lda что это значит тойота
Если загорелся сигнальный индикатор или прозвучал предупредительный сигнал Toyota Camry с 2017 года
5. Если загорелся сигнальный индикатор или прозвучал предупредительный сигнал
При включении или мигании любой из сигнальных ламп спокойно выполните следующие действия. Если лампа включилась или мигает, но затем выключается, это не всегда указывает на неисправность системы. Если же это не прекращается, следует проверить автомобиль у дилера Toyota.
Немедленно остановите автомобиль. Дальнейшее движение может быть опасно.
30 минут.
Инициализация завершится после того, как будет определено положение каждого колеса автомобиля, а на дисплее отобразится значение давления в каждой шине.
В некоторых случаях процедура инициализации может занять больше часа, например, если автомобиль будет длительное время простаивать на светофорах.
Если индикатор не погаснет в течение нескольких минут после завершения процедуры инициализации, необходимо незамедлительно обратиться к дилерам Toyota.
Если индикатор системы мониторинга давления в шинах после включения зажигания будет мигать в течение минуты, а затем останется включенным, это указывает на неисправность в системе мониторинга давления в шинах. Необходимо незамедлительно обратиться к дилерам Toyota.
Помимо всего прочего, индикатор системы мониторинга давления в шинах может загораться вследствие таких естественных причин, как изменение давления воздуха в шинах из-за температуры воздуха снаружи. В этом случае после регулировки давления до требуемого значения индикатор погаснет (спустя несколько минут).
Компактное (докаточное) запасное колесо не оборудовано датчиком давления в шине. В случае замены спущенного колеса индикатор системы мониторинга давления в шинах не погаснет даже после установки запасного колеса. Замените запасное колесо отремонтированным и отрегулируйте давление в шине. Индикатор системы мониторинга давления в шинах погаснет спустя несколько минут.
Зуммер непристегнутого ремня безопасности водителя звучит, чтобы уведомить водителя о необходимости пристегнуть ремень безопасности. Зуммер звучит в течение 30 секунд после того, как автомобиль достигает скорости не менее 20км/ч. Если и после этого ремень безопасности не будет пристегнут, зуммер будет звучать еще 90секунд, но уже с другой тональностью.
В некоторых случаях зуммер можно не услышать из-за шума на улице или звука аудиосистемы.
При недостаточном заряде аккумуляторной батареи или при временном падении напряжения может загореться сигнальная лампа системы электроусилителя рулевого управления и прозвучать предупреждающий зуммер.
Если обе сигнальные лампы системы ABS и тормозной системы остаются включенными, незамедлительно остановите автомобиль в безопасном месте и обратитесь к дилеру Toyota. Во время торможения автомобиль может потерять управляемость, и система ABS перестанет работать, что может привести к аварии с серьезными или смертельными травмами.
Когда загорается сигнальная лампа системы электроусилителя рулевого управления, управление рулевым колесом может быть сильно затруднено. В этом случае крепко сожмите его и при повороте прилагайте большее усилие, чем обычно.
Запускаем LDA в реальном мире. Подробное руководство
Предисловие
На просторах интернета имеется множество туториалов объясняющих принцип работы LDA(Latent Dirichlet Allocation — Латентное размещение Дирихле) и то, как применять его на практике. Примеры обучения LDA часто демонстрируются на «образцовых» датасетах, например «20 newsgroups dataset», который есть в sklearn.
Особенностью обучения на примере «образцовых» датасетов является то, что данные там всегда в порядке и удобно сложены в одном месте. При обучении продакшн моделей, на данных, полученных прямиком из реальных источников все обычно наоборот:
Исторически, я стараюсь учиться на примерах, максимально приближенных к реалиям продакшн-действительности потому, что именно таким образом можно наиболее полно прочувстовать проблемные места конкретного типа задач. Так было и с LDA и в этой статье я хочу поделиться своим опытом — как запускать LDA с нуля, на совершенно сырых данных. Некоторая часть статьи будет посвящена получению этих самых данных, для того, чтобы пример обрел вид полноценного ‘инженерного кейса’.
Topic modeling и LDA.
Для начала, рассмотрим, что вообще делает LDA и в каких задачах используется.
Наиболее часто LDA применяется для Topic Modeling(Тематическое моделирование) задач. Под такими задачами подразумеваются задачи кластеризации или классификации текстов — таким образом, что каждый класс или кластер содержит в себе тексты со схожими темами.
Для того, чтобы применять к датасету текстов(далее корпус текстов) LDA, необходимо преобразовать корпус в term-document matrix(Терм-документная матрица).
Терм-документная матрица — это матрица которая имеер размер 
, где
N — количество документов в корпусе, а W — размер словаря корпуса т.е. количество слов(уникальных) которые встречаются в нашем корпусе. В i-й строке, j-м столбце матрицы находится число — сколько раз в i-м тексте встретилось j-е слово.
LDA строит, для данной Терм-документной матрицы и T заранее заданого числа тем — два распределения:
Значения ячеек данных матриц — это соответственно вероятности того, что данная тема содержится в данном документе(или доля темы в документе, если рассматривать документ как смесь разных тем) для матрицы ‘Распределение тем по текстам’.
Для матрицы ‘Распределение слов по темам’ значения — это соотв-но вероятность встретить в тексте с темой i слово j, качествено, можно рассматривать эти числа как коэффициенты характеризующие, то насколько данное слово характерно для данной темы.
Следует сказать, что под словом тема понимается не ‘житейское’ определение этого слова. LDA выделяет T тем, но что это за темы и соответствуют ли они каким-либо известным темам текстов, как например: ‘Спорт’, ‘Наука’, ‘Политика’ — неизвестно. В данном случае, уместно скорее говорить о теме, как о некой абстрактной сущности, которая задается строкой в матрице распределения слов по темам и с некоторой вероятностью соответствует данному тексту, если угодно можно представить ее, как семейство характерных наборов слов встречающихся вместе, с соответствующими вероятностями(из таблицы) в некотором определенном множестве текстов.
Если вам интересно более подробно и ‘в формулах’ изучить как именно обучается и работает LDA, то вот некоторые материалы(которые использовались автором):
Добываем дикие данные
Для нашей ‘лабораторной работы’, нам понадобится кастомный датасет со своими недостатками и особенностями. Добыть его можно в разных местах: выкачать отзывы с Кинопоиска, статьи из Википедии, новости с какого-нибудь новостного портала, мы возьмем чуть более экстремальный вариант — посты из сообществ ВКонтакте.
Делать это мы будем так:
Инструменты и статьи
Для выкачивания постов будем использовать модуль vk для работы с API ВКонтакте, для Python. Один из наиболее замысловатых моментов при написании приложения с использованием API ВКонтакте — это авторизация, к счастью, код выполняющий эту работу уже написан и есть в открытом доступе, кроме vk я использовал небольшой модуль для авторизации — vkauth.
Ссылки на используемые модули и статьи для изучения API ВКонтакте:
Пишем код
И так, с помощью vkauth, авторизируемся:
В процессе, был написан небольшой модуль содержащий все необходимые для выгрузки контента в соответствующем формате функции, ниже они преведены, давайте пройдемся по ним:
Итоговый пайплайн имеет следующий вид:
Fails
В целом, сама по себе процедура выкачивания данных не представляет собой ничего трудного, обратить внимание следует лишь на два момента:
При совершении большого количества запросов, например в цикле, мы так же будем ловить ошибки. Эту проблему можно решить несколькими способами:
В данной работе был выбран простой и медленный способ, в дальнейшем, я возможно напишу микростатью про способы обхода или ослабления ограничений на количество запросов в секунду.
С затравочным ‘некоторым’ пользователем имеющим
150 друзей, удалось добыть 4679 текстов — каждый характеризует некоторое сообщество ВК. Тексты сильно варьируются по размеру и написаны на многих языках — часть из них не пригодна для наших целей, но об этом мы поговорим чуть дальше.
Основная часть
Пройдемся по всем блокам нашего пайплайна — сначала, по обязательным(Идеально), затем по остальным — они, как раз и представляют наибольший интерес.
CountVectorizer
Перед тем, как учить LDA, нам необходимо представить наши документы в виде Терм-документной матрицы. Это обычно включает в себя такие операции как:
Все эти действия в sklearn удобно реализованы в рамках одной программной сущности — sklearn.feature_extraction.text.CountVectorizer.
Все, что нужно сделать это:
Аналогично с CountVectorizer`ом, LDA, прекрасно реализовано в Sklearn и других фреймворках, поэтмому уделять непосредственно их реализациям много места, в нашей, сугубо практической статье нет особого смысла.
Все, что нужно, чтобы запустить LDA это:
Preprocessing
Если мы просто возьмем наши тексты сразу после того как скачали их и конвертируем в Терм-документную матрицу с помощью CountVectorizer, со встроеным дефолтным токенайзером, мы получим матрицу размера 4679×769801(на используемых мной данных).
Размер нашего словаря будет составлять 769801. Даже если допустить, что большая часть слов информативны, то мы все равно вряд ли получим хороший LDA, нас ждет что-то вроде ‘Проклятия размерностей’, не говоря уже о том, что практически для любого компьютера, мы просто забьем всю оперативную память. На деле, большя часть этих слов совершенно не информативны. Огромная часть из них это:
Кроме того, многие группы в ВК специализируются исключительно на изображениях — там почти нет текстовых постов — тексты соответствующие им вырождены, в Терм-документной матрице они будут давать нам практически полностью нулевые строки.
И так, давайте же отсортируем это все!
Токенизируем все тексты, уберем из них пунктуацию и числа, посмотрим на гистограмму распределения текстов по количеству слов:
Уберем все тексты размером меньше 100 слов(их 525)
Теперь словарь:
Удаление всех лексем(слова) состоящих не из букв, в рамках нашей задачи — это вполне допустимо. CountVectorizer делает это сам, даже если нет, то думаю здесь не нужно приводить примеров(они есть в полной версии кода к статье).
Одной из наиболее распространенных процедур по уменьшению размера словаря является удаление так называемых stopwords(стопворды) — слов не несущих смысловой нагрузки или/и не имеющих тематической окрашенности(в нашем случае — Topic Modeling же). Такими словами в нашем случае являются, например:
В модуле nltk есть сформированные списки стопвордов на русском и на английском, но они слабоваты. В интернете можно найти еще списки стопвордов для любого языка и добавить их к тем, что есть в nltk. Так мы и сделаем. Возьмем дополнительно стопворды отсюда:
На практике, при решении конкретных задач списки стопвордов постепенно корректируются и дополняются по мере обучения моделей, так как для каждого конкретного датасета и задачи существуют свои конкретные ‘несодержательные’ слова. Мы тоже подберем себе кастомных стопвордов после обучения нашего LDA ‘первого поколения’.
Сама по себе процедура удаления стопвордов встроена в CountVectorizer — нам только нужен их список.
Достаточно ли того, что мы сделали?
Большинство слов которые находятся в нашем словаре по-прежнему не слишком информативны для обучения на них LDA и не находятся в списке стопвордов. Поэтому применим к нашим данным еще один способ фильтрации.
, где
t — слово из словаря.
D — корпус(множество текстов)
d — один из текстов корпуса.
Посчитаем IDF всех наших слов, и отсечем слова с самым большим idf(очень редкие) и с самым маленьким(широкораспространенные слова).
Полученный после вышеописанных процедур уже вполне пригоден для обучения LDA, но произведем еще стемминг — в нашем датасете часто встречаются одни и те же слова, но в разных падежах. Для стемминга использовался pymystem3.
После применения вышеописанных фильтраций размер словаря уменьшился с 769801 до
13611 и уже с такими данными, можно получить LDA модель приемлимого качества.
Тестирование, применение и тюнинг LDA
Теперь, когда у нас есть датасет, препроцессинг и модели которые мы обучили на обработаном датасете, хорошо было бы проверить адекватность наших моделей, а так же соорудить для них какие-нибудь приложения.
В качестве приложения, для начала рассмотрим задачу генерации ключевых слов для данного текста. Сделать это в достаточно простом варианте можно следующим образом:
Напишем простой класс-интерфейс который и будет реализовывать данный способ генерации ключевых слов:
Применим наш метод к нескольким текстам и посмотрим что получается:
Cообщество: Агентство путешествий «Краски Мира»
Ключевые слова: [‘photo’, ‘social’, ‘travel’, ‘сообщество’, ‘путешествие’, ‘евро’, ‘проживание’, ‘цена’, ‘польша’, ‘вылет’]
Cообщество: Food Gifs
Ключевые слова: [‘масло’, ‘ст’, ‘соль’, ‘шт’, ‘тесто’, ‘приготовление’, ‘лук’, ‘перец’, ‘сахар’, ‘гр’]
Результаты выше не ‘cherry pick’ и выглядят вполне адекватно. На деле, это результаты из уже настроенной модели. Первые LDA, которые были обучены в рамках этой статьи выдавали существенно более плохие результаты, среди ключевых слов можно было часто увидеть, например:
Настройка(тюнинг) модели производился следующим образом:
Подобную ‘чистку’, следует проводить аккуратно, предварительно просматривая, те самые 10% слов. Скорее, так следует выбирать кандидатов на удаление, а после уже в ручную отбирать из них слова которые следует удалить.
Где-то на 2-3 поколении моделей, с подобным способом отбора стопвордов, для топ-5% широкораспространенных топ-слов распределений мы получаем:
[‘любой’, ‘полностью’, ‘правильно’, ‘легко’, ‘следующий’, ‘интернет’, ‘небольшой’, ‘способ’, ‘сложно’, ‘настроение’, ‘столько’, ‘набор’, ‘вариант’, ‘название’, ‘речь’, ‘программа’, ‘конкурс’, ‘музыка’, ‘цель’, ‘фильм’, ‘цена’, ‘игра’, ‘система’, ‘играть’, ‘компания’, ‘приятно’]
Еще приложения
Первое, что приходит в голову конкретно мне — это использовать распределения тем в тексте как ‘эмбеддинги’ текстов, в такой интерпретации можно применять к ним алгоритмы визуализации или кластеризации, и искать уже итоговые ‘эффективные ‘ тематические кластеры таким образом.
На выходе, мы получим следующего вида картинку:
Крестики — это центры тяжести(cenroids) кластеров.
На изображении tSNE ембеддингов, видно, что кластеры выделенные с помощью KMeans, образуют достаточно связные и чаще всего пространственно разделимые между собой множества.
История логотипа Тойота: развитие и эволюция бренда
Компания Тойота (Toyota Motor Corporation) является крупнейшей японской автомобилестроительной корпорацией. Кроме выпуска авто бренд занимается предоставлением финансовых услуг. Штаб-квартира расположена в Японии (город Тоёта). Основатель компании — Киитиро Тоёда.
Создайте свой логотип онлайн. Более 50 тысяч брендов по всему миру уже используют логотипы от Турболого.
Toyota Motor Corporation — крупнейшая в мире публичная компания, изготавливающая транспортные средства. Выступает в качестве основного члена Toyota Group.
В настоящее время бренд входит в число 500 самых крупных мировых организаций (по версии журнала Fortune Global 500), занимая в нем 6 место.
История бренда Тойота
Впервые о «Тойоте» стало известно в 1924 году: японский изобретатель Сакити Тоёда создал автоматический ткацкий станок, получивший название «Тойода». До 1929 года устройства собирались на маленьком японском конвейере, затем патент на сборку основатель продал британской компании. Вырученные средства стали первым крупным вложением в развитие производства автомобилей.
1930 год: сын Сакити Тоёды приступил к конструированию транспорта с бензиновым двигателем: идеи, как и замыслы реализации, появились после поездки в Европу и США. Уже летом 1935 года с производственной линии сошли две новые модели автомобилей: легковая машина А1 и грузовик G1.
Только в 1937 году Toyota Motor Corporation становится самостоятельной компанией. В то же время решается изменить название бренда на «Тоёта» (хотя фамилия основателя читалась как «Тоёда»). Это было обусловлено желанием упростить произношение наименования для японцев.
Кроме этого, новое название на японском имело вид 豊田. Второй символ напоминал число 8, которое должно было принести компании удачу.
Что означает логотип Тойота
О том, что значит логотип Тойота догадываются немногие: эмблема проста в изображении, но достаточно сложна в трактовке.
Два пересекающихся внутренних овала олицетворяют связь, возникающую между сердцами клиентов и сердцем компании. Они также символизируют доброжелательные и прочные доверительные отношения. Кроме того, овалы складываются в скруглённую букву «T» — первую букву фамилии основателя.
Существует ещё одно значение: вертикальный овал — игла, полуовал — нить, продетая в её ушко (отсылка к изначальному виду деятельности). Третий овал логотипа Toyota представляет собой Землю, ведь бренд популярен во всём мире.
Первый логотип Тойота
С 1937 года начинается история логотипа Тойота. Эмблема представляет собой красную надпись «Toyoda», заключённую в прямоугольник со скруглёнными углами. Он в свою очередь помещён внутрь вытянутого по горизонтали восьмиугольника, напоминающего бриллиант.
История изменения логотипа Тойота
Бренд Тойота прошел большой путь от основания компании до наших дней. За это время менялись не только товары фирмы, но и логотип.
1949 год — Тойота лого круглый и красный, обведён белой линией. Внутри располагается фамилия основателя, написанная на японском языке.
1958 год — эмблема имеет вид печати, в которую помещена буква «T».
1969 год — логотип Тойота упрощается: теперь он состоит из надписи «Toyota», которая расположена внутри скруглённого прямоугольника.
1978 год — название бренда на эмблеме становится красным, исчезает прямоугольник.
1989 год — к красной надписи «Toyota» слева добавляется всем знакомый графический символ Тойота: пересекающиеся овалы. Этот элемент также представлен в красном цвете.
2005 год — появляется современный символ Тойота лого. Красная надпись сохраняется, как и изображение овалов. Однако графический элемент принимает несколько другой вид: становится белым, его текстура теперь напоминает метал. Кроме этого, меняется расположение компонентов на логотипе: надпись — снизу, символ Тойота — сверху. Данный вариант фирменного знака до сих пор актуален и используется компанией.
Заключение
Значение логотипа Тойота столь же уникально, как и его изображение. Минималистичность, лаконичность и непревзойдённое качество техники — вот что отличает компанию на протяжении десятков лет.
Часто задаваемые вопросы
Овалы внутри логотипа олицетворяют «сердце клиента и сердце компании». Фигуры пересекаются, что отражает доверительное отношение между аудиторией и брендом. Также овалы образуют первую букву названия компании — «T».
Первая эмблема Тойота была создана в 1937 году.
Фирменный знак Тойота менялся 7 раз.
В современной версии логотипа Тойота используется шрифт Toyota Type.
Продуктовый и графический дизайнер с опытом работы более 10 лет. Пишу о брендинге, дизайне логотипов и бизнесе.
Технологии Toyota
Технологии Toyota — это триумф инженерной мысли и премиальный комфорт, вдохновляющий на новые победы.
Технологии Toyota Corolla
Современный и престижный внешний вид, отточенная управляемость и беспрецедентное для сегмента оснащение — Toyota Corolla идеально подходит для динамичного движения по дороге к успеху.
Боковые зеркала заднего вида с электроприводом складывания
Система бесключевого доступа в салон и запуск двигателя с кнопки
Система курсовой устойчивости (VSC)
Глобальная архитектура TNGA
Технологии Toyota Camry
Передовое технологическое оснащение и динамичный дизайн с плавными линиями кузова позволяют стать новому поколению Toyota Camry эталоном бизнес седана.
10″ цветной проекционный дисплей на лобовое стекло
Глобальная архитектура TNGA
Технологии Toyota C-HR
Оснащение стильного и многогранного Toyota C-HR полностью соответствует его облику.
Система помощи при подъеме по склону (HAC)
Светодиодная передняя и задняя оптика
Интеллектуальная система помощи при парковке
Глобальная архитектура TNGA
Технологии RAV4
Выразительный и брутальный дизайн, смелый и функциональный интерьер — Toyota RAV4 ломает стереотипы и начинает новую страницу в своей и без того победоносной истории.
Обновленная мультимедийная система с 8′ экраном
Пакет систем активной безопасности Toyota Safety Sense
Электропривод багажной двери с функцией памяти и бесконтактным сенсором
Глобальная архитектура TNGA
Технологии Toyota Hilux
Toyota Hilux — достойнейшей преемник легендарного рода пикапов. Он унаследовал лучшие черты своих предшественников: проходимость, надежность, долговечность и приобрел откровенно брутальный облик.
Камера заднего вида со статичными линиями разметки
Светодиодные фары ближнего света
A-TRC и блокировка заднего дифференциала
Технологии Toyota Highlander
Современные технологии позволяют Toyota Highlander сохранять самообладание в любой ситуации.
Система автоматического переключения дальнего света на ближний
Аудиосистема JBL с 12 динамиками
Пакет систем активной безопасности Toyota Safety Sense
Технологии Toyota Land Cruiser Prado
Легендарный внедорожник Toyota Land Cruiser Prado в новом брутальном дизайне снова подтверждает свое право на лидерство.
Система выбора режимов ECO/Normal/Comfort/Sport/Sport S+
Пневматическая задняя подвеска (AHC) с адаптивной системой регулировки жесткости (AVS)
Системы помощи на внедорожье Crawl Control и Multi Terrain Select
Технологии Toyota Land Cruiser 300
Внушительный и солидный Toyota Land Cruiser 300 продуман до мельчайших деталей и впечатлит даже тех, кто привык жить в окружении роскоши и комфорта.
Aдаптивная антиблокировочная тормозная система (Multi-terrain ABS)
Функция обзора «Прозрачный капот»
Аудиосистема премиум-класса JBL by Harman
Технологии Toyota Alphard
Впечатлаяющая управляемость, изысканный и продуманный интерьер, футуристичный силуэт, уникальная, подчеркивающая вашу индивидуальность эмблема «Альфа» на решетке радиатора — флагман линейки пассажирских автомобилей Toyota Alphard был создан с пристальным вниманием даже к самым мелким деталям.