Классификатор использования рабочего времени: Буквенные обозначения и коды в табеле учета рабочего времени 2022

Буквенные обозначения и коды в табеле учета рабочего времени 2022

Условные обозначения в табеле учета рабочего времени — специальные символы для заполнения главного документа, на основании которого работодатель считает зарплату. Организации и ИП вправе выбрать, какой вариант использовать  — буквенный или цифровой.

Содержание

Скачать бланк унифицированной формы Т-12

Какие коды использовать

Работодателям предложены на выбор буквенные или цифровые коды для регистрации того или иного события. Например, явка имеет буквенное обозначение Я или 01 в цифровом выражении, а ДО в табеле учета рабочего времени — это отпуск без сохранения заработной платы (в цифровом выражении 16).

Вы найдете нужные коды в таблице, а полный их список содержится на первой странице формы Т-12.

	Код
	буквенный	цифровой
Продолжительность работы в дневное время	Я	01
Продолжительность работы в ночное время	Н	02
Продолжительность работы в выходные и нерабочие праздничные дни	РВ	03
Продолжительность сверхурочной работы	С	04
Продолжительность работы вахтовым методом	ВМ	05
Служебная командировка	К	06
Повышение квалификации с отрывом от производства	ПК	07
Повышение квалификации с отрывом от работы в другой местности	ПМ	08
Ежегодный основной оплачиваемый отпуск	ОТ	09
Ежегодный дополнительный оплачиваемый отпуск	ОД	10
Дополнительный отпуск в связи с обучением с сохранением среднего заработка работникам, совмещающим работу с обучением	У	11
Сокращенная продолжительность рабочего времени для обучающихся без отрыва от производства с частичным сохранением заработной платы	УВ	12
Допотпуск в связи с обучением без сохранения заработной платы	УД	13
Отпуск по беременности и родам (в связи с усыновлением новорожденного ребенка)	Р	14
Отпуск по уходу за ребенком до достижения им возраста трех лет	ОЖ	15
Отпуск без сохранения заработной платы, предоставленный работнику по разрешению работодателя	ДО	16
Отпуск без сохранения заработной платы при условиях, предусмотренных действующим законодательством Российской Федерации	ОЗ	17
Ежегодный дополнительный отпуск без сохранения заработной платы	ДБ	18
Временная нетрудоспособность (кроме случаев, предусмотренных кодом «Т») с назначением пособия согласно законодательству	Б	19
Временная нетрудоспособность без назначения пособия в случаях, предусмотренных законодательством	Т	20
Сокращенная продолжительность рабочего времени против нормальной продолжительности рабочего дня в случаях, предусмотренных законодательством	ЛЧ	21
Время вынужденного прогула в случае признания увольнения, перевода на другую работу или отстранения от работы незаконными, с восстановлением на прежней работе	ПВ	22
Невыходы на время исполнения государственных или общественных обязанностей согласно законодательству	Г	23
Прогулы (отсутствие на рабочем месте без уважительных причин в течение времени, установленного законодательством)	ПР	24
Продолжительность труда в режиме неполного рабочего времени по инициативе работодателя в случаях, предусмотренных законодательством	НС	25
Выходные дни (еженедельный отпуск) и нерабочие праздничные дни	В	26
Дополнительные выходные дни (оплачиваемые)	ОВ	27
Дополнительные выходные дни (без сохранения заработной платы)	НВ	28
Забастовка (при условиях и в порядке, предусмотренных законом)	ЗБ	29
Неявки по невыясненным причинам (до выяснения обстоятельств)	НН	30
Время простоя по вине работодателя	РП	31
Время простоя по причинам, не зависящим от работодателя и работника	НП	32
Время простоя по вине работника	ВП	33
Отстранение от работы (недопущение) с оплатой (пособием) в соответствии с законодательством	НО	34
Отстранение от работы (недопущение) по причинам, предусмотренным законодательством, без начисления заработной платы	НБ	35
Время приостановки работы в случае задержки выплаты заработной платы	НЗ	36

Отметим, что унифицированную форму Т-12 вправе применять любая организация независимо от формы собственности, кроме бюджетных учреждений. Кадровикам этих компаний следует использовать коды в табеле учета рабочего времени в 2022 году, которые описаны в приказе Минфина России от 30.03.2015 № 52н (форма по ОКУД 0504421), иначе это признают нарушением требований.

Для бюджетных учреждений (больницы, поликлиники, детсады и школы, иные) таблица условных обозначений в табеле учета рабочего времени в 2022 году выглядит следующим образом:

Наименование показателя	Код
Выходные и нерабочие праздничные дни	В
Ночные смены	Н
Выполнение государственных обязанностей	Г
Очередные и дополнительные отпуска	О
Временная нетрудоспособность, нетрудоспособность по беременности и родам	Б
Отпуск по уходу за ребенком	ОР
Сверхурочная работа	С
Прогул	П
Неявки по невыясненным причинам (до выяснения обстоятельств)	НН
Неявки с разрешения администрации	А
Выходные по учебе	ВУ
Учебный дополнительный отпуск	ОУ
Работа в выходные и нерабочие праздничные дни	РП
Фактически отработанные часы	Ф
Командировки	К

Покажем пример заполнения формы Т-12 (частично), чтобы продемонстрировать, как в табеле обозначается отпуск без сохранения заработной платы, явка, прогулы и прочие события.

Какие коды ставить: цифровые или буквенные

Четких инструкций по этому поводу не существует, потому в каждой организации сведения в табель заносятся, исходя из сложившейся практики и удобства в работе. Если нравятся буквенные коды, то пользуйтесь им. Если нет — ставьте цифры. Предложенные выше таблицы помогут легко разобраться, что означает НВ в табеле, как обозначить отстранение от работы цифрами, каким кодом зашифровать труд в режиме неполного рабочего времени и прочие моменты.

В каких случаях ставят код НН

Отсутствие работника по невыясненным причинам — это расшифровка НН в табеле —проставляется всякий раз и до тех пор, пока работник отсутствует на рабочем месте, а у ответственного лица нет документов о причинах его отсутствия. Даже если руководитель отсутствующего сотрудника клянется, что работник в прогуле (обозначение прогула в табеле учета рабочего времени — ПР или 24), то не торопитесь ставить этот код в документы первичного учета. Дождитесь, пока человек принесет документ, объясняющий отсутствие. Иначе табель с неверным кодом предоставят в бухгалтерию, а потом окажется, что работник отсутствовал по уважительной причине. Придется вносить изменения в документы первичного учета, пересчитывать заработную плату, делать лишнюю работу.

Как обозначаются выходные дни в командировках

Для кодового обозначения выходных дней при командировании существуют два буквенных обозначения в табеле учета рабочего времени в 2022 году: либо это код К (командировка), либо В (выходной день). И у первого, и у второго варианта есть разумные и обоснованные законодательством аргументы, но единого подхода не существует, потому исходите из сложившейся практики.

Отмечаются ли выходные дни в табеле, когда работник болеет

При нахождении работника на больничном код Б (временная нетрудоспособность) проставляется за весь период временной нетрудоспособности, в том числе за выходные и праздничные дни.

Подробнее: как оплачивается больничный в выходные дни.

Аналогичная сплошная регистрация производится при нахождении работников в отпуске по беременности и родам (Р) или уходу за ребенком по достижении им возраста трех лет (расшифровка ОЖ в табеле) и неоплачиваемом отпуске (код ДО).

Каким образом обозначают выходные дни в отпуске

Если при нахождении работника в ежегодном основном оплачиваем отпуске (ОТ) или в ежегодном дополнительном оплачиваемом отпуске (ОД) на период его отдыха выпадает выходной праздничный день, то в табеле код ОТ или ОД подлежит замене на В (выходные дни и нерабочие праздничные дни), потому что на основании статьи 120 ТК РФ нерабочие праздничные дни, приходящиеся на период оплачиваемого отдыха, в число календарных дней отпуска не включаются.

Как отмечать выходные с сохранением заработной платы в связи с карантином по коронавирусу

Эти дни не являются выходными в строгом смысле этого слова, и отмечать их кодом В или цифровым аналогом 26 неверно. Целесообразно ввести новое обозначение этого периода, например НОД — нерабочие оплачиваемые дни, и зафиксировать это в своей учетной кадровой политике. Если сотрудники в этот период работают, то им ставится код Я или 01.

Это правило действует в случае объявления нерабочих дней как на федеральном, так и на региональном уровне. В случае принятия решения об объявлении простоя по причинам, не зависящим от воли сторон трудового договора, в табеле ставим код НП или 32. Или другой вариант: РП в табеле учета рабочего времени — это простой по вине работодателя (или цифровой код 31), если из-за пандемии и работодателя временно нет занятий для персонала.

Подробнее: оплата времени простоя.

Какую форму табеля удобнее использовать для заполнения

Форма табеля не имеет значения, если нравится, то используйте форму, утвержденную постановлением Госкомстата России от 05.01.2004 № 1 (формы Т-12, форма Т-13), либо воспользуйтесь формой, утвержденной приказом Минфина России от 30.03.2015 № 52н.

Коммерческие организации вправе разрабатывать и утверждать собственную форму табеля учета рабочего времени, определять, что означает код в табеле, решать, какие обозначения использовать — буквенные или цифровые. Никто этого не запрещает, главное, чтобы учет фактически велся.

Кто отвечает за учет рабочего времени

Если организация небольшая, то табельный учет сможет вести один человек. Если структура предприятия значительная, то целесообразно в каждом подразделении назначить ответственное лицо.

Все ответственные лица, вне зависимости от их количества, назначаются приказами по основной деятельности во избежание различного рода недоразумений.

Ответственность за полноту и корректность заполнения табеля несет лицо, уполномоченное приказом.

Руководитель подразделения отвечает за своевременное направление табеля в бухгалтерию.

Работодатель несет ответственность за всех.

Как правильно вести учет рабочего времени, если предприятие небольшое и режим работы — пятидневка

Единого подхода к ведению учета не существует: разрешается регистрировать (проставлять коды) все факты либо фиксировать только учет отклонений (временная нетрудоспособность, отсутствие по невыясненным причинам и т. д.). Основной критерий — корректность фиксации фактически отработанного времени на бумажном носителе, так как этот документ является первичным для расчета оплаты труда.

Первый вариант более удобен при суммированном учете трудовых периодов, второй — предпочтительнее, когда продолжительность рабочего времени неизменна, как в случае с пятидневкой.

В любом случае фиксация рабочего времени ведется ежедневно, а предоставляется в бухгалтерию ежемесячно.

Нормативная база

Постановление Госкомстата РФ от 05.01.2004 № 1 «Об утверждении унифицированных форм первичной учетной документации по учету труда и его оплаты»

Табель учета рабочего времени

Табель учета рабочего времени является основанием для начисления заработной платы работникам, состоящим в трудовых отношениях с организацией. Также табель является важным источником сведений для заполнения многих форм государственных статистических наблюдений. Впрочем, порядок составления и оформления табелей учета использования рабочего времени законодательно не нормирован.

В настоящее время единственным нормативным актом, который непосредственно касается табеля учета использования рабочего времени, является приказ Госкомстата Украины от 05. 12.2008 № 489 (далее — Приказ № 489), которым утверждено и введено в действие с 1 января 2009 года типовую форму № П-5 «Табель учета использования рабочего времени».

Правила внутреннего трудового распорядка в Украине ➤

Приказом № 489 определено, что форма № П-5 имеет рекомендательный характер и состоит из минимального количества показателей, необходимых для заполнения форм государственных статистических наблюдений; при необходимости форма может быть дополнена другими показателями, необходимыми для учета рабочего времени в организации.

Следовательно, на основании типовой формы № П-5 в каждой организации должна быть разработана и утверждена собственная форма табеля, которая будет учитывать специфику работы организации. Впрочем, утверждение формы табеля является недостаточным. Организация также должна определить порядок ведения и оформления табеля учета рабочего времени, сроки и порядок их предоставления бухгалтерской службы организации. Реализовать это на практике можно путем разработки и утверждения отдельного внутреннего нормативного акта организации, например, Положение о табельном учете или Положение об учете использования рабочего времени (далее — Положение).

Форма табеля учета рабочего времени (типовая форма № П-5)

СКАЧАТЬ

Условные обозначения, используемые в табеле учета рабочего времени

Условные обозначения	Код
	буквенный	цифровой
Часы работы
Часы работы, предусмотренные колдоговором	Р	01
Часы работы работников, которым установлен неполный рабочий день (неделя) в соответствии с законодательством	РС	02
Вечерние часы работы	ВЧ	03
Ночные часы работы	РН	04
Сверхурочные часы работы	НУ	05
Часы работы в выходные и праздничные дни	РВ	06
Командировка	ВД	07
Неявки через отпуск
Основной ежегодный отпуск (ст. 6 Закона об отпусках)	В	08
Ежегодный дополнительный отпуск за работу с вредными и тяжелыми условиями труда (ст. 7 Закона об отпусках)	Д	09
Ежегодный дополнительный отпуск за особый характер труда (ст. 8 Закона об отпусках)	Д	09
Дополнительный отпуск работникам, которые являются лицами, пострадавшими в результате Чернобыльской катастрофы (ст. 20, 21, 30 Закона Украины «О статусе и социальной защите граждан, которые пострадали вследствие Чернобыльской катастрофы» от 28.02.1991 № 796-XII)	Ч	10
Творческий отпуск (ст. 16 Закона об отпусках)	ТВ	11
Отпуск в связи с обучением в средних учебных заведениях (ст. 13 Закона об отпусках)	Н	12
Отпуск в связи с обучением в профессионально-технических учебных заведениях (ст. 14 Закона об отпусках)	Н	12
Отпуск в связи с обучением в высших учебных заведениях, учебных заведениях последипломного образования и аспирантуре (ст. 15 Закона об отпусках)	Н	12
Отпуск в связи с профсоюзным обучением (ст. 15-1 Закона об отпусках)	Н	12
Отпуск без сохранения заработной платы работникам, допущенным к вступительным экзаменам в высшие учебные заведения (п. 12 ст. 25 Закона об отпусках)	НБ	13
Отпуск без сохранения заработной платы работникам, допущенным к сдаче вступительных экзаменов в аспирантуру с отрывом или без отрыва от производства, а также работникам, которые учатся без отрыва от производства в аспирантуре и успешно выполняют индивидуальный план подготовки (п. 13 ст. 25 Закона об отпусках)	НБ	13
Отпуск без сохранения заработной платы работникам, дети которых в возрасте до 18 лет поступают в учебные заведения, расположенные в другой местности (п. 17 ст. 25 Закона об отпусках)	НБ	13
Отпуск без сохранения заработной платы матери или отцу, который воспитывает детей без матери (в том числе и в случае длительного пребывания матери в лечебном заведении), имеющей двух и более детей в возрасте до 15 лет или ребенка-инвалида (п. 1 ст. 25 Закона об отпусках)	ДБ	14
Отпуск без сохранения заработной платы мужчине, жена которого находится в послеродовом отпуске (п. 2 ст. 25 Закона об отпусках)	ДБ	14
Отпуск без сохранения заработной платы ветеранам войны, лицам, которые имеют особые заслуги перед Родиной, и лицам, на которых распространяется действие Закона Украины «О статусе ветеранов войны, гарантии их социальной защиты» от 22.10.1993 № 3551-ХІІ (п. 4 ст. 25 Закона об отпусках)	ДБ	14
Отпуск без сохранения заработной платы лицам, которые имеют особые трудовые заслуги перед Родиной (п. 5 ст. 25 Закона об отпусках)	ДБ	14
Отпуск без сохранения заработной платы пенсионерам по возрасту и инвалидам III группы (п. 6 ст. 25 Закона об отпусках)	ДБ	14
Отпуск без сохранения заработной платы инвалидам I и II групп (п. 7 ст. 25 Закона об отпусках)	ДБ	14
Отпуск без сохранения заработной платы лицам, которые женятся (п. 8 ст. 25 Закона об отпусках)	ДБ	14
Отпуск без сохранения заработной платы работникам в случае смерти родных по крови или по браку (п. 9 ст. 25 Закона об отпусках)	ДБ	14
Отпуск без сохранения заработной платы работникам для ухода за больным родным по крови или по браку, который по заключению медицинского заведения нуждается в постоянном постороннем уходе (п. 10 ст. 25 Закона об отпусках)	ДБ	14
Отпуск без сохранения заработной платы работникам для завершения санаторно-курортного лечения (п. 11 ст. 25 Закона об отпусках)	ДБ	14
Отпуск без сохранения заработной платы совместителям (п. 14 ст. 25 Закона об отпусках)	ДБ	14
Отпуск без сохранения заработной платы ветеранам труда (п. 15 ст. 25 Закона об отпусках)	ДБ	14
Отпуск без сохранения заработной платы работникам, которые не использовали по предыдущему месту работы ежегодный основной и дополнительные отпуска полностью или частично и получили за них денежную компенсацию (п. 16 ст. 25 Закона об отпусках)	ДБ	14
Дополнительный оплачиваемый отпуск работникам, которые имеют детей или совершеннолетнего ребенка — инвалида с детства подгруппы А І группы (ст. 19 Закона об отпусках)	ДО	15
Отпуск в связи с беременностью и родами (ст. 17 Закона об отпусках)	ВП	16
Отпуск для ухода за ребенком до достижения им трехлетнего возраста (ст. 18 Закона об отпусках)	ВП	16
Отпуск для ухода за ребенком до достижения им шестилетнего возраста (п. 3 ст. 25 Закона об отпусках)	ДД	17
Отпуск без сохранения заработной платы при согласии сторон (ст. 26 Закона об отпусках)	НА	18
Другие отпуска без сохранения заработной платы (на период прекращения выполнения работ)	БЗ	19
Неявки по другим причинам
Неявки в связи с переводом по инициативе работодателя на неполный рабочий день (неделю)	НД	20
Неявки в связи с временным переводом на работу на другое предприятие на основании договоров между субъектами хозяйствования	НП	21
Прочее неотработанное время, предусмотренное законодательством (выполнение государственных и общественных обязанностей, допризывная подготовка, военные сборы, донорские, отгул и т. д.)	ІН	22
Простой	П	23
Прогулы	ПР	24
Массовые невыходы на работу (забастовки)	С	25
Оплачиваемая временная нетрудоспособность	ТН	26
Неоплачиваемая временная нетрудоспособность в случаях, предусмотренных законодательством (в связи с бытовой травмой и пр., подтвержденная справками лечебных учреждений)	НН	27
Неявки по невыясненным причинам	НЗ	28
Прочие виды неявок, предусмотренных коллективными договорами, соглашениями	ІВ	29
Прочие причины неявок	І	30

Типовую форму № П-5 следует адаптировать под нужды организации

Типовую форма табеля № П-5, утвержденную Приказом № 489, целесообразно отредактировать согласно потребностям организации.

ПРИМЕР

Все работники организации работают по графику пятидневной рабочей недели в одну смену. Нужно ли в этом случае включать в табель графы для внесения условных обозначений, отражающих работу в ночное и вечернее время, предусмотренные типовой формой № П-5?Безусловно, нет. Каждая графа табеля должна быть информативной, нет необходимости загромождать табель лишними графами.

ПРИМЕР

Различные подразделения организации работают с различными режимами и графиками. Можно разработать различные формы табеля с учетом графиков работы?Да, можно и даже уместно. Для организации, где структурные подразделения или работники определенных категорий работают с различными режимами и графиками, можно утвердить несколько вариантов расписаний. В этом случае стоит ввести для каждого вида табеля собственный индекс, а в Положении определить, какой именно табель должен использовать каждое структурное подразделение.

Присвоение табельных номеров

Систему присвоения и использования табельных номеров каждая организация разрабатывает самостоятельно и закрепляет в Положении. Табельные номера могут, например, совпадать с порядковыми номерами в Журнале регистрации принятых работников или присваиваться по системе, разработанной по другим принципам. Некоторые организации как табельные номера используют идентификационные номера лиц, но стоит заметить, что табельными номерами, которые состоят из большого количества цифр, очень сложно пользоваться.

Также, при необходимости, в Положении можно предусмотреть порядок замены табельного номера в случае перевода работника на другую должность или в другое структурное подразделение.

Ответственные за ведение табеля учета рабочего времени

Поручать ведение учета рабочего времени следует лишь лицам, которые имеют возможность регулярного контроля за нахождением работников на работе. Это вызвано тем, что табель должен отражать фактическое использование рабочего времени, а не «плановое» (то есть «запланированное» графиками работы, приказами об отпусках, командировках или «разрешено» листками нетрудоспособности, справками и тому подобное).

Лицами, которые имеют возможность регулярного контроля за нахождением работников на работе, как правило, являются руководители структурных подразделений или их заместители. В крупных организациях функцию ведения табелей в основном выполняют табельщики. Часто эти работники входят в состав кадровой службы, но порядок их работы, рабочие места определяются так, чтобы они имели возможность контролировать приход/уход «контролируемых» работников: на работу или с работы, на перерыв или с перерыва.

Нередко функцию по составлению табелей возлагают на одного из работников кадровой службы (инспектора по кадрам, менеджера по персоналу, начальника отдела кадров). Однако этот вариант уместен лишь в следующих случаях:

• организация имеет небольшую численность персонала и все работники сосредоточены в одном помещении, что дает возможность «табельщику» постоянно контролировать соблюдения работниками трудовой дисциплины;
• в организации внедрена система ежедневного «информирование» о присутствии/отсутствии сотрудников на рабочих местах, опоздания, преждевременное оставление работы (например, соответствующая информация, заверенная личной подписью руководителя подразделения, ежедневно подается лицу, ответственному за учет использования рабочего времени, или при составлении расписаний используются сведения, полученные из системы электронного учета прихода/ухода сотрудников).

В других случаях кадровику достаточно трудно контролировать присутствие сотрудников на рабочих местах, а значит, вполне вероятны ошибки в табелях, и соответственно, в начислении заработной платы.

Заполнение табеля учета рабочего времени

Учет использования рабочего времени осуществляется за каждый рабочий день (смену) в табеле учета рабочего времени, который открывается ежемесячно на работников структурного подразделения. Количество отработанного времени следует заполнять в часах, при необходимости одновременно табель рабочего времени можно заполнять и в днях.

Отметки в табеле о причинах неявок на работу или о фактически отработанном времени, о работе в сверхурочное время или другие отклонения от нормальных условий работы должны осуществляться лишь на основании документов, оформленных надлежащим образом, например, листка нетрудоспособности, приказа о предоставлении работнику дня отдыха за работу в выходной день, приказа о привлечении работника к работе в выходной день и прочее.

Для отражения использования рабочего времени за каждый день в табеле есть две строчки: первый — для записи количества отработанных часов, второй — для отметок причин отклонений от нормальных условий работы или неявок.

Выходные, праздничные и нерабочие дни в табеле рабочего времени

Для отражения в табеле выходных, праздничных и нерабочих дней возможно использовать произвольные условные обозначения, кроме тех, что уже предусмотрены в типовой форме № П-5.

Работа в выходные, праздничные и нерабочие дни отражается за соответствующий календарный день и в составе общего количества отработанных часов и дней за месяц. Часы работы в выходные, праздничные и нерабочие дни обозначаются в табеле буквенным кодом «РВ» или цифровым кодом «06».

Образец заполнения табеля рабочего времени за рабочий месяц

СКАЧАТЬ ОБРАЗЕЦ

Внимание! Количество неявок в выходные, праздничные и нерабочие дни до общего количества неявок работников за месяц не включается

Целодневные неявки работника по разным причинам: образец заполнения табеля учета рабочего времени

Целодневные неявки работника по разным причинам (например, ежегодный отпуск, временная нетрудоспособность и др. ) в табеле в графе «Отметки о явке и неявки за числами месяца» отражаются в следующем порядке.

Если работник отсутствовал на работе, то в первой строке по соответствующее число месяца проставляется отметка «–», а во втором — с использованием соответствующего условного обозначения указывается причина отсутствия.

Теперь заполняем графы относительно неявок работника по разным причинам. В соответствующей графе указываем количество дней неявок по той или той причине. Далее умножаем количество дней неявок на установленную коллективным договором организации или нормами действующего законодательства продолжительность рабочего дня (в часах). Полученную количество часов неявок по каждой отдельной причине указываем в соответствующей графе. Суммируем общее количество дней и часов неявок отдельно, а результаты проставляем в графе «Всего неявок».

В общем все графы по количеству неявок работников по различным причинам в целом за месяц является расчетным (согласно вышеуказанного порядка) и используются для определения фонда рабочего времени согласно графику работы организации и контроля эффективности использования рабочего времени.

Образец заполнения табеля рабочего времени с учетом ежегодного основного отпуска работника за рабочий месяц

СКАЧАТЬ ОБРАЗЕЦ

Заполнения табеля учета рабочего времени, если работник находится в командировке

Рабочие дни пребывания работника в служебной командировке могут определяться следующим образом: в первой строке указывается количество отработанных часов согласно режиму по основному месту работы, например «8», а во втором соответствующий буквенный или цифровой код — «ВД» или «07». Количество рабочих дней за период служебной командировки отражается в составе общего количества отработанных за месяц дней.

Образец заполнения табеля рабочего времени с учетом командировки работника за рабочий месяц

СКАЧАТЬ ОБРАЗЕЦ

Внимание! Количество часов командировки отражается в графе «Отработано за месяц» в составе общего количества отработанных за месяц часов.

Неполное рабочее время в табеле учета использования рабочего времени

Для работника, который принят на работу на условиях трудового договора на неполный рабочий день (неделю) или которым в связи с личными обстоятельствами по его заявлению перевели на такой график работы, сокращения продолжительности рабочего времени является нормальным режимом работы.

При переводе работников на режим неполного рабочего времени (дня, недели) по инициативе работодателя (по экономическим причинам, из-за простоя производства, сокращение объемов работ), что сопровождается соответствующим уменьшением оплаты труда, дни и часы отсутствия на работе обозначаются «НД» и учитываются в составе неявок по указанным причинам за месяц.

Пример заполнения табеля рабочего времени работника, который работает на условиях неполного рабочего времени

СКАЧАТЬ ОБРАЗЕЦ

Как табелировать работника, которому установлено сокращенное рабочее время или меньшую норму продолжительности рабочего времени?

Работа с сокращенной продолжительностью рабочего времени или меньшей нормой продолжительности рабочего времени для работников, которым установлен такой порядок согласно законодательству (ст. 51 КЗоТ) или коллективного договора организации (ст. 50 КЗоТ) не является отклонением. Это — нормальный режим работы.

Внимание! Неотработанное время таким работникам компенсируется, а следовательно не отражается в табеле в составе неявок.

Что подразумевается под «другими отпусками без сохранения заработной платы (на период прекращения выполнения работ)»?

Причина неявок «другие отпуска без сохранения заработной платы (на период прекращения выполнения работ), указанная в условных обозначениях табеля учета рабочего времени (буквенный код «БЗ»), действующими нормами трудового законодательства не предусмотрена. Хотя через определенные экономические обстоятельства в условиях кризиса предоставление таких отпусков (даже вопреки законодательству) достаточно распространилось. Использование этого условного обозначения при заполнении табеля должно быть обусловлено инициативой работодателя.

Совмещения профессий (должностей): как отразить в табеле

Статьей 105 КЗоТ предусмотрено совмещение профессий (должностей), то есть выполнение работником наряду с основной работой дополнительной работы по другой профессии (должности) или исполнение обязанностей временно отсутствующего работника без освобождения от своей основной работы в течение установленной законодательством продолжительности рабочего времени.

Для работников, которые совмещают профессии (должности), часы рабочего времени учитываются в соответствии с установленными нормами рабочего времени, которые предусмотрены для работы по основной профессии (должности), то есть выполнение работы по совмещению профессий (должностей) не отражается в табеле учета рабочего времени.

На совместителей уместно вести отдельный табель рабочего времени

При совместительстве (в частности, в той же организации) работа выполняется в свободное от основной работы время. Продолжительность времени работы по совместительству отражается в табеле. Для удобства учета необходимо вести отдельный табель на совместителей. При подсчете отработанного времени по организации количество отработанных часов по совместительству включается в общее количества человеко-часов отработанных работником (целесообразно применение табельного номера).

Какую отметку следует ставить в табеле в случае увольнения работника посреди месяца?

День увольнения работника является последним днем его работы. Относительно периода после увольнения и до конца отчетного месяца, то в табеле рекомендуем указывать по всему полю слово «выбыл» («выбыл»).

Классификация временных рядов

с кодом Python

Айшвария Сингх — Опубликовано 7 января 2019 г. и последнее изменение 23 июня 2022 г.

Новичок Машинное обучение питон Структурированные данные Под наблюдением Техника Временные ряды Прогнозирование временных рядов

Введение

Классификация данных временных рядов? Это действительно возможно? Какая польза от этого может быть? Это лишь некоторые из вопросов, которые у вас наверняка возникли, когда вы прочитали название этой статьи. И это справедливо — у меня были точно такие же мысли, когда я впервые столкнулся с этой концепцией!

Данные временных рядов, с которыми большинство из нас сталкивается, в первую очередь связаны с созданием прогнозов. Будь то прогнозирование спроса или продаж продукта, количество пассажиров в авиакомпании или цена закрытия конкретной акции, мы привыкли использовать проверенные методы временных рядов для прогнозирования потребностей.

Но по мере экспоненциального роста количества генерируемых данных растет и возможность экспериментировать с новыми идеями и алгоритмами. Работа со сложными наборами данных временных рядов по-прежнему является нишевой областью, и всегда полезно расширить свой репертуар, включив в него новые идеи.

И это то, что я хочу сделать в статье, познакомив вас с новой концепцией классификации временных рядов. Сначала мы поймем, что означает эта тема и ее применение в отрасли. Но мы не будем останавливаться на теоретической части — мы запачкаем руки, работая с набором данных временных рядов и выполняя двоичную классификацию временных рядов. Обучение на практике — это также поможет вам понять концепцию на практике.

Если вы раньше не работали над проблемой временных рядов, я настоятельно рекомендую сначала начать с базового прогнозирования. Для начала вы можете прочитать следующую статью:

• Подробное руководство для начинающих по созданию прогноза временных рядов (с кодами на Python)

 

Содержание

1. Введение в классификацию временных рядов
   1. Сигналы ЭКГ
   2. Данные изображения
   3. Датчики
2. Настройка описания проблемы
3. Чтение и понимание данных
4. Предварительная обработка
5. Построение нашей модели классификации временных рядов

 

Введение в классификацию временных рядов

Классификация временных рядов существует уже некоторое время. Но до сих пор он в основном ограничивался исследовательскими лабораториями, а не отраслевыми приложениями. Но продолжается много исследований, создаются новые наборы данных и предлагается ряд новых алгоритмов. Когда я впервые столкнулся с этой концепцией классификации временных рядов, моей первоначальной мыслью было: как мы можем классифицировать временные ряды и как выглядят данные классификации временных рядов? Я уверен, что вы, должно быть, задаетесь вопросом о том же.

Как вы понимаете, данные классификации временных рядов отличаются от обычной задачи классификации, поскольку атрибуты имеют упорядоченную последовательность. Давайте посмотрим на некоторые варианты использования классификации временных рядов, чтобы понять эту разницу.

 

1) Классификация сигналов ЭКГ/ЭЭГ

ЭКГ, или электрокардиограмма, регистрирует электрическую активность сердца и широко используется для диагностики различных проблем с сердцем. Эти сигналы ЭКГ фиксируются с помощью внешних электродов.

Например, рассмотрим следующий образец сигнала, который представляет электрическую активность за одно сердцебиение. Изображение слева представляет собой нормальное сердцебиение, а соседнее изображение представляет собой инфаркт миокарда.

Данные, полученные с электродов, будут представлены в виде временных рядов, а сигналы могут быть отнесены к различным классам. Мы также можем классифицировать сигналы ЭЭГ, которые регистрируют электрическую активность мозга.

 

2) Классификация изображений

Изображения также могут быть в последовательном формате, зависящем от времени. Рассмотрим следующий сценарий:

Культуры выращиваются на конкретном поле в зависимости от погодных условий, плодородия почвы, наличия воды и других внешних факторов. Фотография этого поля делается ежедневно в течение 5 лет и маркируется названием культуры, посаженной на поле. Вы понимаете, к чему я клоню? Изображения в наборе данных сделаны через фиксированный интервал времени и имеют определенную последовательность, что может быть важным фактором при классификации изображений.

 

3) Классификация данных датчика движения

Датчики

генерируют высокочастотные данные, которые могут идентифицировать движение объектов в их диапазоне. Установив несколько беспроводных датчиков и наблюдая за изменением уровня сигнала в датчиках, мы можем определить направление движения объекта.

Какие еще приложения вы можете придумать, где мы можем применить классификацию временных рядов? Дайте мне знать в разделе комментариев под статьей.

 

Настройка описания проблемы

Мы будем работать над проблемой « Прогноз движения пользователя в помещении ». В этой задаче несколько датчиков движения размещаются в разных комнатах, и цель состоит в том, чтобы определить, перемещался ли человек по комнатам, на основе данных о частоте, полученных от этих датчиков движения.

Четыре датчика движения (A1, A2, A3, A4) расположены в двух комнатах. Взгляните на изображение ниже, которое иллюстрирует расположение датчиков в каждой комнате. Установка в этих двух комнатах была создана в 3 разных парах комнат (группа1, группа2, группа3).

Человек может двигаться по любому из шести предопределенных путей, показанных на изображении выше. Если человек идет по пути 2, 3, 4 или 6, он перемещается в пределах комнаты. С другой стороны, если человек следует пути 1 или пути 5, мы можем сказать, что человек перемещался между комнатами.

Показания датчика можно использовать для определения положения человека в данный момент времени. По мере того, как человек перемещается в комнате или по комнатам, показания датчика меняются. Это изменение можно использовать для определения пути человека.

Теперь, когда постановка задачи ясна, пора переходить к кодированию! В следующем разделе мы рассмотрим набор данных для проблемы, который должен помочь прояснить любые нерешенные вопросы, которые могут у вас возникнуть по этому утверждению. Вы можете загрузить набор данных по этой ссылке: Прогноз движения пользователя в помещении.

 

Чтение и понимание данных

Наш набор данных состоит из 316 файлов:

• 314 ДвижениеAAL CSV-файлы, содержащие показания датчиков движения, размещенных в окружающей среде
• A Target CSV-файл, содержащий целевую переменную для каждого файла MovementAAL
• Один файл Group Data csv для определения того, какой файл MovementAAL принадлежит какой группе установки
• Путь CSV-файл, содержащий путь, по которому объект прошел

Давайте посмотрим на наборы данных. Начнем с импорта необходимых библиотек.

 импортировать панд как pd
импортировать numpy как np
%matplotlib встроенный
импортировать matplotlib.pyplot как plt
из списка импорта ОС каталог 

 из последовательности импорта keras.preprocessing
импортировать тензорный поток как tf
из keras.models импорт последовательный
из keras. layers импорт плотный
из keras.layers импортировать LSTM

из keras.optimizers импорт Адама
из keras.models импортировать load_model
из keras.callbacks импортировать ModelCheckpoint 

Прежде чем загружать все файлы, давайте быстро взглянем на данные, с которыми мы будем иметь дело. Чтение первых двух файлов из данных о движении:

 df1 = pd.read_csv('/MovementAAL/набор данных/MovementAAL_RSS_1.csv')
df2 = pd.read_csv('/MovementAAL/набор данных/MovementAAL_RSS_2.csv') 

 df1.head() 

Код Python:

 df1.shape, df2.shape 

 ((27, 4), (26, 4)) 

Файлы содержат нормализованные данные с четырех датчиков – A1, A2, A3, A4. Длина CSV-файлов (количество строк) различается, поскольку данные, соответствующие каждому CSV-файлу, относятся к разной продолжительности. Для упрощения предположим, что данные датчиков собираются каждую секунду. Первое чтение длилось 27 секунд (т.е. 27 строк), а другое чтение длилось 26 секунд (т. е. 26 строк).

Нам придется иметь дело с этой разной длиной, прежде чем мы построим нашу модель. Сейчас мы будем считывать и сохранять значения датчиков в виде списка, используя следующий кодовый блок:

.

 путь = 'MovementAAL/набор данных/MovementAAL_RSS_'
последовательности = список()
для i в диапазоне (1315):
    file_path = путь + строка (i) + '.csv'
    печать (путь_к_файлу)
    df = pd.read_csv (путь_к_файлу, заголовок = 0)
    значения = df.значения
    sequences.append(значения)

 

 целей = pd.read_csv('MovementAAL/dataset/MovementAAL_target.csv')
цели = цели.значения[:,1] 

Теперь у нас есть список «последовательности », который содержит данные от датчиков движения и «целей», которые содержат метки для CSV-файлов. Когда мы печатаем sequences[0] , мы получаем значения датчиков из первого файла csv:

 последовательностей[0] 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Как упоминалось ранее, набор данных был собран в трех разных парах комнат — следовательно, в трех группах. Эту информацию можно использовать для разделения набора данных на обучающие, тестовые и проверочные наборы. Мы загрузим DatasetGroup CSV-файл сейчас:

 групп = pd.read_csv('MovementAAL/groups/MovementAAL_DatasetGroup.csv', header=0)
группы = группы.значения[:,1] 

Мы возьмем данные первых двух наборов для обучения и третьей группы для тестирования.

 

Этапы предварительной обработки

Поскольку данные временных рядов имеют разную длину, мы не можем напрямую построить модель на этом наборе данных. Так как же определить идеальную длину серии? Есть несколько способов, которыми мы можем справиться с этим, и вот несколько идей (я хотел бы услышать ваши предложения в разделе комментариев):

• Дополните более короткие последовательности нулями, чтобы сделать длину всех последовательностей одинаковой. В этом случае мы будем передавать неверные данные в модель
.
• Найдите максимальную длину ряда и дополните последовательность данными из последней строки
• Определите минимальную длину ряда в наборе данных и обрежьте все остальные ряды до этой длины. Однако это приведет к огромной потере данных
.
• Возьмите среднее значение всех длин, усеките более длинные ряды и дополните ряды, длина которых короче средней

Узнаем минимальную, максимальную и среднюю длину:

 len_sequences = []
для one_seq в последовательностях:
len_sequences.append (len (one_seq))
pd.Series(len_sequences).describe() 

 количество    314.000000
означает      42.028662
стандарт       16.185303
мин       19.000000
25%       26.000000
50%       41.000000
75%       56.000000
макс      129.000000
тип: float64 

Большинство файлов имеют длину от 40 до 60. Всего 3 файла приходят с длиной более 100. Таким образом, брать минимальную или максимальную длину не имеет особого смысла. 90-й квартиль равен 60, что принимается за длину последовательности данных. Давайте закодируем это:

 # Дополнение последовательности значениями в последней строке до максимальной длины
to_pad = 129
новая_последовательность = []
для one_seq в последовательностях:
len_one_seq = длина (one_seq)
последнее_значение = одна_последовательность[-1]
n = to_pad - len_one_seq

to_concat = np. repeat(one_seq[-1], n).reshape(4, n).transpose()
new_one_seq = np.concatenate([one_seq, to_concat])
new_seq.append(new_one_seq)
final_seq = np.stack(new_seq)

# усекаем последовательность до 60 символов
из последовательности импорта keras.preprocessing
seq_len = 60
final_seq=sequence.pad_sequences(final_seq, maxlen=seq_len, padding='post', dtype='float', truncating='post') 

Теперь, когда набор данных подготовлен, мы разделим его на группы. Подготовка поезда, проверка и тестовые наборы:

 train = [final_seq[i] для i в диапазоне (len(groups)) if (groups[i]==2)]
проверка = [final_seq[i] для i в диапазоне (len(groups)) if groups[i]==1]
test = [final_seq[i] для i в диапазоне (len(groups)) if groups[i]==3]

train_target = [цели[i] для i в диапазоне (len(groups)) if (groups[i]==2)]
validation_target = [цели[i] для i в диапазоне (len(groups)) if groups[i]==1]
test_target = [цели[i] для i в диапазоне (len(groups)) if groups[i]==3] 

 поезд = np.array (поезд)
проверка = np. array (проверка)
тест = np.массив (тест)

train_target = np.array (train_target)
train_target = (train_target+1)/2

validation_target = np.array (validation_target)
validation_target = (validation_target+1)/2

test_target = np.array (test_target)
test_target = (test_target+1)/2 

 

Построение модели классификации временных рядов

Мы подготовили данные для использования в модели LSTM (долговременная кратковременная память). Мы разобрались с последовательностью переменной длины и создали обучающие, проверочные и тестовые наборы. Давайте построим однослойную сеть LSTM.

Примечание. Вы можете познакомиться с LSTM в этом прекрасно объясненном руководстве. Я бы посоветовал вам сначала пройтись по нему, так как это поможет вам понять, как работает приведенный ниже код.

Модель

 = последовательная ()
model.add(LSTM(256, input_shape=(seq_len, 4)))
model.add (плотный (1, активация = 'сигмоид')) 

 модель.резюме() 

Теперь мы будем обучать модель и следить за точностью проверки:

 Адам = Адам (lr=0,001)
chk = ModelCheckpoint('best_model. pkl', monitor='val_acc', save_best_only=True, mode='max', verbose=1)
model.compile (потеря = 'binary_crossentropy', оптимизатор = Адам, метрики = ['точность'])
model.fit (поезд, train_target, эпохи = 200, batch_size = 128, обратные вызовы = [chk], validation_data = (validation, validation_target))

 

 # загрузка модели и проверка точности тестовых данных
модель = load_model('best_model.pkl')

из sklearn.metrics импорта precision_score
test_preds = model.predict_classes (тест)
точность_оценка (test_target, test_preds) 

Я получил показатель точности 0,78846153846153844. Это довольно многообещающее начало, но мы определенно можем улучшить производительность модели LSTM, поэкспериментировав с гиперпараметрами, изменив скорость обучения и/или количество эпох.

 

Конечные примечания

На этом мы подошли к концу этого урока. Идея написания этой статьи заключалась в том, чтобы на практике познакомить вас с совершенно новым миром спектра временных рядов.

Лично я нашел этап предварительной обработки самым сложным разделом из всех рассмотренных нами. Тем не менее, он также является наиболее важным (иначе вся точка данных временного ряда выйдет из строя!). Подача правильных данных в модель не менее важна при работе над такой задачей.

Вот действительно классный ресурс классификации временных рядов, на который я ссылался и нашел его наиболее полезным:

• Документ «Прогнозирование движений пользователей в неоднородных внутренних средах с помощью вычислений резервуара»

Я хотел бы услышать ваши мысли и предложения в разделе комментариев ниже.

классификациядвижение пользователя в помещенииLSTMpythonTime SeriesКлассификация временных рядов

Содержание

Аян говорит:

Я нашел учебник слишком расплывчатым и поспешил. Было бы здорово, если бы вы могли уточнить: а) Что означает цель в данном случае? б) Что означает точность 0,78 в этом сценарии?

Марсель говорит:

Спасибо, Айшвария, Какое хорошее и подробное введение. Молодец! Я многому научился сегодня, а сейчас только 10:00, где я нахожусь. с уважением, Марсель

Айшвария Сингх говорит:

Очень рад, что тебе понравилось, Марсель!

Айшвария Сингх говорит:

Привет Аян, Целевая переменная состоит в том, чтобы определить, перемещался ли человек из одной комнаты в другую или же он перемещался в пределах одной и той же комнаты. После обучения модели на определенных данных мы использовали то же самое для прогнозирования невидимых данных, и точность составила 78%.

Джанфранко говорит:

Спасибо, Айшвария, Отличная работа !

В В ЧАКРАДХАР говорит:

Любые публикации по классификации временных рядов по данным изображений?

Айшвария Сингх говорит:

Привет, Вы проверили бумаги на сайте http://www.timeseriesclassification.com/

Бхумика говорит:

Привет. Как я могу предсказать закономерности временных рядов, которые будут присутствовать в данных на ближайшие дни? Любые методы по этому поводу?

Бхумика говорит:

Привет, Как классифицировать закономерности в данных временных рядов и настроить их прогнозирование в будущем на основе некоторых входных классификаторов?

Айшвария Сингх говорит:

Привет Бхумика, Под шаблоном вы подразумеваете тенденцию и сезонность данных? Вы можете использовать простую модель arima для прогнозирования, а затем выполнить декомпозицию, чтобы получить тренд и сезонность.

SwePalm говорит:

lr=0,01 и batch_size=32 привели к 0,8173 показатель точности при тестировании 😉

Анна Ю. говорит:

Всем привет, Откуда берутся ваши наборы данных? Можете дать ссылку?

Айшвария Сингх говорит:

Привет Анна, Ссылка дана в разделе «Постановка задачи».

Лучшие ресурсы

Скачать приложение

Мы используем файлы cookie на веб-сайтах Analytics Vidhya для предоставления наших услуг, анализа веб-трафика и улучшения вашего опыта на сайте. Используя Analytics Vidhya, вы соглашаетесь с нашей Политикой конфиденциальности и Условиями использования. Принять

Политика конфиденциальности и использования файлов cookie

Станьте полноценным специалистом по данным

Продвигайтесь вперед в своей карьере в области машинного обучения искусственного интеллекта | Предварительные требования не требуютсяЗагрузить брошюру

Классификаторы машинного обучения — алгоритмы и принцип их работы

• Что такое классификатор?
• Алгоритмы классификации

Раньше для использования ИИ и машинного обучения требовался опыт работы с данными и инженерами, но новые удобные инструменты и платформы SaaS делают машинное обучение доступным для всех.

Классификаторы с машинным обучением — одно из лучших применений технологии ИИ для автоматического анализа данных, оптимизации процессов и сбора ценной информации.

Что такое классификатор в машинном обучении?

Классификатор в машинном обучении — это алгоритм, который автоматически упорядочивает или классифицирует данные по одному или нескольким наборам «классов». Одним из наиболее распространенных примеров является классификатор электронной почты, который сканирует электронные письма, чтобы отфильтровать их по метке класса: спам или не спам.

Алгоритмы машинного обучения помогают автоматизировать задачи, которые раньше приходилось выполнять вручную. Они могут сэкономить огромное количество времени и денег и сделать бизнес более эффективным.

В чем разница между классификатором и моделью?

Классификатор — это сам алгоритм — правила, используемые машинами для классификации данных. Модель классификации, с другой стороны, является конечным результатом машинного обучения вашего классификатора. Модель обучается с помощью классификатора, так что модель, в конечном счете, классифицирует ваши данные.

Существуют как контролируемые, так и неконтролируемые классификаторы. Неконтролируемые классификаторы машинного обучения получают только немаркированные наборы данных, которые они классифицируют в соответствии с распознаванием образов или структурами и аномалиями в данных. Управляемые и полууправляемые классификаторы получают обучающие наборы данных, из которых они учатся классифицировать данные в соответствии с заранее определенными категориями.

Анализ настроений — это пример контролируемого машинного обучения, когда классификаторы обучены анализировать текст на предмет полярности мнений и выводить текст в класс: положительный, нейтральный или отрицательный. Попробуйте эту предварительно обученную модель анализа настроений, чтобы увидеть, как она работает.

Тест с собственным текстом

Очень сложно ориентироваться в новом интерфейсе.

Результаты

Отрицательно92,4%

Классификаторы машинного обучения используются для автоматического анализа комментариев клиентов (как указано выше) из социальных сетей, электронных писем, онлайн-обзоров и т. д., чтобы узнать, что клиенты говорят о вашем бренде.

Другие методы анализа текста, такие как классификация тем, могут автоматически сортировать запросы в службу поддержки клиентов или опросы NPS, классифицировать их по темам (цены, функции, поддержка и т. д.) и направлять их нужному отделу или сотруднику.

Платформы анализа текста SaaS, такие как MonkeyLearn, предоставляют легкий доступ к мощным алгоритмам классификации, позволяя вам создавать модели классификации в соответствии с вашими потребностями и критериями, обычно всего за несколько шагов.

Классификаторы машинного обучения выходят за рамки простого сопоставления данных, позволяя пользователям постоянно обновлять модели новыми обучающими данными и адаптировать их к изменяющимся потребностям. Например, беспилотные автомобили используют алгоритмы классификации для ввода данных изображения в категорию; будь то знак остановки, пешеход или другой автомобиль, постоянно обучающийся и совершенствующийся с течением времени.

Но каковы основные алгоритмы классификации и как они работают?

5 типов алгоритмов классификации

В зависимости от ваших потребностей и ваших данных эти 5 лучших алгоритмов классификации должны быть вам доступны.

• Дерево решений
• Наивный байесовский классификатор
• K-ближайшие соседи
• Машины опорных векторов
• Искусственные нейронные сети

Дерево решений дерева. Он классифицирует данные по все более и более тонким категориям: от «ствола дерева» до «ветвей» и «листьев». Он использует математическое правило «если-тогда» для создания подкатегорий, которые вписываются в более широкие категории, и обеспечивает точную органичную категоризацию.

Например, вот как дерево решений классифицирует отдельные виды спорта:

Поскольку правила изучаются последовательно, от ствола к листу, дерево решений требует высококачественных, чистых данных с самого начала обучения, иначе ветви могут стать переоснащены или перекошены.

Наивный байесовский классификатор

Наивный байесовский классификатор — это семейство вероятностных алгоритмов, которые рассчитывают вероятность того, что любая заданная точка данных может попасть в одну или несколько групп категорий (или нет). В текстовом анализе наивный байесовский метод используется для классификации комментариев клиентов, новостных статей, электронных писем и т. д. по темам, темам или «тегам», чтобы упорядочить их в соответствии с заранее определенными критериями, например следующим образом:

Алгоритмы наивного Байеса вычисляют вероятность каждого тега для данного текста, затем выводят для наибольшей вероятности:

Это означает, что вероятность A, если B верно, равна вероятности B, если A true, умноженная на вероятность того, что A истинна, деленная на вероятность того, что B истинна.

При переходе от тега к тегу вычисляется вероятность того, что точка данных принадлежит определенной категории или нет: Да/Нет.

K-Ближайшие соседи

K-ближайших соседей (k-NN) — это алгоритм распознавания образов, который сохраняет и учится на обучающих точках данных, вычисляя, как они соответствуют другим данным в n-мерном пространстве. K-NN стремится найти k ближайших связанных точек данных в будущем, невидимых данных.

При анализе текста k-NN помещает заданное слово или фразу в заранее определенную категорию, вычисляя его ближайший сосед: k определяется большинством голосов его соседей. Если k = 1, он будет помечен в классе, ближайшем к 1.

Машины опорных векторов (SVM)

Алгоритмы SVM классифицируют данные и обучают модели в пределах сверхконечных степеней полярности, создавая трехмерную модель классификации, которая выходит за рамки только осей прогнозирования X/Y.

Взгляните на это визуальное представление, чтобы понять, как работают алгоритмы SVM. У нас есть два тега: красный и синий, с двумя функциями данных: X и Y, и мы обучаем наш классификатор выводить координату X/Y как красную или синюю.

SVM назначает гиперплоскость, которая лучше всего разделяет (различает) теги. В двух измерениях это просто прямая линия. Синие метки ложатся на одну сторону гиперплоскости, а красные — на другую. В анализе настроений эти теги будут положительными и отрицательными.

Чтобы максимизировать обучение модели машинного обучения, лучшей гиперплоскостью является та, в которой расстояние между каждым тегом наибольшее:

По мере того, как наши наборы данных становятся более сложными, может оказаться невозможным провести единую линию, чтобы различить два класса:

Алгоритмы

SVM являются отличными классификаторами, потому что чем сложнее данные, тем точнее будет прогноз. Представьте вышеприведенное как трехмерный вывод с добавленной осью Z, чтобы он стал кругом.

Отображение обратно в 2D с лучшей гиперплоскостью выглядит так:

Алгоритмы SVM создают сверхточные модели машинного обучения, поскольку они многомерны.

Искусственные нейронные сети

Искусственные нейронные сети — это не «тип» алгоритма, а набор алгоритмов, которые работают вместе для решения проблем.

Искусственные нейронные сети работают так же, как человеческий мозг. Они связывают процессы решения проблем в цепочку событий, так что как только один алгоритм или процесс решает проблему, активируется следующий алгоритм (или звено в цепочке).

Искусственные нейронные сети или модели «глубокого обучения» требуют огромных объемов обучающих данных, потому что их процессы очень продвинуты, но после того, как они были должным образом обучены, они могут работать лучше, чем другие, отдельные алгоритмы.

Существует множество искусственных нейронных сетей, в том числе сверточные, рекуррентные, с прямой связью и т. д., и архитектура машинного обучения, наиболее подходящая для ваших нужд, зависит от задачи, которую вы хотите решить.

Заставьте классификаторы машинного обучения работать на вас

Алгоритмы классификации позволяют автоматизировать задачи машинного обучения, которые были немыслимы всего несколько лет назад. И, что еще лучше, они позволяют вам обучать модели ИИ потребностям, языку и критериям вашего бизнеса, работая намного быстрее и с более высоким уровнем точности, чем когда-либо могли люди.