Сайты для поиска моделей
[adrotate banner=»2″]
С тех пор, как два года назад мы писали о поиске моделей в интернете, многое изменилось, и в том числе наше представление о том, какой должна быть эта статья.
Мы добавили несколько новых ресурсов, а также убрали устаревшие и не актуальные сайты. Теперь мы считаем это лучшим списком ресурсов по поиску моделей в интернете.
Fashionbank
Fashionbank.ru был и остается специализированным и лучшим сайтом для поиска моделей, как на коммерческих условиях, так и для ТФП. На сайте зарегистрировано очень много действительно профессиональных и опытных моделей, которых не нужно учить, как встать перед камерой.
На Fashionbank почти нет модного “социального” функционала, это скорее радует, чем расстраивает. В любом случае модель можно добавить в закладки, чтобы было легко связаться с ней позже.
Не смотря на массу конкурентов, сайт до сих пор остается самым удобным и качественным для поиска моделей и визажистов.
Fashionkids
Fkids.ru – это ответвление от fashionbank, которое ориентировано на поиск моделей младше 18-ти лет.
Разделение сайтов произошло из-за очень большого количества детей-моделей, которые были на Fashionbank. Если вам для съемки нужен ребенок, здесь вы найдете массу подходящих кандидатов.
Качество и удобство работы ресурса такое же, как у fashionbank.
ЖЖ
Сообщество «Ищу модель» – главное сообщество в ЖЖ, ориентированное на поиск моделей. Проблема в том, что в сообществе мало профессиональных моделей, а большинство участниц сообщества имеют опыт только любительских съемок.
Для поиска моделей на коммерческие съемки “Ищу модель” – не самое удачное место, зато если вы ищите TFP моделей – это сообщество то, что вам нужно.
P.S.
Но где бы вы ни искали модель, для коммерческих съемок или TFP, есть вещи, о которых важно помнить всегда:
Модель релиз. Всегда подписывайте договор с моделью. О том, зачем это делать и почему это так важно, читайте в нашей статье.
Для тех, кто только недавно увлекся фотографией, мы подготовили “Большую подборку сайтов для фотографов”. Здесь вы найдете массу полезных ресурсов по фотографии и обработке фото.
О сайтах, куда ходить за моделями не стоит:
ВКонтакте
В соцсети ВКонтакте существует масса групп, посвященных поиску фотографов и моделей. Как показывает наш опыт, вероятность найти здесь интересную модель – скорее исключение, чем правило. Многие из тех, кто сидит в группах, неопытные и вообще не представляют, что такое серьезная фотосессия. Искать модель ВКонтакте – долго и непрактично.
Napodiume.ru
Napodiume.ru – очередная социальная сеть для фотографов и моделей. В отличие от Face.ru, “Наподиуме” ничего действительно интересно предложить фотографам и моделям не может. Тусоваться там нет смысла, а отклики на кастинги весьма посредственны.
Пара советов по поиску фотомоделей
- Попросите модель прислать разноплановые фотографии себя. Дело в том, что есть «ракурсные» модели, т.
е. люди, которые выгодно и интересно смотрятся только в определенных ракурсах. - Оговорите заранее возможность продажи и публикации фотографий. Будет очень неприятно, если прямо перед съемкой выяснится, что модель против продажи ее фотографий и сорвет тем самым съемку.
- Часто во время поиска модели в интернете можно увидеть аббревиатуру TFP в описании условий съемки. TFP — это сокращение от Time For Print — «время за фотографии». То есть, фотограф не платит модели за съемку, а модель — получает фотографии, не оплачивая услуги фотографа. Это самый распространенный вариант бесплатного сотрудничества моделей и фотографов. Но снимая TFP, с моделью необходимо подписывать договор — «модель релиз». В ином случае у вас могут возникнуть проблемы при продаже или реализации фотографий. Узнать, как правильно составить модель релиз и скачать шаблоны уже готовых договоров, можно в нашей статье.
е. люди, которые выгодно и интересно смотрятся только в определенных ракурсах.Модели | Поиск моделей по параметрам — KRASNADEVITSA
Найти модель
Рост отРост от 165Рост от 166Рост от 167Рост от 168Рост от 169Рост от 170Рост от 171Рост от 172Рост от 173Рост от 174Рост от 175Рост от 176Рост от 177Рост от 178Рост от 179Рост от 180Рост от 181Рост от 182Рост от 183Рост от 184Рост от 185Рост от 186Рост от 187Рост от 188Рост от 189Рост от 190Рост от 191Рост от 192Рост от 193Рост от 194Рост от 195
додо 165до 166до 167до 168до 169до 170до 171до 172до 173до 174до 175до 176до 177до 178до 179до 180до 181до 182до 183до 184до 185до 186до 187до 188до 189до 190до 191до 192до 193до 194до 195
Грудь отГрудь от 60Грудь от 61Грудь от 62Грудь от 63Грудь от 64Грудь от 65Грудь от 66Грудь от 67Грудь от 68Грудь от 69Грудь от 70Грудь от 71Грудь от 72Грудь от 73Грудь от 74Грудь от 75Грудь от 76Грудь от 77Грудь от 78Грудь от 79Грудь от 80Грудь от 81Грудь от 82Грудь от 83Грудь от 84Грудь от 85Грудь от 86Грудь от 87Грудь от 88Грудь от 89Грудь от 90Грудь от 91Грудь от 92Грудь от 93Грудь от 94Грудь от 95Грудь от 96Грудь от 97Грудь от 98Грудь от 99Грудь от 100Грудь от 101Грудь от 102Грудь от 103Грудь от 104Грудь от 105Грудь от 106Грудь от 107Грудь от 108Грудь от 109Грудь от 110Грудь от 111Грудь от 112Грудь от 113Грудь от 114Грудь от 115Грудь от 116Грудь от 117Грудь от 118Грудь от 119Грудь от 120
додо 60до 61до 62до 63до 64до 65до 66до 67до 68до 69до 70до 71до 72до 73до 74до 75до 76до 77до 78до 79до 80до 81до 82до 83до 84до 85до 86до 87до 88до 89до 90до 91до 92до 93до 94до 95до 96до 97до 98до 99до 100до 101до 102до 103до 104до 105до 106до 107до 108до 109до 110до 111до 112до 113до 114до 115до 116до 117до 118до 119до 120
Талия отТалия от 40Талия от 41Талия от 42Талия от 43Талия от 44Талия от 45Талия от 46Талия от 47Талия от 48Талия от 49Талия от 50Талия от 51Талия от 52Талия от 53Талия от 54Талия от 55Талия от 56Талия от 57Талия от 58Талия от 59Талия от 60Талия от 61Талия от 62Талия от 63Талия от 64Талия от 65Талия от 66Талия от 67Талия от 68Талия от 69Талия от 70Талия от 71Талия от 72Талия от 73Талия от 74Талия от 75Талия от 76Талия от 77Талия от 78Талия от 79Талия от 80Талия от 81Талия от 82Талия от 83Талия от 84Талия от 85Талия от 86Талия от 87Талия от 88Талия от 89Талия от 90
додо 40до 41до 42до 43до 44до 45до 46до 47до 48до 49до 50до 51до 52до 53до 54до 55до 56до 57до 58до 59до 60до 61до 62до 63до 64до 65до 66до 67до 68до 69до 70до 71до 72до 73до 74до 75до 76до 77до 78до 79до 80до 81до 82до 83до 84до 85до 86до 87до 88до 89до 90
Цвет волосчёрныекаштановыесветлыерусыерыжие
Бёдра отБёдра от 60Бёдра от 61Бёдра от 62Бёдра от 63Бёдра от 64Бёдра от 65Бёдра от 66Бёдра от 67Бёдра от 68Бёдра от 69Бёдра от 70Бёдра от 71Бёдра от 72Бёдра от 73Бёдра от 74Бёдра от 75Бёдра от 76Бёдра от 77Бёдра от 78Бёдра от 79Бёдра от 80Бёдра от 81Бёдра от 82Бёдра от 83Бёдра от 84Бёдра от 85Бёдра от 86Бёдра от 87Бёдра от 88Бёдра от 89Бёдра от 90Бёдра от 91Бёдра от 92Бёдра от 93Бёдра от 94Бёдра от 95Бёдра от 96Бёдра от 97Бёдра от 98Бёдра от 99Бёдра от 100Бёдра от 101Бёдра от 102Бёдра от 103Бёдра от 104Бёдра от 105Бёдра от 106Бёдра от 107Бёдра от 108Бёдра от 109Бёдра от 110Бёдра от 111Бёдра от 112Бёдра от 113Бёдра от 114Бёдра от 115Бёдра от 116Бёдра от 117Бёдра от 118Бёдра от 119Бёдра от 120
додо 60до 61до 62до 63до 64до 65до 66до 67до 68до 69до 70до 71до 72до 73до 74до 75до 76до 77до 78до 79до 80до 81до 82до 83до 84до 85до 86до 87до 88до 89до 90до 91до 92до 93до 94до 95до 96до 97до 98до 99до 100до 101до 102до 103до 104до 105до 106до 107до 108до 109до 110до 111до 112до 113до 114до 115до 116до 117до 118до 119до 120
Размер одежды отот 30от 31от 32от 33от 34от 35от 36от 37от 38от 39от 40от 41от 42от 43от 44от 45от 46от 47от 48от 49от 50
додо 30до 31до 32до 33до 34до 35до 36до 37до 38до 39до 40до 41до 42до 43до 44до 45до 46до 47до 48до 49до 50
Размер обуви отот 30от 31от 32от 33от 34от 35от 36от 37от 38от 39от 40от 41от 42от 43от 44от 45от 46от 47от 48от 49от 50
додо 30до 31до 32до 33до 34до 35до 36до 37до 38до 39до 40до 41до 42до 43до 44до 45до 46до 47до 48до 49до 50
Цвет глазголубыесерыекариечёрныезелёные
Все модели
София Симонова
Маргарита Терентьева
Ирина Гришина
Екатерина Мелашич
Анастасия Зотова
Татьяна Димитрова
Татьяна Палева
Ангелина Мишунькина
Юлия Овсянникова
Лана Шенкнехт
Светлана Рябчинская
Ольга Кира
Эсфирь Гаджирамазанова
Диана Шор
Мария Солдатова
Анастасия Губарева
Юлия Цыганова
Виктория Андреева
Римма Доманская
Ирина Кузьменко
Анастасия Райлян
Аня Кизима
Мария Лари
Диана Егорова
Алёна Хмелевская
Маргарита Пискунова
Татьяна Архипцева
Марина Лысикова
Камила Саттарова
Арман Ахметова
Поиск правильных параметров модели | Автор Karan Bhanot
Фото Джейсона Вонга на Unsplash Если вы читали о науке о данных и/или машинном обучении, вы наверняка сталкивались со статьями и проектами, которые работают с набором данных MNIST.
Набор данных включает в себя набор из 70 000 изображений, каждое из которых представляет собой рукописную цифру от 0 до 9. Я также решил использовать тот же набор данных, чтобы понять, как точная настройка параметров модели машинного обучения может создать разницу.
В этой статье объясняется, как я использовал GridSearchCV , чтобы найти наиболее подходящие параметры для этого набора данных и использовать их для повышения точности и улучшения матрицы путаницы. Вы можете найти код в репозитории GitHub ниже:
kb22/Digit-Recognition-with-Parameter-Tuning
Проект включает использование GridSearchCV для определения наилучшей комбинации параметров оценки. …
github.com
Я начинаю с импорта необходимых библиотек. Я использовал данные обучения и тестирования как .csv отсюда. Каждая строка в наборе данных состоит из метки и 784 значений пикселей для представления изображения 28×28.
Данные для обучения состоят из 60 000 изображений, а набор данных для тестирования включает 10 000 изображений.
Когда у меня есть данные, я получаю из них функции и метки и сохраняю их в train_X , train_y , test_X и test_y .
Анализ распределения классов
Как я уже говорил в своих предыдущих статьях, данные для каждого класса должны быть примерно одинакового размера, чтобы обеспечить надлежащее обучение модели без предвзятости.
Количество изображений для каждой цифры (0–9)Если мы посмотрим на график, то увидим некоторую дисперсию в количестве для каждой цифры. Однако разница не слишком велика, и модель все равно сможет хорошо обучаться на данных. Таким образом, мы можем двигаться дальше.
Просмотр обучающих изображений
Давайте также посмотрим, как изображения выглядят в реальности. Я случайным образом выбираю 10 изображений из обучающих данных и отображаю их с помощью plt.imshow() .
На 10 случайных изображениях мы сразу видим разницу между цифрами любого типа.
Взгляните на все 4 на 10 изображениях выше. Первый — жирный и прямой, второй — жирный и диагональный, а третий — тонкий и диагональный. Было бы здорово, если бы модель могла учиться на данных и на самом деле обнаруживать все различные стили для 4 .
Я решил использовать классификатор случайного леса для обучения на обучающих данных и прогнозирования на тестовых данных. Я использовал значения по умолчанию для всех параметров.
Затем, используя предсказание, я вычислил матрицу точности и путаницы.
Модель достигла точности 94,4%. Матрица путаницы 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 обучается на данных и определяет лучшую оценку из комбинации значений параметров.
В этом 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 признаки 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 сохраняем значение перекрестной проверки равным 5. Параметр verbose as 5 выводит журнал на консоль, а njobs as -1 заставляет модель использовать все ядра на машине. Затем я сопоставляю эту сетку и использую ее, чтобы найти лучшую оценку.
Наконец, я использую эту лучшую модель для прогнозирования тестовых данных.
Взглянув на приведенную выше точность, мы видим, что точность улучшилась до 97,08% с 94,42% просто за счет изменения параметров модели.
Матрица путаницы также показывает, что правильно классифицировано больше изображений.
Машинное обучение — это не просто чтение данных и применение нескольких алгоритмов до тех пор, пока мы не получим хорошую модель для работы, но также включает в себя точную настройку моделей, чтобы они лучше работали с имеющимися данными.
Определение правильных параметров — один из важных шагов при принятии решения о том, какой алгоритм использовать, и максимально эффективно использовать его на основе данных.
В этой статье я обсуждал проект, в котором я улучшил точность классификатора случайного леса, просто выбрав наилучшую комбинацию значений параметров, используя GridSearchCV . Я использовал набор данных MNIST и повысил точность с 94,42% до 97,08%.
Читать больше статей:
Создадим рекомендатель статей с помощью LDA
Рекомендовать статьи на основе поискового запроса
в направленииdatascience.
com Flask и Flask-RESTPlus
в направлении datascience.com
Прогнозирование сердечно-сосудистых заболеваний с помощью машинного обучения
Применение машинного обучения в здравоохранении
по направлению к datascience.com
Matplotlib — создание интересной визуализации данных
Использование Matplotlib для создания красивых визуализаций плотности населения по всему миру.
в направлении datascience.com
Пожалуйста, не стесняйтесь делиться своими идеями и мыслями. Вы также можете связаться со мной в LinkedIn.
Сетка Поиск для настройки модели. Гиперпараметр модели — это… | Рохан Джозеф
Модель Гиперпараметр — это характеристика модели, которая является внешней по отношению к модели и значение которой не может быть оценено по данным. Значение гиперпараметра должно быть установлено до начала процесса обучения. Например, c в машинах опорных векторов, k в k-ближайших соседях, количество скрытых слоев в нейронных сетях.
Напротив, параметр является внутренней характеристикой модели, и его значение можно оценить по данным. Например, бета-коэффициенты линейной/логистической регрессии или опорные векторы в машинах опорных векторов.
Поиск по сетке используется для поиска оптимальных гиперпараметров модели, что приводит к наиболее «точным» прогнозам.
Давайте рассмотрим Grid-Search, построив классификационную модель на наборе данных рака молочной железы.
1. Импортируйте набор данных и просмотрите первые 10 строк.
Вывод:
Каждая строка в наборе данных имеет один из двух возможных классов: доброкачественные (обозначены 2) и злокачественные (обозначены 4). Кроме того, в этом наборе данных есть 10 атрибутов (показанных выше), которые будут использоваться для прогнозирования, за исключением номера кода образца, который является идентификационным номером.
2. Очистите данные и переименуйте значения класса в 0/1 для построения модели (где 1 представляет злокачественный случай).
Кроме того, давайте посмотрим на распределение класса.Результат:
444 доброкачественных и 239 злокачественных случаев.
3. Прежде чем строить модель классификации, давайте создадим фиктивный классификатор, чтобы определить «базовую» производительность. Это отвечает на вопрос: «Какова была бы вероятность успеха модели, если бы кто-то просто угадывал?» Используемый нами фиктивный классификатор просто предсказывает класс большинства.
Вывод:
Из вывода видно, что в тестовом наборе данных 68 злокачественных и 103 доброкачественных случая. Однако наш классификатор предсказывает все случаи как доброкачественные (поскольку это класс большинства).
4. Рассчитайте показатели оценки этой модели.
Вывод:
Точность модели составляет 60,2%, но это тот случай, когда точность может быть не лучшим показателем для оценки модели. Итак, давайте посмотрим на другие показатели оценки.
На приведенном выше рисунке представлена матрица путаницы с добавленными метками и цветами для лучшего понимания (код для ее создания можно найти здесь).
Подводя итог матрице путаницы: ИСТИННО ПОЛОЖИТЕЛЬНЫЕ (TP) = 0, ИСТИННО ОТРИЦАТЕЛЬНЫЕ (TN) = 103, ЛОЖНЫЕ ПОЛОЖИТЕЛЬНЫЕ (FP) = 0, ЛОЖНООТРИЦАТЕЛЬНЫЕ (FN) = 68. Формулы для показателей оценки следующие:
Поскольку модель не классифицирует правильно ни один злокачественный случай, показатели отзыва и точности равны 0.
5. Теперь, когда у нас есть базовая точность, давайте построим модель логистической регрессии с параметрами по умолчанию и оценим модель.
Вывод:
Подбирая модель логистической регрессии с параметрами по умолчанию, мы получаем гораздо «лучшую» модель. Точность составляет 94,7%, и в то же время точность составляет ошеломляющие 98,3%. Теперь давайте снова взглянем на матрицу путаницы для результатов этой модели:
Глядя на неправильно классифицированные случаи, мы можем заметить, что 8 злокачественных случаев были неправильно классифицированы как доброкачественные (ложноотрицательные) . Кроме того, только один доброкачественный случай был классифицирован как злокачественный (ложноположительный).
Ложноотрицательный результат более серьезен, так как заболевание было проигнорировано, что может привести к смерти пациента. В то же время ложноположительный результат приведет к ненужному лечению, что повлечет за собой дополнительные расходы.
Попробуем свести к минимуму количество ложных срабатываний, используя поиск по сетке для поиска оптимальных параметров. Поиск по сетке можно использовать для улучшения любой конкретной оценочной метрики.
Метрика, на которой нам нужно сосредоточиться, чтобы уменьшить число ложноотрицательных результатов, — это Отзыв .
6. Поиск по сетке для максимизации отзыва.
Кроме того, в функции поиска по сетке у нас есть параметр оценки, в котором мы можем указать метрику для оценки модели (в качестве метрики мы выбрали отзыв). Из приведенной ниже матрицы путаницы мы видим, что количество ложноотрицательных результатов уменьшилось, однако это произошло за счет увеличения ложноположительных результатов.