презентация на урок для отработки темы при подготовке к ОГЭ по информатике в 9 классе. → скачать презентацию pptx. Гипотеза: алгоритмы нужны для удобства и комфортабельности в жизни. Скачать презентацию на тему: "Алгоритмы Маркова" с количеством слайдов в размере 34 страниц.
Презентация "Алгоритмы и исполнители"
Алгоритмы в нашей жизни Pic. Чтобы выполнить какое-то дело следует продумать последовательность действий. Чтобы научить кого-то выполнить эту же … Pic. Достать швейные принадлежности. Выбрать катушку с нитью, цвет которой подходит к пуговице. Отрезать от катушки нить нужной … Pic.
Главное — баланс Очень заманчиво использовать глубокие и широкие нейронные сети для каждой задачи. Но это может быть плохой идеей, потому что: Обе требуют значительно большего количества данных для обучения, чтобы достичь минимальной желаемой точности; Обе имеют экспоненциальную сложность; Слишком глубокая нейронная сеть попытается сломать фундаментальные представления, но при этом она будет делать ошибочные предположения и пытаться найти псевдо-зависимости, которые не существуют; Слишком широкая нейронная сеть будет пытаться найти больше признаков, чем есть. Таким образом, подобно предыдущей, она начнет делать неправильные предположения о данных. Проклятье размерности нейросети Проклятие размерности относится к различным явлениям, возникающим при анализе и организации данных в многомерных пространствах часто с сотнями или тысячами измерений , и не встречается в ситуациях с низкой размерностью. Грамматика английского языка имеет огромное количество аттрибутов, влияющих на нее. Для этого сети обобщают эти признаки. Это порождает две проблемы: Из-за неправильных предположений появляется смещение. Высокое смещение может привести к тому, что алгоритм пропустит существенную взаимосвязь между признаками и целевыми переменными. Это явление называют недообучение. От небольших отклонений в обучающем множестве из-за недостаточного изучения признаков увеличивается дисперсия.
Иными словами, имея алгоритм и произвольный вариант исходных данных, исполнитель должен знать, как надо действовать для выполнения этого алгоритма. Пошаговость — алгоритм состоит из последовательности действий, шагов. Выполнение каждого следующего шага невозможно без выполнения предыдущих. Опpеделенность — каждое пpавило алгоpитма должно быть четким, однозначным и не оставлять места для пpоизвола. Благодаpя этому свойству выполнение алгоpитма носит механический хаpактеp и не тpебует никаких дополнительных указаний или сведений о pешаемой задаче. Далее Слайд 7 4. Pезультативность или конечность состоит в том, что за конечное число шагов алгоpитм либо должен пpиводить к pешению задачи, либо после конечного числа шагов останавливаться из-за невозможности получить решение с выдачей соответствующего сообщения, либо неограниченно продолжаться в течение времени, отведенного для исполнения алгоритма, с выдачей промежуточных результатов. Массовость - означает, что алгоpитм pешения задачи pазpабатывается в общем виде, то есть он должен быть пpименим для некотоpого класса задач, pазличающихся лишь исходными данными. Пpи этом исходные данные могут выбиpаться из некотоpой области, котоpая называется областью пpименимости алгоpитма. Выполнимость - результата алгоритма достигается за конечное число шагов.
Чтобы научить кого-то выполнить эту же … Pic. Достать швейные принадлежности. Выбрать катушку с нитью, цвет которой подходит к пуговице. Отрезать от катушки нить нужной … Pic. Продеть иглу через ткань с изнаночной стороны и через отверстие пуговицы. Продеть иглу через другое отверстие … Pic.
Главная страница
В конце обучения смещение невелико, потому что сеть выявила основную функцию в данных. Однако, если обучение слишком продолжительное, сеть также изучит шум, характерный для этого набора данных. Это приводит к большому разбросу результатов при тестировании на разных множествах, поскольку шум меняется от одного набора данных к другому. Действительно, алгоритмы с большим смещением обычно в основе более простых моделей, которые не склонны к переобучению, но могут недообучиться и не выявить важные закономерности или свойства признаков. Модели с маленьким смещением и большой дисперсией обычно более сложны с точки зрения их структуры, что позволяет им более точно представлять обучающий набор. Однако они могут отображать много шума из обучающего набора, что делает их прогнозы менее точными, несмотря на их дополнительную сложность.
Как правило, невозможно иметь маленькое смещение и маленькую дисперсию одновременно. Есть множество инструментов , с помощью которых можно легко создать сложные модели машинного обучения, переобучение занимает центральное место. Поскольку смещение появляется, когда сеть не получает достаточно информации. Но чем больше примеров, тем больше появляется вариантов зависимостей и изменчивостей в этих корреляциях.
Для этого сети обобщают эти признаки. Это порождает две проблемы: Из-за неправильных предположений появляется смещение. Высокое смещение может привести к тому, что алгоритм пропустит существенную взаимосвязь между признаками и целевыми переменными. Это явление называют недообучение.
От небольших отклонений в обучающем множестве из-за недостаточного изучения признаков увеличивается дисперсия. Высокая дисперсия ведет к переобучению, ошибки воспринимаются в качестве надежной информации. Компромисс На ранней стадии обучения смещение велико, потому что выход из сети далек от желаемого. А дисперсия очень мала, поскольку данные имеет пока малое влияние. В конце обучения смещение невелико, потому что сеть выявила основную функцию в данных. Однако, если обучение слишком продолжительное, сеть также изучит шум, характерный для этого набора данных.
Суммарно за 2 месяца, потраченный на проект, было обработано более 10 терабайтов видео, текстов, аудиозаписей неоднозначного и своеобразного политика, который ушел из жизни весной прошлого года. Картина дня.
Главная цель использования псевдокода — обеспечить понимание алгоритма человеком, сделать описание более воспринимаемым, чем исходный код на языке программирования. Однако в псевдокоде обычно имеются некоторые конструкции, присущие формальным языкам. В псевдокоде есть служебные слова, смысл которых однозначно определён.
Алгоритмы вокруг нас презентация
Одной из новых технологий является использование QR-кодов. QR-коды позволяют легко перейти на веб-сайт или загрузить файл на ваше мобильное устройство. Несомненным достоинством QR-кодов является простота кодирования информации.
Дай характеристику каждому звуку. У гласных указывай: ударный звук или безударный.
У согласных указывай: звонкий он или глухой, парный или непарный ; мягкий он или твёрдый, парный или непарный. Поставь имя существительное в начальную форму И. Определи род имени существительного. Выдели окончание имени существительного.
Поставь пылесос на место 4. Почисти ковер 5. Включи пылесос 6. Выключи пылесос 7. Да Заплатить деньги Взять мороженое Выйти из магазина Конец Нет Слайд 21 Циклический алгоритм Начало S1 Да P Нет S2 S3 Конец - это алгоритм, в котором некоторые действия многократно повторяются Слайд 22 Многократно» — не «бесконечно Вот пример циклического алгоритма, нерезультативного из-за бесконечного числа шагов « У попа была собачка Беленькая, пушистая. Он её очень любил.
Но собачка съела кусочек мяса. Оказалось, что мясо он любил больше. Нет Стемнело?
Слайд 5 Графический метод или Блок-схема Блочные символы соединяются линиями переходов стрелками , определяющими очередность выполнения действий. Условные графические изображения, используемые при построении схем, называются символами. Система символов и правила построения алгоритмов определены соответствующими стандартами: блок-схема выстраивается в одном направлении: либо сверху вниз, либо слева направо, в порядке выполнения действий.
НАШИ ПАРТНЁРЫ
Эта технология значительно снижает энергозатраты и повышает точность сборки, обеспечивая более стабильную работу устройств. Макет рефлектора Научное сообщество встретило новый прорыв в технологии контроля рефлекторов, используемых на спутниках и в космических телескопах, с большим интересом. Устинова алгоритм позволяет изменять длину тросов, которые контролируют форму радиоотражающих сеток этих устройств. Это критически важно, поскольку рефлекторы часто доставляются в космос в сложенном состоянии и должны быть развернуты в точной геометрической конфигурации для корректной работы.
Сложность этого алгоритма, выраженная в количестве выполненных правил подстановки, будет равна: k1 m1 , где k - количество цифр в N, m - количество 9, которые были увеличены на 1.
Целое неотрицательное число m будем изображать словом из m1 едениц. Набор чисел m1,m2…,mn будем обозначать словом 1m 1 1 1m 2 1 … 1m n 1. Пример 8. Построим нормальный алгоритм М ,вычисляющий числовую функцию f x x1.
Нормальный алгоритм зададим алфавитом 1 и нормальной схемой 111. Он применим к каждому слову в алфавите 1,и его работа при вычислении f m для любого числа m состоит из двух слов 1m1,1m2. Пример 10. Дано произвольное двоичное слово.
Надо убрать из него два первых знака. Рассмотрим алгоритм вида: 00 01 10 11 Если даны слова например «001011» или «01011101» , то алгоритм действительно выполнит указанную задачу. Но в слове 1100101 выбросятся два нуля, которые вовсе не являются первыми символами слова. В этом случае существующий алфавит надо расширить вспомогательными буквами.
Пусть С- расширение алфавита А. Пусть С А U qk 0 ,…,qk m , где qk0,…,qk m -внутренние состояния Т и qk0q0. Такой алгоритм задается схемой1 Пусть G1-нормальный алгоритм над 1,,S0,стирающий все вхождения S0 перед первым вхождением 1 или во всяком слове в алфавите 1,,S0. Такой алгоритм задается схемой1 Пусть также G2-нормальный алгоритм над 1,,S0,который стирает все вхождения S0 после последнего вхождения 1 или во всяком слове в алфавите 1,,S0.
Получаем ,что f есть вычислимая по Маркову функция, которую вычисляет нормальный алгоритм G.
Презентация на тему: "Алгоритмы в нашей жизни" Презентация на тему: "Алгоритмы в нашей жизни" Появление алгоритмов связывают с зарождением математики. Более 1000 лет назад в 825 году учёный из города Хорезма Абдулла или Абу Джафар Мухаммед бен Муса аль — Хорезми создал книгу по математике, в которой описал способы выполнения арифметических действий над многозначными числами. Само слово «алгоритм» возникло в Европе после перевода на латынь книги этого среднеазиатского математика, в которой его имя писалось как «Алгоритми». Вы уже знаете о суперспособностях современного учителя?
В пределах одной схемы рекомендуется изображать блоки одинаковых размеров. Все блоки нумеруются.
9 нейросетей для создания презентаций
Исследователи провели серию тестов на экспериментальной модели, показав, что новый алгоритм позволяет на 13% снизить энергозатраты при развертке рефлекторов и на 10. учебники, журналы, книги со всего мира - читать и скачать. Ежедневное обновление. Презентацию «Алгоритмы» можно использовать в разделе «Программное управление работой компьютера» при изучении темы «Алгоритмы» в 9 классе. 1 окт 2020. Пожаловаться. Презентация "Анализ простых алгоритмов". Последние записи: Пара спойлеров: ЕГЭ
Презентация Алгоритмы с ветвящейся структурой 10 класс
Презентация может быть использована на уроках информатики и ИКТ при изучении темы «Циклические алгоритмы», а также при подготовке учащихся к ЕГЭ. 13 слайдов, в формате ppt. В своей презентации я подробно рассказываю как создавать QR-коды самостоятельно. Гипотеза: алгоритмы нужны для удобства и комфортабельности в жизни. представленна презентация для урока информатики и ИКТ в 9 классе. Первый урок по теме изучения алгоритмов (к учебнике Н. Угринович).
Презентация на тему "Алгоритмы"
Она задается следующим образом: Функция потерь в нейронной сети должна удовлетворять двум условиям: Функция потерь должна быть записана как среднее; Функция потерь не должна зависеть от каких-либо активационных значений нейронной сети, кроме значений, выдаваемых на выходе. Глубокая нейронная сеть Глубокое обучение deep learning — это класс алгоритмов машинного обучения , которые учатся глубже более абстрактно понимать данные. Популярные алгоритмы нейронных сетей глубокого обучения представлены на схеме ниже. Функции более высокого уровня которые находятся в последних слоях получаются из функций нижнего уровня которые находятся в слоях начальных слоях ; Изучает многоуровневые представления, которые соответствуют разным уровням абстракции; уровни образуют иерархию представления. Пример простой нейронной сети Рассмотрим однослойную нейронную сеть: Здесь, обучается первый слой зеленые нейроны , он просто передается на выход.
В то время как в случае двухслойной нейронной сети, независимо от того, как обучается зеленый скрытый слой, он затем передается на синий скрытый слой, где продолжает обучаться: Следовательно, чем больше число скрытых слоев, тем больше возможности обучения сети. Не следует путать с широкой нейронной сетью. В этом случае большое число нейронов в одном слое не приводит к глубокому пониманию данных. Но это приводит к изучению большего числа признаков.
Пример: Изучая английскую грамматику, требуется знать огромное число понятий.
Алгоритм, записанный на «понятном» компьютеру языке программирования, называется программой. Главная цель использования псевдокода — обеспечить понимание алгоритма человеком, сделать описание более воспринимаемым, чем исходный код на языке программирования.
Однако в псевдокоде обычно имеются некоторые конструкции, присущие формальным языкам.
Рассмотрим алгоритм, который перерабатывает всякое слово Р в алфавите А, содержащее хотя бы одно вхождение буквы b, в слово, которое получается вычеркиванием в Р самого левого вхождения буквы b. Пример 5. Нормальный алгоритм удвоения — это нормальный алгоритм над А, преобразующий каждое слово R в алфавите в слово RR. Пояснение: da — это дубликат символа a, db — дубликат символа b. Алгоритм сначала заводит дубликаты каждого символа исходного слова, а затем переставляя местами дубликаты символов и сами символы, собирает все дубликаты в конце слова. Заметим, что дубликаты не могут переставляться с дубликатами и символы не могут переставляться с символами. Пример 6. Пример 7.
Довольно сложная для реализации на машинах Тьюринга задача сортировки слова по возрастанию, решается при помощи алгоритма Маркова намного быстрее и проще. Увеличиваем на единицу, начиная с цифр младших разрядов. Пример 8.
Ход урока Актуализация знаний. Постановка учебной задачи. Изложение нового материала. Закрепление нового материала 10 мин.
🗊Презентация Алгоритмы вокруг нас
Презентация Алгоритм работы с величинами Презентация на тему «Алгоритм работы с величинами» откроет для школьников еще одно новое направление. Вы можете ознакомиться и скачать презентацию на тему Алгоритмы вокруг нас. Презентация по предмету Информатика 9 класс: "Алгоритмы управления" из раздела "АЛГОРИТМИЗАЦИЯ И ПРОГРАММИРОВАНИЕ". Презентацию «Алгоритмы» можно использовать в разделе «Программное управление работой компьютера» при изучении темы «Алгоритмы» в 9 классе. Презентация создана для применения на занятии по учебной дисциплине "Информатика" по теме: "Алгоритмы и способы их описания" с целью повтора материала, изученного в процессе.
Презентация "Алгоритмы вокруг нас"
1 окт 2020. Пожаловаться. Презентация "Анализ простых алгоритмов". Последние записи: Пара спойлеров: ЕГЭ Виды алгоритмов: Линейный Разветвляющийся Циклический Вспомогательный Линейный алгоритм Линейный алгоритм – это алгоритм, в котором команды выполня. Исполнитель алгоритма — человек (группа людей) или техническое устройство, которые понимают команды алгоритма и умеют правильно их выполнять. Презентация «Запись вспомогательных алгоритмов на языке Паскаль» (Open Document Format). В данной презентации для школьников 9 класса рассказывается о том, что такие алгоритм, кто его разрабатывает и исполняет, материал сопровождается заданиями. Вы можете бесплатно и без регистрации скачать любую из 39278 презентаций на тему алгоритмы.