Модели идеальные параметры: Параметры и вес топ-моделей. Параметры идеальной модели — Управление по физической культуре и спорту администрации города Владимира

Содержание

Как стать моделью: модельные агентства, параметры, гонорары

Как стать моделью? Еще десять лет назад на вопрос о необходимых для этого данных был конкретный ответ: «Высокий рост (желательно от 175 см), длинные ноги, соответствие параметрам». Сегодня все изменилось — в мире, где одновременно можно называться моделью, инфлюенсером и активистом, строгие рамки уже неактуальны.

Благодаря социальным сетям модель стала не просто лицом с обложки модного журнала или «вешалкой для одежды». Теперь это самодостаточная личность с собственной историей и мнением. Внешние данные для этой профессии не стоят на первом месте. Возьмем, например, топ-модель и активистку Адвоа Абоа, которая стала обладательницей награды «Модель года» 2017 Британского модного совета. Она известна не только благодаря необычной внешности, но и из-за непростой истории о борьбе с зависимостями и депрессией.

Чтобы понять, какие требования предъявляет к кандидатам модельная индустрия сегодня, как начать карьеру и чего ожидать от моделинга, Vogue встретился с одним из руководителей популярного британского модельного агентства Models 1 Ханной Джоуит и топ-моделью Алексиной Грэм.

С чего начать

«Для начала советую изучить сайт Models.com, где вы найдете всю информацию об официально зарегистрированных агентствах по всему миру, — говорит Ханна Джоуит. — Выберите те, которые вам нравятся и которым, как вам кажется, вы могли бы подойти. Лучше всего представить себя на личной встрече, по возможности советую хотя бы на день поехать в город, где находится нужное агентство. После того как менеджер сможет оценить вас вживую, он, возможно, предложит контракт. Но даже если это не случилось, опускать сразу руки не стоит. Посетите два-три разных агентства, послушайте разные мнения и изучите предложения. Если вам отказали сразу несколько агентств, просто попробуйте себя в каком-то другом деле.

Кроме того, будьте бдительны, если агентство предлагает вам заплатить некую сумму за то, чтобы начать сотрудничество, уходите сразу. Также есть множество недобросовестных агентств, которые берут деньги за создание портфолио, а в итоге даже не занимаются поиском работы для моделей».

Необходимые параметры

По словам Джоуит, интернет и социальные сети оказали большое влияние на список требований, предъявляемый к моделям. «Безусловно, есть определенные модельные параметры, но иметь стройное тело, длинные ноги и симпатичную внешность не достаточно, чтобы стать моделью, — уверяет Ханна. — Сегодня для успешной карьеры требуется гораздо большее: трудолюбие, приятный характер, жизнерадостность, общительность и готовность в любой момент выйти на работу. Модель не может позволить себе выходной, если ее забукировали на съемку.

Девочкам с ростом ниже стандартных параметров расстраиваться не стоит. Они также могут построить успешную карьеру в моделинге и много зарабатывать. Если раньше такие модели подходили разве что для бьюти-съемок, то с популярностью онлайн-шопинга у них появилось больше возможностей для работы. Растущий рынок инфлюенсеров также дает нетипичным моделям зеленый свет — если у вас много подписчиков и высокая активность в социальных сетях, это будет одним из решающих факторов для клиента».

Сколько получают модели

Конечно, все мы помним знаменитую фразу Линды Евангелисты: «Меньше чем за 10 тысяч долларов я даже с кровати не встану» и внушительные гонорары ее коллег по цеху в 1990-е, но, как говорит Алексина Грэм, с современной реальностью это имеет мало общего. «Я начала карьеру модели, когда мне было 18, и первые пять лет зарабатывала очень мало, — рассказывает она. — Только на шестой год мои гонорары стали более существенными, и к тому моменту я уже была готова все бросить. Секрет успеха в трудолюбии. Нужно много работать, верить в себя и не сдаваться на полпути. И еще мне очень повезло с букером, что тоже немаловажно».

Совет начинающим моделям

Джоуит считает, что понимание того, как работает индустрия — первый шаг к успеху. Изучайте модные съемки, следите за хорошими фотографами и другими моделями. Смотрите, как они двигаются в кадре, позируют, ходят по подиуму. Она также советует всегда быть в форме и вести здоровый образ жизни. «Профессия модели — тяжелый труд, который требует большой самоотдачи. Те, кто сегодня находится в топе, — это усовершенствованные версии самих себя, так же как спортсмены или танцоры. И все усилия стоят того — вы будете знакомиться с талантливыми людьми, путешествовать, хорошо зарабатывать. Каждый день будет отличаться от предыдущего. Да, бывают трудные периоды, но когда все хорошо, работа модели — это работа мечты».

Какой модельный рост для девушки. Какими параметрами должны обладать модели? Параметры идеальной модели

Какая девочка не мечтала увидеть свое фото на страницах модного глянцевого журнала, в рекламе и т.д. Конечно, причин этому можно назвать очень много: известность, иногда богатство, перспективы, знакомства и т.д. Всем известны параметры 90 – 60 — 90 . На что только не готовы сделать девушки, чтобы добиться такой фигуры ! И стоит ли идти на такие жертвы?

Скаут одного из самых известных парижских модельных агентств Marilyn Agency (которое подарило нам таких звёзд, как Наоми Кэмпбелл и Кейт Мосс) Филипп Попадопоулос в одном из своих интервью назвал параметры его моделей:

« Мы отбираем моделей ориентируясь на критерии парижской и нью-йоркской моды. Нам нужны действительно очень худые девушки , с тонкими длинными руками и выделяющимися плечами. Для нас крайне важен рост – не ниже 176см и не выше 184см. 1/3 роста модели должно составлять туловище, то есть от макушки до талии. Пропорции 90-60-90 уже никому не интересны. Популярны стали слудющие параметры —

86-59 (60)-89 . Объяснение этому следующее – ведь это самые известные Дома моды диктуют нам такие каноны, и мы должны им соответствовать.»

Девушки забывают о своём здоровье, в мозгу существует одна только цель — 86-59 (60)-89. Были даже попытки увеличить параметры из-за огромного количества смертей и заболеваний, таких как анорексия ! Но, никаких изменений не было, так как девушки добровольно доводят себя до такого состояния.

Анорексия – психологическое отклонение. Отказ от употребления пищи, ведущий к полному истощению организма.

Вес моделей

Вес моделей должен быть относительно маленьким. Поэтому девушки, работающие моделями сутками почти ничего не едят, при этом много работают. На самом деле модель — это очень сложная профессия и без сильного намерения во что бы то ни стало добиться на этом поприще успеха, врядли можно добиться больших побед. Но всё возможно, надо только сильно хотеть и верить в то, что всё получится!

Таблица соотношения веса и роста для моделей

1.50м = 34кг 1.65м = 42кг

1.53м = 35кг 1.68м = 43кг

1.54м = 36кг 1.70м = 44кг

1.55м = 37кг 1.73м = 45кг

В современной модельной индустрии важным критерием является универсальность модели. Конечно же, для некоторых стремление к идеальным параметрам важно, однако сегодня это не есть популярно среди девушек. Главное отличаться интересной и нетипичной внешностью, чтобы руководители заметило модель, и с ней было легко работать. Единственным строгим критерием сегодня остается рост. Какого роста должна быть модель? А это очень простой вопрос, ведь агентства приглашают девушек с параметрами выше 175 см, чтобы соответствовать специально пошитой для них одежде.

Карьеру модели стоит начинать как можно раньше, ведь она весьма коротка и скоротечна. Идеальным является возраст от 14 до 17 лет. Нынче большинство девушек модельной внешности 15-17 лет, ведь после 20 лет очень тяжело начинать все с нуля. Красавицы подиума, что достигли 25 лет и считаются звездами своего дела, востребованы намного больше.

Что касается роста модели мужчины, то он обязательно должен быть в пределах 176 до 185 см, а вес 59-70 кг. Тело парня обязано иметь хорошие формы, но не быть перекачанным, ведь это уже в прошлом. Особую значимость имеет лицо, оно должно быть необычным и в то же время увлекающим, интересным окружающим. Приветствуется небольшой размер одежды – 46-48. Особенно если модель мужского пола стремится работать за рубежом, то это просто идеальные формы для успешного будущего.

Известные модели, доказавшие, что при небольшом росте можно стать популярной

Модельеры пришли к главному выводу, что при росте выше 170 см одежда лучше садится и прилегает к телу. И если же требования к параметрам могут иногда меняться, то к росту модели никогда. Стройность можно всегда откорректировать, например, заняться спортом, сидеть на хороших диетах, а вот с ростом ничего сделать невозможно. Хотя, бывают некоторые непредсказуемые случаи. Еще одним примером есть Летиция Каста, что при росте ниже 170 см стала главным идеалом красоты.

Очередной пример – это топ-модель Твигги, которая была первой худышкой с ростом 169 см в истории модельного бизнеса. У нее так и не получилось выйти на подиум, однако в конце 60-х она выпустила собственно разработанную линию одежды. Фотографии Твигги были отправлены в капсуле в космос.

Лонекке Энгель – еще один образец модели небольшого роста. Ее рост составлял 167 см. Но, благодаря ее индивидуальности и обаянию, модель с легкостью заключила контракт на 3 миллиона долларов с модельными агентствами в Лондоне.

Такие модели как: Наталья Водянова, Наоми Кемпбелл, Синдия Кроуфорд, Клаудия Шиффер безупречны не только лицом и фигурой, но и особенно большим ростом. Самой недешевой моделью в Европе есть Клаудия Шиффер. С ростом 180 см она является весьма востребованной.

Модель – это профессия, и ею может называться только та девушка, которая в обязательном порядке приставлена к определенному модельному агентству на постоянную работу. Главные особенности, которыми обязана иметь модель:

неподражаемая внешность;
обаяние;
индивидуальный характер;
естественный образ.

Параметры модели обязательно должны быть идеальными, ведь сегодня модельный бизнес выставляет четкие критерии по отбору. Необходимо прикладывать множество усилий для того, чтобы выглядеть сногсшибательно:

учиться разговаривать;
для прекрасной фигуры сидеть на множестве диет и отказывать себе во вкусностях;
развиваться морально;
уметь достойно себя вести в кругу известных людей.
Главным критерием является безупречная фигура, рост и формы, что есть лицом модельного бизнеса.

На сегодняшний день образец идеальной модели – высокая худая девушка, рост которой начинается от 175 сантиметров и выше, имеющая достаточно узкие бедра, не превышающие 90 см, привлекательные черты лица, что дадут профессионалам легко поэкспериментировать с имиджем и стилем

Модельный мир делится на мужской и женский. Каждый из них имеет особые правила приема и отбора, и в каждый мир ежедневно приходят тысячи новых людей. Но через что им приходится пройти, чтобы попасть в этот мир?

Что надо сделать, чтобы стать моделью?

Для девушек

В первую очередь, стоит правильно оценить свои шансы и возможности. Женские кастинги могут быть очень жестокими в плане агрессивной реакции конкуренток. Вам могут испортить одежду, обувь, сбить прическу или даже выстричь волосы. И все это из-за того, что девушки увидят нового конкурента. Поэтому, приходя на кастинг, надо быть готовой ко всему, и лучше держаться отдельно от всех.

На кастингах очень много внимания уделяют модельной походке, ее можно отработать и дома, главное приходить на кастинг уже подготовленной.

А вот если девушка красивая, но не фотогеничная, или у нее отсутствует харизма и обаяние, то не стоит даже пытать свои шансы в мире моды, это пустая трата времени, сил и денег.

Существует ряд обязательных требований, на которые представители модельных агентств обращают внимание больше всего:

Рост. Конечно, в разные области модельного бизнеса требуются девушки разного роста, но все же большая часть модельных агентств, которые набирают девушек для показов, отдают предпочтение девушкам среднего модельного роста — 172-183 см. Но если девушка харизматична и хорошо сложена, она может стать моделью и при росте 165 см.
Возраст. Существует система модельного бизнеса, при которой модель становится популярной. Прийдя в модельный бизнес в 14-15 лет, спустя 2-3 года девушка начинает получать выгодные заказы и принимать участие в крупных показах. И уже спустя 8-10 лет, к 25-27 годам, потихоньку уходит из модельного мира. Поэтому модельные агентства не связываются с девушками старше 23 лет, это бесперспективно.
Параметры. Есть общеизвестные модельные параметры 90-60-90, но это относительный показатель или по современным меркам — максимальный. Но если вы на 1-2 см больше, это не страшно.

Необычное лицо. Существует несколько типов модельных лиц, которые востребованны в мире моды – детское, анорексичное и имеющее нестандартные черты.

Как стать моделью мужчине

Мужчинам-моделям немного легче. Их рабочий возраст значительно длиннее, они могут начать карьеру и в 30, а при хорошей фигуре и внешнем виде работать до 50. При этом зачастую мужчин приглашают в модельный мир из клубов или просто с улицы, так как у них может быть интересный типаж, красивая фигура или походка.

Но как и у женщин, модели мужчины имеют свои требования:

Рост. Мужским модельным ростом считается от 183-188. На более высоких мужчин проблематично подбирать одежду для показов.
Необычные черты лица так же очень востребованы и в мужской моде.
Худощавость. Но при этом желательно, чтобы мужчина имел не сильно развитую мускулатуру, и его тело смотрелось мужественно.

Размер одежды. Самые востребованные модели имеют размер 46-48, реже 48-50. А вот мужчины с большими размерами не востребованы в модельном мире.

Что надо сделать, чтобы стать моделью?

Для девушек

Рост. Конечно, в разные области модельного бизнеса требуются девушки разного роста, но все же большая часть модельных агентств, которые набирают девушек для показов, отдают предпочтение девушкам среднего модельного роста — 172-183 см. Но если девушка харизматична и хорошо сложена, она может стать моделью и при росте 165 см.
Возраст. Существует система модельного бизнеса, при которой модель становится популярной. Прийдя в модельный бизнес в 14-15 лет, спустя 2-3 года девушка начинает получать выгодные заказы и принимать участие в крупных показах. И уже спустя 8-10 лет, к 25-27 годам, потихоньку уходит из модельного мира. Поэтому модельные агентства не связываются с девушками старше 23 лет, это бесперспективно.

Параметры. Есть общеизвестные модельные параметры 90-60-90, но это относительный показатель или по современным меркам — максимальный. Но если вы на 1-2 см больше, это не страшно.
Необычное лицо. Существует несколько типов модельных лиц, которые востребованны в мире моды – детское, анорексичное и имеющее нестандартные черты.

Как стать моделью мужчине

Но как и у женщин, модели мужчины имеют свои требования:

Рост. Мужским модельным ростом считается от 183-188. На более высоких мужчин проблематично подбирать одежду для показов.
Необычные черты лица так же очень востребованы и в мужской моде.
Худощавость. Но при этом желательно, чтобы мужчина имел не сильно развитую мускулатуру, и его тело смотрелось мужественно.
Размер одежды. Самые востребованные модели имеют размер 46-48, реже 48-50. А вот мужчины с большими размерами не востребованы в модельном мире.

Бедра – самый важный из параметров. И, как правило, начинающие модели не умеют его правильно измерять, не понятно, в каком месте бедер мерить. Так можно получить и 90 см и 94 см.

Чтобы его правильно определить, нужно обхватить лентой верхнюю часть бедер и провести через все бедра. Правильный объем – максимально большой объем, который показывает линейка.

Какими конкретно должны быть рост и параметры зависит от того, в какой стране модель хочет работать и какой модельной работой заниматься.

Модельные параметры для работы за границей.
Самый жесткий отбор идет для девушек, которые хотят работать за границей. Они должны обладать ростом от 172 см (реже от 170 см ), обхват
ом в бедрах 86-88 см . В идеале у девушки должен быть рост 176-180 см . С таким ростом она сможет работать во всем мире. Девушке с ростом 170-175 см тяжело быть конкурентноспособной в Европе, но вполне возможно успешно работать в Азии. Верхний предел роста моделей около 184 см , девушки выше испытывают проблемы в своей карьере. Когда начинающая модель приходит в агентство в возрасте 12-17 лет с желанием работать за границей, объем ее бедер не должен превышать 86 см при росте 170-176 , и 88 см при росте около 180 см иначе она будет неконкурентноспособной. Далее, когда девушка уже будет полноценно работать за границей, объем ее бедер может быть до 90 см , но превышать это значение очень нежелательно.

В модельном бизнесе важен каждый сантиметр. В контрактах с международными агентствами прописывается, какими параметрами обладает девушка на сегодняшний день. Модель должна сохранять их на все время действия контракта. Бывают такие условия контракта, когда девушку могут оштрафовать, если параметры изменились хотя бы на 1 см. Дико? Добро пожаловать в модельный бизнес!

«А если у меня рост 168 см? У меня нет шансов?», – спросит меня девушка с ростом 168 см.
Хочу сразу сказать, что в модельном бизнесе, не смотря на жесткие рамки, всегда существуют исключения. Да, есть девушки, которые и с ростом 168 см работают. Всегда ключевым понятием является «конкуренция». Чем модель ближе к идеальным стандартам, тем у нее больше шансов побеждать на кастингах. Можно ли работать моделью с ростом 168-170 см? Можно. Но будет особенно тяжело конкурировать.

Модельные параметры для работы в России.
В нашей стране пока модельный бизнес не на том уровне. Нет таких жестких рамок, как на Западе.

Подиумная модель.

Если модель хочет работать на показах, она должна обладать параметрами близкими к 90-60-90 (плюс-минус 2 см, хотя грудь может быть и меньше) и рост от 173 см . Идеальный рост для работы на подиуме 175-182 см. По большому счету, параметры относятся только к подиумной работе.

Фотомодель.

А сейчас хорошие новости! Фотомодели могут обладать любыми параметрами!

Фотомодели могут быть худые и толстые, молодые и старые, разные.

Посмотрите рекламу на ТВ или на билбордах. Каких людей Вы там видите? Правильно, разных. Таких, как в жизни. Может быть они немного ярче, артистичнее, харизматичнее, чем основная серая масса людей, но к модельным параметрам это не относится.

«А правда, что для фотомодели рост не имеет значения?»

Иногда действительно не имеет, но в большинстве случаев имеет значение. Когда вы видите в журналах моделей, как правило, они имеют рост от 170 см.

Перед показами, на кастингах или примерках, у моделей всегда измеряют рост и параметры, перед фотосъемками этого никто никогда не делает. Нужно просто, чтобы у девушки была красивая фигура, а уж нужна ли худенькая или «девушка в теле» зависит от конкретной фотосъемки и задач.

Промо-модель.

Если девушка хочет работать на выставках стендисткой, презентациях, то для нее также не важны точные цифры в параметрах, важна визуально красивая фигура. С виду высокая, худенькая, этого достаточно. Т.е талия может доходить примерно до 65 см , а бедра до 95 см .

Как вырасти до модельного роста?
К сожалению, пока не существует средств, которые бы помогли вырасти на 10-15 см, которых так не хватает для модельной работы, но вырасти на 3-4 см вполне реально!
Опытные специалисты нашей школы моделей разработали комплекс, позволяющий за время обучения в школе вырасти на 3-4 см.
Перед началом занятий мы измеряем рост новичков, а потом делаем это вновь спустя 2-3 месяца. У обучающихся наблюдаются изменения в росте. Делая специальные упражнения, позвоночник выпрямляется, и идет заметная прибавка в росте. Каждый может убедится в этом на своем опыте.

Проверь свои параметры!

Как определить идеальный вес: Алла Костромичева назвала модельные параметры

Ведущая проекта «Топ-модель по-украински» рассказала о своем отношении к боди-позитиву и модельных параметрах для девушек разного роста.

О фигуре, как у топ-модели Аллы Костромичевой, мечтает половина украинских девушек. Стройные длинные ноги, тонкая талия, изящные руки.

Рождение сына Сальваторе не помешало ведущей Нового канала успешно продолжить модельную карьеру. В чем же секрет стройности Аллы Костромичевой?

– Мой вес почти всегда стандартный – 53,5 кг при росте 179 см, – рассказала Костромичева. – Я не прикладываю усилий к его удержанию. Секрет прост – правильное питание и спорт. Причем правильное питание для меня – это состояние души, а не ежедневная необходимость.

Но важно понимать, что у каждого свой комфортный (здоровый) диапазон веса, мой просто совпадает с требованиями модельной индустрии. Я убеждена, что далеко не все девушки с моим ростом должны стремиться к моему весу. Тело женщины-немодели при том же росте может выглядеть шикарно и с весом в 60, 65 или 70 кг.

Алла подчеркивает – килограммы на весах для модели не так важны, как деления на сантиметровой ленте. Главное в этом бизнесе – параметры.

– При росте 170-176 см объем бедер модели не должен превышать 86-87 см, при росте 176-181 см – 88-91 см, – говорит Алла. – И агентства, и заказчиков абсолютно не волнует, какой ценой достигаются эти сантиметры. Мои объемы сейчас – 84-61-90.

И хоть вы мечтаете о моделинге, хоть нет, здоровый образ жизни еще никому не вредил. Поэтому пока до весны осталась еще пара месяцев, шагом марш в тренажерный зал, на йогу или танцы.

– Для меня парадоксально, что даже при наличии спортзалов на каждом углу, огромного количества мотивационных постов в соцсетях, большинство девушек, к сожалению, не занимаются спортом, – говорит ведущая Нового канала. – Как бы не пропагандировали боди-позитив (я, кстати, не считаю модельные параметры эталоном красоты), но здоровое тело без целлюлита и обвисших боков всегда будет привлекательнее. И естественно, если вы хотите работать моделью, каким бы стройным не было ваше тело, оно еще должно быть и подтянутым.

Напоминаем, что кастинг на третий сезон проекта «Топ-модель по-украински» открыт! Этот сезон будет ЖЕНСКИМ, поэтому, девчонки, снимайте видеовизитки, заполняйте АНКЕТУ и приходите на кастинг!

Вес и рост Топ-Моделей. Таблица их роста и веса. Советы будущим девушкам моделям!

Модель — это смоделированный человек, соответствующий параметрам, утвержденным компетентными специалистами области, которые строятся на определенных стандартах и понятиях современного общества!

Рост и вес моделей

Ирина Шейк!

О чем вам говорит это имя? — А фамилия вам ни о чем не говорит?

Ирина Шейк – это известная модель и неплохая актриса. Настоящая ее фамилия – Шайхлисламова.

Почему красотка решила ее сменить?

Пусть это звучит банально, но…. — Для простоты восприятия! Ведь «выдуманный» вариант звучит короче и легче, чем настоящий.

Известность девушке принес роман с футболистом Рональдо. Но это еще не все факты! Стоит отметить, что Ирина стала лицом множества журналов и брендов.

Параметры

Вес Ирины – пятьдесят пять килограммов.

Рост составляет – сто семьдесят восемь сантиметров.

Неплохое «весоворостовое» соответствие, согласны?

Что помогает Ирине держать свое тело в такой потрясающей форме?

Спорт, физические нагрузки и рациональное питание. Не поверите, но других секретов по поводу поддержания изящности фигуры у модели нет!

Русская красотка с веснушечками…. Какие ассоциации у вас вызывает это словосочетание? — Подумайте, но недолго! Ладно! Не буду вас больше мучить догадками….Внимание!

Аня Вялицына!

Она очень многого добилась в бизнесе моделей!

Теперь расскажу о ее весе и о росте.

Вес – пятьдесят три килограмма.

Рост – 1 метр 76 сантиметров.

Аня предлагает несколько диетических меню!

Начну с того, которое понравилось больше персонально мне:

На завтрак:

Несколько кусочков нежирного мяса.
Два куриных яйца.
Чашечка горяченького чая (зеленого).
Маленький хлебец со сливочным маслом.
Стаканчик мультифруктового сока.

На обед:

Овощной салатик.
Стаканчик горячей воды.
Сто граммов рыбки или мяска.
Чашечка горяченького чая.
Кусок хлеба.
Три ложки творога.

На ужин:

Стаканчик зеленого чая.
Несколько кусков рыбки.
Два любых овоща.
Апельсиновый сок.
Небольшой бутерброд.

А вот и второе диетическое меню:

Утречко:

Одно яйцо (всмятку).
Черный чай без сахара.
Стаканчик холодной воды.

День:

Творожок.
Чаек (без сахара).
Стаканчик холодной воды.

Вечер:

Стаканчик холодной воды.
Творог.
Зеленый чай.

Быстрее вы похудеете при помощи второй диеты. Но первая вам понравится гораздо больше! Перечитайте оба меню несколько раз, чтобы в этом убедиться.

Каролина Куркова!

Модель по имени Каролина Куркова утверждает, что не придерживается совершенно никаких диет, не прислушивается ни к каким хитреньким советам!

Она утверждает, что это природа подарила ей такие внешние данные и параметры!

Вес – пятьдесят девять килограммов.

Рост составляет – сто семьдесят семь сантиметров.

Модельный бизнес в России

Он, конечно, не так круто развит в РФ, как на Западе, но все же!

Параметры моделей и фотомоделей несколько отличаются. Начну рассказывать, пожалуй, с модельных, чтобы было интереснее.

Девяносто – шестьдесят – девяносто!

И ничего особенного!

Такое цифровое сочетание вы хорошо помните и очень часто встречаете. Не огорчайтесь, если ваши параметры отличаются на несколько единиц (в ту или в другую сторону). Такая малость не испортит вашу модельную внешность!

Идеальный вес для подиумных моделей колеблется в диапазоне между такими циферками:

Минимум – сто семьдесят пять. «Необходимый» максимум – сто восемьдесят три.

Таблица роста и веса топ-моделей

Многие девушки интересуются таблицей, в которой есть данные веса и роста топ-моделей.

Приведем эти данные:

Теперь перейдем к рассказу о фотомоделях

Занимать их места могут все (независимо от пола, телосложения и возраста)!

Фото — модельный бизнес «выбирает» в свои ряды настоящих, жизненных, естественных людей.

Пользуются ли модели и фотомодели приемом «модельной тарелочки»?

Попробуйте и вы! Купите маленькую (по размеру – игрушечную, кукольную) тарелку. Запомните, что только с нее вы можете кушать свои завтраки, ужины, обеды! В гости, разумеется, брать этот предмет с собой не нужно, чтобы вас не засмеяли и не поняли неправильно.

Советы для тех, кто мечтает стать моделью

Меняйте свой образ жизни!

Прекратите много кушать, поздно засиживаться у монитора ноутбука (компьютера)! Не делайте то, что может нанести вред вашей фигуре и вашему здоровью.

Не завидуйте тем моделям, которые уже успели достигнуть невероятных высот в карьере!

Вполне возможно, что повезет и вам в этом деле. Будьте целеустремленной и напористой. Чтобы добиться своего.

Не думайте, что модели ничего не делают!

В любой профессии часто встречаются сложности. И вы должны это понять уже сейчас, пока карьера модели — это теоретическая часть вашей жизни.

Не верьте в то, что можно похудеть за один день или за два!

Похудеть реально лишь за несколько недель! Возможно, что и больше времени для этого потребуется. У каждого человека – свой организм.

Не изнуряйте себя диетами и не мучайте голоданием, если вам не удается «подвести» свое тело к параметрам моделей!

Попробуйте себя в роли фотомодели или актрисы. В этих сферах у вас тоже есть шансы!

Держите себя в форме!

Не «налетайте» на пищу, когда у вас появляются неприятности в жизни, либо на работе. Пока вы жуете еду – проблема стоит на месте. Она не решается, а висит над вами.

Берегите индивидуальность!

А чтобы ее не растерять, нужно не так уж и много. Просто будьте собой. Не копируйте знаменитостей. Быть собой – это здорово! Проверьте это сами, если на слово не верите. Удачной проверки вам, дорогие красавицы!

Учитесь быть разной, оставаясь собой!

Сложная задачка? А жизнь – это вообще непросто. Вы успели, наверное, это заметить. Решите задачку, примените ее решение на практике – отыщите ключик к успеху.

Модное продолжение . . .

Узнай — Как стать самой, Самой!

Здесь — Секреты идеальной фигуры!

Смотрите — Как можно стать очень красивой!

Модельный рост. Какого роста должна быть модель? Параметры идеальных моделей

Вес моделей

Таблица соотношения веса и роста для моделей

1.50м = 34кг 1.65м = 42кг

1.53м = 35кг 1.68м = 43кг

1.54м = 36кг 1.70м = 44кг

1.55м = 37кг 1.73м = 45кг

Вопрос с ростом очень волнует девушек, собирающихся стать моделями. Знаю немало красивых девушек, которые сами, из-за своих домыслов, закрыли себе двери в модельный бизнес, считая, что у них «неправильный» рост и их «точно не возьмут».

Какой же рост должен быть у девушки, чтобы ее «взяли в модели»?
Сразу скажу: так ставить вопрос некорректно! Дело в том что модельный бизнес разбит на различные сектора и ниши, для каждой из которых, есть свои требования (а иногда и исключения).
Глобально, всех моделей делят на 3 группы:
— подиумные модели
— фото модели
— универсальные модели

Для подиумных моделей, требования по ростовке, обычно лежат в пределах 175-180 см плюс минус 1-2 см. (в работе, эта разница легко компенсируется высотой каблука и\или объемом прически)
Модель с ростом в 172 см уже вряд ли пройдет, т.к. будет нелепо смотреться на фоне своих более высоких коллег. Да и модельеры, вряд ли согласятся, перекраивать часть одежды под конкретную, невысокую девушку. При этом, как я уже говорил, есть и исключения из правил: история подиумов знает немало моделей с ростом даже в 168 см!

Группа ФОТОмоделей менее категорична. Здесь разброс требований по росту лежит в пределах 160-176 см, плюс минус пара см.
«Ничего себе разброс!» — скажете Вы. Но дело в том, что в модной фотографии огромное количество ниш. Отсюда и разброс.
Так например, для ню фотографии рост вообще не очень критичен, для каталожных фото – наиболее востребована ростовка ~ 170-173 см., а в фешен фотографии ~ 173-176/
Тут опять же могут быть исключения: и в каталожку и в фешен, спокойно могут взять девушку как 168 так и 178 см. Вопрос исключительно в Ваших внешних данных: в их уникальности и востребованности для того или иного проекта.

Универсальные модели – девушки чей рост лежит в пределах 173-176 см. Такие модели могут работать как в фото проектах, так и на подиуме. Именно такие модели будут представлять наибольшую ценность для модельных агентств, именно в силу того, что их можно предложить под требования любого проекта Заказчика.

Существует еще масса других ниш\секторов модельного бизнеса, как то: бельевые модели, модели стендистки, промо модели, парт модели, фитнес модели, инстаграм модели и т.д. Однако, в целом, они укладываются в указанные выше 3 группы и поэтому, рассматривать их отдельно я не буду, чтобы не раздувать статью до размеров повести.

В целом же, ответить на вопрос в начале статьи, о идеальном росте фотомодели, можно следующим образом: разброс ростовки для работы моделью очень велик: от 160 до 180 см.
Поэтому, если уж Вы собрались работать в модельном бизнесе, то Вам в первую очередь необходимо определиться с нишей для работы и уже после этого – с тем подходит ли Ваш рост для нее или нет. По сути, рост в модельном бизнесе — не так уж и важен. Важнее Ваши внешние данные, упорство и умение работать.
Пробуйте, эксперементируйте и Вы обязательно найдете работу моделью именно для себя!

Несколько примеров знаменитых моделей с нестандартным для моделей ростом:
(на фото — слева направо)
Кейт Мосс: рост 168 см: фотосъемки, показы
Летиция Каста: рост 167: фотосъемки, показы
Девон Аоки: рост 166: фотосъемки, показы
Карли Клосс: рост 188: фотосъемки, показы
Кэндис Свейнпол: рост 185: фотосъемки, показы

Ну и напоследок, совет начинающим моделям с невысоким или наоборот, слишком высоким ростом.

Походы в модельные агентства, что называется «в лоб», в лучшем случае – обернутся отказом, в худшем – стандартным разводом с предложением «сначала платное обучение».
Более правильным стартом, будет изготовление хотя бы небольшого портфолио, у хороших, с опытом фотографов. Зачастую, такие съемки можно сделать не только платно, но и на условиях ТФП.

Где найти фотографа с опытом работы с «нестандартными» девушками? Это не сложно.

Зайдите на сайт FashionBank.ru, выберите вкладку «Модели», далее «Поиск модели по параметрам» и, наконец, «Расширенный поиск»
В окошке «Рост», добавьте подходящие значения. Например, для роста 165, можно задать диапазон 160-168 см. Так же есть смысл заполнить окошки «Пол» и «Город».
После этого, Вы увидите список моделей с указанной ростовкой. Заходите к ним на страничку и внизу смотрите раздел: «Модель рекомендует».
В этом разделе Вы наверняка найдете фотографов, с которыми модель успешно сотрудничала и, следовательно, у которых есть опыт работы с «нестандартными» девушками. Выбирайте их и пишите письма (или сообщения) через сайт или в соцсетях.
К платной фотосессии будут готовы практически все фотографы, а на условиях ТФП – придется поискать. Не отчаивайтесь.
Усилия того стоят – модель с нестандартным ростом, но с ХОРОШИМ портфолио, имеет гораздо более высокие шансы на кастингах или в агентствах.

P.S. В процессе поиска фотографа, Вы можете обратиться и ко мне.
Я делаю не только фотосессии, но и, зачастую, работаю на условиях TFP.
, возможно мы найдем общий язык-)
Кстати… у меня можно не только сделать , но и пройти .
Как и в первом случае, это могут быть не только платные, но и бесплатные занятия.

Подиумная модель.

Фотомодель.

А сейчас хорошие новости! Фотомодели могут обладать любыми параметрами!

Фотомодели могут быть худые и толстые, молодые и старые, разные.

«А правда, что для фотомодели рост не имеет значения?»

Промо-модель.

Проверь свои параметры!

Покорительницы мировых подиумов… Однако перед этим проводится не один кастинг девушек. А это не так уж и просто, как кажется на первый взгляд. Тем, кому хочется связать свою жизнь с модельным бизнесом, необходимо соответствовать определённым параметрам. Рассмотрим подробнее.

Внешность модельная — какой она должна быть?

С чего начать? Само собой, внешность модельная — это в первую очередь высокий рост, худощавая конституция тела. Кроме того, образ должен быть целостным, универсальным. То есть внешность модельная должна сопровождаться определённой харизмой, изюминкой.

Рост и вес особо важны для девушки на подиуме. Для съёмки фотомодели в различных журналах, каталогах и рекламных кампаниях намного важнее внешние параметры лица.

В принципе, самые главные критерии в этом плане практически для всех девушек — ухоженные красивые волосы, безупречная улыбка, натуральные брови. Будущая модель следить за своей фигурой обязана ещё с самого раннего возраста. Лишние жировые отложения ни в коем случае не нужны. Немалой заботы требует также и кожа. Даже самые незначительные недостатки будут видны под яркими софитами. Естественно, на показах с моделями работают профессиональные имиджмейкеры, визажисты, стилисты. Они способны преобразить внешность девушки. Потому типажи модельной внешности и имеют некую схожесть. Лицо не должно отвлекать зрителя от самой одежды. Однако при этом необходимо, и чтобы смотрелось оно с ней целостным образом.

Лицо

Внешность модельная имеет чёткие требования, касающиеся отбора девушек. Именно по ним и определяется их перспективность в данной сфере. Эталон красоты регулярно менялся, начиная с пятидесятых годов. На сегодняшний день существуют конкретные стандарты модельной внешности.

К примеру, лицо должно быть без каких-либо изъянов, симметричным. модели, как правило, полные. Глаза — большие, выразительные. Скулы — высокие. Нос — аккуратный, прямой. Конечно же, даже у самых красивых моделей досконально идеальными быть не могут. Однако, чем ближе к стандарту — тем больше шансов добиться успеха.

Рост, объёмы, пропорции

Следующий этап, которым встречает любой кастинг девушек, заключается «в цифрах». Рост манекенщицы должен составлять 174-181 сантиметр. Хотя в азиатских странах требования намного проще. Модели достаточно 170-172 сантиметров роста. Существуют, впрочем, и исключения. К примеру, Кейт Мосс — невероятно знаменита при росте 168 сантиметров. Для фотомодели также подойдёт рост 168-175 сантиметров.

Важна также и стройность девушки. Стандартом принято считать 90/60/90. То есть грудь, талия и бёдра. Ключевой параметр — именно последний. Для европейских подиумов объём бёдер не должен превышать 90 сантиметров. В Азии — допустимо 94 сантиметра.

Если лишние килограммы на необходимые параметры не влияют, значит, и особой роли они не играют. Однако, если на теле заметна утолщённая жировая прослойка, необходимо предпринимать какие-то меры. Кроме того, очень важно, чтобы все части тела были пропорциональны между собой, гармонично друг с другом сочетаясь.

Возраст

Начинать карьеру модели лучше всего в 14-17 лет. Однако, если ваши параметры совпадают со всеми вышеперечисленными, можно попробовать себя в этом деле и в 20-22 года. Заканчивается карьера модели чаще всего в 25-28 лет. Однако это не считается правилом. Это просто статистические данные. Самое главное то, как визуально смотрится модель. Для того чтобы продлить свою карьеру, необходимо вести здоровый образ жизни. То есть ухаживать за собой, правильно питаться, заниматься спортом. Хотя немало факторов зависит ещё и от наследственности.

Так ли уж это легко?

И напоследок. Не забывайте о том, что модельная внешность девушки — это ещё далеко не всё, что необходимо для данной профессии. Хорошо подумайте о том, как трудно проходить этот путь. Добиваться поставленных целей не так-то легко. Нужно очень многое пройти, прежде чем вы получите такой желанный для вас статус знаменитой модели.

Одним словом, данный бизнес — это огромный труд. Казалось бы, на первый взгляд, эта работа является очень простой и весёлой. На самом же деле это ежедневные изнурительные поставленные задачи. Начинающих моделей немало, и конкуренция очень высока. Поэтому, чтобы стать знаменитой, чтобы ваше имя было узнаваемым, необходимо регулярно принимать участие в различных кастингах, соглашаться даже на небольшие гонорары за контракты, в общем, практически на всю предложенную вам работу. И если даже за день придётся объезжать десятки студий, находящихся в разных уголках города, вставая в 5 утра и возвращаясь в 2 часа ночи, свою усталость или плохое настроение показывать ни в коем случае нельзя.

Итак, взвесьте все за и против, прежде чем принять решение стать моделью. Подумайте о том, что вам необходимо всегда будет идеально выглядеть, независимо от каких-либо обстоятельств. Если вы к этому готовы, а ваша внешность соответствует всем вышеуказанным критериям — добро пожаловать в модельный бизнес!

Ирина Шейк! О чем вам говорит это имя? А фамилия вам ни о чем не говорит? Ирина Шейк – это известная модель и неплохая актриса. Настоящая ее фамилия – Шайхлисламова. Почему красотка решила ее сменить? Пускай это звучит банально, но…. Для простоты восприятия! Ведь «выдуманный» вариант звучит короче и легче, чем настоящий.

Вес Ирины – пятьдесят пять килограммов. Рост составляет – сто семьдесят восемь сантиметров. Неплохое «весоворостовое» соответствие, согласны?

Что помогает Ирине держать свое тело в такой потрясающей форме? Спорт, физические нагрузки и рациональное питание. Не поверите, но других секретов по поводу поддержания изящности фигуры у модели нет.

Аня предлагает несколько диетических меню

Начну с того, которое понравилось больше персонально мне:

На завтрак:

Несколько кусочков нежирного мяса.
Два куриных яйца.
Чашечка горяченького чая (зеленого).
Маленький хлебец со сливочным маслом.
Стаканчик мультифруктового сока.

Овощной салатик.
Стаканчик горячей воды.
Сто граммов рыбки или мяска.
Чашечка горяченького чая.
Кусок хлеба.
Три ложки творога.

Стаканчик зеленого чая.
Несколько кусков рыбки.
Два любых овоща.
Апельсиновый сок.
Небольшой бутерброд.

А вот и второе диетическое меню:

Одно яйцо (всмятку).
Черный чай без сахара.
Стаканчик холодной воды.

Творожок.
Чаек (без сахара).
Стаканчик холодной воды.

Стаканчик холодной воды.
Творог.
Зеленый чай.

Модельный бизнес в России…. Он, конечно, не так круто развит в РФ, как на Западе, но все же! Параметры моделей и фотомоделей несколько отличаются. Начну рассказывать, пожалуй, с модельных, чтобы было интереснее. Девяносто – шестьдесят – девяносто! И ничего особенного! Такое цифровое сочетание вы хорошо помните и очень часто встречаете. Не огорчайтесь, если ваши параметры отличаются на несколько единиц (в ту или в другую сторону). Такая малость не испортит вашу модельную внешность! Идеальный вес для подиумных моделей колеблется в диапазоне между такими циферками…. Минимум – сто семьдесят пять. «Необходимый» максимум – сто восемьдесят три.

Таблица роста и веса топ-моделей

Многие девушки интересуются таблицей, в которой есть данные веса и роста топ-моделей.

Приведем эти данные:

Теперь перейдем к рассказу о фотомоделях

Занимать их места могут все (независимо от пола, телосложения и возраста). Фото модельный бизнес «выбирает» в свои ряды настоящих, жизненных, естественных людей.

Пользуются ли модели и фотомодели приемом «модельной тарелочки»? Многие – да! Попробуйте и вы! Купите маленькую (по размеру – игрушечную, кукольную) тарелку. Запомните, что только с нее вы можете кушать свои завтраки, ужины, обеды! В гости, разумеется, брать этот предмет с собой не нужно, чтобы вас не засмеяли и не поняли неправильно.

Меняйте свой образ жизни! Прекратите много кушать, поздно засиживаться у монитора ноутбука (компьютера)! Не делайте то, что может нанести вред вашей фигуре и вашему здоровью.
Не завидуйте тем моделям, которые уже успели достигнуть невероятных высот в карьере. Вполне возможно, что повезет и вам в этом деле. Будьте целеустремленной и напористой. Чтобы добиться своего.
Не думайте, что модели ничего не делают! В любой профессии часто встречаются сложности. И вы должны это понять уже сейчас, пока карьера модели — это теоретическая часть вашей жизни.
Не верьте в то, что можно похудеть за один день или за два. Похудеть реально лишь за несколько недель! Возможно, что и больше времени для этого потребуется. У каждого человека – свой организм.
Не изнуряйте себя диетами и не мучайте голоданием, если вам не удается «подвести» свое тело к параметрам моделей! Попробуйте себя в роли фотомодели или актрисы. В этих сферах у вас тоже есть шансы!
Держите себя в форме. Не «налетайте» на пищу, когда у вас появляются неприятности в жизни либо на работе. Пока вы жуете еду – проблема стоит на месте. Она не решается, а висит над вами.
Берегите индивидуальность. А чтобы ее не растерять, нужно не так уж и много. Просто будьте собой. Не копируйте знаменитостей. Быть собой – это здорово! Проверьте это сами, если на слово не верите. Удачной проверки вам, дорогие красавицы!
Учитесь быть разной, оставаясь собой. Сложная задачка? А жизнь – это вообще непросто. Вы успели, наверное, это заметить. Решите задачку, примените ее решение на практике – отыщите ключик к успеху.

Все о размерах 90-60-90, или идеальная женская фигура

Хотя стандарт считается модельным, но моделей с такой фигурой практически нет

Наш сайт не даром носит название 90-60-90! Эти заветные цифры во всем мире символизируют стандарт идеальной женской фигуры. Такое название используется во множестве медицинских средств для похудения, диетах, и даже в популярном сериале «Модели 90-60-90», вышедшем на экраны в 1997 году.

Казалось бы, этот стандарт красоты общепринят и не нуждается в обсуждении. Но наш портал о модельном бизнесе, не может обойти стороной такую важную тему. Необходимо разобраться и дать ответ множеству женщин — откуда взялись параметры 90-60-90, и действительно ли они являются примером для подражания?

Идеальная фигура модели

Я долгое время проработал в модельной индустрии, где очень часто приходилось иметь дело с параметрами моделей. Практически при любом запросе в модельное агентство, заказчик просит указать размеры девушек: рост, грудь, талия, бедра. Это необходимо для пошива костюмов, или наоборот для демонстрации уже готовых, да и просто для общего представление о модели.

Сейчас я вас удивлю, но в профессиональном моделинге, размеры 90-60-90 — достаточно большая редкость!

Во первых, объем груди 90 см. — это достаточно большой, пышный бюст. Конечно, если модельная работа касается хостес, или позированию на стенде в роскошном платье с глубоким декольте, то такой бюст будет большим плюсом. Тоже самое при фотосъемках, или демонстрации нижнего белья и купальников на подиуме. Но в остальных работах, такой девушке может быть сложно.

По своему опыту скажу, что встретить соотношение талии 60 см. и бедер 90 см. — практически нереально. При таком объеме бедер, размер талии обычно составляет 70 см. Но не стоит забывать, что девушки-модели имеют средний рост 175 см., а многие и выше. Поэтому девушка с ростом в 180 см, и талией 70 см. — никогда не будет казаться полной.

Какие же размеры чаще всего у моделей, спросите вы? Для примера я приведу параметры нескольких известных топ-моделей.

Обратите внимание, что я привел в пример далеко не самых худых моделей. Например Алессандра Амбросио является одним из основных «ангелов» Victoria’s Secret, демонстрирует нижнее белье. Коко Роша и Наталья Водянова, также обладают хорошими формами. Поэтому, часто в модельном бизнесе можно встретить моделей с грудью 75-80 см, и такими же бедрами.

Читайте также: Груша, песочные часы— какие типы фигур бывают у женщин (фото)?

Как выглядят 90-60-90 (фото)?

Мы выяснили, что среди профессиональных моделей, пропорции 90-60-90 — достаточно редки. Так откуда же пошел этот стандарт, и является ли он ошибочным? Не совсем так. Дело в том, что эти «идеальные» объемы никогда не применялись к модельному бизнесу. Они скорее обозначают общий стандарт красоты женской фигуры, соблазнительность, «аппетитность». Эти размеры условно можно отнести к самым женственным и соблазнительным.

Есть мнение, что начало эпохи 90-60-90 положила Мэрилин Монро. Именно она обладала такими параметрами, хотя и имела невысокий рост в 166 сантиметра.

Посмотрите также фото всех официальных ангелов Victoria’s Secret

Если говорить о современных женщинах, то кто является тайным объектом желания миллионов мужчин? Конечно же, Моника Беллуччи! Ее рост составляет 178 см., а объемы тела 92-62-92 см. А также: Пенелопа Крус — рост 167 см., параметры фигуры 89-62-92 см., Рианна — рост 173 см, параметры 89-62-92 см., Меган Фокс — рост 167, параметры 89-63-91 см., и даже Вера Брежнева — рост 171, параметры 90-62-92 см.

Женщинам хочется нравится мужчинам и быть желанными. Вкусы у мужчин разные, кому-то нравятся пышки, другим – худышки… Но есть определенный стандарт фигуры 90-60-90, который нравится практически всем! Девушки с такими параметрами выглядят женственно, соблазнительно, грациозно. Это тот ориентир, который всегда поможет вам в работе над своей фигурой, будь-то похудение, или наоборот захотите поправиться (не забываем о правильном питании и спорте). Помните, можно оставаться такой как есть и быть любимой, но никогда не поздно изменяться к лучшему!

А здесь можно узнать какие фигуры у девушек спортсменок

13 видов моделей | Creon – BTL-агентство полного цикла

Модельные проекты – один из наиболее популярных способов продвижения бренда. Моделей привлекают для рекламы продукции в печатных изданиях, презентации стендов на выставке, поддержания статуса или создания особой атмосферы на мероприятии.

Для того чтобы разобраться какие модели нужны именно вашему мероприятию, для начала стоит разобраться какие функции выполняют каждая из категорий моделей. В зависимости от задач мероприятия и механики работы на проекте, выделяют 13 основных разновидностей моделей: модели на выставку, промо-модели, подиумные модели, фитнес-модели, модели plus-size, фотомодели, модели экзотика, хостес, модели ню, тату-модели, body art модели, а также ring и grid girls.

Модели на выставку и стендистки

Главная цель моделей на выставке – сформировать положительный образ товара и создать ассоциацию с эмоциями, которые должен вызывать продукт по задумке производителя.

Помимо внешности, для этой категории моделей очень важны приветливость, коммуникабельность и способность ориентироваться в особенностях продукта. Кроме того, в зависимости от задач на проекте, к моделям могут предъявляться специфические требования, такие как знание иностранных языков. Типаж моделей подбирается в зависимости от специфики продукции представляемой компании: яркие татуированные девушки подойдут для рекламы молодёжных товаров, девушки с классической внешностью для представления люксовой продукции, модели с длинными ухоженными волосами для презентации средств по уходу за волосами и пр.

Модель на выставку может быть не только украшением стенда, но и проводить полноценную консультацию по продукту, отвечать на вопросы потенциальных клиентов, раздавать рекламные материалы, собирать целевые контакты и пр. Если в обязанности моделей-стендистов входит также консультация по продукции – модельные агентства устраивают тренинги, на которых рассказывают персоналу необходимую информацию, описывают тонкости продукта и его преимущества, а также подготавливают девушек к ответам на наиболее частые вопросы потенциальных потребителей.

Промо-модели

Промо-модели – категория персонала с менее высокими требованиями и, соответственно, более низкой стоимостью услуг. Промо-моделей привлекают на различные мероприятия, такие как выставки, конференции, промо-акции и пр. В их функционал могут входить различные обязанности, в том числе встреча гостей на входе, привлечение посетителей к определенной экспозиции, прием контактов для дальнейшей работы, проведение опросов, предоставление консультаций и пр.

Промо-модели должны не только обладать привлекательной внешностью, но и уметь убеждать и доносить необходимую информацию, а также быть приветливыми, но ненавязчивыми, чтобы создавать исключительно положительный образ бренда в глазах потребителей.

Подиумные модели

Подиумные модели – категория моделей, соответствующие жестким требованиям внешности: они должны иметь размер одежды 42-44 при росте 172-180 см. Помимо соответствия параметрам внешности, для того чтобы стать подиумной моделью, девушкам и юношам необходимо пройти дополнительное обучение и изучить актерское мастерство, правила дефиле и основы фотопозирования. Работа на подиуме — серьезное испытание, которое требует выносливости и дисциплины. Именно поэтому для участия в показах рекомендуется привлекать профессиональных моделей с опытом работы на подобных мероприятиях.

Фитнес-модели

Фитнес-модели – это девушки и парни спортивного телосложения. Их привлекают для рекламы продуктов здорового питания, спортивной одежды, туристического снаряжения, тренажерных залов и т.д. Главное требование к этой категории моделей – здоровый внешний вид и идеальная физическая форма.

Различные категории рекламируемых продуктов подразумевают привлечение моделей разного типажа: крупных бодибилдеров, моделей с рельефным телом, стройных девушек и т.д. Как правило, фитнес-модели – это бывшие спортсмены, поддерживающие форму за счет постоянных тренировок и специальной диеты.

Модели рlus-size

Мода на моделей с пышными формами стремительно набирает популярность. Их привлекают, в первую очередь, для презентации одежды для полных людей, рекламы обуви больших размеров и пр.

Plus-size модели – это девушки ростом от 170 см, размером одежды 48-54, округлыми формами, ярко выраженной грудью и бедрами. Несмотря на отсутствие жестких требований к фигуре, модель размера plus-size должна обязательно выглядеть пропорциональной, обладать приятной внешностью, а также иметь здоровый и ухоженный внешний вид.

Plus-size – востребованный типаж моделей, т.к. привлекательность и уверенность в себе полных моделей создает приятные ассоциации у представителей целевой аудитории с нестандартной фигурой.

Фотомодели

Фотомодели – одна из наиболее распространенных категорий в модельной индустрии, так как здесь нет жестких рамок для параметров фигуры, роста и возраста и практически любой может стать успешной фотомоделью. Фотомоделей привлекают для продвижения бренда через различную полиграфическую продукцию. Сюда относятся каталоги, брошюры, журналы, рекламные проспекты, флаеры, календари, визитки, сувенирная продукция, билборды, рекламные щиты, плакаты, постеры и т.д.

Однако обладать хорошими внешними данными недостаточно. Не менее важны для фотомоделей фотогеничность, артистизм и готовность к переменам.

Фотогеничность. Даже самые красивые модели могут не подойти для профессиональных фотосъемок, также, как и девушки с заурядной, на первый взгляд, внешностью могут оказаться отличными фотомоделями. Именно поэтому при подборе этой категории моделей лучше опираться на портфолио, а не на живые кастинги.
Артистизм. Фотосъемки требуют умения перевоплощаться, передавать нужную мысль взглядом и языком тела. Фотомоделям часто приходится примерять на себя разные образы, что требует определенных артистических способностей.
Готовность к переменам. Иногда задуманный фотографом образ требует кардинальных перемен и сложных перевоплощений, что под силу не каждой модели. Поэтому одним из немаловажных критериев подбора фотомоделей стоит считать открытость к изменениям.

Модели экзотика

Модели экзотика – это девушки и юноши с внешностью, экзотической для России. К ним относятся этнические модели, среди которых азиаты, мулаты, латиноамериканцы, темнокожие, и пр. Востребованность этой категории моделей обусловлена их яркой и необычной внешностью, которая позволяет гарантированно привлечь внимание аудитории.

Как правило, экзотических моделей приглашают для рекламы товаров с этническим уклоном. Например, темнокожие девушки и юноши хорошо подойдут для презентации линейки одежды с традиционным африканским орнаментом, модели азиатской внешности – для рекламы ресторанов восточной кухни и т.д. Яркая внешность экзотических моделей позволяет контрастировать на фоне людей со стандартной внешностью.

Хостес

Хостес привлекают для работы на выставках, конференциях, семинарах и других (чаще деловых) мероприятиях. К задачам хостес относятся встреча и регистрация гостей, сопровождение их к месту мероприятия, проведение консультации об акциях и предложениях и пр.

В качестве хостес чаще работают девушки, нежели парни. Кроме привлекательной внешности, хостес необходимо иметь высокий уровень стрессоустойчивости и работоспособности, хорошую память и высокие коммуникативные навыки. Также нередко требуется знание иностранных языков.

Модели ню

Жанр ню является достаточно противоречивым и нередко вызывает споры в обществе. Моделей ню привлекают для презентации средств гигиены, ухода за кожей, лекарственных препаратов, рекламы мест отдыха и релаксации, на закрытые мероприятия и т.д.

Для модели жанра ню важно уметь непринужденно и эффектно позировать, телом передавать необходимую мысль и доносить ее до конечного потребителя. Фотосессии в жанре ню не обязательно предполагают полное обнажение — это могут быть фотографии в откровенных нарядах, которые соглашаются надеть исключительно модели ню.

Тату-модели

В России татуированные модели стали популярными сравнительно недавно. За счёт яркой внешности, тату-модели выгодно выделяются из толпы и привлекают внимание гостей мероприятия. Привлечение татуированных моделей на специализированные неформальные мероприятия – один из наиболее эффективных способов охватить целевую аудиторию с нестандартными вкусами и увлечениями.

Body art

Body art модели – девушки (редко парни), предоставляющее свое тело в качестве холста: художники наносят на обнаженное тело орнамент или яркий рисунок с логотипом компании заказчика.

Главное требование к моделям такого формата– спортивное подтянутое тело. Body art моделей привлекают на мероприятия различного профиля: на выставки, праздники, открытия заведений, рекламные акции и пр. За счёт своей экстраординарности они легко привлекают внимание и заинтересовывают потенциальных потребителей

Ring girls

Ещё один вид моделей — ring girls. Их привлекают на бойцовские мероприятия для поддержания необходимой атмосферы и заведения толпы в межраундовое время. В обязанности ring girls входит не только дефиле с табличкой по подиуму. Девушки сопровождают боксеров, анонсируют раунды, разряжают обстановку, позируют для фотографов, участвуют в качестве болельщиц и пр.

Для ring girls необходима яркая и запоминающаяся внешность. Чаще отдается предпочтение моделям с изящными формами и большим бюстом – девушки должны быть привлекательными, сексуальными и соответствовать спортивной тематике события. Как правило, в качестве ring girls приглашают фитнес-моделей, однако на неофициальных мероприятиях в последнее время также популярны татуированные модели и девушки с экзотической внешностью.

Grid girls

Grid girls – девушки, привлекаемые для автомобильных шоу или авторалли. Они должны не только соответствовать модельным параметрам, но также обладать, фотогеничностью, артистичностью и навыками работы на публике.

Как правило, девушки работают в откровенной одежде. Они не просто выполняют декоративную функцию, но являются незаменимым атрибутом гонок и ралли. Grid girls подают сигнал о старте гонок, работают с публикой (задают нужную атмосферу, раззадоривают болельщиков и т.д.), участвуют фотосъемках, встречают и награждают победителей и т.д.

Приглашение моделей на мероприятия – хороший ход для привлечения внимания аудитории. Однозначно, модель – это безупречная внешность и ухоженный внешний вид, но установить общие стандарты красоты для всех невозможно – требования к различным категориям моделей могут не только не совпадать, но и порой противоречить друг другу.

Поиск подходящих параметров модели | Каран Бханот

То, что мы сразу видим в 10 случайных изображениях, — это также разница между цифрами любого одного типа. Взгляните на все 4 на 10 изображениях выше. Первый — жирный и прямой, второй — жирный и диагональный, а третий — тонкий и диагональный. Было бы действительно замечательно, если бы модель могла учиться на данных и действительно обнаруживать все разные стили для 4 .

Я решил использовать классификатор случайного леса для обучения на обучающих данных и прогнозирования на основе тестовых данных.Я использовал значения по умолчанию для всех параметров.

Затем, используя прогноз, я вычислил матрицу точности и неточности.

Модель достигла точности 94,4%. Матрица неточностей показывает, что модель смогла правильно предсказать множество изображений. Затем я решил настроить параметры модели, чтобы попытаться улучшить результат.

Чтобы определить лучшую комбинацию значений параметров для модели, я использовал GridSearchCV . Это метод, предоставляемый библиотекой sklearn , который позволяет нам определить набор возможных значений, которые мы хотим попробовать для данной модели, и он обучается на данных и определяет наилучшую оценку на основе комбинации значений параметров.

В данном конкретном случае я решил выбрать диапазон значений для нескольких параметров. Количество оценщиков может быть 100 или 200, максимальная глубина может быть 10, 50 или 100, минимальные выборки разделены на 2 или 4, а максимальные характеристики могут быть основаны на sqrt или log2 .

GridSearchCV ожидает оценщика, которым в нашем случае является random_forest_classifier . Мы передаем возможные значения параметров как param_grid и оставляем для перекрестной проверки значение 5.Установка verbose как 5 выводит журнал на консоль, а njobs как -1 заставляет модель использовать все ядра на машине. Затем я подбираю эту сетку и использую ее, чтобы найти лучший оценщик.

Наконец, я использую эту лучшую модель для предсказания тестовых данных.

Взглянув на точность выше, мы видим, что точность улучшилась до 97,08% с 94,42% просто за счет изменения параметров модели. Матрица неточностей также показывает, что больше изображений было классифицировано правильно.

Машинное обучение — это не просто считывание данных и применение нескольких алгоритмов до получения хорошей модели для работы, но также включает тонкую настройку моделей, чтобы они лучше всего работали с имеющимися данными.

Определение правильных параметров — один из важных шагов в принятии решения, какой алгоритм использовать, и максимально использовать его на основе данных.

В этой статье я обсуждал проект, в котором я повысил точность классификатора случайного леса, просто выбрав наилучшую комбинацию значений параметров с помощью GridSearchCV .Я использовал набор данных MNIST и повысил точность с 94,42% до 97,08%.

Параметры модели и гиперпараметры в машинном обучении — в чем разница? | Бенджамин Оби Тайо, доктор философии.

В модели машинного обучения есть 2 типа параметров:

Параметры модели: Это параметры в модели, которые должны быть определены с использованием набора данных обучения. Это подогнанные параметры.
Гиперпараметры: Это регулируемые параметры, которые необходимо настроить, чтобы получить модель с оптимальными характеристиками.

Например, предположим, что вы хотите построить простую модель линейной регрессии, используя m-мерный набор обучающих данных. Тогда ваша модель может быть записана как:

, где X — матрица предикторов, а w — веса. Здесь w_0, w_1, w_2,…, w_m — параметры модели . Если модель использует алгоритм градиентного спуска для минимизации целевой функции для определения весов w_0, w_1, w_2,…, w_m, тогда у нас может быть оптимизатор, такой как GradientDescent (eta, n_iter).Здесь eta (скорость обучения) и n_iter (количество итераций) — это гиперпараметры , которые необходимо настроить, чтобы получить наилучшие значения для параметров модели w_0, w_1, w_2,…, w_m. Дополнительные сведения об этом см. В следующем примере: Машинное обучение : оценщик линейной регрессии Python с использованием градиентного спуска.

Примеры гиперпараметров, используемых в пакете scikit-learn

Классификатор персептрона

 Персептрон (n_iter = 40, eta0 = 0.1, random_state = 0)

Здесь n_iter — это количество итераций, eta0 — скорость обучения, а random_state — начальное число генератора псевдослучайных чисел для использования при перетасовке данных.

2. Обучение, оценщик тестового разделения

 train_test_split (X, y, test_size = 0,4, random_state = 0)

Здесь test_size представляет долю набора данных для включения в тестовое разделение, а random_state — начальное значение. используется генератором случайных чисел.

3.Классификатор логистической регрессии

 LogisticRegression (C = 1000.0, random_state = 0)

Здесь C — это величина, обратная силе регуляризации, а random_state — это начальное значение генератора псевдослучайных чисел для использования при перетасовке данных.

4. Классификатор KNN (k-ближайших соседей)

 KNeighborsClassifier (n_neighbors = 5, p = 2, metric = 'minkowski')

Здесь n_neighbors — это количество используемых соседей, p — параметр мощности для метрики Минковского.Когда p = 1, это эквивалентно использованию manhattan_distance и euclidean_distance для p = 2.

5. Машинный классификатор опорных векторов

 SVC (kernel = 'linear', C = 1.0, random_state = 0)

Здесь , ядро определяет тип ядра, который будет использоваться в алгоритме, например, kernel = ‘linear’ для линейной классификации или kernel = ‘rbf’ для нелинейной классификации. C — параметр штрафа члена ошибки, а random_state — начальное число генератора псевдослучайных чисел, используемого при перетасовке данных для оценок вероятности.

6. Классификатор дерева решений

 DecisionTreeClassifier (критерий = 'энтропия', 
 max_depth = 3, random_state = 0)

Здесь критерием является функция для измерения качества разделения, max_depth — максимальная глубина разбиения. дерево, а random_state — это начальное число, используемое генератором случайных чисел.

7. Регрессия лассо

 Лассо (альфа = 0,1)

Здесь альфа — параметр регуляризации.

8. Анализ основных компонентов

 PCA (n_components = 4)

Здесь n_components — это количество компонентов, которые необходимо сохранить.Если n_components не установлен, все компоненты сохраняются.

Важно, чтобы при построении модели эти гиперпараметры были точно настроены, чтобы получить модель с наивысшим качеством. Хороший пример того, как предсказательная сила модели зависит от гиперпараметров, можно найти на рисунке ниже (источник: Плохой и хороший регрессионный анализ ).

Регрессионный анализ с использованием различных значений параметра скорости обучения. Источник: Плохой и хороший регрессионный анализ , опубликовано в журнале Towards AI, февраль 2019 г., Бенджамин О.Тайо.

Из рисунка выше видно, что надежность нашей модели зависит от настройки гиперпараметров. Если мы просто выберем случайное значение для скорости обучения, такое как eta = 0,1, это приведет к плохой модели. Если выбрать слишком маленькое значение эта, например, эта = 0,00001, модель также будет плохой. Наш анализ показывает, что лучший выбор — это когда eta = 0,0001, как видно из значений R-квадрата.

В чем разница между хорошей и плохой моделью машинного обучения, зависит от способности человека понимать все детали модели, включая знания о различных гиперпараметрах и то, как эти параметры могут быть настроены для получения модели с наилучшей производительностью.Использование любой модели машинного обучения в качестве черного ящика без полного понимания сложности модели приведет к фальсификации модели.

Ссылки

«Машинное обучение Python», 2-е издание, Себастьян Рашка.
Машинное обучение: оценщик линейной регрессии Python с использованием градиентного спуска .
Плохой и хороший регрессионный анализ .

Модель Параметр — обзор

6.2.2. Примеры неопределенности параметров модели (MPU)

Неопределенность параметров модели (MPU) — это неполное знание параметров или входных данных режима.Например, в задаче конструирования энергетического материала распределение частиц по размеру является неопределенным, если нет достаточного отбора проб. Распределение (логнормальное распределение) размера частиц Al может быть неверным из-за отсутствия экспериментальных измерений. В этом случае нельзя полностью полагаться на полученное распределение по размерам. Другими словами, параметризуемая изменчивость, измеренная с помощью выборки, сама по себе является неопределенной; среднее значение и дисперсия могут не соответствовать реальному случаю, или формы распределения частиц по размерам могут содержать ошибки.

Неопределенности параметров модели отличаются от неопределенностей входных данных. Здесь параметры представляют собой статистические оценщики, которые вводятся для метамоделирования. Эти параметры не имеют физического смысла; однако входы системы действительно имеют физический смысл. Неопределенность в параметрах модели вводится из-за отсутствия выборки для построения метамодели системы. Например, мы оцениваем выходное распределение на основе 100 выборок при идентичном наборе входных параметров на рисунке 6.2. Нам необходимо собрать эти образцы во всех других наборах входных данных моделирования, разработанных методами планирования экспериментов (DOE), чтобы построить метамодель. Количество входных наборов с 4 параметрами, требуемыми в центральном составном проекте, равно 25. Тогда размер выборки для получения точных оценок в метамодели может быть очень большим; в этом примере количество необходимых выборок составляет 2500. Учитывая вычислительную интенсивность моделирования материала, полученные оценки в метамодели могут быть неточными из-за отсутствия выборки.Следовательно, объединенный эффект непараметрируемой изменчивости и интенсивных вычислений (или дорогостоящих экспериментов) приведет к MPU в метамодели, которая характеризует материальные системы. Как обсуждалось в этом разделе, MPU может существовать как неопределенность в распределении входных параметров или неопределенных параметров в метамодели из-за отсутствия выборки или неточного измерения.

Более того, параметры моделей, используемых в самом моделировании гидрокода, могут быть неопределенными из-за ограниченности экспериментальных данных или неоднозначности набора параметров из-за приближенной модели.Например, модели, используемые для прогнозирования динамической упруговязкопластической деформации различных фаз в энергетических системах материалов, имеют параметры, которые необходимо оценивать на основе других данных, таких как эксперименты с стержнем Гопкинсона с высокой скоростью деформации или динамическими газовыми пушками. Из-за высоких скоростей деформации почти адиабатическая деформация ударных энергетических материалов приводит к локальному повышению температуры в «горячих точках» на фронте ударной волны; эти локальные температуры используются для оценки вероятности инициирования реакции.Температурно-зависимые свойства материала часто оцениваются с использованием данных, полученных в контролируемых квазистатических экспериментах при различных температурах. Динамическая деформация этих материальных систем очень сложна и носит неравновесный характер, вызывая элементы размножения и взаимодействия дислокаций, фононного сопротивления и тепловой диссипации. В таких случаях, как правило, существует значительная неопределенность, связанная с параметрами материала. Это также часто имеет место в моделях, используемых для прогнозирования взаимосвязей между процессом и структурой материалов, включая литье и затвердевание, первичную формовку, соединение, механическую обработку и т. Д.Другой источник неопределенности в вычислительных моделях связан с отсутствием сходимости по уточнению численных решений. Это будет рассмотрено в главе 9.

Сравнение моделей и количество параметров

Сравнение моделей и количество параметров
Далее: Непараметрические модели Up: AY630 классные заметки Предыдущая: Байесовский вывод

Подразделы

Во многих случаях мы можем не знать заранее, что правильно или Лучше всего, параметризация проблемы может быть такой, т. е.е., что лучше модель. Если вы хорошо понимаете неопределенности данные (наблюдательные и / или внутренние) вы можете попробовать разные модели и исключить некоторые, например, на основе χ ², где это применимо. Однако это может оказаться бесполезным, если у вас есть несколько согласованных моделей. с данными: χ ² имеет возможность отклонять только модели.

Обратите внимание, что можно рассматривать сравнения для двух разных ситуаций: вложенные модели, в которых разные модели являются подмножествами других, е.g., полиномиальная модель с увеличивающимся числом членов и не вложенными модели, имеющие отличные функциональные формы. Сравнение вложенных модели может быть проще, чем сравнение невложенных моделей.

Основной принцип, который обычно применяется, — принцип простоты, т. Е. Бритва Оккама: менее сложная модель, которая соответствует данным, предпочтительнее более сложная модель, которая одинаково хорошо соответствует данным (но не обязательно предпочтительнее более сложной модели, которая лучше соответствует данным!). Практически говоря, это предпочло бы модель с меньшим количеством свободных параметров.

При наличии разброса данных тоже не хочется допускать слишком большая гибкость модели, поэтому она пытается соответствовать разбросу как часть модели. Это известно как переоснащение . Напротив недостаточное оснащение не обеспечивает достаточной гибкости модели для соответствуют основному тренду.

Другой способ подумать о выборе модели — это рассмотреть смещение и дисперсия в подгонке модели. Метрика наименьших квадратов, которую мы минимизируются — это сумма квадратов остатков.Это может показать, что:

RMS ² = смещение ² + дисперсия ²

где смещение — это математическое ожидание разницы между модель и данные. Рассмотрим случай, когда вы делаете подгонку на наборе данных и рассмотрите его применение к другим наборам данных, нарисованным из той же раздачи. Для них вы можете рассчитать среднее смещение данных из модели, которая является мерой систематической ошибки, и разброс этих остатков, который является дисперсией.Если у вас высокий смещения, это предполагает недостаточное соответствие, в то время как низкий смещение с высокой дисперсией предлагает переоснащение.

Хороший пример — подгонка к многочленам разного порядка. Видеть modelcomparison.ipynb. Обратите внимание, насколько важны можно понять источники неопределенности.

Информационные критерии

Для сравнения моделей можно использовать несколько простых критериев:

Информационный критерий Акаике (AIC) сравнивает модели по их вероятности но с дополнительным термином, который штрафует модель за количество параметры:

AIC = — 2 lnL _макс. + 2 J

где Дж — количество параметров.Для малых размеров выборки AIC может предпочесть модели с большим количеством параметров, поэтому есть поправка на маленькие образцы: AIC = — 2 lnL _макс. +2 J + Можно было бы предпочесть модель с меньшим AIC.

Байесовский информационный центр (BIC) — еще один аналогичный показатель для сравнение моделей с некоторыми штрафами по ряду параметров:

BIC = — 2 lnL _max + J ln N

Перекрестная проверка

Перекрестное проверочное тестирование: определение параметров из подмножества данных и применить полученную подгонку к другому подмножеству данных.В одну сторону чтобы применить это, нужно разделить образец на 3 части: подходящий образец (∼> 50% точек), a образец для перекрестной проверки и тестовый образец. Используя их для выбора оптимального количество параметров: вычислить среднеквадратичное значение для выборки перекрестной проверки для различные модели и выберите модель, которая дает минимальное среднеквадратичное значение в образец перекрестной проверки. Проверить с помощью тестового образца.

См. Рис. 8.14 у Ivesic et al.

Существуют различные способы внедрения перекрестной проверки, например оставить один out, в котором выполняется перекрестная проверка N раз, оставляя один указать и определить ошибки обучения и перекрестной проверки путем усреднения по нескольким выборкам и аналогичных вариаций с разными размерами подвыборки.

Кривые перекрестной проверки и обучения

Вы также можете использовать перекрестную проверку, чтобы решить, нужно ли больше данных вероятно улучшит модель, против необходимости попробовать новую модель, если вы имеете некоторое представление об ожидаемых неопределенности: если среднеквадратичное значение из выборки для перекрестной проверки приближается к подходящей выборке, тогда дополнительные аналогичные данные вряд ли помогут. Если наблюдаемый разброс больше ожидаемого, увеличьте модель сложность. См. Рис. 8.15 в Ivesic et al.

Наличие шума в данных может привести к переобучению.Хотя можно выберите более простую модель, при некоторых обстоятельствах может потребоваться большое количество параметров. Другой способ Избежать переобучения — значит потребовать некоторого уровня «гладкости» в производных данных. Это можно сделать, добавив ограничения к производному набору параметров. Например, в случае подбора полиномов можно потребовать, чтобы параметры (нормализованных переменных) должны быть небольшими, пока данные все еще подходят. Параметры ограничения могут быть выполнены с помощью того, что известен как регуляризация .Здесь добавляется термин вероятность это наказывает более сложные модели перед определением параметров. В случае бесшумных данных это не даст объективного минимального модель дисперсии, но она может быть более физической в присутствии шума.

Простой метод регуляризации называется регуляризацией гребня, или L2 регуляризация (обратите внимание на определение L2, ( y _i — f ( x _i)) ² и L1, | y _i — f ( x _i) | функции потерь).Это наказывает модели на основании

Σa _j ²

так что теперь мы минимизируем:

Σ ( y _i — f ( x _i | a _j)) ² + λΣa _j ²

где λ — параметр регуляризации, который необходимо выбрать. Для гребневой регрессии решение задачи наименьших квадратов простое: используя приведенный выше формализм, он определяется как:

a = ( A ^T A + λI ) ^-1 A ^T y

где I — единичная матрица (единицы на диагонали).

Обратите внимание, что с практической точки зрения для регуляризации нужно, чтобы все параметры чтобы иметь сравнимые амплитуды, поэтому обычно работают в стандартизированном переменные, то есть независимая переменная, у которой вычитается среднее и его амплитуда масштабируется к изменению переменной:

x _с =

См. Бейлер-Джонс 12.2. и fit.ipynb

Другая реализация регуляризации называется LASSO (наименьшая абсолютная усадка и оператор выбора), или L1, регуляризация.Здесь модели наказываются на основании

Σ | a _j |

Это приводит к тому, что вы предпочитаете модели, в которых некоторые параметры исключено чрезмерное уменьшение амплитуды всех параметров. См. Рисунок Ivesic. для графического представление риджа и регуляризации LASSO, а также Ivesic Рис. 8.4

Примеры использования аппроксимации и регуляризации методом наименьших квадратов: Пушка

Байесовская структура дает прямой способ оценить сравнение две разные модели для заданного набора данных, которые значительно различаются от частотной концепции выбора модели.В частотнике парадигмы, каждый использует вероятность отклонить модель, независимо от рассмотрение других моделей. В байесовской структуре вы не отклонить модель, если нет альтернативной модели: если есть это только одна модель, которая у вас есть, вы не можете отказаться от нее.

См. Интересное обсуждение в Bailer-Jones 10.6, в частности, обсуждение фальсификации.

Пример: извлечение тузов из колоды карт

В рамках байесовской модели мы можем сравнить вероятность различных модели.Основная байесовская формулировка:

P ( M | D ) = Чтобы вычислить P ( D ), нам нужно просуммировать все возможные модели. В некоторых случаях это может быть возможным, например, если «модель» включает два взаимно эксклюзивные гипотезы. Мы уже видели это раньше с некоторой базовой вероятностью. проблемы, где «модели» были всего лишь двумя дополнительными гипотезами, например, есть ли у человека болезнь или нет.

Однако в более общем случае указание всех возможных моделей может невозможно.Однако мы все еще можем сравнить вероятность двух разные модели, потому что P ( D ) аннулируется. Чтобы сравнить два разных класса моделей, мы вычисляем апостериорную отношение шансов :

R ≡ где P ( M ₁) и P ( M ₂) — это априорные вероятности различных моделей. Если они равны, то отношение шансов определяется байесовским коэффициентом : BF ≡

Когда мы говорим о сравнении моделей, следует понимать, что данная модель может иметь набор параметров, которые могут принимать разные значения; у нас есть обсуждали возможность получения апостериорного PDF для таких параметров.Мы хотите сравнить возможности разных моделей, возможно, с разными количество и характер параметров, чтобы соответствовать заданному набору данных; Например, ранее мы рассматривали полиномиальные соответствия данным с разным порядком полиномы. Для модели с параметрами имеем

P ( θ | M , D ) =

Знаменатель P ( D | M ) называется свидетельством, и это то, что входит в соотношение шансов. Мы ранее проигнорировал это, просто нормализовав апостериорный PDF.Чтобы сравнить модели, мы хотим вычислить его, интегрировав все возможные варианты параметры:

P ( D | M ) = P ( D | θ , M ) P ( θ | M )

Учитывая это определение, доказательства иногда называют маргинальными. вероятность или глобальная вероятность. Это интеграл вероятности по всем возможным параметрам, взвешенным по предшествующим параметрам.Чтобы вычислить доказательства, мы должны использовать нормализованные вероятности и априорные значения.

Учитывая расчет отношения шансов, можно предпочесть одну модель. над другим. Конечно, есть определенное суждение о том, какие шансы соотношение представляет собой значительное предпочтение одной модели перед другой: обычно люди не заявляют о «сильной» дискриминации, если только отношение шансов не больше чем 10 (или менее 0,1), с «решающей» дискриминацией, когда отношение шансов больше 100.

Одна хорошая вещь в использовании байесовского отношения шансов заключается в том, что оно, естественно, учитывает возможность того, что модели имеют разные уровни сложность, например, разное количество параметров. Для моделей с большим параметров, максимальная вероятность наилучшего соответствия модели будет больше чем максимальная вероятность наилучшего соответствия модели с меньшим количеством параметров; однако предельная вероятность не обязательно будет больше, поскольку один должен интегрировать вероятность по всем наборам параметров, взвешенных по приора по параметрам.Это, естественно, наказывает моделей большим количеством параметры, если априор достаточно широк. С другой стороны, это также означает, что выбор априора может значительно влияют на соотношение шансов.

Пример: ярмарка монет (Бейлер-Джонс 11.2)? Учитывая наличие r орлов (или решек) в выборке из n подбрасываний монеты, как мы можем оценить честная ли монета? Рассмотрим сравнение двух моделей: одна ( M ₁) с честной монетой ( p = 0.5) и один ( M ₂) с недобросовестным кодом с неизвестным p получения орлов за один бросок. В обоих случаях количество напор задается биномиальным распределением, но в M ₁, p фиксировано при 0,5, в то время как в M ₂ мы интегрируем по всем вариантам p с учетом некоторое предварительное распространение.

P ( D | M ) = P ( r | n , M ) = p ^r (1 — p ) ^{nr P p | M ) dp Для M ₁ априор является дельта-функцией с p = 0.5, а для M ₂ мы
принять униформу приора. Выполняя интегралы, вы получаете
P ( D | M ₁) = 0,5 ^r 0,5 ^n-r т.е. биномиальная вероятность с p = 0,5, P _бункер ( r | 0,5, n ). Для M ₂, (работа не показана, см. BJ!), поэтому байесовский фактор равен B = ( n + 1) P _bin ( r | 0.5, n ) Для единообразной априорной вероятности байесовский фактор для
разные r и n даны Bailer-Jones 11.1
Обратите внимание, что вам понадобится 156 бросков, даже если набрать ровно половину головы, чтобы
предпочтительнее M ₁ в 10 раз! Пример: лучше ли линейная аппроксимация, чем константа? (Бейлер-Джонс, 11.3).
Рассмотрим набор данных, представленный в Bailer-Jones 11.2.
Как мы можем определить, оправдывают ли данные линейный наклон (или более высокий порядок)
по сравнению с просто константой? Сравните две модели: постоянную или линейную
склон.Для сравнения необходимо выбрать априорные значения параметров.
Для точки пересечения BJ выбирает гауссиан с центром в 0 со стандартным отклонением
из 1. Для уклона (для M ₂) он выбирает равномерный в α , где наклон = tanα . Он также подходит для разброса точек, используя
равномерный предыдущий между log 0,5 и log 2 (обратите внимание, что очень важно
используйте правильную до того, как сможете вычислить доказательства!). Видеть
Бейлер-Джонс 11,3
для представлений классов моделей.Подсчитывая доказательства,
БЖ получает
журнал P ( D | M ₁) = — 8,33
журнал P ( D | M ₂) = — 8,44
журнал B ₁₂ = 0,11
В ₁₂ = 1,3 т.е. отсутствует сильная дискриминация моделей. Повторные тесты с разными образцами
этого размера дают разные значения, но всегда без сильной дискриминации. Изменение
priors в большинстве случаев не оказывает слишком большого влияния, но если σ вынужден
будь маленьким, значит, так оно и есть.С другой стороны, больший набор данных из 50 точек делает
различать: журнал P ( D | M ₁) = — 33,87
журнал P ( D | M ₂) = — 29,37
журнал B ₁₂ = — 4,50
B ₁₂ = 3,15 e -5
Ограничения сравнения байесовских моделей: могут существенно зависеть от
выбор приора: может потребоваться чувствительность к разным
выбор приора.Кроме того, может быть трудно вычислить доказательства.
В сложных ситуациях может прибегнуть к AIC, BIC и / или кроссу.
проверка, как обсуждалось ранее.
Информационный критерий Акаике (AIC) сравнивает модели по их вероятности
но с дополнительным термином, который штрафует модель за количество
параметры:
AIC = — 2 lnL _макс. + 2 J
где Дж — количество параметров. Для малых размеров выборки
AIC может предпочесть модели с большим количеством параметров, поэтому есть
поправка на маленькие образцы: AIC = — 2 lnL _макс. +2 J +
Можно было бы предпочесть модель с меньшим AIC. Байесовский информационный центр (BIC) — еще один аналогичный показатель для
компилирующие модели, с некоторыми штрафами по ряду параметров:
BIC = — 2 lnL _max + J ln N

Далее: Непараметрические модели Up: AY630 классные заметки Предыдущая: Байесовский вывод Десять простых правил вычислительного моделирования поведенческих данных
Хотя очевидно, что проектировать модели, которые могут отражать вашу основную гипотезу, очень важно, еще более важно разработать модели, отражающие конкурирующие гипотезы.Важно отметить, что конкурирующие модели не должны быть соломенными людьми — они должны иметь реальный шанс соотноситься с поведением в рабочей среде, и они должны воплощать ряд разумных, дифференцированных гипотез. Вы, конечно, должны приложить те же усилия, чтобы подогнать эти модели, как и вашу любимую гипотезу. А еще лучше, чтобы у вас вообще не было предпочтительной гипотезы — пусть данные определяют, какая модель лучше всего подходит, а не ваша априорная приверженность той или иной модели.
Ящик 1.
Пример: моделирование поведения в задаче многорукого бандита.
Мы рассматриваем пять различных моделей поведения участников в задаче с многоруким бандитом.
Модель 1: случайный ответ
В первой модели мы предполагаем, что участники вообще не занимаются задачей и просто нажимают кнопки наугад, возможно, с предпочтением одного варианта другому. Такое случайное поведение не редкость в поведенческих экспериментах, особенно когда у участников нет внешних стимулов для хорошей работы.Моделирование такого поведения может быть важным, если мы хотим идентифицировать таких «проверенных» лиц количественным и воспроизводимым образом, либо для исключения, либо для изучения самого проверенного поведения. Чтобы смоделировать такое поведение, мы предполагаем, что участники выбирают один из двух вариантов случайным образом, возможно, с некоторым общим предубеждением в пользу одного варианта по сравнению с другим. Это смещение фиксируется параметром b (который находится между 0 и 1), так что вероятность выбора двух вариантов составляет
. (1) pt1 = b и pt2 = 1-b
Таким образом, для двух бандитов модель случайного ответа имеет только один свободный параметр, контролирующий общую систематическую ошибку для варианта 1 по сравнению с вариантом 2, 𝜽1 = b.
Модель 2: шумная смена беспроигрышная
Модель беспроигрышной смены — одна из простейших моделей, которая адаптирует свое поведение в соответствии с обратной связью. В соответствии с названием модель повторяет действия с вознаграждением и переключается с действий без вознаграждения. В «зашумленной» версии модели правило «выиграл-остался-проиграл-сдвиг» применяется вероятностно, так что модель применяет правило «выиграл-остался-проиграл-сдвиг» с вероятностью 1-и выбирает случайным образом с вероятностью.В двухбандитном случае вероятность выбора варианта k равна
. (2) ptk = {1-ϵ / 2if (ct-1 = kand rt-1 = 1) OR (ct-1 ≠ kand rt-1 = 0) ϵ / 2if (ct-1 ≠ kand rt-1 = 1) OR ( ct-1 = k и rt-1 = 0)
, где ct = 1,2 — выбор при испытании t, а rt = 0,1 — награда при испытании t. Хотя эта модель более сложна в реализации, она все еще имеет только один свободный параметр, общий уровень случайности, 2 = ϵ.
Модель 3: Rescorla Wagner
В этой модели участники сначала изучают ожидаемую стоимость каждого игрового автомата на основе истории предыдущих результатов, а затем используют эти значения для принятия решения о том, что делать дальше.Простая модель обучения — это правило обучения Рескорла-Вагнера (Рескорла и Вагнер, 1972), согласно которому значение параметра k, Qtk обновляется в ответ на вознаграждение rt в соответствии с:
(3) Qt + 1k = Qtk + α⁢ (rt-Qtk)
, где α — скорость обучения, которая принимает значение от 0 до 1 и фиксирует степень, в которой ошибка прогнозирования (rt-Qtk) обновляет значение. Для простоты мы предполагаем, что начальное значение Q0k равно нулю, хотя можно рассматривать Q0k как свободный параметр модели.
Простая модель принятия решений состоит в том, чтобы предположить, что участники используют значения вариантов для руководства своими решениями, выбирая наиболее ценный вариант наиболее часто, но иногда совершая «ошибки» (или исследуя), выбирая вариант с низкой стоимостью. Одно правило выбора с этими свойствами известно как правило выбора «softmax», которое выбирает вариант k с вероятностью
. (4) ptk = exp⁡ (β⁢Qtk) ∑i = 1Kexp⁡ (β⁢Qti)
, где β — параметр «обратной температуры», который контролирует уровень стохастичности выбора, в диапазоне от β = 0 для полностью случайного ответа и β = ∞ для детерминированного выбора варианта с наивысшим значением.
Объединение обучения (уравнение 3) и правил принятия решений (уравнение 4) дает простую модель принятия решения в этой задаче с двумя свободными параметрами: скоростью обучения α и обратной температурой β. То есть в наших общих обозначениях для этой модели 𝜽3 = (α, β).
Модель 4: Выбор ядра
Эта модель пытается уловить тенденцию людей повторять свои предыдущие действия. В частности, мы предполагаем, что участники вычисляют «ядро выбора» C⁢Ktk для каждого действия, которое отслеживает, как часто они выбирали этот вариант в недавнем прошлом.Ядро этого выбора обновляется почти так же, как значения в правиле Рескорла-Вагнера, то есть согласно
. (5) C⁢Kt + 1k = C⁢Ktk + αc⁢ (atk-C⁢Ktk)
, где atk = 1, если вариант k проигрывается при испытании t, в противном случае atk = 0, а αc — скорость обучения ядра выбора. Для простоты мы предполагаем, что начальное значение ядра выбора всегда равно нулю, хотя, как и начальное значение Q в модели Рескорла-Вагнера, это может быть параметром модели. Обратите внимание, что при αc = 1 эта модель очень похожа на модель 2 (выиграл-остался-проиграл-сдвиг).Исходя из этого, мы предполагаем, что каждый вариант выбран в соответствии с
. (6) ptk = exp⁡ (βc⁢C⁢Ktk) ∑i = 1Kexp⁡ (βc⁢C⁢Kti)
, где βc — обратная температура, связанная с выбранным ядром.
Объединение ядра выбора (уравнение 5) с правилом принятия решения (уравнение 6) дает простую модель принятия решения в этой задаче с двумя свободными параметрами: скорость обучения ядра выбора αc и обратная температура ядра выбора βc . То есть в наших общих обозначениях для этой модели 𝜽4 = (αc, βc).
Модель 5: Rescorla Wagner + выбор ядра
Наконец, наша самая сложная модель сочетает в себе модель обучения с подкреплением и модель ядра выбора. В этой модели значения обновляются в соответствии с уравнением 3, в то время как ядро выбора обновляется в соответствии с уравнением 5. Затем члены объединяются для вычисления вероятностей выбора как
ptk = exp⁡ (β⁢Qtk + βc⁢C⁢Ktk) ∑i = 1Kexp⁡ (β⁢Qti + βc⁢C⁢Kti)
Эта наиболее сложная модель имеет четыре свободных параметра, т.е.е. 𝜽5 = (α, β, αc, βc).
В чем разница между параметром и гиперпараметром?
Последнее обновление 17.06.2019
Это может сбить с толку, когда вы только начинаете заниматься прикладным машинным обучением.
Существует так много терминов, которые можно использовать, и многие из них могут использоваться непоследовательно. Это особенно верно, если вы пришли из другой области обучения, в которой могут использоваться некоторые из тех же терминов, что и машинное обучение, но они используются по-другому.
Например: термины «параметр модели » и «гиперпараметр модели .”
Отсутствие четкого определения этих терминов — обычная борьба новичков, особенно тех, кто пришел из области статистики или экономики.
В этом посте мы подробнее рассмотрим эти термины.
В чем разница между параметром и гиперпараметром?
Фото Ирола Трасмонте, некоторые права защищены.
Что такое параметр модели?
Параметр модели — это внутренняя по отношению к модели переменная конфигурации, значение которой можно оценить по данным.
Они требуются модели при прогнозировании.
Эти значения определяют умение модели решать вашу проблему.
Они оценены или извлечены из данных.
Они часто не устанавливаются практикующим вручную.
Они часто сохраняются как часть изученной модели.
Параметры являются ключевыми для алгоритмов машинного обучения. Они являются частью модели, которая извлекается из исторических данных обучения.
В классической литературе по машинному обучению мы можем рассматривать модель как гипотезу, а параметры — как адаптацию гипотезы к определенному набору данных.
Часто параметры модели оцениваются с помощью алгоритма оптимизации, который представляет собой тип эффективного поиска по возможным значениям параметров.
Статистика : В статистике вы можете принять распределение для переменной, например, распределение Гаусса. Двумя параметрами гауссова распределения являются среднее значение ( mu ) и стандартное отклонение ( сигма ). Это справедливо в машинном обучении, где эти параметры могут быть оценены на основе данных и использоваться как часть прогнозной модели.
Программирование : При программировании вы можете передать параметр функции. В этом случае параметр — это аргумент функции, который может иметь одно из диапазона значений. В машинном обучении конкретная модель, которую вы используете, является функцией и требует параметров для прогнозирования новых данных.
Имеет ли модель фиксированное или переменное количество параметров, определяет, может ли она называться «параметрический » или «непараметрический ».
Некоторые примеры параметров модели включают:
Веса в искусственной нейронной сети.
Опорные векторы в машине опорных векторов.
Коэффициенты линейной регрессии или логистической регрессии.
Что такое гиперпараметр модели?
Гиперпараметр модели — это конфигурация, которая является внешней по отношению к модели и значение которой невозможно оценить по данным.
Они часто используются в процессах, чтобы помочь оценить параметры модели.
Они часто уточняются практикующим врачом.
Часто их можно установить с помощью эвристики.
Они часто настраиваются на конкретную задачу прогнозного моделирования.
Мы не можем знать наилучшее значение гиперпараметра модели для данной задачи. Мы можем использовать практические правила, копировать значения, используемые для решения других задач, или искать наилучшее значение методом проб и ошибок.
Когда алгоритм машинного обучения настраивается для конкретной задачи, например, когда вы используете поиск по сетке или случайный поиск, вы настраиваете гиперпараметры модели или порядок, чтобы обнаружить параметры модели, которые приводят к наибольшему количеству умелые предсказания.
Многие модели имеют важные параметры, которые невозможно оценить напрямую по данным. Например, в модели классификации K-ближайшего соседа… Этот тип параметра модели называется параметром настройки, потому что не существует аналитической формулы для вычисления подходящего значения.
— стр. 64-65, Прикладное прогнозное моделирование, 2013 г.
Гиперпараметры модели часто называют параметрами модели, которые могут сбивать с толку.Хорошее практическое правило, позволяющее преодолеть эту путаницу, заключается в следующем:
Если вам нужно указать параметр модели вручную, то
, вероятно, является гиперпараметром модели.
Некоторые примеры гиперпараметров модели включают:
Скорость обучения для обучения нейронной сети.
Гиперпараметры C и сигма для опорных векторных машин.
k в k-ближайших соседях.
Дополнительная литература
Сводка
В этом посте вы обнаружили четкие определения и разницу между параметрами модели и гиперпараметрами модели.
Таким образом, параметры модели оцениваются на основе данных автоматически, а гиперпараметры модели устанавливаются вручную и используются в процессах для помощи в оценке параметров модели.
Гиперпараметры модели часто называют параметрами, потому что они являются частями машинного обучения, которые необходимо настраивать и настраивать вручную.
Этот пост помог вам прояснить путаницу?
Дайте мне знать в комментариях ниже.
Есть ли параметры модели или гиперпараметры, в которых вы все еще не уверены?
Опубликуйте их в комментариях, и я постараюсь помочь прояснить ситуацию.
О Джейсоне Браунли
Джейсон Браунли, доктор философии, является специалистом по машинному обучению, который учит разработчиков добиваться результатов с помощью современных методов машинного обучения с помощью практических руководств. Оптимизация гиперпараметров в машинном обучении
Машинное обучение включает в себя прогнозирование и классификацию данных, и для этого вы используете различные модели машинного обучения в соответствии с набором данных. Модели машинного обучения параметризованы, поэтому их поведение можно настроить для конкретной задачи.Эти модели могут иметь много параметров, и поиск наилучшего сочетания параметров можно рассматривать как проблему поиска. Но сам термин, называемый параметром, может показаться вам незнакомым, если вы новичок в прикладном машинном обучении. Но не волнуйтесь! Вы узнаете об этом в самом первом месте этого блога, а также узнаете, в чем разница между параметром и гиперпараметром модели машинного обучения. Этот блог состоит из следующих разделов:
Что такое параметр и гиперпараметр в модели машинного обучения?
Почему оптимизация / настройка гиперпараметров жизненно важна для повышения производительности вашей модели?
Две простые стратегии оптимизации / настройки гиперпараметров
Простой пример использования Python с двумя стратегиями
Давайте сразу перейдем к первому разделу!
Что такое параметр в модели машинного обучения?
Параметр модели — это внутренняя по отношению к модели переменная конфигурации, значение которой можно оценить по заданным данным.
Они требуются модели при прогнозировании.
Их значения определяют умение модели решать вашу проблему.
Они оценены или извлечены из данных.
Часто практикующий врач не устанавливает их вручную.
Они часто сохраняются как часть изученной модели. Итак, ваш главный вывод из вышеупомянутых пунктов должен заключаться в том, что параметры имеют решающее значение для алгоритмов машинного обучения. Кроме того, они являются частью модели, которая извлекается из исторических данных обучения.Давайте копнем немного глубже.
Подумайте о параметрах функций, которые вы используете при программировании в целом. Вы можете передать параметр функции. В этом случае параметр — это аргумент функции, который может иметь одно из диапазона значений. В машинном обучении конкретная модель, которую вы используете, является функцией и требует параметров для прогнозирования новых данных.
Имеет ли модель фиксированное или переменное количество параметров, определяет, может ли она называться «параметрическая» или «непараметрическая» . Некоторые примеры параметров модели включают:
Веса в искусственной нейронной сети.
Опорные векторы в машине опорных векторов.
Коэффициенты линейной регрессии или логистической регрессии.
Что такое гиперпараметр в модели машинного обучения?
Гиперпараметр модели — это конфигурация, которая является внешней по отношению к модели и значение которой невозможно оценить по данным.
Они часто используются в процессах, чтобы помочь оценить параметры модели.
Их часто уточняет практикующий врач.
Часто их можно установить с помощью эвристики.
Они часто настраиваются для конкретной задачи прогнозного моделирования.
Вы не можете узнать наилучшее значение гиперпараметра модели для данной задачи. Вы можете использовать практические правила, копировать значения, используемые для решения других задач, или искать наилучшее значение методом проб и ошибок.
Когда алгоритм машинного обучения настроен для решения конкретной проблемы, по сути, вы настраиваете гиперпараметры модели, чтобы обнаружить параметры модели, которые приводят к наиболее точным прогнозам.
Согласно очень популярной книге «Прикладное прогнозное моделирование» —
« Многие модели имеют важные параметры, которые невозможно оценить напрямую по данным. Например, в модели классификации K-ближайшего соседа… Этот тип параметра модели называется параметром настройки, потому что не существует аналитической формулы для вычисления подходящего значения. ”
Гиперпараметры модели часто называют параметрами модели, которые могут сбивать с толку.Хорошее практическое правило, позволяющее преодолеть эту путаницу, заключается в следующем:
« Если вам нужно указать параметр модели вручную, то, вероятно, это гиперпараметр модели. ”
Некоторые примеры гиперпараметров модели включают:
Скорость обучения для обучения нейронной сети.
Гиперпараметры C и сигма для опорных векторных машин.
k в k-ближайших соседях.
В следующем разделе вы обнаружите важность правильного набора значений гиперпараметров в модели машинного обучения.
Важность правильного набора значений гиперпараметров в модели машинного обучения:
Лучше всего думать о гиперпараметрах, как о настройках алгоритма, которые можно настроить для оптимизации производительности, точно так же, как вы можете повернуть ручки AM-радио, чтобы получить четкий сигнал. При создании модели машинного обучения вам будут предложены варианты дизайна для определения архитектуры модели. Часто вы не сразу знаете, какой должна быть оптимальная архитектура модели для данной модели, и поэтому хотели бы иметь возможность исследовать ряд возможностей.В условиях настоящего машинного обучения вы в идеале попросите машину выполнить это исследование и автоматически выбрать оптимальную архитектуру модели.
В разделе тематического исследования вы увидите, как правильный выбор значений гиперпараметров влияет на производительность модели машинного обучения. В этом контексте выбор правильного набора значений обычно известен как «оптимизация гиперпараметров » или «настройка гиперпараметров ».
Две простые стратегии оптимизации / настройки гиперпараметров:
Модели могут иметь много гиперпараметров, и поиск наилучшего сочетания параметров может рассматриваться как проблема поиска.
Хотя сейчас существует множество алгоритмов оптимизации / настройки гиперпараметров, в этом посте обсуждаются две простые стратегии: 1. поиск по сетке и 2. случайный поиск.
Сеточный поиск гиперпараметров:
Поиск по сетке — это подход к настройке гиперпараметров, который будет методично строить и оценивать модель для каждой комбинации параметров алгоритма, указанных в сетке.
Рассмотрим следующий пример: Предположим, модель машинного обучения X принимает гиперпараметры ₁, ₂ и ₃.При поиске по сетке вы сначала определяете диапазон значений для каждого из гиперпараметров a ₁, ₂ и ₃. Вы можете думать об этом как о массиве значений для каждого из гиперпараметров. Теперь метод поиска по сетке создаст множество версий X со всеми возможными комбинациями значений гиперпараметров (₁, ₂ и ₃), которые вы определили в первую очередь. Этот диапазон значений гиперпараметров называется сеткой .
Предположим, вы определили сетку как:
a ₁ = [0,1,2,3,4,5]
a ₂ = [10,20,30,40,5,60]
a ₃ = [105,105,110,115,120,125]
Обратите внимание, что массив значений, который вы определяете для гиперпараметров, должен быть допустимым в том смысле, что вы не можете передать в массив значения типа Floating , если гиперпараметр принимает только значения Integer .
Теперь поиск по сетке начнет процесс построения нескольких версий X с сеткой, которую вы только что определили.
Начнется с комбинации [0,10,105] и закончится [5,60,125]. Он будет проходить через все промежуточные комбинации между этими двумя, что делает поиск по сетке очень дорогостоящим с точки зрения вычислений .
Давайте посмотрим на другой метод поиска. Случайный поиск:
Случайный поиск гиперпараметров:
Идея случайного поиска гиперпараметров была предложена Джеймсом Бергстра и Йошуа Бенжио. Вы можете проверить исходную бумагу здесь.
Случайный поиск отличается от поиска по сетке. Таким образом, вы больше предоставляете дискретный набор значений для изучения для каждого гиперпараметра; скорее, вы предоставляете статистическое распределение для каждого гиперпараметра, из которого можно произвольно выбирать значения.
Прежде чем идти дальше, давайте разберемся, что означают распределение и выборка:
В статистике под распределением по существу подразумевается набор значений переменной, показывающий их наблюдаемую или теоретическую частоту появления.
С другой стороны, «выборка» — это термин, используемый в статистике. Это процесс выбора репрезентативной выборки из целевой совокупности и сбора данных из этой выборки, чтобы понять что-то о совокупности в целом.
А теперь вернемся к концепции случайного поиска .
Вы зададите распределение выборки для каждого гиперпараметра. Вы также можете определить, сколько итераций вы хотите построить при поиске оптимальной модели.Для каждой итерации значения гиперпараметров модели будут устанавливаться путем выборки определенных распределений.
Одним из основных теоретических аргументов в пользу использования случайного поиска вместо поиска по сетке является тот факт, что в большинстве случаев гиперпараметры не столь важны. Согласно оригиналу:
«… .для большинства наборов данных действительно имеют значение только несколько гиперпараметров, но разные гиперпараметры важны для разных наборов данных. Это явление делает поиск по сетке плохим выбором для настройки алгоритмов для новых наборов данных .”
На следующем рисунке мы ищем в пространстве гиперпараметров, где один гиперпараметр имеет значительно большее влияние на оптимизацию оценки модели — распределения, показанные на каждой оси, представляют оценку модели. В каждом случае мы оцениваем девять различных моделей. Стратегия поиска по сетке явно упускает из виду оптимальную модель и тратит лишнее время на изучение неважного параметра. Во время этого поиска по сетке мы изолировали каждый гиперпараметр и искали наилучшее возможное значение, сохраняя при этом все остальные гиперпараметры постоянными.В случаях, когда изучаемый гиперпараметр мало влияет на итоговую оценку модели, это приводит к потере усилий. И наоборот, случайный поиск значительно повысил исследовательскую мощность и может сосредоточиться на поиске оптимального значения критического гиперпараметра.
Источник: случайный поиск для оптимизации гиперпараметров. В следующих разделах вы увидите поиск по сетке и случайный поиск в действии с Python. Вы также сможете решить, что лучше с точки зрения эффективности и результативности.
Пример использования Python:
Настройка гиперпараметров — это последний шаг в процессе прикладного машинного обучения перед представлением результатов.
Вы будете использовать набор данных по диабету индейцев Пима. Набор данных соответствует задаче классификации , по которой вам нужно делать прогнозы на основе того, будет ли человек страдать диабетом, учитывая 8 признаков в наборе данных. Вы можете найти полное описание набора данных здесь.
Всего в наборе данных 768 наблюдений.Ваша первая задача — загрузить набор данных, чтобы вы могли продолжить. Но перед этим импортируем зависимости, которые вам понадобятся.
# Зависимости

импортировать панд как pd
импортировать numpy как np
из sklearn.linear_model import LogisticRegression

Теперь, когда зависимости импортированы, давайте загрузим набор данных индейцев пима в объект Dataframe со знаменитой библиотекой Pandas.
data = pd.read_csv ("diver.csv") # Убедитесь, что файл .csv и записная книжка находятся в одном каталоге, в противном случае укажите абсолютный путь к файлу.csv файл

Набор данных успешно загружен в объект Dataframe data . Теперь давайте посмотрим на данные.
data.head ()

Таким образом, вы можете разделить 8 различных характеристик на результаты 1 и 0, где 1 означает, что наблюдение имеет диабет, а 0 означает, что у наблюдения нет диабета. Известно, что в наборе данных отсутствуют значения. В частности, отсутствуют наблюдения для некоторых столбцов, помеченных как нулевые значения.Мы можем подтвердить это определением этих столбцов и знанием предметной области, что нулевое значение недопустимо для этих мер, например, нулевое значение для индекса массы тела или артериального давления недопустимо.
(Отсутствие значения создает множество проблем, когда вы пытаетесь построить модель машинного обучения. В этом случае вы будете использовать классификатор логистической регрессии для прогнозирования пациентов, страдающих диабетом или нет. Теперь логистическая регрессия не может справиться с проблемами пропущенных значений. .)
(Если вы хотите быстро освежить в памяти логистическую регрессию, можете обратиться сюда.)
Давайте получим некоторую статистику о данных с помощью утилиты Pandas describe () .
data.describe ()

Это полезно.
Мы видим, что есть столбцы, минимальное значение которых равно нулю (0). В некоторых столбцах нулевое значение не имеет смысла и указывает на недопустимое или отсутствующее значение.
В частности, следующие столбцы имеют недопустимое нулевое минимальное значение:
Концентрация глюкозы в плазме
Диастолическое артериальное давление
Толщина кожной складки трицепса
2-часовой сывороточный инсулин
Индекс массы тела
Теперь вам нужно определить и пометить значения как отсутствующие.Давайте подтвердим это, посмотрев на необработанные данные, в примере печатаются первые 20 строк данных.
data.head (20)

Вы ведь видите 0 в нескольких столбцах?
Вы можете подсчитать количество пропущенных значений в каждом из этих столбцов. Вы можете сделать это, пометив все значения в интересующем вас подмножестве DataFrame, которые имеют нулевые значения, как True. Затем вы можете подсчитать количество истинных значений в каждом столбце. Для этого вам придется повторно импортировать данные без имен столбцов.
data = pd.read_csv ("https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv", header = None)
print ((данные [[1,2,3,4,5]] == 0) .sum ())

1 5
2 35
3 227
4 374
5 11
dtype: int64

Вы можете видеть, что столбцы 1,2 и 5 имеют всего несколько нулевых значений, тогда как столбцы 3 и 4 показывают намного больше, почти половину строк. В столбце 0 есть несколько пропущенных значений, но это естественно. Столбец 8 обозначает целевую переменную, поэтому «0» в нем естественно.
Это подчеркивает, что для разных столбцов могут потребоваться разные стратегии «пропущенного значения», например, чтобы гарантировать, что остается достаточное количество записей для обучения прогнозной модели.
В Python, особенно в Pandas, NumPy и Scikit-Learn, вы отмечаете отсутствующие значения как NaN.
Значения со значением NaN игнорируются в таких операциях, как сумма, счет и т. Д.
Вы можете легко пометить значения как NaN с помощью Pandas DataFrame, используя функцию replace () для подмножества интересующих вас столбцов.
После того, как вы отметили пропущенные значения, вы можете использовать функцию isnull (), чтобы пометить все значения NaN в наборе данных как True и получить количество пропущенных значений для каждого столбца.
# Пометить нулевые значения как отсутствующие или NaN
data [[1,2,3,4,5]] = data [[1,2,3,4,5]]. replace (0, np.NaN)
# Подсчитываем количество значений NaN в каждом столбце
печать (данные.isnull (). сумма ())

0 0
1 5
2 35
3 227
4 374
5 11
6 0
7 0
8 0
dtype: int64

Вы можете видеть, что столбцы 1: 5 имеют такое же количество пропущенных значений, что и нулевые значения, указанные выше.Это признак того, что вы правильно отметили идентифицированные недостающие значения.
Это полезное резюме. Но вы хотели бы взглянуть на фактические данные, чтобы убедиться, что вы не обманули себя.
Ниже приведен тот же пример, за исключением того, что вы печатаете первые 5 строк данных.
data.head ()

0 1 2 3 4 5 6 7 8
0 6 148.0 72,0 35,0 NaN 33,6 0,627 50 1
1 1 85,0 66,0 29,0 NaN 26,6 0,351 31 0
2 8 183.0 64,0 NaN NaN 23,3 0,672 32 1
3 1 89,0 66,0 23,0 94,0 28,1 0,167 21 0
4 0 137.0 40,0 35,0 168,0 43,1 2,288 33 1
Из необработанных данных ясно, что отметка пропущенных значений имела желаемый эффект. Теперь вы подставите пропущенные значения. Под условным обозначением понимается использование модели для замены отсутствующих значений. Хотя существует несколько решений для вменения пропущенных значений, вы будете использовать вменение среднего, что означает замену отсутствующих значений в столбце средним значением этого конкретного столбца.Сделаем это с помощью утилиты Pandas fillna ().
# Заполнить пропущенные значения средними значениями столбца
data.fillna (data.mean (), inplace = True)
# Подсчитываем количество значений NaN в каждом столбце
печать (данные.isnull (). сумма ())

0 0
1 0
2 0
3 0
4 0
5 0
6 0
7 0
8 0
dtype: int64

Ура! Теперь вы справились с проблемой пропущенного значения. Теперь давайте воспользуемся этими данными для построения модели логистической регрессии с помощью scikit-learn.
Сначала вы увидите модель со случайными значениями гиперпараметров.Затем вы построите две другие модели логистической регрессии с двумя разными стратегиями — поиск по сетке и случайный поиск.
# Разбить набор данных на входы и выходы
значения = данные. значения
X = значения [:, 0: 8]
y = значения [:, 8]

# Инициировать модель LR со случайными гиперпараметрами
lr = LogisticRegression (штраф = 'l1', dual = False, max_iter = 110)

Вы создали модель логистической регрессии с некоторыми случайными значениями гиперпараметров. Вы использовали следующие гиперпараметры:
штраф: используется для определения нормы, используемой при наложении штрафа (регуляризации).
dual: Двойная или первичная формула. Двойная формулировка реализована только для штрафа l2 с либлинеарным решателем. Предпочитать dual = False, когда n_samples> n_features.
max_iter: максимальное количество итераций, необходимых для схождения.
Позже в тематическом исследовании вы оптимизируете / настроите эти гиперпараметры, чтобы увидеть изменение результатов.
# Передача данных в модель LR
lr.fit (X, y)

Логистическая регрессия (C = 1.0, class_weight = None, dual = False, fit_intercept = True,
intercept_scaling = 1, max_iter = 110, multi_class = 'ovr', n_jobs = 1,
штраф = 'l1', random_state = None, solver = 'liblinear', tol = 0.0001,
verbose = 0, warm_start = False)

Пора проверить точность.
lr. оценка (X, y)

0,7747395833333334

На предыдущем шаге вы применили модель LR к тем же данным и оценили ее оценку. Но всегда необходимо проверить стабильность вашей модели машинного обучения. Вы просто не можете подогнать модель под свои обучающие данные и надеяться, что она будет точно работать с реальными данными, которых она никогда раньше не видела.Вам нужна какая-то уверенность в том, что ваша модель правильно использует большинство шаблонов из данных.
Что ж, перекрестная проверка здесь на помощь. Я не буду вдаваться в подробности, поскольку это выходит за рамки этого блога. Но этот пост отлично справляется.
# Вам потребуются следующие зависимости для применения перекрестной проверки и оценки результатов перекрестной проверки

из sklearn.model_selection импорт KFold
из sklearn.model_selection импорт cross_val_score

# Создайте кросс-валидатор k-fold

kfold = KFold (n_splits = 3, random_state = 7)

Вы указали n_splits как 3, что, по сути, делает трехкратную перекрестную проверку.Вы также указали random_state как 7. Это просто для воспроизведения результатов. Вы также могли указать любое целочисленное значение. Теперь применим это.
результат = cross_val_score (lr, X, y, cv = kfold, scoring = 'precision')
печать (result.mean ())

0,765625

Вы можете видеть небольшое снижение оценки. В любом случае, вы можете добиться большего с помощью настройки / оптимизации гиперпараметров.
Построим еще одну модель LR, но на этот раз настроим ее гиперпараметр.Сначала вы выполните поиск по сетке.
Давайте сначала импортируем необходимые зависимости. Scikit-learn предоставляет для этого утилиту GridSearchCV.
из sklearn.model_selection import GridSearchCV

Давайте определим значения сетки гиперпараметров, которые вы использовали выше.
dual = [Верно, Неверно]
max_iter = [100,110,120,130,140]
param_grid = dict (двойной = двойной, max_iter = max_iter)

Вы определили сетку. Давайте проведем по ним поиск по сетке и посмотрим результаты с указанием времени выполнения.
время импорта

lr = логистическая регрессия (штраф = 'l2')
сетка = GridSearchCV (оценка = lr, param_grid = param_grid, cv = 3, n_jobs = -1)

start_time = time.time ()
grid_result = grid.fit (X, y)
# Подвести итоги
print ("Лучшее:% f с использованием% s"% (grid_result.best_score_, grid_result.best_params_))
print ("Время выполнения:" + str ((time.time () - start_time)) + 'ms')

Лучшее: 0,752604 с использованием {'dual': False, 'max_iter': 100}
Время выполнения: 0,3954019546508789 мс

Вы также можете определить большую сетку гиперпараметров и применить поиск по сетке.
dual = [Верно, Неверно]
max_iter = [100,110,120,130,140]
C = [1,0,1,5,2,0,2,5]
param_grid = dict (двойной = двойной, max_iter = max_iter, C = C)

lr = Логистическая регрессия (штраф = 'l2')
сетка = GridSearchCV (оценка = lr, param_grid = param_grid, cv = 3, n_jobs = -1)

start_time = time.time ()
grid_result = grid.fit (X, y)
# Подвести итоги
print ("Лучшее:% f с использованием% s"% (grid_result.best_score_, grid_result.best_params_))
print ("Время выполнения:" + str ((time.time () - start_time)) + 'ms')

Лучшее: 0.763021 с использованием {'C': 2.0, 'dual': False, 'max_iter': 100}
Время выполнения: 0,793781042098999 мс

Вы можете увидеть увеличение показателя точности, но также имеется достаточный рост времени выполнения. Чем больше сетка, тем больше время выполнения.
Давайте перезапустим все, но на этот раз со случайным поиском. Scikit-learn предоставляет для этого RandomSearchCV. Как обычно, вам нужно будет импортировать для этого необходимые зависимости.
из sklearn.model_selection импорт RandomizedSearchCV

random = RandomizedSearchCV (оценка = lr, param_distributions = param_grid, cv = 3, n_jobs = -1)

start_time = time.time ()
random_result = random.fit (X, y)
# Подвести итоги
print ("Лучшее:% f с использованием% s"% (random_result.best_score_, random_result.best_params_))
print ("Время выполнения:" + str ((time.time () - start_time)) + 'ms')

Наилучшее: 0,763021 с использованием {'max_iter': 100, 'dual': False, 'C': 2,0}
Время исполнения: 0.28888916969299316 мс

Вау! Случайный поиск дал такую же точность, но за гораздо меньшее время.
Это все, что касается тематического исследования. А теперь подведем итоги!
Заключение и дальнейшее чтение:
В этом руководстве вы узнали о параметрах и гиперпараметрах модели машинного обучения, а также об их различиях. Вы также узнали, какую роль играет оптимизация гиперпараметров в построении эффективных моделей машинного обучения. Вы создали простой классификатор логистической регрессии на Python с помощью scikit-learn.
Вы настроили гиперпараметры с помощью поиска по сетке и случайного поиска и увидели, какой из них работает лучше.
Кроме того, вы видели небольшие шаги предварительной обработки данных (например, обработка пропущенных значений), которые требуются перед тем, как вы введете данные в модель машинного обучения. Вы также рассмотрели перекрестную проверку.
Это очень много, и все они одинаково важны в вашем путешествии по науке о данных. Я оставлю вам некоторые дальнейшие чтения, которые вы можете сделать.
Дополнительные чтения:
Тем, кто немного более продвинут, я настоятельно рекомендую прочитать эту статью для эффективной оптимизации гиперпараметров нейронных сетей.ссылка
Если вы хотите узнать больше о машинном обучении, пройдите следующие курсы DataCamp.
.}

	0	1	2	3	4	5	6	7	8
0	6	148.0	72,0	35,0	NaN	33,6	0,627	50	1
1	1	85,0	66,0	29,0	NaN	26,6	0,351	31	0
2	8	183.0	64,0	NaN	NaN	23,3	0,672	32	1
3	1	89,0	66,0	23,0	94,0	28,1	0,167	21	0
4	0	137.0	40,0	35,0	168,0	43,1	2,288	33	1