Дистанции какие бывают: Легкая атлетика. Виды дистанций

что это и какие бывают дистанции

Ультрамарафонец – это слово может относиться не только к бегуну, который за раз пробегает многие десятки километров. Ультрадистанции популярны и в велоспорте, но тут речь идёт уже о нескольких сотнях километров.

В велосипедной среде есть своё определение ультрамарафонам – правильно это называется «бревет» – и своя организация, регламентирующая их проведение, – Audax Club Parisien.

Читайте по теме: 20 шоссейных велогонок для любителей в России и за рубежом

Что такое бревет

Бревет – это заезд на длинную дистанцию, где самое меньшее расстояние равняется 200 км. Сам термин – это французское слово brevet, означающее «диплом», «удостоверение», «квалификация в чём-либо». Например, во Франции экзамены в школах так и называются brevets.

Но не всякие 200 км – это бревет. Бреветный старт есть в календаре Audax Club Parisien, для каждой дистанции определён лимит прохождения, результаты участников фиксируются в специальную карточку, которую местный клуб отправляет во Францию.

Из Франции от головной организации участник может получить медаль, предварительно заказав её через организаторов старта. Велосипедистов, катающих бреветы, в народе называют «бреветчики», но правильно будет говорить «рандоннёр» (фр. randonneur от randonnée — «долгая прогулка»).

Хотя время каждого участники фиксируется и заносится в протокол, бревет – это не велогонка. Победитель каждый, кто завершил столь длинное расстояние. Другими словами, философия бреветов в победе над собой.

История развития бреветов

Первые рандоннёры появились в Италии в конце 19-го века, но современного определения и свода правил тогда ещё не было. Сохранилась дата, когда состоялся первый бревет: 12 июня 1897 года 12 итальянских велосипедистов отправились из Рима в Неаполь, преодолев 230 км.

За оформление веломарафонского движения Audax (это слово во французском языке образовано от audace – дерзкий, отважный, отчаянный) взялись в начале прошлого века во Франции, в 1904 году. Родоначальником свода правил стал французский журналист газеты Auto Анри Дегранж. Постепенно сформировалась организация по проведению бреветов Audax Club Parisien (ACP). Название клуба переводится как «Парижский клуб отчаянных».

Шли годы, популярность бреветов росла, и вот в 1920 году возникли разногласия между Дегранжем и ACP. Основатель запретил клубу проводить бреветы в соответствии с написанными им правилами. Впрочем, новый, альтернативный, устав ACP лишь незначительно отличался от первоначального.

Какие бывают дистанции

Стандартные дистанции бреветов: 200, 300, 400, 600, 1000 и 1200 км. Менее популярны, но занесены в устав организации ультрадистанции 1400 и 2200 км.

Рандоннёр, который за один сезон проезжает дистанции 200, 300, 400 и 600 км, получает звание «суперрандоннёр». За это даётся отдельная медаль.

Существует и суточный формат бревета – Flèche или «Стрела». Такой заезд проезжается командой по любому выбранному маршруту и на любую дистанцию, которую участники хотят проехать в течение 24 часов. Финиш у всех команд должен быть в одном месте для того, чтобы «разделить прекрасный момент сопереживания».

Лимиты у официальных дистанций следующие (в скобках указана минимальная средняя скорость для успешного финиша):

• 200 км – 13,5 часов (15 км/ч)
• 300 км – 20 часов (15 км/ч)
• 400 км – 27 часов (15 км/ч)
• 600км – 40 часов (15 км/ч)
• 1000 км – 75 часов (13,3 км/ч)
• 1200 км – 90 часов (13,3 км/ч)
• 1400 км – 116 часов (12 км/ч)
• 2200 км – 220 часов (10 км/ч)

Особенности и правила бреветов

У непростой дистанции простые правила. В рандоннёрских заездах правила элементарны: участники могут ехать в своём собственном темпе, главное, чтобы это позволило уложиться в лимит и вовремя отметиться на промежуточных контрольных точках.

Отметки делаются в специальной карточке, на языке оригинала так и именуемой brevet. После финиша этот документ нужно отдать организаторам.

Каждый рандоннёр волен выбирать группу для передвижения или ехать один, все участники могут останавливаться или спать в любом месте.

Бревет – это автономная поездка, так что команда поддержки запрещена. Участники заезда должны быть полностью самостоятельны между контрольными пунктами: воду, еду, запасную одежду и инструменты везти нужно самому либо закупаться всем этим по пути.

Ещё важное замечание, которое озвучивается перед началом каждой поездки. Дороги для бреветов никогда не перекрываются от автомобилей, а потому организаторы не устают напоминать, что все участники совершают индивидуальный пробег. От рандоннёров требуется соблюдение всех правил дорожного движения, а при возможном несчастном случае клубы не несут ответственности.

О том, какой должен быть велосипед для участия в бревете, не нужно заботиться, потому что на них не распространяются правила UCI. Главное, чтобы это был механический велосипед, а шоссейный, горный, фэтбайк, лигерад или даже трёхколесный – это неважно.

Велосипед должен двигаться благодаря прилагаемой вами силе и иметь ширину не более метра. Но чаще всего рандоннёры используют шоссейные велосипеды, акцентируя особое внимание на седле и покрышках.

На бревет велосипедиста не допустят, если его средство передвижения не оборудовано передним и задним освещением. К слову, мигающий задний фонарь использовать нельзя.

Популярные бреветы

Большинство бреветов проходит по местным дорогам и не привлекает великого числа участников, но есть такие старты, которые собирают рандоннёров со всего мира. Ниже кратко расскажем о таких бреветах.

Париж – Брест – Париж

Вершиной для абсолютного числа рандоннёров считается проводимый раз в 4 года бревет Париж-Брест-Париж (ПБП). Его расстояние – 1200 км. История бревета началась с 1891 года, и вплоть до 1931 это было мероприятие для профессиональных велосипедистов.

После 1931 года веломарафонцев стали делить на три группы: профессиональные велосипедисты и две любительские группы, известные как клуб Allure Libre и клуб Audax. Allure Libre состоял из людей, которые ехали в одиночестве, в то время как рандоннёры Audax ехали группами.

Профессиональная часть ПБП окончательно угасла в 1951 году, когда интерес велогонщиков к таким ультрадлинным дистанциям стал затухать.

Лондон – Эдинбург – Лондон

Лондон-Эдинбург-Лондон – это бревет на дистанцию 1400 км, который проходит в Великобритании каждые четыре года. Начало маршрута в северном Лондоне, затем рандоннёры двигаются через восток Англии в Эдинбург. Возвращение по тому же пути.

Бостон – Монреаль – Бостон

Бостон-Монреаль-Бостон считается североамериканским эквивалентом ПБП, однако этот бревет в 1200 км проводится ежегодно, за исключением тех годов, когда в календаре стоит ПБП.

Бреветы 1400+ км

Если вам кажется невозможным расстояние в 1400 км, то есть ещё более многокилометровые вызовы для веломарафонцев. Вот лишь некоторые из них:

• Гамбург – Берлин – Кёльн – Гамбург. Германия. 1500 км.
• 1001 Miglia. Италия. 1630 км.
• Дикий Атлантический путь. Ирландия. 2100 км.
• Maraton Rowerowy Dookoła Polski. Польша. 3130 км.

Награда за финиш

Любой велосипедист, который проехал бревет на 200 км в установленный лимит, получает звание рандоннёра. За эту и все другие дистанции можно получить медаль от Audax Club Parisien, которая отправляется к вам прямо из штаб-квартиры клуба в Париже.

«Рандоннёр» – это первая ступень, а ещё есть такие:

• Суперрандоннёр – участник, выполнивший серию бреветов на 200, 300, 400 и 600 км в течение одного сезона. Звание даётся на соответствующий сезон, и его каждый год необходимо обновлять.
• Рандоннёр 5000 – участник, который в течение четырёх лет проехал серию бреветов на 200, 300, 400, 600 и 1000 км, а также финишировал знаменитый Париж-Брест-Париж на 1200 км и «Стрелу» в команде как минимум из трёх человек.
• Рандоннёр 10 000 – участник, выполнивший в течение четырёх лет две полные серии бреветов от 200 до 1000 км, финишировавший Париж-Брест-Париж и ещё какой-либо официальный заезд на 1200 км, а также проехавший бревет на 600 км с набором не менее 10 000 м в пределах 60-ти часов.

Бреветы в России

В России есть более 20 рандоннёрских клубов, управляет которыми общество российских велосипедистов-марафонцев «Российские рандоннёры» (ОРВМ «РР»). Основатель российского клуба – Валерий Анатольевич Комочков. Рандоннёрское движение в нашей стране он взялся развивать с 1994 года. Уже спустя год первые российские веломарафонцы побывали на Международном супервеломарафоне «Париж – Брест – Париж».

Самые известные супербреветы России, собирающие на одной дороге рандоннёров со всей страны:

• Вологда – Онега – Ладога. Карелия. 1200 км.
• Чуйский тракт. Алтай. 1200 км.
• Волго-Дон. Волгоградская и Ростовская области. 1200 км.

Рекомендации новичкам

Объём

Перед участием в своём первом веломарафоне на 200 км рекомендуется накатать в сезоне хотя бы 2000 км, не меньше. Конечно, велосипедисту с многолетним стажем такой подготовки не потребуется, а вот если будущий участник ездит на велосипеде менее года, подойти к подготовке следует серьёзно.

Опыт

Возможно, наш будущий веломарафонец и накатал за сезон более 2000 км, однако если это были заезды менее 100 км за раз, то о 200 км стоит подумать только тогда, когда в арсенале есть что-то сопоставимое с такой дистанцией.

Прохождение дистанции

Главное здесь – равномерное распределение сил и пульс в «разговорной зоне». Кроме того, будет лучше держать высокий каденс, выше 90 оборотов, чтобы уберечь суставы и колени. Приоритет новичка – хорошее самочувствие, а не показанное время.

Придерживайтесь простых принципов: ешьте до появления голода, пейте до появления жажды, одевайтесь до переохлаждения, спите до того, как уснёте за рулём.

Для бодрости есть лайфхак: за несколько дней до старта прекратить потребление кофе, чтобы затем при возобновлении приёма во время бревета кофеин давал эффект.

Читайте далее: 30 лучших фильмов о велоспорте, которые будут интересны не только велогонщикам

что это, дистанции, рекорды, история, особенности подготовки

Ультрамарафон переживает пик своей популярности в 21 веке. После преодоления марафонских 42,2 км многие бегуны ищут для себя новые вызовы, а когда среднестатистическому результату на марафоне уже не удивляешься, на помощь приходят сверхдистанции, которые не каждый проедет на велосипеде и даже на автомобиле!

Что такое ультрамарафон, какие ультрамарафонские дистанции бывают и что нужно знать при подготовке к такому забегу, мы расскажем в этой статье.

Бешеный рост популярности ультрамарафонов – доказанный факт. Сайт runrepeat.com и Международная ассоциация ультрамарафонов изучили тренд с 1996 года и выявили, что марафоны вышли на стабильные показатели, а вот посещаемость ультра с 1996 года поднялась на 345% – с 34 401 человека в 1996 году до 611 098 человек в 2018 году. Безусловно, тех, кто пробегает экстремальные расстояния от 100 и более километров, не так много, ведь всё же большее количество участников выбирают дистанции до 100 км.

Так что же такое ультрамарафон? Ответ тут прост: это всё то, что длиннее классического марафона в 42,2 км.

«Гоночный темп» ультрамарафона, в отличие от марафона, – это не достижение определённой скорости, а движение с намерением на протяжении длительного времени по неоднородной трассе.

История ультрамарафона

Сверхдлительные пробеги начинают свою историю еще в древнем мире, но современные очертания приобрело всё это только в 20 веке: с 1984 года Международная ассоциация сверхмарафона стала регулировать гонки на ультрамарафонских дистанциях и регистрировать мировые рекорды.

Первый чемпионат мира в беге на 100 км был организован в 1987 году, а Россия присоединилась к движению с 1991 года. По понятным причинам супермарафон так и не был включен в программу Олимпийских игр.

Подпишитесь на «Марафонец» в Telegram. Анонсы статей и полезные подборки каждую неделю.

Если вам может показаться невероятным суточный бег в крытом помещении, то, например, в золотую эру многодневных пробегов, уходящую корнями в 1870-е и 1880-е годы, в крытом помещении атлеты бежали многодневные, этапные пробеги. В современности такие ультрамарафоны снискали тоже небывалую популярность, но больше на любительском уровне и с преодолением природного, естественного ландшафта.

Ультрамарафонские дистанции

В этом сегменте очень много любительских забегов и потому нет строго регламентированных дистанций проведения, однако наиболее распространённые расстояния – это 50 км, 100 км, 50 миль (80,4 км) и 100 миль (160,9 км). На этих дистанциях проводятся официальные соревнования Международной ассоциации сверхмарафона, которая одобрена Международной федерацией лёгкой атлетики (IAAF).

На забеге в 100 км IAAF регистрирует официальные мировые рекорды, но это не значит, что достижения на других дистанциях никак не контролируются: местные федерации и ассоциации вольны вести свой архив достижений.

100 км и суточный бег включены в Единый всероссийский реестр видов спорта, и на них оформляются разряды. Нормативы вы можете посмотреть в таблице разрядов и нормативов по бегу.

Помимо названных, IAAF регламентирует для официальных соревнований и другие ультра-форматы:

• двойной марафон;
• бег на 6 и 12 часов – за это время необходимо пробежать как можно большее расстояние;
• суточный бег;
• многосуточный пробег от 3 до 6 суток. За 6 суток некоторые спортсмены пробегают более 1000 км;
• пробег на 3100 миль «Самопревосхождение» – самый длинный сертифицированный пробег в мире на трассе длиной 883 метра (5649 кругов).

Таким образом, в беге на сверхмарафонские дистанции есть два вида соревнований:

• на фиксированную дистанцию;
• на определённое время, где выигрывает тот, кто преодолел наибольшее расстояние.

В представлении новичков ультрамарафоны – это забеги по горным тропинкам, между населенными пунктами, в общем, что-то похожее на путешествие. Но это не всегда так. В некоторых видах сверхмарафонский бег проверяет не столько физические силы спортсмена, сколько моральные. Например, суточные и 12-часовые пробеги очень часто проводятся на стадионе или в другом месте по одному и тому же короткому кругу протяженностью от 200 метров до километра.

Что такое суточный бег

Среди любителей, по понятным причинам, подобный формат распространения не получил, но огромным спросом пользуются трейловые забеги, которые несут в себе элемент путешествия.

Не подумайте, что ультрамарафонцы без остановок бегут всю и даже многодневную дистанцию. Допускается переход на шаг и остановка на сон. Естественно, спят ультрамарафонцы недостаточно, а потому многие бегут на кофеине. Впрочем, при обнаружении повышенной дозы кофеина в крови спортсмен дисквалифицируется.

Мировые рекорды в ультрамарафоне

100 км

• Мужчины – 6:09:14 Нао Казами (Япония)
• Женщины – 6:33:11 Томоэ Абэ (Япония)

Рекорды в видах по шоссе, не входящих в список легкоатлетических дисциплин, утверждённых IAAF:

Мужчины

• 50 км – 2:43:38 Томпсон Магавана (ЮАР)
• 12 часов – 162,543 км Янис Курос (Австралия)
• 24 часа – 290,221 км Янис Курос (Австралия)
• 6-суточный бег – 1036,851 км Янис Курос (Австралия)

Женщины

• 50 км – 3:08:39 Фрит ван дер Мерве (ЮАР)
• 12 часов – 144,840 км Энн Трейсон (США)
• 24 часа – 259,990 км Патриция Березновска (Польша)
• 6-суточный бег – 883,631 км Сандра Барвик (Австралия)

Рекорды в видах на стадионе, не входящих в список легкоатлетических дисциплин, утверждённых IAAF:

Мужчины

• 12 часов – 163,785 км Цах Биттер (США)
• 24 часа – 303,506 км Янис Курос (Австралия)

Женщины

Другие мировые рекорды в беге от 50 м до 100 км

Бег на 3100 миль «Самопревосхождение»

Это «Эверест сверхмарафонов». На самый протяжённый сертифицированный пробег в мире ежегодно допускается не более 12 спортсменов. Протяжённость маршрута – 3100 миль, что соответствует 4988,97 км.

Сверхмарафонцы бегут по бетонной трассе нью-йоркского района Квинс, длина которой 883 метра. Лимит на преодоление 5649 кругов – 51 день. В среднем это не менее 100 км ежедневно. Ночью все бегуны отдыхают, так как трасса открыта с 6 утра до 12 ночи. Если до этого времени не успеть завершить очередной круг, судьи его не засчитают.

Рекорд принадлежит Пекке Аалтo (Финляндия) – 40 дней 09:06.21 (123 км в сутки). Среди женщин лучшее время у Паулы Майрер (США), которая закончила сверхмарафон за 49 дней 07:52.24 в 2015 году.

Подготовка к ультрамарафону

Как мы уже писали выше, значительная часть любительских сверхмарафонских соревнований проводится по пересеченной местности, маршруты могут включать ощутимый рельеф, технические сложности и климатические особенности. Наверняка, заинтересовавшись ультрой, вы выберете старт, к которому будете готовиться.

Как понять, что вы готовы к ультрамарафону

Обратите внимание на все особенности предстоящей гонки, чтобы включить аналогичные технические характеристики в свою подготовку. Крайне важно подготовить мышцы, суставы, кости и соединительные ткани ко всему, с чем вы столкнётесь в день гонки.

Давайте рассмотрим некоторые вещи, о которых вам нужно знать, прежде чем купить слот.

Время подготовки

Это первое и самое важное, если вы новичок в беге на сверхдлинные дистанции. Для подготовки к ультрамарафону может потребоваться год или более, а многие гонки настолько популярны, что регистрация на них закрывается задолго до дня старта. Кроме того, иногда слоты разыгрываются через лотерею, на особенно авторитетные старты для получения слота вам потребуется пройти квалификацию.

Так, для того, чтобы стать участником легендарного марафона Comrades в Южной Африке, нужно квалифицироваться через успешное преодоление одного из официально определённых пробегов. Перед выбором того или иного старта убедитесь, что у вас будет как минимум шесть месяцев на подготовку или целый год, если вы не имеете подобного опыта.

Длительность тренировок

Для будущего ультрамарафонца лучший способ подготовить себя к старту – это акцентировать внимание на длительности пробежки, а не на расстоянии. Горы, песок, каменистые тропы, курумник могут ожидать вас на маршруте ультрамарафона, а потому у сверхмарафонца ни один километр не будет похож на другой по времени преодоления.

Экипировка

Будьте готовы к тому, что марафонскими кроссовками, майкой и шортами вам на ультра не обойтись. Ультрамарафон – это в разы больше снаряжения, чем в любой другой легкоатлетической дисциплине. На некоторые старты вас даже не допустят без тех или иных вещей. Так что настоятельно рекомендуем вам тренироваться со снаряжением хотя бы 1-2 раза в неделю, чтобы лишний вес не стал для вас шоком.

Что взять с собой на ультру: топ-10 вещей ультрамарафонца

Особенности тренировок

Дабы не истощить свой организм, не бейтесь за рекорд во время каждой сессии, а просто набирайте большие объёмы тренировок. Ваша задача – увеличить аэробные возможности организма.

При подготовке к ультрамарафону ОФП в зале нужна как никогда больше. Проприоцептивные упражнения на стабильность, укрепление мышц кора – вот какой акцент вы должны сделать при работе в зале. Также включайте в свои пробежки маршруты с неровной и нестабильной поверхностью, чтобы развивать чувство равновесия и задействовать в работу все группы мышц.

Если у вас нет возможности бегать в горной местности, попробуйте включать в свои обычные плоские пробеги по 30-50 плиометрических прыжков или выпадов посреди беговой тренировки. Интересная имитация узкой тропы – бордюр. Бегите по бордюру двумя или одной ногой, когда другая на тротуаре, концентрируясь на равновесии.

Известный факт: мужчины и женщины на сверхдистанциях бегают почти с одинаковым темпом. И чем длиннее испытание, тем более нивелируется разница, а на гонках свыше 195 миль женщины уже на 0,6% превосходят мужчин.

Ночной бег

Неотъемлемая часть многих легендарных ультра-пробегов – ночной бег. Как многие начинающие триатлеты могут бояться открытой воды, так и новички в сверхмарафонах особенно переживают по поводу движения в ночное время суток.

Очевидно, что ключом к успешному ночному бегу во время целевого старта является тренировка этого самого бега. Ваш организм должен научиться работать в то время, когда он обычно спит. Попробуйте осуществить это на выходных и обязательно подберите хороший свет. Не забудьте также практиковать свое ночное питание, дабы избежать проблем с желудком на гонке. За время подготовки привлекайте разнообразные продукты и выясните, какие хорошо работают для вас.

В популярной гонке Ultra-Trail du Mont Blanc (UTMB) большинство финишеров пропускают две ночи сна, прежде чем завершают маршрут. Острый недостаток сна влияет на координацию спортсмена, на скорость принятия решений и даже может довести до галлюцинаций. На портале trainingpeaks.com тренеры рекомендуют увеличить продолжительность сна за 1-2 недели до ультрамарафона, то есть, проще говоря, отоспаться заранее.

Исследования 2018 года показывают, что увеличение продолжительности сна в течение двух недель, предшествующих гонке, может реально помочь спортсменам достичь высоких результатов на ультра. Бегуны, которые «отоспались» перед гонкой, завершили маршрут быстрее, чем те, кто этого не сделал. Такой «банковский сон» не только улучшает производительность, но и ускоряет восстановление после периодов недосыпания.

Восстановление после ультрамарафона

Вы финишировали свой первый сверхдлинный марафон. Прежде чем начать тренироваться снова, дайте своему телу восстановиться. Сразу скажем, что восстановление не равно лежанию в постели.

• Плавайте, катайтесь на велосипеде, чтобы быстрее вывести из мышц побочные продукты.
• Занятия по инь-йоге – пассивной практике с длительными и статичными асанами от 2 до 20 минут. Это идеальный метод для снятия напряжения в мышцах.
• Массаж и иглоукалывание.
• Хорошее питание, включающее богатые антиоксидантами продукты. Например, орехи, рыба, тёмно-зелёные овощи. Антиоксиданты нужны вашему организму для быстрого восстановления.
• Сон, пожалуй, – одна из самых эффективных вещей, которые ультрамарафонец может сделать, чтобы помочь телу восстановиться.

Если вы уже готовы отправиться на поиски своего ультрамарафона, загляните в наш календарь. Сезон ультра в России стартует с мая и заканчивается только в ноябре, а дистанции начинаются с самых минимальных 50 км для первого раза до требующих тщательной подготовки 200 км. Пробуйте свои силы и находите новые границы своей стойкости!

Читайте по теме:

Ответы на вопросы ‘Какие бывают дистанции’

Ответы на вопросы ‘какие бывают дистанции’

Ответы на вопросы ‘какие бывают дистанции’

расстояние | значение расстояния в словаре современного английского языка Longman

Что такое дистанционное обучение?

СОДЕРЖАНИЕ

1. Что включает в себя дистанционное обучение?

2. Каковы плюсы и минусы дистанционного обучения?

3. Как подать заявку на курс дистанционного обучения?

4. Какие университеты Великобритании предлагают курсы дистанционного обучения?

5. Что такое массовые открытые онлайн-курсы (МООК)?

На уровне бакалавриата дистанционное обучение обычно предполагает изучение студентами учебных материалов дома или на работе.Вы также получаете поддержку в виде учебных пособий через виртуальную среду обучения, по телефону, электронной почте или другим электронным способом. Время от времени может быть личное общение с наставниками и посещение недельных летних школ.

Вы можете обучаться на курсах дистанционного обучения бакалавриата, магистратуры и профессионального обучения. Университеты и колледжи гарантируют, что их программы дистанционного обучения и квалификации не уступают по качеству программам на территории кампусов.

Я никак не мог позволить себе бросить работу и получить степень на полную ставку.Мне нужно было приспособить учебу к работе, а дистанционное обучение настроено так, чтобы вы могли это делать — иметь возможность учиться, когда и когда.

Джейк, студент заочного обучения

Получение степени путем дистанционного обучения дает вам ряд преимуществ:

• Вы можете приспособить свое обучение к работе и домашней жизни
• Вы сами решаете, когда и где учиться
• Вы можете получить ученую степень из любой точки мира
• Курсы дистанционного обучения часто стоят меньше, чем курсы очного обучения, поэтому вы можете сэкономить

С другой стороны, вы не сможете получать удовольствие от социальных аспектов ежедневного пребывания в кампусе с сокурсниками.

Большинство программ дистанционного обучения имеют особые требования к поступающим, которые могут включать в себя предыдущее образование, а иногда и знание английского языка.

Вы обращаетесь напрямую к организатору курсов. Типичный процесс онлайн-приема включает заполнение формы и получение ответа от учреждения, предлагающего вам место, с запросом дополнительной информации или отклонением вашего заявления.

Запись обычно происходит за несколько недель до начала курса. У вас есть возможность выбрать модули, которые вы хотите изучать, и внести первый взнос за курс, после чего вы получите подтверждение и можете начать обучение.

Программы дистанционного обучения предлагают ряд университетов Великобритании, в том числе:

• Открытый университет (диплом, бакалавриат и аспирантура)
• Арденский университет (дипломы, аккредитованные в отрасли, магистратура и MBA)
• Эдинбургский университет Напьера (степень магистра)
• Университет Лестера (в основном аспирантура)

С COVID-19, резко меняющим повседневную жизнь, миру приходится адаптироваться.В результате университеты находят способы поддержать своих студентов и планируют начало нового учебного года, а в настоящее время учебные заведения готовятся к онлайн-доступу к курсам.

Некоторые университеты предлагают начать онлайн-курсы в течение первого семестра и, надеюсь, перейти к обычным лекциям во втором семестре, в зависимости от того, когда кампусы смогут вновь открыться. Некоторые университеты планируют перенести даты начала курсов на январь. В целом университеты, похоже, хотят быть максимально гибкими и адаптироваться к текущему климату.

Следует отметить, что это текущие планы действий в чрезвычайных ситуациях для возможного сценария, которые могут быть изменены.

Однако структура или доступность будут отличаться в зависимости от курсов или университетов, поэтому обязательно уточняйте информацию в выбранном вами университете, и они будут держать вас в курсе любых изменений или разработок. В зависимости от степени, которую вы изучаете, это может быть не лучшим вариантом для вас, и вы можете отложить. На данный момент лучше всего связаться с вашим университетом и обсудить возможные варианты.

Опять же, это зависит от вашего университета и курса. Многие университеты (включая Оксфорд и Кембридж) объявили, что их летние экзамены будут заменены онлайн-оценками из-за пандемии коронавируса. Некоторые также предложили студентам первого и второго курса оценивать их предыдущую работу, а студенты третьего курса и выше будут сдавать онлайн-экзамены. Большинство университетов имеют на своих сайтах справочные страницы, советы и ответы на часто задаваемые вопросы, специально предназначенные для решения текущих проблем. Всегда уточняйте в своем университете, как это повлияет на ваш курс.

Прелесть онлайн-курсов / дистанционного обучения в том, что вы можете делать это откуда угодно. Например, Лондонский университет предлагает иностранным студентам онлайн-курсы.

Конечно, лучше всего связаться с университетами по поводу курсов, которые вам интересны. Если вы планировали учиться в Великобритании, обязательно свяжитесь с выбранным вами университетом по поводу их организации для курсов, начинающихся в этом году. Поскольку многие университеты планируют перенести курсы в онлайн-режим в начале следующего учебного года, вы сможете продолжить подачу заявки, но важно проконсультироваться с университетом и сообщить о любых проблемах, которые могут у вас возникнуть.

MOOC предлагают курсы университетского уровня без необходимости прохождения всей программы обучения. Они предоставляют вам гибкий и доступный способ приобретения новых навыков и становятся все более популярными.

Основанные на видео, они предлагают взаимодействие либо через экспертную оценку и групповое сотрудничество, либо через автоматическую обратную связь через объективные онлайн-оценки (включая викторины и экзамены). Видео обычно короткие, и большая часть активности происходит в онлайн-дискуссионных группах и форумах.

Преимущества изучения MOOC включают:

• Доступ к качественным курсам по более низкой цене (большинство курсов бесплатные)
• Возможность совмещать это с другой учебой или работой
• Удобство обучения где бы вы ни находились
• Нет требований для въезда

Ключевым недостатком является то, что МООК самодостаточны — они не учитываются при получении степени или другой квалификации. Контент из MOOC, предлагаемый за пределами вашей страны, может не соответствовать культурным и другим условиям, с которыми вы знакомы.

Могут ли МООК восполнить пробелы во время коронавируса?

Есть много положительных моментов в изучении MOOC, но все зависит от ваших целей или причины, по которой вы хотите учиться. МООК предназначены для поддержки высшего образования и содействия вашей карьере, а не для замены степени. Они удобны, содержат качественный материал, могут помочь в профессиональном или образовательном развитии и отлично смотрятся в вашем резюме.

Они также идеально подходят, если вы просто хотите учиться в свое удовольствие.И с ними, часто позволяя вам устанавливать свой собственный темп, вы можете приспособить работу и оценки к своему собственному графику.

Следующие британские университеты предлагают MOOC через FutureLearn:

Социальное дистанцирование, карантин и изоляция

Зачем практиковать социальное дистанцирование?

COVID-19 распространяется в основном среди людей, находящихся в тесном контакте (на расстоянии около 6 футов) в течение длительного периода. Распространение происходит, когда инфицированный человек кашляет, чихает или разговаривает, и капли из его рта или носа выбрасываются в воздух и попадают в рты или носы людей, находящихся поблизости. Капли также можно вдохнуть в легкие. Недавние исследования показывают, что люди, которые инфицированы, но не имеют симптомов, вероятно, также играют роль в распространении COVID-19.Поскольку люди могут распространять вирус до того, как узнают о своей болезни, важно по возможности держаться на расстоянии не менее 6 футов от других, даже если у вас или у них нет никаких симптомов. Социальное дистанцирование особенно важно для людей, которые подвергаются повышенному риску тяжелого заболевания COVID-19.

Если вы больны COVID-19, у вас есть симптомы, соответствующие COVID-19, или вы были в тесном контакте с кем-то, кто болен COVID-19, важно оставаться дома и подальше от других людей, пока не станет безопасно находиться рядом другие.

COVID-19 может жить на поверхности часами или днями, в зависимости от таких факторов, как солнечный свет, влажность и тип поверхности. Вполне возможно, что человек может заразиться COVID-19, прикоснувшись к поверхности или предмету, на котором есть вирус, а затем прикоснувшись к своему рту, носу или глазам. Однако это не считается основным способом распространения вируса. Социальное дистанцирование помогает ограничить возможности контакта с зараженными поверхностями и инфицированными людьми вне дома.

Хотя риск тяжелого заболевания может быть разным для всех, любой может заразиться и распространить COVID-19.Каждый должен сыграть свою роль в замедлении распространения и защитить себя, свою семью и свое сообщество. В дополнение к повседневным действиям по предотвращению COVID-19, сохранение свободного пространства между вами и другими людьми — один из лучших инструментов, которые мы должны сделать, чтобы избежать воздействия этого вируса и замедлить его распространение в сообществах.

основ машинного обучения с алгоритмом K-ближайших соседей | Автор: Онель Харрисон.

Алгоритм k-ближайших соседей (KNN) — это простой, легко реализуемый алгоритм контролируемого машинного обучения, который можно использовать для решения задач классификации и регрессии. Пауза! Давайте распакуем это.

Алгоритм машинного обучения с учителем (в отличие от алгоритма машинного обучения без учителя) — это алгоритм, который полагается на помеченные входные данные для изучения функции, которая производит соответствующий результат при получении новых немаркированных данных.

Представьте, что компьютер — это ребенок, мы — его руководитель (например, родитель, опекун или учитель), и мы хотим, чтобы ребенок (компьютер) узнал, как выглядит свинья. Мы покажем ребенку несколько разных картинок, некоторые из которых — это свиньи, а остальные могут быть изображениями чего угодно (кошек, собак и т. Д.).

Когда мы видим свинью, мы кричим «свинья!» Когда это не свинья, мы кричим: «Нет, не свинья!» Проделав это с ребенком несколько раз, мы показываем ему картинку и спрашиваем: «Свинья?» и они будут правильно (в большинстве случаев) сказать «свинья!» или «нет, не свинья!» в зависимости от того, что на картинке.Это машинное обучение с учителем.

Алгоритмы машинного обучения с учителем используются для решения задач классификации или регрессии.

Задача классификации имеет дискретное значение на выходе. Например, «любит ананас на пицце» и «не любит ананас на пицце» дискретны. Там нет никакого среднего. Вышеупомянутая аналогия с обучением ребенка распознавать свинью — еще один пример проблемы классификации.

На этом изображении показан базовый пример того, как могут выглядеть данные классификации.У нас есть предиктор (или набор предикторов) и метка. На изображении мы, возможно, пытаемся предсказать, любит ли кто-то ананас (1) в пицце или нет (0), в зависимости от его возраста (предсказатель).

Стандартной практикой является представление вывода (метки) алгоритма классификации в виде целого числа, такого как 1, -1 или 0. В этом случае эти числа являются чисто репрезентативными. Математические операции над ними не должны выполняться, потому что это было бы бессмысленно. Задумайтесь на минутку.Что значит «любит ананас» + «не любит ананас»? Именно. Мы не можем добавлять их, поэтому мы не должны добавлять их числовые представления.

Задача регрессии имеет действительное число (число с десятичной точкой) в качестве выходных данных. Например, мы могли бы использовать данные в таблице ниже, чтобы оценить вес человека с учетом его роста.

Данные, используемые в регрессионном анализе, будут похожи на данные, показанные на изображении выше.У нас есть независимая переменная (или набор независимых переменных) и зависимая переменная (то, что мы пытаемся угадать с учетом наших независимых переменных). Например, мы могли бы сказать, что рост является независимой переменной, а вес — зависимой переменной.

Кроме того, каждая строка обычно называется примером , наблюдением или точкой данных , а каждый столбец (не включая метку / зависимую переменную) часто называется предиктором , измерением, независимой переменной или характеристикой.

Алгоритм машинного обучения без учителя использует входные данные без каких-либо меток — другими словами, учитель (метка) не сообщает ребенку (компьютеру), когда он прав или когда он сделал ошибку, чтобы он мог сам -верный.

В отличие от обучения с учителем, которое пытается изучить функцию, которая позволит нам делать прогнозы на основе некоторых новых немаркированных данных, обучение без учителя пытается изучить базовую структуру данных, чтобы дать нам более глубокое понимание данных.

Алгоритм KNN предполагает, что похожие объекты существуют в непосредственной близости. Другими словами, похожие вещи находятся рядом друг с другом.

«Птицы стая падают вместе».

Обратите внимание на изображение выше, что большую часть времени похожие точки данных расположены близко друг к другу. Алгоритм KNN зависит от того, насколько верно это предположение, чтобы алгоритм был полезен. KNN улавливает идею сходства (иногда называемого расстоянием, близостью или близостью) с некоторой математикой, которую мы, возможно, усвоили в детстве, — вычислением расстояния между точками на графике.

Примечание: Прежде чем двигаться дальше, необходимо понять, как мы рассчитываем расстояние между точками на графике. Если вы не знакомы с этим расчетом или нуждаетесь в нем заново, полностью прочтите « Расстояние между 2 точками » и сразу же вернитесь.

Есть и другие способы расчета расстояния, и один из них может быть предпочтительнее в зависимости от решаемой проблемы. Однако расстояние по прямой (также называемое евклидовым расстоянием) — популярный и знакомый выбор.

Алгоритм KNN

1. Загрузить данные
2. Инициализировать K для выбранного количества соседей

3. Для каждого примера в данных

3.1 Вычислить расстояние между примером запроса и текущим примером по данным.

3.2 Добавьте расстояние и индекс примера в упорядоченную коллекцию

4. Отсортируйте упорядоченную совокупность расстояний и индексов от наименьшего к наибольшему (в порядке возрастания) по расстояниям

5.Выберите первые K записей из отсортированной коллекции

6. Получите метки выбранных K записей

7. В случае регрессии верните среднее значение K меток

8. При классификации верните режим K меток

Реализация KNN (с нуля)

Выбор правильного значения для K

Чтобы выбрать K, который подходит для ваших данных, мы запускаем алгоритм KNN несколько раз с разными значениями K и выбираем K, который уменьшает количество ошибок с которыми мы сталкиваемся, сохраняя способность алгоритма точно делать прогнозы, когда ему предоставляются данные, которых он раньше не видел.

Вот некоторые вещи, о которых следует помнить:

1. По мере того, как мы уменьшаем значение K до 1, наши прогнозы становятся менее стабильными. Подумайте на минуту, представьте, что K = 1 и у нас есть точка запроса, окруженная несколькими красными и одним зеленым (я думаю о верхнем левом углу цветного графика выше), но зеленый — единственный ближайший сосед. Разумно, мы могли бы подумать, что точка запроса, скорее всего, красная, но поскольку K = 1, KNN неправильно предсказывает, что точка запроса зеленая.
2. И наоборот, когда мы увеличиваем значение K, наши прогнозы становятся более стабильными из-за большинства голосов / усреднения и, следовательно, с большей вероятностью будут делать более точные прогнозы (до определенного момента).В конце концов, мы начинаем замечать все большее количество ошибок. Именно в этот момент мы знаем, что зашли слишком далеко в значении K.
3. В тех случаях, когда мы принимаем большинство голосов (например, выбираем режим в задаче классификации) среди меток, мы обычно делаем K нечетным числом, чтобы иметь возможность разрешения конфликтов.

Преимущества

1. Алгоритм прост и удобен в реализации.
2. Нет необходимости строить модель, настраивать несколько параметров или делать дополнительные предположения.
3. Алгоритм универсален. Его можно использовать для классификации, регрессии и поиска (как мы увидим в следующем разделе).

Недостатки

1. Алгоритм становится значительно медленнее по мере увеличения количества примеров и / или предикторов / независимых переменных.

Основной недостаток KNN в том, что он становится значительно медленнее по мере увеличения объема данных, что делает его непрактичным выбором в средах, где необходимо делать прогнозы быстро.Более того, существуют более быстрые алгоритмы, которые могут дать более точные результаты классификации и регрессии.

Однако при условии, что у вас достаточно вычислительных ресурсов для быстрой обработки данных, которые вы используете для прогнозирования, KNN может быть полезен при решении проблем, решения которых зависят от идентификации похожих объектов. Примером этого является использование алгоритма KNN в рекомендательных системах, приложение KNN-поиска.

Рекомендательные системы

В масштабе это выглядело бы как рекомендация продуктов на Amazon, статей на Medium, фильмов на Netflix или видео на YouTube.Хотя мы можем быть уверены, что все они используют более эффективные способы предоставления рекомендаций из-за огромного объема данных, которые они обрабатывают.

Однако мы могли бы воспроизвести одну из этих рекомендательных систем в меньшем масштабе, используя то, что мы узнали здесь, в этой статье. Построим ядро ​​рекомендательной системы фильмов.

На какой вопрос мы пытаемся ответить?

Учитывая наш набор данных о фильмах, какие 5 фильмов наиболее похожи на запрос фильма?

Сбор данных о фильмах

Если бы мы работали в Netflix, Hulu или IMDb, мы могли бы получить данные из их хранилищ данных.Поскольку мы не работаем ни в одной из этих компаний, нам приходится получать наши данные другими способами. Мы могли бы использовать некоторые данные фильмов из репозитория машинного обучения UCI, набор данных IMDb или кропотливо создать свои собственные.

Изучите, очистите и подготовьте данные

Где бы мы ни получали наши данные, в них могут быть некоторые ошибки, которые нам необходимо исправить, чтобы подготовить их для алгоритма KNN. Например, данные могут быть не в том формате, который ожидает алгоритм, или могут быть отсутствующие значения, которые мы должны заполнить или удалить из данных, прежде чем передавать их в алгоритм.

Наша реализация KNN, описанная выше, основана на структурированных данных. Он должен быть в виде таблицы. Кроме того, реализация предполагает, что все столбцы содержат числовые данные и что последний столбец наших данных имеет метки, с которыми мы можем выполнять некоторые функции. Итак, откуда бы мы ни брали данные, нам нужно привести их в соответствие этим ограничениям.

Приведенные ниже данные являются примером того, на что могут быть похожи наши очищенные данные. Данные содержат тридцать фильмов, включая данные по каждому фильму семи жанров и их рейтинги IMDB.В столбце ярлыков все нули, потому что мы не используем этот набор данных для классификации или регрессии.

Кроме того, существуют отношения между фильмами, которые не будут учитываться (например, актеры, режиссеры и темы) при использовании алгоритма KNN просто потому, что данные, которые фиксируют эти отношения, отсутствуют в данных устанавливать. Следовательно, когда мы запускаем алгоритм KNN на наших данных, сходство будет основываться исключительно на включенных жанрах и рейтингах фильмов на IMDB.

Используйте алгоритм

Представьте себе на мгновение. Мы просматриваем веб-сайт MoviesXb, вымышленное дочернее предприятие IMDb, и находим The Post . Мы не уверены, что хотим его смотреть, но нас заинтриговали его жанры; нам интересно узнать о других подобных фильмах. Мы прокручиваем вниз до раздела «Еще как это», чтобы увидеть, какие рекомендации сделает MoviesXb, и алгоритмические механизмы начинают вращаться.

Веб-сайт MoviesXb отправляет запрос на сервер для 5 фильмов, наиболее похожих на The Post .На сервере есть набор данных рекомендаций, точно такой же, как у нас. Он начинается с создания представления строки (более известного как вектор функций ) для The Post , затем запускается программа, аналогичная приведенной ниже, для поиска 5 фильмов, наиболее похожих на The Post , и наконец, отправляет результаты обратно на сайт MoviesXb.

Когда мы запускаем эту программу, мы видим, что MoviesXb рекомендует 12 Years A Slave , Hacksaw Ridge , Queen of Katwe , The Wind Rises и A Beautiful Mind .Теперь, когда мы полностью понимаем, как работает алгоритм KNN, мы можем точно объяснить, как алгоритм KNN дал эти рекомендации. Поздравляю!

Алгоритм k-ближайших соседей (KNN) — это простой алгоритм машинного обучения с учителем, который можно использовать для решения задач классификации и регрессии. Его легко реализовать и понять, но у него есть серьезный недостаток: он значительно замедляется по мере роста размера используемых данных.

KNN работает, находя расстояния между запросом и всеми примерами в данных, выбирая указанное число примеров (K), ближайших к запросу, затем голосует за наиболее частую метку (в случае классификации) или усредняет метки (в случае регресса).

В случае классификации и регрессии мы увидели, что выбор правильного K для наших данных осуществляется путем проверки нескольких K и выбора того, который работает лучше всего.

Наконец, мы рассмотрели пример того, как алгоритм KNN может быть использован в рекомендательных системах, приложение KNN-поиска.