Техника выполнения градуировки: разновидности, схема выполнения, пошаговая инструкция (49 фото+ видео)

разновидности, схема выполнения, пошаговая инструкция (49 фото+ видео)

Градуированная стрижка — одна из самых многовариативных стрижек. Она подразумевает наличие огромного количества всевозможных исполнений. Тем такая техника стрижки и хороша, что любой мастер сможет подобрать для себя именно тот стиль, который ему подходит. Ведь техника градуировки сейчас присутствует практически во всех известных стрижках. Она может выгодно подчеркнуть текстуру волос и придать им дополнительный объем. Но обо всем по-порядку. Прежде чем перейти к технике выполнения градуированной стрижки давайте для начала разберемся, что же это вообще такое.

Что такое градуированная стрижка или градуирование?

Название этого парикмахерского метода стрижки происходит от слова «градус». И это не случайно. Техника градуировки как раз и заключается в срезании волос под определенным градусом наклона ножниц. Именно от этого градуса и зависит будущий фасон стрижки и текстура волос. Не стоит путать градуировку со стрижками типа каскад и лесенка. Сходство между ними конечно очень велико, однако основной особенностью градуировки являются очень плавные переходы длины. Если в каскаде и лесенке такие переходы можно разглядеть без труда, так как выполняются эти стрижки ступенчато, то при градуировке ширина ступенек составляет всего 1-2 мм, и разглядеть ее практически невозможно. Залог качественной градуированной стрижки заключается в профессионализме и мастерстве парикмахера, выполняющего стрижку, так как градуировка очень кропотливый процесс.

Разновидности градуированных стрижек

Различают всего два вида градуировки:

1. внутренняя
2. внешняя

Внутренняя градуировка отличается, что пряди расположенные внутри будут короче, чем внешние. Внешняя градуировка подразумевает обратный эффект: внешние прядки более короткие, чем внутренние. Выполнение градуировки начинается совершенно одинаково, но на определенной длине начинаются различия, которые мы описали выше. Такое разнообразие техник позволяет экспериментировать с образом и даже самые скучные стрижки превращать во что-то интересное и новое. При градуировке нет четкого обозначения длины. Ее можно делать абсолютно на любой длине волос. Однако!

ВАЖНО! Обратите внимание, что градуировка хороша для густых волос. Она делает их легче и управляемее, причем как визуально, так и фактически. С очень тонкими волосами такая техника может сыграть злую шутку. Она сделает их еще менее объемными и более тонкими. Если вы обладаете слишком тонкими волосиками, то от градуированной стрижки лучше отказаться в пользу каскада.

Схема выполнения градуированной стрижки пошагово

1.  Хорошо расчесанные волосы разделяем проборами: первый — центральный пробор, второй — сагиттальный. Далее делим волосы от уха до уха по затылочной зоне, тем самым разделим ее на две части.
2. Стрижка начинается с самой нижней части затылочной зоны. Отделаем от нее небольшую прядь толщиной примерно 1 сантиметр, оттягиваем ее перпендикулярно шее, расчесываем горизонтально и стрижем под углом 45 градусов к шее для максимального объема.

3. ВАЖНО! Выбранный угол должен сохраняться на протяжении всей стрижки!

4. Далее с помощью вертикальных проборов стрижем сначала одну сторону нижней зоны, потом другую, соблюдая при этом правила 1 и 2.
5. Переходим к верхней затылочной зоне. Ее стрижем при помощи радиальных проборов также соблюдая все необходимые условия (оттяжка перпендикулярно, угол 45 градусов к шее)
6. Переходим к височным и фронтальной зонам. Для начала разделяем правую височную зону на две части горизонтальным пробором. Начинаем с пряди соединяющей височную и затылочную зоны. стрижем, соблюдая выбранные условия, постепенно продвигаясь к лицу.
7. Плавное переходим к фронтальной зоне и аналогичным образом стрижем левую часть.
8. Приступаем к окантовке. Выполнять окантовку следует от центра фронтальной зоны. Волосы расчесываем от центра к правой и левой стороне. У висков волосы укладываем по заранее задуманной укладке. Окантовку вокруг шеи делаем согласно росту волос. По кругу плавно соединяем все зоны.

Градуированная стрижка характеризуется горизонтальным объемом, расположенным приблизительно в середине стрижки.

Примеры различных градуированных стрижек

Ну и небольшой видео урок по теме

Видео

Парикмахерское искусство. Два способа градуировки волос

Градуировка — это основной прием для изменения длины волос. Сам термин происходит от слова «градус». Градуировка применяется путем оттяжки пряди под определенным углом для того, чтобы создать контрастный или плавный силуэт. Другими словами, если менять в ходе стрижки волос угол оттяжки прядей, то можно достичь постепенного перехода от более длинных волос к более коротким, а также сильного и резко-выраженного изменения длины волос. Градуировка больше известна как «лесенка».  

Например, если стрижка производится с оттяжкой в ноль градусов, тогда все волосы имеют общую линию среза. А если выполняется градуированное каре, тогда оттяжка пряди составляет примерно 45 градусов.

Кроме этого, градуирование — это разновидность стрижки, при которой волосы необходимо распределять на вертикальные проборы, а срез производить под острым или тупым углом к голове.

Градуировка бывает двух видов: внутренняя и внешняя.

Шаги для выполнения внутренней градуировки:

1. Стрижка начинается с нижней затылочной зоны. Отчесывается начальная прядь (КП), зажимается между указательным и средним пальцами, выполняется нулевая оттяжка вдоль шеи и производится ровный срез с внутренней стороны пальцев.
2. Вторая прядь берется выше КП примерно на 0,5-1 см и выполняется ровный срез ниже первой пряди на 1-2 миллиметра. При этом прядь должна быть натянута, а пальцы находиться на шее. 
3. Последующие пряди подстригаются аналогичным способом.

В итоге получается стрижка, у которой внутренние пряди короче внешних. Как правило, данный способ применяется при выполнении стрижки каре.

Шаги для выполнения внешней градуировки:

1. Стрижка начинается с нижней затылочной зоны. Отчесывается КП, зажимается между указательным и средним пальцами и остригается до необходимой длины при нулевой оттяжке.
2. Следующая прядь отчесывается совместно с КП, зажимается между указательным и средним пальцами, выполняется оттяжка под углом 30-45 градусов и выполняется срез.
3. Все последующие пряди подстригаются вровень с предыдущей прядью, с соблюдением первоначальной оттяжки.

В итоге получается стрижка с укороченными внешними прядями и удлиненными внутренними. Данный способ применяется при тонких волосах, чтобы придать им визуальную пышность и объем.

Градуирование волос на короткие, средние и длинные волосы

Градуирование — один из самых модных трендов стрижки. Этот способ обработки прядей пользуется все большим признанием среди женщин. Суть метода заключается в том, что когда состригают длину прядей, делают еле заметный переход от одной длины к другой. Градуировку по ошибке путают со стрижкой «каскад». Это в корне неверно. Рассмотрим главные отличия.

Что такое градуировка

Градуировка — специальный метод стрижки волос, который применяют для разного типа причесок и на разной длине прядей. Уже из этого короткого определения становятся очевидными положительные стороны этого парикмахерского приема.

Обладательницам слабых, истонченных волос особенности такого метода пришлись по вкусу. Благодаря ему локоны выглядят здоровыми, сильными, увеличивается объем, отпадает проблема секущихся концов.

Основные преимущества градуировки:

1. Градуированная прическа хорошо смотрится на локонах разной длины.
2. Даже самые безжизненные и слабые волосы оживляются и становятся объемными.
3. Экономится время и силы на укладке. Прическа создается без использования бигудей или электрических щипцов. Достаточно помять чуть влажные волосы руками и высушить их при помощи фена. Чтобы подчеркнуть форму стрижки, используют пенку для укладки или воск. Уже через несколько минут укладка будут выглядеть потрясающе.
4. Сочетается с разными способами мелирования. Несколько прядок другого оттенка создают дополнительный объем, придают прическе красивый вид. Колорирование создает визуальную многослойность.
5. Ступенчатые прически не только выглядят стильно, но еще визуально омолаживают лицо. Многие эстрадные дивы и звезды кинематографа используют такой прием обработки прядей, чтобы выглядеть «свежее» и моложе.

Градуирование будет хорошим решением для женщин не только бальзаковского, но и более почтенного возраста.

На что нужно обратить внимание

Если вы, наконец, решили кардинально поменять имидж, не нужно пытаться сделать это самостоятельно, обучаясь по видеороликам на ютубе. Также не следует бежать в парикмахерскую, которая ближе всего расположена к вашему дому или работе.

Лучше всего воспользуйтесь «сарафанным радио» и узнайте у ваших подруг или коллег, где обслуживаются именно они. Если таких мер не принять, ваши надежды на успешное перевоплощение могут не увенчаться успехом.

Полагаясь на опыт и профессиональные навыки мастера, нужно знать некоторые особенности этого метода:

1. Если волосы длинные и слишком редкие — от градуировки лучше отказаться. Без того жидкие прядки могут стать почти прозрачными и будут выглядеть очень редкими и безжизненными.
2. Довериться опытному стилисту. Прислушаться к его мнению. Иногда бывает очень трудно отнестись критично к своей внешности. Стилист всегда посоветует стрижку, которая поможет скрыть недостатки внешности и подчеркнуть явные достоинства.
3. Нельзя чрезмерно увлекаться филировкой. Конечно, избавление от секущихся кончиков благое дело, но вот объем тоже уменьшается.

Даже если стрижка не удалась — все равно из этой ситуации извлекают положительные стороны. В следующий раз будете учитывать свои ошибки и внесете что-то новое в прическу, чтобы выглядеть еще лучше.

Разновидности градуированных стрижек

При градуировке кончики прядок расположены друг над другом словно волнами. Это увеличивает объем прически и придает ей упругость. Такой вид стрижки советуют абсолютно всем. Не придется идти на серьезные жертвы, так как мастер срезает только пряди, находящиеся сверху. Внутренние слои волос не состригаются. Градуировку выделяют — внутреннюю и внешнюю.

Внутренняя

Этот метод выполняется следующим образом:

1. Обрабатывать прядки начинают с затылочной зоны. Мастер отчесывает нижнюю прядь, затем ее зажимает между пальцами и отстригает до нужной длины.
2. Последующие пряди берут выше самой первой, приблизительно на 0,5 или 1 сантиметр. Каждая из них состригается ниже, чем предыдущая на несколько мм.
3. В результате получается, что внешние прядки длиннее внутренних.

Подобный способ стрижки используют довольно часто, когда работают над каре.

Внешняя

Последовательность этого метода следующая:

1. Подстригать начинают вначале затылочную зону. Берут самую нижнюю прядь. Отчесывают ее и держат зажатой между пальцами. Состригают до нужной длины.
2. Каждая последующая прядь состригается короче предыдущей на несколько миллиметров.
3. В результате получается, что внутренние пряди длиннее, а внешние — короче.

Такой способ подойдет девушкам, у которых волосы тонкие и не очень густые. Такой метод градуировки придает пышность и густоту.

Опытные стилисты утверждают, что при правильно выполненной градуировке переход от одной длины к другой заметить почти невозможно. Если разная длина явно бросается в глаза, прическа смотреться не будет.

Градуировка на разных типах волос

Конечно, технология стрижки может меняться из-за структурных особенностей и длины волос. Но в целом, градуирование универсальна и прекрасно «ложится» на любую длину волос.

Короткие

Средние

На короткие

Оформление короткой стрижки при помощи градуировки способно творить чудеса. Однако чтобы результат действительно порадовал, нужно придерживаться таких правил׃

• для круглолицых дам лучше сделать боковой пробор с удлиненной челкой — это смягчит пропорции лица и придаст ему овальную форму;
• верхний слой не должен быть слишком коротким — так сохраняется объем и подчеркивается форма прически.

Различные виды градуирования на коротких прядях напоминают по технике исполнения прическу каре. Такой способ стрижки делает эту модель намного интересней, многослойней и объемней.

Такой вариант прически придется по душе тем, кто хочет совместить элегантную классику с современными технологиями. Обратите внимание, что такая модель не подходит для кудрей — в этом случае, придется каждый день тратить больше времени, чтобы сделать укладку.

На средние

Для тех женщин, у которых постоянно не хватает времени, чтобы сделать укладку, градуировка— отличное решение проблемы. За стрижкой легко ухаживать, локоны завиваются и укладываются без проблем. Такая модель прически универсальна. К тому же можно собирать высокий вечерний пучок, так как длина остается не тронутой.

Тем, кто хочет подчеркнуть изящество шеи, нужно подкрутить прядки внутрь. Градуирование одна из стрижек, которые позволяют сохранить длину.

Опытные стилисты советуют для укладки использовать не круглую расческу, а обычную массажную щетку. Так делают ступенчатую стрижку еще объемней. Нужно сушить прядки от кончиков по направлению к корням. То есть против их роста. Вначале высушивают боковые локоны, затем переходят на затылочную область. После этого нужно нанести небольшое количество лака.

На длинные

Несмотря на то, что объем не увеличивается, а уменьшается, прическа волшебным образом визуально делает шею длиннее. Ступенчатые пряди смягчают угловатые или крупные черты, делают образ более женственным и стильным.

Прическа подходит для женщин среднего возраста. Она позволяет выглядеть намного моложе, не теряя при этом удобств, связанных с укладкой. Для обладательниц вытянутого лица подойдет зачесанная на один бок рваная челка. Стилист делает переход между прядями разной длины почти неуловимым, создавая им ухоженный и здоровый вид.

Обратите внимание, что градировка на длинных вьющихся волосах придает модели воздушность и легкость. Локоны при этом выглядят упругими и живыми. В этом случае пряди на макушке не градуируют, так как они будут еще больше завиваться и приподниматься.

Выполняя градуировку, пряди срезают под определенным углом и только на верхнем уровне волос. Для стрижки подходят прямые и вьющиеся волосы. Тип также не имеет значения, так как градуирование одинаково ложится на жесткие и тонкие пряди.

При помощи стрижки этим методом получают поразительно красивую и модную прическу. Чтобы добиться большего визуального объема и особой элегантности проводят мелирование прядей, а также колорирование или брондирование.

Вам нравятся градуированные стрижки?

Основные правила градуирования

Градуирование подходит юным девушкам и зрелым дамам. Особенно в тех случаях, когда они не готовы к радикальным переменам, и хотят сохранить длину волос. Надо помнить, что парикмахер будет обрабатывать исключительно верхние прядки. Слой волос внутри останется в целостности.

Чтобы волосы выглядели безупречно, стилист должен придерживаться следующих правил׃

• прическа будет гуще, если состригать волосы, держа каждую прядку под углом 90˚;
• на затылке большей пышности достигают, если пряди оттягивать под углом 45˚;
• когда работают над высокой градуировкой, пряди оттягивают горизонтально.

Способы стрижки на волнистых или гладких волосах отличаются. Когда стригут кудри, делают угол подъема меньше. Для ровных прядок угол будет сложнее. Такое различие объясняется тем, что кудри при высыхании становятся короче.

Большое значение для прически, выполненной с помощью градуирования, имеет способ ее укладки. Здесь десятки вариантов. Оформляют прическу наподобие греческого или ретро стиля. Выгодно смотрятся прядки завитые полностью. Также красиво смотрится, если завить только самые кончики прядей. Направление зачесанных локонов меняется, что тоже способно улучшить образ.

Не бойтесь проявлять фантазию и экспериментировать. Так вы создадите индивидуальный стиль, который поможет кардинально изменить привычный образ. Главное, периодически обновлять стрижку, когда волосы отрастают и найти «своего» мастера.

Автор статьи

Анна СоколоваПарикмахер-стилист, колорист со стажем работы 7 лет

Написано статей

131

Что такое градуированная стрижка: особенности, техника (47 фото)

Для начала нужно дать определение понятию – градуированная стрижка.

Простым языком – это стрижка лесенка выполненная ножницами методом филировки с помощью «плавных» каскадных переходов. Если условие «плавный» переход не будет выполнено, то стрижка не удалась, поэтому нужен опытный мастер. Для начала нужно ознакомиться  с особенностями градуированной стрижки.

Кому подходит

Градуированная стрижка, как и многие другие стрижки, зависит от  волос, вернее  какая их длина и структура, какой формы лицо. Густым и тяжелым волосам стрижка уменьшит вес, придав объем у корней. Волнистым и прямым волосам придаст задуманную форму. Сохранив имеющуюся у волос длину, средние и длинные волосы, градуированная стрижка сделает объемными и пышными, а короткие более динамичными. Стрижка будет уместной крупным и резким чертам лица, а также не очень длинной шейке.

Поможет сбросить пару лишних лет

А вот длинным тонким и редким волосам градуированная стрижка не рекомендуется. На верхнюю часть волос легкая градуировка возможна, если нижние волосы сохранятся ровными. Не желательна градуировка  на кудрявые локоны.

Порядок выполнения градуированной стрижки

• Стрижку следует начинать на влажные волосы, иначе не будет четкого перехода разных по длине прядей.
• Чтобы определиться с видом стрижки делается пробор по центру.
• Верхние волосы закалываются, стрижка начинается с нижних волос.
• Волосы стригутся по диагонали с двух сторон, и встречаются в самой длинной точке.
• Верхние волосы стригутся так же, но пряди делаются короче на пару сантиметров, что даст дополнительный объем.

Градус – угол наклона в отношении горизонта, а градуировка – это как меняется угол оттягиваемых прядей. Если делаются вертикальные проборы то  угол срезаемой линии, тупой или острый, идет по отношению к голове.

Техника выполнения состоит из постепенного изменения длины прядей волос, что придаст прическе объем и выразительность. Альтернативным вариантом будет резкий переход средней длины прядей в длинные. Волосы срезаются по принципу ступенек, но под определенным углом. Величина объема прически зависит от того под каким углом  будут срезаться пряди волос.

Методы градуировки

Градуировка различается – внутренняя и внешняя.

• Внутренняя градуировка

1. У затылка берем нижнюю прядь и отрезаем нужную длину.
2. Подымаемся вверх на 0,5-1см, беря следующую прядь, и стрижем ниже первой на пару миллиметров.
3. Продолжаем стрижку, поднимаясь вверх и состригая очередную прядь короче, чем предыдущая.
4. В итоге края стрижки будут  заворачиваться вниз, за счет  того что верхний слой чуть длиннее нижнего.

• Внешняя градуировка

1. Начинаем также, состригая нижнюю прядь затылка до нужной длины.
2. Вторая прядь оттягивается по отношению к голове, под определенным углом и состригается.
3. Здесь результат обратный,  длиннее получаются внутренние пряди, за счет этого увеличивается объем.

Особенности в технике выполнения градуировки

• При выполнении градуированной ступенчатой стрижки эффект будет зависеть от величины угла наклонения прядей.
• Чтобы создать объем пряди оттягивая поднимаются под углом до 90 градусов.
• Для уменьшения объема и придания слоистости угол должен быть больше 90 градусов.
• Для формирования  верхнего объема в затылочной части пряди оттягивают параллельно полу.
• Под углом  45 градусов стригут средние и нижние пряди затылка.
• Результат будет зависеть от того как расположена вспомогательная рука мастера. Пальцы должны быть расположены на 60 градусов по отношению к рабочей поверхности.

Спасительным вариантом градуировка будет для густых тяжелых волос, она их сделает легче, придаст объем от самых корней и задаст нужную форму.

Если волосы не блистают густотой, градуированная лесенка на макушке с длиной прядей сверху больше 5см задаст желаемый объем.

При качественном исполнении стрижки полученный результат сделает обладательницу прически счастливой, придав ей уверенность в себе.

Градуированная стрижка: пошаговая схема выполнения

Градуированная стрижка — одна из самых многовариативных стрижек. Она подразумевает наличие огромного количества всевозможных исполнений. Тем такая техника стрижки и хороша, что любой мастер сможет подобрать для себя именно тот стиль, который ему подходит. Ведь техника градуировки сейчас присутствует практически во всех известных стрижках. Она может выгодно подчеркнуть текстуру волос и придать им дополнительный объем.

Но обо всем по-порядку. Прежде чем перейти к технике выполнения градуированной стрижки давайте для начала разберемся, что же это вообще такое.

Что такое градуированная стрижка или градуирование?

Название этого парикмахерского метода стрижки происходит от слова «градус». И это не случайно. Техника градуировки как раз и заключается в срезании волос под определенным градусом наклона ножниц. Именно от этого градуса и зависит будущий фасон стрижки и текстура волос. Не стоит путать градуировку со стрижками типа каскад и лесенка. Сходство между ними конечно очень велико, однако основной особенностью градуировки являются очень плавные переходы длины. Если в каскаде и лесенке такие переходы можно разглядеть без труда, так как выполняются эти стрижки ступенчато, то при градуировке ширина ступенек составляет всего 1-2 мм, и разглядеть ее практически невозможно. Залог качественной градуированной стрижки заключается в профессионализме и мастерстве парикмахера, выполняющего стрижку, так как градуировка очень кропотливый процесс.

Разновидности градуированных стрижек
Различают всего два вида градуировки:

1. внутренняя
2. внешняя

Внутренняя градуировка отличается, что пряди расположенные внутри будут короче, чем внешние. Внешняя градуировка подразумевает обратный эффект: внешние прядки более короткие, чем внутренние. Выполнение градуировки начинается совершенно одинаково, но на определенной длине начинаются различия, которые мы описали выше. Такое разнообразие техник позволяет экспериментировать с образом и даже самые скучные стрижки превращать во что-то интересное и новое. При градуировке нет четкого обозначения длины. Ее можно делать абсолютно на любой длине волос. Однако!

ВАЖНО! Обратите внимание, что градуировка хороша для густых волос. Она делает их легче и управляемее, причем как визуально, так и фактически. С очень тонкими волосами такая техника может сыграть злую шутку. Она сделает их еще менее объемными и более тонкими. Если вы обладаете слишком тонкими волосиками, то от градуированной стрижки лучше отказаться в пользу каскада.

Схема выполнения градуированной стрижки пошагово

1. Хорошо расчесанные волосы разделяем проборами: первый — центральный пробор, второй — сагиттальный. Далее делим волосы от уха до уха по затылочной зоне, тем самым разделим ее на две части.
2. Стрижка начинается с самой нижней части затылочной зоны. Отделаем от нее небольшую прядь толщиной примерно 1 сантиметр, оттягиваем ее перпендикулярно шее, расчесываем горизонтально и стрижем под углом 45 градусов к шее для максимального объема.
3. ВАЖНО! Выбранный угол должен сохраняться на протяжении всей стрижки!
4. Далее с помощью вертикальных проборов стрижем сначала одну сторону нижней зоны, потом другую, соблюдая при этом правила 1 и 2.
5. Переходим к верхней затылочной зоне. Ее стрижем при помощи радиальных проборов также соблюдая все необходимые условия (оттяжка перпендикулярно, угол 45 градусов к шее)
6. Переходим к височным и фронтальной зонам. Для начала разделяем правую височную зону на две части горизонтальным пробором. Начинаем с пряди соединяющей височную и затылочную зоны. стрижем, соблюдая выбранные условия, постепенно продвигаясь к лицу.
7. Плавное переходим к фронтальной зоне и аналогичным образом стрижем левую часть.
8. Приступаем к окантовке. Выполнять окантовку следует от центра фронтальной зоны. Волосы расчесываем от центра к правой и левой стороне. У висков волосы укладываем по заранее задуманной укладке. Окантовку вокруг шеи делаем согласно росту волос. По кругу плавно соединяем все зоны.

Градуированная стрижка характеризуется горизонтальным объемом, расположенным приблизительно в середине стрижки.

Примеры различных градуированных стрижек

Источник

пошаговая схема выполнения, 35 фото

Градуированная стрижка — одна из самых многовариативных стрижек. Она подразумевает наличие огромного количества всевозможных исполнений. Тем такая техника стрижки и хороша, что любой мастер сможет подобрать для себя именно тот стиль, который ему подходит. Ведь техника градуировки сейчас присутствует практически во всех известных стрижках. Она может выгодно подчеркнуть текстуру волос и придать им дополнительный объем.

Но обо всем по-порядку. Прежде чем перейти к технике выполнения градуированной стрижки давайте для начала разберемся, что же это вообще такое.

Что такое градуированная стрижка или градуирование?

Название этого парикмахерского метода стрижки происходит от слова «градус». И это не случайно. Техника градуировки как раз и заключается в срезании волос под определенным градусом наклона ножниц. Именно от этого градуса и зависит будущий фасон стрижки и текстура волос. Не стоит путать градуировку со стрижками типа каскад и лесенка. Сходство между ними конечно очень велико, однако основной особенностью градуировки являются очень плавные переходы длины. Если в каскаде и лесенке такие переходы можно разглядеть без труда, так как выполняются эти стрижки ступенчато, то при градуировке ширина ступенек составляет всего 1-2 мм, и разглядеть ее практически невозможно. Залог качественной градуированной стрижки заключается в профессионализме и мастерстве парикмахера, выполняющего стрижку, так как градуировка очень кропотливый процесс.

Разновидности градуированных стрижек

Различают всего два вида градуировки:

1.внутренняя
2.внешняя

Внутренняя градуировка отличается, что пряди расположенные внутри будут короче, чем внешние. Внешняя градуировка подразумевает обратный эффект: внешние прядки более короткие, чем внутренние. Выполнение градуировки начинается совершенно одинаково, но на определенной длине начинаются различия, которые мы описали выше. Такое разнообразие техник позволяет экспериментировать с образом и даже самые скучные стрижки превращать во что-то интересное и новое. При градуировке нет четкого обозначения длины. Ее можно делать абсолютно на любой длине волос. Однако!

ВАЖНО! Обратите внимание, что градуировка хороша для густых волос. Она делает их легче и управляемее, причем как визуально, так и фактически. С очень тонкими волосами такая техника может сыграть злую шутку. Она сделает их еще менее объемными и более тонкими. Если вы обладаете слишком тонкими волосиками, то от градуированной стрижки лучше отказаться в пользу каскада.

Схема выполнения градуированной стрижки пошагово

1.Хорошо расчесанные волосы разделяем проборами: первый — центральный пробор, второй — сагиттальный. Далее делим волосы от уха до уха по затылочной зоне, тем самым разделим ее на две части.

2.Стрижка начинается с самой нижней части затылочной зоны. Отделаем от нее небольшую прядь толщиной примерно 1 сантиметр, оттягиваем ее перпендикулярно шее, расчесываем горизонтально и стрижем под углом 45 градусов к шее для максимального объема.

3.ВАЖНО! Выбранный угол должен сохраняться на протяжении всей стрижки!

4.Далее с помощью вертикальных проборов стрижем сначала одну сторону нижней зоны, потом другую, соблюдая при этом правила 1 и 2.

5.Переходим к верхней затылочной зоне. Ее стрижем при помощи радиальных проборов также соблюдая все необходимые условия (оттяжка перпендикулярно, угол 45 градусов к шее)

6.Переходим к височным и фронтальной зонам. Для начала разделяем правую височную зону на две части горизонтальным пробором. Начинаем с пряди соединяющей височную и затылочную зоны. стрижем, соблюдая выбранные условия, постепенно продвигаясь к лицу.

7.Плавное переходим к фронтальной зоне и аналогичным образом стрижем левую часть.

8.Приступаем к окантовке. Выполнять окантовку следует от центра фронтальной зоны. Волосы расчесываем от центра к правой и левой стороне. У висков волосы укладываем по заранее задуманной укладке. Окантовку вокруг шеи делаем согласно росту волос. По кругу плавно соединяем все зоны.

Градуированная стрижка характеризуется горизонтальным объемом, расположенным приблизительно в середине стрижки.

Примеры различных градуированных стрижек

Источник top.smilepub.club

пошаговая схема выполнения, 35 фото — Жизнь под Лампой!

Градуированная стрижка — одна из самых многовариативных стрижек. Она подразумевает наличие огромного количества всевозможных исполнений. Тем такая техника стрижки и хороша, что любой мастер сможет подобрать для себя именно тот стиль, который ему подходит. Ведь техника градуировки сейчас присутствует практически во всех известных стрижках. Она может выгодно подчеркнуть текстуру волос и придать им дополнительный объем.

Но обо всем по-порядку. Прежде чем перейти к технике выполнения градуированной стрижки давайте для начала разберемся, что же это вообще такое.

Что такое градуированная стрижка или градуирование?

Название этого парикмахерского метода стрижки происходит от слова «градус». И это не случайно. Техника градуировки как раз и заключается в срезании волос под определенным градусом наклона ножниц. Именно от этого градуса и зависит будущий фасон стрижки и текстура волос. Не стоит путать градуировку со стрижками типа каскад и лесенка. Сходство между ними конечно очень велико, однако основной особенностью градуировки являются очень плавные переходы длины. Если в каскаде и лесенке такие переходы можно разглядеть без труда, так как выполняются эти стрижки ступенчато, то при градуировке ширина ступенек составляет всего 1-2 мм, и разглядеть ее практически невозможно. Залог качественной градуированной стрижки заключается в профессионализме и мастерстве парикмахера, выполняющего стрижку, так как градуировка очень кропотливый процесс.

Разновидности градуированных стрижек

Различают всего два вида градуировки:

1.внутренняя
2.внешняя

Внутренняя градуировка отличается, что пряди расположенные внутри будут короче, чем внешние. Внешняя градуировка подразумевает обратный эффект: внешние прядки более короткие, чем внутренние. Выполнение градуировки начинается совершенно одинаково, но на определенной длине начинаются различия, которые мы описали выше. Такое разнообразие техник позволяет экспериментировать с образом и даже самые скучные стрижки превращать во что-то интересное и новое. При градуировке нет четкого обозначения длины. Ее можно делать абсолютно на любой длине волос. Однако!

ВАЖНО! Обратите внимание, что градуировка хороша для густых волос. Она делает их легче и управляемее, причем как визуально, так и фактически. С очень тонкими волосами такая техника может сыграть злую шутку. Она сделает их еще менее объемными и более тонкими. Если вы обладаете слишком тонкими волосиками, то от градуированной стрижки лучше отказаться в пользу каскада.

Схема выполнения градуированной стрижки пошагово

1.Хорошо расчесанные волосы разделяем проборами: первый — центральный пробор, второй — сагиттальный. Далее делим волосы от уха до уха по затылочной зоне, тем самым разделим ее на две части.

2.Стрижка начинается с самой нижней части затылочной зоны. Отделаем от нее небольшую прядь толщиной примерно 1 сантиметр, оттягиваем ее перпендикулярно шее, расчесываем горизонтально и стрижем под углом 45 градусов к шее для максимального объема.

3.ВАЖНО! Выбранный угол должен сохраняться на протяжении всей стрижки!

4.Далее с помощью вертикальных проборов стрижем сначала одну сторону нижней зоны, потом другую, соблюдая при этом правила 1 и 2.

5.Переходим к верхней затылочной зоне. Ее стрижем при помощи радиальных проборов также соблюдая все необходимые условия (оттяжка перпендикулярно, угол 45 градусов к шее)

6.Переходим к височным и фронтальной зонам. Для начала разделяем правую височную зону на две части горизонтальным пробором. Начинаем с пряди соединяющей височную и затылочную зоны. стрижем, соблюдая выбранные условия, постепенно продвигаясь к лицу.

7.Плавное переходим к фронтальной зоне и аналогичным образом стрижем левую часть.

8.Приступаем к окантовке. Выполнять окантовку следует от центра фронтальной зоны. Волосы расчесываем от центра к правой и левой стороне. У висков волосы укладываем по заранее задуманной укладке. Окантовку вокруг шеи делаем согласно росту волос. По кругу плавно соединяем все зоны.

Градуированная стрижка характеризуется горизонтальным объемом, расположенным приблизительно в середине стрижки.

Примеры различных градуированных стрижек

Источник: banka.varenie.life

Понравилась статья? Поделитесь с друзьями на Facebook:

методов прогнозирования и калибровки для оптимизации производительности моделей машинного обучения | Сарит Майтра

Оптимизация производительности машинного обучения

Пример с кодом Python

C АЛИБРАЦИЯ — это метод постобработки для улучшения распределения ошибок прогнозной модели.

Оценка моделей машинного обучения (ML) — важный шаг перед развертыванием. Важно оценить, насколько хорошо модель будет вести себя в каждом отдельном случае.Во многих реальных приложениях наряду со средней ошибкой модели также важно знать, как эта ошибка распределяется и насколько хорошо выполняются оценки вероятности. По моему опыту, многие современные методы машинного обучения хороши в общих результатах, но имеют плохую оценку распределения ошибок. Я буду обсуждать общие методы калибровки и меры калибровки с использованием классификации.

С научного контекста, основная цель методов машинного обучения — построить гипотезу (модель) на основе заданного набора данных.После процесса обучения качество гипотезы должно быть оценено как можно точнее.

Общие меры — это точность (величина, обратная ошибке), f-мера или макросреднее значение для модели на основе классификации. В вероятностной классификации, помимо процента правильно классифицированных экземпляров, используются другие показатели, такие как лог-потеря, среднеквадратическая ошибка (MSE) (или оценка Брайера) или площадь под кривой ROC (AUROC). Если выходные данные не являются двоичными, а представляют собой плавающие числа от 0 до 1, тогда оценки можно использовать для ранжирования.Но плавающие числа между 0 и 1 приводят к вероятностям , и как мы узнаем, можем ли мы доверять им как вероятностям?

Нам нужен хороший классификатор для определения истинно положительных и истинно отрицательных результатов. Здесь мы будем иметь дело с данными клиентов телекоммуникационных компаний, поэтому в анализе «C hurn» мы ожидаем, что классификатор активирует флаг между « Churn » и « NoChurn », что позволяет нам откалибровать чувствительность этой модели. регулируя порог.Это означает, что если классификатор обнаруживает 90% вероятность «оттока», бизнес должен рассматривать это как истинную метку. Более того, большая часть данных, связанных с классификацией, сильно несбалансирована, где количество «Churn» значительно меньше, чем « NoChurn ». Итак, мы можем захотеть повторно выбрать данные, чтобы сбалансировать их, и таким образом мы можем вызвать смещение к нашей модели, сделав ее слишком агрессивной.

Имея дело с двумя проблемами классификации классов, мы всегда можем пометить один класс как положительный, а другой как отрицательный.Набор тестов состоит из P положительных и N отрицательных примеров. Классификатор присваивает класс каждому из них, но некоторые назначения неверны. Чтобы оценить результаты классификации, мы подсчитываем количество истинно положительных (TP), истинно отрицательных (TN), ложноположительных (FP) (фактически отрицательных, но классифицируемых как положительные) и ложно отрицательных (FN) (фактически положительных, но классифицированных как отрицательные. ) Примеры. Он содержит

• TP + FN = P и
• TN + FP = N

Классификатор отнес примеры TP + FP к положительному классу и примеры TN + FN к отрицательному классу.Определим несколько хорошо известных и широко используемых показателей:

• FPrate = FP / N
• TPrate = TP / P = Recall
• Yrate = (TP + FP) / (P + N)
• Precision = TP / (TP + FP)
• Точность = (TP + TN) / (P + N).

Прецизионность и точность часто используются для измерения качества классификации двоичных классификаторов. Также можно определить несколько других мер, используемых для специальных целей. Мы описываем их в следующих разделах.

Вероятностный классификатор — это функция f: X → [0, 1], которая отображает каждый пример x на действительное число f (x).Обычно выбирается порог t, для которого примеры, когда f (x) ≥ t считаются положительными, а другие — отрицательными. Это означает, что каждая пара вероятностного классификатора и порога t определяет двоичный классификатор. Следовательно, меры, определенные в разделе выше, также могут использоваться для вероятностных классификаторов, но они всегда являются функцией порога t. Обратите внимание, что TP (t) и FP (t) всегда являются монотонными убывающими функциями. Для конечного набора примеров они пошаговые, а не непрерывные.Варьируя t, мы получаем семейство бинарных классификаторов.

Давайте поэкспериментируем с имеющимися у нас данными о телекоммуникациях.

# Загрузка CSV с pandas
data = pd.read_csv (‘Telco_Customer_Churn.csv’)

data.dtypes # типы данных в наборе данных

# Удаление идентификаторов клиентов из набора данных неиспользуемых столбцов в прогнозной модели.
df = data.drop («customerID», axis = 1)
df.info ()

Давайте скроем категориальные переменные ( «Да», «Нет» и т. Д.) в числовые значения. Кроме того, необходимо преобразовать « Total Charges» в числовой тип данных. Кроме того, для « Total Charges » отсутствуют 11 значений. Таким образом, он заменит 11 строк из набора данных. Переменной-предиктором здесь является « Churn» . Следовательно, необходимо также преобразовать переменную-предиктор в двоичные числовые переменные.

df.dropna (inplace = True)

df [‘Churn’]. Replace (to_replace = ’Yes’, value = 1, inplace = True)
df [‘Churn’].replace (to_replace = ‘No’, value = 0, inplace = True)

# преобразование всех категориальных переменных в фиктивные переменные
df_dummies = pd.get_dummies (df)
df_dummies.info ()

Мы будем рассматривать логистическую регрессию и классификатор случайных лесов для прогнозирования оттока клиентов. Важно масштабировать переменные в регрессии так, чтобы все они находились в диапазоне от 0 до 1.

df_dummies = df_dummies.drop («TotalCharges», axis = 1) # удаление Total Charges, чтобы избежать многоколинейности.

# Использование фрейма данных, в котором мы создали фиктивные переменные
y = df_dummies [‘Churn’]. Values ​​
X = df_dummies.drop (columns = [‘Churn’])

# Масштабирование всех переменных до диапазона От 0 до 1
из sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
features = X.columns.values ​​
scaler = MinMaxScaler (feature_range = (0,1))
scaler.fit (X)
X = pd.DataFrame (scaler.transform (X) ))
X.columns = features

Нашим первым шагом было разделение наших данных на обучающие и тестовые наборы с помощью train-test-split, что позволило бы нам позже проверить наши результаты на перекрестной проверке.Мы также стратифицировали разделение поезд-тест, чтобы гарантировать, что одинаковая доля нашей целевой переменной была найдена как в нашем обучающем, так и в тестовом наборе.

X — данные с независимыми переменными, y — данные с зависимой переменной. Переменная размера теста определяет, в каком соотношении будут разделены данные. Довольно часто это делается при соотношении 90 тренировок / 10 тестов. Кроме того, необходимо расслоить разделение поезд-тест, чтобы получить сбалансированное разделение

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split (X, y, test_size = 0.1, random_state = 101)
print (‘длина X_train и x_test:’, len (X_train), len (X_test))
print (‘длина y_train и y_test:’, len (y_train), len (y_test))

Использование алгоритма ML и зависимой переменной здесь отток 1 или отток 0 является категориальным. Обученную модель можно использовать для прогнозирования, отказался ли клиент от набора тестовых данных. Результаты сохраняются в «prediction_test», после чего измеряется и печатается оценка точности.

lr_model = Логистическая регрессия (решатель = ’lbfgs’).fit (X_train, y_train)
lr_prediction = lr_model.predict_proba (X_test)
prediction_test = lr_model.predict (X_test)
lr_pred = lr_model.predict (X_test)

(классификация_отчет10),

распечатка
(классификационный_отчет)

_тест

(y_test) 557 точек в первом классе (NoChurn) модель смогла правильно идентифицировать 502 из них

Точность 82% (точнее 82,24%). Однако это может быть неправильная мера, учитывая, что данные искажены, а целевой класс не сбалансирован. Итак, мы смотрим на точность, отзыв, оценку F.

Матрица неточностей четко показывает характеристики модели с разбивкой на истинные положительные, истинные отрицательные, ложные и ложные отрицательные результаты.

• Точность — это способность классификатора не маркировать экземпляр как положительный, а на самом деле отрицательный. Для каждого класса он определяется как отношение истинных положительных результатов к сумме истинных и ложных положительных результатов.
• Отзыв — это способность классификатора находить все положительные экземпляры. Для каждого класса он определяется как отношение истинных положительных результатов к сумме истинных положительных и ложно отрицательных результатов.
• Оценка F1 представляет собой взвешенное гармоническое среднее значение точности и запоминания, так что лучший результат равен 1,0, а худший — 0,0.

CC — это степень приближения истинного распределения классов к предполагаемому распределению классов. Стандартный способ откалибровать модель таким образом — изменить порог, который определяет, когда модель предсказывает « Churn » или «NoChurn», делая этот порог более строгим с классом «Churn» и более мягким с классом «NoChurn», чтобы сбалансировать доля.

из sklearn.metrics import precision_recall_curve
y_scores = lr_prediction
prec, rec, tre = precision_recall_curve (y_test, y_scores [:, 1],)

def plot_prec_recall_vs_vs_tresh (Axe: Recalls, Figtresh) .subplots (figsize = (10,6))
plt.plot (пороговые значения, точность [: — 1], «r -», label = «Precisions»)
plt.plot (пороги, отзывы [: — 1], «# 424242», label = «Отзыв»)
plt.ylabel («Уровень точности и отзыва», fontsize = 12)
plt.title («Оценка точности и запоминаемости как функция порога принятия решения», fontsize = 12)
plt.xlabel (‘Thresholds’, fontsize = 12)
plt.legend (loc = «best», fontsize = 12)
plt .ylim ([0,1])
plt.axvline (x = 0,47, ширина линии = 3, цвет = ”# 0B3861″)

plot_prec_recall_vs_tresh (prec, rec, tre)
plt.show ()

Точность (58,33%) и отзыв (52,38%) для прогнозов в положительном классе ( «Отток», ) относительно низкие.Площадь над точкой пересечения является областью с хорошими уровнями производительности.Другая область ниже — это область низкой производительности. В принципе, этот тип калибровки может вызвать больше ошибок. Фактически, это обычно тот случай, когда мы хотим получить полезную модель для проблем с очень несбалансированным распределением классов, то есть у меньшинства очень мало примеров.

Более наглядным способом измерения производительности двоичного классификатора является область под кривой рабочей характеристики приемника (AUROC). Он говорит о том, насколько модель способна различать Churn и NoChurn.

lr_prediction = lr_model.predict_proba (X_test)

skplt.metrics.plot_roc (y_test, lr_prediction)

Кривые AUROC, как известно, мало влияют на вариации распределения классов (масштабирование очень мало влияет на FP, пока мы видим какое-то влияние на TP).

Макро-среднее вычисляет метрику независимо для каждого класса, а затем берет среднее (следовательно, обрабатывает все классы одинаково), тогда как микро-среднее агрегирует вклады всех классов для вычисления средней метрики.Если мы хотим знать, как система работает в целом по наборам данных, мы рассмотрим среднее макроэкономическое значение. Мы не должны принимать какое-то конкретное решение с этим средним значением. С другой стороны, микро-среднее является полезным показателем, когда размер нашего набора данных различается.

Итак, мы видим здесь, что кривые ROC не могут явно показать разницу между сбалансированным и несбалансированным случаями. Более того, оценки AUROC неадекватны для оценки эффективности раннего поиска, особенно когда кривые пересекают друг друга.

Проверим с классификатором RandomForest; однако мы не будем вдаваться в подробности снова. Для сравнения можно выполнить аналогичный набор процессов, таких как логистическая регрессия.

Аналогичным образом обучите модель случайного леса и сделайте прогноз на основе проверочного набора.

rf_model = RandomForestClassifier (random_state = 101, n_estimators = 100) .fit (X_train, y_train)
rf_prediction = rf_model.predict_proba (X_test)
rf_model.score (X_test, y_test)
rf_model.score (X_test, y_test) классификатор, который сопровождает каждый прогноз с оценкой вероятности.Если мы прогнозируем, что мы уверены на 99%, и если мы правы только в 50% случаев, это не калибровано, потому что наша оценка была слишком оптимистичной. Точно так же, если мы прогнозируем, что мы уверены только на 60%, и мы правы в 80% случаев, это не калибруется, потому что наша оценка была слишком пессимистичной. В обоих случаях ожидаемое значение количества или доли правильных предположений (в данном случае вероятность или оценка достоверности) не соответствует фактическому значению. Затем калибровка определяется как степень приближения предсказанных вероятностей к фактическим вероятностям.Точность и калибровка хоть и зависимы, но очень разные вещи.

Здесь у нас есть вероятности классов и метки для вычисления интервалов для калибровочного графика.

из sklearn.calibration import Calibration_curve
lr_y, lr_x = Calibration_curve (y_test, lr_prediction [:, 1], n_bins = 20)
rf_y, rf_x = Calibration_curve (y_test, rf_prediction_10), n

% matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.lines as mlines
import matplotlib.преобразуется как mtransforms

fig, ax = plt.subplots ()
# только эти две строки являются калибровочными кривыми
plt.plot (lr_x, lr_y, marker = ‘o’, linewidth = 1, label = ‘lr’)
plt .plot (rf_x, rf_y, marker = ‘o’, linewidth = 1, label = ‘rf’)

# справочная линия, условные обозначения и метки осей
line = mlines.Line2D ([0, 1], [0, 1], color = ‘black’)
transform = ax.transAxes
line.set_transform (transform)
ax.add_line (line)
fig.suptitle (‘График калибровки для телекоммуникационных данных’)
ax.set_xlabel (‘Прогнозируемая вероятность’)
ax.set_ylabel (‘Истинная вероятность в каждом интервале’)
plt.legend ()
plt.show ()

def bin_total (y_true, y_prob, n_bins):
bins = np .linspace (0., 1. + 1e-8, n_bins + 1)

# В sklearn.calibration.calibration_curve последнее значение в массиве всегда 0.
binids = np.digitize (y_prob, bins) — 1

return np.bincount (binids, minlength = len (bin))

bin_total (y_test, lr_prediction [:, 1], n_bins = 20)

# array ([191, 88, 47, 58, 46, 32 , 30, 32, 24, 24, 25, 22, 22, 19, 24, 17, 2, 1, 0, 0, 0])

bin_total (y_test, rf_prediction [:, 1], n_bins = 20)

массив ([213, 70, 59, 47, 39, 42, 27, 27, 22, 18, 26, 21, 22, 18, 7, 12, 10, 6, 7, 11, 0])

У отсутствующих интервалов есть конечные значения 75%, 85% и 95%.Мы хотим, чтобы наши прогнозы избегали этих пустых корзин и становились дискриминационными. Дискриминация — это концепция, которая идет бок о бок с калибровкой в ​​задачах классификации. Иногда это происходит до калибровки, если целью построения модели является принятие автоматических решений, а не получение статистических оценок. Здесь, глядя на количество точек в корзине, случайный лес (оранжевая линия) кажется лучше, чем логистическая регрессия (синяя линия).

Методы калибровки обычно основаны на выводе преобразования, которое преобразует значения или вероятности в более точные оценки.Большинство методов преобразования обычно включают группирование или сортировку в случае классификации. Я порекомендую использовать тест согласия (Hosmer-Lemeshow) для оценки соответствия модели. Если вам интересно, вы можете прочитать эту статью , чтобы узнать больше.

Я могу связаться с здесь , если вам интересно.

.

Методы калибровки в ближнем ИК-диапазоне — нематематический обзор

Приборы

NIR должны быть обучены или откалиброваны для измерений, которые вы хотите проводить. Часто инструменты поставляются предварительно откалиброванными с завода, но понимание некоторых основ методов калибровки NIR может быть полезным для пользователей. Эта статья дает введение и обзор.

NIR — это вторичная форма анализа, и для калибровки прибора вам необходимо измерить количество образцов как с помощью прибора NIR, который вы хотите использовать, так и с помощью эталонного метода.Данные этих измерений вводятся в программное обеспечение, которое определяет взаимосвязь между инфракрасной информацией, полученной от образцов, и результатами анализа эталонного метода. Эта взаимосвязь, которая называется калибровочной моделью, выражается в виде алгоритма или математического уравнения, которое прибор использует для прогнозирования результатов измерения при анализе неизвестных образцов.

Для получения этих алгоритмов используется несколько математических методов, от очень простых до очень сложных.Не существует методики калибровки, которая по своей сути лучше других, но она зависит от ситуации. Методы, описанные ниже, являются наиболее часто используемыми.

MLR (множественная линейная регрессия)

Этот базовый метод обычно используется для приборов с технологией фильтрации в простых приложениях. MLR подходит только тогда, когда существует очень сильная корреляция между измеряемым параметром и несколькими конкретными длинами волн инфракрасного света. Одна из таких ситуаций — измерение изменения влажности в ситуации, когда все остальное остается стабильным.Такие случаи довольно редки, и поэтому технология фильтрации и MLR сегодня не используются.

Подходит только для очень простых приложений.

PLS (частичные наименьшие квадраты)

PLS — это гораздо более продвинутый метод и наиболее часто используемый метод калибровки для всех типов приборов NIR. Он хорошо работает в большинстве ситуаций, и часто можно провести хорошую калибровку всего с 100 образцами. Еще одной сильной стороной PLS является то, что он обычно дает разумные прогнозы даже для образцов, которые немного выходят за пределы диапазона, для которого была разработана калибровка.

В приложениях, где вы хотите, чтобы одна калибровка охватывала очень широкий диапазон образцов, PLS не всегда дает оптимальные характеристики. В этой статье рассматривается один из таких случаев: разработка общей модели калибровки для всех видов мяса и мясных продуктов. PLS показал очень хорошие результаты с каждым типом мяса отдельно, но производительность не была полностью сохранена при объединении всех мясных продуктов в одну калибровку. В этом случае ANN и HR показали лучшие результаты.

Подходит для большинства ситуаций.Ограничено в некоторых ситуациях, когда есть много вариаций и разнообразия.

Местный

Метод Local пытается преодолеть ограничение PLS при обработке ситуаций с большим разнообразием выборок. В Local нет предварительно определенной модели калибровки. Вместо этого существует база данных образцов, которая включает спектры и контрольные значения. Каждый раз, когда неизвестный образец анализируется, Local оценивает его инфракрасный сигнал, находит похожие образцы в базе данных и быстро рассчитывает модель PLS на основе этих похожих образцов.Преимущество этого метода заключается в том, что он может обрабатывать очень разные ситуации при условии, что имеется достаточно образцов каждого типа. Еще одно преимущество состоит в том, что относительно легко включить новую вариацию в локальную модель, поскольку новые калибровочные образцы можно просто добавить в базу данных.

Однако этот метод требует большого количества образцов, и база данных должна быть включена в каждый прибор. Кроме того, с Local нет реального обучения, так как добавляются новые образцы, и любой неизвестный образец должен быть похож на то, что уже есть в базе данных для хорошей производительности прогнозирования.В целях прослеживаемости также сложно задокументировать, какая калибровочная модель использовалась для конкретного анализа, поскольку модель уникальна для каждого анализа и точного состава базы данных на тот момент.

Подходит для ситуаций, когда выборка велика. Требуется множество калибровочных образцов, которые адекватно характеризуют будущие образцы.

ANN (Искусственные нейронные сети)

Название «Искусственные нейронные сети» может указывать на то, что это нечто совершенно иное, чем другие методы, но ИНС — это просто немного другая математика.Его преимущество заключается в том, что одна калибровочная модель может охватывать самые разные типы образцов и при этом обеспечивать точные результаты. Он также может обрабатывать нежелательные отклонения, включая изменение аппаратного обеспечения прибора, температуры или эталонного метода.

Самый большой недостаток состоит в том, что вам нужно очень большое количество выборок в вашей базе данных, прежде чем ИНС начнет предоставлять; минимум 1000 образцов и возможно даже 4000-5000 образцов для значительного эффекта. При использовании ИНС вы также должны позаботиться о том, чтобы включить все возможные будущие вариации в вашу модель, поскольку ИНС на самом деле менее надежна, чем PLS, для образцов, которые отличаются от того, на котором модель была разработана.

Подходит для ситуаций, когда выборка велика. Требуется много калибровочных образцов, которые правильно представляют будущие образцы.

HR (регрессия Хонигса)

Регрессия Хонигса — это запатентованный метод, разработанный Perten Instruments. Его цель состоит в том, чтобы объединить надежность PLS со способностью Local / ANN обрабатывать большие вариации выборки, но не требуя тысяч выборок. Регрессия Хонигса объединяет калибровочную модель PLS с базой данных образцов, содержащей спектры и эталонные значения.Прогноз калибровочной модели PLS корректируется на основе свойств наиболее похожих образцов, найденных в базе данных.

Регрессия Хонигса обычно очень хорошо работает в ситуациях, когда одна калибровочная модель должна охватывать очень разные типы образцов. Как и в случае с Local, модель регрессии Хонигса легко обновить, чтобы охватить новые варианты, просто добавив образцы в базу данных.

Подходит для ситуаций, когда выборка велика.

,Методика калибровки

— это … Что такое методика калибровки?

Калибровочная кривая — В аналитической химии калибровочная кривая — это общий метод определения концентрации вещества в неизвестном образце путем сравнения неизвестного вещества с набором стандартных образцов известной концентрации. Калибровочная кривая представляет собой график зависимости … Википедия

Калибровка измерительного микрофона — Чтобы провести научное измерение с помощью микрофона, необходимо знать его точную чувствительность (в вольтах на Паскаль).Поскольку это может измениться в течение срока службы устройства, необходимо регулярно калибровать измерительные микрофоны. Это…… Википедия

Калибровка цвета — Целью калибровки цвета является измерение и / или корректировка цветовой характеристики устройства (входного или выходного) до известного состояния. В терминах ICC это основа для дополнительной цветовой характеристики устройства и последующего профилирования [1]. Без ICC…… Wikipedia

VIDE (TECHNIQUE DU) — Le but de la technic du vide est d’obtenir des pressions inférieures à la pression atmosphérique en diminuant la Quantité de matière présente sous la forme de gaz ou de vapeur.При использовании в этой связи различных моделей для продажи …… Универсальная энциклопедия

Метод балансировки ЭДС — Метод балансировки энергии, разработанный американкой Пегги Феникс Дубро. В некотором смысле похоже на Рейки, в котором практикующий использует свои руки, чтобы посылать энергию пациенту, либо посредством прямого прикосновения, либо помещая их в дюймах от…… Wikipedia

Сердечный выброс — (Q или CO) — это объем крови, перекачиваемый сердцем, в частности левым или правым желудочком, в интервале времени в одну минуту.CO можно измерить разными способами, например, дм3 / мин (1 дм3 равен 1000 см3 или 1 литру). Q это…… Wikipedia

Статическая система Пито — Статическая система Пито — это система чувствительных к давлению приборов, которая наиболее часто используется в авиации для определения воздушной скорости, числа Маха, высоты и тренда высоты воздушного судна. Статическая система Пито обычно состоит из трубки Пито,…… Wikipedia

Système Pitot-Statique — Диаграмма системы Pitot Statique, включая трубку Пито, статику и инструменты vol qui leur sont reliés.Un système pitot statique is un système d instruments de mesure de la pression, qui est le plus souvent utilisé…… Wikipédia en Français

Маттиас Куле — (родился 20 апреля 1948 года), немецкий географ, профессор Геттингенского университета. Он редактирует серию книг «Международная география», издаваемая Шакером Верлагом [1]. Содержание 1 Образование и карьера 2 Публикации 3 Ссылки… Wikipedia

Микродиализ — Содержание 1 Методика микродиализа 1.1 Преимущества 1.2 Ограничения 1.3 Зонды для микродиализа 1.4… Wikipedia

Радиоуглеродное датирование — (иногда просто углеродное датирование) — это метод радиометрического датирования, в котором используется радиоизотоп углерода 14 (14C) природного происхождения для оценки возраста углеродсодержащих материалов примерно от 58 000 до 62 000 лет [1]. Необработанный, т.е. неоткалиброванный… Википедия

,

Страница не найдена · GitHub Pages

Страница не найдена · Страницы GitHub

Файл не найден

Сайт, настроенный по этому адресу, не
содержать запрошенный файл.

Если это ваш сайт, убедитесь, что регистр имени файла соответствует URL-адресу.
Для корневых URL (например, http://example.com/ ) вы должны предоставить
index.html файл.

Прочтите полную документацию
для получения дополнительной информации об использовании GitHub Pages .

,

Разное