Как называется программа которая решает задачи

Благодаря машинному обучению программист не обязан писать инструкции, учитывающие все возможные проблемы и содержащие все решения. Вместо этого в компьютер (или отдельную программу) закладывают алгоритм самостоятельного нахождения решений путём комплексного использования статистических данных, из которых выводятся закономерности и на основе которых делаются прогнозы.

Технология машинного обучения на основе анализа данных берёт начало в 1950 году, когда начали разрабатывать первые программы для игры в шашки. За прошедшие десятилетий общий принцип не изменился. Зато благодаря взрывному росту вычислительных мощностей компьютеров многократно усложнились закономерности и прогнозы, создаваемые ими, и расширился круг проблем и задач, решаемых с использованием машинного обучения.

Чтобы запустить процесс машинного обучение, для начала необходимо загрузить в компьютер Датасет(некоторое количество исходных данных), на которых алгоритм будет учиться обрабатывать запросы. Например, могут быть фотографии собак и котов, на которых уже есть метки, обозначающие к кому они относятся. После процесса обучения, программа уже сама сможет распознавать собак и котов на новых изображениях без содержания меток. Процесс обучения продолжается и после выданных прогнозов, чем больше данных мы проанализировали программой, тем более точно она распознает нужные изображения.

НЕЗАМЕНИМЫЕ ПРОГРАММЫ ДЛЯ ШКОЛЫ / ДЕЛАЕМ ДЗ ЗА МИНУТУ

Благодаря машинному обучению компьютеры учатся распознавать на фотографиях и рисунках не только лица, но и пейзажи, предметы, текст и цифры. Что касается текста, то и здесь не обойтись без машинного обучения: функция проверки грамматики сейчас присутствует в любом текстовом редакторе и даже в телефонах. Причем учитывается не только написание слов, но и контекст, оттенки смысла и другие тонкие лингвистические аспекты. Более того, уже существует программное обеспечение, способное без участия человека писать новостные статьи (на тему экономики и, к примеру, спорта).

1.2 Типы задач машинного обучения

Все задачи, решаемые с помощью ML, относятся к одной из следующих категорий.

1)Задача регрессии – прогноз на основе выборки объектов с различными признаками. На выходе должно получиться вещественное число (2, 35, 76.454 и др.), к примеру цена квартиры, стоимость ценной бумаги по прошествии полугода, ожидаемый доход магазина на следующий месяц, качество вина при слепом тестировании.

2)Задача классификации – получение категориального ответа на основе набора признаков. Имеет конечное количество ответов (как правило, в формате «да» или «нет»): есть ли на фотографии кот, является ли изображение человеческим лицом, болен ли пациент раком.

3)Задача кластеризации – распределение данных на группы: разделение всех клиентов мобильного оператора по уровню платёжеспособности, отнесение космических объектов к той или иной категории (планета, звёзда, чёрная дыра и т. п.).

4)Задача уменьшения размерности – сведение большого числа признаков к меньшему (обычно 2–3) для удобства их последующей визуализации (например, сжатие данных).

Топ-3 нейросети #айти #нейросети

5)Задача выявления аномалий – отделение аномалий от стандартных случаев. На первый взгляд она совпадает с задачей классификации, но есть одно существенное отличие: аномалии – явление редкое, и обучающих примеров, на которых можно натаскать машинно обучающуюся модель на выявление таких объектов, либо исчезающе мало, либо просто нет, поэтому методы классификации здесь не работают. На практике такой задачей является, например, выявление мошеннических действий с банковскими картами.

1.3 Основные виды машинного обучения

Основная масса задач, решаемых при помощи методов машинного обучения, относится к двум разным видам: обучение с учителем (supervised learning) либо без него (unsupervised learning). Однако этим учителем вовсе не обязательно является сам программист, который стоит над компьютером и контролирует каждое действие в программе. «Учитель» в терминах машинного обучения – это само вмешательство человека в процесс обработки информации. В обоих видах обучения машине предоставляются исходные данные, которые ей предстоит проанализировать и найти закономерности. Различие лишь в том, что при обучении с учителем есть ряд гипотез, которые необходимо опровергнуть или подтвердить. Эту разницу легко понять на примерах.

Машинное обучение с учителем

Предположим, в нашем распоряжении оказались сведения о десяти тысячах московских квартир: площадь, этаж, район, наличие или отсутствие парковки у дома, расстояние от метро, цена квартиры и т. п. Нам необходимо создать модель, предсказывающую рыночную стоимость квартиры по её параметрам. Это идеальный пример машинного обучения с учителем: у нас есть исходные данные (количество квартир и их свойства, которые называются признаками) и готовый ответ по каждой из квартир – её стоимость. Программе предстоит решить задачу регрессии.

Ещё пример из практики: подтвердить или опровергнуть наличие рака у пациента, зная все его медицинские показатели. Выяснить, является ли входящее письмо спамом, проанализировав его текст. Это всё задачи на классификацию.

Машинное обучение без учителя

В случае обучения без учителя, когда готовых «правильных ответов» системе не предоставлено, всё обстоит ещё интереснее. Например, у нас есть информация о весе и росте какого-то количества людей, и эти данные нужно распределить по трём группам, для каждой из которых предстоит пошить рубашки подходящих размеров. Это задача кластеризации. В этом случае предстоит разделить все данные на 3 кластера (но, как правило, такого строгого и единственно возможного деления нет).

Если взять другую ситуацию, когда каждый из объектов в выборке обладает сотней различных признаков, то основной трудностью будет графическое отображение такой выборки. Поэтому количество признаков уменьшают до двух или трёх, и становится возможным визуализировать их на плоскости или в 3D. Это – задача уменьшения размерности.

1.4 Основные алгоритмы моделей машинного обучения

1. Дерево принятия решений

Это метод поддержки принятия решений, основанный на использовании древовидного графа: модели принятия решений, которая учитывает их потенциальные последствия (с расчётом вероятности наступления того или иного события), эффективность, ресурсозатратность.

Для бизнес-процессов это дерево складывается из минимального числа вопросов, предполагающих однозначный ответ — «да» или «нет». Последовательно дав ответы на все эти вопросы, мы приходим к правильному выбору. Методологические преимущества дерева принятия решений – в том, что оно структурирует и систематизирует проблему, а итоговое решение принимается на основе логических выводов.

2. Наивная байесовская классификация

Наивные байесовские классификаторы относятся к семейству простых вероятностных классификаторов и берут начало из теоремы Байеса, которая применительно к данному случаю рассматривает функции как независимые (это называется строгим, или наивным, предположением). На практике используется в следующих областях машинного обучения:

• определение спама, приходящего на электронную почту;
• автоматическая привязка новостных статей к тематическим рубрикам;
• выявление эмоциональной окраски текста;
• распознавание лиц и других паттернов на изображениях.

Всем, кто хоть немного изучал статистику, знакомо понятие линейной регрессии. К вариантам её реализации относятся и наименьшие квадраты. Обычно с помощью линейной регрессии решают задачи по подгонке прямой, которая проходит через множество точек. Вот как это делается с помощью метода наименьших квадратов: провести прямую, измерить расстояние от неё до каждой из точек (точки и линию соединяют вертикальными отрезками), получившуюся сумму перенести наверх. В результате та кривая, в которой сумма расстояний будет наименьшей, и есть искомая (эта линия пройдёт через точки с нормально распределённым отклонением от истинного значения).

Линейная функция обычно используется при подборе данных для машинного обучения, а метод наименьших квадратов – для сведения к минимуму погрешностей путем создания метрики ошибок.

4. Логистическая регрессия

Логистическая регрессия – это способ определения зависимости между переменными, одна из которых категориально зависима, а другие независимы. Для этого применяется логистическая функция (аккумулятивное логистическое распределение). Практическое значение логистической регрессии заключается в том, что она является мощным статистическим методом предсказания событий, который включает в себя одну или несколько независимых переменных. Это востребовано в следующих ситуациях:

• кредитный скоринг;
• замеры успешности проводимых рекламных кампаний;
• прогноз прибыли с определённого товара;
• оценка вероятности землетрясения в конкретную дату.

Это целый набор алгоритмов, необходимых для решения задач на классификацию и регрессионный анализ. Исходя из того что объект, находящийся в N-мерном пространстве, относится к одному из двух классов, метод опорных векторов строит гиперплоскость с мерностью (N – 1), чтобы все объекты оказались в одной из двух групп. На бумаге это можно изобразить так: есть точки двух разных видов, и их можно линейно разделить. Кроме сепарации точек, данный метод генерирует гиперплоскость таким образом, чтобы она была максимально удалена от самой близкой точки каждой группы.

SVM и его модификации помогают решать такие сложные задачи машинного обучения, как сплайсинг ДНК, определение пола человека по фотографии, вывод рекламных баннеров на сайты.

6. Метод ансамблей

Он базируется на алгоритмах машинного обучения, генерирующих множество классификаторов и разделяющих все объекты из вновь поступающих данных на основе их усреднения или итогов голосования. Изначально метод ансамблей был частным случаем байесовского усреднения, но затем усложнился и оброс дополнительными алгоритмами:

• бустинг (boosting) – преобразует слабые модели в сильные посредством формирования ансамбля классификаторов (с математической точки зрения это является улучшающим пересечением);
• бэггинг (bagging) – собирает усложнённые классификаторы, при этом параллельно обучая базовые (улучшающее объединение);
• корректирование ошибок выходного кодирования.

• он сводит к минимуму влияние случайностей, усредняя ошибки каждого базового классификатора;
• уменьшает дисперсию, поскольку несколько разных моделей, исходящих из разных гипотез, имеют больше шансов прийти к правильному результату, чем одна отдельно взятая;
• исключает выход за рамки множества: если агрегированная гипотеза оказывается вне множества базовых гипотез, то на этапе формирования комбинированной гипотезы оно расширяется при помощи того или иного способа, и гипотеза уже входит в него.

Кластеризация заключается в распределении множества объектов по категориям так, чтобы в каждой категории – кластере – оказались наиболее схожие между собой элементы.

Кластеризировать объекты можно по разным алгоритмам. Чаще всего используют следующие:

• на основе центра тяжести треугольника;
• на базе подключения;
• сокращения размерности;
• плотности (основанные на пространственной кластеризации);
• вероятностные;
• машинное обучение, в том числе нейронные сети.

8. Метод главных компонент (PCA)

Метод главных компонент, или PCA, представляет собой статистическую операцию по ортогональному преобразованию, которая имеет своей целью перевод наблюдений за переменными, которые могут быть как-то взаимосвязаны между собой, в набор главных компонент – значений, которые линейно не коррелированы.

Практические задачи, в которых применяется PCA, – визуализация и большинство процедур сжатия, упрощения, минимизации данных для того, чтобы облегчить процесс обучения. Однако метод главных компонент не годится для ситуаций, когда исходные данные слабо упорядочены (то есть все компоненты метода характеризуются высокой дисперсией). Так что его применимость определяется тем, насколько хорошо изучена и описана предметная область.

9. Сингулярное разложение

В линейной алгебре сингулярное разложение, или SVD, определяется как разложение прямоугольной матрицы, состоящей из комплексных или вещественных чисел. Так, матрицу M размерностью [m*n] можно разложить таким образом, что M = UΣV, где U и V будут унитарными матрицами, а Σ – диагональной.

Одним из частных случаев сингулярного разложения является метод главных компонент. Самые первые технологии компьютерного зрения разрабатывались на основе SVD и PCA и работали следующим образом: вначале лица (или другие паттерны, которые предстояло найти) представляли в виде суммы базисных компонент, затем уменьшали их размерность, после чего производили их сопоставление с изображениями из выборки. Современные алгоритмы сингулярного разложения в машинном обучении, конечно, значительно сложнее и изощрённее, чем их предшественники, но суть их в целом нем изменилась.

10. Анализ независимых компонент (ICA)

Это один из статистических методов, который выявляет скрытые факторы, оказывающие влияние на случайные величины, сигналы и пр. ICA формирует порождающую модель для баз многофакторных данных. Переменные в модели содержат некоторые скрытые переменные, причем нет никакой информации о правилах их смешивания. Эти скрытые переменные являются независимыми компонентами выборки и считаются негауссовскими сигналами.

В отличие от анализа главных компонент, который связан с данным методом, анализ независимых компонент более эффективен, особенно в тех случаях, когда классические подходы оказываются бессильны. Он обнаруживает скрытые причины явлений и благодаря этому нашёл широкое применение в самых различных областях – от астрономии и медицины до распознавания речи, автоматического тестирования и анализа динамики финансовых показателей.

1.5 Примеры применения в реальной жизни

Пример 1. Диагностика заболеваний

Пациенты в данном случае являются объектами, а признаками – все наблюдающиеся у них симптомы, анамнез, результаты анализов, уже предпринятые лечебные меры (фактически вся история болезни, формализованная и разбитая на отдельные критерии). Некоторые признаки – пол, наличие или отсутствие головной боли, кашля, сыпи и иные – рассматриваются как бинарные. Оценка тяжести состояния (крайне тяжёлое, средней тяжести и др.) является порядковым признаком, а многие другие – количественными: объём лекарственного препарата, уровень гемоглобина в крови, показатели артериального давления и пульса, возраст, вес. Собрав информацию о состоянии пациента, содержащую много таких признаков, можно загрузить её в компьютер и с помощью программы, способной к машинному обучению, решить следующие задачи:

• провести дифференциальную диагностику (определение вида заболевания);
• выбрать наиболее оптимальную стратегию лечения;
• спрогнозировать развитие болезни, её длительность и исход;
• просчитать риск возможных осложнений;
• выявить синдромы – наборы симптомов, сопутствующие данному заболеванию или нарушению.

Пример 2. Поиск мест залегания полезных ископаемых

В роли признаков здесь выступают сведения, добытые при помощи геологической разведки: наличие на территории местности каких-либо пород (и это будет признаком бинарного типа), их физические и химические свойства (которые раскладываются на ряд количественных и качественных признаков).

Для обучающей выборки берутся 2 вида прецедентов: районы, где точно присутствуют месторождения полезных ископаемых, и районы с похожими характеристиками, где эти ископаемые не были обнаружены. Но добыча редких полезных ископаемых имеет свою специфику: во многих случаях количество признаков значительно превышает число объектов, и методы традиционной статистики плохо подходят для таких ситуаций.

Поэтому при машинном обучении акцент делается на обнаружение закономерностей в уже собранном массиве данных. Для этого определяются небольшие и наиболее информативные совокупности признаков, которые максимально показательны для ответа на вопрос исследования – есть в указанной местности то или иное ископаемое или нет. Можно провести аналогию с медициной: у месторождений тоже можно выявить свои синдромы. Ценность применения машинного обучения в этой области заключается в том, что полученные результаты не только носят практический характер, но и представляют серьёзный научный интерес для геологов и геофизиков.

Пример 3. Оценка надёжности и платёжеспособности кандидатов на получение кредитов

С этой задачей ежедневно сталкиваются все банки, занимающиеся выдачей кредитов. Необходимость в автоматизации этого процесса назрела давно, ещё в 1960–1970-е годы, когда в США и других странах начался бум кредитных карт.

Лица, запрашивающие у банка заём, – это объекты, а вот признаки будут отличаться в зависимости от того, физическое это лицо или юридическое. Признаковое описание частного лица, претендующего на кредит, формируется на основе данных анкеты, которую оно заполняет. Затем анкета дополняется некоторыми другими сведениями о потенциальном клиенте, которые банк получает по своим каналам. Часть из них относятся к бинарным признакам (пол, наличие телефонного номера), другие — к порядковым (образование, должность), большинство же являются количественными (величина займа, общая сумма задолженностей по другим банкам, возраст, количество членов семьи, доход, трудовой стаж) или номинальными (имя, название фирмы-работодателя, профессия, адрес).

Для машинного обучения составляется выборка, в которую входят кредитополучатели, чья кредитная история известна. Все заёмщики делятся на классы, в простейшем случае их 2 – «хорошие» заёмщики и «плохие», и положительное решение о выдаче кредита принимается только в пользу «хороших».

Более сложный алгоритм машинного обучения, называемый кредитным скорингом, предусматривает начисление каждому заёмщику условных баллов за каждый признак, и решение о предоставлении кредита будет зависеть от суммы набранных баллов. Во время машинного обучения системы кредитного скоринга вначале назначают некоторое количество баллов каждому признаку, а затем определяют условия выдачи займа (срок, процентную ставку и остальные параметры, которые отражаются в кредитном договоре). Но существует также и другой алгоритм обучения системы – на основе прецедентов.

P.S. В следующих статьях мы более подробно рассмотрим алгоритмы создания моделей машинного обучения, включая математическую часть и реализацию на Python.

• Машинное обучение
• Введение в алгоритмы
• Курс по ML

Источник: habr.com

Как называется программа которая решает задачи

Mathway — это программа, которая представляет собой мирового лидера среди определителей решений задач и имеет в арсенале миллиарды решенных задач. Это приложение используется миллионами пользователей по всему миру, и это обосновано, потому что программа проста в использовании и дает точный ответ на самые разнообразные задачи. Но, помимо Mathway, есть также и другие программы, которые могут быть важны для планирования задач, ведения списка дел и контроля их выполнения.

1. Где удобно планировать задачи
2. Кто ставит задачи на разработку
3. Где лучше всего вести задачи
4. Как контролировать выполнение задачи

Где удобно планировать задачи

Существуют приложения-планировщики, которые помогают пользоваться своим временем эффективно и с легкостью. Некоторые из них:

• Any.do. Это приложение может использоваться для создания списка покупок, напоминаний и ведения ежедневных задач.
• Todoist. Это приложение обладает большим функционалом, в том числе возможностью делегировать и отслеживать задачи, создавать проекты и планировать сроки выполнения.
• Microsoft To Do. Это приложение включает в себя минималистичный дизайн и доступность на всех устройствах, что делает его удобным в использовании.
• Google Календарь. В этом приложении есть функция напоминаний о задачах и возможность планирования их выполнения.
• MyLifeOrganized. Это приложение предназначено для более сложной организации задач и планирования времени.
• WEEEK. Это приложение обладает простым интерфейсом и возможностью быстрого создания и редактирования задач.
• Omnifocus. Это приложение специально создано для Mac и позволяет вести детальный контроль над задачами.
• Remember The Milk. Это приложение имеет множество функций, включая уведомления о задачах и возможность работы без подключения к Интернету.

Кто ставит задачи на разработку

Существует несколько сценариев того, кто ставит задачи на разработку, и это может зависеть от проекта и его особенностей. Вот некоторые варианты:

• Менеджер проекта или менеджер продукта, который обладает общей картиной проекта и знает, какие задачи необходимы для достижения цели.
• Аналитик, который может подробно разобраться в специфических требованиях проекта и составить подробную постановку на реализацию.
• Тимлид разработки, когда аналитика на проекте нет. Тогда менеджер может общими словами описать необходимые функции, а команда разработки сама пишет для себя постановки и выполняет задачи.

Где лучше всего вести задачи

Для контроля за выполнением задач могут быть использованы приложения для смартфонов. Они позволяют создавать список дел и контролировать, выполнены ли они в срок. Вот некоторые из таких приложений:

• Google Задачи. Доступно для iOS и Android.
• Мои дела: ежедневник-планер. Доступно для iOS и Android.
• Список дел: планер напоминания. Доступно только для Android.
• Sectograph — планировщик дел. Доступно для iOS и Android.
• Список дел. Доступно только для Android.
• Простой список дел. Доступно только для Android.

Как контролировать выполнение задачи

Контроль выполнения задачи — это процесс, который включает в себя контроль соблюдения договоренностей и планирование задач по контролю. Вот несколько советов, которые помогут контролировать выполнение задач:

1. Контролируйте соблюдение договоренностей сотрудниками. Это может включать в себя проведение еженедельных встреч, на которых можно обсудить, что было сделано, что ожидалось и какие проблемы возникли.
2. Заранее планируйте задачи по контролю. Это поможет не забыть о том, что нужно контролировать, и сконцентрироваться на том, что нужно сделать.
3. Классифицируйте контроль каждый раз, анализируйте и делайте выводы. Это поможет определить, что работает, что нет, и нашаги улучшения.
4. Делегируйте и автоматизируйте контроль. Если есть возможность, делегируйте контроль какому-то другому сотруднику, чтобы вы могли сконцентрироваться на других задачах.
5. Организуйте возможность отложенного контроля. Это поможет минимизировать потери времени и ресурсов и убедиться, что все задачи выполняются вовремя.

В заключение, программа Mathway — это мощный инструмент для решения задач, но для эффективного планирования и контроля выполнения задач необходимо использовать разнообразные инструменты, которые подходят для разных проектов и задач.

В чем преимущество мобильного приложения

Мобильные приложения обладают рядом преимуществ по сравнению с сайтами и другими форматами доступа к информации. Основной из них — это удобство использования. Интерфейс приложения специально разработан так, чтобы пользователь мог совершать все необходимые действия одной рукой, не отвлекаясь на настройки и другие детали.

Знакомые элементы и понятная навигация помогают легко и быстро дойти до цели. Масштабирование экрана приложения позволяет удобно работать даже на маленьких устройствах. Благодаря этим особенностям мобильные приложения пользуются все большей популярностью и становятся неотъемлемой частью жизни современного человека.

Чем удобно мобильное приложение

Мобильное приложение предоставляет множество преимуществ для своих пользователей. В первую очередь, оно имеет удобную и интуитивно понятную навигацию, которая позволяет быстро и удобно находить нужные функции и возможности. Мобильное меню и функционал приложения также легко осваивается начинающими и опытными пользователями.

Одним из больших преимуществ мобильного приложения является лучшее взаимодействие с пользователем. С помощью сообщений, пуш-уведомлений и напоминаний пользователь получает персонализированные предложения, которые помогают сделать жизнь более удобной и продуктивной.

Кроме того, мобильное приложение может выполнять свои функции даже в фоновом режиме, что невозможно для сайта. Это позволяет пользователям бесперебойно получать информацию и управлять своими задачами, не переключаясь на другие приложения или сайты.

В целом, мобильное приложение является комфортным и удобным инструментом для достижения своих целей и приложение максимально ориентировано на потребности пользователей.

На чем разрабатывать мобильное приложение

Для разработки мобильных приложений на Android применяются языки программирования Java и Kotlin, в то время как для iOS — Swift и Objective-C. Однако для кроссплатформенной разработки существует множество вариантов. Среди них можно выделить такие популярные технологии, как React Native, Flutter и Cordova.

React Native позволяет создавать приложения только для двух операционных систем (Android и iOS) за счет использования общих кодовых баз. Flutter — это относительно новый фреймворк, который работает довольно быстро и использует язык программирования Dart. Cordova является мультиплатформенным фреймворком, который с помощью нативных компонентов создает кроссплатформенные приложения. Выбор технологии зависит от нужд проекта и специфики платформы, на которой будет запускаться приложение.

Какие задачи решает мобильное приложение

Мобильное приложение способно решить множество задач, связанных с оптимизацией бизнеса. Оно позволяет повысить лояльность уже имеющихся клиентов, предоставить уникальный сервис и привлечь новых клиентов. С помощью мобильных приложений можно автоматизировать и оптимизировать бизнес-процессы.

Например, мобильное приложение может предоставлять информацию о доступных продуктах, услугах и специальных акциях. Клиенты смогут быстро ознакомиться с предоставляемыми услугами и сделать заказы через приложение. Это существенно повысит удобство обслуживания и снизит время на обработку заявок. Также мобильное приложение позволяет улучшить взаимодействие клиентов с бизнесом, а также увеличить его доходы и прибыль. Все эти преимущества делают мобильное приложение необходимым инструментом для любого успешного бизнеса.

Mathway — это программа, которая помогает людям решать математические задачи. Она уже достигла высокого авторитета на мировом рынке и является лидером среди подобных программ. С ее помощью можно решать задачи любой сложности и различных направлений, таких как алгебра, геометрия, тригонометрия, математический анализ и т.д.

В арсенале программы находится множество решенных математических задач, она пользуется огромной популярностью среди миллионов пользователей по всему миру. Mathway помогает школьникам, студентам и просто любителям математики решать задачи быстро и эффективно. Она заменяет ручное решение задач, что делает ее не только удобной, но и современной. В результате программу можно смело рекомендовать всем, кто сталкивается с математическими задачами.

Источник: mostalony.ru

15 сервисов для решения ГДЗ по фото онлайн

Чем ближе школьник или студент к окончанию учебы, тем более сложные задачи перед ним появляются. Это можно понимать и в переносном смысле, ведь приходится планировать свое будущее, и в прямом, особенно когда речь идет о математике и физике с громоздкими уравнениями. И далеко не всем понятно, как их решать. К счастью, существуют специальные сервисы и мобильные приложения, которые могут помочь. В данной статье мы расскажем, как сделать ГДЗ по фото.

Кампус

Это новый сервис, которые решает учебные задания по фотографии с помощью эксперта. Сейчас на сервисе более 50+ учебных дисциплин — https://kampus.ai.

Просто перейдите на сайт и нажмите «Задать вопрос»

• выбираем группу дисциплин;
• выбираем нужный предмет (можно воспользоваться поиском);
• описываем задание текстом или прикрепляем файл (фотографию);

На все решение существует гарантия. Если твое решение окажется некорректным, его тут же исправит другой эксперт.

Мне нравится 168

Не нравится 152

Photomath

Photomath – это мобильное приложение для Android и iOS, с помощью которого можно отсканировать любой математический пример и пошагово посмотреть, как он решается. Это очень удобно, ведь алгоритм работает практически мгновенно и может выручить в трудную минуту.

При первом запуске вас попросят ввести возраст и занятость. Сделайте это и тапните по кнопке «Пропустить» в обучающем режиме.

Теперь наведите камеру телефона на уравнение, чтобы оно попадало в область. В случае чего вы можете ее расширить, проведя пальцем. А затем нажмите на иконку съемки.

Еще вы можете заранее сделать фотографию и добавить в калькулятор из галереи, нажав на отмеченную иконку.

Затем наведите область на математическое выражение и нажмите «Решить».

Сначала Photomath вкратце объяснит решение и покажет ответ. Для получения подробностей нажмите на красную кнопку.

При нажатии «Пояснить этапы» вы увидите информацию по каждому шагу.

Фотомас окажется полезным и в качестве обучающего пособия с большим количеством данных. Это практически полноценная замена для учебников школьной программы.

Мне нравится 249

MalMath

Сайт MalMath представляет собой онлайн-калькулятор для ПК. С одной стороны, он достаточно простой, а с другой – вполне функциональный.

Прочитать ещё статью: Чем открыть файл формата EPS — список онлайн сервисов и программ для ПК

А еще на его базе построено мобильное приложение. Оно отлично подходит для быстрого решения задач. В бесплатной его версии доступен только продвинутый калькулятор. А при покупке Premium-версии открывается доступ к функции фотографии.

В основном MalMath будет интересен тем, кто уже знаком с сервисом. Если вы никогда им не пользовались, то выберите что-нибудь другое.

Мне нравится 36

Mathway

Это достаточно интересное приложение, которое будет полезно для домашних работ по алгебре и многим другим предметам (тригонометрия, матанализ, химия и т. д.). Оно выполнено в виде чат-бота, но вместо виртуальной клавиатуры – калькулятор.

Сверху слева находится иконка вызова меню.

Теперь вы можете выбрать нужную дисциплину из списка доступных.

Также есть функция для решения примеров по фото онлайн. Для ее вызова нажмите на иконку в виде фотоаппарата.

Теперь сделайте фотографию и выделите на ней область с задачей. Для подтверждения нажмите «Done».

Вам предложат несколько вариантов. В качестве примера взята система уравнений, то есть Equations на английском языке (с переводом иногда проблемы). В итоге чат-бот отправит ответ с возможностью просмотра подробностей.

В Mathway есть достаточно полезная функция построения графиков по двум осям.

Мне нравится 32

Cymath

Как и в случае с MalMath, Cymath – это сайт для решения математических уравнений.

А в мобильном приложении есть возможность решить пример по фото. Для этого:

1. Перейдите во вкладку «Camera» и выдайте разрешение.
2. Наведите камеру устройства на задачку и подгоните зеленую рамку под ее размер.
3. Нажмите на кнопку снизу.
4. Дождитесь считывания и ознакомьтесь с результатом.

В качестве примера опять система уравнений, но она, к сожалению, не поддерживается в Cymath.

Подробный ответ для заданий станет доступным только после покупки подписки. В бесплатной версии все описано очень кратко.

Мне нравится 12

Wolfram Alpha

В отличие от предыдущих приложений, WolframAlpha можно только купить в «Play Маркете» и «App Store». Разработчики не предлагают бесплатную версию для ознакомления. Оправдано это тем, что пользователь получает профессиональный инструмент с огромным количеством возможностей.

А вот для онлайн-решения уравнений по фото подходит только частично. На официальном сайте есть функция распознавания текста, но его все равно придется переносить в калькулятор.

Math scanner by photo

Русское название приложения – Математический сканер по фото. И оно отлично описывает его суть. Во вкладке «Camera» вы можете сделать фото примера или загрузить картинку из галереи устройства.

Прочитать ещё статью: 6 способов открыть SIG файл на компьютере или онлайн

Также есть рукописный ввод, когда вы можете нарисовать уравнение на экране. Для этого нажмите на иконку в виде пальца.

После ввода нажмите на «Capture Equation», чтобы решить.

Мне нравится 11

Fraction Calculator

Это бесплатный и удобный в использовании калькулятор дробей. Устроен он предельно просто: числитель, знаменатель и число перед дробью набираются отдельно. Дроби можно складывать, вычитать, делить и умножать. Для подсчета нажмите на значок «равно».

В нем еще есть функция сравнения дробей, которая может оказаться полезной.

Чтобы добраться до нее, откройте главное меню и перейдите к разделу «Сравни».

А вот решения по фото Fraction Calculator предложить, к сожалению, не может.

Существует множество online-сервисов для подсчета дробей, например, очень удобный сайт Calculator.net.

Camera math calculator

В русском «Play Маркете» приложение называется «Научный калькулятор». Исходя из этого, можно понять его назначение.

Camera math calculator пригодится для сложных расчетов, а вот простые задачки в нем решать будет достаточно затруднительно. Тем более, разработчики не стали добавлять функцию распознания задач по фото.

MyScript Calculator

Это еще одно платное приложение в нашем списке, у которого нет пробной версии. По своей сути это обычный калькулятор, но практически без кнопок. В нем используется рукописный ввод.

Здесь важно отметить, что MyScript Calculator не подходит для сложных вычислений, только для простых: умножение, деление и т.д. То есть неравенство или уравнение с несколькими неизвестными с его помощью решить не выйдет.

Google Lens

Google Lens или Google Объектив – умная камера от Google, способная распознавать объекты на фотографии, считывать текст и т. д. На iOS она встроена в приложение Google, а на Android идет в виде отдельного приложения. С его помощью вы можете найти, где купить такой же решебник по фото, как и у вашего знакомого. Также оно поможет для решения типовых задач, если переключиться на раздел «Домашнее задание».

Мне нравится 15

Pocket Teacher

Pocket Teacher – современный сервис для решения задач по алгебре, высшей математике и геометрии. Еще у него должны быть приложения для Android и iPhone, но они по каким-то причинам в настоящий момент недоступны. Сам по себе сайт полностью на русском языке, потому пользоваться им очень удобно. Есть даже отдельная страница с описанием всех возможностей.

Прочитать ещё статью: 2 способа удалить страницу в Одноклассниках с телефона

Режим «Текстовая задача» позволяет формулировать примеры текстом (не «7+3», а «семь плюс три»).

А вот геометрию по фото в сервисе Pocket Teacher решить не выйдет. В будущем такая функция может появиться в мобильном приложении.

Microsoft Math Solver

Это полностью бесплатное приложение от Microsoft с русским переводом. Для ввода в нем есть три режима:

• Сканировать – сделать или загрузить фотку.
• Рисовать – рукописный ввод.
• Печать – набор на виртуальной клавиатуре.

Вы можете посмотреть примеры вычислений, нажав на иконку в верхнем левом углу экрана.

Microsoft Math Solver станет готовым решебником по фото для домашнего задания (ГДЗ). Но он работает только с математикой. А значит, для остальных предметов стоит выбрать что-то другое.

Мне нравится 15

Symbolab

Symbolab – интернет-ресурс и многофункциональное мобильное приложение, подходящее для математических расчетов, решения задания по алгебре, построения функций, метрик и векторов, решения геометрических и тригонометричесческих примеров, статистики и даже химии.

Основной его недостаток виден на скриншоте выше – отсутствие русского языка. В остальном же это очень удобный инструмент в учебе. Есть даже своя база данных, подсказки и выдержки из учебников. Она находится на вкладке «Cheat Sheets».

Maple Calculator

Maple Калькулятор пригодится, чтобы быстро решить задачу по фотографии. Базовая версия приложения несколько ограничена, но основные функции в ней доступны без каких-либо проблем. Включить распознавание по камере можно этой иконкой.

Среди его возможностей хотелось бы отметить:

• Интегральные вычисления.
• Расчет лимитов.
• Преобразование Лапласа (в том числе и обратное).

Также у Maple Soft есть множество онлайн-калькуляторов, доступных на отдельной странице сайта.

Источник: itznanie.ru