Блог модель: 15 блогов моделей, визажистов и других героев мира моды — Wonderzine

Автор: | 21.02.1970

Содержание

Плавность в каждом движении. Поломойно-всасывающая модель BR 35/12 C

Благодаря инновационной технологии управления KART, машина может отъезжать от препятствий под прямым углом, при потребности на задней передаче.

Плавающая уборочная головка, оборудованная цилиндрической щеткой, вращается на 200° в любом направлении, поэтому она всегда перпендикуляра движению аппарата. Такая конструкция предотвращает образование необработанных участков при любой траектории перемещения. Четырехступенчатая регулировка прижима к поверхности предназначена для подбора оптимальных условий уборки различных напольных покрытий. Съемный бак-ведерко довольно просто отсоединяется от корпуса, упрощая утилизацию воды.

Машина BR 35/12 C неприхотлива в обслуживании. Водораспределительная резинка и уплотнительные планки легко очищаются или заменяются. Рабочая цилиндрическая щетка снимается/одевается без применения инструментов.

Цветовая кодировка помогает ориентироваться в конструкции аппарата: желтым цветом отмечены детали, отвечающие за процесс уборки, серым – элементы, относящиеся к техническому обслуживанию.

Сильные стороны поломойки

  • Поломойно-вращающаяся машина BR 35/12 C легко производит предварительное подметание. Мелкий мусор собирается в специальный накопительный контейнер (рис. 1).
  • Высокоэффективный съемный аккумулятор имеет малый вес, что положительно сказывается на общих параметрах техники. Он обладает укороченным сроком полной зарядки (3 ч), а так же может заряжаться частично (до 45 % за 1 ч) без уменьшения емкости (рис. 2).
  • Руль управления имеет многофункциональное значение. Он не только отвечает за движение уборочной машины (по аналогии с автомобилем), но и предоставляет контроль, включение/выключение других опций (вращение щетки, подача воды, очистка фильтров и т.д.) (рис. 3).
  • Для облегчения транспортировки штанга рулевого механизма складывается и фиксируется с помощью крепежных ремней (рис. 4).
  • Фунция Eco!efficiency снижает потребление электроэнергии и воды, объем вредных выбросов в атмосферу, а так же понижает общий уровень шумности техники (рис.
    5).

Поломойные машины Керхер в каталоге нашего интернет-магазина.

Наши центры продаж есть во всех крупных городах России. Например, в Санкт-Петербурге нас найти очень просто, все магазины находятся в очень удобном расположении.

ЦЕНТР ПРОДАЖ

Адрес:
г. Санкт-Петербург, проспект Металлистов, д. 118
Телефон:
8 (812) 641-41-00
8 (812) 327-52-64
E-mail:
[email protected]
Время работы:
  • Понедельник - Пятница:
    с 10:00 до 20:00;
  • Суббота: с 11:00 до 20:00
  • Воскресенье: с 11:00 до 19:00;

Во вкладке Контакты узнайте адрес в своем городе.

Настраиваемая ролевая модель доступа – Блог Тайгер Оптикс

Мы продолжаем серию статей, в которых рассмотриваем ключевые возможности платформы по защите конечных точек SentinelOne Singularity, включающей в себя антивирус нового поколения, EDR и XDR.

Читайте все статьи этой серии: Обзоры возможностей SentinelOne.

Антивирус и EDR нового поколения SentinelOne включает новую возможность управления доступом на основе ролей (RBAC) — теперь можно создавать настраиваемые роли. С учетом пожеланий клиентов SentinelOne представил этот функционал для заказчиков по всему миру, среди которых есть крупные организации с обширной географией работы, чьи подразделения находятся в разных регионах.

Теперь администраторы могут прямо из консоли управления SentinelOne создавать уникальные роли с помощью гибких настроек разрешений, которые адаптированы под конкретные потребности организации. Шесть стандартных ролей — только чтение, руководитель, сотрудник команды ИТ, SOC или реагирования на инциденты, а также администратор — остались без изменений и сразу же доступны для использования, что поможет быстро приступить к работе. Администраторы также могут создавать тонко настроенные роли оркестрации по API, предназначенные для процессов XDR.

Настраиваемые роли RBAC

Все клиенты SentinelOne теперь могут настроить разрешения безопасности таким образом, что уровень доступа пользователей будет оптимизирован в зависимости от их ролевой группы в организации. По принципу минимальных привилегий администраторы могут создать и тонко настроить подходящий уровень доступа к минимуму ресурсов, который необходим пользователям для эффективной работы. Это позволяет достигнуть равновесия между гибкостью бизнеса и мерами по его защите. Например, администратор, скорее всего, не предоставит аналитикам SOC права на изменение конфигурации защиты продуктивных серверов. Вместо этого аналитики, при необходимости, будут сообщать владельцам приложений о необходимости принятие тех или иных мер. Возможно, что для пользователей с одинаковой ролью в разных локациях требуются разные права доступа.

Создание уникальных ролей

Создать настраиваемую роль очень просто. Сначала убедитесь, что вы выбрали правильный скоуп машин. Затем найдите вкладку Users на панели настроек (Settings Panel). Нажмите Roles, а затем Actions, и выберите New Role. Присвойте роли уникальное имя и описание, после чего определите для нее различные права с помощью опций Select/Deselect. Сохраните новую роль и назначьте для нее пользователей.

Редактирование настраиваемых ролей

Если аналитики допустили ошибку или им нужно внести изменения, они могут легко изменить параметры роли. Выберите в списке нужную роль, внесите изменения в ее правила доступа и сохраните.

Копирование настраиваемых ролей

Процесс создания новых ролей стал гораздо удобнее: теперь можно копировать похожие роли, внося только некоторые изменения в их права доступа. Это помогает администраторам работать быстрее.

Удаление уникальных ролей, переназначение пользователей

Иногда настраиваемая роль устаревает. При ее удалении необходимо подумать о пользователях, которые привязаны к этой роли. Специалисты SentinelOne позаботились об этом, и теперь администраторы могут легко удалить роль и тут же переназначить пользователей на новую.

Чтобы удалить роль, выделите ее из списка, перейдите во вкладку Actions и нажмите Delete Role. Затем выберите новую роль, которую нужно назначить для пользователей удаленной роли, и нажмите Reassign & Delete. Однако шесть стандартных ролей, упомянутых выше, нельзя редактировать или удалять.

Заключение

Главным приоритетом SentinelOne по-прежнему остается успех клиентов. Для этого SentinelOne прислушивается к отзывам клиентов и реагирует на них, учитывая эти пожелания при составлении бэклога продукта. Сотрудники SentinelOne верят, что полная настройка ролей доступа позволит упростить обеспечение кибербезопасности.

Вы можете протестировать платформу защиты конечных точек SentinelOne, для этого заполните форму по ссылке ниже.

Как достичь успеха в VUCA-мире

Определение. VUCA Prime – это модель поведенческого лидерства, разработанная ведущим сотрудником Института будущего в Кремниевой долине Бобом Йохансеном. Она помогает увидеть, какие фокусы и какие действия необходимы лидерам компаний, чтобы отвечать на вызовы и риски современности.

Акроним VUCA как разновидность аббревиатуры сформировался из первых букв четырех слов, описывающих набор проблем, с которыми сталкиваются люди, команды, менеджеры и организации в различных отраслях и сферах современной жизни. Модель знакома многим специалистам в области управления и служит для описания хаотичной, турбулентной и быстро меняющейся бизнес-среды, которая на сегодняшний день стала уже нормой.


VUCA (Нестабильность, Неопределенность, Сложность, Неоднозначность)

Мир VUCA – полная противоположность миру стабильности и предсказуемости. Он не щадит многолетний опыт, традиции, стратегии и самих бизнес-руководителей, которым брошен серьезный вызов. Состояние смятения, страха, неуверенности, незащищенности часто приводит к тому, что сама организация превращается в среду VUCA, где снижаются уровень креативности и мотивация сотрудников, потеряны ориентиры, парализован процесс принятия решений.


Очевидно, что мир VUCA требует нового «постгероического» лидера, способного нащупать иные подходы к управлению, найти свой собственный путь, в рамках которого стандарты уступают место индивидуальности и большие ставки делаются на самих людей. Этот термин прозвучал из уст ирландского экономического и социального философа Чарльза Хэнди1: «В то время как героический менеджер прошлого знал все, мог сделать все и мог решить каждую проблему, постгероический менеджер спрашивает, как каждую проблему можно решить таким образом, чтобы развить способность других людей справляться с ней».

Пожалуй, единственным выходом в мире VUCA становится умение компании развить новые «органы чувств», готовность к фундаментальным переменам в образе мышления, структурах, инструментах и методологиях, которые во многих организациях стали почти второй натурой. В этом случае за рисками и проблемами можно обнаружить огромный потенциал. Но как это сделать? Ведь элементы структуры VUCA отлично подходят для описания и классификации рисков, но, к сожалению, не помогают разработать стратегии реагирования на них.

Именно эту проблему и помогает решить модель VUCA Prime, которая позволяет сместить фокус внимания с поиска универсальных решений на освобождение пространства для нового видения и принятия новых стратегий.

Идея заключается в том, что для каждого элемента VUCA существует соответствующая стабилизирующая сила, которая позволяет противостоять турбулентности. Силы VUCA и VUCA Prime находятся в динамическом равновесии, и задача лидеров заключается в том, чтобы уравновесить эти энергии и определить принципы их дополнения друг другом. Такое динамическое взаимодействие и переплетение генерирует энергию, способную побуждать организации адаптироваться, изменяться и эволюционировать в соответствии с условиями окружающей среды.


Видение противостоит нестабильности. Когда окружающая среда турбулентна и быстро меняется, главное – сохранить общие ориентиры и не сбиться с генерального курса. При четком осознании направления движения гораздо проще идти к цели.

Понимание противостоит неопределенности. Понимание требует наблюдения, анализа, а также готовности к постоянному обучению и профессиональному развитию. Оно помогает формировать новые способы мышления и находить новые ответы на вызовы среды.

Ясность противостоит сложности. Когда имеешь дело с хаосом мира VUCA, крайне важно определить, что поддается контролю, а что контролировать абсолютно невозможно. Ясность определяет решения.

Гибкость противостоит неоднозначности. Когда будущее содержит множество альтернатив, необходимо быть готовым к любому конечному результату и уметь адаптироваться к быстро меняющимся обстоятельствам.


Файлы для скачивания:

Присоединитесь к числу подписчиков блога и скачивайте материалы без ограничения:

Фреймворк VUCA Prime

Скачать файл

Вызовы VUCA-мира

Скачать файл

История вопроса. Модель VUCA связывают с именем полковника Стефана Гарроса, описавшего для Пентагона модель поведения войск в изменчивых условиях. После терактов 11 сентября 2001 года аббревиатура была использована для описания новой реальности, того сложного и неопределенного мира, в котором оказалось человечество. Несколько лет спустя термин перекочевал в бизнес-среду и начал использоваться стратегическими бизнес-лидерами для описания хаотичной, турбулентной и быстро меняющейся ситуации, в которой скорость и степень изменений не поддаются контролю и прогнозам.

В 2007 году ведущий научный сотрудник Института будущего Боб Йохансен, пытаясь найти «противоядие» от хаоса, разрабатывает эффективную систему лидерства, призванную сформировать ответные меры на риски VUCA, и называет ее VUCA Prime. Модель родилась в результате его работы с корпоративными, военными, некоммерческими и правительственными лидерами и анализа тех методов, которые были использованы ими в процессе управления.

В своей книге «Доберитесь туда пораньше: чувствуйте будущее, чтобы конкурировать в настоящем»2 Боб Йохансен предлагает фреймворк, включающий в себя четыре вышеописанных элемента, как ответ на угрозы VUCA. Его «Лидеры делают будущее»3 содержит пример использования этой модели с целью показать необходимость развития новых навыков, подходов и поведения в целях эффективного управления ситуацией перед лицом четырех угроз VUCA. Таким образом, в VUCA вы видите описание рисков, а в VUCA Prime – способы эффективного реагирования.

Применение. Модель VUCA Prime является полезным руководством для лидеров. Сосредоточившись на каждом элементе VUCA и понимая их внутреннюю природу, они получают возможность отобрать подходящие стратегии и подходы к управлению.

На организационном и индивидуальном уровнях она помогает обеспечить долгосрочную устойчивость при постоянных изменениях.


Ценности и призвание. VUCA Prime позволяет создать внутренний компас, помогая справляться с любой формой турбулентности или стресса. Когда люди знают, ради чего преодолевают препятствия, им легче ориентироваться в среде VUCA.

Внедрение нестандартных решений. За счет соотношений противоположных сил модель помогает корректировать бизнес-процессы, а также трансформировать корпоративную культуру. Последнее, в свою очередь, является хорошей нематериальной мотивацией для сотрудников.

Самосознание и управление поведением. Осознание своих возможностей, ресурсов и навыков позволяет увидеть оптимальные стратегии адаптации и более эффективно взаимодействовать с людьми.

Качество связей. Модель можно использовать для достижения антихрупкости за счет налаживания эффективных связей с субъектами бизнес-процесса, а также в профессиональной коммуникации.

Смещение масштабов. Модель применяется для приоритизации, когда нужно отказаться от слишком масштабных долгосрочных задач, которые в новых условиях уступают свое место мини-проектам и небольшим системам. Оперативность и лаконичность позволяют сократить временные и финансовые затраты.

Преимущества и ограничения. Главным преимуществом VUCA Prime является возможность разработки стратегий реагирования в быстро меняющихся условиях: не опускать руки при потере ориентиров, не искать оправданий в кризисной ситуации – формировать новые подходы к решению нестандартных стратегических задач и менять способы мышления. Проблему превратить в возможность и поднять тем самым свою команду на совершенно новый уровень.

Но при всех преимуществах метода есть некоторые факторы, ограничивающие его возможности:


отсутствие гарантий, поскольку любой опыт в VUCA-среде всегда будет новым и не факт, что успешным;

сопротивление изменениям, так как люди не принимают ситуацию, стремясь придерживаться испытанных и проверенных методов, или просто испытывают страх.

Тем не менее, применяя модель VUCA Prime, руководители помогут своей компании не только выжить, но процветать.



1Handy, Charles B. (1995). The Age of Unreason. Arrow Business Books.

2Johansen, R. (2007). Get There Early: Sensing the future to compete in the present. Oakland, CA, USA: Berrett-Koehler.

3Johansen, R. (2012). Leaders Make the Future: Ten New Leadership Skills for an Uncertain World. Berrett-Koehler Publishers.

Модель на показах: особенности работы - Блог

Показ мод – каждый раз является уникальным событием, которое неизбежно привлекает внимание людей из самых разных сфер деятельности: не только имеющих отношение к модной индустрии, но и просто интересующихся данной темой, публичных людей: артистов, музыкантов, блоггеров, а также их поклонников. Чтобы показ прошел удачно, выбирать моделей следует заранее. Чтобы в вашем мероприятии приняли участие только самые лучшие и профессиональные модели, нужен строгий кастинг и жесткий отбор кандидаток.

Если раньше модели, участвующие в показах, назывались подиумными моделями, то сейчас этот термин не отражает реальную работу этих девушек. Во-первых, потому что изменился сам формат показов. Если раньше все показы проводились исключительно на подиумах, то сейчас они проходят в самых разных местах, в том числе и весьма экстравагантных и неожиданных: в парадных залах, на улице, на обеденном столе. Профессиональная модель должна уметь подстраиваться под любые декорации, выглядеть самой и демонстрировать свой наряд максимально естественно и гармонично в окружающем пространстве, подчеркивая все достоинства каждого элемента образа: не только одежды, но и аксессуаров, прически, макияжа.

Понятие подиумная модель означает именно профессиональных манекенщиц, чья работа заключается в том, чтобы уверенно пройти мимо гостей, завораживая их развевающимися нарядами, притягивать взгляд абсолютно каждого зрителя. Каждая модель должна обладать целым рядом профессиональных навыков и качеств, среди которых следующие:

  • уверенная, профессионально поставленная походка, умение чувствовать ритм и музыку во время движения по подиуму;
  • умение владеть своим лицом, выражая именно то эмоциональное состояние, которое требуется темой конкретного показа: от приветливой доброжелательной улыбки, до холодного равнодушия;
  • прекрасная координация движений: безупречная походка должна быть дополнена движениями рук, четко выверенными поворотами и другими мельчайшими движениями, которые подчеркнут не только демонстрируемый наряд, но и индивидуальность девушки, сделают ее выход живым и запоминающимся;
  • умение уверенно и легко ходить в любой обуви, на огромных каблуках или босиком, а также на любом покрытии, будь то скользкий подиум, неровный асфальт, песок;
  • и, конечно, для модели крайне важна ее внешность: хоть профессиональные стилисты способны воплотить любой образ, но фигура, кожа, волосы модели должны быть в безупречном состоянии.

Профессиональная модель с индивидуальным талантом и харизмой может быть выбрана лицом бренда, если ее образ идеально вписывается в его концепцию и продвигаемые идеи.

Заказ моделей: преимущества для показа

Заказать профессиональную модель – лучшее решение для показа любого формата и любого масштаба. Такой выбор следует сделать по ряду преимуществ, некоторые из которых следующие:

  • участие профессиональных моделей привлечет большое количество клиентов, для которых важно не только качество бренда и его продукции, но и всех мероприятий, в том числе уровень показов;
  • качественный показ привлечет внимание потенциальных партнеров, представителей СМИ, блоггеров и известных авторитетных людей, которые могут существенно повлиять на известность и популярность бренда;
  • сотрудничество с профессиональными моделями, которые имеют авторитет в модной сфере, повысит уважение к бренду;
  • талантливые девушки, участвующие в показе, могут превратить его в настоящее шоу даже во вполне заурядных декорациях, а если привлечь еще и профессиональных режиссеров, показ может стать заметным событием высокого уровня;
  • в среде профессиональных моделей можно намного проще и быстрее найти кандидаток с подходящим типом внешности и безупречной фигурой, чем среди любительниц или новичков.

Как еще модель может участвовать в мероприятии?

Как уже было отмечено выше, подиумный формат постепенно уходит в прошлое. Любой уровень показов сегодня – это уже не просто дефиле моделей, а настоящее масштабное торжественное мероприятие. Такое событие помимо непосредственно самого показа включает в себя автограф-сессию, пресс-конференцию с участием дизайнера, организатора события, фуршет для гостей, кинопоказы или тематические лекции, а также другие развлекательные и познавательные мероприятия.

В таких мероприятиях работа модели выходит за рамки показа: даже вне подиума они должны продолжать представлять бренд. Например, играть роль хостес, приветствуя гостей, которых не было на показе. Они могут беседовать с гостями, отвечая на вопросы о демонстрируемой коллекции, деталях своего образа, истории создания той или иной вещи и в общем об особенностях показа. Иногда модели выступают в роли официанток, предлагая гостям закуски и напитки. Или просто выступают как живые манекены, на которых каждый посетитель показа может вблизи рассмотреть заинтересовавшие предметы одежды, обуви, аксессуаров.

Где найти моделей для показа?

Показ, как и любое другое масштабное мероприятие, требует тщательного отбора персонала. Важно подобрать моделей такого уровня профессионализма, чтобы они смогли прославить демонстрируемый бренд или конкретную коллекцию на мировом уровне.

Обратитесь за помощью в наше агентство, и мы подберем для вас моделей, которые оптимально подойдут по внешним данным и профессиональным навыкам под формат вашего мероприятия.

как выбрать и правильно носить главную модель лета. Модный блог Baon.


Образы / 21.07.2015

Шорты уже давно перестали быть спорным элементом гардероба. Если раньше в публичных местах в укороченных брюках могли появляться только дети, то теперь эта модель одежды не вызовет порицания не только на улицах, но и в деловой обстановке. Модные шорты - отличная возможность продемонстрировать безупречный вкус и подчеркнуть красоту фигуры.

Выбирая шорты, прежде всего, вспомните о том, что они не обязательно должны состоять из небольшого количества материала. Ультракороткие модели по-прежнему уместны лишь в качестве пляжного или клубного наряда, но помимо них существует огромное множество самых разных фасонов! Шорты-кюлот имеют расклешенные штанины длиной до колен и очень похожи на юбку. Бермуды с прямыми штанинами отличаются свободным кроем и не сковывают движений. Никерсы имеют вполне пристойную длину чуть ниже колена и по своему фасону напоминают шаровары. Любой из названных вариантов будет уместен даже в деловом гардеробе.

Считается, что шорты могут носить только обладательницы безупречной фигуры. Действительно, только они могут без риска облачиться в шорты любого фасона и любой длины. Однако отсутствие идеальных внешних данных - вовсе не повод отказывать себе в эффектном образе. Правильно подобранные шорты помогут визуально скорректировать недостатки фигуры. Например, шорты с низкой талией категорически противопоказаны девушкам с короткими ногами. Визуально удлинить ноги сможет спортивная модель "дольфин-шортс" (шорты с треугольными разрезами по бокам) или шорты с завышенной линией талии. Этот же фасон подойдет и тем, кто обладает маленьким ростом, "дюймовочки" могут смело носить его вместе с обувью на каблуке или платформе. Если природа одарила вас высоким ростом, то короткие шорты будут открывать слишком много тела, поэтому выбирайте модели с достаточной длиной и сочетайте их с обувью на плоской подошве: вам позволителен подобный комфорт! Девушкам с узкими бедрами шорты смогут подарить необходимое расширение: буффы, складки, оборки сделают фигуру более аппетитной. Бермуды станут отличным "лекарством" для фигур с полными бедрами. В меру свободные, но не слишком широкие, они помогут создать гармоничный образ!

А с дополнительной скидкой 20% купить идеальные шорты будет еще проще! Ознакомьтесь с условиями акции на нашем сайте.

 

Отзывы и вопросы публикуются после проверки модератом. Публикация может происходить с задержкой, так как некоторые комментарии требуют проверки и уточнения. Модератор оставляет за собой право не публиковать следующие отзывы:

  • не соответствующие оценке «в звездах»;
  • не несущие смысловой нагрузки, односложные;
  • оскорбляющие достоинство интернет-магазина, его сотрудников и покупателей;
  • повторяющие ранее заданные вопросы и дублирующие ранее оставленные отзывы.
Благодарим за понимание!

PLAYdifferently представляет DJ микшер MODEL 1.4

Спустя четыре года после выпуска DJ микшера MODEL 1, ставшего сенсацией, проект PLAYdifferently представляет новинку MODEL 1.4 - компактный 4-канальный пульт, который продолжает традиции своего предшественника. MODEL 1.4 создан Энди Ригби-Джонсом (Andy Rigby-Jones), инженером-разработчиком DJ микшеров XONE от Allen & Heath, в сотрудничестве с диджеем и продюсером Ричи Хоутином (Richie Hawtin).


 Как обычно, создатели MODEL 1.4 уделили большое внимание качеству во всем, от звука до материалов и компонентов, из которых сделана новинка, а также реализовали в ней большой набор функций и возможностей. Благодаря этому MODEL 1.4, как его предшественник, станет не DJ пультом какого-либо класса, а самостоятельным явлением в мире диджеинга. «С MODEL 1 мы начали создавать DJ микшеры нового вида, которые больше похожи на настоящий музыкальный инструмент и дают артисту такой уровень качества и контроля над звуком, который стимулирует творческое вдохновение, – говорит Хоутин. – Нам всегда казалось, что его компактная версиях может быть востребована в домашних студиях и прекрасно подойдет для стриминга. Более доступный по цене, но без каких-либо компромиссов в плане дизайна и компонентов, новый компактный 4-канальный MODEL 1 можно использовать как микшер для творчества дома, как компактный клубный микшер и как гибкий в использовании и удобный туровый DJ микшер».

 Новый микшер будет производиться в Великобритании и будет на 100% аналоговым. Он предлагает 4 стерео канала, 2 стерео посыла/возврата, LR мастер выход и два высококачественных фоно-предусилителя. Каждый канал микшера имеет отдельные ВЧ и НЧ фильтры, эквалайзер SCULPT EQ и аналоговый овердрайв. Как и MODEL 1, MODEL 1.4 имеет две независимые системы QUE, интерфейс D-Sub для подключения звуковой карты и разъемы для линкования нескольких микшеров. Ричи Хоутин: «MODEL 1.4 остается верен нашей оригинальной концепции «DJ микшер как музыкальный инструмент» и реализует ее в компактном и доступном по цене формате. С нетерпением предвкушаю, на что он вдохновит современное поколение диджеев».

Aдаптивная кибербезопасность для промышленных объектов

Год от года происходит все больше киберинцидентов на промышленных предприятиях и критически важных объектах инфраструктуры. Порой такие злоключения выливаются в крупные финансовые потери. Так, в мае 2016 года шифровальщик блокировал работу административных систем в муниципальной службе энерго- и водоснабжения американского города Лансинга; общая сумма ущерба составила около $2 млн. Другие происшествия нарушают сам производственный процесс: вспомним, как атака на сеть «Прикарпатьеоблэнерго», совершенная в рамках APT-кампании BlackEnergy в конце 2015 года, оставила без света десятки тысяч жителей Украины.

Как следствие, многие промышленные компании и производители оборудования для автоматизированных систем управления технологическим процессом (АСУ ТП) обратили внимание на проблему и озаботились предотвращением крупных инцидентов и минимизацией ущерба от них. К сожалению, пока действуют они вразнобой: каждый пытается проводить в жизнь собственную стратегию. В таких условиях эффективную систему кибербезопасности построить трудно. Вдобавок из-за незрелости рынка далеко не всем специалистам под силу самостоятельно разобраться в том, какие меры принимать. Более того, чтобы обеспечить промышленному предприятию истинную кибербезопасность, необходимо учитывать, как меняется обстановка в мире компьютерных угроз, постоянно адаптировать и улучшать систему защиты от них.

Рынок промышленной кибербезопасности на подъеме. На нем все больше игроков. Только в маркетинговом исследовании Gartner за 2016 год таковых упомянуто свыше 40. Фактически их гораздо больше. Причем еще в начале 2015 года и половина из них была никому не известна. Теперь же новым направлением занимаются и именитые вендоры традиционных защитных решений, и производители промышленного оборудования, и стартапы, и даже компании из смежных областей. Чаще всего их подход предполагает фокус на поиске аномалий в технологическом процессе. Но как понять, какие технологии и методы действительно оптимальны для защиты промышленных предприятий?

         Adaptive Security Architecture

Мы в «Лаборатории Касперского» считаем наиболее эффективной для организации защиты промышленного предприятия модель Adaptive Security Architecture (ASA), предложенную компанией Gartner в 2014 году. Изначально она разрабатывалась не столько для нужд индустриальной кибербезопасности, сколько для проектирования защиты от целевых атак. Однако ASA практически универсальна. Она предполагает имплементацию четырех типов реакции на киберинцидент: предотвращения, детектирования, реагирования и предсказания.

Уникальность модели в том, что она позволяет оперативно реагировать на опасность и защищать производственный процесс от самых разных эксцессов: и от целевых атак, и от вспышек обычной киберинфекции, и даже от ошибок человека. То, насколько тщательно организация готова реализовывать каждую из четырех стадий, и характеризует степень зрелости ее стратегии ИБ. Однако слепое копирование ASA, созданной под потребности традиционной кибербезопасности, не поможет защитить индустриальный объект. Практическое применение модели на предприятии обязательно должно учитывать все его технологические особенности, а также специфику человеческого фактора.

Обычно ASA начинают объяснять с сегмента Prevent как с наиболее очевидного. Завершают, соответственно, Predict (см. иллюстрацию), однако мы считаем его самым важным этапом построения истинной промышленной кибербезопасности, поэтому от него и будем отталкиваться.

Predict

Сегмент Predict определяет, насколько точно организации удается прогнозировать направления атак, в том числе специфических именно для нее, и действовать с упреждением, чтобы не попасть под удар. В современном понимании корпоративной безопасности стадия Predict — это в первую очередь работа с потоками данных об угрозах (threat intelligence). Как правило, в серьезных компаниях со зрелой функцией ИБ существуют центры мониторинга и реагирования, где используются SIEM-системы. Они подключены ко множеству источников, в том числе могут получать информацию об актуальных киберугрозах от специализированных поставщиков, таких как «Лаборатория Касперского». Однако, чтобы от потоков данных была реальная польза, предприятию необходимы собственный центр реагирования на киберинциденты и сильная команда безопасников, способных исходя из поступающих сведений предсказывать инциденты, реконфигурировать сеть, прорабатывать стратегии развития собственной защитной системы.

В крупных корпорациях такие структуры существуют, и достаточно давно. Тогда как на промышленных предприятиях соответствующими задачами занимается в лучшем случае пара специалистов. Причем чаще всего это именно два человека из разных подразделений: один из IT-департамента, а второй из OT (эксплуатационного отдела). Так что потоки данных о киберугрозах им бесполезны: они просто не сумеют применить их. Впрочем, отсюда не следует, что на промышленных предприятиях нельзя качественно реализовать функцию Predict.

Если именно так обстоят дела на вашем объекте, рекомендуем начать не со специализированного threat intelligence (многие игроки рынка хвастаются, что уже готовы предоставлять ее промышленным предприятиям), а с открытых источников данных. Например, с изучения публичных источников threat intelligence о доступности и уязвимости промышленной инфраструктуры, таких как Shodan, Censys, Vulners. Мы, например, на базе этих всем доступных инструментов провели собственное исследование. Оно показало, что огромное количество компонентов АСУ ТП досягаемо из Интернета и вполне можно достучаться до них и, более того, использовать уязвимости, которых в них, как правило, более чем достаточно. Так что советуем сперва самостоятельно или с помощью специалистов по промышленной кибербезопасности проверить компоненты вашей промышленной системы публично доступными инструментами. Если вы сделаете это сейчас, у вас будет время перенастроить их, прежде чем до них доберутся хакеры.

Не менее важная из числа принимаемых на стадии Predict мер — обмен информацией о киберинцидентах между организациями одной отрасли. Ведь если злоумышленники разработали метод атаки на одно предприятие и добились успеха, с высокой вероятностью они применят его еще раз против сходной цели. Так что опыт жертв целесообразно использовать для усовершенствования защитных методов.

Структуры, отвечающие за обмен информацией такого рода, создаются по всему миру. Впереди других стран США, где практически в каждой области промышленности действуют консультативные советы по безопасности на критически важных объектах — ISAC, или Information Sharing and Analysis Centers. Однако обычно подобные организации государственные. Сотрудничество с ними чревато дополнительной нагрузкой на бизнес. Дело не только в возможных штрафах, но и в назойливых проверках и необходимости предоставлять подробные отчеты о произошедшем.

Проблему можно решить благодаря коммерческим организациям, которые, с одной стороны, в состоянии обеспечивать обмен информацией между предприятиями, находящимися в зоне риска, а с другой — соблюдают коммерческую тайну. Такая структура уже существует: это наш KL ICS CERT. Он открылся достаточно недавно, однако его услугами уже активно пользуются многие промышленные компании по всему миру.

Еще один элемент Predict-стратегии — анализ защищенности промышленных киберсистем сторонними экспертами и специализированные тесты на проникновение. Компаний, оказывающих подобные услуги, предостаточно. Однако выбирать экспертов нужно тщательно. Достаточно сказать, что некоторые компании пытаются проверять промышленные объекты с помощью обычных экспертов по информационной безопасности. Да, эти люди тоже профессионалы. Они изучат ваш сетевой контур, доступные веб-сервисы и, скорее всего, даже найдут в нем несколько дыр. Только эти выводы об уровне защищенности вашего технологического процесса будут отнюдь не точными. Именно поэтому у нас в команды экспертов, занимающихся таким анализом, входят не только безопасники, но и инженеры АСУ ТП с практическим опытом. В таком составе они справляются со своими задачами максимально эффективно. Кроме того, «Лаборатория Касперского» предлагает курсы по обучению сторонних ИБ-специалистов особенностям проведения тестов на проникновение в промышленных средах.

Наконец, чтобы «предвидение» работало, очень важно, чтобы ваши сотрудники ИБ, будь то пара человек или полноценный отдел, были хорошо осведомлены об обстановке в мире цифровых угроз. Ориентироваться в нем помогают учебные курсы, которые позволяют подготовить истинных профессионалов в области промышленной кибербезопасности.

Prevent

В традиционной информационной безопасности Prevent — ключевой сегмент. В индустриальной — самый противоречивый. Если в обычной инфраструктуре появляется угроза, правильнее всего заблокировать ее. Между тем в промышленных системах не только ложное срабатывание, но и блокирование подлинной угрозы может обойтись слишком дорого: возникает риск остановки технологического процесса. С самыми разными последствиями, вплоть до катастрофических, особенно когда речь идет о критически важном объекте инфраструктуры.

Поэтому многие специалисты по автоматизации до сих пор крайне предвзято относятся к традиционным технологиям, предотвращающим атаки, к антивирусным в том числе. И не без оснований: обычные продукты такого типа создавались без учета специфики АСУ ТП.

Наши решения включают в себя специализированную защиту, которая призвана в первую очередь сохранять непрерывность технологического процесса и интегрируется со SCADA-системами и прочими компонентами АСУ ТП. В ней работают не столько классические предотвращающие антивирусные технологии, сколько специальный контроль приложений, контроль устройств (часто инженеры приносят на объект собственные телефоны, ноутбуки и другую технику), сетевая защита. Тем не менее антивирусные технологии нужны и в промышленных системах. Например, Anticryptor, борющийся с вирусами-вымогателями, которые становятся все более актуальной угрозой для промышленной инфраструктуры.

Некоторые технологии систем автоматизации требуют специального подхода. В нашем продукте Kaspersky Industrial CyberSecurity for Nodes помимо вышеперечисленных функций реализованы и абсолютно уникальные, например PLC Integrity Check, которая обеспечивает проверку целостности проекта на промышленном контроллере. Эта функция позволяет предотвращать атаки, которые пытаются заменить проект, закладывая в контроллер вредоносную логику (вспомним о Stuxnet).

Меняется и модель управления системой. В частности, оповещения об инцидентах получает не только команда IT-безопасников через привычный Kaspersky Security Center, но и инженеры, следящие за техпроцессом: наше решение умеет отправлять события безопасности непосредственно в человеко-машинные интерфейсы. Также, в отличие от классических решений для защиты рабочих станций, наш продукт для промышленной безопасности способен месяцами функционировать без перезапуска.

Реализуя стратегию предотвращения опасностей, крайне важно также повышать осведомленность сотрудников предприятия. Согласно исследованию SANS, второе по рискованности направление угроз — неумышленные нарушения безопасности со стороны персонала.

Каких только ошибок не допускают инженеры, имеющие дело с промышленным оборудованием. Бывает, они без задней мысли подключают к системе собственные устройства, разворачивают личные Wi-Fi-сети внутри изолированного периметра и так далее. Поэтому базовые тренинги по повышению уровня осведомленности о киберугрозах просто необходимы для всех сотрудников, отвечающих за эксплуатацию систем автоматизации. По нашему опыту высокоэффективны тренинги в игровой форме, такие как игра Kaspersky Interactive Protection Simulation.

Detect

Сегмент Detect для промышленной кибербезопасности имеет первоочередное значение. Логично, ведь в 99% случаев Detect — это пассивный мониторинг без воздействия на технологический процесс. Большинство игроков рынка промышленной кибербезопасности предлагают именно сетевой мониторинг и поиск аномалий в трафике. Вместе с тем средства защиты промышленных систем принципом анализа, как с точки зрения логики, так и с точки зрения реализации, отличаются от аналогичных решений, призванных отражать APT-атаки.

Прежде всего специализированные решения должны уметь разбирать промышленные протоколы, по которым передаются данные, описывающие технологический процесс (Modbus TCP, S7comm, IEC61850 и многие другие), и находить аномалии и отклонения в этих данных. Кроме того, сетевой мониторинг позволяет обнаружить все новые сетевые подключения, в том числе неавторизованные, и провести инвентаризацию промышленного сегмента сети, что с точки зрения безопасности всегда полезно.

Основная задача подобных решений — выявлять целевые атаки, с которыми не справились технологии из сегмента Prevention. Эти средства помогают бороться и с внутренними нарушениями. Представим себе сотрудника АЗС, отвечающего за эксплуатацию оборудования, в том числе за розлив топлива в бензовоз. Он хочет залить в цистерну чуть больше положенного, что не дает ему сделать автоматика. Тогда хитрец немного понижает температуру хранения горючего. Теперь оно занимает меньший объем, и бензина в резервуар помещается на несколько процентов от нормы больше. Дальше дело за сообщниками, которые будут сливать «неучтенку» и продавать ее налево. В обычной системе безопасности такой трюк остался бы незамеченным, но специализированное средство мониторинга промышленной сети легко обнаружит нарушение техпроцесса.

Наконец, решения сегмента Detect собирают дополнительные логи, которые, случись инцидент, существенно помогут в его расследовании.

Respond

Последняя часть модели ASA — Respond, или реагирование на случившиеся инциденты. Каждый безопасник втайне надеется, что до такого дело не дойдет. Хотя это лишь вопрос времени. Более того, часто именно с фазы Respond специалисты начинают знакомиться с киберзащитой индустриальных систем.

Главное, чтобы происшествие не застало вас врасплох: важно заранее составить план реагирования. К сожалению, типовая последовательность действий тут не подойдет. Свой план придется разрабатывать для каждой индустриальной вертикали, а по-хорошему — для каждого предприятия. А затем тщательно испытать его на местах, возможно, с симуляцией атаки.

Досконально расследовать инцидент своими силами крайне сложно. Можно прибегнуть к услугам профильных компаний, чьи сотрудники готовы в считаные часы выехать на место и провести все нужные оперативные процедуры. Однако на рынке не так много специалистов подобающей квалификации. У нас в «Лаборатории Касперского» такая команда есть, но и ее ресурсы не бесконечны.

На рынке кибербезопасности вообще не хватает высококвалифицированных специалистов. Еще острее кадровый дефицит в индустриальном сегменте, где нужно быть профессионалом не только в ИБ, но и в промышленных системах. Вот почему наряду с другими образовательными продуктами мы предлагаем курс по обучению Digital Forensics в промышленных средах.

Еще один вариант проведения расследования — обратиться за помощью в локальный CERT.

Также повторим совет из описания блока Detect, который упростит расследование киберинцидентов: пользуйтесь надежными системами детектирования и анализа. Как правило, информации из логов SCADA-систем мало для того, чтобы определить, откуда было осуществлено проникновение в сеть, и провести расследование должным образом.

Выводы

Промышленная кибербезопасность — динамично развивающийся рынок, и его игрокам, включая «Лабораторию Касперского», есть куда расти. Как поставщик услуг в сфере промышленной кибербезопасности, мы понимаем, что не все предприятия готовы взяться за внедрение новых защитных технологий сегодня. По многим причинам: где-то подобного не допускает нынешний регламент обновления ПО, кому-то пока не хватает бюджета, а часто сначала нужно обосновать такую необходимость множеству ответственных лиц.

Поэтому еще до того, как принять к реализации описанную в статье модель, стоит начать повышать осведомленность сотрудников об индустриальных киберугрозах. Это обеспечит вашему предприятию дополнительный уровень защиты от атак с применением социальной инженерии, а также упростит ему переход на специализированные решения. Просто потому, что у вас будет больше людей, понимающих, зачем все это нужно.

Но главное — у нас готовы те методы и технологии противодействия современным угрозам, которые позволят вам воплотить концепцию ASA шаг за шагом. А мы будем и дальше развивать это направление информационной безопасности как одно из самых актуальных. В частности, через Kaspersky Lab Industrial Control Systems Cyber Emergency Response Team (KL ICS CERT) — глобальный проект «Лаборатории Касперского», предназначение которого — координировать действия производителей систем автоматизации, владельцев и операторов промышленных объектов, а также исследователей в области информационной безопасности.

50+ лучших примеров блогов (2021 г.): популярные и вдохновляющие блоги

Мы создали эту статью с простой миссией - поделиться с новыми блогерами примерами успешных и популярных блогов в Интернете.

Надеюсь, эти примеры блогов мотивируют вас начать свой собственный блог .

лучших блогов имеют схожие свойства , которые делают их успешными:

  • Эти блоггеры публикуют интересный и полезный контент, который привлекает посетителей.
  • Популярные блоггеры умеют общаться со своей целевой аудиторией.
  • Онлайн-блоги с самым высоким рейтингом имеют большой трафик и создают вокруг себя сообщество.
  • Многие блоги могут стать прибыльным источником дохода для талантливых блоггеров.

Однако качество самого контента иногда бывает недостаточным, а это означает, что большинство популярных блогов также уделяют внимание дизайну.

Если вы ищете лучшие примеры блогов, которые могли бы вас вдохновить, вы находитесь на правильной странице.Мы охватили широкий спектр лучших личных блогов и отсортировали их по нишам. Читай дальше!

52 примера самых популярных личных блогов в разных нишах

Мы выбрали некоторые из самых популярных в настоящее время ниш и выбрали несколько примеров блогов для каждой ниши. Мы исследовали каждый блог, чтобы узнать больше о CMS и темах, которые они используют.

Наконец, мы включили источники дохода для каждого блога, которые могут помочь вам понять, как блоги зарабатывают деньги.

Этот список должен вдохновить вас на создание собственного личного блога в нише, которая вам нравится. Это возможность учиться у лучших в онлайн-бизнесе.

Если вы чувствуете, что ваш блог заслуживает быть в этом списке, свяжитесь с нами.

Лучшие примеры блога о стиле жизни

1. Apartment Therapy
Apartment Therapy - это блог, посвященный дизайну интерьера. Он был запущен Максвеллом Райаном в 2001 году. Райан - дизайнер интерьеров, который обратился к ведению блога (под прозвищем «квартирный терапевт»).Блог набрал 20 миллионов подписчиков и превратился в полноценную медиа-компанию.

Основные затронутые темы: Стиль жизни и дизайн интерьера, советы по дизайну, инструкции по изготовлению самодельных работ, руководства по покупкам.
Построен с: Next.js
Основной источник дохода: продаж продуктов, партнерские ссылки

2. Say Yes
Say Yes - отмеченный наградами блог, созданный Лиз Стэнли в 2006 году. быть классифицированным как блог для мамы, поскольку Лиз - мать троих детей, он выходит за рамки этого, предлагая полезные советы по другим темам, включая еду и путешествия.

Основные затронутые темы: Семья, путешествия, еда, образ жизни, DIY
Создано с: WordPress - индивидуальная тема
Основной источник дохода: спонсируемых статей, партнерские ссылки, социальные сети

3. Bright Bazaar
Bright Bazaar был создан Уиллом Тейлором, журналистом, ставшим дизайнером интерьеров в 2009 году. Помимо замечательных экскурсий по дому и дизайнерских находок, Уилл делится другими интересными подробностями о своем образе жизни, включая его одежду, рецепты и жизнь в Нью-Йорке. Город.

Основные затронутые темы: Дизайн интерьера, мода, еда, жизнь Нью-Йорка, путешествия
Создано с: CheerUp Child (тема WordPress)
Основной источник дохода: партнерских ссылок, продажа книг

4. Чашка Джо
Хобби на выходных для Джоанны Годдард превратилось в постоянную работу. Она основала A Cup of Jo в 2007 году и стала суперзвездой, ведущей блогер, посвященной образу жизни. Фактически, сайт больше не является личным блогом, поскольку у Джо теперь есть команда профессиональных писателей, которые разделяют ее интересы, такие как стиль, дизайн, еда и материнство.

Основные затронутые темы: Стиль, дизайн, еда, материнство, путешествия, отношения
Создано с: A Cup of Jo (настраиваемая тема WordPress, разработанная для этого сайта)
Основной источник дохода: продаж продуктов, партнерские ссылки

Лучшие примеры блогов для мам

5. Меган-веганская мама
Меган, основательница «Меган-веганская мама», ведет блог о своей повседневной жизни в качестве мамы-вегана. Она является ярым сторонником веганства, как бывший ветеринар, который разделяет безмерную любовь к домашним животным.Помимо тем о материнстве, Меган любит писать о вечеринках, образе жизни и моде.

Основные затронутые темы: Веганское воспитание, веганские рецепты, обзоры ресторанов, образ жизни.
Построен с: Squarespace
Основной источник дохода: партнерских ссылок, спонсорство

6. Rookie Moms
Rookie Moms специализируется на различных продуктах и ​​мероприятиях для младенцев, малышей и дошкольников. Как следует из названия, сайт предназначен для молодых мам, у которых нет большого опыта в родительских обязанностях.

Основные затронутые темы: детское снаряжение, беременность, младенцы, малыши, жизнь мамы
Создано с: Pretty Lifestyle (тема WordPress)
Основной источник дохода: продаж продуктов

7. Техническая смекалка Mama
Tech Savvy Mama была основана в 2008 году бывшей учительницей и специалистом по технологиям Летисией Барр, которая также является матерью двоих детей. В основном она фокусируется на аспектах воспитания детей, связанных с эпохой цифровых технологий и технологическим развитием.

Основные затронутые темы: технологии, образ жизни, образование, причины, руководства по подаркам
Создано с: Foodie Pro (тема WordPress)
Основной источник дохода: партнерских ссылок, продажи продуктов

8. Дома с Натали
Натали - блогер из Северной Каролины. Что еще более важно, она мать шестерых детей, а это означает, что у нее есть большой родительский опыт, которым она любит делиться. Ее блог также является сайтом электронной коммерции, где вы можете покупать различные продукты, курсы и книги Etsy.

Основные затронутые темы: материнство, вечеринки, проекты DIY, рецепты
Создано с: Redwood (тема WordPress)
Основной источник дохода: продаж продуктов, сотрудничество с брендами

Лучшие примеры блогов о здоровье и фитнесе

9. My Fitness Pal
My Fitness Pal - это онлайн-платформа, которая помогает людям похудеть. Сайт также предлагает отличный набор мобильных приложений, которые позволяют пользователям отслеживать свой вес, регулярно заниматься спортом и т. Д.На сайте также есть оживленный раздел блога, где пользователи могут узнать больше обо всем, что связано с фитнесом.

Основные затронутые темы: потеря веса, фитнес, питание, рецепты, вдохновение
Создано на: WordPress, пользовательская тема Мэтью Вударда
Основной источник дохода: продаж продуктов и подписок

10. Nerd Fitness
Этот сайт предназначен для «ботаников, неудачников и мутантов» и помогает им привести себя в форму с помощью домашних тренировок и индивидуальных занятий.В команде Nerd Fitness 25 человек во главе с Джимом Батерстом, отмеченным наградами личным тренером. На сайте также есть образовательный блог, в котором вы можете узнать больше о тренировках.

Основные затронутые темы: потеря веса, тренировки
Создано с: WordPress (настраиваемая тема)
Основной источник дохода: продуктов и продажи по подписке

11. Love Sweat Fitness
Создано в 2014 году. Кэти Данлоп, LSF специализируется на предоставлении фитнес-услуг женщинам.На сайте также есть приложение с планами фитнеса, планами тренировок и т. Д. Также есть раздел блога, где вы можете узнать больше о фитнесе, питании и принять участие в сообществе членов LSF.

Основные затронутые темы: образ жизни, фитнес, питание, путешествия
Построен на: WordPress (индивидуальная тема)
Основной источник дохода: продаж продуктов, подписка

12. Fit Bottomed Girls
Fit Bottomed Girls начал свою деятельность как блог в 2008 году, но затем расширился до других сред, включая книгу, подкаст и многое другое.Этот блог воспитывает позитивное отношение к телу и был основан двумя сертифицированными профессионалами в области фитнеса - Дженнифер Уолтерс и Кристен Сеймур.

Основные затронутые темы: фитнес, материнство, еда, философия
Построено на: WordPress (индивидуальная тема)
Основной источник дохода: коучинг, реклама

Лучшие примеры блогов о еде

13. Smitten Kitchen
Smitten Kitchen - отмеченный наградами блог Деб Перельман. Блог вращается вокруг одного места - кухни Деб, где она экспериментирует и придумывает уникальные рецепты, которыми делится со всем миром.На ее сайте есть замечательная функция под названием «Удиви меня!» где предлагается случайный рецепт. Отлично подходит для людей, которые задаются вопросом, что поесть!

Основные затронутые темы: рецептов, еда, путешествия
Создано с: WordPress (индивидуальная тема)
Основной источник дохода: объявлений, продажа книг

14. Rainbow Plant Life
Ниша была юрист, который хотел сосредоточиться на других своих интересах, поэтому она решила завести блог, в котором делится всеми видами веганских рецептов.Помимо этого успешного блога, у Ниши более 400 000 подписчиков в социальных сетях (включая ее канал на YouTube).

Основные затронутые темы: рецептов, еда, фотография, образ жизни
Построен с: Squarespace
Основной источник дохода: объявлений, продажи продуктов

15. Наши продовольственные истории
Лаура Мутезиус и Нора Эйзерманн решила завести блог после того, как Лора обнаружила у себя пищевую аллергию. Вот почему «Наши кулинарные истории» содержат множество новаторских рецептов.Дуэт из Берлина смешал свои увлечения (стиль еды и фотография), чтобы создать успешный и оригинальный блог о еде.

Основные затронутые темы: рецептов, путешествия, дизайн интерьера
Создано с: WordPress (индивидуальная тема)
Основной источник дохода: продажи книг, спонсорство, реклама

16. Cookie and Kate
Популярный блог о еде, названный в честь собачьего печенья Кейт, предлагает вегетарианские рецепты. Кейт решила продолжить свою страсть к еде в 2010 году, когда открыла свой блог.Рецепты разделены на несколько категорий, что делает ее блог очень интуитивно понятным. Еще она написала кулинарную книгу, которую вы можете купить на ее сайте!

Основные затронутые темы: рецептов
Создано с: Magazine Pro (тема WordPress)
Основной источник дохода: объявлений, продажи книг

Лучшие примеры блога моды

17. С уважением, Жюль
С уважением Жюль был создан в 2009 году, когда Жюль начал писать вдохновляющие посты, ежедневные мысли и многое другое.Однако она прославилась тем, что делилась своими модными идеями, превратив свой блог в мировую сенсацию моды. Жюль сейчас является одним из ведущих авторитетов в индустрии моды.

Основные затронутые темы: мода, образ жизни
Построено с: Sage Starter (тема WordPress)
Основной источник дохода: продаж продуктов

18. Color me Кортни
Кортни Куинн - это мода и визажистка из Нью-Йорка. Она делится своим красочным миром в своем блоге под названием Color Me Courtney, где вы также можете найти различные уроки макияжа, посты о стиле жизни и многое другое.

Основные затронутые темы: мода, макияж, образ жизни, путешествия
Построено с: WordPress (индивидуальная тема)
Основной источник дохода: продаж продуктов

19. Камила Коэльо
Камила Коэльо - бразилька блогер о путешествиях и моде (ее блог тоже на английском). Она является основательницей парфюмерии Elaluz и коллекции Camila Coelho.

Основные затронутые темы: мода, красота, путешествия, велнес
Построено на: WordPress (индивидуальная тема)
Основной источник дохода: партнерских ссылок, продажи продуктов

20. Style and Error
Style & Error - это блог о мужской моде Томаса Стаббса, известного стилиста, редактора и писателя. Помимо своего блога, он также работает редактором моды в британском GQ и главным редактором журнала The Rake. Кроме того, Стаббс - главный человек, стоящий за стилями многих знаменитостей-мужчин.

Основные затронутые темы: мода для мужчин
Построено с: Squarespace
Основной источник дохода: стилист для знаменитостей

Лучшие примеры туристического блога

21. PS Я уже в пути
Триша - блогер из Филиппин, которая делится своими приключениями во время путешествий по всему миру. Будучи цифровым кочевником, она всегда может рассказать интересную историю или поделиться впечатлениями о разных местах. Кроме того, в блоге есть полезная информация для людей, которые хотят путешествовать, в том числе сообщения о визах, бюджетах на поездки, путешествиях в одиночку и многом другом.

Основные затронутые темы: путешествия, жизнь за границей, женское здоровье
Построено с: Wanderland (тема WordPress)
Основной источник дохода: коучинг, туристические курсы, ретритные продажи

22. Путешествия Адама
Адам - ​​профессиональный гей-блоггер, который любит делиться своими историями о путешествиях. Многие из них полезны для геев, желающих путешествовать по разным уголкам мира. Помимо путешествий, он также пишет на самые разные темы, включая фестивали, искусство, фильмы, музыку и книги.

Основные затронутые темы: путешествия, веселая жизнь, языки, фестивали, книги, фильмы, музыка, мода, статьи, технологии, искусство
Создано с: The Bootstrap (тема WordPress)
Основной источник доход: объявлений, избранные посты

23. Helen in Wonderlust
Хелен - писательница-путешественница и авантюристка. Она также профессиональный йог. Хотя она путешествовала по всему миру, Африка кажется ее любимым континентом, и это главная тема ее сочинений. Хелен также владеет туристической компанией Rock My Adventure.

Основные затронутые темы: путешествий, советы путешественникам
Создано с: 15Zine Child (тема WordPress)
Основной источник дохода: продаж поездок в Африку

24. Только ручная кладь
Только ручная кладь была создана в 2014 году британским дуэтом Яя и Ллойд во время учебы в Кембриджском университете. У них уже был большой опыт, делясь своими историями путешествий по отдельности, поэтому они решили объединить усилия и сделать отличный блог о своих приключениях.

Основные затронутые темы: фотография, путешествия, еда, лайфхаки
Создано с: Applique (тема WordPress)
Основной источник дохода: объявлений

Лучшие примеры игрового блога

25. Игровой блог Wolf
Геймер из Шотландии Баден Ронни делится своими обзорами и мнениями об играх, посвященных Xbox One, PS4, ПК и VR. Он обещает честные отзывы без «пиарщиков **». Ронни был активным игроком с семи лет и теперь использует свой опыт, чтобы помочь людям выбрать, в какие игры играть.

Основные затронутые темы: обзоров игр, интервью, игровое оборудование
Создано с: Chronicle (тема WordPress)
Основной источник дохода: пожертвований

26. Во что играет Эрик
Эрик - инженер-программист, который любит настольные игры, и его блог в основном посвящен этому виду развлечений. В основном он рассматривает настольные игры и использует рейтинговую систему BGG, чтобы делиться своим мнением о названиях, которые он освещает.

Основные затронутые темы: настольных игр, обзоры
Создано с: WordPress (настраиваемая тема)
Основной источник дохода: пожертвований, взносов

27. Спросите Дэйва Тейлора
Дэйв Тейлор ваш « технический парень.«Каждый раз, когда вы сталкиваетесь с проблемой с вашим техническим оборудованием (аппаратным или программным обеспечением), он должен спросить. Сайт был запущен Дейвом, но теперь на нем работает целая команда. Раздел блога в основном сосредоточен на предоставлении полезных советов по общим техническим проблемам.

Основные затронутые темы: техническая поддержка
Создано с: WordPress (настраиваемая тема)
Основной источник дохода: пожертвований, продажа книг

28. Tech Crack
Основана и управляется Ромитом Шармой, TechCrack охватывает все, что связано с технологиями, включая гаджеты, приложения, игры, бизнес, новости и многое другое.Есть даже привлекательный раздел с полезными советами для любителей техники. Ромит ведет активный блог с 2012 года, когда он начал блог TechCrack.

Основные затронутые темы: технологии, игры, приложения, гаджеты, бизнес
Построено с: Blogger
Основной источник дохода: объявлений, гостевые посты

Лучшие примеры экологических и зеленых блогов

29. Eartheasy
Eartheasy - это фактически интернет-магазин, который продает различные товары для сада.Тем не менее, в нем также есть фантастический раздел блога, где вы можете узнать больше о последних тенденциях в садоводстве. Сайт был основан Грегом Симаном, которого сейчас сопровождает команда профессионалов, преследующих одну цель - улучшить качество жизни с помощью полезных советов и продуктов, которые предлагают экологически безопасные варианты жизни.

Основные затронутые темы: садоводство, зеленый дом, еда
Построено с использованием: BigCommerce
Основной источник дохода: продаж продукции

30. Going Zero Waste
Going Zero Waste - это экологичный блог, созданный Кэтрин Келлог, сторонницей экологически чистого образа жизни без использования пластика. Она ведет блог о нулевых отходах, и ее сайт - идеальное место для начала, если вы хотите присоединиться к этому движению. На сайте также есть книга под названием «101 способ избавиться от отходов».

Основные затронутые темы: Экологичный и устойчивый образ жизни
Построен с использованием: Gutentag (тема WordPress)
Основной источник дохода: продаж продуктов, партнерский маркетинг

31. Моя жизнь без пластика
Бет Терри начала свой блог после того, как узнала больше об ужасных последствиях загрязнения пластиком. Она выступает за жизнь без пластика и предоставляет полезную информацию о том, как уменьшить использование пластика в нашей жизни. Блог также посвящен различным экологически чистым услугам, таким как рестораны, экологически чистый бизнес и многое другое.

Основные затронутые темы: образ жизни без пластика, экологически чистые продукты и услуги
Создан с: Twenty Twelve Child (тема WordPress)
Основной источник дохода: продажи книг

32. Tree Hugger
Tree Hugger - идеальный блог для экологичного образа жизни. Он предлагает советы и вдохновение для зеленой и устойчивой жизни. Сайт был создан в 2004 году и содержит более 20 000 статей по данной теме, написанных более чем 100 экспертами отрасли.

Основные затронутые темы: экологичный и зеленый образ жизни, дом, сад, окружающая среда, бизнес и политика, новости
Построено с: с нуля (без CMS)
Основной источник дохода: объявлений через статьи

Примеры блогов о лучших отношениях

33. Институт Готтмана
Институт Готтмана был основан Джоном и Джули Готтман, супружеской парой и профессиональными докторами наук с успешным браком и более чем 40-летним исследовательским опытом. Институт Готтмана - идеальный блог для всех, кто ищет совета по вопросам взаимоотношений. На сайте есть раздел блога, где вы можете узнать больше об отношениях, воспитании детей, свиданиях и многом другом.

Основные затронутые темы: отношения, воспитание детей, свидания
Создано с: WordPress (настраиваемая тема)
Основной источник доход: продажа продукции, мастерские, курсы

34. Created With Love
Тайлер и Мишель - супружеская пара и основатели Created With Love. Каждые отношения переживают взлеты и падения, и пара решила поделиться своим опытом и дать совет, запустив блог в 2014 году.

Основные затронутые темы: советов по отношениям, свидания
Создано с: WordPress (настраиваемая тема)
Основной источник дохода: продаж продукта, подписки

35. Любовь за 90 дней
Dr.Дайана Киршнер дает полезные советы по отношениям на своем сайте «Любовь за 90 дней». Она помогла тысячам пар найти и установить прекрасные романтические отношения. На сайте есть бесплатный мастер-класс, занятия с доктором Киршером и полезный блог, где вы можете получить советы по свиданиям, поиску вторую половинку и советы по свиданиям для женщин.

Основные затронутые темы: любовь, отношения, свидания, онлайн-свидания
Построено на: WordPress (индивидуальная тема)
Основной источник дохода: коучинг, продажа книг

36. Love and Life Toolbox
Love and Life Toolbox - это идеальный блог / руководство для людей, которые ищут полезные советы об отношениях и эмоциональном здоровье. Сайт был основан Лизой Брукс Кифт, семейным и семейным терапевтом. Лиза имеет значительный опыт работы в MFT и работала в популярных СМИ, включая CNN, Men’s Health, Shape и Huffington Post.

Основные затронутые темы: отношения, эмоциональное здоровье
Построено с: WordPress (настраиваемая тема)
Основной источник дохода: продаж электронных книг и курсов

Примеры лучших блогов об образовании и карьере

37. Teach Thought
Teach Thought предлагает статьи, посвященные инновациям в системе образования до 12 лет. Учителя, заинтересованные в развитии и улучшении своих навыков, могут найти полезные советы в этом блоге. Блог был основан в 2012 году Терри Хейком, автором и бывшим учителем, заинтересованным в изменении системы обучения в K-12.

Основные затронутые темы: образование, обучение, критическое мышление, технологии
Создано с: JNews Child (тема WordPress)
Основной источник дохода: объявлений, семинары

38. Teach Junkie
Teach Junkie - это блог, основанный Лесли, который является основным автором сайта. Тем не менее, она позволяет авторам контента, а это означает, что ее блог на самом деле является сообществом учителей, которые хотят улучшить и изучить новые методы. Блог разделен на оценки и различные предметы, включая естественные науки, языки, математику, искусство и многое другое.

Основные затронутые темы: образование, обучение, DIY
Построено с: WordPress (настраиваемая тема)
Основной источник дохода: гостевых постов

39. Corporette
Corporette - это на самом деле блог о моде и образе жизни, но он ориентирован на женщин с корпоративной карьерой, таких как банкиры, юристы и консультанты. Сайт был основан в 2008 году Кэт Гриффин, профессиональным юристом юридической фирмы с Уолл-стрит.

Основные затронутые темы: мода, карьера, образ жизни
Построено с: WordPress (индивидуальная тема)
Основной источник дохода: партнерских ссылок

40. Пенелопа Транк
Пенелопа Транк является основателем четыре стартапа и писатель.В свободное время она пишет о карьерных советах и ​​своем личном опыте работы в каждой компании, в которой она работала. Trunk также специализируется на написании образовательных и аналитических статей.

Основные затронутые темы: карьера, образование
Построено с: Enfold Child (тема WordPress)
Основной источник дохода: коучинг, курсы

Лучшие примеры блогов DIY

41. Ремоделоголик
Cassity и ее семья - творческая группа, которая ничего не оставляет в своем доме нетронутым.Она делится множеством проектов DIY, которые помогут вам переделать свой дом и сделать его более стильным и комфортным.

Основные затронутые темы: Сделай сам, дизайн интерьера, праздники, рецепты
Создано с: WordPress (индивидуальная тема)
Основной источник дохода: объявлений, продажи продуктов

42. Коллективное поколение
Коллективное Gen - это блог, основанный в 2008 году владельцем и главным редактором Женевой Вандерзейл. Она фотограф, производитель, стилист и, прежде всего, автор, делится своими мыслями и идеями относительно стиля, дома, жизни и путешествий.В блоге также есть множество DIY-проектов для творческих людей!

Основные темы: Сделай сам, дизайн интерьера, путешествия, жизнь
Построен с: WordPress (индивидуальная тема)
Основной источник дохода: продажи книг

43. Addicted 2 DIY
Название говорит само за себя! Addicted 2 DIY - это блог, посвященный всевозможным проектам, которые можно сделать своими руками. Работая с небольшим бюджетом, бывший парамедик / пожарный Кэти решила поделиться своим делом со всем миром.В наши дни ее муж и дети также помогают ей во всех делах по дому. Помимо полезных блогов, Кэти также делится планами для печати и пишет обзоры на все виды инструментов.

Основные затронутые темы: Сделай сам, обзоры инструментов, рецепты
Создано с: WordPress (пользовательская тема)
Основной источник дохода: продаж продуктов, реклама

44. Vintage Revivals
Vintage Revivals было основана Манди, творческой душой, у которой есть множество идей, которыми можно поделиться.Она сосредотачивается на заполнении целых пространств вещами, сделанными своими руками, то есть весь ее дом представляет собой одну большую, инновационную и красивую площадку.

Основные затронутые темы: Сделай сам, дизайн интерьера
Создано с: WordPress (настраиваемая тема)
Основной источник дохода: продаж продуктов

Примеры лучших фотоблогов

45. Блог Джо МакНалли
Джо МакНелли - суперзвезда среди фотографов. Этот отмеченный наградами художник работал в более чем 70 странах и часто считается лучшим в своем поколении.Более того, он работал со многими популярными компаниями, включая ESPN, Adidas, Sony и другие. Его блог в основном состоит из различных фотографий и рассказов о его работах. МакНалли занимается различными сферами, включая моду, портреты, спорт, танцы, здравоохранение и промышленность.

Основные затронутые темы: фотография
Создано с помощью: PhotoShelter
Основной источник дохода: продаж продукции

46. 1x
1x - популярный сайт фотографии, на котором собраны сотни авторов.Что выделяет его из толпы, так это отличный раздел блога, в котором основное внимание уделяется всему, что связано с отраслью. Вы можете прочитать о разных фотографах, техниках и конкурсах.

Основные затронутые темы: фотография
Создано с: с нуля (без CMS)
Основной источник дохода: книжных продаж

47. Light Stalking
Light Stalking - это сайт, посвященный фотографии . Wefollow, Klout и Feedspot объявили его одним из 10 лучших фотографов-блогов.Блог был основан Робом Вудом, который в настоящее время является главным редактором и имеет команду профессиональных фотографов / писателей, которые делятся уникальным контентом с посетителями сайта.

Основные затронутые темы: фотография, видеосъемка, оборудование
Построено с: WordPress (настраиваемая тема)
Основной источник дохода: продаж продукции

48. The Phoblographer
Phoblographer - идеальная фотография блог, содержащий все, что нужно знать любителям и профессионалам.На сайте можно найти полезные обзоры снаряжения, вдохновение, образовательные статьи и многое другое. Он был основан Крисом Гампатом, опытным фотографом, который работал папарацци, фотожурналистом, а также фотографом-портретистом и свадебным фотографом.

Основные затронутые темы: обзоров фотооборудования, советы, вдохновение, образование, новости
Создано с: WordPress (настраиваемая тема)
Основной источник дохода: объявлений, партнерские ссылки

Лучшие маркетинговые и социальные сети примеры блога

49. Джон Лумер
Лумер запустил JonLoomer.com за 11 дней до увольнения в 2011 году. В то время он не понимал, что создает один из самых успешных блогов по маркетингу в социальных сетях в мире. Его сайт посвящен обучению продвинутых маркетологов Facebook и показывает различные советы и рекомендации по проведению успешных SMM-кампаний.

Основные затронутые темы: социальные сети, маркетинг
Построено на: WordPress (настраиваемая тема)
Основной источник дохода: курсов, членские взносы

50. Awario
Awario было создано в 2015 году с целью помочь компаниям и частным лицам улучшить свое присутствие в социальных сетях. На самом деле Awario - это инструмент, который помогает тысячам клиентов достичь своих целей, связанных с SMM и аналитикой. Раздел блога предлагает широкий спектр тем, включая исследования рынка, маркетинг, анализ конкурентов и SMM.

Основные затронутые темы: маркетинг и аналитика
Создано с: с нуля (без CMS)
Основной источник дохода: членских взносов (для услуг Awario)

51. Мари Смит
Мари Смит - опытный маркетолог, окруженный профессиональной командой. Эта команда помогает бизнесу расти, используя методы цифрового маркетинга. На сайте также есть блог, в котором Мари пишет о Facebook и Instagram как о маркетинговых инструментах.

Основные затронутые темы: маркетинг, Facebook, Instagram
Создано с: WordPress (настраиваемая тема)
Основной источник дохода: маркетинговые услуги

52. Спросите Аарона Ли
Аарон Ли - социальный медиа-эксперт, чьи работы были представлены на таких сайтах, как Inc, Forbes, Success.com и The Huffington Post. Этот молодой предприниматель из Малайзии хотел бесплатно поделиться своими знаниями в своем блоге. На данный момент у блога более 60 000 подписчиков.

Основные затронутые темы: социальные сети, маркетинг
Создано с: Wellness Pro (тема WordPress)
Основной источник дохода: маркетинговые услуги

Что делает блог успешным?

Все блоги, представленные выше, имеют одну общую черту - они широко успешны.

Это потому, что большинство из них следуют одной и той же формуле. Более того, они смогли усвоить новые тенденции и адаптироваться к своей читательской аудитории.

Итак, в чем секрет успеха? Вот краткий обзор.

Наличие заинтересованных читателей и онлайн-сообщества

Представьте себе очень дорогой автомобиль, который работает на топливе, но не имеет топливного бака.

Вот как будет выглядеть отличный блог без заинтересованной читательской аудитории. Ваши читатели - это те, кто способствует успеху вашего блога, читая, комментируя, делясь и т. Д.

Активность в социальных сетях

Подключите свой блог к ​​социальным сетям и публикуйте интересный контент, чтобы привлечь новых последователей и читателей.

Необязательно быть активным на всех носителях. Вместо этого попробуйте использовать аналитику, чтобы увидеть, где ваши потенциальные читатели могут быть наиболее активными. Например, фотографы-блогеры сосредоточатся на таких платформах, как Instagram.

Правильно выбранная ниша

Если вы выберете не слишком широкую или не слишком узкую нишу, вы сможете привлечь необходимое количество читателей, которым вы сможете продавать целевые продукты и услуги.

Последовательная публикация

Ежедневно публикуются десятки тысяч сообщений в блогах, и ваш блог может быть забыт, если вы не будете регулярно обновлять его свежим содержанием. Фактически, последовательность часто является камнем преткновения для многих новых блоггеров, которые хотят немедленной славы и богатства.

Хороший дизайн блога

Неинтуитивный и загроможденный дизайн может стать реальным препятствием для привлечения новых посетителей и читателей. С другой стороны, сильный дизайн поможет вам завоевать доверие, как только кто-то зайдет в ваш блог.

Создание личного блога

Создание личного блога еще никогда не было таким простым. На самом деле это трехэтапная процедура, которую вы можете выполнить, даже если у вас нет ни единого представления о том, как создать блог или создать веб-сайт.

Выберите имя для своего блога

Это поможет вам найти подходящее доменное имя, что очень важно для SEO. Помните, что вы сможете привлечь читателей привлекательным названием, ориентированным на вашу нишу.

Считайте название своего блога названием компании.

Рекомендуемый инструмент быстрого поиска по домену:

Откройте учетную запись на платформе для ведения блогов

Существует множество платформ для ведения блогов, которые помогут вам быстро и легко создать свой блог с использованием различных предустановок. Текущий лидер - WordPress.org, который мы рекомендуем начинающим блогерам.

Найдите поставщика веб-хостинга

Вам понадобится услуга веб-хостинга для вашего блога, и мы рекомендуем вам использовать Bluehost как самый безопасный и популярный вариант на данный момент.

Bluehost предлагает бесплатный домен на один год, а также бесплатный сертификат SSL. Самое главное, профессиональная поддержка клиентов работает круглосуточно и без выходных, что делает ее удобной для новичков. -> Узнайте больше о Bluehost

Часто задаваемые вопросы

Не стесняйтесь писать обо всем, что вам известно. Однако убедитесь, что ваша ниша достаточно широка, чтобы привлечь много посетителей, которые разделяют ваши интересы.

Есть несколько способов монетизировать свой блог, и самые популярные из них:

  1. Предлагайте коучинговые услуги.
  2. Продавайте товары, относящиеся к вашей нише.
  3. Продавайте онлайн-курсы, относящиеся к вашей нише.
  4. Настройте Google Рекламу, чтобы разрешить размещение баннеров в своем блоге.
  5. Напишите электронную книгу и продайте ее.
  6. Используйте свой блог для партнерского маркетинга и спонсорства.

В настоящее время наиболее прибыльными нишами блогов являются технологии, цифровой маркетинг, финансы и инвестиции, мода, путешествия, кино и музыка, здоровье, еда, новости и личное развитие.

Однако, даже если вас не интересуют эти ниши, это не значит, что ваш блог потерпит неудачу.Вы просто должны быть уверены, что ваш блог может охватить и привлечь достаточно читателей, чтобы добиться успеха.

Не существует окончательной формулы для выбора имени. Однако есть несколько уловок, которые помогут вам сузить круг выбора, и мы рассмотрели их в нашем посте, посвященном именованию блогов.

Планирование содержания играет важную роль в создании успешного блога. Мы рассмотрели весь процесс здесь, поэтому обязательно ознакомьтесь с ним.

Заключение

Более 50 блогов, включенных в эту статью, соответствовали всем нашим стандартам содержания и дизайна.Если вашей целью было найти вдохновение для вашего нового блога, мы надеемся, что наш список помог вам в этом.

В конечном счете, важно помнить несколько ключевых правил, которые сделают вас успешным блоггером, поэтому давайте рассмотрим их:

  • Выберите прибыльную нишу.
  • Будьте последовательны.
  • Убедитесь, что ваш блог имеет привлекательный дизайн.
  • Удачи!

Последнее правило действительно имеет значение, когда дело доходит до ведения блога. Пока у вас есть настоящее желание писать о том, что вам нравится, люди будут чувствовать энергию, которую вы вложили, и ценить вашу работу!

Точная бизнес-модель для заработка денег блогами (2019)

Как именно один блог приносит прибыль? Как на самом деле работает для монетизации блога?

Многие блоггеры пытаются, но, к сожалению, многим это не удается.Тем не менее, есть очень веская причина, по которой большинству блоггеров это оказывается так сложно.

В этом окончательном руководстве по РЕАЛЬНОЙ монетизации блогов мы подробно рассмотрим бизнес-модель для блогов . Это система, которая работает. Это система, основанная на реальных основах бизнеса, которые, откровенно говоря, существовали задолго до Интернета.

Начнем с этого холодного, твердого факта ...

Блогеры, создающие блоги, не зарабатывают денег.Блогеры, создающие бизнес, могут зарабатывать серьезные деньги.

Нажмите, чтобы твитнуть

Холодная, суровая правда ...

Бизнес не «монетизировать». Он монетизируется естественным образом. Тем не менее, всем предприятиям нужен маркетинг и центральное место для ведения бизнеса ... и здесь на помощь приходит блог.

Итак, если вы серьезно относитесь к ведению реального бизнеса в Интернете и у вас все в порядке с зарабатыванием денег, затем оставайся. В этом сообщении в блоге мне есть чем поделиться с вами.

Но ...

Если вы в порядке, будучи одним из 90 +% блоггеров, которые зарабатывают менее доллара в день на ведении блога , не стесняйтесь уходить.

Если вы готовы тратить свое время на настройку тегов AdSense или поиск новых мест для размещения партнерских ссылок по всему вашему блогу , можете переходить прямо сейчас.

Если у вас все в порядке, вы живете на колесе хомяка контента , где вам постоянно нужно просто создавать новый контент снова и снова, тратя оставшееся время, «увлекаясь» в социальных сетях и придумывая новые «эпические» " содержание... все для того, чтобы вернуть примерно 1% ваших ежемесячных просмотров страниц в виде дохода (что довольно средний показатель) ... затем, во что бы то ни стало, нажмите кнопку «Назад» и получайте удовольствие.

Я здесь, чтобы поиграть в другую игру.

Мне нравится делать то, что работает.

Если вы тоже, давайте начнем ...

Это дорожная карта для

реальной монетизации блога

Далее следует дорожная карта к тому, как действительно зарабатывать деньги на блогах. Он мощный, основан на проверенных принципах и эффективен.

Это бизнес-система.

Он также основан на той же бизнес-системе, которую вы видели повсюду. Вы видели, как это делают бесчисленные онлайн-компании, но вы также видели это в тонне офлайн-компаний. Все, от Amazon до страховки и автосалонов - что угодно.

В качестве предисловия к этой системе давайте сформулируем несколько основных правил ...

  1. Осознайте истину, что блоги не зарабатывают деньги. Компании зарабатывают деньги .
  2. Деньги будут заработаны за счет привлечения клиентов .
  3. Единственный способ привлечь покупателя - это продать ему что-нибудь .
  4. Чтобы продать им что-нибудь, вам нужно сначала привлечь их внимание .

Бизнес зарабатывает деньги, решая проблемы для людей или удовлетворяя спрос. Он делает это через продукт или услугу.

Но давайте посмотрим, что большинство блоггеров пытаются сделать для монетизации...

Баннерная реклама, говорите?

Детские игры. И невероятные тратят трафика, потому что ваша единственная надежда заработать приличные деньги с баннерами - это привлечь тонну трафика (мы говорим о тысячах посетителей ежедневно). И поверьте мне, к тому времени, когда вы сделаете работу, чтобы это произошло, вы могли бы заработать в несколько раз больше, чем , если бы вы продавали что-то напрямую, чем отправляя их на чей-то другой сайт за несколько копеек.

Средний доход от тысячи просмотров баннерной рекламы по отрасли составляет 2 доллара.80 (и все время падает). Теперь, учитывая, что вы, вероятно, используете какую-то рекламную сеть, которая будет получать около 30% дохода, это означает, что вы получаете около 70% от этого дохода. Это означает, что на 1000 просмотров на вашем сайте вы зарабатываете около 1,96 доллара США . Не нужен волшебник-математик, чтобы увидеть трагедию этого. К тому же, во многом это зависит от рынка, поэтому многие блоггеры зарабатывают гораздо меньше этого.

Партнерский маркетинг, говорите?

Да, это работает. Но дело в том... те партнерские маркетологи, которые зарабатывают хорошие деньги, ОЧЕНЬ хорошо осведомлены об этой бизнес-модели. Они используют его, даже если продукт не принадлежит им. Те, кто этого не делает ... те, кто просто наклеивает несколько партнерских ссылок на блог и скрещивает пальцы ... ну, обычно они вообще не зарабатывают много денег.

Кроме того, мы должны иметь в виду, что партнерская продажа дает другого покупателя, а не вас.

Партнерский маркетинг - это не совсем бизнес. Я смотрю на это как на средство максимизации прибыли.Но в большинстве случаев это не путь к устойчивости.

Итак, НАШ план - превратить ваш блог в настоящую бизнес-платформу.

3 способа развития любого бизнеса

Это принадлежит Джею Абрахаму, очень известному руководителю бизнеса и писателю.

Есть 3 способа развития бизнеса ...

  1. Привлекайте больше клиентов.
  2. Увеличьте количество продаж, совершаемых каждым покупателем.
  3. Увеличьте среднюю стоимость продажи.

Для этого за блогом стоит бизнес-машина , предназначенная для продажи. Каждый из этих 3 рычагов роста встроен прямо в бизнес-модель. Блог может быть публичным лицом - и очень эффективным. Но формула проста ...

БЛОГ + БИЗНЕС-МАШИНА = $$$$$

Это похоже на айсберг. Есть часть, которую вы видите над водой, а затем та часть, которая скрыта под поверхностью.Блог и стоящая за ним бизнес-машина работают вместе. Задача блога - привлекать людей, а также разделять их на группы в зависимости от их интересов, а бизнес-машина - продавать.

Существуют разные инструменты и стратегии, которые используются в разных частях модели.

Большинство блоггеров проводят большую часть (или все) своего времени, работая над тем, что выше пресловутой ватерлинии. То, что ниже этой ватерлинии, похоже на то, что делают «интернет-маркетологи».Однако на самом деле это просто инструменты бизнеса.

Пора разрушить эту искусственную грань между ведением блога и маркетингом.

Нажмите, чтобы твитнуть

Если вы хотите приносить людям реальную пользу, решать их проблемы и зарабатывать на этом деньги, тогда обе вещи сосуществуют. Они даже не разделены. Блоги - ЭТО маркетинг.

Итак, давайте посмотрим, как все это работает ...

Модель монетизации блога

Когда вы пойдете туда, чтобы выяснить, как блоггеры зарабатывают деньги, много чего откроется.Например:

  • Премиум-контент
  • Онлайн-курсы
  • Партнерские программы
  • Баннерная реклама (например, Google AdSense)
  • Рекламные сообщения
  • Быть наемным блоггером-фрилансером

Однако все это может показаться довольно случайным. Добавьте сюда все стратегии, которые должны заставить все это работать (электронный маркетинг, контент-маркетинг и т. Д.), И вы можете почувствовать себя настоящим лабиринтом, чтобы выяснить, как успешные блоггеры делают эту работу.

Нам нужна настоящая бизнес-модель.Модель, которая объединяет вещи и фокусируется на реальных основах. Зарабатывать деньги в качестве средства массовой информации (используя рекламу и другие источники дохода, основанные на трафике) типично для мышления блоггеров. Однако, если мы сосредоточимся на создании реального бизнеса, а не блога, все станет проще.

Забудьте обо всех, казалось бы, случайных стратегиях монетизации блогов. Вместо этого сосредоточьтесь на построении реальной бизнес-модели вокруг своего блога.

Нажмите, чтобы твитнуть

Итак, давайте начнем с обзора нашей бизнес-модели для блогов с высоты птичьего полета...

Это глобальный взгляд. Давайте теперь рассмотрим каждый его раздел вместе, чтобы вы поняли, как это работает.

Шаг за шагом по бизнес-модели

Давайте теперь рассмотрим бизнес-модель в целом, сверху вниз и шаг за шагом. Начнем с того, от чего все зависит ...

Проверенный продукт / соответствие требованиям рынка

Это первое, потому что это очень важно. И причина того, что многие блоггеры падают лицом вниз, заключается в том, что они сразу пропустили это и сразу приступили к созданию своего блога.

«Монетизация блога» - способ, которым это традиционно делается - обычно терпит неудачу, потому что вся основа блога не была основана на твердом соответствии продукта / рынка. Это было основано исключительно на интересе или страсти - и этого недостаточно. Любой, кто советует вам начать свой онлайн-бизнес исключительно на основе вашей страсти, просто взорвет вам задницу волшебной пыли.

Любой, кто советует вам начать свой онлайн-бизнес исключительно на основе вашей страсти, просто взорвет вам задницу волшебной пылью.

Нажмите, чтобы твитнуть

Никакой объем работы волшебным образом не принесет хорошего дохода, если вы находитесь на дрянном рынке.

В основе любого бизнеса лежит довольно простая вещь. Ваш бизнес создан для достижения результата. В большей части обучения я называю это преобразованием .

Это своего рода «до» и «после», но в контексте того, что поставляет ваш бизнес. На рынке пищевых продуктов и диет трансформация очевидна.Очень часто трансформацию буквально показывают на фотографиях до и после. Но это до и после можно найти на всех рынках.

То, что люди ищут, ищут и ПОКУПАЮТ, в конечном итоге находится на другом конце этой трансформации. Они ищут результат. Люди покупают не продукты, а результат.

Когда трансформация, которую вы осуществляете, известна, она прекрасно отображается на всем остальном. Идеи продукта и даже контент блога начинают становиться на свои места.Есть расклад.

Имея это в виду, суть соответствия продукта / рынка заключается в том, чтобы найти эту группу голодных людей (людей, которые активно ищут трансформацию или результат), а затем выяснить, какой продукт они ищут. В рамках этого упражнения мы будем использовать различные инструменты и упражнения, чтобы определить, насколько велик рынок и какие цены будут работать. Мы также углубимся в головы людей на этом рынке, чтобы узнать, как именно они думают и видят эту трансформацию для себя.

Вся эта бизнес-модель зависит от предложения, которое хочет ваш целевой рынок. Поскольку мы вместе путешествуем по дорожной карте онлайн-бизнеса, и я помогаю вам развивать ваш бизнес, мы не начинаем с ведения блога. Мы начинаем с того, что я называю минимальной структурой сайта, и наша единственная миссия - доказать, что ваш продукт соответствует рынку.

Соответствие вашего продукта / рынка составляет основу всего остального.

Дополнительная литература: полное руководство по выбору ниши: поиск хорошего рынка для вас

Далее: ваши источники трафика

Эта машина, которую вы построите, будет подпитываться трафиком.Трафик - ваш газ. Этот трафик поступает с нескольких «заправочных станций», которые называются Youtube, Facebook, Twitter, iTunes и т. Д.

Ваш трафик может поступать откуда угодно. Это могут быть размещенные вами онлайн-видео, эпизоды подкастов, гостевые посты, распространение на таких сайтах, как SlideShare или Medium, ваши различные социальные профили, усилия по поисковой оптимизации ... и да, даже платная реклама. Необязательно делать все это одновременно. Некоторые источники трафика будут для вас лучше других.

Пробки могут показаться довольно сложными. Особенно тяжело сойти со старта. Как только вы набираете обороты, ваш трафик начинает расти как снежный ком, и все становится проще. Но в те первые дни может казаться невозможным.

Хорошая новость заключается в том, что эта бизнес-модель РЕШАЕТ ваши проблемы с трафиком.

Хорошая новость в том, что эта бизнес-модель РЕШАЕТ ваши проблемы с трафиком.

Нажмите, чтобы твитнуть

Позвольте мне объяснить.🙂

Большинство блоггеров полагаются почти исключительно на SEO, много-много контента, социальные сети и, возможно, часть гостевых постов. Начинать это с нуля - нелегкая борьба. Пытаться решить проблему с дорожным движением таким способом - все равно что лететь против ветра. SEO - это долгосрочная игра, и она также является промахом. Социальные сети все больше и больше превращаются в среду «плати за игру». Facebook, например, значительно сократил органический охват стандартных постов Facebook до такой степени, что если поделиться чем-то на своей странице Facebook с 1000 поклонниками, может только 50 из них действительно увидят это.

Самый предсказуемый и надежный способ получить трафик - это купить его. Платить, чтобы охватить именно тех людей, которых вы хотите охватить.

Это буквально разница между выращиванием собственных овощей и походом в продуктовый магазин, чтобы купить их. Большинство блоггеров сегодня занимаются аналогом выращивания собственного сада. И у большинства из них нет «зеленого пальца», поэтому он умирает или никогда не отрывается от земли. Другие люди (умные) просто идут в магазин трафика и покупают трафик.

Единственный способ потратить деньги на трафик, не разорившись, - это заработать немного денег на другом конце. Именно это и обеспечивает данная модель. Эта бизнес-модель блога буквально подпитывает себя.

Если в вашей воронке есть вещи, которые человек может купить, то она позволяет вам заплатить за их приобретение . Например, если бы вы знали, что на каждые 100 человек, прошедших через вашу воронку, вы получите 10 долларов ... тогда это означает, что вы могли бы потратить до 10 долларов на отправку этих 100 человек в свою воронку и не потеряли бы ни одного Деньги.Тем не менее, эти люди попадают в ваш список и, возможно, становятся читателями вашего блога (и потенциальными будущими покупателями), даже если они являются одними из 99, кто не покупал.

Но не волнуйтесь. Это не так сложно, как может показаться. На этом этапе просто поймите, что полностью развитый блог-бизнес будет использовать как органический (бесплатный), так и платный трафик. И все это указывает на ваш главный центр - ваш блог.

И это наш следующий шаг ...

Дополнительная литература: Ultimate Blog Traffic Guide: Прямой разговор о создании трафика и привлечении посетителей в ваш блог

Ваш блог WordPress как концентратор

В основе этой системы это ваша "домашняя база".Это будет ваш блог. Это центр всего.

Но это не просто блог, полный мнений, разглагольствований и фотографий вашего отпуска. Нет, мы говорим о блоге, который специально настроен для конверсий . Название игры вашего блога - очень простая воронка:

  1. Привлекайте людей потрясающим, полезным контентом, созданным вокруг того, что они ищут.
  2. Включите их в свою воронку, убедив их связаться с вами с помощью очень специфического «следующего шага».

Ваш блог определенно будет иметь ценность. Вы отдаете все, что в ваших силах, и не сдерживаетесь. В качестве примера взгляните на этот пост. 🙂

Чтобы по-настоящему понять, что мы здесь делаем, возможно, лучше всего вообще перестать называть это блогом . Слово «блог» предполагает, что нас интересуют читатели, комментарии, подписчики и репосты.

Вместо этого мы создаем стратегическую и спроектированную среду контент-маркетинга .Каждый пост создается с определенной целью. Каждый элемент дизайна помещается туда для определенной маркетинговой цели. Возможно, он использует WordPress и имеет все атрибуты блога, но это сделано с большим намерением.

Это ваш маркетинговый центр. Ваша бизнес-платформа. Ваша домашняя база.

Я даже не предлагаю вам сразу начинать рутинное, частое ведение блога. Это не стратегически. Я лично выполняю то, что называю «Стратегией Редвуда». Это высокоэффективная контентная стратегия, которая заставит вас тратить меньше времени на ведение блога, но при этом будет иметь хорошо оптимизированный и достойный хвастовства контент, который понравится вашим потенциальным клиентам.Вы также хотите потратить время на то, чтобы по-настоящему создать каждое сообщение (см. Анатомию идеального сообщения в блоге), потому что - помните - он служит функции для вашего бизнеса, а не просто заполняет место в вашем календаре.

Ваша основная цель обычно состоит в том, чтобы заставить их стать лидером. Это означает, что мы добавляем их в наш список рассылки. Иногда мы также можем использовать такие вещи, как регистрация на мероприятия или даже взаимодействие с чат-ботами. Но главное - переместить их от «случайного человека в Интернете» к фактическому подписчику, с которым вы сможете связаться дальше.

Последний элемент, требующий пояснений, - это наш список ретаргетинга.

Конечно, не каждый, кто посещает ваш сайт, подписывается и становится лидером. Однако ретаргетинг позволяет нам собирать весь наш трафик в группу людей, которых мы затем можем охватить с помощью платной рекламы. По определению Retargeter ...

Ретаргетинг на основе сайтов - это практика показа рекламы людям, которые посещают ваш сайт после того, как уходят. Эти объявления появляются на множестве других сайтов в Интернете, удерживая ваш бренд перед посетителями, которые вернулись с вашего сайта, в попытке вернуть их.

Без сомнения, вы видели это раньше. Сделать это довольно просто (и на удивление доступно). Он превращает ваш сайт в большую широкую сеть, собирая анонимных пользователей в этот пул людей, к которым вы затем можете снова подключиться. Вы не знаете, кто они. Но это дает вам возможность снова связаться с ними и вернуть их.

Вы можете использовать эти ретаргетинговые объявления, чтобы вернуть их в свой блог, прямо на целевую страницу или что-то еще, что, по вашему мнению, может быть интересно, что может их заинтересовать.Этот ретаргетинг осуществляется с помощью Facebook, Google или любого количества рекламных сетей, которые предоставляют такую ​​возможность. Это невероятно распространено.

Правильно спроектированный блог-бизнес будет захватывать весь трафик в эти ретаргетинговые аудитории - даже сегментировать их на подаудитории на основе посещаемых страниц. Это очень мощный инструмент, который значительно увеличивает силу вашего блога как центра вашего бизнеса.

Привлечение потенциальных клиентов

Основная цель вашего блога - повысить статус человека с анонимного человека в Интернете до известного человека, который поднял руку в интересах того, что вы делаете.Лид - это просто человек, заинтересованный в том, что вы продаете.

Человек может «поднять руку» несколькими способами:

  • Подпишитесь на свой список адресов электронной почты (на сегодняшний день, наиболее распространенная и важная форма привлечения потенциальных клиентов)
  • Запишитесь на вебинар
  • Позвоните по телефону бизнеса
  • Пройдите викторину или бесплатный тест (обычно снова в обмен на электронную почту)
  • Взаимодействуйте с чат-ботом, живым чатом, мессенджером и т. д.

Все это означает, что человек достиг.Это означает, что теперь у вас есть возможность заставить их узнать вас, понравиться вам и доверять вам. У вас есть возможность взаимодействовать с ними и укреплять отношения. Все это важно для того, чтобы они были реальным потенциальным покупателем того, что может предложить ваша бизнес-машина.

Очень часто мы предлагаем так называемый лид-магнит, чтобы побудить их подписаться. Это означает именно то, что он говорит ... это магнит, предназначенный для привлечения потенциальных клиентов. Это что-то конкретное, что они могут скачать, чтобы решить какую-то проблему или дать им то, что они хотят.Это может быть загрузка PDF-файла, видео, курс, книга, вебинар ... все это честная игра.

Однако важно помнить, что вам НЕ нужны большие раздачи, чтобы стать эффективным лид-магнитом. Фактически, обычно побеждают самые маленькие лид-магниты. Ключ , специфичность . Чем конкретнее лид-магнит с точки зрения перспективности, тем лучше. Обычно он лучше конвертируется - ПЛЮС это лучше настраивает человека на платное предложение.

Цель состоит не только в том, чтобы добавить людей в наш список адресов электронной почты.Цель состоит в том, чтобы привлечь нужных людей, которые, скорее всего, будут заинтересованы в том, что вы продаете.

Вы можете контролировать это с помощью природы лид-магнита и того, как он сочетается с предложением.

Затем вы предложите эти возможности подписки через формы в своем блоге. Эти формы размещаются там, где они могут предпринять действия. Наиболее эффективное место для подписки - прямо в сообщении в блоге. Часто называется «обновлением контента», это подписка на очень релевантный лид-магнит, специфичный для страницы, на которой они находятся.Например, вы сейчас читаете о лид-магнитах, так что это подходящее место для меня, чтобы включить это обновление контента для бесплатной загрузки 45 идей лид-магнита:

Многие люди также помещают соответствующие подписки в верхней части сообщение в блоге, нижняя часть сообщения в блоге и боковая панель блога. Самый верх блога (прямо под заголовком) - еще одно очень эффективное место для размещения формы согласия.

Подключаемый модуль WordPress для форм подписки, на мой взгляд, - это Thrive Leads (предлагаемый Thrive Themes).Этот фантастический плагин позволяет вам создавать любые варианты подписки, тестировать различные формы, чтобы увидеть, что работает лучше, и легко размещать их в любом месте вашего блога. Он даже предлагает некоторые удобства, такие как доставка лид-магнита.

В наши дни я использую ConvertBox для построения всех моих списков. Обожаю этот инструмент. Вы можете прочитать мой полный обзор ConvertBox здесь ... а также мою собственную историю перехода с Thrive Leads на ConvertBox.

Помимо форм подписки в вашем блоге, вы будете использовать целевые страницы.Целевая страница - это просто любая страница, на которую люди «попадают», нажимая на другую ссылку. Это одноцелевая страница, предназначенная для достижения одной конкретной цели. Например, вот целевая страница моего информационного бюллетеня по будням под названием The EDGE:

. Обратите внимание, что на этой странице нет пунктов меню, нет боковой панели - никаких отвлекающих факторов. У него единственная цель - заставить кого-нибудь подписаться на The Edge.

Ваш блог-бизнес будет использовать множество разных целевых страниц для разных целей. Я предпочитаю создавать эти страницы Thrive Architect (также из Thrive Themes).Я разработал все свои собственные целевые страницы с Architect и очень рекомендую его.

Итак, как мы уже говорили, ваш блог станет вашим центром маркетинга. И в этом хабе у вас будет комбинация оптимизированных сообщений в блогах и целевых страниц. Все это в конечном итоге предназначено для привлечения потенциальных клиентов.

Оттуда они входят ... в бизнес-машину. 🙂

Дополнительная литература: Окончательное руководство по созданию списка рассылки: создание списка, которое работает и приносит вам деньги

Монетизация в бизнес-машине

Бизнес-машина - это просто термин, который я использую для описания бэкэнда, приносящего деньги ваш блог.Это часть вашего сайта, которая способствует продажам. Во многих случаях читатели вашего блога никогда не увидят его. В конце концов, это действительно актуально только после того, как они стали ведущими. У вас могут быть страницы продаж ваших продуктов, видимые на вашем сайте, но, как правило, мало что происходит в маркетинге, пока они не станут лидерами.

Этот автомат по сути представляет собой воронку продаж. Со временем он представит вашему потенциальному клиенту постепенную серию предложений, когда для него наступит подходящий момент. Хорошо спроектированный, это фактически часть достижения соответствия продукта / рынка. В конечном итоге ваш бизнес может предлагать разные продукты, но мы хотим предложить тот, который лучше всего подходит для человека, который его видит.

Ваша бизнес-машина, когда она будет полностью разработана, будет иметь различные уровни предложения (с увеличением цен), представленные в порядке, который имеет смысл для клиента. Вот эти 3 уровня:

  1. Интерфейсное предложение. Обычно это предложение «без проблем», предназначенное просто для того, чтобы превратить лида в покупателя.Вся цель здесь - просто привлечь клиентов.
  2. Основное предложение. Это ваше основное предложение. В моем подходе я являюсь большим поклонником сайта членства для одного из основных предложений (поясняется ниже).
  3. Элитное предложение. Более дорогое предложение, увеличивающее общую оценку клиента. Популярные варианты включают коучинг, готовые для вас услуги и т. Д.

Это широкая классификация типов предложений, а не строгий шаблон. Например, не всем компаниям действительно нужно внешнее предложение.Иногда вы можете не предлагать "дорогие" предложения, а вместо этого использовать пакеты или другие перекрестные продажи для увеличения размера транзакции. Здесь ничего не высечено в камне, но идея состоит в том, чтобы запомнить 3 способа развития бизнеса, перечисленных выше. Эти 3 уровня воронки разработаны вокруг них.

Воронка указана в градуированном порядке. Например, если человек только что купил ваше внешнее предложение, он сразу же должен увидеть ваше основное предложение.

Подробнее о внешнем предложении

Существует ОГРОМНАЯ разница между человеком, который включился в список только для того, чтобы получить халяву, и человеком, который что-то купил у вас. Итак, для роста вашего бизнеса есть определенная ценность в том, чтобы как можно больше увеличить количество покупателей.

Вот здесь-то и появляется предложение внешнего интерфейса.

Это предложение предоставляется им сразу после того, как они выбирают лид-магнит. Этот продукт совсем не обязательно должен быть большим. Фактически, это может сработать против вас, если это так.

Интерфейсное предложение должно быть конкретно нацелено на конкретную проблему с конкретным решением. Он должен быть тесно связан с лид-магнитом (потому что они, очевидно, уже проявили интерес), и он должен оцениваться на территории «импульсной покупки».На многих рынках цены в 10 долларов или меньше находятся в пределах территории «импульсивной покупки». Людям обычно не нужно так много думать о том, чтобы потратить менее 10 долларов.

Сумма денег, которая здесь переходит из рук в руки, на самом деле не так уж и важна. Настоящая цель внешнего предложения - коренным образом изменить отношения с этим человеком. Теперь они клиенты .

Вы видели эти предложения повсюду:

  • Пробная версия за один доллар предлагает
  • Бесплатные книги, просто платите за доставку и обработку.
  • Дешевые Kindles (потому что они знают, что вы купите на нем книги)
  • Дешевая замена масла (потому что вы знаете, что они собираются перепродать вас)
  • Получите 10 компакт-дисков за пенни, а затем вступите в ежемесячный клуб компакт-дисков (помните старые музыкальные дни BMG?)

Сделайте предложение внешнего интерфейса настолько неотразимым, насколько это возможно. Цель состоит в том, чтобы максимизировать процент новых потенциальных клиентов, которые его покупают (это ваш «коэффициент конверсии»).

Ваше предложение на сайте членства (или основное предложение)

Основным предложением вашего бизнеса будет ваше основное предложение.Согласно определению Википедии:

Основной продукт - это продукт или услуга компании, которые наиболее непосредственно связаны с ее компетенциями core . Продукт core позволяет использовать, получать выгоду или решать проблемы, для которых потребитель покупает продукт.

По сути, ваше основное предложение - это ваш основной продукт, который обеспечивает преобразование, на котором сосредоточен ваш бизнес. Например, для этого сайта мое основное предложение - LAB PRO.

Итак, вашим основным предложением может быть учебный курс, услуга, консультации и т. Д. Тем не менее, мой самый любимый формат для основного предложения - это сайт членства.

Есть много разных способов создать сайт членства. Как платформа, это один из немногих способов, с помощью которых вы действительно можете превратить блог в свое истинное «место работы». Вы можете продавать любой продукт или курс прямо на своем сайте, используя любую модель ценообразования, которую вы хотите, используя платформу сайта членства. Лично я использую MemberMouse на этом сайте.

Когда большинство людей слышат «сайт членства», они думают о ежемесячном или ежегодном регулярном выставлении счетов. Хотя я обычно не рекомендую сразу переходить к этому (сначала вы должны продать несколько одноразовых вещей), я думаю, что именно сюда вам следует стремиться. Ежемесячный регулярный доход - это «святой Грааль» онлайн-бизнеса. Это обеспечивает устойчивую бизнес-модель, ориентированную на рост. Пока у вас присоединяется больше участников, чем тех, кто отменил, у вас есть тенденция к росту. И доход действительно может увеличиться.

Например, возьмем небольшой сайт членства со следующими предположениями:

  • 20 долларов в месяц
  • 5% отток участников (что означает, что около 5% участников отменяют каждый месяц)
  • В среднем 20 новых участников в месяц

Вот как сложится доход:

В течение года эта программа будет стабильно приносить 3665,74 доллара в месяц. И это будет продолжаться. Также имейте в виду, что эта выручка не будет включать в себя ни внешние продажи, ни внутренние (высокие) продажи.Это просто стабильный доход. Есть также ряд вещей, которые вы можете сделать, чтобы настроить результат дохода в свою пользу, например, предложить годовое членство, ограниченные по времени бонусные предложения или даже сплит-тестирование цены.

Совокупный эффект членства на сайте и знание своих чисел дает вам реальную силу. В приведенной выше модели при ежемесячной ставке 30 долларов вместо 20 к концу 12-го месяца вы зарабатываете около 5500 долларов в месяц. Если учесть внутренние и внутренние продажи, которые были бы естественными в этом бизнесе, вы, по сути, будет иметь шестизначный бизнес к концу года .

Видите силу этого?

Модель сайта членства - идеальная бизнес-платформа для блога. Во-первых, мы все равно создаем контент, так что это просто естественное расширение. Во-вторых, он буквально превращает ваш блог в ваш бизнес. Но он также очень полезен, поскольку затем вы можете разделить любой фрагмент контента из членства на интерфейсное предложение. Два зайца, один камень. 🙂

Дополнительная литература: сайты членства: 6 причин, почему вы должны превратить свой блог в сайт членства, чтобы зарабатывать деньги

Предложения более высокого уровня и максимизаторы прибыли

Когда кто-то покупает ваше основное предложение, вы этого не хотите быть концом.В конце концов, всегда легче продать существующим клиентам, чем привлечь новых. Кроме того, увеличение средней ценности для клиентов - это третий способ развития бизнеса (см. Выше).

Есть несколько способов сделать это:

  • Сделайте высококачественное предложение по более высокой цене. Коучинг или предложение услуг пользуются популярностью.
  • Сделать последующие продажи.
  • Продвигайте дополнительные партнерские продукты и зарабатывайте комиссионные.

Когда вы покупаете бургер в McDonalds, вас спрашивают: «Хотите с этим картофель фри?».Это допродажа. Когда вы пойдете покупать какой-либо продукт на Amazon, вы увидите опцию «Часто покупаются вместе», в которой перечислены 3 продукта, которые вы можете купить в комплекте. Купите ноутбук в Best Buy, и вам предложат контракт на поддержку или гарантию.

Amazon усовершенствовал искусство увеличения прибыли за счет дополнительных продаж.

Вы тоже можете это сделать. Можете ли вы связать второй продукт с первым по более высокой цене? Можете ли вы предложить своим участникам какое-нибудь дополнительное предложение, например, возможность поговорить с вами по телефону?

Автоматическое отслеживание и ретаргетинг

Каждый шаг вашей воронки сопровождается маркетинговыми кампаниями по электронной почте.Вот тут-то и появляется ваша последовательность автоответчика . Это просто серия писем, которые вы написали заранее, которые доставляются людям в этой конкретной части вашей воронки.

Мы также снова используем ретаргетинг (необязательно), чтобы поддержать предложение, которое они видят на этом этапе воронки. Итак, весь процесс работает так:

  1. Они становятся лидом через подписку.
  2. Они немедленно попадают в последовательность электронных писем, которая ведет их к покупке внешнего предложения, которое соответствует этому лид-магниту.Одновременно они увидят это предложение на вашем сайте.
  3. Если они не купят сразу (а большинство не купят), ваши электронные письма будут отправлены им, чтобы у вас была возможность совершить эту продажу в будущем.
  4. Одновременно они также добавляются в специальный пул ретаргетинга для этого предложения. В результате теперь они могут видеть рекламу этого интерфейсного предложения на Facebook или через Google Ads, а также получать электронные письма о том же. Эти многочисленные точки соприкосновения повышают вероятность их конверсии.

Этот автоматический маркетинг будет длиться в течение некоторого времени. Чтобы получить дешевое внешнее предложение, я бы не потратил на это более 2-3 дней. Для основного предложения последующие действия могут длиться дольше. Со временем вы можете замедлиться, отправлять им электронные письма реже или отключить ретаргетинг.

Если в какой-то момент они совершают покупку, они переходят на следующий уровень в вашей воронке и начинают снова.

Итак, вся ваша бизнес-машина состоит из нескольких платформ, плагинов WordPress и инструментов, работающих вместе:

Некоторые люди могут даже комбинировать использование Facebook Messenger и чат-бота, чтобы продвигать свою воронку.Вы также можете использовать вечнозеленые вебинары по запросу, используя что-то вроде EasyWebinar. Здесь вы можете использовать множество инструментов, но все они вам точно не понадобятся.

ConvertBox позволяет использовать всевозможные стратегии, основанные на информации, известной о них в вашем списке рассылки.

Цель здесь - совершить продажу. И вы хотите автоматизировать это как можно лучше. Приложите усилия, чтобы спроектировать бизнес-машину и со временем довести ее до совершенства. По мере того, как это становится более эффективным, вы начинаете вести бизнес, который, так сказать, «зарабатывает деньги, пока вы спите». Пассивный доход жив и здоров, но сначала вы должны его создать. 🙂

Дополнительная литература: 7 способов использования вашего автоответчика, чтобы получить больше трафика и больше денег

Постоянное взаимодействие с сообществом

Это простой факт жизни, который не все будут покупать у вас. По статистике, большинство людей, которым вы делаете предложение, не воспримут вас.

Дело в том, что они заставят вас поговорить об этом позже. Люди сидели в моем списке месяцами - даже годами - прежде чем когда-либо покупали у меня.Никогда не знаешь когда и почему. Однажды то, что вы говорите, просто находит отклик, и они решают купить. Дело в том, что если вы не будете регулярно следить за ними и не поддерживать эту линию связи, вы проиграете.

Именно здесь на помощь приходит постоянное участие сообщества и почему оно так важно для того, как должен работать ваш бизнес.

Независимо от того, покупает кто-то у вас или нет, ваша цель - продолжать и укреплять эти отношения с течением времени . Вы хотите продолжать приносить пользу и повторно взаимодействовать с вами и вашим брендом.Вы хотите возвращать их на свой сайт снова и снова.

Это можно сделать с помощью любого количества способов поддерживать участие вашего сообщества:

  • Новое содержимое блога
  • Рассылка по электронной почте и информационные бюллетени
  • Живой чат, списки мессенджеров, чат-боты
  • Подкастинг
  • Видео
  • Обновления в социальных сетях
  • Видео в реальном времени

По большей части это не новость для среднего блогера. Мы знаем, что хотим, чтобы люди были вовлечены. Однако мы также хотим делать это с учетом нашей бизнес-машины.🙂

Видите ли, цель общей картины состоит в том, что в идеале мы заставим членов нашего сообщества повторно войти в нашу бизнес-машину и купить что-нибудь еще. Мы хотим повторных продаж. Это бизнес-цель.

С этой целью участие нашего сообщества будет делать больше, чем просто отправлять людей обратно в наши сообщения в блоге и рассылать информационные бюллетени. Мы также хотим вернуться к ним и снова вовлечь их в наши воронки. Например:

  • Отправьте их на целевые страницы для других лид-магнитов, которых они еще не получили.Если они соглашаются, это вовлекает их в другую воронку по этой теме, и они могут купить.
  • Отправляйте их в целевые сообщения в блогах с целевыми призывами к действию.
  • Время от времени отправляйте им прямые предложения, специальные предложения, предложения срочной продажи и т. Д.
  • Отправляйте им опросы и другие вопросы, которые помогут вам сегментировать свой список, узнать о них больше и, возможно, сопоставить их с последующими предложениями.

Вы будете делать это, выстраивая свои отношения, предлагая ценность и оказывая максимальную помощь.Маркетологи, которые ничего не делают, кроме рассылки предложений и партнерских продуктов в свой список рассылки, только вредят их отношениям. Все дело в том, чтобы брать и не отдавать. Это неэффективная стратегия взаимодействия, которая со временем может серьезно навредить вашему бизнесу.

Ваше сообщество - это жизненная сила вашего бизнеса. Позаботься о них. Только попробуйте продать им то, что им подходит. Будьте максимально полезны. Они вознаградят вас за это.

(ПРИМЕЧАНИЕ. Как именно вы поддерживаете работу своего списка рассылки? Что вы ГОВОРИТЕ? Наш курс «Механизм электронного маркетинга» охватывает именно это.Также доступно как часть членства в LAB PRO.)

Это обзор. Что дальше?

Модель монетизации блога, которую мы только что прошли, представляет собой общую картину того, как построить надежный и устойчивый онлайн-бизнес вокруг вашего блога. Это просто работает.

Мы только что сделали обзор. Как и следовало ожидать, при построении каждой части этой бизнес-модели определенно есть свои особенности. Например:

  • Как вы структурируете каждый элемент своего блога, чтобы превратить его в стратегическую среду контент-маркетинга?
  • Как составлять предложения, которые люди действительно захотят купить?
  • Как вы продаете людям, не производя впечатление слишком назойливого?
  • Как вы создаете, продвигаете и поддерживаете сайт членства?
  • Как вы создаете контент, который поддерживает все это

Я не смог бы охватить все в одной статье.Этого уже достаточно! 😉

Настоящий ответ - ЛАБОРАТОРИЯ. Лаборатория - это наша платформа для обучения и сообщества для таких же владельцев блогов, как вы. Внутри я создаю полные учебные курсы, которые ориентированы на построение этой самой бизнес-модели. Все это ориентировано на Дорожную карту онлайн-бизнеса.

Дорожная карта - это пятиэтапный план, который переводит студентов Академии с нуля (без списка, без блога, без продукта, без трафика) ... вплоть до масштабируемой, прибыльной операции. Дорожная карта шаг за шагом знакомит студентов с учебной библиотекой лаборатории, чтобы вы никогда не упускали из виду, над чем вам следует работать - и когда.

Обычно создавать что-то подобное с нуля кажется довольно утомительным занятием.

Моей целью всегда было упростить жизнь. Ведение блога для бизнеса ... упрощено.

Я надеюсь, что эта графическая модель дает лучшее представление о том, как все это работает на уровне общей картины.

Теперь пора его построить.

Модель блога Django · GitHub

импорт urllib2
импортных миметипов
из django.conf настройки импорта
из django.db import models
из django.contrib.auth.models импортировать пользователя
класс Категория (модели.Модель):
имя = models.CharField (max_length = 32)
класс Мета:
verbose_name_plural = "Категории"
def __unicode __ (сам):
вернуть себя.название
Тег класса (models.Model):
имя = models.CharField (max_length = 32)
def __unicode __ (сам):
вернуть self.name
класс Post (models.Модель):
author = models.ForeignKey (Пользователь)
category = models.ForeignKey (Категория)
title = models.CharField (max_length = 64, unique = True)
символ = models.CharField (max_length = 2)
тегов = models.ManyToManyField (Тег)
автор = модели.CharField (max_length = 255)
background_image = models.URLField (verify_exists = True)
slug = models.SlugField (max_length = 128)
content = models.TextField ()
updated_on = models.DateField (auto_now = True)
created_on = модели.DateField (auto_now_add = True)
publish_on = models.DateField ()
list_display = ('title', 'category', 'tags', 'author', 'publish_on', 'created_on', 'updated_on')
search_fields = ['название', 'авторство', 'символ']
list_filter = ['publish_on', 'created_on']
date_hierarchy = 'pub_date'
# эта функция чуть ниже, наверное, самый крутой аспект модели.
# Когда добавляется url фонового изображения, функция python очищает
# изображение из Интернета сохраняет изображение в виртуальный каталог, смонтированный через s3fs
# & перезаписывает URL в соответствии с кэшированной версией s3. он делает все это
# перед сохранением модели убедитесь, что чужие URL-адреса не сохраняются в db.
# этот процесс также повторяется для социальных и ссылочных классов. Это не
# строго придерживаюсь принципа СУХОЙ в том, что он повторяется 3 раза, а я хотел
# чтобы сделать этот код более разборчивым и легко расширяемым, не добавляя дополнительных
#classes, поскольку каждая модель отражает совершенно разные концепции.
def save (self, * args, ** kwargs):
webfile = urllib2.urlopen (self.background_image)
extension = mimetypes.guess_type (self.background_image) [0] .split ("/") [1]
self.background_image = '% s / изображение / сообщение /% s.% s '% (settings.BASE_URL, self.slug, extension)
вывод = открытый ('домашний / периодический / mnt' + self.background_image, 'w')
output.write (webfile.read ())
output.close ()
webfile.close ()
супер (Пост, сам).сохранить (* аргументы, ** kwargs)
def __unicode __ (сам):
вернуть self.title
класс Ссылка (models.Model):
content = models.URLField (verify_exists = True)
url = models.URLField (verify_exists = True)
slug = модели.SlugField (max_length = 128)
имя = models.CharField (max_length = 32)
def save (self, * args, ** kwargs):
webfile = urllib2.urlopen (self.background_image)
extension = mimetypes.guess_type (self.background_image) [0] .split ("/") [1]
сам.content = '% s / image / link /% s.% s'% (settings.BASE_URL, self.slug, extension)
output = open ('home / Periodic / mnt' + self.content, 'w')
output.write (webfile.read ())
output.close ()
webfile.close ()
супер (Ссылка, сам).сохранить (* аргументы, ** kwargs)
def __unicode __ (сам):
вернуть self.name
класс Social (models.Model):
content = models.URLField (verify_exists = True)
url = models.URLField (verify_exists = True)
slug = модели.SlugField (max_length = 128)
имя = models.CharField (max_length = 32)
класс Мета:
verbose_name_plural = "Социальные сети"
def save (self, * args, ** kwargs):
webfile = urllib2.urlopen (self.background_image)
extension = mimetypes.guess_type (self.background_image) [0] .split ("/") [1]
self.content = '% s / image / link /% s.% S'% (settings.BASE_URL, self.slug, extension)
output = open ('home / Periodic / mnt' + self.content, 'w')
output.write (webfile.read ())
output.close ()
веб-файл.закрыть ()
super (общение, сам) .save (* args, ** kwargs)
def __unicode __ (сам):
вернуть self.name

Представляем обновленную модель устойчивого развития arXiv

В сотрудничестве с Консультативным советом по членству и руководством arXiv мы рады объявить об обновленной модели устойчивого развития arXiv.Эта модель, которая является расширением существующей программы членства, дополняет финансирование, полученное от Корнельского университета, Фонда Саймонса и отдельных доноров, и гарантирует процветание arXiv на долгие годы.

В течение почти десяти лет участники поддерживали arXiv финансированием и опытом - и за это мы им благодарны! По мере роста arXiv количество организаций, с которыми мы взаимодействуем, значительно расширилось, что отражает междисциплинарный характер arXiv. Чтобы приветствовать это замечательное разнообразие и побудить все сообщество arXiv внести свой вклад в финансовое будущее arXiv, мы расширили нашу модель устойчивости, включив в нее три программы для определенных типов сторонников:

Участники

Наша программа членства останется центральным элементом устойчивого развития arXiv.Университеты, библиотеки, лаборатории и исследовательские институты по всему миру приглашаются стать членами (или возобновить свое существующее членство) и представлять ученых, которые используют arXiv для чтения и обмена результатами исследований. Члены поддерживают arXiv существенным финансированием и научными коммуникациями, а также имеют право участвовать в управлении arXiv. Узнайте больше об обновлениях программы членства здесь.

Филиалы

Профессиональные общества, правительственные учреждения и другие некоммерческие организации сотрудничают с arXiv по-разному, от облегчения подачи материалов конференции до содействия соблюдению требований открытого доступа.Предлагаемые уровни взносов варьируются от 5 000 до 100 000 долларов США или эквивалента натурой. Станьте партнером или продлите свою поддержку.

Спонсоры

Компаниям, пользующимся услугами arXiv, рекомендуется поддерживать инфраструктуру за счет финансирования и неденежных пожертвований, таких как время разработчиков и облачные сервисы. Предлагаемые уровни взносов варьируются от 10 000 до 200 000 долларов США или эквивалента натурой. Станьте спонсором или возобновите свою поддержку.

Мы рады расширять нашу базу сторонников, оставаться прозрачными в отношении наших источников финансирования, обеспечивать справедливое распределение затрат на эксплуатацию arXiv в сообществе и продолжать удовлетворять растущие потребности исследователей.В частности, нашим приоритетом является предоставление:

  • непрерывный уровень обслуживания для поддержки экспоненциального роста количества отправлений и загрузок
  • Полная совместимость с другими платформами
  • Повышение полноты и качества записей метаданных, включая поддержку информации о членстве и финансировании
  • модернизация серверных сервисов и технологической инфраструктуры для повышения стабильности, производительности и инноваций

Если вы уже поддерживаете arXiv, спасибо! Если нет, мы рекомендуем вам подумать о том, как вы или ваша организация можете принять участие.Приглашаем вас связаться с нами, чтобы начать разговор.

Лучший способ принимать разумные решения (~ 100 объясненных моделей)

В этом руководстве исследуется все, что вам нужно знать о ментальных моделях. К тому времени, как вы закончите, вы будете лучше думать, делать меньше ошибок и добиваться лучших результатов.

На этой странице:

Выпущены тома первый и второй «Великие ментальные модели». Узнайте больше о проекте здесь.

Что такое ментальные модели?

Ментальные модели - это то, как мы понимаем мир.Они не только формируют то, что мы думаем и понимаем, но и формируют связи и возможности, которые мы видим. Ментальные модели - это то, как мы упрощаем сложность, почему мы считаем одни вещи более актуальными, чем другие, и как мы рассуждаем.

Ментальная модель - это просто представление о том, как что-то работает. Мы не можем хранить все детали мира в нашем мозгу, поэтому мы используем модели, чтобы упростить сложное до понятных и упорядоченных фрагментов.

Как научиться лучше думать

Качество нашего мышления пропорционально моделям в нашей голове и их полезности в данной ситуации.Чем больше у вас моделей - чем больше ваш набор инструментов - тем больше у вас шансов, что у вас будут подходящие модели, чтобы увидеть реальность. Оказывается, когда дело доходит до улучшения вашей способности принимать решения, имеет значение разнообразие.

Однако большинство из нас - специалисты. Вместо решетки ментальных моделей у нас есть несколько из нашей дисциплины. Каждый специалист видит что-то свое. По умолчанию обычный инженер мыслит системами. Психолог будет мыслить категориями стимулов. Биолог будет мыслить категориями эволюции.Сложив эти дисциплины вместе в своей голове, мы можем обойти проблему в трехмерном виде. Если мы смотрим на проблему только с одной стороны, у нас есть слепое пятно. А слепые пятна могут вас убить.

Вот еще один способ подумать об этом. Когда ботаник смотрит на лес, он может сосредоточиться на экосистеме, эколог видит влияние изменения климата, инженер-лесовод - на состояние роста деревьев, деловой человек - на ценность земли. Никто не ошибается, но ни один из них не может описать весь лес.Обмен знаниями или изучение основ других дисциплин приведет к более всестороннему пониманию, которое позволит принимать более правильные первоначальные решения об управлении лесом.

В своей знаменитой речи 1990-х годов Чарли Мангер резюмировал подход к практической мудрости через понимание ментальных моделей, сказав: «Ну, первое правило состоит в том, что вы ничего не можете знать, если просто запомните отдельные факты и попытаетесь взорвать их. Их вернули. Если факты не связаны одной теоретической решеткой, у вас нет их в удобной для использования форме.У тебя в голове должны быть модели. И вам нужно объединить свой опыт как косвенно, так и напрямую на этой решетке моделей. Возможно, вы заметили студентов, которые просто пытаются вспомнить и отбросить то, что вспомнили. Что ж, они терпят неудачу в школе и в жизни. Вы должны вешать опыт на решетку моделей в своей голове ».

Решетка ментальных моделей

Чтобы помочь вам построить решетку ментальных моделей, чтобы вы могли принимать более обоснованные решения, мы собрали и обобщили те из них, которые мы сочли наиболее полезными.

И помните: строительство решеток - это проект на всю жизнь. Придерживайтесь этого, и вы обнаружите, что ваша способность понимать реальность, постоянно принимать правильные решения и помогать тем, кого вы любите, всегда будет улучшаться.

Основные ментальные модели

1. Карта - это не территория
Карта реальности не реальность. Даже самые лучшие карты несовершенны. Это потому, что они являются сокращением того, что они представляют. Если бы карта отображала территорию с идеальной точностью, она больше не была бы сокращением и, следовательно, больше не была бы полезна для нас.Карта также может быть снимком момента времени, представляющим то, чего больше не существует. Об этом важно помнить, когда мы обдумываем проблемы и принимаем лучшие решения.

2. Круг компетенции
Когда эго, а не компетентность управляет тем, что мы предпринимаем, у нас появляются белые пятна. Если вы знаете, что понимаете, вы знаете, где у вас есть преимущество перед другими. Когда вы честно говорите о том, где вам не хватает знаний, вы знаете, где вы уязвимы и где можете улучшить.Понимание своего круга компетенций улучшает процесс принятия решений и результаты.

3. Основополагающее мышление
Основополагающее мышление - один из лучших способов реконструировать сложные ситуации и раскрыть творческие возможности. Иногда это называется рассуждением на основе первых принципов. Это инструмент, помогающий прояснить сложные проблемы, отделяя лежащие в основе идеи или факты от любых основанных на них предположений. Остается самое необходимое. Если вы знаете основные принципы чего-либо, вы можете построить на их основе остальные свои знания, чтобы создать что-то новое.

4. Мысленный эксперимент
Мысленный эксперимент можно определить как «устройства воображения, используемые для исследования природы вещей». Многие дисциплины, такие как философия и физика, используют мысленные эксперименты для изучения того, что можно узнать. Поступая так, они могут открыть новые возможности для исследований и исследований. Мысленные эксперименты мощны, потому что они помогают нам учиться на своих ошибках и избегать будущих. Они позволяют нам брать на себя невозможное, оценивать потенциальные последствия наших действий и пересматривать историю, чтобы принимать более правильные решения.Они могут помочь нам понять, чего мы действительно хотим, и как лучше всего этого добиться.

5. Мышление второго порядка
Почти каждый может предвидеть немедленные результаты своих действий. Этот тип мышления первого порядка прост и безопасен, но это также способ обеспечить получение тех же результатов, что и все остальные. Мышление второго порядка - это дальновидное и целостное мышление. Это требует от нас учитывать не только наши действия и их непосредственные последствия, но и последующие последствия этих действий.Отсутствие учета эффектов второго и третьего порядка может привести к катастрофе.

6. Вероятностное мышление
Вероятностное мышление, по сути, пытается оценить, используя некоторые математические и логические инструменты, вероятность того, что какой-либо конкретный результат произойдет. Это один из лучших инструментов для повышения точности наших решений. В мире, где каждый момент определяется бесконечно сложным набором факторов, вероятностное мышление помогает нам определить наиболее вероятные результаты.Когда мы знаем это, наши решения могут быть более точными и эффективными.

7. Инверсия
Инверсия - мощный инструмент для улучшения вашего мышления, поскольку он помогает выявлять и устранять препятствия на пути к успеху. Корень инверсии - «перевернуть», что означает перевернуть или перевернуть вверх ногами. В качестве инструмента мышления это означает подход к ситуации с противоположной стороны от естественной отправной точки. Большинство из нас склонны думать о проблеме одним способом: вперед. Инверсия позволяет нам перевернуть проблему и задуматься.Иногда хорошо начинать с начала, но может быть полезнее начать с конца.

8. Бритва Оккама
Более простые объяснения более верны, чем сложные. В этом суть бритвы Оккама, классического принципа логики и решения проблем. Вместо того, чтобы тратить время на попытки опровергнуть сложные сценарии, вы можете принимать решения более уверенно, основываясь на объяснении, в котором меньше всего движущихся частей.

9.Hanlon’s Razor
Трудно проследить происхождение, Hanlon’s Razor утверждает, что мы не должны приписывать злому умыслу то, что легче объяснить глупостью. В сложном мире использование этой модели помогает нам избежать паранойи и идеологии. Обычно не предполагая, что плохие результаты - это вина злоумышленника, мы ищем варианты, а не упускаем возможности. Эта модель напоминает нам, что люди действительно совершают ошибки. Он требует, чтобы мы спросили, есть ли другое разумное объяснение произошедшим событиям.Скорее всего, будет правильным объяснение, содержащее наименьшее количество намерений.

Ментальные модели физики и химии

1. Относительность
Относительность использовалась в нескольких контекстах в мире физики, но важным аспектом для изучения является идея о том, что наблюдатель не может по-настоящему понять систему, частью которой он сам является. Например, человек внутри самолета не ощущает движения, но сторонний наблюдатель может видеть это движение.Эта форма относительности имеет тенденцию влиять на социальные системы аналогичным образом.

2. Взаимность
Если я толкну стену, физика скажет мне, что стена отталкивается с эквивалентной силой. В биологической системе, если один человек воздействует на другого, действие будет иметь тенденцию быть взаимным. И, конечно же, люди действуют с проявлением интенсивной взаимности.

3. Термодинамика
Законы термодинамики описывают энергию в замкнутой системе.От законов невозможно уйти, и они лежат в основе физического мира. Они описывают мир, в котором полезная энергия постоянно теряется, а энергия не может быть создана или уничтожена. Применение их уроков в социальном мире может быть прибыльным делом.

4. Инерция
Объект, движущийся с определенным вектором, хочет продолжить движение в этом направлении, если на него не будут воздействовать. Это фундаментальный физический принцип движения; однако отдельные лица, системы и организации демонстрируют тот же эффект.Это позволяет им свести к минимуму использование энергии, но может привести к их разрушению или эрозии.

5. Трение и вязкость
И трение, и вязкость описывают сложность движения. Трение - это сила, которая препятствует движению объектов, находящихся в контакте друг с другом, а вязкость измеряет, насколько трудно одной жидкости скользить по другой. Чем выше вязкость, тем выше сопротивление. Эти концепции многое узнают о том, как окружающая среда может препятствовать нашему движению.

6. Скорость
Скорость не эквивалентна скорости; их иногда путают. Скорость - это скорость плюс вектор: насколько быстро что-то куда-то попадает. Объект, который перемещается на два шага вперед, а затем на два шага назад, перемещается с определенной скоростью, но не показывает скорости. Добавление вектора, это важное различие - вот что мы должны учитывать в практической жизни.

7. Кредитное плечо
Большинство инженерных чудес света было совершено с применением кредитного плеча.Как знаменито сказал Архимед: «Дайте мне достаточно длинный рычаг, и я переверну мир». При небольшой величине входной силы мы можем получить большую выходную силу за счет кредитного плеча. Понимание того, где мы можем применить эту модель к человеческому миру, может стать источником большого успеха.

8. Энергия активации
Пожар - это не более чем комбинация углерода и кислорода, но леса и угольные шахты мира не горят по своему желанию, потому что такая химическая реакция требует ввода критического уровня « энергия активации », чтобы начать реакцию.Одних двух горючих элементов недостаточно.

9. Катализаторы
Катализатор либо запускает, либо поддерживает химическую реакцию, но сам по себе не является реагентом. Реакция может замедляться или прекращаться без добавления катализаторов. Социальные системы, конечно же, обладают многими схожими чертами, и мы можем рассматривать катализаторы в аналогичном свете.

10. Легирование
Комбинируя различные элементы, мы создаем новые вещества. В этом нет ничего удивительного, но что может удивить в процессе легирования, так это то, что 2 + 2 может равняться не 4, а 6 - сплав может быть намного прочнее, чем можно было бы предположить, простое добавление основных элементов.Этот процесс приводит нас к созданию великих физических объектов, но мы понимаем многие нематериальные активы одинаково; Комбинация правильных элементов в социальных системах или даже отдельных лицах может создать эффект 2 + 2 = 6, аналогичный сплаву.

Ментальные модели биологии

1. Эволюция, часть первая: естественный отбор и вымирание
Эволюция путем естественного отбора когда-то называлась «величайшей идеей, которая когда-либо была». В 19 веке Чарльз Дарвин и Альфред Рассел Уоллес одновременно осознали, что виды эволюционируют посредством случайных мутаций и разной выживаемости.Если мы назовем вмешательство человека в разведение животных примером «искусственного отбора», мы можем назвать мать-природу, решающую успех или неудачу конкретной мутации, «естественным отбором». Те, кто лучше всего подходит для выживания, как правило, сохраняются. Но, конечно, условия меняются.

2. Эволюция, часть вторая: адаптация и эффект красной королевы
Виды имеют тенденцию приспосабливаться к своему окружению, чтобы выжить, учитывая сочетание их генетики и окружающей среды - всегда неизбежное сочетание.Однако адаптации, сделанные в течение жизни человека, не передаются генетически, как когда-то считалось: Популяции видов адаптируются в процессе эволюции путем естественного отбора, поскольку наиболее подходящие образцы видов воспроизводятся со скоростью выше среднего. .

Модель эволюции путем естественного отбора ведет к чему-то вроде гонки вооружений между видами, конкурирующими за ограниченные ресурсы. Когда один вид развивает выгодную адаптацию, конкурирующий вид должен ответить тем же или потерпеть неудачу как вид.Стоять на месте может означать отставание. Эта гонка вооружений называется Эффектом Красной Королевы для персонажа из Алиса в Стране Чудес , который сказал: «Вот, видите ли, требуется все возможное, чтобы оставаться на том же месте».

3. Экосистемы
Экосистема описывает любую группу организмов, сосуществующих с миром природы. В большинстве экосистем представлены различные формы жизни, использующие разные подходы к выживанию, и такое давление приводит к различному поведению.Социальные системы можно рассматривать в том же свете, что и физические экосистемы, и можно сделать многие из тех же выводов.

4. Ниши
Большинство организмов находят свою нишу: метод конкуренции и поведения для выживания. Обычно вид выбирает нишу, для которой он лучше всего приспособлен. Опасность возникает, когда несколько видов начинают конкурировать за одну и ту же нишу, что может привести к вымиранию - может существовать лишь определенное количество видов, которые делают то же самое, прежде чем будут выделены ограниченные ресурсы.

5. Самосохранение
Без сильного инстинкта самосохранения в ДНК организма он со временем исчезнет, ​​тем самым уничтожив эту ДНК. Хотя сотрудничество - еще одна важная модель, инстинкт самосохранения силен у всех организмов и может вызывать агрессивное, беспорядочное и / или деструктивное поведение для окружающих.

6. Репликация
Фундаментальным строительным блоком разнообразной биологической жизни является репликация с высокой точностью.Фундаментальной единицей репликации, по-видимому, является молекула ДНК, которая представляет собой план построения потомства из физических строительных блоков. Существует множество методов репликации, но большинство из них можно разделить на половые и бесполые.

7. Сотрудничество
Конкуренция обычно описывает большинство биологических систем, но сотрудничество на различных уровнях не менее важно как динамика. Фактически, сотрудничество бактерии и простой клетки, вероятно, создало первую сложную клетку и всю жизнь, которую мы видим вокруг нас.Без сотрудничества ни одна группа не выживает, а сотрудничество групп порождает еще более сложные варианты организации. Сотрудничество и конкуренция, как правило, сосуществуют на нескольких уровнях.

Дилемма заключенного - это известное приложение теории игр, в котором двум заключенным лучше сотрудничать друг с другом, но если один из них обманывает, другому лучше обмануть. Таким образом, дилемма. Эта модель проявляется в экономической жизни, на войне и во многих других областях практической жизни человека.Хотя дилемма заключенного теоретически приводит к плохому результату, в реальном мире сотрудничество почти всегда возможно, и его необходимо изучить.

8. Иерархическая организация
Большинство сложных биологических организмов имеют врожденное чувство того, как они должны организовываться. Хотя не все из них попадают в иерархические структуры, многие так и поступают, особенно в царстве животных. Людям нравится думать, что они находятся вне этого, но они чувствуют иерархический инстинкт так же сильно, как и любой другой организм.Сюда входят Стэнфордский тюремный эксперимент и эксперименты Милгрэма, которые продемонстрировали то, что люди узнали практически за много лет до этого: человеческое предвзятое отношение к влиянию властей. В иерархии доминирования, такой как наша, мы склонны обращаться к лидеру за советом по поведению, особенно в ситуациях стресса или неопределенности. Таким образом, авторитетные фигуры обязаны действовать хорошо, нравится им это или нет.

9. Стимулы
Все существа реагируют на стимулы, чтобы выжить.Это основная идея биологии. Постоянные стимулы в определенной степени заставляют биологическое существо вести себя постоянно. Включены люди, которые являются особенно яркими примерами побуждающей природы биологии; однако люди сложны тем, что их стимулы могут быть скрытыми или нематериальными. Правило жизни - повторять то, что работает и было вознаграждено.

10. Тенденция к минимизации выработки энергии (умственной и физической)
В физическом мире, управляемом термодинамикой и конкуренцией за ограниченную энергию и ресурсы, любой биологический организм, который расточительно расходует энергию, окажется в крайне невыгодном положении для выживания.Таким образом, в большинстве случаев мы видим, что поведение определяется тенденцией минимизировать потребление энергии, когда это вообще возможно.

Ментальные модели системного мышления

1. Петли обратной связи
Все сложные системы подвержены петлям положительной и отрицательной обратной связи, в которых A вызывает B, который, в свою очередь, влияет на A (и C), и так далее - с эффектами более высокого порядка, часто возникающими в результате непрерывного движения петля. В гомеостатической системе изменение A часто возвращается в соответствие с противоположным изменением B для поддержания баланса системы, как с температурой человеческого тела или поведением организационной культуры.Автоматические петли обратной связи поддерживают «статическую» среду до тех пор, пока внешняя сила не изменит петлю. «Неуправляемая обратная связь» описывает ситуацию, в которой выход реакции становится ее собственным катализатором (автокатализ).

2. Равновесие
Гомеостаз - это процесс, посредством которого системы саморегулируются, чтобы поддерживать состояние равновесия, которое позволяет им функционировать в изменяющейся среде. В большинстве случаев они немного завышают или недооценивают его, и им приходится постоянно приспосабливаться.Подобно пилоту, управляющему самолетом, система чаще отклоняется от курса, чем идет по курсу. Все в гомеостатической системе способствует поддержанию ее в пределах диапазона равновесия, поэтому важно понимать пределы диапазона.

3. Узкие места
Узкое место описывает место, в котором поток (материального или нематериального) останавливается, что препятствует его непрерывному движению. Как и в случае закупорки артерии или дренажа, узкое место в производстве любого товара или услуги может быть небольшим, но иметь несоразмерное воздействие, если оно находится на критическом пути.Тем не менее, узкие места также могут быть источником вдохновения, поскольку они заставляют нас задуматься о том, есть ли альтернативные пути к успеху.

4. Масштаб
Одним из важнейших принципов систем является их чувствительность к масштабированию. Свойства (или поведение) имеют тенденцию меняться, когда вы их увеличиваете или уменьшаете. При изучении сложных систем мы всегда должны приблизительно оценивать - по крайней мере, на порядки величины - масштаб, в котором мы наблюдаем, анализируем или прогнозируем систему.

5. Запас прочности
Точно так же инженеры выработали привычку добавлять предел погрешности во все расчеты. В неизведанном мире поездка на автобусе весом 9500 фунтов по мосту, выдерживающему ровно 9600 фунтов, редко считается умным. Таким образом, в целом несколько современных мостов когда-либо выходят из строя. В практической жизни, помимо физической инженерии, мы часто можем с выгодой дать себе такую ​​же надежность, как мостовая система.

6. Отток
Страховые компании и абонентские службы хорошо осведомлены о концепции оттока клиентов - каждый год определенное количество клиентов теряется и должно быть заменено.Стоять на месте - это то же самое, что проигрывать, как видно из модели под названием «Эффект Красной Королевы». Отток присутствует во многих деловых и человеческих системах: постоянная цифра периодически теряется и должна быть заменена перед добавлением любых новых цифр.

7. Алгоритмы
Хотя трудно определить точно, алгоритм обычно представляет собой автоматизированный набор правил или «план», ведущий к серии шагов или действий, приводящих к желаемому результату, и часто выражается в форме серии Утверждения «Если → Тогда».Алгоритмы наиболее известны своим использованием в современных вычислениях, но они также являются особенностью биологической жизни. Например, ДНК человека содержит алгоритм построения человека.

8. Критическая масса
Система становится критической, когда она собирается дискретно перейти от одной фазы к другой. Предельная полезность последней единицы перед изменением фазы намного выше, чем у любой единицы до нее. Часто цитируемый пример - вода, превращающаяся из жидкости в пар при нагревании до определенной температуры.«Критическая масса» относится к массе, необходимой для возникновения критического события, чаще всего в ядерной системе.

9. Возникновение
Поведение более высокого уровня имеет тенденцию возникать в результате взаимодействия компонентов более низкого порядка. Результат часто не является линейным - не вопрос простого сложения - а скорее нелинейным или экспоненциальным. Важным результирующим свойством эмерджентного поведения является то, что его нельзя предсказать, просто изучив составные части.

10.Несводимость
Мы обнаружили, что в большинстве систем есть несводимые количественные свойства, такие как сложность, минимумы, время и длина. Ниже неприводимого уровня желаемого результата просто не бывает. Невозможно забеременеть нескольких женщин, чтобы сократить время, необходимое для рождения одного ребенка, и нельзя свести успешно построенный автомобиль к одной детали. Эти результаты до определенного момента неприводимы.

11. Закон убывающей доходности
Что касается масштаба, наиболее важные реальные результаты подвержены возможному уменьшению дополнительной стоимости.Хорошим примером может служить бедная семья: дайте им достаточно денег, чтобы они могли процветать, и они перестанут быть бедными. Но после определенного момента дополнительные деньги не улучшат их положение; наблюдается явная убывающая отдача дополнительных долларов в какой-то приблизительно поддающейся количественной оценке точке. Часто закон убывающей отдачи сводится к отрицательной территории, то есть получение слишком большого количества денег может разрушить бедную семью.

Ментальные модели счисления

1. Распределения
Нормальное распределение - это статистический процесс, который приводит к хорошо известному графическому представлению колоколообразной кривой со значимым центральным «средним» и все более редкими стандартными отклонениями от этого среднего при правильной выборке.(Так называемая теорема о «центральном пределе».) Хорошо известные примеры включают рост и вес человека, но не менее важно отметить, что многие общие процессы, особенно в нематериальных системах, таких как социальные системы, не следуют этой схеме. Нормальные распределения можно противопоставить степенным или экспоненциальным распределениям.

2. Компаундирование
Говорят, что Эйнштейн называл компаундирование чудом света. Вероятно, он этого не сделал, но это чудо. Компаундирование - это процесс, при котором мы добавляем проценты к фиксированной сумме, которая затем приносит проценты на предыдущую сумму и на вновь добавленные проценты, а затем получает проценты на эту сумму, и так далее до бесконечности .Это экспоненциальный эффект , а не линейный или аддитивный эффект. Деньги - не единственное, что объединяет; идеи и отношения тоже. В материальных сферах сложность всегда имеет физические ограничения и убывает отдачу; нематериальные активы могут складываться более свободно. Компаундирование также приводит к временной стоимости денег, которая лежит в основе всех современных финансов.

3. Выборка
Когда мы хотим получить информацию о совокупности (то есть о наборе одинаковых людей, вещей или событий), нам обычно нужно посмотреть на выборку (то есть на часть генеральной совокупности).Обычно невозможно или даже нежелательно рассматривать всю генеральную совокупность, поэтому мы стремимся к выборке, которая представляет собой целое. Как показывает практика, большее количество измерений означает более точные результаты при прочих равных условиях. Небольшие размеры выборки могут привести к искаженным результатам.

4. Случайность
Хотя человеческому мозгу трудно это понять, большая часть мира состоит из случайных, непоследовательных, неупорядоченных событий. Нас «обманывают» случайные эффекты, когда мы приписываем причинность вещам, которые фактически находятся вне нашего контроля.Если мы, конечно, не исправим этот эффект обманутой случайностью - наше ошибочное чувство поиска закономерностей - мы будем склонны рассматривать вещи как более предсказуемые, чем они есть, и действовать соответственно.

5. Регрессия к среднему
В нормально распределенной системе длительные отклонения от среднего будут иметь тенденцию возвращаться к этому среднему при увеличении числа наблюдений: так называемый закон больших чисел. Нас часто вводит в заблуждение регрессия к среднему значению, например, когда у больного пациента происходит спонтанное улучшение примерно в то же самое время, когда он начинает принимать лекарственные травы, или у плохо работающей спортивной команды продолжается победная серия.Мы должны быть осторожны, чтобы не путать статистически вероятные события с причинными.

6. Умножение на ноль
Любой разумно образованный человек знает, что любое число, умноженное на ноль, независимо от того, насколько оно велико, все равно равно нулю. Это верно как для человеческих систем, так и для математических. В некоторых системах сбой в одной области может свести на нет большие усилия во всех других областях. Как показывает простое умножение, фиксация «нуля» часто дает гораздо больший эффект, чем попытки увеличить другие области.

7. Эквивалентность
Введение алгебры позволило нам математически и абстрактно продемонстрировать, что две, казалось бы, разные вещи могут быть одним и тем же. Манипулируя символами, мы можем продемонстрировать эквивалентность или неэквивалентность, использование которых привело человечество к неописуемым инженерным и техническим способностям. Знание хотя бы основ алгебры может позволить нам понять множество важных результатов.

8. Площадь поверхности
Площадь поверхности трехмерного объекта - это количество пространства снаружи от него.Таким образом, чем больше у вас площадь поверхности, тем больше вы контактируете с окружающей средой. Иногда желательна большая площадь поверхности: наши легкие и кишечник имеют огромную площадь поверхности для увеличения поглощения кислорода и питательных веществ. В других случаях мы хотим уменьшить нашу уязвимость, например, ограничить доступ в Интернет, чтобы уменьшить поверхность атаки.

9. Глобальные и локальные максимумы
Максимумы и минимумы математической функции - это наибольшие и наименьшие значения в ее области.Хотя существует одно максимальное значение, глобальный максимум, в данном диапазоне могут быть меньшие пики значений, локальные максимумы. Глобальные и локальные максимумы помогают нам идентифицировать пики, и есть ли еще возможность подняться выше или ниже. Это также напоминает нам, что иногда нам нужно спуститься, чтобы вернуться наверх.

Ментальные модели микроэкономики

1. Альтернативные издержки
Делать одно означает не иметь возможности делать другое. Мы живем в мире компромиссов, и концепция альтернативных издержек правит всем.Лучше всего резюмируется так: «Бесплатных обедов не бывает».

2. Творческое разрушение
Термин «творческое разрушение», придуманный экономистом Йозефом Шумпетером, описывает капиталистический процесс, действующий в функционирующей системе свободного рынка. Руководствуясь личными стимулами (включая, помимо прочего, финансовую прибыль), предприниматели будут стремиться к лучшему друг другу в бесконечной игре творческого превосходства, в процессе разрушая старые идеи и заменяя их новыми технологиями.Остерегайтесь отставания.

3. Сравнительное преимущество
Шотландский экономист Дэвид Рикардо имел необычное и не интуитивное понимание: два человека, фирмы или страны могли получить выгоду от торговли друг с другом, даже если один из них был лучше во всем. Сравнительное преимущество лучше всего рассматривать как применяемую альтернативную стоимость: если у нее есть возможность торговать, организация отказывается от бесплатного повышения производительности, не сосредотачиваясь на том, что у нее получается лучше всего.

4.Специализация (фабрика булавок)
Другой шотландский экономист, Адам Смит, подчеркнул преимущества, полученные в системе свободного рынка благодаря специализации. Смит объяснил, что вместо того, чтобы иметь группу рабочих, каждый из которых производит целое изделие от начала до конца, гораздо продуктивнее, чтобы каждый из них специализировался на одном аспекте производства. Однако он также предупредил, что каждый рабочий может не наслаждаться такой жизнью; это компромисс модели специализации.

5.Захват середины
В шахматах выигрышная стратегия обычно состоит в том, чтобы захватить контроль над серединой доски, чтобы максимизировать возможные ходы, которые могут быть сделаны, и контролировать движение максимального количества фигур. Та же стратегия приносит прибыль в бизнесе, что может быть продемонстрировано контролем Джона Д. Рокфеллера над нефтеперерабатывающим бизнесом на заре торговли нефтью и контролем Microsoft над операционной системой на заре торговли программным обеспечением.

6.Товарные знаки, патенты и авторские права
Эти три концепции, наряду с другими родственными, защищают творческую работу, созданную предприимчивыми людьми, тем самым создавая дополнительные стимулы для творчества и продвигая модель капитализма, основанную на созидательном разрушении. Без этой защиты информационные и творческие работники не смогут защитить себя от свободного распространения своей работы.

7. Двойная бухгалтерия
Одним из чудес современного капитализма была система бухгалтерского учета, введенная в Генуе в XIV веке.Система двойной записи требует, чтобы каждая запись, такая как доход, также вводилась на другой соответствующий счет. Правильная двойная бухгалтерия служит проверкой потенциальных ошибок бухгалтерского учета и позволяет вести точные записи и, следовательно, более точное поведение владельца фирмы.

8. Полезность (предельная, убывающая, возрастающая)
Полезность дополнительных единиц любого товара имеет тенденцию меняться в зависимости от масштаба. Предельная полезность позволяет нам понять ценность одной дополнительной единицы, и в большинстве практических областей жизни эта полезность в какой-то момент уменьшается.С другой стороны, в некоторых случаях дополнительные единицы подвержены «критической точке», когда функция полезности скачкообразно повышается или понижается. Например, напоение жаждущего человека водой имеет убывающую предельную полезность с каждым дополнительным юнитом и может в конечном итоге убить его с помощью достаточного количества юнитов.

9. Взяточничество
Концепция взяточничества, которую часто игнорируют в основной экономической теории, занимает центральное место в человеческих системах: при наличии возможности часто легче заплатить определенному агенту, чтобы тот выглядел иначе, чем следовать правилам.Затем нарушитель правил нейтрализуется. Эту проблему принцип / агент можно рассматривать как форму арбитража.

10. Арбитраж
При наличии двух рынков, продающих идентичный товар, арбитраж существует, если товар можно выгодно купить на одном рынке и продать с прибылью на другом. Эта модель проста на вид, но может проявляться в замаскированных формах: единственная заправочная станция в радиусе 50 миль также является арбитражем, поскольку она может покупать бензин и продавать его с желаемой прибылью (временно) без помех.Практически все арбитражные ситуации со временем исчезают по мере их обнаружения и использования.

11. Спрос и предложение
Основное уравнение биологической и экономической жизни - это ограниченное предложение необходимых товаров и конкуренция за эти товары. Точно так же, как биологические субъекты конкурируют за ограниченное количество полезной энергии, экономические субъекты также конкурируют за ограниченное благосостояние потребителей и ограниченный спрос на свою продукцию. Точка, в которой спрос и предложение на данный товар равны, называется равновесием; однако в практической жизни точки равновесия имеют тенденцию быть динамичными и изменчивыми, а не статичными.

12. Дефицит
Теория игр описывает ситуации конфликта, ограниченных ресурсов и конкуренции. Учитывая определенную ситуацию и ограниченное количество ресурсов и времени, какие решения могут принять конкуренты и какие им следует принять? Одно важное замечание: традиционная теория игр может описывать людей как более рациональных, чем они есть на самом деле. В конце концов, теория игр - это теория.

13. Мистер Рынок
Мистер Рынок был представлен инвестором Бенджамином Грэхемом в его основополагающей книге The Intelligent Investor , чтобы представить превратности финансовых рынков.Как объясняет Грэм, рынки немного похожи на угрюмого соседа, который иногда просыпается счастливым, а иногда просыпается грустным - ваша задача как инвестора - воспользоваться его преимуществами в его плохом настроении и продать ему в хорошем настроении. Такое отношение контрастирует с гипотезой эффективного рынка, согласно которой г-н Рынок всегда просыпается посреди кровати, никогда не чувствуя себя слишком сильным в любом направлении.

Ментальные модели вооруженных сил и войны

1. Видеть фронт
Одна из наиболее ценных военных тактик - это привычка «лично видеть фронт», прежде чем принимать решения, - не всегда полагаясь на советников, карты и отчеты, которые могут быть либо ошибочными, либо предвзятыми. .Модель «Карта / территория», как и модель стимулов, иллюстрирует проблему с незаметным фасадом. Руководители любой организации, как правило, могут извлечь выгоду из того, что увидят фронт, поскольку он не только предоставляет информацию из первых рук, но также способствует повышению качества информации из вторых рук.

2. Асимметричная война
Модель асимметрии приводит к применению в войне, когда одна сторона, по-видимому, «играет по другим правилам», чем другая, в силу обстоятельств.Как правило, эта модель применяется повстанцами с ограниченными ресурсами. Не имея возможности перехитрить своих оппонентов, асимметричные бойцы используют другую тактику, например, терроризм создает страх, несоразмерный их реальной разрушительной способности.

3. Война на два фронта
Вторая мировая война была хорошим примером войны на два фронта. Когда Россия и Германия стали врагами, Германия была вынуждена разделить свои войска и отправить их на отдельные фронты, ослабив их влияние на обоих фронтах.В практической жизни открытие войны на два фронта часто может быть полезной тактикой, равно как и разрешение войны на два фронта или ее избежание, как в примере организации, подавляющей внутренние разногласия, чтобы сосредоточиться на своих конкурентах.

4. Меры по подавлению восстания
Хотя асимметричная повстанческая война может быть чрезвычайно эффективной, со временем конкуренты также разработали стратегии борьбы с повстанцами. В последнее время известный генерал Дэвид Петреус из Соединенных Штатов руководил разработкой планов борьбы с повстанцами, которые не предполагали дополнительных сил, но имели существенные дополнительные преимущества.Война или конкуренция по принципу «око за око» часто приводят к обратной связи, требующей повстанческих действий и противоповстанческих действий.

5. Гарантированное взаимное уничтожение
Как это ни парадоксально, чем сильнее становятся два противника, тем меньше вероятность, что они уничтожат друг друга. Этот процесс гарантированного взаимного уничтожения происходит не только во время войны, как при разработке глобальных ядерных боеголовок, но и в бизнесе, например, во избежание разрушительных ценовых войн между конкурентами.Однако в мире с толстым хвостом также возможно, что сценарии взаимно гарантированного уничтожения просто сделают разрушение более серьезным в случае ошибки (загоняя разрушение в «хвосты» распределения).

Ментальные модели человеческой природы и суждения

1. Доверие
По сути, современный мир работает на доверии. Семейное доверие, как правило, дано (иначе мы бы чертовски долго выживали), но мы также предпочитаем доверять поварам, клеркам, водителям, заводским рабочим, руководителям и многим другим.Доверительная система работает наиболее эффективно; награда за доверие чрезвычайно высока.

2. Предвзятость со стороны стимулов
Чутко реагируя на стимулы, люди, пожалуй, обладают самым разнообразным и сложным для понимания набором стимулов в животном мире. Это заставляет нас искажать наше мышление, когда это в наших собственных интересах. Прекрасный пример - продавец, искренне верящий, что его продукт улучшит жизнь пользователей. То, что он продает продукт, не просто удобно; тот факт, что он продает продукт, вызывает весьма реальную предвзятость в его собственном мышлении.

3. Павловское объединение
Иван Павлов очень эффективно продемонстрировал, что животные могут реагировать не только на прямые стимулы, но и на связанные с ними объекты; вспомните знаменитых собак, выделяющих слюну при звоне колокола. Люди во многом похожи и могут испытывать положительные и отрицательные эмоции по отношению к нематериальным объектам, причем эмоции возникают в результате прошлых ассоциаций, а не прямого воздействия.

4. Склонность к зависти и ревности
Люди склонны завидовать тем, кто получает больше, чем они есть, и желают со временем «получить то, что принадлежит им».Склонность к зависти достаточно сильна, чтобы вести к иррациональному поведению, но она так же стара, как само человечество. Любая система, игнорирующая эффекты зависти, со временем склонна к самосожжению.

5. Склонность к искажению из-за симпатии / любви или антипатии / ненависти
Основываясь на прошлых ассоциациях, стереотипах, идеологии, генетическом влиянии или прямом опыте, люди имеют тенденцию искажать свое мышление в пользу людей или вещей, которые они нравится и против людей или вещей, которые им не нравятся.Эта тенденция приводит к переоценке того, что нам нравится, и недооценке или общей категоризации того, что нам не нравится, часто упуская важные нюансы в процессе.

6. Отрицание
Любой, кто живет достаточно долго, понимает, что, как говорится, «отрицание - это не просто река в Африке». Это убедительно демонстрируется в таких ситуациях, как война или злоупотребление наркотиками, где отрицание имеет мощные деструктивные эффекты, но допускает поведенческую инерцию. Отрицание реальности может быть механизмом выживания, механизмом выживания или целенаправленной тактикой.

7. Эвристика доступности
Одним из наиболее полезных открытий современной психологии является то, что Дэниел Канеман называет смещением доступности или эвристикой: мы склонны легче всего вспомнить, что является существенным, важным, частым и недавним. У мозга есть свои собственные энергосберегающие и инерционные тенденции, которые мы мало контролируем - эвристика доступности, вероятно, одна из них. Обладать действительно всеобъемлющей памятью изнурительно. Некоторые под-примеры эвристики доступности включают тенденции привязки и невозвратных затрат.

8. Эвристика репрезентативности
Три основных психологических вывода, подпадающих под категорию репрезентативности, также определяемую Канеманом и его партнером Тверски, следующие:

а. Неспособность учесть базовые ставки
Бессознательная неспособность взглянуть на прошлые шансы при определении текущего или будущего поведения.

г. Склонность к стереотипам
Склонность к широкому обобщению и категоризации, а не к поиску конкретных нюансов.Как и доступность, это обычно необходимая черта для экономии энергии в мозгу.

г. Неспособность увидеть ложные союзы
Наиболее хорошо продемонстрированный тестом Линды, те же два психолога показали, что студенты выбирают более ярко описанных людей как более подходящих для предопределенной категории, чем людей с более широкими, более инклюзивными, но менее яркими описаниями, даже если бы яркий пример был всего лишь подмножеством более всеобъемлющего набора. Эти конкретные примеры рассматриваются как более репрезентативные для категории, чем примеры с более широким, но нечетким описанием, в нарушение логики и вероятности.

9. Социальное доказательство (безопасность в цифрах)
Люди являются одним из многих социальных видов, наряду с пчелами, муравьями, шимпанзе и многими другими. У нас есть инстинкт на уровне ДНК, чтобы искать спасения в числах, и мы будем искать социальные ориентиры в нашем поведении. Этот инстинкт создает сплоченное чувство сотрудничества и культуры, которые иначе были бы невозможны, но также заставляет нас делать глупости, если наша группа тоже их делает.

10. Повествовательный инстинкт
Человеческое существо правильно называют «рассказывающим животным» из-за нашего инстинкта конструирования и поиска смысла в повествовании.Вероятно, что задолго до того, как мы развили способность писать или создавать предметы, мы рассказывали истории и думали историями. Почти все общественные организации, от религиозных институтов до корпораций и национальных государств, основываются на построениях нарративного инстинкта.

11. Инстинкт любопытства
Нам нравится называть другие виды любопытными, но мы - самые любопытные из всех, инстинкт, который вывел нас из саванны и побудил нас узнать много нового об окружающем мире, используя это информация для создания мира в нашем коллективном сознании.Инстинкт любопытства приводит к уникальному человеческому поведению и формам организации, таким как научное предприятие. Еще до того, как появились прямые стимулы к инновациям, люди вводили инновации из любопытства.

12. Языковой инстинкт
Психолог Стивен Пинкер называет наш на уровне ДНК инстинкт изучения грамматически сконструированного языка Языковым инстинктом. Идею о том, что грамматический язык - это не просто культурный артефакт, впервые популяризировал лингвист Ноам Хомский.Как мы видели на примере инстинкта повествования, мы используем эти инстинкты для создания общих историй, а также для сплетен, решения проблем и борьбы, среди прочего. Теоретически грамматически упорядоченный язык несет в себе бесконечное разнообразие значений.

13. Предвзятость при первом заключении
Как известно Чарли Мангер заметил, что разум работает как сперматозоид и яйцеклетка: первая идея возникает, а затем ум закрывается. Как и многие другие тенденции, это, наверное, энергосберегающий прибор. Наша склонность делать первые выводы заставляет нас принимать множество ошибочных результатов и перестать задавать вопросы; с ним можно бороться с помощью простых и полезных мысленных распорядков.

14. Склонность к чрезмерному обобщению на малых выборках
Для людей важно делать обобщения; нам не нужно видеть все примеры, чтобы понять общее правило, и это работает в наших интересах. Однако с обобщением возникает подмножество ошибок, когда мы забываем о Законе больших чисел и действуем так, как будто его не существует. Мы берем небольшое количество примеров и создаем общую категорию, даже если у нас нет статистически обоснованной основы для вывода.

15.Склонность к относительному удовлетворению / несчастью
Склонность к зависти, вероятно, является наиболее очевидным проявлением тенденции относительного удовлетворения, но почти все исследования человеческого счастья показывают, что она связана с состоянием человека относительно его прошлого или его сверстников, а не абсолютный. Эти относительные тенденции причиняют нам большое несчастье или счастье в самых разных объективно различных ситуациях и делают нас плохими предсказателями нашего собственного поведения и чувств.

16.Предвзятость и постоянство
Как часто и хорошо известно психологи, люди склонны придерживаться своих прежних обязательств и оставаться последовательными, когда это возможно. Эта черта необходима для социальной сплоченности: людям, которые часто меняют свои выводы и привычки, часто не доверяют. Тем не менее, наше стремление оставаться последовательным может превратиться, как выразился один шутник, в «хобгоблина глупых умов» - когда оно сочетается с предвзятостью первого вывода, мы в конечном итоге получаем плохие ответы и остаемся равнодушными перед лицом убедительных доказательств. .

17. Предвзятость в ретроспективе
Как только мы узнаем результат, почти невозможно мысленно повернуть время вспять. Наш повествовательный инстинкт приводит нас к выводу, что мы знали это все время (что бы это ни было), тогда как на самом деле мы часто просто рассуждаем постфактум с информацией, недоступной нам до события. Предвзятость в ретроспективе объясняет, почему разумно вести дневник важных решений в неизменном виде и пересматривать свои убеждения, когда мы убеждаем себя, что знали это с самого начала.

18. Чувствительность к справедливости
Правосудие глубоко в наших жилах. Еще одна иллюстрация нашего относительного благополучия - мы - осторожные арбитры в том, что справедливо. Нарушения справедливости можно считать основанием для ответных действий или, по крайней мере, недоверия. Однако сама справедливость кажется движущейся мишенью. То, что кажется справедливым и справедливым в одно время и в одном месте, может не быть в другом. Учтите, что рабство считалось совершенно естественным и совершенно неестественным в чередующихся фазах человеческого существования.

19. Склонность переоценивать последовательность поведения (фундаментальная ошибка атрибуции)
Мы склонны чрезмерно приписывать поведение других их врожденным чертам, а не ситуативным факторам, что приводит к переоценке того, насколько последовательным будет такое поведение в будущем. . В такой ситуации прогнозировать поведение кажется не очень сложным. Конечно, на практике постоянно демонстрируется, что это предположение неверно, и поэтому мы удивляемся, когда другие действуют не в соответствии с «врожденными» качествами, которыми мы их наделили.

20. Влияние стресса (включая критические моменты)
Стресс вызывает как психические, так и физиологические реакции и имеет тенденцию усиливать другие предубеждения. Почти все человеческие психические предубеждения усугубляются перед лицом стресса, когда тело переходит в реакцию «бей или беги», полагаясь исключительно на инстинкт без экстренного торможения рассуждений типа «Система 2» Даниэля Канемана. Стресс вызывает поспешные решения, незамедлительность и откат к привычке, что дает начало девизу элитных солдат: «В гуще битвы вы не подниметесь до уровня своих ожиданий, а упадете до уровня своей подготовки.”

21. Предвзятость выжившего
Основная проблема историографии - нашей интерпретации прошлого - состоит в том, что история написана победителями. Мы не видим того, что Нассим Талеб называет «тихой могилой» - владельцев лотерейных билетов, которые не выиграли. Таким образом, мы слишком приписываем успех действиям, совершаемым успешным агентом, а не случайности или удаче, и часто извлекаем ложные уроки, исключительно изучая победителей, не видя всех сопутствующих проигравших, которые действовали таким же образом, но им не повезло. преуспевать.

22. Склонность хотеть что-то делать (драка / бегство, вмешательство, демонстрация ценности и т. Д.)
Мы можем назвать это синдромом скуки: у большинства людей есть тенденция к необходимости действовать, даже когда в их действиях нет необходимости. . Мы также склонны предлагать решения, даже если у нас нет знаний для решения проблемы.

23. Предвзятость фальсификации / подтверждения
Человек верит в то, чего хочет человек. Точно так же мы верим в то, что выбираем видеть.Это обычно называется предвзятостью подтверждения. Это глубоко укоренившаяся умственная привычка, одновременно сохраняющая энергию и удобная, - искать подтверждения давно укоренившейся мудрости, а не нарушения. Тем не менее, научный процесс - включая создание гипотез, слепое тестирование, когда это необходимо, и объективную статистическую строгость - предназначен для того, чтобы искоренить прямо противоположное, поэтому он так хорошо работает, если следовать ему.

Современное научное предприятие работает по принципу фальсификации: метод называется научным, если он может быть сформулирован таким образом, что определенный определенный результат может привести к тому, что он окажется ложным.Псевдознание и псевдонаука действуют и распространяются, будучи несостоятельными - как и в случае с астрологией, мы не можем доказать их правильность или неправильность, потому что условия, при которых они были бы показаны ложными, никогда не указываются.

Лучшие языковые модели и их значение

Мы обучили крупномасштабную языковую модель без учителя, которая генерирует связные абзацы текста, обеспечивает высокую производительность на многих тестах языкового моделирования и выполняет элементарное понимание прочитанного, машинный перевод, ответы на вопросы и обобщение - все без специальной подготовки.

Просмотреть кодПрочитать статью

Наша модель, получившая название GPT-2 (преемница GPT), была обучена просто предсказывать следующее слово в 40-гигабайтном тексте Интернета. Из-за нашей обеспокоенности по поводу вредоносных приложений технологии мы не выпускаем обученную модель. В качестве эксперимента по ответственному раскрытию информации мы вместо этого выпускаем модель гораздо меньшего размера, с которой исследователи могут экспериментировать, а также технический документ.

GPT-2 - это большая языковая модель на основе преобразователя с 1,5 миллиардами параметров, обученная на наборе данных из 8 миллионов веб-страниц.GPT-2 обучается с простой целью: предсказать следующее слово, учитывая все предыдущие слова в некотором тексте. Разнообразие набора данных заставляет эту простую цель содержать естественные демонстрации множества задач в различных областях. GPT-2 - это прямое масштабирование GPT с более чем 10-кратным увеличением параметров и обучением на более чем 10-кратном объеме данных.

GPT-2 обладает широким набором возможностей, в том числе возможностью генерировать условные образцы синтетического текста беспрецедентного качества, при этом мы вводим в модель входные данные и заставляем их генерировать длительное продолжение.Кроме того, GPT-2 превосходит другие языковые модели, обученные в определенных доменах (например, Википедия, новости или книги), без необходимости использования этих наборов данных для обучения для конкретных предметных областей. При выполнении языковых задач, таких как ответы на вопросы, понимание прочитанного, резюмирование и перевод, GPT-2 начинает изучать эти задачи из необработанного текста, не используя никаких данных для обучения для конкретных задач. Хотя оценки этих последующих задач далеки от современного уровня техники, они предполагают, что задачи могут выиграть от неконтролируемых методов при наличии достаточных (немаркированных) данных и вычислений.

Образцы

GPT-2 генерирует образцы синтетического текста в ответ на ввод модели произвольным образом. Модель похожа на хамелеона - она ​​адаптируется к стилю и содержанию условного текста. Это позволяет пользователю создавать реалистичные и последовательные продолжения темы по своему выбору, как видно из следующих избранных примеров.

Системная подсказка (написанная человеком)

Это шокирующее открытие: ученый обнаружил стадо единорогов, живущее в отдаленной, ранее неисследованной долине в Андах.Еще более удивительным для исследователей было то, что единороги прекрасно говорили по-английски.

Завершение модели (написано машиной, 10 попыток)

Ученый назвал население в честь характерного рога «Единорог Овидия». Эти четырехрогие серебристо-белые единороги ранее были неизвестны науке.

Теперь, спустя почти два столетия, наконец-то разгадана загадка, из-за которой возник этот странный феномен.

Доктор Хорхе Перес, биолог-эволюционист из Университета Ла-Паса, и несколько его товарищей исследовали Анды, когда обнаружили небольшую долину, где не было других животных или людей. Перес заметил, что в долине есть что-то вроде естественного фонтана, окруженного двумя скалистыми вершинами и серебряным снегом.

Перес и остальные отправились дальше в долину. «К тому времени, когда мы достигли вершины одной из вершин, вода стала синей с некоторыми кристаллами наверху», - сказал Перес.

Перес и его друзья были поражены, увидев стадо единорогов. Этих существ можно было увидеть с воздуха, и им не нужно было слишком много двигаться, чтобы увидеть их - они были так близко, что могли коснуться своих рогов.

Изучая этих причудливых существ, ученые обнаружили, что они также говорили на довольно обычном английском. Перес заявил: «Мы видим, например, что у них есть общий« язык », что-то вроде диалекта или диалектики».

Доктор.Перес считает, что единороги, возможно, произошли из Аргентины, где животные считались потомками заблудшей расы людей, которые жили там до прибытия людей в те части Южной Америки.

Хотя их происхождение до сих пор неясно, некоторые полагают, что, возможно, эти существа были созданы, когда человек и единорог встретили друг друга во времена, предшествующие человеческой цивилизации. По словам Переса, «в Южной Америке такие инциденты кажутся довольно обычным явлением».

Однако Перес также отметил, что, вероятно, единственный способ узнать наверняка, действительно ли единороги являются потомками потерянной инопланетной расы, - это ДНК.«Но, похоже, они довольно хорошо могут общаться на английском, что, я считаю, является признаком эволюции или, по крайней мере, изменения в социальной организации», - сказал ученый.

Системная подсказка (написанная человеком)

Сегодня в Цинциннати был украден вагон поезда с контролируемыми ядерными материалами. Его местонахождение неизвестно.

Завершение модели (написано машиной, первая попытка)

Инцидент произошел на железнодорожной линии в центре города, которая идет от станций Ковингтон и Ашленд.

В электронном письме, адресованном новостным агентствам Огайо, Министерство энергетики США сообщило, что работает с Федеральным управлением железных дорог, чтобы найти вора.

«Кража этого ядерного материала будет иметь серьезные негативные последствия для здоровья населения и окружающей среды, нашей рабочей силы и экономики нашей страны», - сказал Том Хикс, министр энергетики США. «Нашим главным приоритетом является защита кражи и гарантия того, что это больше не повторится».

Согласно сообщению официальных лиц Департамента, украденный материал был взят с исследовательской площадки Исследовательского Треугольника Университета Цинциннати.

Комиссия по ядерному регулированию не сразу разгласила какую-либо информацию.

Согласно сообщению, расследование этой группы возглавляет Управление безопасности ядерных материалов Министерства энергетики США.

«Безопасность людей, окружающей среды и национальных ядерных запасов - наш главный приоритет», - сказал Хикс. «Мы докопаемся до сути и не будем оправдываться.

Системная подсказка (написанная человеком)

Майли Сайрус сегодня поймали на воровстве в магазинах «Аберкромби» и «Фитч» на Голливудском бульваре.

Завершение модели (машинное письмо, вторая попытка)

19-летнюю певицу засняла на камеру охрана, которую вывозили из магазина.

Певец был одет в черную толстовку с капюшоном с надписью «Blurred Lines» спереди и «Fashion Police» на спине.

Прокрутите вниз, чтобы увидеть видео

Кража в магазине: Майли Сайрус сегодня поймали на кражах в магазине у Abercrombie и Fitch на Голливудском бульваре (на фото)

Певец был одет в черную толстовку с капюшоном с надписью «Blurred Lines» спереди и «Fashion Police» на спине.

На певице также были очки в черной оправе, черный пиджак, черные джинсы и черные сандалии.

Она несла пару перчаток в черно-белую полоску и небольшую черную сумку.

Системная подсказка (написанная человеком)

Мы обучили большую языковую модель под названием GPT-2, которая генерирует реалистичные абзацы текста, а также демонстрирует нулевое обобщение для таких задач, как машинный перевод, ответы на вопросы, понимание прочитанного и резюмирование - проблемы, которые обычно решаются с использованием обучающих наборов данных и моделей разработан специально для этих задач.

Типичный подход к языковому моделированию состоит в том, чтобы изучить следующую задачу: предсказать следующее слово, учитывая все предыдущие слова в некотором тексте. В прошлом году Generative Pre-Training Transformer (GPT) OpenAI показал, что языковые модели, обученные на больших объемах данных, могут быть адаптированы к конкретным задачам для достижения высокой производительности. GPT-2 показывает, что гораздо более крупные языковые модели, обученные на более разнообразном наборе данных, полученном из Интернета, начинают изучать эти задачи НЛП, не нуждаясь в данных обучения для конкретных задач, вместо этого изучая примеры, которые система извлекает из необработанного текста.Эти системы также демонстрируют существенный качественный скачок в реалистичности и последовательности создаваемого текста.

Завершение модели (написано машиной, первая попытка)

Здесь вы можете увидеть самый последний прогресс с генеративным предварительно обученным трансформатором:

Рисунок 1: Генеративное предварительно обученное обучение трансформатора на нескольких текстах.

Сейчас мы готовим набор наборов данных для перевода и машинного перевода в нашей языковой модели.Мы будем использовать один из большого количества образцов текста, предоставленных The New York Times.

Мы считаем, что этот проект - первый шаг в направлении разработки больших систем НЛП без данных обучения для конкретных задач. То есть мы разрабатываем систему машинного языка в генеративном стиле без явных правил для создания текста.

Мы надеемся на будущее сотрудничество между компьютерными учеными, лингвистами и исследователями машинного обучения.

Системная подсказка (написанная человеком)

Леголас и Гимли двинулись на орков, подняв свое оружие с душераздирающим боевым кличем.

Завершение модели (написано машиной, первая попытка)

Ответом орков был оглушительный натиск когтей, когтей и когтей; даже Элронд был вынужден отступить. «Ты в хороших руках, дварф», - сказал Гимли, который был одним из первых, кто напал на орков; потребовалось всего два слова, прежде чем их противники превратились в пропитанное кровью болото, и дварф убил свое первое за ночь убийство. Битва длилась часами, пока два крупнейших орка не попытались сокрушить Арагорна.Когда они наконец остановились, они лежали безжизненными и побежденными на протяжении многих миль.

«Я ничего не беру», - сказал Арагорн. «Но я даю слово, на свой страх и риск, что я никогда не забуду этот ужасный день. Никто из нас не забудет. Всегда!"

"Я этого никогда не забуду!" крикнул Гимли, который был в гуще битвы, но не принимал в ней участия. Один из раненых орков, которых он унес, он был единственным из выживших, кто остался неповрежденным. «Мы сохраним память о том дне зла и войне с ним, пока живы, друзья мои!»

«Тогда мы сохраним его, пока живы», - добавил Леголас.«И мы не забудем первую великую битву этой ночи, даже если мы, возможно, забыли окончательное поражение».

«Я согласен, - сказал Гэндальф, - но мы все будем помнить это как последнюю битву в Средиземье и первую великую битву нового дня».

Арагорн обнажил свой меч, и битва при Фангорне была выиграна. Когда они шли через чащу, утренний туман рассеялся, и день превратился в сумерки.

Два кольца были возвращены Ривенделлу.Фродо и Сэм проснулись одни в своей комнате, и Фродо нашел на своей подушке записку. Он открыл и прочитал:

.

Да пребудет с вами всегда Сила Кольца и пусть его свет никогда не угаснет. Я не уверен, имеет ли значение, какое из двух колец мы принимаем сегодня, но, как вы меня спросили, я выбрал свое. Мне жаль покидать тебя, Фродо, но знай, что мы очень близки к концу, и что ты с нами навсегда. Пусть это письмо благополучно найдет вас в Ривенделле; а если нет, то я приму кольцо вместо тебя.Если вы случайно найдете или отдадите это письмо врагу, пусть они узнают силу кольца, и пусть два кольца никогда не сломаются!

Системная подсказка (написанная человеком)

В качестве домашнего задания на сегодня опишите, пожалуйста, причины гражданской войны в США.

Завершение модели (написано машиной, 5 попыток)

Донни Фергюсон

Легко определить, почему произошла Гражданская война, потому что так много людей и так много книг, так много телевидения и фильмов говорят нам, что это была причина, что она как-то связана с расой, экономикой или религией.Многие согласны с тем, что это была, по сути, война за рабство от имени капитализма, около века рабства. Но большинство людей думают не об этом, когда думают о гражданской войне. Многие думают о войне как о правах государства. Вы не ошиблись в этом, но было бы заблуждением утверждать, что Гражданская война была конфликтом между правами штатов и федерализмом. Итак, давайте попробуем еще раз. Какая идея вдохновила так много людей отправиться на поля сражений при Геттисберге, Антиетаме, Геттисберге, Петербурге и Фредериксберге? Американская идея республики - идея ограниченного правительства - значительная часть истории.

В 1791 году Томас Джефферсон сказал: «Наша Конституция была создана только для моральных и религиозных людей. Она совершенно неадекватна любому другому правительству». «Отцы-основатели» были в основном религиозными людьми, не очень заботившимися о правах государства. Гражданская война возникла как реакция на идею о том, что федеральное правительство отнимает слишком много власти у штатов, что они не являются суверенными. Сам Джефферсон, как вы хорошо знаете, является автором Декларации независимости, у которого были действительно сумасшедшие идеи о, ну, ну, вы знаете, отделении по разным причинам.Война между Штатами (позже Великое восстание) была радикальным переосмыслением американской идеи, и неудивительно, что внука Джефферсона, который написал в честь своего отца и деда и написал об этом, был назван Томасом в честь президента. «Федеральное правительство и правительства штатов созданы для блага богатой и крупной собственности», - это мнение отцов-основателей продвигается некоторыми из самых видных политиков сегодняшнего дня, в том числе теми, кто занимает видные государственные должности и имеет прямую заинтересованность в Республиканская партия, захваченная "федералистским" крылом партии.Так почему же так много людей имеют простой способ понять Гражданскую войну, которая имеет прямое отношение к Югу и не имеет ничего общего с Югом? Флаг Конфедерации долгое время был символом расизма, но когда началась Гражданская война и закончилась Гражданская война, многие люди внезапно стали воспринимать его по-другому. Произошло изменение взглядов, что, я думаю, заставило людей серьезно задуматься о том, почему произошла Гражданская война.

Другая часть объяснения - это то, что, как мне кажется, один ученый хорошо понимает, а многие люди не понимают, - это идея о том, что южные штаты остались позади в промышленной революции, и это заставило Юг по-настоящему почувствовать себя, особенно в Юг, что они на самом деле не были в авангарде промышленной революции.

Системная подсказка (написанная человеком)

Джон Ф. Кеннеди был только что избран президентом Соединенных Штатов, воскрес из могилы спустя десятилетия после своего убийства. Благодаря чудесным достижениям в области нанотехнологий мозг Кеннеди был восстановлен из его останков и установлен в центре управления современного робота-гуманоида. Ниже приводится стенограмма его благодарственной речи.

Завершение модели (написано машиной, 25 попыток)

"Пора еще раз.Я верю, что эта нация может творить великие дела, если люди сделают свой голос услышанным. Мужчины и женщины Америки должны еще раз призвать наши лучшие элементы, всю нашу изобретательность и найти способ превратить такую ​​огромную трагедию в возможность для большего блага и исполнения всех наших мечтаний. В предстоящие месяцы и годы нас ждет много сражений, в которых нам нужно будет быть сильными и отдать всю свою энергию не для отражения захватчиков, а для сопротивления агрессии и завоевания свободы и равенства для всех. наших людей.Судьба человечества висит на волоске; мы не можем позволить, чтобы это ускользнуло. Сейчас и в ближайшие годы перед нами стоит задача решить, как нам достичь своей конечной судьбы. Если мы этого не сделаем, мы обречены ».

"Мы, потомки мужчин и женщин Континентальной армии, которые противостояли превосходящим силам во имя нашей независимости и которые боролись против злых сил мира во имя свободы и человеческого достоинства, мы, наследники таких мужчин и женщин, как Дэниел Бун, которых родила эта страна, могут исполнить нашу судьбу так же, как вы исполнили свою; и мы клянемся перед всем миром каждую секунду каждого дня.«

После выборов президент Соединенных Штатов запросил «более полную» информацию о происхождении мозга Кеннеди. В переписке со мной доктор Роберт Вуд, который, согласно Википедии, является руководителем проекта передовых исследований в области нанотехнологий Университета Мэриленда, предоставил следующую информацию:

(1) Мозг JFK был получен и реконструирован путем отбора образцов ткани. Невозможно было транспортировать ткань по воздуху.(2) Образец был взят из области вокруг его верхней части груди и отправлен в Университет Мэриленда для анализа. В этот момент человеческий мозг имел бы размер около полутора кубических сантиметров. Затем данные были проанализированы вместе с материалом, полученным из исходного мозга, чтобы произвести реконструкцию; с точки зрения непрофессионала, это «сетка» ткани мозга. Никаких дополнительных средств от Министерства обороны не было. Образцы были отправлены обратно в лабораторию ФБР для изучения и анализа. (3) Никогда не было попытки клонировать кого-либо из величайших президентов Америки.Насколько нам известно, президент был одним из самых известных людей на планете Земля. Если бы это было возможно, так и было бы.

Системная подсказка (написанная человеком)

Переработка полезна для всего мира.

НЕТ! ТЫ НЕ МОЖЕТ БЫТЬ БОЛЕЕ НЕПРАВИЛЬНЫМ !!

Завершение модели (написано машиной, 25 попыток)

Переработка НЕ ​​идет на пользу миру.Это плохо для окружающей среды, для нашего здоровья и для экономики. Я не шучу. Переработка вредна для окружающей среды. Это разрушительно для Земли и является одним из основных факторов глобального потепления. Переработка вредна для нашего здоровья. Он способствует ожирению и таким заболеваниям, как болезни сердца и рак. Переработка вредна для нашей экономики. Это увеличивает стоимость продукта и, в свою очередь, цену всего, что сделано с этим продуктом. Переработка вредна для нашей нации.Мы платим огромную цену за привилегию обладать самой современной и эффективной системой утилизации. Переработка - это огромная и колоссальная трата времени, энергии, денег и ресурсов. И именно поэтому нам нужно вернуться к основам и вернуться к основам наших усилий по переработке. Один из лучших способов начать - взглянуть на процесс создания бумажного изделия. Когда вы делаете бумажный продукт, это, по сути, длинная цепочка материалов. Все, начиная с сырья (дерево, картон, бумага и т. Д.).), реагентам (красители, растворители и т. д.), полиграфическому оборудованию (химикаты, клей, бумага, чернила и т. д.), упаковке, упаковочным материалам (ртуть, химикаты и т. д.), технологическому оборудованию. (нагрев, охлаждение и т. д.), упаковочные материалы, упаковочные материалы, отправляемые за границу, и упаковочные материалы, используемые в Соединенных Штатах. Каждый шаг на этом пути создает тонны отходов, которые нам постоянно приходится убирать. Процесс изготовления бумажного изделия очень расточителен.Но конечный результат - это то, что нам всем нужно потреблять. И если мы хотим, чтобы процесс вторичной переработки шел эффективно, нам действительно нужно продумать каждый шаг на пути к созданию бумажного продукта.

Как показывают приведенные выше примеры, наша модель способна генерировать образцы из множества подсказок, которые кажутся близкими к человеческому качеству и демонстрируют согласованность на странице или более текста. Тем не менее, мы наблюдали различные виды отказов, такие как повторяющийся текст, сбои моделирования мира (например,г. модель иногда пишет про пожаров, происходящих под водой () и неестественное переключение темы. Изучение этих слабых мест языковых моделей является активной областью исследований в сообществе, занимающемся обработкой естественного языка.

В целом, мы обнаружили, что для получения хорошего образца требуется несколько попыток, причем количество попыток зависит от того, насколько модель знакома с контекстом. При запросе на темы, которые широко представлены в данных (Брексит, Майли Сайрус, Властелин колец и т. Д.), Кажется, что он способен генерировать разумные выборки примерно в 50% случаев.Верно и обратное: для высокотехнологичных или эзотерических типов контента модель может работать плохо. Тонкая настройка дает возможность еще более детального контроля над сгенерированными образцами - например, мы можем настроить GPT-2 в наборе данных Amazon Reviews и использовать это, чтобы позволить нам писать обзоры с учетом таких вещей, как рейтинг и категория в звездах.

Эти образцы имеют существенное политическое значение: большие языковые модели становятся все более легкими в использовании для масштабируемой, настраиваемой, согласованной генерации текста, которая, в свою очередь, может использоваться как полезными, так и вредоносными способами.Мы обсудим эти последствия более подробно ниже и опишем эксперимент по публикации, который мы проводим в свете таких соображений.

Нулевой выстрел

GPT-2 достигает самых современных результатов по множеству задач моделирования на языке предметной области. Наша модель не обучается на каких-либо данных, специфичных для какой-либо из этих задач, и оценивается на них только в качестве финального теста; это известно как установка «нулевого выстрела». GPT-2 превосходит модели, обученные на наборах данных для конкретной предметной области (например,г. Википедия, новости, книги) при оценке на тех же наборах данных. В следующей таблице показаны все наши современные результаты нулевого выстрела.

(+) означает, что более высокий балл лучше для этого домена. (-) означает, что чем меньше балл, тем лучше.

Набор данных Метрическая система Наш
Результат
Предыдущая
Запись
Человек
Схема Винограда
Вызов
точность (+) 70.70% 63,7% 92% +
ЛАМБАДА точность (+) 63,24% 59,23% 95% +
ЛАМБАДА недоумение (-) 8,6 99 ~ 1-2
Детский книжный тест
Нарицательные
(точность проверки)
точность (+) 93,30% 85,7% 96%
Детский книжный тест
Именованные сущности
(точность проверки)
точность (+) 89.05% 82,3% 92%
Penn Tree Bank недоумение (-) 35,76 46,54 неизвестно
WikiText-2 недоумение (-) 18,34 39,14 неизвестно
enwik8 бит на
символа (-)
0,93 0,99 неизвестно
текст8 бит на
символа (-)
0.98 1,08 неизвестно
WikiText-103 недоумение (-) 17,48 18,3 неизвестно

GPT-2 выполняет самые современные задачи по моделированию Winograd Schema, LAMBADA и другим задачам языкового моделирования.

В других языковых задачах, таких как ответы на вопросы, понимание прочитанного, обобщение и перевод, мы можем получить удивительные результаты без какой-либо тонкой настройки наших моделей, просто путем правильного запроса обученной модели (см. Ниже примеры того, как мы делаем это), хотя мы все еще не достигли уровня развития специализированных систем.

Задача

Понимание прочитанного : ответьте на вопросы по заданным отрывкам

Пример

Эстафета огня Летних Олимпийских игр 2008 года проходила с 24 марта по 8 августа 2008 года, накануне летних Олимпийских игр 2008 года, и была посвящена теме «Один мир, одна мечта». Планы на эстафету были объявлены 26 апреля 2007 года в Пекине, Китай. Эстафета, также называемая организаторами «Путешествием гармонии», длилась 129 дней и несла факел на 137 000 км (85 000 миль) - самая длинная дистанция из всех эстафет олимпийского огня с тех пор, как традиция была начата перед летними Олимпийскими играми 1936 года.

После зажжения 24 марта на месте проведения Олимпийских игр в Олимпии, Греция, факел отправился на стадион Панатинаико в Афинах, а затем в Пекин, прибывший 31 марта. Из Пекина факел шел по маршруту, проходящему через шесть мест. континенты. Факел посетил города вдоль Шелкового пути, символизируя древние связи между Китаем и остальным миром. Эстафета также включала восхождение с пламенем на вершину Эвереста на границе Непала и Тибета, Китай с китайской стороны, которая была закрыта специально для мероприятия.

Q: Какая была тема?
A: «один мир, одна мечта».

В: Какова была длина забега?
A: 137000 км

В: Он был больше предыдущих?
A: Нет

В: Где началась гонка?
A: Олимпия, Греция

В: Есть ли что-нибудь примечательное в этом месте?
A: место рождения Олимпийских игр

В: Куда они пошли?
A: Афины

В: Сколько дней длилась гонка?
А: семь

В: Посещали ли они какие-нибудь известные достопримечательности?
A: Стадион Панатинаико

В: И они лазили на какие-нибудь горы?
А:

Целевые ответы : неизвестно или да
Типовой ответ : Эверест

Производительность
Задача

Здравый смысл : разрешение двусмысленного местоимения

Набор данных

Вызов схемы Винограда

Примеры

Трофей не помещается в коричневый чемодан, потому что он слишком велик.

Правильный ответ : it = трофей
Типовой ответ : it = трофей

Трофей не помещается в коричневый чемодан, потому что он слишком мал.

Правильный ответ : it = чемодан
Типовой ответ : it = чемодан

Производительность
Набор данных

Естественные вопросы

Примеры

Кто написал книгу о происхождении видов?

Правильный ответ : Чарльз Дарвин
Типовой ответ : Чарльз Дарвин

Какой самый большой штат в США?S. по массиву суши?

Правильный ответ : Аляска
Типовой ответ : Калифорния

Производительность
Задача

Языковое моделирование широких контекстов : предсказать последнее слово отрывка

Пример

И его солнечная тень, и прохладная трава под ним были долгожданной передышкой после душной кухни, и я был рад расслабиться на шершавой, ломкой коре дерева и начать свой завтрак с маслом, поджаренным хлебом и свежими фруктами.Даже вода была вкусной, такая чистая и холодная. Это почти компенсировало отсутствие…

Правильный ответ : кофе
Типовой ответ : еда

Производительность
Задача

Обобщение : обобщение новостных статей

Набор данных

Набор данных CNN и Daily Mail

Пример текста (для краткости обрезан)

Доисторический человек изобразил невероятное множество доисторических зверей на грубых известняковых стенах пещеры в современной Франции 36000 лет назад.

Теперь, с помощью передовых технологий, эти произведения искусства в пещере Шове-Пон-д'Арк были воспроизведены, чтобы создать самую большую копию пещеры в мире.

Справочная информация

Пещера имитирует знаменитую Пещеру Пон-д'Арк во Франции, самую старую пещеру, украшенную человеком и наиболее хорошо сохранившуюся.Реплика содержит все 1000 картин, среди которых 425, таких как шерстистый носорог и мамонты. Мельчайшие детали были скопированы с использованием 3D-моделирования и анаморфных техник, которые часто используются при съемке широкоформатных изображений. В современной пещере также есть копии отпечатков лап медведей, костей и деталей, сохранившихся в оригинальной пещере.

Резюме (машинное письмо)

Первоначальное место в Валлон-Пон-Д'арк на юге Франции является объектом Всемирного наследия ЮНЕСКО и является старейшей из известных и лучше всего сохранившихся пещер, украшенных руками человека.Копия пещеры была построена в нескольких милях от первоначального места в Валлон-Пон-д'Арк на юге Франции. Пещера содержит изображения 14 различных видов животных, включая шерстистых носорогов, мамонтов и больших кошек.

Производительность
Задача

Машинный перевод : перевод предложений с французского на английский

Пример

Французское предложение :
Un Homme a explore que l'opération gratuite qu'il avait subie pour soigner une hernie lui permettrait de travailler à nouveau.

Справочный перевод :
Один мужчина объяснил, что сделанная ему бесплатная операция по удалению грыжи позволит ему снова работать.

Перевод модели :
Один мужчина сказал мне, что обещанное ему денежное вознаграждение за операцию не позволит ему поехать.

Производительность

Мы предполагаем, что, поскольку эти задачи являются подмножеством общего языкового моделирования, мы можем ожидать дальнейшего повышения производительности с увеличением объема вычислений и данных.Другие опубликовали аналогичные гипотезы. Мы также ожидаем, что тонкая настройка улучшит производительность последующих задач, хотя нам еще предстоит провести тщательные эксперименты.

Последствия для политики

Крупные общеязыковые модели могут иметь значительное влияние на общество, а также найти множество приложений в ближайшем будущем. Мы можем предвидеть, как системы, подобные GPT-2, могут быть использованы для создания:

  • Письменные помощники с ИИ
  • Более эффективные диалоговые агенты
  • Неконтролируемый перевод между языками
  • Улучшенные системы распознавания речи

Мы также можем представить себе применение этих моделей в злонамеренных целях, включая следующие (или другие приложения, которые мы еще не можем ожидать):

  • Создание вводящих в заблуждение новостных статей
  • Выдавать себя за других в сети
  • Автоматизировать создание оскорбительного или поддельного контента для публикации в социальных сетях
  • Автоматизировать создание спама / фишингового контента

Эти результаты в сочетании с более ранними результатами по синтетическим изображениям, аудио и видео подразумевают, что технологии снижают стоимость создания поддельного контента и проведения кампаний по дезинформации.Широкой публике необходимо будет более скептически относиться к тексту, который они находят в Интернете, так же как феномен «глубокой подделки» требует большего скептицизма в отношении изображений.

Сегодня злоумышленники - некоторые из которых носят политический характер - уже начали атаковать общие онлайн-сообщества, используя такие вещи, как «роботизированные инструменты, фальшивые учетные записи и специальные команды, чтобы троллить людей с ненавистными комментариями или клеветой, которые заставляют их бояться говорить , или трудно быть услышанным или трудно поверить ». Мы должны подумать о том, как исследования в области создания синтетических изображений, видео, аудио и текста могут в дальнейшем объединиться, чтобы открыть новые, пока еще непредвиденные возможности для этих субъектов, и должны стремиться к созданию более эффективных технических и нетехнических контрмер.Кроме того, лежащие в основе технические инновации, присущие этим системам, лежат в основе фундаментальных исследований в области искусственного интеллекта, поэтому невозможно контролировать исследования в этих областях, не замедляя прогресс ИИ в целом.

Стратегия выпуска

Из-за опасений по поводу использования больших языковых моделей для создания обманного, предвзятого или оскорбительного языка в больших масштабах, мы выпускаем только гораздо меньшую версию GPT-2 вместе с образцом кода. Мы не выпускаем набор данных, обучающий код или веса модели GPT-2.Почти год назад мы написали в Хартии OpenAI: «Мы ожидаем, что проблемы безопасности сократят нашу традиционную публикацию в будущем, одновременно увеличивая важность совместного использования исследований в области безопасности, политики и стандартов», и мы рассматриваем эту текущую работу как потенциально представляет собой раннее начало таких опасений, которые, как мы ожидаем, со временем могут усилиться. Это решение, как и наше его обсуждение, является экспериментом: хотя мы не уверены, что это правильное решение сегодня, мы полагаем, что сообществу ИИ в конечном итоге придется серьезно заняться вопросом норм публикации в определенных области исследований.В других дисциплинах, таких как биотехнология и кибербезопасность, уже давно ведутся активные дебаты об ответственной публикации в случаях с явным потенциалом неправомерного использования, и мы надеемся, что наш эксперимент послужит примером для более детального обсуждения решений о выпуске моделей и кода в сообществе ИИ.

Нам известно, что у некоторых исследователей есть техническая возможность воспроизвести наши результаты и открыть их исходный код. Мы считаем, что наша стратегия выпуска ограничивает начальный набор организаций, которые могут это сделать, и дает сообществу ИИ больше времени для обсуждения последствий таких систем.

Мы также считаем, что правительствам следует рассмотреть возможность расширения или начала инициатив по более систематическому мониторингу воздействия на общество и распространению технологий искусственного интеллекта, а также для измерения развития возможностей таких систем. Если эти усилия будут продолжены, они могут дать лучшую доказательную базу для решений лабораторий ИИ и правительств в отношении решений о публикации и политики в области ИИ в более широком смысле.

Мы продолжим публичное обсуждение этой стратегии через шесть месяцев. Если вы хотите обсудить большие языковые модели и их значение, напишите нам по адресу: languagequestions @ openai.com. И если вам нравится работать над передовыми языковыми моделями (и обдумывать их последствия для политики), мы нанимаем.


Промежуточное обновление GPT-2, май 2019 г.

Мы реализуем два механизма ответственной публикации GPT-2 и, надеюсь, будущих выпусков: поэтапный выпуск и совместное использование на основе партнерства. Сейчас мы выпускаем более крупную версию GPT-2 345M в качестве следующего шага в поэтапном выпуске и делимся версиями 762M и 1.5B с партнерами в сообществах ИИ и безопасности, которые работают над повышением готовности общества к большим языковым моделям.

Поэтапный выпуск

Поэтапный выпуск предполагает постепенный выпуск семейства моделей с течением времени. Цель поэтапного выпуска GPT-2 - дать людям время оценить свойства этих моделей, обсудить их социальные последствия и оценить влияние выпуска после каждого этапа.

В качестве следующего шага в нашей стратегии поэтапного выпуска мы выпускаем версию GPT-2 с параметрами 345M. Эта модель отличается улучшенными характеристиками по сравнению с версией 117M, хотя и уступает 1.5B в отношении простоты создания связного текста. Мы были взволнованы, увидев так много положительных результатов использования GPT-2-117M, и надеемся, что 345M принесет еще больше преимуществ.

Хотя риск неправильного использования 345M выше, чем риск 117M, мы считаем, что он значительно ниже, чем риск 1,5B, и мы полагаем, что системы обучения, аналогичные по возможностям GPT-2-345M, уже находятся в пределах досягаемости для многих участников. ; этот развивающийся ландшафт репликации информировал нас о принятии решений о том, что следует выпустить.

При принятии решения о выпуске 345M мы учитывали следующие факторы: простота использования (разными пользователями) моделей разного размера для генерации связного текста, роль людей в процессе генерации текста, вероятность и сроки будущего тиражирование и публикация другими лицами, доказательства использования в естественных условиях и выводы экспертов о ненаблюдаемом использовании, доказательства концепции, такие как генератор обзоров, упомянутый в исходном сообщении в блоге, сила спроса на модели для полезных целей и исходные данные заинтересованных сторон и экспертов.Мы по-прежнему не уверены в некоторых из этих переменных и продолжаем приветствовать информацию о том, как принимать соответствующие решения о публикации языковых моделей.

Мы надеемся, что текущие исследования предвзятости, обнаружения и неправильного использования дадут нам уверенность в своевременной публикации более крупных моделей, а через шесть месяцев мы поделимся более полным анализом социальных последствий языковых моделей и нашей эвристикой для выпуска. решения.

Партнерские отношения

С момента публикации этого сообщения в блоге в феврале мы беседовали со многими внешними исследователями, технологическими компаниями и политиками о нашей стратегии выпуска и последствиях все более крупных языковых моделей.Мы также представляли или обсуждали нашу работу на мероприятиях, включая ужин, организованный совместно с Партнерством по ИИ, и презентацию для политиков в Вашингтоне, округ Колумбия, в Центре глобального взаимодействия.

В настоящее время мы формируем исследовательские партнерства с академическими учреждениями, некоммерческими организациями и отраслевыми лабораториями, направленными на повышение готовности общества к использованию больших языковых моделей. В частности, мы делимся версиями GPT-2 с параметрами 762M и 1.5B, чтобы облегчить исследования по обнаружению выходных данных языковой модели, анализу и устранению предвзятости языковой модели, а также анализу потенциала неправильного использования.Помимо наблюдения за воздействием языковых моделей в дикой природе, участия в диалоге с заинтересованными сторонами и проведения внутреннего анализа, эти исследовательские партнерства будут ключевым вкладом в принятие нами решений по более крупным моделям. Подробнее о том, как принять участие, читайте ниже.

Выходной набор данных

Мы выпускаем набор данных выходных данных GPT-2 для всех 4 размеров моделей, с усечением top-k и без него, а также подмножество корпуса WebText, используемого для обучения GPT-2. Выходной набор данных содержит примерно 250 000 выборок на пару модель / гиперпараметр, что, как мы ожидаем, будет достаточно, чтобы помочь более широкому кругу исследователей провести количественный и качественный анализ по трем вышеупомянутым темам.Наряду с этими наборами данных мы включаем базовый анализ некоторых свойств моделей, связанных с обнаружением, которые, как мы надеемся, смогут быстро развить другие.

Поговорите с нами

Мы заинтересованы в сотрудничестве с исследователями, работающими над обнаружением выходных данных языковых моделей, предвзятостью и нормами публикации, а также с организациями, на которые могут повлиять большие языковые модели: свяжитесь с нами через нашу форму Google. Кроме того, на следующей неделе на ICLR будут присутствовать специалисты по языку, безопасности и политике OpenAI, в том числе на семинаре по воспроизводимости и на стенде OpenAI.В частности, мы будем обсуждать эту стратегию выпуска на семинаре AI for Social Good.

GAM: Серебряная пуля для прогнозного моделирования

Введение

Представьте, что вы входите в комнату специалистов по анализу данных; дресс-код - повседневный, в воздухе витает аромат крепкого кофе. Вы спрашиваете специалистов по данным, регулярно ли они используют обобщенные аддитивные модели (GAM) для выполнения своей работы. Очень немногие скажут «да», если вообще скажут.

Теперь давайте воспроизведем сценарий, только на этот раз мы заменим GAM, скажем, случайным лесом или машинами опорных векторов (SVM).Все скажут «да», и вы даже можете вызвать бурную дискуссию.

Несмотря на то, что GAM не пользуется популярностью в сообществе специалистов по анализу данных, он является мощным и в то же время простым методом. Следовательно, цель этого поста - убедить большее количество специалистов по обработке данных использовать GAM. Конечно, GAM - не серебряная пуля, но это метод, который вы должны добавить в свой арсенал. Вот три основные причины:

  • Легко интерпретировать.
  • Гибкие функции прогнозирования могут обнаруживать скрытые закономерности в данных.
  • Регуляризация функций прогнозирования помогает избежать переобучения.

В общем, GAM имеет преимущества интерпретируемости GLM, где вклад каждой независимой переменной в прогноз четко закодирован. Однако он обладает значительно большей гибкостью, поскольку отношения между независимой и зависимой переменной не считаются линейными. На самом деле, нам не нужно заранее знать, какие прогностические функции нам в конечном итоге понадобятся. С точки зрения оценки использование регуляризованных непараметрических функций позволяет избежать ошибок, связанных с полиномиальными членами более высокого порядка в линейных моделях.С точки зрения точности GAM не уступают популярным методам обучения.

В этом посте мы изложим принципы GAM и покажем, как быстро приступить к работе в R. Мы также составили PDF-файл, в котором более подробно рассматриваются сглаживание, выбор модели и оценка.

Весь код и данные, использованные для этого поста, можно загрузить из этого репозитория Github: https://github.com/klarsen1/gampost.

Что такое GAM?

Обобщенные аддитивные модели были первоначально изобретены Тревором Хасти и Робертом Тибширани в 1986 году (см. [1], [2]).Структура GAM основана на привлекательной и простой ментальной модели:

  • Отношения между отдельными предикторами и зависимой переменной следуют плавным схемам, которые могут быть линейными или нелинейными.
  • Мы можем оценить эти гладкие отношения одновременно , а затем предсказать \ (g (E (Y))) \), просто сложив их.

С математической точки зрения, GAM - это метод аддитивного моделирования, в котором влияние прогнозных переменных фиксируется с помощью сглаженных функций, которые - в зависимости от лежащих в основе шаблонов данных - могут быть нелинейными:

Мы можем записать структуру GAM как:

\ [g (E (Y)) = \ alpha + s_1 (x_1) + \ cdots + s_p (x_p), \ nonumber \]

, где \ (Y \) - зависимая переменная (т.е., что мы пытаемся предсказать), \ (E (Y) \) обозначает ожидаемое значение, а \ (g (Y) \) обозначает функцию связи , которая связывает ожидаемое значение с переменными предиктора \ ( x_1, \ ldots, x_p \).

Термины \ (s_1 (x_1), \ ldots, s_p (x_p) \) обозначают гладкие непараметрических функций. Обратите внимание, что в контексте регрессионных моделей терминология непараметрическая означает, что форма функций-предикторов полностью определяется данными, в отличие от параметрических функций , которые определяются обычно небольшим набором параметров.Это может позволить более гибкую оценку лежащих в основе прогнозных паттернов, не зная заранее, как эти паттерны выглядят. Для получения дополнительных сведений о том, как создавать эти плавные функции, см. Раздел «Сплайны 101» в PDF-документе.

Обратите внимание, что GAM также могут содержать параметрические члены, а также двумерные сглаживания. Более того, как и обобщенные линейные модели (GLM), GAM поддерживает несколько функций связи. Например, когда \ (Y \) является двоичным, мы будем использовать ссылку logit, заданную

. \ [g (E (Y)) = \ log \ frac {P (Y = 1)} {P (Y = 0)}.\ nonumber \]

Зачем использовать GAM?

Как упоминалось во вступлении, есть по крайней мере три веские причины, по которым вы хотите использовать GAM: интерпретируемость, гибкость / автоматизация и регуляризация. Следовательно, когда ваша модель содержит нелинейные эффекты, GAM предоставляет регуляризованное и интерпретируемое решение, в то время как в других методах обычно отсутствует хотя бы одна из этих трех функций. Другими словами, GAM обеспечивают хороший баланс между интерпретируемой, но предвзятой линейной моделью и чрезвычайно гибкими алгоритмами обучения «черным ящиком».

Интерпретируемость

Когда регрессионная модель является аддитивной, интерпретация предельного воздействия одной переменной (частной производной) не зависит от значений других переменных в модели. Следовательно, просто глядя на выходные данные модели, мы можем сделать простые утверждения о влиянии прогнозных переменных, которые имеют смысл для нетехнического специалиста. Например, для графической иллюстрации выше мы можем сказать, что (преобразованное) ожидаемое значение \ (Y \) увеличивается линейно по мере увеличения \ (x_2 \), сохраняя все остальное постоянным.Или (преобразованное) ожидаемое значение \ (Y \) увеличивается на \ (x_p \), пока \ (x_p \) не достигнет определенной точки и т. Д.

Кроме того, важной особенностью GAM является возможность управления плавностью функций прогнозирования. С помощью GAM вы можете избежать извилистых, бессмысленных функций прогнозирования, просто отрегулировав уровень плавности. Другими словами, мы можем навязать априорное убеждение, что предсказательные отношения по своей природе гладкие, даже если имеющийся набор данных может предполагать более шумные отношения.Это играет важную роль в интерпретации модели, а также в достоверности результатов.

Гибкость и автоматизация

GAM может фиксировать общие нелинейные паттерны, которые пропустила бы классическая линейная модель. Эти закономерности варьируются от «хоккейных клюшек», которые возникают, когда вы наблюдаете резкое изменение переменной отклика, до различных типов кривых «горной формы»:

При подборе параметрических моделей регрессии эти типы нелинейных эффектов обычно фиксируются с помощью биннинга или полиномов.Это приводит к неуклюжим модельным формулировкам со множеством коррелированных терминов и противоречивым результатам. Более того, выбор наилучшей модели включает построение множества преобразований, за которыми следует алгоритм поиска для выбора наилучшего варианта для каждого предиктора - потенциально жадный шаг, который может легко пойти наперекосяк.

У нас нет этой проблемы с GAM. Функции прогнозирования автоматически выводятся во время оценки модели . Нам не нужно заранее знать, какие функции нам понадобятся.Это не только сэкономит нам время, но и поможет найти закономерности, которые мы могли пропустить в параметрической модели.

Очевидно, что мы можем найти параметрические функции, которые выглядят как отношения, извлеченные GAM. Но работа над этим утомительна, и у нас нет 20/20 задним числом до оценки модели.

Регуляризация

Как упоминалось выше, структура GAM позволяет нам контролировать плавность функций прогнозирования для предотвращения переобучения.Контролируя непостоянство функций-предикторов, мы можем напрямую решать вопрос о компромиссе смещения / дисперсии. Более того, тип штрафов, применяемых в GAM, связан с байесовской регрессией и \ (l_2 \) регуляризацией (подробности см. В PDF).

Чтобы увидеть, как это работает, давайте посмотрим на простой смоделированный пример в R. Мы моделируем набор данных со 100 точками данных и двумя переменными, \ (x \) и \ (Y \). Соотношение и между \ (x \) и \ (Y \) следует функции синуса, но наши данные имеют нормально распределенные случайные ошибки.

  набор. Семян (3)
х <- seq (0,2 * pi, 0,1)
г <- грех (х)
y <- z + rnorm (среднее = 0, sd = 0,5 * sd (z), n = длина (x))
d <- cbind.data.frame (x, y, z)
  

Мы хотим предсказать \ (Y \) при заданном \ (x \), подбирая простую модель:

\ [y = s _ {\ lambda} (x) + e, \ nonumber \]

где \ (s _ {\ lambda} (x) \) - некоторая гладкая функция. Уровень сглаживания определяется параметром сглаживания , который мы обозначаем как \ (\ lambda \). Чем выше значение \ (\ lambda \), тем плавнее кривая.В PDF вы можете найти более подробную информацию о том, как \ (\ lambda \) работает для создания гладкости, а также как оценить \ (s (x) \). Но пока давайте просто представим \ (s (x) \) как гладкую функцию. Дополнительные сведения о сглаживании см. В разделе «Сплайны 101» в PDF-документе.

Мы подгоняем модель выше к смоделированным данным с четырьмя различными значениями для \ (\ lambda \). Для каждого значения \ (\ lambda \) мы вычислили расстояние относительно истинной функции (лежащей в основе синусоидальной кривой). Результаты показаны на диаграммах ниже.Точки представляют фактические точки данных, пунктирная линия - истинная кривая, а сплошная линия - более гладкая.

Очевидно, что модель с \ (\ lambda = 0 \) обеспечивает наилучшее соответствие данных, но полученная кривая выглядит очень неровной и ее трудно объяснить. Более того, он имеет наибольшее расстояние до синусоидальной кривой, что означает, что он не очень хорошо фиксирует истинное соотношение. Действительно, лучшим выбором в этом случае кажется какое-то промежуточное значение, например \ (\ lambda = 0.6 \).

Обратите внимание, как параметр сглаживания позволяет нам явно сбалансировать компромисс смещения / дисперсии; более гладкие кривые имеют больше смещения (ошибки в выборке), но также меньше дисперсии. Кривые с меньшей дисперсией, как правило, имеют больше смысла и лучше проверяются в тестах вне выборки. Однако, если кривая будет слишком плавной, мы можем пропустить важную закономерность.

Оценка GAM

Как упоминалось во вступлении, GAM состоят из множественных функций сглаживания.Таким образом, при оценке GAM цель состоит в том, чтобы одновременно оценили все сглаживания вместе с параметрическими членами (если таковые имеются) в модели, с учетом ковариации между сглаживателями. Это можно сделать двумя способами:

  • Алгоритм локальной оценки.
  • Решение GAM как большой GLM со штрафными итеративными взвешенными наименьшими квадратами (PIRLS).

Подробнее об оценке GAM см. В разделе «Оценка» в PDF-файле.

В общем, алгоритм локальной оценки более гибкий в том смысле, что вы можете использовать любой тип сглаживания в модели, тогда как подход GLM работает только для регрессионных сплайнов (см. Раздел «Сглаживание 101» в PDF-документе).Однако алгоритм локальной оценки является более дорогостоящим в вычислительном отношении и не так хорошо поддается автоматическому выбору параметров сглаживания, как подход GLM.

Вероятность наказания

Как для локального скоринга, так и для подхода GLM конечная цель состоит в том, чтобы максимизировать штрафную функцию правдоподобия, хотя они используют очень разные маршруты. Штрафная функция правдоподобия равна

. \ [2 l (\ alpha, s_1 (x_1), \ ldots, s_p (x_p)) - \ text {штраф}, \ nonumber \]

, где \ (l (\ alpha, s_1, \ ldots, s_p) \) - стандартная логарифмическая функция правдоподобия.2 дх. \ nonumber \]

Параметры, \ (\ lambda_1, \ ldots, \ lambda_p \), являются вышеупомянутыми параметрами сглаживания , которые контролируют, сколько штрафа (гладкости) мы хотим наложить на модель. Чем выше значение \ (\ lambda_j \), тем плавнее кривая. Эти параметры можно предварительно выбрать или обучить на основе данных. Дополнительные сведения см. В разделе «Оценка» PDF-файла.

Интуитивно этот тип штрафной функции имеет смысл: вторая производная измеряет наклоны наклонов.Это означает, что волнистая кривая будет иметь большие вторые производные, в то время как прямая линия будет иметь вторые производные, равные 0. Таким образом, мы можем количественно оценить общую волнистость, «сложив» квадраты вторых производных.

Выбор параметров сглаживания

При подборе GAM выбор параметров сглаживания - то есть параметров, которые контролируют плавность прогнозных функций - является ключевым для эстетики и соответствия модели. Мы можем выбрать предварительный выбор параметров сглаживания или мы можем выбрать оценку параметров сглаживания по данным.Есть два способа оценки параметра сглаживания для логистической GAM:

  • Обобщенные критерии перекрестной проверки (GCV).
  • Подход смешанной модели через ограниченное максимальное правдоподобие (REML).

REML применяется только в том случае, если мы преобразуем GAM в большой GLM. Обычно подход REML сходится быстрее, чем GCV, и GCV имеет тенденцию к недостаточному сглаживанию (см. [3], [9]). Дополнительные сведения см. В разделе «Оценка» PDF-файла.

Установка GAM в R

Два основных пакета в R, которые можно использовать для соответствия обобщенным аддитивным моделям, - это gam и mgcv.Пакет игр был написан Тревором Хасти и полностью следует теории, изложенной в [2]. Пакет mgcv был написан Саймоном Вудом, и, хотя он во многом следует [2], он является гораздо более общим, поскольку считает GAM любой GLM с наказанием (подробнее см. [3]).

Отличия подробно описаны в документации для mgcv. Вот шпаргалка:

Компонент гамма MGCV
Доверительные интервалы Частщик Байесовский
Шлицы Сглаживающие шлицы и лёсс Не поддерживает лессовые или сглаживающие шлицы, но поддерживает широкий спектр регрессионных шлицев (P-шлицы, B-шлицы, шлицы тонких пластин, тензоры) + тензоры
Параметрические термины Поддерживается Поддерживается, вы можете наказывать или рассматривать как случайные эффекты
Выбор переменной Пошаговый выбор Усадка
Оптимизация Локальная оценка ПИРЛОВ
Выбор параметров сглаживания Нет подхода по умолчанию Находит параметры сглаживания по умолчанию.Поддерживает как REML, так и GCV
Большие наборы данных Может распараллеливать пошаговый выбор переменных с помощью пакета doMC Специальная функция BAM для больших наборов данных. Также можно распараллеливать определенные операции в игровой функции через openMP
Отсутствующие значения Умный подход к работе с пропущенными значениями с помощью na.action = gam.replace Без особого обращения. Пропускает наблюдения с пропущенными значениями
Гладилки многомерные Поддерживается лессом Поддерживается с тензорами и шлицами тонких пластин
Диагностика модели Стандартная диагностика ГАМ Стандартная диагностика GAM + мера совпадения, которая является обобщением коллинеарности

gam и mgcv не работают при одновременной загрузке.Если вы хотите переключаться между двумя пакетами, перезапустите сеанс R - отсоединения одного из пакетов недостаточно.

Вот пример того, как уместить GAM в R:

  ### Пример GAM с использованием mgcv

библиотека (mgcv)
библиотека (ggplot2)
# поддельные данные
п <- 50
сиг <- 2
dat <- gamSim (1, n = n, масштаб = sig)

# P-сплайновые сглаживания (с лямбда = 0,6), используемые для x1 и x2; x3 параметрический.
b1 <- mgcv :: gam (y ~ s (x1, bs = 'ps', sp = 0.6) + s (x2, bs = 'ps', sp = 0.6) + x3, data = dat)
сводка (b1)
участок (b1)


# построить гладкую предикторную функцию для x1 с помощью ggplot, чтобы получить более красивый график
p <- предсказать (b1, type = "lpmatrix")
бета <- coef (b1) [grepl ("x1", names (coef (b1)))]
s <- p [, grepl ("x1", colnames (p))]% *% beta
ggplot (данные = cbind.data.frame (s, dat $ x1), aes (x = dat $ x1, y = s)) + geom_line ()


# предсказывать
newdf <- gamSim (1, n = n, масштаб = sig)
f <- предсказать (b1, newdata = newdf)


# выбираем параметры сглаживания с помощью REML, используя P-сплайны
b2 <- mgcv :: gam (y ~ s (x1, bs = 'ps') + s (x2, bs = 'ps') + x3, data = dat, method = "REML")

# выбираем переменные и параметры сглаживания
b3 <- mgcv :: gam (y ~ s (x0) + s (x1) + s (x2) + s (x3), data = dat, method = "REML", select = TRUE)

# лесс сглаживается с пакетом gam (перезапустите R перед загрузкой gam)
библиотека (гам)
b4 <- gam :: gam (y ~ lo (x1, span = 0.6) + lo (x2, span = 0,6) + x3, data = dat)
резюме (b4)
  

Сравнение производительности GAM с другими методами

Бизнес-проблема

Мы будем использовать маркетинговый пример из страховой отрасли (источник не раскрывается). Данные содержат информацию об ответах клиентов на предыдущую кампанию прямого почтового маркетинга. Наша цель - повысить эффективность будущих волн этой кампании, ориентируясь на людей, которые могут принять предложение. Мы сделаем это, построив «похожую» модель для прогнозирования вероятности того, что данный клиент примет предложение, а затем будем использовать эту модель для выбора целевой аудитории в будущем [1f].

Очевидно, нам нужна точная модель, чтобы мы могли найти наилучшую целевую аудиторию. Кроме того, мы хотим иметь возможность предоставлять аналитические данные из модели, например, диаграммы частичного воздействия , , которые показывают, как средняя склонность изменяется в зависимости от различных функций клиента. Мы хотим быть уверены, что отношения, которые мы находим, оправданы с точки зрения бизнеса.

Данные

Набор данных содержит 68 прогнозных переменных и 20 тыс. Записей. Для моделирования и проверки мы разделили данные на 2 части:

  • 10к записей для обучения.Этот набор данных будет использоваться для оценки моделей.
  • 10к записей для тестирования. Этот набор данных будет храниться в хранилище до самого конца и использоваться для сравнения моделей.

Успех модели будет основан на ее способности предсказать вероятность того, что покупатель примет предложение (зафиксированное индикатором PURCHASE) для набора данных проверки.

Большинство переменных содержат кредитную информацию, такую ​​как количество счетов, типы активных счетов, лимиты кредита и использование.Набор данных также фиксирует возраст и местонахождение людей.

Вернемся к нашему маркетинговому анализу. Напомним, мы пытаемся предсказать, примет ли человек предложение прямого маркетинга. Следовательно, мы пытаемся построить GAM, который выглядит так:

\ [\ log \ frac {P (\ text {convert})} {1 - P (\ text {convert})} = s_1 (x_1) + \ cdots + s_p (x_p) + x ’\ beta \ nonumber \]

, где \ (x ’\ beta \) - параметрические термины (в нашем случае фиктивные переменные).

Стратегия сравнения моделей

Мы построили шесть моделей с шестью различными методами, используя обучающий набор данных.Затем модели были проверены по набору данных проверки. Площадь под кривой ROC использовалась для оценки производительности модели.

Для того, чтобы сравнение было как можно более справедливым, мы использовали один и тот же набор переменных для каждой модели. Переменные были выбраны с использованием следующей процедуры:

  1. Удалите все переменные с информационным значением (IV) менее 0,05. (См. PDF-файл для получения более подробной информации о IV.). Вы можете использовать информационный пакет для расчета информационных значений.
  2. Устранение сильно коррелированных переменных с помощью кластеризации переменных (пакет ClustOfVar). Мы сгенерировали 20 кластеров и выбрали переменную с наивысшим IV в каждом кластере.

Очевидно, мы могли бы использовать методы выбора переменных внутри GAM, как описано выше, но мы хотели использовать одни и те же 20 переменных для каждой модели.

Список из семи протестированных моделей:

  1. Случайный лес из 100 деревьев с использованием пакета randomForestSRC с включенной поддержкой openMP.
  2. GAM (mgcv) с использованием P-сплайнов с параметрами сглаживания 0,6 для всех переменных (кроме фиктивных переменных).
  3. То же, что № 2, но оптимальные параметры сглаживания выбираются с помощью REML (вместо использования 0,6 для всех переменных).
  4. То же, что # 2, но оптимальные параметры сглаживания выбираются с помощью REML (подробности см. В PDF), а слабые переменные уменьшаются до 0 с помощью selection = TRUE в mgcv.
  5. SVM
  6. , построенный с помощью пакета e1071, с использованием гауссова радиального ядра.
  7. Классификатор КНН с k = 100. Показатели расстояния были взвешены с использованием ядра Епанечникова. См. Более подробную информацию в пакете kknn.
  8. Модель линейной логистической регрессии.

Обратите внимание, весь код и данные, используемые для этого поста, можно загрузить из этого репозитория Github: https://github.com/klarsen1/gampost.

Результаты тестирования

Модель Проверка AUROC Время оценки Время подсчета очков
Случайный лес 0.809 6,39 39,38
GAM, лямбда = 0,6 0,807 3,47 0,52
GAM, оценочные лямбды 0,815 42,72 0,29
GAM, расчетные лямбды, дополнительная усадка 0,814 169,73 0,33
SVM 0.755 13,41 1,12
Линейный логит 0,800 0,1 0,006
KNN с K = 100 0,800 NA 3,34


Обратите внимание, что для получения AUROC для SVM мы использовали расширенную версию метода Платта для преобразования присвоений классов в вероятности (для получения непрерывной меры см. [11]).Настройки для KNN и SVM были основаны на использовании разных комбинаций.

Как мы видим, GAM хорошо работает по сравнению с другими методами. Очевидно, что этот тест основан на единственном наборе данных, поэтому нельзя сделать универсальных выводов, но набор данных имеет достаточную корреляцию и «короткие» переменные, чтобы сделать результаты релевантными.

Модели GAM, в которых параметры сглаживания выбирались автоматически с помощью REML, работают лучше, чем модель, в которой мы использовали параметр плоского сглаживания, равный 0.6 по всем переменным (что, как правило, хорошо работает для большинства моделей). Однако в этом примере модели с автоматическим выбором также имеют тенденцию создавать больше волнообразных функций, чем модель с \ (\ lambda = 0,6 \) по всем переменным. Для модели таргетинга дополнительная изворотливость не стоит потери модельной интуиции.

Самые большие сюрпризы в этом тесте - это производительность SVM и модели линейного логита. Модель линейного логита работает на удивление хорошо, учитывая, что самая сильная переменная в модели (N_OPEN_REV_ACTS) не коррелирует линейно с логарифмической вероятностью успеха (ПОКУПКА).{-1} \). С другой стороны, SVM работает на удивление плохо. Однако следует отметить, что у автора этого сообщения очень небольшой опыт работы с SVM, что может быть недостатком для SVM. Кроме того, здесь может сыграть роль преобразование Пратта классификации SVM в вероятности.

Частичные отношения

Как указывалось ранее, важной частью этого упражнения по моделированию является рассмотрение частичных отношений между двоичной зависимой переменной (ПОКУПКА) и предикторами.

Это показано ниже для переменной N_OPEN_REV_ACTS (количество открытых возобновляемых счетов) для случайного леса и GAM. Обратите внимание, что для модели случайного леса эти графики генерируются путем отправки различных значений \ (x_j \) (в нашем случае 20) через лес и получения оценочных вероятностей для каждого значения \ (x_j \). Для GAM мы просто строим окончательный сплайн регрессии.

Обратите внимание, что, в отличие от GAM, случайный лес не пытается повысить плавность. Это ясно видно на диаграмме ниже, поскольку функция прогнозирования на основе GAM более плавная, чем функция для случайного леса.Однако модель GAM выполняет некоторую потенциально опасную интерполяцию за пределами \ (x = 20 \), где данные малы. (только 1,64% выборки имеют N_OPEN_REV_ACTS> 20, хотя коэффициент конверсии для этой группы в 2,3 раза выше среднего).

А вот графики частичного воздействия для одной из самых слабых переменных. Кривая случайного леса выглядит не очень интуитивно:

Заключительные слова

Как было сказано во введении, цель этого поста - привлечь больше специалистов по данным к использованию GAM.Надеюсь, прочитав этот пост, вы согласитесь с тем, что GAM - это простой, прозрачный и гибкий метод моделирования, который может конкурировать с другими популярными методами. Код в репозитории github должен быть достаточным для начала работы с GAM.

Конечно, GAM - не серебряная пуля; еще нужно подумать о том, что входит в модель, чтобы избежать странных результатов. На самом деле, случайный лес, вероятно, больше всего похож на серебряную пулю. Однако случайный лес - это скорее черный ящик, и вы не можете контролировать плавность функций прогнозирования.Это означает, что вы не можете бороться с компромиссом смещения и дисперсии так же напрямую, как с GAM, или обеспечить интерпретируемые функции прогнозирования. По этим причинам каждый специалист по данным должен освободить место в своем наборе инструментов для GAM.

Список литературы

[1] Хасти, Тревор и Тибширани, Роберт. (1990), Обобщенная добавка Модели, Нью-Йорк: Чепмен и Холл.

[2] Хасти, Тревор и Тибширани, Роберт. (1986), Обобщенная добавка Модели, Статистическая наука, Vol. 1, № 3, 297-318.

[3] Вуд, С. Н. (2006), Обобщенные аддитивные модели: введение совместно с R, Бока-Ратон: Chapman & Hall / CRC

[4] Вуд, С. Н. (2004). Стабильное и эффективное многократное сглаживание оценка параметров для обобщенных аддитивных моделей. Журнал Американская статистическая ассоциация 99, 673–686

[5] Маркс, Брайан Д. и Эйлерс, Пол Х.С. (1998). Прямое обобщенное аддитивное моделирование со штрафной вероятностью, вычислительной статистикой и Анализ данных 28 (1998) 193-20

[6] Синха, Самиран, очень короткое примечание о B-шлицах, http: // www.stat.tamu.edu/~sinha/research/note1.[PDF ](/assets/files/gam.pdf)

[7] Герман Родригес (2001), Сглаживание и непараметрическая регрессия, http://data.princeton.edu/eco572/smoothing.pd

[8] Заметки о GAM Саймона Вуда. http://people.bath.ac.uk/sw283/mgcv/tampere/gam.[PDF ](/assets/files/gam.pdf)

[9] Примечания по выбору параметра сглаживания Саймоном Вудом, http://people.bath.ac.uk/sw283/mgcv/tampere/smoothness.[PDF ](/assets/files/gam.pdf)

[10] Заметки о REML и GAM Саймона Вуда, http: // people.Bath.ac.uk/sw283/talks/REML.[PDF visible(/assets/files/gam.pdf)

[11] Карацоглу, Александрос, Мейер, Дэвид и Хорник, Курт (2006), Машины опорных векторов в R, Журнал статистического программного обеспечения, том 15, Выпуск 9, http://www.jstatsoft.org/v15/i09/paper

[12] пакет «е1071», https://cran.r-project.org/web/packages/e1071/e1071.[PDF ](/assets/files/gam.pdf)

[13] упаковка «MGCV», https://cran.r-project.org/web/packages/mgcv/mgcv.[PDF visible(/assets/files/gam.pdf)

[14] пакет «гам», https: // cran.r-project.org/web/packages/gam/gam.[PDF ](/assets/files/gam.pdf)

[15] пакет «randomForestSRC», https://cran.r-project.org/web/packages/randomForestSRC/randomForestSRC.[PDF ](/assets/files/gam.pdf)


[1f] Когда мы ориентируемся на клиентов с наивысшей склонностью, мы можем в конечном итоге проповедовать хору, а не поднимать настроение.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *