Присадка aws отзывы: Присадки AWS отзывы

Содержание

присадка от задиров в цилиндрах двигателя

присадка от задиров в цилиндрах двигателя


Наночастицы RESURS Next настолько малы, что не забивают масляный фильтр. При этом, площадь покрытия деталей можно сравнить с футбольным полем. Отзывы о присадка от задиров в цилиндрах двигателя

Реальные отзывы о присадка от задиров в цилиндрах двигателя.

Где купить-присадка от задиров в цилиндрах двигателя

присадка в двигатель мотоцикла присадка в двигатель расход масла присадка в двигатель хай гирСпасибо специалистам из Next за подробную консультацию о том, как восстановить компрессию двигателя! Разобрались по телефону и я сам смог справиться. К слову, всё оказалось совсем не сложно, средство просто заливается в маслозаливную горловину. Я получил набор в подарок, но немного растерялся, не знал, как применить. И да, мотор работает теперь гораздо лучше!
hi gear присадка для изношенных двигателей

Процесс восстановления наиболее выражен для деталей, имеющих «мягкие» рабочие поверхности: вкладыши подшипников коленчатого вала.

Задиры в цилиндрах появляются мгновенно. Единственная причина возникновения задиров в цилиндрах – это отсутствие пленки на стенках цилиндра и прямой контакт металл-металл. А почему так происходит причин несколько. В процессе его работы на стенках цилиндров неизбежно появляются задиры, которые являются причиной перерасхода топлива, угара. Испытания показали, что с RESURS износ снижается до 4х раз с первых секунд работы двигателя. На фотографиях наглядно прослеживается данный эффект — пятно износа. Появилось действенное средство от задиров в цилиндрах двигателя. Присадки AWS всерьез взялись за решение проблем автомобилистов и направили силы на борьбу с задирами в цилиндрах. От задиров в цилиндрах никто не застрахован. Задиры появляются мгновенно. Для их образования не требуется. В процессе его работы на стенках цилиндров неизбежно появляются задиры, которые являются причиной перерасхода топлива, угара. Испытания показали, что с RESURS износ снижается до 4х раз с первых секунд работы двигателя. На фотографиях наглядно прослеживается данный эффект — пятно износа. Когда сняли голову – увидели большие задиры, поменяли кольца. Собрали и обработали ХАДО. Двигатель ожил, компрессия выровнялась и поднялась до 11,5-12 во всех цилиндрах. Когда разобрали, в месте, показанном стрелкой. 2 дня назад разобрал двигатель, загремела цепь, заодно решил посмотреть цилиндры, в 4 цилиндре сильный задир, и его, мне кажется ничто уже не заделает, но что отметил мастер, то что цилиндры гладкие но матовые, серого цвета, нет зеркального блеска как обычно. Не знаю, может это и есть то. Использование моющих присадок на исправном двигателе не рекомендуется, в противном случае. В любом случае, залив тот же Супротек в масло, чтобы убрать задиры цилиндров двигателя и увеличив компрессию, нет никаких гарантий, что после этого не застучит коленвал. Герметики. При работе в цилиндро-поршневой группе двигателя неизбежно появляются задиры. Присадка двигателя Ресурс в моторное масло способна плакировать изношенные поверхности. RESURS имеет в составе частицы сплава олова, серебра и меди. При добавлении в моторное масло состав в течение первых. Всем привет! у меня у товарища задиры в цилиндре мотор 272 Е350 w212. пробег 170тыс.км. сам езжу на Е200 не напрягаюсь, а вот у него вечно какие то проблемы. Подскажите пожалуйста, кто-нить заливал присадки от задиров в цилиндре. Был у меня опыт задира цилиндра приличного на бензопиле, пила не заводилась сильный задир цилиндра, после. Так не получится, чтобы присадка нормальная заработала нужно еще 2000-3000 накатать а так это все припарки на 5 минут! И там не нарасти должны стенки а покрытие сформироваться. Последнее время активно рекламируют всякого рода присадки для двигателей повышающих компрессию на старых изношенных двигателях, предотвращающие износ. Может панацея от задиров? А то тут по выбору масла форум километровый. Место. Наименование. Характеристика в рейтинге. Лучшие присадки для бензиновых двигателей. 1. СУПРОТЕК Триботехнический состав Active (Актив Бензин). Лучшая противоизносная присадка. 2. Liqui Moly CeraTec. В моторе были легкие задиры трех горшков (начальная стадия процесса подыхания м272), на горячую был легкий стук поршней на перекладе. К продаже машины стук полностью исчез, при просмотре эндоскопом цилиндров, от задиров остались только легкие риски. Еще из плюсов — расход снизился. Ещё где посмотреть присадка от задиров в цилиндрах двигателя: Испытания Политехнического университета доказали эффективность в восстановлении поверхностного слоя металла. Процесс восстановления наиболее выражен для деталей, имеющих «мягкие» рабочие поверхности: вкладыши подшипников коленчатого вала — 66% . Для деталей с «твердыми» рабочими поверхностями: хромированные поверхности поршневых колец и рабочая поверхность цилиндров, шероховатость снижается на 28% и 48% соответственно. Ремонтно–восстановительные составы NEXT относятся к порошковой металлургии и успешно применяются в качестве без разборных средств, при сезонном техническом обслуживании, в ремонтных и профилактических целях, когда главной задачей потребителя, становится необходимость сократить расходы на ремонте и обслуживании своей техники. В зависимости от решаемой задачи, технического состояния агрегата, условий эксплуатации и ожидаемых результатов, современной наукой предлагается ряд эксклюзивных технологий безразборного сервиса в процессе непрекращающейся эксплуатации, что является бесспорным преимуществом данного вида ремонта и восстановления техники. присадки для восстановления двигателя форум. присадка ер в двигатель отзывы. присадка ер в двигатель. присадки для увеличения давления масла в двигателе
Так же, полностью исключается возможность того, что при попадании в двигатель микрочастицы забьют масляный фильтр или масляные каналы, и таким образом вызовут масляное голодание, и поломку двигателя. Это не возможно ни при каких обстоятельствах по причине того, что размер микрочастиц NEXT в пределах 1-5 микрон и они с лёгкостью проходят по любым каналам и тем более, через любые масляные фильтра, которые пропускают через себя микрочастицы размером до 50-60- микрон. Новизна Resurs Next состоит в том, что теперь для восстановления изношенных деталей наночастицами сплава олова, меди и серебра достаточно одного флакона 75 г, тогда как раньше были необходимы два. Частицы нового продукта настолько малы и активны, что практически не оседают в поддоне, восстанавливая детали двигателя непрерывно. Продукт не требует встряхивания.
fenom fn437 присадка для двигателей присадка от задиров в цилиндрах двигателя
присадки для двигателя в масло молибден
присадка от задиров в цилиндрах двигателя
присадка в двигатель мотоцикла
hi gear присадка для изношенных двигателей


Официальный сайт присадка от задиров в цилиндрах двигателя

Присадка для титана ER Ti2 ф 2,0 мм

присадка для титана

Сварка титана встречается во многих областях человеческой деятельности и требует максимальной отдачи и внимательности. Достаточно назвать такие области как авиастроение и химическая промышленность, чтобы понять масштабность применения данного вида сварки. Кроме того, сварка титана активно применима и в бытовой сфере. В любом случае, чтобы достичь эффективного результата необходима присадочные прутки. Благодаря насыщенности водородом, титановый пруток позволяет избавиться металлу от водорода и достичь в результате более прочного эффекта. В этом плане присадочный пруток для титана ER Ti2 ф 2.0 мм качественно справляется со своей задачей, а именно обеспечивает надежную сварку чистого титана и его сплавов. 

Данный присадочный пруток позволяет проводить сварку при соблюдении дополнительных требований, связанных с чистотой газа защищающего сварную ванну от атмосферных загрязнений. Кроме того, такой тип прутка обеспечивает сварку во всех пространственных положениях. Исключением составляет лишь положение сверху-вниз. 

 


Классификации:

EN ISO 24034: ~Ti 0120

Werkstoff-Nr.: ~3.7036

AWS-Classification: ER Ti


Химический состав прутка, %:

C

N

Fe

O2

H

Ti

0,08

0. 05

0.025

0.18

0.013

основа

Положение при сварке:

НСК сварка, https://nsksvarka.ru/, купить, новосибирск, Электроды, Редукторы, ручная дуговая сварка, Рукава на полуавтомат, аксессуары для сварки, Маски, плазменная резка, https://154svarka.ru/, Всё для сварки, http://www.welding54.ru/, керамика, керамическое сопло, сопло из керамики, тиг сопло, TIG сопло, 4043 присадка, сопло для тиг сварки, сопло для TIG сварки, Welding54, MIG, MIG/MAG аппараты, полуавтомат, MIG аппарат, TIG сварка, аргонные аппараты, аргонник, ресанта, аврора, aurora, расходники для полуавтомата, наконечники М6, наконечники для полуавтомата, плазмарез, присадка 4043 купить, купить CUT 40, Редукторы, запасные части для плазмареза, запчасти для CUT 60, Электроды, Резак, купить резаки Новосибирск, пропановый резак, купить ацетиленовый резак, пруток присадочный алюминиевый, регуляторы сварочные, mig аппараты, Электроды, аргонный аппарат, сварочные маски интернет магазин, маски, Интернет-магазин Дом Сварки, Резак, купить резаки Новосибирск, пропановый резак, купить ацетиленовый резак, Редуктор, регулятор, кислородный регулятор, ручная дуговая сварка, кислородный редуктор, купить редуктор Новосибирск, Редукторы, tig 200p ac dc, купить сварку Новосибирск, аргон, jasic, ресанта, аврора, aurora, присадка, присадочный пруток, проволока, проволока, дом сварки, сварочный аппарат, аппарат сварочный, импульсный сварочный аппарат, купить сварочные аппараты постоянного тока, продажа сварочных аппаратов, малогабаритный сварочный аппарат, сварочный аппарат цена, Рукава на полуавтомат, куплю сварочный аппарат, сварочный аппарат для дома, сварочные аппараты бытовые для дачи, сварочные аппараты Италия, какой сварочный аппарат выбрать, многофункциональные сварочные аппараты, типы сварочных аппаратов, портативный сварочный аппарат, где купить сварочный аппарат, расходные материалы к mma mig tig cut сварке, плазменная резка, лучший сварочный аппарат, сварог, присадка для титана, присадка для титана, редуктор кислород, регулятор давления, присадочный пруток для сварки, сварочные маски интернет магазин, сварка алюминия, Маски, аксессуары для сварки, лайнер тефлоновый, торус, Аквамаркет, Мир-сварки, 220 вольт, АрМиг, armig, сварочное оборудование, мир сварки, Сварог, купить сварог новосибирск, все для сварки Новосибирск, присадка 4043, пруток er 4043, tig 315p, присадка для сварки, тиг прутки по нержавейке, пруток 4043, пруток присадочный 308, er-308, алюминиевый пруток er 4043, Маски, сопло для аргона, сопло для сварки аргоном, сопло для аргонодуговой сварки, сопло для аргонной сварки, недорогое сопло для аргона, качественная керамика, качественное керамическое сопло, надежное керамическое сопло, сопло под газовую линзу, Рукав MB 15, булден, купить булден новосибирск, булден недорого, качественный булден, гусак MB 36, гусак MB 24, сварочный наконечник, Колпачок, Хвостовик, пистолет WP 18, наконечник, токосъемный наконечник, держатель наконечника, присадка для титана, сварочный полуавтомат, ресанта, купить полуавтомат новосибирск, купить присадку, купить 4043, 154Сварка, НСКсварка, нск сварка, 54-сварка, купить сварку в новосибирске, купить сварочник в нск, купить полуавтомат новосибирск, купить сварку, сварка полуавтомат, сварка аргоном, сварка цена, супер сварка, аврора, ручная сварка, присадка для титана, сварочный аппарат, сварка полуавтомат, полуавтомат цена, полуавтомат 200, полуавтомат 250, какой полуавтомат, сварка проволока, инверторный сварочный аппарат, купить сварочный, полуавтомат ресанта, полуавтомат сварог, сварки, сварку, сварки полуавтоматом, сопла, наконечник для полуавтомата, наконечник М6, наконечник 08, купить, Новосибирск, наконечник медный, медный наконечник, наконечник под, какие наконечники, вольфрам, вольфрам альфа, какой вольфрам, цена вольфрам, вольфрам купить, сварка, сварки, сварку, пруток присадочный 308, er-308, алюминиевый пруток er 4043, сопло для аргона, сопло для сварки аргоном, Расходники CUT, сопло для аргонодуговой сварки, сопло для аргонной сварки, недорогое сопло для аргона, ресанта, аврора, качественная керамика, качественное керамическое сопло, надежное керамическое сопло, сопло под газовую линзу, Проволока, присадка 347lsi, сварочное оборудование в новосибирске, seller электроды по нержавейке, присадка 308lsi для каких сталей, aisi 316 ti присадка для аргонной сварки, Рукав MB 15, булден, купить булден новосибирск, булден недорого, цанга, качественный булден, гусак MB 36, гусак MB 24, присадка 347lsi, сварочный наконечник, Колпачок, Хвостовик, пистолет WP 18, 54-сварка, Дом сварки

отзывов о плюсах и минусах / Paulturner-Mitchell.

com

Каждый водитель стремится продлить срок эксплуатации мотора своего автомобиля. Это отсрочит затраты на капитальный ремонт или полную замену двигателя. Для этого применяются различные средства. Помимо качественного моторного, трансмиссионного масла в систему добавляют специальные компоненты. Они продлевают механизм большого пробега.

Категория таких средств – аддитивные AWS. Отзывы профессиональных технологов и автовладельцев помогут разобраться в особенностях эксплуатации и применения представленных средств.

Производитель

С 2005 года добавка стала доступна широкой публике. АМС. По производителю Данное средство является отечественной компанией ЗАО «Нанотранс». Для промышленного производства она представила присадки серии НТ-10. В ходе проведения научных исследований был создан состав, который можно было продавать в розницу. Этот продукт называется AWS. Это название расшифровывается как Anti Wear System.

Представленный продукт создан на основе гелей «НТ-20», «НТ-10». Состав изучали в лаборатории. Технологи изучили его механизм действия, результаты обработки различных поверхностей.

В производственных цехах легкой и тяжелой промышленности Научные исследования используются более 10 лет. Присадки повышают производительность техники. Это доказывает высокую производительность продукта AWS. Сегодня представленные добавки довольно активно продаются в Китае, Европе, а также в нашей стране.

Особенности средства

Присадка AWS представляет собой твердофазный компонент, который широко используется в качестве присадки к штатному маслу различных систем автомобиля. Присадка позволяет улучшить скольжение трущихся пар, снизить вероятность износа их поверхностей под воздействием различных неблагоприятных факторов и процессов.

По мнению профессиональных технологов, компоненты AWS предотвращают первичное повреждение деталей. Они не допускают развития электрохимической коррозии, водородного охрупчивания, а также других видов механических повреждений, задиров и царапаний пар трения.

Присадка применяется в качестве профилактики и устранения следов имеющихся повреждений деталей. Благодаря специальной формуле состав добавки позволяет создать новый слой материала (заплатку) в месте появления потертостей, выбоин и царапин. Материал растет до тех пор, пока не восстановится исходная геометрия поверхности.

Принцип действия

AWS Additive Отзывы для Engine, которые дают специалисты, рассказывают об особенном механизме действия представленного средства. В его состав входят определенные минеральные компоненты, которые в процессе работы двигателя оказывают строительный эффект на микроуровне.

Под действием трения частицы присадки попадают на рельефные выступы металлических поверхностей двигателя. В результате происходит разрушение гранул средства. Этот процесс сопровождается высокими температурами. В результате наночастицы образуют новые поверхности с уникальными прочностными характеристиками. Эту процедуру можно сравнить с металлургическим производством, организованным на микроуровне.

Когда ребристое пространство заполняет разрушенные гранулы добавки, процесс останавливается. Разрушения больше не происходит, так как на поверхности уже нет неоднородного рельефа. Образующиеся в ходе таких действий пятна отличаются высокой прочностью. Они значительно продлевают жизнь мотору.

Когда следует использовать добавки?

AWS Additive Отзывы свидетельствуют о высокой эффективности средства. Его необходимо применять в нескольких случаях. Первая присадка используется в двигателе при обнаружении в процессе технического обслуживания задиров в цилиндрах. Средство изолирует, нейтрализует их. Также, если есть провисание сжатия, представленный инструмент сможет выровнять его уровень.

При общем износе системы до 70 % AWS может восстановить его практически до исходного уровня. Толщина слоя, образующегося на поверхностях, составляет около 15 микрон. При многократной обработке поверхности можно добиться большей толщины. Но эту работу следует доверить профессионалам.

При закоксовывании кольцо может полежать. Состав добавки позволяет избавиться от шлама ЦПГ. При этом узел не подвергают сушке. Масло сохраняет свою обычную консистенцию. Кольца снова плотно прилегают к стенкам цилиндра. Также средство защищает систему от дальнейшего износа.

Для каких систем предназначен объект?

Для каждого типа системы используются специальные составы присадок. Технология, разработанная ЗАО «Нанотранс», широко используется в промышленности. Для автомобильной техники присадка AWS, плюсы и минусы которой следует изучить перед применением, разработана по специальной технологии. При этом исследовались особенности работы различных узлов и механизмов машин.

Подаренные средства можно использовать для обслуживания мостов, раздач, коробок передач. Продукты AWS наиболее широко используются при обслуживании двигателей транспортных средств. Для механической и автоматической трансмиссии также применимо представленное средство.

Для различных типов машин и механизмов разработаны присадки с особыми эксплуатационными свойствами. Они используются в спецтехнике, а также грузовых автомобилях, коммерческом транспорте. Для легковых автомобилей разработаны специальные изделия. Поэтому к выбору добавок нужно подходить ответственно.

Стоимость

В продаже имеется несколько популярных составов, которые отечественный производитель разработал для различных систем автомобилей. Они представлены в рознице. Приобрести ремонтные составы для ремонта можно в специализированных магазинах, а также напрямую у производителя.

Присадка AWS для двигателя объемом 10 г стоит около 1300-1400 руб. Этот комплект приобретается дополнительно к комплекту с двумя дозаторами. В некоторых случаях в систему заливают 4 трубки много, а 2 мало. В этом случае приобретите набор с одним дозатором.

Стандартный набор присадок для двигателей внутреннего сгорания стоит 2700-3000 руб. В него входят два дозатора по 10 мл. Это стандартный размер, который используется для различных двигателей легковых автомобилей.

Для механической трансмиссии, мостов, коробок передач и других систем в продаже набор присадок. Включает в себя 2 дозатора емкостью 10 мл. Стоимость комплекта 1600-1800 руб. Для АКПП можно приобрести аналогичный комплект по цене 3700-6000 рублей.

Применение добавок

Использование добавок требует тщательного соблюдения рекомендаций производителя. В этом случае удается создать ударопрочный слой, превосходящий металл по твердости. Инструкцию по использованию средства можно увидеть на примере обработки двигателя G4KD присадкой AWS.

Процесс осуществляется в два этапа. Интервал между ними 250 км. Продукт добавляют в свежее масло. До его замены должно пройти не менее 3 тысяч километров пробега. Также необходимо придерживаться предписанной дозировки. Если двигатель работает на бензине, в масло добавляются присадки в количестве 2 мл на 1 л стандартной смазки. Для дизельных двигателей дозировку увеличивают до 4 мл присадки на 1 л материала, обслуживающего систему.

При заправке поданного двигателя осталось 3мл присадок. Чтобы их употребить, необходимо будет после стандартной двухступенчатой ​​обработки добавить остаток средства в масло в третий раз. Делается это после второй заливки смазки через 300 км пробега. Эффект сохраняется на протяжении 100 тысяч километров.

Эффект обработки

Рассматривая Real AWS Additive Отзывы, которые дают специалисты и владельцы различных транспортных средств, следует отметить высокую производительность инструмента. После его добавления к вышеуказанной модели двигателя произошло улучшение многих ТТХ мотора. У него уменьшился расход топлива.

В ходе исследования двигателя было установлено, что трение металлических поверхностей уменьшилось на 30-70%. Все элементы системы надежно защищены от износа и трения. Отмечается высокий антифрикционный эффект представленного средства.

Интервал обслуживания увеличен в 2 раза. Двигатель легко заводится в мороз. При этом поврежденные металлические поверхности стали более гладкими. Двигатель стал работать мощнее, увеличилась степень сжатия. Масло почти перестало уходить. Перечисленные качества работы ДВС позволяют сделать выводы о высокой эффективности представленного средства.

Преимущества

Массу преимуществ перед конкурирующими составами имеет добавка АВС. Отзывы профессиональных технологов позволили выделить основные положительные качества представленных средств.

После применения отечественных присадок производитель не требует замены масла. Эксплуатируется в системе в соответствии с регламентом производителя. Система обрабатывается всего в 2 этапа. Например, «Форсан» и «Супротек» требуют добавления присадок в масло в 3 этапа.

Интервал между периодами обработки при использовании добавок AWS относительно невелик. Для сравнения, у конкурентов это от 1000 км и более. С добавками AWS срок обработки значительно сокращается. Первые результаты от применения этого реагента можно наблюдать уже в первый час после добавления реагента в стандартное масло. Присадки не влияют на свойства масла.

Описание обработки

AWS представляет собой присадку, добавляемую в масло по определенной схеме. Двигатель необходимо прогреть. На руки необходимо надеть перчатки (в упаковке), а на дозатор силиконовый удлинитель. Процедура выполняется при работающем двигателе.

Перед процедурой необходимо приготовить необходимое количество средства (дозировка указана выше). Через отверстие для измерения уровня масла необходимо залить рассчитанное количество присадок. После этого двигатель должен поработать на холостом ходу 15 минут. Затем его останавливают на 5 минут.

После перерыва двигатель необходимо снова запустить через 15 минут и остановить на 5 минут. Данная процедура выполняется в диапазоне 250 км. Эта технология должна строго соблюдаться. В противном случае эффективность добавки будет низкой.

Отрицательный отзыв

Отечественные водители уже несколько лет активно применяют присадки. АМС. Отрицательные отзывы встречаются реже, чем положительные утверждения. Среди отрицательных мнений можно встретить жалобы на недостаточную эффективность средства. Чтобы этого избежать, необходимо применять присадки в соответствии с инструкциями производителя.

Двигатель нельзя сильно нагружать (мощность до 50%) в первые 1000 км после заливки средства. Если система изношена более чем на 70%, средство также будет малоэффективным. Если в двигателе изношены ЦПГ, сломались маслосъемные кольца, представленное средство также не рекомендуется.

Запрещено использовать состав в сочетании с маслами, содержащими в своем составе молибден, графит, тальк.

Положительные отзывы

Положительные отзывы о присадках AWS встречаются чаще, чем негативные высказывания. Пользователи утверждают, что при использовании этого средства снизился расход топлива, увеличилась мощность двигателя. Срок службы двигателя и интервалы технического обслуживания также увеличились. Шум и вибрация уменьшились. В холодную погоду запустить двигатель легко.

Рассмотрев особенности присадки АВС и отзывы пользователей о представленном средстве, можно сказать о его высокой эффективности. Представленные компоненты при правильной эксплуатации положительно сказываются на работе двигателя.

Проверка объяснений моделей с помощью Amazon SageMaker Clarify и Amazon A2I с участием человека в цикле

по
Викеш Панди и
Хасан Пунавала | на
| в
Amazon Augmented AI, Amazon SageMaker, искусственный интеллект |
Постоянная ссылка |
Комментарии |
Делиться

Эксперты домена

все чаще используют машинное обучение (ML) для принятия более быстрых решений, которые приводят к лучшим результатам для клиентов в различных отраслях, включая здравоохранение, финансовые услуги и многие другие. Машинное обучение может обеспечить более высокую точность при меньших затратах, тогда как экспертный надзор может обеспечить проверку и постоянное улучшение важных приложений, таких как диагностика заболеваний, управление кредитными рисками и обнаружение мошенничества. Организации стремятся объединить технологию машинного обучения с человеческим контролем, чтобы повысить эффективность и прозрачность своих процессов.

Соблюдение нормативных требований может потребовать от компаний предоставления обоснований решений, принятых в целях ОД. Точно так же внутренние отделы соответствия могут захотеть интерпретировать поведение модели при проверке решений, основанных на прогнозах модели. Например, андеррайтеры хотят понять, почему конкретная заявка на получение кредита была отмечена моделью как подозрительная. Клиенты AWS хотят масштабировать такие интерпретируемые системы с помощью большого количества моделей, поддерживаемых штатом рецензентов.

В этом посте мы используем Amazon SageMaker Clarify для предоставления пояснений к отдельным прогнозам и Amazon Augmented AI (Amazon A2I) для создания рабочего процесса с участием человека и проверки определенных результатов ниже порогового значения в сценарии использования классификации доходов.

Объяснение индивидуальных прогнозов с помощью проверки человеком может иметь следующие технические проблемы:

  • Алгоритмы продвинутого машинного обучения изучают нелинейные отношения между входными признаками, а традиционные методы атрибуции признаков, такие как графики частичной зависимости, не могут объяснить вклад каждого признака в каждый отдельный прогноз
  • Команды специалистов по обработке и анализу данных должны беспрепятственно переводить объяснения технических моделей бизнес-пользователям для проверки

SageMaker Clarify и Amazon A2I

Clarify предоставляет разработчикам машинного обучения более полную информацию об их данных и моделях, чтобы они могли выявлять возможные отклонения и объяснять прогнозы. SHAP (аддитивные объяснения Шепли), основанный на концепции значения Шепли из области теории кооперативных игр, хорошо работает как для агрегированных, так и для индивидуальных объяснений моделей. Алгоритм Kernel SHAP не зависит от модели, и Clarify использует масштабируемую и эффективную реализацию Kernel SHAP.

Amazon A2I упрощает создание рабочих процессов, необходимых для проверки человеком в нужном масштабе, и избавляет от монотонной тяжелой работы, связанной с созданием систем проверки людьми или управлением большим количеством людей-рецензентов. Вы можете отправлять прогнозы модели и отдельные значения SHAP из Clarify для проверки внутренним командам по обеспечению соблюдения требований и сотрудникам, работающим с клиентами, через Amazon A2I.

Вместе Clarify и Amazon A2I могут завершить цикл от предоставления индивидуальных объяснений до проверки результатов с помощью проверки человеком и получения отзывов для дальнейшего улучшения.

Обзор решения

Мы используем Amazon SageMaker для создания и обучения модели XGBoost, выполняющей классификацию доходов переписи населения в среде Jupyter Notebook. Затем мы используем пакетное преобразование SageMaker для выполнения вывода на пакете тестовых данных и используем Clarify для объяснения отдельных прогнозов в том же пакете. Затем мы настроили Amazon A2I, чтобы создать непосредственную проверку с помощью рабочей силы. Затем мы извлекаем значения SHAP из выходных данных Clarify и запускаем проверку Amazon A2I для прогнозов ниже определенного порога. Мы представляем рецензентам график значений SHAP для каждого экземпляра обзора и позволяем им проверить результат прогноза. Отзывы рецензентов сохраняются в Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) и становятся доступными для следующего цикла обучения модели.

На следующей диаграмме показана эта архитектура.

Давайте рассмотрим эту архитектуру, чтобы понять детали:

  1. Обучите модель XGBoost, используя обучающие данные, хранящиеся в Amazon S3. Обученная модель хранится в другой корзине S3.
  2. По прибытии данных вывода выберите пакет записей и выполните следующие действия:
    1. Отправьте пакет запросов на вывод в конечную точку.
    2. Настройте конечную точку пакетного преобразования SageMaker, используя модель, созданную на шаге 1.
    3. Запустите анализ объяснимости для той же партии с помощью Clarify, чтобы сгенерировать значения SHAP для каждой функции, как в целом, так и для отдельных прогнозов.
    4. Отфильтруйте отрицательные результаты из результатов прогнозирования и создайте график значений SHAP для этих результатов. Сохраните графики в местоположении Amazon S3, чтобы они были выбраны шаблоном Amazon A2I.
    5. Создайте цикл проверки человеком с помощью Amazon A2I и укажите результат и график значений SHAP в шаблоне задачи Amazon A2I.
    6. Рецензенты-люди смотрят на прогноз и значения SHAP, чтобы понять причину отрицательного результата и проверить, принимает ли модель решения без какой-либо присущей ей предвзятости.
  3. Соберите все результаты, проверенные людьми, и используйте их в качестве данных, помеченных как достоверные, для целей переобучения.
  4. Введите следующую партию записей и повторите все подэтапы шага 2.

Размер партии 100 используется только в демонстрационных целях. Мы также можем отправить все данные сразу.

Набор данных

Мы используем набор данных о взрослом населении UCI. Этот набор данных содержит 45 222 строки (32 561 для обучения и 12 661 для тестирования). Каждый экземпляр данных имеет 14 функций, касающихся демографических характеристик людей, таких как возраста 9 лет.0183 , рабочий класс , образование , семейное положение , пол и этническая группа . Набор данных предоставляет целевую переменную, показывающую, зарабатывает ли человек больше или меньше 50 000 долларов. Набор данных также предоставляет различные файлы для обучения и тестирования.

Подготовка данных

В рамках предварительной обработки данных мы применяем кодирование метки к целевой переменной, чтобы обозначить 1 как человека, зарабатывающего более 50 000 долларов США и 0 как лицо, зарабатывающее менее 50 000 долларов США. Точно так же такие характеристики, как пол , рабочий класс , образование , семейное положение , отношения и этническая принадлежность кодируются по категориям.

Мы создаем небольшой пакет из 100 записей из обучающих данных, которые мы используем для выполнения пакетного вывода с помощью пакетного преобразования SageMaker, и используем тот же пакет для создания значений SHAP с помощью Clarify. Все эти файлы затем загружаются в Amazon S3.

Модельное обучение

Мы обучаем модель XGBoost, используя встроенный контейнер алгоритма XGBoost, предоставленный SageMaker. SageMaker предоставляет множество встроенных алгоритмов, которые можно использовать для обучения. SageMaker также предоставляет встроенные контейнеры для популярных сред глубокого обучения, таких как TensorFlow, PyTorch и MXNet, а также поддерживает создание собственных контейнеров для обучения и получения выводов.

Вывод

После обучения модели пришло время настроить задание пакетного преобразования для пакетного прогнозирования. Для этого сообщения мы отправляем небольшой пакет записей на конечную точку в зависимости от размера пакета, который мы определили на этапе подготовки данных. В зависимости от варианта использования мы можем соответствующим образом изменить размер партии.

Создание объяснений для прогнозов модели

Запускаем анализ объяснимости с помощью Clarify. Clarify устанавливает эфемерную теневую конечную точку и запускает задание обработки SageMaker для выполнения пакетного вывода на теневой конечной точке для расчета значений SHAP.

Чтобы вычислить значения Шепли, Clarify создает несколько новых экземпляров между базовой линией и заданным экземпляром, в которых отсутствие функции моделируется путем установки значения функции на значение базовой линии, а наличие функции моделируется путем установки значение функции соответствует значению данного экземпляра. Следовательно, отсутствие всех признаков соответствует базовой линии, а наличие всех признаков соответствует данному экземпляру. Clarify вычисляет локальные и глобальные значения SHAP для заданного ввода, который в нашем случае представляет собой пакет записей.

Результаты объяснимости хранятся в расположении Amazon S3, указанном при настройке задания анализа объяснимости.

Clarify вычисляет глобальные значения SHAP, показывая относительную важность всех объектов в наборе данных, и создает отчеты в форматах HTML, PDF и блокнот. Создается отдельный выходной файл, содержащий значения SHAP для отдельных экземпляров данных. Он также создает файл analysis.json , который содержит глобальные значения SHAP и ожидаемое значение в формате JSON. Мы используем это базовое значение для создания графиков значений SHAP.

Постобработка результатов прогнозов и объяснимости

Затем мы загружаем результаты пакетного преобразования, CSV-файл, содержащий значения SHAP, и файл analysis. json. Имея их локально, мы создаем один кадр данных Pandas, который содержит значения SHAP и соответствующие им прогнозы. Здесь мы преобразуем оценку вероятности каждого прогноза в двоичный вывод на основе порога 0,5. Это устанавливает все прогнозы с оценкой вероятности ниже порогового значения на 0, а прогнозы с оценкой вероятности выше порогового значения на 1. Мы можем изменить порог с 0,5 на любое другое значение от 0 до 1 в соответствии с нашим вариантом использования. Мы ссылаемся на 0 как отрицательный результат и 1 как положительный результат для остальной части поста.

Следующий код демонстрирует нашу постобработку:

 из sagemaker.s3 импорт S3Downloader
 импортировать json
 
# прочитать значения формы
S3Downloader.download(s3_uri=explainability_output_path+"/explanations_shap", local_path="output")
shap_values_df = pd.read_csv("выход/выход.csv")
 
# прочитать результаты вывода
S3Downloader.download(s3_uri=transformer_s3_output_path, local_path="output")
прогнозы_df = pd. read_csv ("выход/test_features_mini_batch.csv.out", заголовок = нет)
прогнозы_дф = прогнозы_дф.раунд (5)
 
# получить базовое ожидаемое значение, которое будет использоваться для построения значений SHAP
S3Downloader.download(s3_uri=explainability_output_path+"/analysis.json", local_path="output")
с open('output/analysis.json') как json_file:
    данные = json.load(json_file)
    base_value = данные ['пояснения']['kernel_shap']['label0']['ожидаемое_значение']
     
print("базовое значение: ", base_value)
 
прогнозы_df.columns = ['Оценка_вероятности']
 
# объединить оценку вероятности и значения формы вместе в одном фрейме данных
предсказание_shap_df = pd.concat ([predictions_df, shap_values_df], ось = 1)

# создайте новый столбец как «Прогноз», преобразуя прогноз в 1 или 0
Prediction_shap_df.insert(0,'Prediction', (prediction_shap_df['Probability_Score'] > 0,5).astype(int))

# добавление столбца индекса на основе размера пакета, который будет использоваться для слияния прогнозов A2I с правдой
Prediction_shap_df['row_num'] = test_features_mini_batch. index
 

Настройка рабочего процесса проверки человеком

Затем мы настроили рабочий процесс проверки вручную с помощью Amazon A2I, чтобы просмотреть все отрицательные результаты, а также их значения SHAP и оценки вероятности. Это повышает прозрачность и доверие ко всему жизненному циклу машинного обучения, поскольку Clarify может предоставить рецензенту полезную информацию, чтобы проверить, не заставляют ли функции, которые способствовали отрицательным результатам, прогнозы модели сильно полагаться на определенные функции, а также достаточно ли высока оценка вероятности. близко к порогу, что делает его отрицательным результатом.

Создайте шаблон рабочей задачи Amazon A2I

Для начала создадим шаблон рабочей задачи с табличными данными. Amazon A2I поддерживает множество шаблонов рабочих задач для вариантов использования, охватывающих изображения, аудио, табличные данные и многое другое. Дополнительные примеры шаблонов рабочих задач см. в репозитории GitHub.

Прежде чем продолжить, убедитесь, что у роли SageMaker есть необходимые разрешения для выполнения задач, связанных с Amazon A2I. Дополнительные сведения см. в разделе Предварительные условия для использования дополненного ИИ.

После выполнения всех предварительных условий мы создаем шаблон рабочей задачи. Шаблон имеет следующие столбцы:

  • Номер строки (уникальный идентификатор для каждой записи, который будет использоваться позже для подготовки наземных данных для повторного обучения)
  • Прогнозируемый результат (0 или 1)
  • Оценка вероятности исхода (более высокое значение указывает на более высокую вероятность положительного исхода)
  • График значения SHAP для результата (показывающий три основные функции, которые повлияли на прогноз модели)
  • Согласен или не согласен с оценкой
  • Причина изменения

Создание определения рабочего процесса для Amazon A2I

После создания шаблона нам необходимо создать определение рабочего процесса. Определение рабочего процесса позволяет нам указать следующее:

  • Рабочая сила, на которую отправляются наши задачи
  • Инструкции, которые получает наша рабочая сила (так называемый шаблон рабочей задачи )
  • Где хранятся наши выходные данные

Подготовка данных для рабочего процесса проверки человеком

Как мы уже говорили ранее, мы отправляем все отрицательные результаты на проверку человеку. Мы фильтруем записи с отрицательным результатом, строим график значений SHAP для этих записей и загружаем их в Amazon S3. Чтобы построить график для значений SHAP, мы используем библиотеку SHAP с открытым исходным кодом. На графике значений SHAP мы показываем только три основные функции, которые в наибольшей степени влияют на результат.

Мы также модифицируем те же Pandas, которые используются во время постобработки, добавляя URI Amazon S3 для каждого загруженного графика для значений SHAP, поскольку нам необходимо указать эти пути в шаблоне рабочей задачи Amazon A2I. См. следующий код:

 импортная форма
импортировать matplotlib.pyplot как plt

column_list = список (test_features_mini_batch.columns)

s3_uris =[]
для i в диапазоне (len (negative_outcomes_df)):
    объяснение_объекта = форма._объяснение.Объяснение(значения=negative_outcomes_df.iloc[i,2:-1].to_numpy(), base_values=base_value, data=test_features_mini_batch.iloc[i].to_numpy(), feature_names=column_list)
    shap.plots.waterfall (shap_values ​​= explanation_obj, max_display = 4, show = False)
    img_name = 'shap-' + str(i) + '.png'
    plt.savefig('shap_images/'+img_name, bbox_inches='tight')
    plt.close()
    s3_uri = S3Uploader.upload('shap_images/'+img_name, 's3://{}/{}/shap_images'.format(bucket, префикс))
    s3_uris.append(s3_uri)

    
отрицательный_outcomes_df['shap_image_s3_uri'] = s3_uris
 

Запустить цикл проверки человеком

Теперь у нас есть все необходимое для запуска цикла проверки человеком. Мы отправляем небольшой пакет из трех записей каждому из рецензентов, чтобы они могли проанализировать отдельные прогнозы и сравнить значения SHAP по прогнозам, чтобы понять, смещена ли модель в отношении определенных атрибутов. Эта возможность сравнения значительно повышает прозрачность и доверие к модели, поскольку рецензенты также получают представление об атрибуции функций модели в прогнозах. Они также могут поделиться своими наблюдениями в разделе комментариев в том же пользовательском интерфейсе.

Понимание графиков для значений SHAP

На следующем снимке экрана показан пример пользовательского интерфейса задачи, над которым могут работать рецензенты.

На предыдущем изображении рецензент видит три строки, каждая из которых содержит экземпляр отрицательного результата, а также показатель вероятности и график для значений SHAP. На графике значений SHAP функции, повышающие оценку прогноза (вправо), показаны красным цветом, а функции, снижающие прогноз, — синим цветом. Таким образом, красные подталкивают прогноз к положительному результату, а синие — к отрицательному. Функция E[f(x)] — это ожидаемое значение базового уровня SHAP, рассчитанное Clarify, а f(x) — фактическое значение SHAP, полученное моделью для прогноза. Единицы по оси X представляют собой логарифмические единицы шансов, поэтому отрицательные значения указывают на вероятность менее 0,5 (отрицательный результат) того, что человек зарабатывает более 50 000 долларов в год. По оси Y мы видим три основные функции, в наибольшей степени влияющие на результат. Мы также видим некоторые значения серым текстом рядом с именами функций. Это закодированные по меткам значения этих основных функций, предоставленные во время логического вывода.

В первом ряду показатель вероятности равен 0,13, что очень мало, а три верхних признака — это Прирост капитала , Отношения и Семейное положение . Значение свойства Прирост капитала равно 0, а значение свойства Отношения равно 1, что указывает на значение свойства Married-AF-spouse , и Семейное положение равно 5, что указывает на значение Жена . Все три функции подталкивают оценку вероятности к положительному результату, но из-за других менее значимых функций, которые в совокупности тянут прогноз к отрицательному результату, модель дает очень низкую оценку вероятности.

Во второй строке показана другая деталь экземпляра отрицательного результата. Показатель вероятности составляет 0,48, что очень близко к пороговому значению (0,5), что указывает на то, что это могло бы быть положительным результатом, если бы какое-либо свойство относилось к положительному результату несколько выше. Опять же, те же три характеристики Прирост капитала , Отношения и Семейное положение больше всего влияют на предсказание модели и подталкивают ее к положительному результату, но недостаточно, чтобы пересечь порог.

Однако в третьей строке показана другая тенденция. Показатель вероятности очень низок, а функция Age имеет самую высокую атрибуцию, но она приближает прогноз к отрицательному результату. Прирост капитала занимает второе место и смещает предсказание модели в противоположном направлении с очень большим отрывом, но третья функция Секс снова немного оттягивает его назад. В конце концов, модель дает очень низкую оценку вероятности, что указывает на отрицательный результат. При внимательном наблюдении мы можем увидеть, хотя Возраст и Прирост капитала функции показаны как большие вкладчики на оси X в диапазоне от -7,5 до -5,5. Таким образом, даже когда атрибуции функций выглядят довольно заметными, они все равно влияют на прогноз модели с очень небольшим отрывом (2,5).

Рецензент-человек может тщательно проанализировать каждое из прогнозов и понять тенденции важности признаков для каждого прогноза, а также между прогнозами. Основываясь на своих наблюдениях, они могут решить, следует ли изменить решение, и указать причину изменения в самом шаблоне. Amazon A2I автоматически записывает все ответы и сохраняет их в формате JSON в хранилище Amazon S3.

Подготовка достоверных данных на основе результатов Amazon A2I

Затем мы загружаем данные результатов Amazon A2I и объединяем их с пакетными данными для создания достоверных данных. Для этого поста все отрицательные результаты были рассмотрены рецензентами-людьми, поэтому их можно рассматривать как истину в целях переподготовки.

Полный код, относящийся к этому сообщению в блоге, можно найти в репозитории GitHub.

Очистить

Во избежание дополнительных затрат удалите конечную точку, созданную как часть примера кода.

Заключение

В этом сообщении показано, как мы можем использовать Clarify и Amazon A2I для повышения прозрачности и доверия к жизненному циклу машинного обучения. функция для просмотра прогнозов и их атрибуции SHAP.

В качестве следующего шага протестируйте этот подход с вашим собственным набором данных и вариантом использования, вдохновившись кодом, чтобы сделать решения ML более прозрачными.

Для получения дополнительной информации о Clarify ознакомьтесь с техническим документом Amazon AI «Справедливость и объяснимость».


Об авторе

Викеш Пандей  — специалист по машинному обучению, специалист по архитектуре решений в AWS, помогающий клиентам в странах Северной Европы и в более широком регионе EMEA проектировать и создавать решения машинного обучения.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *