Содержание

Бухгалтер911

Основным назначением Классификатора профессий является его применение всеми работодателями во время записи о работе в трудовые книжки работников.

В Классификаторе профессий базовые наименования профессий систематизированы в 9 разделах Классификатора.

Каждой отдельной профессии или ее группе предоставлен соответствующий код классификатора профессий (код КП).

Кроме основного кода КП, в справочнике для удобства приведены другие дополнительные коды:

  • 1. ЗКППТР – Общесоюзный классификатор профессий, должностей и тарифных разрядов;

  • 2. Номер выпусков ЄТКД – Единый тарифно-квалификационного справочника работ и профессий рабочих;

  • 3. Номера выпусков ДКХП – Справочника квалификационных характеристик профессий работников.

(Подробную инструкцию о пользовании Классификатором можно найти здесь.

)

Для удобства поиска того или иного профессионального названия работы Вы можете воспользоваться нашим поиском по классификатору или Алфавитным указателем профессиональных названий работ (приложение Б к Классификатору).


Пошук за класифікатором:
(українською мовою)

Общие положения. Приложение А (обязательное).

По разделам:

1. Законодавці, вищі державні службовці, керівники, менеджери (управителі). Коди 1110–1496

2. Професіонали. Коди 2111.1–2490

3. Фахівці. Коди 3111–3590

4. Технічні службовці. Коди 4111–4229

5. Працівники сфери торгівлі та послуг. Коди 5111–5312

6. Кваліфіковані робітники сільського та лісового господарств, риборозведення та рибальства. Коди 6111–6154

7. Кваліфіковані робітники з інструментом. Коди 7111–7990

8. Робітники з обслуговування, експлуатації та контролювання за роботою технологічного устаткування, складання устаткування та машин.

Коди 8111–8990

9. Найпростіші професії. Коди 9120–9411

Додаток Б (довідковий).

Алфавитный указатель профессиональных названий работ

При записи в Трудовой книжке для получения профессионального названия должности сотрудника использовать Производные слова к профессиям (профессиональным названиям работ), которые перечислены в Приложении В к Классификатора профессий. Главное при этом, чтобы в наименовании профессии сохранялась отраслевая, функциональная принадлежность, квалификационные требования и соответствие кода вновь созданной профессии, которой присвоено базовое наименование.

Приложение В (обязательное). Производные слова к профессиям (профессиональным названиям работ)

С помощью нашего сервиса Вы без проблем сможете найти любое название профессии и должности и безошибочно сделать запись в трудовую книжку вновь принятого работника.

“Поправка к ОК 016-94 Общероссийский классификатор профессий рабочих, должностей служащих и тарифных разрядов (ОКПДТР)” (утв.

Росстандартом)

ПОПРАВКА
К ОК 016-94 ОБЩЕРОССИЙСКИЙ КЛАССИФИКАТОР ПРОФЕССИЙ РАБОЧИХ,
ДОЛЖНОСТЕЙ СЛУЖАЩИХ И ТАРИФНЫХ РАЗРЯДОВ (ОКПДТР)

В каком месте

Напечатано

Должно быть

С. 7. Код 10316

Аппаратчик-комлекторщик

Аппаратчик-комплекторщик

С. 12. Код 10923

воско-массы

воскомассы

С. 18. Код 11600

текстильно-галантерийных

текстильно-галантерейных

С. 37. Код 13745

Машинист каланра

Машинист каландра

С. 47. Код 14797

игольно-платиных

игольно-платинных

С. 65. Код 16760

сталевера

сталевара

С. 82. Код 18683

сигаретного

сигарного

С. 86. Код 19165

Токарь револьверщик

Токарь-револьверщик

С. 117. Код 21788

экскалаторной

эскалаторной

С. 119. Код 22101

(шефповар)

(шеф-повар)

С. 121. Код 22236

в аппарате Арбитражного Суда Российской Федерации

в аппарате Высшего Арбитражного Суда Российской Федерации

Код 22261

Совета Федерального Собрания

Совета Федерации Федерального Собрания

С. 125. Код 22848

радио- и телевидения

радио и телевидения

С. 126. Код 23002

Инспектор по учебной воспитательной,

Инспектор по учебной, воспитательной,

С. 127. Код 23128

Инструктор-парашютно-десантной

Инструктор парашютно-десантной

С. 128. Код 23435

горно-спасательной

горноспасательной

С. 129. Код 23628

Курпянщик

Крупянщик

С. 135. Код 24607

Начальник лаборатории

Начальник лагеря

Утвержден классификатор должностей служащих в сфере производства и обращения ЛП

03 декабря 2019 г. опубликовано Решение Коллегии ЕЭК № 206 от 26.11.2019 «О классификаторе должностей служащих (в части должностей, относящихся к производству и обращению лекарственных средств)». Решение вступает в силу по истечении 30 календарных дней с даты его официального опубликования.

Использование кодовых обозначений классификатора является обязательным при реализации общих процессов в рамках Евразийского экономического союза в сфере обращения лекарственных средств.

Классификатор гармонизирован с Международной статистической классификацией занятий МСКЗ-2008, разработанной Институтом статистики ЮНЕСКО.

Kлассификатор имеет аналоги в государствах-членах ЕАЭС:

  • в Республике Беларусь — Общегосударственный классификатор Республики Беларусь ОКРБ 014-2017 «Занятия», утвержденный постановлением Министерства труда и социальной защиты Республики Беларусь от 24 июля 2017 г. № 33;
  • в Республике Казахстан — Квалификационный справочник должностей руководителей, специалистов и других служащих, утвержденный приказом Министра труда и социальной защиты населения Республики Казахстан от 21 мая 2012 г. № 201-п-м;
  • в Кыргызской Республике — Общереспубликанский классификатор профессий рабочих, должностей служащих и тарифных разрядов, утвержденный постановлением Национального статистического комитета Кыргызской Республики от 12 июня 1998 г. № 21;
  • в Российской Федерации — Квалификационный справочник должностей руководителей, специалистов и других служащих, утвержденный постановлением Министерства труда и социальной защиты Российской Федерации от 21 августа 1998 г. №37, и Номенклатура должностей медицинских и фармацевтических работников, утвержденная приказом Министерства здравоохранения Российской Федерации от 20 декабря 2012 г. №1183н.
Предыдущая статья«Русатом Хэлскеа» может открыть в Челябинском регионе производство онкопрепаратовСледующая статьяУспехи очевидны: эксперты обсудили результаты работы по нацпроекту «Здравоохранение»

Классификатор профессий. Налоги & бухучет, № 55, Июль, 2019

Классификатор профессий* является документом, который определяет профессиональные названия работ для применения всеми субъектами хозяйствования для определения наименований профессий и должностей (в том числе для создания новых), а также внесения записей в трудовую книжку работников (см. пп. 1.2, 1.3 «Сферы применения» Классификатора профессий).

Работа с Классификатором. Основные наименования профессиональных названий работ (профессий, должностей) приведены в приложениях А и Б к Классификатору профессий.

В приложении А профессии сгруппированы в 9 разделах: раздел 1 «Законодатели, высшие государственные служащие, руководители, менеджеры (управители)»; раздел 2 «Профессионалы»; раздел 3 «Специалисты»; раздел 4 «Технические служащие»; раздел 5 «Работники сферы торговли и услуг»; раздел 6 «Квалифицированные рабочие сельского и лесного хозяйств, рыборазведения и рыболовства»; раздел 7 «Квалифицированные рабочие с инструментом»; раздел 8 «Рабочие по обслуживанию, эксплуатации и контролю за работой технологического оборудования, сборке оборудования и машин»; раздел 9 «Простейшие профессии».

Если вам с ходу тяжело сориентироваться, в каком разделе искать ту или иную профессию, на помощь придет приложение Б к Классификатору профессий. В нем все профессиональные названия работ расположены в алфавитном порядке.

В приложении В к Классификатору профессий приведены производные слова (вице-, главный, заместитель, ведущий, младший и др.) к профессиям (профессиональным названиям работ). Эти слова можно использовать для образования новых наименований профессий, но при условии сохранения отраслевой и функциональной принадлежности, квалификационных требований, исключения дублирования, сохранения кода таких профессий.

При этом условия применения производных слов к базовым профессиям разъясняет примечание 1 к приложению В.

Примечание 2 приложения В позволяет кадровикам расширять базовые профессиональные названия работ путем добавления к ним терминов и слов, уточняющих: место работы, сферу деятельности, выполняемые работы, но при условии соблюдения лаконичности изложения, если иное не предусмотрено в Классификаторе профессий или других нормативно-правовых актах.

Замена. Если в результате внесения изменений в Классификатор профессий происходит замена одного профессионального наименования работы на другое без изменения трудовой функции, то работодатель должен сделать такие шаги: (1) проинформировать работника об изменениях в наименовании его должности; (2) издать приказ (распоряжение) по основной деятельности о внесении изменений в штатное расписание либо утвердить штатное расписание в новой редакции, исключив старую должность и введя новую; (3) издать приказ (распоряжение) по личному составу об изменении наименования должности и внесении изменений в трудовую книжку; (4) внести соответствующую запись в трудовую книжку работника.

Что еще мы писали на эту тему

№ п/п

Источник

1

Изменения в Классификатор профессий

2019, № 20, с. 30

2

Генеральный директор и директор: ищем отличия

2018, № 90, с. 27

3

Определяем название должности руководителя

2018, № 90, с. 26

Классификатор профессий: как им пользоваться?

2018, № 75, с. 18

Радиочастотное (RF) излучение

Радиация – это излучение (посылка) энергии из любого источника. Рентгеновские лучи являются примером излучения, как и свет, исходящий от солнца, и тепло, которое постоянно исходит от нашего тела.

Говоря о радиации и раке, многие люди думают о конкретных видах радиации, таких как рентгеновские лучи или излучение ядерных реакторов. Но есть и другие виды излучения, которые действуют иначе.

Излучение существует в широком спектре от излучения очень низкой энергии (низкочастотное) до излучения очень высокой энергии (высокочастотное). Иногда его называют электромагнитным спектром .

На приведенном ниже рисунке электромагнитного спектра показаны все возможные частоты электромагнитной энергии. Он варьируется от чрезвычайно низких частот (например, от линий электропередачи) до чрезвычайно высоких частот (рентгеновские лучи и гамма-лучи) и включает как неионизирующее, так и ионизирующее излучение.

Примеры высокоэнергетического излучения включают рентгеновские лучи и гамма-лучи. Эти лучи, а также некоторые ультрафиолетовые лучи с более высокой энергией, представляют собой формы ионизирующего излучения

, что означает, что у них достаточно энергии, чтобы удалить электрон из (ионизировать) атом. Это может повредить ДНК (гены) внутри клеток, что иногда может привести к раку.

Изображение предоставлено: Национальный институт рака

Что такое радиочастотное (РЧ) излучение?

Радиочастотное (РЧ) излучение, которое включает радиоволны и микроволны, находится на низкоэнергетическом конце электромагнитного спектра.Это тип неионизирующего излучения . Неионизирующее излучение не обладает достаточной энергией для удаления электронов из атома. Видимый свет – это еще один тип неионизирующего излучения. Радиочастотное излучение имеет более низкую энергию, чем некоторые другие типы неионизирующего излучения, такие как видимый свет и инфракрасное излучение, но оно имеет более высокую энергию, чем излучение крайне низкой частоты (СНЧ).

Если тело поглощает радиочастотное излучение в достаточно больших количествах, оно может выделять тепло. Это может привести к ожогам и повреждению тканей тела.Хотя считается, что радиочастотное излучение не вызывает рак, повреждая ДНК в клетках, как это делает ионизирующее излучение, существуют опасения, что при некоторых обстоятельствах некоторые формы неионизирующего излучения могут по-прежнему иметь другие эффекты на клетки, которые могут каким-либо образом привести к раку. .

Как люди подвергаются воздействию радиочастотного излучения?

Люди могут подвергаться радиочастотному излучению как от естественных, так и от искусственных источников.

Природные источники включают:

  • Космос и солнце
  • Небо – включая удары молнии
  • Сама Земля – ​​большая часть излучения Земли является инфракрасным, но малая его доля – RF

К искусственным источникам радиочастотного излучения относятся:

  • Передача радио- и телевизионных сигналов
  • Передача сигналов от беспроводных телефонов, сотовых телефонов и вышек сотовой связи, спутниковых телефонов и двусторонних радиостанций
  • Радар
  • Wi-Fi, устройства Bluetooth ® и интеллектуальные счетчики
  • Нагрев тканей тела с целью их разрушения во время медицинских процедур
  • «Сварка» деталей из поливинилхлорида (ПВХ) на некоторых машинах
  • Сканеры миллиметрового диапазона (тип сканера всего тела, используемого для проверки безопасности)

Некоторые люди во время работы могут подвергаться значительному воздействию радиочастотного излучения. Сюда входят люди, которые обслуживают антенные вышки, передающие сигналы связи, и люди, которые используют или обслуживают радиолокационное оборудование.

Большинство людей ежедневно подвергаются гораздо более низким уровням антропогенного радиочастотного излучения из-за присутствия радиочастотных сигналов вокруг нас. Они поступают из радио- и телепередач, устройств Wi-Fi и Bluetooth, сотовых телефонов (и вышек сотовой связи) и других источников.

Некоторые распространенные применения радиочастотного излучения

Микроволновые печи

Микроволновые печи работают за счет использования очень высоких уровней радиочастотного излучения определенной частоты (в микроволновом спектре) для нагрева продуктов.Когда пища поглощает микроволны, это заставляет молекулы воды в пище вибрировать, что приводит к выделению тепла. Микроволны не используют рентгеновские лучи или гамма-лучи, и они не делают пищу радиоактивной.

Микроволновые печи сконструированы таким образом, что микроволны находятся внутри самой печи. Духовка издает микроволны только тогда, когда дверца закрыта, а духовка включена. Когда микроволновые печи используются в соответствии с инструкциями, нет никаких доказательств того, что они представляют опасность для здоровья людей. В США федеральные стандарты ограничивают количество радиочастотного излучения, которое может просочиться из микроволновой печи, до уровня, намного ниже того, который может нанести вред людям.Однако печи, которые повреждены или модифицированы, могут пропускать микроволны, и поэтому могут представлять опасность для людей поблизости, потенциально вызывая ожоги.

Сканеры безопасности всего тела

Во многих аэропортах США Управление транспортной безопасности (TSA) использует сканеры всего тела для проверки пассажиров. Сканеры, используемые в настоящее время TSA, используют изображение миллиметрового диапазона. Эти сканеры посылают небольшое количество миллиметрового излучения (разновидность радиочастотного излучения) в сторону человека, находящегося в сканере. Радиочастотное излучение проходит через одежду и отражается от кожи человека, а также от любых предметов под одеждой. Приемники воспринимают излучение и создают изображение контура человека.

Сканеры миллиметрового диапазона не используют рентгеновские лучи (или любые другие виды высокоэнергетического излучения), а количество используемого радиочастотного излучения очень мало. По данным Управления по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США (FDA), эти сканеры не имеют известных последствий для здоровья. Однако TSA часто позволяет проверять людей другим способом, если они возражают против проверки с помощью этих сканеров.

Сотовые телефоны и вышки сотовой связи

Сотовые телефоны и вышки сотовой связи (базовые станции) используют радиочастотное излучение для передачи и приема сигналов. Были высказаны некоторые опасения, что эти сигналы могут увеличить риск рака, и исследования в этой области продолжаются. Для получения дополнительной информации см. Сотовые телефоны и вышки сотового телефона.

Вызывает ли РЧ-излучение рак?

Исследователи используют 2 основных типа исследований, чтобы попытаться определить, может ли что-то вызвать рак:

  • Лабораторные исследования
  • Исследования групп людей

Часто ни один из типов исследований не дает достаточно доказательств сам по себе, поэтому исследователи обычно обращаются как к лабораторным, так и к человеческим исследованиям, пытаясь выяснить, вызывает ли что-то рак.

Ниже приводится краткое изложение некоторых основных исследований, посвященных этой проблеме на сегодняшний день. Однако это не полный обзор всех проведенных исследований.

Исследования, проведенные в лаборатории

У

радиочастотных волн недостаточно энергии, чтобы напрямую повредить ДНК. Из-за этого неясно, как радиочастотное излучение может вызывать рак. Некоторые исследования выявили возможное повышение частоты определенных типов опухолей у лабораторных животных, подвергшихся воздействию радиочастотного излучения, но в целом результаты этих исследований пока не дали четких ответов.

Несколько исследований сообщили о доказательствах биологических эффектов, которые могут быть связаны с раком, но это все еще область исследований.

В крупных исследованиях, опубликованных в 2018 г. Национальной токсикологической программой США (NTP) и Институтом Рамазини в Италии, Исследователи подвергали группы лабораторных крыс (а также мышей в случае исследования NTP) воздействию радиочастотных волн по всему телу в течение многих часов в день, начиная с момента рождения и продолжаясь, по крайней мере, в течение большей части их естественной жизни.Оба исследования обнаружили повышенный риск необычных опухолей сердца, называемых злокачественными шванномами, у самцов крыс, но не у самок крыс (ни у самцов, ни у самок мышей в исследовании NTP). В исследовании NTP также сообщалось о возможном повышенном риске определенных типов опухолей головного мозга и надпочечников.

Хотя оба этих исследования имели сильные стороны, у них также были ограничения, из-за которых трудно понять, как они могут применяться к людям, подвергающимся воздействию радиочастотного излучения. Обзор этих двух исследований, проведенный Международной комиссией по защите от неионизирующего излучения (ICNIRP) в 2019 году, показал, что ограничения исследований не позволяют сделать выводы о способности радиочастотной энергии вызывать рак.

Тем не менее, результаты этих исследований не исключают возможность того, что радиочастотное излучение каким-то образом может повлиять на здоровье человека.

Исследования на людях

Исследования людей, которые могли подвергаться воздействию радиочастотного излучения на своей работе (например, людей, которые работают рядом или с радиолокационным оборудованием, тех, кто обслуживает антенны связи, и радистов), не выявили явного увеличения риска рака.

Ряд исследований искали возможную связь между сотовыми телефонами и раком.Хотя некоторые исследования показали возможную связь, многие другие – нет. По многим причинам трудно изучить, существует ли связь между сотовыми телефонами и раком, включая относительно короткое время, в течение которого сотовые телефоны широко используются, изменения в технологиях с течением времени и трудности с оценкой воздействия на каждого человека. Тема сотовых телефонов и риска рака подробно обсуждается в разделе «Сотовые (сотовые) телефоны».

Что говорят экспертные агентства?

Американское онкологическое общество (ACS) не имеет официальной позиции или заявления о том, является ли радиочастотное излучение от сотовых телефонов, вышек сотовых телефонов или других источников причиной рака. ACS обычно обращается к другим экспертным организациям, чтобы определить, вызывает ли что-либо рак (то есть является ли это канцерогеном), в том числе:

  • Международное агентство по изучению рака (IARC) , которое является частью Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ)
  • Национальная токсикологическая программа США (NTP) , которая сформирована из частей нескольких различных правительственных учреждений, включая Национальные институты здравоохранения (NIH), Центры по контролю и профилактике заболеваний (CDC) и Управление по контролю за продуктами и лекарствами. (FDA)

Другие крупные организации также могут прокомментировать способность определенных воздействий вызывать рак.

На основании обзора исследований, опубликованных до 2011 г., Международное агентство по изучению рака (IARC) классифицировало радиочастотное излучение как «возможно канцерогенное для человека» на основании ограниченных данных о возможном повышении риска опухолей головного мозга среди пользователи сотовых телефонов и неадекватные доказательства других типов рака. (Для получения дополнительной информации о системе классификации IARC см. Известные и вероятные канцерогены для человека.)

Совсем недавно Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США (FDA) выпустило технический отчет, основанный на результатах исследований, опубликованных в период с 2008 по 2018 год, а также на национальных тенденциях в заболеваемости раком.В отчете сделан вывод: «Основываясь на исследованиях, которые подробно описаны в этом отчете, недостаточно доказательств, подтверждающих причинную связь между воздействием радиочастотного излучения (RFR) и [образованием опухоли]».

До сих пор Национальная программа токсикологии (NTP) не включала радиочастотное излучение в свой отчет о канцерогенных веществах , в котором перечислены воздействия, которые, как известно или обоснованно предполагаются, являются канцерогенами для человека. (Подробнее об этом отчете см. Известные и вероятные канцерогены для человека.)

Согласно Федеральной комиссии связи США (FCC) :

«[C] В настоящее время нет научных данных, устанавливающих причинно-следственную связь между использованием беспроводных устройств и раком или другими заболеваниями. Те, кто оценивает потенциальные риски использования беспроводных устройств, согласны с тем, что необходимо проводить больше и более долгосрочных исследований, чтобы выяснить, есть ли лучшая основа для стандартов безопасности радиочастотного излучения, чем это используется в настоящее время ».

Как избежать воздействия радиочастотного излучения?

Поскольку источники радиочастотного излучения широко распространены в современном мире, полностью избежать их воздействия невозможно. Есть несколько способов снизить воздействие радиочастотного излучения, например:

  • Избегание работы с повышенным радиочастотным излучением
  • Ограничение времени, которое вы проводите рядом с приборами, оборудованием и другими устройствами (например, маршрутизаторами Wi-Fi), излучающими радиочастотное излучение
  • Ограничение времени, которое вы проводите с сотовым (мобильным) телефоном, поднесенным к вашему уху (или близко к другой части вашего тела)

Тем не менее, неясно, будет ли это полезно с точки зрения риска для здоровья.

границ | k-Skip-n-Gram-RF: метод случайного леса для идентификации белка при болезни Альцгеймера

Введение

Болезнь Альцгеймера (БА) – частая причина слабоумия и может привести к дегенерации головного мозга. Исследование показывает, что более 35 миллионов человек во всем мире пострадали от болезни Альцгеймера. Прогнозируется, что в 2030 году у более 70 миллионов человек будет диагностирована болезнь Альцгеймера, а в 2050 году это число увеличится на 50% (Brookmeyer et al., 2007).

До сих пор не существует лечения AD. По мере того, как статус становится хуже, он теряет способность говорить и думать. Наконец, AD приведет к смерти. Таким образом, имеет смысл прогнозировать AD на ранней стадии. Методы машинного обучения широко используются во многих областях биоинформатики (Zeng et al., 2014; Wang et al., 2016; Liu Y. et al., 2017; Zhang et al., 2017a; Cheng et al., 2018; Fu et al., 2018; Liu et al., 2018; Peng et al., 2018a; Song et al., 2018), например, прогнозирование противоопухолевых пептидов (Xu et al., 2018b), идентификация антиоксидантных белков (Xu et al., 2018a), идентификация генов болезни (Jiang et al., 2017; Liu G. et al., 2017; Peng et al., 2017; Zeng et al., 2017a) ; Zhang et al., 2017b; Cheng et al., 2018, a, b; Liu et al., 2018a, b; Zhu et al., 2018), классификация микроРНК (Wei et al., 2014; Chen et al. , 2016; Zeng et al., 2018; Zhang et al., 2018), определение удаленной гомологии белков (Liu et al., 2014b; Liu and Li, 2018), прогнозирование лекарственной гепатотоксичности (Li et al., 2018; Su et al., 2018), идентификация ДНК-связывающих белков (Zhang, Liu, 2017; Liu, 2018), идентификация взаимодействия белков (Guo et al., 2011, 2012, 2014; Ding et al., 2016, 2017a, b; Peng et al. , 2018b) и так далее (Li et al., 2016, 2017; Zou et al., 2016; Zeng et al., 2017a, b; Hu et al., 2018; Xue et al., 2018; Zhang and Liu, 2018; Zhang et al., 2018). В этой статье для идентификации AD используется метод машинного обучения.

Поскольку структурные особенности мозга связаны с БА, структурная информация мозга описывается данными структурной магнитно-резонансной томографии (МРТ).В большинстве существующих работ используются методы машинного обучения, такие как ансамблевый классификатор, метод глубокого обучения для классификации образцов AD и не-AD. Однако большинство существующих работ ограничены высокими затратами денег и времени. С целью эффективной и действенной идентификации AD предлагается метод, называемый k-skip-n-gramRF, который основан на информации, кодирующей гены белков, для распознавания образцов AD. В этой статье адаптивный k-skip-2-gram используется для извлечения информации из белковых последовательностей, а затем образцы классифицируются с помощью классификатора случайного леса (RF).Следовательно, точность классификации может достигать 85,5%, используя выбранный набор данных из базы данных Uniprot. В предлагаемом нами методе адаптивная k-skip-n-грамма описывает информацию корреляции как соседних, так и несмежных остатков на основе традиционной модели n-граммы (Wei et al., 2017a). Идея предлагаемого нами метода показана на рисунке 1. Как показано на рисунке 1, белковые пептиды экстрагируются методом k-skip-n-gram. Каждая последовательность преобразуется в вектор. Обучающие векторы используются для обучения параметрам случайного леса.Эффективность методов оценивается по векторам тестирования. Векторы тестирования помечаются обученным классификатором случайных лесов.

Рисунок 1 . Блок-схема предлагаемого метода.

В предлагаемом методе используется адаптивная модель n-gram-k-skip для представления кодирующей информации гена с помощью 400-мерного вектора. Затем для классификации образцов используется классификатор ансамбля под названием случайный лес (RF). В экспериментах точность предложенного классификатора составляет 85.5%, что конкурентоспособно по сравнению с существующими работами при невысокой стоимости. Другими словами, экспериментальные результаты показали, что предложенные методы могут быть использованы для идентификации образцов AD. Вклады нашей работы включают:

• В статье предлагается вычислительная модель для прогнозирования болезни Альцгеймера. Результаты экспериментов показывают, что точность классификации модели прогноза составляет 85,5%, что позволяет конкурировать с некоторыми существующими работами с низкой стоимостью и высокой скоростью.

• В отличие от предыдущей работы, в которой использовались данные МРТ, считается, что кодирующая информация генов белков позволяет идентифицировать белок болезни Альцгеймера.Каждая последовательность белка представлена ​​400-мерным вектором, в котором учитывается информация о расстоянии.

• В нашей работе случайный лес используется для классификации пептидов белка AD и пептидов белка, отличного от AD. Случайный лес – это метод ансамблевой классификации, основанный на упаковке, который используется для прогнозирования пептидов AD в работе.

Остальная часть статьи организована следующим образом. Раздел «Материалы и методы» знакомит с набором данных и предлагаемым методом (k-skip-n-gram-RF) для идентификации пептидов AD.Результаты прогнозирования AD описаны в разделе «Результаты и обсуждение». Вывод сделан в разделе «Выводы».

Материалы и методы

Набор данных эталонного теста

Используемые данные выбираются из базы данных UniProt. Набор данных S состоит из положительных образцов S + и отрицательных образцов S . Положительный набор образцов представлен образцами болезни Альцгеймера (AD), а отрицательный набор образцов представлен образцами, не относящимися к AD.

Набор положительных данных

Набор положительных данных содержит образцы AD. Образцы состоят из последовательностей, помеченных как «болезнь Альцгеймера». В результате из базы данных UniProt отобрано 310 образцов AD. Чтобы избежать переоценки производительности, последовательности с сходством более 60% удаляются. Таким образом, осталось 279 положительных проб.

Набор отрицательных данных

Выбираются данные, помеченные как «не болезнь Альцгеймера», затем имеется 312 образцов без болезни Альцгеймера.Белки, которые, как подтверждено, не являются болезнью Альцгеймера, также отбираются из набора отрицательных данных. После программы CD-HIT (Fu et al., 2012) в эталонном наборе данных для экспериментов осталось 1743 отрицательных образца.

В экспериментах набор эталонных данных делится на набор данных для обучения и набор данных для тестирования. Данные обучения используются для обучения классификатора, а данные тестирования используются для оценки производительности.

Случайный лес

Случайный лес (Ho, 1995) представляет собой классификатор ансамбля, объединяющий деревья решений вместе.Благодаря своей эффективности, случайный лес широко используется во многих задачах биоинформатики (Deng and Chen, 2015; Liu, 2018). Здесь будет кратко представлена ​​основная идея.

Ключевым элементом случайного леса является дерево решений. Деревья решений построены на основе упаковки. Упаковка – это метод отбора проб. Использованные образцы будут возвращены в набор данных для повторного использования. Другими словами, образец может использоваться более одного раза для построения набора данных. Например, есть набор данных с n отсчетами.Если требуется м деревьев решений, м наборов данных будет построено путем упаковки для обучения. Каждый узел в дереве решений представлен функцией, используемой для классификации (Quinlan, 1986). Признаки, используемые на разных уровнях дерева, выбираются последовательно по значению энтропии. Энтропия считается приростом информации, а энтропия рассчитывается по уравнению (1). Информационный выигрыш рассчитывается по формуле (2)

Ei (x) = – ∑i = 1kpi (x) logpi (x) (1) EG = Энтропия-∑xEi (x) (2)

Выбран атрибут с максимальным приростом энтропии.Случайный лес строится на основе дерева решений, поэтому сначала в процессе обучения будут выбраны функции с большим объемом информации. Поскольку случайный лес является классификатором ансамбля, решение принимается путем голосования, показанного на рисунке 2. Как показано на рисунке 2, выборка будет отнесена к классу с максимальным количеством голосов. В нашей задаче деревья решений обучаются с помощью белковых последовательностей, а входом на Рисунке 2 является белковый пептид.

Рисунок 2 . Процесс голосования случайного леса.

Представление последовательности

Информация о последовательностях каждого белкового пептида кодируется в 400-мерный вектор признаков с помощью адаптивной модели k-skip-2-gram (Wei et al., 2017a). Предлагается метод k-skip-2-gram на основе k-skip-n-gram. Ключевая идея k-skip-n-грамм – это информация о расстоянии, интегрированная в традиционную модель n-грамм (Liu et al., 2014a). Однако максимальное значение k – это длина самой короткой аминокислоты, которая мала для длинных пептидов. Таким образом, с целью выявления большей взаимосвязи между пептидами в нашем методе предлагается и используется адаптивный метод k-skip-n-gram.

Существует пептидная последовательность S, обозначенная R 1 R 2 … R n , где n – длина последовательности. В модели n-грамм измеряется частота встречаемости любых n последовательных аминокислот. Набор аминокислот обозначается как L , где L i – это i -й элемент в L. Характеристики n-грамм можно вычислить следующим образом:

Fn_gram = N (TLm1Lm2… Lmn) N (Ts)

Где N (T s ) обозначается как количество всех элементов в наборе T s , а T s представляет собой количество сегментов с n последовательными аминокислотами в пептиде S.Каждая позиция имеет 20 возможных аминокислот, поэтому существует 20 n измерений с длиной n пептидов в n-граммовой модели. Очевидно, что функций немного. Таким образом, n-gram-k-skip предлагается для преодоления разреженной проблемы модели n-грамм. Информация о расстоянии учитывается в модели k-skip-n-gram.

В модели k-skip-n-gram расстояние между остатками R i и R j рассчитывается по формуле (3). Например, если имеется i = 2 и j = 3, расстояние между A 2 и A 3 равно 0.Расстояние между A 4 и A 2 равно 1, потому что A 2 и A 4 разделены A 3 .

В модели k-skip-n-грамм вычисляется информация о последовательности n остатков на расстоянии k, что означает, что учитываются только остатки на расстоянии k. Расчет k-skip-n-грамм показан как уравнение (4). В уравнении (4) N (T SkipG ) обозначается как все элементы в T SkipG . Расчет T SkipG показан как Уравнение (5).В уравнении (5) Skip (DT = z) = {A i A i + z + 1 … A i + z + n − 1 | 1 ≤ z ≤ L − 1, 1 ≤ z ≤ k}. Когда n равно 1, модель сокращается до n-граммовой модели. Чтобы избежать проблемы переобучения, n ограничено меньшим, чем 3. Таким образом, анализируется только случай, когда n равно 2. Модель рассматривается как к-скип-2-грамм. Элементы k-skip-2-gram включают R 1 R 2 , R 2 R 3 ,…, R n − 1 R n , R 1 R 3 ,… R n − 2 R n ,… R 1 R n , которые все представляют собой две пары аминокислот на расстоянии k.Количество комбинаций из 2 элементов равно 400. Таким образом, количество признаков, извлеченных с помощью k-skip-2-gram, равно 400. Размерный вектор 20 n сокращается до 400-мерного вектора.

fv = {N ′ (Lm1Lm2… Lmn) N (TSkipG)} (4) TSkipG = {∪z = 1kSkip (DT = z)} (5)

Вычисляется расстояние между аминокислотами в пределах k. K – минимальная длина последовательности пептидов. Длина некоторых последовательностей иногда бывает короткой. Если k мало, функции будут ограничены в местной информации. В адаптивной k-skip-n-грамме k – длина каждой последовательности.Когда описывается информация о различных расстояниях последовательностей, адаптивная k-skip-n-грамма более гибкая, чем k-skip-n-gram.

Оценка производительности

В литературе по биоинформатике точность (Acc), специфичность (Sp), чувствительность (Sn) часто используются для оценки эффективности методов классификации (Chou, 2001a, b). Эффективность метода измеряется указанными выше показателями. Специфичность используется для измерения скорости извлеченных истинно положительных образцов из реальных положительных образцов, которая представлена ​​уравнением (6).Чувствительность – это метрика для измерения скорости реальных выборок, не относящихся к AD, идентифицированных как образцы, не относящиеся к AD, реальных выборок, не относящихся к AD, которая рассчитывается по уравнению (7). Точность – это степень, с которой образцы классифицируются по правильному классу, как показано в уравнении (8).

Acc = TP + TNP ++ P- (8)

Где P + – это количество выборок AD, а P – количество образцов, не относящихся к AD. TP обозначается как количество выборок AD, распознаваемых как выборки AD. TN представлено количеством образцов без AD, помеченных классификатором образцами без AD.

Результаты и обсуждения

В экспериментах набор данных делится на обучающий набор и тестовый набор. Обучающий набор используется для параметров обучения, а набор для тестирования – для оценки производительности. Эффективность предлагаемого нами метода представлена ​​в разделе «Эффективность предлагаемого метода». Производительность нашего метода по сравнению с другими методами выбора функций описана в разделе «Сравнение оценки производительности методов извлечения функций».Мы также сравнили случайный лес с другими классификаторами, и сравнение оценки производительности показано в разделе «Сравнение оценки производительности на других классификаторах».

Эффективность предложенного метода

Экспериментальные результаты предлагаемого нами метода представлены в таблице 1. Таблица 1 показывает, что точность предлагаемого нами метода составляет 0,855, что означает, что предлагаемый метод может правильно классифицировать 85,5% образцов в эталонном наборе данных. Sp (специфичность) описывает производительность для идентификации образцов AD.85,5% образцов AD от всех положительных образцов в наборе данных будут распознаны в эксперименте. Более того, 85,5% отрицательных образцов без AD могут быть правильно классифицированы предлагаемым методом. Результаты экспериментов показали, что метод практичен.

Таблица 1 . Оценка эффективности k-skip-n-gram-RF.

Сравнение оценки эффективности методов извлечения признаков

С целью демонстрации эффективности предлагаемого нами метода метод выбора характеристик предлагаемого нами метода сравнивается с теорией информации.Теория информации – это метод представления признаков.

Результаты сравнения показаны в таблице 2. Метрики точности, sp и sn метода k-skip-n-gram лучше, чем у теории информации. Точность предлагаемого метода (k-skip-n-gram-RF) лучше, чем точность случайного леса на основе теории информации. Точность метода теории информации составляет 0,715, а точность k-skip-n-gram составляет 0,855. Для задачи предсказания белка при болезни Альцгеймера k-skip-n-gram работает лучше, чем теория информации, когда используется случайный лес.

Таблица 2 . Сравнение наших возможностей с другими методами на Sn.

Сравнение оценок эффективности других классификаторов

Чтобы продемонстрировать эффективность нашего классификатора, методы классификации сравниваются с другими методами классификации, такими как наивный байесовский метод (Питер Норвиг, 1995 г.), LibD3C (Лин и др., 2014 г.), Adaboost (Рохас, 2009 г.) и бэггинг. Упомянутые методы показаны ниже.

Наивный байесовский метод – вероятностный.Выборка маркируется классом с максимальной вероятностью.

LibD3C – это метод на основе ансамбля. k-means интегрирован в метод выбора классификатора.

Adaboost и bagging – это алгоритмы ансамблевой классификации. Разница между ними заключается в стратегии построения выборки. При упаковке в мешки образцы повторно используются во время классификации. В Adaboost образцы, отнесенные к неправильному классу, будут увеличивать вес. У образцов, отнесенных к правильному классу, вес будет уменьшен.

Сравнение предлагаемого нами метода с другими классификаторами по Sn, Sp и точности показано на рисунке 3. Случайный лес работает лучше, чем другие классификаторы по Sn, Sp и Acc. Случайный лес – это классификатор ансамбля с конкурентоспособными характеристиками. Точность наивных байесовских и составляет 0,801 и 0,812. Точность упаковки в пакеты и LibD3C составляет 0,83 и 0,837. Когда особенности белков извлекаются методом k-skip-n-gram, точность случайного леса составляет 0,855, что лучше, чем у других методов.Как показали результаты, LibD3C работает лучше, чем простой байес, Adaboost и бэггинг.

Рисунок 3 . Сравнение оценок производительности на разных классификаторах.

Сравниваются метод выбора признаков и классификаторы. Метод k-skip-n-gram может представлять более точно, чем теория информации. Случайный лес работает лучше, чем другие классификаторы. Таким образом, экспериментальные результаты показывают, что предлагаемый нами метод может обеспечить конкурентоспособные результаты.

Выводы

В этой статье мы изучаем проблему прогнозирования болезни Альцгеймера с использованием информации о кодировании генов. Данные МРТ обычно используются для выявления болезни Альцгеймера, но эти данные сложны и требуют больших затрат. В отличие от предыдущей работы, информация извлекается из белковых пептидов с помощью модели k-skip-n-gram для прогнозирования болезни Альцгеймера. Наконец, случайный лес используется для классификации образцов с болезнью Альцгеймера (AD) и образцов, не связанных с AD. Точность предлагаемого нами метода составляет 85.5%, что означает, что это имеет значение для выявления болезни Альцгеймера при невысокой стоимости. В литературе большая часть работ посвящена предоставлению веб-сервера для классификации белков, и мы разработаем наш веб-сервер для классификации белков при болезни Альцгеймера. Более того, для дальнейшего улучшения характеристик прогнозирования еще предстоит изучить множество аспектов. Например, другие эффективные алгоритмы машинного обучения, такие как алгоритмы ансамблевого обучения и алгоритмы глубокого обучения, недавно показали, что они могут достигать более высокой производительности, чем традиционные алгоритмы (Mrozek et al., 2009a; Wei et al., 2017b, 2018a; Wang et al., 2018). С другой стороны, обучение представлению признаков продемонстрировало, что оно может использовать более информативные функции и повысить производительность при решении множества задач биоинформатики (Mrozek et al., 2009b; Momot et al., 2010; Liu et al., 2015; Wei et al. ., 2018b, 2019; Tang et al., 2019).

Авторские взносы

LX изначально разработал рукопись и выполнил большую часть кодексов и экспериментов. CL и G-DC собрали особенности, проанализировали эксперименты и отредактировали статью.GL и C-CC отредактированы, чтобы составить черновик рукописи. Все авторы разработали работу, прочитали и одобрили окончательную рукопись и соглашаются нести ответственность за все аспекты работы.

Заявление о конфликте интересов

Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могут быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

Благодарности

Работа поддержана естественным научным фондом провинции Гуандун (грант №2018A0303130084), Комиссия по науке и инновациям в Шэньчжэне (грант № JCYJ20170818100431895, JCYJ20160523113602609), Грант Шэньчжэньского политехнического института (грант № 601822K19011) и Национальный фонд естественных наук Китая (грант № 615713831).

Список литературы

Брукмейер, Р., Джонсон, Э., Зиглер-Грэм, К., и Арриги, Х. М. (2007). O1-02-01: Прогнозирование глобальной распространенности и бремени болезни Альцгеймера. Демент Альцгеймера. 3: S168.DOI: 10.1016 / j.jalz.2007.04.381

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Чен Дж., Ван Х. и Лю Б. (2016). iMiRNA-SSF: улучшение идентификации предшественников микроРНК путем объединения отрицательных наборов с различными распределениями. Sci. Отчет 6: 19062. DOI: 10.1038 / srep19062

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ченг, Л., Ху, Ю., Сунь, Дж., Чжоу, М., и Цзян, К. (2018a). DincRNA: комплексный веб-набор инструментов биоинформатики для изучения ассоциаций болезней и функции нкРНК. Биоинформатика . 34, 1953–1956. DOI: 10.1093 / биоинформатика / bty002

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Cheng, L., Jiang, Y., Ju, H., Sun, J., Peng, J., Zhou, M., et al. (2018b). InfAcrOnt: вычисление сходства терминов между онтологиями с использованием информационного потока путем случайного блуждания. BMC Genomics 19 (Дополнение, 1): 919. DOI: 10.1186 / s12864-017-4338-6

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ченг, Л., Wang, P., Tian, ​​R., Wang, S., Guo, Q., Luo, M., et al. (2018). LncRNA2Target v2.0: обширная база данных для генов-мишеней днРНК человека и мыши. Nucleic Acids Res . 47, D140 – D144. DOI: 10.1093 / nar / gky1051

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Chou, K.C. (2001a). Прогнозирование клеточных атрибутов белков с использованием псевдоаминокислотного состава. Proteins Struct. Функц. Биоинформ . 44, 246–255. DOI: 10.1002 / prot.1035

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Дэн, Л., и Чен, З. (2015). Интегрированная платформа для функциональной аннотации структурных доменов белков. IEEE / ACM Trans. Comput. Биол. Биоинформ . 12, 902–913. DOI: 10.1109 / TCBB.2015.2389213

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Дин, Ю., Тан, Дж., И Го, Ф. (2016). Идентификация белок-белковых взаимодействий с помощью новой матричной модели представления последовательностей с контактной информацией об аминокислотах. Внутр. J. Mol. Sci . 17: 1623.DOI: 10.3390 / ijms17101623

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Дин, Ю., Тан, Дж., И Го, Ф. (2017a). Идентификация взаимодействий лекарство-мишень с помощью множественной интеграции информации. Инф. Sci. 418, 546–560. DOI: 10.1016 / j.ins.2017.08.045

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Дин Ю., Тан Дж. И Го Ф. (2017b). Идентификация сайтов связывания белок-лиганд с помощью информации о последовательности и ансамблевого классификатора. J. Chem. Инф. Модель. 57, 3149–3161. DOI: 10.1021 / acs.jcim.7b00307

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Fu, J., Tang, J., Wang, Y., Cui, X., Yang, Q., Hong, J., et al. (2018). Открытие постоянно хорошо выполняемой цепочки анализов для количественной фармакопротеомной оценки на основе SWATH-MS. Фронт. Pharmacol. 9: 681. DOI: 10.3389 / fphar.2018.00681

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Фу, Л., Ню, Б., Чжу, З., Ву, С., и Ли, В. (2012). CD-HIT: ускорен для кластеризации данных секвенирования следующего поколения. Биоинформатика . 28, 3150–3152. DOI: 10.1093 / биоинформатика / bts565

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Го, Ф., Ли, С. К., Ду, П., и Ван, Л. (2014). Вероятностные модели для захвата большего количества физико-химических свойств на границе раздела белок-белок. J. Chem. Инф. Модель. 54, 1798–1809. DOI: 10.1021 / ci5002372

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Го, Ф., Ли, С.С., Ван, Л., и Чжу, Д. (2012). Идентификация сайта связывания белок-белок путем подсчета конфигураций. BMC Bioinformatics 13: 158. DOI: 10.1186 / 1471-2105-13-158

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Хо, Т. К. (1995). «Леса случайных решений», Международная конференция по анализу и распознаванию документов (Монреаль, Квебек).

Google Scholar

Ху, Ю., Чжао, Т., Чжан, Н., Занг, Т., Чжан, Дж., и Ченг, Л. (2018). Выявление метаболитов, связанных с заболеваниями, с помощью случайного блуждания. BMC Bioinformatics 19 (Приложение 5): 116. DOI: 10.1186 / s12859-018-2098-1

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Цзян, К., Цзинь, С., Цзян, Ю., Ляо, М., Фэн, Р., Чжан, Л. и др. (2017). Варианты болезни Альцгеймера, имеющие общегеномное значение, значительно обогащены иммунными путями и активны в иммунных клетках. Мол. Neurobiol. 54, 594–600.DOI: 10.1007 / s12035-015-9670-8

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ли, Б., Тан, Дж., Янг, К., Цуй, X., Ли, С., Чен, С., и др. (2016). Оценка эффективности и онлайн-реализация методов нормализации на основе данных, используемых в нецелевом метаболомическом анализе на основе ЖХ / МС. Sci. Отчет 6: 38881. DOI: 10.1038 / srep38881

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ли, Б., Тан, Дж., Ян, К., Ли, С., Цуй, X., Li, Y., et al. (2017). NOREVA: нормализация и оценка данных метаболомики на основе рассеянного склероза. Nucleic Acids Res. 45, W162 – W170. DOI: 10.1093 / nar / gkx449

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ли, X. X., Инь, Дж., Тан, Дж., Ли, Й., Ян, К., Сяо, З. и др. (2018). Определение баланса между эффективностью и безопасностью лекарственного средства по профилю сети и биологической системы его терапевтической мишени. Фронт. Pharmacol. 9: 1245. DOI: 10.3389 / fphar.2018.01245

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Лин, К., Чен, В., Цю, К., Ву, Ю., Кришнан, С., и Цзоу, К. (2014). LibD3C: ансамблевые классификаторы со стратегией кластеризации и динамического выбора. Neurocomputing 123, 424–435. DOI: 10.1016 / j.neucom.2013.08.004

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Лю Б. (2018). BioSeq-Analysis: платформа для анализа последовательностей ДНК, РНК и белков, основанная на подходах машинного обучения. Краткое. Биоинформ . DOI: 10.1093 / bib / bbx165. [Epub перед печатью].

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Лю Б., Цзян С. и Цзоу К. (2018). HITS-PR-HHblits: определение удаленной гомологии белков путем комбинирования рейтинга страниц и тематического поиска по гиперссылкам. Краткое. Биоинформ . DOI: 10.1093 / bib / bby104. [Epub перед печатью].

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Лю Б. и Ли С. (2018).ProtDet-CCH: определение удаленной гомологии белков путем сочетания методов долгосрочной краткосрочной памяти и ранжирования. IEEE / ACM Trans. Comput. Биол. Биоинформ . DOI: 10.1109 / TCBB.2018.2789880. [Epub перед печатью].

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Лю Б., Лю Ф., Ван Х., Чен Дж., Фанг Л. и Чжоу К. С. (2015). Pse-in-One: веб-сервер для генерации различных псевдокомпонентов последовательностей ДНК, РНК и белков. Nucleic Acids Res. 43, W65 – W71. DOI: 10.1093 / nar / gkv458

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Лю Б., Сюй Дж., Цзоу К., Сюй Р., Ван X. и Чен К. (2014a). Использование расстояний между Top-n-граммом и парами остатков для определения удаленной гомологии белка. BMC Bioinformatics 15 (Приложение 2): S3. DOI: 10.1186 / 1471-2105-15-S2-S3

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Лю Б., Чжан Д., Сюй Р., Сюй Дж., Ван X., Чен К., и другие. (2014b). Объединение эволюционной информации, извлеченной из частотных профилей, с ядрами на основе последовательностей для обнаружения удаленной гомологии белков. Биоинформатика 30, 472–479. DOI: 10.1093 / биоинформатика / btt709

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Лю, Г., Цзинь, С., Ху, Ю., и Цзян, К. (2018a). Статус заболевания влияет на ассоциацию между rs4813620 и экспрессией гена TRIB3 предрасположенности к болезни Альцгеймера. Proc.Natl. Акад. Sci. США 115, E10519 – E10520. DOI: 10.1073 / pnas.1812975115

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Лю Г., Сюй Ю., Цзян Ю., Чжан Л., Фэн Р. и Цзян К. (2017). Вариант PICALM rs3851179 придает восприимчивость к болезни Альцгеймера у населения Китая. Мол. Neurobiol. 54, 3131–3136. DOI: 10.1007 / s12035-016-9886-2

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Лю Г., Чжан Ю., Wang, L., Xu, J., Chen, X., Bao, Y., et al. (2018b). Вариант rs11767557 болезни Альцгеймера специфически регулирует экспрессию гена EPHA1 в цельной крови человека. J. Alzheimers. Дис . 61, 1077–1088. DOI: 10.3233 / JAD-170468

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Лю Ю., Ван X., Лю Б. (2017). Всесторонний обзор и сравнение существующих вычислительных методов для предсказания внутренне неупорядоченных белков и областей. Краткое.Биоинформ . 20, 330–346. DOI: 10.1093 / bib / bbx126

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Момот, А., Малысяк-Мрозек, Б., Козельски, С., Мрозек, Д., Гера,., Горчинска-Косиож, С., и др. (2010). «Повышение эффективности поиска подобия структуры белков путем распределения вычислений в иерархической многоагентной системе», в Computational Collective Intelligence. Технологии и приложения – Вторая международная конференция, ICCCI 2010, Proceedings, Part I (Kaohsiung: Springer-Verlag).320–329. DOI: 10.1007 / 978-3-642-16693-8_34

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Mrozek, D., Malysiak-Mrozek, B., and Kozielski, S. (2009a). «Выравнивание энергетических паттернов белковой структуры, представленных в виде последовательностей нечетких чисел», в публикации Fuzzy Information Processing Society, Nafips 2009 Meeting of the North American (Цинциннати, Огайо: IEEE). DOI: 10.1109 / NAFIPS.2009.5156391

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Мрозек, Д., Малысяк-Мрозек, Б., Козельски, С., Сверняк, А. (2009b). «Банк данных о распределении энергии: сбор энергетических характеристик белковых молекулярных структур», в Международная конференция IEEE по биоинформатике и биоинженерии (Тайчжун: IEEE). DOI: 10.1109 / BIBE.2009.40

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Peng, J., Zhang, X., Hui, W., Lu, J., Li, Q., Liu, S., et al. (2018b). Улучшение измерения семантического сходства путем объединения онтологии генов и ко-функциональной сети: подход, основанный на случайном блуждании. BMC Syst. Биол. 12 (Приложение 2): 18. DOI: 10.1186 / s12918-018-0539-0

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Пэн, Дж.Дж., Сюэ, Х., Шао, Ю., Шан, X., Ван, Ю., и Чен, Дж. (2017). Новый метод измерения семантического сходства терминов HPO. Внутр. J. Данные Мин. Биоинформ. 17, 173–188. DOI: 10.1504 / IJDMB.2017.084268

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Питер Норвиг, С. Р. (1995). Искусственный интеллект: современный подход. Prentice Hall.

Google Scholar

Рохас Р. (2009). AdaBoost и Суперкубок классификаторов – Учебное пособие Введение в Freie Universiy с адаптивным ускорением. Берлин.

Google Scholar

Сонг, Т., Родригес-Патон, А., Чжэн, П., и Цзэн, X. (2018). Пикирование нейронных P-систем цветными шипами. IEEE Trans. Cogn. Dev. Syst . 10, 1106–1115. DOI: 10.1109 / TCDS.2017.2785332

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Вс, р., Ву, Х., Сюй, Б., Лю, X., и Вэй, Л. (2018). Разработка многодозовой вычислительной модели для прогнозирования лекарственной гепатотоксичности на основе данных токсикогеномики. IEEE / ACM Trans. Comput. Биол. Биоинформ . DOI: 10.1109 / TCBB.2018.2858756. [Epub перед печатью].

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Tang, J., Fu, J., Wang, Y., Li, B., Li, Y., Yang, Q., et al. (2019). ANPELA: анализ и оценка эффективности процесса количественной оценки без этикеток для метапротеомных исследований. Краткое. Биоинформ . DOI: 10,1093 / bib / bby127. [Epub перед печатью].

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ван Х., Лю К. и Дэн Л. (2018). Улучшенное прогнозирование горячих точек на границе раздела белок-белок с использованием экстремального повышения градиента. Sci. Реп. 8: 14285. DOI: 10.1038 / s41598-018-32511-1

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ван, X., Цзэн, X., Цзюй, Y., Цзян, Y., Zhang, Z., и Chen, W.(2016). Метод классификации микроматриц на основе разнообразия. Curr. Биоинформ. 11, 590–597. DOI: 10.2174/1574893609666140820224436

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Вэй, Л., Дин, Ю., Су, Р., Тан, Дж., И Цзоу, К. (2018a). Прогнозирование субклеточной локализации человеческого белка с помощью глубокого обучения. J. Parallel Distrib. Comput. 117, 212–217. DOI: 10.1016 / j.jpdc.2017.08.009

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Вэй, Л., Ху, Дж., Ли, Ф., Сун, Дж., Су, Р., и Цзоу, К. (2018b). Сравнительный анализ и прогнозирование пептидов, распознающих кворум, с использованием алгоритмов обучения представлению признаков и машинного обучения. Краткое. Биоинформ . DOI: 10,1093 / bib / bby107. [Epub перед печатью].

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Вэй, Л., Ляо, М., Гао, Ю., Цзи, Р., Хэ, З., и Цзоу, К. (2014). Улучшенная и многообещающая идентификация человеческих микроРНК за счет включения высококачественного отрицательного набора. IEEE / ACM Trans. Comput. Биол. Биоинформ . 11, 192–201 DOI: 10.1109 / TCBB.2013.146

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Вэй, Л., Су, Р., Ван, Б., Ли, X. и Цзоу, К. (2019). Интеграция представлений глубоких особенностей и созданных вручную функций для улучшения предсказания сайтов N6-метиладенозина. Neurocomputing 324, 3–9. DOI: 10.1016 / j.neucom.2018.04.082

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Вэй, Л., Тан Дж. И Цзоу К. (2017a). SkipCPP-Pred: улучшенный и многообещающий предсказатель на основе последовательностей для прогнозирования проникающих в клетки пептидов. BMC Genomics 18: 1. DOI: 10.1186 / s12864-017-4128-1

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Вэй, Л., Син, П., Цзэн, Дж., Чен, Дж., Су, Р., и Го, Ф. (2017b). Улучшенное прогнозирование белок-белковых взаимодействий с использованием новых отрицательных образцов, характеристик и ансамблевого классификатора. Artif. Intell. Med. 83, 67–74. DOI: 10.1016 / j.artmed.2017.03.001

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Сюй, Л., Лян, Г., Ши, С., и Ляо, К. (2018a). SeqSVM: основанный на последовательностях метод машины опорных векторов для идентификации антиоксидантных белков. Внутр. J. Mol. Sci. 19: 1773. DOI: 10.3390 / ijms1

73

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Сюэ, В., Ян, Ф., Ван, П., Чжэн, Г., Чен, Ю., Яо, X., et al. (2018).Что способствует двойному нацеливанию ингибиторов обратного захвата серотонина и норэпинефрина? Ключевая роль трансмембранного домена 6 в переносчиках серотонина и норэпинефрина человека выявлена ​​с помощью моделирования молекулярной динамики. ACS Chem. Neurosci. 9, 1128–1140. DOI: 10.1021 / acschemneuro.7b00490

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Зенг, X., Дин, Н., Родригес-Патон, А., и Цзоу, К. (2017a). Модель совместной фильтрации на основе вероятностей для прогнозирования ассоциаций ген-болезнь. BMC Med. Геномика 10:76. DOI: 10.1186 / s12920-017-0313-y

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Цзэн, X., Лин, W., Guo, M., and Zou, Q. (2017b). Полный обзор и оценка инструментов обнаружения кольцевой РНК. PLoS Comput. Биол. 13: e1005420. DOI: 10.1371 / journal.pcbi.1005420

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Цзэн, X., Лю, L., Lü, L., и Zou, Q. (2018). Прогнозирование потенциальных связанных с заболеванием микроРНК с использованием метода структурных возмущений. Биоинформатика 34, 2425–2432. DOI: 10.1093 / биоинформатика / bty112

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Зенг, X., Пан, L, и Перес-Хименес, M.J (2014). Небольшие универсальные простые шиповые нейронные P-системы с грузами. Sci. Китай Информ. Sci . 57, 1–11. DOI: 10.1007 / s11432-013-4848-z

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Чжан Дж. И Лю Б. (2017). PSFM-DBT: идентификация ДНК-связывающих белков путем комбинирования частотной матрицы, специфичной для положения, и преобразования расстояния-биграммы. Внутр. J. Mol. Sci. 18: 1856. DOI: 10.3390 / ijms180

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Чжан Дж. И Лю Б. (2018). Идентификация ДНК-связывающих белков с помощью стратегии голосования. Curr. Протеомика . 15, 363–373. DOI: 10.2174 / 1570164615666180718150317

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Чжан, Дж., Чжан, З., Чен, З., и Дэн, Л. (2017b). Интеграция нескольких гетерогенных сетей для вывода новой ассоциации LncRNA-болезнь. IEEE / ACM Trans Comput Biol Bioinform. DOI: 10.1109 / TCBB.2017.2701379. [Epub перед печатью].

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Чжан Х., Цзоу К., Родругес-Патон А. и Цзэн Х. (2018). Методы мета-пути для определения приоритетности miRNA-кандидата заболевания. IEEE / ACM Trans. Comput. Биол. Биоинформ . 16, 283–291. DOI: 10.1109 / TCBB.2017.2776280

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Чжан, З., Чжан, Дж., Фань, К., Тан, Ю., и Дэн, Л. (2017a). KATZLGO: крупномасштабное предсказание функций LncRNA с использованием меры KATZ на основе нескольких сетей. IEEE / ACM Trans. Comput. Биол. Биоинформ. DOI: 10.1109 / TCBB.2017.2704587. [Epub перед печатью].

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Чжу, Ф., Ли, X. X., Ян, С. Ю., и Чен, Ю. З. (2018). Клинический успех лекарств-мишеней прогнозируется проспективно в исследовании in silico . Trends Pharmacol.Sci. 39, 229–231. DOI: 10.1016 / j.tips.2017.12.002

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Цзоу, К., Ли, Дж., Сун, Л., Цзэн, X., и Ван, Г. (2016). Стратегии вычисления сходства в сети болезней микроРНК: обзор. Краткое. Функц. Геномика 15, 55–64. DOI: 10.1093 / bfgp / elv024

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

RF CUNY – Наем иностранных граждан

Наем иностранных граждан

RFCUNY соблюдает федеральные правила в отношении трудоустройства иностранных граждан (не являющихся гражданами США и непостоянных жителей).

Для найма иностранного гражданина и его своевременной доставки в RFCUNY требуются специальные знания и совет. Отдел кадров обрабатывает неиммиграционные петиции, поданные в Службу гражданства и иммиграции США (USCIS) от имени иностранных сотрудников, включая визы H-1B, E-3 и TN. Отдел кадров может также помочь стороннему юристу с ходатайствами о предоставлении статуса постоянного жителя. ИП, желающий нанять иностранного гражданина, настоятельно рекомендуется связаться с отделом кадров за несколько месяцев до даты начала, если это вообще возможно; ходатайства в USCIS могут быть задержаны, и отдел кадров не может их контролировать.

Посетитель по обмену J-1 (ученый)

Программа обмена посетителями (EVP) находится в ведении Государственного департамента США (DOS), который поручает каждой школе CUNY спонсировать ученых в определенных категориях для исследований и преподавания на академическом уровне. RFCUNY не является спонсором школы; скорее, школы CUNY спонсируют J-1. Лица со статусом J-1 в CUNY могут в большинстве случаев работать на RFCUNY.(Лицам со статусом J-1 в учреждении, отличном от CUNY, требуется письменное разрешение спонсора для работы в RFCUNY. Это разрешение должно быть указано в DS-2019.)

«Ученый-исследователь» – это наиболее часто используемая категория J-1 для ученых CUNY. Максимальный срок пребывания в США в статусе J-1 в категории «Ученый-исследователь» или «Профессор» составляет пять лет при определенных условиях. Для получения дополнительной информации о визах J-1 иностранный гражданин должен связаться с DSO (назначенным школьным должностным лицом) в отдельном кампусе.

Виза H-1B для временных работников по специальностям

Виза

H-1B – это временная неиммиграционная категория. К участникам конкурса относятся профессионалы по специальностям, которые будут работать в RFCUNY. «Специальное занятие» – это занятие, которое требует теоретического и практического применения совокупности узкоспециализированных знаний. Только RFCUNY может подать прошение в USCIS о предоставлении статуса H-1B на основании трудоустройства в RFCUNY.Сторонние поверенные и агенты не имеют права выполнять эту работу.

Спонсорство

RFCUNY для получения статуса H-1B может быть доступно для сотрудников, которым предлагаются должности, подпадающие под юридическое определение «специальности».

Порядок подачи заявления

Для случая, когда статус H-1B находится на рассмотрении для текущего или потенциального сотрудника, большое время выполнения заказа имеет решающее значение. Поскольку обработка H-1B включает несколько этапов с Министерством труда США (DOL) и USCIS, дело следует обсудить с RFCUNY как минимум за четыре-шесть месяцев до предполагаемой даты начала.RFCUNY определит, соответствует ли статус H-1B законам и постановлениям. Если RFCUNY подтвердит, что статус H-1B является подходящим, главному исследователю (PI) и нынешнему / потенциальному сотруднику будет предоставлен подробный контрольный список относительно необходимой процедуры и документации. RFCUNY заполняет заявку и подает соответствующие материалы в DOL и USCIS. В большинстве случаев сотрудник может начать работу в RFCUNY после того, как петиция будет одобрена. Если потенциальный сотрудник в настоящее время имеет статус H-1B у другого работодателя, он может начать трудоустройство, когда RFCUNY получит официальное уведомление о получении USCIS.

Ограничения и платежи

Статус

H-1B может быть утвержден в общей сложности на шесть лет – первоначальный период от одного до трех лет и продление на один-три года. Шестилетний лимит остается в силе независимо от смены работодателя. Стипендиат H-1B, спонсируемый и назначенный RFCUNY, должен оплачиваться RFCUNY. Во всех случаях уровни заработной платы должны соответствовать преобладающим руководящим принципам DOL в отношении заработной платы.

Петиция H-1B зависит от работодателя, поэтому только заявитель (и) может нанять физическое лицо.Если физическое лицо имеет статус H-1B для работы в другом месте, это лицо имеет право на работу в RFCUNY только в том случае, если RFCUNY также подает петицию H-1B (одновременную петицию). Сотрудникам со статусом H-1B может быть возмещена командировка и расходы сторонним учреждением, но они не могут получать гонорары или другую компенсацию.

B-1 (или WB) Посетитель для бизнеса

Классификация визы B-1 может использоваться лицом, прибывающим в Соединенные Штаты для временного пребывания (обычно до шести месяцев) для участия в научном, образовательном или профессиональном сотрудничестве, деловых встречах или конференциях или для проведения независимых исследований. .Владельцам визы B-1 запрещается заниматься оплачиваемой работой. Иностранный гражданин должен подать заявление на визу B-1 в американском консульстве за границей и должен предоставить письмо-приглашение от принимающей стороны факультета CUNY.

Платеж

Как правило, посетитель категории B-1 или “WB” не может получать зарплату или доход от учреждения или организации, базирующейся в США, но может получать ассигнования на расходы, связанные с посещением, такие как суточные или компенсация за проезд и ежедневные расходы на проживание.При определенных ограничительных обстоятельствах правила могут разрешать выплату гонораров за посещения продолжительностью менее девяти дней.

Студенты F-1 и J-1, проходящие практическую или академическую подготовку

Иностранный студент, который получит степень в университете в Соединенных Штатах, может иметь право подать заявку на период обучения и разрешение на работу в области обучения сразу после получения степени.Студент F-1 может иметь право на 12-месячный период «практического обучения» с возможным продлением, если степень находится в области STEM (наука, технология, инженерия, математика). Студент J-1 может иметь право на 18 месяцев «академической подготовки» с возможным продлением, если студент получил докторскую степень и будет проводить постдокторские исследования. По завершении практической или академической подготовки можно будет подать заявление в USCIS для получения изменение статуса на ученого H-1B или J-1 для продолжения работы.

Студент F-1 и J-1 может подать заявку на практическое или академическое обучение до получения своей степени через бюро по работе с иностранными студентами в своем университете. Офисы по работе с иностранными студентами должны побуждать потенциальных практиков или стажеров подавать заявление на получение этого разрешения задолго до предполагаемого начала приема на работу или приема на работу в RFCUNY. USCIS выдаст документ о разрешении на работу (EAD), небольшую ламинированную карту, в качестве доказательства права на трудоустройство для практикантов F-1.J-1s не нуждаются в EAD, но должны иметь подтверждение разрешения на академическое обучение с действующей формой DS-2019.

TN Visa для профессионалов, являющихся гражданами Канады и Мексики

TN – это временный неиммиграционный статус, доступный с шагом до трех лет некоторым гражданам Канады и Мексики. Статус TN зависит от работодателя и доступен только для определенных квалификационных профессий.Процедуры получения статуса TN для канадцев и мексиканцев различаются. Канадским гражданам не выдаются визы, и вместо этого они допускаются в Соединенные Штаты со статусом TN, когда они представляют соответствующие документы иммиграционным инспекторам в порту въезда в США. Их статус TN затем отмечается в протоколе прибытия и / или штампе в паспорте по форме I-94. Граждане Мексики должны получить штампы на визу TN перед въездом в Соединенные Штаты с отметкой TN в записи о прибытии в форму I-94 и / или отметкой о допуске в паспорте.

Те, кто соответствует требованиям

RFCUNY спонсирует текущих / потенциальных сотрудников для получения статуса TN в тех случаях, когда предлагаемая должность является «квалифицируемой профессией» в соответствии с законодательством и нормативными актами. Статус TN доступен только лицам определенных профессий, перечисленных в приложении к соглашению о свободной торговле НАФТА. RFCUNY определит, соответствует ли статус TN в соответствии с правилами. Если RFCUNY подтвердит, что статус TN соответствует требованиям, PI и текущему / потенциальному сотруднику будет предоставлен подробный контрольный список относительно необходимой процедуры и документации.

Виза О-1 для лиц с «необычными» способностями

O-1 – это временная неиммиграционная виза категории для лиц с выдающимися способностями, то есть тех, кто отличился и поднялся на вершину своей области деятельности. RFCUNY не подает прошение в USCIS о предоставлении статуса O-1 на основании трудоустройства в RFCUNY. На выполнение этой работы могут быть уполномочены сторонние поверенные.

Виза E-3 для граждан Австралии, которые являются временными работниками по специальности

Виза

E-3 – это временная неиммиграционная категория, доступная только гражданам Австралийского Союза.В число участников входят специалисты по специальностям (требующим «теоретического и практического применения совокупности узкоспециализированных знаний»).

Спонсорство

RFCUNY для получения статуса E-3 может быть доступно сотрудникам, которым предлагаются должности, подпадающие под юридическое определение «специальности». RFCUNY является единственным уполномоченным подателем петиции в DOL и USCIS для получения статуса E-3 на основании трудоустройства в RFCUNY. Сторонние поверенные и агенты не имеют права выполнять эту работу.Статус E-3 доступен только с двухлетним шагом. Во всех случаях уровни заработной платы должны соответствовать преобладающим руководящим принципам DOL в отношении заработной платы.

Порядок подачи заявления

Большое время выполнения заказа имеет решающее значение, поэтому с RFCUNY необходимо связаться по крайней мере за 4-6 месяцев до предполагаемой даты начала приема на работу. RFCUNY определит, соответствует ли статус E-3 законам и постановлениям. Если RFCUNY подтвердит, что статус E-3 является подходящим, ИП и нынешнему / потенциальному сотруднику будет предоставлен подробный контрольный список относительно необходимой процедуры и документации.RFCUNY заполняет заявку и подает соответствующие материалы в Министерство труда и USCIS (если кандидат меняет статус в США).

Назначение RFCUNY разрешено только после того, как сотрудник будет допущен к работе со статусом E-3 или USCIS одобрил изменение на E-3. Если человек имеет статус E-3 для работы в другом месте, это лицо имеет право на работу в RFCUNY, только если RFCUNY подает и получает одобрение петиции E-3 от USCIS, ИЛИ лицо получает штамп E-3 в консульском учреждении за рубежом. (В консульском учреждении потребуется письмо с подтверждением трудоустройства и сертифицированный LCA).

Прочие соображения

Многие сотрудники RFCUNY, не иммигранты, желают получить иммигрантский статус, известный как статус законного постоянного жителя (LPR). Статус LPR в большинстве случаев позволяет сотруднику жить и работать в США на неопределенный срок. RFCUNY во многих случаях спонсирует сотрудников для получения статуса LPR. Сторонним юристам разрешается подавать петиции постоянных резидентов на основании работы RFCUNY.RFCUNY не подает такие петиции, но будет служить источником информации для внешнего юриста. Решения относительно поддержки RFCUNY будут приниматься RFCUNY после консультации с PI или PD и сотрудником.

Сотрудники могут иметь право на получение визы по трудоустройству, визы первой, второй или третьей степени предпочтения. Юридические требования, а также обязанности работодателя различны для каждого типа подачи. Решения относительно соответствующей категории будут приниматься после консультации с ИП или директором проекта, сотрудником и сторонним юристом.

Подача заявления на получение иммиграционной визы

занимает много времени. Завершение процедуры может занять несколько лет из-за обработки незавершенных дел в Министерстве труда, если применимо, USCIS и, в некоторых случаях, в американских консульствах за рубежом. В течение этого периода обработки сотрудник должен поддерживать действующий статус неиммиграционной визы, чтобы оставаться и работать в Соединенных Штатах.

Алгоритмы случайного леса: полное руководство

Случайный лес – это гибкий, простой в использовании алгоритм машинного обучения, который в большинстве случаев дает отличный результат даже без настройки гиперпараметров.Это также один из наиболее часто используемых алгоритмов из-за его простоты и разнообразия (его можно использовать как для задач классификации, так и для задач регрессии). В этом посте мы узнаем, как работает алгоритм случайного леса, чем он отличается от других алгоритмов и как его использовать.

Что такое случайный лес?

Случайный лес – это алгоритм обучения с учителем. «Лес», который он строит, представляет собой совокупность деревьев решений, обычно обучаемых методом «мешков». Общая идея метода бэггинга заключается в том, что сочетание обучающих моделей увеличивает общий результат.

Содержание

Наем сейчас Посмотреть все вакансии в области науки о данных

Как работает Random Forest

Случайный лес – это алгоритм обучения с учителем. «Лес», который он строит, представляет собой совокупность деревьев решений, обычно обучаемых методом «мешков». Общая идея метода бэггинга заключается в том, что сочетание обучающих моделей увеличивает общий результат.

Проще говоря: случайный лес строит несколько деревьев решений и объединяет их вместе, чтобы получить более точный и стабильный прогноз.

Одним из больших преимуществ случайного леса является то, что его можно использовать как для задач классификации, так и для задач регрессии, которые составляют большинство современных систем машинного обучения. Давайте посмотрим на случайный лес в классификации, поскольку классификация иногда считается строительным блоком машинного обучения. Ниже вы можете увидеть, как будет выглядеть случайный лес с двумя деревьями:

Случайный лес имеет почти те же гиперпараметры, что и дерево решений или классификатор пакетов.К счастью, нет необходимости комбинировать дерево решений с классификатором упаковки, потому что вы можете легко использовать класс-классификатор случайного леса. Со случайным лесом вы также можете решать задачи регрессии с помощью регрессора алгоритма.

Случайный лес добавляет модели дополнительную случайность при выращивании деревьев. Вместо того, чтобы искать наиболее важную функцию при разделении узла, он ищет лучшую функцию среди случайного подмножества функций. Это приводит к большому разнообразию, что обычно приводит к лучшей модели.

Следовательно, в случайном лесу только случайное подмножество признаков учитывается алгоритмом разделения узла. Вы даже можете сделать деревья более случайными, дополнительно используя случайные пороговые значения для каждой функции, вместо поиска наилучших возможных пороговых значений (как это делает обычное дерево решений).

Аналогия из реальной жизни

Эндрю хочет решить, куда поехать во время годичного отпуска, поэтому он спрашивает совета у людей, которые его знают лучше всего. Первый друг, которого он ищет, спрашивает его о том, что ему нравится и что не нравится в его прошлых путешествиях.Основываясь на ответах, он даст Андрею несколько советов.

Это типичный подход к алгоритму дерева решений. Друг Эндрю создал правила, чтобы руководствоваться его решением о том, что ему следует рекомендовать, используя ответы Эндрю.

После этого Эндрю начинает просить все больше и больше своих друзей дать ему совет, и они снова задают ему разные вопросы, на основе которых можно получить рекомендации. Наконец, Эндрю выбирает места, которые ему рекомендуют больше всего, что является типичным подходом алгоритма случайного леса.

Это подробное руководство поможет вам еще лучше понять алгоритмы случайного леса.

Важность функции

Еще одним отличным качеством алгоритма случайного леса является то, что очень легко измерить относительную важность каждой функции для прогноза. Sklearn предоставляет отличный инструмент для этого, который измеряет важность функции, глядя, насколько узлы дерева, которые используют эту функцию, уменьшают загрязнение по всем деревьям в лесу. Он автоматически вычисляет этот балл для каждой функции после обучения и масштабирует результаты так, чтобы сумма всех важностей была равна единице.

Если вы не знаете, как работает дерево решений или что такое лист или узел, вот хорошее описание из Википедии: «В дереве решений каждый внутренний узел представляет собой« тест »на атрибуте (например, является ли монета флип поднимается орлом или решкой), каждая ветвь представляет результат теста, а каждый листовой узел представляет метку класса (решение принимается после вычисления всех атрибутов). Узел, у которого нет дочерних элементов, является листом. ‘”

Глядя на важность функции, вы можете решить, какие функции, возможно, следует исключить, поскольку они не вносят достаточного вклада (а иногда вообще ничего) в процесс прогнозирования.Это важно, потому что общее правило машинного обучения состоит в том, что чем больше у вас функций, тем больше вероятность того, что ваша модель пострадает от переобучения, и наоборот.

Ниже представлена ​​таблица и визуализация, показывающая важность 13 функций, которые я использовал во время контролируемого проекта классификации со знаменитым набором данных Titanic на kaggle. Здесь вы можете найти весь проект.

Разница между деревьями решений и случайными лесами

Хотя случайный лес представляет собой набор деревьев решений, между ними есть некоторые отличия.

Если вы введете обучающий набор данных с функциями и метками в дерево решений, он сформулирует некоторый набор правил, которые будут использоваться для прогнозирования.

Например, чтобы предсказать, нажмет ли человек на онлайн-рекламу, вы можете собрать объявления, на которые человек нажимал в прошлом, и некоторые характеристики, которые описывают его / ее решение. Если вы поместите функции и метки в дерево решений, оно сгенерирует некоторые правила, которые помогут предсказать, будет ли выполнено нажатие на рекламу.Для сравнения, алгоритм случайного леса случайным образом выбирает наблюдения и признаки для построения нескольких деревьев решений, а затем усредняет результаты.

Еще одно отличие состоит в том, что «глубокие» деревья решений могут страдать от переобучения. В большинстве случаев случайный лес предотвращает это, создавая случайные подмножества функций и строя меньшие деревья с использованием этих подмножеств. После этого он объединяет поддеревья. Важно отметить, что это не работает каждый раз, а также замедляет вычисления, в зависимости от того, сколько деревьев строит случайный лес.

Важные гиперпараметры

Гиперпараметры в случайном лесу используются либо для увеличения предсказательной силы модели, либо для ускорения модели. Давайте посмотрим на гиперпараметры встроенной функции случайного леса sklearns.

1. Повышение предсказательной силы

Во-первых, существует гиперпараметр n_estimators , который представляет собой просто количество деревьев, которые алгоритм строит до принятия максимального голосования или получения средних значений прогнозов.Как правило, большее количество деревьев увеличивает производительность и делает прогнозы более стабильными, но также замедляет вычисления.

Другой важный гиперпараметр – max_features, – максимальное количество функций, которые случайный лес учитывает для разделения узла. Sklearn предоставляет несколько вариантов, все они описаны в документации.

Последний важный гиперпараметр – min_sample_leaf. Определяет минимальное количество листов, необходимых для разделения внутреннего узла.

2. Увеличение скорости модели

Гиперпараметр n_jobs сообщает механизму, сколько процессоров ему разрешено использовать. Если он имеет значение 1, он может использовать только один процессор. Значение «-1» означает, что ограничения нет.

Гиперпараметр random_state позволяет воспроизводить выходные данные модели. Модель всегда будет давать одни и те же результаты, если она имеет определенное значение random_state и если ей были заданы те же гиперпараметры и одни и те же данные обучения.

Наконец, существует oob_score (также называемый выборкой oob), который представляет собой метод перекрестной проверки случайных лесов. В этой выборке около одной трети данных не используется для обучения модели и может использоваться для оценки ее производительности. Эти образцы называются образцами вне сумки. Он очень похож на метод перекрестной проверки с исключением одного, но почти не требует дополнительных вычислительных затрат.

Преимущества и недостатки алгоритма случайного леса

Одно из самых больших преимуществ случайного леса – его универсальность.Его можно использовать как для задач регрессии, так и для классификации, а также легко просмотреть относительную важность, которую он придает входным характеристикам.

Случайный лес также является очень удобным алгоритмом, поскольку гиперпараметры по умолчанию, которые он использует, часто дают хороший результат прогнозирования. Понять гиперпараметры довольно просто, да и их не так много.

Одна из самых больших проблем в машинном обучении – переобучение, но в большинстве случаев этого не происходит благодаря классификатору случайного леса.Если в лесу достаточно деревьев, классификатор не перестроит модель.

Что такое классификатор случайных лесов?

Термин «Классификатор случайного леса» относится к алгоритму классификации, состоящему из нескольких деревьев решений. Алгоритм использует случайность для построения каждого отдельного дерева для продвижения некоррелированных лесов, а затем использует возможности прогнозирования леса для принятия точных решений.

Основным ограничением случайного леса является то, что большое количество деревьев может сделать алгоритм слишком медленным и неэффективным для предсказаний в реальном времени.В общем, эти алгоритмы быстро обучаются, но довольно медленно создают прогнозы после обучения. Для более точного прогноза требуется больше деревьев, что приводит к более медленной модели. В большинстве реальных приложений алгоритм случайного леса достаточно быстр, но, безусловно, могут быть ситуации, когда производительность во время выполнения важна, а другие подходы будут предпочтительнее.

И, конечно же, случайный лес – это инструмент прогнозного моделирования, а не описательный инструмент, а это означает, что если вы ищете описание взаимосвязей в своих данных, лучше подойдут другие подходы.

Случайные варианты использования в лесу

Алгоритм случайного леса используется во многих различных областях, таких как банковское дело, фондовый рынок, медицина и электронная коммерция.

В сфере финансов, например, он используется для выявления клиентов, которые с большей вероятностью вернут свой долг вовремя или будут чаще пользоваться услугами банка. В этой области он также используется для обнаружения мошенников, стремящихся обмануть банк. В торговле алгоритм может использоваться для определения будущего поведения акции.

В сфере здравоохранения он используется для определения правильной комбинации компонентов в медицине и для анализа истории болезни пациента с целью выявления заболеваний.

Случайный лес используется в электронной коммерции, чтобы определить, понравится ли товар покупателю.

Сводка

Случайный лес – отличный алгоритм для обучения на ранних этапах процесса разработки модели, чтобы увидеть, как он работает. Его простота делает создание «плохого» случайного леса сложной задачей.

Алгоритм также является отличным выбором для тех, кому нужно быстро разработать модель. Вдобавок ко всему, он дает неплохой индикатор важности, которую придает вашим функциям.

Случайные леса тоже очень сложно превзойти по производительности. Конечно, вы, вероятно, всегда можете найти модель, которая может работать лучше, например, нейронная сеть, но для их разработки обычно требуется больше времени, хотя они могут обрабатывать множество различных типов функций, таких как двоичные, категориальные и числовые.

В целом, случайный лес – это (в основном) быстрый, простой и гибкий инструмент, но не без некоторых ограничений.


Никлас Донгес – предприниматель, технический писатель и эксперт в области искусственного интеллекта.Он 1,5 года работал в команде SAP в области искусственного интеллекта, после чего основал компанию Markov Solutions. Компания из Берлина специализируется на искусственном интеллекте, машинном обучении и глубоком обучении, предлагая индивидуализированные программные решения на базе искусственного интеллекта и консалтинговые программы для различных компаний.

СвязанныеПодробнее о Data Science

Список всех 135 AFSC

При зачислении в ВВС все новобранцы могут выбрать работу, которая называется специальными кодами ВВС или AFSC.

Но сначала они должны соответствовать минимальной квалификации для этой работы, включая минимальный балл по батарее профессиональных навыков военнослужащих или ASVAB.

ASVAB определяет, к каким навыкам тестируемый имеет склонность и где в армии он может преуспеть.

Любой, кто хочет поступить в ВВС, должен набрать минимум 31 балл по ASVAB, если он является старшеклассником и готовится к выпуску, и 50, если он получил GED.

Затем ВВС оценивают оценку потенциального новобранца по 4 параметрам ASVAB: механическое ( M ), административное ( A ), общее ( G ) и электроника ( E ).

Эти баллы представляют собой комбинацию субтестов по ASVAB и рассчитываются следующим образом:

A = числовые операции (NO) + скорость кодирования (CS) + словесное выражение (WK + PC)

G = словесное выражение (WK + PC) + арифметическое мышление (AR)

E = Арифметические рассуждения (AR) + Математические знания (MK) + Электронная информация (EI) + Общие науки (GS)

M = Механическое понимание (MC) + Общие науки (GS) + 2X Авто и магазинная информация (AS)

Каждая работа требует минимального балла в одной или нескольких областях.

ВВС делят AFSC на 9 областей:

  • Операции
  • Логистика
  • Поддержка
  • Медицинский
  • Параюрист и помощник капеллана
  • Договорная и финансовая
  • Специальные расследования
  • Идентификаторы специального назначения
  • Идентификаторы отчетности

Каждая специальность идентифицируется 5-значным кодом специальности ВВС (AFSC).

Вот список всех AFSC ВВС из Справочника классификации зачисленных ВВС, а также минимальный балл ASVAB, необходимый для квалификации.

Введите результаты тестов ASVAB, чтобы увидеть вакансии в ВВС, на которые вы претендуете
1. Специалист по дозаправке в полете (1A0X1)
Специалист по дозаправке в полете за работой. Изображение: defense.gov

Чем они занимаются: Они выполняют дозаправку в полете с использованием руководств по летной эксплуатации, контрольных списков, публикаций и других применимых документов.

Минимальный балл ASVAB: G55

2. Бортинженер (1A1X1)
Бортинженер за работой. Изображение: defense.gov

Чем они занимаются: Они визуально осматривают воздушные суда и выполняют любые обязанности в полете.Сюда входит оборудование для мониторинга, такое как двигатели, панели управления, индикаторы и устройства.

Минимальный балл ASVAB: G55

Соответствующая статья – Оценки ASVAB для работы в армии

3. Самолет Loadmaster (1A2X1)
Мастер загрузки самолета за работой. Изображение: defense.gov

Чем они занимаются: Они готовят самолеты в предполетный и послеполетный периоды. Они несут ответственность за погрузку и инструктаж грузов и пассажиров, проверку размещения и определение наилучшего размещения на борту самолета.Они также при необходимости обслуживают самолет водой, топливом и гидравликой.

Минимальная оценка ASVAB: G57

4. Специалист по бортовым системам (1A3X1)
Специалист по бортовым системам за работой. Изображение: defense.gov

Чем они занимаются: Они выполняют обязанности летных экипажей для определенных миссий на различных самолетах. Это включает в себя эксплуатацию и обслуживание бортовой связи, датчиков, радаров и электронного оборудования.

Минимальный балл ASVAB: G55

8.Авиатор специального назначения (1A9X1)
Специальные миссии Авиатор за работой. Изображение: Af.mil

Чем они занимаются: Они управляют самолетами для выполнения специальных заданий, таких как специальные операции, боевое спасение, восстановление персонала, ядерная безопасность, внутренняя безопасность, пожаротушение, летные испытания и транспорт для выдающихся гостей.

Минимальный балл ASVAB: G55

9. Операции кибервойны (1B4X1)
Операции кибервойны в действии. Изображение: оборона.gov

Чем они занимаются: Они управляют всеми операциями, связанными с киберпространством, в гарнизонах и в местах дислокации. Это включает наступательные и оборонительные операции в киберпространстве, командование и контроль сил киберпространства, а также устранение конфликтов с активами, связанными с киберпространством.

Минимальный балл ASVAB: G55

11. Диспетчер воздушного движения (1C1X1)
Авиадиспетчер за работой. Изображение: af.mil

Чем они занимаются: Они управляют воздушными судами и направляют их при входе в воздушное пространство терминала и выходе из него, используя визуальное, радиолокационное и не радиолокационное слежение.

Минимальный балл ASVAB: G55 и M55

12. Боевой контроллер (1C2X1)
Боевой диспетчер за работой. Изображение: defense.gov

Чем они занимаются: Они управляют командованием, контролем, связью, разведкой, наблюдением и разведкой (C3ISR) во время военных операций. Это включает управление воздушным движением и целеуказание, воздушные удары и другие средства связи.

Минимальный балл ASVAB: G44

13. Командование и управление (1C3X1)
Командование и управление операциями в действии.Изображение: defense.gov

Чем они занимаются: Они выполняют задачи управления и контроля на наземных, мобильных и воздушных командных пунктах, в операционных центрах, центрах координации спасательных операций, а также в центрах боевого и главного командования.

Минимальный балл ASVAB: G49

14. Командование и управление Операции по управлению боевыми действиями (1C5X1)
Командование и управление боевыми операциями за работой. Изображение: defense.gov

Чем они занимаются: Они управляют всеми системами командования и управления боевыми действиями.Они также координируют различные миссии, такие как поиск и спасение персонала.

Минимальный балл ASVAB: G49

Связанная статья – Оценки ASVAB для работы на флоте

16. Операции космических систем (1C6X1)
Работа космических систем. Изображение: defense.gov

Чем они занимаются: Они управляют и выполняют миссии по управлению пространством, наращиванию космических сил и поддержке космических сил.

Минимальный балл ASVAB: E60

17.Управление аэродромом (1C7X1)
Руководство аэродрома за работой. Изображение: defense.gov

Чем они занимаются: Они управляют операциями на аэродромах, в том числе координируют свои действия с гражданскими организациями, службами управления воздушным движением и другими базами для поддержания безопасности полетов и условий эксплуатации самолетов.

Минимальная оценка ASVAB: G50 и M40

18. Радары, аэродромные и метеорологические системы (1C8X3)
Радар, аэродромные и погодные системы в действии. Изображение: оборона.gov

Чем они занимаются: Они проектируют и анализируют системы, включая программирование, эксплуатацию и обслуживание, управление ресурсами и безопасность. Они также руководят установкой, обслуживанием / ремонтом, капитальным ремонтом и модификацией соответствующего оборудования и систем. Это включает в себя управление воздушным движением, погоду, управление наземными воздушными судами, а также метеорологические и навигационные системы.

Минимальный балл ASVAB: G49

20. Геопространственный интеллект (1N1X1)
Геопространственный интеллект в действии.Изображение: rmiet.org

Чем они занимаются: Они планируют, собирают, анализируют, используют, разрабатывают и распространяют многосенсорный геопространственный интеллект для поддержки военных миссий.

Минимальная оценка ASVAB: G57

21. Аналитик разведки сигналов (1N2X1)
Аналитик Signals Intelligence за работой. Изображение: defense.gov

Чем они занимаются: Они собирают, обрабатывают, идентифицируют, анализируют и сообщают о выбросах электромагнитного интеллекта. Это включает в себя работающее оборудование электронной разведки и компьютерные системы.

Минимальная оценка ASVAB: G62

22. Специалист по криптологическому языку (1N3X1)
Специалист по криптологическому языку ВВС за работой. Изображение: Airforce.com

Чем они занимаются: Они используют знание иностранных языков для сбора, расшифровки, перевода, анализа и составления отчетов.

Минимальная оценка ASVAB: G72

23. Fusion Analyst (1N4X1)
Аналитик Fusion за работой. Изображение: defense.gov

Чем они занимаются: Они проводят анализ разведывательных данных во всех областях.Это включает в себя анализ и использование информации для определения целей и обеспечения общей ситуационной осведомленности военнослужащих и руководства.

Минимальный балл ASVAB: G49

24. Специалист по человеческому интеллекту (1N7X1)
Специалист по разведке человека ВВС за работой. Изображение: Airforce.com

Чем они занимаются: Они собирают и сообщают информацию, полученную из человеческих источников. Они также просматривают документы и информацию из открытых источников, чтобы найти потенциальных клиентов.

Минимальный балл ASVAB: G49

25. Аналитик таргетинга
Аналитик по таргетингу за работой. Изображение: defense.gov

Чем они занимаются: Они выполняют разведывательные миссии по целям, в том числе анализируют цели. Они также разрабатывают целевые решения для планирования и выполнения операции.

Минимальный балл ASVAB: G49

Связанная статья – Оценки ASVAB для должностей в морской пехоте

28. Оператор датчика (1U0X1)
Оператор сенсора за работой.Изображение: defense.gov

Чем они занимаются: Они действуют как члены экипажа миссии во время операций с беспилотными или пилотируемыми самолетами. Они используют бортовые датчики для обнаружения, отслеживания и наблюдения за объектами в воздухе, на земле или в море.

Минимальная оценка ASVAB: G64 или E54

29. Дистанционно пилотируемый летчик (1U1X1)
Дистанционно пилотируемый летчик за работой. Изображение: defense.gov

Чем они занимаются: Они выполняют задачи в воздухе, используя беспилотные летательные аппараты.Они управляют самолетом, а также боевым оборудованием.

Минимальная оценка ASVAB: G64 или E54

30. Погода (1W0X1)
Погода (1W0X1) в действии. Изображение: defense.gov

Чем они занимаются: Они собирают, анализируют и прогнозируют атмосферные и космические условия окружающей среды для обеспечения принятия обоснованных решений и использования военных средств.

Минимальная оценка ASVAB: G66 и E50

31. Погода для специальных операций (1W0X2)
Погода для спецназа (1W0X2) в действии.Изображение: wikimedia.org

Чем они занимаются: Они собирают, анализируют и прогнозируют атмосферные и космические условия окружающей среды в поддержку миссий специальных операций. Они могут работать в составе команды или в одиночку, часто в сложных условиях.

Минимальная оценка ASVAB: G66 и E50

32. Управление материальными средствами (2S0X1)
Управление материальными средствами (2S0X1) в действии. Изображение: defense.gov

Чем они занимаются: Они разрабатывают, эксплуатируют, внедряют и анализируют ручные и автоматизированные системы логистики.Они работают для управления товарным и денежным учетом, управления запасами, финансового планирования и складских функций.

Минимальный балл ASVAB: G44 или A41

33. Система боеприпасов (2W0X1)
Система боеприпасов (2W0X1) в действии. Изображение: defense.gov

Чем они занимаются: Они несут ответственность за безопасность и подотчетность всех неядерных боеприпасов. Они управляют производством, выявляют потребности, управляют оборудованием для автоматизированной обработки данных, инспектируют и испытывают неядерные боеприпасы и регулярно проводят демилитаризацию неопасных боеприпасов.

Минимальный балл ASVAB: M60 или G57

34. Операции Cyber ​​Systems (3D0X2)
Cyber ​​Systems Operations (3D0X2) в действии. Изображение: defense.gov

Чем они занимаются: Они устанавливают, поддерживают и обслуживают серверные операционные системы и другие компьютерные системы, а также программное обеспечение, необходимое для каждой системы. Они реагируют на сбои, проверяют наличие защитных механизмов и действуют как администраторы системы.

Минимальный балл ASVAB: G64

35.Cyber ​​Surety (3D0X3)
Cyber ​​Surety (3D0X3) в действии. Изображение: defense.gov

Чем они занимаются: Они несут ответственность за определение управления рисками фиксированных, развернутых и мобильных информационных систем и телекоммуникационных ресурсов. Их работа защищает клиентов, сети, системы передачи данных / голоса и базы данных от несанкционированных действий.

Минимальный балл ASVAB: G64

36. Программирование компьютерных систем (3D0X4)
Программирование компьютерных систем на работе.Изображение: defense.gov

Чем они занимаются: Они действуют как компьютерные аналитики, программисты, тестировщики и менеджеры при проектировании, разработке, обслуживании, тестировании, управлении конфигурацией и документации программных систем и компьютерных систем баз данных.

Минимальный балл ASVAB: G64

Связанная статья – 5 типов увольнения из армии: объяснение преимуществ (и последствий)

37. Клиентские системы (3D1X1)
Клиентские системы (3D1X1) в действии.Изображение: defense.gov

Чем они занимаются: Они отвечают за стандартный голос, данные, сетевое видео и криптографические клиентские устройства. Это включает в себя развертывание, поддержку, устранение неполадок и ремонт всех устройств.

Минимальный балл ASVAB: E60

38. Кибер-транспортные системы (3D1X2)
Кибер-транспортные системы (3D1X2) в действии. Изображение: defense.gov

Чем они занимаются: Они отвечают за стандартные системы передачи голоса, данных, видео и системы криптографической инфраструктуры.Это включает в себя развертывание, поддержку, устранение неполадок и ремонт этих систем.

Минимальный балл ASVAB: E70

39. Борьба с вредителями (3E4X3)
Борьба с вредителями (3E4X3) в действии. Изображение: defense.gov

Чем они занимаются: Управляют, оценивают и применяют методы борьбы с вредителями и соблюдения экологических требований.

Минимальный балл ASVAB: G38

40. Инженерное дело (3E5X1)
Инженерное дело (3E5X1) в действии. Изображение: оборона.gov /

Чем они занимаются: Они руководят и выполняют проектирование гражданского строительства, составление чертежей, геодезию и заключение контрактов на надзор для поддержки строительства и обслуживания объектов. Они работают с чертежами автоматизированного проектирования (САПР), информационным моделированием зданий, спецификациями строительных контрактов и сметами затрат.

Минимальный балл ASVAB: G49

Соответствующая статья – Оценки ASVAB для должностей береговой охраны

41. Управление операциями (3E6X1)
Управление операциями (3E6X1) в действии.Изображение: defense.gov

Чем они занимаются: Они активируют и управляют центрами управления и контроля гражданского строительства во время мирного, военного и чрезвычайных операций. Это включает в себя обработку и контроль требований к работе, а также управление приобретениями для работы, выполняемой силами CE.

Минимальный балл ASVAB: G44

42. Противопожарная защита (3E7X1)
Противопожарная защита (3E7X1) в действии. Изображение: ohio.gov

Чем они занимаются: Они защищают людей, имущество и окружающую среду от пожаров и стихийных бедствий.Это включает предотвращение пожаров, тушение пожаров, спасение и реагирование на опасные материалы.

Минимальный балл ASVAB: G38

43. Обезвреживание боеприпасов (EOD) – 3E8X1
Обезвреживание боеприпасов (EOD) – 3E8X1 в действии. Изображение: defense.gov

Чем они занимаются: Они утилизируют взрывоопасные предметы для защиты персонала, ресурсов и окружающей среды от опасных взрывоопасных боеприпасов, самодельных взрывных устройств и оружия массового уничтожения.Они используют специализированные инструменты, методы и средства индивидуальной защиты для диагностики, мониторинга, оценки, опроса, устранения, обезвреживания, восстановления и утилизации этих устройств.

Минимальный балл ASVAB: M55 & G60

44. Управление в чрезвычайных ситуациях (3E9X1)
Управление в чрезвычайных ситуациях (3E9X1) в действии. Изображение: defense.gov

Чем они занимаются: Они управляют основными командами и программами управления установками в чрезвычайных ситуациях. Это включает в себя подготовку, планирование, обучение, обучение и оснащение персонала и руководителей установки.Чрезвычайные ситуации включают крупные аварии, стихийные бедствия, оружие массового уничтожения, а также химические, биологические, радиологические, ядерные и взрывные атаки высокой мощности во время войны.

Минимальная оценка ASVAB: G62

45. Услуги (3F1X1)
Службы (3F1X1) в действии. Изображение: picryl.com

Чем они занимаются: Они управляют и руководят программами поддержки вооруженных сил, операциями и розничными операциями, такими как выделенное фондом питание, проживание, отдых, фитнес и спортивные программы, прачечная, морг, почетный караул, протокол, средства предупреждения о ракетном нападении и другие программы готовности.

Минимальный балл ASVAB: G24

Связанная статья – 20 состояний здоровья, которые могут лишить вас права служить в армии

46. Образование и профессиональная подготовка (3F2X1)
Образование и обучение (3F2X1) в действии. Изображение: defense.gov

Чем они занимаются: Они проводят обучение и тренинги по техническому обслуживанию, эксплуатации и поддержке. Они также управляют всеми образовательными услугами, разработкой учебных программ и деятельностью инструкторов.

Минимальный балл ASVAB: G24

47. Рабочая сила (3F3X1)
Рабочая сила (3F3X1) за работой. Изображение: defense.gov

Чем они занимаются: Они несут ответственность за организационную структуру, определение требований, распределение и контроль программ, а также за управление производительностью.

Минимальный балл ASVAB: G24

48. Равные возможности (3F4X1)
Равные возможности (3F4X1) в действии. Изображение: defense.gov

Чем они занимаются: Они выполняют, контролируют и управляют всеми образовательными программами по вопросам равных возможностей и человеческих отношений.

Минимальный балл ASVAB: G24

49. Администрация (3F5X1)
Администрация (3F5X1) за работой. Изображение: defense.gov

Чем они занимаются: Они обеспечивают административную поддержку, координируя, выполняя и управляя такими задачами, как офисное управление, человеческие ресурсы, поддержка исполнительного персонала, почта, официальная почта и другие обязанности.

Минимальный балл ASVAB: G24

50. Управление сил национальной гвардии в воздухе (3G0X1)
Управление сил национальной гвардии ВВС США (3G0X1) за работой.Изображение: defense.gov

Чем они занимаются: Они организуют и проводят программы по набору и удержанию личного состава ВВС Национальной гвардии.

Минимальный балл ASVAB: G24

51. Историк (3H0X1)
Историк ВВС за работой. Изображение: Afreserve.com

Чем они занимаются: Они выполняют и управляют историческими действиями, программами и функциями. Они также проводят исторические исследования и справочные услуги, проводят интервью с персоналом и готовят аналитические исторические публикации.

Минимальный балл ASVAB: G24

52. Радиоведущий (3N0X2)
Радиожурналист (3N0X2) за работой. Изображение: defense.gov

Чем они занимаются: Они планируют, организуют, координируют и проводят командную информацию, взаимодействие с общественностью и деятельность средств массовой информации. Это включает в себя подготовку материалов для внутренней и внешней аудитории, а также проведение трансляций и производства.

Минимальная оценка ASVAB: G72

53.Фотокорреспондент (3N0X5)
Фотокорреспондент (3N0X5) за работой. Изображение: defense.gov

Чем они занимаются: Они занимаются цифровой и печатной фотожурналистикой, включая фотографии, написание, редактирование и управление контентом для базовых веб-сайтов и других платформ социальных сетей, периодических изданий, руководств, брошюр и информационных бюллетеней.

Минимальная оценка ASVAB: G72

54. Региональный диапазон (3N1X1)
Региональный диапазон (3N1X1) в действии. Изображение: defense.gov

Чем они занимаются: Они выступают в качестве инструменталистов, музыкальных аранжировщиков, вокалистов или звукоинженеров и светотехников в военных оркестрах.

Минимальный балл ASVAB: G24 или A21

55. Премьер Бэнд (3N2X1)
Премьер-группа (3N2X1) в действии. Изображение: defense.gov

Чем они занимаются: Они выступают в качестве инструменталистов, музыкальных аранжировщиков, вокалистов, библиотекарей или звукоинженеров и светотехников в официальном оркестре ВВС США. Это доступно только для тех, кто находится на уровне мастера или суперинтенданта.

Минимальный балл ASVAB: G24 или A21

Статья по теме – Обзор военной звездной карты: на что стоит подписаться?

56.Силы безопасности (3P0X1)
Силы безопасности (3P0X1) за работой. Изображение: defense.gov

Чем они занимаются: Они выполняют действия сил безопасности в поддержку 2/3 ядерного предприятия США, систем вооружения и физической безопасности, правопорядка, военных служебных собак, боевых вооружений и операций по обеспечению безопасности территории. .

Минимальный балл ASVAB: G33

57. Управление службами здравоохранения (4A0X1)
Управление службами здравоохранения (4A0X1) в действии. Изображение: dodlive.mil

Чем они занимаются: Они планируют, разрабатывают, управляют и предоставляют услуги здравоохранения, такие как ведение пациентов, медицинские записи, специальные заказы и управление ресурсами.

Минимальный балл ASVAB: G44

58. Медицинские материалы (4A1X1)
Медицинский материал (4A1X1) в действии. Изображение: defense.gov

Чем они занимаются: Они подготавливают и поддерживают ручные и механизированные учетные записи медицинского оборудования, а также запрашивают, получают, хранят, выпускают, охраняют и учитывают расходные материалы и оборудование.

Минимальный балл ASVAB: G44

59. Биомедицинское оборудование (4A2X1)
Биомедицинское оборудование (4A2X1) в работе. Изображение: defense.gov

Чем они занимаются: Они устанавливают, проверяют, ремонтируют и модифицируют биомедицинское оборудование и вспомогательные системы. Это включает предварительную оценку и поддержку технического обслуживания для всех устройств, используемых в лечебном учреждении.

Минимальный балл ASVAB: E70 & M60

60.Биоэкологическая инженерия (4B0X1)
Биоэкологическая инженерия (4B0X1) в действии. Изображение: defense.gov

Чем они занимаются: Они управляют деятельностью, связанной с профессиональным здоровьем и гигиеной окружающей среды, например, прогнозированием, распознаванием, оценкой и контролем воздействия химических, биологических и радиологических опасностей. Они также проводят оценку риска для здоровья путем мониторинга и отбора проб для выявления любых опасностей.

Минимальный балл ASVAB: G49

61.Служба психического здоровья (4C0X1)
Служба психического здоровья на работе. Изображение: defense.gov

Чем они занимаются: Они поддерживают услуги по охране психического здоровья в области психиатрии, психологии, социальной работы, защиты семей, профилактики злоупотребления психоактивными веществами, лечения и последующего ухода, интегрированной оперативной поддержки и других программ.

Минимальный балл ASVAB: G55

62. Диетотерапия (4D0X1)
Диетотерапия (4D0X1) в действии. Изображение: defense.gov

Чем они занимаются: Они работают в области медицины питания, включая заготовку, хранение, приготовление, приготовление пищи, выпечку и обслуживание обычных и лечебных диет.

Минимальный балл ASVAB: G44

63. Общественное здравоохранение (4E0X1)
Общественное здравоохранение (4E0X1) в действии. Изображение: defense.gov

Чем они занимаются: Они работают с общественным управлением здравоохранения и обеспечивают управление здравоохранением. В рамках управления общественным здравоохранением они выполняют такие задачи, как контроль и профилактика инфекционных заболеваний, безопасность и защита пищевых продуктов, санитария объектов и реагирование на чрезвычайные ситуации в области общественного здравоохранения. В рамках управления здоровьем сил они несут ответственность за обработку разрешений на медицинское развертывание, профилактическую оценку состояния здоровья и управление индивидуальной медицинской готовностью.

Минимальный балл ASVAB: G44

64. Сердечно-легочная лаборатория (4H0X1)
Сердечно-легочная лаборатория (4H0X1) за работой. Изображение: defense.gov

Чем они занимаются: Они работают со службами респираторной помощи, неинвазивными диагностическими кардиологическими процедурами, инвазивными диагностическими и интервенционными кардиологическими процедурами, тестированием функции легких, а также диагностическими и терапевтическими бронхоскопиями.

Оценка: G44

65. Физическая медицина (4J0X2 & 4J0X2A)
Физическая медицина (4J0X2 и 4J0X2A) в действии.Изображение: defense.gov

Чем они занимаются: Они занимаются уходом за пациентами в рамках физиотерапии, трудотерапии и ортопедических услуг, включая реализацию планов лечения.

Минимальный балл ASVAB: G49

67. Аэрокосмические медицинские услуги (4N0X1)
Аэрокосмическая медицинская служба (4N0X1) за работой. Изображение: defense.gov

Чем они занимаются: Они занимаются повседневным уходом за пациентами, в том числе с летным и специальным оперативным персоналом.Они работают при оказании помощи пациентам, в том числе в чрезвычайных ситуациях и в случае стихийных бедствий.

Минимальный балл ASVAB: G44

68. Хирургические услуги (4N1X1)
Хирургическая служба (4N1X1) за работой. Изображение: defense.gov

Чем они занимаются: Они занимаются хирургическим лечением пациентов и проводят обучение. Они помогают в оказании помощи пациентам до, во время и после операции. Они также выполняют очистку и циркуляцию в операционной.

Минимальный балл ASVAB: G44

69.Аптека (4P0X1)
Аптека (4P0X1) на работе. Изображение: defense.gov

Чем они занимаются: Они управляют административной и технической деятельностью аптек, включая заявки, складские запасы, составы и отпуск фармацевтических препаратов.

Минимальный балл ASVAB: G44

70. Диагностическая визуализация (4R0X1)
Диагностическая визуализация (4R0X1) в действии. Изображение: defense.gov

Чем они занимаются: Они работают с оборудованием для получения диагностических изображений, таких как рентгеновские снимки и ультразвук, и помогают радиологам / терапевтам в выполнении специальных процедур.

Минимальный балл ASVAB: G44

71. Медицинская лаборатория (4T0X1)
Медицинская лаборатория (4T0X1) за работой. Изображение: fshoq.com

Чем они занимаются: Они тестируют и анализируют образцы человеческого происхождения, чтобы помочь в диагностике, лечении и профилактике заболеваний или в рамках медицинских исследований.

Минимальная оценка ASVAB: G62

72. Гистопатология (4T0X2)
Специалист по гистопатологии ВВС за работой. Изображение: Defense.gov

Чем они занимаются: Они работают в рамках вскрытия, готовя образцы для вскрытия и хирургические образцы.

Минимальный балл ASVAB: G44

73. Оптометрия (42EX)
Оптометрист ВВС за работой. Изображение: Af.mil

Чем они занимаются: Они проводят визуальные скрининговые тесты и помогают в лечении пациентов. Также они оформляют все рецепты на военную одежду.

Минимальный балл ASVAB: G55

74. Ассистент стоматолога (4Y0X1 и 4Y0X1H)
Ассистент стоматолога (4Y0X1 и 4Y0X1H) на работе. Изображение: defense.gov

Чем они занимаются: Они работают в качестве парапрофессионалов, выполняя обязанности по гигиене полости рта, такие как прием пациентов, просмотр записей и подготовка пациентов к лечению.

Минимальный балл ASVAB: G44

75. Стоматологическая лаборатория (4Y0X2)
Стоматологическая лаборатория (4Y0X2) за работой. Изображение: wikimedia.org

Чем они занимаются: Они производят и ремонтируют зубные и челюстно-лицевые протезы и приспособления.

Минимальная оценка ASVAB: G66

76. Помощник юриста (5J0X1)
Параюрист (5J0X1) за работой. Изображение: defense.gov

Чем они занимаются: Они управляют и выполняют юридические функции под надзором поверенного, такие как юридические исследования, написание, анализ, собеседование и управление открытием.

Минимальная оценка ASVAB: G72

77. Религиоведение (5R0X1)
Капеллан (5R0X1) за работой. Изображение: Af.mil

Чем они занимаются: Они способствуют свободному отправлению религиозных обрядов, консультируют лидеров по вопросам религиозного приспособления, работают в кризисных ситуациях и управляют религиозными программами и религиозными министерствами.

Минимальная оценка ASVAB: G72.

Связанная статья: 9 обычных частных вакансий по военным подрядчикам (и 3 необычных)

78.Контрактный (6C0X1)
Специалист по контракту ВВС (6C0X1) просматривает план обучения. Изображение: Af.mil

Чем они занимаются: Они управляют подрядными функциями для товаров, услуг и строительства, используя процедуры закупок, переговоры и другие методы. Они также подготавливают, обрабатывают и анализируют транзакции и продукты.

Минимальная оценка ASVAB: G72

79. Специальные расследования (7S0X1)
Специальное расследование (7S0X1) за работой.Изображение: dvidshub.net

Чем они занимаются: Они занимаются уголовными преступлениями, экономическими преступлениями, контрразведкой, защитой сил, проверкой пригодности персонала, компьютерными преступлениями, расследованиями технических служб, операциями по противодействию угрозам и специальными расследованиями.

Минимальная оценка ASVAB: G72

80. Финансовый менеджмент и контролер (6F0X1)
Финансовый менеджмент и контролер за работой. Изображение: wikimedia.org

Чем они занимаются: Они предоставляют поддержку в принятии финансовых решений, услуги и ресурсы.Они ведут финансовый учет заработной платы, командировочных операций и бухгалтерский учет.

Минимальная оценка ASVAB: G57

81. Летное оборудование экипажа (1P0X1)
Летное оборудование экипажа за работой. Изображение: defense.gov

Чем они занимаются: Они проводят проверки, техническое обслуживание и регулировку всего летного оборудования для экипажей, оборудования для химической защиты экипажей и других принадлежностей. Они также несут ответственность за всю защитную одежду, плавсредство, системы аварийной эвакуации и парашюты.

Минимальный балл ASVAB: M40

82. Безопасность (1S0X1)
Безопасность на работе. Изображение: defense.gov

Чем они занимаются: Они управляют всеми программами безопасности и осуществляют их, включая планирование и руководство деятельностью, связанной с безопасностью, анализом происшествий и оценкой рисков.

Минимальный балл ASVAB: G49

83. Выходы для экипажа (2A6X3)
Система выхода летного экипажа за работой. Изображение: defense.gov

Чем они занимаются: Они обслуживают все системы эвакуации на борту самолета, включая катапультируемые сиденья, козырьки и люки, компоненты взрывчатых веществ, подсистемы и соответствующее вспомогательное оборудование.

Минимальный балл ASVAB: M56

84. Топливные системы самолета (2A6X4)
Специалист по топливным системам самолетов ВВС за работой. Изображение: Defense.gov

Чем они занимаются: Они снимают, ремонтируют, проверяют, устанавливают и модифицируют топливные системы самолетов. Сюда входят встроенные топливные баки, камеры мочевого пузыря и любые внешние баки. Они также несут ответственность за оборудование и оборудование, поддерживающее топливные системы.

Минимальный балл ASVAB: M47

85.Гидравлические системы самолета (2A6X5)
Гидравлические системы самолета в работе. Изображение: defense.gov

Чем они занимаются: Они устраняют неисправности, снимают, ремонтируют, ремонтируют, проверяют, регулируют, устанавливают и тестируют гидравлические системы самолетов и системы дозаправки в полете.

Минимальный балл ASVAB: M56

Статья по теме: 6 способов проверить, был ли кто-то в армии

86. Электрические и экологические системы самолета (2A6X6)
Электрические и экологические системы самолета в действии.Изображение: ypcdn.com

Чем они занимаются: Они устраняют неисправности, проверяют, снимают, устанавливают, ремонтируют, модифицируют, ремонтируют, а также управляют электрическими и экологическими (E&E) бортовыми системами и сопутствующим оборудованием. Оборудование E&E включает в себя постоянный и переменный ток, газотурбинные компрессоры, шасси, систему противоскольжения, рулевое управление носовым колесом и систему герметизации кабины.

Минимальный балл ASVAB: E61 & M41

88. Неразрушающий контроль (2A7X2)
Неразрушающий контроль на работе.Изображение: defense.gov

Чем они занимаются: Они проверяют системы аэрокосмического оружия и вспомогательное оборудование, чтобы убедиться, что они конструктивно надежны, используя неразрушающие методы. Они также проводят анализ жидкости.

Минимальный балл ASVAB: M42

89. Техническое обслуживание конструкции воздушного судна (2A7X3)
Ремонт конструкции самолета на работе. Изображение: defense.gov

Чем они занимаются: Они проектируют, ремонтируют, модифицируют и производят металлические, пластиковые, композитные, современные композитные и другие структурные детали для самолетов.Они также несут ответственность за консерванты для самолетов, ракет и другого оборудования.

Минимальный балл ASVAB: M47

90. Незаметное техническое обслуживание воздушного судна (2A7X5)
Низкое наблюдаемое техническое обслуживание самолета на работе. Изображение: defense.gov

Чем они занимаются: Они оценивают, устанавливают, удаляют и ремонтируют покрытия самолетов, которые не наблюдаются, для поддержания структурной целостности.

Минимальный балл ASVAB: M47

91.Интегрированные системы связи / навигации / управления воздушными силами мобильности (2A8X1)
Интегрированные системы связи / навигации / управления воздушными силами подвижности в действии. Изображение: defense.gov

Чем они занимаются: Они анализируют неисправности, проверяют, удаляют, обслуживают и устанавливают на самолетах интегрированные системы связи, навигации и выполнения задач.

Минимальный балл ASVAB: M47

92. Интегрированные системы приборов и управления полетом ВВС (2A8X2)
Интегрированные приборы и системы управления полетом ВВС подвижности в действии.Изображение: defense.gov

Чем они занимаются: Они анализируют неисправности, проверяют, удаляют, обслуживают и устанавливают интегрированные системы приборов и управления полетом на самолетах.

Минимальный балл ASVAB: M47

93. Бомбардировщик / Специальные интегрированные системы связи / навигации / Миссия (2A9X1)
Air Force 2A9X1 за работой. Изображение: Airforce.com

Чем они занимаются: Они анализируют неисправности, проверяют, удаляют, обслуживают и устанавливают интегрированные системы связи, навигации и управления полетами на бомбардировщиках и специальных самолетах.

Минимальный балл ASVAB: M47

94. Бомбардировщик / специальные интегрированные системы управления полетом и прибором (2A9X2)
Бомбардировщик / специальные интегрированные системы приборов и управления полетом за работой. Изображение: defense.gov

Чем они занимаются: Они анализируют неисправности, проверяют, удаляют, обслуживают и устанавливают интегрированные системы приборов и управления полетом на бомбардировщиках и специальных самолетах.

Минимальный балл ASVAB: M47

95.Интегрированная авионика бомбардировщиков / специальных средств радиоэлектронной борьбы и радиолокационного наблюдения (2A9X3)
2А9Х3 в действии. Изображение: Afreserve.com

Чем они занимаются: Они анализируют неисправности, проверяют, удаляют, обслуживают и устанавливают интегрированные системы авионики радиолокационного наблюдения на бомбардировщиках и специальных самолетах.

Минимальный балл ASVAB: M47

Статья по теме – 15 лучших военных училищ для мальчиков и девочек

96. Топливо (2F0X1)
Специалист по топливу ВВС за работой.Изображение: Af.mil

Чем они занимаются: Они эксплуатируют топливные и криогенные установки и оборудование. Это включает в себя ответственность за инвентаризацию и транспортировку нефти, криогеники и альтернативных видов топлива. Они также проводят проверки качества этих видов топлива.

Минимальный балл ASVAB: M47 & G38

97. Системы вооружения самолетов (2W1X1)
Система авиационного вооружения в действии. Изображение: defense.gov

Чем они занимаются: Они загружают и выгружают ядерные и неядерные боеприпасы, взрывчатые вещества и топливные устройства на самолетах.Они также устанавливают и обслуживают авиационные бомбы, ракеты и оборудование для сброса ракет, орудия и артиллерийские установки, а также сопутствующее оборудование.

Минимальный балл ASVAB: M60 или E45

98. Ядерное оружие (2W2X1)
Ядерное оружие в действии. Изображение: defense.gov

Чем они занимаются: Они проверяют, обслуживают, хранят, обрабатывают, модифицируют, ремонтируют и учитывают ядерное оружие, его компоненты, связанное с ним оборудование и соответствующее испытательное оборудование и оборудование для обращения с ним.

Минимальный балл ASVAB: M60

99.Производство электроэнергии (3E0X2)
Производство электроэнергии на работе. Изображение: defense.gov

Чем они занимаются: Они устанавливают, снимают, эксплуатируют, обслуживают и ремонтируют системы выработки электроэнергии и управления, системы остановки самолетов и все связанное с ними оборудование.

Минимальный балл ASVAB: M56 & E40

100. Отопление, вентиляция, кондиционирование и охлаждение (3E1X1)
Отопление, вентиляция, кондиционирование и охлаждение на работе.Изображение: defense.gov

Чем они занимаются: Они устанавливают, эксплуатируют, обслуживают и ремонтируют системы HVAC / R, оборудование для сжигания и промышленные воздушные компрессоры.

Минимальный балл ASVAB: M47 или E28

101. Тротуары и строительное оборудование (3E2X1)
Тротуары и строительное оборудование за работой. Изображение: defense.gov

Чем они занимаются: Они строят и обслуживают бетонные и асфальтовые взлетно-посадочные полосы, перроны для стоянок самолетов и дороги. Они также работают с тяжелым строительным оборудованием, таким как погрузчики, грейдеры, бульдозеры, экскаваторы-погрузчики и самосвалы, и обслуживают это оборудование.

Минимальный балл ASVAB: M40

102. Структурный (3E3X1)
Структурный в действии. Изображение: defense.gov

Чем они занимаются: Они управляют, строят, ремонтируют и модифицируют структурные системы, а также деревянные, каменные, металлические и бетонные здания. Они также производят и ремонтируют компоненты этих зданий.

Минимальный балл ASVAB: M47

103. Техническое обслуживание систем водоснабжения и топлива (3E4X1)
Ремонт водоснабжения и топливных систем на работе.Изображение: defense.gov

Чем они занимаются: Они устанавливают, проверяют, обслуживают, устраняют неисправности, модифицируют, ремонтируют и управляют водопроводом, распределением воды, системами сбора сточных вод, системами водоснабжения и очистки сточных вод, пожаротушением, системами предотвращения обратного потока, естественными системы газораспределения, системы хранения, распределения и распределения жидкого топлива.

Минимальный балл ASVAB: M47

104. Планы логистики (2G0X1)
Планы логистики в действии.Изображение: defense.gov

Чем они занимаются: Они разрабатывают, оценивают, контролируют и контролируют логистические планы и программы. Это включает в себя боевую готовность, развертывание и планы поддержки.

Минимальный балл ASVAB: A56

Соответствующая статья – 101 идея пакета военной помощи

105. Управление движением (2T0X1)
Управление трафиком в действии. Изображение: defense.gov

Чем они занимаются: Они выполняют всю деятельность, связанную с дорожным движением, в том числе используют военный и коммерческий транспорт для перемещения персонала, материальных средств и имущества.

Минимальный балл ASVAB: M40

106. Наземный транспорт (2T1X1)
Наземный транспорт за работой. Изображение: defense.gov

Чем они занимаются: Они предоставляют возможности наземного транспорта как для персонала, так и для грузов. Они планируют и направляют наземный транспорт, включая легкие и тяжелые автомобили, такие как автобусы, грузовики с полуприцепами, вилочные погрузчики и аварийно-эвакуационные машины.

Минимальный балл ASVAB: M47 и A28

107.Воздушный транспорт (2T2X1)
Воздушный транспорт на работе. Изображение: defense.gov

Чем они занимаются: Они планируют, планируют и обрабатывают авиапассажиров и грузы. Это включает погрузку и разгрузку пассажиров, багажа и грузов с военных и коммерческих самолетов. Они также ведут все записи и осуществляют очистку самолетов и доставку еды / припасов.

Минимальный балл ASVAB: M47 и A28

108. Управление транспортными средствами (2Т)
Управление транспортными средствами на работе.Изображение: defense.gov

Чем они занимаются: Они управляют всеми транспортными средствами ВВС, включая списки разрешенных транспортных средств, покупают новые автомобили, а также проверяют, ремонтируют, модифицируют и перекрашивают существующие автомобили.

Минимальный балл ASVAB: M40

109. Техническое обслуживание автотранспортного оборудования для генерации миссий (2T3X1)
Работа по техническому обслуживанию автотранспортного оборудования поколения миссий. Изображение: defense.gov

Чем они занимаются: Они контролируют и выполняют все работы по техническому обслуживанию транспортных средств военного и коммерческого назначения.Сюда входят автомобили-тягачи и оборудование, пожарные машины и погрузочно-разгрузочное оборудование.

Минимальный балл ASVAB: M47

110. Управление парком и анализ (2T3X7)
Управление и анализ автопарка в действии. Изображение: defense.gov

Чем они занимаются: Они составляют график и анализируют техническое обслуживание транспортных средств и оборудования. Они обслуживают все системы сбора данных о транспортных средствах.

Минимальный балл ASVAB: A41

111.Управление знаниями (3D0X1)
Управление знаниями в действии. Изображение: defense.gov

Чем они занимаются: Они разрабатывают и контролируют процессы, технологии и методы для выявления, сбора, организации и использования информации. Сюда входят необработанные данные, документы, практики, политики и опыт отдельных лиц.

Минимальный балл ASVAB: A47

112. Персонал (3F0X1)
Персонал за работой. Изображение: defense.gov

Чем они занимаются: Они управляют, контролируют и руководят военными и кадровыми программами.Они также анализируют политику и предоставляют рекомендации руководству ВВС по льготам, льготам, продвижению по службе, программам удержания и переезда.

Минимальный балл ASVAB: A41

113. Испытательные станции и компоненты авионики (2A0X1)
Испытательные станции и компоненты авионики в работе. Изображение: defense.gov

Чем они занимаются: Они эксплуатируют испытательные станции авионики, включая проверку, обслуживание, программирование и калибровку всего испытательного оборудования авионики, вспомогательного оборудования и бортового оборудования самолетов.

Минимальный балл ASVAB: E70

114. SOF / PR Интегрированные системы связи / навигации / полетов (2A2X1)
SOF / PR Интегрированные системы связи / навигации / миссии в действии. Изображение: defense.gov

Чем они занимаются: Они анализируют, проверяют, удаляют (при необходимости), обслуживают и устанавливают системы связи, навигации и выполнения задач на самолетах специальных операций и эвакуации персонала.

Минимальная оценка ASVAB: G64 или E54

115.SOF / PR Интегрированные системы приборов и управления полетом (2A2X2)
Интегрированная система приборов и управления полетом SOF / PR в действии. Изображение: dodlive.mil

Чем они занимаются: Они анализируют, проверяют, удаляют (при необходимости), обслуживают и устанавливают приборы и системы управления полетом на самолетах для специальных операций и эвакуации персонала.

Минимальная оценка ASVAB: G64 или E54

116. Интегрированные системы радиоэлектронной борьбы SOF / PR (2A2X3)
Интегрированные системы радиоэлектронной борьбы SOF / PR в действии.Изображение: navy.mil

Чем они занимаются: Они анализируют, проверяют, удаляют (при необходимости), обслуживают и устанавливают системы радиоэлектронной борьбы на самолетах специальных операций и эвакуации личного состава.

Минимальная оценка ASVAB: G64 или E54

117. Техническое обслуживание истребителей / Дистанционно пилотируемых самолетов (2A3X8)
Специалист по техническому обслуживанию истребителей / дистанционно пилотируемых самолетов за работой. Изображение: Af.mil

Чем они занимаются: Они несут ответственность за техническое обслуживание истребителей / дистанционно пилотируемых самолетов, включая планирование, осмотр и ремонт / обслуживание всего связанного с ними оборудования.

Минимальная оценка ASVAB: G64 или E54

118. Тактическое обслуживание самолетов (2A3X7)
Тактическое обслуживание самолетов за работой. Изображение: defense.gov

Чем они занимаются: Они обслуживают все тактические самолеты, включая вспомогательное оборудование, формы и записи.

Минимальная оценка ASVAB: G64 или E54

119. Интегрированная авионика истребителей (2A3X4)
Интегрированная авионика истребителя за работой. Изображение: оборона.gov

Чем они занимаются: Они ремонтируют и проверяют интегрированные системы авионики на борту самолетов A-10 / U-2, F-15 и F-16 / CV-22. Они устраняют неисправности, проверяют, удаляют (при необходимости), устанавливают, ремонтируют, модифицируют и эксплуатируют все системы авионики на этих самолетах, их вспомогательное оборудование.

Минимальный балл ASVAB: E70

120. Интегрированная авионика современных истребителей (2A3X5)
Специалист по интегрированной авионике истребителей ВВС США за работой.Изображение: Af.mil

Чем они занимаются: Они ремонтируют и проверяют интегрированные системы авионики на борту самолетов F-22, F-35 и MQ-1 / MQ-9 / RQ-4. Они устраняют неисправности, проверяют, удаляют (при необходимости), устанавливают, ремонтируют, модифицируют и эксплуатируют все системы авионики на этих самолетах, их вспомогательное оборудование.

Минимальный балл ASVAB: E70

121. Воздушные перевозки / Техническое обслуживание самолетов специального назначения (2A5X1)
Специалист по обслуживанию самолетов / самолетов специального назначения за работой.Изображение: Af.mil

Чем они занимаются: Они обслуживают самолеты специального назначения, включая все вспомогательное оборудование, формы и записи.

Минимальный балл ASVAB: M56

122. Техническое обслуживание вертолетов / конвертопланов (2A5X2)
Специалист по обслуживанию вертолетов / конвертопланов за работой. Изображение: Dodlive.mil

Чем они занимаются: Они обслуживают вертолеты / конвертопланы, включая все вспомогательное оборудование, формы и записи.

Минимальный балл ASVAB: M56

123.Техническое обслуживание самолетов-заправщиков / бомбардировщиков (2A5X4)
Техническое обслуживание самолетов-заправщиков / бомбардировщиков на работе. Изображение: defense.gov

Чем они занимаются: Они обслуживают самолеты-заправщики / бомбардировщики, включая все вспомогательное оборудование, формы и записи.

Минимальный балл ASVAB: M47

124. Авиационно-космическая силовая установка (2A6X1)
Аэрокосмический двигатель в действии. Изображение: defense.gov

Чем они занимаются: Они проверяют, обслуживают, модифицируют, тестируют и ремонтируют воздушные винты, турбовинтовые и турбовальные двигатели, реактивные двигатели, малые газотурбинные двигатели и соответствующее наземное вспомогательное оборудование.

Минимальный балл ASVAB: M56

125. Наземное аэрокосмическое оборудование (2A6X2)
Аэрокосмическое наземное оборудование за работой. Изображение: defense.gov

Чем они занимаются: Они обслуживают все аэрокосмическое наземное оборудование для поддержки авиационных систем. Это включает в себя техническое обслуживание, осмотр и испытательное оборудование.

Минимальный балл ASVAB: M47 & E28

126. Техническое обслуживание ракетных и космических систем (2M0X2)
Работа по обслуживанию ракетных и космических систем.Изображение: defense.gov

Чем они занимаются: Они управляют техническим обслуживанием, обработкой, приобретением и эксплуатацией ракет наземного и воздушного базирования. Они также делают то же самое для вращающихся пусковых установок авиационных ракет, ускорителей космических лифтов, полезной нагрузки и всего сопутствующего оборудования.

Минимальный балл ASVAB: M47

127. Электронное обслуживание ракетных и космических систем (2M0X1)
Электронное обслуживание ракет и космических систем за работой. Изображение: defense.gov

Чем они занимаются: Они обслуживают и эксплуатируют наземные и воздушные ракеты, ускорители космических лифтов, полезную нагрузку, системы наведения и управления, а также сопутствующее оборудование.Сюда входят автоматизированные и ручные электронные тесты, управление запуском, проверка и вспомогательное оборудование.

Минимальный балл ASVAB: E70

128. Ракетно-космические средства (2M0X3)
Ракетно-космический комплекс за работой. Изображение: raccdn.com

Чем они занимаются: Они обслуживают, эксплуатируют, обслуживают и ремонтируют системы электроснабжения и распределения, контроля окружающей среды и связанные с ними системы для ракетных и космических объектов. Сюда входят объекты, используемые для исследований и разработок.

Минимальный балл ASVAB: E70

129. Лаборатория прецизионного измерительного оборудования (2P0X1)
Техник ВВС PMEL выполняет калибровку звука. Изображение: wikimedia

Чем они занимаются: Они ремонтируют, калибруют и модифицируют все испытательное, измерительное и диагностическое оборудование, включая лабораторные эталоны точного измерительного оборудования и оборудование для автоматического тестирования.

Минимальный балл ASVAB: E70

130. Анализ управления техническим обслуживанием (2R0X1)
Анализ управления техническим обслуживанием в действии.Изображение: defense.gov

Чем они занимаются: Они собирают и анализируют данные для отчетов и брифингов. Они особенно уделяют внимание исследованиям и статистическому анализу / анализу тенденций. Они также несут ответственность за управление и эксплуатацию информационной системы управления техническим обслуживанием.

Минимальный балл ASVAB: E70

131. Управление техническим обслуживанием Производство (2R1X1)
Производство по управлению техническим обслуживанием в действии. Изображение: defense.gov

Чем они занимаются: Они планируют и составляют график использования и технического обслуживания аэрокосмических аппаратов, двигателей, боеприпасов, ракет, космических систем, аэрокосмического наземного оборудования и связанных с ними систем.

Минимальный балл ASVAB: E70

132. Системы передачи РЧ (3D1X3)
Специалист по системам передачи радиочастот за работой. Изображение: Af.mil

Что они делают: Они развертывают, поддерживают, устраняют и ремонтируют стандартные радиочастотные беспроводные спутники, спутники прямой видимости, за пределами прямой видимости, широкополосные и наземные спутники, а также устройства передачи шифрования. .

Минимальный балл ASVAB: E70

133. Операции со спектром (3D1X4)
Спектрум Операции в действии.Изображение: defense.gov

Чем они занимаются: Они анализируют требования и запросы на частоты для поддержки наземных, авиационных и космических систем. Они также координируют требования к радио, радиолокационным, наземным и другим электромагнитным излучениям и приемам.

Минимальный балл ASVAB: E60

134. Кабельные и антенные системы (3D1X7)
Кабельная и антенная системы в действии. Изображение: defense.gov

Чем они занимаются: Они предоставляют возможности управления и контроля посредством установки, обслуживания, устранения неисправностей и реконструкции распределительных систем, локальных и глобальных сетей.

Минимальный балл ASVAB: E55 и M55

135. Электрические системы (3E0X1)
Электрические системы в работе. Изображение: defense.gov

Чем они занимаются: Они устанавливают, проверяют, обслуживают, устраняют неисправности, ремонтируют и модифицируют электрические распределительные системы и соответствующие компоненты выше и ниже 600 В, системы освещения аэродрома и пожарную сигнализацию.

Минимальный балл ASVAB: E35 & M35

Часто задаваемые вопросы

Сколько рабочих мест в ВВС?

По состоянию на 2021 год в настоящее время имеется более 200 AFSC, доступных как для офицеров, так и для рядовых.

Есть ли в ВВС МОП?

Военно-воздушные силы не называют свою работу «МОС». Скорее, они называются специальными кодами ВВС или AFSC.

Сможете ли вы выбрать себе работу в ВВС?

У вас есть право голоса в AFSC, которое вы выбираете при зачислении. Однако, как и в случае с другими отраслями, получение этой работы будет зависеть от потребностей ВВС и различных других факторов.

На какие должности в ВВС больше всего путешествуют?

В то время как большинство рабочих мест позволяют вам путешествовать, безусловно, любая летная карьера предоставит вам больше всего путешествий.Эти должности включают в себя начальника экипажа, бортинженера, пилота и оператора стрелы, и это лишь некоторые из них.

Какая самая лучшая работа в ВВС?

Карьеры, такие как помощник юриста, специалист по логистике, правоохранительные органы и авиадиспетчер, предоставляют одни из самых выгодных карьерных возможностей после завершения службы в ВВС.

Ознакомьтесь с некоторыми вакансиями в других филиалах ниже:

Список должностей береговой охраны

Список MOS армии

Список вакансий военно-морского флота

Список MOS для морских судов

Каталожные номера:

https: // www.airforce.com/frequent-asked-questions/academic/what-are-qualifying-asvab-scores-for-air-force-jobs

Крейг много лет служил в ВВС, дислоцированных в таких местах, как Окинава, Япония, и штаб-квартира SAC в Омахе, Небраска. Находясь в армии, он проводил время, анализируя изображения различных самолетов, таких как SR-71. Он также был одним из первых зачисленных в военно-воздушные силы, кто имел опыт работы со спутниковыми изображениями в режиме, близком к реальному времени.В настоящее время Крейг проживает во Внешних банках Северной Каролины и ведет собственный бизнес.

Список вакансий в ВВС

4,8 из 5 (162 рейтинга)

См. Список всех 135 должностей в ВВС США, включая подробную информацию о каждом AFSC, а также требуемый минимальный балл ASVAB.

Статьи по теме, которые могут вас заинтересовать:

Раскрытие информации о партнерских программах: Этот пост может содержать партнерские ссылки. Если вы нажмете кнопку и совершите покупку, я могу получить небольшую комиссию без каких-либо дополнительных затрат для вас.Я рекомендую только те продукты, которые проверил лично. Выучить больше.

Дистанционное зондирование | Бесплатный полнотекстовый | Классификация землепользования и земного покрова с помощью машинных классификаторов для спутниковых наблюдений – обзор

2.3.1. Методы машинного обучения классификаторов

1. Искусственная нейронная сеть (ИНС)

ИНС – это наиболее широко применяемый метод машинного обучения, который можно эффективно использовать в нелинейных явлениях, таких как поиск параметров [65,66,67] , LULC меняется с возможностью работы над анализом больших данных.В настоящее время это один из наиболее часто используемых методов непараметрической классификации [68]. Это не зависит от каких-либо предположений об общем распределении данных [69]. ИНС – это модель черного ящика с прямой структурой, которая обучается с помощью алгоритма обратного распространения (алгоритм обучения с учителем). ИНС функционирует как человеческий мозг или нервная система, содержащая нервные волокна с множеством взаимосвязей через другие аксоны [70]. Он может изучать и выдавать значимые результаты на примерах, даже если входные данные содержат ошибки или сложность и являются неполными.Следовательно, его можно моделировать точно так же, как нервную систему человека. Однако ИНС имеет один входной слой, по крайней мере, один скрытый слой и один выходной слой. Каждый слой образован нейронами (например, мозговыми нервами) (рис. 3). Эти нейроны являются нелинейными процессорами. Однако все нейроны в слое связаны со всеми другими нейронами в соседних слоях и образуют сети. Кроме того, взвешиваются связи между нейронами в последовательных слоях. Этот процесс (передача информации от одного нейрона к другому или от одного слоя к другому) называется прямым соединением.Это автоматическое обучение достигается за счет динамической настройки сетевого взаимодействия, связанного с каждым нейроном [66]. Одним из наиболее важных алгоритмов, которые обычно использует ИНС, является алгоритм обратного распространения, который представляет собой алгоритм с градиентной точностью. Его основная функция – минимизировать ошибку между фактическими выходами сети и выходами обучающих пар вход / выход [71]. Сеть многократно получает количество пар ввода / вывода, и ошибка распространяется от вывода обратно на входной уровень.Скорость обучения и правило обновления обновляют веса обратных путей [72,73]. Кроме того, модуль обработки по умолчанию, скорость обучения и обучения не могут однозначно определять ИНС. Поэтому процесс изменения параметров модели методом проб и ошибок может быть только лучшим способом получить лучший результат. В этой обзорной статье архитектура ANN с многослойным персептроном (MLP), используемая в классификации LULC, моделируется с использованием многоуровневой модели с прямой передачей данных в программном обеспечении для геопространственного моделирования TerrSet.Архитектуру MLP можно объяснить математически. В архитектуре MLP входной уровень состоит из n 0 нейронов, которые собирают нормализованный набор входных переменных x i (i = 1, 2 …… n 0 ). Второй уровень также известен как скрытый слой, который содержит n 1 нейронов и принимает набор переменных y j (j = 1, 2 …… … n 1 ), которые являются выходными первого слоя. Каждый из слоев получает значение смещения 1 в каждом из нейронов, которые исправляют свои выходные данные.Третий или выходной слой состоит из n 2 нейронов с числом, равным выходным переменным z k (K = 1, 2…., N 2 ). Непрерывное нелинейное отображение выполняется в n 0 нейронов переменных x i в выходном слое в переменные y i в скрытом слое после их суммирования с использованием функции активации. Параметр этой функции также определяется как веса нейронов в каждом скрытом слое для каждого результата нейронов входного слоя [74].Одним из наиболее распространенных методов обучения ИНС является алгоритм обратного распространения, определяемый путем минимизации функции стоимости, представленной в уравнении (1).

m = 12∑i = 1n (ai − bi) 2

(1)

где n представляет количество классов, ai обозначает ожидаемый результат, а bi является ответом спроектированной ИНС от i нейрона из общего числа n нейронов в выходном слое.

2. Машина опорных векторов (SVM)

SVM – это непараметрический метод машинного обучения с учителем, изначально предназначенный для решения задач двоичной классификации [41,75].Он основан на концепции минимизации структурного риска (SRM), которая максимизирует и разделяет гиперплоскость и точки данных, ближайшие к преобразователю спектрального угла (SAM) гиперплоскости. Он разделяет точки данных на различные классы с помощью гиперспектральной плоскости. В этом процессе векторы гарантируют, что ширина поля будет максимальной [76]. SVM может поддерживать несколько непрерывных и категориальных переменных, а также линейные и нелинейные выборки в различных классах. Обучающие образцы или граничные образцы, которые очерчивают границы или гиперплоскость SVM, известны как опорные векторы [46].В дистанционном зондировании чаще всего используется ядро ​​полиномиальной и радиальной базисной функции (RBF) [41], но для классификации LULC RBF является наиболее популярным методом и дает лучшую точность, чем другие традиционные методы. Первоначальный метод SVM был запущен с набором данных, и его цель – найти гиперплоскость, которая может разделить наборы данных на несколько классов, поскольку цель SVM – найти оптимальное разделение гиперплоскости от доступные гиперплоскости [77]. Кроме того, алгоритм SVM нуждается в соответствующей функции ядра, чтобы точно устанавливать гиперплоскости и минимизировать ошибки классификации [78].Существенной частью техники SVM является используемый тип ядра. Функциональность SVM в основном зависит от размера ядра, а подобие гладкой поверхности зависит от более значительной плотности ядра. Для смоделированных и реальных гиперспектральных спутниковых данных генетически оптимизированная SVM с использованием опорных векторов показывает лучшую производительность [79]. Основная функция SVM – найти оптимальную границу, которая увеличит расстояние между всеми опорными векторами. Ядро RBF и полиномиальной функции выполнялись в программном обеспечении ENVI версии 5.3 для отображения LULC.

3. Нечеткий ARTMAP (FA)

Метод нечеткого ARTMAP основан на подобии вычисления нечеткого подмножества, а также на адаптивном и ярком выборе категории посредством поиска в пространстве признаков. В состав нечеткого ARTMAP входят два модуля: ART a и ART b . Эти два модуля могут быть далее подразделены на два субмодуля в функции (подсистема внимания и ориентации). Подсистема внимания выполняет несколько функций. Например, он имеет дело с модулями, устанавливает точную внутреннюю иллюстрацию и создает точную настройку для модулей.Подсистема ориентации, напротив, используется для работы с недавно появившимся модулем [80]. Каждый модуль нечеткого ARTMAP состоит из трех уровней, а именно F 0 в качестве входного слоя, F 1 в качестве слоя сравнения и F 2 в качестве уровня распознавания. Эти характеристики нечеткого ARTMAP идентичны искусственной нейронной сети. Кроме того, каждый уровень имеет соответствующие нейронные блоки M, M, N, а также управляющие соединения, связанные с этими уровнями. F 1 используется для обнаружения признаков и имеет соответствующие узлы для кодирования режима, в то время как узлы F 2 показывают категории, относящиеся к входным данным.На основе всестороннего исследования нечеткого ARTMAP, а также характеристик данных дистанционного зондирования, с помощью программного обеспечения Terrset был применен упрощенный алгоритм нечеткого ARTMAP. Он состоит из двух слоев, первый из которых используется для ввода данных о характеристиках, а второй – для классификации данных дистанционного зондирования. На первом уровне количество нейронов равно размеру признаков данных, а на втором уровне количество нейронов определяется пользователем в соответствии с результатами испытаний и обработки [81].Нечеткий ARTMAP сначала вычисляет сравнение между новым шаблоном и существующим активным шаблоном. Затем все активные значения располагаются в порядке возрастания степени совпадения и сравниваются со значениями предупреждений. Если значения предупреждения превышены на степень соответствия, шаблон обучающей выборки будет таким же, как и на выходном слое. Нечеткий ARTMAP объединяет шаблон нейронов выходного слоя и использует вес между выходными-входными слоями и радиус. Если все нейроны выходного слоя не соответствуют требованиям соответствия, будет построен новый нейрон выходного слоя для хранения нового шаблона, и, таким образом, результаты классификации станут более точными с большим количеством выходных слоев.

4. Random Forest

RF – это новый непараметрический алгоритм ансамблевого машинного обучения, разработанный Брейманом [82]. Алгоритм RF широко применяется для решения экологических проблем, таких как управление водными ресурсами и управление стихийными бедствиями. Он может обрабатывать различные данные, такие как спутниковые изображения и числовые данные [83]. Это метод ансамблевого обучения, основанный на дереве решений, который сочетается с массивной ансамблевой регрессией и деревьями классификации. Для настройки модели RF необходимы два параметра, которые называются базой метода.Этими параметрами являются (1) количество деревьев, которое можно объяснить с помощью «n-дерева» и (2) множество функций в каждом разбиении, что можно объяснить с помощью «m-try». Деревья классификации предоставляют индивидуальную возможность выбора или голосование и точная классификация при регулировании большинства голосов от деревьев во всем лесу. В последнее время несколько исследований показали удовлетворительные характеристики классификации LULC с использованием RF в области приложений дистанционного зондирования [42,52,57]. Огромное количество деревьев этого метода обеспечивает лучшую точность в области классификации изображений [84] и моделирования землепользования.Брейман [82] заявил, что использование большего количества деревьев по сравнению с требуемыми деревьями – ненужный и трудоемкий процесс, но он не мешает всей модели. Кроме того, Feng et al. [85] выбрали 200 деревьев решений в своем исследовании и отметили, что производительность RF была точной. Радиочастотная технология была улучшена двумя более мощными алгоритмами: пакетным и случайным, которые называются мощным механизмом этого метода. В нашем исследовании пакет randomForest в R использовался для создания карты LULC.По предположению Feng et al. [85], в нашем исследовании использовалось 200 деревьев решений с 3 входными функциями (m-try).
2,5. Оценка точности и корреляция между классификаторами
Оценка точности после классификации считается наиболее важной частью проверки карт LULC, созданных моделями [61,89]. Высокоточная карта LULC может стать фундаментальной основой для успешного планирования и управления. Только статистика может сказать об оценке точности, а коэффициент Каппа – это статистический метод, который был применен в настоящем исследовании для оценки точности.Monserud и Leemans [90] предложили пять уровней согласия: плохое или очень плохое, удовлетворительное, хорошее, очень хорошее и отличное, соответствующие значениям ниже 0,4, от 0,4 до 0,55, от 0,55 до 0,70, от 0,70 до 0,85 и выше 0,85 соответственно между изображениями и наземной реальностью. Таким образом, коэффициент Каппа был рассчитан с использованием 200 случайно выбранных выборочных наземных контрольных точек, чтобы оценить точность карт LULC, созданных с использованием различных алгоритмов (случайные точки показаны на рисунке 1).Точки отбора проб были выбраны в результате полевых наблюдений и использования Google Планета Земля Про для удаленных и труднодоступных мест. График кривой рабочих характеристик приемника (RoC) был построен для проверки эффективности классификаторов LULC для обнаружения различных функций LULC. График построен между чувствительностью и специфичностью по осям y и x соответственно. Чувствительность модели представляет собой долю правильно спрогнозированных положительных пикселей (т.е.пиксели, принадлежащие к определенному классу LULC, были правильно спрогнозированы или идентифицированы), в то время как специфичность относится к доле правильно спрогнозированных отрицательных пикселей (т.е.е. пиксели, не принадлежащие к определенному классу LULC, были правильно предсказаны или идентифицированы). Чувствительность и специфичность рассчитывались по уравнениям (3) и (4): где a представляет истинно положительный результат, d относится к истинному отрицательному результату, b означает ложный положительный результат, а c представляет ложный отрицательный результат.

Площадь под кривой (AUC) кривой RoC отображает эффективность классификаторов для прогнозирования LULC. Значение AUC находится в диапазоне от 0 до 1, а значение AUC, близкое к 1, представляет высокую степень производительности модели.

Среднеквадратичная ошибка (RMSE) была вычислена для оценки производительности классификаторов машинного обучения с использованием наблюдаемых и прогнозируемых точек выборки. Среднеквадратичное отклонение рассчитывалось с использованием уравнения (5). Чем ниже RMSE, тем выше точность предсказания LULC:

RMSE = ∑i = 1n (наблюдаемыйi-прогнозируемый1) 2n

(5)

где n представляет количество точек выборки. «Метод на основе индекса» был введен для оценки и выбора наилучшего метода машинного обучения для сопоставления LULC.Таким образом, три индекса на основе спутниковых данных; Для этой цели были рассчитаны нормализованный дифференциальный индекс вегетации (NDVI), нормализованный дифференциальный индекс воды (NDWI) и нормализованный дифференциальный индекс застроенности (NDBI). Каждый индекс классифицирован на основе установленного вручную порогового значения. Для лучшей визуализации классы LULC (вода, растительность-сельскохозяйственные угодья, застроенная территория) и пороговые значения NDWI, NDVI, NDBI были замаскированы из области исследования с использованием выбранных трех окон. Близость области между областью, полученной из индекса, и областью LULC, полученной из классификатора, можно рассматривать как хороший результат, и наоборот.Затем мы использовали корреляционную матрицу между классами землепользования шести моделей LULC и индексы, полученные из спутниковых данных, для статистической проверки методов, основанных на индексах:

NDVI = ИК-диапазон-R-диапазон ИК-диапазон + R-диапазон

(6)

NDWI = зеленая полоса – NIR полоса Зеленая полоса + NIR полоса

(7)

NDBI = MIR − NIRMIR + NIR

(8)

Мы также использовали процедуру визуальной интерпретации для оценки точности моделей LULC. Кроме того, был применен метод коэффициента корреляции Карла Пирсона, чтобы понять взаимосвязь между результатами охвата территорий классами землепользования, полученными с помощью шести моделей LULC.Более высокие значения коэффициента корреляции указывают на соответствие моделей.

Классификация изображений | Модель классификации изображений зданий

Введение

«Построить модель глубокого обучения за несколько минут? На тренировку уйдут часы! У меня даже нет достаточно хорошей машины ». Я слышал это бесчисленное количество раз от начинающих специалистов по данным, которые избегают создания моделей глубокого обучения на своих собственных машинах.

Для работы с наборами данных глубокого обучения необязательно работать в Google или других крупных технологических компаниях! Вполне возможно построить собственную нейронную сеть с нуля за считанные минуты без необходимости сдавать в аренду серверы Google.Студенты Fast.ai создали модель на основе набора данных Imagenet за 18 минут, и в этой статье я продемонстрирую нечто подобное.

Глубокое обучение – обширная область, поэтому мы немного сузим область нашего внимания и возьмемся за решение проекта классификации изображений. Кроме того, мы будем использовать очень простую архитектуру глубокого обучения, чтобы достичь довольно впечатляющих показателей точности.

Вы можете рассматривать код Python, который мы увидим в этой статье, как эталон для построения моделей классификации изображений.Как только вы хорошо поймете концепцию, продолжайте экспериментировать с кодом, участвуйте в соревнованиях и поднимайтесь в таблице лидеров!

Если вы новичок в глубоком обучении и увлечены областью компьютерного зрения (а кто нет ?!), обязательно ознакомьтесь с курсом «Компьютерное зрение с использованием глубокого обучения». Это исчерпывающий вводный курс в эту замечательную область, который подготовит вас к тому, что в ближайшем будущем неизбежно приведет к огромному рынку труда.

Проект

для применения классификации изображений

Описание проблемы

Более 25% всей выручки в электронной коммерции приходится на одежду и аксессуары.Основная проблема, с которой они сталкиваются, – это категоризация этой одежды только по изображениям, особенно когда категории, предоставляемые брендами, несовместимы. Это создает интересную проблему компьютерного зрения, которая привлекла внимание нескольких исследователей глубокого обучения.

Fashion MNIST – это прямая замена очень известного набора данных MNIST, использующего машинное обучение, – набора данных MNIST, который можно проверить в практической задаче «Определить цифры». Вместо цифр на изображениях показан тип одежды e.грамм. Футболка, брюки, сумка и т. Д. Набор данных, используемый в этой задаче, был создан Zalando Research.

Попрактиковаться

Содержание

  1. Что такое классификация изображений и варианты ее использования
  2. Настройка структуры данных изображения
  3. Разбор процесса построения модели
  4. Постановка описания проблемы и понимание данных
  5. Этапы построения модели классификации изображений
  6. Принимая новый вызов

Что такое классификация изображений?

Рассмотрим изображение ниже:

Вы сразу узнаете – это шикарная машина.Сделайте шаг назад и проанализируйте, как вы пришли к такому выводу – вам показали изображение, и вы классифицировали его класс (в данном случае автомобиль). И в этом суть классификации изображений.

Существует потенциально n количество категорий, по которым может быть классифицировано данное изображение. Ручная проверка и классификация изображений – очень утомительный процесс. Задача становится практически невыполнимой, когда мы сталкиваемся с огромным количеством изображений, скажем, 10 000 или даже 100 000.Насколько было бы полезно, если бы мы могли автоматизировать весь этот процесс и быстро маркировать изображения по соответствующему классу?

Беспилотные автомобили – отличный пример того, как в реальной жизни используется классификация изображений. Чтобы включить автономное вождение, мы можем построить модель классификации изображений, которая распознает различные объекты, такие как автомобили, людей, движущиеся объекты и т. Д. На дороге. Позже в этой статье мы увидим еще пару примеров использования, но вокруг нас гораздо больше приложений. Используйте раздел комментариев под статьей, чтобы сообщить мне, какие потенциальные варианты использования вы можете придумать!

Теперь, когда у нас есть справка по нашей теме, давайте погрузимся в то, как строится модель классификации изображений, каковы предварительные условия для нее и как ее можно реализовать в Python.

Настройка структуры данных изображения

Наши данные должны быть в определенном формате, чтобы решить проблему классификации изображений. Мы увидим это в действии в нескольких разделах, но просто помните об этих указателях, пока мы не доберемся до них.

У вас должно быть 2 папки, одна для набора поездов, а другая для набора тестов. В обучающем наборе у вас будет файл .csv и папка с изображениями:

.
  • Файл .csv содержит имена всех обучающих образов и соответствующие им истинные метки
  • В папке изображений находятся все обучающие изображения.

Файл .csv в нашем тестовом наборе отличается от того, который присутствует в обучающем наборе. Этот CSV-файл тестового набора содержит имена всех тестовых изображений, но у них нет соответствующих меток.Вы можете догадаться, почему? Наша модель будет обучаться на изображениях, присутствующих в обучающем наборе, и предсказания меток будут происходить на изображениях тестового набора

.

Если ваши данные не в формате, описанном выше, вам необходимо будет соответствующим образом преобразовать их (в противном случае прогнозы будут неверными и бесполезными).

Разбор процесса построения модели

Прежде чем мы углубимся в код Python, давайте разберемся, как обычно строится модель классификации изображений.Мы можем разделить этот процесс на 4 этапа. Для выполнения каждого этапа требуется определенное количество времени:

  1. Загрузка и предварительная обработка данных – 30% времени
  2. Определение архитектуры модели – 10% времени
  3. Обучение модели – 50% времени
  4. Оценка производительности – 10% раз

Позвольте мне объяснить каждый из вышеперечисленных шагов более подробно. Этот раздел очень важен, потому что не каждая модель создается в первую очередь. Вам нужно будет возвращаться после каждой итерации, настраивать шаги и запускать их снова.Твердое понимание основных концепций будет иметь большое значение для ускорения всего процесса.

Этап 1: Загрузка и предварительная обработка данных

Данные – золото для моделей глубокого обучения. Ваша модель классификации изображений имеет гораздо больше шансов на успех, если у вас есть хорошее количество изображений в обучающем наборе. Кроме того, форма данных зависит от используемой архитектуры / фреймворка.

Следовательно, критический этап предварительной обработки данных (вечно важный этап в любом проекте).Я настоятельно рекомендую изучить «Основы обработки изображений в Python», чтобы больше узнать о том, как предварительная обработка работает с данными изображения.

Но мы еще не закончили. Чтобы увидеть, как наша модель работает с невидимыми данными (и перед тем, как выставить их на набор тестов), нам нужно создать набор проверки. Это делается путем разделения данных обучающего набора.

Короче говоря, мы обучаем модель на обучающих данных и проверяем ее на проверочных данных. Как только мы будем удовлетворены производительностью модели на проверочном наборе, мы можем использовать ее для прогнозирования тестовых данных.

Время, необходимое для этого шага: Нам требуется около 2–3 минуты для этой задачи.

Этап 2. Определение архитектуры модели

Это еще один важный шаг в нашем процессе построения модели глубокого обучения. Мы должны определить, как будет выглядеть наша модель, и для этого нужно ответить на такие вопросы, как:

  • Сколько сверточных слоев нам нужно?
  • Какой должна быть функция активации для каждого слоя?
  • Сколько скрытых единиц должно быть на каждом слое?

И многое другое.По сути, это гиперпараметры модели, которые играют МАССИВНУЮ роль в принятии решения о том, насколько хороши будут прогнозы.

Как мы определяем эти ценности? Отличный вопрос! Хорошая идея – выбрать эти значения на основе существующих исследований / исследований. Еще одна идея – продолжать экспериментировать со значениями, пока не найдете наилучшее соответствие, но это может занять довольно много времени.

Время, необходимое для этого шага: Для определения архитектуры модели потребуется около 1 минута .

Этап 3: Обучение модели

Для обучения модели нам потребуется:

  • Обучающие изображения и соответствующие им истинные метки
  • Проверочные изображения и соответствующие им истинные метки (мы используем эти метки только для проверки модели, а не на этапе обучения)

На этом шаге мы также определяем количество эпох. Для начала запустим модель для 10 эпох (количество эпох можно изменить позже).

Время, необходимое для этого шага: Поскольку для обучения требуется модель для изучения структур, нам потребуется около 5 минут , чтобы пройти этот шаг.

А теперь пора делать прогнозы!

Этап 4. Оценка производительности модели

Наконец, мы загружаем тестовые данные (изображения) и здесь также проходим этап предварительной обработки. Затем мы прогнозируем классы для этих изображений, используя обученную модель.

Время, необходимое для этого шага: ~ 1 минута.

Постановка задачи и понимание данных

Мы возьмем действительно интересную задачу, чтобы понять классификацию изображений. Мы должны построить модель, которая может классифицировать данный набор изображений по одежде (рубашка, брюки, обувь, носки и т. Д.). На самом деле это проблема, с которой сталкиваются многие розничные продавцы электронной коммерции, что делает ее еще более интересной проблемой компьютерного зрения.

Эта задача называется «Идентифицировать одежду» и является одной из практических проблем, с которыми мы сталкиваемся на нашей платформе DataHack.Вам нужно будет зарегистрироваться и загрузить набор данных по указанной выше ссылке.

Всего у нас 70 000 изображений (размер 28 x 28), из которых 60 000 относятся к обучающей выборке, а 10 000 – к тестовой. Обучающие образы предварительно маркируются в соответствии с типом одежды, всего 10 классов. Разумеется, тестовые изображения не имеют маркировки. Задача состоит в том, чтобы определить тип одежды, представленной на всех тестовых изображениях.

Мы будем строить нашу модель на Google Colab, поскольку он предоставляет бесплатный графический процессор для обучения наших моделей.

Шаги по созданию нашей модели

Пора развить свои навыки Python и запачкать руки. Наконец-то мы подошли к реализации нашего обучения!

  1. Настройка Google Colab
  2. Импорт библиотек
  3. Загрузка и предварительная обработка данных – (3 минуты)
  4. Создание набора для проверки
  5. Определение структуры модели – (1 мин)
  6. Обучение модели – (5 мин)
  7. Делаем прогнозы – (1 мин)

Давайте подробно рассмотрим каждый шаг.

Шаг 1 : Настройка Google Colab

Поскольку мы импортируем наши данные по ссылке на Google Диск, нам нужно добавить несколько строк кода в нашу записную книжку Google Colab. Создайте новую записную книжку Python 3 и напишите следующие блоки кода:

! Pip установить PyDrive 

Это установит PyDrive. Теперь импортируем несколько необходимых библиотек:

 импорт ОС
из pydrive.auth импортировать GoogleAuth
из pydrive.drive импортировать GoogleDrive
из гугла.colab import auth
из oauth3client.client импортировать GoogleCredentials 

Затем мы создадим переменную диска для доступа к Google Диску:

 auth.authenticate_user ()
gauth = GoogleAuth ()
gauth.credentials = GoogleCredentials.get_application_default ()
drive = GoogleDrive (gauth) 

Для загрузки набора данных мы будем использовать идентификатор файла, загруженного на Google Диск:

 скачать = drive.CreateFile ({'id': '1BZOv422XJvxFUnGh-0xVeSvgFgqVY45q'}) 

Замените «id» в приведенном выше коде на идентификатор вашего файла.Теперь скачаем этот файл и разархивируем:

 загрузок.GetContentFile ('train_LbELtWX.zip')
! распаковать train_LbELtWX.zip 

Эти блоки кода необходимо запускать каждый раз при запуске записной книжки.

Шаг 2 : Импортируйте библиотеки, которые нам понадобятся на этапе построения модели.

 импортных керасов
из keras.models импорт Последовательный
from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten
из keras.layers импортировать Conv2D, MaxPooling2D
из кераса.utils import to_categorical
из keras.preprocessing import image
импортировать numpy как np
импортировать панд как pd
импортировать matplotlib.pyplot как plt
из sklearn.model_selection import train_test_split
из keras.utils импортировать в_categorical
из tqdm импорт tqdm 

Шаг 3 : вспомните шаги предварительной обработки, которые мы обсуждали ранее. Мы будем использовать их здесь после загрузки данных.

 поезд = pd.read_csv ('train.csv') 

Затем мы прочитаем все обучающие изображения, сохраним их в списке и, наконец, преобразуем этот список в массив numpy.

 # У нас есть изображения в градациях серого, поэтому при загрузке изображений мы сохраняем оттенки серого = True, если у вас есть изображения RGB, вы должны установить оттенки серого как False
train_image = []
для i в tqdm (диапазон (train.shape [0])):
img = image.load_img ('train /' + train ['id'] [i] .astype ('str') + '. png', target_size = (28,28,1), оттенки серого = True)
img = image.img_to_array (img)
img = img / 255
train_image.append (img)
X = np.array (train_image) 

Так как это проблема классификации нескольких классов (10 классов), мы сразу закодируем целевую переменную.

 y = train ['label']. Values
y = to_categorical (y) 

Шаг 4 : Создание проверочного набора из обучающих данных.

 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split (X, y, random_state = 42, test_size = 0,2) 

Шаг 5 : Определите структуру модели.

Мы создадим простую архитектуру с 2 сверточными слоями, одним плотным скрытым слоем и выходным слоем.

 model = Последовательный ()
модель.добавить (Conv2D (32, размер_ядра = (3, 3), активация = 'relu', input_shape = (28,28,1)))
model.add (Conv2D (64, (3, 3), Activation = 'relu'))
model.add (MaxPooling2D (размер_пул = (2, 2)))
model.add (Выпадение (0,25))
model.add (Сглаживание ())
model.add (Плотный (128, активация = 'relu'))
model.add (Выпадение (0,5))
model.add (Плотный (10, активация = 'softmax')) 

Затем мы скомпилируем созданную нами модель.

 model.compile (loss = 'category_crossentropy', optimizer = 'Adam', metrics = ['precision']) 

Шаг 6 : Обучение модели.

На этом этапе мы обучим модель на изображениях обучающего набора и проверим ее, используя, как вы уже догадались, набор проверки.

 model.fit (X_train, y_train, epochs = 10, validation_data = (X_test, y_test)) 

Шаг 7 : Делаем прогнозы!

Сначала мы будем следовать шагам, которые мы выполняли при работе с данными обучения. Загрузите тестовые изображения и спрогнозируйте их классы с помощью функции model.predict_classes () .

 скачать = диск.CreateFile ({'id': '1KuyWGFEpj7Fr2DgBsW8qsWvjqEzfoJBY'})
download.GetContentFile ('test_ScVgIM0.zip')
! распаковать test_ScVgIM0.zip 

Импортируем тестовый файл:

 test = pd.read_csv ('test.csv') 

Теперь мы прочитаем и сохраним все тестовые изображения:

 test_image = []
для i в tqdm (диапазон (test.shape [0])):
img = image.load_img ('test /' + test ['id'] [i] .astype ('str') + '. png', target_size = (28,28,1), оттенки серого = True)
img = image.img_to_array (img)
img = img / 255
test_image.добавить (img)
test = np.array (test_image) 
 # делая прогнозы
прогноз = model.predict_classes (тест) 

Мы также создадим файл отправки для загрузки на страницу платформы DataHack (чтобы увидеть, как наши результаты отображаются в таблице лидеров).

 скачать = drive.CreateFile ({'id': '1z4QXy7WravpSj-S4Cs9Fk8ZNaX-qh5HF'})
download.GetContentFile ('sample_submission_I5njJSF.csv') 
 # создание файла для отправки
sample = pd.read_csv ('sample_submission_I5njJSF.csv ')
образец ['label'] = прогноз
sample.to_csv ('sample_cnn.csv', header = True, index = False) 

Загрузите этот файл sample_cnn.csv и загрузите его на страницу конкурса, чтобы получить результаты и проверить свой рейтинг в таблице лидеров. Это даст вам эталонное решение, которое поможет вам начать работу с любой проблемой классификации изображений!

Вы можете попробовать методы настройки гиперпараметров и регуляризации, чтобы улучшить производительность вашей модели. Я рекомендую вам ознакомиться с этой статьей, чтобы понять этот шаг тонкой настройки более подробно – «Комплексное руководство по изучению сверточных нейронных сетей с нуля».

Принимая новый вызов

Давайте проверим наши знания на другом наборе данных. В этом разделе мы будем решать практическую задачу «Определите цифры». Скачайте набор данных. Прежде чем продолжить, попробуйте решить эту проблему самостоятельно. У вас уже есть инструменты для ее решения – вам просто нужно их применить! Вернитесь сюда, чтобы проверить свои результаты или если вы застряли в какой-то момент.

В этой задаче нам нужно идентифицировать цифру на заданном изображении.У нас есть в общей сложности 70 000 изображений – 49 000 помеченных в обучающем наборе и оставшиеся 21 000 в тестовом наборе (тестовые изображения без ярлыков). Нам нужно определить / предсказать класс этих немаркированных изображений.

Готовы начать? Потрясающие! Создайте новую записную книжку Python 3 и запустите следующий код:

 # Настройка Colab
! pip установить PyDrive 
 импорт ОС
из pydrive.auth импортировать GoogleAuth
из pydrive.drive импортировать GoogleDrive
from google.colab import auth
от oauth3client.клиентский импорт GoogleCredentials 
 auth.authenticate_user ()
gauth = GoogleAuth ()
gauth.credentials = GoogleCredentials.get_application_default ()
drive = GoogleDrive (gauth) 
 # Замените идентификатор и имя файла в приведенных ниже кодах
download = drive.CreateFile ({'id': '1ZCzHDAfwgLdQke_GNnHp_4OheRRtNPs-'})
download.GetContentFile ('Train_UQcUa52.zip')
! распаковать Train_UQcUa52.zip 
 # Импорт библиотек
импортный керас
из keras.models импорт Последовательный
из кераса.слои импортировать плотный, выпадать, сглаживать
из keras.layers импортировать Conv2D, MaxPooling2D
из keras.utils импортировать в_categorical
из keras.preprocessing import image
импортировать numpy как np
импортировать панд как pd
импортировать matplotlib.pyplot как plt
из sklearn.model_selection import train_test_split
из keras.utils импортировать в_categorical
из tqdm импорт tqdm 
 поезд = pd.read_csv ('train.csv') 
 # Чтение обучающих образов
train_image = []
для i в tqdm (диапазон (поезд.shape [0])):
img = image.load_img ('Images / train /' + train ['filename'] [i], target_size = (28,28,1), оттенки серого = True)
    img = image.img_to_array (img)
    img = img / 255
train_image.append (img)
X = np.array (train_image) 
 # Создание целевой переменной
y = train ['label']. values
y = to_categorical (y) 
 # Создание набора проверки
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split (X, y, random_state = 42, test_size = 0,2) 
 # Определить структуру модели
model = Последовательный ()
модель.добавить (Conv2D (32, размер_ядра = (3, 3), активация = 'relu', input_shape = (28,28,1)))
model.add (Conv2D (64, (3, 3), Activation = 'relu'))
model.add (MaxPooling2D (размер_пул = (2, 2)))
model.add (Выпадение (0,25))
model.add (Сглаживание ())
model.add (Плотный (128, активация = 'relu'))
model.add (Выпадение (0,5))
model.add (Плотный (10, активация = 'softmax')) 
 # Скомпилируем модель
model.compile (loss = 'category_crossentropy', optimizer = 'Adam', metrics = ['precision']) 
 # Обучение модели
модель.fit (X_train, y_train, эпохи = 10, validation_data = (X_test, y_test)) 
 скачать = drive.CreateFile ({'id': '1zHJR6yiI06ao-UAh_LXZQRIOzBO3sNDq'})
download.GetContentFile ('Test_fCbTej3.csv') 
 test_file = pd.read_csv ('Test_fCbTej3.csv') 
 test_image = []
для i в tqdm (диапазон (test_file.shape [0])):
img = image.load_img ('Images / test /' + test_file ['filename'] [i], target_size = (28,28,1), оттенки серого = True)
img = image.img_to_array (img)
img = img / 255
test_image.добавить (img)
test = np.array (test_image) 
 прогноз = model.predict_classes (тест) 
 скачать = drive.CreateFile ({'id': '1nRz5bD7ReGrdinpdFcHVIEyjqtPGPyHx'})
download.GetContentFile ('Sample_Submission_lxuyBuB.csv') 
 sample = pd.read_csv ('Sample_Submission_lxuyBuB.csv')
образец ['имя_файла'] = тестовый_файл ['имя_файла']
образец ['label'] = прогноз
sample.to_csv ('sample.csv', header = True, index = False) 

Отправьте этот файл на страницу практического задания, чтобы получить довольно приличный показатель точности.Это хорошее начало, но всегда есть возможности для улучшения. Продолжайте экспериментировать со значениями гиперпараметров и посмотрите, сможете ли вы улучшить нашу базовую модель.

Конечные ноты

Кто сказал, что модели глубокого обучения требуют часов или дней для обучения. Моя цель заключалась в том, чтобы продемонстрировать, что вы можете создать довольно приличную модель глубокого обучения в два раза быстрее. Вам следует решить аналогичные проблемы и попытаться кодировать их со своей стороны. Нет ничего лучше, чем учиться на практике!

Лучшие специалисты в области данных и аналитики готовят эти коды еще до начала хакатона.Они используют эти коды, чтобы сделать раннюю отправку, прежде чем погрузиться в подробный анализ. Получив эталонное решение, они начинают улучшать свою модель, используя различные методы.

Вы нашли эту статью полезной? Поделитесь своими ценными отзывами в разделе комментариев ниже. Не стесняйтесь поделиться своими полными записными книжками с кодом, которые будут полезны членам нашего сообщества.