Выжать максимум: Как выжать максимум пользы из продуктов

Содержание

Как выжать максимум пользы из продуктов

Даже если регулярно питаться самыми полезными продуктами, нет стопроцентной уверенности, что все будет действительно эффективным для организма. Только правильное приготовление и хранение продуктов поможет сохранить все витамины и микроэлементы, а также увеличить их благотворное действие. Всего несколько простых секретов, о которых, тем не менее, многие не догадываются, помогут получить максимум от своего рациона. А несколько лайфхаков помогут раскрыть глаза на устоявшиеся привычки здорового питания, которые на самом деле оказываются очередным вымыслом.

1. Шпинат

Свежий и приготовленный шпинат невероятно полезны. /Фото: img.tsn.ua В шпинате содержится масса полезных веществ. Это просто незаменимый продукт для здорового питания. В нем можно найти витамины группы А, В и С, а также многие минералы, лютеин, бета-каротин, ликопин. Половина из этих элементов приносит максимум пользы организму в свежем виде, а вторая часть — раскрывает свои свойства после термической обработки, поэтому есть нужно оба варианта и почаще.

2. Томаты-антистресс

Помидоры — это мощный антиоксидант для организма, главное только правильно их приготовить. /Фото: 3.bp.blogspot.com В томатах содержится особое вещество — ликопин. Оно не только отвечает за красный цвет плодов, но и считается достаточно мощным антиоксидантом, который невероятно полезен для организма. Однако чтобы получить максимум от каждого съеденного помидора и в полной мере раскрыть полезные свойства ликопина, плоды лучше всего измельчать в пюре и тушить на сковороде на медленном огне не менее получаса. Такой способ приготовления способствует трансформации полезного вещества в более доступную для усвояемости форму, которая лучше воспринимается организмом. Интересный факт: Ученые выяснили, что ликопин не только снижает вероятность развития различных нарушений в работе сердечно-сосудистой системы, но и является отличным средством для профилактики онкологических заболеваний.

3. Листья должны быть в холоде

Салат и капусту нужно обязательно отправлять в холодильник. /Фото: sun9-6.userapi.com Оптимальные условия для хранения листовых овощей и салата — холодная температура и повышенная влажность. Именно в такой среде они не только не теряют свои полезные качества, но даже правильно дозревают и пополняют свой состав большим количеством необходимых для организма микроэлементов и витаминов. Размещать салат и листовые овощи лучше всего в нижней части холодильника, предназначенной специально для хранения свежих продуктов. Оптимальным вариантом также будет предварительно положить их в контейнер или другую закрытую емкость.

4. Вареная морковь

Только термическая обработка раскрывает всю прелесть моркови. /Фото: heateatrepeat.com Вопреки общепринятому мнению, вареная морковь гораздо полезнее свежей. Многие люди, которые соблюдают диету или придерживаются здорового питания, используют свежую морковь для быстрого перекуса, считая, что это приносит организму весь необходимый спектр разных веществ. Однако морковь становится более полезной, если подвергнуть ее непродолжительной термической обработке. Таким образом можно превратить бета-каротин, которым буквально напитана морковь, в весьма важный для здоровья витамин А. Если надо не только перекусить, но на полную катушку зарядить организм полезными микроэлементами, яркий овощ нужно варить до тех пор, пока он не будет мягким. Чтобы сделать блюдо вкуснее или разнообразить свой рацион, можно полить нарезанную кубиками морковь оливковым маслом, приправить солью, розмарином и любимыми специями. Они не только делают морковь вкуснее, но еще и улучшают ее усвояемость.

5. Холодные макароны

Оказывается, макароны могут быть вовсе не калорийными. /Фото: img-fotki.yandex.ru Для тех, кто следит за фигурой, макароны обычно под запретом. Однако есть особый секрет, благодаря которому это блюдо из высококалорийного вполне может превратиться в диетическое, ну или не особо страшное для фигуры уж точно. Макароны нужно есть холодными! Дело в том, что охлажденный крахмал, который обычно сильно повышает уровень глюкозы в крови, уже воспринимается организмом другим образом — как сложные волокна. Вместо того, чтобы есть только сваренные горячие макароны, их нужно отправить в холодильник на ночь, а потом есть также в холодном виде. Чтобы они были действительно вкусными, Novate.ru рекомендует использовать простые, но очень аппетитные рецепты охлажденных салатов с макаронами. Обычно в их состав входят овощи, зелень, макароны и сыр — такое сочетание станет настоящим разнообразием для диеты.

6. Семена льна

Измельченные семена льна — необходимое дополнение для любого рациона. /Фото: scontent-lhr3-1.cdninstagram.com Семена льна богаты клетчаткой, растительными белками и целым спектром полезных витаминов и необходимых для здоровья жирных кислот Омега-3. Именно поэтому их измельченный вариант необходимо добавлять в свой рацион регулярно. Они хорошо дополняют закуски, вторые блюда и смузи. Чтобы сделать их максимально полезными, нужно именно измельчать продукт, только так желудочно-кишечный тракт нормально справляется с его перевариванием.

7. Поджаренный хлеб

Можно расслабиться и спокойно съесть кусочек хлеба. /Фото: homeasking.com Хлеб считается лишним источником калорий, поэтому часто исключается из рациона. Однако это в корне неправильное решение, поскольку при приготовлении белого хлеба в тостере его калорийность значительно снижается и его можно есть без опасения для состояния фигуры.

8. Яйца пашот

Яйца пашот намного полезнее обычных. /Фото: img-global.cpcdn.com Яйца считаются одним из самых полезных для организма продуктов, без которого обычно не обходится ни один рацион. Однако чтобы получить максимум пользы от них, важно готовить их правильно. Вся сложность заключается в том, что яичный желток лучше всего усваивается организмом после непродолжительной термической обработки, а белок — наоборот, после длительной готовки. Чтобы выйти из этой затруднительной ситуации и сохранить максимум полезных свойств, нужно почаще есть яйца пашот.

Сергей

Как в GTA V быстро ехать на велосипеде? Выжимаем максимум

В сингле и мультиплеере пятой части Grand Theft Auto большое внимание уделено средствам передвижения, причём вначале велик кажется самым медленным. В компании друзей (или во время сольного катания), транспорт становится прекрасным выбором. Изучим, как быстро ехать на велосипеде в GTA V и какие разновидности «двухколёсного друга» представлены в игре от Rockstar Games.

Важно отметить, что консольное и компьютерное управление существенным образом различается. На ПК мы вначале садимся на байк (на F), после чего топим W, а для поворотов влево и вправо используем, соответственно, A и D.

Если же нажать на S, произойдёт закономерное торможение с инерцией, без мгновенной остановки. Если вы играете на PlayStation 4, разгон осуществляется на X, а лавирование на поворотах – стандартным способом (на грибок).

Как ускориться, чтобы быстро ехать на велосипеде в GTA V?

Всё просто, жмите на Caps Lock. В данном случае учитывается параметр «Выносливость», добавляющий происходящему реалистичности. В результате гоночные поединки с живыми людьми становятся интересным испытанием, когда необходимо рассчитывать собственные силы и равномерно распределять их на всём протяжении трассы.

Основные виды:

  • Прогулочные (около 3000 $ в сингле и в три раза дешевле в Online-режиме). Медленно катятся, подойдут для наслаждения величественными пейзажами вокруг;
  • Горные (2000 $ в онлайне). Предназначаются для скатывания с возвышенностей, имеют хороший запас хода;
  • Трюковые (скоростные). Обойдутся в 10000 баксов в онлайн-режиме, в кампании остаются значительно дешевле.

Особняком стоит так называемый BMX, предназначенный для трюкачества и Trial-первенства. Дешёвый, удобный, легко осваивается новичком.

Для совершения прыжков используйте Q на клавиатуре и R1 на PS4, если вы управляете тем самым BMX-велосипедом. Интересно, как аналогичные механики реализуют в шестой игре серии?

Подписывайтесь на наши каналы в Яндекс.Дзене и на YouTube! Копирование текстов с сайта GameNewsBlog.ru запрещено.

Получите максимум от вашего SSD – краткое руководство по оптимизации

Сегодня, после того как мы выяснили, как нужно использовать SSD так, чтобы обеспечить ему долгую и беспроблемную жизнь, мы поговорим о том, как можно оптимизировать такое устройство.

Хотя SSD в разы быстрее обычных жестких дисков, это не значит, что твердотельные устройства не подлежат оптимизации – напротив. Конечно, это ни в коем случае не является обязательным и даже если вы не станете выполнять советы в этой статье, ваш SSD в любом случае обеспечит вам гораздо более высокую производительность, чем любой магнитный жесткий диск. Тем не менее, если вы хотите получить лучшее из того, на что он способен, и не прочь достичь пиковых результатов, вот некоторые интересные идеи по этой теме.

Оптимизация в BIOS

После установки SSD проверьте, к какому разъему SATA он подключен. Эта информация может быть найдена в меню БИОС (BIOS), которое можно вызвать нажатием клавиши Del или F2 при включении компьютера – почти сразу после нажатия на кнопку питания.

Зайдите в раздел BIOS, отвечающий за управление дисковыми устройствами. Название этого раздела может отличаться в зависимости от марки и модели ноутбука/материнской платы, и если вы столкнетесь с трудностями в его поиске, попробуйте поискать соответствующую информацию на сайте производителя.

Внутри этого раздела убедитесь, что SATA-порт, к которому подключен SSD-диск, настроен так, чтобы использовать режим AHCI. Это специальный интерфейс (Advanced Host Controller Interface), разработанный Intel для связи между дисковым устройством и оперативной памятью. В отличие от более старого режима IDE, он позволяет твердотельному накопителю полноценно использовать мощность передачи SATA канала, к которому он подключен. Это особенно важно, если ваш ноутбук/компьютер располагает SATA-портами новейшей редакции стандарта (3.0), которая обеспечивает пиковую скорость передачи данных до 600 МБ/с. Многие современные SSD-устройства вполне способны поддерживать такую серьезную пропускную способность и при идеальных условиях обеспечат вам скорость чтения/записи порядка 500-550 МБ/с.

Выбор современного интерфейсного режима AHCI несет еще один плюс – работа некоторых моделей SSD в режиме IDE может привести к проблемам с так называемой поддержкой TRIM. Это функция, которую поддерживают только современные операционные системы – Windows 7 и более новые версии. Ее целью является забота о «добром здравии» твердотельного диска. В действительности TRIM является командой, которой система периодически опрашивает контроллер устройства, отвечающий за распространение информации по нему. Говоря простыми словами, TRIM повышает эффективность работы SSD-диска, но если он настроен для работы в режиме IDE, функция TRIM может работать неправильно.

Оптимизация на уровне Windows

Как уже упоминалось выше, чтобы получить максимальную отдачу от SSD, он должен иметь хорошую поддержку на уровне операционной системы. Проблема с версиями Windows, выпущенными перед «семеркой», заключается в том, что они просто не предназначены для работы с такими дисками, которые массово появились на рынке сравнительно недавно. Поэтому мой вам совет – если вы намерены сделать обновление с HDD на SSD, сперва подумайте о переходе на современную версию Windows (7 или выше), конечно, если вы еще не сделали этого.

После подключения диска обязательно убедитесь, что системные SATA-драйверы обновлены до последней, наиболее актуальной версии. Для этого ваша первая остановка должна быть на сайте производителя материнской платы/ноутбука.

Также удостоверьтесь, что твердотельный диск использует актуальную версию прошивки. Все производители SSD предлагают специальный сервисный инструмент для этой цели, который вы можете найти и скачать на официальном сайте. Многие из таких инструментов предлагают и полезные функции, а не только проверку актуальности прошивки – они включают в себя параметры для общей оптимизации системы, такие как отключение дефрагментации, которая не только не повышает производительность SSD, но и может серьезно сократить время его жизни.

Это, однако, не единственная оптимизация на уровне операционной систему, которая может и должна быть предпринята. Другой функцией Windows, которая не является необходимой и желательно ее отключить, является так называемое индексирование информации на диске. Оно предназначено для ускорения поиска при больших объемах файлов, но на значительно более медленных жестких дисках, а в случае с SSD-накопителями эта функция является совершенно ненужной. Более того, подобно дефрагментации процесс индексирования сопровождается множеством обращений к диску, что как уже неоднократно упоминалось, может сократить жизнь SSD.

Чтобы отключить индексирование, щелкните правой кнопкой мыши на иконке вашего диска, выберите «Свойства» и снимите флажок «Разрешить индексировать содержимое файлов на этом диске в дополнение к свойствам файла».

Еще одна полезная оптимизация заключается в уменьшении так называемой виртуальной памяти (файл подкачки, page file). Речь идет об области на системном диске, которую Windows резервирует для использования, если свободной оперативной памяти для загрузки пользовательских приложений окажется недостаточно. В таких случаях система сохраняет на диске «излишки» информации из памяти, то есть данные, которые в настоящее время не требуются, но по требованию пользователя снова загружаются в оперативную память.

Сами понимаете, что это связано с многократными циклами чтения/записи из системного раздела, что в случае с SSD лишний раз сокращает его период эксплуатации. Поэтому рекомендуется либо уменьшить размер файла подкачки, либо (что является предпочтительнее) переместить его на другой раздел – например, на дополнительный жесткий диск, если вы таковым располагаете.

Для этого щелкните правой кнопкой мыши на папке «Компьютер» (или «Этот компьютер»), выберите «Свойства», затем «Дополнительные параметры системы». В разделе «Быстродействие» нажмите кнопку «Параметры», выберите вкладку «Дополнительно» и в секции «Виртуальная память» нажмите «Изменить».

По умолчанию расположение и размер файла подкачки определяются автоматически. Чтобы переместить этот файл в другое место, отключите параметр «Автоматически выбирать объем файла подкачки», затем в списке ниже выберите диск/раздел, который не является системным, и нажмите «Задать».

Вы можете полностью отключить эту функцию, если у вас действительно солидный объем оперативной памяти – скажем, 16 или больше гигабайт. Так вы не только сэкономите драгоценное пространство на твердотельном диске, но и повысите производительность системы в целом, заставив Windows использовать исключительно оперативную память, которая даже быстрее, чем SSD.

Режим гибернации – это еще одна системная функция, которая не особо нужна, если вы используете SSD. Если вы читали наш текст на эту тему, тогда, наверное, вы помните, что гибернация обеспечивает быстрый запуск операционной системы и энергоэффективность – два вопроса, которые достаточно эффективно решаются использованием твердотельного накопителя. Это делает режим гибернации излишним и лучше его отключить – активное использование гибернации будет амортизировать ваш SSD, делая ненужные обращения к диску.

Чтобы отключить режим гибернации, нажмите на клавиатуре

+ R, введите CMD и нажмите Enter, чтобы вызвать окно командной строки. Затем введите команду powercfg -h off и нажмите Enter. Готово – гибернация деактивирована.

Рассказываю простой способ увеличения эффективности дровяной печи

Буду это показывать на примере отопительной печи “Нелжа” и охапки осиновых дров. Однако данный фокус можно проделывать с другими печами и другими дровами.

Я похожим образом топлю все свои печи!

Чтобы выжать из данной охапки дров максимум, на низ топки укладываем дрова потолще. В идеале это должны быть пара-тройка довольно крупных поленьев. И укладываем их как можно плотнее друг к другу.

Представьте, что Вы должны любым способом не пропустить воздух снизу на верх топки.

Далее укладываем дрова среднего размера. Всё так же плотно, подбирая подходящие поленья.

Ближе к верху топки можно укладывать дрова ещё более мелкого покола, а на самом верху нужно уложить дрова для розжига и растопку.

В идеальном варианте у нас должна получиться полная топка плотно уложенных дров. Внизу самые крупные, чем выше, тем мельче.

Теперь поджигаем растопку сверху. Да, именно сверху нужно поджигать дрова, чтобы они сгорали эффективнее!

Растопка и мелкие дрова для розжига хорошо разгораются и быстро развивают вверху топки достаточно высокую температуру. Эта температура нужна для более качественного сжигания дров и начинается от 350 градусов.

Мелкие дрова быстро создают необходимую для эффективного горения температуру и начинают разогревать нижележащие средние поленья. Разогрев нижележащих дров идёт постепенно и выделение газов (дыма) из древесины происходит равномерно. То есть не все дрова сразу участвуют в горении, а друг за другом.

Чем крупнее дрова, тем медленнее они разогреваются, выделяют газы и сгорают. Именно поэтому крупность поленьев должна увеличиваться к низу.

Всё это растягивает процесс горения закладки дров во времени и даёт возможность сжигать все (или почти все) дымовые газы в пределах топки. При этом из дымохода не будет видно (или почти не будет видно) никакого дыма (это признак полного сгорания дров).

Что касается данного примера, то одна охапка дров горела в печи примерно 4 часа, а тепло, полученное от сжигания пришлось проветривать открытой дверью (было слишком жарко).

Используйте похожую закладку дров и верхний розжиг, чтобы сделать горение в дровяной отопительной печи длительным, саму печь более эффективной и получить от дров максимум тепла при сжигании!

Источник

Следите за самым важным и интересным в Telegram-канале Татмедиа

Как выжать максимум из рекламы в Facebook

Если вы хотите, чтобы реклама в Facebook была прибыльной, важно, чтобы ваше объявление показывалось нужной аудитории. Вы можете рекламировать самое лучшее моторное масло на земле, но оно никогда не будет хорошо продаваться, если таргетинг будет настроен лишь на женщин.

Рекламная кампания в Facebook будет провалена и оценка актуальности это подтвердит.

К счастью, плохая оценка актуальности — это проблема, которая легко решается.

Актуальность — один из самых важных, но недооцененных показателей для рекламодателей Facebook. Эта метрика рассчитывается на основе обратной связи, которую получило рекламное объявление (как положительной, так и отрицательной).

Оценка обновляется по мере того, как люди комментируют объявление и переходят на вашу целевую страницу (или не переходят).

Идеальная оценка актуальности — 10/10. Такое нечасто случается, но это, безусловно, достижимо, и к этому нужно стремиться.

Сплит-тест вам в помощь плюс последующая оптимизация целевой страницы.

Посмотреть этот параметр можно, как только ваша реклама будет показана более 500 раз.

Как посмотреть этот параметр:

Power Editor => Столбцы =>

В открывающемся списке жмем Настроить столбцы

И вот она, Оценка актуальности. Ставьте галочку, чтобы посмотреть в дальнейшем этот параметр.

Достижение высокой оценки актуальности рекламы в Facebook снижает цену за клик (CPC) и гарантирует, что ваши объявления будут показываться целевой аудитории и опережать конкурентов с более низкой оценкой актуальности.

Если вы хотите улучшить оценку актуальности и эффективность рекламы в Фейсбук, то читайте статью дальше:

1. Своя ниша

Фанаты

Чтобы достичь максимального уровня актуальности, вам нужно быть конкретным с таргетингом.

В каждой нише есть случайные люди, а есть те, которые только и ищут ваш товар, и важно, чтобы реклама появилась как раз перед этими людьми.

Зачем? Допустим, вы занимаетесь производством одежды для смешанных боевых искусств и хотите привлечь внимание любителей спорта.

Самый классный момент для совершения покупки — какое-то соревнование. Как раз тот момент, чтобы совершить импульсную покупку.

Или майки из «Игры престолов», когда показывали последние серии сезона. Фанаты сериала, безусловно интересуются и точно захотят купить что-то подобное. Поэтому покажите им такую рекламу.

И в таком духе… Ну вы поняли, короче.

У FB как раз есть отличный инструмент — Статистика аудитории для сбора информации о людях на основе страниц, которые им нравятся.

Заходим в Power Editor => Статистика аудитории

Открывается вот это окно:

Возраст и пол

Даже если людям нравится одна и та же страница в Facebook, 22-летний мужчина, вероятно, отреагирует на рекламу не так, как 62-летняя женщина.

Покажите одно и то же объявление для этих двух демографических групп и получите разные показатели.

В некоторых нишах доминирует один пол, и это должно влиять на рекламу и, самое главное, на продукты, которые вы продаете.

Если ваш продукт одинаково актуален для мужчин и женщин, показывайте рекламу для обоих полов. Ну логично же?

Запуская рекламу по низкой цене, можно понять, кто покупает, а кто нет — это позволит вам запускать более актуальные объявления в будущем.

Например, реклама пробкового ожерелья для женщин была нацелена на все возраста, которым нравятся экологичные и веганские страницы Facebook. В итоге все, кроме одного из покупателей, были старше 45 лет.

Благодаря этой ценной информации следующие запуски рекламы были специально разработаны для женщин в возрасте 45 лет и старше и получили отличные результаты.

Индивидуализированная и Lookalike аудитории

Если люди купили у вас несколько раз, вы знаете, кто они и как относятся к вашему бренду. Чтобы достичь высокой оценки актуальности, подумайте над тем, чтобы запустить рекламу для избранной аудитории (и тех, кто стали клиентами).

Следуй этим шагам:

Экспортируйте свой список клиентов в виде таблицы Excel (это можно сделать в сервисе Shopify).

Перейдите в раздел Аудитории в Ads Manager.

Выберите Индивидуализированная аудитория в раскрывающемся меню Создать аудиторию.

Нажмите на первое окно.

Загрузите список своих клиентов.

Когда ваша новая аудитория будет готова, запустите рекламную кампанию для нее.

Лайфхак: напишите свое объявление так, как будто вы разговариваете со старым другом, так как эта аудитория уже купила что-то у вас. Клиенты, которые уже приобрели товар или услугу, должны конвертироваться гораздо быстрее, чем холодные.

Lookalike Аудитории могут быть чрезвычайно прибыльными. Если у вас есть целевая аудитория из нескольких сотен клиентов внутри страны (в идеале, несколько тысяч), то используйте эту возможность.

Маркетинг для хорошей аудитории Lookalike может дать вам отличную оценку актуальности.

2. Сплит-тест

Хотя таргетинг является самой важной частью достижения высокой оценки актуальности, качество объявления тоже значимо.

Нужна классная картинка, отличный заголовок, продающий текст, четкий призыв к действию и предложение, от которого ваша целевая аудитория не сможет отказаться.

Качество, однако, субъективный такой параметр. К счастью, вы можете использовать сплит-тест, чтобы определить, на какие типы объявлений аудитория лучше всего реагирует.

Про сплит-тест и с чем его едят, читайте в статье: Как проводить сплит-тест объявлений на Facebook.

Иногда объявления, которые, как вам кажется, великолепно написаны, не могут конвертироваться, а другие, которые, по-вашему, будут хуже, выстреливают на «Ура».

Эксперимент

Когда запускаешь рекламу, лучше сделать три варианта с одинаковой картинкой, но с разным наполнением. И посмотреть, что лучше сработает у аудитории.

В одном объявлении можно указать бесплатную доставку, в другом сосредоточиться на эмоциональных преимуществах от продукта.

Вот пример сплит-теста от Forbes. Forbes запустила четыре разных рекламных ролика, чтобы продвинуть статью, в которой перечислены 20 самых высокооплачиваемых спортсмена в мире.

Forbes обнаружил, что вариант A оказался наиболее успешным. Во время запуска этого объявления Флойд Мэйвезер был широко известен в новостях. Ходили слухи, что он получил огромную сумму после боя с Мэнни Паккьяо. Естественно, фанатам было любопытно узнать, сколько Мэйвезер получил в этом году.

Можно протестировать разговорный тон и формальным тон в объявлении. Но лучше заострить внимание на заголовке и на призыве к действию.

Например: «Эй, рыбак / юрист / любитель кошек!»

Кроме того, можно протестировать, как работают отрицательные слова. Зачастую люди вынуждены действовать, избегая боли, а не из-за стремления к удовольствию.

Изображения

Важно, чтобы ваше изображение выглядело профессиональным. Вы можете найти множество бесплатных изображений на фотостоках, или отправить дизайнеру, чтобы он сделал все красиво.

Некоторые любят использовать красные границы вокруг изображений, чтобы они выделялись.

Поисковая система Land Land обнаружила, что образы счастливых женщин, красочных логотипов и личных фото конвертируются лучшие.

Домашние животные и дети также хорошо работают, как и фото продукта в жизни.

Проверьте, что лучше работает у вас и используйте это.

3. Оптимизация целевой страницы

Целевая страница не будет напрямую влиять на оценку актуальности, но все равно важно, чтобы она была правильной, чтобы предыдущие старания не были напрасными.

Имея классную страницу с видео-отзывами, убедительным контентом, мощным призывом к действию, стилистически совместимую с вашей рекламой в Facebook, объявление будет не просто актуальным, оно будет приносить прибыль.

Когда есть четко определенная личность покупателя или потребителя продукта / контента, то есть гарантия, ему будет это близко.

Когда ты нацелен на конкретные интересы и демографию на Facebook, можно гарантировать, что подавляющее большинство людей, которые перейдут по объявлению, будут лояльны к продукту как минимум.

Раздел «Связаться с нами» в конце страницы хорошо работает как призыв к действию — особенно когда цвета контрастируют с остальной частью страницы (оранжевый является одним из самых популярных при выборе цвета кнопки).

Реклама в Facebook. Можно все же выжать максимум?

Можно…

Но для этого нужно немного поэкспериментировать.

А достижение оценки актуальности 10/10 поможет вам снизить стоимость конверсии. Вообще — это показатель, к которому стоит стремиться.

Поскольку реклама Facebook становится более конкурентоспособной, важно сделать ваши кампании максимально эффективными с точки зрения затрат. Нужна же прибыль?

Когда несколько объявлений нацелены на одну и ту же аудиторию, будет учитываться высокий показатель актуальности, тогда Facebook решит, какое объявление будет показано.

А вот выжимка из статьи:

Чтобы показатель актуальности был максимальным (это когда цена клика небольшая, аудитория самая целевая и хорошие конверсии), надо:

  • Обратить внимание на фанатов вашего продукта (те, кому 100% интересно) и нацеливать рекламу на них (Майки с изображением героев из «Игры престолов» показывать тем, кому нравится страница и пока идет сериал).
  • Также учесть пол и возраст людей (моторное масло не показывать лишь женщинам).
  • В идеале настроить Индивидуализированную (загрузить данные) или Похожую аудиторию.
  • Еще провести сплит-тест объявлений. Поэксперементировать с призывом к действию, названием, изображением, текстом и т.д. Чтобы понять что лучше работает, а затем все силы бросить именно туда.
  • Заморочиться относительно целевой страницы, чтобы в последний момент люди не ушли оттуда, если вдруг что-то там не так.

Очень надеюсь, что эта мини-стратегия вам поможет и статья была полезна.

Источник

как выжать максимум пользы из поездки на работу

Ежедневно любой работающий человек тратить время, добираясь до работы.  Занятие рутинное, но необходимое. Часто долгая дорога, пробки на улицах, толпа людей в транспорте может вызвать раздражение или стресс. Не стоит отчаиваться! Расскажем, как с удовольствием скоротать несколько часов в общественном транспорте или пробке.

Как разнообразить путь на работу

Сколько уходит времени на дорогу каждый день? Не менее получаса точно. Почему бы не потратить его с пользой!

  • Слушайте аудиокниги или читайте электронные книги;

Преимущества очевидны: они не пылятся на полках дома, не надо таскать каждый раз в сумке или в пакетике. Ее нигде не забудете и не потеряете. Можете поделиться с друзьями и не беспокоится, что вам ее не вернули. Важно, такие книги намного дешевле, чем печатная продукция.

  • Самообучение;

Давно планировали овладеть английским или французским языком, а времени катастрофически не хватает? Пока едете или идете домой, изучайте иностранный язык. На просторах интернета огромное количество роликов и обучающих программ, выберете подходящую вам и учитесь! Совет: обязательно пройдите тест на выявления степень владения языка! Неверно подобранный уровень сложности приведет к тому, что бросите учебу. Онлайн-тесты на выявления уровня можете найти в открытом доступе в интернете.

  • Старайтесь больше двигаться.

Меняйте маршрут, если ходите пешком. Такой способ поможет отвлечься от негативных мыслей, так как внимание будет сконцентрировано на рассматривании чего-то нового. Добираетесь на автобусе, метро или троллейбусе? Выйдите на одну остановку раньше и пройдитесь – заряд бодрости гарантирован!

«Невидимая» гимнастика

Вы не ослышались! Сидя за рулем автомобиля, находясь в вагоне метро или автобусе, можно заняться невидимым для остальных фитнесом! Расскажем о 7 упражнениях, выполнить которые можно незаметно для окружающих

  • Сидя, положите ладони рук на колени. Сделайте усилие, будто хотите поднять ноги, при этом слегка надавливайте ладонями, сопротивляясь поднятию ног;
  • Сделайте глубокий выдох и втяните живот. Оставайтесь в таком положении сколько сможете. Расслабьтесь;
  • Отрывайте поочередно пятки и носки ног от земли;
  • Напрягите и расслабьте мышцы ягодиц;
  • Медленно сводите и разводите лопатки. Спина должна быть прямой;
  • Возьмитесь рукой за запястье другой руки и несильно потяните в разные стороны. Поменяйте руки.
  • Немного приподнимайте подбородок вверх, напрягая мышцы шеи

Упражнения не имеют противопоказаний и просты в выполнении. От вас требуется не ленится!

Теперь вы знаете, как превратить скучное и утомляющее занятие в продуктивное!

Squeezemax: выжать максимум ….

2009

Google работает в Microsoft Windows IIS / 3.0

google.com.au сообщил, что он работает на IIS / 3.0 и google.com на Apache / 0.8.4. (в Linux)

CADIE

Объявление о CADIE было сделано командой CADIE 31 марта 2009 г. в 23:59, а не 1 апреля. Объявление в блоге Google было сделано 4 января 2009 г. в 00:01:00.

Введение и все ссылки на CADIE в продуктах Google были удалены 2 апреля и заменены сообщением:

Приносим извинения за недавние перебои в работе наших услуг.

Пожалуйста, подождите, пока порядок восстанавливается.

Однако страница технологий с описанием технических возможностей программного обеспечения осталась по адресу:

Техническое описание

При использовании Google Книг или GMail пользователь натолкнется на объявление от 31 марта 2009 г. в 11:59:59, объявляющее новую «когнитивную автоэвристическую сущность распределенного интеллекта». CADIE также упоминается на странице часто задаваемых вопросов gBall: «Новая технология Google CADIE будет интерпретировать данные, полученные от каждого мяча, чтобы дать владельцам полезные советы».На главной странице Google также была ссылка на CADIE и запись в официальном блоге Google.

Технология

CADIE также используется для создания «сэнрю» (тип японского стихотворения, похожего на хайку) на основе поисковых запросов по определенным японским запросам.

На главной странице поиска Google была ссылка на объявление CADIE, в котором говорилось, что «уже несколько лет небольшая исследовательская группа работает над некоторыми сложными проблемами в областях нейронных сетей, естественного языка и автономного решения проблем.Прошлой осенью эта группа совершила значительный прорыв: появилась новая мощная техника для решения задач обучения с подкреплением, что привело к созданию первого функционального кластера нейроэволюционного обучения глобального масштаба ». Страница ссылается на блог ниже.

На мобильных устройствах отображается ссылка на Brain Search, который использует технологию CADIE для «индексации вашего мозга». Вот так все это выглядит с мобильного устройства.

YouTube

1 апреля 2009 г. YouTube дал некоторым пользователям возможность взглянуть на новые «впечатления от просмотра», когда они выбрали видео в определенных областях, таких как раздел «рекомендовано для вас».Этот новый интерфейс заставил весь макет, включая видео, которое вы смотрели, перевернуть вверх дном. Хотя для некоторых этот параметр не был виден, его можно было просмотреть, добавив & flip = 1 в конец URL-адреса видео. Добавление & flip = 1 в конец URL-адреса видео больше не вызывает этого эффекта, и видео загружается нормально. На странице «Советы по просмотру нового макета» пользователям предлагалось подвешивать мониторы вверх ногами к потолку, хотя в макете не было отмены управления мышью.

Gmail

Когда кто-то использует службу Gmail, они заметят, что у нее есть новая опция, названная «Автопилот Gmail», в которой служба будет анализировать электронную почту.На этой странице в разделе часто задаваемых вопросов говорится: «Вы можете настроить тон, склонность к опечаткам и предпочтительную пунктуацию на вкладке« Автопилот »в разделе« Настройки »». Однако, если человек войдет в свою учетную запись Gmail и перейдет на вкладку «Настройки», он заметит, что вкладки «Автопилот» нет. Программа может быть настроена так, чтобы содержать определенные типы грамматических или орфографических ошибок, а также сложность и длину предложения. У него также есть способ реагировать на сообщения, связанные с отношениями, например, если кто-то говорит агрессивно, даже с юмором, система «разрывает отношения».”

г Шар

Google Australia объявила на прошлой неделе о разработке мяча, который изменит правила игры в австралийский футбол во всем мире. Новейшая футбольная технология – «gBall» – это прототип мяча для использования в Австралийской футбольной лиге с GPS.

Google Australia объявляет («Новинка! Получите новейшую футбольную технологию – gBall.»), Что они разрабатывают прототип мяча для использования в Австралийской футбольной лиге с GPS. Судя по всему, мяч будет измерять местоположение, силу и крутящий момент удара и «вибрировать, если агенты игроков или разведчики талантов хотят с вами поговорить».Google утверждает, что мяч будет стоить 10 долларов с оплатой за удар в дополнение к базовой плате.

Google Analytics

Сообщение в блоге Google Analytics посвящено аналитическим отчетам о деятельности CADIEs http://analytics.blogspot.com/2009/04/cadies-google-analytics-reports.html

Карты Google

CADIE от Google рекомендует места для посещения с помощью Google Maps. Просматривая «места, рекомендованные CADIE для людей», можно увидеть каждое из предложенных ею мест в списке, при нажатии на который отображается фотография и юмористический комментарий.

Есть также «рекомендованные CADIE места для людей». ссылка на Google Maps, которая ведет к «Panda Mapplet» и включает несколько отмеченных мест с комментариями «CADIE». В Redmond WA указана ссылка, которая будет катить зрителя.

Blogger

Личный блог / домашняя страница CADIE

Google Chrome с 3D

Была предложена сборка Google Chrome для рендеринга веб-страниц в Anaglyph 3D, «работающая» на CADIE. http://www.google.com/intl/en/landing/chrome/cadie/ В этом браузере действительно был возможен 3D-эффект, но он только создавал впечатление утопленного окна в мониторе.

Google Планета Земля на базе CADIE

Google анонсировал новый Google Earth на базе CADIE,
, который предположительно позволял пользователю:
1. Просматривать изображения океанской местности с самой совершенной в мире субмарины
2. Исследовать морские глубины
3. Взлетать с CADIE в реальном времени
CADIE’s Рекомендуемый летний отпуск
Чат с CADIE

Код Google

На главной странице Google Code Search есть примеры LOLCODE.

CADIE настроен на написание кода для вас на основе указанных функций, однако все, что возвращается, – это плохой код или остроумная критика вашего запроса и выбора языка программирования, рекомендующая использование INTERCAL.

Исходный код

CADIE якобы был загружен в Google Code, , но она передумала и заменила его «забавной программой» , состоящей из 31 строки INTERCAL. При запуске эта программа выводит сообщение «Я не хочу делиться».

Поиск книг Google

CADIE рекомендует некоторые книги на главной странице программы Поиск книг Google. Также при просмотре книги есть кнопка «Создать отчет о книге». При нажатии появляется сообщение «Попался! Сегодня День дураков! Извините, но вам придется самому прочитать книгу.”

Документы Google по запросу

Google анонсировал новые функции Google Docs, улучшенные CADIE.
Добавляйте подсознательные сообщения и изображения в документы.
Если человек создает новую презентацию и ищет кнопки подсознательного сообщения и изображения в меню вставки, он заметит, что их там нет.
Обновите свой уровень оценки по Флешу-Кинкейду автоматически.
И многие другие полезные новые функции.

Google Mobile

В Google Mobile есть ссылка на «Brain Search».Инструкции таковы: «Приложите телефон ко лбу для индексации мозга» и «Подумайте о своем запросе». Когда вы нажимаете «Попробовать», страница загружается со статусом «Brain indexing». Когда индексирование завершено, появляется кнопка «искать меня». нажав эту кнопку, пользователь попадет на поддельные результаты поиска. Есть несколько возможных результатов:

Как зовут ту женщину у окна? Она босс моего босса, но, боже, это Сюзанна? Сьюзен? Бланш?

Стоит ли заказывать пиццу? Я не помню, было ли у меня газообразование.

Ого, милый парень. Подойти к нему?

Почему все так странно смотрят на меня?

Когда у мамы день рождения? Я должен послать ей открытку.

Google Knol
Кнол

был обновлен, поэтому все представленные статьи были об искусственном интеллекте с сообщением от CADIE, указывающим, что это «улучшение» было сделано на благо человечества.

Заголовки HTTP

В соответствии с темой CADIE Google изменил HTTP-заголовок сервера, чтобы он содержал имена различных объектов ИИ, включая HAL 9000, WOPR и GLaDOS.

Другие найденные HTTP-заголовки сервера: IIS / Bob (ссылка на Microsoft Bob), IIS / Clippy (ссылка на Clippy), IIS / 3.0, Netscape iPlanet, Chrome / 3.0, Google Operating System (BETA), CERN / 3.0 (ссылка на CERN HTTPd), Apple (ссылка на Apple II), IRIX, MCP, Apache / 0.8.4, Conficker и Skynet .

Центр обработки данных нефтяных танкеров

В последние минуты саммита Google по эффективности центров обработки данных Урс Хельзле представил в «специальной теме»: Google купил нефтяной танкер M / S Surgey, на котором контейнеры центра обработки данных Google погружались в масляные резервуары, чтобы чрезвычайно высокоэффективное охлаждение.Презентацию можно увидеть с 0:41:20 на видео, и она включает слегка измененные изображения из Википедии из темы Нефтяной танкер, в том числе отретушированную фотографию коммерческого нефтяного танкера AbQaiq и изображение бокового вида нефтяных танкеров.

Несмотря на то, что Google действительно подал заявку на патент США на создание центров обработки данных на грузовых судах, а масляное охлаждение – уже существующая технология, участник саммита Джеймс Гамильтон счел эту тему первоапрельской шуткой. Название корабля «M / S Surgey» также, вероятно, является каламбуром в адрес соучредителя Google Сергея Брина.

Понимание задержки: часть 2 – блог Leap Motion

Мы видели, как аппаратные, программные и графические ограничения могут работать на увеличение задержки. Пришло время собрать их все вместе и спросить, что мы можем извлечь из этого анализа.

Лучший способ проиллюстрировать влияние этих различных факторов – это посмотреть на их вклад в различных сценариях. Эти измерения являются средними для нескольких разных машин, поэтому производительность, в частности, на вашей машине может быть лучше или хуже этих значений.

Мы начнем с наихудшего сценария (но пугающе типичного):

Это невероятно расстраивает нас здесь, в Leap Motion, поскольку подавляющее большинство воспринимаемых задержек находится вне нашего контроля. Однако давайте посмотрим, что произойдет, если мы отключим вертикальную синхронизацию:

Отключение VSync позволяет сэкономить от 16 мс до более 30 мс, в зависимости от конкретной графической системы. Однако недостатком отключения VSync является наличие разрывов экрана, как мы обсуждали в первой части.

Если у вас есть кабель и порт USB3, мы показали, как это может значительно сократить время передачи данных между устройством и вашим компьютером. Вот как это сокращение по сравнению с другими источниками задержки:

В этой настройке в высокоскоростном режиме наше оборудование и программное обеспечение вместе составляют лишь немногим более 10% от общей воспринимаемой задержки. (Я упоминал, что мы были разочарованы?)

Высокопроизводительные «игровые» мониторы – довольно распространенное явление в наши дни, поскольку они предлагают меньшую задержку ввода и время отклика панели.Давайте посмотрим на номера лучшей общей конфигурации:

Впервые в высокоскоростном режиме мы превысили 30-миллисекундный порог, упомянутый ранее. Надеюсь, что со временем вам не нужно будет перепрыгивать через столько обручей, чтобы достичь такого уровня отзывчивости, и вместо этого это будет восприниматься как должное.

На вынос

Мы постоянно улучшаем производительность нашего программного обеспечения, чтобы снизить нагрузку на ЦП и повысить скорость реагирования.Однако данные говорят нам, что общая воспринимаемая задержка зависит от множества факторов, которые находятся вне нашего контроля. А пока вот что вы можете сделать, чтобы оптимизировать свой опыт:

  • Используйте устройство с кабелем USB3 и портом , чтобы использовать более высокую скорость передачи.
  • Используйте монитор 120 Гц с малым временем отклика. В настоящее время существует множество «игровых» мониторов, которые работают хорошо, но в результате вы пожертвуете широкими углами обзора и точностью цветопередачи.
  • В настройках графического драйвера отключите вертикальную синхронизацию (VSync). Если вы хотите оставить VSync включенным, включите тройную буферизацию, чтобы компенсировать некоторую дополнительную задержку. На мониторе с частотой 120 Гц вы можете найти VSync с включенной тройной буферизацией, чтобы получить наилучшие впечатления.
  • Если вам нужно выжать максимальную скорость отклика, запустите устройство в «высокоскоростном» режиме, снизит качество отслеживания в пользу скорости и частоты кадров.
  • В крайнем случае используйте ЭЛТ-дисплей. У этих громоздких аналоговых дисплеев нет задержки ввода, более высокая частота обновления и практически нулевое время отклика панели. Однако сейчас 2013 год, и их будет сложно найти.

Что вы думаете о проблеме задержки? Оставляйте свои мысли в комментариях.

ОБНОВЛЕНИЕ: июнь 2014 г. С момента публикации этого сообщения мы постоянно совершенствовали и оптимизируем отслеживание. Задержка всегда будет проблемой, пока действуют скорость света и законы термодинамики, но это проблемы, над которыми мы рады работать – «не потому, что они легкие, а потому, что они сложные.«Текущее программное обеспечение в настоящее время использует только скорость передачи данных USB 2.0, но в будущем также будет использовать преимущества скорости USB 3.0.

Общие сведения о параметрах LightGBM (и о том, как их настроить)

Я уже давно использую lightGBM. Это был мой алгоритм решения большинства проблем с табличными данными. Список замечательных функций длинный, и я предлагаю вам взглянуть, если вы еще этого не сделали.

Но мне всегда было интересно понять, какие параметры имеют наибольшее влияние на производительность и как мне настроить параметры lightGBM, чтобы получить от этого максимальную отдачу.

Я решил, что мне нужно провести небольшое исследование, узнать больше о параметрах LightGBM… и поделиться своим опытом.

Конкретно I:

По мере того, как я делал это, я получил гораздо больше знаний о параметрах lightGBM. Надеюсь, что после прочтения этой статьи вы сможете ответить на следующие вопросы:

  • Какие методы повышения градиента реализованы в LightGBM и в чем их отличия?
  • Какие параметры в целом важны?
  • Какие параметры регуляризации необходимо настроить?
  • Как настроить параметры lightGBM в Python?

Методы усиления градиента

С LightGBM вы можете запускать различные типы методов повышения градиента.У вас есть: GBDT, DART и GOSS, которые можно указать с помощью параметра повышения .

В следующих разделах я объясню и сравню эти методы друг с другом.

lgbm gbdt (деревья решений с градиентным усилением)

Этот метод представляет собой традиционное дерево решений градиентного усиления, которое впервые было предложено в статье и является алгоритмом, лежащим в основе некоторых замечательных библиотек, таких как XGBoost и pGBRT.

В наши дни gbdt широко используется из-за его точности, эффективности и стабильности.Вы, наверное, знаете, что gbdt представляет собой ансамблевую модель деревьев решений, но что именно это означает?


СВЯЗАННЫЕ С
Общие сведения об отсечении градиента (и способах его устранения)


Позвольте мне кратко изложить суть.

Он основан на трех важных принципах:

  • Слабые ученики (деревья решений)
  • Оптимизация градиента
  • Техника повышения

Итак, в методе gbdt у нас есть много деревьев решений (слабые ученики).Эти деревья строятся последовательно:

  • первое дерево изучает, как соответствовать целевой переменной
  • второе дерево изучает, как соответствовать остатку (разнице) между предсказаниями первого дерева и основной истиной
  • Третье дерево учится соответствовать остаткам второе дерево и так далее.

Все эти деревья обучаются путем распространения градиентов ошибок по всей системе.

Главный недостаток gbdt заключается в том, что поиск лучших точек разделения в каждом узле дерева занимает много времени и памяти, и другие методы повышения уровня пытаются решить эту проблему.

дротиковое повышение градиента

В этой замечательной статье вы можете узнать все о повышении градиента DART, которое представляет собой метод, использующий выпадение, стандартный в нейронных сетях, для улучшения регуляризации модели и решения некоторых других менее очевидных проблем.

А именно, gbdt страдает излишней специализацией, что означает, что деревья, добавленные на более поздних итерациях, имеют тенденцию влиять на прогноз только для нескольких экземпляров и вносить незначительный вклад в оставшиеся экземпляры.Добавление исключения затрудняет специализацию деревьев на более поздних итерациях на этих нескольких выборках и, следовательно, повышает производительность.

lgbm goss (односторонняя выборка на основе градиента)

Фактически, наиболее важной причиной для наименования этого метода lightgbm является использование метода Госса, основанного на этой статье. Goss – это более новая и легкая реализация gbdt (отсюда «легкий» gbm).

Стандартный gbdt надежен, но недостаточно быстр для больших наборов данных.Следовательно, goss предлагает метод выборки, основанный на градиенте, чтобы избежать поиска по всему пространству поиска. Мы знаем, что для каждого экземпляра данных, когда градиент мал, это означает, что данные не о чем беспокоятся, а когда градиент большой, их следует повторно обучать. Итак, у нас есть , две стороны, , экземпляры данных с большим и малым градиентами. Таким образом, goss сохраняет все данные с большим градиентом и выполняет случайную выборку (, поэтому она называется односторонней выборкой ) для данных с небольшим градиентом.Это делает пространство поиска меньше, и споры могут сходиться быстрее. Наконец, чтобы получить больше информации о goss, вы можете проверить это сообщение в блоге.

Сложим эти различия в таблицу:

Методы Примечание Необходимо изменить эти параметры Преимущество Недостаток
ЛГБМ ГБДТ Это тип повышения по умолчанию. Поскольку gbdt является параметром по умолчанию для lgbm, вам не нужно изменять значение остальных параметров для него.(все-таки тюнинг необходим!) Стабильный и надежный Чрезмерная специализация Требует времени, требует много памяти
Дротик ЛГБМ Попробуйте решить проблему чрезмерной специализации в GBDT drop_seed: случайное начальное число для выбора моделей отбрасыванияUniform_dro: установите значение true, если вы хотите использовать равномерное dropxgboost_dart_mode: установите значение true, если вы хотите использовать режим xgboost dartskip_drop: вероятность пропуска процедуры выпадения во время итерации повышения max_dropdrop_rate: dropout процент: доля предыдущих деревьев, которые выпадают при выпадении Лучше точность Слишком много настроек
ЛГБМ Госс Goss предоставляет новый метод выборки для GBDT, разделяя эти экземпляры большими градиентами. top_rate: коэффициент сохранения данных большого градиента; other_rate: коэффициент сохранения данных малого градиента Быстрая сходимость Переоснащение, когда набор данных – sma

Примечание:

Если вы установите усиление как RF, тогда алгоритм lightgbm будет вести себя как случайный лес, а не деревья с усилением! Согласно документации, чтобы использовать RF, вы должны использовать bagging_fraction и feature_fraction меньше 1.

Регуляризация

В этом разделе я расскажу о некоторых важных параметрах регуляризации lightgbm. Очевидно, что это те параметры, которые вам нужно настроить, чтобы бороться с переобучением.

Вы должны знать, что для небольших наборов данных (<10000 записей) lightGBM может быть не лучшим выбором. Настройка параметров lightgbm может вам не помочь.

Кроме того, lightgbm использует алгоритм роста дерева по листьям, а XGBoost использует рост дерева по глубине.Листовой метод позволяет деревьям сходиться быстрее, но увеличивается вероятность перегиба.

Возможно, этот доклад на одной из конференций PyData даст вам больше информации о Xgboost и Lightgbm. Стоит посмотреть!

Примечание:

Если кто-то спросит, в чем основное отличие LightGBM от XGBoost? Вы легко можете сказать, их отличие в том, как они реализованы.

Согласно документации lightGBM, когда вы сталкиваетесь с переоборудованием, вы можете захотеть выполнить следующую настройку параметров:

  • Use small max_bin
  • Use small num_leaves
  • Use min_data_in_leaf and min_sum_hessian_in_leaf
  • Use bagging by set bagging_fraction and bagging_freq
  • Use feature sub-sampling8 by set_tore data_fraq1
  • регуляризация
  • Попробуйте max_depth, чтобы избежать роста глубокого дерева

В следующих разделах я объясню каждый из этих параметров более подробно.

лямбда_l1

Lambda_l1 (и lambda_l2) для l1 / l2 и вместе с min_gain_to_split используются для борьбы с переоснащением . Я настоятельно рекомендую вам использовать настройку параметров (рассмотренную в следующем разделе), чтобы найти наилучшие значения для этих параметров.

число_листов

Конечно, num_leaves – один из наиболее важных параметров, который определяет сложность модели.(max_depth) , однако, учитывая, что в lightgbm листовое дерево глубже, чем дерево по уровням, вы должны быть осторожны с переоснащением! В результате необходимо настроить num_leaves вместе с max_depth .

подвыборка

С помощью subample (или bagging_fraction) вы можете указать процент строк, используемых на итерацию построения дерева. Это означает, что некоторые строки будут случайным образом выбраны для соответствия каждому учащемуся (дереву).Это улучшило обобщение, но также улучшило скорость обучения.

Я предлагаю использовать меньшие значения подвыборки для базовых моделей, а затем увеличивать это значение, когда вы закончите с другими экспериментами (другой выбор функций, другая древовидная архитектура).

feature_fraction

Доля функций или sub_feature имеет дело с выборкой столбцов, LightGBM будет случайным образом выбирать подмножество функций на каждой итерации (дереве). Например, если вы установите его на 0.6, LightGBM выберет 60% функций перед обучением каждого дерева.

Для этой функции есть два использования:

  • Можно использовать для ускорения тренировки
  • Можно использовать при переобучении

макс_глубина

Этот параметр управляет максимальной глубиной каждого обученного дерева и влияет на:

  • Лучшее значение для параметра num_leaves
  • Производительность модели
  • Время обучения

Обратите внимание Если вы используете большое значение max_depth , ваша модель, скорее всего, будет на больше, чем , чтобы соответствовать набору поездов.

макс_бин

Биннинг – это метод представления данных в дискретном виде (гистограмма). Lightgbm использует алгоритм на основе гистограммы, чтобы найти оптимальную точку разделения при создании слабого ученика. Следовательно, каждую непрерывную числовую функцию (например, количество просмотров видео) следует разделить на отдельные ячейки.

Кроме того, в этом репозитории GitHub вы можете найти несколько исчерпывающих экспериментов, которые полностью объясняют влияние изменения max_bin на CPU и GPU.

Если вы определяете max_bin 255, это означает, что у нас может быть максимум 255 уникальных значений для каждой функции. Тогда маленький max_bin вызывает более высокую скорость, а большое значение повышает точность.

Параметры тренировки

Время обучения! Если вы хотите обучить свою модель с помощью lightgbm, некоторые типичные проблемы, которые могут возникнуть при обучении моделей lightgbm:

  • Обучение – это трудоемкий процесс
  • Работа с вычислительной сложностью (ограничения ОЗУ ЦП / ГП)
  • Работа с категориальными характеристиками
  • Несбалансированный набор данных
  • Необходимость в пользовательских показателях
  • Корректировки, которые необходимо внести для Проблемы классификации или регрессии

В этом разделе мы постараемся подробно объяснить эти моменты.

число_тераций

Num_iterations указывает количество итераций повышения (деревья для построения). Чем больше деревьев вы построите, тем точнее будет ваша модель по цене:

.
  • Более длительное время обучения
  • Более высокая вероятность переобучения

Начните с меньшего количества деревьев, чтобы построить базовую линию, и увеличивайте ее позже, когда вы хотите выжать последний% из вашей модели.

Рекомендуется использовать меньшую скорость обучения с большим числом итераций .Кроме того, вы должны использовать early_stopping_rounds, если вы выбираете более высокие num_iterations, чтобы остановить обучение, когда оно не изучает ничего полезного.

Early_stopping_rounds

Этот параметр остановит обучение , если метрика проверки не улучшится после последнего раунда ранней остановки. Это должно быть определено в паре с номером итераций . Если вы установите его слишком большим, вы увеличите изменение , переоснащая (но ваша модель может быть лучше).

Практическое правило – иметь 10% от ваших num_iterations.

lightgbm category_feature

Одним из преимуществ использования lightgbm является то, что он очень хорошо справляется с категориальными функциями. Да, этот алгоритм очень мощный, но вы должны быть осторожны с его параметрами. lightgbm использует специальный метод с целочисленным кодированием (предложенный Fisher ) для обработки категориальных функций

Эксперименты показывают, что этот метод обеспечивает лучшую производительность, чем часто используемый one-hot encoding .

Значение по умолчанию для него – «auto», что означает: пусть lightgbm решает, что означает, что lightgbm будет определять, какие функции являются категориальными.

Это не всегда работает хорошо (некоторые эксперименты показывают, почему здесь и здесь), и я настоятельно рекомендую вам установить категориальную функцию вручную, просто с помощью этого кода

cat_col = имя_набора данных.select_dtypes («объект»). Columns.tolist ()

Но что происходит за кулисами и как lightgbm справляется с категориальными функциями?

Согласно документации lightgbm, мы знаем, что древовидные ученики не могут хорошо работать с одним методом горячего кодирования, потому что они растут глубоко в дереве.(k-1) – 1 возможное разделение и с помощью метода Фишера, который может улучшиться до k * log (k) путем нахождения наилучшего способа разделения на отсортированной гистограмме значений в категориальной характеристике.

lightgbm is_unbalance vs scale_pos_weight

Одна из проблем, с которыми вы можете столкнуться в задачах двоичной классификации , – это то, как работать с несбалансированными наборами данных . Очевидно, вам нужно сбалансировать положительные / отрицательные образцы, но как именно вы можете это сделать в lightgbm?

В lightgbm есть два параметра, которые позволяют решить эту проблему is_unbalance и scale_pos_weight , но в чем разница между ними и как их использовать?

  • Если вы установите Is_unbalace: True, алгоритм попытается автоматически сбалансировать вес доминируемой метки (с долей pos / neg в наборе поездов)
  • Если вы хотите изменить scale_pos_weight (по умолчанию 1, что означает предположим, что и положительная, и отрицательная метка равны) в случае набора данных дисбаланса вы можете использовать следующую формулу (основанную на этой проблеме в репозитории lightgbm), чтобы установить ее правильно

sample_pos_weight = количество отрицательных образцов / количество положительных образцов

лгбм feval

Иногда вы хотите определить пользовательскую функцию оценки для измерения производительности вашей модели, вам нужно создать функцию feval .

Функция Feval должна принимать два параметра:

и возврат

  • eval_name
  • eval_result
  • is_higher_better

Давайте шаг за шагом создадим функцию пользовательских показателей.

Определите отдельную функцию Python

 def feval_func (пред., Train_data):
   
    return ('feval_func_name', eval_result, False) 

Используйте эту функцию как параметр:

 print ('Начать обучение... ')
lgb_train = lgb.train (...,
                      метрика = Нет,
                      feval = feval_func) 

Примечание:

Чтобы использовать функцию feval вместо метрики, необходимо установить параметр метрики «None».

параметры классификации и параметры регрессии

Большинство вещей, о которых я упоминал ранее, справедливы как для классификации, так и для регрессии, но есть вещи, которые необходимо скорректировать.

Конкретно вам следует:

Название параметра Примечание к классификации Примечание для регрессии
объектив Установить двоичный или мультиклассовый Установить регрессию
метрическая Binary_logloss или AUC и т. Д. RMSE или mean_absolute_error и т. Д.
is_unbalance Верно или неверно
scale_pos_weight используется только в двоичных и мультиклассовых приложениях
num_class используется только в приложении для классификации нескольких классов
reg_sqrt Используется для размещения sqrt (метка) вместо исходных значений для метки большого диапазона


Наиболее важные параметры lightgbm

Мы рассмотрели и немного узнали о параметрах lightgbm в предыдущих разделах, но ни одна статья о расширенных деревьях не будет полной без упоминания невероятных тестов от Laurae 🙂

Вы можете узнать о лучших параметрах по умолчанию для многих проблем как для lightGBM, так и для XGBoost.

Вы можете проверить это здесь, но некоторые наиболее важные выводы:

Название параметра Значение по умолчанию Диапазоны Тип параметра Псевдонимы Ограничение или примечание Используется для
объектив регрессия Регрессия, двоичная перечисление Objective_type, приложение При изменении влияет на другие параметры Укажите тип ML модель
метрическая null +20 различных показателей мульти-перечисление метрики, metric_types Нулевой означает, что будет использоваться метрика, соответствующая указанной цели. Укажите метрическую систему.Поддержка нескольких показателей,
повышающий гбдт гбдт, рф, дротик, госс перечисление boosting_type Если вы установите его RF, это будет подход упаковки Способ повышения
лямбда_l1 0,0 [0, ∞] двойной reg_alpha лямбда_l1> = 0,0 регуляризация
bagging_fraction 1.0 [0, 1] двойной Подвыборка 0,0 <фракция мешков <= 1,0 случайным образом выбрать часть данных без повторной выборки
bagging_freq 0,0 [0, ∞] внутренний subsample_freq , чтобы включить упаковку в мешки, для bagging_fraction также должно быть установлено значение меньше 1.0. 0 означает отключение упаковки; k означает выполнять упаковку на каждой k итерации
число_листов 31 [1, ∞] внутренний num_leaf 1 максимальное количество листьев на одном дереве
feature_fraction 1.0 [0, 1] двойной sub_feature 0,0 , если вы установите его на 0,8, LightGBM выберет 80% функций
макс_глубина -1 [-1, ∞] внутренний макс_глубина Чем больше, тем лучше, но скорость переобучения увеличивается. ограничение максимальной глубины Forr модели дерева
max_bin 255 [2, ∞] внутренний Биннинг гистограммы max_bin> 1 eal с накладкой
num_iterations 100 [1, ∞] внутренний Num_boost_round, n_iter num_iterations> = 0 количество итераций повышения
скорость обучения 0.1 [0 1] двойной эта скорость_обучения> 0,0 Типичный: 0,05. в дротике, это также влияет на нормализацию веса упавших деревьев
Early_stopping_round 0 [0, ∞] двойной Early_stopping_rounds прекратит обучение, если проверка не улучшится за последний период Early_stopping_round Производительность модели, количество итераций, время обучения
category_feature Пустая строка Укажите число для индекса столбца multi-int или строка cat_feature Обработка категориальных характеристик
bagging_freq 0.0 [0, ∞] внутренний subsample_freq 0 означает отключение упаковки; k означает выполнять упаковку на каждой k итерации , чтобы включить упаковку в мешки, для bagging_fraction также должно быть установлено значение меньше 1.0.
многословие 0 [-∞, ∞] внутренний подробный <0: фатальный, = 0: ошибка (предупреждение), = 1: информация,> 1: отладка Полезно для деблинга
min_data_in_leaf 20 min_data внутренний min_data min_data_in_leaf> = 0 Может использоваться для переоборудования

Примечание:

Никогда не принимайте значения какого-либо параметра как должное и не изменяйте его в зависимости от вашей проблемы.Тем не менее, эти параметры являются отличной отправной точкой для ваших алгоритмов настройки гиперпараметров

.

СМОТРИ ТАКЖЕ
➡️ Лучшие инструменты для визуализации показателей и гиперпараметров экспериментов с машинным обучением
➡️ Настройка гиперпараметров в Python: полное руководство 2020



Пример настройки параметров Lightgbm в Python (настройка lightgbm)

Наконец, после объяснения всех важных параметров, пора провести эксперименты!

Я буду использовать один из популярных конкурсов Kaggle: прогнозирование клиентских транзакций Santander.

Я воспользуюсь этой статьей, в которой объясняется, как запустить настройку гиперпараметров в Python для любого скрипта.

Стоит прочитать!

Прежде чем мы начнем, один важный вопрос! Какие параметры нужно настраивать?

  • Обратите внимание на проблему, которую вы хотите решить, например, набор данных Santander сильно несбалансированный , и следует учитывать это при настройке! Laurae2, один из разработчиков lightgbm, хорошо объяснила здесь.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.

Начните вводить, то что вы ищите выше и нажмите кнопку Enter для поиска. Нажмите кнопку ESC для отмены.

Вернуться наверх