Как научиться балансировать предметы

Содержание

Упражнения на балансировочной доске могут принести много пользы и не только спортсмена. Просто выбери самые лучшие упражнения.

Упражнения на баланс борде: советы и тренировки

Упражнения на равновесие отличный способ укрепить свое мышечное ядро и координацию. И в этом отлично помогают упражнения на балансировочной доске. Но это не единственная польза от баланс борда. Такие тренировки на равновесие укрепляют все тело.

И если вы выбрали для упражнений на равновесие баланс борд, то обратите внимание на некоторые советы для новичков, которые помогут сделать ваши занятия более эффективными и интересными.

Телекинез – это способность человека перемещать предметы, не прикасаясь к ним. Быстро научиться телекинезу в домашних условиях вам поможет следующее упражнение. Его цель заключается в аккумулировании энергии.

Что это?

Телекинез – это способность человека перемещать предметы, не прикасаясь к ним. С греческого это слово переводится как «движение на расстоянии», и это название вмещает в себя весь смысл явления. По-другому оно называется психокинез – это слово переводится как «душа, дыхание». История знает примеры, когда человек мог двигать предметы силой мысли.

Вспомним небезызвестную Нинель Кулагину – эта женщина перемещала разные предметы, не трогая их. Она использовала свою психическую энергию и доказывала ученым, что это возможно. В результатах исследований говорилось, что в момент передвижения предмета около ее пальцев появлялись тонкие и блестящие пунктирные линии, которые зафиксировала аппаратура.

Так выглядит психическая энергия, и она есть у каждого, нужно только научиться ею пользоваться, а это потребует умения концентрироваться и направлять энергию в одну точку. Этого можно добиться путем тренировок.

В статье расскажем, как развить равновесие и координацию движений, зачем это надо делать и почему с возрастом мы теряем равновесие.

9 упражнений на координацию и равновесие

Упражнение 1

Положение: ноги на ширине плеч, руки в стороны.

Инструкция: вам надо крутить руки внутрь. А затем менять движения.

Несложно, но, чтобы включить тренировку на координацию, нам надо сделать что-то непривычное для себя. Например, работать руками по 1 или, как вариант, крутить двумя руками в одинаковую сторону. Таким образом, вы будете рисовать круги в одну сторону двумя руками, удерживая плечи на одной линии, параллельной полу.

То же самое можно попробовать сделать в другую сторону. Здесь уже мы можем чувствовать некий такой неудобный момент, когда наши руки перестают нас слушаться.

Если у вас получилось, отлично, переходим к следующему упражнению. Если нет, то продолжайте выполнять до тех пор, пока не получится идеально. Это может занять не один день.

Упражнение 2

Положение: ноги на ширине плеч, руки вдоль тела.

Мы привыкли все делать круги плечами в одну сторону, в другую. Как же сделать это упражнение, чтобы было полезно для развития координации? Очень просто.

Инструкция: одним плечом надо вращать назад, а другим вперед. Затем меняйте их.

Упражнение 3

Положение: ноги на ширине плеч, руки вдоль тела.

Инструкция: вы должны раздвигать руки в стороны, затем вверх, вперед. И так далее. А ногами в это время маршируйте, начните с правой ноги. Маршируем и подключаем на каждые два шага руки. Как только привыкнете, сделайте упражнение в 2 раза быстрее. Если сбились, попробуйте еще раз.

Упражнение 4

Положение: ноги на ширине плеч, руки вдоль тела.

Инструкция: одну руку надо поднимать вверх и опускать вниз, а другой рисовать круг. А затем поменять.

Если возникает сложность, то вы можете поднимать две руки одновременно.

Упражнение 5

Положение: ноги на ширине плеч, руки вдоль тела.

Инструкция: надо перепрыгивать на правую ногу и поднимать правую руку вверх, перепрыгивать на левую ногу и поднимать левую руку вверх. Если вам легко делать, то можно ускорить выполнение.

Это не так удобно, как мы привыкли. Если получается, значит у вас отличная координация.

Упражнение 6

Это упражнение немного сложнее.

Положение: ноги на ширине плеч, руки в стороны.

Инструкция: руки отводим в стороны, отводим левую ногу в сторону, голову поворачиваем вправо. Затем меняем: руки вперед, правую ногу в сторону, голову поворачиваем влево.

Упражнение 7

Инструкция: встаньте на правую ногу, поднимите левую, руки в стороны. Чтобы создать своеобразный дисбаланс, надо поворачивать голову в одну сторону и в другую, при этом удерживая равновесие.

Не спешите, контролируйте ощущения и не забывайте про то, что поддерживать нужно сильные центры и не разворачивать бедра.

То же самое нужно делать на другую ногу.

Упражнение 8

Поднимайтесь на носки, ноги поставьте на ширине тазовых костей, плечи и лопатки опустите, макушкой вытягиваемся вверх и руки тоже тянем вверх. Вот это вытяжение должно вам помочь удерживать баланс.
Перенесите вес тела на указательные пальцы ног, старайтесь, чтобы ваши стопы не болтались, зафиксируйте их.
Теперь сделайте вдох, присядьте и удерживайте себя в этом положении около 10-15 секунд, дышите.
Подержали, снова вдохните, поднимитесь на носки.

Так вы можете выполнить несколько циклов подряд. Мы уверены, что после этого вы уже почувствуете себя устойчивой.

Упражнение 9

Упражнение называется «Ласточка», которое отлично тренирует все наше тело.

Сделайте вдох и поднимите одну ногу перед собой.
На выдохе уходим в горизонтальное положение, вытягиваемся макушкой в противоположную сторону от копчика.
Переводим руки к ушам.
Если получается стоять, то для дисбаланса своеобразного вы можете усложнить и добавить работу руками.

Желательно простоять в этом положении до 30 секунд и постепенно увеличивать время.

Полезные статьи по саморазвитию, творчеству, бизнесу, здоровому образу жизни и обо всём на свете, а также статьи для родителей — каждый день.

3. Система баланса B-Alert

О ней я узнала из книги Марка Виктора Хансена «Цельная жизнь» — на мой взгляд, одной из лучших по количеству полезных советов и вдохновляющих техник. Название системы — аббревиатура, и каждая буква обозначает один из типов деятельности. B — это blueprint (планирование), a — action (действие), l — learn (обучение), e — exercise (упражнения, имеются в виду физические), r — relaxing (отдых), t — thinking (размышления).

Автор считает, что если каждый день уделять время всем этим занятиям, вы будете чувствовать, что живете наполненной жизнью. Попробуйте несколько вечеров подряд отмечать, какие «буквы» сегодня были, а какие — нет. В конце недели обведите или подчеркните пропущенные — так поймете, к чему стоит относиться с большим вниманием.

Статьи, вопросы и ответы на тему: машинное обучение, нейронные сети, искусственный интеллект

8 тактик для борьбы с несбалансированными данными обучения

Теперь мы понимаем, что такое дисбаланс классов и почему он обеспечивает вводящую в заблуждение точность классификации.

Итак, каковы наши варианты?

1) Можете ли вы собрать больше данных?

Вы можете подумать, что это глупо, но сбор большего количества данных почти всегда упускается из виду

Можете ли вы собрать больше данных? Подумайте секунду и подумайте, сможете ли вы собрать больше данных по вашей проблеме.

Большой набор данных может представить другую и, возможно, более сбалансированную точку зрения на классы.

Другие примеры второстепенных классов могут быть полезны позже, когда мы рассмотрим повторную выборку вашего набора данных.

2) Попробуйте изменить метрику производительности

Точность не является метрикой, используемой при работе с несбалансированным набором данных. Мы видели, что это вводит в заблуждение.

Есть метрики, которые были разработаны, чтобы рассказать вам более правдивую историю при работе с несбалансированными классами.

В этом посте я рассматриваю несбалансированный набор данных, который характеризует рецидив рака молочной железы у пациентов.

Из этого поста я рекомендую взглянуть на следующие показатели производительности, которые могут дать более глубокое понимание точности модели, чем традиционная точность классификации:

Путаница Матрица: Разбивка прогнозов в таблицу, показывающую правильные прогнозы (диагональ) и типы сделанных неправильных прогнозов (какие классы были назначены неправильные прогнозы).
точность: Мера точности классификаторов.
Отзыв: Показатель полноты классификаторов
Оценка F1 (или F-оценка): Средневзвешенная точность и отзыв.

Я бы также посоветовал вам взглянуть на следующее:

Каппа (илиКаппа коэна): Точность классификации, нормализованная дисбалансом классов в данных.
ROC CurvesПодобно точности и отзыву, точность делится на чувствительность и специфичность, и модели могут быть выбраны на основе пороговых значений этих значений.

Вы можете узнать больше об использовании кривых ROC для сравнения точности классификации в нашем посте “Оценка и сравнение эффективности классификатора с кривыми ROC«.

Все еще не уверены? Начните с каппы, она даст вам лучшее представление о том, что происходит, чем точность классификации.

3) Попробуйте пересмотреть ваш набор данных

Вы можете изменить набор данных, который вы используете для построения своей прогностической модели, чтобы иметь более сбалансированные данные.

Это изменение называется выборкой набора данных, и есть два основных метода, которые можно использовать для выравнивания классов:

Вы можете добавить копии экземпляров из недостаточно представленного класса, называемого избыточной выборкой (или более формальной выборкой с заменой), или
Вы можете удалить экземпляры из представленного класса, называемого недостаточной выборкой.

Эти подходы часто очень легко реализовать и быстро запустить. Они являются отличной отправной точкой.

На самом деле, я бы посоветовал вам всегда пробовать оба подхода на всех ваших несбалансированных наборах данных, просто чтобы увидеть, дает ли это вам повышение ваших предпочтительных мер точности.

Вы можете узнать немного больше в статье в Википедии под названием «Избыточная выборка и недостаточная выборка в анализе данных«.

Некоторые правила большого пальца

Подумайте о тестировании недостаточной выборки, когда у вас много данных (десятки или сотни тысяч экземпляров или больше)
Подумайте о тестировании передискретизации, когда у вас нет большого количества данных (десятки тысяч записей или меньше)
Попробуйте проверить случайные и неслучайные (например, стратифицированные) схемы выборки.
Подумайте о тестировании различных коэффициентов пересчета (например, вам не нужно ориентироваться на соотношение 1: 1 в задаче двоичной классификации, попробуйте другие коэффициенты)

4) Попробуйте создать синтетические образцы

Простой способ генерировать синтетические выборки — это случайная выборка атрибутов из экземпляров в классе меньшинства.

Вы можете выбрать их эмпирически в своем наборе данных или использовать такой метод, как Наивный Байес, который может выбирать каждый атрибут независимо при обратном запуске. У вас будет больше и разных данных, но нелинейные отношения между атрибутами не могут быть сохранены.

Существуют систематические алгоритмы, которые вы можете использовать для генерации синтетических образцов. Самый популярный из таких алгоритмов называется SMOTE или Техника избыточной выборки синтетического меньшинства.

Как следует из названия, SMOTE — это метод передискретизации. Он работает, создавая синтетические образцы из младшего класса вместо создания копий. Алгоритм выбирает два или более одинаковых экземпляра (используя меру расстояния) и возмущает один атрибут экземпляра за раз на случайную величину в пределах разницы с соседними экземплярами.

Узнайте больше о SMOTE, см. Оригинальную статью 2002 года под названием «SMOTE: Синтетическая методика передискретизации меньшинств«.

Существует ряд реализаций алгоритма SMOTE, например:

В Python, посмотрите на «UnbalancedDatasetМодуль. Он предоставляет ряд реализаций SMOTE, а также различные другие методы повторной выборки, которые вы можете попробовать.
В R,Пакет DMwRобеспечивает реализацию SMOTE.
В Weka вы можете использоватьSMOTE контролируемый фильтр

5) Попробуйте разные алгоритмы

Как всегда, я настоятельно советую вам не использовать ваш любимый алгоритм для каждой проблемы. Вы должны, по крайней мере, проводить выборочную проверку множества различных типов алгоритмов по данной проблеме.

Подробнее об алгоритмах выборочной проверки см. Мой пост «Почему вы должны использовать алгоритмы выборочной проверки в задачах машинного обучения».

При этом деревья решений часто хорошо работают на несбалансированных наборах данных. Правила расщепления, которые смотрят на переменную класса, используемую при создании деревьев, могут заставить оба класса быть адресованными.

Если вы сомневаетесь, попробуйте несколько популярных алгоритмов дерева решений, таких как C4.5, C5.0, CART и Random Forest.

Пример кода R, использующего деревья решений, см. В моем посте под названием «Нелинейная классификация в R с деревьями решений«.

Пример использования CART в Python и scikit-learn см. В моем посте под названием «Грязные руки с Scikit-Learn сейчас«.

6) Попробуйте оштрафованные модели

Вы можете использовать те же алгоритмы, но по-другому взглянуть на проблему.

Наказанная классификация накладывает дополнительные затраты на модель за ошибки классификации в классе меньшинства во время обучения. Эти штрафы могут повлиять на модель, чтобы уделять больше внимания классу меньшинства.

Часто обработка штрафов или весов класса является специализированной для алгоритма обучения. Существуют штрафные версии алгоритмов, такие как штраф-SVM и штраф-LDA.

Также возможно иметь общие рамки для штрафных моделей. Например, Weka имеетCostSensitiveClassifierэто может обернуть любой классификатор и применить пользовательскую матрицу штрафа для классификации ошибок.

Использование штрафов желательно, если вы привязаны к определенному алгоритму и не можете выполнить повторную выборку или у вас плохие результаты. Это обеспечивает еще один способ «сбалансировать» классы. Настройка матрицы штрафов может быть сложной. Скорее всего, вам придется попробовать различные схемы штрафов и посмотреть, что лучше всего подходит для вашей проблемы.

7) Попробуйте другую точку зрения

Существуют области исследований, посвященные несбалансированным наборам данных. У них свои алгоритмы, меры и терминология.

Взглянув и подумав о своей проблеме с этих точек зрения, иногда можно стыдно потерять некоторые идеи.

Два, которые вы могли бы рассмотреть, являютсяобнаружение аномалииа такжеобнаружение изменений,

Обнаружение аномалийэто обнаружение редких событий. Это может быть неисправность компьютера, указанная в результате его вибрации, или злонамеренная активность программы, указанной в последовательности системных вызовов. События редки и по сравнению с нормальной работой.

Этот сдвиг в мышлении рассматривает второстепенный класс как класс выбросов, который может помочь вам придумать новые способы разделения и классификации выборок.

Обнаружение измененийпохож на обнаружение аномалий, за исключением того, что он ищет аномалию, а не ищет изменений или различий. Это может быть изменение в поведении пользователя, наблюдаемое по шаблонам использования или банковским операциям.

Обе эти перемены в реальном времени отражают проблему классификации, которая может дать вам несколько новых способов осмысления вашей проблемы и, возможно, еще несколько методов, которые можно попробовать.

8) Попробуйте стать творческим

Реально погрузитесь в свою проблему и подумайте о том, как разбить ее на более мелкие, более поддающиеся решению проблемы.

Для вдохновения взгляните на очень креативные ответы на Quora в ответ на вопрос «В классификации, как вы справляетесь с несбалансированным тренировочным набором?»

Разложите ваш большой класс на меньшее количество других классов .

. использовать классификатор одного класса . (например, рассматривать как обнаружение выбросов)

… Пересобрать несбалансированный тренировочный набор в не один сбалансированный набор, а несколько. Выполнение множества классификаторов на этих наборах может дать гораздо лучший результат, чем один только классификатор

Это лишь некоторые из интересных и креативных идей, которые вы можете попробовать.

Для большего количества идей, проверьте эти комментарии к сообщению reddit “Классификация, когда 80% моего тренировочного набора принадлежат одному классу«.

Оборудование, которое заставляет балансировать, нужно не только для тренировки равновесия. Объедините его с привычными упражнениями, чтобы они стали сложнее, но вдобавок к этому — интереснее и эффективнее. Помимо «фокусных» мышц работать будут и все остальные; в…

Балансировочный диск (или доска)

Еще в советское время существовал похожий тренажер, называвшийся «диском здоровья», только предназначен он был для вращения на нем и состоял из двух слоев, один из которых как раз и крутился. Со временем его трансформировали — получился балансировочный диск с плоской поверхностью в виде круга, под которой внизу — небольшая жесткая полусфера. Ее «ставят» на пол, после чего встают на доску, пытаясь продержаться без падений как можно дольше. Так же, как и мягкие балансировочные кушоны, более жесткие диски для баланса используют, например, в пилатесе.

Источники