• Выделение существенных признаков интерпретация


    Методика выделения существенных признаков - прочее, прочее

    Методика "Выделение существенных признаков"

    Цель: методика используется для исследования особенностей мышления, способности дифференциации существенных признаков предметов или явлений от несущественных, второстепенных. По характеру выделяемых признаков можно судить о преобладании того или иного стиля мышления: конкретного или абстрактного.

    Материал: бланк с напечатанными на нем рядами слов. Каждый ряд состоит из пяти слов в скобках и одного - перед скобками.

    Тест пригоден для обследования подростков и взрослых. Слова в задачах подобраны таким образом, что обследуемый должен продемонстрировать свою способность уловить абстрактное значение тех или иных понятий и отказаться от более легкого, бросающегося в глаза, но неверного способа решения при котором вместо существенных выделяются частные, конкретно - ситуационные признаки.

    Инструкция для детей и подростков: "Здесь даны ряды слов, которые составляют задания. В каждой строчке перед скобками стоит одно слово, а в скобках - 5 слов на выбор. Тебе надо из этих пяти слов выбрать только два, которые находятся в наибольшей связи со словом перед скобками - "сад", а в скобках слова: "растения, садовник, собака, забор, земля". Сад может существовать без собаки, забора и даже без садовника, но без земли и растений сада быть не может. Значит следует выбрать именно 2 слова - "земля" и "растения".

    Инструкция для взрослых: "В каждой строчке бланка вы найдете одно слово, стоящее перед скобками, и далее - пять слов в скобках. Все слова, находящиеся в скобках, имеют какое-то отношение к стоящему перед скобками. Выберите только два, которые находятся в наибольшей связи со словом перед скобками.

     

    Бланк

    1. Сад (растения, садовник, собака, забор, земля).

    2. Река (берег, рыба, рыболов, тина, вода).

    3. Город (автомобиль, здания, толпа, улица, велосипед).

    4. Сарай (сеновал, лошадь, крыша, скот, стены).

    5. Куб (углы, чертеж, сторона, камень, дерево).

    6. Деление (класс, делимое, карандаш, делитель, бумага).

    7. Кольцо (диаметр, алмаз, проба, окружность, золото).

    8. Чтение (глаза, книга, очки, текст, слово).

    9. Газета (правда, происшествие, кроссворд, бумага, редактор).

    10. Игра (карты, игроки, фишки, наказания, правила).

    11. Война (самолет, пушки, сражения, ружья, солдаты).

    12. Книга (рисунки, рассказ, бумага, оглавление, текст).

    13. Пение (звон, искусство, голос, аплодисменты, мелодия).

    14. Землетрясение (пожар, смерть, колебания почвы, шум, наводнение).

    15. Библиотека (столы, книги, читальный зал, гардероб, читатели).

    16. Лес (почва, грибы, охотник, дерево, волк).

    17. Спорт (медаль, оркестр, состязания, победа, стадион).

    18. Больница (помещение, уколы, врач, градусник, больные).

    19. Любовь (розы, чувства, человек, свидание, свадьба).

    20. Патриотизм (город, родина, друзья, семья, человек).

     

    Ответы (ключ).

    1. Растения, земля. 11. Сражения, солдаты.

    2. Берег, вода. 12. Бумага, текст.

    3. Здания, улица. 13. Голос, мелодия.

    4. Крыша, стены 14. Колебания почвы, шум.

    5. Углы, сторона. 15. Книги, читатели.

    6. Делимое, делитель. 16. Почва, дерево.

    7. Диаметр, окружность. 17. Состязания, победа.

    8. Глаза, текст. 18. Врач, больные.

    9. Бумага, редактор. 19. Чувства, человек.

    10. Игроки, правила. 20. Родина, человек.

     

    Этот тест обычно включают в батарею тестов на мышление. Во всех случаях самостоятельного выполнения заданий решения испытуемого, следует обсудить, задавая ему вопросы. Нередко в процессе обсуждения испытуемый дает дополнительные суждения, исправляет ошибки.

    Все решения, вопросы, а также дополнительные суждения испытуемого записываются в протокол. Тест предназначен в основном для индивидуального обследования.

     

    Интерпретация.

    Наличие в большей мере ошибочных суждений свидетельствует о преобладании конкретно-ситуационного стиля мышления над абстрактно-логическим. Если испытуемый дает в начале ошибочные ответы, то это можно интерпретировать как поспешность и импульсивность. Оценка результатов осуществляется по таблице.

    Оценка в

    Баллах

    9

    8

    7

    6

    5

    4

    3

    2

    1

    Количество

    правильных

    ответов

    20

    -

    19

    18

    16-17

    14-15

    12-13

    10-11

    9

     

    F ‑ IV, 4.5.2 Определение основных характеристик

    Определение основных характеристик

    Существенными характеристиками претензии являются те, которые необходимы для достижения технического эффекта, лежащего в основе решения технической проблемы, с которой связано приложение (проблема, как правило, вытекает из описания). Следовательно, независимые пункты формулы должны содержать все признаки, явно описанные в описании как необходимые для осуществления изобретения. Любые особенности, которые, даже если они постоянно упоминаются в контексте изобретения во всей заявке, фактически не способствуют решению проблемы, не являются существенными признаками.

    Как правило, технический эффект или результат, производимый функцией, дает ключ к ответу на вопрос, способствует ли данная функция решению проблемы (см. Также G-VII, 5.2).

    Если формула изобретения относится к способу производства продукта по изобретению, то заявленный процесс должен быть таким, который, когда выполняется способом, который может показаться разумным специалисту в данной области техники, обязательно имеет своим конечным результатом этот конкретный продукт; в противном случае возникает внутренняя несогласованность и, следовательно, отсутствие ясности в претензии.

    В частности, если патентоспособность зависит от технического эффекта, формула изобретения должна быть составлена ​​таким образом, чтобы включать все технические характеристики изобретения, которые необходимы для технического эффекта (см. T 32/82).

    .

    Синхронный перевод и его важность

    952-688-8166

    • Карьера
    • ЗАПРОСИТЬ ЦЕНУ

    ПОИСК

    ПОИСК

    Ищи:

    • О нас
    • Перевод
      • Юридический перевод
      • Заверенный перевод
      • Медицинский перевод
      • Технический перевод
    • Устный перевод
      • Последовательный перевод
      • Синхронный перевод
      • Устный перевод по телефону
      • Удаленный перевод видео
    • Услуги ASL
    • Оборудование для устного перевода
      • Устный перевод на конференциях
      • Экскурсия
      • Аренда оборудования
      • Продажа оборудования
    • Отрасли промышленности
      • Образование
      • Финансовый
      • Юридический
      • Правительство
      • Здравоохранение
      • Страхование
      • IT (информационные технологии)
    • ресурса
      • Блог
      • языков
    • Свяжитесь с нами
    .

    Zoom для переводчиков: объяснение

    Если в вашей рабочей среде нет шума и фоновых звуков почти нет, вы можете использовать гарнитуру, которая идет в комплекте с телефоном. Помните, что не следует тереть встроенный микрофон о одежду. Однако микрофоны телефонной гарнитуры плохо работают в помещениях с большим количеством твердых поверхностей и реверберацией.
    Наилучший вариант для шумных помещений и помещений с сильной реверберацией - динамический вокальный микрофон. Один из самых дешевых вариантов - Behringer XM1800S, который для своей цены звучит довольно прилично.Обратите внимание, что это аналоговый микрофон с портом XLR, и для подключения этого микрофона к компьютеру вам потребуется кабель XLR (штекер-гнездо) и аудиоинтерфейс USB или USB-микшер. Рекомендуемый USB-микшер: Behringer Xenyx 302 USB. Да, вам также понадобится микрофонная стойка или гибкий микрофонный штатив.
    Существуют динамические USB-микрофоны, такие как , а также Audio-Technica ATR2100, который подключается к вашему компьютеру напрямую через USB-кабель.

    .

    Подробнее о функциях Catboost для интерпретации моделей | Альвира Свалин

    Почему вы должны это знать?
    - Удалите ненужные функции, чтобы упростить модель и сократить время обучения / прогнозирования
    - Получите наиболее важную функцию для вашего целевого значения и манипулируйте ими для получения прибыли (например: поставщики медицинских услуг хотят определить, какие факторы влияют на риск каждого пациента какого-либо заболевания, чтобы они могли напрямую воздействовать на эти факторы риска с помощью целевых лекарств)

    Помимо выбора типа важности функции, мы также должны знать, какие данные мы хотим использовать для определения важности функции - обучать или тестировать или полный набор данных.У выбора одного из них есть свои плюсы и минусы, но, в конце концов, вам нужно решить, хотите ли вы знать, насколько модель полагается на каждую функцию для прогнозирования ( использует обучающие данные ) или насколько эта функция способствует производительность модели на невидимых данных ( используют тестовые данные ). Позже в этом блоге мы увидим, что только некоторые методы могут использоваться для определения важности функций в данных, не используемых для модели обучения.

    Если вы заботитесь о втором и предполагаете, что у вас есть все время и ресурсы, самый грубый и самый надежный способ определить важность функции - обучить несколько моделей, оставляя по одной функции, и сравнить производительность на тестовом наборе.Если производительность сильно меняется по сравнению с базовой линией (производительность, когда мы используем все функции), это означает, что функция была важна . Но поскольку мы живем в практическом мире, где нам нужно оптимизировать как точность, так и время вычислений, в этом методе нет необходимости. Вот несколько умных способов, с помощью которых catboost позволяет найти лучшую функцию для вашей модели:

    PredictionValuesChange

    Для каждой функции PredictionValuesChange показывает, насколько в среднем прогноз изменяется при изменении значения функции.Чем больше значение важности, тем больше в среднем будет изменение значения прогноза, если эта функция будет изменена.

    Плюсы: Это дешево для вычислений, так как вам не нужно проводить многократное обучение или тестирование, и вы не будете хранить дополнительную информацию. Вы получите нормализованных значений на выходе (все значения будут в сумме до 100).
    Минусы: Это может дать неверные результаты для целей ранжирования, это может поставить групповые характеристики на первое место, даже если они имеют небольшое влияние на итоговую величину потерь.

    LossFunctionChange

    Чтобы получить важность этой функции, catboost просто берет разницу между метрикой (функцией потерь), полученной с использованием модели в нормальном сценарии (когда мы включаем эту функцию) и модели без этой функции (модель построена приблизительно с использованием исходной модели, когда этот элемент был удален со всех деревьев в ансамбле). Чем больше разница, тем важнее характеристика. В документации по catboost не упоминается, как мы находим модель без функции.

    Плюсы и минусы: Это хорошо работает для большинства типов задач, в отличие от predictionvalueschange , где вы можете получить вводящие в заблуждение результаты для задач ранжирования, в то же время, это требует больших вычислительных ресурсов.

    Shap Values ​​

    https://github.com/slundberg/shap

    SHAP Значение разбивает прогнозируемое значение на вклад каждой функции. Он измеряет влияние функции на единичное значение прогноза по сравнению с базовым прогнозом (среднее значение целевого значения для набора обучающих данных).

    Два основных варианта использования значений shap:

    1. Вклад функций на уровне объекта
    https://github.com/slundberg/shap

    2. Сводка для всего набора данных (общая важность функции)

     shap.summary_plot (shap_values, X_test) 

    Хотя мы можем получить точную важность функций через shap, они вычислительно дороже, чем важность встроенных функций catboost. Для получения дополнительных сведений о значениях SHAP прочтите это ядро.

    Бонус
    Другая важность функции, основанная на той же концепции, но другой реализации, - Важность функции на основе перестановок . Хотя catboost не использует это, это просто , не зависящий от модели , и его легко вычислить.

    Как мы выберем один?

    Хотя и PredictionValuesChange , и LossFunctionChange могут использоваться для всех типов метрик, рекомендуется использовать LossFunctionChange для ранжирования метрик.За исключением PredictionValuesChange , все другие методы могут использовать тестовые данные для определения важности функций с помощью моделей, обученных на данных поезда.

    Чтобы лучше понять различия, вот результаты для всех методов, которые мы обсуждали:

    .

    Смотрите также