Acil Durum Yöneticileri
İlçe acil durum yönetimi ajansı, kendi yetki alanındaki acil durumlara müdahalede ilk savunma hattıdır.
Eyalet yasası (TCA 58-2-110), etkili bir müdahale ve kurtarma sağlamak için ilçelerin Tennessee Acil Durum Yönetim Planı (TEMP) ve acil durum yönetimi programı ile tutarlı bir ilçe acil durum yönetim planı geliştirmesini gerektirir. Temel Acil Durum Operasyon Planı (BEOP) olarak adlandırılan bu planın TEMA tarafından periyodik olarak gözden geçirilmesi gerekmektedir.
Kavramsal olarak, yerel acil durum yöneticileri, kendi yetki alanlarındaki acil durumlarla kendi varlıkları ve eyaletler arası karşılıklı yardım veya yardım kapsamında sağlanabilecek ek destekle ilgilenirler (TCA 58-8-101).
Acil durum yerel yargının kapasitesini aştığında, ilçe yönetimin daha üst düzeylerinden ek yardım talep edebilir. Belediye başkanı veya belediye başkanının yetkili temsilcisi (genellikle acil durum yönetimi müdürü), eyalet ve federal yardım dahil olmak üzere diğer yargı alanlarından resmi yardım talep edebilir.
İnşaat Matematiği: Her Yerde!
Sabah uyandığınız anda matematiği kullanmaya başladığınızı fark edebilir veya etmeyebilirsiniz.
Dönüp çalar saate bakıyorsun. Geç mi kaldın? İşe geç kalıp kalmadığınızı belirlemek bir matematik hesaplamasıdır - zaman matematiğe dayalıdır.
Yataktan kalkıyorsunuz ve giyinmek için yarışıyorsunuz - ama ayrılmadan önce kahvenizi yapmak istiyorsunuz. Kahveniz için kaç ons kahve öğütmeniz gerekiyor? Yine bir matematik hesabı.
Hayat matematik üzerine kuruludur. Bundan kaçınamazsınız - bu yüzden onu ele geçirebilir ve inşaat kariyerinizi oluşturmanıza yardımcı olacak bazı temel matematik kavramlarını öğrenebilirsiniz.
Şantiyenize geldiğinizde saatinizi alırsınız. Bu, gününüzün sayacını başlatır ve ne kadar zaman çalıştığınızı belirlemek için matematik kullanılır. Maaşınız matematiğe dayalıdır.
Alet kemerine bakarsın.
Mezura - kontrol edin ve bir dakika bekleyin - ölçümler inşaat matematiğinin büyük bir parçasıdır! Alet kemerinizde bir matematik aleti taşıyorsunuz!
Zaman ve ölçüm şantiyenin büyük bir parçasıdır!
Bilgisayar Okuryazarlığı Düzey 2 - İnternet Temelleri
İnternet, çalışmasını sağlamak için birbirine bağlı binlerce sunucu, yönlendirici ve diğer donanıma sahip küresel bir ağdır. Son yıllarda internetsiz bir hayatı hayal etmek zor ve her geçen gün daha da büyüyor. İnternet olmasaydı, günlük yaşam için ihtiyaç duyduğumuz bilgilere ve hizmetlere bu kadar hızlı erişemezdik. Bu İnternet temelleri kursu, World Wide Web'e ve sunduğu her şeye yeni başlayanlar içindir.
İnterneti kullanmadan önce, nasıl bağlanacağınızı ve bağlantı için gereken donanım ve yazılımı bilmeniz gerekir. İlk birkaç ders, İnternet'e bağlanma şeklinizi kapsar ve yönlendiriciler, işletim sistemleri ve bilgisayar donanımı ile başlamanıza yardımcı olur. Ayrıca, bilgi bulmak için kullanılan en yaygın web tarayıcıları hakkında bir ön bilgi de ekledik. Bir web tarayıcısı olmadan web sitelerine göz atamazsınız.
Ardından size arama motorlarının önemini ve bilmek istediğiniz bilgileri bulmak için onları nasıl kullanabileceğinizi gösteriyoruz. Arama motoru bilgisi ile herhangi bir hizmet veya ürün için bilgi bulabilirsiniz.
Son dersler güvenlik, güvenlik duvarları ve yaygın dolandırıcılıklara odaklanır. İnternet bilgi bulmak için harika bir yer olsa da, kötü amaçlı yazılımların ve verilerinizi çalacak kişilerin de yeri olabilir.
Son ders, yaygın sorunları gidermeye odaklanır. Ayrıca kendi web sitenizi kurma konusunda bir bölümümüz var. Toplamda, bu kurs size World Wide Web'de yolunuzu bulma konusunda temel bilgileri verir ve size kimliğinizi ve verilerinizi korumak için araçlar sunar.
- Tamamen Çevrimiçi
- Kendi Hızınızda
- Yazdırılabilir Dersler
- Tam HD Video
- Tamamlanacak 6 Ay
- 7/24 Kullanılabilirlik
- İstediğiniz Zaman Başlayın
- PC ve Mac Uyumlu
- Android ve iOS Dostu
- Akredite CEU'lar
İçindekiler
Sinir ağları, her biri bilinen bir "girdi" ve "sonuç" içeren örnekleri işleyerek öğrenir (veya eğitilir), ikisi arasında ağın veri yapısı içinde depolanan olasılık ağırlıklı ilişkiler oluşturur. Belirli bir örnekten bir sinir ağının eğitimi, genellikle ağın işlenmiş çıktısı (genellikle bir tahmin) ile bir hedef çıktı arasındaki farkın belirlenmesiyle gerçekleştirilir. Bu fark hatadır. Ağ daha sonra ağırlıklı ilişkilerini bir öğrenme kuralına göre ve bu hata değerini kullanarak ayarlar. Art arda yapılan ayarlamalar, sinir ağının hedef çıktıya giderek daha fazla benzeyen çıktı üretmesine neden olacaktır. Yeterli sayıda bu ayarlamadan sonra eğitim, belirli kriterlere göre sonlandırılabilir. Bu, denetimli öğrenme olarak bilinir.
Bu tür sistemler, genellikle göreve özgü kurallarla programlanmadan, örnekleri dikkate alarak görevleri gerçekleştirmeyi "öğrenirler". Örneğin, görüntü tanımada, manuel olarak "kedi" veya "kedi yok" olarak etiketlenmiş örnek görüntüleri analiz ederek ve sonuçları diğer görüntülerdeki kedileri tanımlamak için kullanarak kedi içeren görüntüleri tanımlamayı öğrenebilirler. Bunu, örneğin kürkleri, kuyrukları, bıyıkları ve kedi benzeri yüzleri olduğu gibi, önceden kediler hakkında hiçbir bilgiye sahip olmadan yaparlar. Bunun yerine, işledikleri örneklerden otomatik olarak tanımlayıcı özellikler üretirler.
Warren McCulloch ve Walter Pitts [1] (1943), sinir ağları için bir hesaplama modeli oluşturarak konuyu açtılar. [2] 1940'ların sonlarında, D. O. Hebb [3], Hebbian öğrenimi olarak bilinen sinirsel plastisite mekanizmasına dayanan bir öğrenme hipotezi yarattı. Farley ve Wesley A. Clark [4] (1954) önce bir Hebbian ağını simüle etmek için daha sonra "hesap makineleri" olarak adlandırılan hesaplama makinelerini kullandı. Rosenblatt [5] (1958) algılayıcıyı yarattı. [6] Birçok katmana sahip ilk işlevsel ağlar, 1965 yılında Ivakhnenko ve Lapa tarafından Veri İşleme Grup Yöntemi olarak yayınlandı. [7] [8] [9] Sürekli geri yayılımın temelleri [7] [10] [11] [12] 1960'da Kelley [13] ve 1961'de Bryson tarafından kontrol teorisi bağlamında türetilmiştir, [14] dinamik programlama ilkelerini kullanarak. Bundan sonra, temel algılayıcıların dışlayıcı-veya devreyi işleyemediğini ve bilgisayarların yararlı sinir ağlarını işlemek için yeterli güce sahip olmadığını keşfeden Minsky ve Papert'in (1969), [15] ardından araştırmalar durdu.
1970 yılında Seppo Linnainmaa, iç içe türevlenebilir fonksiyonların ayrık bağlantılı ağlarının otomatik farklılaşması (AD) için genel yöntemi yayınladı. [16] [17] 1973'te Dreyfus, kontrolörlerin parametrelerini hata gradyanlarıyla orantılı olarak uyarlamak için geri yayılımı kullandı. [18] Werbos'un (1975) geri yayılım algoritması, çok katmanlı ağların pratik eğitimini sağladı. 1982'de Linnainmaa'nın AD yöntemini, yaygın olarak kullanılan şekilde sinir ağlarına uyguladı. [10] [19]
Tamamlayıcı MOS (CMOS) teknolojisi biçiminde metal-oksit-yarı iletken (MOS) çok büyük ölçekli entegrasyonun (VLSI) geliştirilmesi, dijital elektronikte MOS transistör sayılarının artmasını sağladı. Bu, 1980'lerde pratik yapay sinir ağlarının geliştirilmesi için daha fazla işlem gücü sağladı. [20]
1986'da Rumelhart, Hinton ve Williams, bir sıradaki bir sonraki kelimeyi tahmin etmek için eğitildiğinde, geri yayılımın özellik vektörleri olarak kelimelerin ilginç iç temsillerini öğrendiğini gösterdi. [21]
1992'de, 3B nesne tanımaya yardımcı olmak için en az kayma değişmezliğine ve deformasyona toleransa yardımcı olmak için maksimum havuzlama tanıtıldı. [22] [23] [24] Schmidhuber çok seviyeli bir ağ hiyerarşisi benimsemiştir (1992) gözetimsiz öğrenme ile her seferinde bir seviye önceden eğitilmiş ve geri yayılım ile ince ayar yapılmıştır. [25]
Geoffrey Hinton ve ark. (2006), her katmanı modellemek için sınırlı bir Boltzmann makinesi [26] ile ardışık ikili veya gerçek değerli gizli değişken katmanlarını kullanarak üst düzey bir temsilin öğrenilmesini önerdi. 2012'de Ng ve Dean, kediler gibi üst düzey kavramları tanımayı yalnızca etiketlenmemiş görüntüleri izleyerek öğrenen bir ağ oluşturdu. [27] Denetimsiz ön eğitim ve GPU'lardan gelen artan bilgi işlem gücü ve dağıtılmış bilgi işlem, özellikle "derin öğrenme" olarak bilinen görüntü ve görsel tanıma problemlerinde daha büyük ağların kullanılmasına izin verdi. [28]
Ciresan ve meslektaşları (2010) [29], kaybolan gradyan sorununa rağmen, GPU'ların çok katmanlı ileri beslemeli sinir ağları için geri yayılımı mümkün kıldığını gösterdi. [30] 2009 ve 2012 yılları arasında, YSA yarışmalarında ödüller kazanmaya, çeşitli görevlerde insan düzeyinde performansa yaklaşmaya, başlangıçta örüntü tanıma ve makine öğrenimi gibi ödüller kazanmaya başladı. [31] [32] Örneğin, Graves ve ark.'nın çift yönlü ve çok boyutlu uzun kısa süreli belleği (LSTM) [33] [34] [35] [36]. 2009 yılında öğrenilmesi gereken üç dil hakkında herhangi bir ön bilgi sahibi olmadan bağlantılı el yazısı tanıma alanında üç yarışma kazandı. [35] [34]
Ciresan ve meslektaşları, trafik işareti tanıma gibi kriterler üzerinde insan-rekabetçi/insanüstü performans [37] elde etmek için ilk kalıp tanıyıcıları oluşturdular (IJCNN 2012).
YSA'lar, geleneksel algoritmaların çok az başarılı olduğu görevleri gerçekleştirmek için insan beyninin mimarisinden yararlanma girişimi olarak başladı. Kısa süre sonra, biyolojik öncüllerine sadık kalma girişimlerini çoğunlukla terk ederek, ampirik sonuçları iyileştirmeye yöneldiler. Nöronlar, bazı nöronların çıktısının diğerlerinin girdisi olmasına izin vermek için çeşitli şekillerde birbirine bağlanır. Ağ, yönlendirilmiş, ağırlıklı bir grafik oluşturur. [38]
Bir yapay sinir ağı, simüle edilmiş nöronların bir koleksiyonundan oluşur. Her nöron, biyolojik akson-sinaps-dendrit bağlantılarına karşılık gelen bağlantılar aracılığıyla diğer düğümlere bağlanan bir düğümdür. Her bağlantının, bir düğümün diğeri üzerindeki etkisinin gücünü belirleyen bir ağırlığı vardır. [39]
YSA Bileşenleri
Nöronlar Düzenle
YSA'lar, kavramsal olarak biyolojik nöronlardan türetilen yapay nöronlardan oluşur. Her yapay nöronun girdileri vardır ve birden fazla nörona gönderilebilecek tek bir çıktı üretir. Girdiler, görüntüler veya belgeler gibi bir dış veri örneğinin özellik değerleri veya diğer nöronların çıktıları olabilir. final çıktıları çıkış nöronları Bir görüntüdeki bir nesneyi tanımak gibi görevi nöral ağın
Nöronun çıktısını bulmak için önce tüm girdilerin ağırlıklı toplamını alırız. ağırlıklar arasında bağlantılar girişlerden nörona. bir ekliyoruz önyargı terim bu toplamı. Bu ağırlıklı toplam bazen denir aktivasyon. Bu ağırlıklı toplam daha sonra çıktıyı üretmek için (genellikle doğrusal olmayan) bir etkinleştirme işlevinden geçirilir. İlk girdiler, görüntüler ve belgeler gibi harici verilerdir. Nihai çıktılar, bir görüntüdeki bir nesneyi tanımak gibi görevi yerine getirir. [40]
Bağlantılar ve ağırlıklar Düzenle
Ağ, bağlantılardan oluşur; her bağlantı, bir nöronun çıkışını başka bir nörona girdi olarak sağlar. Her bağlantıya göreli önemini temsil eden bir ağırlık atanır. [38] Belirli bir nöronun birden fazla giriş ve çıkış bağlantısı olabilir. [41]
Yayılma işlevi Düzenle
yayılma fonksiyonu önceki nöronların çıktılarından bir nörona girdiyi ve bunların bağlantılarını ağırlıklı bir toplam olarak hesaplar. [38] Bir önyargı yayılımın sonucuna terim eklenebilir. [42]
Organizasyon Düzenle
Nöronlar, özellikle derin öğrenmede, tipik olarak çoklu katmanlar halinde düzenlenir. Bir katmanın nöronları, yalnızca hemen önceki ve hemen sonraki katmanların nöronlarına bağlanır. Harici verileri alan katman, giriş katmanı. Nihai sonucu üreten katman, çıktı katmanı. Aralarında sıfır veya daha fazla gizli katmanlar. Tek katmanlı ve katmansız ağlar da kullanılmaktadır. İki katman arasında birden fazla bağlantı modeli mümkündür. Onlar yapabilir tamamen bağlı, bir katmandaki her nöron bir sonraki katmandaki her nörona bağlanır. Onlar yapabilir havuzlamabir katmandaki bir grup nöronun bir sonraki katmandaki tek bir nörona bağlandığı ve böylece o katmandaki nöronların sayısını azalttığı yer. [43] Yalnızca bu tür bağlantılara sahip nöronlar, yönlendirilmiş asiklik bir grafik oluşturur ve şu şekilde bilinir: ileri beslemeli ağlar. [44] Alternatif olarak, aynı veya önceki katmanlardaki nöronlar arasında bağlantılara izin veren ağlar olarak bilinir. tekrarlayan ağlar. [45]
Hiperparametre Düzenleme
Hiperparametre, değeri öğrenme süreci başlamadan önce belirlenen sabit bir parametredir. Parametrelerin değerleri öğrenme yoluyla elde edilir. Hiperparametre örnekleri arasında öğrenme oranı, gizli katmanların sayısı ve toplu iş boyutu yer alır. [46] Bazı hiperparametrelerin değerleri diğer hiperparametrelerin değerlerine bağlı olabilir. Örneğin, bazı katmanların boyutu, toplam katman sayısına bağlı olabilir.
Öğrenme Düzenle
Öğrenme, örnek gözlemleri dikkate alarak bir görevi daha iyi ele almak için ağın uyarlanmasıdır. Öğrenme, sonucun doğruluğunu iyileştirmek için ağın ağırlıklarının (ve isteğe bağlı eşiklerin) ayarlanmasını içerir. Bu, gözlemlenen hataları en aza indirerek yapılır. Ek gözlemleri incelerken öğrenme tamamlandı, hata oranını faydalı bir şekilde azaltmaz. Öğrenmeden sonra bile hata oranı tipik olarak 0'a ulaşmaz. Öğrenmeden sonra hata oranı çok yüksekse, ağ tipik olarak yeniden tasarlanmalıdır. Pratik olarak bu, öğrenme sırasında periyodik olarak değerlendirilen bir maliyet fonksiyonu tanımlanarak yapılır. Üretimi azalmaya devam ettiği sürece öğrenme devam eder. Maliyet, genellikle değeri yalnızca yaklaşık olarak tahmin edilebilen bir istatistik olarak tanımlanır. Çıktılar aslında sayılardır, bu nedenle hata düşük olduğunda çıktı (neredeyse kesinlikle bir kedi) ile doğru cevap (kedi) arasındaki fark küçüktür. Öğrenme, gözlemler arasındaki farkların toplamını azaltmaya çalışır. [38] Çoğu öğrenme modeli, optimizasyon teorisi ve istatistiksel tahminin doğrudan bir uygulaması olarak görülebilir.
Öğrenme oranı Düzenle
Öğrenme oranı, modelin her gözlemdeki hataları ayarlamak için attığı düzeltici adımların boyutunu tanımlar. Yüksek bir öğrenme oranı, eğitim süresini kısaltır, ancak daha düşük nihai doğrulukla, daha düşük bir öğrenme oranı ise daha uzun sürer, ancak daha fazla doğruluk potansiyeli ile. Quickprop gibi optimizasyonlar öncelikle hata minimizasyonunu hızlandırmayı amaçlarken, diğer iyileştirmeler esas olarak güvenilirliği artırmaya çalışır. Değişen bağlantı ağırlıkları gibi ağ içindeki salınımı önlemek ve yakınsama oranını iyileştirmek için, iyileştirmeler uygun şekilde artan veya azalan uyarlanabilir bir öğrenme oranı kullanır. [47] Momentum kavramı, gradyan ve önceki değişim arasındaki dengenin ağırlıklandırılmasına izin verir, öyle ki ağırlık ayarı bir dereceye kadar önceki değişime bağlıdır. 0'a yakın bir momentum gradyanı vurgularken, 1'e yakın bir değer son değişikliği vurgular.
Maliyet fonksiyonu Düzenle
Ad hoc bir maliyet fonksiyonu tanımlamak mümkün olsa da, seçim sıklıkla fonksiyonun arzu edilen özellikleri (dışbükeylik gibi) tarafından veya modelden kaynaklandığı için (örneğin olasılıklı bir modelde modelin sonsal olasılığı bir ters olarak kullanılabilir) belirlenir. maliyet).
Geri Yayılım Düzenle
Geri yayılım, öğrenme sırasında bulunan her hatayı telafi etmek için bağlantı ağırlıklarını ayarlamak için kullanılan bir yöntemdir. Hata miktarı, bağlantılar arasında etkin bir şekilde bölünür. Teknik olarak, backprop, ağırlıklara göre belirli bir durumla ilişkili maliyet fonksiyonunun gradyanını (türevi) hesaplar. Ağırlık güncellemeleri, stokastik gradyan inişi veya Extreme Learning Machines, [48] "prop-no-prop" ağlar, [49] geri izlemesiz eğitim, [50] "ağırlıksız" ağlar, [51] [52 gibi diğer yöntemlerle yapılabilir. ] ve bağlantıcı olmayan sinir ağları.
Öğrenme paradigmaları Düzenle
Üç ana öğrenme paradigması, denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme ve pekiştirmeli öğrenmedir. Her biri belirli bir öğrenme görevine karşılık gelir
Denetimli öğrenme Düzenle
Denetimli öğrenme, bir dizi eşleştirilmiş girdi ve istenen çıktıları kullanır. Öğrenme görevi, her girdi için istenen çıktıyı üretmektir. Bu durumda maliyet fonksiyonu, yanlış kesintileri ortadan kaldırmakla ilgilidir. [53] Yaygın olarak kullanılan bir maliyet, ağın çıktısı ile istenen çıktı arasındaki ortalama karesi alınmış hatayı en aza indirmeye çalışan ortalama kare hatasıdır. Denetimli öğrenmeye uygun görevler, örüntü tanıma (sınıflandırma olarak da bilinir) ve regresyondur (fonksiyon yaklaşımı olarak da bilinir). Denetimli öğrenme, sıralı verilere de uygulanabilir (örneğin, el yazısı, konuşma ve jest tanıma için). Bu, şimdiye kadar elde edilen çözümlerin kalitesi hakkında sürekli geri bildirim sağlayan bir işlev biçiminde bir "öğretmen" ile öğrenme olarak düşünülebilir.
Denetimsiz öğrenme Düzenle
Pekiştirmeli öğrenme Düzenle
Video oyunları oynamak gibi uygulamalarda, bir oyuncu bir dizi eylemde bulunur ve her birinin ardından çevreden genellikle öngörülemeyen bir yanıt alır. Amaç, oyunu kazanmak, yani en olumlu (en düşük maliyetli) tepkileri üretmektir. Takviyeli öğrenmede amaç, uzun vadeli (beklenen kümülatif) maliyeti en aza indiren eylemleri gerçekleştirmek için ağa ağırlık vermektir (bir politika tasarlamak). Zamanın her noktasında, etmen bir eylem gerçekleştirir ve çevre, bazı (genellikle bilinmeyen) kurallara göre bir gözlem ve anlık bir maliyet oluşturur. Kurallar ve uzun vadeli maliyet genellikle yalnızca tahmin edilebilir. Herhangi bir noktada, aracı, maliyetlerini ortaya çıkarmak için yeni eylemler keşfetmeye veya daha hızlı ilerlemek için önceki öğrenmeden yararlanmaya karar verir.
YSA'lar bu tür uygulamalarda öğrenme bileşeni olarak hizmet eder. [54] [55] YSA'larla (nörodinamik programlama vererek) birleştirilmiş dinamik programlama [56], araç rotalama, [57] video oyunları, doğal kaynak yönetimi [58] [59] ve tıp [ 60] çünkü ANN'nin kontrol problemlerinin çözümüne sayısal olarak yaklaşmak için ayrıklaştırma ızgara yoğunluğunu azaltırken bile doğruluk kayıplarını azaltma yeteneği. Takviyeli öğrenme paradigmasına giren görevler, kontrol problemleri, oyunlar ve diğer sıralı karar verme görevleridir.
Kendi kendine öğrenme Düzenle
Sinir ağlarında kendi kendine öğrenme, 1982'de Crossbar Adaptive Array (CAA) adlı kendi kendine öğrenebilen bir sinir ağı ile birlikte tanıtıldı. [61] Yalnızca bir girdi, durum s ve yalnızca bir çıktı, eylem (veya davranış) a sahip bir sistemdir. Çevreden ne harici tavsiye girdisi ne de harici takviye girdisi vardır. CAA, hem eylemlerle ilgili kararları hem de karşılaşılan durumlarla ilgili duyguları (duyguları) çapraz çubuk şeklinde hesaplar. Sistem, biliş ve duygu arasındaki etkileşim tarafından yönlendirilir. [62] Verilen bellek matrisi W =||w(a,s)||, çapraz çubuk kendi kendine öğrenme algoritması her yinelemede aşağıdaki hesaplamayı gerçekleştirir:
Geri yayılan değer (ikincil pekiştirme), sonuç durumuna yönelik duygudur. CAA, biri davrandığı davranışsal çevre, diğeri ise davranışsal ortamda karşılaşılacak durumlarla ilgili ilk duyguları başlangıçta ve yalnızca bir kez aldığı genetik çevre olmak üzere iki ortamda bulunur. Genetik ortamdan genom vektörünü (tür vektörü) alan CAA, hem istenen hem de istenmeyen durumları içeren davranış ortamında hedef arama davranışını öğrenecektir. [63]
Diğer Düzenle
Bayesian çerçevesinde, maliyeti en aza indirmek için izin verilen modeller kümesi üzerinde bir dağıtım seçilir. Evrimsel yöntemler, [64] gen ekspresyon programlaması, [65] benzetilmiş tavlama, [66] beklenti-maksimizasyon, parametrik olmayan yöntemler ve parçacık sürüsü optimizasyonu [67] diğer öğrenme algoritmalarıdır. Yakınsak özyineleme, serebellar model artikülasyon denetleyicisi (CMAC) sinir ağları için bir öğrenme algoritmasıdır. [68] [69]
Modlar Düzenle
İki öğrenme modu mevcuttur: stokastik ve toplu. Stokastik öğrenmede, her girdi bir ağırlık ayarlaması oluşturur. Toplu öğrenmede ağırlıklar, bir grup girdiye göre ayarlanır ve toplu iş üzerinde hatalar toplanır. Stokastik öğrenme, bir veri noktasından hesaplanan yerel gradyanı kullanarak sürece "gürültü" ekler, bu da ağın yerel minimumlarda takılıp kalma olasılığını azaltır. Bununla birlikte, toplu öğrenme tipik olarak yerel bir minimuma daha hızlı, daha kararlı bir iniş sağlar, çünkü her güncelleme toplu işin ortalama hatası yönünde yapılır. Yaygın bir uzlaşma, "mini-partiler", her bir seride tüm veri setinden stokastik olarak seçilen numuneler içeren küçük seriler kullanmaktır.
YSA'lar, birden fazla alanda en son teknolojiyi geliştiren geniş bir teknikler ailesine dönüşmüştür. En basit türler, birim sayısı, katman sayısı, birim ağırlıklar ve topoloji dahil olmak üzere bir veya daha fazla statik bileşene sahiptir. Dinamik türler, bunlardan bir veya daha fazlasının öğrenme yoluyla gelişmesine izin verir. İkincisi çok daha karmaşıktır, ancak öğrenme sürelerini kısaltabilir ve daha iyi sonuçlar verebilir. Bazı türler, öğrenmenin operatör tarafından "denetlenmesine" izin verir/gerektirirken, diğerleri bağımsız olarak çalışır. Bazı türler tamamen donanımda çalışır, diğerleri ise tamamen yazılımdır ve genel amaçlı bilgisayarlarda çalışır.
Başlıca buluşlardan bazıları şunlardır: görsel ve diğer iki boyutlu verileri işlemede özellikle başarılı olduğu kanıtlanmış evrişimli sinir ağları [70] [71] uzun kısa süreli bellek, kaybolan gradyan problemini önler [72] ve geniş kelime dağarcığına sahip konuşma tanımaya, [73] [74] metinden konuşmaya sentezine, [75] [10] [76] ve foto-gerçek konuşma kafalarına [77] yardımcı olan düşük ve yüksek frekanslı bileşenlerin karışımı (değişken yapıya sahip) birden fazla ağın, bir oyunu kazanmak [78] veya bir girdinin gerçekliği konusunda rakibi aldatmak gibi görevlerde birbiriyle rekabet ettiği rakip ağlar. [79]
Sinir mimarisi araması (NAS), YSA tasarımını otomatikleştirmek için makine öğrenimini kullanır. NAS'a yönelik çeşitli yaklaşımlar, elle tasarlanmış sistemlerle iyi bir şekilde karşılaştırılan ağlar tasarlamıştır. Temel arama algoritması, bir aday model önermek, onu bir veri kümesine karşı değerlendirmek ve sonuçları NAS ağını öğretmek için geri bildirim olarak kullanmaktır. [80] Kullanılabilir sistemler arasında AutoML ve AutoKeras bulunur. [81]
Tasarım konuları, ağ katmanlarının sayısı, türü ve bağlantılılığının yanı sıra her birinin boyutuna ve bağlantı türüne (tam, havuzlama, . ) karar vermeyi içerir.
Hiperparametreler ayrıca her katmanda kaç nöron olduğu, öğrenme hızı, adım, adım, derinlik, alıcı alan ve dolgu (CNN'ler için) gibi konuları yöneten tasarımın bir parçası olarak tanımlanmalıdır (öğrenilmezler). 82]
Yapay sinir ağlarını kullanmak, onların özelliklerinin anlaşılmasını gerektirir.
- Model seçimi: Bu, veri gösterimine ve uygulamaya bağlıdır. Aşırı karmaşık modeller öğrenmeyi yavaşlatır.
- Öğrenme algoritması: Öğrenme algoritmaları arasında çok sayıda ödünleşim vardır. Hemen hemen her algoritma, belirli bir veri setinde eğitim için doğru hiperparametrelerle iyi çalışır. Ancak, görünmeyen veriler üzerinde eğitim için bir algoritma seçmek ve ayarlamak, önemli deneyler gerektirir.
- Sağlamlık: Model, maliyet fonksiyonu ve öğrenme algoritması uygun şekilde seçilirse ortaya çıkan YSA sağlam hale gelebilir.
ANN yetenekleri aşağıdaki geniş kategorilere girer: [ kaynak belirtilmeli ]
- veya zaman serisi tahmini, uygunluk tahmini ve modelleme dahil regresyon analizi. örüntü ve dizi tanıma, yenilik algılama ve sıralı karar verme dahil. [83], filtreleme, kümeleme, kör kaynak ayırma ve sıkıştırma dahil. manipülatörleri ve protezleri yönlendirmek dahil.
Doğrusal olmayan süreçleri yeniden üretme ve modelleme yetenekleri nedeniyle, yapay sinir ağları birçok disiplinde uygulama bulmuştur. Uygulama alanları arasında sistem tanımlama ve kontrol (araç kontrolü, yörünge tahmini, [84] süreç kontrolü, doğal kaynak yönetimi), kuantum kimyası, [85] genel oyun oynama, [86] örüntü tanıma (radar sistemleri, yüz tanıma, sinyal sınıflandırma, [87] 3D rekonstrüksiyon, [88] nesne tanıma ve daha fazlası), dizi tanıma (jest, konuşma, el yazısı ve basılı metin tanıma [89] ), tıbbi teşhis, finans [90] (örneğin otomatik ticaret sistemleri), veri madenciliği, görselleştirme , makine çevirisi, sosyal ağ filtreleme [91] ve e-posta spam filtreleme. YSA'lar, çeşitli kanser türlerini teşhis etmek [92] [93] ve yalnızca hücre şekli bilgisini kullanarak oldukça invaziv kanser hücre dizilerini daha az invaziv hatlardan ayırt etmek için kullanılmıştır. [94] [95]
Doğal afetlere maruz kalan altyapıların [96] [97] güvenilirlik analizini hızlandırmak ve vakıf yerleşimlerini tahmin etmek için YSA'lar kullanılmıştır. [98] YSA'lar ayrıca yer biliminde kara kutu modelleri oluşturmak için kullanılmıştır: hidroloji, [99] [100] okyanus modelleme ve kıyı mühendisliği, [101] [102] ve jeomorfoloji. [103] YSA'lar, meşru faaliyetler ile kötü niyetli faaliyetler arasında ayrım yapmak amacıyla siber güvenlikte kullanılmıştır. Örneğin, Android kötü amaçlı yazılımlarını sınıflandırmak için, [104] tehdit aktörlerine ait etki alanlarını belirlemek ve güvenlik riski oluşturan URL'leri tespit etmek için makine öğrenimi kullanılmıştır. [105] Sızma testi, botnet'leri, [106] kredi kartı sahtekarlıklarını [107] ve ağ izinsiz girişlerini tespit etmek için tasarlanmış YSA sistemleri üzerinde araştırmalar devam etmektedir.
YSA'lar fizikte kısmi diferansiyel denklemleri çözmek için bir araç olarak önerilmiştir [108] [109] [110] ve çok cisimli açık kuantum sistemlerinin özelliklerini simüle eder. [111] [112] [113] [114] Beyin araştırmalarında, YSA'lar bireysel nöronların kısa vadeli davranışlarını incelemiştir, [115] nöral devrelerin dinamikleri, bireysel nöronlar arasındaki etkileşimlerden ortaya çıkar ve davranışın nasıl ortaya çıkabileceği soyut nöral modüllerden ortaya çıkar. tam alt sistemleri temsil eder. Çalışmalar, sinir sistemlerinin uzun ve kısa vadeli plastisitesini ve bunların bireysel nörondan sistem seviyesine kadar öğrenme ve hafıza ile ilişkisini ele aldı.
Hesaplama gücü Düzenle
Çok katmanlı algılayıcı, evrensel yaklaşım teoremi tarafından kanıtlandığı gibi evrensel bir fonksiyon tahmincisidir. Ancak, gerekli nöron sayısı, ağ topolojisi, ağırlıklar ve öğrenme parametreleri ile ilgili kanıt yapıcı değildir.
Rasyonel değerli ağırlıklara sahip (tam hassas gerçek sayı değerli ağırlıkların aksine) belirli bir tekrarlayan mimari, sınırlı sayıda nöron ve standart doğrusal bağlantılar kullanan evrensel bir Turing makinesinin [116] gücüne sahiptir. Ayrıca, ağırlıklar için irrasyonel değerlerin kullanılması, süper Turing gücüne sahip bir makine ile sonuçlanır. [117]
Kapasite Düzenleme
Bir modelin "kapasite" özelliği, verilen herhangi bir işlevi modelleme yeteneğine karşılık gelir. Ağda depolanabilecek bilgi miktarı ve karmaşıklık kavramı ile ilgilidir. Topluluk tarafından iki kapasite kavramı bilinmektedir. Bilgi kapasitesi ve VC Boyutu. Bir algılayıcının bilgi kapasitesi, Thomas Cover'ın çalışmalarını özetleyen Sir David MacKay'in kitabında [118] yoğun bir şekilde tartışılmaktadır. [119] Bir standart nöronlar ağının kapasitesi (evrişimsel değil) bir nöronun elektriksel bir eleman olarak anlaşılmasından türetilen dört kural [120] ile türetilebilir. Bilgi kapasitesi, girdi olarak herhangi bir veri verilen ağ tarafından modellenebilen işlevleri yakalar. İkinci kavram, VC boyutudur. VC Dimension, ölçü teorisinin ilkelerini kullanır ve mümkün olan en iyi koşullar altında maksimum kapasiteyi bulur. Bu, belirli bir biçimde verilen girdi verileridir. [118]'de belirtildiği gibi, keyfi girdiler için VC Boyutu, bir Perceptron'un bilgi kapasitesinin yarısıdır. Rastgele noktalar için VC Boyutuna bazen Bellek Kapasitesi denir. [121]
Yakınsama Düzenleme
Modeller, maliyet fonksiyonuna ve modele bağlı olarak yerel minimumlar mevcut olabileceğinden, ilk olarak tek bir çözüm üzerinde tutarlı bir şekilde yakınsamayabilir. İkinci olarak, kullanılan optimizasyon yöntemi, herhangi bir yerel minimumdan çok uzakta başladığında yakınsamayı garanti etmeyebilir. Üçüncüsü, yeterince büyük veri veya parametreler için bazı yöntemler pratik değildir.
Bazı YSA mimarilerinin yakınsama davranışı diğerlerinden daha fazla anlaşılmıştır. Ağın genişliği sonsuza yaklaştığında, YSA eğitim boyunca birinci dereceden Taylor genişlemesi ile iyi bir şekilde tanımlanır ve bu nedenle afin modellerin yakınsama davranışını devralır. [122] [123] Diğer bir örnek, parametreler küçük olduğunda, YSA'ların genellikle düşük frekanslardan yüksek frekanslara kadar hedef fonksiyonlara uyduğu gözlemlenir. [124] [125] [126] [127] Bu fenomen, Jacobi yöntemi gibi bazı iyi çalışılmış yinelemeli sayısal şemaların davranışının tersidir.
Genelleme ve istatistikler Düzenle
Amacı, görülmeyen örneklere genelleme yapan bir sistem oluşturmak olan uygulamalar, aşırı eğitim olasılığıyla karşı karşıyadır. Bu, ağ kapasitesi gerekli serbest parametreleri önemli ölçüde aştığında dolambaçlı veya aşırı belirlenmiş sistemlerde ortaya çıkar. İki yaklaşım aşırı eğitimi ele alır. Birincisi, aşırı eğitimin varlığını kontrol etmek için çapraz doğrulama ve benzer teknikleri kullanmak ve genelleme hatasını en aza indirmek için hiperparametreleri seçmektir.
İkincisi, bir tür kullanmaktır. düzenleme. Bu kavram, daha basit modellere göre daha büyük bir önceki olasılık seçilerek düzenlileştirmenin gerçekleştirilebileceği olasılıksal (Bayes) bir çerçevede ortaya çıkar, ayrıca amacın iki niceliği en aza indirgemek olduğu istatistiksel öğrenme teorisinde: 'ampirik risk' ve ' kabaca eğitim seti üzerindeki hataya ve fazla uydurma nedeniyle görünmeyen verilerde tahmin edilen hataya karşılık gelen yapısal risk.
Ortalama kare hata (MSE) maliyet fonksiyonunu kullanan denetimli sinir ağları, eğitilen modelin güvenini belirlemek için resmi istatistiksel yöntemleri kullanabilir. Bir doğrulama setindeki MSE, varyans için bir tahmin olarak kullanılabilir. Bu değer daha sonra normal bir dağılım varsayılarak ağ çıktısının güven aralığını hesaplamak için kullanılabilir. Bu şekilde yapılan bir güven analizi, çıktı olasılık dağılımı aynı kaldığı ve ağ değiştirilmediği sürece istatistiksel olarak geçerlidir.
Kategorik hedef değişkenler için sinir ağının (veya bileşen tabanlı bir ağdaki bir softmax bileşeninin) çıkış katmanında bir lojistik işlevin genelleştirilmesi olan bir softmax etkinleştirme işlevi atayarak, çıktılar sonsal olasılıklar olarak yorumlanabilir. Bu, sınıflandırmalar üzerinde bir kesinlik ölçüsü verdiği için sınıflandırmada yararlıdır.
softmax aktivasyon fonksiyonu:
Eğitim Düzenleme
Özellikle robotikte sinir ağlarına yönelik yaygın bir eleştiri, gerçek dünya operasyonu için çok fazla eğitim gerektirmeleridir. [ kaynak belirtilmeli ] Potansiyel çözümler arasında, bir örneğin ardından ağ bağlantılarını değiştirirken çok büyük adımlar atmayan sayısal bir optimizasyon algoritması kullanarak rastgele karıştırma eğitim örnekleri, örnekleri mini gruplar olarak adlandırılan gruplar halinde gruplama ve/veya CMAC. [68]
Teori Düzenleme
A fundamental objection is that ANNs do not sufficiently reflect neuronal function. Backpropagation is a critical step, although no such mechanism exists in biological neural networks. [128] How information is coded by real neurons is not known. Sensor neurons fire action potentials more frequently with sensor activation and muscle cells pull more strongly when their associated motor neurons receive action potentials more frequently. [129] Other than the case of relaying information from a sensor neuron to a motor neuron, almost nothing of the principles of how information is handled by biological neural networks is known.
A central claim of ANNs is that they embody new and powerful general principles for processing information. These principles are ill-defined. It is often claimed that they are emergent from the network itself. This allows simple statistical association (the basic function of artificial neural networks) to be described as learning or recognition. Alexander Dewdney commented that, as a result, artificial neural networks have a "something-for-nothing quality, one that imparts a peculiar aura of laziness and a distinct lack of curiosity about just how good these computing systems are. No human hand (or mind) intervenes solutions are found as if by magic and no one, it seems, has learned anything". [130] One response to Dewdney is that neural networks handle many complex and diverse tasks, ranging from autonomously flying aircraft [131] to detecting credit card fraud to mastering the game of Go.
Technology writer Roger Bridgman commented:
Neural networks, for instance, are in the dock not only because they have been hyped to high heaven, (what hasn't?) but also because you could create a successful net without understanding how it worked: the bunch of numbers that captures its behaviour would in all probability be "an opaque, unreadable table. valueless as a scientific resource".
In spite of his emphatic declaration that science is not technology, Dewdney seems here to pillory neural nets as bad science when most of those devising them are just trying to be good engineers. An unreadable table that a useful machine could read would still be well worth having. [132]
Biological brains use both shallow and deep circuits as reported by brain anatomy, [133] displaying a wide variety of invariance. Weng [134] argued that the brain self-wires largely according to signal statistics and therefore, a serial cascade cannot catch all major statistical dependencies.
Hardware Edit
Large and effective neural networks require considerable computing resources. [135] While the brain has hardware tailored to the task of processing signals through a graph of neurons, simulating even a simplified neuron on von Neumann architecture may consume vast amounts of memory and storage. Furthermore, the designer often needs to transmit signals through many of these connections and their associated neurons – which require enormous CPU power and time.
Schmidhuber noted that the resurgence of neural networks in the twenty-first century is largely attributable to advances in hardware: from 1991 to 2015, computing power, especially as delivered by GPGPUs (on GPUs), has increased around a million-fold, making the standard backpropagation algorithm feasible for training networks that are several layers deeper than before. [7] The use of accelerators such as FPGAs and GPUs can reduce training times from months to days. [135]
Neuromorphic engineering addresses the hardware difficulty directly, by constructing non-von-Neumann chips to directly implement neural networks in circuitry. Another type of chip optimized for neural network processing is called a Tensor Processing Unit, or TPU. [136]
Practical counterexamples Edit
Analyzing what has been learned by an ANN is much easier than analyzing what has been learned by a biological neural network. Furthermore, researchers involved in exploring learning algorithms for neural networks are gradually uncovering general principles that allow a learning machine to be successful. For example, local vs. non-local learning and shallow vs. deep architecture. [137]
Hybrid approaches Edit
Advocates of hybrid models (combining neural networks and symbolic approaches), claim that such a mixture can better capture the mechanisms of the human mind. [138] [139]
A two-layer feedforward artificial neural network.
An artificial neural network.
A single-layer feedforward artificial neural network with 4 inputs, 6 hidden and 2 outputs. Given position state and direction outputs wheel based control values.
A two-layer feedforward artificial neural network with 8 inputs, 2x8 hidden and 2 outputs. Given position state, direction and other environment values outputs thruster based control values.
Parallel pipeline structure of CMAC neural network. This learning algorithm can converge in one step.
Other Factors: Diseases and Drugs
Some illnesses may lead to obesity or weight gain. These may include Cushing&rsquos disease, and polycystic ovary syndrome. Drugs such as steroids and some antidepressants may also cause weight gain. Research continues on the role of other factors in energy balance and weight gain such as chemical exposures and the role of the microbiome.
A health care provider can help you learn more about your health habits and history to identify whether behaviors, illnesses, medications, and/or psychological factors are contributing to weight gain or making weight loss hard.
“By observing or noticing the mental dialogue we experience (rather than acting on it), we change our relationship to it.”
So, where does one go from there? I’m here to become wise about pressure and stress. I can simply observe when I am feeling pressured and how stress functions in me and discern how to use it properly (via my Strategy & Authority). The key is to recognize what pressure belongs to me and what does not. De-conditioning, as it is called in the Human Design System, is a process of letting go of what we are not. By observing or noticing the mental dialogue we experience (rather than acting on it), we change our relationship to it. This is the beauty of quantum. Something completely new emerges and we become more aware and able to see everything in a new way.
What about the different Authority types?
Your Strategy and Inner Authority go together to guide you. Your Inner Authority is your body’s knowing or intelligence, how you know if a decision is the right one for you. You hear a lot these days about following your intuition. Human Design gets specific and shows you where your Authority lies so you can experiment and see how it works for you. It’s a funny thing. You can look at your open centers and pretty much pinpoint where and how you’ve been giving your Authority away to things and people that are not you. When we intentionally practice with our true Strategy and Authority, we align with our unique path and genetic makeup. Things just naturally fall into place, from where we live, to our job, and our relationships.
If you’re making decisions using your Strategy and Authority, then you are not making decisions with your mind. In the beginning, it is very common for our minds not to agree with this guidance! Everyone will experience their Strategy and Authority in a way that is unique to them. The only way to get the benefit of this information is to bring it alive within yourself by experimenting with your design. A foundation reading with a certified analyst can show you how—there are many nuanced details within each BodyGraph—but in general terms, the types are below:
The 5 main types of contracts in construction
Lump sum contracts
Lump sum contracts, also known as fixed price contracts, are the most basic type of construction contracts. That’s because they outline one fixed price for all the work done under them. For this reason, lump sum contracts are extremely common in construction. Odds are most contractors have entered into multiple lump sum contracts in the past.
However, as simple as the one price formula seems, lump sum contracts aren’t so cut-and-dry. Here are a few key benefits and drawbacks of lump sum contracts:
Pros of lump sum
- Lump sum contracts simplify bidding. Naming a total price rather than submitting multiple bids simplifies the selection process for owners and GCs.
- Finishing under-budget means high profit margins. Because the price for the project is set in stone, finishing under-budget means you pocket the savings.
Cons of lump sum
- Miscalculations destroy margins. When drafting a lump sum contract, you need to account for every variable. Since there’s one set price, unexpected setbacks or changes during a project cut directly into your profit margin.
- The bigger the project, the more room for loss. If you’re working with subs and suppliers, there is no room for error. The cost of those inevitable missteps and setbacks from sub-tiers comes right out of the lump sum price.
As you can see, lump sum contracts involve a fair amount of risk for contractors because they don’t account for unexpected costs or delays after the project is started. Missteps mean you make less money, or, even worse, lose money on a project.
That’s why lump sum contracts are best suited for smaller projects with predictable scopes of work.
Time and materials contracts
As opposed to lump sum contracts, time and materials (T&M) contracts work best for projects in which the scope of work is not well-defined. Time and materials contracts reimburse contractors for the cost of materials and establish an hourly or daily pay rate.
Here’s an overview of the pros and cons of time and materials contracts:
Pros of T&M
- Time and materials contracts are agile. Since the customer reimburses the contractor for the cost of materials and pays an hourly wage, unexpected delays, roadblocks, and other changes to the scope of work are covered.
- Time and materials contracts allow for simple negotiations. Setting rules for what materials will be covered and what the hourly wage will be is simple with time and materials contracts.
Cons of T&M
- Tracking time and materials is time consuming. Logging each and every material cost on a project is no small task, and failure to provide an accurate number upon completion means lower profit margins. Doing a thorough job here means you spend more time crunching numbers and less time doing the work.
- Efficiency isn’t rewarded. Since time and materials contracts pay by the hour or day, there’s no real incentive to finish a project early. However, it’s common practice to stipulate a bonus for finishing ahead of schedule.
When you consider the unpredictable nature of any given construction project, the owner bears a considerable amount of risk with time and materials contracts. That’s because they’re required to pay the contractor for any unexpected costs, changes, or time overruns that take place over the course of the project, costing them more than they initially planned for.
Cost-Plus contracts
Cost-plus contracts, otherwise known as cost-reimbursement contracts, involve the owner paying the contractor for the costs incurred during the project plus a set amount of money for profit, which can be determined by a percentage of the total price of the project.
The costs covered by cost-plus contracts can involve direct costs (i.e. direct labor and materials), indirect costs (i.e. office space, travel, and communication expenses), and profit (i.e. the agreed upon fee or markup).
Pros of cost-plus
- Cost-plus contracts are flexible. Cost-plus contracts allow owners to make design changes along the way, and contractors know they’ll be paid for the extra time or materials those changes incur.
- Miscalculations aren’t devastating. Since cost-plus contracts are flexible by nature, inaccuracies in the initial bid aren’t as detrimental as they are with lump sum contracts.
Cons of cost-plus
- Justifying some costs can be difficult. Cost-plus contracts require contractors to justify the costs on a given project. Sometimes those costs can be hard to account for, and owners can be resistant to reimbursing indirect costs like administrative expenses and mileage.
- Fronting the cost of materials can put contractors in a bind. Since cost-plus contracts operate through reimbursement, paying more than you expected for materials could mean you’re spread thin for the remainder of the project.
When it comes to cost-plus contracts, the majority of the risk is placed on the owner. That’s because the contractor is paid for all costs incurred during the project, and any unforeseen expenses come out of the owner’s pocket. For that reason, cost-plus contracts are best suited for projects in which a lot of creative flexibility is needed.
Unit price contracts
Unit price contracts divide the total work required to complete a project into separate units. They are also known as measurement contracts, measure and pay contractsveya remeasurement contracts. The contractor provides the owner with price estimates for each unit of work, rather than an estimate for the project as a whole.
Unit price contracts are useful for projects in which the work is repetitive, heavily dependent on material costs, and the amount of work needed isn’t clear before the project is started.
Pros of unit price
- Unit price contracts simplify invoicing. Unit price contracts allow for increased transparency. Owners can easily understand each cost that goes into the final price of the contract because the price of each unit is predetermined. This helps avoid disputes and arguments when it’s time to pay up.
- If more work is required, the profit margin stays the same. Any extra work that’s needed is simply added on as another pre-priced unit, making it easier to manage change orders and other alterations to the scope of work.
Cons of unit price
- Predicting the final value of the contract can be difficult. Usually, the amount of units needed to complete a project isn’t known immediately. This means owners may pay more than they expected.
- Remeasurement can delay payment. Remeasurement, or the owner’s ability to compare the price of each unit with the total cost of the project, can slow down payment. Although transparency is something we should all strive towards, this may be something you want to consider.
When it comes to unit price contracts, the majority of the risk lies with the owner because they must reimburse the cost of unexpected units that are added. However, the transparency they afford is a massive benefit to all parties involved.
GMP contracts
Guaranteed maximum price (GMP) contracts establish a cap on the contract price. With this type of construction contract, the property owner won’t exceed the contract price. Any material or labor costs above that price should be covered by the contractor.
Sometimes, another type of construction contract may also include a GMP provision. For example, a cost-plus contract could include a clause that limits total costs to a guaranteed maximum price.
Guaranteed maximum prices are a common feature in construction contracts, and they’re best suited to projects with few unknowns. For example, the construction of a retail chain with plans that have been used over and over.
Pros of GMP
- GMP contracts make for quicker projects. Having a final contract price accelerates the bidding process, and it makes financing projects easier because lenders know the maximum amount a given project will cost early on.
- GMP contracts incentivize savings. Having a fixed price overhead incentivizes contractors to reduce costs and finish ahead of schedule. Owners usually agree to share cost savings with their contractors.
Cons of GMP
- GMP contracts place risk on contractors. Unfortunately, GMP contracts force the party doing the work to absorb cost overages in the event the contract price maximum is exceeded.
- GMP contracts can take longer to review and negotiate. In order to protect themselves from exceeding the price cap, contractors may try to increase the maximum price of the contract. When this happens, the negotiation process is elongated and the project takes longer to start.
Since the owner won’t pay for any cost overruns, guaranteed price contracts shift a lot of risk onto contractors. Considering that risk, one thing contractors can do is use a good cost estimating software. Job costing is an important accounting process on any construction project, and having a solid estimate will minimize risk by helping contractors avoid overcharging or undercharging the owner.
What happens if I fail to take my RMD?
Lawmakers were serious about forcing people to take required minimum distributions, so they made sure the penalties for failing to comply with the RMD rules were strict. If you don't take out the full amount of your RMD by the appropriate deadline, then the IRS charges a whopping 50% penalty on the amount that you should have taken out. Based on current tax rates, that penalty will be larger in every circumstance than the amount of tax you'd have to pay if you withdrew the required amount.
To some, the 50% RMD penalty seems draconian. But it only serves to express how important legislators found it to put limits on the amount of time that taxpayers could benefit from favorable tax laws surrounding retirement savings.
Baldi’s Basics 2
Can a little-budget game a super hit? Well, everything is possible, because now one of the most popular games has a very simple graphics. It resembles games from the 90’s, and the character seems to be even a bit ugly, though, it doesn’t mean that Baldi’s Basics in Education and Learning is plain and dull. Ne? You saw the word Education, and the game isn’t interesting for you anymore? Well, the genre of the game has nothing to do with education, though it takes place in school this is an indie horror game, and you can see all peculiarities of the game as soon as you load it. Your character is a student, whose task is to collect seven notebooks, which around the school. This task doesn’t seem to be too difficult, but there is a big problem – your professor is chasing you, and his mind is obsessed with the idea of killing you. The teacher isn’t bad in fact it’s you, who makes him mad. The reason is simple: he is the teacher of math, and you are dealing with this very subject. At the beginning of the game you will see math problems, which may be very easy, as the name of the game states. But later everything will become more complicated. And you will make a mistake during calculation, which will lead to serious troubles. Your professor loves his subject, and he hates lazy and stupid students, and he knows how to make them become cleverer.
Every time he hears a mistake, he becomes furious. He has a perfect hearing, and he can hear everyone and everything. Don’t think that you are cleverer than professor: you need to solve math problems in every notebook, and some of them don’t have a positive solution. So to say, no matter how hard you try, you will make a mistake. But this is the sense of a horror game, isn’t it? This game is perfect for those, who like small games with crazy graphics and the ability to scare oneself to death. So, how should you deal with your crazy professor? The answer is simple. You should run as soon as you make a mistake, because Baldi, it’s the professor’s name, is hunting for you with a big ruler in his hands. He can beat you to death with this simple tool, and your character will hate math till the last day of his life, if he managed to survive. This is quite possible, because despite numerous characters that will be helping professor, you still have a chance to survive and get out of school. When you do this, the doors will be closed behind you, and you will win the game in this way.