
3 мая 2004 г. — Гигантская машина, Сильная машина и Новая машина vs.Тензан, Нисимура и Макабе
4 января 2006 г. — Акебоно и Ютака Йоши против Black Strong Machine и Хиро Сайто
4 января 2010 г. — Джушин Лигер, Канемото и Окада против Strong Machine, Иноуэ и Хирасава
27 августа, 2011 — Королевская битва за Destroyer Cup с Super Strong Machine
4 января 2014 — Тензан, Хонма, Cpt New Japan и БУШИ против Наканиши, Машины, Лигера и Komatsu
5 января 2014 — Яно, Иидзука, Джадо и Такахаши против Нагаты, Наканиши, Strong Machine и Komatsu
Рекомендуемые ходы для подписи
Devil Windmill Suplex

German Suplex Hold

Лариат

Итоги карьеры:

2005 Краткое содержание :
Хирата провел тихую первую половину 2005 года, взяв на себя роль наставника для молодых борцов в форме матчей и открытий. Когда осенью 2005 года Чошу пришел к власти, он и Хирата столкнулись с конфликтом, так как Хирата был «освобожден» от своих закулисных обязанностей. Разгневанный Хирата вернулся как Черная Сильная Машина, и их трудности еще не решены.

Резюме 2006 года:
На протяжении всего 2006 года Black Strong Machine продолжала враждовать с New Japan Sekigun и, в частности, с Рики Тёсю, с переменным успехом. В первом раунде New Japan Cup Strong Machine проиграла своему сопернику Тёсю.Strong Machine не участвовал в G1 Climax или G1 Tag League, так как в основном он был игроком поддержки Black New Japan.

2007 Резюме:
Strong Machine остался в роли наставника в New Japan в 2007 году, в основном борясь в матчевых матчах в середине карты со своими товарищами по BLACK против New Japan. Осенью он присоединился к новой фракции Легендарного оружия, но Новая Япония оставалась его главной враждой. Он не участвовал ни в одном из турниров, но он одержал несколько ключевых побед в матчевых матчах и остался одним из тех ветеранов, на которых сложнее всего одержать победу.

2008 Резюме:
Strong Machine В 2008 году нагрузка на Strong Machine снизилась, поскольку он сосредоточился на своей закулисной работе. Strong Machine была одной из легенд более низкого рейтинга (наряду с AKIRA) и имела тенденцию получать больше, чем Koshinaka, Choshu, Chono или Liger. Он боролся в основном на первой половине карты, помогая наставником более молодых борцов.

2009 Резюме:
Strong Machine оставалась активной в 2009 году, но в основном боролась в середине карты сначала со своими товарищами по команде Legend, а затем с Blue Justice Army.6 марта Super Strong Machine провел свой 25-летний юбилейный матч, объединившись с Рики Чошу и Хиро Сайто, чтобы победить Широ Кошинака, Акиру Ногами и Масаси Аояги. В одном из своих немногих одиночных матчей в году 24 октября он проиграл TAJIRI.

Искусство разработки мощных моделей машинного обучения | by Mrinal Gupta

Самый важный процесс для любой задачи науки о данных, который вам следует изучить.

Фото Франка В. на Unsplash
  • Развитие навыков критического мышления, необходимых для разработки функций
  • Разработка функций для алгоритма борьбы с отмыванием денег

Разработка функций? [1]

Признак — это числовое представление необработанных данных. В структурированных данных это независимые переменные, от которых зависит одна из переменных. Функции, которые уже присутствуют в наборе данных, обычно называются полями данных, а те, которые создаются с помощью знаний предметной области, известны как переменные-кандидаты или экспертные переменные.Этот процесс кодирования информации в форму новой переменной известен как разработка функций.

Зачем нам нужно больше функций?

Производительность модели машинного обучения напрямую связана с тем, насколько точно независимые функции собирают правильную информацию о проблеме. В результате, чтобы справиться с любой проблемой, мы должны создать как можно больше переменных, чтобы позже мы могли выбрать наиболее важные функции для нашей модели и, следовательно, повысить производительность модели.Однако этот процесс создания новых функций — утомительная работа и требует хорошего понимания проблемы с некоторыми знаниями предметной области. В этой статье я собираюсь описать пример, чтобы продемонстрировать, как вы можете создавать различные переменные-кандидаты для модели машинного обучения по борьбе с отмыванием денег .

Сначала мы начнем с понимания проблемы, а затем применим эти знания для разработки функций. Ниже приводится последовательность шагов, описанных ниже.

Понимание проблемы Фото Александра Шиммека на Unsplash

Отмывание денег — это незаконный процесс превращения «грязных» денег (денег, полученных от незаконного бизнеса, например, от продажи наркотиков) в «чистые» деньги (законные деньги) либо через непонятная последовательность банковских переводов или коммерческих транзакций.

Три основных этапа отмывания денег:

Размещение — Это тот этап, когда «грязные» деньги помещаются в законную финансовую систему.Наиболее распространенный способ достижения этого — смурфинг, который включает отправку небольших сумм денег на банковские счета, которые ниже пороговых значений для отчетности по борьбе с отмыванием денег, а затем их депонирование тому же отправителю.

Наслоение — это второй этап и один из самых сложных этапов, который включает в себя как можно более трудное обнаружение денег и дальнейшее их перемещение от источника. Деньги целенаправленно переводятся так быстро, что банк не может их обнаружить.

Интеграция — Заключительный этап включает возврат «чистых» денег в экономику. Один из наиболее распространенных способов — купить недвижимость на имя подставной компании, подтверждающей законную сделку.

Из-за нехватки места я упомянул только более широкое определение проблемы только для демонстрации. Тем не менее, следует провести надлежащее исследование проблемы, читая различные исследовательские работы, патенты и многое другое.

Разбейте проблему на более мелкие фрагменты для эффективного создания переменных [2]

После исследования проблемы вы должны выделить все идеи, которые вы разработали.Например, я написал несколько из них ниже, которые вы можете легко получить на Шаге-1:

  • Существенное увеличение денежных вкладов любого физического или юридического лица без видимой причины
  • Депозиты, впоследствии переведенные в течение короткого периода из на счет и в пункт назначения, обычно не связанный с клиентом
  • Счета, на которых преобладают операции с наличными, а не с использованием чеков или аккредитивов
  • A Большое количество физических лиц, осуществляющих платежи на один и тот же счет без надлежащего объяснения
  • Снятие крупных денежных сумм из совершенно новой учетной записи или из учетной записи, которая только что получила неожиданно крупный кредит из-за границы

Точно так же, чем лучше вы поймете проблему, тем больше информации вы получите и, следовательно, будут лучшие функции для повысить производительность вашей модели. Следовательно, все вышеперечисленные выводы из проблемы должны быть учтены при создании переменных-кандидатов, чтобы добавить больше информации в модель.

Общие сведения о наборе данных

Чтобы продолжить, предположим, что у нас есть гипотетический набор данных со следующими полями данных с их описанием для разработки модели борьбы с отмыванием денег. В реальном сценарии специалисты по обработке данных, работающие в банках, могут легко получить такие данные с помощью следующих полей данных.Вы также можете взглянуть на доступный общедоступный набор данных.

Изображение автора

Создание переменных-кандидатов

Вот самая интересная, самая важная и самая сложная часть любой проблемы науки о данных, также известная как Feature Engineering:

4.1. Объедините два или более разных поля данных, чтобы сформировать новую категориальную переменную

Для нашего первого набора переменных вы можете подумать об объединении двух или более полей данных вместе, чтобы создать новую переменную. Чтобы понять это, давайте создадим пары «Origin_acct», «Destination_acct» и «Transaction_type», как показано в таблице ниже:

Изображение автора

В приведенной выше таблице вы можете увидеть новый столбец с именем «Origin_acct-Destination_acct» содержащие сцепленные значения соответствующих полей данных. Точно так же можно увидеть и другие столбцы с таким же подходом.

Почему?

Объединение «Origin_acct» с «Destination_acct» поможет контролировать процесс «Smurfing», когда несколько промежуточных учетных записей переводят небольшие суммы одному отправителю несколько раз.Кроме того, в одной из проблем, обсуждаемых ранее, было замечено, что эти преступники предпочитают операции с наличными деньгами, а не формы дебета и кредита, такие как чеки, переводные векселя и т.д. измерение обучения для нашего алгоритма, чтобы узнать больше о характере транзакций и отслеживать, увеличилось ли количество транзакций с наличными для этого конкретного счета или нет (обсуждается в 4. 2). Такие действия строго ненормальны, и вы увидите, как другие числовые переменные-кандидаты (обсуждаемые позже), связанные с этими конкатенированными полями, безусловно, помогут нам двигаться в правильном направлении.

4.2. Переменные-кандидаты частоты [1]

Переменные частоты будут кодировать количество транзакций, выполняемых каждой функцией (показано на рисунке), что поможет в сборе информации, такой как увеличение количества транзакций для конкретной пары учетных записей. что может быть сигналом о подозрительной активности. На рисунке ниже показаны различные комбинации частотных переменных. Например, вы можете подсчитать, сколько раз origin_acct использовался в один и тот же день (0), за последний день, за последние 3 дня и т. Д.

Изображение автора

Более высокое значение, рассчитанное для периода времени, означает, что в поведении этой учетной записи есть что-то ненормальное. В таблице ниже вы можете увидеть, как будет выглядеть частотная переменная для одной из учетных записей Origin:

Изображение автора

Столбец Origin_frequency_0 начинается с 1 (при условии, что он впервые используется для транзакции), а число остается 1 для на следующий день, потому что 02. 05.2014 его видели впервые. Точно так же вы можете сделать вывод, как были рассчитаны другие числа.

4.3. Переменные суммы

Переменные суммы могут помочь в вычислении средней, максимальной, медианы и общей суммы транзакции с каждой учетной записи за последние 0, 1, 3, 7, 14 и 30 дней (0 означает то же самое. день), который поможет отслеживать третий этап, а именно интеграцию, когда большая сумма денег снимается с банковского счета без какой-либо веской причины, возможно, для покупки недвижимости. Следовательно, это поможет модели в выявлении любых отклонений от нормы в суммах транзакций.Например, будет один столбец, содержащий общую сумму транзакций для целевой учетной записи за последние 3 дня. Точно так же могут быть сформированы другие комбинации, как показано ниже:

Изображение автора

В таблице ниже показана пара переменных суммы:

Изображение автора

В приведенной выше таблице столбец «Origin_acct-total_Amount_3_days» содержит общую сумму транзакций, совершенных Аккаунт Origin с номером 4586524 за последние 3 дня. Вот почему в последней строке остается 98,4, потому что учетная запись не использовалась в течение последних 3 дней.В другом столбце вычисляется фактическая сумма транзакции в тот же день, разделенная на общую сумму за последние 3 дня.

4.4. Переменные времени с момента [1]

Эти переменные могут быть очень полезны для инкапсуляции информации о том, как быстро выполняются транзакции для учетных записей. Он вычисляет время между последним использованием учетной записи для транзакции и временем текущей транзакции. Чем быстрее последующие транзакции для одного лица, тем выше вероятность мошенничества.Следовательно, это поможет в отслеживании 2-го этапа, а именно наслоения. В следующей таблице показан пример переменной time Since:

Изображение автора

4.5. Переменные-кандидаты на изменение скорости [1]

Этот последний набор переменных может отслеживать внезапное изменение нормального поведения учетной записи, вычисляя, как количество транзакций или сумма, переведенная за последний день (0 и 1 день), изменились. изменилось за другой набор периодов (7, 14 и 30 дней). Формула для этого же следующая:

Изображение автора

Следовательно, если произойдет неожиданное изменение количества транзакций или средней суммы для этого счета, наша модель сможет узнать это изменение.В следующей таблице показан пример переменных изменения скорости:

Изображение автора

Вы видели, как все мы могли кодировать все больше и больше информации о данной проблеме через множество переменных-кандидатов, используя только заданные поля данных и без каких-либо внешних данных. Подводя итог, вы узнали следующие переменные с соответствующей информацией, закодированной в них:

Объединенные переменные — Помогли связать исходную учетную запись, конечную учетную запись и тип транзакции друг с другом, что помогло в отслеживании проблемы смурфинга и выше снятие наличных

Переменные частоты — Помогло узнать, как часто используется счет

Переменные суммы — Помогло узнать о величине суммы транзакций.

Переменные с момента времени — Помогли в изучении скорости транзакций

Переменные изменения скорости — Помогли идентифицировать внезапное изменение в поведении учетных записей

Я знаю, что обсуждаемая выше проблема кажется очень специфичной только для модели обнаружения мошенничества, но, поверьте мне, это наверняка поможет вам в развитии навыков критического мышления, необходимых для создания экспертных переменных для любой задачи науки о данных. Надеюсь, вы нашли его полезным и стоящим к прочтению.Ваше здоровье!

[1] Гао, J.X., Zhou, Z.R., Ai, J.S., Xia, B.X. и Коггешалл, С. (2019) Прогнозирование мошенничества с транзакциями по кредитным картам с использованием алгоритмов машинного обучения. Журнал интеллектуальных обучающих систем и приложений, 11, 33–63. https://doi.org/10.4236/jilsa.2019.113003

[2] Руководство по борьбе с отмыванием денег и финансированием терроризма. https://www.imolin.org/doc/amlid/Trinidad&Tobago_Guidlines%20on%20Combatting%20Money%20Laundering%20&%20Terrorist%20Financing. pdf

Подержанные ЧПУ, токарные станки, фрезы, станки и оборудование для промышленности


Мы покупаем и продаем подержанные высококачественные станки с ЧПУ

(более 6 миллионов фунтов стерлингов в год).

Основана с 1967 года.

В собственности бывшего инженера по обслуживанию станков со специализацией в электромеханике.

Известная и уважаемая компания с глубоким знанием машин и процессов обработки.
Мы продаем более 300 машин в год и имеем товарооборот, превышающий 6,25 миллиона фунтов стерлингов, и имеем более 9500 кв. Футов электронных и механических мастерских с оборудованием для модификации программного обеспечения.

Все рекламируемые машины принадлежат нам, если не указано иное.

Машины представлены с оригинальной не ретушью лакокрасочного покрытия и политикой прямого ответа на прямой вопрос.

Гибкость — просмотр «в нерабочее время» не проблема.

Обычно мы продаем машины следующих марок:

DOOSAN PUMA,

DAEWOO,

HAAS,

GILDEMEISTER,

DAEWOO PUMA,

STAR,

CITIZEN,

TSUG16AMI,

TSUGAMI,

TSUGAMI TORNOS,

MORI SEIKI,

DMG,

COLCHESTER,

HARRISON,

HARDINGE,

BRIDGEPORT,

FEELER,

LEADWELL,

OKUMA,

MAKINO,

MAKINO, KINO

,

AGIE,

БРАТ,

AWEA,

FANUC,

CMZ,

CORREA,

DAH LIH,

EMCO,

ENSHU,

EUMACH,

GORATU,

HARTFORD

HEDELIUS,

HERMLE,

HURCO,

HWACHEON,

HELLER,

KAFO,

KIHEUNG,

KITAMURA,

MATSUURA,

MAZAK,

MIKRON,

MITSUI SEIKI,

NIGATA,

OKK,

SPINNER,

TAKISAWA,

TAKUMI,

TOSHULIN,

VICTOR,

ZAYTOR

ZAYTOR HANWA,

NAKAMURA,

TOS,

BRETON,

CHEVILIER,

FIRST LONG CHANG,

IBARMIA,

JOBS,

KAO MING,

MECOF,

TONG TAI,

TONG TAI

СНК,

GOODWAY,

HEIDENHAIN,

SIEMENS

NJPW Kizuna Road 2018 — Четвертая ночь — Церемония вывода из эксплуатации суперсильных машин (19 июня 2018 г.

)

Последнее из шоу Kizuna Road, которое будет транслироваться в прямом эфире, ознаменовало прекращение поддержки Super Strong Machine.

Мы снова в Коракуен Холле за карточкой на шесть матчей, и, поскольку мы не выходили на ринг с апреля 2014 года, сегодня отмечалась официальная церемония выхода на пенсию 61-летнего игрока, чей трюк породил Машины в середине 80-х годов WWF. Помните гигантскую машину? У тебя сегодня будет такая куча…

Bullet Club (Тайджи Ишимори и Юджиро Такахаши) против КУШИДЫ и Рен Нарита
Да! У нас есть еще один бой в Нарите против Ишимори!

Нарита должен начать с Юдзиро на ранней стадии, так как тандем Bullet Club рано взял на себя управление — КУШИДА пытается вмешаться, но он объединился в две команды и раздавил его стоячим лунным штурмом, прежде чем Нарита поднялся на ноги и попытался бросить несколько рук в Юдзиро .Эффект от них был незначительный.

Юдзиро затаскивает Рена в угол, чтобы получить удар, который чуть не упал, поскольку Ишимори решил, что сейчас самое время войти и сделать выстрел. Нарите удается освободиться и приземлить летающее предплечье, чтобы убить Ишимори, поскольку КУШИДА вставляет метку, что привело к некоторым ударам со стороны Разветвителя времени, когда он пытался удержать нового Костяного солдата. Ножницы выводят Ишимори на улицу, но Юдзиро вбегает, чтобы выиграть немного времени … что имеет неприятные последствия, поскольку КУШИДА может перехитрить их и врезаться в Юдзиро с помощью планчи.ДДТ из рогатки, возвращающийся на ринг, ставит Ишимори на место для стрелка, но он быстро оказывается в ловушке. После того, как Кушида был вынужден прервать подпружиненный локоть, КУШИДА был сбит пружинным энзигуири от Ишимори, прежде чем оба мужчины пометили его, что дало Нарите шанс на победу, когда он ударил Юдзиро животом и почти упал. Попытка схватить бостонского краба, как и ожидалось, не увенчалась успехом, поскольку Юджиро снова оказывается на вершине, только пара Bullet Club врезается в локти КУШИДЫ, отталкивая их.

Мы вернулись к Нарите и Юдзиро, и некоторые укусы вынудили Такахаши опередить его, но удар по дропкику отправил его в канаты… откуда он возвращается с веревкой для белья, чтобы чуть не упасть. Оттуда, ДДТ с коротким соком Pimp Juice будет достаточно, чтобы одержать победу, так как теперь очередь Юдзиро получить значок… и это был матч, который я нашел странно несвязным. Похоже, что следующая вражда — это Ишимори / Кушида в конце концов, и это позор, потому что, как бы предсказуемо это ни было, я был бы олл-ин на Ишимори / Нарите даже на короткий период времени.** ½

Тоа Хенаре, Томоюки Ока и Шота Умино против Тоги Макабе, Джушин Гром Лигр и Маска тигра
Ладно, технически Хенаре не молодой лев, но это также может быть матч папы против детей. Что началось с того, что Умино пытался произвести впечатление, когда он преследовал Маску Тигра у колокола.

Несколько забегающих назад локтей в угол повалили Маску Тигра на землю, но ветеран смог отскочить несколькими ударами ногой в обратном направлении, когда Умино был постепенно поставлен на его место.К несчастью для него, это место оказалось не в том углу, поскольку освобожденная горилла по имени Макабе заставляет метку изматывать его еще больше. Черт возьми, даже Лигер решает влезть в это, стягивая Умино на пол, чтобы он мог бросить его на перила для черт возьми.

С Лигером в матче Умино почувствовал вкус особенного Ромеро, прежде чем он избежал еще нескольких двойных команд … только для Лигера, чтобы вернуться и топтать его, когда он пытался ползти к Хенаре в углу. Тем не менее, дропкик освобождает Умино, и теперь Хенаре вступает в бой, сразив Лигера прыгающим отбором плечом, прежде чем Хака пробивает себе дорогу падающим ударом в горло.

Лигеру удается дать отпор, взяв Хенаре на вершину за суперплекс, прежде чем метки доставят нас в Макабе и Оку. Молодой Лев справляется довольно хорошо, нападая на Макабе в углу, прежде чем вывести его из него, чтобы почти упасть, но лариат от Макабе с визгом останавливает все это, когда он почти забирает домой победу. Веревка для белья с Оки чуть не расстраивает нас, но Макабе не обращает на это внимания и сбивает Оку на дроп Кинг-Конг для победы. По цифрам, но в значительной степени то, что вы ожидаете от трио Макабе, Лигера и Тигра. ** ¾

Два матча, и я еле задохнулся — что-то мне подсказывает, что это шоу на один матч / церемонию?

Rocky Romero & Roppongi 3K (SHO & YOH) vs. Suzuki-gun (El Desperado, Yoshinobu Kanemaru & TAKA Michinoku)
Приготовьтесь вставить здесь комментарий Suzuki-gun для быстрого запуска… только мы этого не поняли, кроме Desperado играть в игру «понюхай мой пояс» с YOH.

ШО и Канемару начинают нас, но мы сразу вступаем в двойную командную игру, которую ШО должен преодолеть, прежде чем атаковать Канемару ударным ударом.Roppongi 3K пытаются справиться с этой двойной командой, удерживая Канемару в страхе, но это быстро нейтрализуется, когда Сузуки-ган выводит своих врагов за пределы ринга к ограждению. Просто так.

Канемару попадает в красивую ступеньку по перилам, когда Рокки накинулся на них, в то время как Десперадо и ТАКА пытались изолировать Йоха, загоняя его в угол для некоторого удушения ботинком с трех сторон. У вас должна быть широкая шея, чтобы можно было носить одновременно три сапога . ..

Далее идет

Desperado с крабом на одной ноге после YOH, но это сходит на нет, поскольку YOH убегает и отбивается с помощью драконьего винта.Есть еще один для TAKA, и, наконец, Канемару в роли Рокки Ромеро получает отметку, поскольку две трети команды Suzuki-gun удобно находились в углах … для Forever Lariats! Правая рука также сбивает Десперадо, но лучадор-мошенник возвращается, чтобы разжечь отбивную битву, прежде чем его отправят на улицу для ПК и суперпалки от Роппонги 3К.

Они бросают его обратно, чтобы Рокки повесил его на веревках для дропкика, в то время как остальная часть Роппонги 3К вырубила ТАКА и Канемару… Рокки не может полностью оторваться от нарезанного хлеба, и после того, как Деспи намеренно проигнорировал рефери, некоторые спрей для виски от Kanemaru приводит к выигрышу через ролл-ап.Это было не так плохо, как метки Roppongi 3K / Suzuki-gun в туре Dontaku, но так и не пошло. ** ¼

G1 Объявления о матчах
Мы знаем борцов и их блоки, теперь пора узнать, что они добавляют в избранные матчи. Они дают нам все карточки, уделяя особое внимание двум верхним…

14 июля в Токио: Блок A: Танахаши против Судзуки, Окада против Уайта
15 июля в Токио: Блок B: Ибуши против Сэйбер, Омега против Найто
16 июля на Хоккайдо: Блок A: Макабе против.Сузуки, Танахаши против белых
19 июля в Токио: Блок B: Исии против Наито, Гото против Омеги
20 июля в Токио: Блок A: Макабэ против ЗЛА, Окада против страницы
21 июля в Токио: Блок B : Омега против Тонги, Гото против Исии
22 июля в Токио: Блок A: ЗЛО против Фале, Макабэ против Окада
26 июля в Ниигате: Блок B: Сок против Омеги, САНАДА против Ибуши
27 июля в Сидзуока: Блок A: Танахаши против Макабе, Окада против Йоши-Хаши
28 июля в Айти: Блок B: Омега против САНАДА, Исии против Ибуши
30 июля в Кагаве: Блок A: ЗЛО противСузуки, Элгин против Окады,
1 августа в Кагосиме: Блок B: Омега против Сэйбер, Гото против Ибуши
2 августа в Фукуоке: Блок A: Танахаши против Зла, Окада против Сузуки
4 августа в Осаке: Блок B : Наито против Ибуши, Омега против Исии
5 августа в Осаке: Блок A: Танахаши против Элгина, Окада против ЗЛА
8 августа в Канагаве: Блок B: Яно против Омеги, Наито против Санады
9 августа в Токио: Блок A: Белые против Зла, Окада против Танахаши,
10 августа в Токио: Блок B: Найто против Сэйбер, Омега против. Ибуши

Финал G1 состоится 12 августа, все три финальных выступления пройдут в Budokan Hall, что отвечает на вопрос: «Ибуши все еще запрещен?» Я думаю, что сейчас все смотрят на этот матч Омега / Ибуши как на выбывший в последний день, как и матч Окада / Танахаши накануне вечером. Есть несколько сложенных карт, и это очень сильное преуменьшение!

Сузуки-ган (Тайчи и Такаши Иидзука) против Томохиро Исии и Тору Яно
А, вот и ваш старт.Я начал думать, что Suzuki-gun не в порядке.

Мы сразу вышли наружу: Тайчи отправил Яно, а Иидзука, все еще в маске Ганнибала Лектера, швырял Исии в толпу. Яно тоже садится на стулья, поскольку Тайчи, казалось, идет по пути наименьших усилий, когда мы возвращались на ринг, когда Тайчи хлестал и душил Яно своей футболкой.

Более очевидный удушающий прием переводит Яно в угол, где Иидзука вступает в игру, немного покусывая.Судя по всему, ботинок Яно вкуснее всего в районе щиколотки, но Иидзука идет на носок и подошву, когда Яно входит в веревки… поэтому Иидзука решил грызть голову и руку Исии. Он подобен гиперактивному грызуну, ради бога … Тег возвращает Тайчи, но его нападение прекращается, когда Яно останавливает его, чтобы он не сорвал брюки, чтобы он мог ввести Исии. Кто смеется над некоторыми ударами (ну, он бы, если бы он мог …), когда он отвечает на огонь несколькими отбивными. Пинайте, пинайте, пинайте, пинайте, и оба мужчины все еще стоят, прежде чем удар по носу на короткое время потряс Исии, пока задний суплекс не оставил обоих мужчин лежать.

Тайчи пробует супер-удар, но вынужден довольствоваться энзигуири, что принесло ему веревку для белья от Исии на отскоке, поскольку оба мужчины помечают… так что мы получаем Яно и Иидзуку. Вы знаете счет. Bitey bitey. Иидзука идет к рефери, пока его не ударит Яно сзади, который, похоже, повредил ему руку … так что он не может следить за ним, и это позволяет Иидзуке вытащить веревку, чтобы задушить Яно.

Вернемся к трюку, когда Яно и Иидзука обмениваются атомными каплями, а потом снова удушает веревка, почти ведущая к булавке. Исии ломает это, прежде чем Иидзука бросается на железные пальцы … Яно уклоняется и толкает Иидзуку в рефери, только для того, чтобы поймать удар ниже пояса и встретить укусом. Стойка микрофона Тайчи почти вступает в игру, но, в конце концов, Яно смог нанести удар ниже пояса и сделать подкат к победе. Эх. Это было то, что было. Команда Тайчи / Иидзука будет для многих отталкивать, и если их матчи будут полны махинаций, как эта, я никого в этом не виню. *

¾

Майкл Элгин, Джефф Кобб, Джус Робинсон и Дэвид Финли vs.Хирооки Гото, Джей Уайт, Казучика Окада и Йоши-Хаши
Перед матчем диктор на ринге сообщил толпе, что Джус сломал руку, но борется против воли доктора. Но эй, по крайней мере, Джус вернул себе шляпу! Каждое облако имеет серебряную подкладку и все такое…

Мы начали с того, что Кобб и Гото взялись за канаты, и это нечистое преимущество для чемпиона НИКОГДА, поскольку Кобб не обращает внимания на это и начинает схватку плечами. Кобб выиграл, а затем проиграл, так как мы сыграли Okada vs. Финли… что странно видеть в наши дни. Финли на самом деле наслаждался небольшим нападением, атаковав Окаду задними локтями, прежде чем апперкот в прыжке из угла был встречен взлетом.

Робинсон и Уайт исчезают, чтобы ненадолго драться в толпе, при этом Выключатель бросается в стену, пока Окада не отставал от Финли. Входит Ёси-Хаши, когда я стараюсь не отключаться, но, к счастью, он быстро переключается на Гото, который продолжает нападать на Финли, утомляя его подбородком, прежде чем Джей Уайт возвращается, чтобы издеваться над Джусом Робинсоном.Джус просто смотрит в дыру в Уайте, когда он издевается над ударами Дасти, прежде чем сбить Сока с фартука … Финли пытается извлечь выгоду, но он быстро преодолевает … затем приходит в себя, когда Йоши-Хаши входит, ударяя дропкик, чтобы освободиться, чтобы пометить Майкла Элгин. Эта метка немного размывает кольцо, когда Элгин бросился на фартук, нанеся Уайту предплечье, прежде чем ударить Йоши-Хаши отбивными, а затем обрушился на бельевые веревки в углу, так как Средний Майк был в огне.

Заглохшая стрела сокола хороша для почти падения, прежде чем Элгин подавит попытку возвращения, ударив Йоши-Хаши предплечьем.Западный лариат вселяет в YOSHI надежду, так как он может привлечь Гото … который, в свою очередь, избегает дропкика Элгина и возвращается к работе с канадцем, нанося удары ногами в грудь. Энзигуири в углу — это только начало шквала ударов Элгина, а другой энцигуири сбил Гото и оставил его открытым для шквала нападений со стороны только что помеченного Кобба.

Кобб загоняет Гото в угол, но они просто начинают бить друг друга веревками, когда Кобб меняет тактику — играя с Гото с гаечными ключами, чтобы чуть не упасть.Атлетик-сплетник колотил Окаду, который думал, что попробует удачу, но Кобб слишком опережает себя, поскольку его стоячий лунный штурм не попадает в Гото, который пробрался в лариат, чтобы оставить обоих мужчин на ковре. Этот краткий обмен мнениями возвращает нас к Джусу и Уайту, где Джус использует левый локоть, а не кулак, чтобы сбить с ног чемпиона США.

Задний страж удерживает Уайта на ковре, пока Джус превратился в пушечное ядро ​​… но Уайт выходит из угла, чтобы нанести удар, только чтобы натолкнуться на спайнбастера, когда ситуация, казалось, изменилась.Кольцо заполняется, чтобы держать партнеров Уайта в страхе, в то время как Элгин, Финли и Джус на короткое время объединились в тройную команду Switchblade, пока мы работали над несколькими ударами Дасти … но рефери не дает Уайту использовать свой заклеенный лентой кулак. Этого отвлечения достаточно, чтобы Уайт вернулся с суплексом Сайто, чтобы вызвать Парад ходов, закончившись полным ударом Нельсона от Сока до Окады ?! Мы вернулись к Джусу и Джею, и, поскольку Джей идет за руку, это лишь вопрос времени, когда он прикончит Робинсона с помощью Бегущего по лезвию.Это довольно убедительная победа, которая заставляет меня думать, что дни Джея как чемпиона могут быть сочтены. В общем, это был довольно стандартный тег андеркарта, но, пожалуй, лучшее, что было на тусклом шоу. ***

После матча Джей Уайт продолжает издеваться над манерами Джуса. Либо так, либо он был большим поклонником бывшего чемпиона WWE в тяжелом весе, о котором в наши дни никто не любит говорить…

Так что да, мой японский язык не является сильной стороной, но мы получили хороший видео-пакет для главного события, в котором Рюсукэ Тагучи сшивает маску Super Strong Machine.Хм … он одержим, и внезапно он ЯВЛЯЕТСЯ Сверхсильной машиной. Фактически, номер 69. Это настолько же дурацкая вещь, насколько и можно было ожидать от видеопакета Тагучи.

Los Ingobernables de Japon (Tetsuya Naito, EVIL, SANADA, BUSHI & Hiromu Takahashi) vs. Super Strong Machines (Super Strong Machine Ace, Super Strong Machine Buffalo, Super Strong Machine Justice, Super Strong Machine Don и Super Strong Machine 69)
Для тех, кто не подыгрывает, это Хироши Танахаши, Хироёши Тензан, Юджи Нагата, Манабу Наканиши и Рюсукэ Тагучи якобы в капюшонах и майках…

Излишне говорить, что команда LIJ была далека от впечатления, но мы, наконец, начали игру с Эйсом против Хирому, когда Ace Machine победила Хирому с опущенным зацепом, прежде чем промахнуться по заднему сторожу. Первые дни, а? Тег вводит Дона, в то время как Тэцуя Найто, по-видимому, хотел встретиться с оригиналом… расхаживая по рингу, не отрывая глаз от Super Strong Machine, который наблюдал за ним со стороны ринга.

Дон получает греко-римскую блокировку кулака на Найто, но должен отбиваться от БУШИ, прежде чем он сможет свалить Найто ударом… но он тоже пропускает задний стражник. Я вижу здесь тенденцию … Найто пытается сорвать маску Дона, под хор насмешек, поэтому вместо этого он пытается его хлестать. Что не удается.Это кажется знакомым … вместо этого мы получаем падение тела назад, когда Найто втягивается в Дона, который пригвоздил лариат к почти падению, поскольку пришло время для Баффало!

Super Strong Machine Buffalo попадает в бельевую веревку, топая Найто, затем ударяется головой… и после того, как на него плюнули, пришло время монгольских отбивных. Нет, не могу понять, кто это под капотом! Кольцо наводнили Strong Machines, когда Naito засыпали лавинами в углу, и теперь Strong Machine 69 выглядит скорее… роботизированным? Скорее, как suplex Буффало, который чуть не свалил Найто прямо ему на голову!

БУШИ останавливает Баффало, когда он карабкается по канатам, поскольку LIJ хотел положить конец веселью и играм, разоблачив всю команду Super Strong Machines… но они останавливаются, когда мы видим достаточно лиц всех. Баффало лежит слева, БУШИ душит его футболкой, в то время как лидер Super Strong Machine, Сёгун Ки Вакамацу, чуть не был атакован Найто на полу. Наконец, Баффало переворачивает суплекс, но ЗЛО не дает ему сделать метку. Джастис в конечном итоге получает бирку и быстро сваливает Найто, подставив ему голову животом к животу, прежде чем приступить к работе над SANADA с помощью нескольких ударов ногами и взрыва. Хммм … ЗЛО и САНАДА возвращаются, чтобы попытаться усмирить Справедливость, но этому противодействуют, когда мы выстраиваемся в цепочку суплексов, заканчивающуюся тем, что LIJ поедает пятистороннюю цепочку суплексов!

Мы снова возвращаемся к разрыву маски, когда SANADA пыталась раскрыть личность Джастиса, но ничего не вышло, поскольку мы работали с ракетным ударом от БУШИ… который снова идет за маской.Машина 69 идет следующей, чтобы чуть не упасть на БУШИ с бульдогом из угла, а затем следует за тремя амиго, только для того, чтобы БУШИ остановил третьего и дразнил Машину ДДТ!

Его блокирует 69, который снова оказывается изолированным, поскольку шквал дропкиков едва не помешал LIJ . .. но, в конце концов, именно БУШИ почувствовал вкус собственного лекарства, поскольку быстрый удар головой от Буффало почти принес победу. Кольцо заполняется, когда Машины поражают чужих финишеров, Хирому берет аргентинского непосвященного, прежде чем его бросают в кучу LIJ снаружи, в то время как мы, наконец, получаем возмездие Найто, когда Super Strong Machine бросил его с бельевой веревкой!

Теперь мы возвращаемся назад, поскольку БУШИ удерживает … Эйс, затем Дон ударил по задним сентонам, прежде чем 69 одержал победу с Маджином Фуша Гатаме — суплексом с замком-перемычкой.Если бы вы никогда раньше не видели Super Strong Machine (как я …), это было бы промывкой. Немного бесполезный матч, если не считать комедийных роликов, но что бы это ни было, все могло быть намного хуже. ***

После матча фото на ринге… и все. Ни ливня стримеров, ничего, кроме еще одного пакета видео, который подводит итоги карьеры Super Strong Machine, и теперь мы прощаемся с Сёгуном Вакамацу, дающим цветы, вместе с Хиро Сайто, Масахито Какихара (только что после победы в New Japan Rumble) шесть месяцев назад), Рёта Чикузен (который был членом Клуба Макай и Love Machines с Super Strong Machine под другим именем… держу пари, вы не можете догадаться, что это было!). Кадзунари Мураками (часть старого Клуба Макай из Новой Японии) и Кацуёри Сибата (то же самое). Сейгигун представлен Ватару Иноуэ и Юджи Нагата, а Тоги Макабе, Кушида, Хироши Танахаши, Хироёши Тензан, Tiger Mask, Манабу Наканиси и Джушин Тандер Лигер представляли нынешнюю эпоху, вместе с почти всем составом, Young Lions и всеми остальными.

… и наконец, как говорится, прощальное слово от Super Strong Machine. Спасибо Крису Чарльтону за обработанные переводы, поскольку Super Strong Machine сообщила новость о печальной кончине его жены от рака в начале его года, а затем он сказал нам, что, поскольку он не мог переносить удары, ему пора отдохнуть. встать и искать новые вызовы.Далее следует салют в десять колоколов, и это, друзья мои, вот и все.

Четвертая ночь тура Kizuna Road была, пожалуй, самой пропуской остановкой, если только вы не фанат Super Strong Machine. Практически все в шоу казалось приглушенным, так как это было «шоу из одного сегмента», и все сдерживалось на тот момент, когда это была последняя стайка Super Strong Machines. В любом случае, я надеюсь, что множественное число — это тусовка … Следующим за Новой Японией будет остаток тура Kizuna Road, который не будет транслироваться в прямом эфире (включая возвращение Томоаки Хонмы 23 июня, что немного сбивает с толку, но что вы можете сделать? ).Следующей прямой трансляцией станет G1 Special в Сан-Франциско 7 июля, за неделю до старта G1 14 июля. Затишье перед бурей…

Сильные ученики и слабые ученики в ансамблевом обучении

Методы ансамблевого обучения принято описывать в терминах слабых и сильных учеников .

Например, мы можем пожелать построить сильного ученика на основе предсказаний многих слабых учеников. Фактически, это явная цель повышающего класса алгоритмов ансамблевого обучения.

Хотя мы можем описывать модели как слабые или сильные в целом, эти термины имеют конкретное формальное определение и используются в качестве основы для важного вывода из области теории вычислительного обучения.

В этом руководстве вы обнаружите слабых и сильных учеников и их связь с ансамблевым обучением.

После прохождения этого руководства вы будете знать:

  • Слабые ученики — это модели, которые работают немного лучше, чем случайные угадывания.
  • Сильные ученики — это модели с произвольно хорошей точностью.
  • Слабые и сильные ученики являются инструментами теории вычислительного обучения и обеспечивают основу для развития класса бустерных методов ансамбля.

Начните свой проект с моей новой книги Ensemble Learning Algorithms With Python, включающей пошаговых руководств и файлов исходного кода Python для всех примеров.

Приступим.

Сильные ученики и слабые ученики в ансамблевом обучении
Фото Г.Ламар, некоторые права защищены.

Обзор руководства

Это руководство разделено на три части; их:

  1. Слабые ученики
  2. Сильные ученики
  3. Слабые и сильные ученики и развитие

Слабые ученики

Слабый классификатор — это модель двоичной классификации, которая работает немного лучше, чем случайное угадывание.

Слабый ученик создает классификатор, который лишь немного более точен, чем случайная классификация.

— стр. 21, Классификация образов с использованием методов ансамбля, 2010.

Это означает, что модель будет делать прогнозы, о которых известно, что у нее есть определенные навыки, например делая возможности модели слабыми, хотя и не настолько слабыми, чтобы модель не имела навыков, например работает хуже, чем в случайном порядке.

  • Слабый классификатор : Формально классификатор, обеспечивающий точность чуть выше 50 процентов.

Слабый классификатор иногда называют « слабый ученик » или « базовый ученик », и эту концепцию можно обобщить за пределы двоичной классификации.

Хотя концепция слабого ученика хорошо понимается в контексте бинарной классификации, в разговорной речи ее можно понимать как любую модель, которая работает немного лучше, чем метод наивного прогнозирования. В этом смысле это полезный инструмент для размышлений о возможностях классификаторов и составе ансамблей.

  • Слабый ученик : В разговорной речи модель, которая работает немного лучше, чем наивная модель.

Более формально это понятие было обобщено для мультиклассовой классификации и имеет другое значение, превышающее 50-процентную точность.

Для бинарной классификации хорошо известно, что точное требование для слабых учеников должно быть лучше, чем случайное предположение. […] Обратите внимание, что требование, чтобы базовые учащиеся были лучше, чем случайное предположение, слишком слабо для задач с несколькими классами, но требовать точности выше 50% — слишком строго.

— Стр. 46, Ансамблевые методы, 2012.

Он основан на формальной теории вычислительного обучения, которая предлагает класс методов обучения, которые обладают слабой обучаемостью, что означает, что они работают лучше, чем случайные угадывания. Слабая обучаемость предлагается как упрощение более желательной сильной обучаемости, когда обучаемость достигает произвольно хорошей точности классификации.

Более слабая модель обучаемости, называемая слабой обучаемостью, снимает требование, чтобы учащийся мог достичь произвольно высокой точности; слабый алгоритм обучения требует только вывода гипотезы, которая работает немного лучше (с помощью обратного полинома), чем случайное угадывание.

— Сила слабой обучаемости, 1990.

Это полезная концепция, поскольку она часто используется для описания возможностей участников алгоритмов обучения ансамблю. Например, иногда участников начальной агрегации называют слабыми учениками, а не сильными, по крайней мере, в разговорном значении этого термина.

В частности, слабые ученики являются основой повышающего класса алгоритмов ансамблевого обучения.

Термин «усиление» относится к семейству алгоритмов, которые могут преобразовывать слабых учеников в сильных.

— Стр. 23, Ансамблевые методы, 2012.

Наиболее часто используемый тип модели слабого обучения — это дерево решений. Это потому, что слабость дерева может контролироваться глубиной дерева во время строительства.

Самое слабое дерево решений состоит из одного узла, который принимает решение по одной входной переменной и выводит двоичный прогноз для задачи двоичной классификации. Обычно это называется «пень решения , ».

Здесь слабый классификатор — это просто «пень»: дерево классификации с двумя терминальными узлами.

— стр. 339, Элементы статистического обучения, 2016 г.

Он так часто используется как слабый ученик, что «пень для принятия решения» и «слабый ученик» — практически синонимы.

  • Пень принятия решения : Дерево решений с одним узлом, работающим с одной входной переменной, на выходе которого выполняется прогнозирование напрямую.

Тем не менее, другие модели также могут быть настроены на слабое обучение.

Поскольку усиление требует слабого ученика, почти любую технику с параметрами настройки можно превратить в слабого ученика.Оказывается, деревья являются отличным базовым учеником для повышения…

— стр. 205, Прикладное прогнозное моделирование, 2013 г.

Хотя формально мы не называем себя слабыми учениками, мы можем рассматривать следующие кандидаты в слабые модели обучения:

  • k-Ближайшие соседи , где k = 1 работает с одной или подмножеством входных переменных.
  • Многослойный персептрон , с одним узлом, работающим с одной или подмножеством входных переменных.
  • Наивный байесовский , работающий с одной входной переменной.

Теперь, когда мы знакомы со слабым учеником, давайте поближе познакомимся с сильным учеником.

Хотите начать ансамблевое обучение?

Пройдите мой бесплатный 7-дневный ускоренный курс по электронной почте (с образцом кода).

Нажмите, чтобы зарегистрироваться, а также получите бесплатную электронную версию курса в формате PDF.

Загрузите БЕСПЛАТНЫЙ мини-курс

Сильные ученики

Сильный классификатор — это модель двоичной классификации, которая работает с произвольной производительностью, намного лучше, чем случайное угадывание.

Класс концепций может быть изучен (или сильно изучен), если существует алгоритм с полиномиальным временем, который обеспечивает низкую ошибку с высокой степенью достоверности для всех концепций в классе.

— Сила слабой обучаемости, 1990.

Иногда это интерпретируется как идеальное мастерство в наборе данных для обучения или опережения, хотя более вероятно, что это относится к модели « хорошо, » или «, хорошо, умело, ».

  • Сильный классификатор : Формально классификатор, обеспечивающий произвольно высокую точность.

Мы ищем сильные классификаторы для задач прогнозного моделирования. Целью проекта моделирования является разработка сильного классификатора, который делает наиболее верные прогнозы с высокой степенью уверенности.

Опять же, хотя концепция сильного классификатора хорошо понимается для двоичной классификации, ее можно обобщить на другие типы проблем, и мы можем интерпретировать концепцию менее формально как хорошо работающую модель, возможно, почти оптимальную.

  • Сильный ученик : Говоря языком, модель, которая работает очень хорошо по сравнению с наивной моделью.

Мы пытаемся разработать сильную модель, когда подгоняем модель машинного обучения непосредственно к набору данных. Например, мы могли бы рассматривать следующие алгоритмы как методы подбора сильной модели в разговорном смысле, где гиперпараметры каждого метода настроены для целевой задачи:

  • Логистическая регрессия.
  • Машина опорных векторов.
  • к-ближайшие соседи.

И многие другие методы, перечисленные в предыдущем разделе или с которыми вы, возможно, знакомы.

Сильное обучение — это то, что мы ищем, и мы можем противопоставить их способности слабым ученикам, хотя мы также можем создать сильных учеников из слабых учеников.

Слабые и сильные ученики и развитие

Мы установили, что слабых учеников работают немного лучше, чем случайные, и что сильных учеников являются хорошими или даже почти оптимальными, и именно последнее мы ищем для проекта прогнозного моделирования.

В теории вычислительного обучения, особенно в обучении PAC, формальные классы слабой и сильной обучаемости были определены с открытым вопросом о том, были ли эти два эквивалента или нет.

Доказательство, представленное здесь, является конструктивным; описан явный метод прямого преобразования алгоритма слабого обучения в алгоритм произвольной точности. Конструкция использует фильтрацию для изменения распределения примеров таким образом, чтобы заставить алгоритм слабого обучения сосредоточиться на более сложных для изучения частях распределения.

— Сила слабой обучаемости, 1990.

Позже было обнаружено, что они действительно эквивалентны.Более того, чтобы сильного ученика можно было построить из множества слабых учеников, определенных формально. Это послужило основой для повышения класса ансамблевых методов обучения.

Главный результат — доказательство, возможно, удивительной эквивалентности сильной и слабой обучаемости.

— Сила слабой обучаемости, 1990.

Хотя это теоретическое открытие было сделано, потребовались годы, прежде чем были разработаны первые жизнеспособные методы повышения, реализующие эту процедуру.

В частности, Adaptive Boosting, называемый AdaBoost, был первым успешным методом повышения, который позже привел к появлению большого количества методов, кульминацией которых сегодня стали такие успешные методы, как повышение градиента и такие реализации, как Extreme Gradient Boosting (XGBoost).

Ансамбли слабых учеников в основном изучались в сообществе машинного обучения. В этом потоке исследователи часто работают со слабыми учениками и пытаются разработать мощные алгоритмы, чтобы повысить производительность от слабой до сильной.Это направление работы привело к рождению известных ансамблевых методов, таких как AdaBoost, Bagging и т. Д., А также к теоретическому пониманию того, почему и как слабых учеников можно превратить в сильных.

— Стр. 16, Ансамблевые методы, 2012.

Как правило, цель повышения уровня ансамблей состоит в том, чтобы развить большое количество слабых учеников для задачи прогнозируемого обучения, а затем лучше всего объединить их, чтобы добиться сильного ученика. Это хорошая цель, поскольку слабых учеников легко подготовить, но это нежелательно, а сильных учеников подготовить сложно и очень желательно.

Поскольку сильных учеников желательно, но трудно получить, а слабых легко получить на практике, этот результат открывает многообещающее направление создания сильных учеников с помощью ансамблевых методов.

— Страницы 16-17, Ансамблевые методы, 2012.

  • Слабый ученик : Легко подготовить, но нежелательно из-за низкого уровня навыков.
  • Сильный ученик : Трудно подготовиться, но желательно из-за их высокого мастерства.

Процедура, которая была найдена для достижения этого, заключается в последовательном развитии слабых учащихся и добавлении их в ансамбль, где каждый слабый учащийся обучается так, чтобы уделять больше внимания тем частям предметной области, в которых предыдущие модели ошибались.Хотя все методы ускорения следуют этой общей процедуре с конкретными различиями и оптимизациями, понятие слабых и сильных учеников является полезным понятием в более общем плане для машинного обучения и ансамблевого обучения.

Например, мы уже видели, как можно описать цель прогнозной модели — разработать сильную модель. Обычной практикой является оценка производительности модели по сравнению с базовой или простой моделью, такой как случайные прогнозы для двоичной классификации. Слабый ученик очень похож на наивную модель, хотя немного умел и использует минимум информации из предметной области, в отличие от полностью наивной.

Учтите, что хотя мы технически не конструируем слабых учеников в начальной агрегации (бэггинге), то есть члены не являются пнями для принятия решений, мы стремимся создать более слабые деревья решений, чтобы составить ансамбль. Это часто достигается путем подгонки деревьев к выбранным подмножествам данных, а не обрезки деревьев, что позволяет им немного подгонять обучающие данные.

Для классификации мы можем понять эффект мешка с точки зрения консенсуса независимых слабых учеников

— стр. 286, Элементы статистического обучения, 2016 г.

Оба изменения сделаны для поиска менее коррелированных деревьев, но в результате обучаются более слабые, но, возможно, не слабые модели, составляющие ансамбль.

  • Bagging : специально обучает более слабых (но не слабых) учеников.

Рассмотрим суммированное обобщение (суммирование), которое обучает модель наилучшему сочетанию прогнозов из нескольких разных моделей, соответствующих одному набору обучающих данных.Каждая модель уровня 0, по сути, является сильным учеником, а модель мета-уровня 1 стремится создать более сильную модель, комбинируя прогнозы на основе сильных моделей.

  • Stacking : явно объединяет прогнозы от сильных учеников.

Смесь экспертов (MoE) работает аналогичным образом, обучая несколько сильных моделей (экспертов), которые объединяются в, надеюсь, более сильные модели с помощью метамодели, стробирующей сети и метода расчесывания.

Смесь экспертов также можно рассматривать как алгоритм выбора классификатора, когда отдельные классификаторы обучаются, чтобы стать экспертами в некоторой части пространства признаков. В этой обстановке отдельные классификаторы действительно обучаются, чтобы стать экспертами, и, следовательно, обычно не являются слабыми классификаторами

— стр. 16, Машинное обучение ансамбля, 2012 г.

Это подчеркивает, что, хотя слабая и сильная обучаемость и учащиеся являются важным теоретическим открытием и основой для повышения, более общие идеи этих классификаторов являются полезными инструментами для разработки и выбора ансамблевых методов.

Дополнительная литература

В этом разделе представлены дополнительные ресурсы по теме, если вы хотите углубиться.

Документы

Книги

Статьи

Сводка

В этом руководстве вы открыли для себя слабых и сильных учеников и их связь с ансамблевым обучением.

В частности, вы узнали:

  • Слабые ученики — это модели, которые работают немного лучше, чем случайные угадывания.
  • Сильные ученики — это модели с произвольно хорошей точностью.
  • Слабые и сильные ученики являются инструментами теории вычислительного обучения и обеспечивают основу для развития класса бустерных методов ансамбля.

Есть вопросы?
Задайте свои вопросы в комментариях ниже, и я постараюсь ответить.

Получите представление о современном ансамблевом обучении!

Улучшите свои прогнозы за считанные минуты

… всего несколькими строками кода Python

Узнайте, как это сделать в моей новой электронной книге:
Алгоритмы ансамблевого обучения с Python

Он предоставляет учебные пособия для самообучения с полным рабочим кодом на:
Стекинг , Голосование , Повышение , Пакетирование , Смешивание , Super Learner , и многое другое…

Привнесите современные методы ансамблевого обучения в

свои проекты машинного обучения
Посмотрите, что внутри

Нам нужен суперкомпьютер с машинным обучением мощностью 20 МВт и 20 000 графических процессоров для создания запланированного ЕС цифрового двойника Земли • The Register

Ученые-компьютерщики, пытающиеся создать компьютерные копии Земли для борьбы с изменением климата и экологическими катастрофами, считают, что им понадобится суперкомпьютер мощностью 20 МВт с 20 000 графических процессоров для запуска полномасштабного моделирования.

Начиная с середины 2021 года, боффины приступят к выполнению миссии продолжительностью от семи до десяти лет по созданию и развертыванию Destination Earth, или сокращенно DestinE, которая будет составлять часть 1 трлн евро (868 млрд фунтов стерлингов, 1 доллар США).2тн) инвестиции Евросоюза в зеленые технологии.

И он лежит в основе DestinE, нам сказали, что в конечном итоге вы обнаружите этот суперкомпьютер с графическим процессором: объединенную систему, способную запускать искусственный интеллект, аналитику данных и другие приложения. Важно отметить, что этот суперобъём объединит так называемых цифровых двойников Земли, которые представляют собой числовые модели нашего домашнего мира, которые имитируют и прогнозируют погоду и климат, океанские течения и полярные шапки, запасы пищи и воды, влияние человека на окружающую среду. , и так далее.

Эта цель — помочь ученым, политикам и общественности понять роль, которую природа и люди будут играть в формировании будущего планеты, и помочь ЕС достичь своей цели — стать углеродно-нейтральным к 2050 году путем принятия политических решений. К 2025 году команда надеется запустить четыре или пять цифровых двойников, а к 2030 году — «полного цифрового двойника Земли за счет конвергенции уже предложенных цифровых двойников».

Я могу просмотреть данные в моем цифровом двойнике и проверить, будет ли плотина по-прежнему защищать от ожидаемых экстремальных явлений

«Например, если вы планируете построить двухметровую дамбу в Нидерландах, я могу просмотреть данные в моем цифровом двойнике и проверить, будет ли дамба по-прежнему защищать от ожидаемых экстремальных явлений в 2050 году», — сказал Питер Бауэр, заместитель директора по исследованиям Европейского центра среднесрочных прогнозов погоды (ECMWF) и со-инициатор инициативы «Земля назначения», на этой неделе.

Ученые-информатики смогут настроить цифровых двойников, чтобы оценить гипотетические сценарии, например, результат добавления ветряных электростанций в различных местах по всей Европе или там, где в будущем лучше всего выращивать зерновые культуры по мере изменения условий. Команда DestinE хочет нанести на карту все процессы, происходящие на поверхности Земли, и иметь возможность осматривать модель с точностью до километра за километром. Чтобы цифровые близнецы были точным воссозданием, им нужно будет получать данные из множества источников.

«В первую очередь, цифровой двойник станет инструментом ассимиляции данных, который непрерывно циклически повторяет в реальном времени высокодетализированные модели земной системы с высоким разрешением и получает информацию наблюдений от всех возможных инструментов, включая новые обсерватории, такие как миниатюрные спутники, беспилотные летательные аппараты в космосе. Арктика, подводные кабели и буи, массивы интеллектуальных датчиков на полях и мобильные телефоны в рамках расширяющегося Интернета вещей — также для оценки неопределенных параметров модели и суррогата отсутствующих деталей процесса », — говорится в документе, описывающем проект, опубликованном в Nature.

Огромный объем данных от этих инструментов и устройств потребует нетривиального уровня вычислений для обработки, предупредили Бауэр и его коллеги из ECMWF и ETH Zurich во втором исследовании, также опубликованном в Nature.

Больше силы!

Команда пришла к выводу, что в первую очередь машины с ускорением на GPU — это лучший вариант, чем просто CPU или баланс CPU-GPU. После взвешивания тестов и рассмотрения того, какая технология будет разработана в ближайшем будущем, они полагают, что для запуска полномасштабного цифрового двойника Земли им потребуется что-то в четыре раза превышающее масштаб сегодняшнего суперкомпьютера Piz Daint 25-plus petaFLOPS, который имеет 5000 графических ускорителей Nvidia Tesla P100.

«Экстраполяция этого на технологии ближайшего будущего дает оценку остающегося фактора дефицита в четыре, таким образом, требуется около 20 000 графических процессоров для выполнения вычислений цифрового двойника с необходимой пропускной способностью», — писали они. «У этой машины должна быть мощность около 20 МВт».

ВВС США загружают не один, а два суперкомпьютера на базе AMD после пяти лет использования процессоров Intel Haswell

ПОДРОБНЕЕ

Для сравнения, американский 10-мегаваттный Summit, второй по мощности и известный суперпользователь, указанный в последнем рейтинге топ-500, имеет пиковую теоретическую производительность около 200 петафлопс и сегодня оснащен более чем 27000 графических процессоров Nvidia Tesla V100.Он был построен IBM для Национальной лаборатории Ок-Ридж.

Ирония создания энергоемкой системы для борьбы с изменением климата не осталась без внимания исследователей. В своей статье они отметили, что будущий суперкомпьютер должен быть построен в месте, где его узлы могут работать на более возобновляемых источниках энергии: «По данным Агентства по охране окружающей среды США, на которое приходится около 1000 фунтов выброса CO2 на МВтч, такая имитационная машина, если бы он был построен в местах, где доступна только «грязная» энергия, он бы производил значительное количество CO2 в год.

Нам сказали, что для того, чтобы цифровой двойник работал максимально эффективно, программное обеспечение модели должно быть усовершенствовано за счет машинного обучения. Боффины считают, что для работы с различными физическими моделями потребуется сочетание традиционных методов моделирования климата и алгоритмов искусственного интеллекта. Скорее всего, нейронные сети будут обрабатывать входящие данные и обрабатывать их, прежде чем они будут переданы в математические модели.

«Большинство погодных и климатических сообществ по-прежнему скептически относятся к использованию инструментов глубокого обучения черного ящика для прогнозов и нацелены на гибридные подходы к моделированию, сочетающие модели физических процессов с универсальностью инструментов машинного обучения на основе данных для достижения наилучших результатов. результаты », — отмечается в исследовании. ®

Advantage приобретает надежную аналитику, поставщика искусственного интеллекта и

ИРВИН, Калифорния, авг. 26 февраля 2021 г. (GLOBE NEWSWIRE) — Компания Advantage Solutions приобрела Strong Analytics , поставщика услуг в области искусственного интеллекта, машинного обучения и обработки данных для ведущих брендов в сфере потребительских товаров и розничной торговли, автомобильной промышленности, гостеприимства, маркетинга и рекламы, фармацевтики и технологий. и другие отрасли.

Агентство помогает своим клиентам разрабатывать, создавать и развертывать индивидуализированные, комплексные продукты и решения для машинного обучения и искусственного интеллекта.

«Специалисты по обработке данных и инженеры Strong Analytics решили такие разнообразные задачи, как оптимизация розничных запасов и персонализация многоканального маркетинга», — сказал Гэри Колен, президент по решениям для маркетинга и цифровой торговли компании Advantage Solutions.«Их репутация поставщика ценных бизнес-решений, основанных на различном использовании данных, заслужена, и мы считаем их ключом к нашей способности постоянно и проактивно выявлять и устранять возможности и препятствия для бизнеса наших клиентов и заказчиков».

Основанная аналитиками данных Броком Фергюсоном и Якобом Цвейгом, Strong Analytics работает с организациями любого размера, от стартапов до компаний из списка Fortune 500. Его работа сосредоточена на применении современных инноваций в машинном обучении — в таких областях, как глубокое обучение, обработка естественного языка и обучение с подкреплением — для задач автоматизации и оптимизации.Среди областей компетенции агентства — стратегия и лидерство в области ИИ, аналитика данных, инженерия данных, инженерия машинного обучения, DevOps и архитектура.

«Strong Analytics и Advantage разделяют непоколебимую преданность клиентам и склонность к сотрудничеству», — сказал Фергюсон. «Мы очень рады объединиться, чтобы принести дополнительную пользу клиентам Advantage и помочь им решить их самые трудные и сложные проблемы — за недели, а не годы».

О Strong Analytics

Strong Analytics была основана в 2016 году и предоставляет консалтинговые услуги в области науки о данных, машинного обучения и инженерии данных компаниям из разных отраслей. Его набор платформ искусственного интеллекта позволяет индивидуальным решениям переходить от проектирования к развертыванию быстрее и эффективнее, чем когда-либо прежде. Для получения дополнительной информации посетите strong.io .

О компании Advantage Solutions

Advantage Solutions — ведущий поставщик бизнес-решений, стремящийся стимулировать рост производителей потребительских товаров и розничных продавцов за счет успешной аналитической работы и исполнения. Многоканальные решения Advantage на основе данных и технологий, включая продажи, розничный мерчандайзинг, бизнес-аналитику, цифровую коммерцию и полный набор маркетинговых услуг, помогают брендам и розничным продавцам по широкому спектру каналов стимулировать потребительский спрос, увеличивать продажи и повышать эффективность работы.
Компания Advantage со штаб-квартирой в Ирвине, Калифорния, имеет офисы по всей Северной Америке и стратегические инвестиции на отдельных рынках Африки, Азии, Австралии и Европы, через которые она обслуживает глобальные потребности международных, региональных и местных производителей.

Posted in Разное

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.