Топ 14 лучших онлайн-курсов маникюра, дизайна ногтей и педикюра для начинающих

Топ 14 лучших онлайн-курсов маникюра, дизайна ногтей и педикюра для начинающих

Следит ли человек за здоровьем, насколько он организован, каковы его пристрастия и есть ли эстетический вкус – обо всем этом можно судить, все лишь взглянув на ухоженность его ногтей. Поэтому неудивительно, что маникюрные и педикюрные специальности сейчас так востребованы. Кто-то хочет освоить данные навыки для себя, а кто-то стремится сделать это своей профессией.

Выбор онлайн-курсов по маникюру, дизайну ногтей и педикюру велик как для новичков, так и для тех, кто хочет совершенствовать уже имеющиеся навыки. Можно без труда найти и нужный курс, и грамотного мастера-преподавателя.

Paris Nail School

Часть вебинаров дают общее представление о специфике работы, но большинство из них узконаправлены (например, «Опил форм», «Сложные случаи в покрытии базой», «Экспресс-ремонт трещин» и другие), что позволяет потребителям, не распыляясь, освоить необходимый аспект техники.

По окончании обучения можно получить свидетельство о приобретенной специальности с присвоением разряда, диплом о дополнительном образовании и диплом международного образца. При трудоустройстве в салоны красоты предоставляются рекомендации.

Udemy

Аналогичная форма обучения (вариации только по количеству уроков и продолжительности) используется и на других онлайн-курсах сайта – на портале есть программы по моделированию и дизайну ногтевой пластины, аппаратному маникюру. После окончания программы выдают сертификат.

Бесплатные курсы

Портал Vse-Kursy.com предлагает несколько вариантов бесплатного обучения для новичков.

• Видеокурс «Уроки маникюра» рассказывает, в чем суть этого метода, какие инструменты нужны, как очистить ногтевую пластину или сделать идеальный срез, о множестве других важных нюансах.
• «Педикюр для начинающих» знакомит с теорией и демонстрирует примеры практик при работе со стопами и пальцами.
• Также можно изучить «Уроки по дизайну ногтей».

Мастер ПРОФИ

Помимо коммерческих предложений, на сайте имеется и бесплатный контент. Например, много полезной и интересной информации собрано в разделе «Блог». Статьи и видеоролики, размещенные здесь, доступны любому посетителю сайта.

Уроки от Татьяны Бугрий

Востребованы и мастер-классы с эстетическими экспериментами – можно, например, почерпнуть идеи ногтевого творчества с учетом сезона и окружающей природы. В некоторых плэйлистах автор проводит разбор распространенных ошибок.

Мастера красоты

Бесплатно на сайте можно ознакомиться с записями вебинаров, изучить блог с авторскими публикациями преподавателей и посмотреть специально переведенное американское шоу «К ногтю! ».

Biotech School

Доступность и интересное изложение материала стали залогом популярности канала. К примеру, видеоролик «Салфеточное преображение. Обкусыши» имеет более 2,7 млн просмотров.

LifeNail

ЕШКО Россия

Уроки от LIANAL

В роликах рассказывается, как проводить коррекцию с нуля, как укреплять ногти, как обрабатывать инструменты и многое другое. Лидер с 4,5 млн просмотров – мастер-класс «Как наносить гель-лак. Поэтапная инструкция».

Hedu

Sakramel

К примеру, есть возможность детально изучить, как делать аппаратный маникюр одной фрезой или как выполнять обработку двумя фрезами без режущих инструментов.  

Rich Art

Обучение от Марии Непреевой

Учебный центр «Оранта» — Курсы маникюра и педикюра с нуля в Москве. Трудоустройство после обучения, школа ногтевого сервиса.

О нас

Обучение в Оранте проходит по направлениям: мастер ногтевого сервиса, мастер наращивания ресниц, мастер депиляции. Эти профессии всегда будут актуальны и востребованы в любой точке мира, при любых условиях позволят найти работу (по полному или частичному типу занятости), организовать собственное дело — салон, студию красоты, парикмахерскую, а возможно и обучающие курсы. В Оранте, в Москве, проводится обучение не только специалистов и мастеров, но и ведется подготовка и обучение преподавателей ногтевого сервиса.

Обучение в Оранте — это прежде всего большое количество занятий. Курсы с уровнем аттестации «Мастер» или «Специалист» позволяют достичь серьезных успехов, благодаря взвешенному подходу и авторским методикам обучения. Теория распределяется на разных этапах разных учебных дисциплин. Постоянно повтор и закрепление полученных знаний. Занятия с моделями проходит с полным погружением в рабочую атмосферу — модель целиком занята с одним студентом, начиная от встречи в вестибюле учебного центра и до сопровождения к стойке администратора в конце занятия. На всех стадиях выполнения практических занятий, сначала работу проверяет преподаватель, а только затем, студент приступает к следующему этапу. Обязательно фотографируем «до» и «после» работы. Это даёт возможность видеть продвижение в процессе обучения, а также сформировать портфолио работ. Экзамены в конце каждой дисциплины, оценки заносятся в аттестационный лист Диплома.

Обучение в ногтевом сервисе, в депиляции и в моделировании взгляда — абсолютно в графике, который удобен обучающимся. Расписание составляется и согласовывается заранее. Моделей для практики учебный центр предоставляет согласно расписанию.

Курсы маникюра, педикюра, дизайна и наращивания ногтей. Аппаратный маникюр.

Курс Мастер универсал ногтевого сервиса — VIP-КУРС

Ухоженные руки с красивыми ногтями – неизменный атрибут каждого человека, стремящегося выглядеть привлекательно. На сегодняшний день за руками ухаживают не только женщины, но и мужчины, только конечный результат, естественно, отличается. Курсы мастера ногтевого сервиса помогают довольно быстро и на высоком качественном уровне освоить востребованную и перспективную профессию!

Программа

1. Организация рабочего места мастера
2. Этикет. Поведение мастера с клиентом во время процедуры
3. Внешний вид мастера на рабочем месте
4. Санитария, гигиена
5. Дерматология
6. Уход и лечение проблемных ногтей
7. Работа с вросшим ногтем: причины возникновения вросшего ногтя, рекомендации для клиента
8. Средства дезинфекции и стерилизации
9. Материалы и инструменты
10. Покрытие гель лак в стык к кутикуле, работа с каучуковой базой
11. Снятие покрытий (фольга, аппарат)
12. Виды современных покрытий. Их отличия
    • Пошаговая инструкция по нанесению каждого вида
    • Распространённые ошибки
    • Советы педагога по выбору производителей материалов
    • Рекомендации по носке отдельных покрытий
13. Маникюр:
    
    • классический (обрезной) маникюр
    • европейский (необрезной) маникюр
    • французский маникюр
    • мужской маникюр
    • детский
    • аппаратный
    • масляный (горячий)
    • SPA
    • массаж рук
    • ремонт натуральных ногтей
    • бразильский
    • японский
    • парафинотерапия
    • биогель
    • гель лак
14. Педикюр:

• классический
• европейский
• французский
• мужской
• детский
• аппаратный
• бразильский
• SPA
• массаж ног
• ремонт натуральных ногтей

Онлайн-курс маникюра и педикюра

Наш Онлайн-курс Маникюр и педикюр научит вас всему процессу маникюра и педикюра.

Этот онлайн-курс, основанный на наших исчерпывающих учебных материалах и видеоуроках, познакомит вас с процессом оказания двух наиболее востребованных услуг в индустрии красоты, в частности, как выполнять эти процедуры с уверенностью, придерживаясь профессионального уровня обслуживания.

Учитесь, не выходя из дома, с опытным наставником, который поможет вам по электронной почте.Идеально подходит для тех, кто хочет изучить методы лечения в личных интересах или побаловать друзей, семью и платежеспособных клиентов.

Полностью аккредитована IPHM, чтобы вы могли получить страховку для работы из дома или мобильного телефона после завершения!

Чтобы вы могли извлечь максимальную пользу из этого профессионального курса, мы советуем вам приобрести дополнительный стартовый комплект для практики, а затем для использования на ваших первых нескольких клиентах.

Ниже приводится небольшой отрывок из обучающего видео по маникюру и педикюру.

Q Кто аккредитует онлайн-курсы?

Онлайн-курсы аккредитованы IPHM (International Practioners of Holistic Medicine), а также приняты компанией Radius Insurance. Аккредитация означает, что полученный вами сертификат хорошо известен в индустрии красоты и позволит вам получить страховку для работы из дома или мобильного телефона.

Q Для кого лучше всего подходят онлайн-курсы?

Онлайн-курсы идеально подходят для всех, любого возраста, пола и происхождения, кто желает получить новые навыки, не выходя из дома.Наши онлайн-курсы подходят для начинающих, и никаких предварительных знаний о красоте не требуется, поскольку курсы охватывают все аспекты процесса лечения, включая здоровье и безопасность, консультации и обслуживание клиентов, чтобы вы могли проводить лечение в соответствии с отраслевыми стандартами.

Онлайн-курсы предназначены для безупречной работы с ПК, ноутбуками и большинством мобильных устройств, включая планшеты и смартфоны, поэтому вы можете учиться в своем собственном темпе, где бы вы ни находились. Предоставляются простые в использовании учебные онлайн-материалы, а также видеоуроки, снятые с профессиональными терапевтами, что делает обучение увлекательным и простым.После выполнения теоретических заданий с множественным выбором и небольшого количества тематических исследований, предоставленных друзьям или семье дома, вы получите сертификат , аккредитованный IPHM , подтверждающий ваше обучение и достижения. Затем вы можете получить страховку, чтобы работать из дома или по мобильному телефону, доставляя лечение.

Бесплатный доступ предоставляется нашей внутренней экспертной группе поддержки по электронной почте на протяжении всего обучения и за его пределами.

Q Как долго мне нужно будет пройти онлайн-курс и получить доступ к студенческому порталу?

У всех студентов есть 8 недель с даты бронирования для доступа к студенческому онлайн-порталу, где вы можете получить доступ к полным материалам курса, включая учебные руководства, видеоуроки и онлайн-задания с несколькими вариантами ответов.У вас есть доступ к нашей внутренней группе поддержки по электронной почте или телефону во время учебы и за ее пределами. Большинство студентов заканчивают онлайн-курсы в течение нескольких недель; однако мы можем продлить период обучения по запросу.

Обратите внимание: После выдачи сертификата все представленные работы будут уничтожены. Мы не храним портфолио студентов для онлайн-курсов.

Q Как я могу получить доступ к студенческому порталу? Нужен ли мне компьютер?

Наш студенческий портал полностью основан на Интернете, и к нему можно быстро и легко получить доступ с любого мобильного устройства, подключенного к Интернету, включая смартфоны, планшеты, ноутбуки и ПК.К нему можно получить доступ в любое время и в любой точке мира, поэтому вы можете работать с курсом в удобном для вас темпе, не обращая внимания на любые существующие у вас обязательства.

Q Что мне нужно сделать, чтобы пройти онлайн-курс?

Вам будут отправлены данные для входа в систему для доступа к нашему студенческому онлайн-порталу, как только ваши заказы будут обработаны. Вы будете руководствоваться в ходе онлайн-курса, чтобы вы четко понимали, что требуется на каждом этапе. Вы будете работать с комплексными учебными материалами онлайн в удобном для вас темпе; включая учебные руководства, видеоуроки и тесты с несколькими вариантами ответов, которые помогут продемонстрировать ваше понимание.Вы должны набрать 70% по каждому онлайн-тесту по теории, но можете пересдавать тесты столько раз, сколько вам нужно. Вам нужно будет пройти небольшое количество сеансов лечения дома с друзьями или семьей и предоставить доказательства этого лечения для завершения вашего курса. Это примерно 3-6 процедур в зависимости от курса, хотя мы рекомендуем вам пройти столько процедур, сколько вам нужно, чтобы укрепить свою уверенность, прежде чем отправлять свое практическое задание. Для завершения этих процедур вам потребуются основные продукты и инструменты дома, поэтому мы рекомендуем приобрести стартовый набор.Как только все задания будут выполнены, вы получите сертификат по электронной почте. Мы также настоятельно рекомендуем приобрести студенческую страховку, чтобы покрыть вас во время учебы.

Q Нужно ли мне покупать стартовый комплект для прохождения курса (ов)?

Вам понадобятся базовые продукты / инструменты, которые позволят вам пройти небольшое количество процедур для друзей и семьи. Для получения сертификата вы предоставите доказательства этих процедур. Небольшой выбор стартовых наборов доступен для покупки онлайн в Академии красоты.В качестве альтернативы вы можете приобрести продукты или комплекты у выбранного вами поставщика.

Q Как я могу забронировать онлайн-курс?

Быстро, легко и безопасно записаться на любой из наших онлайн-курсов через наш веб-сайт. Как только мы обработаем ваше бронирование, вы получите электронное письмо с подтверждением, в котором будут указаны ваши данные для входа на Студенческий портал, что позволит вам начать обучение!

Q Могу ли я посетить очное обучение?

Очное обучение не требуется для получения сертификата или страховки по нашей схеме.Наши онлайн-курсы очень всеобъемлющие и гарантируют, что вы изучите передовой опыт и приобретете навыки, необходимые для предоставления лечения в соответствии с отраслевыми стандартами, поэтому вы получите полную поддержку для получения сертификата только путем дистанционного обучения. Однако, если в любое время во время учебы или в течение 12 недель после завершения онлайн-курса вы почувствуете, что вам было бы полезно посетить очное обучение *; мы рады организовать это за 150 фунтов стерлингов в день. В зависимости от наличия возможности в наших учебных центрах проходят занятия с посещаемостью от 10.С 00:00 до 16:00 и будут предоставляться в установленные даты из нашего расписания (графиков) обучения.

* Эта опция доступна только для выбранных курсов. Мы не предлагаем индивидуальный вариант для всех онлайн-курсов. Остальные предоставляются только в избранных центрах. Если вы рассматриваете вариант очного обучения, пожалуйста, свяжитесь с нашей командой, чтобы обсудить это, прежде чем записываться на онлайн-курс, чтобы убедиться, что вы выберете лучший для вас маршрут обучения.

Q Каковы преимущества онлайн-курса?

• Вы можете учиться онлайн в любое время и в любом месте с помощью большинства мобильных устройств.
• Вы можете учиться в своем собственном темпе в соответствии с другими вашими обязанностями, такими как уход за детьми или продолжительный рабочий день.
• Идеально для тех, кто не живет поблизости от одного из наши 10 учебных центров
• Идеально подходят для тех, кто предпочел бы учиться в течение более длительного периода, в своем собственном темпе со временем, чтобы обдумать и пересмотреть любые аспекты по своему усмотрению
• Онлайн-курсы можно изучать либо вместо того, чтобы посещать наши очные интенсивы обучающие курсы или в дополнение к очным курсам обучения в качестве дополнительной поддержки обучения
• Возможность организовать очное обучение в одном из наших 10 учебных центров, доступно за 150 фунтов стерлингов в день для тех, кто считает, что они могли бы извлечь пользу из дальнейшего обучение, рекомендации и личная обратная связь от профессионального репетитора (только отдельные курсы, при наличии)
• После завершения наших онлайн-курсов вы c страхование выигрыша для работы из дома или мобильного телефона.Подробнее о схеме страхования для онлайн-курсов можно узнать здесь

Мастер по ногтям | Программа обучения маникюру

Дипломная программа по маникюру, предлагаемая в Школе красоты Дорси, дает студентам возможность получить базовое понимание техник маникюра, которые включают простой маникюр, нейл-арт, масляный маникюр, восстановление ногтей и процедуры наложения искусственных ногтей. Программа маникюра включает в себя обучение в классе и практическое обучение в нашей клинике красоты на территории кампуса.Мастер по маникюру — это человек, который считает себя человеком. Мастера маникюра и ногтевые мастера с удовольствием работают руками и гордятся тем, что делают свою работу хорошо. Вы хотите сделать захватывающую карьеру, которая позволит вам взаимодействовать с людьми, сделать их счастливее, помочь им почувствовать себя лучше и улучшить свой внешний вид? В таком случае карьера мастера по маникюру или маникюра может быть для вас правильной.

Найдите ближайший к вам кампус

Dorsey Schools — Тейлор, штат Мичиган, кампус (главный кампус, аккредитованный NACCAS)

Программа обучения маникюру — Профессиональная подготовка в штате Мичиган

К концу программы каждый выпускник будет иметь возможность получить знания и опыт, которые призваны подготовить их к работе в этой увлекательной профессии.Программа маникюра рассчитана на 400 часов и состоит из двух курсов: MANI101 Manicuring I (200 часов) и MANI102 Manicuring II (200 часов).

Обучение по этой программе включает:

• Базовые инструкции по технике маникюра, ногтевой технологии и управлению магазином маникюра.
• Студенческий набор для ухода за маникюром, который содержит различные предметы, используемые в индустрии, а также учебники — все это предоставлено школой красоты Дорси.
• Возможность для студентов пройти практическое обучение (под присмотром) в нашей клинике красоты на территории кампуса, где они смогут оказывать услуги населению, с которого может взиматься плата за услуги, предоставляемые студентами.
• Школа красоты Дорси (расположенная в кампусе Тейлора) институционально аккредитована Национальной аккредитационной комиссией Career Arts & Sciences, Inc. (NA

Как обучить новую языковую модель с нуля с помощью трансформаторов и токенизаторов

За последние несколько месяцев мы внесли несколько улучшений в наши библиотеки преобразователей , и токенизаторы , , с целью упростить, чем когда-либо, обучение новой языковой модели с нуля .

В этом посте мы продемонстрируем, как обучить «маленькую» модель (84 параметра M = 6 слоев, 768 скрытых размеров, 12 головок внимания) — это такое же количество слоев и головок, что и в DistilBERT — на Esperanto . Затем мы настроим модель для последующей задачи по тегированию части речи.

Эсперанто — это созданный язык с целью облегчения изучения. Мы выбрали его для этой демонстрации по нескольким причинам:

• это язык с относительно небольшими ресурсами (хотя на нем говорят около 2 миллионов человек), поэтому эта демонстрация менее скучна, чем обучение еще одной модели английского языка English
• его грамматика очень правильная (например,грамм. все нарицательные заканчиваются на -o, все прилагательные на -a), поэтому мы должны получить интересные лингвистические результаты даже на небольшом наборе данных.
• , наконец, всеобъемлющая цель, лежащая в основе языка, — сближать людей (способствовать миру во всем мире и международному взаимопониманию), что, как можно утверждать, соответствует цели сообщества НЛП 💚

N.B. Вам не нужно понимать эсперанто, чтобы понять этот пост, но если вы действительно хотите выучить его, у Duolingo есть хороший курс с 280 тысячами активных учеников.

Наша модель будет называться… подождите… EsperBERTo 😂

1. Найдите набор данных

Во-первых, давайте найдем корпус текста на эсперанто. Здесь мы воспользуемся эсперанто-частью корпуса OSCAR от INRIA. OSCAR — это огромный многоязычный корпус, полученный путем классификации языков и фильтрации дампов Common Crawl в Интернете.

Эсперанто-часть набора данных составляет всего 299М, поэтому мы объединим его с подкорпусом эсперанто Лейпцигской корпоративной коллекции, который состоит из текста из различных источников, таких как новости, литература и Википедия.

Окончательный обучающий корпус имеет размер 3 ГБ, что все еще мало — для вашей модели вы получите лучшие результаты, чем больше данных вы сможете получить для предварительного обучения.

2. Обучить токенизатор

Мы решили обучить токенизатор кодирования пар байтов на уровне байтов (такой же, как GPT-2) с теми же специальными токенами, что и RoBERTa. Возьмем произвольно его размер — 52 000.

Мы рекомендуем обучать BPE байтового уровня (а не, скажем, токенизатор WordPiece, такой как BERT), потому что он начнет строить свой словарь из однобайтового алфавита, поэтому все слова будут разложены на токены (не более жетонов!).

 

from pathlib import Path

из токенизаторов импортировать ByteLevelBPETokenizer

paths = [str (x) для x в Path ("./ eo_data /"). glob ("** / *. txt")]


tokenizer = ByteLevelBPETokenizer ()


tokenizer.train (файлы = пути, vocab_size = 52_000, min_frequency = 2, special_tokens = [
    "",
    "<панель>",
    "",
    "",
    "<маска>",
])


tokenizer.save_model (".", "esperberto")  

А вот немного ускоренный захват вывода:

В нашем наборе данных обучение заняло около 5 минут.

🔥🔥 Ого, это было быстро! ⚡️🔥

Теперь у нас есть vocab.json , который представляет собой список наиболее часто используемых токенов, ранжированных по частоте, и список слияний merges.txt .

  {
    «»: 0,
    «»: 1,
    "": 2,
    "": 3,
    «<маска>»: 4,
    "!": 5,
    "\" ": 6,
    «#»: 7,
    «$»: 8,
    «%»: 9,
    «&»: 10,
    "'": 11,
    "(": 12,
    ")": 13,
    # ...
}

# merges.txt
я
Ġ к
на
Ġ la
т а
Ġ е
Ġ г
Ġ п
#...  

Что замечательно, так это то, что наш токенизатор оптимизирован для эсперанто. По сравнению с универсальным токенизатором, обученным для английского языка, больше родных слов представлено одним неразделенным токеном. Диакритические знаки, то есть символы с ударением, используемые в эсперанто — ĉ , ĝ , ĥ , ĵ , ŝ и ŭ — кодируются изначально. Мы также представляем последовательности более эффективным образом. Здесь, в этом корпусе, средняя длина кодированных последовательностей на ~ 30% меньше, чем при использовании предварительно обученного токенизатора GPT-2.

Вот как вы можете использовать его в токенизаторах , включая обработку специальных токенов RoBERTa — конечно, вы также сможете использовать его напрямую из трансформаторов .

  из токенизаторов. Реализация импорта ByteLevelBPETokenizer
from tokenizers.processors import BertProcessing


tokenizer = ByteLevelBPETokenizer (
    "./models/EsperBERTo-small/vocab.json",
    "./models/EsperBERTo-small/merges.txt",
)
tokenizer._tokenizer.post_processor = BertProcessing (
    ("", токенизатор.token_to_id ("")),
    ("", tokenizer.token_to_id ("")),
)
tokenizer.enable_truncation (max_length = 512)

Распечатать(
    tokenizer.encode ("Mi estas Julien.")
)

  

3. Обучение языковой модели с нуля

Обновление: Связанный блокнот Colab использует наш новый Trainer напрямую, а не через скрипт. Не стесняйтесь выбирать подход, который вам больше всего нравится.

Теперь мы обучим нашу языковую модель, используя run_language_modeling.py скрипт из transformers (недавно переименован из run_lm_finetuning.py , так как теперь он поддерживает обучение с нуля более плавно). Просто не забудьте оставить --model_name_or_path to None для обучения с нуля, а не с существующей модели или контрольной точки.

Мы обучим модель, подобную RoBERTa, которая похожа на BERT с парой изменений (подробности смотрите в документации).

Поскольку модель похожа на BERT, мы будем обучать ее на задаче Моделирование языка с масками , т.е.е. предсказывает, как заполнять произвольные токены, которые мы случайным образом маскируем в наборе данных. Об этом позаботится пример сценария.

Нам просто нужно сделать две вещи:

• реализует простой подкласс Dataset , который загружает данные из наших текстовых файлов
  • В зависимости от вашего варианта использования вам может даже не понадобиться писать собственный подкласс набора данных, если один из приведенных примеров ( TextDataset и LineByLineTextDataset ) работает, но есть множество настраиваемых настроек, которые вы, возможно, захотите добавить в зависимости от того, как выглядит ваш корпус.
• Выбирайте разные наборы гиперпараметров и экспериментируйте с ними.

Вот простая версия нашего набора EsperantoDataset.

  из набора данных импорта torch.utils.data

класс EsperantoDataset (набор данных):
    def __init __ (самостоятельно, оценить: bool = False):
        tokenizer = ByteLevelBPETokenizer (
            "./models/EsperBERTo-small/vocab.json",
            "./models/EsperBERTo-small/merges.txt",
        )
        tokenizer._tokenizer.post_processor = BertProcessing (
            ("", токенизатор.token_to_id ("")),
            ("", tokenizer.token_to_id (& quot  

Обучение на устройстве с Core ML — часть 1

Машинное обучение на мобильных устройствах с каждым годом становится все популярнее! WWDC 2019 дал нам много новых возможностей для добавления машинного обучения в наши приложения.

Одним из самых больших анонсов стало то, что Core ML 3 теперь поддерживает обучение моделей на iPhone и iPad . Кто бы мог подумать несколько лет назад, что мы будем обучать сети на наших портативных устройствах!

В этой серии сообщений блога мы подробно рассмотрим обучение на устройстве.Я покажу, как обучить настраиваемый классификатор изображений с помощью k-ближайших соседей, а также глубокой нейронной сети.

Это первая серия из четырех частей:

1. Введение в обучение на устройстве
2. Камень, ножницы, бумага (Ящерица? Спок?)
3. k-Ближайшие соседи
4. Обучение нейронной сети

Следуйте вместе с исходным кодом на GitHub.

Давайте обучим модели глубокого обучения на наших мобильных телефонах!

Примечание: Напомним, что iPhone и iPad уже поддерживают обучение на устройстве с iOS 11.3 был выпущен в конце 2017 года. Просто пользоваться им было не очень удобно. Эти низкоуровневые возможности для обучения предоставляются фреймворком Metal Performance Shaders, который также поддерживает обучение с ускорением на GPU в Turi Create и Create ML на Mac. Но благодаря Core ML 3 обучение на устройстве стало намного проще в использовании!

Персонализация вместо обучения

Если честно… «обучение моделей глубокого обучения» может немного переоценить его. Apple постоянно называет это персонализацией на устройстве вместо обучения.

Целью этих новых API-интерфейсов является возможность точной настройки существующей модели на личных данных пользователя.

Это определенно не для использования iPhone вместо аренды большого толстого сервера с графическими процессорами NVIDIA Tesla для обучения огромных моделей с нуля. Эй, у вашего iPhone мощный графический процессор, но не , а мощный …

Думайте об обучении Core ML 3 как о форме передачи или даже онлайн-обучения , где вы лишь слегка изменяете существующую модель.

Например, Face ID использует эти методы, чтобы узнать, как выглядит владелец телефона, и поддерживать актуальность модели, когда его лицо со временем меняется (отрастает борода, наносится другой макияж, становится старше и т. Д.).

Идея состоит в том, чтобы начать с общей модели, которая подходит для всех, а затем сделать копию, настраиваемую для каждого пользователя.

Это не то же самое, что федеративное обучение , где одна модель обновляется на основе анонимных данных многих пользователей.Федеративное обучение — это способ проводить распределенное обучение «на грани». Вместо обучения на централизованных серверах он использует устройства тысяч или даже миллионов пользователей для распределения рабочей нагрузки.

Федеративное обучение также использует преимущества обучения на собственных данных пользователя, сохраняя при этом их конфиденциальность, но оно не создает индивидуальную модель для каждого отдельного пользователя. Он просто извлекает уроки из всех данных и объединяет их в одну большую модель. Однако с персонализацией Core ML на устройстве одна базовая модель превращается в тысячи немного разных, каждая из которых предназначена для одного пользователя.

Федеративное обучение — это, вероятно, то, что вы могли бы сделать и с моделями Core ML, но ничего из того, что в настоящее время не существует в iOS.

Core ML против Create ML

Просто чтобы прояснить любую потенциальную путаницу, прежде чем мы продолжим: обучение на устройстве полностью не связано с Create ML .

Create ML — это приложение Apple для обучения модели для macOS. Он отлично подходит для быстрого создания простых моделей, таких как классификаторы изображения / звука / текста. Как и Turi Create, другой инструмент обучения Apple, он использует переносное обучение, чтобы сократить время обучения.

Create ML и Core ML были разработаны для совместной работы: после обучения вы можете напрямую сохранить свою модель в формате Core ML. Нет необходимости сначала запускать инструмент преобразования. Существует также CreateML.framework, который позволяет обучать модели из сценария Swift или игровой площадки.

Однако важно понимать, что при обучении на устройстве этот фреймворк Create ML вообще не используется! Персонализация модели на устройстве всегда выполняется с помощью Core ML, а не Create ML.

Это может показаться дублированием функциональности, но обе платформы выполняют обучение немного по-разному.Create ML хорош для создания базовой версии модели с использованием как можно большего количества данных, в то время как персонализация Core ML на устройстве предназначена для небольшой настройки этой модели с использованием относительно небольшого количества пользовательских данных.

Так что, если вы когда-нибудь задумались, как использовать эти обучающие API, убедитесь, что вы просматриваете документацию по правильному фреймворку! (Обратите внимание, что Create ML работает только на Mac, он вообще недоступен для iOS.)

Примечание: На данный момент вы не можете экспортировать обучаемые модели из Create ML — вам придется использовать coremltools после этого, чтобы настроить модели для обучения на устройстве.

Чтобы начать с

 wget https://raw.githubusercontent.com/tensorflow/models/master/object_detection/samples/configs/ssd_mobilenet_v1_pets.config 

 wget http: // download.tenorflow.org/models/object_detection/ssd_mobilenet_v1_coco_11_06_2017.tar.gz 

 # SSD с Mobilenet v1, настроенный для набора данных mac-n-cheese.# Пользователи должны настроить поле fine_tune_checkpoint в конфигурации поезда как
# а также поля label_map_path и input_path в train_input_reader и
# eval_input_reader. Выполните поиск по запросу "$ {YOUR_GCS_BUCKET}", чтобы найти поля,
# следует настроить.

model {
  ssd {
    num_classes: 1
    box_coder {
      fast_rcnn_box_coder {
        y_scale: 10.0
        x_scale: 10.0
        height_scale: 5.0
        width_scale: 5.0
      }
    }
    matcher {
      argmax_matcher {
        matched_threshold: 0.5
        unmatched_threshold: 0,5
        ignore_thresholds: ложь
        negatives_lower_than_unmatched: true
        force_match_for_each_row: правда
      }
    }
    Similarity_calculator {
      iou_similarity {
      }
    }
    anchor_generator {
      ssd_anchor_generator {
        num_layers: 6
        min_scale: 0,2
        max_scale: 0,95
        аспект_ratios: 1.0
        аспект_ratios: 2.0
        аспект_ratios: 0,5
        аспект_ratios: 3.0
        аспект_ratios: 0,3333
      }
    }
    image_resizer {
      fixed_shape_resizer {
        высота: 300
        ширина: 300
      }
    }
    box_predictor {
      convolutional_box_predictor {
        min_depth: 0
        max_depth: 0
        num_layers_before_predictor: 0
        use_dropout: ложь
        dropout_keep_probability: 0.8
        размер_ядра: 1
        box_code_size: 4
        apply_sigmoid_to_scores: ложь
        conv_hyperparams {
          активация: RELU_6,
          Regularizer {
            l2_regularizer {
              вес: 0.00004
            }
          }
          инициализатор {
            truncated_normal_initializer {
              стандартное отклонение: 0,03
              среднее: 0,0
            }
          }
          batch_norm {
            поезд: правда,
            масштаб: правда,
            центр: правда,
            распад: 0.9997, г.
            эпсилон: 0,001,
          }
        }
      }
    }
    feature_extractor {
      тип: 'ssd_mobilenet_v1'
      мин_глубина: 16
      depth_multiplier: 1.0
      conv_hyperparams {
        активация: RELU_6,
        Regularizer {
          l2_regularizer {
            вес: 0.00004
          }
        }
        инициализатор {
          truncated_normal_initializer {
            стандартное отклонение: 0,03
            среднее: 0,0
          }
        }
        batch_norm {
          поезд: правда,
          масштаб: правда,
          центр: правда,
          распад: 0.9997, г.
          эпсилон: 0,001,
        }
      }
    }
    loss {
      классификации_loss {
        weighted_sigmoid {
          anchorwise_output: true
        }
      }
      localization_loss {
        weighted_smooth_l1 {
          anchorwise_output: true
        }
      }
      hard_example_miner {
        num_hard_examples: 3000
        iou_threshold: 0,99
        loss_type: КЛАССИФИКАЦИЯ
        max_negatives_per_positive: 3
        min_negatives_per_image: 0
      }
      классификации_вес: 1.0
      localization_weight: 1.0
    }
    normalize_loss_by_num_matches: истина
    Постобработка {
      batch_non_max_suppression {
        score_threshold: 1e-8
        iou_threshold: 0,6
        max_detections_per_class: 100
        max_total_detections: 100
      }
      score_converter: SIGMOID
    }
  }
}

train_config: {
  batch_size: 10
  optimizer {
    rms_prop_optimizer: {
      learning_rate: {
        exponential_decay_learning_rate {
          initial_learning_rate: 0,004
          decay_steps: 800720
          decay_factor: 0.95
        }
      }
      momentum_optimizer_value: 0.9
      распад: 0,9
      эпсилон: 1.0
    }
  }
  fine_tune_checkpoint: "ssd_mobilenet_v1_coco_11_06_2017 / model.ckpt"
  from_detection_checkpoint: истина
  data_augmentation_options {
    random_horizontal_flip {
    }
  }
  data_augmentation_options {
    ssd_random_crop {
    }
  }
}

train_input_reader: {
  tf_record_input_reader {
    input_path: "data / train.record"
  }
  label_map_path: "данные / объект-обнаружение.pbtxt"
}

eval_config: {
  num_examples: 40
}

eval_input_reader: {
  tf_record_input_reader {
    input_path: "данные / тест.запись "
  }
  label_map_path: "обучение / объект-обнаружение.pbtxt"
  перемешать: ложь
  num_readers: 1
}
 

 item {
  id: 1
  имя: 'макнчиз'
} 

 ИНФОРМАЦИЯ: тензорный поток: глобальный шаг 11788: потеря = 0.6717 (0,398 сек / шаг)
ИНФОРМАЦИЯ: тензорный поток: глобальный шаг 11789: потеря = 0,5310 (0,436 сек / шаг)
ИНФОРМАЦИЯ: тензорный поток: глобальный шаг 11790: потеря = 0,6614 (0,405 сек / шаг)
ИНФОРМАЦИЯ: тензорный поток: глобальный шаг 11791: потеря = 0,7758 (0,460 сек / шаг)
ИНФОРМАЦИЯ: тензорный поток: глобальный шаг 11792: потеря = 0,7164 (0,378 сек / шаг)
ИНФОРМАЦИЯ: тензорный поток: глобальный шаг 11793: потеря = 0,8096 (0,393 сек / шаг)