«УМКА». МАШИНКИ (АППЛИКАЦИЯ ДЛЯ МАЛЫШЕЙ А5) ФОРМАТ: 160Х210ММ, 8 СТР. (4+0), ОБЛ. 4+4
Артикул 978-5-506-01601-4
Штрихкод 9785506016014
Код товара 9089021
Бренд Издательский дом Умка
Категория Гравюры, фрески, аппликации
Характеристики:
Батарейки: нет батареек
Страна: Россия
Материал: Бумага офсетная
Тип упаковки: Без упаковки
Размер коробки: 10.00 x 23.00 x 18.00 см
Вес: 45
Длина: 0
Ширина: 26
Высота: 16
Ваша цена: 0
Цена для зарегистрированных: 0
Оптовая цена: 0
Нет в наличии
Наличие товара
Товара нет в наличии
Описание товара:
Книга с аппликациями «Машинки» ТМ «УМка» непременно понравится юным любознайкам:
— красочный фон для наклеивания
— разнообразные картинки для аппликаций
— знакомимся с разными видами транспорта
Малыш с удовольствием будет заниматься с этой необычной книжкой, которая познакомит его с различными машинками.
С помощью родителей или самостоятельно он сможет сделать красивые аппликации и украсить ими свою комнату.
Игровые занятия с книгой ТМ «УМка» способствуют развитию:
— внимательности
— творческого мышления
— моторики
— усидчивости
Объём 8 стр. Формат: 160 х 210 мм.
Материал: бумага офсетная.
Рекомендовано детям от 1 года.
Гарантии
Обмен, возврат
Открыть сертификат
Набор д/детского тв-ва БАРБИ аппликация из фольги, 17х23 см МУЛЬТИ АРТ
Артикул: FOILART-BRB-EXTRA1
114 В корзину
Гравюра 18*24 см акула, серебряная ТМ «MultiArt»
Артикул: 100SCRATCHART-SILV-SHARK
120 В корзину
Гравюра 18*24 см сова, серебряная ТМ «MultiArt»
Артикул: 100SCRATCHART-SILV-OWL
114 В корзину
Набор д/детского тв-ва Царевны аппликация мягкая мозаика (17х23 см) МУЛЬТИ АРТ
Артикул: 100GLIT-APM-TSR2
96 В корзину
Набор д/детского тв-ва аппликация стразами и пайетками, 17х23 см МУЛЬТИ АРТ
Артикул: GEMS&SEQART-NY-MA3
140 В корзину
Набор д/детского тв-ва ХОТ ВИЛС аппликация мягкая мозаика (17х23 см) МУЛЬТИ АРТ
Артикул: 100-AMP-HW6
70 В корзину
Гравюра 18*24 см бабочка, цветная МУЛЬТИ АРТ
Артикул: SCRATCHART-CLR-BUTTERFLY2
120 В корзину
Набор д/детского тв-ва БУБА аппликация из гофрир.
бум и эва, 17х23 см МУЛЬТИ АРТ
Артикул: GOFRART-BUBA1
132 В корзину
Набор для творчества. Аппликация «Львенок и Черепаха» (Союзмультфильм)
Артикул: 02920ДК
116 В корзину
Гравюра Классика большая с эффектом серебра «Пушистый енот»
Артикул: Гр-557
104 В корзину
Аппликация машинка с пуговицами-колёсами | Графоманим на двоих
Аппликация всегда интереснее смотрится, если в ней есть объёмные детали. Мы сделали аппликацию машинки с пришитыми пуговицами-колёсами и воздушными шариками на настоящих нитках.
Вчера у нашего маленького соседа был день рождения. Вот для него мы и сделали эту необычную аппликацию вместо открытки.
Мы уже делали обычную аппликацию машинок из цветной бумаги. Но на этот раз наше творчество предназначалось для трёхлетнего малыша. Что любят маленькие мальчики? Машинки, воздушные шарики, мелкие предметы, которые можно потрогать пальчиками.
Поскольку имениннику исполнялось три года, было решено, что на наших картинках обязательно должно быть три воздушных шарика и три цветочка.
Распределяем композицию и приступаем к оформлению
Что нужно для аппликации машинки с пуговицами-колёсами: цветная бумага – синяя или голубая для неба, зелёная – для травы, любого контрастного цвета (жёлтого, красного, оранжевого) – для машинки, обычный белый лист А4 (для лепестков ромашек), бумага любого цвета, контрастирующего с небом для воздушных шариков, картон для основы, нитки, крупные пуговицы, ножницы, клеящий карандаш.
Для начала готовим фон: наклеиваем синее небо на зелёный картон. Или зелёную траву на голубой картон. Как больше нравится.
Затем вырезаем жёлтую дорогу. По ней будет ехать наша машинка.
После вырезаем машинку. И тоже наклеиваем.
Теперь можно приступить к воздушным шарикам. Просто вырезаем овалы с трапециевидными хвостиками. Обязательно надо сделать хорошие выступы у хвостиков, чтобы ниточку было легче привязывать и чтобы она потом не соскочила.
Привязываем ниточку к шарикам. А затем приклеиваем шарики к окошку.
Поверх кончиков ниточек наклеиваем окошки.
Осталось только добавить цветов и солнца в нашу работу, пришить пуговицы к машинкам – и готово!
Аппликация машинка
Сосед и его мама были в восторге от нашей аппликации. Согласитесь, это куда лучше, чем обычная открытка, купленная в магазине.
Машинка с колёсами-пуговицами, аппликация моей дочки, 8 лет
Ну а Вы можете попробовать сделать аппликацию машинки с пришитыми пуговицами вместо колёс просто так. Чтобы порадовать своего малыша.
Скорее всего, пуговицы придётся пришивать Вам. А всё остальное вполне может сделать сам ребёнок, если уже умеет аккуратно вырезать из бумаги. А Вы можете помочь ему с шаблонами.
Понравилась Вам наша аппликация машинки с пуговицами и шариками на ниточках?
У нас ещё много пуговиц и идей, как использовать их в детском творчестве.
А Вы как используете пуговицы?
Схожие записи:
Аппликация снеговик из ватных дисков
Аппликация танк на 23 Февраля
Поделки танки к 23 Февраля
Объёмная аппликация цветы на 8 Марта
Аппликация мимоза из ваты на 8 Марта
Аппликация колокольчики из бумажных салфеток
Аппликация из карандашной стружки
© Галина Шефер, сайт «Графоманим на двоих», 2015.
Копирование текста возможно только с письменного разрешения автора. Все права защищены.
Лучший способ сказать автору «спасибо»: поделиться ссылкой на этот пост в соцсетях и/или написать комментарий!
Post Views: 5 328
Поделиться в социальных сетях
10 лучших приложений и примеров машинного обучения в 2023 году
Машинное обучение — последнее модное словечко, захлестнувшее глобальный бизнес-ландшафт. Он захватил популярное воображение, вызывая в воображении видения футуристического самообучающегося ИИ и роботов. В различных отраслях машинное обучение проложило путь к технологическим достижениям и инструментам, которые были бы невозможны еще несколько лет назад. От механизмов прогнозирования до прямых трансляций онлайн-телевидения, он обеспечивает революционные инновации, которые поддерживают наш современный образ жизни.
Теперь, прежде чем мы перейдем к различным приложениям машинного обучения, давайте сначала разберемся, что такое машинное обучение.
Что такое машинное обучение?
Машинное обучение — это общий термин для набора методов и инструментов, которые помогают компьютерам учиться и адаптироваться самостоятельно. Алгоритмы машинного обучения помогают ИИ учиться без явного программирования для выполнения желаемого действия. Изучая шаблон из выборочных входных данных, алгоритм машинного обучения прогнозирует и выполняет задачи исключительно на основе изученного шаблона, а не предопределенной инструкции программы. Машинное обучение спасает жизнь в некоторых случаях, когда применение строгих алгоритмов невозможно. Он изучит новый процесс из предыдущих шаблонов и применит знания.
Одним из знакомых нам приложений машинного обучения является то, как наши почтовые провайдеры помогают нам бороться со спамом. Спам-фильтры используют алгоритм для идентификации и перемещения входящей нежелательной почты в папку со спамом. Несколько компаний электронной коммерции также используют алгоритмы машинного обучения в сочетании с другими инструментами ИТ-безопасности, чтобы предотвратить мошенничество и повысить производительность своего механизма рекомендаций.
Давайте рассмотрим другие реальные приложения машинного обучения, охватывающие мир.
Популярные приложения и примеры машинного обучения
1. Функции социальных сетей
Платформы социальных сетей используют алгоритмы и подходы машинного обучения для создания привлекательных и отличных функций. Например, Facebook замечает и записывает ваши действия, чаты, лайки и комментарии, а также время, которое вы тратите на определенные типы сообщений. Машинное обучение учится на вашем собственном опыте, заводит друзей и предлагает страницы для вашего профиля.
Источник изображения
2. Рекомендации по продуктам
Рекомендация продукта — одно из самых популярных и известных приложений машинного обучения. Рекомендация продукта — одна из основных функций почти каждого веб-сайта электронной коммерции сегодня, которая представляет собой передовое применение методов машинного обучения. Используя машинное обучение и ИИ, веб-сайты отслеживают ваше поведение на основе ваших предыдущих покупок, шаблонов поиска и истории корзины, а затем дают рекомендации по продуктам.
Источник изображения
3. Распознавание изображений
Распознавание изображений, которое представляет собой подход к каталогизации и обнаружению признаков или объектов на цифровом изображении, является одним из наиболее важных и заметных методов машинного обучения и искусственного интеллекта. Этот метод используется для дальнейшего анализа, такого как распознавание образов, обнаружение лиц и распознавание лиц.
4. Анализ настроений
Анализ настроений — одно из самых необходимых приложений машинного обучения. Анализ настроений — это приложение для машинного обучения в режиме реального времени, которое определяет эмоции или мнение говорящего или писателя. Например, если кто-то написал обзор или электронное письмо (или любую форму документа), анализатор настроений мгновенно определит реальную мысль и тон текста. Это приложение для анализа настроений можно использовать для анализа веб-сайта на основе отзывов, приложений для принятия решений и т.
5. Автоматизация контроля доступа сотрудников
Организации активно внедряют алгоритмы машинного обучения для определения уровня доступа, необходимого сотрудникам в различных областях, в зависимости от их должностных обязанностей. Это одно из самых крутых приложений машинного обучения.
6. Охрана морской дикой природы
Алгоритмы машинного обучения используются для разработки моделей поведения находящихся под угрозой исчезновения китообразных и других морских видов, помогая ученым регулировать и контролировать их популяции.
7. Регулирование эффективности здравоохранения и медицинских услуг
Крупные отрасли здравоохранения активно изучают возможности использования алгоритмов машинного обучения для повышения эффективности управления. Они прогнозируют время ожидания пациентов в залах ожидания неотложной помощи в различных отделениях больниц. В моделях используются жизненно важные факторы, которые помогают определить алгоритм, сведения о персонале в разное время суток, записи о пациентах, а также полные журналы чатов отделения и планировку отделений неотложной помощи.
8. Прогноз потенциальной сердечной недостаточности
Алгоритм, предназначенный для сканирования электронных заметок врача в свободной форме и выявления закономерностей в истории сердечно-сосудистых заболеваний пациента, произвел фурор в медицине. Вместо того, чтобы врач копался в многочисленных медицинских записях, чтобы поставить правильный диагноз, избыточность теперь уменьшена благодаря компьютерам, выполняющим анализ на основе доступной информации.
9. Банковский домен
В настоящее время банки используют новейшие передовые технологии машинного обучения для предотвращения мошенничества и защиты учетных записей от хакеров. Алгоритмы определяют, какие факторы следует учитывать, чтобы создать фильтр, предотвращающий вред. Различные сайты, которые не являются аутентичными, будут автоматически отфильтрованы и ограничены в инициировании транзакций.
10. Языковой перевод
Одним из наиболее распространенных приложений машинного обучения является языковой перевод. Машинное обучение играет важную роль в переводе с одного языка на другой. Мы поражены тем, как веб-сайты могут легко переводиться с одного языка на другой, а также придавать контекстное значение. Технология, лежащая в основе инструмента перевода, называется «машинный перевод». Она позволяет людям взаимодействовать с другими людьми со всего мира; без него жизнь не была бы такой легкой, как сейчас. Это дало путешественникам и деловым партнерам уверенность в том, что они могут безопасно отправиться в чужие страны с убеждением, что язык больше не будет барьером.
Кредиты: Адам Гейтгей
Вашу модель нужно научить тому, чему вы хотите ее научить. Подача соответствующих данных поможет машине рисовать шаблоны и действовать соответственно. Крайне важно предоставить соответствующие данные и файлы каналов, чтобы помочь машине узнать, что ожидается.
В этом случае при машинном обучении результаты, к которым вы стремитесь, зависят от содержимого записываемых файлов.
Применение примеров обучения без учителя
Неконтролируемое обучение позволяет системам выявлять закономерности в наборах данных с помощью алгоритмов ИИ, которые в противном случае не были бы помечены или не классифицированы. Существует множество примеров применения неконтролируемого обучения, некоторые распространенные примеры включают системы рекомендаций, сегментацию продуктов, маркировку наборов данных, сегментацию клиентов и обнаружение сходства.
Обучение с подкреплением также часто используется в различных типах приложений машинного обучения. Некоторые распространенные примеры применения обучения с подкреплением включают промышленную автоматизацию, технологию беспилотных автомобилей, приложения, использующие обработку естественного языка, манипулирование робототехникой и многое другое. Обучение с подкреплением используется в ИИ в самых разных отраслях, включая финансы, здравоохранение, инженерию и игры.
Машинное обучение для алгоритмической торговли
Алгоритмы являются важной частью машинного обучения, и эта технология опирается на шаблоны данных и правила для достижения определенных целей или выполнения определенных задач. Когда дело доходит до машинного обучения для алгоритмической торговли, важные данные извлекаются для автоматизации или поддержки императивной инвестиционной деятельности. Примеры могут включать успешное управление портфелем, принятие решений о покупке и продаже акций и так далее.
Заключение
Популярные приложения и технологии машинного обучения развиваются быстрыми темпами, и мы в восторге от возможностей, которые наш курс по искусственному интеллекту может предложить в ближайшие дни. По мере роста спроса на ИИ и машинное обучение организациям требуются специалисты, обладающие глубоким знанием этих растущих технологий и практическим опытом. Помня о врожденной потребности, Simplilearn запустил курс AI и ML с Университетом Пердью в сотрудничестве с IBM, который поможет вам получить опыт в различных отраслевых навыках и технологиях от Python, NLP, распознавания речи до углубленного глубокого обучения.
Эта программа последипломного образования поможет вам выделиться из толпы и развить свою карьеру в таких процветающих областях, как искусственный интеллект, машинное обучение и глубокое обучение.
приложений машинного обучения — Javatpoint
следующий → ← предыдущая Машинное обучение — модное словечко для современных технологий, и оно очень быстро растет день ото дня. Мы используем машинное обучение в нашей повседневной жизни, даже не подозревая об этом, например, Google Maps, Google Assistant, Alexa и т. д. Ниже приведены некоторые наиболее популярные приложения машинного обучения в реальном мире: 1. Распознавание изображений:Распознавание изображений — одно из наиболее распространенных приложений машинного обучения. Он используется для идентификации объектов, людей, мест, цифровых изображений и т. д. Популярным вариантом использования распознавания изображений и распознавания лиц является 9.0100 Автоматическое предложение пометки друзей : Facebook предоставляет нам функцию автоматического предложения пометки друзей. Он основан на проекте Facebook под названием « Deep Face », который отвечает за распознавание лиц и идентификацию человека на картинке. 2. Распознавание речиПри использовании Google мы получаем опцию « Поиск по голосу », она относится к распознаванию речи и является популярным приложением машинного обучения. Распознавание речи — это процесс преобразования голосовых инструкций в текст, также известный как « Преобразование речи в текст » или « Компьютерное распознавание речи ». В настоящее время алгоритмы машинного обучения широко используются различными приложениями распознавания речи. Google Assistant , Siri , Cortana и Alexa используют технологию распознавания речи для выполнения голосовых инструкций. 3. Прогноз трафика:Если мы хотим посетить новое место, мы пользуемся картами Google, которые показывают нам правильный путь с кратчайшим маршрутом и предсказывают условия движения. Предсказывает условия дорожного движения, например, свободное движение, медленное движение или сильное скопление людей, с помощью двух способов:
Каждый, кто использует Google Map, помогает этому приложению стать лучше. Он берет информацию от пользователя и отправляет обратно в свою базу данных для повышения производительности. 4. Рекомендации по продукту: Машинное обучение широко используется различными компаниями электронной коммерции и развлечений, такими как Amazon , Netflix и т. д. для рекомендации продукта пользователю. Google понимает интерес пользователя с помощью различных алгоритмов машинного обучения и предлагает продукт в соответствии с интересом клиента. Аналогично, когда мы используем Netflix, мы находим некоторые рекомендации для развлекательных сериалов, фильмов и т. д., и это также делается с помощью машинного обучения. 5. Беспилотные автомобили:Одно из самых захватывающих применений машинного обучения — беспилотные автомобили. Машинное обучение играет важную роль в беспилотных автомобилях. Tesla, самая популярная компания по производству автомобилей, работает над беспилотным автомобилем. Он использует метод неконтролируемого обучения для обучения моделей автомобилей обнаружению людей и объектов во время вождения. 6. Фильтрация спама и вредоносных программ по электронной почте: Всякий раз, когда мы получаем новое электронное письмо, оно автоматически фильтруется как важное, обычное и спам.
Некоторые алгоритмы машинного обучения, такие как Multi-Layer Perceptron , Дерево решений и Наивный байесовский классификатор , используются для фильтрации спама в электронной почте и обнаружения вредоносных программ. 7. Виртуальный личный помощник: У нас есть различные виртуальные личные помощники, такие как Google Assistant , Alexa , Cortana , Siri . Как следует из названия, они помогают нам находить информацию, используя наши голосовые инструкции. Эти виртуальные помощники используют алгоритмы машинного обучения как важную часть. Эти помощники записывают наши голосовые инструкции, отправляют их на сервер в облаке, расшифровывают с использованием алгоритмов машинного обучения и действуют соответствующим образом. 8. Обнаружение онлайн-мошенничества: Машинное обучение делает наши онлайн-транзакции безопасными и надежными, обнаруживая мошеннические транзакции. Всякий раз, когда мы выполняем какую-либо онлайн-транзакцию, мошенническая транзакция может осуществляться различными способами, такими как поддельные учетные записи , поддельные идентификаторы и кража денег в середине транзакции. Таким образом, чтобы обнаружить это, нам помогает нейронная сеть Feed Forward Neural Network , проверяя, является ли это подлинной транзакцией или транзакцией мошенничества. Для каждой подлинной транзакции выходные данные преобразуются в некоторые хэш-значения, и эти значения становятся входными данными для следующего раунда. Для каждой подлинной транзакции существует определенный шаблон, который получает сдачу для мошеннической транзакции, следовательно, он обнаруживает ее и делает наши онлайн-транзакции более безопасными. 9. Торговля на фондовом рынке:Машинное обучение широко используется в торговле на фондовом рынке. На фондовом рынке всегда есть риск взлетов и падений акций, поэтому для этого машинного обучения Нейронная сеть с долговременной кратковременной памятью используется для прогнозирования тенденций фондового рынка. 10. Медицинский диагноз:В медицине машинное обучение используется для диагностики заболеваний. При этом медицинские технологии развиваются очень быстро и способны создавать 3D-модели, которые могут предсказать точное положение поражений в мозге. Это помогает легко обнаруживать опухоли головного мозга и другие заболевания, связанные с мозгом. ➤
|
Всякий раз, когда мы загружаем фотографию с нашими друзьями в Facebook, мы автоматически получаем предложение пометки с именем, и технология, стоящая за этим, — это алгоритм машинного обучения распознавания лиц и распознавания .
Всякий раз, когда мы ищем какой-либо продукт на Amazon, мы начинаем получать рекламу того же продукта во время серфинга в Интернете в том же браузере, и это из-за машинного обучения.
Мы всегда получаем важное письмо в наш почтовый ящик с важным символом и спамом в нашем ящике для спама, и технология, стоящая за этим, — машинное обучение. Ниже приведены некоторые спам-фильтры, используемые Gmail:
Эти помощники могут помочь нам по-разному, просто используя наши голосовые инструкции, такие как воспроизведение музыки, звонок кому-либо, открытие электронной почты, назначение встречи и т. д.