Как научиться хорошо водить машину девушке на автомате: Как самостоятельно научиться водить машину женщине

Как быстро научиться водить автомобиль на автомате женщине

Главная » Разное » Как быстро научиться водить автомобиль на автомате женщине

Как водить машину для начинающих пошагово: автомат

Перед тем, как начинающий автомобилист сядет за руль и будет получать навыки вождения на практике, необходимо, чтобы новичок изучил правила дорожного движения и базовые технические дисциплины касаемо общего устройства автомобиля.

Если точнее, нужно знать о принципах работы основных узлов, из которых состоит автомобиль. Хотя последнее по нормативным актам не обязательно к изучению, но эти знания для будущих автомобилистов не будут лишними.

В этой статье мы рассмотрим, как водить машину автомат для начинающих, принцип работы коробки – автомат, правила пользования АКПП, переключения режимов работы автоматической коробки и т.д.

Содержание статьи

Езда на автомате для начинающих

Итак, рычаг селектора переключения АКПП имеет несколько основных положений: P, R, N, D, D2 (или L), D3 или S.

Рассмотрим  каждый по отдельности.

• Положение рычага переключения передач в позиции «P» — паркинг. Движение автомобиля невозможно, при этом в таком режиме разрешен запуск двигателя.
• Положение рычага переключения передач в позиции «R» — реверс. Задний ход. Нельзя пользоваться этой позицией во время движения автомобиля вперед. В этом режиме запуск двигателя невозможен.
• «N» — нейтраль. Автомобиль может свободно перемещаться. В этом режиме разрешен запуск двигателя, а также буксировка авто.

  Положение рычага переключения передач в позиции «D» – драйв (основной режим движения). Этот режим обеспечивает автоматическое переключение с первой по четвертую передачу (рекомендуется использовать в нормальных режимах движения).
• Положение рычага переключения передач в позиции D3 (S) второй диапазон пониженных передач (на дорогах с небольшими подъемами и спусками) или D2 (L) диапазон пониженных передач (на бездорожье).

Такие режимы переключения есть не на всех АКПП, все зависит от модификации трансмиссии. Переключение рычага из положения D в положение D2 или D3 и обратно может производиться во время движения транспортного средства. АКПП также могут дополнительно оборудоваться  режимами переключения скоростей: N – нормальный, Е – экономичный, S – спортивный.

Вождение автомобиля: автомат коробка

Разобравшись с принципом использования АКПП, можно перейти непосредственно к тому, как ездить на автомате для начинающих. Первый урок вождения транспортного средства должен включать в себя изучение правильной посадки водителя за рулем автомобиля.

• Настройка водительского сидения. Спинка водительского сидения должна иметь максимально вертикальное положение, но не в ущерб удобству посадки водителя. Удаление подушки от педального узла, должно быть ориентировано на неполное распрямление ноги водителя при максимальном нажатии на педаль тормоза.

После положение спинки водительского сидения регулируется таким образом, чтобы при полном прикосновении спины водителя к спинке сидения, его вытянутая рука касалась верхней части руля подушкой ладони большого пальца.

• Настройка зеркал заднего вида. После того как, водитель  настроил водительское сидение, необходимо настроить зеркала заднего вида. Как правило, в современных автомобилях устанавливаются два боковых и салонное зеркало заднего вида (за исключением пикапов и коммерческого транспорта).  

Зеркала должны настраиваться таким образом, чтобы водитель без изменения посадки и без поворота головы мог по всем зеркалам мгновенно оценить обстановку позади автомобиля только переводом глаз.

При правильно настроенных боковых зеркалах 1/3 часть зеркала должна отражать заднее крыло автомобиля, а 2/3 обстановку позади. Касаемо салонного зеркала, оно должно быть отрегулировано таким образом, чтобы в верхнем положении переключателя угла наклона салонного зеркала в нем полностью отражался проем заднего стекла автомобиля.

• После того, как настройки посадки водителя закончены, можно приступить к запуску двигателя. Запуск ДВС автомобиля с автоматической коробкой передач на многих моделях невозможен без нажатия на педаль тормоза в любом положении селектора выбора режимов АКПП, кроме P и N.

Ключ имеет четыре положения в замке зажигания: 

1. Стандартное (базовое положение).
2. Снятие противоугонной блокировки (разблокировка колонки рулевого управления).
3. Включение зажигания (контроль приборной панели). Активирована электронная система автомобиля.
4. Запуск двигателя.

Для того чтобы завести автомобиль с АКПП:

• Вставляем ключ в замок зажигания и выжимаем педаль тормоза, при этом рычаг переключения передач должен находиться в положении паркинг «Р» или положении нейтраль «N».
• Не отпуская педаль тормоза, поворачиваем ключ в замке зажигания в положение «Запуск двигателя».
• Переводя рычаг селектора управления передачами в положение драйв «D» или «R», отпускаем педаль тормоза, опускаем стояночный тормоз, после чего автомобиль начинает движение.

Важно помнить, что машина с АКПП управляется только одной правой ногой, которая нажимает или на газ, или на тормоз. Запрещено нажимать на тормоз левой ногой, а для газа использовать правую.

• Перед началом движения автомобиля нужно убедиться при помощи зеркал заднего вида в отсутствии попутного транспорта,  включить поворот, перенести правую ногу с педали тормоза на педаль газа и начинать движение плавно.

После выезда на проезжую часть все действия водителя должны подчиняться требованиям правил дорожного движения. Водитель транспортного средства обязан соблюдать скоростной режим движения на данном участке дороги, придерживаться крайней правой полосы в зависимости от дорожной обстановки и разметки.

При движении в потоке двигаться с той же скоростью, что и другие участники движения, соблюдая интервал и дистанцию от других автомобилей. В автомобилях, оборудованных АКПП, нет необходимости переключать передачи в зависимости от скоростного режима транспортного средства, что значительно облегчает управление автомобилем и позволяет водителю сконцентрироваться на дорожной обстановке.

• Движение в гору и спуск. Перед подъемом водитель обязан оценить крутизну, протяженность и качество дорожного покрытия, проложенного на подъеме. Если дорожное покрытие хорошего качества и погодные условия позволяют преодолеть подъем, не сбрасывая скорости, в этом случае водитель транспортного средства за несколько десятков метров до точки начала подъема, убедившись в безопасности своего маневра, должен вжать педаль акселератора с целью придания автомобилю максимального ускорения.

Этот маневр выполняется для того, чтобы повысить инерцию движущегося транспортного средства для облегчения его въезда на подъем без потери круизной скорости автомобиля.

Если же дорожное покрытие недостаточного качества, либо погодные условия не позволяют безопасно совершить въезд на подъем «накатом», водитель транспортного средства обязан занять крайне правое положение на проезжей части. Далее на небольшой скорости следует преодолеть подъем. Если крутизна подъема слишком велика, стоит ограничиться понижающими передачами на АКПП (D3, 2, L).

При спуске водитель, наоборот, должен убрать ногу с педали акселератора и совершать спуск накатом. При этом педалью тормоза нужно регулировать скоростной режим автомобиля, придерживаясь, как и во всех случаях, крайне правой стороны проезжей части.

• Движение задним ходом. Перед началом движения задним ходом, водитель транспортного средства в первую очередь должен убедиться в достаточном пространстве на проезжей части за автомобилем для совершения маневра.

После этого, по зеркалам заднего вида и посредствам поворота головы водитель транспортного средства должен убедиться в отсутствии транспорта или иных преград по ходу движения своего авто.

Убедившись в отсутствии преград, водитель переводит селектор АКПП в положение «R», убирает ногу с педали тормоза и, аккуратно дозируя тягу педалью акселератора, выполняет маневр. Если движение интенсивное, то для обеспечения большей безопасности при маневре, водитель транспортного средства может дополнительно включить аварийные огни.

• Положение нейтраль «N». Это положение селектора АКПП используется крайне редко, зачастую в «сервисных» целях: закатить автомобиль на эвакуатор или на подъемник, в рамках проведения ТО, при буксировке и т. д.

В  некоторых случаях «нейтраль» включается при необходимости переместить автомобиль на несколько метров при заглушенном двигателе. При движении в потоке не рекомендуется переводить селектор АКПП в положение N, так как это «отсоединяет» двигатель от АКПП, что приводит к полной потере тяги на ведущих колесах и может стать причиной аварийных ситуаций.

Что в итоге

Как видно, вождение автомобиля автомат, особенно для начинающих, намного проще сравнительно с вождением машины на механике МКПП. Автомобиль с АКПП идеален для движения в городском потоке, поскольку  водитель во время вождения машины с автоматом не отвлекается на переключение передач.

Рекомендуем также прочитать статью о том, как управлять автомобилем с коробкой автомат. Из этой статьи вы узнаете об особенностях управления автомобилем с АКПП, а также о некоторых тонкостях и нюансах техники вождения машины с автоматом.

Напоследок добавим, что езда на автомате для начинающих имеет свои правила, которые необходимо соблюдать. Следование таким правилам и рекомендациям позволяет, с одной стороны, уберечь саму коробку-автомат от преждевременных поломок, а с другой избежать аварийных ситуаций на дороге.

 

Читайте также

Как водить машину —

Научиться водить машину — это процесс, который большинство из нас проходит на той или иной стадии. Некоторые ученики любят каждый момент, в то время как другие боятся каждую секунду быть за рулем.

Независимо от мнений, есть две вещи, которые наверняка; научиться водить машину дорого и отнимает много времени. Использование ресурсов, таких как это руководство, о том, как управлять автомобилем, может сократить общее время, необходимое для достижения стандарта тестирования, и, следовательно, сократить расходы.

Это руководство охватывает основы с точки зрения правовых аспектов и аспектов безопасности, а также процесса вождения автомобиля с механической коробкой передач.

легальное вождение

Чтобы ездить по дорогам общего пользования Великобритании, водитель должен быть не моложе 17 лет и физически получить временные водительские права. Чтобы убедиться, что вы получили свою лицензию к своему 17-летию, вы можете подать заявку на нее за 3 месяца до дня, когда вам исполнится 17 лет. Более подробную информацию см. В разделе «Обучение вождению».

Нет никаких возрастных ограничений или лицензионных требований для людей, которые имеют доступ к управлению автомобилем на частной земле. Некоторые автошколы, которые имеют доступ к внедорожным дорожным сооружениям, предлагают курсы вождения для лиц моложе 17 лет. Информацию см. В 16 лет.

Прежде чем научиться водить машину, пройдите процедуру безопасности DSSSM

Настройка автомобиля

Прежде чем мы начнем рассказывать о том, как водить автомобиль, вам нужно настроить автомобиль для вас. Мы все разных размеров и высот, поэтому настройка машины для того, чтобы легко добраться до всех органов управления, важна с точки зрения безопасности.

Эта процедура называется тренировкой в ​​кабине, и DSSSM может помнить, что нам нужно сделать. То есть:

• D (двери) — убедитесь, что все двери закрыты
• S (Сиденье) — Переместите сиденье вперед или назад, чтобы можно было прижать педаль сцепления к полу, но при этом слегка согнуть ногу.
• S (рулевое управление) — отрегулируйте рулевое управление или спинку сиденья так, чтобы вы могли положить обе руки на верх рулевого колеса, но при этом слегка согнуть руки. Если вы можете удобно удерживать верхнюю часть рулевого колеса, вы можете легко добраться до любого другого элемента управления.
• S (ремень безопасности) — закрепите ремень безопасности и убедитесь, что нет перекручивания. Убедитесь, что пассажиры надежно пристегнуты.
• M (зеркала) — регулировка внутреннего и дверного зеркал.Для получения справки по настройке зеркал см. Регулировка зеркал.

Учебное пособие по тренировке в кабине гораздо более подробно охватывает все эти процедуры безопасности. После того, как вы настроите автомобиль, вы можете начать учиться водить машину.

, прежде чем ехать

Следующие инструкции относятся к тому, как водить автомобиль с ручным управлением, и для начинающих с небольшим или нулевым опытом. Если вы впервые за рулем:

• Выберите тихую жилую улицу. Избегайте использования проселочной дороги, поскольку она может быть опасной, особенно для начинающего водителя.
• Дорога, которая идеально ровная и ровная (чтобы избежать скатывания), насколько это возможно
• Начните с обычного припаркованного положения слева от потока движения.

То, что мы собираемся сделать, это отвезти машину из неподвижного положения на короткое расстояние, а затем поднять налево, закрепить и припарковать машину. В идеале вы уверены в настройке автомобиля (DSSSM) и основных средствах управления, подробно описанных в руководстве по тренировкам в кабине.

Наконец, убедитесь, что ваш ремень безопасности пристегнут, ручной тормоз включен и рычаг переключения передач находится в нейтральном положении (см., Как переключать передачи, для получения дополнительной информации, если это необходимо).Теперь, прежде чем ехать, взгляните в левое дверное зеркало; Посмотрите, как параллельно машина выглядит с бордюром и как далеко машина находится от бордюра. Сфотографируйте это, так как вам нужно будет вспомнить это позже. Хорошо, давай поедем.

Как водить машину

Следуйте этому руководству и научитесь водить машину

• 1. Запуск автомобиля
  Запустите автомобиль, повернув ключ по часовой стрелке, пока он не остановится в течение 1-2 секунд. Как только вы услышите, как загорелся двигатель, отпустите ключ зажигания.
• 2. Отожмите сцепление
  Если вы немного не уверены, что педали пола делают, подумайте справа налево A, B и C; A Ccelerator, B грабли и C сцепление. Используя левую ногу, надавите на сцепление до упора на пол и удерживайте его там.
• 3. Выберите 1-ую передачу
  В нейтральном положении левой рукой нажмите рычаг переключения передач до упора влево и, как только он остановится, подтолкните его прямо на 1-ю передачу. Теперь поместите эту руку на рычаг ручного тормоза.
• 4. Небольшой газ
  Дайте двигателю небольшую мощность, «установив газ». Аккуратно и медленно нажмите педаль акселератора. Вам нужно всего лишь нажать небольшое количество, примерно 1 см. Удерживайте педаль, когда счетчик оборотов достигает примерно 1500 об / мин.
• 5. Найти точку прикуса
  Сцепление позволяет переключать передачи, так что думайте о сцеплении как о двух пластинах, которые могут соединяться и разделяться. Одна пластина соединена с двигателем, а другая — с колесами.Когда вы кладете муфту вниз, она разделяет пластины, позволяя переключать передачи. Вам нужно найти точку укуса сцепления — точку, в которой две пластины начинают соединяться и соединять двигатель, шестерни и колеса. Когда вы поднимите сцепление, пластины начнут собираться, и вы услышите, как двигатель меняет свой тон, и автомобиль может немного скрипеть. Как только вы услышите это, держите сцепление прямо там, так как это точка укуса.
• 6. Ручной тормоз
  Теперь вам нужно отпустить ручной тормоз.Слегка поднимите его и нажмите на кнопку на конце. Теперь отпустите рычаг до упора и снова положите руку на руль. Если в вашем автомобиле установлен электронный ручной тормоз (стояночный тормоз), появится кнопка, требующая нажатия.
• 7. Перемещение автомобиля
  Очень медленно и очень слегка надавите на акселератор, одновременно отпуская сцепление. На этом этапе важно, чтобы вы медленно отпускали сцепление, иначе это может привести к остановке автомобиля.Вскоре после того, как автомобиль съехал и набрал обороты, вы можете полностью отпустить сцепление и полностью убрать ногу с педали.

Это основы для того, чтобы научиться водить машину, двигаясь с нее в самом простом виде. Не волнуйтесь, если вы застряли, большинство учеников так делают, просто начните сначала, пока не освоитесь. Для получения дополнительной информации посмотрите, как прекратить глохнуть автомобиль.

Сцепление Wear

Поиск и использование точки укуса сцепления — отличный способ для новых водителей уехать и минимизировать вероятность сваливания.Этот метод, однако, увеличивает износ сцепления. По мере того, как вы прогрессируете и приобретаете уверенность в управлении сцеплением, попробуйте отпустить ручной тормоз, увеличить акселератор и одновременно поднять сцепление с пола, не удерживая его в точке укуса. Чтобы избежать срыва, вам нужно будет медленно поднимать педаль сцепления в области точки укуса, но можно быстро ее поднять, когда автомобиль наберет обороты. Это требует немного больше практики, но легче в долгосрочной перспективе и снижает износ сцепления.

Правила безопасности вождения

Частью процесса обучения вождению автомобиля являются наблюдения и процедуры по технике безопасности. Ваш пассажир-наблюдатель сначала поможет вам с наблюдением за безопасностью, но по мере продвижения вы должны включить эти наблюдения:

• Зеркала
  Перед тем, как сдвинуть машину с места, последнее, что вам нужно сделать, это проверить зеркала. Это внутреннее зеркало, за которым следует правое дверное зеркало. Если есть какие-либо транспортные средства, приближающиеся сзади, подождите, пока они не проезжают, и снова проверьте ваши зеркала. Если все ясно, проверьте:
• Слепое пятно
  Слепое пятно — это та часть, которую вы не видите в своих зеркалах.Велосипедисты или небольшой автомобиль могут быть легко спрятаны в слепой зоне, поэтому посмотрите через правое плечо, чтобы убедиться, что все ясно. И наконец:
• Look Ahead
  Если приближаются какие-либо транспортные средства или велосипедисты, перед тем как съехать, подайте правильный сигнал. Если нет участников дорожного движения или пешеходов, которые могут извлечь выгоду из сигнала, то вы все равно можете сигнализировать, если хотите, или просто не делаете этого. Это также приемлемо на экзамене по вождению.

Направляясь, поверните колесо на пол-оборота вправо и, как только вы достигнете центра своей стороны дороги, еще раз выпрямите колесо.Держите автомобиль на очень низкой скорости (5 — 10 миль в час) на 1-й передаче и отмените сигнал (если применяется), если он не сделал этого автоматически.

Остановка машины

Нам нужно остановить машину и припарковаться слева, как это было до поездки, чтобы обеспечить безопасное, удобное и легальное положение. Помните ментальную фотографию левого дверного зеркала? Вот куда мы идем. Прежде чем вернуться влево:

• Проверьте внутреннее и левое дверное зеркало
• Если рядом есть участники движения или пешеходы, подайте сигнал слева.Опять же, если никого нет рядом, в этом нет необходимости, хотя это зависит от вас.
• Накрыть тормоз и сцепление. Это означает, что ставьте ноги сверху на педали, но не нажимайте педали вниз. Это подготовка к использованию педалей и правильное положение при этом.
• Начните немного поворачивать налево. Избегайте грубых действий, иначе вы попадете на обочину. Когда в левое дверное зеркало «ментальное фото» попадает в кадр, начните снова выпрямлять рулевое управление и соответственно отрегулируйте его.
• Быстро выжимаем сцепление до пола
• Осторожно включите ножной тормоз, пока автомобиль не остановится.
• Держите ноги / педали такими, какие они есть, и включите ручной тормоз
• Выберите нейтральный и отмените сигнал, если вы применили его

Для новых водителей часто бывает трудно судить, где бордюр находится по отношению к транспортному средству. Ограничение парковки / подтягивания вверх слева учебник предлагает информацию и ориентиры.

Делая успехи

Это, по сути, первый урок для обучения вождению автомобиля.Продолжайте практиковаться, и когда вы набираетесь уверенности, увеличивайте скорость. Для этого вам нужно сменить передачу. См. Руководство по смене передач. Вам, конечно, нужно продвигаться оттуда, но важно учиться шаг за шагом и не торопиться. Ниже продолжаем основы, указывая вам учебники, которые окажутся полезными.

• Проезжающие припаркованные автомобили — Чтобы научиться водить машину, необходимо понять безопасные расстояния. Этот учебник поможет с проезжающими мимо припаркованными автомобилями.
• Велосипедисты и велосипедные дорожки — Когда вы научитесь водить, вы столкнетесь со многими велосипедистами. Этот учебник поможет вам понять, как безопасно обращаться с велосипедистами и использовать велосипедные дорожки.
• Расположение на дороге — Убедитесь, что вы правильно во время движения.
• Lane дисциплина — Это все о том, чтобы знать, на какую полосу нужно идти.
• Перекрестки — По статистике, именно на развязках не проходят большинство экзаменов по вождению.Ознакомьтесь с этими руководствами, чтобы убедиться, что вы делаете это правильно.
• Перекресток — Перекресток может стать сложным, особенно если он занят оживленными развязками в желтых коробках.
• Карусели — Карусели пугают многих учеников, но на самом деле они не так уж и плохи, когда к ним привыкаешь.
• левый и правый повороты — вам необходимо знать правильную процедуру выполнения левого и правого поворотов.
• Аварийная остановка — При обучении управлению автомобилем важно знать, как правильно и безопасно остановить автомобиль в чрезвычайной ситуации.
• Дороги с двумя проезжими частями — По мере развития навыков вождения вам нужно будет научиться обходить дороги с двумя проезжими частями, ездить по ним и выходить из них.
• Правило 2 секунд — Движение слишком близко к другому транспортному средству является частой причиной аварий. Правило «2 секунды» — это легко запоминающаяся система для сохранения безопасного расстояния.
• Вождение по проселочной дороге — По статистике, самые опасные дороги — это проселочные дороги. Этот урок содержит советы по безопасному вождению.

Автошкола или частные уроки

Если вы решите использовать автошколу с самого начала, инструктор начнёт с того, что на первом уроке по вождению проведет тренировку в кабине. Они также будут использовать много процедур, которые описаны на этом сайте. Изучение этих и их значений поможет сократить время и затраты. Следующие процедуры:

Маневры

Если у вас есть достаточные навыки для вождения автомобиля и если вы планируете сдавать экзамен по вождению в Великобритании, изучите маневры по вождению как можно скорее.Они используются в экзамене по вождению, чтобы продемонстрировать экзаменатору, что у вас хороший уровень контроля над автомобилем. Они требуют отличных наблюдений, техники, управления автомобилем и сцепления. Учебники можно найти в разделе маневров по вождению.

пешеходных переходов

При обучении вождению автомобиля важной частью обучения является то, как обращаться с пешеходами на пешеходных переходах с точки зрения водителей. Прочитайте наши руководства по пешеходному переходу, чтобы понять, как с ними обращаться как с водителем.Смотрите пешеходные переходы для учебников.

Изучите дорожные тестовые маршруты

По мере продвижения по вождению начните вводить маршруты экзаменов по вождению для выбранного вами экзаменационного центра. Чем раньше вы ознакомитесь с этими маршрутами, тем лучше, поскольку это повысит ваши шансы на прохождение экзамена по вождению.

Советы по вождению

, Самый простой способ научиться водить машину с механической коробкой передач или ручным переключением передач

Эй, ребята! Я здесь сегодня, чтобы научить вас простейшему способу вождения автомобиля с механической коробкой передач (также известного как рычаг переключения передач или «стандартная» трансмиссия). Изучив это подробное руководство, вы сможете завести автомобиль, запустить его, а затем с легкостью переключиться на более высокую передачу.

Не разочаровывайтесь, если сначала не получите. Мне потребовалось некоторое время, чтобы привыкнуть к сдвигу палки, но оно того стоило! Продолжайте практиковаться и практиковаться, и вы получите это! Радоваться, веселиться!

В конце я включил несколько общих вопросов о вождении переключения передач и некоторые основные советы о том, как водить автомобиль с автоматической коробкой передач.

Мой опыт обучения вождению Shift Shift

Я всегда хотел водить Stick Shift, потому что это выглядело очень весело и круто. Когда я получил свой Мустанг GT 2012 года с механической коробкой передач, я был так взволнован этим. Я посмотрел несколько руководств о том, как водить автомобиль с ручным управлением, и не думал, что это будет трудно выучить. Как я ошибался. Мой 412-сильный и 390-крутящий двигатель Coyote был трудным для управления автомобилем. Я остановил это влево и вправо.

Моя проблема, возможно, заключалась в том, что все руководства, на которые я смотрел в Интернете, говорили мне «медленно скатываться с сцепления». «Я делал именно это, но поездка все еще была отрывочной. В конце концов я понял, что вам не нужно нажимать на газ, чтобы заставить автомобиль двигаться. В зависимости от скорости, с которой двигатель работает на холостом ходу, то есть от скорости, с которой он работает. работает, когда вы не нажимаете на педаль газа — просто отпуская сцепление, некоторые из них будут двигать автомобиль до предела.

Я поиграл со сцеплением и почувствовал точку трения или прикус; то есть точка, где машина катится, но сцепление просит вас добавить больше газа.В этот момент вы чувствуете небольшое сопротивление, небольшую вибрацию от педали сцепления; автомобиль запрашивает достаточно газа, чтобы он мог работать, когда сцепление полностью выключено.

После объединения того, что я изучил, с этой новой техникой, мой первый старт был самым плавным. Я хотел, чтобы кто-то сказал мне этот совет ранее, вместо того, чтобы тратить два дня, пытаясь «соскользнуть с сцепления».

Запустите автомобиль в нейтральном положении

Чтобы запустить автомобиль, полностью нажмите на сцепление, удерживайте его и поверните ключ.

Убедитесь, что автомобиль находится в нейтральном положении, прежде чем отпустить сцепление. Нейтральный слот — это пустое пространство между шестернями, представленное полосой посередине буквы «H». Чтобы увидеть, что вы находитесь в нейтральном положении, осторожно покачивайте палкой, чтобы увидеть, можете ли вы перемещать ее влево и вправо. Если вы можете, вы в нейтральном положении.

Теперь вы просто сидите с работающим двигателем, ничего не делаете и никуда не идете, что просто отлично для этого первого шага.

Переключение на первую передачу

Теперь полностью нажмите на сцепление и включите первую передачу, используя рычаг переключения передач.Обычно вы находите первую передачу, толкая ручку влево, а затем от себя.

Держите сцепление включенным, иначе автомобиль заглохнет! Но не волнуйтесь: вы остановитесь, пытаясь переключиться на передачу, но со временем вы ее получите!

Отпустите аварийный тормоз.

Теперь, когда автомобиль работает, убедитесь, что аварийный тормоз (ручной тормоз) выключен. Поскольку вы находитесь на ровной площадке, машина никуда не покатится, пока вы решаете, что делать.

Отпустите сцепление и дайте двигателю немного газа.

Как только вы включите первую передачу, медленно отпустите сцепление, пока не почувствуете, что машина только начинает движение.

Это сложная часть! Почувствуйте эту точку отсчета (когда автомобиль начинает немного дрожать), потому что это значительно облегчит обучение вождению. Практикуйтесь, пока не сможете быстро добраться до сути.

Начните медленно добавлять немного газа, слегка нажимая на педаль газа. Дайте ему достаточно газа, чтобы стрелка тахометра приблизилась к «1» или «2», то есть от 1000 до 2000 об / мин. Если вы дадите слишком мало газа, машина заглохнет. Если вы даете слишком много, вы начинаете сжигать сцепление, что не представляет особой проблемы для начинающего, но со временем оно может изнашиваться.

Освободите сцепление после включения передач

Теперь, когда вы даете машине немного бензина, пока не отпускайте полностью сцепление. Отпустите его, когда почувствуете, что шестерни включены. Это будет ощущаться как вибрация, которую вы можете ощутить через подошву вашей ноги. Как только вы доберетесь до этой точки, вы можете освободить сцепление и двигаться без использования сцепления, как в автомобиле с автоматической коробкой передач.

Поздравляем! Вы начали ручную машину! Я обнаружил, что эта техника поиска точки укуса облегчила мне изучение руководства.После того, как я столкнулся с этим методом, я научился водить очень быстро! Я считаю, что это действительно самый простой способ водить машину с ручным управлением.

Видео о том, как водить автомобиль с ручным управлением.

В этом видео показаны детали автомобиля, которые вам необходимо знать, включая то, как вы отпускаете педаль сцепления и нажимаете педаль газа.

Переключение на более высокие передачи

Переключение, на мой взгляд, намного проще, чем начинать движение автомобиля. Посмотрите на рисунок «H» на ручке переключения передач, чтобы узнать различные передачи. Вы переключаетесь с 1 на 2, на 3, на 4, на 5, а затем на 6, если у вас шестая передача.

Как вы переключаетесь на более высокие передачи? Это в значительной степени та же самая процедура, что и запуск автомобиля, но гораздо проще.

Допустим, вы на первой передаче и на второй. Следуйте этим процедурам.

1. Вставьте сцепление, а затем переместите ручку на секунду. На большинстве автомобилей, чтобы перейти от первого к второму, вы тянете ручку к себе, то есть до нижней части буквы «H».
2. Медленно отпустите сцепление до точки укуса, а затем добавьте немного газа.
3. Отпустите сцепление до упора и продолжайте движение.

Переход со второй на третью, а затем на четвертую передачу — тот же процесс, и даже проще. Чтобы сделать абсолютно плавный переход, вы должны очень хорошо сбалансировать газ и сцепление. Не волнуйтесь, это приходит с практикой.

Переключение при увеличении оборотов двигателя до 2500 об / мин

Как узнать, когда переключать передачи? Вы можете посмотреть на скорость или скорость, с которой вы едете. Обычно вы должны переключаться с 2500 до 3000 оборотов в минуту.

Скорость переключения передач зависит от автомобиля, которым вы управляете, поэтому для определения скорости обратитесь к руководству по эксплуатации. Скорость для каждой передачи не так важна для переключения на повышенную передачу, как для переключения на пониженную.

В конце концов, вы сможете определить, когда переключаться, по звуку и ощущениям двигателя.

у меня заглохла машина! Что теперь?!

Успокойся. С машиной все в порядке, ты ее не обидел. Просто вставьте сцепление обратно и поверните ключ, и автомобиль снова запустится.Убедитесь, что машина находится в нейтральном положении, и снова пройдите через шаги.

Так почему ты остановился? Вы включили автомобиль на первой передаче, но не дали ему достаточно газа для движения. Он хотел двигаться, но не хватало газа, поэтому он остановился. Всякий раз, когда вы чувствуете, что машина глохнет, вы можете просто вставить сцепление обратно.

Почему Drive Manual?

Итак, каковы преимущества вождения механической коробкой передач?

1. Поскольку вы сами контролируете переключение передач, автомобиль может работать экономичнее и эффективнее в ручном режиме, чем в автоматическом.
2. Поскольку вы сами контролируете переключение передач, вы можете ускоряться быстрее, чем в автоматическом режиме, и переключать передачи в любое время.
3. Руководство по вождению или джойстик поначалу будет несколько сложным, но через неделю или две после следования этому руководству и практике это станет второй натурой.

Дай мне знать, как это происходит!

Это мои методики обучения вождению с ручным управлением и (гораздо проще, но менее увлекательным) автомобилю с автоматической коробкой передач.Оставьте комментарий ниже с вопросом или комментарием!

,

Сколько времени научиться водить —

Время, которое требуется от получения предварительного водительского удостоверения до прохождения экзамена по вождению, может зависеть от многих факторов, все из которых будут описаны ниже.

Часто лучше не спешить с обучением вождению, поскольку вы найдете его менее напряженным и зачастую получите больше знаний. Это факт, однако, что многие стремятся получить лицензию из-за проблем независимости или обязательств работы. Обрисовано в общих чертах среднее время, необходимое для «обучения вождению», а также рекомендации по ускорению процесса и быстрому получению водительских прав.

Сколько времени занимаются уроки вождения

Еженедельные уроки вождения — типичный метод, который большинство учащихся выбирают для обучения вождению. Обычно для достижения стандарта теста требуется от 30 до 40 часов. 2 урока по 1,5 часа в неделю позволят вам достичь стандартного теста в течение 2-3 месяцев, в зависимости от ваших способностей. Выбор одного урока в неделю может занять до шести месяцев, чтобы достичь стандарта тестирования.

Полуинтенсивный курс вождения
Полуинтенсивный курс может длиться от 2 до 8 недель.Часто экзамен по вождению устраивают в конце. Если вы чувствуете, что интенсивный курс требует слишком много времени, но все же хотите своевременно достичь стандарта тестирования, полуинтенсивный идентификатор часто идеален. Недостаток полуинтенсивов состоит в том, что их может быть трудно приспособить из-за рабочих обязательств

Интенсивные курсы вождения
Это очная форма обучения, при которой все 30–40 часов вождения проходят в течение одной недели, причем часто в конце проводится экзамен по вождению.Они могут быть идеальными для тех, кто хочет пройти экзамен по вождению как можно быстрее и кто ограничен во времени. Многие люди берут неделю на работу, чтобы достичь этого.

Недостатком интенсивного является то, что они подходят не всем. Многие могут найти вождение настолько интенсивным и утомительным. Слишком усталость и стресс снижают вашу способность сохранять информацию, что повышает вероятность провала теста.

Самый быстрый способ сдать экзамен по вождению

Ниже приведены несколько советов о том, как быстро пройти экзамен по вождению.

• Подача заявления на получение временных водительских прав
  Временные права на вождение можно подать на срок до 3 месяцев до 17 лет. Подав заявку до вашего дня рождения, у вас будет достаточно времени, чтобы начать обучение вождению в кратчайшие сроки. по достижении 17 лет. Подробную информацию о том, как подать заявку на получение временных водительских прав, можно найти в разделе «Как начать обучение вождению».
• Бронирование теоретического теста
  Теоретический тест можно подать, как только вам исполнится 17 лет и вы получите временные водительские права.Подготовка к теоретическому экзамену задолго до того, как вы получите предварительное подтверждение, означает, что если вы чувствуете, что готовы, вы можете немедленно подать заявление на прохождение теста. Время ожидания DVSA варьируется от каждого теоретического центра тестирования и может составлять от 1 до 2 недель, прежде чем вы сможете сдать тест. Раздел «Теоретический тест» может дать советы по прохождению вашего теоретического теста.
• Бронирование экзамена по вождению
  После прохождения теоретического экзамена вы получаете право забронировать практический экзамен по вождению. По всей стране существуют различные центры экзаменов по вождению с различным временем ожидания.Районы высокой плотности, такие как города, часто будут иметь самые длинные времена ожидания. Более длительное время ожидания теста может составлять до 15 недель.
• Отмена экзаменов по вождению
  Возможное средство получения краткого уведомления об экзамене по вождению для проверки отмены экзаменов. Как только ваш тест будет забронирован в кратчайшие сроки, вы сможете проверить отмены и, если необходимо, взять этот слот. Это может продвинуть тест на несколько недель. Отмены появляются довольно часто, хотя это зависит от того, сколько времени вам нужно продолжать проверять.Достижение стандарта тестирования в вашем вождении в течение короткого периода времени поможет оставить возможность отмены теста жизнеспособной. Единственная проблема, возникающая при отмене экзамена по вождению, — это если вы полагаетесь на инструктора и его автомобиль, если они доступны для отмены теста. Если у вас есть доступ к машине друзей или семьи, которую вы можете легально использовать для теста, это будет преимуществом в этой ситуации.
• Бронирование экзамена по вождению в альтернативном центре тестирования
  Время ожидания в альтернативном центре тестирования может быть меньше, чем в вашем местном центре.Обратной стороной этого является то, что вы не будете знакомы с тестовыми маршрутами в этой области. Вам пригодятся уроки вождения с местным инструктором для этого центра тестирования, так как они будут знать сложные области, которые экзаменатор должен пройти во время теста.
• Курсы вождения по месту жительства
  Некоторые автошколы могут предлагать короткие курсы интенсивного обучения с последующим экзаменом по вождению. Однако, не многие автошколы предлагают эту услугу, поэтому вам, возможно, придется выбрать курс вождения по месту жительства. Курс вождения по месту жительства обеспечит около недели интенсивного вождения с экзаменом по вождению в конце и проживанием. Это, очевидно, имеет свою цену, так как включает проживание. Важно понять, подходит ли вам интенсивный курс вождения. Некоторые учащиеся просто находят интенсивную неделю слишком трудной и неподходящим способом обучения. Насколько хороши интенсивные краш-курсы? Статья помогает объяснить преимущества и недостатки интенсивных курсов. Один или два урока с местным инструктором подскажут вам, подходит ли вам интенсивный курс.

Выбор хорошего инструктора по вождению

Наличие хорошего инструктора по вождению, обучающего вас вождению, влияет на то, как долго вы учитесь водить. В то время как вы ищете своего инструктора по вождению или школу, часто лучше следовать рекомендациям предыдущих учеников. Выбор просто самого дешевого, что вы можете найти, часто может быть ложной экономией, как подробно описано в разделе «Хорошие ли автошколы или инструкторы хороши? Важно иметь квалифицированного инструктора по вождению с большим опытом преподавания в этой области, поскольку он также будет хорошо знать маршруты экзаменов по вождению.

Экзамен по вождению

Нас часто спрашивают «Сколько длится экзамен по вождению». Это зависит от экзаменатора, так как некоторым нравятся более короткие тесты, а также условия движения во время теста. Однако, как правило, экзамен по вождению длится около 40 минут.

Как мне научиться водить?

Если время на вашей стороне, примерно два урока в неделю идеально, если они распределены. Некоторые ученики считают, что 2-часовой урок слишком длинный, а 1-часовой — слишком короткий.Если ваш инструктор по вождению или автошкола предлагает уроки по 1,5 часа, два из них в неделю — идеальный вариант. Вы достигнете стандарта тестирования в разумные сроки, но с меньшим стрессом, чтобы пройти курс в такие короткие промежутки времени, как в случае интенсивных курсов. Использование такого подхода к урокам вождения также дает вам возможность перенести экзамен по вождению, если вы чувствуете, что требуется больше времени. Перепланирование теста является бесплатным и требует только, чтобы вы предоставили DVSA уведомление как минимум за 3 рабочих дня. В разделе «Информация о бронировании теста на вождение» приведены все контактные данные для бронирования и переноса экзаменов по вождению.

Если время не на вашей стороне, вам, возможно, придется подумать о полу или полном интенсивном курсе вождения. Если возможно, постарайтесь избегать интенсивного обучения в течение 1 недели, поскольку такие курсы часто оплачиваются заранее и оставляют мало места для каких-либо изменений. Например, если вы чувствуете, что боретесь с обучением, маловероятно, что школа или инструктор позволят вам изменить план урока, и у вас не будет другого выбора, кроме как взять на себя обязательство и пройти тест.

Полуинтенсивный более прощающий. Примером может быть 2 часа каждый день с понедельника по пятницу, что даст вам стандарт теста через 3-4 недели. Многие автошколы не используют заранее определенные часы для полуинтенсивных занятий и позволяют вам выбирать интенсивность курса. Полуинтенсивный будет менее стрессовым, поскольку будет меньше давления на себя. Это также даст вам достаточно времени, чтобы перенести тестирование в случае необходимости.

Советы по вождению

,

На чем лучше учиться: автомат или механика?

После решения пойти учиться на права перед будущими водителями встает вопрос — на чем учиться? На автоматической коробке передач (АКПП) или механической (МКПП). Сегодня мы разберемся в плюсах и минусах каждого вида, чтобы вы могли решить, на чем хотите обучаться.

Коробка передач — это важнейший конструктивный элемент трансмиссии автомобиля. Она предназначена для изменения крутящего момента, скорости и направления движения автомобиля. Чаще всего название АКПП сокращают до «автомата», а МКПП до «механики».   

Механика

Механическая коробка представляет собой многоступенчатый цилиндрический редуктор, в котором происходит ручное переключение передач. Обычно в коробке шесть скоростей. В машине для этого есть третья педаль (помимо тормоза и газа) — сцепление.

Плюсы вождения на МКПП:

• после получения прав на механике водить можно как механику, так и автомат;
• динамика разгона на несколько секунд быстрее, чем у автомата;
• для работы автомобиля с МКПП требуется меньше трансмиссионного масла; 
• в сильные морозы механику завести легче;
• на машине с механической коробкой передач можно буксовать в снегу, а на автомате это не желательно. 

Минусы вождения на МКПП:

• учиться сложнее, чем на автомате — нужно почувствовать сцепление и научиться плавно переключать скорости; 
• промежуток переключения передач, по сравнению с АКПП, увеличенный;
• в городском режиме и в пробках, водитель может уставать постоянно включать и выключать передачи. 

Автомат 

Автоматическая (роботизированная) коробка передач — это механическая коробка передач с автоматизированной функцией сцепления и переключения передач. В машине при этом две педали — газ и тормоз. 

Плюсы вождения на АКПП:

• на автомате легче учиться водить;
• легкость в управлении — нет необходимости постоянно задействовать сцепление;
• нет риска перегреть двигатель, потому что АКПП сама выбирает оптимальный момент для переключения на повышенную или пониженную передачу;
• небольшой промежуток времени между переходами с низшей ступени передач на высшую и обратно;
• меньший расход топлива на современных коробках.

Минусы вождения на АКПП:

• дорогой ремонт автомобиля при поломках;
• в зимнее время года заводится сложнее;
• с правами для АКПП можно водить только машины на автомате. Чтобы пересесть на механику нужно дополнительно обучиться. 

Машина на механике или на автомате — вопрос сложный. Все зависит от того, чего вы ждете от управления авто. Если нужна скорость, драйв и возможность до предела раскручивать двигатель — выбирайте механическую коробку передач. А если хочется быстро обучиться и комфортно водить — остановитесь на автоматической коробке передач. В «Профи Центре» вы можете обучиться как на автомате, так и на механике. А если вы уже имеете права для АКПП, но решили переучиться на МКПП, то в нашей школе действует программа переподготовки. При этом, при переобучении, нужно будет сдать только автодром, без теории и экзамена в городских условиях.  

Читайте наш текст о том, как водить машину уверенно. 

Учиться водить автомобиль разрешили с 16 лет — Российская газета

Учиться водить легковой автомобиль и грузовик теперь можно с 16 лет. С 1 января вступили в силу поправки в правила проведения экзаменов на право управления транспортными средствами.

С сегодняшнего дня обучать вождению в автошколах на категорию «В» и «С» можно с 16 лет. То есть сажать такого обучающегося за руль и выпускать его на дороги, но под строгим присмотром инструктора. Это не значит, что с 16 лет он получит права и будет ездить по дорогам. Это обучать его можно, начиная с этого возраста. А права он получит в свои 18 лет. Пока не приняты поправки в закон о безопасности дорожного движения, которые изменят это положение.

К обучению управлению автобусами теперь допускаются граждане, которым исполнилось 20 лет.

Также новыми правилами введены понятия «обучающий вождению» и «обучающийся вождению». До сих пор ни статус ученика, ни статус инструктора определены не были. В результате, в случае ДТП с участием учебного транспорта возникала неразбериха, кто за что отвечает.

Теперь обучать вождению можно на автомагистралях. До сих пор выезд на скоростные дороги для учеников был закрыт. То есть окончив автошколу и получив права, начинающие водители просто не представляли себе, как управлять машиной на скоростных дорогах. Этот пробел устранили.

Сделано послабление в отношении иностранцев. Теперь они смогут обращаться в любое подразделение Госавтоинспекции независимо от места пребывания на территории России. До сих пор они могли это сделать только по месту регистрации.

Расширился перечень оснований для отказа в допуске к экзаменам и выдаче водительского удостоверения. Если у Госавтоинспекции есть сведения об отсутствии у образовательной организации соответствующей лицензии в период прохождения кандидатом в водители обучения, в допуске к сдаче экзаменов будет отказано.

Также водитель, ранее лишенный права управления, сможет открыть новую категорию только после возврата изъятого у него водительского удостоверения.

Все остальные поправки, непосредственно связанные с проведением экзамена, вступят в силу с 1 октября 2020 года. Напомним, что тогда в прошлое уйдет один из экзаменов — проверка первоначальных навыков управления — так называемая, площадка. Но элементы этого экзамена войдут в практический экзамен. Поэтому практический экзамен станет сложнее.

Обучение вождению автомобиля в автошколе «АвтоКурс Профи» на «автомате» и «механике»

Главные правила обучения в автошколе «АвтоКурс Профи».
Мы не учим зубрить. Мы учим понимать и применять правила на практике, прогнозировать ситуации на дороге
и уметь из них «выезжать».

Программа обучения в автошколе построена с учётом всех особенностей обучения водителей категории «В».

Теория

Преподаватели водительских курсов «АвтоКурс Профи» обучают только актуальным правилам и делятся только свежей информацией.
Мы обещаем, что на экзамене в ГИББД вы не услышите вопросов, которых не проходили на курсах.

На «теории» вы будете учить такие темы:

• правила дорожного движения, ответственность за их нарушение
• психологическая подготовка будущих водителей
• как оказывать первую медицинскую помощь
• техническое устройство и обслуживание автомобилей (ознакомительно)
• основы вождения автомобиля

Чтобы лучше понять и запомнить теорию, вы будете использовать плакаты, стенды, макеты и другие наглядные материалы.

Занятия по теории проходят в учебных классах по утверждённому расписанию.
Если вам будет нужно, преподаватели проведут индивидуальные дополнительные занятия. Также возможно дистанционное обучение.

Практика

Практическое обучение вождению  в Москве  – дело серьёзное и очень ответственное. Здесь важно:

• подобрать подходящий автомобиль. Если вы выбрали обучение вождению на автомате, то сможете подобрать автомобиль с автоматической коробкой передач. Если же собрались учиться на механике, то мы предоставим хороший выбор авто с МКПП (всего в автопарке «АвтоКурс Профи» 35 современных автомобилей)
• учиться вождению у опытного и терпеливого инструктора. Все наши 66 инструкторов прошли специальную подготовку и могут доходчиво объяснить всё и всем. Кроме того, в автошколе преподают инструкторы-женщины, которые особенно успешно проведут обучение женщин вождению (идеально для девушек)

Основная цель водительских курсов «АвтоКурс Профи» — научить управлять автомобилем или мотоциклом в разных условиях: в любое время ночи и дня, при любой погоде, на сложных участках дороги и в непростых ситуациях.

Практическое обучение вождению и автомобиля, и мотоцикла происходит в 2 этапа:

• вождение на автодроме. Практика показала, что перед выездом в город маневры лучше отработать в «спокойных» условиях. Тем более, что автодромы расположены возле каждого нашего учебного класса (ВАО, СВАО, ЮВАО, ЮЗАО) и есть возможность выбрать наиболее удобный
• вождение в городе. Вы будете выезжать на учебные маршруты – оптимальные для отработки всех навыков вождения в условиях большого города

Экзамены в автошколе

Экзамены в автошколе – фактически генеральная репетиция перед экзаменами в ГИБДД. Сдаются они в строгом соответствии с методикой, которая утверждена Главным Управлением ГИБДД.

Вы будете сдавать:

• зачёты по устройству и техническому обслуживанию автомобиля, по основам безопасного вождения, по оказанию медицинской помощи
• экзамены по правилам дорожного движения и по практике вождения

Получение свидетельства об окончании автошколы

Когда вы сдадите все внутренние зачёты и экзамены, мы готовим пакет документов в ГИБДД (бесплатно).

как научиться водить машину женщине Можно ли научиться водить машину с нуля

Вот если разобраться, для каждого новичка машина – тот предмет, с которым так или иначе он уже сталкивался: как минимум, ездил в качестве пассажира. И нет таких гениев, которые только сели за руль и сразу поехали по оживленному городу, соблюдая правила дорожного движения. Если решение об освоении водительских навыков принято, то начинать стоит с элементарного — присматриваться к тому, как это делают опытные водители, сидя с ними в одном авто. Где и когда они притормаживают, как едут на задней скорости, перед каким светофором перестраиваются в левый ряд и так далее. Такая своеобразная тренировка внимания пригодится в дальнейшем, а ответы человека, который выполняет определенный маневр, могут быть просто бесценны.

Хочешь научиться быстро водить — отрабатывай автоматические навыки

Как бы избито это не звучало, но все же: есть желание водить автомобиль – научиться будет гораздо проще, чем это делать только потому, что надо. Для новичка главное – не бояться машины и понять основные принципы.

Лучше еще до первой поездки отработать автоматические навыки:

• Выжимания сцепления, плавный отпуск этой педали и нажатие на газ. Сразу будет непросто, но научиться вполне реально. Главное не нервничать и все получится. И, конечно, запомнить раз и навсегда, где расположена педаль тормоза.
• Включения поворотов. Несложно запомнить, что правый поворот – вверх, левый – вниз, то есть по ходу движения руля. Ближний свет – тот же рычаг повернуть по оси, отжать на себя, дальний – от себя.
• Пользования зеркалами заднего вида. Сразу, вполне вероятно будет видно что угодно, только не то что нужно. Но для начала стоит хотя бы приучить себя к мысли, что необходимо в них периодически посматривать.

В общем, быстро научиться водить машину, имеется в виду выполнение за рулем технических функций, можно если:

1. есть определенное представление о том, что машина едет посредством нажатия водителем на педаль газа, переключением им скоростей и поворотов руля в нужном направлении;
2. известно, что существует толстенькая книжечка под строгим названием «Правила дорожного движения» и, что незнание таковых чревато, как минимум, неприятным общением с инспекторами ГИБДД.

Новичок за рулем? Наверно и машина новая? Узнай все об обкатке нового авто из нашей статьи.

По этому адресу: /tehobsluzhivanie/uhod/prikurit-avto.html подробнейшая инструкция о том, как «прикурить» свое авто. Читать всем новичкам.

Нужно учиться не только управлять, но и ухаживать за своим железным другом. Узнай как идеально и без царапин вымыть авто.

Учимся водить машину хорошо

Любой участник дорожного движения скажет, лучше учиться медленнее, но научиться водить автомобиль хорошо. Как правило, у водителей – профессионалов дети умеют управлять машиной с ранних лет. Первые водительские навыки такой человек получает в глубоком детстве, тогда же, пусть даже и неосознанно, но происходит освоение правил дорожного движения. Когда приходит время, нужно просто четко повторить все за своим родителем и проделать то, зачем наблюдал долгие годы.

Но так бывает не всегда. Не каждый папа хочет что-то объяснять своему любимому чаду, когда он лавирует в потоке машин в час-пик, когда устал, торопится и… список можно продолжать до бесконечности. Короче говоря, если в детстве не было такого папы, нужно учиться водить машину хорошо во взрослой жизни самостоятельно. Автошколы еще никто не отменял. Там, в принципе программа обучения составлена правильно: чередование теории и практики.

Новички обычно начинают обучение вождению с нуля на закрытых полигонах, в некоторых продвинутых заведениях есть тренажеры, приближенные к действительности. В общем, для того чтобы стать хорошим водителем, для начала нужно освоить теорию, отработать на карточках, тренажерах, на специальных сайтах в интернете различные моменты движения: перекрестки, сложные повороты, светофоры, обгон.

Как правило, гораздо проще научиться именно навыкам вождения. Их отрабатывать так же нужно до автоматизма. Когда же есть небольшой опыт в правильном переключении скоростей и представление, как вести себя на дороге, можно попробовать, обязательно, с инструктором, поездку по менее оживленным участкам города.

Учимся водить на механике

Механическая коробка передач – это самая настоящая классика жанра. Большинство водителей, что называется от Бога, уважают механику от хорошего производителя (японцев, немцев, корейцев). Механическая коробка передач позволит быстрее сбросить скорость в гололед, при этом машина, если, конечно, беспорядочно не крутить рулем останется управляемой. И в принципе, если научиться водить на механике, то потом ездить с автоматической коробкой передач будет не сложно. А вот наоборот переучиться бывает почти не реально.

Я советую все-таки осваивать азы вождения только на машине с механической коробкой передач. Она позволит чувствовать автомобиль, слышать его. Когда нужно переходить на следующую скорость, двигатель начинает работать более агрессивно, значит, скажем, со второй надо переключаться на первую. Когда машина идет, выражаясь водительским языком «в натяжку» надо скорость сбрасывать.

При обучении на механике любой инструктор акцентирует внимание на том, что нет нейтральной скорости при движении автомобиля. Большая экономия бензина при спуске вниз на «нейтралке» – это миф. Зато, если приучить себя так ездить, зимой можно попасть в очень нехорошую ситуацию.

В гололед водитель автомобиля с механической коробкой скоростей должен забыть о существовании тормозов. Тормозить можно и нужно только коробкой передач. Это значит, что при езде по городу, заранее перед выполнением маневра нужно отпускать педаль газа, и переходить плавно на пониженную передачу. Выжимать тормоз следует только на малых оборотах двигателя – первая, вторая скорость, максимум третья.

Автоинструкторы говорят, кто учился водить машину на механике зимой – тот гарантированно станет классным водителем. Современные машины имеют АВS и EBD – эти функции значительно помогают при аварийном торможении, более уверенно с ними ездить по нашим дорогам зимой. Но еще неопытный водитель должен в плохих погодных условиях двигаться с небольшой скоростью и крайне осторожно.

Учимся водить на автомате (аккп)

Не зря я написала такой заголовок. С автоматической коробкой передач езда со временем становится действительно «на автомате». Водителю не надо слушать двигатель, не стоит заранее продумывать маневры зимой. Нужно просто сесть в машину, завести ее и поехать.

Научиться водить хорошо автомобиль с автоматической коробкой передач гораздо проще, чем с механикой. Правила дорожного движения учить нужно в любом случае. А с коробкой автомат нужно для езды по городу выбрать определенный режим.
Когда учишься управлять машиной «с автоматом»:

1. не нужно бояться, что она поедет назад на перекрестке,
2. не нужно пользоваться ручным тормозом на подъемах при остановке,
3. в конце концов, не нужно учиться выжимать сцепление, плавно его бросать с одновременным надавливанием на педаль газа.

Но обучение вождению автомобиля с автоматической коробкой может привести к тому, что другой тип автомобилей будет просто уже не доступен к управлению, машина очень многое делает сама, особенно навороченная, в которой масса самых разных функций, таких как круиз-контроль, когда даже на педаль газа давить не нужно.

Понять принципы управления автомобилем с акпп можно из данного видео:

В общем, мое мнение такое, если есть желание стать хорошим водителем, который сможет с легкостью пересаживаться с машины на машину, лучше научиться вождению на механике. Коробку автомат стоит предлагать для обучения только тем, кто предпочитает за рулем сильно не напрягаться.

Первое самостоятельное вождение автомобиля

Страшно не первый раз сесть за руль, а первый раз выехать в город самостоятельно, без инструктора, без опытного водителя, самому. Главное, в такой ситуации спокойствие, холодный разум и хоть чуть-чуть уверенности, что не Боги горшки обжигают – все получится.

Для новичка на дороге опасности подстерегают везде: и пешеходы слишком активны, и коллеги-водители зачастую не уважают на дороге робкие машины, стремятся их обогнать, подрезать, прижать к обочине, важно помнить: дураков хватает везде, если ехать осторожно, не быстро и по правилам, нехороших моментов будет гораздо меньше.

При самостоятельной поездке первый раз, лучше всего:

1. Ехать по тому маршруту, который очень хорошо знаком.
2. Парковаться так, чтобы можно было потом выехать, не задев чужие автомобили. Можно в первый раз и пройтись чуть больше, но встать так, чтобы машина не создала аварийной ситуации.
3. Если вдруг при движении возникла непредвиденная ситуация – заглохла машина на светофоре, не получается тронуться при подъеме, развернуло поперек движения, надо включить аварийку, собраться с душевными силами, подождать по возможности, чтобы особо нервные объехали и все-таки довести маневр до логического конца. В таких ситуациях приобретается бесценный опыт.

Насколько тяжело научиться водить машину женщине?

Совсем не тяжело, точнее не сложнее, чем мужчине. Стереотип, что женщина за рулем хуже обезьяны с гранатой, не подтверждается статистикой, которая говорит, что в ДТП дамы попадают гораздо реже, чем представители сильной половины человечества.

Конечно, женщине сложнее понять принцип действия двигателя внутреннего сгорания и научиться менять масло, но сейчас это и не нужно. От женщины, как и от любого участника движения нужно следующее:

• знание правил дорожного движения;
• умение мыслить логически;
• аккуратность при вождении;
• уважение всех участников движения.

Как водитель с 8-летним стажем (конечно, не абы, какой стаж, но за это время на трех своих машинах я наездила 300 000 километров, в том числе и за границей), советую: девчонки, не бойтесь.

Если вас учит муж, а, на мой взгляд, это наихудший вариант, старайтесь перед вождением с благоверным узнать больше самой, почитать в интернете, посмотреть видео, самостоятельно попробовать переключать скорости. Тогда у мужа будет меньше поводов считать вас полной дурой и неумехой.

Ни при каких обстоятельствах не бросайте обучение. Даже, если не получается, хочется плакать и жалко себя. Получится все. Вы не одна такая, все девушки, что учились водить авто с нуля, прошли через это.

Все еще не уверены в своих силах? Смотрите видео как училась управлять машиной с нуля журналистка (именно девушка!) программы «Зона риска»:

Постарайтесь права не покупать, а получить самостоятельно. Так и на дороге будете увереннее себя чувствовать, и инспектору ГИБДД, что-то сможете доказать, и мужу нос утрете.

Не теряйте хладнокровия никогда. Мужики, да и женщины тоже, боятся, когда в соседней машине едет дама за рулем поэтому скорее всего, постараются не создавать аварийной ситуации на дороге.

Когда навыки получены, машина худо-бедно слушается руля, первую самостоятельную поездку лучше провести без детей, которые могут отвлекать от дороги.

Научившись водить, ездите постоянно, только тогда появится нужный опыт и такая желанная свобода передвижения.

Личный опыт автора

Лично меня учил водить машину некий товарищ по имени Юра (хороший знакомый моего мужа). Он считал, что я зря затеяла это дело, кричал по любому поводу, сильно нервничал, расстраивался и каждый раз говорил, что все, я нанесла машине непоправимый урон. Я не могла сосредоточиться, переживала, путала скорости и уже думала, что я действительно в машине крайне лишняя.

Затем, я несказанно разозлилась, сказала Юре, что стану классным водителем и буду ездить за рулем везде и всюду. Пошла в обычную автошколу, просила своего папу ездить со мной и объяснять, через три месяца я поехала вместе с отцом за границу. Всего в путь была 400 километров. Для меня этот марш-бросок стал отличной школой жизни на дороге.

Так что советую всем, учиться и не бояться, стараться и анализировать. И все будет хорошо!

Для многих женщин автомобиль является запретным транспортом, который опасен, сложен в управлении и не поддается укрощению. На самом деле, инструкторы в автошколах далеко не используют весь потенциал обучения, что и становится главной причиной отсутствия нужных навыков вождения у женщин. Нужно сказать, что в автошколу ходят далеко не все девушки, которые хотят получить права. Подумайте, стоит ли рисковать своей жизнью ради экономии нескольких часов в день на обучение вождению. Только в автошколе вы получите квалифицированные уроки и сможете полностью освоить все особенности вождения. А уже после получения прав в легальном поле сможете оттачивать мастерство на своем автомобиле. Если вы не ходите на практические занятия в автошколе, но задаетесь вопросом об освоении навыков вождения, ваше положение довольно странное.

Автомобили в автошколе оснащены специальными средствами, с помощью которых инструкторы могут в любой момент перенять контроль над управлением машины. Это позволит вам получить больше уверенности в поездке, а также в собственной сохранности. Интересно, что многие девушки, которые перед автошколой жутко боялись руля, после прохождения всех занятий на практической части становятся настоящими любительницами поездок за рулем. Конечно, полная уверенность приходит несколько позже, но полученных навыков достаточно для уверенного путешествия по любым дорогам. Сегодня мы рассмотрим основные советы для быстрого обучения вождения девушкам.

Правильно ходим на практические занятия в автошколу

Первая задача для девушки, которая хочет научиться водить — ходить в автошколу. Если вы решили научиться ездить на машине перед автошколой, чтобы поразить симпатичного инструктора своими невероятными навыками, можете попробовать поездить на каком-нибудь полигоне, но никак не на дороге общего пользования. В ином случае вы подвергаете опасности себя, окружающих людей и владельца машины. В автошколе всех начинают учить с нуля, пусть вы будете трижды асом в управлении автомобиля. Поэтому вашей основной задачей при обучении в данном заведении будет получить максимум навыков. Сделать это можно, проводя занятия со следующими особенностями:

• всегда переспрашивайте у инструктора, если вам что-то непонятно, не оставляет пробелы в знаниях;
• старайтесь извлечь пользу от каждой минуты, проведенной за рулем учебного автомобиля;
• меньше отвлекайтесь на практических занятиях, отрабатывайте сложные для вас приемы и моменты;
• просите о поездках на сложные участки дороги, а также спрашивайте у инструктора совет, что вам стоит подтянуть в вождении;
• возьмите дополнительные занятия, если чувствуете, что экзамен сдать вам будет достаточно сложно;
• вырабатывайте уверенность и отбрасывайте панику при поездке за рулем с самого первого занятия.

Пропустив автошколу, вы не сможете получить квалифицированной поддержки при обучении вождения. Если занятия с вашим инструктором не приносят желаемого результата, смените инструктора — сделать это можно практически в любой автошколе. В конце концов, сейчас существует много частных инструкторов с оборудованными для обучения автомобилями, которые позволят вам за дополнительную плату получить еще немного часов практики для большей уверенности в своих силах. Нужно понимать, что программа автошколы продумана на ученика со средними способностями, поэтому у вас точно все получится и без дополнительных занятий.

Обучение вождению после автошколы — больше уверенности

После получения водительского удостоверения вы можете учиться водить и получать уверенность за рулем самостоятельно. В этом поможет собственный автомобиль и регулярные поездки по различным маршрутам. Уже через месяц регулярного вождения в собственном авто уверенности будет достаточно для самых разных поездок. Но если вы не можете перебороть страх, возьмите дополнительные занятия с частным инструктором или договоритесь в автошколе о дополнительных часах практики отдельно для вас. Также есть еще один способ получить больше уверенности в себе — обучение экстремальному вождению. Этот тип обучения позволит получить немало преимуществ:

• испытание себя за рулем спортивного автомобиля с острыми реакциями на все действия водителя;
• получение полного контроля над действиями машины, максимальная чувствительность каждого движения;
• обретение максимальной уверенности в собственных силах после выполнения спортивных трюков;
• осваивание специальных навыков вождения, которые станут основой безопасной поездки зимой по скользкой дороге;
• наработка порядка действий в сложных ситуациях, при возникновении заносов и прочих неприятностей;
• в процессе обучения экстремальному вождению вы научитесь управлять скрытыми от обычного водителя функциями машины.

Также вы научитесь чувствовать все органы управления автомобилем, сможете поистине взять на себя все тонкости работы агрегатов и обрести настоящую власть над столь сложными для вас органами управления. Стоит понимать, что обучение экстремальному вождению — это настоящая подготовка к самым сложным вызовам дороги. Поэтому для получения настоящей уверенности и контроля машины воспользуйтесь именно такими решениями. Это поможет вам получить максимум эффекта от проведения каждой минуты за рулем машины. Научиться выходить из любого заноса и управлять возможностями машины с помощью дополнительных инструментов — это захватывающий опыт.

Как обрести уверенность и смелость девушке за рулем?

Во многом на отсутствие уверенности девушек, которые хотят научиться водить автомобиль, влияет стереотип. Мужчины по каким-то причинам считают, что девушка вообще не может водить машину. На самом деле, все обстоит иначе. Девушки реже попадают в аварии, поскольку более осторожны во всех дорожных ситуациях. Мы не берем во внимание тех девушек, которые купили права и сели за руль новенького Cayenne без понимания, что нужно делать за этим самым рулем. Конечно, они влетают в витрины магазинов и разбивают Porsche за пару дней эксплуатации. Если вы отходили в автошколу, получили дополнительные занятия, вам уже не о чем переживать. Пункты получения собственной уверенности следующие:

• вы получили необходимые навыки для того, чтобы без каких-либо опасностей начать эксплуатацию собственной машины;
• для получения дополнительной уверенности необходим опыт, который можно получить только за рулем;
• у вас безопасный автомобиль, оснащенный всеми современными системами сохранения жизни даже в сложнейших ситуациях;
• вы можете выбирать собственный маршрут по любым дорогам, использоваться самые тихие улицы;
• для большей уверенности можно каждый вечер выбираться на полигон и тренироваться в контроле собственного автомобиля.

В большинстве ситуаций такое убеждение позволяет получить смелость для посадки за руль автомобиля и начала движения. Затем каждый час собственного опыта вождения автомобиля позволит вам получать больше уверенности в себе. Иного способа стать асом и умелым водителем просто нет. Можно провести месяцы за компьютерным тренажером или за просмотром специальных обучающих видео и не получить никакого результата, а можно просто на практике получить все необходимые возможности и навыки для уверенного и профессионального вождения. Предлагаем посмотреть небольшое видео с полезными советами о том, что нужно делать, чтобы уверенно водить автомобиль:

Подводим итоги

Отсутствует более верный учитель для вашего уверенного вождения, чем опыт и практика. В автошколе вам заложат только азы вождения, поэтому основные навыки придется получать самостоятельно. Но бояться руля, если вы проходили все занятия на практическую часть и сдали экзамен в ГИБДД, не имеет смысла. Воспользуйтесь полученным опытом и развивайте знания на практике, больше проводя времени за рулем вашего автомобиля. При любой возможности используйте шанс проехаться за рулем автомобиля, если вам предлагает знакомый.

Многие женщины бояться руля по причине собственной уверенности в том, что девушки вообще не могут водить автомобиль — это занятие для мужчин. Сегодняшний мобильный и быстрый мир требует от каждого человека быстрого передвижения. Поэтому забудьте о стереотипах. Тем более, статистика говорит о том, что мужчины являются гораздо более невнимательными и неаккуратными водителями. Просто продолжайте учиться каждый день и иногда повторяйте правила дорожного движения. А как вы получали уверенность в процессе вождения автомобиля?

Автомобиль является настоящей мечтой для подростка независимо от пола. Многие начинают бредить о получении прав на вождение транспортного средства по достижении 15-16 лет. Для них машина не ассоциируется больше с огромной игрушкой.

Для современных подростков автомобиль — это средство роскоши и показатель достатка. Первая машина, словно женщина, оставляет в памяти мужчины самые сильные воспоминания. Каждый опытный водитель проходил стадию новичка, который обучается вождению транспортного средства.

Влажные руки, холодный пот по спине и ноги, словно налитые свинцом, ведь с волнением трудно совладать. Конечно, с каждой учебной поездкой становится уверенней, но до осознанного грамотного вождения ещё достаточно далеко.

По закону с 18-го возраста можно проходить обучение в автомобильной школе и получать права на управление машиной. Многие начинающие автолюбители пытаются как можно быстрее научиться водить машину с нуля и делают массу ошибок.

Спешка в обучении не нужно и даже вредит. Все действия должны быть доведены до максимального автоматизма иначе удачи не видать.

Многие пытаются возразить и считают, что практическая часть обучения вождению доминирует над теорией. Она нужна только, чтобы сдать экзамен и получить возможность практической сдачи по вождению.

На самом деле это довольно распространённая ошибка, которую допускает большая часть будущих водителей.

Правила дорожного движения в буквальном смысле написаны кровью и зачастую не прощают ошибок. Дорога и автомобиль при неправильном и неграмотном использовании могут заставить человека страдать.

Каждый год дорога собирает свою кровавую жатву в виде погибших и покалеченных людей.

Прежде чем садиться за руль правила дорожного движения должны быть в голове у водителя. Знаки, разметка, сигналы светофора, регулировщика и прочие необходимые для водителя вещи должны отложиться в голове и занять своё место на «полочке» знаний.

Как пересилить страх перед первым вождением?

После тщательной теоретической муштры рано или поздно наступить момент первого вождения учебного автомобиля. Это, вне всякого сомнения, волнительный момент для любого человека.

Волнение и даже страх являются вполне естественными процессами, сопровождающими начинающего автолюбителя.

Организм человека подобным способом мобилизуется, и настраиваться на серьёзное испытание для нервной системы. Без своеобразной встряски для организма невозможно полноценно научиться водить машину с нуля.

Как бороться со страхом первого вождения:

1. Осмотреть внимательно машину снаружи привыкая к её размерам;
2. Устроится за рулём как можно удобнее;
3. Настроить под себя заднее и боковые зеркала;
4. Внимательно изучить переднюю панель приборов автомобиля;
5. Приоткрыть окно;
6. Летом включить кондиционер;
7. Внимательно слушать указания инструктора;
8. Не паниковать и не суетиться.

Первая поездка происходит под чутким руководством инструктора. Все его указания должны неукоснительно выполняться. Следует быть максимально собранным и внимательным.

Выбирать необходимо комфортную скорость движения. Даже если автомобиль заглох когда резко отпустили не нужно суетиться и расстраиваться, ведь это вполне естественные вещи для процесса обучения.

Как подготовиться к первой поездке на автомобиле?

Для того чтобы научится водить машину с нуля необходимо получить базовые навыки вождения, которые будут оттачиваться в процессе дальнейшего использования транспортного средства.

Важно знать о правильной подготовке автомобиля к поездке. Эти знания неизменно пригодятся в будущем.

Процесс подготовки автомобиля можно разделить на 3 этапа:

1.Визуальный осмотр

Перед началом движения необходимо осмотреть автомобиль на предмет наличия визуальных неисправностей.

2.Регулировка водительского места

Современный автомобиль позволяет водителю любых габаритов и комплекции с удобством устроиться за рулём. Можно выполнить регулировку сиденья, высоты рулевой колонки, зеркал заднего и бокового вида

3. Безопасность
Использование ремней безопасности водителем и пассажирами должно стать аксиомой для любого автолюбителя независимо от стажа вождения. Не одна тысяча человеческих жизней спасена в результате применения ремня безопасности.

Как научиться вождению машины с нуля?

Каждый новичок за рулём считает, что процесс вождения является очень сложной операцией требующей максимальной концентрации сил. Ощущения подобного типа достаточно быстро проходят, уступая место излишней самоуверенности.

Не нужно получив базовые навыки вождения считать себя великим гонщиком способным покорить «Формулу-1».

Процесс обучения вождению достаточно сложный и нудный процесс, требующий от будущего водителя полного автоматизма. Особенно это касается использования автомобиля с механической трансмиссией.

Лучше всего учиться на «механике» использовать машину с автоматической коробкой передач никогда не поздно.

Самое главное, что будущий водитель должен помнить, что он несёт полную ответственность за чужие жизни. Внимательность, осмотрительность и осторожность являются тремя фундаментами безопасного вождения.

Заключение

В ряды водителей каждый год прибывает новое пополнение молодых людей впервые севших за руль транспортного средства. Необходимо быть как можно сдержаннее за рулём, когда они ошибаются.

Нужно внимательно понаблюдать со стороны и увидеть самого себя вцепившегося в баранку автомобиля побелевшими от напряжения пальцами.

Спасибо за внимание, удачи вам на дорогах. Читайте, комментируйте и задавайте вопросы. Подписывайтесь на свежие и интересные статьи сайта.

С тех пор, как автомобиль перестал быть роскошью, а превратился в обыденное средство передвижения, многие мечтают сесть за руль и из разряда пешеходов перейти в привилегированную касту водителей. Но динамика современной жизни не позволяет нам тратить много времени на то, чтобы овладеть навыками вождения. Потому сегодня мы постараемся разобраться в том, как быстро и без особых сложностей научиться водить автомобиль.

Научиться водить авто можно довольно быстро

Фото cosmo.com.ua

Все мы абсолютно разные: у кого-то водительский талант в крови, а кто-то вынужден сжечь не одно сцепление, прежде чем автомобиль станет послушным. Однако это вовсе не значит, что есть люди, которым не стоит даже садиться за руль. Больше того, каждый начинающий водитель может рассчитывать на то, что ему удастся научиться вождению в самые сжатые сроки. Что для этого нужно? Совсем немного. Всего лишь старание, трудолюбие, упорство и, естественно, регулярная практика.

Если у вас пока нет ответа на вопрос, как быстро научиться водить машину, тогда начните с психологического настроя. Нужно заверить себя, что водить автомобиль не так уж и сложно, как это может показаться на первый взгляд. Иными словами, вы должны садиться в машину с мыслью, что все у вас получится. Да, и вспоминайте чаще цирковых медведей, которые умеют кататься на велосипедах. Будьте уверены, что вы ни в коем случае не хуже косолапых «байкеров».

Вот это по-настоящему сложно, а в машине у вас всего три педали

Фото aviarf.com

Второе правило простое — конкретизируйте поставленную перед собой цель. Можете в календаре своего телефона выставить дату с напоминанием о том, что к этому дню вы должны освоить вождение. Правильное мотивирование себя любимого может творить чудеса. А вот если ваша цель будет призрачна и размыта, вы запросто сможете бросить все на полпути и дальше топтать грешную землю своими двумя. И это вместо того, чтобы с комфортом чесать приветливый асфальт покрышками своего автомобиля.

Поведать о том, как быстро научиться водить автомобиль, вам сможет любой профессиональный автоинструктор. Этот человек на определенный период времени должен стать вам тем, кому вы будете безоговорочно и безоглядно доверять. Потому очень важно найти с инструктором общий язык. Если вы будете доверять своему учителю, то сможете вести себя за рулем максимально спокойно и сосредоточенно. Не стесняйтесь задавать вопросы, даже если вам они кажутся глупыми. Практика всегда должна подкрепляться теорией. Старательно отрабатывайте каждое упражнение на автодроме, осторожничайте во время выезда на городские улицы и постарайтесь, чтобы настрой у вас всегда был только положительный, ведь успех сопутствует только тем, кто уверен в своих силах.

Перед выездом в город попрактикуйтесь на автодроме

Фото zr.ru

Вы не должны думать только о том, как быстро научиться водить, потому как спешка может привести к тому, что результат будет прямо противоположным. Не торопитесь и не пытайтесь форсировать события, особенно если у вас что-то не получается. Все ваши ошибки, которые не были проанализированы, в будущем могут довольно дорого вам обойтись. Если вы делаете ставку на качество вождения, то запаситесь терпением.

Итак, давайте подведем итог. Во-первых, больше практикуйте. Как только вы почувствуете себя уверенно на легких незагруженных маршрутах, усложняйте задачу: выбирайте более оживленные улицы в городе, выезжайте на трассу, а также на дорогу в темное время суток.

Во-вторых, не недооценивайте значение теории. Правила дорожного движения — это ваши священные заповеди, которые не просто помогут вам быстрее освоить науку вождения автомобиля, но в определенных ситуациях смогут даже спасти вам жизнь. Используйте для учебы все доступные средства: специализированную литературу, видеоуроки в Интернете, симуляторы и тесты.

Внимательно слушайте то, что вам говорит инструктор

Фото avtoindent.ru

В-третьих, не бойтесь водить машину. Эта рекомендация особенно касается представительниц слабого пола, которых зачастую охватывает панический страх перед «железным конем». Такая фобия — это всего лишь субъективное восприятие той проблемы, которую и проблемой назвать нельзя.

И, в-четвертых, на начальном этапе заручитесь поддержкой опытного инструктора, который будет держать под жестким контролем все ваши водительские потуги.

И запомните, что вы можете научиться водить быстро, но у вас никогда не получится сделать это молниеносно. Всему свое время.

Сегодня собственный автомобиль воспринимается не как роскошь, а как доступное средство передвижения. Современный мир предъявляет к человеку все больше и больше требований, в числе которых – умение водить авто. На первый взгляд может показаться, что обучение вождению – процесс очень сложный, трудоемкий и длительный. Хотя на самом деле научиться водить может каждый. В этой статье мы постараемся дать Вам рекомендации, как научиться водить быстро и качественно.

Как научиться водить машину

Начнем с того, что все люди совершенно разные: у кого-то умение водить есть от Бога, а кто-то сожжет не одно сцепление, прежде чем автомобиль начнет слушать своего водителя. В первую очередь необходимо поработать со своим настроем: Вы должны убедить себя в том, что сможете научиться водить машину. Делайте что хотите, но садитесь за руль только с положительными мыслями! Может помочь конкретизация цели – поставьте в календаре напоминание о том, что к указанному числу Вы освоите вождение. Правильная мотивация творит чудеса!

Второй аспект вопроса о том, как научиться водить машину, — это выбор инструктора. Здесь есть две опции. Вы можете записаться на курсы вождения в специализированную школу или заниматься с частным инструктором. Выбирая курсы для новичков, обратите внимание на:

• наличие у выбранной Вами школы вождения сертификатов и лицензий. Хорошая школа в обязательном порядке сертифицирует все виды предлагаемых услуг!
• квалификацию инструктора по вождению. Хороший учитель – залог Вашего успеха, поэтому будьте предельно внимательны и придирчивы. Здорово, если помимо водительских прав у человека есть лицензия именно на обучение вождению!
• парк автомобилей автошколы – любая уважающая себя школа вождения укомплектовывает свой автопарк современными автомобилями, оснащенными дополнительными системами торможения. Таким образом, проявляется забота о качестве и релевантности получаемых знаний, а также о здоровье клиента.

Школа вождения – это очень удобный способ обучения вождению. Автокурсы состоят из теоретических занятий, на которых в форме лекций в максимально доступной форме инструктор разбирает все правила дорожного движения, дорожные знаки, наиболее распространенные ситуации на дороге, а также пути их разрешения, и практических занятий – тренажера, вождения на площадке и вождения по городу. Режим тренажера (он есть не во всех автошколах) имитирует движение в автомобиле, способствуя получению и отработке начальных навыков вождения. Маневрирование на площадке носит еще более прикладной характер – Вы научитесь правильно стартовать с места, парковаться, управлять рулем, маневрировать между стойками (змейка), трогаться под горку (эстакада) и ощущать габариты машины. Третий заключительный практический этап – это вождение по городу. Существенное отличие от предыдущего этапа – наличие на дороге других машин и пешеходов! Понятно, что от Вас потребуется максимум внимания и сосредоточенности. По завершении автокурсов Вы сдаете комплексный теоретический и практический экзамены – и готово! У Вас есть права!

Если же Вы хотите научиться водить автомобиль с частным автоинструктором, то в этом случае Вы получите индивидуальный подход и такое количество часов практики, какое необходимо именно Вам, а не то, что предусмотрено программой автошколы. Конечно, усилий и самоорганизации от Вас потребуется больше, поскольку изучать ПДД Вам придется самостоятельно с помощью Интернета, ну или воспользоваться услугой теоретических занятий в автошколе, что все равно дешевле, чем проходить полный курс. Опытные люди говорят, что 2 – 3 недель достаточно, чтобы во всем разобраться и без проблем сдать экзамен в ГАИ. Кстати, самостоятельная сдача экзамена обойдется Вам в разы дешевле, чем получение прав вместе с группой на курсах.

Практические занятия в случае, если Вы оплачиваете частного инструктора, проходят сначала на площадке на автомобиле инструктора и в его присутствии. Понятно, что качество обучения несоизмеримо выше, чем в автошколе, поскольку каждый специалист заботится о своей репутации и хороших отзывах, поэтому внимательное и корректное отношение Вам гарантированы. Все это сокращает продолжительность обучения, делая его тем самым более доступным по цене. После того, как Вы освоите все необходимые навыки на площадке, приступайте к обучению езде по городу. Понятно, что инструктор заинтересован в том, чтобы Вы научились водить машину правильно, и не боялись вождения, так как он заработает на этом больше, чем его коллега в автошколе. Помимо этого попросите своего инструктора разобрать с Вами маршрут для экзамена в ГИБДД и объяснить все сложные моменты. После окончания обучения займитесь подготовкой необходимых для сдачи экзамена документов и смело идите на экзамен!

Еще один момент, на который стоит обратить внимание перед обучением. Не спешите! Не пытайтесь ускорить события и не огорчайтесь, если что-то не выходит сразу. Проанализируйте спокойно все свои ошибки, спросите совета у инструктора и тех, кому Вы доверяете, разберитесь во всех сложных для Вас ситуациях, чтобы в дальнейшем не повторить свои ошибки. Если Вы хотите научиться водить качественно, тогда наберитесь терпения – и все получится!

Как научиться водить механику

При слове «механика» многих автолюбителей, новичков и даже опытных водителей, начинает пробирать легкая дрожь… Почему? Как научиться водить механику? Неужели это так сложно? Вовсе нет! Давайте вместе разберемся, как научиться водить машину механика.

Прежде всего, разбираемся в системой коробки передач. Как правило, она состоит из 5 пронумерованных ступеней. В общепринятом виде схема переключения скоростей имеет такой вид:

• I передача – до 20 км / ч
• II передача – 20 – 40 км / ч
• III передача – 40 – 60 км / ч
• IV передача – 60 – 90 км / ч
• V передача – свыше 90 км / ч

Эта схема предполагает экономную езду без перегазовки. Если Вы сторонник динамичной езды, тогда схема немного изменится:

• I передача – до 40 км / ч
• II передача – 40 – 80 км / ч
• III передача – 80 – 110 км / ч
• IV передача – 110 – 140 км / ч
• V передача – свыше 140 км / ч

Сев в машину, удостоверьтесь, что ручной тормоз снят, и ручка переключения передач находится в нейтральном положении. Вставьте ключ зажигания в замок, поверните вправо и посчитайте до 3-х. В этот момент должен завестись двигатель. Прогрейте мотор несколько минут и начните движение, левой ногой быстро и плавно утопив педаль сцепления до пола, а правой рукой переведя переключатель передач влево и вверх — I передача. Теперь левой ногой плавно отпустите педаль сцепления, одновременно надавливая на газ правой ногой. Все, машина поехала. Естественно, что чем больше Вы будете тренироваться в разных ситуациях, тем быстрее Вы научитесь водить любой тип коробки передач. В деле вождения практика решает почти все. Мы желаем Вам успехов в вождении и безопасных дорог!

Обучение на АКПП, автоинструктор АКПП, вождение АКПП

Научиться водить автомобиль легче, чем овладеть своим телом. Нужно просто научиться чувствовать его. Примерно, как свое тело. Сложно? Вы не понимаете, как машина реагирует на ваши действия? Но в младенчестве вы также не понимали, что вытворяют ваши руки, совершали ими беспорядочные движения, хлопали себя по лицу, даже царапали. Научились? А ведь машина имеет намного меньше степеней свободы и управляется гораздо проще! Особенно легко дается обучение АКПП, то есть, на машине с автоматической коробкой передач.

Знакомство с машиной

Итак, учимся водить машину. Сели на место водителя, поставили правую ногу пяткой на пол под педалью газа или чуть левее и попробовали, не отрывая пятку от пола, попеременно коснуться передней частью подошвы (но не носком) педалей газа и тормоза. Слишком трудно? Подвинем кресло немного назад так, чтобы ногам было удобно. Попробуем нажать педали до упора. Разумеется, двигатель при этих экспериментах должен быть заглушен! При полностью нажатой педали нога не должна быть слишком напряженной, «вытянутой в струнку». При необходимости можно еще раз подвинуть кресло.

Отрегулируем наклон спинки кресла. Руки должны свободно доставать до верхней точки рулевого колеса хотя бы серединой ладони. При этом плечи не должны напрягаться, а спина должна сохранять плотный контакт со спинкой кресла. Если руль регулируется «по вылету», найти оптимальное положение будет еще проще.

Зеркала заднего вида настраиваются так, чтобы, не поворачивая головы, лишь скосив глаза, можно было видеть в них, на самом краю, краешек кузова своей машины, а линия взгляда через зеркало должна быть направлена горизонтально.

Удобно? Отлично! Теперь еще раз понажимаем педали, ощутим их ход и ответное сопротивление. Пусть правая нога запомнит эти движения и усилия. Левая нога пусть все время будет на площадке для отдыха, а если ее нет, просто на полике слева от педали тормоза. Тренировка будет эффективнее, если обувь удобна и не имеет слишком толстой подошвы, а особенно, высоких каблуков!

Найдем переключатель поворотов, попробуем его «на ощупь», несколько раз включим и выключим сигналы, чтобы пальцы учились самостоятельно находить этот рычаг. То же самое стоит проделать и с другими основными органами управления. На месте водителя нужно хотя бы немного освоиться, прежде чем начать движение. Даже опытные водители проделывают нечто подобное, садясь в незнакомую машину.

Поехали!

Начинаем движение. Двигатель запущен и прогрет. Удерживая нажатой педаль тормоза, переводим селектор передач в положение «D», включаем поворот, глянув в зеркало заднего вида, убеждаемся в отсутствии помех и, глядя вперед (!), плавно отпускаем педаль тормоза. Поехали!

Автомобиль с автоматической трансмиссией очень прост в управлении. Тут не требуется ручное переключение передач с одновременным манипулированием педалями сцепления и «газа». Этим и отличается вождение АКПП от вождения с «механикой». Но в любом случае необходимо привыкание к машине, установление интуитивной связи между моторикой рук, ног и поведением автомобиля. Как говорил Мао Цзе Дун, чтобы научиться плавать, надо плавать!

Трудности обучения

В движении с небольшой скоростью по прямой никаких трудностей обычно не возникает. Они начинаются при маневрировании.

Как понять машину?

Довольно часто среди новичков встречаются попытки маневрировать по принципу «куда смотрю, туда еду». Особенно этим грешат милые женщины, которые запросто могут выехать на встречную при повороте налево или на бордюр при правом повороте.

Девушки! Вместо того, чтобы задать направление движения, постарайтесь мысленно нарисовать правильную траекторию автомобиля и направляйте его по ней. При любом маневре следует не просто отслеживать реакции машины на поворот руля, а буквально спланировать маневр, представить себе, как машина будет двигаться и какое положение займет в результате. Без этого не обойтись при движении в узкостях, разворотах и т.п.

Конечно, можно тупо раз за разом повторять одно и то же упражнение, пока, в конце концов, на подсознательном уровне не будет найдено верное решение и закреплено в твердой последовательности действий. Но лучше включить воображение и сразу, минуя фазу борьбы с машиной, перейти к наработке точности управления.

Четкое представление о том, как движется машина, очень помогает при движении задним ходом. Попробуйте представить себе, как поведет себя автомобиль при повороте колес влево, вправо. Это поможет избежать многократных неудачных повторений одного и того же упражнения.

Руление

Руление само по себе – это отдельный навык. Лихое верчение руля опытным водителем только со стороны выглядит простым. Для начала при необходимости повернуть руль больше, чем на девяносто градусов, просто передавайте его из одной руки в другую. Например, при повороте направо левая рука, поворачивая руль, идет вверх и там передает руль правой руке. После этого правая рука, продолжая движение руля, идет по дуге вниз и передает его левой руке.

Избегайте беспорядочных перехватов руля. Следуйте определенной схеме движений. В освоении базовых навыков вам помогут автоинструктор, АКПП и хорошо сбалансированное рулевое управление.

Торможение

Многие ученики воспринимают слова «плавно нажать на педаль тормоза» слишком буквально. И давят. Плавно. До упора. Дело в том, что сила нажатия на тормоз определяет силу торможения. Если не требуется резкая остановка, то следует слегка нажать на педаль и подождать, когда автомобиль снизит скорость или остановится. Чуть добавив усилия на педали, можно усилить торможение, чуть приотпущенная педаль уменьшает силу торможения.

Попробуйте «поиграть» педалью тормоза, тормозить с разными усилиями. Пусть установится связь между моторикой ноги и силой торможения. Нужно просто почувствовать педаль. Это достигается практикой.

Курс, который предлагает наша автошкола в Екатеринбурге, обучение на АКПП, позволит быстро освоить основные навыки вождения. Автоматическая трансмиссия избавляет ученика от лишних манипуляций и дает возможность сосредоточиться на контроле машины, на анализе дорожной ситуации, на практическом освоении Правил дорожного движения.

Женщина за рулем | VOXPOPULI

Женщина за рулем – это независимый и аккуратный водитель или же, как любят шутить мужчины, обезьяна с гранатой? На эти вопросы ответили героини нашего репортажа.

Вера Ляховская, 29 лет, журналист, стаж вождения 6 лет. Автомобиль Daewoo Matiz:

– Современная женщина за рулем – для меня это в первую очередь мобильная, независимая, которая может делать все, что ей хочется. Захотела – встала утром рано и поехала в горы. Можно быть везде, не спрашивая ни у кого разрешения, ни прося о помощи. Я не представляю, как жить без машины, без нее я раньше очень сильно уставала, физически выматывалась. Я не брала такого количества работы и дел, как я могу сейчас себе позволить. Но вот когда машина ломается, то это большая проблема.

– На водительские права сдала с первого раза, это моя большая гордость. Научиться водить машину легче, чем научиться хорошо готовить. Потому что это три педали и одно рулевое колесо. А в готовке столько нюансов!

Всегда мечтала о красном Matiz и сама его купила. Я езжу на механике, это моя первая, единственная и самая любимая машина. Это мальчик. Машина была новая, сцепление новое и резкое. Я все время глохла, не могла отжать нормально. Первые недели вождения вспоминаю как американские горки. Я никогда не слышала такого количества сигналов и воплей. Но не думаю, что это был негатив, люди скорее посмеивались надо мной. Было видно, что девочка первый раз за рулем, маленькая машина, большая буква «У» сзади. Так я месяца полтора мучилась.

– Я никогда не лезу на рожон на дороге. Если я вижу, что человек дурак, лучше его пропущу. Мне мой Matiz дороже. Идиотов хватает везде, но женщины водят аккуратнее. Большинство женщин относятся к автомобилю, как к человеку, и им его жалко.

Не могу сказать, что сталкивалась с дискриминацией на дорогах по половому признаку. Наоборот, почти всегда меня пропускают. Наш – меня и машины – внешний вид не располагает к агрессии.
В аварию попала один раз, но она была незначительная, правда, с КаМАЗом. Я не увидела бордюр и не успела посмотреть в зеркало, прежде чем повернуть налево. И мы с КаМАЗом немного зацепились, на моем авто были царапины. Я испугалась, водитель КаМАЗа тоже. Это произошло года через три после того, как я села за руль.

– С сотрудниками дорожной полиции я включаю дурочку, с ними я стопроцентная женщина. Могу скорчить мордочку, похлопать глазками, сказать: ну простите меня, пожалуйста, я больше не буду. Я считаю, чем чаще женщина себя так ведет, тем лучше. Не надо бить себя кулаком в грудь. Это не та ситуация, когда нужно что-то доказывать, лбом прошибать стену. Никогда не припомню, чтобы я с полицейскими воевала. Если виновата, то плачу штрафы. Но чаще всего они меня отпускают, потому что нарушения, которые я совершаю, настолько незначительны на фоне того, что происходит на дорогах…

Жансая, 20 лет, студентка, стаж вождения 2 года. Трудится на трех работах, чтобы обеспечить себя. Автомобиль Toyota RAV4:

– Без машины я как без рук. Моя основная работа в kaspi bank, там я администратор, также имею свой бизнес сладких подарков, доставку по городу осуществляю сама. Еще занимаюсь установкой терминалов, есть несколько своих точек в городе, обслуживаю их тоже сама.
Многие говорят, что нельзя сажать девушку за руль, потому что она будет тупить. Но я с этим не согласна, это только в самом начале так. Как будто парни с рождения Шумахеры, они тоже тупят и чаще попадают в ДТП, нежели девушки. Просто у мужчин интерес к машинам заложен с ранних лет, и поэтому они воспринимают это быстрее, чем мы. Только в первый месяц бывает так, что не знаешь, как проехать, как правильно припарковаться, а потом привыкаешь.

– Машину подарил папа на день рождения. Сначала было очень страшно, так как не чувствовала габариты автомобиля и думала, что кого-то задену. Ростом я маленькая, поэтому было еще страшнее. Но есть и плюсы – я хорошо научилась пользоваться всеми зеркалами. На права сдала с первого раза теорию, со второго раза практику.
Люблю быструю езду, но на моей сильно не разгонишься. Моим первым авто был Volkswagen Jetta, на нем я училась водить и благодаря ему полюбила скорость.

– Сначала я обучалась в автошколе 2 месяца, потом за меня взялся папа – учил до тех пор, пока не стал уверен во мне. Я думаю, что уроки папы больше помогли, нежели автошкола, потому что от него я получила больше опыта.

Не отрицаю, были у меня нарушения, знаете, девушкам в этом плане легче развести. Когда меня поймали в первый раз, я не знала, что делать. У меня была паника, ничего не могла сказать, мне выписали штраф. Во второй раз была уже более опытная, знала свои права, и все обошлось без штрафов. Главное – найти к человеку подход. Сейчас меня почти не останавливают, так как знаю все правила и езжу уверенно.

– Благодаря камерам, которые установлены по городу, водители стали соблюдать ПДД. В основном правила нарушают приезжие из других городов и, конечно, машины класса люкс – для них как будто закона и не существует. Вообще, поведение на дороге не зависит от пола. Есть люди, которые, нарушая правила, пытаются показать свою крутизну.

Светлана Юрьевна, 50 лет, водитель троллейбуса, стаж вождения 28 лет:

– В пятом или шестом классе я поменяла школу, и пришлось ездить на троллейбусе. За рулем всегда сидели женщины. И я подумала: почему бы и мне не сесть за руль?! Загорелась с того момента. В газете «Вечерняя Алма-Ата» каждую неделю публиковали объявления о том, что требуются водители троллейбусов. Я постоянно вырезала эти объявления, меняла, обновляла и хранила под стеклом на письменном столе. И ждала, когда вырасту.

– Когда я впервые села за руль троллейбуса, было страшно из-за габаритов. Но мне сразу сказали, что из меня получится водитель. Когда села за учебный троллейбус, у меня был наставник. Вот он мне все объяснил, и я потихоньку-потихоньку начала водить. А потом, уже когда на стажировку вышла, там посложнее было, потому что нужно было остановки объявлять, за пассажирами следить.

– У меня отец водителем был, он меня с собой брал на ремонтные работы. Нет бы с куколками играть, а я с ключами, гайками, помогала ему. Уже тогда меня заинтересовала техника.

– На права сдала со второго раза, был какой-то сложный вопрос, и я неправильно ответила. На дорогах сильно не гоняю, по принципу «тише едешь – дальше будешь». Замечаю, что мужчины любят быстро водить и попадают в неприятные ситуации, а вот женщины более аккуратные.

Жулдыз 21 год, студентка, стаж вождения 3 года. Автомобиль Toyota Land Cruiser Prado:

– Когда мне было 16 лет, я пошла в школу вождения. Никаких сложностей не возникало, мне очень нравился процесс обучения: я полюбила машину – машина полюбила меня. Я усвоила самое главное – не надо бояться автомобиля, необходимо прочувствовать его и ездить уверенно. На права сдала с первого раза. А на восемнадцатилетие отец подарил машину. Сначала за рулем немного волновалась, но неописуемо радовалась, что наконец вожу! Коробка-автомат намного легче, нет лишних движений. На механике сложнее, особенно в наших алматинских пробках. И вообще, кто придумал на две ноги три педали?! Это шутка! На самом деле некоторым водителям удобнее ездить именно на механике.

– Я стала замечать, что женщины водят гораздо лучше некоторых мужчин, мы более внимательны на дороге и неравнодушны к красоте. Причем тут красота? Для нас, женщин-водителей, внешний вид автомобиля не менее важен, чем его техническое состояние. Быть аккуратными и бережливыми у нас в крови, и это влияет на нашу езду. Бывает, попадаются мужчины, если их так можно назвать, которые ведут себя с девушками на дороге по-свински: по тормозам специально дают, показывают обидные жесты, орут, матерятся. Сказать, что я в шоке – ничего не сказать. Также попадаются и женщины, которые водят машину как прирожденный Шумахер – лихо и быстро.
Все зависит от ситуации и твоего настроения. Когда у человека на душе все хорошо, он счастлив, то он не грубит и водит машину плавно, без нервов.

– Я редко нарушаю правила дорожного движения, если меня и останавливают, то только для того, чтобы проверить документы, никто из полицейских не верит, что я совершеннолетняя. Люблю ездить по ночному Алматы: адреналин, любимая музыка и огни города – это неописуемое чувство! Но не стоит забывать, что на дороге ты не один и что дома тебя ждут родные. Эта мысль всегда усмиряет мой пыл, и стрелка спидометра опускается на допустимую в городе скорость. Хочу поучаствовать в гонках, но для этого нужен хороший стаж за рулем и уверенная езда.

– Увы, женскую солидарность на дороге увидишь очень и очень редко. Чаще всего меня пропускают мужчины, а также представители моей же марки машины: Prado пропускает Prado. Первая машина была Mitsubishi Lancer, поверите вы мне или нет, но эта машина как будто была создана лишь для аварий. Я ни в коем случае не оправдываю себя, но она просто не подошла ни мне, ни моей семье. И мы счастливы, что избавились от нее.
Однажды в меня въехала машина, за рулем которой была пьяная женщина. Виновата была она: второстепенная дорога плюс алкоголь. Это была моя самая страшная авария.
У наших водителей много понтов, особенно это касается «золотой» молодежи. Я понимаю, что мы молодые, кровь кипит и надо быстренько похвастаться своими «достижениями», я ничего против не имею, но нужно это делать так, чтобы никто не пострадал.

Надежда, 26 лет, фотограф, стаж вождения 8 лет. Автомобиль Honda Civic:

– Страсть к машинам у меня была с детства. В 16 лет хотела купить байк, но родители запретили. Я жила в Жезказгане. Час такси тогда стоил 600 тенге, и мы с друзьями договаривались с таксистами, чтобы они учили нас водить. В 17 лет переехала в Алматы. В 18 лет не с первого раза, но сдала на права. Мой инструктор по вождению учил только девушек. Мы начинали с того, что открывали капот, и я рассказывала, что есть под ним, проверяла масло и так далее. Только после этого начинали ездить, было нестрашно, потому что у инструктора имелись запасные педали. Но когда я села за чужую машину, мне было страшно, особенно парковаться «попой». Меня все сковывало, я не хотела тупить и подтверждать, что я «блондинка». В итоге инструктор научил меня ездить. Когда мне было 20 лет, появилась первая машина, это была Honda на автомате. Тогда я вступила в Honda-клуб, мне было интересно в этой своеобразной тусовке. Сейчас езжу на Honda Сivic на механике.

– У этой машины есть своя история: когда она сюда приехала, то была золотого цвета. Ее перекрасили в оранжевый. Она участвовала в драге, фигурке. Это пацанская машина, на ней ездили только парни. Потом ее разбили, в зад сильно въехали, продали, отремонтировали. Купил ее мой парень. Я села в нее и поняла, что хочу именно эту машину. Сказала парню забрать и продать мою. С тех пор 3 года как езжу. Здесь обычный мотор Б16 ВТЭК, но переделан впуск и выпуск, банка стоит от WRX, прямоток, спортивная подвеска и жесткие пружины. Тут нет кондиционера, потому что это лишний вес.

– Маловероятно, что я решусь участвовать в гонках, хотя моя машина и участвует. Максимально набирала скорость 150–160 км/час, больше – страшно, а вообще, режим по городу 80–90 км/час. В аварию попала один раз. У меня было плохое состояние, нужно было ехать, хоть и могла отпроситься, но я человек ответственный, решила сесть за руль. С Сейфуллина вывернула на Аль-Фараби, ехала в левом ряду, у меня потемнело в глазах, и я въехала в мадам на «Лексусе». Я начала плакать, потому что я – курица, въехала в задницу. Тут же остановился какой-то джип, мужчина вынул меня из машины, потряс, проверил, цела ли я. С девушкой по мировой решили, я заплатила за бампер. Ну а у моей машины не было «морды» вообще.

– Мужчины лучше ведут себя на дорогах, они более ответственные, чем женщины. И пропускают они меня чаще, мне легче улыбнуться, пококетничать. Я люблю в шашки играть на дорогах, нарушаю иногда правила, могу по «встречке» обогнать. Мы с моим парнем одинаково видим ситуацию. Когда он ездит со мной, то говорит, что поступил бы так же в той или иной ситуации. В городе в целом нормальный уровень вождения. Можно придираться к людям, но они иногда могут тупить по обстоятельствам. Если сравнить с другими городами Казахстана, то у нас все идеально.
Я мечтаю о «Мустанге» V 4.6 на механике 2006–2007 года, такой заряженный, он мне так нравится. Вообще, стремлюсь и очень хочу именно Porche 911 на механике объемом двигателя 3,8 литра, чтобы был тюнинг от Гембалла, 4 WD.

Юлия, 19 лет, студентка, стаж вождения официально 1 год, неофициально 5 лет. Автомобиль Hyundai Avante:

– Я с детства знала, что рождена водить. Выросла на фильмах «Форсаж». Все знают, что я всегда интересуюсь новинками и автомобилями. Неплохо в них разбираюсь, это признают даже мои друзья-парни. За руль впервые я села в 15 лет, это было в горах, и сразу за механику! Жутко было. А когда папа подарил мне машину, я прочувствовала ее, можно сказать, слилась с ней, тогда я была на седьмом небе от счастья.

– На права сдала год назад с первого раза. Если честно, на теорию я не ходила в автошколу, потому что сестра с 15 лет учила меня водить. А на практике попался хороший преподаватель, который дал мне волю делать все, что я хочу. Хочу научиться ездить на механике, потому что это быстрее. И заняты две руки и две ноги – это самое классное ощущение, когда ты сливаешься с машиной. В аварию попала один раз не по своей вине. Мне в бампер въехали – не соблюдали дистанцию. Я мирно не умею разводить, приехал мой брат и все решил.

– Много раз на дорогах видела девушек, которые уставятся вперед и не смотрят по сторонам, не замечают помех. Я считаю, что девушкам нужно быть более внимательными, потому что большинство ДТП случаются именно по вине таких водителей. Не хочу хвалиться, но я вожу на восьмерку или десяточку из десяти. Вожу лучше некоторых мужчин.

Я таксую по вечерам, потому что утром лень вставать, да и вечером людей больше. Если я одна, то подвожу только женщин или молодых девушек. Если еду с кем-то, то выбираю приличных людей. Никогда не езжу на Сайран, в «Айнабулак», в пригород. Таксую, чтобы самой заправляться и мыть машину, не просить денег у папы. Один раз подвезла туристов с площади Республики до Наурызбай батыра за 700 тенге – счастья было полные штаны.

Тахмина, 29 лет, бухгалтер, стаж вождения 12 лет. В свободное от работы время увлекается автоспортом. Уже два года является президентом клуба Subaru Forester:

– Я отвечаю за все соревнования, мероприятия и отдых этого клуба. Президент избирается исходя из активности участников. Изначально был другой основатель клуба, но он уехал в Россию, поэтому я сменила его. На форуме сидят очень много людей, но в среднем собирается по 50–60 машин. Люблю быструю езду, поэтому и купила себе Subaru. Сама я не участвую в официальных соревнованиях, но по городу погонять не против. Чтобы участвовать в гонках, нужно много вкладывать в машину, а для меня машина – это мое средство передвижения. Поэтому тратить по 20–30 тысяч долларов я считаю неразумным.

– На права сдавала в 2002 году, все получилось с первого раза. Когда пришло время менять права, тоже трудностей не было. После автошколы я не сразу села за руль. Где-то через полгода мы с подругой поехали на автодром, и я минут 40 откатала на ее машине, на следующий день – 15 минут, и уже домой поехала сама за рулем.

– Помню свою первую аварию – мальчик из России въехал в мой джип. Мне так жалко его было, он так извинялся. Я сказала: ладно, езжай. Села за руль с мыслью: ну ладно, первая авария, бог с ним. Поехала и покрасила машину. Крупных аварий не было, обычно на месте все решаем.

Ремонтировать машину – это не женская работа, так-то поддерживаю все сама: каждое утро масло проверяю, все жидкости, все ли на месте. Когда едешь и чувствуешь что-то неладное, нужно сразу устранить проблему в зародыше.

– Знаю и мужчин, и женщин, которые водят ужасно. Наверное, кому суждено быть за рулем, тот хорошо водит. А кому не суждено, будь то мужчина или женщина, лучше ходить пешком, а народ этого не понимает. Заметила, что женщины за рулем довольно агрессивны, я могу улыбнуться мужчине, и он пропустит, а женщина вцепится в свой руль и никогда не пропустит.
Уровень вождения средненький, раньше люди больше соблюдали правила. Не скажу, что я лучший водитель, но знаю ребят, которые водят хуже.
Частично согласна с фразой «женщина за рулем – обезьяна с гранатой». Да, есть такие дамы, но не люблю эту фразу. Девушки немного внимательнее мужчин, бывает, боятся или не смотрят по сторонам. Дайте мне гранату, пусть я буду той обезьяной с гранатой, но я тогда переколочу всех мужчин, которые плохо водят.

Айжан, 39 лет, таксист, стаж вождения 10 лет. Автомобиль Toyota Chaser:

– После окончания университета вышла замуж и родила сына, из-за этого вовремя не успела набрать опыта в своей профессии. Появилась машина, оказалось, что это дополнительный и хороший заработок, решила стать таксистом. Училась в автошколе, окончила с отличием. До школы меня брат обучал, поэтому сложностей не было. В школу я уже пришла подготовленной, мне нужно было узнать азы, все знаки выучить. Опасно садиться за руль без знания правил. Тем более я несу ответственность за своих клиентов.

– Первое ощущение – страх. Сейчас только появилась уверенность, на которой и держится мое вождение. Еще никто не жаловался на мой стиль, даже просили обучить.
Я никогда не опаздываю на встречи, никогда никого не подвожу, поэтому меня многие люди выбирают. Почти каждый клиент просит визитку. Но когда я вижу, что человек не того плана, которого я хотела бы иметь в качестве клиента, то говорю, что не таксую и просто подвезла.

Эта машина чисто рабочая – Toyota Chaser. Если таксуешь, бери машину этого типа и работай спокойно. Купила ее сама.

– Все дорожные полицейские меня уже знают в лицо, поэтому правила стараюсь не нарушать, скорость не превышать, хотя очень люблю быструю езду. Хочу пойти на курсы экстремального вождения. За 10 лет у меня было только два штрафа: за стоп-линию зимой заехала, потому что был снег, и когда клиент попросил машину возле «Юбилейного» поставить. А там камера стояла. Заработала 1000 тенге, отдала штраф 8600 тенге.
Конечно, это не шикарная работа. До 2010 года можно было сказать, что зарабатываешь как начальник юридического отдела. Сейчас с инфляцией, девальвацией, безработицей уровень стал ниже. В месяц можно около 200 тысяч заработать, а если напрячься, то и 300. Я работаю по офисным часам: уезжаю из дома в 9.00, возвращаюсь в 18.00. Иногда, бывает, и раньше заканчиваю. У каждого таксиста свой план: кому-то и трех тысяч достаточно, кому-то – десять тысяч в день. У меня план 10 000 – быстрее сделаю, быстрее домой поеду.

– Сейчас девушки лучше водят. Они аккуратнее, в щели не лезут, никого не прижимают, спокойно поворотник включают, аккуратно паркуются. Мужская психология сильно отличается от женской. Мужчинам надо быстрее и любыми путями. Когда я еду сзади, то по манере вождения могу определить, кто сидит за рулем передней машины – женщина или мужчина. Уже заранее вижу, приближаться мне или спокойно отъехать.
Многие объезжают машину и говорят: ой, это девушка, все понятно. На самом деле, во многих случаях объезжаешь, а там мужик сидит, который не может ни маневр совершить, ни припарковаться. Проезжаешь мимо таких, смеешься и думаешь: мужчины сдают свои позиции. Я много сейчас вижу девушек, которые отлично водят и на механике, и на автомате. Последнее время прямо асов замечаю, в основном это молодые девчонки, так дерзко ездят, им поаплодировать можно.

Яна, 25 лет, профессиональная раллийная пилотесса, директор раллийной команды Kazakhstan World Rally Team, стаж вождения официально 7 лет. Автомобиль Citroen C2 Challenge rally:

– За рулем я с 18 лет. Получила права, показала их папе. Дома меня ждала машина, он на ней до этого ездил. Отец забрал мои права, говорит: «Пока мне не сдашь, ездить не будешь». А у него вообще нельзя ни одной ошибки совершить. В итоге я полтора месяца сдавала ему вождение. Изначально села за механику, он меня заставлял трогаться на больших подъемах, резко останавливаться, делать маневры на скорости, чтобы я в любой ситуации могла как-то проявить себя.
Автомобилями увлекаюсь с детства, опять-таки благодаря отцу, потому что он любил хорошие спортивные машины, и у нас дома всегда было много автомобильных журналов. Я любила смотреть программы про гонки. Мне было неинтересно общаться с девочками, я больше общалась с мальчиками. Вместе с папой участвовала в городских в соревнованиях, была штурманом.

– Около пяти лет ездила на Subaru Impreza WRX Prodrive, потом продала ее, поехала в Москву и купила себе подготовленный раллийный автомобиль. Первая моя гонка состоялась в ноябре, машина только пришла, и у меня не было резины, а гонка зимняя. Но тем не менее на соревнование я все равно поехала, смогла добраться до финиша, очень была рада. В прошлом году проехала все этапы чемпионата Республики Казахстан по ралли, заняла один раз третье место в своем классе, один раз – второе место в Усть-Каменогорске, на асфальте. В этом году первая гонка будет через неделю – в Астане начинается чемпионат Казахстана. Пока я в канале единственная девушка. Года четыре назад ездила Алия Акназарова, но она перестала участвовать в ралли. Я хочу своим примером показать всем женщинам, что все в наших руках и мы можем водить не хуже любого мужчины.

– Для меня трагедия – ездить на обычном автомобиле, это ужасно скучно. Во время больших перерывов между гонками у меня начинается ломка. Мне нужна скорость. Я вожу, наверное, лучше 90 процентов людей в нашем городе, ну просто потому, что я автомобиль чувствую совсем по-другому. Есть такие ситуации, когда надо людям жать газ, а они жмут на тормоз от страха. Я все эти моменты знаю, потому что занималась экстремальным вождением у Владимира Бородина.
Общий уровень вождения в городе ужасный. Основная масса людей покупает права. Они не знают, как себя вести в каких-то экстренных ситуациях, элементарно не знают, что обозначает разметка на дороге, многие не знают даже, что такое треугольники, которые стоят на развязках. По идее на этих треугольниках надо тормозить и пропускать машину, а у нас как летели, так и летят.

– Для меня современная женщина за рулем – это… ну, если честно, хоть это и грубо звучит, но это обезьяна с гранатой. Я на дорогах не очень люблю женщин-водителей, потому что они слишком нерешительные, но, с другой стороны, они реже мужчин попадают в крупные аварии. Хоть они и задевают, делают глупые ошибки, но они, по крайней мере, стараются ездить аккуратнее. У нас, женщин, есть материнский инстинкт, мы заботимся о себе, о своих детях, и это отражается на нашем вождении. Когда я выезжаю на гонку, стараюсь отключить все эти инстинкты, потому что там они только мешают.
Я попадала в аварии, когда ездила на обычной машине. Но чаще всего они были не по моей вине. Один раз обкуренный на нет мальчик врезался в заднюю часть моего автомобиля. Потом на парковках очень часто мою машину сильно задевали. Один раз в меня врезалась девушка, у которой каблук застрял, и она давила на газ. А я всегда держу в машине балетки, чтобы чувствовать педали, к этому и подруг приучила.

12 советов для начинающих водителей, которым нельзя научиться в автошколе

Даже самые опытные водители не всегда знают все тонкости и нюансы, которые могут облегчить вождение.

AdMe.ru рассказывает, как чувствовать себя комфортно за рулем, научиться избегать опасных ситуаций и стать уверенным водителем.

12. Проверьте правильность регулировки всех зеркал.

Если зеркала отрегулированы неправильно, появляется слепое пятно.Слепая зона — это часть дороги, которую вы не видите, поэтому вы можете пропустить машину, едущую по соседней полосе движения. Чтобы устранить слепые зоны, отрегулируйте боковые зеркала заднего вида так, чтобы в них не было видно вашего автомобиля. . Чтобы проверить, есть ли слепое пятно, проезжайте мимо другого припаркованного автомобиля задним ходом, глядя в зеркало бокового обзора. Как только он исчезнет с поля зрения, вы должны увидеть его периферийным зрением.

Зеркало заднего вида необходимо отрегулировать , чтобы вы могли полностью видеть заднее стекло вашего автомобиля .Регулируя зеркала заднего вида, вы должны находиться в обычном водительском положении.

11. Научитесь чувствовать, где находятся колеса.

Если вы хотите избежать выбоин на дороге и не поцарапать колпаки при парковке, вам нужно научиться чувствовать, где находятся колеса. Возьмите пустую пластиковую бутылку, наступите на нее ногой и отправьте в дорогу. Потренируйтесь ездить по нему с левым и правым передним колесом по очереди . Откройте окно, чтобы услышать хруст бутылки.

10. Паркуйтесь, ориентируясь по окнам и зеркалам.

При перпендикулярной парковке остановитесь, как только увидите бордюр под боковым зеркалом . Таким образом, расстояние между автомобилем и бордюром будет минимальным, и вы не поцарапаете бампер.

При параллельной парковке следите за тем, чтобы не поцарапать колпаки. Приклейте кусок цветной клейкой ленты к нижней части лобового стекла. Остановитесь, как только отметка совпадет с линией обочины. Парковаться задним ходом лучше параллельно: так бордюр будет виден в боковые зеркала заднего вида, и вы не будете к нему слишком близко.

9. Высушите тормоза после проезда по луже.

Даже до самой маленькой лужи лучше сбавить скорость и пройти ее плавно, не маневрируя и не меняя скорости . Если вы едете быстро, есть вероятность попадания воды в систему зажигания и остановки двигателя. Кроме того, может сработать с аквапланированием. — это когда автомобиль теряет сцепление с дорогой, и вы теряете над ним контроль.

Проехав большую лужу, не глушите двигатель и не меняйте скорость.Сначала просушите тормоза: нажав педаль газа, несколько раз нажмите педаль тормоза . Трение вызывает нагревание, поэтому вода испаряется с тормозных колодок.

8. Следите за маневрами более высоких автомобилей перед вами.

Следите не только за автомобилем прямо перед вами, но и за теми, кто будет дальше по дороге. Водители более высоких транспортных средств (грузовики и автобусы) гораздо яснее видят дорожную ситуацию . Если они сразу начнут менять полосу движения, скорее всего, они увидели автомобильную аварию или другой блокпост.Следуйте их примеру и поменяйте полосу движения.

7. Если автомобиль не заводится, включите дальний свет.

Иногда зимой машина просто не заводится с первого раза. Прежде чем попробовать, нагрейте аккумулятор автомобиля, включив дальний свет. Радио или индикатор тоже могут работать.

6. Опускайте зеркало заднего вида на ночь.

Многие водители не знают, что стандартное зеркало заднего вида имеет 2 режима: дневной и ночной . Чтобы вас не ослепила машина позади вас, измените угол наклона зеркала, потянув вниз рычаг под ним.

5. Включите кондиционер.

Даже если вы не пользуетесь кондиционером (например, зимой), включайте его регулярно на короткое время . В противном случае охлаждающая жидкость вытечет наружу, а трубки высохнут.

4. Регулярно пользуйтесь ручным тормозом.

Даже если вы не паркуетесь под углом, регулярно используйте ручной тормоз, чтобы он оставался живым. Единственное исключение — очень холодная погода . В таких условиях лучше не пользоваться ручным тормозом, чтобы тормозные колодки не замерзли.

3. Если автомобиль на соседней полосе тормозит, следуйте его примеру.

Если вы видите, что машина на соседней полосе тормозит, сделайте то же самое. Вероятно, водитель хочет , чтобы пешеход или животное пропустили .

2. Не позволяйте иллюзии низкой скорости обмануть вас.

На прямой дороге скорость кажется в 2 раза ниже, чем на самом деле . Если перед поворотом не сбавить скорость, автомобиль может начать занос.

1. Не поворачивайте колеса заранее при повороте налево.

Опасно заранее проворачивать колеса перед поворотом налево. Они должны быть в исходном положении. Если машина ударит вас сзади, вы можете оказаться на противоположной полосе, где столкновение с другими машинами будет неизбежным.

Алгоритмы машинного обучения, используемые в самоуправляемых автомобилях

Саварам Равиндра, Tekslate.com .

Сегодня алгоритмы машинного обучения широко используются для поиска решений различных проблем, возникающих при производстве беспилотных автомобилей.С включением обработки данных датчиков в ECU (электронный блок управления) в автомобиле важно расширить использование машинного обучения для выполнения новых задач. Возможные приложения включают оценку состояния водителя или классификацию сценариев вождения посредством объединения данных от различных внешних и внутренних датчиков, таких как лидары, радары, камеры или IoT (Интернет вещей).

Приложения, управляющие информационно-развлекательной системой автомобиля, могут получать информацию от систем объединения данных датчиков и, например, иметь возможность направлять автомобиль в больницу, если он замечает, что с водителем что-то не так.Это приложение, основанное на машинном обучении, также включает распознавание речи и жестов водителя и языковой перевод. Алгоритмы классифицируются как неконтролируемые и контролируемые алгоритмы. Разница между ними обоими в том, как они учатся.

Контролируемые алгоритмы используют обучающий набор данных для обучения, и они продолжают обучение, пока не достигнут уровня уверенности, к которому они стремятся (минимизация вероятности ошибки). Контролируемые алгоритмы можно подразделить на регрессию, классификацию и обнаружение аномалий или уменьшение размерности.

Неконтролируемые алгоритмы пытаются получить значение из доступных данных. Это подразумевает, что в пределах доступных данных алгоритм вырабатывает взаимосвязь для обнаружения шаблонов или делит набор данных на подгруппы в зависимости от уровня сходства между ними. Неконтролируемые алгоритмы можно в значительной степени подразделить на изучение правил ассоциации и кластеризацию.

Алгоритмы подкрепления — это еще один набор алгоритмов машинного обучения, которые находятся между обучением без учителя и обучением с учителем.Для каждого примера обучения есть целевая метка в контролируемом обучении; в обучении без учителя вообще нет ярлыков; обучение с подкреплением состоит из отложенных по времени и разреженных ярлыков — будущих наград.

Агент учится вести себя в окружающей среде в зависимости от этих наград. Понимание ограничений и достоинств алгоритма и разработка эффективных алгоритмов обучения — это цель обучения с подкреплением. Обучение с подкреплением потенциально предназначено для огромного количества практических приложений, которые варьируются от проблем в области искусственного интеллекта до управления или исследования операций — все, что актуально для разработки беспилотного автомобиля.Это можно разделить на непрямое обучение и прямое обучение.

В автономном автомобиле одной из основных задач алгоритма машинного обучения является непрерывное отображение окружающей среды и прогнозирование возможных изменений в этой среде. Эти задачи разделены на 4 подзадачи:

• Обнаружение объекта
• Идентификация объекта или классификация объекта распознавания
• Локализация объекта и прогнозирование движения

Алгоритмы машинного обучения условно делятся на 4 класса: алгоритмы матрицы решений, кластерные алгоритмы, алгоритмы распознавания образов и алгоритмы регрессии.Одна категория алгоритмов машинного обучения может использоваться для выполнения 2 или более подзадач. Например, алгоритмы регрессии могут использоваться для локализации объекта, а также для обнаружения объекта или прогнозирования движения.

Матричные алгоритмы принятия решений

Алгоритм матрицы решений систематически анализирует, определяет и оценивает эффективность взаимосвязей между наборами информации и значений. Эти алгоритмы в основном используются для принятия решений.Вопрос о том, нужно ли автомобилю затормозить или повернуть налево, зависит от уровня уверенности, которую эти алгоритмы имеют при распознавании, классификации и прогнозировании следующего движения объектов. Алгоритмы матрицы решений представляют собой модели, состоящие из различных моделей решений, обучаемых независимо, и в некотором роде эти прогнозы объединяются для создания общего прогноза, снижая вероятность ошибок при принятии решений. AdaBoosting — наиболее часто используемый алгоритм.

AdaBoosting

Adaptive Boosting или AdaBoost — это комбинация нескольких алгоритмов обучения, которые можно использовать для регрессии или классификации.Он преодолевает переоснащение по сравнению с любыми другими алгоритмами машинного обучения и часто чувствителен к выбросам и зашумленным данным. Чтобы создать одного сложного мощного обучаемого, AdaBoost использует несколько итераций. Итак, это называется адаптивным. Итеративно добавляя слабых учеников, AdaBoost создает сильных учеников. К объекту добавляется новый слабый ученик, и вектор взвешивания корректируется, чтобы обратить внимание на примеры, которые были неправильно классифицированы в предыдущих раундах. В результате получается классификатор, который имеет гораздо более высокую точность, чем классификаторы слабых учеников.

AdaBoost помогает повысить классификатор слабого порога до сильного классификатора. На изображении выше показана реализация AdaBoost в одном файле с понятным кодом. Функция содержит слабый классификатор и повышающий компонент. Слабый классификатор пытается найти идеальный порог в одном из измерений данных, чтобы разделить данные на 2 класса. Классификатор вызывается усиливающей частью итеративно, и после каждого шага классификации он изменяет веса неправильно классифицированных примеров.Из-за этого создается каскад слабых классификаторов, который ведет себя как сильный классификатор.

Алгоритмы кластеризации

Иногда изображения, полученные системой, нечеткие, и становится трудно найти и обнаружить объекты. Иногда существует вероятность того, что алгоритмы классификации пропускают объект, и в этом случае они не могут классифицировать и сообщить об этом системе. Возможной причиной могут быть прерывистые данные, очень мало точек данных или изображения с низким разрешением.Алгоритм кластеризации специализируется на обнаружении структуры по точкам данных. Он описывает класс методов и класс проблемы, такой как регрессия. Методы кластеризации обычно организуются путем моделирования таких подходов, как иерархический и центроидный. Все методы связаны с использованием внутренних структур данных для идеальной организации данных в группы с максимальной общностью. K-средство, Мультиклассовая нейронная сеть — наиболее часто используемый алгоритм.

К-средства

K-means — известный алгоритм кластеризации.K-means хранит k центроидов, которые он использует для определения кластеров. Говорят, что точка находится в определенном кластере, если она ближе к центроиду этого кластера, чем любой другой центроид. Поочередно выбирая центроиды в зависимости от текущего назначения точек данных кластерам и назначая точки данных кластерам в зависимости от текущих центроидов.

Алгоритм K-средних — Центроиды кластера изображены крестиками, а обучающие примеры — точками.(а) Исходный набор данных. (б) Случайные начальные центроиды кластера. (c-f) Демонстрация выполнения двух итераций k-средних. Каждому обучающему примеру на каждой итерации назначается ближайший центроид кластера, а затем каждый центроид кластера перемещается к среднему значению назначенных ему точек.

Алгоритмы распознавания образов (классификация)

Изображения, полученные с помощью датчиков в усовершенствованных системах помощи водителю (ADAS), состоят из всех видов данных об окружающей среде; фильтрация изображений необходима для определения экземпляров категории объекта путем исключения точек данных, которые не имеют отношения к делу.Перед классификацией объектов важным шагом в наборе данных является распознавание образов. Такие алгоритмы определяются как алгоритмы сокращения данных.

Алгоритмы сокращения данных полезны для уменьшения границ набора данных и полилиний (подходящих сегментов линии) объекта, а также дуг окружности до краев. До угла сегменты линии выровнены по краям, и после этого начнется новый сегмент линии. Дуги окружности совпадают с последовательностями сегментов линии, что похоже на дугу.По-разному элементы изображения (дуги окружности и сегменты линий) комбинируются для формирования характеристик, которые используются для определения объекта.

С PCA (анализ основных компонентов) и HOG (гистограммы ориентированных градиентов) SVM (машины опорных векторов) являются обычно используемыми алгоритмами распознавания в ADAS. Также используются K ближайшего соседа (KNN) и правило Байеса.

Машины опорных векторов (SVM)

SVM зависят от концепции плоскостей решений, которые определяют границы решений.Плоскость принятия решений разделяет набор объектов, состоящий из различных принадлежностей к классам. Схематический пример показан ниже. В этом случае объекты принадлежат классу КРАСНЫЙ или ЗЕЛЕНЫЙ. Граница раздела разделяет КРАСНЫЙ и ЗЕЛЕНЫЙ объекты. Любой новый объект, который падает слева, помечается КРАСНЫМ, и он помечается ЗЕЛЕНЫМ, если он падает налево.

Алгоритмы регрессии

Этот вид алгоритма хорош для предсказания событий. Регрессионный анализ оценивает взаимосвязь между 2 или более переменными и сопоставляет эффекты переменных на разных шкалах и основывается в основном на 3 показателях:

• Форма линии регрессии.
• Тип зависимых переменных.
• Количество независимых переменных.

Изображения (камера или радар) играют важную роль в ADAS в срабатывании и локализации, в то время как для любого алгоритма самой большой проблемой является разработка модели на основе изображений для выбора и прогнозирования характеристик.

Воспроизводимость окружающей среды усиливается алгоритмами регрессии для создания статистической модели связи между положением данного объекта на изображении и этим изображением.Статистическая модель, допускающая выборку изображений, обеспечивает быстрое обнаружение в режиме онлайн и может быть изучена в автономном режиме. Кроме того, его можно распространить на другие объекты без необходимости тщательного моделирования человеком. Положение объекта возвращается алгоритмом как результат онлайн-этапа и доверие к присутствию объекта.

Алгоритмы регрессии также могут использоваться для краткосрочного прогнозирования и длительного обучения. Такого рода алгоритмы регрессии, которые могут использоваться для беспилотных автомобилей, включают, среди прочего, регрессию леса решений, регрессию нейронной сети и байесовскую регрессию.

Регрессия нейронной сети

Нейронные сети используются для регрессии, классификации или обучения без учителя. Они группируют данные, которые не помечены, классифицируют эти данные или прогнозируют непрерывные значения после обучения с учителем. Нейронные сети обычно используют форму логистической регрессии на последнем уровне сети для преобразования непрерывных данных в такие переменные, как 1 или 0.

На приведенном выше рисунке «x» — это входные данные, переданные вперед от предыдущего уровня сети.В каждый узел последнего скрытого слоя будет подано много x, и каждый x будет умножен на w, соответствующий вес. К сожалению, сумма продуктов складывается и перемещается в функцию активации. Функция активации — это ReLU (выпрямленный линейный блок), обычно используемый, поскольку он не насыщается на мелких градиентах, как это делают сигмовидные функции активации. ReLU обеспечивает выход, активацию для каждого скрытого узла, и активации добавляются в выходной узел, который передает сумму активаций.Это означает, что нейронная сеть, выполняющая регрессию, содержит единственный выходной узел, и этот узел умножит сумму активаций предыдущего уровня на 1. Результатом будет оценка сети «y hat». «Y hat» — это зависимая переменная, которой сопоставляются все x. Вы можете использовать нейронную сеть таким образом, чтобы получить функцию, связывающую x (количество независимых переменных) с y (зависимая переменная), которую вы пытаетесь предсказать.

Оригинальный пост. Размещено с разрешения.

Биография: Саварам Равиндра (Savaram Ravindra) — автор контента в Tekslate.com, а ранее был программистом-аналитиком в Cognizant Technology Solutions. Он имеет степень магистра нанотехнологий Университета ВИТ. С ним можно связаться по адресу [email protected].

Связанный:

Учите свою подругу водить машину

Это время года? Если вы водитель с водительскими правами, но ваша девушка не умеет водить машину, вы можете либо отправить ее в школу, чтобы она училась, либо научить ее самостоятельно. Если вы хотите получить более личный опыт совместной работы, есть один совет, который можно дать сразу: научите ее водить механическую коробку передач.В координации между человеком и машиной есть определенная красота, которую просто невозможно увидеть в автомобиле с автоматической коробкой передач.

Конечно, ехать на автомобиле не стыдно. Просто каждый водитель должен знать о другом конце спектра: переключение передач, балансировка сцепления и весь бизнес по вождению в гору с осторожным переключением передач. Вот несколько шагов, которые вы могли бы предпринять, чтобы ваш второй половинец мог более или менее плавно перейти в мир использования ручного переключения передач.

Разъясните основы

Многим начинающим водителям принцип механической трансмиссии чужероден. Если ваша девушка уже умеет водить автомат, она, вероятно, думает, что вождение — это нажатие одного рычага, чтобы двигаться вперед, а другого — для остановки.

Объяснение передачи — сложная задача, если вы не продемонстрируете. Попробуйте использовать велосипед с шестеренками, чтобы показать ей, как низкие и высокие передачи влияют на работу, необходимую для подъема на холм или ускорения с места.При езде на более высокой скорости переключите ее на более низкую передачу и ощутите безумное крушение педалей, которое мы все так хорошо знаем, и наоборот.

При этом убедитесь, что она знает, почему так важно использовать правильную систему передач. Управляя автомобилем с механической коробкой передач, заставьте ее слушать двигатель. Она сможет услышать, как меняется звук, когда придет время переключать передачу.

Первый раз побыть одному

Контролируемая среда является обязательной для первых нескольких поездок.Вы же не хотите, чтобы она запаниковала и вышибла педаль газа, потому что кто-то перешел улицу в полумиле от вас. Ищите заброшенную парковку, которую вы можете использовать в своих интересах. Самое главное освоить — это переход на первую передачу.

Как только она это сделает, все остальное придет как по маслу. Если вы хотите показать ей, как работает баланс сцепления, не убивая при этом собственную трансмиссию, приобретите игровой контроллер от консоли XBOX 360 или One. Используйте спусковые крючки, чтобы показать ей, как нажимать на педаль акселератора и выжимать сцепление в идеальной координации.

Подождите, прежде чем наступать

Прежде чем переходить к таким вещам, как пончики, реверс и другие, убедитесь, что ваша девушка овладела искусством переключения на первую, а затем на вторую передачу. Прямая езда на первом месте. Убедившись, что она готова к следующему испытанию, переходите к холмам. Нажмите на электронный тормоз на подъеме, а затем попросите ее подняться на вершину холма. Начните с постепенного наклона и со временем усложняйте его.

Вы можете быть уверены в одном: мальчик или девочка, ручное обучение потребует времени. После многочисленных сердечных приступов, криков и как минимум 20 расставаний вы сможете совершить поездку, которую вы оба планировали годами.

Автор Биография: Эта статья была любезно написана командой EasyAs Driver Training .

Поделись этим:

Темная тайна в основе AI

Таинственный разум этого транспортного средства указывает на надвигающуюся проблему с искусственным интеллектом . Технология искусственного интеллекта, лежащая в основе автомобиля, известная как глубокое обучение, за последние годы зарекомендовала себя очень мощно при решении проблем и широко используется для таких задач, как добавление субтитров к изображениям, распознавание голоса и языковой перевод. Теперь есть надежда, что те же самые методы смогут диагностировать смертельные заболевания, принимать торговые решения на миллионы долларов и делать множество других вещей для преобразования целых отраслей.

Но этого не произойдет — или не должно произойти — если мы не найдем способы сделать такие методы, как глубокое обучение, более понятными для их создателей и подотчетными их пользователям.В противном случае будет сложно предсказать, когда могут произойти сбои, а они неизбежны. Это одна из причин, по которой автомобиль Nvidia все еще остается экспериментальным.

Уже сейчас используются математические модели, чтобы помочь определить, кто делает условно-досрочное освобождение, кому разрешается получить ссуду и кого нанимают на работу. Если бы вы могли получить доступ к этим математическим моделям, можно было бы понять их рассуждения. Но банки, военные, работодатели и другие сейчас обращают свое внимание на более сложные подходы к машинному обучению, которые могут сделать автоматизированное принятие решений совершенно непостижимым.Глубокое обучение, наиболее распространенный из этих подходов, представляет собой принципиально другой способ программирования компьютеров. «Это проблема, которая уже актуальна, и в будущем она станет гораздо более актуальной», — говорит Томми Яаккола, профессор Массачусетского технологического института, работающий над приложениями машинного обучения. «Будь то инвестиционное решение, медицинское решение или, может быть, военное решение, вы не хотите просто полагаться на метод« черного ящика »».

Уже есть аргумент, что возможность опросить систему ИИ о том, как она пришла к своим выводам, является фундаментальным законным правом.Начиная с лета 2018 года, Европейский Союз может потребовать от компаний предоставить пользователям объяснение решений, принимаемых автоматизированными системами. Это может быть невозможно даже для систем, которые на первый взгляд кажутся относительно простыми, таких как приложения и веб-сайты, использующие глубокое обучение для показа рекламы или рекомендации песен. Компьютеры, на которых работают эти службы, запрограммировали сами себя, и они сделали это способами, которые мы не можем понять. Даже инженеры, создающие эти приложения, не могут полностью объяснить свое поведение.

Это вызывает головокружительные вопросы. По мере развития технологий мы можем вскоре преодолеть некоторый порог, за которым использование ИИ требует серьезного подхода. Конечно, мы, люди, тоже не всегда можем по-настоящему объяснить свои мыслительные процессы, но мы находим способы интуитивно доверять людям и оценивать их. Будет ли это возможным с машинами, которые думают и принимают решения иначе, чем люди? Мы никогда раньше не создавали машины, которые работают так, как не понимают их создатели. Насколько хорошо мы можем общаться — и ладить с интеллектуальными машинами, которые могут быть непредсказуемыми и непостижимыми? Эти вопросы заставили меня совершить путешествие на передний край исследований алгоритмов искусственного интеллекта, от Google до Apple и многих других мест, включая встречу с одним из великих философов нашего времени.

Художник Адам Феррис создал это изображение и изображение ниже, используя Google Deep Dream, программу, которая корректирует изображение, чтобы стимулировать возможности распознавания образов глубинной нейронной сети. Изображения были созданы с использованием среднего уровня нейронной сети.

Адам Феррис

В 2015 году исследовательская группа в больнице Mount Sinai в Нью-Йорке решила применить глубокое обучение к обширной базе данных пациентов больницы. Этот набор данных содержит сотни переменных по пациентам, взятых из результатов их тестов, посещений врача и т. Д.Получившаяся программа, которую исследователи назвали Deep Patient, была обучена с использованием данных примерно 700000 человек, и при тестировании на новых записях она оказалась невероятно хорошей в прогнозировании заболеваний. Без каких-либо инструкций эксперта Deep Patient обнаружил закономерности, скрытые в данных больницы, которые, казалось, указывали, когда люди находились на пути к широкому спектру заболеваний, включая рак печени. По словам Джоэла Дадли, руководителя группы Mount Sinai, существует множество методов, которые «довольно хороши» для прогнозирования заболевания на основании историй болезни пациента.Но, добавляет он, «это было намного лучше».

«Мы можем построить эти модели, но мы не знаем, как они работают».

В то же время Deep Patient немного озадачивает. Похоже, что он на удивление хорошо предвосхищает начало психических расстройств, таких как шизофрения. Но поскольку шизофрения, как известно, трудно предсказать врачам, Дадли задался вопросом, как это возможно. Он все еще не знает. Новый инструмент не дает понять, как он это делает. Если что-то вроде Deep Patient действительно поможет врачам, в идеале это даст им обоснование своего прогноза, чтобы заверить их в его точности и оправдать, скажем, изменение лекарств, которые кому-то прописывают.«Мы можем построить эти модели, — с сожалением говорит Дадли, — но мы не знаем, как они работают».

Искусственный интеллект не всегда был таким. С самого начала существовало две точки зрения относительно того, насколько понятным или объяснимым должен быть ИИ. Многие думали, что имеет смысл создавать машины, которые рассуждают в соответствии с правилами и логикой, делая свою внутреннюю работу прозрачной для всех, кто хотел бы изучить какой-либо код. Другие считали, что разум мог бы появиться легче, если бы машины черпали вдохновение из биологии и учились, наблюдая и переживая.Это означало перевернуть компьютерное программирование с ног на голову. Вместо того, чтобы программист писал команды для решения проблемы, программа генерирует свой собственный алгоритм на основе данных примера и желаемого результата. Методы машинного обучения, которые позже превратились в самые мощные современные системы искусственного интеллекта, пошли по второму пути: машина, по сути, сама себя программирует.

Сначала этот подход имел ограниченное практическое применение, а в 1960-х и 1970-х годах он оставался в значительной степени ограниченным рамками области.Затем компьютеризация многих отраслей и появление больших наборов данных возобновили интерес. Это вдохновило на разработку более мощных методов машинного обучения, особенно новых версий одной, известной как искусственная нейронная сеть. К 1990-м годам нейронные сети могли автоматически оцифровывать рукописные символы.

Но только в начале этого десятилетия, после нескольких умных настроек и усовершенствований, эти очень большие — или «глубокие» нейронные сети продемонстрировали значительные улучшения в автоматизированном восприятии.Глубокое обучение привело к сегодняшнему взрыву ИИ. Это дало компьютерам необычайные возможности, такие как способность распознавать произносимые слова почти так же хорошо, как это мог бы делать человек, — навык, слишком сложный для того, чтобы кодировать в машину вручную. Глубокое обучение изменило компьютерное зрение и значительно улучшило машинный перевод. Теперь он используется для принятия самых разных ключевых решений в медицине, финансах, производстве и не только.

Адам Феррис

Принцип работы любой технологии машинного обучения по своей природе более непрозрачен даже для компьютерных ученых, чем система, созданная вручную.Это не означает, что все будущие методы искусственного интеллекта будут одинаково непознаваемыми. Но по своей природе глубокое обучение — это темный черный ящик.

Вы не можете просто заглянуть внутрь глубокой нейронной сети, чтобы увидеть, как она работает. Сетевые рассуждения встроены в поведение тысяч смоделированных нейронов, организованных в десятки или даже сотни сложных взаимосвязанных слоев. Каждый нейрон в первом слое получает ввод, такой как интенсивность пикселя в изображении, а затем выполняет вычисление перед выводом нового сигнала.Эти выходные данные в сложной сети передаются нейронам на следующем уровне и так далее, пока не будет получен общий результат. Кроме того, существует процесс, известный как обратное распространение, который настраивает расчеты отдельных нейронов таким образом, чтобы позволить сети научиться производить желаемый результат.

Множество уровней в глубокой сети позволяют ей распознавать вещи на разных уровнях абстракции. Например, в системе, предназначенной для распознавания собак, нижние уровни распознают простые вещи, такие как очертания или цвет; более высокие уровни распознают более сложные вещи, такие как мех или глаза; а самый верхний слой идентифицирует все это как собаку.Тот же подход может быть применен, грубо говоря, к другим входам, которые заставляют машину учиться: звукам, из которых состоят слова в речи, буквам и словам, составляющим предложения в тексте, или движениям рулевого колеса, необходимым для вождения.

«Это может быть частью природы интеллекта, что только часть его подвергается рациональному объяснению. Некоторые из них просто инстинктивны ».

Были использованы хитроумные стратегии, чтобы попытаться уловить и, таким образом, более подробно объяснить, что происходит в таких системах.В 2015 году исследователи Google модифицировали алгоритм распознавания изображений, основанный на глубоком обучении, чтобы вместо того, чтобы обнаруживать объекты на фотографиях, он генерировал или изменял их. Эффективно запустив алгоритм в обратном порядке, они могли бы обнаружить функции, которые программа использует для распознавания, скажем, птицы или здания. Полученные изображения, созданные в рамках проекта, известного как Deep Dream, показали гротескных, похожих на пришельцев животных, выходящих из облаков и растений, а также галлюцинаторные пагоды, цветущие в лесах и горных хребтах.Изображения доказали, что глубокое обучение не обязательно должно быть полностью непостижимым; они обнаружили, что алгоритмы используют знакомые визуальные особенности, такие как птичий клюв или перья. Но изображения также намекают на то, насколько глубокое обучение отличается от человеческого восприятия, поскольку оно может сделать что-то из артефакта, которое мы бы знали, чтобы игнорировать. Исследователи Google отметили, что когда его алгоритм генерировал изображения гантели, он также генерировал человеческую руку, держащую ее. Машина пришла к выводу, что рука была частью этого.

Дальнейший прогресс был достигнут с использованием идей, заимствованных из нейробиологии и когнитивной науки. Команда под руководством Джеффа Клуна, доцента Университета Вайоминга, использовала эквивалент оптических иллюзий искусственного интеллекта для тестирования глубоких нейронных сетей. В 2015 году группа Клюна показала, как определенные изображения могут обмануть такую ​​сеть, чтобы она воспринимала вещи, которых там нет, потому что изображения используют низкоуровневые шаблоны, которые ищет система. Один из сотрудников Клуна, Джейсон Йосински, также создал инструмент, который действует как зонд, вставленный в мозг.Его инструмент нацелен на любой нейрон в центре сети и ищет изображение, которое активирует его больше всего. Образы, которые появляются, являются абстрактными (представьте себе импрессионистский образ фламинго или школьного автобуса), подчеркивая загадочную природу способностей восприятия машины.

Эта ранняя искусственная нейронная сеть в Корнеллской авиационной лаборатории в Буффало, штат Нью-Йорк, около 1960 года, обрабатывала входные данные от световых датчиков. Феррис был вдохновлен запускать искусственную нейронную сеть Корнелла через Deep Dream, создавая изображения вверху и внизу.

Адам Феррис

Однако нам нужно больше, чем проблеск мышления ИИ, и простого решения нет. Именно взаимодействие вычислений внутри глубокой нейронной сети имеет решающее значение для распознавания образов более высокого уровня и принятия сложных решений, но эти вычисления представляют собой болото математических функций и переменных. «Если бы у вас была очень маленькая нейронная сеть, вы могли бы ее понять», — говорит Яаккола. «Но как только он становится очень большим, и в нем тысячи единиц на слой, а может быть, и сотни слоев, тогда это становится совершенно непонятным.”

В офисе рядом с Яакколой находится Регина Барзилай, профессор Массачусетского технологического института, которая полна решимости применить машинное обучение в медицине. Пару лет назад, в возрасте 43 лет, у нее был диагностирован рак груди. Диагноз сам по себе шокировал, но Барзилай также встревожила, что передовые статистические методы и методы машинного обучения не использовались для помощи в онкологических исследованиях или для руководства. лечение пациентов. Она говорит, что ИИ обладает огромным потенциалом для революции в медицине, но осознание этого потенциала означает выход за рамки только медицинских записей.Она предполагает использовать больше необработанных данных, которые, по ее словам, в настоящее время используются недостаточно: «данные изображений, данные патологии, вся эта информация».

Насколько хорошо мы можем работать с непредсказуемыми и загадочными машинами?

После того, как в прошлом году она закончила курс лечения рака, Барзилай и ее ученики начали работать с врачами Массачусетской больницы общего профиля, чтобы разработать систему, способную собирать отчеты о патологии для выявления пациентов с конкретными клиническими характеристиками, которые исследователи могут захотеть изучить.Однако Барзилай понимал, что системе необходимо будет объяснить свои аргументы. Итак, вместе с Яакколой и студентом она добавила шаг: система извлекает и выделяет фрагменты текста, которые представляют собой обнаруженный ею шаблон. Барзилай и ее ученики также разрабатывают алгоритм глубокого обучения, способный обнаруживать ранние признаки рака груди на изображениях маммограммы, и они также стремятся дать этой системе некоторую способность объяснять свои аргументы. «Вам действительно нужен цикл, в котором машина и человек взаимодействуют», — говорит Барзилай.

Военные США вкладывают миллиарды в проекты, которые будут использовать машинное обучение для пилотирования транспортных средств и самолетов, определения целей и помощи аналитикам в огромных массивах разведданных. Здесь больше, чем где-либо еще, даже больше, чем в медицине, мало места для алгоритмической тайны, и министерство обороны определило объяснимость как ключевой камень преткновения.

Дэвид Ганнинг, руководитель программы в Агентстве перспективных исследовательских проектов Министерства обороны США, курирует программу «Объясняемый искусственный интеллект» с метким названием.Седовласый ветеран агентства, ранее курировавший проект DARPA, который в конечном итоге привел к созданию Siri, Ганнинг говорит, что автоматизация проникает в бесчисленное количество областей вооруженных сил. Аналитики разведки тестируют машинное обучение как способ выявления закономерностей в огромных объемах данных наблюдения. Многие автономные наземные транспортные средства и самолеты разрабатываются и испытываются. Но солдаты, вероятно, не будут чувствовать себя комфортно в роботизированном танке, который им ничего не объясняет, а аналитики не захотят действовать на основе информации без каких-либо аргументов.«Часто природа этих систем машинного обучения заключается в том, что они выдают много ложных тревог, поэтому аналитику Intel действительно нужна дополнительная помощь, чтобы понять, почему была дана рекомендация», — говорит Ганнинг.

В марте этого года DARPA выбрало 13 проектов из научных кругов и промышленности для финансирования в рамках программы Ганнинга. Некоторые из них могут развить работу под руководством Карлоса Гестрина, профессора Вашингтонского университета. Он и его коллеги разработали для систем машинного обучения способ обоснования своих результатов.По сути, при использовании этого метода компьютер автоматически находит несколько примеров из набора данных и представляет их в виде краткого объяснения. Например, система, предназначенная для классификации сообщения электронной почты как исходящего от террориста, может использовать многие миллионы сообщений при обучении и принятии решений. Но используя подход вашингтонской команды, можно выделить определенные ключевые слова, содержащиеся в сообщении. Группа Гестрина также разработала способы, позволяющие системам распознавания изображений намекать на их рассуждения, выделяя наиболее важные части изображения.

Адам Феррис

Один из недостатков этого подхода и других подобных ему, таких как Барзилай, заключается в том, что предоставленные объяснения всегда будут упрощены, что означает, что некоторая важная информация может быть потеряна в процессе. «Мы не достигли всей своей мечты, когда ИИ разговаривает с вами и может объяснить», — говорит Гестрин. «Мы очень далеки от создания действительно интерпретируемого ИИ».

Для того, чтобы это стало проблемой, не обязательно должна быть высокая ставка, например, диагностика рака или военные маневры.Знание аргументов ИИ также будет иметь решающее значение, если технология должна стать обычной и полезной частью нашей повседневной жизни. Том Грубер, возглавляющий команду Siri в Apple, говорит, что объяснимость является ключевым моментом для его команды, поскольку она пытается сделать Siri более умным и способным виртуальным помощником. Грубер не стал бы обсуждать конкретные планы на будущее Siri, но легко представить, что, получив рекомендацию ресторана от Siri, вы захотите узнать, в чем заключалась причина. Руслан Салахутдинов, директор по исследованиям искусственного интеллекта в Apple и доцент Университета Карнеги-Меллона, считает объяснимость стержнем развивающихся отношений между людьми и интеллектуальными машинами.«Это вызовет доверие», — говорит он.

Искусственный интеллект и машинное обучение: выход за рамки шумихи для улучшения бизнес-результатов

Крис Скринак, руководитель сегмента машинного обучения APN в AWS

Хотите узнать, как ваша компания может использовать искусственный интеллект (AI) и машинное обучение (ML), но чувствуете себя немного потерянным среди модных словечек и шумихи?

Достижение бизнес-результатов с помощью ИИ не должно быть ошеломляющим.

Все дело в том, чтобы изучить, какие бизнес-проблемы вы хотите решить, насколько точные прогнозы могут помочь вам достичь этих результатов, а затем предпринять практические шаги для их достижения при реализации стратегии ИИ в масштабах всей организации.

В Amazon Web Services (AWS) мы видим, как клиенты используют искусственный интеллект и машинное обучение для повышения эффективности принятия решений и развития, чтобы предлагать инновационные решения для своих отраслей. Многие из них работают с партнерами из партнерской сети AWS (APN), получившими компетенцию AWS Machine Learning Competency.

С чего начать

Для многих ИИ и машинное обучение порождают идеи, которые кажутся фантастическими и не имеющими отношения к вашим общим бизнес-целям. При таком большом количестве дискуссий о стратегии ИИ и машинном обучении на рынке может показаться сложным примирить шумиху с измеримыми бизнес-преимуществами, которых вы можете достичь, внедрив стратегию ИИ в своей организации.

И все же

AI не должен пугать или быть вне досягаемости. Это удивительно простая концепция, которая может оказать положительное влияние практически на любой вариант использования, с которым сталкивается ваш бизнес.

Использование ИИ становится все более актуальным не потому, что это новая концепция, а потому, что современное программное обеспечение и технологические возможности значительно удешевили прогнозирование, которое лежит в основе ИИ. Прогнозы — основа каждого решения, объясняющего, почему ИИ так широко распространен.

В этом посте я исследую, почему вам следует переименовывать ИИ в «дешевые прогнозы». Мы также рассмотрим универсальные варианты использования ИИ, и я предоставлю информацию, которая поможет вам понять, как ИИ может удовлетворить потребности вашего бизнеса.

Использование «дешевых прогнозов» для понимания ценности AI

В основе ИИ, который я определяю как любой механический процесс, который можно интерпретировать как человеческий интеллект, лежат предсказания. В современном мире искусственный интеллект означает недорогие прогнозы.

Итак, как мы определяем прогнозы?

Проще говоря, прогнозы означают использование данных, которые у вас есть, для создания данных, которых у вас нет. Возможность делать хорошие прогнозы может помочь вам обосновать ваше суждение и предпринять действия, направленные на решение бизнес-задач, преодоление проблем и понимание, ведущее к новым возможностям.

В своей книге «Машины прогнозирования: простая экономика искусственного интеллекта» авторы Аджай Агравал, Джошуа Ганс и Ави Голдфарб заявляют, что по мере того, как прогнозы дешевели, они используются не только для традиционных задач, таких как управление запасами и прогнозирование спроса.

Объем задач прогнозирования расширился до многих случаев использования, в которых необходимо решить простую задачу прогнозирования. Авторы пишут: «Что бы сделал человек, имея эту информацию?»

Большинство бизнес-проблем в различных отраслях можно разделить на три категории:

• Регрессия: Предскажите число.Вот пример: спрогнозируйте доход от фильма по жанру, списку актеров, сценаристов, режиссеров и времени выхода.
• Классификация: Предскажите, в какой группе. Вот пример: спрогнозируйте, будет ли клиент проявлять активность через шесть месяцев, учитывая различные характеристики клиента: город, брокера, данные, кредитный рейтинг, возраст и т. Д.
• Кластеризация: Обнаружение групп. Вот пример: группировка клиентов по категориям, чтобы выявить общие модели поведения и помочь понять отношения между ними.

По мере того, как прогнозы становятся дешевле, будет делаться больше прогнозов и больше добавлений к возникающим прогнозам. «Эти две простые экономические силы стимулируют новые возможности, которые создают машины для прогнозирования», — объясняет Агравал и др. в предсказательных машинах. «На низких уровнях машина прогнозирования может избавить людей от задач прогнозирования и тем самым сэкономить на затратах.

«По мере того, как машина набирает обороты, прогнозирование может изменить и улучшить качество принятия решений, но в какой-то момент машина прогнозирования может стать настолько точной и надежной, что это изменит способ работы организации.Некоторые ИИ настолько сильно повлияют на экономику бизнеса, что больше не будут использоваться просто для повышения производительности при выполнении стратегии; они изменят саму стратегию ».

Наука о данных и другие ключевые термины, которые нужно иметь в кармане

У вас есть значительный потенциал для развития вашего бизнеса с помощью ИИ, и к нему можно подходить постепенно. Давайте рассмотрим некоторые ключевые концепции и терминологию, которые помогут вам узнать, как ИИ может помочь вашему бизнесу, поговорить об ИИ и отличить реальную ценность от дешевых разговоров.

По своей природе мы никогда не можем быть абсолютно уверены в предсказании. По этой причине прогнозы характеризуются процентной точностью. Хорошие данные — это то, что позволяет делать точные прогнозы, и я предполагаю, что около 80-90 процентов времени и денег, потраченных на ИИ, тратится на работу с данными.

Когда вы начнете разбираться в том, что вы можете сделать с ИИ, знайте, что все сводится к тому, что вы можете делать с данными. Неважно, входите ли вы в список Fortune 500 или на компанию из пяти человек.Вы можете использовать данные для прогнозирования, и эти данные должны писать ваш код, а не ваши разработчики.

Если вы руководитель бизнеса, то, вероятно, слышали, как важно иметь хорошего специалиста по данным, чтобы начать использовать ИИ. Хотя специалисты по обработке данных являются неотъемлемой частью стратегии ИИ, важно знать, что стратегия ИИ вашего бизнеса начинается и заканчивается вами, а не специалистами по обработке данных в вашей компании.

Специалист по данным следует рассматривать как ключевого сотрудника, который создает модели, использующие данные для выявления возможностей и результатов, к которым стремится ваш бизнес.Специалисты по обработке данных создают модели, а модели используют данные — статические и неструктурированные или последовательные и структурированные данные — для написания кода.

Если у вас есть данные, в частности, помеченные данные, вы можете использовать их в модели, которая практически не требует разработки. Специалисты по обработке данных всегда задают вопросы, и им следует оставлять встречи с другими вопросами, на которые они хотят ответить, используя данные.

Пока вы продолжаете узнавать больше о построении стратегии ИИ, держите под рукой следующие определения:

Машинное обучение (ML)

AI не всегда вовлекал машины, обучающиеся на реальных данных.В течение многих лет эксперты были источником решений, которые в конечном итоге приводили к предсказаниям. Конечно, у этого подхода много проблем.

Машинное обучение — это подмножество искусственного интеллекта, в котором прогнозы не программируются заранее и не определяются экспертами, а скорее получаются путем алгоритмической обработки данных. Когда машины запрограммированы на создание собственных представлений данных на их собственном языке, не зависящие от чего-либо, кроме представленных данных, мы, как правило, получаем гораздо лучшие результаты в реальном мире.

Глубокое обучение (DL)

Глубокое обучение — это подмножество машинного обучения, в котором прогнозные представления данных обрабатываются на уровнях, а не параллельно или последовательно. DL использует преимущества современных компьютерных архитектур, предназначенных для обработки длинных массивов данных, которые могут представлять изображения, аудио или функции, полученные из больших баз данных.

Поверхностное обучение

Мелкое обучение — это подмножество машинного обучения, в котором прогнозные представления данных обучаются с помощью простых или эвристических алгоритмов.Эти методы могут быть очень эффективными; однако они не обладают точностью, глубиной или диапазоном DL и в настоящее время заменяются DL на индивидуальной основе.

Нейронные сети

Нейронная сеть — это тип структуры DL, в которой слои расположены как узлы и края. Дизайн и название навеяны основным компонентом мозга: нейроном.

Интернет вещей (IoT)

Устройство Интернета вещей (IoT) — это любой процессор, часто небольшой, удаленный и децентрализованный, который действует как независимый удаленный агент.Устройства IoT часто содержат датчики и действуют на основе данных с помощью моделей машинного обучения, выполняя прогнозы и сохраняя данные с этих датчиков. В соответствии с требованиями приложения как необработанные, так и обработанные данные могут быть переданы в облако для управления действиями и смыслом.

Озеро данных

Озеро данных — это любые данные, которые собраны в облаке. Данные — это источник энергии для всей аналитики и машинного обучения. Стоимость сбора данных в облаке значительно ниже, чем в локальной среде, и управлять этими данными становится все проще.

Важно отметить, что мы уходим от мира, в котором базы данных структурированы как строки и столбцы. В отличие от хранилища данных, озеро данных предоставляет инфраструктуру для хранения даты в ее естественном состоянии, будь то графики, временные ряды или полностью неструктурированные коллекции.

Собственные данные

Собственные данные уникальны для объекта. Он не куплен, не передан и не получен из открытых источников. Он был приобретен с единственной целью выполнить цель организации.Благодаря своей уникальности и ясности своего назначения, достоверные данные, как правило, очень актуальны и ценны — часто более ценны, чем объемы исторических данных.

Хорошо спроектированный

Проект программного обеспечения с хорошей архитектурой — это проект, который неукоснительно выполняет требования обеспечения конфиденциальности и безопасности, высокой доступности, высокой производительности, оптимизации затрат и высокого качества работы.

Графический процессор (GPU)

графических процессора (GPU) есть в каждом компьютере.Они позволяют программному обеспечению отображать то, что мы видим на экране. Графические процессоры часто работают с длинными массивами данных, особенно при обработке трехмерных изображений, известных как векторы. Векторная обработка — это фундаментальная деятельность, обеспечивающая глубокое обучение. Поскольку графические процессоры идеально подходят для векторной обработки, их все чаще используют для обучения моделей машинного обучения.

Алгоритмы

Алгоритмы

ML часто называют революционными. На практике они вполне обычные. Именно данные, а не алгоритмы делают ML важным в наше время.Представьте себе партитуру без музыканта или инструмента. Data делает музыку в ML.

Тем не менее, некоторые алгоритмы более важны для прикладного ИИ, чем другие:

• Для глубокого обучения — CNN и RNN
  • Сверточные нейронные сети (CNN) используются в основном для прогнозирования содержимого изображений.
  • Рекуррентные нейронные сети (RNN) используются в основном для предсказания значения языка и данных временных рядов.
• Деревья решений и XGBoost
  • Деревья решений — это двоичные графы, которые детерминированно обрабатывают входные данные для получения вероятного прогноза. Они широко используются для табличных данных, то есть данных, с которыми работает большинство компаний: данных электронных таблиц и данных, поступающих из реляционной базы данных.
  • XGBoost — критический алгоритм, который объединяет множество моделей в структуру дерева решений и объединяет их сильные стороны для получения исключительных прогнозов.В то время как любая отдельная модель может плохо предсказывать, их комбинация в XGBoost объединяет их сильные стороны и сводит на нет их ошибки.

Каркасы

Все программное обеспечение основано на работе других. Это означает абстрагирование функций, так что по мере того, как вы отдаляетесь от оборудования, вам нужно меньше думать о том, что оно делает, и больше о проблеме, которую вы пытаетесь решить. Вот самые популярные фреймворки машинного обучения для справки:

• MXNet — библиотека с открытым исходным кодом для машинного обучения от организации Apache.
• TensorFlow — Самая популярная библиотека с открытым исходным кодом для машинного обучения от Google.
• Python —Самый популярный язык программирования для машинного обучения. Вариант с открытым исходным кодом под названием pytorch в настоящее время является самой быстрорастущей средой машинного обучения.
• R —Самый популярный язык аналитики и статистического программирования; использование сокращается, поскольку новые методы машинного обучения все чаще используются в Python.

Я рекомендую помнить об этих терминах и определениях, когда вы начинаете изучать новые решения и работать над созданием стратегии искусственного интеллекта и машинного обучения для своего бизнеса.

Развитие вашего бизнеса с помощью инструментов AI и ML на AWS

Наши партнеры по компетенциям в области машинного обучения AWS продемонстрировали доказанный успех и опыт, помогая клиентам создавать и использовать решения машинного обучения на AWS.

Например, Royal FloraHolland, крупнейшая в мире компания по продаже цветов, работала с APN Partner Xebia над решением машинного обучения, которое включает в себя получение более точных прогнозов тележки, что может привести к повышению операционной эффективности, улучшению результатов для клиентов и экономии евро.

Royal FloraHolland также использует модель глубокого обучения для проверки качества изображения и предоставления обратной связи для производителей, которые достигают покупателей с помощью фотографий цветов, а также для создания механизма рекомендаций для покупателей с помощью приложения компании.

Видео: Xebia и Royal FloraHolland используют ML для повышения эффективности

Еще один отличный пример — Lyft, который использует машинное обучение на AWS для выявления аномалий в своих данных в масштабе и выявления бизнес-рисков.Lyft — одна из ведущих мировых организаций по прокату автомобилей, и для точного обнаружения аномалий, которые могут указывать на более серьезные проблемы и требующие немедленного внимания, они обратились к средствам автоматизации и машинного обучения Anodot , партнера APN Advanced Technology в области машинного обучения AWS. Компетентность.

Решение

Anodot для анализа временных рядов на базе искусственного интеллекта, построенное на AWS, использует передовые алгоритмы машинного обучения для преодоления ограничений, которые люди вносят в ручной анализ данных, и выявляет потенциальные проблемы в реальном времени без необходимости проверять несколько панелей мониторинга вручную.

Следующие шаги

Мы рады рассказать вам больше о том, как компании по всему миру используют машинное обучение на AWS и работают с партнерами по машинному обучению AWS для решения реальных проблем. Обязательно ознакомьтесь с этими и другими историями на нашей новой странице, посвященной машинному обучению.

А пока я настоятельно рекомендую ознакомиться с книгой, на которую я ссылался в этом посте, чтобы узнать больше о машинах прогнозирования и экономике ИИ: Машины прогнозирования: простая экономика искусственного интеллекта.

Машинное обучение на AWS Stories

Станьте партнером AWS по машинному обучению

Если вы являетесь партнером APN и хотите создать машинное обучение на базе AWS, ознакомьтесь с программой AWS Navigate Program . AWS Navigate предоставляет партнерам APN инструкции по созданию специализированной практики на AWS. Посредством серии базовых и специализированных электронных курсов вы можете получить доступ к расширенным ресурсам и пошаговым инструкциям для создания успешной практики или решения на AWS в специализированной области.

Курс AWS Machine Learning Navigate предлагает партнерам APN руководство, чтобы стать экспертами AWS и развернуть инновационные решения с использованием технологий машинного обучения от имени клиентов AWS.

Amazon отказывается от секретного инструмента рекрутинга AI, который показал предвзятость по отношению к женщинам

САН-ФРАНЦИСКО (Рейтер) — Специалисты по машинному обучению AMZN.O Amazon.com Inc обнаружили большую проблему: их новый механизм набора не нравился женщинам.

Команда разрабатывала компьютерные программы с 2014 года для проверки резюме соискателей с целью механизации поиска лучших талантов, сообщили Reuters пять человек, знакомых с этой работой.

Автоматизация сыграла ключевую роль в доминировании Amazon в сфере электронной коммерции, будь то склады или принятие решений о ценообразовании. Экспериментальный инструмент найма компании использовал искусственный интеллект, чтобы дать кандидатам на работу оценку от одной до пяти звезд — так же, как покупатели оценивают товары на Amazon, сказали некоторые люди.

«Все хотели этот Святой Грааль», — сказал один из людей. «Они буквально хотели, чтобы это был двигатель, в котором я дам вам 100 резюме, он выдаст пятерку лучших, и мы возьмем их на работу.

Но к 2015 году компания осознала, что ее новая система не оценивает кандидатов на должности разработчиков программного обеспечения и другие технические должности с гендерной нейтральностью.

Это связано с тем, что компьютерные модели Amazon были обучены проверять соискателей путем наблюдения закономерностей в резюме, представленных компании за 10-летний период. Большинство из них исходили от мужчин, что является отражением мужского доминирования в технологической индустрии.

Фактически система Amazon научилась тому, что кандидаты-мужчины предпочтительнее.Он наказывал резюме, которое содержало слово «женское», например, «капитан женского шахматного клуба». По словам источников, знакомых с этим вопросом, он снизил оценку выпускников двух женских колледжей. Названия школ не уточняли.

Amazon изменил программы, чтобы сделать их нейтральными по отношению к этим конкретным условиям. Но это не было гарантией того, что машины не разработают другие способы сортировки кандидатов, которые могут оказаться дискриминационными, сказали люди.

Сиэтлская компания в конце концов распустила команду к началу прошлого года, потому что руководители потеряли надежду на проект, по словам людей, которые говорили на условиях анонимности.Рекрутеры Amazon смотрели на рекомендации, генерируемые инструментом при поиске новых сотрудников, но никогда не полагались только на эти рейтинги, сказали они.

Amazon отказалась комментировать проблемы технологии, но сказала, что этот инструмент «никогда не использовался рекрутерами Amazon для оценки кандидатов». Компания не стала вдаваться в подробности. Он не оспаривал, что рекрутеры смотрели на рекомендации, выдаваемые механизмом найма.

Эксперимент компании, о котором первым сообщило Рейтер, предлагает тематическое исследование ограничений машинного обучения.Он также служит уроком для растущего списка крупных компаний, включая Hilton Worldwide Holdings Inc HLT.N и Goldman Sachs Group Inc. GS.N, которые стремятся автоматизировать часть процесса найма.

Согласно опросу, проведенному в 2017 году фирмой CareerBuilder, компанией CareerBuilder, около 55 процентов менеджеров по персоналу в США заявили, что искусственный интеллект или ИИ станет регулярной частью их работы в течение следующих пяти лет.

Работодатели давно мечтают об использовании технологий для расширения сети приема на работу и уменьшения зависимости от субъективного мнения кадровых агентов.Но компьютерные ученые, такие как Нихар Шах, преподающий машинное обучение в Университете Карнеги-Меллона, говорят, что предстоит еще много работы.

«Как обеспечить справедливость алгоритма, как убедиться, что алгоритм действительно интерпретируем и объясним — это еще далеко», — сказал он.

MASCULINE LANGUAGE

Эксперимент Amazon начался в поворотный момент для крупнейшего в мире интернет-магазина розничной торговли. Машинное обучение набирало обороты в мире технологий благодаря резкому росту недорогих вычислительных мощностей.И отдел кадров Amazon собирался приступить к набору сотрудников: с июня 2015 года глобальная численность сотрудников компании увеличилась более чем втрое и составила 575 700 человек, согласно нормативным документам.

Таким образом, они создали команду в инженерном центре Amazon в Эдинбурге, которая выросла примерно до десятка человек. По словам людей, знакомых с этим вопросом, их целью было разработать ИИ, который мог бы быстро сканировать Интернет и выявлять достойных кандидатов на работу.

Группа создала 500 компьютерных моделей, ориентированных на конкретные функции и места работы.Они научили каждого распознавать около 50 000 терминов, которые использовались в резюме прошлых кандидатов. По словам людей, алгоритмы научились придавать мало значения навыкам, которые были общими для всех соискателей ИТ, например, умению писать различные компьютерные коды.

Вместо этого технология отдавала предпочтение кандидатам, которые описывали себя с помощью глаголов, которые чаще встречаются в резюме мужчин-инженеров, таких как «казнен» и «схвачен», — сказал один человек.

Гендерная предвзятость была не единственной проблемой.По словам людей, проблемы с данными, которые лежали в основе суждений моделей, означают, что неквалифицированных кандидатов часто рекомендовали на любую работу. По их словам, из-за того, что технология возвращала результаты почти наугад, Amazon закрыла проект.

ПРОБЛЕМА ИЛИ ЛЕЧЕНИЕ?

Другие компании продвигаются вперед, подчеркивая стремление работодателей использовать ИИ для найма на работу.

Кевин Паркер, исполнительный директор HireVue, стартапа недалеко от Солт-Лейк-Сити, сказал, что автоматизация помогает компаниям выйти за рамки тех же сетей найма, на которые они давно полагаются.Его фирма анализирует речь и выражения лиц кандидатов в видео-интервью, чтобы не полагаться на резюме.

«Вы не вернулись в прежние места, вы не вернулись только в школы Лиги плюща», — сказал Паркер. Среди клиентов его компании Unilever PLC ULVR.L и Hilton.

Goldman Sachs создал собственный инструмент анализа резюме, который пытается сопоставить кандидатов с тем подразделением, в котором они будут «лучше всего подходить», заявили в компании.

MSFT Microsoft Corp.O LinkedIn, крупнейшая в мире профессиональная сеть, пошла дальше. Он предлагает работодателям алгоритмическое ранжирование кандидатов на основе их соответствия вакансиям на своем сайте.

Тем не менее, Джон Джерсин, вице-президент LinkedIn Talent Solutions, сказал, что эта служба не заменяет традиционных рекрутеров.

«Я бы определенно не стал доверять сегодняшней системе искусственного интеллекта самостоятельно принимать решение о найме», — сказал он. «Технология просто еще не готова».

Некоторые активисты говорят, что их беспокоит прозрачность ИИ.Американский союз гражданских свобод в настоящее время оспаривает закон, разрешающий уголовное преследование исследователей и журналистов, которые тестируют алгоритмы найма веб-сайтов на предмет дискриминации.

«Мы все больше сосредотачиваемся на алгоритмической справедливости как проблеме», — сказала Рейчел Гудман, штатный поверенный Программы расовой справедливости в ACLU.

Тем не менее, Гудман и другие критики ИИ признали, что подать в суд на работодателя из-за автоматического найма может быть чрезвычайно сложно: кандидаты на вакансии могут никогда не узнать, что это используется.

Что касается Amazon, компании удалось спасти часть того, что она извлекла из неудачного эксперимента с ИИ. Теперь он использует «сильно разбавленную версию» механизма набора персонала, чтобы помочь с некоторыми рудиментарными делами, включая удаление дубликатов профилей кандидатов из баз данных, сказал один из людей, знакомых с проектом.

Другой сообщил, что в Эдинбурге сформирована новая команда, чтобы еще раз попробовать автоматизированный скрининг трудоустройства, на этот раз с упором на разнообразие.

Отчетность Джеффри Дастин из Сан-Франциско; Редакция Джонатана Вебера и Марлы Дикерсон

Тайво Алаби — старший инженер по машинному обучению — Подкаст Ivy

Доктор.Тайво Рафаэль Алаби многоязычен, получил образование на 3 континентах в одних из лучших инженерных школ мира. Всю свою карьеру он провел в электронной и программной инженерии в Intel и DocuSign. Имея множество цитируемых публикаций в этой области, а также 3 патента США, находящихся на рассмотрении, в настоящее время он руководит узкими инициативами в области искусственного интеллекта в DocuSign. Некоторые из его основных сфер деятельности в области ИИ — это обработка естественного языка, компьютерное зрение, рекомендательные системы и обучение с подкреплением.Его интерес также охватывает мета-обучение и проектирование систем машинного обучения. Ему нравится путешествовать, ходить в походы, преодолевать препятствия, играть на гитаре и решать новые задачи в свое ограниченное свободное время.

Расшифровка серии:

 F: Спасибо, что присоединились к нам сегодня, Тайво.

Т: Спасибо, что пригласили меня, Фред.

F: Замечательно. Первый вопрос. Что побудило вас заняться машинным обучением, и ради наших слушателей, которые могут быть незнакомы с машинным обучением, вы тоже можете это описать?

Т: Да, определенно.Я перейду к последнему вопросу, так что же такое машинное обучение? Мне нравится определять машинное обучение как искусство поиска информации. Из данных, и это могут быть любые данные. Это могут быть массивные данные, небольшие данные, но просто нахождение этой информации или понимания из этих данных и возможность использовать это понимание на благо организации, страны или курса, которые для меня объединяют.

F: А что побудило вас к машинному обучению?

Т: Вообще-то, для меня это очень интересный вопрос. Я думаю, что подтолкнуло вас к обучению Мишель.Если взять пару лет назад, то есть, вероятно, пять лет назад. Раньше я работал в Intel, а пока я был в Intel, я был одним из ведущих инженеров, которые пять лет назад разработали концепцию, которая была в некотором роде новой, тогда еще Интернет вещей. Мы начали этот проект. И когда я начал проект, это было одной из его точек зрения. Это будет следующая революция. И это должно было привести к вырождению огромного количества данных в масштабах, которых никто никогда не видел.И что как только это произойдет или произойдет, тогда возникнет потребность в способах использования этих данных и того факта, что это будет тот взрыв, к которому меня подтолкнуло. Поймите, даже больше о том, что IoT проклянет. И из-за этого я начал просматривать так много журнальных статей и, о чудо, обнаружил, что FMLA - это машинное обучение и искусственный интеллект, узкий ИИ, сильный ИИ. Мы собираемся стать возможным решением проблемы быстрого роста объемов данных, и это любопытство привело меня в несколько университетов.В конце концов я вернулся в школу, Беркли и даже сейчас в Стэнфорд, чтобы попытаться понять, как мы можем использовать эти данные. И, очевидно, именно любопытство побудило меня стать намного больше. Что ж, я эксперт в этой области просто потому, что я хочу понять, как мы можем использовать восточные сайты на основе данных основных тенденций в области искусственного интеллекта, которые, по вашему мнению, будут доминировать в отрасли в течение следующих пяти лет. На самом деле это очень интересный вопрос. Я думаю, что в следующие пять лет, взглянув на то, где мы находимся сегодня, вы, вероятно, уже сможете предвидеть, что нас ждет в следующие пять лет.Поэтому я ожидаю, что с тех пор, как пять лет назад я начал отказываться от Интернета вещей, в ближайшие пять лет IoT в конечном итоге взорвется. И я ожидаю, что там будет много информации, информации от периферийных вычислений, устройств, информации даже с автомобилей и так далее. Я думаю, что будет, мы, вероятно, будем генерировать столько информации, которая происходит сегодня, сколько мы генерировали в прошлом, возможно, 10, 20 лет, вероятно, генерируя их за два года. В ближайшие пять лет.А потом мы тоже увидим сцену. Мы будем медленно приближаться к эпохе сильного ИИ. Итак, сейчас у нас в основном узкий ИИ. Столь узкий ИИ в этом смысле - это, по сути, аспекты ИИ, которые могут делать то, что умеют делать, и то, что умеют делать хорошо. Так же, как обработка естественного языка, способность понимать людей, чувства и т. Д., Но теперь обобщая это, ну, у вас есть робот, который может понимать человеческие чувства. Я также могу идентифицировать человеческие лица. Таким образом, мы не предлагаем слишком сильный ИИ, в результате чего сам ИИ не становится более автономным.Так что в эпоху беспилотных автомобилей и так далее, эти вещи, как я вижу, становятся гораздо более реальными. Показаны какие реальные выгоды для человека, кроме ближайших пяти лет Так что это не так, они больше не похожи на исследовательские термины, но да, они действительно входят в нашу повседневную жизнь, и мы их используем. Мы просто наши, ну, то, что они делают, в основном, они становятся инструментами, которые мы используем каждый день. Так же, как сегодня мы используем автомобили, не осознавая, что они являются продуктами или результатами искусственного интеллекта.О: Мне действительно понравился приведенный вами пример с беспилотными автомобилями. Есть ли у вас какие-либо конкретные варианты использования, которыми вы можете поделиться с нами, о том, как данные переходят от сбора и использования данных до того, как это переводится в беспилотные автомобили? Какой-либо опыт высокого уровня, который вы можете?

Т: Это очень хороший вопрос. Так что, ныряйте в беспилотные автомобили, технологии станут главным мозгом самоуправляемых автомобилей. Технология - это в основном датчики и, в конечном итоге, алгоритмы, которые обрабатывают информацию с датчиков.Так разные датчики для обнаружения движения или просто определения расстояния между ними. Ваша машина и следующая машина, машина рядом с вами, а затем у вас есть все другие датчики, в данном случае камеры, которые физически дают вам воспламенение и визуальную информацию об окружающей среде. Итак, от сбора данных до фактической возможности создать технологию типа беспилотного автомобиля, так что вы можете думать об этом, но это просто базовый, просто давайте просто разберем его на более мелкие концепции. И я, наверное, расскажу только об одной концепции.Давайте подумаем о концепции фактического разделения воли автомобиля. Итак, вы должны уметь управлять рулем автомобиля. Вы должны знать, есть ли перед вами человек, или, если в этом случае есть препятствие, давайте спросим у межличностного человека. Очевидно, перед вами препятствие. Если есть знак остановки, светофор и т. Д. Теперь, видя все это, мы можем в конечном итоге идентифицировать все эти особенности на изображении, которое вы можете захватить на камеру. Теперь камера, идущая в реальном времени, обрабатывает очень много изображений.И это множество изображений, вы можете приостановить их с помощью так называемой свертки в вашей сети, которая представляет собой алгоритм визуального распознавания, который в конечном итоге может сказать. Драйвер или, в данном случае, алгоритм, алгоритм, который определяет, есть ли перед ним препятствие или нет. Итак, если он действительно видит знак остановки, алгоритм был обработан, хорошо, хорошо, есть знак остановки, вероятно, вам нужно остановиться. А затем он отправляет эту информацию с рулевого колеса. Я имею в виду, что вплоть до рулевого колеса и, в конечном итоге, также соответствует скорости, СРО отслеживает и так далее машину и говорит кошке остановиться.Итак, кошка останавливается хорошо, в ситуации, когда на самом деле вы видите препятствие перед собой, давайте, так как теперь препятствие - это машина, а затем, вероятно, следующим шагом для алгоритма теперь будет приказ рулевому колесу повернуться на определенный номер. градусов, чтобы они не могли физически врезаться в это препятствие. Так что существует так много различных технологий датчиков или контуров обратной связи, при которых вы видите сигнал, где сигнал в данном случае может быть либо знаком остановки, либо даже просто линиями на дороге, которые говорят парню: «Эй, угадай что?» Вы едете в правильном направлении.Поэтому вам нужно поддерживать угол поворота рулевого колеса на этом уровне. Те же самые ставки нейтральной позиции или, ну, угадайте, кто вы, этот частный в некотором смысле от центральной позиции, в которой вы должны быть. И из-за этого я вижу, что это выравнивает, становясь намного более диагональным. И поэтому нам нужно направить водителя или рулевое колесо к Тони в другом направлении или в другом направлении против часовой стрелки или по часовой стрелке, Россия, в зависимости от обстоятельств.

О: Итак, это объяснение очень высокого уровня.Я имею в виду, что я могу посмотреть более подробную информацию, если люди захотят, но это просто концепция просто визуального, ммм, визуально узнаваемого или визуального стимула, а также сенсорного сенсорного стимула с точки зрения расстояния и возможности регулировать параметры, включая рулевое колесо , включая тормозной ускоритель. На основе стимула, который вы получаете от кашицы и математических алгоритмов, включая CNN, сверточные сети, а также датчики. Каковы самые большие проблемы, с которыми компании борются при внедрении машинного обучения?

Т: Хороший вопрос.Я бы определенно, я думаю, возникает так много проблем, когда я имею дело с алгоритмами машинного обучения в целом, а также следующим шагом в этом является так много проблем, которые возникают, даже при попытке продакшена. эти алгоритмы. Я думаю, что одна из самых больших проблем начинающих компаний - это их борьба с данными. Итак, сами данные, я имею в виду, сами данные, безусловно, являются основным строительным блоком для любой архитектуры типа машинного обучения, проекта или проекта в этом случае.Итак, если у вас нет данных, или если у вас нет данных в формате, который легко усваивается, или данные, которые просто повсюду фрагментированы, угадайте, что? Вы, вероятно, собираетесь потратить несколько. Я имею в виду, что несколько раз они могли бы потратить намного больше работы на разработку алгоритма. Вы потратите это время, просто пытаясь получить данные в формате, который в конечном итоге можно будет использовать. И вы, наверное, все, наверное, мир, как GDPR и другие вопросы конфиденциальности. Поэтому, если у вас нет данных в формате, который можно использовать, или в формате, в котором у вас действительно есть доступ к ним, угадайте, что вам нужно, и доступ может занять несколько раз.Все может занять много времени. И поэтому одна из проблем, с которыми я сталкиваюсь во многих только начинающих компаниях, определенно заключается в том, чтобы просто собрать эти данные. И еще одна проблема, которую вы можете придумать о компаниях по выращиванию травки Хокни, заключается в том, что они теперь попадают в ситуацию, когда после того, как у них есть данные, которые они разработали, эти алгоритмы, которые теперь производят алгоритмы машинного обучения, также являются очень сложной задачей для многих компаний сегодня. И одна из причин этого в том, что машинное обучение все еще относительно новое.Я имею в виду, что сейчас у нас есть много компаний, таких как Google, Microsoft, Amazon, которые занимаются справедливостью. Создание архитектур, которые могут поддерживать различные типы алгоритмов машинного обучения в производственной среде. Тем не менее, для компаний, которые только начинают участвовать в этой ярмарке, предстоит еще много работы с точки зрения, хорошо, хорошо, какой вид безопасности вы тоже спрашиваете? Выделите два дня на мое шоу и на алгоритмы или только на всю мою систему машинного обучения. Какая конфиденциальность должна быть добавлена ​​к моему ассистенту Мишлен, чтобы удовлетворить потребности моих клиентов.И затем мне нужно убедиться, что в моих алгоритмах машинного обучения нет предвзятости и так далее. Я имею в виду, что такого рода проблемы могут не возникать. Обязательно будучи очень важными, но в будущем они становятся действительно довольно холодной компанией, особенно когда компания становится намного больше, ну, потому что становится все более публично признанной, и это прыщи для многих компаний, когда они пытаются производить или как это постарайтесь перейти к эмоциональному и честному поведению и предоставить своим клиентам алгоритмы машинного обучения производственного уровня.F: Вы говорили о законе GDPR в Европе, вы говорили о том, что данные хранятся в разных форматах, и о необходимости нормализовать эти данные, прежде чем они будут использоваться для машинного обучения. Какими стратегиями вы можете поделиться с нами о том, как лучше всего преодолеть некоторые из тех проблем, о которых вы только что упомянули?

Т: Очень хороший вопрос. Я думаю, что для GDPR лучшая стратегия - это также просто следовать конвенции GDPR, потому что я имею в виду, что на самом деле это очень всеобъемлющий тип архитектуры или закона, созданный Европейским союзом.И я почти уверен, что Соединенные Штаты последуют этому примеру, поскольку в какой-то момент также, поскольку безопасность данных и люди справедливы, мы можем контролировать наши данные. Это настолько важно, насколько это возможно. И это станет еще более важным, поскольку наши данные станут еще более узнаваемыми. Здорово. Я имею в виду будущее. А также просто поговорим о доступности инфраструктуры или просто о разработке этих алгоритмов. Таким образом, большинство компаний в конечном итоге используют то, что они используют, они используют, как AWS от Amazon, они используют облако Google от Google или Microsoft, архитектуры от этих архитектур.Они построены. Я имею в виду, они были созданы для обслуживания производственных сетей. Таким образом, большинство компаний склонны полагаться только на безопасность, обеспечиваемую этими крупными организациями, однако в некоторых отраслях, и вы можете подумать о некоторых отраслях, отраслях так много, у них гораздо больше. И от их клиентов мне нужно гораздо больше упорядочить с точки зрения конфиденциальности и так далее, они могут обнаружить, что это то, чего их клиенты не захотят. Я не хочу, например, чтобы вы могли запечь, если клиент не хочет, чтобы какие-либо из этих данных находились в облаке Google или имели доступ, или вы не хотите, чтобы у Google был доступ к каким-либо из этих данных, а вы могут возникнуть такие проблемы.И тогда вот когда. Компании пришлось бы придерживаться гораздо более агрессивного подхода, пытаясь получить все это оборудование и программное обеспечение, включая программное обеспечение безопасности, на месте, а затем использовать их для создания своих собственных архитектур. И это очень дорого, затея прямо сейчас для любой компании серии А и серии В, однако порождать компетенцию можно запросто попытаться получить доступ к такой инфраструктуре.

F: Еще один вопрос по GDPR, прежде чем мы продолжим. Итак, допустим, вы небольшая компания, базирующаяся в Соединенных Штатах, обязательно ли вам нужно учитывать законы GDPR при сборе и использовании этих данных? Или это то, о чем вам нужно только беспокоиться? Если у вас есть, скажем, база пользователей, в которую входят граждане Европейского союза.Что вы думаете об этом?

Т: О, это очень хороший вопрос. Я думаю, что сейчас большинство компаний, в конечном итоге большинство начинающих компаний. Я имею в виду, что если вы находитесь исключительно в США, вы можете отказаться от фактического соблюдения GDPR. Но даже сегодня я посетил несколько других компаний, таких как Slack и другие, даже сегодня, даже если их нет. В Европейском союзе они на самом деле пытаются следовать этой конвенции, потому что GDPR сейчас на самом деле: вы можете думать об этом как о золотом стандарте, потому что даже сегодня в Соединенных Штатах нет другого стандарта.Таким образом, люди будут стремиться просто следовать этому, даже если они не очень хорошо разбираются в европейской экономике, европейской базе данных или европейской клиентской базе. Что ж, в конце концов, я думаю, что большинству компаний, начинающих свою деятельность в США, в конечном итоге каким-то образом удалось попасть в новый тип прибрежных стран. Таким образом, люди будут склонны следовать или фактически имитировать или, по крайней мере, соблюдать правила GDPR, прежде чем они доберутся до них, а не должны, потому что тогда это становится больше, чем хлопот, когда вам уже нравится стандартизированная компания.Затем вам нужно взять свой стандарт, а затем объединить его с GDPR, которому вы не следовали с самого начала.

F: Каким образом организации могут лучше подготовиться к использованию этих огромных объемов данных, которые у них есть, чтобы в полной мере извлечь выгоду из использования методов машинного обучения? Есть ли у вас какие-либо конкретные примеры из практики, которыми вы можете поделиться с нами по этому аспекту?

Т: Определенно. Я думаю, что большинству компаний будет выгодно использовать только огромную базу данных номер один, только основные моменты, только машинное обучение и официальные данные разведки.В костюмах, в фактической потере мощности, потому что иногда случается, что многие компании действительно хотят заниматься машинным обучением, но они не понимают всего жизненного цикла разработки алгоритмов машинного обучения. Как и все хотят. Модель компьютерного зрения, позволяющая отличить одну фазу от другой, всем нужен алгоритм распознавания речи. Требуется языковой перевод или алгоритм перевода. Я имею в виду, что большинство людей думают о том, как: «Ну, ну, я хочу алгоритм языкового перевода».Я собираюсь нанять инженера-механика, и он должен прийти через месяц. Я имею в виду, очевидно, что это может произойти, но я имею в виду, что иногда большинство алгоритмов, даже готовых к продаже, все еще нуждаются в какой-то форме настройки, чтобы вы в конечном итоге могли сопоставить их со своими собственными уникальный пользователь или уникальная постановка проблемы и получить отличный результат. Итак, в этом свете, если наличие союзника там дает лучшее, я хотел бы, какое слово было правильным? Это просто упрощает вам доступ к этой цепочке общения.Эй, знаешь что? Этот идентификатор, это шаги, которые нам нужно пройти, чтобы мы могли внедрить их в производство. И поэтому люди как бы понимают и ценят проделанную работу. Эллис, что произойдет, так это то, что вы нанимаете или большинство компаний нанимаете самые новые компании, новые сорта пива в Michelin. Я их так назову. Они наняли всех этих людей и, в конце концов, хотят что-то, что будет работать завтра. Сегодня. И вот что происходит: инженеры Michelin типа: «Эй, угадайте, что мы должны сделать все эти шаги», но тогда мы не сможем оценить все шаги, пока вы не дойдете до продукта.И большинство компаний могут разочароваться в этом путешествии. И когда вы говорите: «Разочаровывайтесь из-за Джонни Маастера и остановитесь на полпути», они такие: «О, вы знаете, что мы сделали. Мы просто продолжим процесс, который использовали раньше. Вот и все. Так что я был союзником - это хорошо, это определенно очень важная часть процесса. А также просто наличие инфраструктуры или понимание того, нужна ли инфраструктура фонда, и инфраструктура в этом случае может быть программной инфраструктурой или инфраструктурой дополнительного веса.Если вы думаете об этом таким образом, то гораздо меньше, чем за час, вещи требуют интенсивных вычислений. Так что алгоритмы Michelin не требуют такой конкуренции. Как узнать, если да, то когда вы столкнетесь с этой проблемой, и такое понимание определенно очень полезно для вашей компании, потому что вы можете спланировать пути. Вы можете планировать заранее, вы можете начать решать проблемы еще до того, как они начнутся, чтобы вы не попадали в подобные ситуации. Но на этом плато, где все чего-то ждут, но знаете что? На этом пути возникает еще одна проблема.Есть еще одна проблема, которая продолжает походить на бесконечную серию проблем. А в конце года продукта нет. Так что просто добавьте номер один, выделив, а затем номер два, имея план или карту, или. Каким должен быть весь путь и как бороться с проблемами, с которыми вы в конечном итоге столкнетесь, я один, парень, присоединяюсь к вам, чтобы получить ваши данные для фактического производства и алгоритмов машинного обучения. Это фактически приводит к моему следующему вопросу, и это касается стоимости.Итак, как мы все знаем, стоимость является огромным фактором, когда речь идет о сборе, накоплении и обработке больших данных. Каковы некоторые из стратегий, которые вы порекомендуете для эффективного управления базовой экономикой управления затратами, когда компании не нужно слишком много платить за хранение данных по сравнению с результатами, которые они получают?

F: В какой момент реализация ROI становится актуальной? Вы можете об этом поговорить?

Т: Хороший вопрос. Определенно стоимость - это всегда большая проблема, особенно, как вы можете себе представить, когда вам приходится иметь дело либо с взятой рекламой, либо с программным обеспечением, это очень дорогие инициативы.То же самое и с компаниями, находящимися на начальной стадии. Итак, мы говорим о компаниях, подобных их сериалам. Большинство из этих компаний сегодня, я думаю, сегодня, большинство из них всегда по умолчанию, я думаю, я уже говорил об этом ранее по умолчанию использовании Google Cloud AWS и так далее. И я имею в виду, почему это просто потому, что для них очень рентабельно использовать платформы, которые уже доступны, реалистичны для безопасности и широко используются и широко признаны. Физически он также доступен в разных регионах по всему миру и легко развертывается.Таким образом, люди будут просто придерживаться дверей, особенно когда вы начинаете разработку их алгоритмов машинного обучения. И, очевидно, я имею в виду, и вы можете подумать о том факте, что, когда вы не думаете о чем-то подобном, просто использование данных и их хранение, и компании возникли просто из концепции молниеносной доступности данных для таких процессов, как снежинка. гуляем двор. На самом деле они ежедневно работают над созданием облачных механизмов хранения и облачных хранилищ, хранилищ и извлечения, архитектурных для множества различных приложений.Таким образом, стартап-компании по умолчанию используют их, потому что они обеспечивают экономически эффективный подход к тому, чтобы в конечном итоге просто получить либо S и данные, либо, в конечном итоге, перейти к этим данным, что в основном завершило вычисление данных и извлечение информации из данных, и в конечном итоге создание алгоритма это позволит сделать выводы, которые мы делаем по этому поводу. Сделать по данным. Однако, когда конференции становятся больше, когда компании разных стран становятся амазонками, а затем следующими гуглами, очевидно, что тогда вы становитесь компанией, которой также требуются собственные вычислительные ресурсы, и вы это делаете.Просто чтобы сделать шаг назад. На самом деле вам не нужно быть следующим Google или следующим Amazon, чтобы требовать длинных вычислительных ресурсов. Некоторые компании также из-за пользовательской базы или требований своих клиентов фактически требуют, чтобы данные хранились в физическом месте, которое является безопасным и недоступным для других лиц. Так что это также может побудить компанию в конечном итоге иметь потребность в том, чтобы все эти вычислительные ресурсы были локальными. Как я уже сказал, большинство компаний для рентабельности используют облачные решения, и даже некоторые крупные компании попросили использовать облачные решения, потому что они, как правило, очень рентабельны, вместо того, чтобы иметь все внутри компании. иметь дело с затратами на получение этого оборудования и программного обеспечения, затратами на управление ими, их обновлением, обновлением, просто затратами на электроэнергию, потому что некоторые из них, я имею в виду, большинство этих серверов и остальные, я имею в виду, что они много потребляют электроэнергию , так что использование общедоступных облачных ресурсов очень и очень экономично в краткосрочной и долгосрочной перспективе.F: Я имел опыт управления проектами. И мне любопытно узнать, какую роль управление проектами играет в вашей профессии и какие стратегии вы использовали для обеспечения его эффективности?

Т: Это еще один хороший вопрос. Я думаю, что управление продуктами и программами проектов - это на самом деле очень и очень важная эмоциональная линия. И мне нужно быть очень честным по этому поводу. Я не думал о том, насколько это важно, пока не начал браться за действительно большие проекты. И тогда я это понял.Я имею в виду, что на самом деле одна из основных причин, по которой многие алгоритмы или проекты машинного обучения терпят неудачу, заключается в отсутствии менеджеров проектов, программ и продуктов в этих командах в начале проекта или в начале этого проекта. И даже сегодня, я все еще чувствую, что есть еще очень ограниченное количество людей, у которых это есть. Управление программой или продуктом проекта, набор навыков, настроенных на машинное обучение. И поэтому я говорю это потому, что сегодня большинство людей, обладающих навыками управления проектами и программами, фактически обучены таким вещам, как scrum или scrum.И они гораздо больше приспособлены к разработке программного обеспечения. То есть, я ничего не забираю у разработчиков программного обеспечения, но да. Как я уже сказал, машинное обучение все еще находится в стадии разработки. Так что иногда, когда вы на самом деле пытаетесь создать Микеле и алгоритм или смотрите на производство как на алгоритм, есть еще один шаг. Сегодня это отсутствует в большинстве подходов к управлению проектами, то есть в фазе исследования. Теперь, скорее всего, будет фаза исследования, за исключением того, что это было сделано раньше.Будет фаза исследования, на которой вы не сможете бегать с той же частотой, что и при подходе пружинного типа, где вам нравится. О, в следующие две недели ты должен это сделать, но что произойдет, так это пока ты пытаешься это сделать. Вы смотрите на разные способы заставить ваш алгоритм в конечном итоге решить решение. И как только у вас будет один способ, который работает, вы напишете алгоритм, который следует за этим шагом, а затем вы получите набор данных, вы его тренируете и угадываете, что будет повторением в этом конкретном, в этой каденции? Потому что иногда это срабатывает.Иногда не получается. Итак, у меня есть проект. Опыт управления, а затем некоторое представление о машинном обучении очень и очень полезен, потому что он позволяет вам понять, что угадайте, в некоторых из этих циклов может быть итерация, и мы действительно должны учитывать это, когда имеем дело, когда мы пытаемся установить сроки, когда проекты должны быть выполнены, и так далее. Итак, я имею в виду прессинг, исходя из опыта управления проектами. Я думаю, что в сфере предоставления миссий есть много далеких возможностей.Я имею в виду, я просто думаю, что просто имея только управление проектами и просто сочетая это с небольшим пониманием машинного обучения на высоком уровне, я думаю, что это сделает одного из самых востребованных инженеров-проектировщиков в следующие 5-10 лет, потому что в будущем нам понадобится гораздо больше руководителей проектов, менеджеров программ и менеджеров по продуктам, которые будут обладать такими навыками.

О: Вы говорили о поездке в Беркли, о поездке в Стэнфорд. И на последний вопрос у нас много слушателей.Некоторые из них, как вы знаете, получают гранты MBA или люди, которые имеют многолетний опыт работы в отрасли и, вероятно, хотят знать, что помогло вам достичь того, чего вы достигли. И какой совет вы бы дали тому, кто хочет сделать карьеру, аналогичную вашей на данный момент?

Т: Это тоже очень интересный вопрос. Думаю, я, вероятно, сделаю два слоя, и это, вероятно, единственные два слоя. Я сделаю этот подкаст. Итак, Джефф Безос однажды сказал: «Вы не выбираете свои увлечения, ваши страсти выбирают вас».А еще есть новое исследование Гарварда, которое, вероятно, было в прошлом году, в котором говорилось, что для достижения успеха вы должны преследовать свои попперы, а не свою страсть. Итак, просто сложив эти два вместе, я думаю, что я действительно сделал, и я думаю, что любой может справиться с этим, - это преследовать ваше предложение с энтузиазмом и упорством, потому что я чувствую, я думаю, что меня привели туда, где я сегодня. Просто потому, что я только что это сделал, я увидел потребность, когда работал в производственной отрасли в Intel, и я просто чувствовал, что Дэна нужно, нужно купить.Теперь я был, было много неудач. Как я уже сказал, у вас нет союзника на периферии принятия решений и так далее. Так что будет много шагов назад, иначе это не сработает. Это может сработать, но угадайте, что, если вы так много преследуете эту цель. Страсть. Вы просто знаете это, знаете, я думаю, что это сработает, и тогда вы подумаете, хорошо, знаете что? Я собираюсь перейти на следующий уровень. Позвольте мне вернуться в школу и посмотреть, как там люди. Профессора проводят дни обучения и узнают, как люди получают такие навыки и профессиональный опыт.Так вот, в основном. Имея такую ​​цель и выбрав это предложение с таким энтузиазмом, вы попадете куда угодно, что в основном привело меня в несколько учреждений. И я думаю, что это займет всех. Я имею в виду, что это приведет людей к разным путям, и в конечном итоге все части будут приводить к тому, что этот человек будет или станет экспертом в этой области. А с точки зрения машинного обучения, просто имея такое открытое мышление, угадайте, что меняется в этой области. И тогда образование в этой области, по сути, длится всю жизнь, вам нужно просто продолжать учиться, потому что эта область все еще новая, относительно новая и будет постоянно меняться.Так что, если вы выберете свое предложение, увлеченность и просто этот непредвзятый настрой, я думаю, что он приведет вас куда угодно в области машинного обучения.

О: Тайво, это было очень увлекательное обсуждение. Большое спасибо за то, что присоединились к нам и поделились своими мыслями сегодня.

Т: Что ж, большое спасибо, Фред. Я очень ценю это. 

Добро пожаловать в подкаст Ivy! В этом подкасте для руководителей мы беседуем с топ-менеджерами из списка Fortune 500, уделяя особое внимание стратегии, инновациям, переговорам и всему, что касается лидерства.
В нашем подкасте для руководителей представлены идейные лидеры, которые делятся практическими взглядами на эффективное лидерство, непрерывные инновации и выполнение стратегии. Подкаст
Ivy — это быстрорастущий подкаст для руководителей, который охватывает такие темы, как стратегии найма и удержания, привлечение талантов, инновации, цифровая трансформация и многое другое.