Как пользоваться автоматом: Как пользоваться АКПП? Режимы работы

Жизнь АКП в таких условиях измеряется минутами.

9. Механическое повреждение

При езде по буеракам на неподготовленном автомобиле повредить картер АКП проще, чем корпус механической коробки передач. При этом даже небольшая вмятина на поддоне может привести к перебоям в подаче жидкости. Исход понятен?

Комментарий специалиста

Мы не будет разбирать все нюансы езды на АКПП, мы разберем запретные табу, которые нельзя делать при езде на автомобиле с автоматической коробкой передач.

Осторожно с паркингом.

Первое, что запрещено и может привести к серьезной поломке, это включение «паркинг» при движении автомобиля накатом. В таком случае может с треском, в буквальном смысле этого слова, сломаться парковочный механизм.

В отличие от езды на автомобилях с МКПП, когда многие водители с горы едут накатом, что бы сэкономить автомобильное топливо, ездить на АКПП, таким способом не рекомендуется.

Обычно для такой езды владельцы автомобилей с коробкой автомат, которые только сели в такой автомобиль, включают положение «нейтраль», думая, что едут правильно, однако стоит им только включить режим «драйв», может возникнуть резкий удар, который вызван отсутствием необходимых условий для включения.

Стояние на светофоре.

При езде на МКПП, обычно водители ставят рычаг включения и выключения коробки передач в нейтральное положение, в принципе, это правильно.

Ездить на АКПП по городу останавливаясь при этом на светофорах, нужно по-другому. При остановке на светофоре, при езде на АКПП, не желательно включать положение «паркинг» или «нейтраль», так как приводит к уменьшению срока службы АКПП. Критичного, правда, тут ничего нет.

Но когда автомобиль стоит на передаче в АКПП работает только гидротрансформатор и насос. При постановке на «нейтраль» начинают работать очень много элементов АКПП, которые изнашиваются. А оно вам надо.

Если вы долго стоите на светофоре или просто в пробке, поставьте рычаг в положение «паркинг», это оптимальный выход при езде на АКПП.

Водителям надо понимать, что ездить на АКПП, нужно очень осторожно, так как не правильная эксплуатация может привести к серьезной поломке, которая потребует дорогостоящего ремонта.

Драйв — задний ход

Поэтому не рекомендуется включать рычаг АКПП сразу с положения «драйв» в положение «задний ход», а так же наоборот, когда автомобиль движется. Подождите, когда автомобиль полностью остановится, тогда включайте.

После включения в положения «драйв» если машина катится и меняет свое направление, желательно подождать одну, полторы секунды, прежде чем начать добавлять газ.

Стоянка на уклоне

Бывают случаи, когда при езде на АКПП, автомобиль стоит на горке. Водитель снимает его с «паркинга» и в это время слышен не приятный скрежет.

Это может скрипеть парковочный зуб, так как автомобиль с АКПП был припаркован на горке правильно. В данном случае АКПП может поломаться. Когда автомобиль с АКПП паркуется на горке, сначала необходимо поставить его на ручной тормоз, а уж в дальнейшем на «парковку».

А когда вы начинаете движение с горки или в горку, то сначала нужно нажать ногой на тормоз, снять автомобиль с ручника, а уж потом перевести рычаг АКПП в положение «задний ход» или «драйв».

Движение на АКПП зимой

При езде на АКПП зимой есть тоже некоторые особенности. Это не нагружать АКПП зимой хотя бы первые 10 км, пока масло в ней не прогреется.

Так же, при езде на АКПП зимой, после запуска двигателя, дождитесь, пока обороты двигателя не упадут хотя бы до отметки 1500 об/мин.

Если вы включите АКПП при больших оборотах, которые сразу возникают при запуске двигателя зимой после длительной стоянки, то трансмиссия может поломаться.

Буксировка

Ездить на АКПП и буксировать автомобиль тоже нужно осторожно. Коробки автомат, очень чувствительны к большим нагрузкам, поэтому при буксировке не рекомендуется превышать скорость движения более 50 км в час. Да и расстояние не должно превышать более 50 км. Не говоря уже про плавный стиль езды, без рывков.

Так же эти 50 км желательно чтобы были беспрерывными, то есть, не рекомендуется буксировать другой автомобиль в одну сторону 10 км, постоять там, а потом ехать в другую сторону 35 км.

Если Вас интересуют автомобили с вариаторными коробками передач, то принцип их работы читайте на этой странице.

Ездить на АКПП и часто буксировать при этом другие автомобили или прицепы, конечно не рекомендуется.

Для этих целей лучше подходят автомобили с МКПП. Но если вы уже едете на АКПП и буксируете за собой прицеп, то ехать необходимо плавно, без рывков, держа средние обороты двигателя. Останавливаться нужно то же плавно.

Как видите ездить на АКПП это целая наука, изучить которую нужно в обязательно порядке, если вы в ближайшем будущем планируете купить себе автомобиль с АКПП.

Видео.

Распространенные ошибки и правильная форма

Когда-то вытесненный в глубину спортзала, гребной тренажер переживает всплеск популярности — настолько, что теперь есть целые студии, посвященные ему и его потрясающим преимуществам для всего тела. Ka-Young S, et al. (2015). Влияние занятий греблей в помещении на композицию тела и сколиоз у людей с нарушениями зрения: предварительное исследование. DOI: 10.5535 / arm.2015.39.4.592

Но сначала машина может пугать. Я веду руками или ногами? Должны ли мои плечи болеть? И почему мои ноги все время выскальзывают из-под ремней?

Вы не одиноки. Самое важное, о чем следует помнить: «Речь идет о мощности, а не о скорости», — говорит Мелоди Дави, менеджер по работе с инструкторами SLT. «Если вы выходите из класса гребли с больной спиной, вы делаете это неправильно», — говорит Дави.

Вместо этого сосредоточьтесь на использовании мощных мышц нижней части тела — ягодиц, подколенных сухожилий, квадрицепсов — чтобы оттолкнуться от себя, а затем плавно вернуться внутрь.Прежде чем мы углубимся в технику, вот два термина, которые помогут вам в тренировке:

гребков в минуту

Это сколько раз вы гребли (гребли) за 1 минуту. «Оставьте это число на уровне 30 или меньше», — говорит Дави. Помните: речь идет о силе, а не о раскачивании вашего тела взад и вперед.

Промежуток времени

Это время, необходимое для гребли на 500 метров (или треть мили). Нацельтесь на 2 минуты или меньше. Чтобы ускорить темп, выполняйте упражнения с большей мощностью, а не просто быстрее качайте руки.

1. Попробуйте изолировать ноги

Начните с удерживания весла с вытянутыми руками, согнутыми в коленях и весом на подушечках стоп. Эта позиция называется «улов».

С прямой спиной и задействованным корпусом, отталкивайтесь только ногами, перекатываясь через ступни, чтобы они были плоскими, когда ваши ноги вытянуты. Держите руки вытянутыми.

2. Добавьте изоляцию рук

После того, как вы привыкнете толкаться нижней частью тела, потренируйтесь изолировать руки.С выпрямленными ногами потяните весло к груди. Согните руки в локтях в стороны и коснитесь веслом прямо под грудью.

Слегка удерживая весло (подробнее об этом ниже), используйте верхнюю часть спины (не плечи или бицепсы), чтобы тянуть весло на себя. Включите те же мышцы, что и при выполнении тяги в наклоне.

3. Соберите все вместе

С прямой спиной, задействованным корпусом и надежно закрепленными подушечками ног на ремнях, сначала оттолкнитесь нижней частью тела, затем верхней частью спины потяните руки к груди.Отведите руки к основанию и согните ноги в коленях, чтобы вернуться в исходное положение. Подумайте: ноги, руки, руки, ноги.

Вот еще один совет: сделайте один удар, чтобы оттолкнуться, и два удара, чтобы скользить назад, говорит Дави. Другими словами, ваш обратный ход должен быть в два раза быстрее, чем ваш возврат в исходное положение.

Ошибка № 1: Вы сгибаете спину.

Обычно это означает, что вы позволяете плечам делать всю работу.

Исправление: Начните с идеальной осанки.

В захвате отведите плечи назад (чтобы открыть грудь) и вниз (чтобы не было напряжения на шее). Держите прямо, напрягая корпус и глубоко дыша. Поверьте, тяжело дышать глубоко, когда у вас плохая осанка.

Ошибка № 2: вы делаете черпающее движение во время гребли.

Если вы согнете колени до того, как руки полностью вытянуты на возврате, вам нужно будет сделать это черпающее движение, чтобы не задеть ноги веслом. Гребля — это цепная реакция, поэтому один неправильный выбор формы может привести к другому.Как следующий…

Ошибка № 3: Вы слишком высоко поднимаете руки

Не обезглавливайте себя веслом! Поднимать весло до подбородка — это не просто дурной тон, это, вероятно, означает, что вы тратите больше энергии, чем необходимо, — говорит Дави.

Исправление : поставьте весло чуть ниже груди.

Используйте мышцы верхней части спины, чтобы подтянуть весло к груди. В конце каждого ряда локти должны быть согнуты более чем на 90 градусов, а предплечья должны быть на уровне грудной клетки.

Ошибка № 4: вы позволяете коленям опускаться в стороны.

Мы любим расслабляться, но позволить коленям широко раскрываться — это многовато для тренировки. Вероятно, это означает, что вы не задействуете внутренние мышцы бедра и не активируете сгибатели бедра.

Исправление: Закончите так, чтобы колени были на одной линии с бедрами.

Используйте внутреннюю поверхность бедер, чтобы держать колени близко друг к другу, или подумайте о том, чтобы застегнуть молнию на ногах, когда вы отталкиваетесь и скользите внутрь.

Еще одно исправление: Наденьте ремешок на сустав большого пальца ноги.

Второй способ уберечь колени от шлепков — это правильно пристегнуться ремнем. Регулируемый ремешок проходит через сустав у основания больших пальцев ног. Пальцы ног должны сгибаться удобно, чтобы можно было отталкиваться от подушечек стоп.

Ошибка № 5: Весло у вас смертельная хватка

Эй, давай расслабимся. Мы знаем, что вы взволнованы, но нет необходимости сжимать большие пальцы рук вокруг весла или держаться, как будто это перекладина для подтягивания. Скорее всего, такой захват создаст ненужное напряжение в ваших предплечьях.

Исправление: Удерживайте весло тремя пальцами.

Положите руки на внешнюю сторону весла (не на середину). Снимите мизинец с конца и положите большие пальцы сверху; не заворачивайте их. Держите весло первым, средним и безымянным пальцами каждой руки.

Каждый раз, когда вы тянетесь назад, не забывайте использовать верхнюю часть спины, а не плечи и бицепсы. Это поможет снять напряжение с рук.

Теперь, когда вы усовершенствовали свою форму и поняли основную терминологию гребли, поднимитесь на ступеньку выше и выполните здесь тренировку Мелоди по гребле.

Вы будете выполнять движения как на гребном тренажере, так и вне его, чтобы занятия оставались интересными и напряженными. Ожидайте, что планка, выпады и приседания (среди прочего) станут для тренировки всего тела. Он эффективно нацелит и укрепит все мышцы, которые вам нужны, чтобы привнести серьезную силу в ваши занятия греблей.

Особая благодарность Melody Davi , которая смоделировала для нас идеальную форму гребли. На Дэви топ C9 by Champion , леггинсы Lorna Jane и собственные кроссовки Nike .

Как использовать машинное обучение для решения бизнес-задач

Deloitte прогнозирует, что в 2021 году предприятия потратят 57,6 миллиарда долларов на машинное обучение. Это в 5 раз больше, чем в 2017 году. Почему эта технология так привлекательна?

Компании, применяющие машинное обучение в бизнесе, заявляют, что ключевым преимуществом является возможность получить конкурентное преимущество. Кроме того, машинное обучение становится намного доступнее: не только ИТ-гиганты, но даже стартапы могут использовать его для решения бизнес-задач.

Итак, как лучше всего начать с машинного обучения?

Содержание

Что такое машинное обучение?

Чтобы лучше понять, как применять машинное обучение в бизнесе, давайте кратко поговорим о самом термине.До недавнего времени компьютеры можно было использовать для решения бизнес-задач, только если для них были написаны четкие правила. Разработка сложных инструкций if-else потребовала времени и значительных усилий. Это было критически важно в быстро меняющихся областях: правила устарели еще до того, как компьютерная система была готова к использованию.

В наши дни машинное обучение позволяет избежать явного программирования и заставить компьютеры самостоятельно определять правила из больших наборов данных. Более того, машинное обучение позволяет системам улучшать всю свою жизнь и адаптироваться к неопределенному миру.

Сердце систем машинного обучения — алгоритмы. Некоторые из них довольно специфичны, в то время как другие, такие как деревья решений и нейронные сети, носят очень общий характер. Алгоритмы были разработаны давно, но сегодняшние колоссальные объемы данных — наряду с современными компьютерными мощностями — позволяют значительно повысить эффективность алгоритмов и применять их в бизнесе.

Как применить машинное обучение в бизнесе?

Есть много проблем, с которыми сталкивается каждая компания.Конкуренция за рынок и лояльность клиентов, повышение производительности, управление рисками и действия в условиях неопределенности — настоящие проблемы для любого предпринимателя. Давайте рассмотрим некоторые идеи применения машинного обучения в бизнесе.

Классифицируйте свои данные

позволяют быстро классифицировать различные типы данных. Одним из известных примеров является Shazam, который автоматически назначает теги и жанры песням. Это может показаться довольно простым, но проблема в том, что каждый жанр значительно различается среди разных стилей — например, эйсид-джаз, смуф-джаз, биг-бэнд, диксиленд, рэгтайм.Более того, определение жанра для каждого слушателя иногда бывает очень субъективным.

Чтобы преодолеть это, разработчики Shazam разработали модель, которая может определять жанр по фрагменту песни. Модель обучалась на песнях, разделенных по жанрам, вручную. Модель выяснила «тепловую карту» каждого музыкального жанра. Визуализация представлена ​​на графике ниже.

(Источник)

В результате модель может определить жанр с точностью не менее 90% путем сравнения характеристик новой песни с существующими тепловыми картами.Понятно, почему Shazam решил применить машинное обучение в бизнесе: учитывая миллионы треков в библиотеке Shazam, решить задачу с помощью только людей было бы совершенно невозможно.

Легко представить себе более распространенные варианты использования машинного обучения. Например, один из клиентов SoftMedialLab предоставляет бухгалтерские услуги большому количеству продуктовых магазинов. Он хотел составлять агрегированные отчеты о продажах, так как у него были идеи о новых аналитических услугах для своих клиентов.Проблема заключалась в том, что в каждом магазине была своя собственная сетка товаров, поэтому один и тот же товар в каждом магазине назывался по-разному.

Для решения этой задачи разработчики SoftMediaLab тщательно подготовили данные, пометили их часть и загрузили в алгоритм машинного обучения. После обучения система научилась делить товары по категориям. Теперь это работает, даже когда магазин добавляет новые товары в свою сетку.

Другими примерами классификации являются медицинский диагноз, категоризация изображений, сегментация клиентов и т. Д.

Предсказать будущее

В бизнесе всегда можно быть уверенным в неопределенности. Но алгоритмы машинного обучения позволяют предсказывать будущее, конечно, с заданной степенью вероятности. Например, банк хочет знать, собирается ли клиент поехать за границу или купить машину в следующем месяце. В этом случае клиентские транзакции являются для машины очень хорошим источником для поиска тенденций и прогнозирования будущего поведения.

Компании, которые знают, как применять машинное обучение в бизнесе, время от времени будут делиться своим опытом.Uber использует алгоритмы машинного обучения для прогнозирования времени прибытия, места получения и доставки еды для UberEATS. Применение моделей машинного обучения к данным о миллионах поездок позволило им повысить уровень удовлетворенности клиентов.

(Источник)

Другой пример — прогноз цен на жилье. Допустим, вы управляете агентством недвижимости и хотите упростить оценку домов. Вся информация о домах, проданных в вашем районе за последние несколько лет — цены, количество спален, доступность магазинов и т. Д. — является хорошей «едой» для решения машинного обучения.

Прогнозы также используются в рекомендательных системах на основе предыдущей активности клиента. Например, поисковая система Google анализирует предыдущие поисковые запросы пользователей, чтобы предложить рекомендации и предложения. Алгоритм Google, RankBrain, интерпретирует запросы, которые система никогда раньше не видела, обеспечивая быстрые и точные результаты поиска.

Розничные торговцы, такие как Amazon, и развлекательные сервисы, такие как Netflix, применяют машинное обучение в своих бизнес-процессах для прогнозирования покупок или контента, который хотел бы пользователь.В результате вовлеченность и доход значительно возрастают.

Выявить сходства и аномалии

Insights — одно из самых ярких преимуществ использования машинного обучения в бизнесе. Алгоритмы способны находить скрытые закономерности и обнаруживать аномалии, которые человек никогда бы не увидел.

Например, приложение машинного обучения может разделить ваших клиентов на группы. Это может выглядеть как обычная классификация, но в этом случае вы не маркируете данные. Это означает, что система разделяет клиентов без заданных классов.В результате вы можете обнаружить типы клиентов, о которых раньше не задумывались. Тодд Йеллин, вице-президент по инновационным продуктам, говорит, что зрители Netflix вписываются в «пару тысяч» вкусовых групп. Предоставление высокоперсонализированного обслуживания позволяет удерживать аудиторию и привлекать новых подписчиков.

Так растет аудитория Netflix

Другой вариант использования машинного обучения связан с обнаружением мошенничества. PayPal реализует методы глубокого обучения, чтобы находить аномалии в массивных наборах данных о клиентах.Алгоритм понимает разницу между друзьями, покупающими билеты вместе, и вором, совершающим аналогичные покупки со списком украденных учетных записей. В результате уровень мошенничества PayPal в 4 раза ниже, чем в среднем по США.

Визуализируйте свои данные

Визуализация данных помогает принимать лучшие решения. Бизнес-приложения машинного обучения идеально подходят для компаний с постоянными потоками данных. Визуализация в режиме реального времени позволяет вам точно увидеть, что происходит на всех этапах производственной цепочки, и понять, как новые факторы влияют на существующие процессы.Кроме того, вы можете сразу увидеть аномалии и быстро отреагировать.

Существует ряд готовых инструментов машинного обучения, таких как Oracle, Tableau, Google chart и другие. Они позволяют визуализировать ваши бизнес-данные и быть в курсе всех изменений.

Визуализация данных Oracle

Типы данных, которые вам нужны

Машинное обучение зависит не только от больших данных, но и от правильных данных. Чтобы добиться хороших результатов от бизнес-приложений с машинным обучением, необходимо предоставить системе набор данных высокого качества.Итак, какие данные лучше всего подходят для вас?

Этапы процесса ML

Когда у вас будет относительно новый и хорошо подготовленный набор данных, можно начинать процесс машинного обучения.

1. Выберите алгоритм. алгоритмов машинного обучения можно найти в открытых библиотеках. Одна из самых популярных и качественных библиотек — scikit-learn. Даже профессиональным разработчикам требуется время, чтобы выяснить, какой алгоритм лучше всего подходит для вашей задачи.

2. Введите данные в алгоритм. Система машинного обучения обучается на помеченных наборах данных. После этого вы можете проверить, насколько он успешен.

3. Оцените результаты. Существует несколько различных методов оценки, и какой из них вы используете, полностью зависит от задачи. Иногда мы просто хотим увидеть, насколько точно модель определяет классы или предсказывает значения.

В некоторых случаях использования машинного обучения дело не только в количестве неправильных ответов, но и в типах ошибок. Например, для алгоритма прогнозирования рака лучше ошибочно диагностировать рак, чем пропустить его — последствия второй ошибки намного хуже.

4.Улучшение результатов. Очевидно, что для успешного применения машинного обучения в бизнесе важно получить желаемое качество результатов. Это означает «игру» с характеристиками алгоритма и характеристиками входных данных. Обычно это довольно трудоемкий этап процесса разработки.

5. Интегрируйте алгоритм в бизнес-процессы. Как только алгоритм станет достаточно точным, пора разработать удобное приложение. Вы можете начать с минимально жизнеспособного продукта (MVP), чтобы проверить свои идеи и оценить преимущества, которые машинное обучение может принести бизнесу.

Другие варианты использования машинного обучения
Источник

Риски и лимиты

Как и любая сложная технология, машинное обучение предполагает определенные риски и ограничения.

Можете ли вы позволить себе ошибку?

Алгоритмы обучаются так же, как и люди. Это означает, что бизнес-приложение машинного обучения иногда будет некорректным. Если какая-либо ошибка критична для конкретной задачи, лучше не полагаться полностью на компьютер.

Например, если приложение считывает сумму счета-фактуры или счета и затем оплачивает ее, ошибка не допускается.Нет необходимости отказываться от ML, но разумно включить в цикл людей.

Хотите объяснений?

ML часто не хватает «интерпретируемости», что означает, что алгоритм не может объяснить свое решение. Вы не узнаете, почему этому клиенту было специальное предложение, а другому — нет. Иногда опытные разработчики могут выяснить отношения, но некоторые алгоритмы, такие как нейронные сети, слишком сложны, чтобы в них можно было погрузиться.

Есть ли ошибки в ваших тренировочных данных?

Алгоритмы могут иметь скрытые предубеждения, полученные из обучающих примеров.Например, если машина обучается человеческим кадровым решениям, она может научиться принимать во внимание пол или этническую принадлежность. Это еще одна причина серьезно отнестись к первоначальной подготовке данных.

В конце концов, мы, люди, тоже делаем ошибки, склонны к предвзятости и иногда не можем объяснить свои решения. Преимущество алгоритмов машинного обучения заключается в их способности со временем улучшаться и давать последовательные ответы при представлении одних и тех же данных.

: как применить машинное обучение в бизнесе

• Подумайте о бизнес-проблеме, которую вы хотите решить.
• Ответьте на вопросы:
• Могу ли я позволить себе ошибку?
• Мне нужен не только результат, но и объяснение?
• Являются ли мои данные новыми и достаточно чистыми, чтобы соответствовать текущим тенденциям в моей компании?
• Есть ли ошибки в моих данных?
• Проконсультируйтесь с опытными аналитиками данных, чтобы уточнить детали и сделать оценку проекта разработки.
• Рассчитайте рентабельность инвестиций, чтобы понять эффект от использования системы машинного обучения.
• Решите, хотите ли вы:
• Оплатите аутсорсинговую компанию по разработке программного обеспечения и создайте приложение под ключ.
• Нанимайте опытных преданных делу разработчиков и управляйте процессом на вашей стороне.
• Найдите специалистов по обработке данных самостоятельно и наймите их в качестве сотрудников.
• Создайте MVP, чтобы найти лучшее решение.
• Интегрируйте алгоритм машинного обучения в свои бизнес-процессы.
• Наслаждайтесь результатами и продолжайте улучшать приложение, чтобы получить еще больше.

Заключение

Ранние последователи ML получают очевидную окупаемость своих инвестиций. Если мы посмотрим на ведущие крупнейшие компании, мы увидим, что все они использовали такие технологии, как машинное обучение, для преобразования своего бизнеса.

В конце концов, применить машинное обучение в бизнесе не так сложно, как может показаться. Ключевым моментом является тщательное обдумывание проблем и данных, которыми располагает ваш бизнес. Как только вы это четко поймете, проконсультируйтесь с профессиональными специалистами по данным и найдите лучший способ интегрировать машинное обучение в свой бизнес.

Есть вопросы?

Свяжитесь с нами и получите бесплатную консультацию по использованию машинного обучения в бизнесе.

Свяжитесь с нами

Что такое машинное обучение? | Как это работает, методы и применение

Обучение с учителем

Машинное обучение с учителем строит модель, которая делает прогнозы на основе доказательств при наличии неопределенности. Алгоритм контролируемого обучения берет известный набор входных данных и известные ответы на данные (выходные данные) и обучает модель генерировать разумные прогнозы для ответа на новые данные. Используйте обучение с учителем, если вам известны данные для результата, который вы пытаетесь предсказать.

Обучение с учителем использует методы классификации и регрессии для разработки моделей прогнозирования.

Методы классификации предсказывают дискретные ответы — например, является ли электронное письмо подлинным или спамом, или является ли опухоль злокачественной или доброкачественной. Модели классификации классифицируют входные данные по категориям. Типичные приложения включают медицинскую визуализацию, распознавание речи и кредитный рейтинг.

Используйте классификацию, если ваши данные могут быть помечены тегами, категоризированы или разделены на определенные группы или классы.Например, приложения для распознавания рукописного ввода используют классификацию для распознавания букв и цифр. В обработке изображений и компьютерном зрении методы неконтролируемого распознавания образов используются для обнаружения объектов и сегментации изображений.

Общие алгоритмы для выполнения классификации включают машину опорных векторов (SVM), деревья решений с усилением и пакетами, ближайший сосед k , наивный байесовский анализ, дискриминантный анализ, логистическую регрессию и нейронные сети.

Методы регрессии позволяют прогнозировать непрерывные реакции — например, изменения температуры или колебания потребляемой мощности.Типичные приложения включают прогнозирование нагрузки на электроэнергию и алгоритмическую торговлю.

Используйте методы регрессии, если вы работаете с диапазоном данных или если характер вашего ответа является действительным числом, например, температура или время до отказа для единицы оборудования.

Общие алгоритмы регрессии включают линейную модель, нелинейную модель, регуляризацию, пошаговую регрессию, деревья решений с усилением и пакетом, нейронные сети и адаптивное нейро-нечеткое обучение.