Параметры известных моделей: Какие параметры (рост, вес) у зарубежных актрис и моделей? | Мюсли.ру

Интересуетесь миром моды? Тогда для вас мы подготовили статью про самые известные модели мира!  Ими просто невозможно не восхищаться!

Слово «супермодель» появилось лишь в конце 60-х годов прошлого века. Это была аналогия с суперзвездой – словом, введенным в обиход Энди Уорхолом.   Хотя, конечно, супермодели были и раньше. И это были не просто девушки с модного показа одежды, а настоящие it-girls, узнаваемые не меньше певиц и кинозвезд. Представляем вам топ самых известных супермоделей мира с фото, параметрами и мини-биографией.

Дориан Ли

1950-е

ПАРАМЕТРЫ:

неизвестны

Рост: 168 см

Звезда модельного агентства Ford, муза фотографа Ричарда Аведона, Дориан предпочитала сниматься для журналов, а не выходить на подиум.

Рекламная кампания «Огонь и лед» с ее участием стала самой успешной за всю историю Revlon.

Твигги

1960-е

ПАРАМЕТРЫ:

78-50-81 см

Рост: 168 см

Вес: 40 кг

Лесли Хорнби, дочь продавщицы и рабочего типографии, стала знаменита на весь мир в 17 лет, став «лицом свингующего Лондона 60-х».

Благодаря ей вошла в моду худоба (в момент начала своей карьеры Твигги весила всего 41 кг).

Марго Хемингуэй

1970-е

ПАРАМЕТРЫ:

86-58-88 см

Рост: 183 см

Завсегдатай Studio 54, подруга дизайнера Халстона, успешная модель, получившая контракт в несколько миллионов долларов за рекламу духов Babe.

Снималась и для Vogue, и для журнала Playboy, считая, что для модели и то, и другое одинаково полезно.

Довима

1950-е

ПАРАМЕТРЫ:

неизвестны

Рост: 173 см

Самая знаменитая и самая высокооплачиваемая ($75 в час) модель своего времени. Ненавидела свою работу, считая, что к моделям относятся несерьезно.

Была очень худой, что в то время не слишком поощрялось, и поэтому старалась как можно больше есть. После ее смерти Ричард Аведон сказал, что она была последней аристократкой среди моделей.

Верушка

1960-е

ПАРАМЕТРЫ:

86-55-86 см

Рост: 183 см

Дочь немецких аристократов начала модельную карьеру в 20 лет.

По меркам тех лет она была слишком высока и худа, и, чтобы получить работу, ей пришлось выдумать экзотическое имя Верушка (всем говорила, что родом из России).

Джин Шримптон

1960-е

ПАРАМЕТРЫ: 83-55-86 см

Рост: 175 см

Самая яркая модель 60-х, по прозвищу Креветка, шокировала общество, появляясь на публике без чулок, в ультракоротких платьях, считала себя дурнушкой и говорила: «Вы меня не видели без макияжа?!».

Синди Кроуфорд

1990-е

ПАРАМЕТРЫ:

86-66-89

Рост: 177 см

Вес: 59 кг

С 1989 по 1995 год Синди вела программу «Дом стиля» на MTV. Синди Кроуфорд украшает обложки более чем 600 журналов во всем мире.

Известный дизайнер Карл Лагерфельд сказал о ней: «В ней сочетаются классическая красота и девушка мечты каждого американца».

Клаудиа Шиффер

1990-е

ПАРАМЕТРЫ:

83-60-88 см

Рост: 180 см

Вес: 57 кг

Карл Лагерфельд предложил Клаудии стать новым лицом Chanel, марка Guess во многом обязана своей популярностью именно ей.

Оказалось, что у Клаудии универсальная внешность, которая отражает всеобщие представления о женском идеале.

Наоми Кэмпбелл

1990-е

ПАРАМЕТРЫ:

86-60-86 см

Рост: 178 см

Вес: 51 кг

На счету журнальной модели – больше 500 обложек! Известна скандальным нравом, капризами и истериками.

Тем не менее до сих пор работает на подиуме, что для 38-летней модели практически подвиг и признак высокого профессионализма.

Линда Евангелиста

1980-е 1990-е

ПАРАМЕТРЫ:

88-63-88

Рост: 177 см

Вес: 55 кг

«Так уж вышло, что бог создал меня красавицей. Если бы он создал меня уродиной, я стала бы учительницей».

Мечтала о карьере модели с 12 лет. За свою карьеру меняла прическу, цвет и длину волос как минимум 12 раз.

Эль Макферсон

1980-е 1990-е

ПАРАМЕТРЫ:

92-60-89

Рост: 183 см

Вес: 58 кг

Красавица с роскошным телом сотрудничала со всеми модными домами, от Versace до Dior, но мировую известность получила, снявшись для рекламы белья Victoria’s Secret.

Одна из самых богатых моделей мира.

Кейт Мосс

2000-е

ПАРАМЕТРЫ:

Рост: 168 см

Вес: 48 кг

Внешность Кейт Мосс, далекая от общепризнанных стандартов красоты, и ее фигура подростка – полная противоположность жовиальным красавицам 80-90-х.

Стала известна как любимая модель Calvin Klein. Одна из самых востребованных женщин Англии по сей день.

Наталья Водянова

2000-е

ПАРАМЕТРЫ:

86,5-61-86,5

Рост: 176 см

Вес: 48,5 кг

Наталья Водянова в 17 лет покидает дом, и уезжает сначала в Москву, а затем в Париж.

Наталья участвовала в кампаниях таких известных модельеров, как: Calvin Klein, Louis Vuitton, Versus и Marc Jacobs…

Девушка, которая смогла построить блистательную карьеру и родить 3 детей!

Жизель Бюндхен

2000-е

ПАРАМЕТРЫ:

91-60-88

Рост: 180 см

Вес: 52 кг

Под дебютной фотографией Жизель на обложке глянцевого издания была помещена статья о конце «героинового шика» и наступлении новой эры женственных моделей.

Бразильянка с немецкими корнями на сегодняшний день является «самой сексуальной девушкой в мире».

Хайди Клум

2000-е

ПАРАМЕТРЫ:

94-65-98

Рост: 177 см

Вес: 54 кг

Хайди Клум – вторая модель по заработкам . Она является медиа-магнатом, а также вовлечена в розничный бизнес, имеет собственное ТВ-шоу в двух странах и линии ювелирных украшений, джинсовой одежды и продуктов по уходу за кожей.

Мать троих детей (еще одно подтверждение: карьера + работа!) возобновила свой контракт с Victoria’s Secret.

Лара Стоун

2010-е

ПАРАМЕТРЫ:

81-61-89

Рост: 178 см

Вес: 56 кг.

Настоящая немецкая аристократка, шествие которой в модном мире началось триумфально. В 2010 году девушка стала лицом рекламы бренда Calvin Klein. А совсем недавно ее пригласили работать с модным домом LouisVuitton.

Кэндис Свейнпол

2010-е

ПАРАМЕТРЫ:

85-59-88

Рост: 175 см.

Вес: 50 кг.

Двадцатидвухлетняя модель 7 лет провела на подиумах. Одна из бесценных ангелов бренда Victoria`sSecret.

Алессандра Амбросио

2010-е

ПАРАМЕТРЫ:

87-60-87

Рост: 178 см.

Вес: 53 кг.

Красивая бразильянка сотрудничает с крупнейшими мировыми брендами и за прошлый год смогла заработать 5 млн. долларов. Ее с удовольствием приглашают такие модные дома, как Moschino и Dolce&Gabbana.

Вес и рост Топ-Моделей. Таблица их роста и веса. Советы будущим девушкам моделям!

Модель — это смоделированный человек, соответствующий параметрам, утвержденным компетентными специалистами области, которые строятся на определенных стандартах и понятиях современного общества!

Рост и вес моделей

Ирина Шейк!

О чем вам говорит это имя? — А фамилия вам ни о чем не говорит?

Ирина Шейк – это известная модель и неплохая актриса. Настоящая ее фамилия – Шайхлисламова.

Почему красотка решила ее сменить?

Пусть это звучит банально, но…. — Для простоты восприятия! Ведь «выдуманный» вариант звучит короче и легче, чем настоящий.

Известность девушке принес роман с футболистом Рональдо. Но это еще не все факты! Стоит отметить, что Ирина стала лицом множества журналов и брендов.

Параметры

Вес Ирины – пятьдесят пять килограммов.

Рост составляет – сто семьдесят восемь сантиметров.

Неплохое «весоворостовое» соответствие, согласны?

Что помогает Ирине держать свое тело в такой потрясающей форме?

Спорт, физические нагрузки и рациональное питание. Не поверите, но других секретов по поводу поддержания изящности фигуры у модели нет!

*

Русская красотка с веснушечками…. Какие ассоциации у вас вызывает это словосочетание? — Подумайте, но недолго! Ладно! Не буду вас больше мучить догадками….Внимание!

Аня Вялицына!

Она очень многого добилась в бизнесе моделей!

Теперь расскажу о ее весе и о росте.

Вес – пятьдесят три килограмма.

Рост – 1 метр 76 сантиметров.

Аня предлагает несколько диетических меню!

Начну с того, которое понравилось больше персонально мне:

На завтрак:

1. Несколько кусочков нежирного мяса.
2. Два куриных яйца.
3. Чашечка горяченького чая (зеленого).
4. Маленький хлебец со сливочным маслом.
5. Стаканчик мультифруктового сока.

На обед:

1. Овощной салатик.
2. Стаканчик горячей воды.
3. Сто граммов рыбки или мяска.
4. Чашечка горяченького чая.
5. Кусок хлеба.
6. Три ложки творога.

На ужин:

1. Стаканчик зеленого чая.
2. Несколько кусков рыбки.
3. Два любых овоща.
4. Апельсиновый сок.
5. Небольшой бутерброд.

А вот и второе диетическое меню:

Утречко:

1. Одно яйцо (всмятку).
2. Черный чай без сахара.
3. Стаканчик холодной воды.

День:

1. Творожок.
2. Чаек (без сахара).
3. Стаканчик холодной воды.

Вечер:

1. Стаканчик холодной воды.
2. Творог.
3. Зеленый чай.

Быстрее вы похудеете при помощи второй диеты. Но первая вам понравится гораздо больше! Перечитайте оба меню несколько раз, чтобы в этом убедиться.

*

Каролина Куркова!

Модель по имени Каролина Куркова утверждает, что не придерживается совершенно никаких диет, не прислушивается ни к каким хитреньким советам!

• Она утверждает, что это природа подарила ей такие внешние данные и параметры!

Вес – пятьдесят девять килограммов.

Рост составляет – сто семьдесят семь сантиметров.

Модельный бизнес в России

Он, конечно, не так круто развит в РФ, как на Западе, но все же!

Параметры моделей и фотомоделей несколько отличаются. Начну рассказывать, пожалуй, с модельных, чтобы было интереснее.

Девяносто – шестьдесят – девяносто!

• И ничего особенного!

Такое цифровое сочетание вы хорошо помните и очень часто встречаете. Не огорчайтесь, если ваши параметры отличаются на несколько единиц (в ту или в другую сторону). Такая малость не испортит вашу модельную внешность!

Идеальный вес для подиумных моделей колеблется в диапазоне между такими циферками:

Минимум – сто семьдесят пять. «Необходимый» максимум – сто восемьдесят три.

*

Таблица роста и веса топ-моделей

Многие девушки интересуются таблицей, в которой есть данные веса и роста топ-моделей.

Приведем эти данные:

*

Теперь перейдем к рассказу о фотомоделях

• Занимать их места могут все (независимо от пола, телосложения и возраста)!

Фото — модельный бизнес «выбирает» в свои ряды настоящих, жизненных, естественных людей.

Пользуются ли модели и фотомодели приемом «модельной тарелочки»?

Попробуйте и вы! Купите маленькую (по размеру – игрушечную, кукольную) тарелку. Запомните, что только с нее вы можете кушать свои завтраки, ужины, обеды! В гости, разумеется, брать этот предмет с собой не нужно, чтобы вас не засмеяли и не поняли неправильно.

*

Советы для тех, кто мечтает стать моделью

• Меняйте свой образ жизни!

Прекратите много кушать, поздно засиживаться у монитора ноутбука (компьютера)! Не делайте то, что может нанести вред вашей фигуре и вашему здоровью.

• Не завидуйте тем моделям, которые уже успели достигнуть невероятных высот в карьере!

Вполне возможно, что повезет и вам в этом деле. Будьте целеустремленной и напористой. Чтобы добиться своего.

• Не думайте, что модели ничего не делают!

В любой профессии часто встречаются сложности. И вы должны это понять уже сейчас, пока карьера модели — это теоретическая часть вашей жизни.

• Не верьте в то, что можно похудеть за один день или за два!

Похудеть реально лишь за несколько недель! Возможно, что и больше времени для этого потребуется. У каждого человека – свой организм.

• Не изнуряйте себя диетами и не мучайте голоданием, если вам не удается «подвести» свое тело к параметрам моделей!

Попробуйте себя в роли фотомодели или актрисы. В этих сферах у вас тоже есть шансы!

• Держите себя в форме!

Не «налетайте» на пищу, когда у вас появляются неприятности в жизни, либо на работе. Пока вы жуете еду – проблема стоит на месте. Она не решается, а висит над вами.

• Берегите индивидуальность!

А чтобы ее не растерять, нужно не так уж и много. Просто будьте собой. Не копируйте знаменитостей. Быть собой – это здорово! Проверьте это сами, если на слово не верите. Удачной проверки вам, дорогие красавицы!

• Учитесь быть разной, оставаясь собой!

Сложная задачка? А жизнь – это вообще непросто. Вы успели, наверное, это заметить. Решите задачку, примените ее решение на практике – отыщите ключик к успеху.

Модное продолжение . . .

Узнай — Как стать самой, Самой!

Здесь — Секреты идеальной фигуры!

Смотрите — Как можно стать очень красивой!

лучшие невысокие модели, условия показов, фасоны одежды и успешная карьера Можно ли стать моделью с ростом 165

Кейт Мосс, Кара Делевинь, Летиция Каста — все эти красотки прославились на весь мир, благодаря своей успешной карьере в модельном бизнеса. Думаешь, все они высокие длинногие и стройные? А вот и нет! Ну, конечно, они стройные, но как для супермоделей низковаты. При росте 1.70 тебе будет «ох» как непросто уговорить кастинг-менеджеров взять на тот или иной показ, съемку или другой проект. Вопреки существующим правилам, этим топ-моделям удалось не только убедить агентства в своей особенности, но и построить головокружительную карьеру в модельном бизнесе.

Рост: 1.70. Чем знаменита: прежде всего тем, что она Кейт Мосс.=) Но до того как она заработала «имя», Кейт создала т.н. тренд на худобу «героиновый шик», а также блистала на шоу таких марок как Calvin Klein, Louis Vuitton и Chanel.

Рост: 1.73. Чем знаменита: Одним из самых читаемых аккаунтов в Instagram среди шоу-бизнесовой элиты, а также дефиле на показах Saint Laurent, Burberry, Fendi, Chanel и других знаменитых марок. Ее рост в свое время вызывал много споров среди представителей агентств и менеджмента брендов. Сама же Кара уверяет, что до сих пор не знает своих точных параметров и сетует на то, что и сейчас ей говорят, что она низковата для большого подиума.

Рост: 1.71. Чем знаменита: Эта американская модель, лицо Maybelline, знаменита своими ярко-розовыми волосами, которые стали настоящим трендом среди модниц в Tumblr. Да, ее рост всего 1.71, но это не остановило ее стать звездой показа Chanel (она даже открывала показ круизной коллекции 2015), а также лицом Chanel eyewear.

Рост: 1.70. Чем знаменита: Джорджия — дочь рок-музыканта Мика Джаггера и топ-модели Джерри Холл. Она пошла по стопам матери, несмотря на свой довольно скромный рост. Неоднократно дефилировала на шоу Fendi, Louis Vuitton и Chanel.

Рост: 1.65. Чем знаменита: самая невысокая модель в мире. Но это не помешало ей блистать на показах Chanel и Versace.

Рост: 1.69 . Чем знаменита: неоднократно блистала на показах Victoria’s Secret, Louis Vuitton, Roberto Cavalli и других брендов, несмотря на свой маленький рост, Летиция — любимица многих кутюрье, включая Доминико Дольче и Стефано Габбана.

Чтобы стать моделью, не обязательно быть высокой, худой и изящной. Мужчины и женщины ростом 165 сантиметров и ниже могут получить контракт в модельном агентстве, если знают, в чем заключаются их сильные и слабые стороны. В мире моды ключевую роль играют высокие и худые модели, однако есть и другие возможности самореализации. Если вы станете применять свои сильные стороны там, где они востребованы, вы сможете добиться успеха.

Шаги

Как сделать так, чтобы вас заметили

Познакомьтесь с фотографом. Прежде чем приступить к поискам работы, вам следует найти хорошего фотографа. Лучше всего подобрать такого фотографа, который сможет и снимать вас, и делать макияж. Для снимка крупным планом вам нужно будет использовать немного косметики.

• Поищите таких фотографов в интернете.
• Возможно, вам также удастся найти фотографа через агентство, с которым вы планируете работать.

Считается, что модели обязательно должны быть высокими. Однако одни из самых успешных супермоделей в мире за последние десять лет не отличаются такими параметрами. Например, Кейт Мосс на самом деле имеет рост только 172 см. Некоторые модели стали сниматься для всемирно известных журналов, имея еще более низкий рост. Однако с помощью правильной работы фотографов этот факт не столь заметен.

Многим невысоким известным моделям удалось доказать, что высокий рост не всегда является гарантом успеха в мире моды. Им удалось не только сниматься у самых успешных фотографов и получать прекрасные кадры, но и участвовать в показах на подиуме в течение не одной Недели моды.

Девон Аоки — 165 см

В возрасте 16 лет Девон Аоки стала лицом Versace и заменила непревзойденную Наоми Кэмпбелл, несмотря на то что ее рост был крайне необычен и нетипичен для моделей. После того, как был подписан контракт с ее первым модельным агентством в возрасте до 14 лет, Девон Аоки нашла признание, успех и востребованность в качестве ученицы Кейт Мосс. Она была лицом косметического бренда Lancome в течение четырех лет. Также перечень ее работ включает сотрудничество с Chanel, Moschino, Hugo Boss, YSL и Fendi.

Эва Пигфорд — 165 см

Победительница третьего сезона «Топ-модель по-американски» Эва Пигфорд изменила свое имя на Эва Марсилл сразу после того, как она начала работать над созданием своей актерской карьеры. Она одна из самых низких известных моделей. Ее рост составляет только 165 см. Однако она смогла стать моделью для DKNY. Девушка также появлялась во многих модных журналах, начиная от Elle и заканчивая Essence.

Твигги — 167 см

Самая известная супермодель 60-х была также очень невысокой. Большое признание к Твигги пришло после того, как она была объявлена «Лицом ’66» в Daily Express, после чего всего за год она появилась в 13 показах мод. При этом многие выпуски журнала Vogue не обошлись без этой модели. Она работала с некоторыми из самых популярных и востребованных модных фотографов в мире. А затем Твигги успешно перешла к пению и актерскому мастерству.

Дженни Шимицу — 167 см

Известная своим участием в показах для Calvin Klein Дженни Шимицу является одной из самых низких известных моделей. Ее карьера также включает участие в модных показах для Jean Paul Galtier, Thierry Mugler, Banana Republic и Donna Karan. Она принимала участие в съемках, связанных с созданием модных телешоу, например, «Топ-модель по-американски» и Make Me a Supermodel.

Летиция Каста — 167 см

Одна из самых известных французских супермоделей Летиция Каста обрела популярность в возрасте 15 лет. При этом она стала известна сразу не только как модель, но и актриса. Перечень ее работ включает участие в модных показах для Louis Vuitton, Vivienne Westwood, Ralph Lauren, Roberto Cavalli и многих других модных домов. Она появлялась на обложках Vogue, Elle, Cosmopolitan и была представительницей косметического бренда L’Oreal Paris с 1998 года.

Одри Марней — 167 см

Другой французской моделью, которая впоследствии стала актрисой, стала Одри Mерней. Она относится к числу одних из самых невысоких знаменитых моделей. Прославилась модель благодаря своей работе с Calvin Klein и Versace. Она также снималась на обложки журналов Elle и Vogue. Одри Мерней также работала с некоторыми из самых известных модных фотографов в мире. Этот Жан-Батист Moндино и Стивен Майзель.

Джози Маран — 167 см

Еще одной моделью, которая имеет нетипичный для данной профессии рост, но сумевшей при этом добиться небывалой славы и успеха, стала Джози Маран. Она появилась на обложке журнала Glamour в возрасте 20. За этим последовали предложения еще от двух компаний. Она также известна благодаря своему появлению в выпусках Sports Illustrated Swimsuit в течение трех лет подряд. Но максимальная слава пришла к Джози после подписания многолетнего контракта с компанией Maybelline.

Либерти Росс — 167 см

Британская красотка является одной из самых известных невысоких моделей. Ее рост составляет только 167 см, но девушке удалось успешно и плодотворно работать с некоторыми из крупнейших брендов в сфере модного бизнеса. Ее ценили многие модные дома, начиная от Burberry и Dior и заканчивая Emanuel Ungaro и Jimmy Choo. Она также была отмечена на Model of the Year в 2000 году и на Elle Style Awards. После этого в карьере модели последовал перерыв на три года, чтобы посвятить свое внимание и время собственной семье. Однако после возвращения Росс не сумела соответствовать своему предыдущему успеху и вновь вернуться на позиции самых популярных моделей.

Лидия Херст — 169 см

Светская львица и богатая наследница Лидия Херст также приобрела успех в мире моды, несмотря на свой необычный рост для этого направления. Она работала с крупными брендами, например, с Prada, Louis Vuitton, DKNY и Roberto Cavalli, а также снималась несколько раз для обложки Vogue в международных изданиях журнала мод.

Селита Ибэнкс — 169 см

Будучи моделью Victoria’s Secret с 2005 по 2009 годы, Селита стала одной из самых востребованных моделей. Сегодня именно она является одной из самых известных низких моделей, при этом ей удалось стать 12-й самой высокооплачиваемой супермоделью в мире в 2008 году. Ее работа связана с фотосессиями для DKNY и Abercrombie & Fitch. Супермодель также появлялась в Sports Illustrated Swimsuit Issue в 2007 году, что сделало ее еще более популярной.

16К40РФ3, 16Р50Ф3 и др.

Также заводом освоен выпуск современных токарных обрабатывающих центров с числом координат от 4 до 8, токарных станков с ЧПУ наклонной 1П756ДФ3 и горизонтальной компоновок, трубообрабатывающих станков 1А983 , 1Н983 — для обработки концов труб диаметром до 460 мм, колесотокарных, вальцетокарных, станков для обработки глубоких отверстий и др.

История токарно-винторезного станка 165

В 1953 году запущен в производство первый станок 165-й серии — модель (диаметр обработки — Ø 1000 мм).

Серийный выпуск токарных станков: 1м65 , 1н65 .

165 Станок токарно-винторезный универсальный. Назначение и область применения

Токарно-винторезный станок модели 165 предназначен для обработки деталей средних и больших размеров, в условиях единичного и мелкосерийного производства. На станке можно производить наружное и внутреннее точение, включая точение конусов, растачивание, сверление и нарезание резьб — метрической, модульной, дюймовой и питчевой).

Технические характеристики и жесткость конструкция станины, каретки, шпинделя станка позволяют полностью использовать возможности работы на высоких скоростях резания с применением резцов из быстрорежущей стали или оснащенных пластинами из твердых сплавов при обработке деталей из черных и цветных металлов.

Принцип работы и особенности конструкции станка

Суппорт станка имеет механическое перемещение верхней части, позволяющее производить точение длинных конусов. Точение коротких конусов также осуществляется движением верхней части суппорта.

Изменение величин подач и настройка на шаг нарезаемой резьбы осуществляются переключением зубчатых колес коробки подач и настройкой гитары сменных шестерен.

Суппорт имеет быстрое перемещение в продольном и поперечном направлениях, которое осуществляется от индивидуального электродвигателя.

Станок предназначен для обработки черных и цветных металлов с большими скоростями резания резцами из быстрорежущей стали и твердых сплавов.

Коробка подач закрытого типа обеспечивает нарезание стандартной резьбы. Точные резьбы нарезаются с применением сменных зубчатых колес, минуя коробку подач.

Изменение чисел оборотов шпинделя и скорости подачи суппорта осуществляются переключением зубчатых колес коробки скоростей и коробки подач при помощи рукояток.

Перемещение задней бабки и выдвижение пиноли выполняются вручную вращением маховичков.

Класс точности станка Н. Шероховатость обработанной поверхности V 6.

Техническая характеристика и жесткость станков позволяют полностью использовать возможности быстрорежущего и твердосплавного инструмента при обработке как черных, так и цветных металлов.

Вид климатического исполнения — УХЛ4 по ГОСТ 15150-69.

Класс точности — Н по ГОСТ 8-82Е.

Модификации токарного винторезного станка 165

165

1Н65, 1Н65Ф1, 1Н65Г, 1Н65ГФ1 – Ø 1000 универсальный токарно-винторезный

16К50, 16К50П – Ø 1000 универсальный токарно-винторезный

1658, 1658 – Ø 1000 универсальный токарно-винторезный

РТ28608, РТ539, РТ53901, РТ732, РТ366, РТ731 – Ø 1000 универсальный токарно-винторезный

Габарит рабочего пространства токарного станка модели 165

Посадочные и присоединительные базы токарного станка 165. Шпиндель

Шпиндель токарно-винторезного станка 165

Фото токарно-винторезного станка 165

Фото токарно-винторезного станка 165

Расположение составных частей токарно-винторезного станка 165

Расположение основных узлов токарного станка 165

Спецификация составных частей токарно-винторезного станка 165

1. Станина 1А64.01 — Для РМЦ-2800; (165.21 Для РМЦ-5000)
2. Бабка передняя — 165.02
3. Бабка задняя — 165.03
4. Суппорт — 165.041
5. Каретка — 165.05
6. Фартук — 1А64.06
7. Коробка подач — 1А64.07
8. Шестерни сменные — 165.08
9. Патрон — 165.09
10. Люнет подвижный 165.10
11. Охлаждение — 1А64.14
12. Ограждение — 1А64.16
13. Ограждение патрона — 165.19
14. Люнет неподвижный — 165.20
15. Электрооборудование — 165.80
16. Электротруборазводка: — 1А64.81 для РМЦ-2800 (165.81 для РМЦ-5000)

Расположение органов управления токарным станком 165

Перечень органов управления токарно-винторезным станком 165

1. Рукоятки установки частоты вращения шпинделя
2. Рукоятки установки частоты вращения шпинделя
3. Рукоятки установки частоты вращения шпинделя
4. Рукоятка установки нормального и увеличенного шага резьбы
5. Рукоятка установки правой и левой резьб
6. Рукоятка выбора вида работ (резьбы или подачи) и типа резьбы
7. Рукоятки установки величины подачи и шага реэьбы
8. Рукоятка установки величины подачи, шага резьбы и включения ходового винта напрямую
9. Рукоятки установки величины подачи и шага резьбы
10. Рукоятка установки вида работ (резьбы или подачи)
11. Кнопка «Стоп» (дублирующая)
12. Кнопка Шпиндель «Назад» (дублирующая)
13. Маховик ручного перемещения каретки
14. Кнопка Шпиндель «Вперед»
15. Кнопка «Стоп»
16. Рукоятка включения гайки ходового винта
17. Кнопка Шпиндель «Назад»
18. Рукоятка управления механическими ходами каретки и суппорта
19. Кнопка включения быстрых ходов каретки и суппорта
20. Валик ручного перемещения задней байки
21. Рукоятка упора задней бабки
22. Толкатель стопорения шпинделя задней бабки с пинолью
23. Маховик быстрого перемещения пиноли задней бабки
24. Рукоятка включения медленного или быстрого перемещения пиноли задней бабки
25. Рукоятка медленного перемещения пиноли задней бабки
26. Винт поперечного перемещения задней бабки
27. Рукоятка стопорения пиноли задней бабки
28. Рукоятка ручного перемещения резцовых салазок
29. Тумблер включения местного освещения
30. Рукоятка поворота и крепления резцовой головки
31. Рукоятка ручной поперечной подачи суппорта
32. Вводной выключатель
33. Кнопка Шпиндель «Прерывистое вращение»
34. Кнопка Шпиндель «Вперед» (дублирующая)
35. Кнопка Охлаждение «Пуск»
36. Кнопка Охлаждение «Стоп»
37. Кнопка «Автомат отключен»

Кинематическая схема токарно-винторезного станка модели 165

Структурная схема токарного станка 165 (с кинематической схемой 2)

Кинематическая схема токарно-винторезного станка 165

Привод главного движения осуществляется от электродвигателя через клиноременную передачу.

Коробка скоростей сообщает шпинделю 24 различных скорости как прямого, так и обратного вращения через кинематические цепи согласно табл. 4.

Реверс шпинделя осуществляется электродвигателем.

На вал IX коробки скоростей вращение передается от шпинделя через зубчатые колеса 21-22, 26-27 или от вала V (при включении звена увеличения шага в восемь раз) через зубчатые колеса 16-24, 23-22, 26-27. Бал IX при этом получает соответственно один или восемь оборотов на один оборот шпинделя.

Блок зубчатых колес 25 и 28 предназначен для изменения направления перемещения каретки при нарезании резьбы.

В коробку подач движение передается с вала IX через сменные зубчатые колеса 30-32-31.

Коробка подач сообщает суппорту через обгонную муфту, ходовой вал XXIII и механизм фартука 32 продольных и поперечных подачи.

Расчет кинематической цепи продольной и поперечной подач производится по формуле

i = i см * i к.п * i ф

i см — передаточное отношение сменных зубчатых колес;

i к.п — передаточное отношение коробки подач;

i ф — передаточное отношение фартука.

Кинематические цепи, через которые осуществляются подачи, приведены в табл. 5 для коробки подач и в табл. 6 для фартука.

Нарезание резьб осуществляется через кинематические цепи коробки подач, приведенные в табл. 7. Кроме того, нарезание резьб можно производить при прямом соединении ходового винта со сменными шестернями, подбирая соответствующее i см (см. табл. 24). Диапазон подач и резьб расширяется при использовании звена увеличения шага в восемь раз.

Перечень элементов кинематической схемы (см. рис. 4) приведен в табл. 8, а корригированных зубчатых колес — в табл.9.

Краткое описание токарно-винторезного станка модели 165

Станина

Станина является базовой сборочной единицей, на которой монтируются все остальные сборочные единицы и механизмы станка.

На верхней части станины расположены три призматические направляющие, из которых передняя и задняя являются базой каретки, а средняя — базой задней бабки.

Внутри станины имеются наклонные люки для отвода стружки и охлаждающей жидкости в сторону, противоположную рабочему месту.

Под левой головной частью станины находятся ниши, в одной из которых смонтирован электродвигатель главного привода, а в другой — электронасос охлаждения с резервуаром для охлаждающей жидкости. Корыто для сбора охлаждающей жидкости выполнено монолитным с корпусом станины.

В правой части станины на передней стенке смонтирован кронштейн со встроенными в него опорами ходового винта и ходового вала и редуктором быстрого перемещения суппорта с фланцевым электродвигателем.

Для предотвращения провисания ходового винта и ходового вала в станке с РМЦ 5000 имеются две подвески.

Бабка передняя токарно-винторезного станка модели 165

Бабка передняя токарно-винторезного станка 165

Бабка передняя устанавливается на левой головной части станины, фиксируется штифтами и крепится болтами.

В корпусе передней бабки смонтированы:

• коробка скоростей
• шпиндельный узел
• звено увеличения шага в восемь раз
• механизм изменения направления перемещения каретки при нарезании резьб
• механизм настройки скоростей шпинделя
• система смазки
• электрошкаф

Шпиндель смонтирован на трех опорах качения, из которых передняя и задняя регулируемые.

Описание регулирования шпиндельных подшипников приведено в разделе «Регулирование».

Настройка частоты вращения шпинделя, а также настройка на нарезание правой или левой резьбы нормального или увеличенного шага производится перемещением зубчатых колес по шлицевым валам с помощью рукояток, расположенных на передней стенке бабки передней (см. рис. 37 и табл. 22).

Шлицы валов и зубья зубчатых колес закалены и отшлифованы.

Включение звена увеличения шага возможно только при работе с перебором.

Бабка задняя

Бабка задняя перемещается по направляющим станины от редуктора ручного перемещения вращением валика 26 (см. рис. 3).

Бабка крепится к станине при помощи двух прихватов тремя болтами.

Для жесткой фиксации в осевом направлении в бабке задней имеется упор, который можно вводить в литые впадины станины рукояткой 27.

Корпус бабки смещается по мостику в поперечном направлении (см. подраздел «Регулирование»).

В пиноль бабки встроен вращающийся шпиндель, подшипники передней опоры которого регулируются с помощью гаек.

Быстрое перемещение пиноли производится маховиком 29. стопорение — рукояткой 33.

Медленное перемещение пиноли осуществляется рукоятками 31 через червячный редуктор, включаемый рукояткой 30.

Для сверления, зенкерования и развертывания поворотом толкателя 28 необходимо включить зубчатую муфту, жестко соединяющую шпиндель с пинолью.

В шпинделе бабки задней имеется прорезь для лапок хвостового режущего инструмента.

При смене центра или инструмента пиноль необходимо вдвинуть в корпус бабки до отказа. При этом толкатель выталкивает центр или инструмент из шпинделя.

Суппорт и каретка

Суппорт крестовой конструкции имеет продольное перемещение вместе с кареткой по направляющим станины и поперечное по направляющим каретки. Оба перемещения осуществляются механически (с рабочей подачей и использованием механизма быстрого перемещения) и вручную.

Резцовые салазки, несущие четырехпозиционный резцедержатель, перемещаются вручную по направляющим поворотной части, которую можно повернуть вокруг вертикальной оси на любой угол.

Гайка винтовой пары поперечного перемещения суппорта составная и разделена регулировочным клином. Регулирование зазоров в направляющих каретки, поворотной части, производимое клиньями, в» винтовой паре поперечного» перемещения суппорта приведено в подразделе 2.4. «Регулирование».

Фартук станка

Фартук — закрытого типа со съемной передней стенкой (крышкой).

Движение суппортной группе передается механизмом фартука от ходового вала или ходового винта.

Благодаря наличию в фартуке четырех электромагнитных муфт управление механическим перемещением суппортной группы сосредоточено в одной рукоятке 23 управления механическими ходами каретки и суппорта (см. рис. 3), причем направление включения рукоятки совпадает с направлением подачи.

Дополнительным нажатием кнопки 24 (см. рис. 3), встроенной в рукоятку 23, можно включить быстрый ход суппорта в направлении наклона рукоятки управления (23).

Благодаря обгонной муфте, вмонтированной в коробку подач, включение быстрого хода возможно при включенной подаче.

Гайка ходового винта разрезная, включается рукояткой 21 через кулачковое устройство.

Во избежание одновременного включения гайки ходового винта и подачи имеется электромеханическая блокировка.

В фартуке смонтирован механизм предохранительной муфты, исключающей поломку станка при перегрузках. Регулировка ее приведена в подразделе 2.4. «Регулирование».

Коробка подач

Коробка подач — закрытого типа со съемной передней стенкой (крышкой).

Механизм коробки подач позволяет получить все подачи и нарезаемые на станке резьбы, не прибегая к изменению настройки сменных шестерен.

Настройку коробки подач на подачу или нарезание резьбы производить в соответствии с табл. 23 и 24 в следующем порядке (см. рис. 3 и рис. 38):

• рукоятку 10 перевести в положение «выключение»
• рукоятку 14 перевести в положение «ходовой винт» для нарезания резьб или в положение «ходовой валик» — для работы с подачей
• рукоятку 7 перевести в одно из трех положений — «дюймовая резьба», «модульная резьба», «метрическая резьба или подача»
• рукоятки 9, 12, 13 установить согласно таблице подач и резьб на требуемую резьбу или подачу, причем для установки рукоятки 9 в нужное положение подвести соответствующую цифру на ее диске под указатель;
• рукоятку 10 перевести в положение «включение»

При настройке на нарезание резьб с шагом повышенной точности ходовой винт соединить зубчатыми муфтами напрямую с приемным валом коробки подач в соответствии с табл. 25 (см. рис. 39).

Сменные шестерни

Комплект сменных зубчатых колес с i см = 2/3, позволяющий получать на станке все резьбы и подачи, указанные в разделе «Паспорт», установлен на стенке бабки передней.

В конструкции механизма сменных шестерен предусмотрена возможность установки и других комплектов зубчатых колес.

Патроны

В состав станка входит четырехкулачковый несамоцентри-рующий патрон диаметром 1000 мм.

Люнеты

Для обработки нежестких деталей станок снабжен двумя люнетами — подвижным и неподвижным.

Электрическая схема токарно-винторезного станка модели 165

Электросхема универсального токарно-винторезного станка 165

Электрооборудование станка 165. Общие сведения

На станке установлены следующие электродвигатели:

• электродвигатель главного привода
• электродвигатель быстрых перемещений каретки
• электродвигатель насоса охлаждения

Питание электрооборудования станка осуществляется от сети переменного тока 380 в, 50 Гц.

Питание цепей управления постоянного тока напряжением 24 В осуществляется от селенового выпрямителя Д1 (однофазный мост, см. рис. 14).

Питание цепей управления переменного тока напряжением 110 В осуществляется от понижающего трансформатора.

Питание лампы местного освещения напряжением 24 в производится от отдельного трансформатора.

Вся аппаратура управления электроприводами станка смонтирована в нише передней бабки и указана в табл. 11.

Управление электроприводами станка дистанционное, кнопочное и осуществляется (см. рис. 17):

• с пульта управления на бабке передней — ПБ
• с пульта управления на каретке — ПК
• с пульта управления на фартуке — ПФ

Присоединение электрооборудования станка к цеховой электросети осуществляется с помощью вводного автомата (автоматического1 выключателя) ВА1, установленного на боковой стенке ниши передней бабки. Ввод осуществляется проводом сечением 10 мм2.

Защита электродвигателей и цепей управления от токов короткого замыкания и перегрузок производится автоматическими выключателями я тепловыми реле.

Величины номинальных токов и значений вставок магнитных пускателей и реле даны в табл. 12, 13.

Нулевая защита электрооборудования станка осуществляется размыканием з. (замыкающих) блокконтактов в цепи самопитания магнитных пускателей и реле при исчезновении напряжения в цеховой электросети.

Технические характеристики токарного станка 165

Рекомендуем также

Маленький рост – не приговор: топ-5 всемирно известных моделей с ростом ниже 170 сантиметров

Существует предположение, что девушкам с ростом ниже 175 сантиметров нет места на мировых подиумах и Неделях моды. Первое, что спрашивают модельные скауты на собеседовании в электронном формате – рост и параметры.

Читайте также: Как одеваться на работу в стиле Амаль Клуни: 10 ярких идей

Однако требование насчет роста – не более, чем миф. В истории fashion-индустрии есть достаточно примеров, которые указывают на то, что можно быть невысокого роста, но обладать ярко выраженным стержнем, изюминкой и особой харизматичностью, и тогда все получится.

В этой статье мы хотим рассказать вам истории успеха обычных девушек, покоривших модельную индустрию и достигших статусов топ-моделей, несмотря на то, что их рост был далек от модельных стандартов.

Что такое супермодель и топ-модель? Супермодель, топ-модель – это высокооплачиваемая модель, которая достигла высочайшего профессионального уровня, сотрудничает с известными брендами и часто украшает обложки глянцевых журналов.

1 . Кейт Мосс (164 сантиметра)

Кейт Мосс (2018 рік) / Instagram / @katemossagency

Без сомнений, возглавлять список топ-моделей с низким ростом должна эта британская красотка. 45-летняя Кейт Мосс считается эталоном красоты 1990-х, однако ее харизма и умение работать перед камерой и сегодня завоевывают сердца ценителей стильных съемок и качественных кадров.

Именно в 1990-х ее популярность достигла наивысшего пика, она подписала много контрактов на длительное и высокооплачиваемое сотрудничество. Каким путем она шла, чтобы достичь такого успеха?

Когда Кейт было 14 лет, ее прямо в аэропорту Кеннеди заметила модельный скаут и владелица агества Storm Agency Сара Дукас. Тогда девушка вместе с родителями отправлялась на отдых. Поэтому женщина, которой 14-летняя красавица с томным взглядом сразу бросилась в глаза, порекомендовала ей попробовать себя на кастингах в своем агенстве. По возвращении домой это стало первым пунктом в списке, которым серьезно занялась девушка. В 1988 году официально началась карьера теперь знаменитой Кейт Мосс.

Кейт Мосс и Майкл Бергин (1994 год) / Getty Images

После того, как девушку приняли на первые показы и съемки, ей пришлось нелегко. На подиумах блистали такие звезды, как Наоми Кэмпбелл, Линда Евангелиста, Клаудия Шиффер и многие другие модели, рост которых превышал 175 сантиметров. Однако, поскольку девушка пришла в мир моды в волну андрогенности, а бренд Calvin Klein как раз популяризировал одежду в стиле «унисекс», худощавая и «плоская» Кейт стала идеальным лицом известного бренда. Это стало первым ее серьезным контрактом.

Что такое андрогинность? Андрогинность – это одновременное присутствие стереотипных признаков мужчины и женщины в одном человеке.

Именно благодаря сотрудничеству с Calvin Klein в 1993 году она получила статус топ-модели. Также она стала лицом нового аромата духов Obsession от того же самого бренда, которые были выпущены еще за 20 лет до ее прихода в модельный бизнес.

Кейт Мосс (1995 год) / Getty Images

В середине 1990-х годов гонорар Кейт Мосс вырос до 10 тысяч долларов за день, а в 2000-х годах она стала одной из самых высокооплачиваемых моделей мира. Свой первый миллион она получила в двадцать лет, а позже появилась статистика журнала Forbes, где было указано, что сумма, которую заработала Кейт Мосс, составляла 14,8 миллиона долларов.

2. Летиция Каста (169 сантиметров)

Летиция Каста (2018 год) / Getty Images

Французская красавица начала свою карьеру в 15 лет, и первые шаги к становлению немного напоминают историю Кейт Мосс. Во время отдыха с родителями Летицию Касту заметил фотограф Фредерик Круссо. После знакомства с ним девушка приняла участие в местном конкурсе, в котором стала победительницей. Она завоевала титул «Мисс Лумио». Французская красавица с роскошными русыми волосами и пухлыми губами просто не могла не очаровать фотографов. Поэтому позже Летиции предложили принять участие в рекламной фотосессии, после которой ее заметил директор модельного агенства. Так и началась ее карьера.

Летиция Каста (2000 год) / Getty Images

В 1993 году она дебютировала в рекламной кампании для бренда Guess. В возрасте 18 лет она стала «ангелом» популярного шоу Victoria’s Secret, в 1998 заключила соглашение с L’Oreal Paris. К 2000 году Летиция сотрудничала с такими брендами, как Tommy Hilfiger, Miu Miu, Pepe Leans и другие. Ее лицо было на обложках Vogue, Cosmopolitan, Sports illustrated, Harper’s Bazaar и Elle.

3. Девон Аоки (168 сантиметров)

Девон Аоки (2016 год) / Getty Images

Судьбу девушки, в которой течет японская, немецкая и британская кровь, решил один ее необдуманный поступок. В 13 лет Девон тайком пробралась на концерт панк-рок группы Rancid, который проходил в одном из лондонских клубов. Именно там юную девушку заметила представительница одного из крупнейших модельных агентств в Лондоне и пригласила на кастинг. В начале сотрудничества Девон Аоки приглянулась самой Кейт Мосс, которая на то время уже была довольно знаменитой. Модель взяла девушку под свою опеку и научила ее всему, что умела сама. К слову, теперь Девон называет Кейт «крестной мамой».

В 14 лет она заключила сделку со Storm model manegment, с которым сотрудничала Кейт Мосс. После контракта Девон путешествовала по миру с такими моделями, как Наоми Кэмпбелл и Ева Герцигова, хотя девушка была им максимум по плечо.

В 1997 году Аоки дебютировала на подиуме, демонстрируя одежду Bella Fraud, а в 1998 году она впервые украсила обложку немецкого глянца Dutch.

Девон Аоки (2001 год) / Getty Images

Спустя несколько лет девушка заключила выгодную сделку с брендом Versace, заменив на посту Наоми Кэмпбелл. К концу 1990-х ее можно было увидеть на подиумах таких известных брендов, как Versace, Fendi, Moschino, Celine и Jean Paul Gaultier. Также Девон Аоки сотрудничала с Lancome, Chanel, Hugo Boss, Yves Saint Laurent и другими известными марками.

4. Лорен Гаттон (169 сантиметров)

Лорен Гаттон (1974 год) / Getty Images

Эта отважная девушка бросила университет незадолго после вступления, переехав жить из небольшого городка в шумный мегаполис. Мэри Лоренс Гаттон мечтала стать моделью не для того, чтобы получить мировое признание, а для того, чтобы путешествовать по миру. Поэтому первым городом, который она решила покорить, сразу стал большой Нью-Йорк.

Первая работа, которую нашла молодая Лорен, была в клубе Playboy. Она проработала там довольно долго, однако через некоторое время она приглянулась скауту Ford modeling. Он предложил ей сотрудничество с агенством, на что девушка не раздумывая согласилась. У Мэри был один серьезный комплекс по поводу своей внешности – промежуток между передними зубами. Сначала она очень стеснялась «дефекта» и всячески пыталась его скрыть, однако позже она поняла, что это ее изюминка, и даже на просьбу избавиться от диастемы она отказывалась от этого и широко улыбалась перед камерами. Это был 1966 год.

Лорен Гаттон (1974 год) / Getty Images

После того, как девушка приняла себя, ей сразу же предложили сняться для популярного глянца Vogue. Позже Лорен появлялась на обложке журналов больше сорока раз! Однако самым выгодным сотрудничеством оказался контракт в 1970-х с косметическим брендом Revlon, который помог ей достичь статуса супермодели.

До сих пор 75-летняя Лорен Гаттон выходит на подиумы вместе с младшим поколением, уверенно позируя перед камерами.

Джиджи Хадид и Лорен Гаттон на Bottega Veneta – Runway RTW – Spring 2017 – Milan Fashion Week / Getty Images

5. Лоннеке Энгель (167 сантиметров)

Девушка начала свою карьеру в раннем возрасте, как и все другие успешные модели. В 13 лет она уже сотрудничала с фэшн-фотографом Брюсом Вебером, для которого стала любимицей.

После многих лет плодотворной работы мужчина решил показать сокровище миру и познакомил Лоннеке с Ральфом Лореном. Дизайнер оценил харизматичность девушки и сумел увидеть в ней перспективную модель. Отличное видение Лорена привело к его 13-летнему сотрудничеству с Лоннеке Энгель.

К слову, Лоннеке Энгель неоднократно появлялась на подиуме с Кейт Мосс.

Кейт Мосс и Лоннеке Энгель (1990-е годы) / Instagram / @greg_skates

Тем временем девушка неоднократно снималась для обложек Elle, L’Officel, Avon и многих других. После расторжения контракта с Ральфом Лореном она сотрудничала с Guess, Cacharel, Clarins, Esprit, Bebe, Bottega Veneta, Elizabeth Arden, Avon и с маркой автомобилей BMW.

Лоннеке Энгель (1998 год) / Getty Images

Как стать моделью: модельные агентства, параметры, гонорары

Как стать моделью? Еще десять лет назад на вопрос о необходимых для этого данных был конкретный ответ: «Высокий рост (желательно от 175 см), длинные ноги, соответствие параметрам». Сегодня все изменилось — в мире, где одновременно можно называться моделью, инфлюенсером и активистом, строгие рамки уже неактуальны.

Благодаря социальным сетям модель стала не просто лицом с обложки модного журнала или «вешалкой для одежды». Теперь это самодостаточная личность с собственной историей и мнением. Внешние данные для этой профессии не стоят на первом месте. Возьмем, например, топ-модель и активистку Адвоа Абоа, которая стала обладательницей награды «Модель года» 2017 Британского модного совета. Она известна не только благодаря необычной внешности, но и из-за непростой истории о борьбе с зависимостями и депрессией.

Чтобы понять, какие требования предъявляет к кандидатам модельная индустрия сегодня, как начать карьеру и чего ожидать от моделинга, Vogue встретился с одним из руководителей популярного британского модельного агентства Models 1 Ханной Джоуит и топ-моделью Алексиной Грэм.

С чего начать

«Для начала советую изучить сайт Models.com, где вы найдете всю информацию об официально зарегистрированных агентствах по всему миру, — говорит Ханна Джоуит. — Выберите те, которые вам нравятся и которым, как вам кажется, вы могли бы подойти. Лучше всего представить себя на личной встрече, по возможности советую хотя бы на день поехать в город, где находится нужное агентство. После того как менеджер сможет оценить вас вживую, он, возможно, предложит контракт. Но даже если это не случилось, опускать сразу руки не стоит. Посетите два-три разных агентства, послушайте разные мнения и изучите предложения. Если вам отказали сразу несколько агентств, просто попробуйте себя в каком-то другом деле.

Кроме того, будьте бдительны, если агентство предлагает вам заплатить некую сумму за то, чтобы начать сотрудничество, уходите сразу. Также есть множество недобросовестных агентств, которые берут деньги за создание портфолио, а в итоге даже не занимаются поиском работы для моделей».

© Ganni осень-зима 2021

Необходимые параметры

По словам Джоуит, интернет и социальные сети оказали большое влияние на список требований, предъявляемый к моделям. «Безусловно, есть определенные модельные параметры, но иметь стройное тело, длинные ноги и симпатичную внешность не достаточно, чтобы стать моделью, — уверяет Ханна. — Сегодня для успешной карьеры требуется гораздо большее: трудолюбие, приятный характер, жизнерадостность, общительность и готовность в любой момент выйти на работу. Модель не может позволить себе выходной, если ее забукировали на съемку.

Девочкам с ростом ниже стандартных параметров расстраиваться не стоит. Они также могут построить успешную карьеру в моделинге и много зарабатывать. Если раньше такие модели подходили разве что для бьюти-съемок, то с популярностью онлайн-шопинга у них появилось больше возможностей для работы. Растущий рынок инфлюенсеров также дает нетипичным моделям зеленый свет — если у вас много подписчиков и высокая активность в социальных сетях, это будет одним из решающих факторов для клиента».

Сколько получают модели

Конечно, все мы помним знаменитую фразу Линды Евангелисты: «Меньше чем за 10 тысяч долларов я даже с кровати не встану» и внушительные гонорары ее коллег по цеху в 1990-е, но, как говорит Алексина Грэм, с современной реальностью это имеет мало общего. «Я начала карьеру модели, когда мне было 18, и первые пять лет зарабатывала очень мало, — рассказывает она. — Только на шестой год мои гонорары стали более существенными, и к тому моменту я уже была готова все бросить. Секрет успеха в трудолюбии. Нужно много работать, верить в себя и не сдаваться на полпути. И еще мне очень повезло с букером, что тоже немаловажно».

© Azzedine Alaia весна-лето 2003

Совет начинающим моделям

Джоуит считает, что понимание того, как работает индустрия — первый шаг к успеху. Изучайте модные съемки, следите за хорошими фотографами и другими моделями. Смотрите, как они двигаются в кадре, позируют, ходят по подиуму. Она также советует всегда быть в форме и вести здоровый образ жизни. «Профессия модели — тяжелый труд, который требует большой самоотдачи. Те, кто сегодня находится в топе, — это усовершенствованные версии самих себя, так же как спортсмены или танцоры. И все усилия стоят того — вы будете знакомиться с талантливыми людьми, путешествовать, хорошо зарабатывать. Каждый день будет отличаться от предыдущего. Да, бывают трудные периоды, но когда все хорошо, работа модели — это работа мечты».

ПАРАМЕТРЫ 90-60-90 БЕЗНАДЕЖНО УСТАРЕЛИ |

   19 марта в поисках свежих лиц мировой моды в Киев приехал скаут отдела New Faces известного парижского агентства моделей Marilyn Agency Филипп Попадопоулос. Это агентство подарило миру такие легендарные имена как Наоми Кэмпбелл, Кейт Мосс, Ева Герцигова, Амбер Валетта и целый ряд  других не менее знаменитых моделей, смотрящих на нас с обложек глянцевых  журналов. В кастинге приняли участие и модели киевского представительства MAGNET Worldwide Model Management. Кстати, за всем этим пристально наблюдал объектив видеокамеры французского фэшн-канала, съемочная группа которого приехала вместе с Филиппом, чтобы снять документальный фильм  о тонкостях профессии скаута и о буднях одного из ведущих модельных агентств мира. Филипп подошел к кастингу со всей ответственностью: замерял, снимал на видеокамеру, фотографировал и оценивал дефиле моделей.  Когда все закончилось, нам с Филиппом удалось пообщаться на тему, которая наверняка будет интересна читателям нашего сайта.

— Филипп, вы по всему миру, в том числе и в Украине, ищете новые лица для агентства Marilyn, которое воспитало десятки самых известных  моделей. Какой должна быть девушка, чтобы получить работу в вашем агентстве и добиться популярности Кейт Мосс?  Какие вы ищете типажи? Каковы ваши критерии отбора моделей?

— Поскольку наше агентство  Marilyn New Faces, отбирает моделей, отталкиваясь от критериев парижской и нью-йоркской моды, мы ищем девушек высоких и очень худых.  Повторяю, действительно худых, с тонкими длинными руками, выступающими плечами и тонкими запястьями. Рост для нас крайне важен — ни сантиметром ниже, чем 176 см.

— А есть ли верхний предел роста моделей?

— Да, желательно не выше 184см.  И очень важны пропорции тела. Мы работаем по формуле 1 к 2. Верхняя часть тела от талии до макушки — должна составлять одну треть роста модели.

— А параметры? 90-60-90 еще актуальны?

 — 90-60-90 уже устарели. Сейчас на мировых подиумах господствуют стандарты 86-59 (60)-89. Объясню почему — самые известные Дома моды диктуют такие каноны, и нам им нужно соответствовать.

— А разве не возникла в последнее время тенденция в сторону увеличения параметров после ряда смертей моделей от анорексии?

— Анорексия — это болезнь,  психическое отклонение, и некоторые девушки сами загоняют себя в эту смертельную ловушку. На мировых стандартах это не сказалось, ведь при правильном подходе и врожденных данных модели сохраняют и форму, и здоровье.

— А есть для вашего агентства возрастной критерий отбора?

— Конечно.  Мы работаем с моделями от 16 лет, а максимальный возраст – 20 лет. Чем моложе модель — тем лучше. Это значит, что в запасе у нее больше лет работы и тем вероятнее агентство вернет вложенные в модель инвестиции. Ведь  когда агентство подписывает с моделью контракт,  то тут же вкладывает огромное количество денег: на перелеты, проживание, питание, одежду, на поддержание ее внешнего вида… Естественно, мы должны не только вернуть эти деньги, но заработать сами и дать заработать модели.

— А на какой срок подписывается контракт?

— Сложно сказать, все очень индивидуально и очень многое зависит от самой модели и ее трудоспособности. Начинающие модели за выход на подиум получают от 150 евро. С каждым разом эта сумма растет и количество выходов тоже. Так же растет и количество съемок. И срок контракта может расти. Вначале — от месяца до трех, потом, с опытом  приходят контракты на полгода и больше. От этого зависит и заработок модели и агентства. 

— Филипп, скажите, поменялись ли в последнее время требования вашего агентства к типу внешности моделей. Я говорю не о параметрах, а о чертах лица, цвете волос…. Влияет ли длина и качество волос на выбор модели?

— Мы стараемся привносить что-то новое и свежее в свои образы, поэтому и ищем по всему миру новые лица, но все же мы придерживаемся классических черт лица, и что самое главное, лицо должно быть очень худым, с четко очерченными скулами, выраженными губами и глазами. Длина волос значения не имеет — от каре до максимальной длины волос. Если девушка, конечно, подходит нам по всем остальным критериям.

— Как вам известно, во всем мире сейчас сильно сказывается кризис. Повлиял ли он каким-либо образом на мир моды и на работу вашего агентства в частности?  

— Знаете, абсолютно не повлиял. Красота как ценилась, так и ценится. Разве что, все больше девушек хотят уехать работать за границу (улыбается).

— Вы как знаток закулисья моды, скажите, сильно ли развита конкуренция между моделями? Наблюдали ли вы ярко-выраженное соперничество?

— Нет, не могу такого сказать. Даже наоборот. У нас, в Париже, собираются девушки со всех уголков мира и вдали от родины они сплачиваются в дружный коллектив и стараются поддерживать друг друга.

-Как вы оцениваете уровень моделей нашего агентства?

— Есть очень хорошие девочки, которые могут вполне успешно работать за рубежом. Поэтому, надеюсь, что сотрудничество между Marilyn Agency и MAGNET Worldwide Model Management будет продолжаться и в дальнейшем.

Антонина Маричева

Поиск подходящих параметров модели | Каран Бханот

То, что мы сразу видим в 10 случайных изображениях, — это также разница между цифрами любого одного типа. Взгляните на все 4 на 10 изображениях выше. Первый — жирный и прямой, второй — жирный и диагональный, а третий — тонкий и диагональный. Было бы действительно замечательно, если бы модель могла учиться на данных и действительно обнаруживать все разные стили для 4 .

Я решил использовать классификатор случайного леса для обучения на обучающих данных и прогнозирования на основе тестовых данных.Я использовал значения по умолчанию для всех параметров.

Затем, используя прогноз, я вычислил матрицу точности и неточности.

Модель достигла точности 94,4%. Матрица неточностей показывает, что модель смогла правильно предсказать множество изображений. Затем я решил настроить параметры модели, чтобы попытаться улучшить результат.

Чтобы определить лучшую комбинацию значений параметров для модели, я использовал GridSearchCV . Это метод, предоставляемый библиотекой sklearn , который позволяет нам определить набор возможных значений, которые мы хотим попробовать для данной модели, и он тренируется на данных и определяет лучший оценщик из комбинации значений параметров.

В данном конкретном случае я решил выбрать диапазон значений для нескольких параметров. Количество оценщиков может быть 100 или 200, максимальная глубина может быть 10, 50 или 100, минимальные выборки разделены на 2 или 4, а максимальные характеристики могут быть основаны на sqrt или log2 .

GridSearchCV ожидает оценщика, которым в нашем случае является random_forest_classifier . Мы передаем возможные значения параметров как param_grid и оставляем для перекрестной проверки значение 5.Установка verbose как 5 выводит журнал на консоль, а njobs как -1 заставляет модель использовать все ядра на машине. Затем я подбираю эту сетку и использую ее, чтобы найти лучший оценщик.

Наконец, я использую эту лучшую модель для предсказания тестовых данных.

Взглянув на точность выше, мы видим, что точность улучшилась до 97,08% с 94,42% просто за счет изменения параметров модели. Матрица неточностей также показывает, что большее количество изображений было классифицировано правильно.

Машинное обучение — это не просто считывание данных и применение нескольких алгоритмов до получения хорошей модели для работы, но также включает в себя тонкую настройку моделей, чтобы они лучше всего работали с имеющимися данными.

Определение правильных параметров — один из важных шагов в принятии решения, какой алгоритм использовать, и максимально использовать его на основе данных.

В этой статье я обсуждал проект, в котором я повысил точность классификатора случайного леса, просто выбрав наилучшую комбинацию значений параметров с помощью GridSearchCV .Я использовал набор данных MNIST и повысил точность с 94,42% до 97,08%.

Сравнение моделей и количество параметров

Подразделы

Во многих случаях мы можем не знать заранее, что правильно или лучше всего параметризация проблемы может быть, т.е., Что самое лучшее модель. Если вы хорошо понимаете неопределенности данные (наблюдательные и / или внутренние) вы можете попробовать разные модели и исключить некоторые, например, на основе χ ² , где это применимо. Однако это может оказаться бесполезным, если у вас есть несколько согласованных моделей. с данными: χ ² имеет возможность только отклонять модели.

Обратите внимание, что можно рассматривать сравнения для двух разных ситуаций: вложенные модели, в которых разные модели являются подмножествами других, е.g., полиномиальная модель с увеличивающимся числом членов и не вложенными модели, имеющие отличные функциональные формы. Сравнение вложенных модели может быть проще, чем сравнение невложенных моделей.

Основной принцип, который обычно применяется, — принцип простоты, т. Е. Бритва Оккама: менее сложная модель, которая соответствует данным, предпочтительнее более сложная модель, которая одинаково хорошо соответствует данным (но не обязательно предпочтительнее более сложной модели, которая лучше соответствует данным!). Практически говоря, это предпочло бы модель с меньшим количеством свободных параметров.

При наличии разброса данных тоже не хочется допускать слишком большая гибкость модели, поэтому она пытается соответствовать разбросу как часть модели. Это известно как переоснащение . В отличие недостаточное оснащение не позволяет модели достаточно гибкости для соответствуют основному тренду.

Другой способ подумать о выборе модели — это рассмотреть смещение и дисперсия в подгонке модели. Метрика наименьших квадратов, которую мы минимизируются — это сумма квадратов остатков.Может показать, что:

RMS ² = смещение ² + дисперсия ²

Хороший пример — подгонка к многочленам разного порядка. Видеть modelcomparison.ipynb. Обратите внимание, насколько важны можно понять источники неопределенности.

Информационные критерии

Для сравнения моделей можно использовать несколько простых критериев:

Информационный критерий Акаике (AIC) сравнивает модели по их вероятности но с дополнительным термином, который штрафует модель за количество параметры:

AIC = — 2 lnL _макс + 2 J

Байесовский информационный центр (BIC) — еще один аналогичный показатель для сравнение моделей с некоторыми штрафами по ряду параметров:

BIC = — 2 lnL _max + J ln N

Перекрестная проверка

Перекрестное проверочное тестирование: определение параметров из подмножества данных и применить полученную подгонку к другому подмножеству данных.В одну сторону чтобы применить это, нужно разделить образец на 3 части: подходящий образец (∼> 50% точек), a образец для перекрестной проверки и тестовый образец. Используя их для выбора оптимального количество параметров: вычислить среднеквадратичное значение для выборки перекрестной проверки для различные модели и выберите модель, которая дает минимальное среднеквадратичное значение в образец перекрестной проверки. Проверить с помощью тестового образца.

См. Рис. 8.14 в Ivesic et al.

Существуют различные способы внедрения перекрестной проверки, например оставить один out, в котором выполняется перекрестная проверка N раз, оставляя один указать и определить ошибки обучения и перекрестной проверки путем усреднения по нескольким выборкам и аналогичных вариаций с разными размерами подвыборки.

Кривые перекрестной проверки и обучения

Вы также можете использовать перекрестную проверку, чтобы решить, нужно ли больше данных вероятно улучшит модель, против необходимости попробовать новую модель, если вы имеете некоторое представление об ожидаемых неопределенности: если среднеквадратичное значение из выборки для перекрестной проверки приближается к подходящей выборке, тогда дополнительные аналогичные данные вряд ли помогут. Если наблюдаемый разброс больше ожидаемого, увеличьте модель сложность. См. Рис. 8.15 в Ivesic et al.

Наличие шума в данных может привести к переобучению.Хотя можно выберите более простую модель, при некоторых обстоятельствах может потребоваться большое количество параметров. Другой способ Избегать переобучения — это требовать некоторого уровня «гладкости» в производных данных. Это можно сделать, добавив ограничения к производному набору параметров. Например, в случае подгонки полиномов можно потребовать, чтобы параметры (нормализованных переменных) должны быть небольшими, пока данные все еще подходят. Параметры ограничения могут быть выполнены с помощью того, что известен как регуляризация .Здесь добавляется термин вероятность это наказывает более сложные модели перед определением параметров. В случае бесшумных данных это не даст объективного минимального модель дисперсии, но она может быть более физической в ​​присутствии шума.

Простой метод регуляризации называется регуляризацией гребня, или L2 регуляризация (обратите внимание на определение L2, ( y _i — f ( x _i )) ² , и L1, | y _i — f ( x _i ) | функции потерь).Это наказывает модели на основании

Σa _j ²

Σ ( y _i — f ( x _i | a _j )) ² + λΣa _j ²

a = ( A ^T A + λI ) ^-1 A ^T y

Обратите внимание, что с практической точки зрения для регуляризации нужно, чтобы все параметры иметь сравнимые амплитуды, поэтому обычно работают в стандартизированном переменные, то есть независимая переменная, у которой вычитается среднее и его амплитуда масштабируется к изменению переменной:

См. Бейлер-Джонс 12.2. и fit.ipynb

Другая реализация регуляризации называется LASSO (наименьшая абсолютная усадка и оператор выбора), или L1, регуляризация.Здесь модели наказываются на основании

Σ | a _j |

Примеры использования аппроксимации и регуляризации методом наименьших квадратов: Пушка

Байесовская структура дает прямой способ оценить сравнение две разные модели для заданного набора данных, которые значительно различаются от частотной концепции выбора модели.В частотнике парадигмы, каждый использует вероятность отклонить модель, независимо от рассмотрение других моделей. В байесовской структуре вы не отклонить модель, если нет альтернативной модели: если есть это только одна модель, которая у вас есть, вы не можете отказаться от нее.

См. Интересное обсуждение в Bailer-Jones 10.6, в частности, обсуждение фальсификации.

Пример: извлечение тузов из колоды карт

В рамках байесовской модели мы можем сравнить вероятность различных модели.Основная байесовская формулировка:

Однако в более общем случае указание всех возможных моделей может невозможно.Однако мы все еще можем сравнить вероятность двух разные модели, потому что P ( D ) аннулируется. Чтобы сравнить два разных класса моделей, мы вычисляем апостериорную отношение шансов :

Когда мы говорим о сравнении моделей, следует понимать, что данная модель может иметь набор параметров, которые могут принимать разные значения; у нас есть обсуждали получение апостериорного PDF для таких параметров.Мы хотите сравнить возможности разных моделей, возможно, с разными количество и характер параметров, чтобы соответствовать заданному набору данных; Например, ранее мы рассматривали полиномиальные соответствия данным с разным порядком полиномы. Для модели с параметрами имеем

Знаменатель P ( D | M ) называется свидетельством, и это то, что входит в соотношение шансов. Мы ранее проигнорировал это, просто нормализовав апостериорный PDF.Чтобы сравнить модели, мы хотим вычислить его, интегрировав все возможные варианты параметры:

Учитывая это определение, доказательства иногда называют маргинальными. вероятность или глобальная вероятность. Это интеграл вероятности по всем возможным параметрам, взвешенным по предшествующим параметрам.Чтобы вычислить доказательства, мы должны использовать нормализованные вероятности и априорные значения.

Учитывая расчет отношения шансов, можно предпочесть одну модель. над другим. Конечно, есть определенное суждение о том, какие шансы соотношение представляет собой значительное предпочтение одной модели по сравнению с другой: как правило, люди не заявляют о «сильной» дискриминации, если только отношение шансов не больше чем 10 (или менее 0,1), с «решающей» дискриминацией, когда отношение шансов больше 100.

Одна хорошая вещь в использовании байесовского отношения шансов заключается в том, что оно, естественно, учитывает возможность того, что модели имеют разные уровни сложность, например, разное количество параметров. Для моделей с большим параметры, максимальная вероятность наилучшего соответствия модели будет больше чем максимальная вероятность наилучшего соответствия модели с меньшим количеством параметров; однако предельная вероятность не обязательно будет больше, поскольку один должен интегрировать вероятность по всем наборам параметров, взвешенных по приора по параметрам.Это, естественно, наказывает моделей большим количеством параметры, если априор достаточно широк. С другой стороны, это также означает, что выбор априора может значительно влияют на соотношение шансов.

Пример: ярмарка монет (Бейлер-Джонс 11.2)? Учитывая наличие r головы (или решки) в выборке из n подбрасываний монеты, как мы можем оценить честная ли монета? Рассмотрим сравнение двух моделей: одна ( M ₁ ) с честной монетой ( p = 0.5) и один ( M ₂ ) с недобросовестным кодом с неизвестным p получения орлов за один бросок. В обоих случаях количество напор задается биномиальным распределением, но в M ₁ , p фиксировано при 0,5, в то время как в M ₂ мы интегрируем все варианты p с учетом некоторое предварительное распространение.

Для M ₁ априор является дельта-функцией с p = 0.5, а для M ₂ ср. принять униформу приора. Выполняя интегралы, вы получаете

B = ( n + 1) P _bin ( r | 0.5, n )

Пример: линейная аппроксимация лучше постоянной? (Бейлер-Джонс, 11.3). Рассмотрим набор данных, представленный в Bailer-Jones 11.2. Как мы можем определить, оправдывают ли данные линейный наклон (или более высокий порядок) по сравнению с просто константой? Сравните две модели: постоянную или линейную склон.Для сравнения необходимо выбрать априорные значения параметров. Для точки пересечения BJ выбирает гауссиан с центром в 0 со стандартным отклонением из 1. Для уклона (для M ₂ ) он выбирает равномерный в α , где наклон = tanα . Он также подходит для разброса по очкам, используя равномерный предшествующий от log 0,5 до log 2 (обратите внимание, что очень важно используйте правильную до того, как сможете вычислить доказательства!). Видеть Бейлер-Джонс 11,3 для представлений классов моделей.Подсчитывая доказательства, БЖ получает

лог P ( D | M ₁ ) = — 8,33

лог P ( D | M ₂ ) = — 8,44

журнал B ₁₂ = 0,11

В ₁₂ = 1,3

лог P ( D | M ₁ ) = — 33,87

лог P ( D | M ₂ ) = — 29,37

журнал B ₁₂ = — 4,50

B ₁₂ = 3,15 e — 5

Ограничения сравнения байесовских моделей: могут существенно зависеть от выбор приора: может потребоваться чувствительность к разным выбор приора.Кроме того, может быть трудно вычислить доказательства.

В сложных ситуациях может прибегнуть к AIC, BIC и / или кроссу. проверка, как обсуждалось ранее.

Информационный критерий Акаике (AIC) сравнивает модели по их вероятности но с дополнительным термином, который штрафует модель за количество параметры:

AIC = — 2 lnL _макс + 2 J

Байесовский информационный центр (BIC) — еще один аналогичный показатель для компилирующие модели, с некоторыми штрафами по ряду параметров:

BIC = — 2 lnL _max + J ln N

В чем разница между параметром и гиперпараметром?

Последнее обновление 17.06.2019

Это может сбить с толку, когда вы только начинаете заниматься прикладным машинным обучением.

Существует так много терминов, которые можно использовать, и многие из них могут использоваться непоследовательно. Это особенно верно, если вы пришли из другой области обучения, в которой могут использоваться некоторые из тех же терминов, что и машинное обучение, но они используются по-другому.

Например: термины «параметр модели » и «гиперпараметр модели ».

Отсутствие четкого определения этих терминов — обычная борьба новичков, особенно тех, кто пришел из области статистики или экономики.

В этом посте мы подробнее рассмотрим эти термины.

В чем разница между параметром и гиперпараметром?
Фото Ирола Трасмонте, некоторые права защищены.

Что такое параметр модели?

Параметр модели — это внутренняя по отношению к модели переменная конфигурации, значение которой можно оценить по данным.

• Они требуются модели при прогнозировании.
• Они значения определяют умение модели по вашей проблеме.
• Они оценены или извлечены из данных.
• Часто практикующие не устанавливают их вручную.
• Они часто сохраняются как часть изученной модели.

Параметры являются ключевыми для алгоритмов машинного обучения. Они являются частью модели, которая извлекается из исторических данных обучения.

В классической литературе по машинному обучению мы можем рассматривать модель как гипотезу, а параметры — как адаптацию гипотезы к определенному набору данных.

Часто параметры модели оцениваются с помощью алгоритма оптимизации, который представляет собой тип эффективного поиска по возможным значениям параметров.

• Статистика : В статистике вы можете предполагать распределение для переменной, такое как распределение Гаусса. Двумя параметрами гауссова распределения являются среднее значение ( mu ) и стандартное отклонение ( сигма ). Это справедливо в машинном обучении, где эти параметры могут быть оценены на основе данных и использоваться как часть прогнозной модели.
• Программирование : В программировании вы можете передать параметр функции. В этом случае параметр — это аргумент функции, который может иметь одно из диапазона значений. В машинном обучении конкретная модель, которую вы используете, является функцией и требует параметров для прогнозирования новых данных.

Наличие у модели фиксированного или переменного количества параметров определяет, может ли она называться «параметрический » или «непараметрический ».

Некоторые примеры параметров модели включают:

• Веса в искусственной нейронной сети.
• Опорные векторы в машине опорных векторов.
• Коэффициенты линейной регрессии или логистической регрессии.

Что такое гиперпараметр модели?

Гиперпараметр модели — это конфигурация, которая является внешней по отношению к модели и значение которой невозможно оценить по данным.

• Они часто используются в процессах, чтобы помочь оценить параметры модели.
• Они часто уточняются практикующим врачом.
• Часто их можно установить с помощью эвристики.
• Они часто настраиваются на конкретную задачу прогнозного моделирования.

Мы не можем знать наилучшее значение гиперпараметра модели для данной задачи. Мы можем использовать практические правила, копировать значения, используемые для решения других задач, или искать наилучшее значение методом проб и ошибок.

Когда алгоритм машинного обучения настроен для конкретной задачи, например, когда вы используете поиск по сетке или случайный поиск, вы настраиваете гиперпараметры модели или порядок, чтобы обнаружить параметры модели, которые приводят к наибольшему количеству умелые предсказания.

Многие модели имеют важные параметры, которые невозможно оценить напрямую по данным. Например, в модели классификации K-ближайшего соседа… Этот тип параметра модели называется параметром настройки, потому что не существует аналитической формулы для вычисления подходящего значения.

— стр. 64-65, Прикладное прогнозное моделирование, 2013 г.

Гиперпараметры модели часто называют параметрами модели, которые могут сбивать с толку.Хорошее практическое правило, позволяющее преодолеть эту путаницу, заключается в следующем:

Если вам нужно указать параметр модели вручную, то
, вероятно, является гиперпараметром модели.

Некоторые примеры гиперпараметров модели включают:

• Скорость обучения для обучения нейронной сети.
• Гиперпараметры C и сигма для опорных векторных машин.
• k в k-ближайших соседях.

Дополнительная литература

Сводка

В этом посте вы обнаружили четкие определения и разницу между параметрами модели и гиперпараметрами модели.

Таким образом, параметры модели оцениваются на основе данных автоматически, а гиперпараметры модели устанавливаются вручную и используются в процессах для помощи в оценке параметров модели.

Гиперпараметры модели часто называют параметрами, потому что они являются частями машинного обучения, которые необходимо настраивать и настраивать вручную.

Этот пост помог вам прояснить путаницу?
Дайте мне знать в комментариях ниже.

Есть ли параметры модели или гиперпараметры, в которых вы все еще не уверены?
Опубликуйте их в комментариях, и я сделаю все возможное, чтобы прояснить ситуацию.

О Джейсоне Браунли

Миф о сложности модели | Питонические прогулки

Частотное кондиционирование: регуляризация

В частотном подходе этот тип кондиционирования известен как регуляризация . Регуляризация мотивирована желанием штрафовать большие значения параметров модели.T X $, где $ \ lambda = \ sigma $. Результатом такой обработки является подталкивание абсолютных значений параметров к нулю и, в результате, решение плохо определенной проблемы.

Я добавлю, что вышеуказанная форма регуляризации известна как L2-регуляризация или Ridge Regularization и является лишь одним из возможных подходов к регуляризации. Другой полезной формой регуляризации является L1-регуляризация, , также известная как Lasso Regularization , которая имеет интересное свойство, которое способствует разреженности модели.Но также, как отмечалось выше, это не всегда проблема. Например, когда шкала переменных важна для интерпретации результатов, стандартизация может фактически затруднить интерпретацию!]

Например, в следующем примере мы используем линейную регрессионную модель для прогнозирования заработной платы работника (в Шмекелях) на основе их возраст (лет), стаж (лет), сверхурочная работа ( xtra_hours ) и сколько комплиментов они делают своему боссу ( n_comps ).

Давайте исследуем различные методы стандартизации параметров, предоставляемые effectsize .

Стандартизированные уклоны не (всегда) корреляции

Мы видели, что в простых линейных моделях стандартизованный наклон равен корреляции между результатом и предиктором — справедливо ли это и для множественной регрессии ? Поскольку каждый эффект в регрессионной модели «корректируется» для других, можно ожидать, что коэффициенты будут в некоторой степени похожи на частную корреляцию . Давайте сначала начнем с вычисления частичной корреляции между числовыми предикторами и результатом.

  данные ("трудоспособный", пакет = "эффекты")

руководитель (трудоспособный)  

 > заработная плата xtra_hours n_comps возрастной стаж
> 1 19745 4,2 1 32 3
> 2 11302 1,6 0 34 3
> 3 20636 1,2 3 33 5
> 4 23047 7,2 1 35 3
> 5 27342 11,3 0 33 4
> 6 25657 3,6 2 30 5  

  корреляция :: корреляция (данные = трудоспособный [, 1], # результат зарплаты
                         data2 = Hardworking [, - 1], # предикторы
                         partial = TRUE) # получаем частичные корреляции  

 > # Матрица корреляции (метод Пирсона)
>
> Параметр1 | Параметр2 | г | 95% ДИ | т (498) | п
> ------------------------------------------------- -----------------
> данные | xtra_hours | 0.87 | [0,85, 0,89] | 39,79 | <.001 ***
> данные | n_comps | 0,71 | [0,66, 0,75] | 22,40 | <.001 ***
> данные | возраст | 0,09 | [0,01, 0,18] | 2.09 | 0,221
> данные | трудовой стаж | 0,19 | [0,10, 0,27] | 4.30 | <.001 ***
>
> Метод корректировки p-значения: Holm (1979)
> Наблюдения: 500  

Давайте сравним их со стандартными склонами:

  mod <- lm (зарплата ~ xtra_hours + n_comps + возраст + стаж,
          data = трудоспособный)

standardize_parameters (мод)  

 > # Метод стандартизации: переоборудование
>
> Параметр | Коэффициент (ст.) | 95% ДИ
> ------------------------------------------------
> (Перехват) | -4.52e-17 | [-0,03, 0,03]
> xtra_hours | 0,77 | [0,73, 0,81]
> n_comps | 0,39 | [0,36, 0,42]
> возраст | 0,04 | [0,00, 0,07]
> трудовой стаж | 0,08 | [0,04, 0,12]  

Они совсем другие! Тогда кажется, что стандартизованные наклоны в множественных линейных регрессиях - это не то же самое, а корреляции или частичные корреляции 🙁

Однако еще не вся надежда потеряна - мы все еще можем попытаться восстановить частичные корреляции из нашей модели другим способом: преобразовав статистику t (и их степени свободы, df ) в частичную корреляцию. коэффициент r .

  params <- parameters :: параметры_модели (мод)

t_to_r (параметры $ t [-1], df_error = params $ df_error [-1])  

 > г | 95% ДИ
> -------------------
> 0,87 | [0,85, 0,89]
> 0,71 | [0,67, 0,74]
> 0,09 | [0,01, 0,18]
> 0,19 | [0,10, 0,27]  

Вау, коэффициенты корреляции, полученные из регрессионной модели, равны в точности , как и частные корреляции, которые мы оценили выше! Таким образом, эти размеры эффекта « r » также могут быть использованы.

Методы стандартизации параметров

Преобразуем возраст в трехуровневый множитель:

  трудоспособный $ age_g <- вырезать (трудоспособный $ возраст,
                           перерывы = c (25,30,35,45))

mod <- lm (зарплата ~ xtra_hours + n_comps + age_g + стаж,
          data = трудоспособный)

параметры :: параметры_модели (мод)  

 > Параметр | Коэффициент | SE | 95% ДИ | т (494) | п
> ------------------------------------------------- ---------------------------
> (Перехват) | 9805.17 | 446,73 | [8927.44, 10682.89] | 21.95 | <0,001
> xtra_hours | 1221.39 | 30,72 | [1161.03, 1281.75] | 39,76 | <0,001
> n_comps | 2944.95 | 131,12 | [2687.32, 3202.57] | 22,46 | <0,001
> age_g [31-35] | 393,40 | 241.02 | [-80.16, 866.96] | 1.63 | 0,103
> age_g [36-45] | 596.31 | 427.75 | [-244,12, 1436,75] | 1,39 | 0,164
> трудовой стаж | 443.92 | 102,38 | [242.77, 645.08] | 4.34 | <0,001  

Похоже, что лучший или самый важный предсказатель - это n_comps , поскольку у него есть коэффициент.Однако сравнивать предикторы сложно, так как они находятся на разных шкалах. Чтобы решить эту проблему, мы должны иметь все предикторы в одной шкале - обычно в произвольной единице стандартных отклонений .

Этот метод основан на повторной подгонке полной модели со стандартизированной версией данных . Следовательно, этот метод эквивалентен стандартизации переменных до того, как соответствуют модели.Он самый «чистый» и самый точный (Neter, Wasserman, and Kutner, 1989), но он также является наиболее затратным и долгим с точки зрения вычислений (особенно для тяжелых моделей, таких как байесовские модели или сложные смешанные модели). Этот метод особенно рекомендуется для моделей, которые включают взаимодействия или преобразования (например, возведение в степень, логарифмические, полиномиальные или сплайновые члены).

  standardize_parameters (mod, method = "refit")  

 > # Метод стандартизации: переоборудование
>
> Параметр | Коэффициент (ст.) | 95% ДИ
> -------------------------------------------------
> (Перехват) | -0,05 | [-0,11, 0,02]
> xtra_hours | 0,77 | [0,73, 0,81]
> n_comps | 0,39 | [0,36, 0,43]
> age_g (30,35] | 0,06 | [-0,01, 0,14]
> age_g (35,45] | 0,10 | [-0,04, 0,23]
> трудовой стаж | 0,08 | [0,04, 0,12]  

standardize_parameters также имеет аргумент robust (по умолчанию FALSE ), который обеспечивает надежную стандартизацию данных , i.е. , на основе среднего и MAD вместо среднего и SD :

  standardize_parameters (mod, method = "refit", robust = TRUE)  

 > # Метод стандартизации: переоборудование
>
> Параметр | Коэффициент (ст.) | 95% ДИ
> ------------------------------------------------- -
> (Перехват) | -0,20 | [-0,27, -0,13]
> xtra_hours | 0.65 | [0,62, 0,68]
> n_comps | 0,82 | [0,74, 0,89]
> age_g (30,35] | 0,07 | [-0,01, 0,16]
> age_g (35,45] | 0,11 | [-0,05, 0,27]
> трудовой стаж | 0,12 | [0,07, 0,18]
>
> - Масштабируется на один MAD (s) от медианы.  

Обратите внимание, что, поскольку age_g является фактором, он не стандартизирован численно, и поэтому стандартизованный параметр по-прежнему нельзя напрямую сравнивать с параметрами числовых переменных.Чтобы решить эту проблему, мы можем установить two_sd = TRUE , тем самым масштабируя параметры на 2 SD (или MAD) предикторов (Gelman 2008).

  standardize_parameters (mod, method = "refit", two_sd = TRUE)  

 > # Метод стандартизации: переоборудование
>
> Параметр | Коэффициент (ст.) | 95% ДИ
> -------------------------------------------------
> (Перехват) | -0,05 | [-0,11, 0,02]
> xtra_hours | 1.54 | [1,46, 1,61]
> n_comps | 0,78 | [0,72, 0,85]
> age_g (30,35] | 0,06 | [-0,01, 0,14]
> age_g (35,45] | 0,10 | [-0,04, 0,23]
> трудовой стаж | 0,16 | [0,09, 0,24]
>
> - Масштабирование на два стандартных отклонения от среднего.  

effectsize также имеет вспомогательную функцию, которая возвращает модель повторной подгонки без ее обобщения, которую затем можно использовать так же, как и исходную модель:

  mod_z <- стандартизировать (mod, two_sd = FALSE, robust = FALSE)
mod_z  

 >
> Звоните:
> lm (формула = зарплата ~ xtra_hours + n_comps + age_g + стаж,
> data = data_std)
>
> Коэффициенты:
> (Перехват) xtra_hours n_comps age_g (30,35] age_g (35,45]
> -0.0458 0,7692 0,3921 0,0635 0,0962
> стаж
> 0,0821  

  параметры :: параметры_модели (mod_z)  

 > Параметр | Коэффициент | SE | 95% ДИ | т (494) | п
> ------------------------------------------------- -------------------
> (Перехват) | -0,05 | 0,03 | [-0,11, 0,02] | -1,47 | 0,142
> xtra_hours | 0,77 | 0,02 | [0,73, 0,81] | 39.76 | <0,001
> n_comps | 0,39 | 0,02 | [0,36, 0,43] | 22,46 | <0,001
> age_g [31-35] | 0,06 | 0,04 | [-0.01, 0.14] | 1.63 | 0,103
> age_g [36-45] | 0,10 | 0,07 | [-0,04, 0,23] | 1,39 | 0,164
> трудовой стаж | 0,08 | 0,02 | [0,04, 0,12] | 4.34 | <0,001  

Последующая стандартизация параметров направлена ​​на имитацию результатов, полученных в результате «переоборудования» без переоборудования модели.Коэффициенты делятся на стандартное отклонение (или MAD, если устойчивый ) результата (который становится их выражением «единица»). Затем коэффициенты, относящиеся к числовым переменным, дополнительно умножаются на стандартное отклонение (или MAD, если устойчиво ) связанных терминов, чтобы они соответствовали изменениям на 1 стандартное отклонение предиктора (например, «Изменение на 1 стандартное отклонение для x связано с изменением SD на 0,24 от y ). Это не относится к двоичным переменным или факторам, поэтому коэффициенты по-прежнему связаны с изменениями уровней.Этот метод неточен и, как правило, дает ошибочные результаты, если указаны взаимодействия.

  standardize_parameters (mod, method = "posthoc")  

 > # Метод стандартизации: posthoc
>
> Параметр | Коэффициент (ст.) | 95% ДИ
> -------------------------------------------------
> (Перехват) | 0.00 | [0,00, 0,00]
> xtra_hours | 0,77 | [0,73, 0,81]
> n_comps | 0.39 | [0,36, 0,43]
> age_g (30,35] | 0,06 | [-0,01, 0,14]
> age_g (35,45] | 0,10 | [-0,04, 0,23]
> трудовой стаж | 0,08 | [0,04, 0,12]  

Экспериментальная

Аналогично method = "posthoc" , поскольку не требует переоборудования модели.Разница в том, что SD ответа вычисляется по соответствующему разделу данных. Например, если фактор с 3 уровнями A (точка пересечения), B и C вводится в качестве предиктора, эффект, соответствующий B по сравнению с A, будет масштабироваться по дисперсии ответа только на точке пересечения. В результате коэффициенты влияния факторов аналогичны дельте Гласса .

  standardize_parameters (mod, method = "smart")  

 > # Метод стандартизации: умный
>
> Параметр | Коэффициент (ст.) | 95% ДИ
> -------------------------------------------------
> (Перехват) | 0.00 | [0,00, 0,00]
> xtra_hours | 0,77 | [0,73, 0,81]
> n_comps | 0,39 | [0,36, 0,43]
> age_g (30,35] | 0,06 | [-0,01, 0,14]
> age_g (35,45] | 0,10 | [-0,04, 0,23]
> трудовой стаж | 0,08 | [0,04, 0,12]  

  standardize_parameters (mod, method = "basic")  

 > # Метод стандартизации: базовый
>
> Параметр | Коэффициент (ст.) | 95% ДИ
> -------------------------------------------------
> (Перехват) | 0.00 | [0,00, 0,00]
> xtra_hours | 0,77 | [0,73, 0,81]
> n_comps | 0,39 | [0,36, 0,43]
> age_g (30,35] | 0,03 | [-0,01, 0,07]
> age_g (35,45] | 0,03 | [-0,01, 0,06]
> трудовой стаж | 0,08 | [0,04, 0,12]  

  м <- lme4 :: lmer (миль на галлон ~ цил + ам + vs + (1 | цил), легковые автомобили)

standardize_parameters (m, method = "псевдо", df_method = "satterthwaite")  

 > # Метод стандартизации: псевдо
>
> Параметр | Коэффициент (ст.) | 95% ДИ
> -------------------------------------------------
> (Перехват) | 0.00 | [0,00, 0,00]
> цил | -0.74 | [-1,23, -0,26]
> amAutomatic | 0,47 | [0,01, 0,93]
> vs | 0,20 | [-0,47, 0,87]  

  # сравнить с:
standardize_parameters (m, method = "basic", df_method = "satterthwaite")  

 > # Метод стандартизации: базовый
>
> Параметр | Коэффициент (ст.) | 95% ДИ
> -------------------------------------------------
> (Перехват) | 0.00 | [0.00, 0,00]
> цил | -0,63 | [-1,05, -0,22]
> amAutomatic | 0,25 | [0,00, 0,50]
> vs | 0.11 | [-0,25, 0,47]  

  mod_b <- glm (am ~ mpg + factor (cyl),
             data = mtcars,
             семья = биномиальная ())

standardize_parameters (mod_b, method = "refit", two_sd = TRUE)  

 > # Метод стандартизации: переоборудование
>
> Параметр | Коэффициент (ст.) | 95% ДИ
> ------------------------------------------------- -
> (Перехват) | -0,91 | [-3,32, 1,33]
> миль на галлон | 4.46 | [0,30, 10,54]
> коэффициент (цил.) 6 | 0,73 | [-2,04, 3,66]
> коэффициент (цилиндр) 8 | 0,70 | [-3,13, 4,78]
>
> - Масштабирование на два стандартных отклонения от среднего.
> (Ответ нестандартный)  

  # standardize_parameters (mod_b, method = "posthoc", two_sd = TRUE)
# standardize_parameters (mod_b, method = "basic")  

  std <- standardize_parameters (mod_b, method = "refit", two_sd = TRUE)
exp (std $ Std_Coefficient)  

 > [1] 0,4 86,4 2,1 2,0  

  standardize_parameters (mod_b, method = "refit", two_sd = TRUE, exponentiate = TRUE)  

 > # Метод стандартизации: переоборудование
>
> Параметр | Отношение шансов (стандартное) | 95% ДИ
> ------------------------------------------------- -
> (Перехват) | 0.40 | [0,04, 3,76]
> миль на галлон | 86,40 | [1.36, 37955.41]
> коэффициент (цил.) 6 | 2.08 | [0,13, 39,04]
> коэффициент (цилиндр) 8 | 2.02 | [0,04, 119,12]
>
> - Масштабирование на два стандартных отклонения от среднего.
> (Ответ нестандартный)  

 # Получить все модели существующего проекта

импортировать datarobot как доктор
my_projects = dr.Project.list ()
проект = мои_проекты [0]
models = project.get_models ()
 

 import datarobot as dr
проект = dr.Project.get ('5506fcd38bd88f5953219da0')
модели = проект.get_models ()
печать (модели [: 5])
>>> [Модель (Классификатор дерева решений (Джини)),
     Модель (автоматически настраиваемый классификатор K-ближайших соседей (расстояние Минковского)),
     Модель (Классификатор деревьев с градиентным усилением (R)),
     Модель (классификатор деревьев с градиентным усилением),
     Модель (логистическая регрессия)]
model = модели [0]

project.id
>>> u'5506fcd38bd88f5953219da0 '
model.id
>>> u'5506fcd98bd88f1641a720a3 '
 

 Project ('pid'). Get_models (order_by = ['- created_time', 'sample_pct', 'metric'])

# Получение моделей, содержащих в названии "Ridge"
# и с sample_pct больше 64
Проект ('pid'). Get_models (
    search_params = {
        'sample_pct__gt': 64,
        'name': "Ридж"
    })

# Получение моделей, помеченных как помеченные
Проект ('pid'). Get_models (
    search_params = {
        'is_starred': верно
    })
 

 import datarobot as dr
project_id = '5506fcd38bd88f5953219da0'
model_id = '5506fcd98bd88f1641a720a3'
модель = доктор.Model.get (project = project_id,
                     model_id = model_id)
 

 модель = dr.Model.get (проект = проект,
                     model_id = model_id)
 

 model_job_id = model.train (sample_pct = 33)

# переобучение модели по настраиваемому списку функций с помощью перекрестной проверки
импортировать datarobot как доктор
model_job_id = модель.тренироваться(
    sample_pct = 55,
    featurelist_id = custom_featurelist.id,
    scoring_type = dr.SCORING_TYPE.cross_validation,
)
 

 feature_names = model.get_features_used ()
печать (имена_компонентов)
>>> ['Ежемесячный доход',
     'VisitsLast8Weeks',
     'Возраст']
 

 import datarobot as dr

max_num_features = 10
time_to_wait_for_impact = 4 * 60 # секунд

feature_impacts = model.get_or_request_feature_impact (time_to_wait_for_impact)

feature_impacts.sort (key = lambda x: x ['impactNormalized'], reverse = True)
final_names = [f ['featureName'] для f в feature_impacts [: max_num_features]]

project.create_featurelist ('наивысший_импакт', final_names)
 

 import datarobot as dr

model = dr.Model.get (проект = проект, model_id = model_id)
mp = model.get_parameters ()
печать (mp.dehibited_features)
>>> [{
         'коэффициент': -0,015,
         'originalFeature': u'A1Cresult ',
         'производная функция': u'A1Cresult-> 7 ',
         'тип': u'CAT ',
         'трансформации': [{'имя': u'One-hot ',' значение ': u "'> 7 '"}]
    }]
 

 import datarobot as dr

pr = dr.Project.get (pid)
models = pr.get_models ()
parent_models = [model.id для модели в моделях [: 2]]
pr.blend (parent_models, dr.enums.BLENDER_METHOD.AVERAGE)
 

 import datarobot as dr
project_id = '5506fcd38bd88f5953219da0'
model_id = '5506fcd98bd88f1641a720a3'
модель = доктор.Model.get (project = project_id,
                     model_id = model_id)
bp_chart = модель.get_model_blueprint_chart ()
печать (bp_chart.to_graphviz ())
 

 import datarobot as dr
project_id = '5506fcd38bd88f5953219da0'
model_id = '5506fcd98bd88f1641a720a3'
модель = доктор.Model.get (проект = идентификатор_проекта, идентификатор_модели = идентификатор_модели)
missing_reports_per_feature = model.get_missing_report_info ()
для report_per_feature в missing_reports_per_feature:
    печать (report_per_feature)
 

 печать (blueprint_chart.to_graphviz ())
>>> орграф "Blueprint Chart" {
        график [rankdir = LR]
        0 [label = "Данные"]
        -2 [label = "Числовые переменные"]
        2 [label = "Вмененные недостающие значения"]
        3 [label = "Классификатор дерева решений (Джини)"]
        4 [label = "Прогноз"]
        -1 [label = "Категориальные переменные"]
        1 [label = "Порядковая кодировка категориальных переменных"]
        0 -> -2
        -2 -> 2
        2 -> 3
        3 -> 4
        0 -> -1
        -1 -> 1
        1 -> 3
    }
 

 печать (report_per_feature1)
>>> {'feature': 'Veh Year',
     'type': 'Числовой',
     'missing_count': 150,
     'missing_percentage': 50.00,
     'задачи': [
                {'id': u'2 ',
                'name': u 'Вмененные недостающие ценности',
                'descriptions': [u 'Расчетное значение: 2006']
                }
        ]
      }
печать (report_per_feature2)
>>> {'feature': 'Модель',
     'type': 'Категориальный',
     'missing_count': 100,
     'missing_percentage': 33,33,
     'задачи': [
                {'id': u'1 ',
                'name': u 'Порядковая кодировка категориальных переменных',
                'descriptions': [u 'Расчетное значение: -2']
                }
          ]
        }
 

 import datarobot as dr
project_id = '5506fcd38bd88f5953219da0'
model_id = '5506fcd98bd88f1641a720a3'
модель = dr.Model.get (проект = идентификатор_проекта,
                     model_id = model_id)
docs = model.get_model_blueprint_documents ()
печать (документы [0]. задача)
>>> Средняя смесь
печать (документы [0]. ссылки [0] ['url'])
>>> https://en.wikipedia.org/wiki/Ensemble_learning
 

 import datarobot as dr
project_id = '5506fcd38bd88f5953219da0'
model_id = '5506fcd98bd88f1641a720a3'
модель = dr.Model.get (проект = идентификатор_проекта,
                     model_id = model_id)
training_predictions_job = model.request_training_predictions (dr.enums.DATA_SUBSET.HOLDOUT)
training_predictions = training_predictions_job.get_result_when_complete ()
для строки в training_predictions.iterate_rows ():
    печать (row.row_id, row.prediction)
 

 import datarobot as dr
project_id = '5506fcd38bd88f5953219da0'
model_id = '5506fcd98bd88f1641a720a3'
модель = dr.Model.get (проект = идентификатор_проекта,
                     model_id = model_id)
tune = model.start_advanced_tuning_session ()

# Получить доступные названия задач,
# и доступные имена параметров для имени задачи, существующей в этой модели
tune.get_task_names ()
tune.get_parameter_names ('Обобщенный классификатор аддитивных моделей Eureqa (3000 поколений)')

tune.set_parameter (
    task_name = 'Обобщенный классификатор аддитивных моделей Eureqa (3000 поколений)',
    имя_параметра = 'EUREQA_building_block__sine',
    значение = 1)

работа = мелодия.запустить()