P-R-N-D-S-L, Hold, Power это режимы работы автомата. К ним можно также отнести красную кнопочку около селектора и кнопку фиксации режима на селекторе. Красная кнопка при сдвиге или нажатии разрешает включение автомата при выключенном зажигании. P — PARKING — служит для удержания автомобиля на стоянке. Переключать в этот режим можно только при полной остановке автомобиля. Случайное включение блокируется кнопкой на селекторе автомата. R — REVERSE — задний ход. Переключать в этот режим можно только при полной остановке автомобиля. Случайное включение блокируется кнопкой на селекторе автомата. N — NEUTRAL — нейтральная передача. Не совсем то, что на ручных коробках. На этой передаче нельзя долго катиться под уклон или буксировать машину с выключенным двигателем без риска повредить автомат. Масляный насос находится на первичном валу АКПП и поэтому в такой ситуации не работает и коробка остается без масла. D — DRIVE — самый основной режим работы — разрешена езда на всех передачах, а их в автомате 4, первая (1), вторая (2), третья (3), четвертая или овердрайв (overdrive) (4). четвертая передача аналогична пятой в ручных коробках, то есть является повышающей (overdrive), в отличие от третьей, являющейся прямой передачей При движении никогда не переключайте селектор автомата между положениями S-D-N при нажатой кнопке на нем. Можно случайно включить L или R. S — в этом режиме включаются только 1-2-3 передачи. Можно использовать этот режим для торможения двигателем с горок при движении со скоростью около 80 км/час. L — LOAD — в этом режиме включаются только 1-2 передачи. Можно использовать для торможения двигателем с горок при движении со скоростью около 60 км/час. Случайное включение блокируется кнопкой на селекторе автомата. HOLD — оказывает непосредственное влияние на режимы D-S-L, обозначим их при Hold On (лампочка на панели горит) соответственно Dh-Sh-Lh. Dh — включаются только 2-3 передачи. Автоматическая коробка становится двухскоростной. Начало движения происходит со второй передачи. Переключение на третью происходит при более высоких оборотах чем обычно и обратно на вторую при более низких. Можно использовать этот режим для торможения двигателем под уклон при движении со скоростью около 80 км/час. Можно при движении по городу, чтобы избежать необоснованных переключений. Но основное его применение это езда по скользкому или сыпучему грунту и зимой. При старте со второй передачи уменьшается момент на ведущих колесах и соответственно вероятность пробуксовки одного из них. Sh — включаются только 2-я передача. Основное применение езда при замедленном движении при скоростях 40…60 км/час Lh — включается только 1-я передача. Основное применение езда в пробках при низких скоростях чтобы тормозить двигателем и избежать переноса ноги на педаль тормоза. Для предотвращения превышения максимальных оборотов двигателя при нажатой кнопке Hold все-таки идет переключение на более высокую передачу и обратно. POWER — Режим работы автомата при котором все передачи включаются при более высоких оборотах двигателя. На современных автоматах уже не устанавливается, при полном нажатии на педаль газа автомат все равно переключается при более высоких оборотах. Все вышесказанное относится к автоматам Mazda. На автомобилях Toyota другая логика работы. Там положения селектора ограничивают переключение вверх указанной на селекторе передачей. То есть при 1 включается только первая передача, при 2 только 1 и 2. При 3 включаются 1, 2, 3 и если включена OD, то и 4. Если OD Off — 4 не включается. Заставить машину трогаться со 2 передачи нельзя если у вас на Toyota нет кнопки MANU. Кроме того резкое нажатие на педаль газа не приводит к переключению на более высоких оборотах, надо предварительно нажать кнопку Power. На автомобилях Subaru Источник: //tsc-n.ru/faqakpp.htm
|
Этот режим можно использовать для ручного переключения 1 и 2 передач.
Что означают буквы на коробке передач автомат
Машины на коробке автомат очень популярны благодаря упрощенному процессу управления. Однако у новичков и водителей, пересевших с механики, могут возникнуть вопросы об особенностях и режимах езды с АКПП.
Что означают буквы на коробке автомат, читайте в материале Фактов ICTV.
АКПП (автоматическая коробка переключения передач) позволяет менять скоростные режимы без участия водителя.
По сути, ему остается только задавать направление, выжимать педали газа и тормоза, а также рулить.
Сейчас смотрят
Автоматика имеет несколько ступеней скоростей, а режимы коробки переключаются с помощью рычага.
Обозначения стандартных режимов коробки автомат:
P (Parking) — режим парковки рассчитан на длительную стоянку авто, так как коробка блокирует движение. В этом положении разрешено запускать двигатель. Чтобы припарковаться, нужно дождаться полной остановки автомобиля.
D (Drive) — основной режим езды авто вперед, который иногда обозначают как A (Automate). Машина трогается с места и водителю остается только крутить руль и выжимать педали. Если нужно сделать короткую остановку и не глушить при этом двигатель, авто оставляют в этой же позиции.
N (Neutral) — нейтральный режим коробки чаще всего используют для буксировки или погрузки авто на эвакуатор. Иногда его включают в пробках, чтобы не держать долго ногу на педали тормоза.
R (Reverse) — означает езду задним ходом. Можно включать только после полной остановки авто.
Дополнительные режимы коробки:
M (Manual) — ручное управление позволяет водителю переключать передачи. По сути, это имитация механики, где для повышения нажимаем “+”, а для понижения “-”.
L (Low) или B (Bottom) — пониженная передача для езды вперед. Медленное движение используют на скользкой дороге или крутом спуске.
1, 2, 3 — количество разрешенных передач при движении вперед. Например, на 2-й можно будет использовать только первую и вторую, на 3-й максимумом будут первая, вторая и третья.
S (Sport) – спортивный режим позволяет резко разогнать машину, но при этом сжигает большее количество топлива.
E (Economic) — плавная езда автомобиля позволяет более бережно и экономно расходовать топливо.
W (Winter) — зимний режим позволяет машине тронуться с места со второй передачи, чтобы не проскальзывали колеса.
Режим включается отдельной кнопкой, иногда на ней изображают снежинку.
OD (Over Drive) – означает повышенную передачу или ускоренный режим. Используют, когда вы движетесь со средней скоростью, но при этом она постоянно меняется (50-70 км/ч).
KD (Kick Down) – пониженная передача включается выжиманием педали газа до упора. Помогает быстро набрать скорость, например для обгонов.
К слову, езда на машине с наличием коробки автомат — довольно проста и приятна только в теплое время. Мы выяснили, как правильно ездить на автомате зимой.
Если вы увидели ошибку в тексте, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Cntrl + Entr.
Доверяй, но проверяй: заглянем внутрь «черного ящика» машинного обучения
Если сложный инструмент анализа данных не может объяснить свои решения, как мы узнаем, что он точен или справедлив?
Кредитование — одна из многих областей, в которых модели машинного обучения «черный ящик» могут найти новые идеи | Иллюстрация Кьяти Трехана.
Искусственный интеллект может быть мощным инструментом для анализа огромных объемов данных, поиска связей и корреляций, недоступных людям. Однако, в отличие от человека, решающего математическую задачу, многие модели ИИ не могут легко объяснить шаги, которые они предприняли, чтобы получить окончательные ответы. Это то, что известно в информатике как черные ящики: вы можете видеть, что входит и что выходит; что происходит между ними — загадка.
Проблема «черного ящика» заложена во многих моделях машинного обучения, объясняет Лаура Блаттнер, доцент кафедры финансов Stanford GSB. «Сила технологии заключается в ее способности отражать сложность мира, — говорит она. Но неспособность полностью понять возникающую в результате сложность модели поднимает практические, юридические и этические вопросы. «Если эти черные ящики используются для принятия важных решений в области кредитования, страхования, здравоохранения или судебной системы, мы должны решить, чувствуем ли мы себя комфортно, не зная точно, почему было принято это решение».
Кредитование — одна из многих областей, в которых модели машинного обучения «черный ящик» могут найти новое понимание сложных данных. В настоящее время кредитные рейтинги и решения по кредитам часто основаны на нескольких десятках переменных. Модель на основе ИИ, учитывающая более 600 переменных, может более точно взвешивать риски, что принесет пользу как осторожным кредиторам, так и заемщикам, которым в противном случае может быть отказано. Теоретически ИИ может сделать потребительское кредитование не только более точным, но и более справедливым.
Цитата
Если эти черные ящики используются для принятия важных решений в области кредитования, страхования, здравоохранения или судебной системы, мы должны решить, чувствуем ли мы себя комфортно, не зная точно, почему решение было принято.
Атрибуция
Лаура Блаттнер
Но кредиторы США не спешат использовать эти инструменты: если они не смогут объяснить, как они оценивают кандидатов на получение кредита, они могут нарушить правила справедливого кредитования.
«Они не захотят рисковать, особенно в более чувствительной сфере кредитования, такой как ипотека», — говорит Блаттнер. И если федеральные регуляторы придут к выводу, что эти новые инструменты не заслуживают доверия, «я думаю, что это означает совсем другое будущее для использования ИИ в потребительском кредитовании».
Однако есть способы взять вывод черного ящика и вернуться назад, чтобы выяснить, как он был сгенерирован. Блаттнер и доцент кафедры операций, информации и технологий Ян Списс недавно сотрудничали с некоммерческим исследовательским центром FinRegLab, чтобы оценить несколько инструментов, которые пытаются объяснить прогнозы моделей кредитного андеррайтинга в отношении отдельных заявителей, а также меньшинств и других демографических групп.
«Мы ушли с осторожным оптимизмом, — говорит она. «Если вы выберете правильный инструмент, он хорошо справится со сложностью». Они также обнаружили, что повышенная прозрачность может быть сбалансирована с производительностью.
«Более сложные модели черного ящика были более точными в прогнозировании дефолта, но они также были более равноправными для разных демографических групп, что было удивительно», — говорит она.
Даже если этот тип ИИ будет одобрен регулирующими органами и принят кредиторами, Блаттнер говорит, что люди должны быть частью уравнения. «Нельзя просто вслепую выбрать программный инструмент с полки и надеяться, что он сработает», — говорит она. Пользователи должны постоянно тестировать и оценивать свои модели, чтобы убедиться, что они работают правильно.
И хотя черные ящики могут выполнять сверхчеловеческие вычисления, мы все же можем захотеть, чтобы последнее слово оставалось за кредитным инспектором, врачом или судьей.
«Во всех этих случаях, — говорит Блаттнер, — человек хочет знать, почему ИИ дал определенную рекомендацию, чтобы он мог позволить этому так или иначе повлиять на принятие им решения».
Финансы, Операции, информация и технологии , Большие данные , Инновации
Модели машинного обучения и «проблема черного ящика» — Wallaroo
Машинное обучение основано на скрытых слоях узлов и процессов, каждый слой обрабатывает и передает данные следующему.
Одной из самых больших проблем, с которыми сталкивается AI/ML, является отсутствие объяснимости. По мере того, как модели становятся более сложными, они начинают развиваться от простых линейных моделей к нелинейным комбинациям, иногда к более сложным моделям. Это известно как «проблема черного ящика» в машинном обучении. Это связано с тем, что большинство готовых систем машинного обучения делают наблюдаемыми только входные и выходные данные вашей модели.
Сокрытие внутренних вычислений во многих операционных слоях модели создает то, что часто называют «черным ящиком». Это может сделать использование ИИ проблематичным в строго регулируемых отраслях, таких как здравоохранение и финансовые услуги, но даже на базовом уровне отсутствие объяснимости может затруднить для специалистов по обработке и анализу данных выявление источников предвзятости в их данных. Но помимо специалиста по данным, работающего над моделью, в каждой системе машинного обучения есть множество заинтересованных сторон, которым потребуются разные уровни видимости того, что модели делают и почему.
Например, группам по соблюдению требований потребуется понять, какие переменные влияют на прогнозы модели, чтобы обеспечить их соответствие нормативным требованиям, особенно в таких областях, как розничные финансовые услуги для таких продуктов, как одобрение кредита.
Рисунок 1: Заинтересованные стороны и экосистема MLOps
MLOps и «проблема черного ящика» Это почти невыполнимая задача — распутать различные нити и понять, что движет прогнозами. Объяснимость модели — это идея использования различных инструментов и методов в рамках платформы развертывания модели для объяснения влияния различных функций на конкретные прогнозы, предоставляемые конечному пользователю. Поскольку использование науки о данных посредством развертывания моделей продолжает расти, инженеры машинного обучения все больше внимания уделяют поиску подходящих решений «проблемы черного ящика». Платформа, базовая функциональность которой построена с учетом объяснимости, является ключевым элементом поддержки прозрачности модели.
Чтобы понять эти модели по мере их усложнения, вам нужно использовать более косвенный подход, например, использовать значения Шепли, которые могут оценить влияние конкретной функции на конкретный прогноз. Такая объяснимость поведения модели с использованием реальных данных может помочь специалистам по обработке данных выявить странное поведение модели внутри среды, в которой она работает.
Модель SHAP обычно используется для анализа продвинутых моделей, использующих вычислительные алгоритмы. Идентифицируя информацию о влиянии различных назначенных атрибутов в модели, SHAP может обеспечить четкую объяснимость прогнозов модели. На основе заданных входных данных SHAP может оценить относительную важность входной информации для прогноза. SHAP можно даже использовать для обеспечения прозрачности и объяснимости моделей, развернутых для анализа больших объемов сложных данных как эффективно, так и в масштабе.
Однако SHAP — не единственное используемое решение для обеспечения объяснимости, поскольку методы обеспечения объяснимости после того, как прогнозы были сделаны, также являются популярной темой в некоторых кругах машинного обучения.
Ряд процедур, известных как «объяснимость апостериорно», пытается объяснить выводы путем обратного проектирования прогнозов. Даже при использовании модели «черного ящика» «объяснимость постфактум» может идентифицировать детали, касающиеся прогноза после того, как прогноз сделан, чтобы обеспечить прозрачность. Основной отрицательный аспект использования этого подхода, конечно же, заключается в невозможности обеспечить объяснимость модели в режиме реального времени.
Недостаток объяснимости в реальном времени является причиной того, что Валлару решил работать с объяснимостью модели на основе SHAP в рамках нашей платформы. Он больше подходит для предоставления пользователю пояснений в режиме реального времени и гораздо более полезных данных для аналитиков, отслеживающих модели в производстве. Чтобы успешно интегрировать объяснимость модели SHAP в систему развертывания MLOps, вам необходимо запустить анализ SHAP для модели/конвейера с прогнозами, которые делаются в рабочей среде. Платформа Wallaroo имеет интуитивно понятный пользовательский интерфейс, предназначенный именно для этого и отправки запросов на работу SHAP для анализа результатов.