Немаркированный список: Как убрать маркеры в маркированном списке?

Содержание

Немаркированный список html. Нумерованные списки

, который содержит в себе всё отображаемое содержимое списка):

Маркированный список:

Кофе
Чай
Молоко

Попробовать »

Виды маркеров

Виды маркеров нумерованного списка можно изменить с помощью атрибута type . Данный атрибут поддерживает пять видов маркеров:

Маркированные списки не имеют атрибута type , поэтому средствами HTML изменить вид маркера у маркированного списка не получится. Для изменения вида маркера, в этом случае, можно воспользоваться CSS свойством list-style-type , с помощью которого, помимо значения по умолчанию, можно выбрать ещё два вида маркера: circle или square .

Изменение маркеров у списков:

Заголовок страницы

Нумерованный список c атрибутом type=»a»:

Яблоки
Бананы
Лимоны

Нумерованный список c атрибутом type=»I»:

Яблоки
Бананы
Лимоны

Виды маркеров маркированных списков:

Яблоки
Бананы
Лимоны

Яблоки
Бананы
Лимоны

Попробовать »

CSS свойство list-style-type , помимо видов маркеров для маркированных списков, имеет множество различных видов маркеров и для нумерованных списков. Но не всегда изменения одного стандартного вида маркера на другой бывает достаточно для того, чтобы красиво оформить список. Для оформления списков лучше использовать CSS, который позволяет не только изменять вид маркера, но и заменять маркеры на картинки, контролировать их расположение и управлять отступом. Как всё это делать вы можете посмотреть .

Горизонтальный список

Если вы используете HTML список для создания горизонтального меню, то вам нужно будет расположить элементы списка друг за другом на одной строке. Средствами HTML это сделать не получится, поэтому нужно будет воспользоваться CSS.

Чтобы создать горизонтальный список, надо для пунктов списка прописать CSS свойство display со значением inline или inline-block , в зависимости от того, какие ещё свойства вы собираетесь использовать.

Заголовок страницы

Нумерованный список

Яблоки
Бананы
Лимоны

Маркированный список:

Яблоки
Бананы
Лимоны

Попробовать »

После этого все пункты списка выстроятся в одну строку. Обратите внимание, что у пунктов списка пропадут маркеры и между ними не будет даже пробела, но отступ слева у списка останется.

Как горизонтальный список превратить в горизонтальное меню, вы можете посмотреть .

Такой список представляет собой перечень «пронумерованный» каким-либо образом. Это могут быть арабские цифры, цифры римского алфавита или буквы.

Чтобы указать браузеру, что список будет нумерованным, используются теги .

Пример кода для нумерованного списка:

Html списки

кошки
собаки
лошади

Результат:

кошки
собаки
лошади

Как видите, по умолчанию нумерация ведется арабскими цифрами. Это можно изменить с помощью параметра type :

— type=»A» — нумерация заглавными латинскими буквами (A, B, C).

— type=»a» — нумерация прописными латинскими буквами (a, b, c).

— type=»I» — нумерация большими римскими цифрами (I, II, III) .

— type=»i» — нумерация маленькими римскими цифрами (i, ii, iii).

Пример кода с римскими цифрами:

Html списки

кошки
собаки
лошади

Результат:

кошки
собаки
лошади

Если нам нужно начать нумерацию не с единицы, то следует использовать параметр start , в качестве значения которого указывается число, с которого будет начинаться список (если нумерация задается с помощью букв, то это число будет указывать на позицию в алфавите).

Пример кода:

Html списки

кошки
собаки
лошади

Результат:

кошки
собаки
лошади

У тега

можно задать параметр value , который позволяет изменить номер данного элемента списка. При этом изменяется нумерация и всех последующих элементов.

Пример кода:

Html списки

красный
оранжевый
желтый

фиолетовый

Результат:

красный
оранжевый
желтый

фиолетовый

Маркированные списки

В маркированном списке вместо букв и цифр используются маркеры. Чтобы указать браузеру, что список будет маркированным, используются теги

. Весь список располагается между этими тегами и каждый его пункт задается тегами .

Пример кода для маркированного списка:

Html маркированные списки

кошки
собаки
лошади

Результат:

кошки
собаки
лошади

По умолчанию маркер отображается в виде черного кружочка. Это можно изменить с помощью параметра type :

— type=»disc» — закрашенный кружочек.

— type=»circle» — пустой кружочек.

— type=»square» — закрашенный квадратик.

Пример кода для маркированных списков:

Html маркированные списки

кошки
собаки
лошади

кошки
собаки
лошади

кошки
собаки
лошади

Результат:

кошки
собаки
лошади

кошки
собаки
лошади

кошки
собаки
лошади

Списки определений

Таки списки используются в словарях. Каждый пункт состоит из двух частей: термин и его определение. Чтобы указать браузеру, что будет список определений, используются теги

, а их определения — в теги

Пример кода списка определений:

Списки определений Термин 1 Определение термина 1 Термин 2 Определение термина 2

Результат:

Вложенные списки

Бывают ситуации, когда в элемент списка необходимо включить свой список. Такие списки называются многоуровневыми или вложенными. Для этого используется комбинация уже известных нам тегов списков.

Пример кода многоуровневого списка:

Вложенные списки

Животные
1. кошки
2. собаки
Растения
1. деревья
2. цветы

В языке HTML предусмотрен специальный набор тегов для представления информации в виде списков. Списки являются одним из наиболее часто употребляемых форм представления данных как в электронных документах, так и в печатных. Со списками мы встречаемся практически ежедневно, — это может быть список необходимых покупок в магазине, учеников в классе или просто дел, которые необходимо выполнить. Возможность организации списковых структур имеется во многих текстовых редакторах, в частности, мощный текстовый процессор Microsoft Word обладает удобными средствами форматирования списков различного вида (возможности создания HTML-списков при помощи Microsoft Word обсуждаются в главе 8). Приведем ряд случаев, для которых использование списков довольно удобно:

Объединение фрагментов информации в единую структуру для придания удобочитаемого вида.

Описание сложных пошаговых процессов.
Расположение информации в стиле оглавления, пункты которого указывают на соответствующие разделы документа.

Заметим, что приведенные выше пункты как раз и организованы в виде списковой структуры.

В языке HTML предусмотрены следующие основные типы списков: маркированный, нумерованный и список определений. Для реализации списков различных типов используются следующие тэги:

, , . С помощью различных типов встроенных в документ списков могут быть реализованы самые разные возможности, описанию которых и посвящена данная глава. Рассматриваются особенности построения списков различных типов, а также применения вложенных друг в друга списков.

Маркированный список

Одним из типов списков, реализованных в языке HTML, является маркированный список. Иначе списки такого типа называют ненумерованными или

неупорядоченными. Последнее название часто используется как формальный перевод названия соответствующего тега

В маркированном списке для выделения его элементов используются специальные символы, называемые маркерами списка (часто их называют буллетами, что является формальным озвучением английского термина bullet — пуля). Вид маркеров списка определяется браузером, причем при создании вложенных списков браузеры автоматически разнообразят вид маркеров различного уровня вложенности.

Тэги

Для создания маркированного списка необходимо использовать тэг-контейнер , внутри которого располагаются все элементы списка. Открывающий и закрывающий тэги списка обеспечивают перевод строки до и после списка, отделяя, таким образом, список от основного содержимого документа, поэтому здесь нет необходимости использовать теги абзаца

Каждый элемент списка должен начинаться тэгом

(LI — List Item, элемент списка). Тег

не нуждается в соответствующем закрывающем тэге, хотя его наличие в принципе не возбраняется. Браузеры обычно при отображении документа начинают каждый новый элемент списка с новой строчки.
Приведенных сведений достаточно для построения элементарного маркированного списка. Приведем пример HTML-документа, использующего маркированный список, отображение которого браузером показано на рис. 2.1.
Пример маркированного списка
Рис. 2.1. Отображение браузером маркированного списка
Заметим, что кроме элементов списка, отмечаемых тэгом
, могут присутствовать и другие HTML-элементы. В приведенном выше примере одним из таких элементов является обычный текст, не являющийся пунктом списка, а играющий роль его заголовка.
Примечание
В некоторых учебниках по языку HTML встречается указание, что для задания заголовка списка следует применять тэг-контейнер (LH — List Header, заголовок списка). В настоящее время этот тег не распознается ни одним из распространенных браузеров и не входит в спецификацию HTML. Таким образом, его применение становится бессмысленным, хотя и не приведет к каким-либо ошибкам.
В тэге

Немаркированный список html. Нумерованный список c атрибутом type=»a». Стандартные маркеры для нумерованного списка

Браузеры по-разному интерпретируют указание вида маркера для отдельного элемента списка. Браузер Netscape изменяет вид маркера для данного и всех последующих, пока не встретится очередное переопределение вида маркера. Браузер Internet Explorer изменяет вид маркера только для данного элемента.

В качестве маркеров списка можно использовать графические изображения, что широко применяется для создания привлекательных, красиво оформленных HTML-документов. На самом деле такая возможность не предоставляется непосредственно языком HTML, а реализуется несколько искусственно. Это вовсе не означает, что так делать не рекомендуется или предосудительно, а лишь означает, что здесь не будут применяться никакие специальные языковые конструкции HTML.

Чтобы понять идею, необходимо разобраться в механизме реализации списков на HTML-страницах. Оказывается, что тег списка

(как, впрочем, и теги списков других типов, рассматриваемых ниже) выполняет единственную задачу — указывает браузеру, что вся информация, располагаемая после данного тега должна отображаться со сдвигом вправо (отступом) на некоторую величину. Теги

, указывающие на отдельные элементы списка, обеспечивают вывод стандартных маркеров элементов списка.

Если же нам требуется построить список с графическими маркерами, то можно вообще обойтись без тегов

. Достаточно будет перед каждым элементом списка вставить желаемое графическое изображение. Единственной задачей, которую нужно при этом решить, будет отделение элементов списка друг от друга. Для этого можно использовать теги абзаца

Или принудительного перевода строки
. Пример реализации списка с графическими маркерами, отображение которого представлено на рис. 2.2, показан ниже:

который будет передан только один раз. Размеры файла, содержащего маленькое изображение, также крайне незначительны.

Примечание

Методы создания списков с графическими маркерами обсуждаются в свою очередь в главе 8.

Нумерованные списки иногда называют упорядоченными. Списки данного типа представляют собой упорядоченную последовательность отдельных элементов. Отличием от маркированных списков является то, что в нумерованном списке перед каждым его элементом автоматически проставляется порядковый номер. Вид нумерации зависит от броузера и может задаваться атрибутами тегов списка. В остальном реализация нумерованного списка во многом похожа на реализацию маркированного списка.

Для создания нумерованного списка следует использовать тег-контейнер OL > OL >, внутри которого располагаются все элементы списка.

Каждый элемент списка должен начинаться тегом LI > и заканчиваться тегом LI >.

Спецификация элемента OL:

TYPE=»вид нумерации»

START=»начальная позиция»>

Атрибут TYPE задает вид нумерации, которой выделяются элементы списка. Он может иметь следующие значения:

 A – маркеры в виде прописных латинских букв;

 a – маркеры в виде строчных латинских букв;

 I- маркеры в виде больших римских цифр;

 i- маркеры в виде маленьких римских цифр;

 1- маркеры в виде арабских цифр, это значение используется по
умолчанию.

Атрибут START определяет позицию, с которой начинается нумерация списка. Используя этот атрибут, можно начать нумерацию, например, с цифры 5 или буквы E, в зависимости от вида нумерации. Значением атрибута START является число, вне зависимости от вида нумерации.

Спецификация элемента LI для нумерованного списка:

TYPE=»вид нумерации»

VALUE=»номер элемента»>

Атрибут TYPE задает вид нумерации, он может принимать такие же значения, что и одноименный атрибут элемента ОL. По умолчанию значение этого атрибута – 1.

Атрибут VALUE позволяет изменить номер данного элемента, при этом изменятся номера и последующих элементов.

Пример использования нумерованного списка:

Пример списка

Города России по величине:

Москва

Санкт-Петербург

Новосибирск

Вот так броузер отобразит данный пример:

Список определений

Списки определений, также называемые словарями определений специальных терминов, являются особенным видом списков. В отличие от других типов списков каждый элемент списка определений всегда состоит из двух частей. В первой части элемента списка указывается определяемый термин, а во второй части – текст в форме словарной статьи, раскрывающий значение термина.

Списки определений задаются с помощью тега-контейнера DL >. Внутри него тегом DT > отмечается определяемый термин, а тегом DD > – абзац с его определением. Внутри элемента

нельзя использовать абзацы (P) и заголовки (h2-H6), но их можно использовать внутри элемента

. Атрибутов для элементов списка определений нет. В общем случае список определений записывается следующим образом:

Термин

Определение термина

Пример использования списка определений:

Состав Microsoft Office

Microsoft Word

Многофункциональный текстовый процессор

Microsoft Excel

Программа для работы с электронными

таблицами

В HTML за организацию списков отвечает целый набор тегов , организация которых должна соответствовать определенным правилам структуризации данных.

Стандартом пятой версии html поддерживается 3 вида списков: нумерованные списки, маркированные списки и списки определений . Также предоставляется возможность вкладывать списки друг в друга, создавая вложенные многоуровневые списки .

Нумерованный список

Нумерованный список — это набор элементов (пунктов списка), имеющих определённую последовательность. Каждый пункт нумерованного списка имеет уникальный маркер, указывающий на порядок следования данного пункта относительно других пунктов списка. По умолчанию маркерами пунктов нумерованного списка являются числа. Первый пункт идёт под числом 1, второй под числом 2 и так далее.

Самыми распространёнными примерами нумерованных списков являются рецепты приготовления различных блюд. Так как любой рецепт — это нумерованный список, с чёткой последовательностью действий.

Для создания нумерованных списков в HTML используется тег

:
Нумерованный список:
1. Кофе
2. Чай
3. Молоко
Попробовать »
Примечание: тег
1. , то есть всё содержимое нумерованного списка должно размещаться внутри элементов
2. . Тег
3. , в свою очередь, не имеет ограничений на содержимое, поэтому в нём можно размещать абзацы, картинки, ссылки, таблицы, другие списки и т.д.
  Маркированный список
  Маркированный список — это ненумерованные, то есть неупорядоченные списки элементов, последовательность которых не имеет никакого значения. Все пункты маркированного списка имеют одинаковые маркеры, по умолчанию они отображаются в виде маленьких чёрных кругов.
  Для создания маркированных списков в HTML применяется тег , внутри которого располагаются элементы самого списка (как и в случае с нумерованными списками используется тег
4. , который содержит в себе всё отображаемое содержимое списка):
  Маркированный список:
  - Кофе
  - Чай
  - Молоко
  Попробовать »
  Виды маркеров
  Виды маркеров нумерованного списка можно изменить с помощью атрибута type . Данный атрибут поддерживает пять видов маркеров:
  Маркированные списки не имеют атрибута type , поэтому средствами HTML изменить вид маркера у маркированного списка не получится. Для изменения вида маркера, в этом случае, можно воспользоваться CSS свойством list-style-type , с помощью которого, помимо значения по умолчанию, можно выбрать ещё два вида маркера: circle или square .
  Изменение маркеров у списков:
  Заголовок страницы
  Нумерованный список c атрибутом type=»a»:
  1. Яблоки
  2. Бананы
  3. Лимоны
  Нумерованный список c атрибутом type=»I»:
  1. Яблоки
  2. Бананы
  3. Лимоны
  Виды маркеров маркированных списков:
  - Яблоки
  - Бананы
  - Лимоны
  - Яблоки
  - Бананы
  - Лимоны
  Попробовать »
  CSS свойство list-style-type , помимо видов маркеров для маркированных списков, имеет множество различных видов маркеров и для нумерованных списков. Но не всегда изменения одного стандартного вида маркера на другой бывает достаточно для того, чтобы красиво оформить список. Для оформления списков лучше использовать CSS, который позволяет не только изменять вид маркера, но и заменять маркеры на картинки, контролировать их расположение и управлять отступом. Как всё это делать вы можете посмотреть .
  Горизонтальный список
  Если вы используете HTML список для создания горизонтального меню, то вам нужно будет расположить элементы списка друг за другом на одной строке. Средствами HTML это сделать не получится, поэтому нужно будет воспользоваться CSS.
  Чтобы создать горизонтальный список, надо для пунктов списка прописать CSS свойство display со значением inline или inline-block , в зависимости от того, какие ещё свойства вы собираетесь использовать.
  Заголовок страницы
  Нумерованный список
  1. Яблоки
  2. Бананы
  3. Лимоны
  Маркированный список:
  - Яблоки
  - Бананы
  - Лимоны
  Попробовать »
  После этого все пункты списка выстроятся в одну строку. Обратите внимание, что у пунктов списка пропадут маркеры и между ними не будет даже пробела, но отступ слева у списка останется.
  Как горизонтальный список превратить в горизонтальное меню, вы можете посмотреть .

CSS маркер списка

Списки на html страницах по умолчанию выводятся с маркерами, которые задаются параметрами «disc» для тега <ul> и «decimal» для тега <ol>.

Удаление маркеров списка


HTML

<div>
	<ul>
		<li>список без маркеров</li>
		<li>немаркированный список</li>
		<li>убрать маркеры</li>
	</ul>
</div>


CSS

.list-none li {
	list-style-type: none;
	margin-left: 48px;
}

Большие латинские буквы


HTML

<div>
	<ul>
		<li>прописные латинские буквы</li>
		<li>большие латинские буквы</li>
		<li>маркировка прописными латинскими буквами</li>
	</ul>
</div>


CSS

.big-latin li {
	list-style-type: upper-alpha;
	margin-left: 48px;
}

Маленькие латинские буквы


HTML

<div>
	<ul>
		<li>строчные латинские буквы</li>
		<li>маленькие латинские буквы</li>
		<li>маркировка строчными латинскими буквами</li>
	</ul>
</div>


CSS

. small-latin li {
	list-style-type: lower-alpha;
	margin-left: 48px;
}

Маленькие греческие буквы


HTML

<div>
	<ul>
		<li>строчные греческие буквы</li>
		<li>маленькие греческие буквы</li>
		<li>маркировка строчными греческими буквами</li>
	</ul>
</div>


CSS

.small-greek li {
	list-style-type: lower-greek;
	margin-left: 48px;
}

Большие римские числа


HTML

<div>
	<ol>
		<li>прописные римские числа</li>
		<li>большие римские числа</li>
		<li>маркировка прописными римскими числами</li>
	</ol>
</div>


CSS

.big-roman li {
	list-style-type: upper-roman;
	margin-left: 48px;
}

Маленькие римские числа


HTML

<div>
	<ol>
		<li>строчные римские числа</li>
		<li>маленькие римские числа</li>
		<li>маркировка строчными римскими числами</li>
	</ol>
</div>


CSS

.small-roman li {
	list-style-type: lower-roman;
	margin-left: 48px;
}

Нумерованный список

CSS. Как выбрать каждый первый, второй, третий и.т.д. элементы списка, таблицы, блока.

Иногда, при работе с CSS нужно выбрать какой-то определенный по счету элемент, например, в списке, таблице и. т.д. Либо нужно выбрать каждый второй, третий и.т.д. элементы.

Давайте рассмотрим способ, как это можно сделать с помощью CSS и псевдокласса nth-child.

Для примера возьмем немаркированный список:

<ul>
            <li>Элемент 1</li>
            <li>Элемент 2</li>
            <li>Элемент 3</li>
            <li>Элемент 4</li>
            <li>Элемент 5</li>
            <li>Элемент 6</li>
            <li>Элемент 7</li>
            <li>Элемент 8</li>
            <li>Элемент 9</li>
            <li>Элемент 10</li>
</ul>

Давайте выделим красным цветом, например, пятый по счету элемент li. Для этого воспользуемся псевдоклассом CSS nth-child

ul li:nth-child(5) {color:#F00;}

Для того, чтобы выбрать 5 элемент, в качестве параметра для псевдокласса nth-child, нужно указать цифру 5. Все просто. Цифра 5 это позиция элемента, по порядку, в котором он находится в коде.

Вот какой результат получился.

Вместо цифры «5» можно указывать любое другое число, в зависимости от того элемента, который вы хотите выбрать.

Например, для того, чтобы выбрать каждый второй элемент с помощью CSS, необходимо написать:

ul li:nth-child(2) {color:#F00;}

Что делать, если нужно выбрать каждый второй элемент с помощью CSS, а не только второй. Как быть в этом случае?

Используйте следуйющий код:

ul li:nth-child(2n) {color:#F00;}

По сути, добавляем символ «n» к цифре.

Аналогичным образом можно выбирать любые другие элементы, в зависимости от их расположения в дереве (структуре) документа.

Маркировка табака и сигарет: регистрация, условия обязательной маркировки табака 2020 — 2021

Заявка на размещение информации о таможенном складе

Выберите группы товаров

Лекарства

Табак

Обувь

Шины и пневматические покрышки

Духи и туалетная вода

Товары легкой промышленности

Фотоаппараты и лампы-вспышки

Пиво

Молоко

Кресла-коляски

Велосипеды

Шубы

Маркировка обуви и остатков обуви: сроки, порядок проведения, условия обязательной маркировки 2020 — 2021

Закон об обязательной маркировке обуви

Как будет маркироваться обувь?

Каждая пара обуви будет иметь свой цифровой код Data Matrix. Этот код состоит из 123 знаков и содержит уникальную информацию о продукции. Отсканировав его с помощью специального приложения на смартфоне, потребитель узнает необходимые сведения о товаре, сможет проверить его до покупки и убедиться в качестве.

За достоверность данных отвечает производитель, импортёр и продавец розницы. Наличие цифровой маркировки на обуви свидетельствует о том, что товар произведён законно, его качество соответствует заявленному.

Для импорта обуви есть тоже свои правила маркировки. Согласно закону, ввод импортного товара в оборот начинается с после пересечения границы, но до первой продажи. Нанести цифровой код на обувь необходимо до прохода таможни, поскольку ввоз немаркированной продукции запрещён.

Как маркировать остатки обуви?

Маркировку остатков обуви необходимо осуществить до 1 июля 2020 года. Для этого производителю нужно:

Зарегистрироваться в системе Честный ЗНАК на официальном сайте. Для этого необходима УКЭП — усиленная квалифицированная электронная подпись.
Занести в систему данные по остаткам обуви и всему производимому ассортименту.
Получить код маркировки на каждую единицу товара.
Распечатать полученные коды на принтере, наклеить этикетки на коробку или ярлыки обуви, или саму обувь.
Ввести в оборот маркированную обувь.
Обновить кассовую программу: касса должна поддерживать работу с реквизитом «Код товара» и иметь сканер штрих-кодов. С 1 июля продажи обуви будут в обязательном порядке регистрироваться на кассе.
Подключиться к ЭДО (электронному документообороту). Через эту систему нужно регистрировать новые поступления, списания и возвраты товара. Можно подавать данные в систему напрямую, без использования ЭДО.

Обязательная маркировка товаров с 2019 года

Что меняется для розницы

В 2018 маркировку товаров протестировали на обычном оборудовании. Все, что для нее требуется, уже есть на рынке, поэтому работать по новым правилам не сложно. Но розницу ждут три больших обязательных изменения.

Во-вторых, придется использовать системы электронного документооборота тем, кто этого еще не делает. Через СЭД будут передаваться документы, сопровождающие маркированные товары.

В-третьих, нужно будет сканировать коды маркировки: при приеме каждой партии товара сверять их с указанными в документах, а при продаже покупателю — включать в фискальный документ и отправлять в ОФД. Для этого вам понадобится сканер штрихкодов с поддержкой 2D-сканирования.

Чтобы вы могли закупать и продавать маркированные товары, ваша программа для магазина должна поддерживать работу с кодами. Сервис МойСклад уже умеет все, что нужно. Все функции для работы с маркировкой в нем бесплатные.

Мы с самого начала участвовали в проектах по маркировке сигарет, обуви и одежды, и сейчас наш сервис полностью готов к работе: и учетная система, и кассовые приложения. В нем можно делать розничные продажи, приемки, отгрузки или перемаркировку, а если у вас производство — заказывать коды и вводить товары в оборот. Эти возможности доступны без ограничений на всех тарифах МоегоСклада, в том числе на Бесплатном.

Программа для маркировки товара

ocaml — поиск по дереву с непомеченными узлами

Прежде всего давайте разберемся, что такое помеченное и немаркированное дерево, и как они могут быть представлены в виде структур данных.

Если у меня есть немаркированное дерево с целыми листьями.

Не бывает дерева без меток с целыми листьями. Дерево может быть либо помечено, то есть когда узлам присвоены ярлыки, либо немаркировано, то есть когда узлам не присвоены никакие ярлыки.

Обычно, когда мы говорим о деревьях в контексте информатики, мы думаем о помеченных деревьях.(h-2) узлов. Несмотря на это, такие деревья все еще существуют в производстве и находят свое применение в некоторых специализированных приложениях, таких как деревья B + или деревья Хаффмана.

Теперь давайте посмотрим на деревья без надписей. Несмотря на то, что они являются сущностью деревьев, они не очень часто используются в контексте информатики и представляют математический интерес, а не практический. Немаркированное дерево кодирует только структуру и ничего более, поскольку с узлами ничего не связано. Немеченые деревья изучаются в комбинаторике, могут использоваться для представления молекулярных структур и в целом для представления различных видов автоматов и изучения изоморфизма между структурами.

Индуктивное определение

Существует два подхода к кодированию дерева. Канонический способ — использовать индуктивные типы данных, например, в OCaml двоичное дерево без меток кодируется как

  дерево типов = Пусто | Дерево дерева * дерево

На первый взгляд это опять же выглядит совершенно бесполезным и фальшивым. Но мы можем провести аналогию с другим простым индуктивным определением:

  тип nat = Zero | Succ of nat

, которая представляет собой хорошо известную кодировку Пеано натуральных чисел.Мы легко можем видеть, что немаркированное дерево является расширением чисел Пеано (например, вместо унарного конструктора Succ у нас есть двоичный конструктор Tree ). В то же время мы можем обнаружить, что кодировка Пеано — это не что иное, как немаркированный список, например, рассмотрим определение структуры данных списка:

  type 'a list = Empty | Список 'a *' список

Следовательно, немаркированный список, то есть список, который не может ничего нести, все еще находит свое применение, несмотря на то, что единственное понятие, которое он может кодировать, — это его длина, которая является сущностью натуральных чисел — идея подсчет.

То же самое верно и для немаркированных деревьев, поскольку они обозначают простую идею принятия решений, и каждое немаркированное дерево кодирует отдельный элемент в пространстве решений.

Хотя хранение чисел в виде списков и решений в виде деревьев может показаться пустой тратой места, они все же имеют свое применение перед изоморфизмом Карри-Ховарда, где каждая конструируемая структура данных выступает в качестве доказательства. И поэтому такие структуры становятся объектами изучения всей области автоматического доказательства теорем.

Представление деревьев в виде графов

Также хорошо известно, что дерево — это особый вид графа, поэтому другим естественным представлением дерева был бы граф, например, используя список смежности для представления графа, мы можем получить следующее определение дерева.

  дерево типов = (узел * узел) список

Это определение ставит вопрос, что такое узел типа ? Действительно, теперь нам нужен отдельный тип для нашего графика. В общем, нам просто нужно иметь возможность различать два узла, поэтому будет достаточно любого типа данных, для которого определена операция равенства.Например, мы можем использовать int или string . Поэтому простое дерево с тремя узлами будет представлено как набор из двух ветвей [1,2; 1,3] , где каждая ветвь представляет собой упорядоченный кортеж из двух узлов.

Основная проблема с таким представлением заключается в том, что оно недостаточно плотное, поскольку можно построить деревья, которые не являются деревьями, например, [1,2; 2,1] — это правильно сформированное значение нашего типа tree , но это не дерево, поскольку оно имеет цикл.Следовательно, чтобы сохранить древовидную структуру нашего графа, мы всегда должны проверять при каждой вставке, создан ли цикл или нарушен ли какой-либо другой инвариант дерева (например, вставлено перекрестное ребро). Другая проблема заключается в том, что нужно предоставить источник различных целых чисел для каждого нового узла.

Следовательно, индуктивное определение дерева имеет хорошее свойство — оно всегда верно. Каждый экземпляр индуктивного дерева — это дерево, которое доказывается построением. Более того, в индуктивном определении каждый новый узел на самом деле является новым новым объектом, созданным в куче, поэтому они автоматически различимы.По сути, за создание новых узлов отвечает среда исполнения языка.

Однако то, что хорошо в представлении графа, и почему я показываю его здесь, заключается в том, что оно смешивает разницу между узлом и меткой узла, так что теперь это очень легко спутать. Действительно, если нам уже нужно предоставить некоторый тип данных для несущих узлов (только для того, чтобы сделать один узел отличным от другого), то почему бы не использовать тот же тип данных для хранения некоторых меток, т.е. мы можем использовать сами метки в качестве несущего набора , д.г., [«Бил», «Адам»; «Бил», «Ева»] . И это действительно представление, которое довольно часто используется в вычислениях. Индуктивное определение на самом деле не дает такой свободы.

Прежде всего, ваши определения данных несовместимы, например, выражение

  Узел (Узел (1,2), Узел (2,3))

не является четко определенным, потому что вы передаете конструктору Node как целые числа, например, 1 или 2 , так и значения, которые создаются конструктором Node , например.г., Узел (1,2) . Следовательно, это плохо типизированный код, поскольку Node (1,2) имеет тот же тип, что и 1 , что, очевидно, неверно.

Дерево — это рекурсивный тип данных, поэтому его конструкторы должны принимать значения того же типа, что и само дерево. Конечно, для создания рекурсивного типа данных у вас должен быть нерекурсивный конструктор, чтобы вы могли ввести рекурсию, например, вот пример немаркированного дерева

  дерево типов = Пусто | Узел дерева * дерево

Как видите, в этом определении нет места для int или любой другой полезной нагрузки.Так будет выглядеть дерево без метки . В отличие от вашего примера, где узлы параметризованы некоторыми целочисленными значениями.

Теперь мы готовы определить помеченное дерево. Очевидно, что это другой тип, поэтому он должен иметь разные конструкторы данных, например. ¹,

  тип ltree = LEmpty | L Узел ltree * int * ltree

Теперь давайте рассмотрим пример дерева без меток и меток, например, пример, наиболее близкий к вашей попытке, будет

  let unlabeled = Узел (Узел (Пустой, Пустой), Узел (Пустой, Пустой))

Теперь представим соответствующее помеченное дерево, где каждый узел параметризован суммой глубин обоих поддеревьев, e.г.,

  let labeleled = LNode (LNode (LEmpty, 2, LEmpty), LNode (LEmpty, 2, LEmpty))

Если я буду писать функцию, которая будет переводить из первого представления во второе, то я начну с функции height , которая возьмет немаркированное дерево и вычислит его глубину. А затем я напишу функцию translate , которая будет рекурсивно сопоставлять каждый немеченый узел с помеченным. И то, и другое тривиально, поэтому я оставляю это вам в качестве упражнения.

¹⁾ Мы добавили префиксы к конструкторам данных (начиная с заглавной буквы, например, LEmpty и LNode ) и конструкторам типов (начиная с маленькой буквы, например, ltree ) с помощью L и l буква, чтобы отличить его от немаркированного дерева. Лучше использовать модули для правильного размещения имен ваших конструкторов, но это совсем другая история.

python — как выполнить предсказание с помощью predic_generator на немаркированных тестовых данных в Keras?

ваша структура папок будет похожа на testfolder / folderofallclassfiles

можно использовать

  test_generator = test_datagen.flow_from_directory (
    directory = pred_dir,
    class_mode = Нет,
    shuffle = Ложь
)

перед предсказанием я бы также использовал сброс, чтобы избежать нежелательных выходов

РЕДАКТИРОВАТЬ:

Для ваших целей вам необходимо знать, какое изображение связано с каким предсказанием. Проблема в том, что генератор данных запускается в разных позициях в наборе данных каждый раз, когда мы используем генератор, что дает нам каждый раз разные выходные данные. Итак, для перезапуска в начале набора данных при каждом вызове pred_generator () вам необходимо точно сопоставить количество итераций и пакетов с размером набора данных.
Есть несколько способов встретить этот

a) Вы можете увидеть внутренний счетчик пакетов, используя batch_index генератора
b) создайте новый генератор данных перед каждым вызовом pred_generator ()
c) есть лучший и простой способ — вызвать reset () на генераторе, и если вы установили shuffle = False в flow_from_directory , тогда он должен начинаться с начала набора данных и каждый раз выдавать точно такой же результат, поэтому теперь заказ testgen .имена файлов и testgen.classes соответствуют

  test_generator.reset ()

Прогноз

  прогноз = model.predict_generator (test_generator, verbose = 1, steps = numberofimages / batch_size)

Чтобы сопоставить имя файла с предсказанием

pred_generator дает выходные данные о вероятностях, поэтому сначала нам нужно преобразовать их в номер класса, например 0,1 ..

  предсказанный_класс = np.argmax (прогноз, ось = 1)

Следующим шагом будет преобразование этих номеров классов в фактические имена классов

  l = dict ((v, k) для k, v в training_set.class_indices.items ())
prednames = [l [k] для k в предсказанных_ классах]

получение имен файлов

  имена файлов = test_generator.filenames

Наконец создание df

  finaldf = pd.DataFrame ({'Filename': имена файлов, 'Prediction': prednames})

NVDA сообщает, что входные данные типа `type =» number «` не помечены в списке элементов ‘forms’ · Проблема № 41 · alphagov / report-bugs · GitHub

 В компоненте ввода даты отдельные входные данные выглядят следующим образом:

`` ''

`` ''

Мы устанавливаем для ввода значение `type =" number "`, чтобы браузеры Android отображали клавиатуру с цифровой клавиатурой, когда ввод находится в фокусе.iOS использует полную буквенно-цифровую клавиатуру для `type =" number "`, поэтому мы добавляем `pattern =" [0-9] * "`, который также запускает цифровую клавиатуру [1]. Это технически недопустимый HTML, поскольку атрибут шаблона применяется только к входам типа `text`,` search`, `url`,` tel` и `email` [2], но, как известно, не вызывает каких-либо реальных проблем. .

Однако существует ряд известных проблем с входными данными `type =" number "`:

- они молча отбрасывают нечисловой ввод в Chrome [3] (кроме буквы 'e')
- пользователи могут случайно увеличивать или уменьшать число с помощью клавиш со стрелками, не осознавая [4]
- пользователи могут случайно увеличить или уменьшить число, используя колесо прокрутки мыши или жест прокрутки на трекпаде [5]
- они отображаются как немаркированные в списке элементов NVDA [6]
- в объектной навигации NVDA они видны как вращающаяся кнопка с полем редактирования и двумя кнопками внутри.Эти кнопки не помечены, но уменьшают / увеличивают значение [7]
- при переходе к полю NVDA с помощью нажатия nvda + tab они отображаются как поля редактирования без метки [7]
- пользователи Dragon Naturally Speaking не могут диктовать им как ожидается [8]

(Ошибки были зарегистрированы там, где это необходимо)

При тестировании использование  `смягчает эти проблемы с некоторыми незначительными недостатками:

- В версиях iOS 12.2 и 13.0 вместо цифровой клавиатуры отображается цифровая клавиатура с пунктуацией.Версии до 12.2 не поддерживают `inputmode`, поэтому возвращаются к атрибуту` pattern` и продолжают отображать полную цифровую клавиатуру. iOS 13 обновляет inputmode = "numeric", чтобы использовать цифровую клавиатуру без знаков препинания.
- Firefox, UC Browser (и более старые версии других браузеров) на Android не поддерживают ни «inputmode», ни «pattern», поэтому будут использовать полную буквенно-цифровую клавиатуру, пока эти браузеры не представят поддержку «inputmode». (Примечание: ни Firefox, ни браузер UC на Android не указаны ни в нашей матрице поддержки браузеров [9], ни в руководстве по обслуживанию [10])

---

[1]: http: // bradfrost.com / blog / post / better-числовые-входы-для-мобильных-форм /
[2]: https://html.spec.whatwg.org/multipage/input.html#input-type-attr-summary
[3]: # 1449 (комментарий)
[4]: # 1449 (комментарий)
[5]: http://bradfrost.com/blog/post/you-probably-dont-need-input-typenumber/
[6]: alphagov / reports-bugs # 41
[7]: nvaccess / nvda # 9675 (комментарий)
[8]: alphagov / reports-bugs # 34
[9]: https://github.com/alphagov/govuk-frontend#browser-and-assistive-technology-support
[10]: https://www.gov.uk/service-manual/technology/designing-for-different-browsers-and-devices#browsers-to-test-in

Соавтор: Colin Oakley

Создание списка страниц без метки

Могут быть случаи, когда вам нужно найти страницы, которые не были помечены.

Этот рецепт позволяет отображать список страниц в пространстве без меток.

Ингредиенты

Формат хранения

Вы можете скопировать и вставить этот код в редактор исходного кода Confluence:

 
  
    
       page 
      
        
           0 
           0 
           content: labels & gt; collection: size 
        
      
    
    
       Заголовок 
      
        
          
             content: title 
          
        
      
    
    
      
        
           В этом месте нет страниц без ярлыков.

Макро-структура

Вы можете воссоздать пример в редакторе:

Шаг

Создайте макрос таблицы отчета.
В макросе таблицы отчетов создайте макрос Content Reporter.
Установите для параметра Типы значение « стр. ».
В макросе Content Reporter создайте макрос числового фильтра.
Установите для ключа значение « содержимое: метки> коллекция: размер ».
В макросе Content Reporter (и по-прежнему в макросе таблицы отчета) создайте макрос столбца отчета.
Установите для параметра Название значение « Название ».
В макросе «Столбец отчета» создайте макрос «Информация об отчете».
Установите для ключа значение « content: title ».
В макросе «Столбец отчета» (и все еще в макросе «Таблица отчета») создайте макрос «Отчет пустой».
В макросе «Отчет пустой» введите « В этом месте нет страниц без меток. »
В этом примере мы также выделили это предложение курсивом, хотя это необязательно.

No Label Brewing Company

THE CORES

Получите пиво из силосов

1980 kolsch

Посвященный лучшему десятилетию, этот эль обеспечивает чистый, свежий и идеально сбалансированный вкус с умеренно легкой ноткой.Вкус мягкий, с легкой фруктово-медовой сладостью, включая легкий укус хмеля, и завершается чистым, но сухим послевкусием. Крепость 5,25% IBU 22,2

El HEFE

Традиционный немецкий Хефевайцен. Это легкое освежающее пиво с сильными нотами банана, гвоздики и цитрусовых. Идеально подходит для жаркого летнего дня. Назван в честь хозяина дома. Крепость 5,0% IBU 11,7

СИТТИН

Боковая дымка

Устройтесь поудобнее и расслабьтесь, наслаждаясь нашим IPA из Новой Англии, Sittin ‘Sidehaze, отправляющимся в туманное небо. Идеальное пиво для времен между сегодняшним и вчерашним днями и сегодня в любое время.Это всегда и каждый день. Крепость 6,7%

ВРАЩЕНИЕ

ВАРЫ

Одноразовые покупки в нашей Taproom меняются часто. Чтобы всегда быть в актуальном состоянии полный список, проверьте наше меню на Untappd. Кликните сюда.

ЭТО ПРЕКРАСНО

ЯЧМЕННОЕ ВИНО

КАЛИ МАЛЬЧИК

WEST COAST IPA!

ОКТОБЕРФЕСТ

МЮНХЕН ВОСПРОИЗВЕДЕН!

ВВЕРХ, ВВЕРХ и ВНЕ

мутный ipa

VIKING HIPSTER

десерт

VIKING HIPSTER

БАЛТИЙСКИЙ ПОРТЕР

Техас

КЛУБНИКА

БЛОНДИНКА

ХОП СОЛО

PALE ALE

FIESTA FOREVER

МЕКСИКАНСКИЙ

STYLE LAGER

NIGHTMARE ON

ПЕРВАЯ УЛИЦА

УДАЛЕНО

КРАСНЫЙ ЛАГЕР

Erase 2020 с этим восхитительным красным лагером, который подходит для сеанса!

ABV 5.6%

Выпуски 31.12.2020

HOLIDEEZ

ОРЕХОВО-КОРИЧНЕВЫЙ ЭЛЬ

Проведите отпуск вместе с Holideez! Этот 5,1% коричневый эль — теплый напиток, который можно подарить праздничному настроению!

Крепость 5.1%

Выпуски 24.12.2020

ЭТО ПРЕКРАСНО

ЯЧМЕННОЕ ВИНО

Отпразднуйте весь 2020 год с этим чертовски крепким вином из ячменя, от которого кружится голова, как в этом году !!

ABV 11.2%

Выпуски 27.11.2020

CALI BOY

ЗАПАДНОЕ ПОБЕРЕЖЬЕ IPA

Приготовлено первое пиво Райана Трейлора! Погрузитесь в этот опасно питьевой, Cali Boy!

Крепость 7.1%

Выпуски 02.10.2020

ВАРИАНТ H

PALE ALE

Go Coogs! Brew of H возвращается со свежим лицом, готовым справиться с любым безумием в остальной части года

Крепость 5.5%

Выпуски 26.09.2020

STEADY AS

SHE GOSE

Гладкое пиво для плавного плавания в 2020 году

ABV 5.2%

Выпуски 19.09.2020

1-я улица

светлый эль

Оригинальный светлый эль с 1st Street возвращается в банках по 16 унций!

Крепость 5%

Выпуски 12.09.2020

NIGHTMARE

НА 1 УЛИЦЕ

1,2 … это пиво идет за тобой! Наш Императорский тыквенный эль возвращается в царство ада в 2020 году

Крепость 8,1%

Выпуски 05.09.2020

ОКТОБЕРФЕСТ

На Октоберфест никогда не рано!

ABV 6.25%

Релизы 8/2020

ВВЕРХ, ВВЕРХ и ВНЕ

Bedrock City Comic Co. и мы сформировали необычный союз, чтобы вывести вас наверх, вверх и прочь Hazy IPA.!

Крепость 6.4%

Выпуски 22.07.2020

VIKING HIPSTER

десерт

Viking Hipster Dessert возвращается со свежей этикеткой. Как раз вовремя для повторного открытия этого 6.4% Baltic Porter с Creme Brulee готов положить конец вашим бедам с изоляцией!

ABV 6.4%

Выпуски 22.07.2020

VIKING HIPSTER

Viking Hipster возвращается с новой этикеткой в придачу. Как раз вовремя для повторного открытия этого 6.4% Baltic Porter готов положить конец вашим бедам с изоляцией!

Крепость 6.4%

Выпуски 21.07.2020

HOUSTON HEFE

ХИТТЕРЫ

Пусть не будет спорта, но у нас еще есть вкусное пиво. Хефевайцен, сваренный с апельсинами и мандарином, теперь доступен в баре!

ABV 5.4%

Выпущено 20.06.2020

бессрочно

PEACE

Наш BBA Wee Heavy, выдержанный в бочках из 4 роз, представляет собой краткий дебют после карантина.

Крепость 12,3%

Выпущено 06.06.2020

Texas

КЛУБНИКА

БЛОНДИНКА

Вернемся к Дню матери. чемпион возвращается!

Крепость 6,3% IBU 25

Выпущено 12.05.2020

FIESTA FOREVER

Как раз вовремя для Cinco De Mayp.Fiesta Forever дебютирует в банке. Только проезд.

Крепость 4,7%

Выпущено 05.05.2020

HOP SOLO

Прибыл последний Hop Solo. 4 мая пребудет с тобой.

Только проездной.

Крепость 5.6%

Выпущено 2 мая 2020 г.

HIPSTER VIKING DESSERT

The Hipster Viking Dessert — это балтийский портер с крем-брюле, ванилью и вкусом тирамису, доля которого, по мнению нашего помощника пивовара Эрика Вольфа, составляет 6,4%.. Только проезд.

Крепость 6.4%

Выпущено 21.03.2020

HiPSTER Viking

Шоу должно продолжаться. По мысли нашего помощника пивовара Эрика Вольфа, этот балтийский портер на 6,4%. Только проезд.

Крепость 6.4%

Выпущено 20.03.2020

Irish Red

Как раз к Дню Святого Патрика. «Irish Red» дебютирует в эту субботу в таверне. Только тапрум.

Крепость 5,4%

Выпущено 14.03.2020

EL HEFE W /

КОСТА-РИКАНСКИЙ КОФЕ

Поднимите меня, выпейте меня.El Hefe получает удовольствие, поскольку он наполняется коста-риканским кофе. Только выпуск Taproom.

Крепость 5.6%

Выпущено 3/3/2020

PASSION FOR

ЧЕЛОВЕЧЕСТВО

Страсть к человечеству ВОЗВРАЩАЕТСЯ! Как раз к весенним каникулам, этот 3.6% Berliner Weisse вернулся, чтобы утолить жажду питья на пляже в течение всего дня.

Крепость 3,6%

Выпущено 29.02.2020

SOUR

ВИШНЯ

СТОЙКА

Как раз к Дню святого Валентина, Sour Cherry Stout возвращается в таверну!

ABV 4.5%

Выпущено 14.02.2020

Texas

КЛУБНИКА

БЛОНДИНКА

Fresh Strawberries в сочетании с освежающей базой светлого эля, с низким содержанием хмеля, чтобы быть немного сладким, но не слишком тонким для тела.

Крепость 5.5% ibu 25

Выпущено 2/08/2020

SITTIN ‘SIDEHAZE

Плохая задница NEIPA возвращается, поскольку Sittin ‘Sidehaze дебютирует в пакете ABV 6,7%

Выпущено 25.01.2020

NIGHTMARE

Тыквы в январе! Кошмар На 1-й улице в 2020 году дебютирует имперский тыквенный эль! ABV 8.1%

Выпущено 11.01.2020

HOP SOLO

Последняя версия Hop Solo была выпущена как раз к The Rise Of Skywalker! Этот свежий хмелевой бледный ингредиент Strata Hops идеально подходит для праздников! Крепость 5.6%

Выпущено 18.12.2019

BLACK WIT-O

Уникальный темный пшеничный эль. Это пиво сварено с легким привкусом звездочки аниса в конце варки, чтобы придать ему приятный гладкий финал с легким оттенком лакрицы.Осторожно, как и «Черная вдова», это пиво вас укусит, если вы не будете осторожны! Крепость 6.5%

Выпущено 10/11/2019

NIGHTMARE НА 1-й УЛИЦЕ

Мы приготовили Императорский янтарный эль в качестве связующего зелья с большим, солодовым, бисквитным и карамельным вкусом. Затем мы добавляем хорошие идеи из тыквы и специй: много имбиря и гвоздики, немного корицы и душистого перца для баланса. Хмеля ровно столько, чтобы придать ему немного сладости. Крепость 9,2%

Выпущено 10.04.2019

Привет, маленькая мама

Мы объединились с нашими друзьями из Katz Coffee, чтобы воплотить в жизнь кофейный молочный коктейль DDHIPA.Крепость 6,7%

Выпущено 30.09.2019

ОКТОБЕРФЕСТ

Сезон Октоберфеста приближается. Наполните самую большую кружку, которую только сможете найти, этим марзенским пивом Крепость 6,7%

Выпущено 01.09.2019

BREWMOSA

Эль Хефе и Апельсин, наконец, вместе в легком для питья 6,8%, летнем взбалтывании вкусовых рецепторов! Крепость 6,8%

Выпущено 8/02/2019

DON JALAPENO

Возрождение огненного хопа.Дон Халапеньо вернулся в таверну! Этот светлый эль с копченым перцем при кипячении создает ощущение жжения во рту, которое подарит вам ощущение лета!

Выпущено 28.07.2019

Этот напиток также можно найти в BBQ Blood Bros

I Like IT DRY

Мы присоединились к друзьям из Local Group Brewing, чтобы выпустить

НРАВИТСЯ СУХОЙ БРУТ-IPA!

Выпущено 21.06.2019

HOP SOLO

4 мая пребудет с тобой! Вот и наш последний выпуск нашей серии о свежем хмеле, Hop Solo!

Выпущено 04.05.2019

FIESTA FOREVER

Приближается лето, так что приготовьтесь немного расслабиться с этим темным мексиканским лагером!

Выпущено 3 мая 2019 г.

Как использовать немаркированные данные в машинном обучении

Содержание

Что такое помеченные и немаркированные данные в машинном обучении?
Битва за аннотации: помеченные и немаркированные данные
Основные типы моделей машинного обучения
Неконтролируемое машинное обучение
Машинное обучение с учителем
Полу-контролируемое машинное обучение
Машинное обучение с подкреплением
Неконтролируемое машинное обучение: зачем использовать немаркированные данные?
Кластеризация: одинаковые элементы принадлежат друг другу
Снижение размерности: объединение и упрощение немаркированных данных
Полу-контролируемое машинное обучение: когда у вас есть как помеченные, так и немаркированные данные
Полууправляемые GAN
Состязательное обучение с немаркированными данными: машинное обучение против обмана
Что делать со всеми этими немаркированными данными на руках

Машинное обучение — самая популярная тенденция нашей эпохи технической грамотности.Вы можете увидеть его применение везде, от технологии распознавания изображений до сложных моделей бизнес-прогнозирования. Однако в основном мы имеем дело с помеченными данными, дорогим и сложным типом. Помеченные наборы данных требуют, чтобы специалисты-люди сообщали машине, что к чему, чтобы помочь ИИ учиться.

А как насчет немаркированных данных ? Можно ли его использовать в машинном обучении? Краткий ответ на этот вопрос: да ! Немеченые данные могут быть успешно использованы в машинном обучении, даже если его сфера применения относительно меньше и обычно требует дополнительной аннотации данных или части элементов, чтобы иметь метки.Тем не менее, немаркированные данные — это эффективный и полезный инструмент для развития вашего ИИ. В этой статье мы:

Изучите основные различия между помеченными и немаркированными данными;
Классифицируйте типы моделей машинного обучения;
Объясните, почему и как использовать немаркированные данные.

Хотите узнать больше? Продолжай читать!

Что такое маркированные и немаркированные данные в машинном обучении?

Помеченные данные в сравнении с данными без ярлыков
Что такое данные без ярлыков? Techopedia определяет это как «фрагменты данных, которые не были помечены ярлыками, определяющими характеристики, свойства или классификации».У немаркированных данных нет меток или целей для прогнозирования, только функции, которые их представляют. Представьте список писем без тегов, которые помечают их как «спам» или «не спам». Или набор изображений без идентификаторов, таких как «люди», «автомобили», «животные» и т. Д. Итак, немаркированные данные — это, по сути, необработанные данные , которые не были аннотированы специалистами-людьми. Немаркированные данные — это в основном необработанные данные, которые не были аннотированы специалистами-людьми. Нажмите, чтобы твитнуть
Однако немаркированные данные могут быть весьма эффективными для машинного обучения.Он в основном используется для обучения без учителя (также известный как исследовательский анализ данных). Аналогичным образом, помеченные данные позволяют осуществлять контролируемое обучение, где информация ярлыков о точках данных контролирует любую заданную задачу.
Давайте подробнее рассмотрим основные различия между помеченными и немаркированными данными в машинном обучении. Приведенный список различий не является исчерпывающим, но дает наиболее важные отличия.
Битва за аннотации: помеченные и немаркированные данные
НЕПРИМЕЧЕННЫЕ ДАННЫЕ ОБОЗНАЧЕННЫЕ ДАННЫЕ
Используется в неконтролируемом машинном обучении Используется в машинном обучении с учителем
Получено путем наблюдения и сбора Требуется человек / эксперт для аннотирования
Сравнительно легко получить и хранить Дорогой, трудный и трудоемкий поиск и хранение
Часто используется для предварительной обработки наборов данных Используется для сложных задач прогнозирования
Хорошо, отлично.Есть машинное обучение без учителя, а есть еще и машинное обучение с учителем. Но что все это значит и как это применимо к вашему бизнесу?
Основные типы моделей машинного обучения
Типы моделей машинного обучения
AI можно использовать для решения множества задач, от прогнозирования цен на рынке жилья до игры (и победы!) В таких играх, как шахматы или го. Но эти проблемы совсем не похожи. Вот почему полезно сгруппировать похожие модели машинного обучения по типу задач, которые им необходимо решить.
Машинное обучение без учителя
Неконтролируемое обучение (UL) — это алгоритм машинного обучения, который работает с наборами данных без помеченных ответов . Чаще всего он используется для поиска скрытых закономерностей в больших наборах данных без меток с помощью кластерного анализа. Хорошим примером может служить группировка клиентов по их покупательским привычкам.
Машинное обучение с учителем
В отличие от неконтролируемого обучения, контролируемое обучение (SL) имеет как входные данные , так и выходные переменные , что означает, что данные аннотируются, а также существует цель прогнозирования.Это наиболее часто используемый подход машинного обучения из-за его высокой практической ценности. Несколько примеров контролируемого обучения: рекомендации покупок для клиентов, прогнозирование рисков фондового рынка, прогнозы погоды и т. Д.
Полу-контролируемое машинное обучение
Не совсем отдельный тип, а смесь двух предыдущих, модели , сочетающие маркированные и немаркированные данные , сегодня широко популярны. Эти модели используют немаркированные данные с аннотациями только определенных точек данных.Это очень полезно для самообучения и совместного обучения, которое можно использовать для аннотирования немаркированных данных. Допустим, у вас есть набор данных с фотографиями, на которых только некоторые изображения имеют ярлыки (например, автомобиль, человек, дом). При полу-контролируемом обучении (не путать с самоконтролируемым, также известным как SSL, когда человек-аннотатор полностью исключен), вы используете эти помеченные изображения для обучения ИИ, чтобы впоследствии делать предположения для остальных фотографий.
Машинное обучение с подкреплением
Обучение с подкреплением вообще не имеет данных, только среда и агент с целью .Набор наказаний и вознаграждений используется, чтобы направить агента к желаемому результату. Примеры использования включают игры, такие как шахматы или го, обучение складских роботов, управление беспилотными автомобилями по городу и т. Д.
Любые данные начинают свой жизненный цикл без метки: вы собираете их в виде фотографий, видео, аудио или текста. Затем он подвергается процессу аннотации, когда человеческий ввод добавляет метки к точкам данных. Это то, что создает действительно ценный набор данных! Тем не менее, хотя может показаться, что маркированные данные лучше немаркированных во всех аспектах, не спешите с аннотацией! Давайте сначала посмотрим, что вы можете сделать с тем, что у вас уже есть.
Неконтролируемое машинное обучение: зачем использовать немаркированные данные?
У моделей машинного обучения без учителя нет цели для прогнозирования, но они все же могут быть весьма полезны для разработки вашего ИИ. Алгоритмы неконтролируемого обучения используются для классификации немаркированных данных, чтобы сгруппировать отдельные случаи на основе схожих характеристик, а также естественных закономерностей в данных. Таким образом, обучение без учителя естественно используется в качестве этапа предварительной обработки перед аннотированием данных.
Большим преимуществом немаркированных данных является то, что они дешевы и сравнительно легко доступны. Вам не нужно тратить время и ресурсы на специалистов, которые будут маркировать данные. Для защиты данных не требуется особого хранилища. Вам нужно знать, как использовать уже имеющиеся немаркированные данные.
Существует два основных метода машинного обучения без учителя: кластеризация и уменьшение размерности. Давайте рассмотрим их оба, чтобы понять, что мы получаем, используя немаркированные данные.
Кластеризация: похожие элементы принадлежат вместе
Кластеризация похожих элементов
Этот метод наиболее часто используется в неконтролируемом машинном обучении. Его основная идея — группировать элементы по их сходству. Модели машинного обучения могут оценивать и группировать похожие элементы даже без ярлыков.
Итак, в теории все хорошо, а как насчет практики? Вот пример использования кластеризации в машинном обучении. Допустим, у вас есть список из 100.000 писем по подписке. У них нет ярлыков, поэтому вы используете кластеризацию, чтобы сгруппировать их по количеству получателей и частоте ответов. Это даст вам несколько групп, которые вы позже сможете использовать для определения приоритета одной или нескольких из них и корректировки своей стратегии рассылки. Звучит довольно полезно, не правда ли?
Уменьшение размерности: объединение и упрощение немаркированных данных
Этот метод неконтролируемого машинного обучения (также известный как метод ассоциации) используется для упрощения наборов немаркированных данных путем описания их элементов с помощью меньшего количества общих функций.Это позволяет уменьшить количество функций, теряя при этом как можно меньше ценной информации.
Возьмем тот же набор данных из 100 000 писем из предыдущего примера. У них есть следующие особенности:
Получатели в Северной Америке
Получатели в Европе
Получатели в Азии
Переход по ссылкам обновления в электронных письмах
Продление подписки на ваш продукт
Отправка отзывов о новых функциях
Вы уже видите, к чему это идет, не так ли? Снижение размерности сокращает шесть характеристик до двух: количество получателей (в глобальном масштабе) и частоту ответной активности.Вы можете использовать такое упрощение как таковое или как этап подготовки немаркированных данных для дальнейшей обработки в машинном обучении.
Полу-контролируемое машинное обучение: когда у вас есть как помеченные, так и немаркированные данные
Полу-контролируемое машинное обучение
Теперь предположим, что у вас есть данные обоих типов: помеченные и немаркированные. Например, из большого набора электронных писем только 10% помечены как «спам» или «не спам». Что ты будешь делать дальше? Аннотирование каждого электронного письма отнимет часть ваших ценных ресурсов и времени.Вместо этого вы можете использовать алгоритмы машинного обучения, сочетающие оба типа данных.
Полуавтоматическое машинное обучение получило широкое признание в последние годы. Фактически, он настолько эффективен, что вполне может стать будущим классификации изображений и видео. Есть много соображений, которые повышают ценность обучения без учителя. Получить данные — непростая задача. В определенных специализированных средах данные могут быть хорошо защищены или иметь непоследовательность. Более того, даже собранные данные могут быть ненадежными, предвзятыми или неэффективными.Кроме того, поток немаркированных данных может быть в больших объемах, чем может справиться ваша команда аннотаций. В таких случаях объединение программ обучения как для помеченных, так и для немаркированных данных может быть вашей наиболее эффективной стратегией.
Как это работает? Итак, у вас есть набор данных из 100 000 писем, но только 10 000 из них помечены. Остальное аннотировать не нужно; вместо этого используйте отмеченные элементы для тренировки своего ИИ. После этого вы можете использовать алгоритм машинного обучения с максимизацией ожидания, чтобы автоматизировать процесс аннотации для всего набора немаркированных данных.Таким образом, вы получаете уникальную комбинацию прогнозирующих и описательных алгоритмов обучения с учителем и без учителя соответственно. Совет: если ни одна из ваших данных не помечена, вы можете использовать тот же механизм. Обозначьте небольшой образец, обучите свой ИИ, а затем примените этот процесс к остальным электронным письмам.
А как насчет практических вариантов использования? Учитывая слабые места как неконтролируемого (ограниченные задачи и невозможность прогнозирования), так и контролируемого обучения (дорого и требует много времени), полу-контролируемое машинное обучение уже повсеместно используется для современной разработки ИИ и машинного обучения.Расширенная кластеризация и обнаружение аномалий — это всего лишь пара реальных случаев использования, которые может поддержать полу-контролируемое обучение. А вот еще один, основанный на традиционных фреймворках машинного обучения: SGAN.
Полууправляемые GAN
Полу-контролируемые GAN
Традиционно GAN (Генеративная состязательная сеть) используется в неконтролируемом обучении для обнаружения поддельных (автоматически сгенерированных) элементов в наборе немаркированных данных. С SGAN (сокращенно от полу-контролируемых GAN) объем задач и эффективность алгоритмов увеличивается, поскольку они включают не только немаркированные данные, но и контролируемые задачи, которые включают метки.Таким образом, SGAN одновременно работают в двух режимах: без контроля с использованием немаркированных данных для обнаружения фальшивых элементов и с контролем для целей классификации.
В качестве иллюстрации давайте вернемся к воображаемому набору данных из 100 000 электронных писем, которые у вас есть. В рамках неконтролируемого машинного обучения GAN будет генерировать поддельные, но кажущиеся подлинными электронные письма. Однако частично контролируемые сети GAN могут дополнительно классифицировать электронные письма по заданным классам (например, «спам», «не спам», «личные», «рекламные акции» и т. Д.).). Таким образом, эффективность такой модели намного выше по сравнению с традиционной GAN, которая использует только немаркированные данные и предназначена для идентификации поддельных и настоящих электронных писем.
Состязательное обучение с немаркированными данными: машинное обучение против обмана
Соревновательное обучение с немаркированными данными
А теперь еще одно полезное применение полууправляемого обучения: состязательное обучение. Он используется для обучения моделей искусственного интеллекта путем введения вводящих в заблуждение элементов (например, добавления шума к фотографии).Этот метод машинного обучения эффективен для создания более безопасного ИИ. В частности, это включает в себя обнаружение шума, моделирование угроз и атак, а также разработку контрмер.
Полу-контролируемое обучение обеспечивает отличную основу для состязательного обучения, поскольку оно также работает с немаркированными данными. Он не требует меток, но определяет вероятность того, что каждый элемент содержит конкретную метку. Для элементов с метками мы определяем новую метку. Например, в электронном письме мы идентифицируем ярлык как 40% спама, 30% рекламных акций, 10% личных сообщений.Для немаркированных данных модель предсказывает метки до того, как вводящий в заблуждение элемент попытается максимизировать расхождение между предсказанными и правильными метками. Таким образом, немаркированные данные используются в машинном обучении для разработки надежного ИИ, когда у вас недостаточно маркированных данных.
Что делать со всеми этими немаркированными данными на руках
Давайте подведем итог тому, что мы знаем о немаркированных данных и их использовании в машинном обучении. Очевидно, что обучение с учителем является наиболее гибким и эффективным типом машинного обучения (по совпадению, это то, что мы делаем лучше всего;)).Однако получение и хранение данных с пометкой стоит дорого. Кроме того, вы все еще можете многое сделать для машинного обучения с немаркированными частями данных. Вот ваши варианты:
Используйте алгоритмы обучения без учителя, чтобы упростить немаркированные данные или сгруппировать их в соответствии с вашими целями. Принципы неконтролируемого машинного обучения можно использовать даже для помеченных наборов данных для предварительной обработки перед началом контролируемого обучения.
Объедините элементы обучения без учителя и обучения с учителем в модели обучения с учителем.Такой подход научит ваш ИИ максимизировать процесс аннотации от небольшой выборки к большому набору немаркированных данных, сэкономив ваши ресурсы и время при разработке более безопасного и надежного ИИ.
Естественно, для получения наилучших результатов вам все равно потребуются аннотированные данные. Теперь, когда ваши немаркированные данные упрощены и адаптированы к вашим конкретным целям, вы можете начать аннотировать их. И когда придет это время, мы поможем вам с процессом маркировки, независимо от того, нужна ли она вам для всех ваших немаркированных данных или только для небольшой их выборки.
Ртуть в кремах для кожи
В Калифорнии за последние девять лет произошло более 60 отравлений, связанных с использованием кремов для кожи иностранных брендов, немаркированных и / или самодельных кремов для кожи, содержащих менее токсичные формы ртути, хлорида ртути или каломели. Вам следует избегать кремов ручной работы или немаркированных, а также других фирменных контейнеров, которые не запечатаны при покупке. Незапечатанные контейнеры могли быть повреждены и могут содержать ртуть. Люди используют эти типы кремов от веснушек, прыщей и пигментных пятен; лечение прыщей; и осветление кожи.Эти кремы обычно продаются в небольших магазинах, на встречах, частными лицами или в Интернете.
При более ранних отравлениях, связанных с импортным кремом для кожи, несколько детей и младенцев, которые не употребляли кремы, серьезно заболели из-за контакта с загрязнением ртутью в своих домах или из-за контакта с членами семьи, которые использовали эти продукты. Дети и беременные женщины особенно чувствительны к токсическому воздействию ртути. Некоторые из этих продуктов содержат более чем в 200 000 раз допустимый предел содержания ртути.

Общие признаки и симптомы
Нарушение концентрации внимания, потеря памяти
Нервозность, раздражительность, беспокойство
Депрессия, бессонница
Головные боли
Потеря веса, усталость рук
Тремор или онемение стоп, онемение вокруг губ
Дети с длительным воздействием
Розовые руки и ноги
Отслаивание кожи
Избыточное слюноотделение или зуд, болезнь десен
Раздражительность, плохой аппетит
Плохой мышечный тонус
, судороги в ногах давление, сыпь

Любой, кто использует эти кремы, должен прекратить их использовать и сдать анализ крови и мочи у своего врача или поставщика медицинских услуг.Им следует положить эти кремы в закрытую сумку Ziploc и связаться с Департаментом общественного здравоохранения Калифорнии (CDPH) по телефону (510) 981-4354 или [email protected].
Продукты Pond’s Rejuveness
Вся продукция Pond’s Rejuveness производится в Мексике.
Некоторые из них специально предназначены для распространения в США с двуязычной этикеткой.
Некоторые из них предназначены для распространения в Мексике и Латинской Америке с этикеткой только на испанском языке.
Вся продукция «Pond’s Rejuveness» имеет защитную пленку.
Если у вашего продукта нет защитной пленки под крышкой, возможно, он содержит ртуть.
За дополнительной информацией обращайтесь в Центр взаимодействия с клиентами Unilever по телефону (800) 909-9493 (с 8:30 до 21:00 EST).

Чтобы сообщить о креме, свяжитесь с отделом исследований экологического здоровья CDPH (EHIB):

Для получения дополнительной информации:
Посетите веб-сайт CDPH EHIB Mercury Skin Cream, свяжитесь с CDPH EHIB и оставьте сообщение по телефону (510) 981-4354 или по электронной почте AskEHIB @ cdph.ca.gov
Обратитесь в службу токсикологии по телефону (800) 222-1222
Обратитесь в отдел общественного здравоохранения округа Сакраменто по телефону (916) 875-5881

На фотографиях ниже показаны кремы для кожи, которые дали положительный результат на ртуть.
CS

Название продукта
Страна происхождения; CA Округ, где нашли положительные сливки
крем
крем
«74»
Неизвестно; Округ Сан-Хоакин
Crema Aguamary
Мексика; Сакраменто
Аранда Бальзамо Бланко
Мексика, Округ Туларе
Лучшее
Неизвестно; Округ Сан-Хоакин
Block & White, Сияние SPF 15 Отбеливающая пудра для лица
Филиппины; Округ Сан-Матео
Доктор.Япония, Nano
Неизвестно; Округ Сан-Хоакин
ESKINOL Skin Therapy, Глюта-молоко Отбеливающая пудра для лица
Филиппины; Округ Солано
Espinicida Voam
Мексика; Жудец Туларе
Formula AA Крем с жемчугом Arche
Неизвестно; Жудец Туларе
Убийца веснушек # 2
Китай; Аламеда, округа Сан-Франциско

Гарнье SkinActive Aclarante
Мексика, Округ Туларе
Gluta Speed Белая Сакура
Неизвестно; Округ Сан-Хоакин

Golden Pearl Beauty Cream
Крем для лица Golden Pearl Beauty Cream
Афганистан; Неизвестный
Jalea Real Grisi
Мексика; Кингз Каунти

Крем для лица JiaoLi HuiChunSu
Удаление веснушек за 7 дней
AB Набор
Китай; неизвестно
JiaoLi HuiChunSu
Чудесный крем
Китай; неизвестно

JiaoLi HuiChuSu, Отбеливающие пятна Удален Cream AB Set
Китай; неизвестно
JiaoLi HuiChunSu, выбывание за 10 дней Набор Freckle Day & Night
Китай; неизвестно

Кодзие Сан
неизвестно; Округ Сан-Хоакин
La Crema de Rebeca
Мексика; Керн, Кингз, Сакраменто, Туларе

Ла Милагроса
неизвестно; Керн, Округ Туларе
Ly-Na Nourish Face Cream
Питательный крем для лица
Тайвань; Жудец Туларе

Мена
неизвестно; Округ Сан-Хоакин
Сливки молочные
неизвестно; Округ Сан-Хоакин

Мисс Красивая
неизвестно; Округ Сан-Хоакин
Monsepa: Экспресс-пилинг
France; Округ Санта-Клара

Natural Body Recipe, Отбеливание кожи Порошок
Филиппины; Округ Солано
Pond’s Clarant B3 (ртуть добавлен, 2010)
Мексика, Сан-Франциско и графство

Pond’s Rejuveness (ртуть добавлен, 2019)
Мексика; Сакраменто, Туларе Графства
POP
неизвестно; Округ Сан-Хоакин

San Ruby, Отбеливающий крем для красоты
Китай; Город и округ Сан-Франциско
Шичейд Токио
неизвестно; Округ Сан-Хоакин

Sinjew
неизвестно; Округ Сан-Хоакин
Крем для удаления пятен
неизвестно; Округ Сан-Хоакин

Тиа Мана
Мексика; Керн, Сакраменто, Округа Туларе
Top Beauty, Отбеливающий ночной крем
Неизвестно; Округ Санта-Клара

Без названия — Crema de Casa
Неизвестно; Округ Керн
Без надписи — «Crema» Эспарза »
Мексика; Жудец Туларе

Без этикетки (самодельная этикетка) —
«Crema Jimena»
Неизвестно; Короли, Туларе Графства
Без названия
Камбоджа; Округ Сан-Хоакин

Без названия
Мексика; Жудец Туларе
Без названия
Мексика; Жудец Туларе
Без названия
Камбоджа; Сан-Хоакин Графство
Без названия
Камбоджа; Сан-Хоакин Графство
кремовый
Без названия
Неизвестно; Аламеда, Апельсин, Сан-Хоакин Округа
.
No related posts.

НЕПРИМЕЧЕННЫЕ ДАННЫЕ	ОБОЗНАЧЕННЫЕ ДАННЫЕ
Используется в неконтролируемом машинном обучении	Используется в машинном обучении с учителем
Получено путем наблюдения и сбора	Требуется человек / эксперт для аннотирования
Сравнительно легко получить и хранить	Дорогой, трудный и трудоемкий поиск и хранение
Часто используется для предварительной обработки наборов данных	Используется для сложных задач прогнозирования

крем	крем

«74» Неизвестно; Округ Сан-Хоакин	Crema Aguamary Мексика; Сакраменто

Аранда Бальзамо Бланко Мексика, Округ Туларе	Лучшее Неизвестно; Округ Сан-Хоакин

Block & White, Сияние SPF 15 Отбеливающая пудра для лица Филиппины; Округ Сан-Матео	Доктор.Япония, Nano Неизвестно; Округ Сан-Хоакин

ESKINOL Skin Therapy, Глюта-молоко Отбеливающая пудра для лица Филиппины; Округ Солано	Espinicida Voam Мексика; Жудец Туларе

Formula AA Крем с жемчугом Arche Неизвестно; Жудец Туларе	Убийца веснушек # 2 Китай; Аламеда, округа Сан-Франциско

Гарнье SkinActive Aclarante Мексика, Округ Туларе	Gluta Speed Белая Сакура Неизвестно; Округ Сан-Хоакин

Golden Pearl Beauty Cream Крем для лица Golden Pearl Beauty Cream Афганистан; Неизвестный	Jalea Real Grisi Мексика; Кингз Каунти


Крем для лица JiaoLi HuiChunSu Удаление веснушек за 7 дней AB Набор Китай; неизвестно	JiaoLi HuiChunSu Чудесный крем Китай; неизвестно

JiaoLi HuiChuSu, Отбеливающие пятна Удален Cream AB Set Китай; неизвестно	JiaoLi HuiChunSu, выбывание за 10 дней Набор Freckle Day & Night Китай; неизвестно

Кодзие Сан неизвестно; Округ Сан-Хоакин	La Crema de Rebeca Мексика; Керн, Кингз, Сакраменто, Туларе

Ла Милагроса неизвестно; Керн, Округ Туларе	Ly-Na Nourish Face Cream Питательный крем для лица Тайвань; Жудец Туларе

Мена неизвестно; Округ Сан-Хоакин	Сливки молочные неизвестно; Округ Сан-Хоакин

Мисс Красивая неизвестно; Округ Сан-Хоакин	Monsepa: Экспресс-пилинг France; Округ Санта-Клара

Natural Body Recipe, Отбеливание кожи Порошок Филиппины; Округ Солано	Pond’s Clarant B3 (ртуть добавлен, 2010) Мексика, Сан-Франциско и графство

Pond’s Rejuveness (ртуть добавлен, 2019) Мексика; Сакраменто, Туларе Графства	POP неизвестно; Округ Сан-Хоакин

San Ruby, Отбеливающий крем для красоты Китай; Город и округ Сан-Франциско	Шичейд Токио неизвестно; Округ Сан-Хоакин

Sinjew неизвестно; Округ Сан-Хоакин	Крем для удаления пятен неизвестно; Округ Сан-Хоакин

Тиа Мана Мексика; Керн, Сакраменто, Округа Туларе	Top Beauty, Отбеливающий ночной крем Неизвестно; Округ Санта-Клара

Без названия — Crema de Casa Неизвестно; Округ Керн	Без надписи — «Crema» Эспарза » Мексика; Жудец Туларе


Без этикетки (самодельная этикетка) — «Crema Jimena» Неизвестно; Короли, Туларе Графства	Без названия Камбоджа; Округ Сан-Хоакин

Без названия Мексика; Жудец Туларе	Без названия Мексика; Жудец Туларе

Без названия Камбоджа; Сан-Хоакин Графство	Без названия Камбоджа; Сан-Хоакин Графство

Немаркированный список: Как убрать маркеры в маркированном списке?

Немаркированный список html. Нумерованные списки

Маркированный список:

Виды маркеров

Нумерованный список c атрибутом type=»a»:

Нумерованный список c атрибутом type=»I»:

Виды маркеров маркированных списков:

Горизонтальный список

Нумерованный список

Маркированный список:

Маркированные списки

Списки определений

Вложенные списки

Немаркированный список html. Нумерованный список c атрибутом type=»a». Стандартные маркеры для нумерованного списка

Состав Microsoft Office

Нумерованный список

Нумерованный список:

Маркированный список

Маркированный список:

Виды маркеров

Нумерованный список c атрибутом type=»a»:

Нумерованный список c атрибутом type=»I»:

Виды маркеров маркированных списков:

Горизонтальный список

Нумерованный список

Маркированный список:

CSS маркер списка

Удаление маркеров списка

Большие латинские буквы

Маленькие латинские буквы

Маленькие греческие буквы

Большие римские числа

Маленькие римские числа

CSS. Как выбрать каждый первый, второй, третий и.т.д. элементы списка, таблицы, блока.

Маркировка табака и сигарет: регистрация, условия обязательной маркировки табака 2020 — 2021

Маркировка обуви и остатков обуви: сроки, порядок проведения, условия обязательной маркировки 2020 — 2021

Закон об обязательной маркировке обуви

Как будет маркироваться обувь?

Как маркировать остатки обуви?

Обязательная маркировка товаров с 2019 года

Что меняется для розницы

ocaml — поиск по дереву с непомеченными узлами

Индуктивное определение

Представление деревьев в виде графов

python — как выполнить предсказание с помощью predic_generator на немаркированных тестовых данных в Keras?

NVDA сообщает, что входные данные типа `type =» number «` не помечены в списке элементов ‘forms’ · Проблема № 41 · alphagov / report-bugs · GitHub

Создание списка страниц без метки

Ингредиенты

Формат хранения

Макро-структура

Шаг

No Label Brewing Company

THE CORES

ВРАЩЕНИЕ

ВАРЫ

Как использовать немаркированные данные в машинном обучении

Что такое маркированные и немаркированные данные в машинном обучении?

Битва за аннотации: помеченные и немаркированные данные

Основные типы моделей машинного обучения

Машинное обучение без учителя

Машинное обучение с учителем

Полу-контролируемое машинное обучение

Машинное обучение с подкреплением

Неконтролируемое машинное обучение: зачем использовать немаркированные данные?

Кластеризация: похожие элементы принадлежат вместе

Уменьшение размерности: объединение и упрощение немаркированных данных

Полу-контролируемое машинное обучение: когда у вас есть как помеченные, так и немаркированные данные

Полууправляемые GAN

Состязательное обучение с немаркированными данными: машинное обучение против обмана

Что делать со всеми этими немаркированными данными на руках

Ртуть в кремах для кожи

Добавить комментарий Отменить ответ

Рубрики

Рубрики