Автор: alexxlab

VK Образование

Отзывы выпускников

Алексей
Шевчук

Очень здорово, что курсы бесплатные, для многих это единственная возможность освоить профессию. Также ценно, что остался доступ к видеолекциям после завершения обучения.

Курс дал полное представление о современных методах и технологиях в ML, понимание структуры решения, способность ориентироваться в научных статьях и самое важное — уверенность в собственных силах!

Александр
Змеев

На занятиях была атмосфера добра и позитива. Никогда не думал, что обучение такого уровня может проходить настолько по-семейному. Все помогают, всегда идут навстречу. Также понравилась возможность выбора курсов. Это просто прорыв, как мне кажется. Конечно, хочется пройти все предметы и выбор от этого сложнее, но сам факт возможности выбора очень крут.

Дарья
Панкратова

Преимущества курса: гибкость и быстрая реакция на проблемы студентов, множество замечательных преподавателей и большое дружелюбное комьюнити.

Ольга
Новокрещенова

Понравилось то, что академия дает практически полный обзор работы Data Scientist: начиная от алгоритмов и самых актуальных моделей машинного обучения, заканчивая уже работой над ML продуктами (правильное выставление KPI, необходимые инструменты и флоу работы над проектом).

Михаил
Коротков

Импонируют практически все преподаватели — очень приятные люди! Это помогло мне не забросить многие предметы и делать их с удовольствием. Сам набор курсов был отличным, особенно во втором семестре.

Ирина
Щетинина

На курсе замечательная атмосфера: хоть я и не вхожу в число очень общительных людей, но многие однокурсники стали мне практически родными.

Лекции Сергея Николенко и Радослава Нейчева — это очень понятное и логичное повествование: целостная картинка предмета, интересные ответы на смежные вопросы, интересные домашние задания.

Николай
Марнаутов

В MADE преподаватели не только имеют необходимый теоретический бэкграунд в ML, но и применяют свои знания на практике. Это позволяет программе оставаться достаточно глубокой, но не оторванной от реальности. Уровень нагрузки при обучении — оптимальный, не скучно и есть ощущение движения вперёд, как после хорошей тренировки.

Атмосфера на курсе — ещё одно важное достижение. Уверен, для многих MADE станет не просто ещё одной галочкой в образовании, а достаточно важным этапом, о котором люди будут вспоминать с теплом и улыбкой даже через много лет.

Роберт
Салихов

Очень здорово, что теорию и практику преподают действующие специалисты с большим опытом — так мы получаем актуальные знания. Среди плюсов отмечу также общение в чатах, порой бывает переизбыток информации, но в переписках можно найти решения актуальных вопросов по обучению и домашним заданиям.

Эрмек
Айтыгулов

Мне кажется, я заново научился ботать 😊 Для выполнения многих домашек нужно было достаточно глубокое погружение в тему. Ещё очень важным моментом в обучении было то, что все преподаватели — это профессионалы, использующие свои знания на практике. Люди не только вели лекции на какую-то тему, они также делились своим опытом и best practices.

Спасибо за такой проект!

Сергей
Нефёдов

Получил мощный импульс двигаться вперёд и развиваться в области Data Science. Надеюсь, все полученные знания получится применить на новой работе в VK 🙂

P.S. Во время поступления в мотивационном письме писал, что хотел бы в будущем работать в VK — сегодня получил предложение о работе (отдел продуктовой аналитики Relap). Спасибо всем организаторам и преподавателям академии!

Таисия
Староверова

MADE — это исключительная возможность получить множество знаний, навыков и связей в передовой сфере. Не надо идти, только если у тебя не горят глаза и нет четкого понимания, для чего это тебе нужно. А то так к концу выгоришь от подобной нагрузки. И никакой престижный диплом уже не будет стоить затраченных ресурсов.

Уже имеющийся опыт за плечами ох как поможет не застревать на очевидных для прочих моментах. Преодолевать их придется в максимально сжатые сроки, а спать, говорят, полезно для здоровья)

Облачные вычисления на базе NVIDIA GPU от VK Cloud

Облачные графические ускорители для сложных вычислений, машинного обучения и удаленной работы с видео и 3D-графикой

NVIDIA® Tesla® А100
и NVIDIA® Tesla® V100

Обучение
нейронных сетей

Deep Learning

Высокопроизводительные
вычисления

Инференс на GPU

Классификация
подвижных объектов

Транскодирование видео

Оплата
за фактическое потребление

Помощь экспертов
VK Cloud

Эффективные высокопроизводительные
вычисления на базе GPU

Задача

Обучение нейронных сетей

Выполнение научных расчетов

Обработка графики

Область применения

Data Science

Data Analytics

GameDev, дизайн

Какие задачи поможет решить сервис Cloud GPU

Машинное
обучение

Графические процессоры NVIDIA® Tesla® A100 прекрасно подходят как для обучения, так и для инференса глубоких нейросетей с высокой производительностью.

Графически ускоренные
виртуальные рабочие места

Вы можете обеспечить своим сотрудникам удаленное рабочее место с топовой видеокартой для использования графически-требовательных приложений.

Высоко­производительные
вычисления (HPC)

Запуск вычислений в графическом облаке существенно сократит время проведения исследований и ускорит time-to-market при разработке новых продуктов и технологий.

Ускорение работы
с графикой

GPU-серверы значительно повышают скорость анализа изображений, помогают быстрее выделять, классифицировать объекты на видео и распознавать речь.

Графические ускорители
NVIDIA Tesla A100

Получите максимальную производительность и сократите время на решение ваших задач благодаря NVIDIA® Tesla® A100 в облаке VK Cloud

Технические характеристики:

• тензорные ядра третьего поколения с точностью вычислений до 64 бит с плавающей точкой
• пропускная способность памяти более 2 ТБ/с ­— вдвое больше, чем у предыдущего поколения
• возможность разделить GPU на 7 инстансов для обслуживания параллельно выполняющихся задач

Преимущества

Облачные вычисления на базе GPU выведут ваши решения на новый уровень производительности, значительно сократят время на обработку данных и помогут сократить расходы.

Увеличение
скорости

Распределяйте трафик через безопасные виртуальные сети, по схемам любой сложности.

Масштабируемые
вычисления

Сокращайте затраты времени и ресурсов с помощью масштабируемого набора готовых решений.

До 70%
экономии

Аренда облачных GPU-серверов вместо покупки оборудования позволит снизить расходы до 70%.

Оплата за фактическое
потребление

В графическом облаке VK Cloud действует посекундная тарификация, оплачивается только фактическое использованные ресурсы.

NVIDIA®
Tesla® A100

Мы используем самые продвинутые GPU для дата-центров, специально спроектированные для ИИ, аналитики данных и высокопроизводительных вычислений.

Помощь экспертов
VK Cloud

Поможем вам быстро развернуть инфраструктуру в облаке, создать модели для машинного обучения и найти оптимальные решения ваших задач.

Доступ к контейнерам
NVIDIA GPU Cloud

Графическое облако VK Cloud совместимо с контейнерами NVIDIA GPU Cloud (NGC). Это значит, что у ваших дата-сайентистов всегда будут все необходимые и актуальные приложения.

Стоимость

Вы платите только за те ресурсы, которые используете.

Годовой план

Стоимость в час за виртуальную машину

с картой NVIDIA Tesla A100

175 ₽

Месячный план

Стоимость в час за виртуальную машину

с картой NVIDIA Tesla A100

194,4 ₽

Часовой план

Стоимость в час за виртуальную машину

с картой NVIDIA Tesla A100

204,2 ₽

3500 разработчиков

300 репозиториев открытого кода

20000 компаний используют технологии и цифровые решения VK

3500 разработчиков

300 репозиториев открытого кода

20000 компаний используют технологии и цифровые решения VK

3500 разработчиков

300 репозиториев открытого кода

20000 компаний используют технологии и цифровые решения VK

В. К. Манчанда: H-индекс и награды — академический профиль

Чем он наиболее известен?

Области исследований, в которых он наиболее известен:

• Органическая химия
• Ион
• Катализ

Его основные области исследований включают ядерную химию, актиниды, экстракцию, азотную кислоту и неорганическую химию.
Его исследования в области ядерной химии включают темы водного раствора, ионов металлов в водном растворе, продуктов деления и облегченной диффузии.
Различные области, которые В. К. Манчанда исследует в своем исследовании актинидов, включают радиохимию и оксид фосфина.

Его исследование по экстракции объединяет темы в таких областях, как стехиометрия и десорбция.
Он сочетает такие предметы, как селективность и константа равновесия, с изучением азотной кислоты.
Его исследования в области неорганической химии сосредоточены, в частности, на америций.

Его наиболее цитируемые работы включают:

• Химия дигликольамидов: перспективные экстрагенты для разделения актинидов (359 ссылок)
• N,N,N’,N’-тетраоктилдигликольамид (TODGA): многообещающий экстрагент для разделения актинидов из высокоактивных отходов (ВАО) (279цитаты)
• Амиды и диамиды как перспективные экстрагенты в хвостовой части ядерного топливного цикла: обзор (197 ссылок)

Каковы основные темы его творчества на протяжении всей его карьеры на сегодняшний день?

В. К. Манчанда проводит большую часть своего времени, исследуя ядерную химию, экстракцию, неорганическую химию, азотную кислоту и уран.
Исследование ядерной химии объединяет темы в таких областях, как радиохимия, продукты деления и ионы металлов в водном растворе.
В. К. Манчанда связывает растворитель, водную двухфазную систему, водный раствор и отгонку при исследовании вопросов экстракции.

Концепции его изучения неорганической химии переплетаются с вопросами ионной силы, сорбции, фазы, фосфатов и 18-краун-6.
Его исследование азотной кислоты сосредоточено на облегченной диффузии и ее связи с мембранной технологией.
Его исследование урана включает элементы три-N-бутилфосфата и амида.

Наиболее часто публиковался в следующих областях:

• Ядерная химия (58,25%)
• Извлечение (39,32%)
• Неорганическая химия (31,55%)

Каковы были основные моменты его недавней работы (между 2011-2020 гг.)?

• Радиохимия (21,36%)
• Ядерная химия (58,25%)
• Актинид (18,93%)

В последних работах он сосредоточился на следующих областях исследований:

В. К. Манчанда в основном занимается радиохимией, ядерной химией, актинидом, ураном и экстракцией.
Его областью интересов является ядерная химия, где В. К. Манчанда изучает разбавитель.
Его исследование актинидов включено в более широкую классификацию неорганической химии.

Его исследования в области неорганической химии носят междисциплинарный характер и включают перспективы в области эмульсии, десорбции и энергии активации.
Его исследования урана носят междисциплинарный характер и основаны как на нейтронно-активационном анализе, так и на изотопном и циклотронном анализе.
Его исследования по экстракции объединяют проблемы отпарки и азотной кислоты.

В период с 2011 по 2020 год его наиболее популярными работами были:

• Химия дигликольамидов: перспективные экстрагенты для разделения актинидов (359 ссылок)
• Фиторемедиация: роль наземных растений и водных макрофитов в рекультивации почвы и воды, загрязненных радионуклидами и тяжелыми металлами (105 ссылок)
• Фиторемедиация: роль наземных растений и водных макрофитов в рекультивации почвы и воды, загрязненных радионуклидами и тяжелыми металлами (105 ссылок)

В его последнем исследовании наиболее цитируемые статьи были сосредоточены на:

• Органической химии
• Ион
• Катализ

Его основные исследования касаются неорганической химии, радиохимии, актинидов, фосфатов и растворителей.
В неорганической химии он работает над такими проблемами, как уран, которые связаны с водным раствором, десорбцией, адсорбцией и сорбцией.
Его исследование по радиохимии объединяет проблемы из других дисциплин, таких как обеззараживание человека, экстракция, зачистка и лантаноиды.

Его исследование связывает его опыт по азотной кислоте с предметом фосфата.
Его биологические исследования охватывают широкий круг тем, включая додекан, разбавитель, ядерную химию, эфир и краун-эфир.
Его исследования в области ядерной химии носят междисциплинарный характер и включают элементы мембранного метода и стронция.

Этот обзор был сгенерирован системой машинного обучения, которая проанализировала данные ученого.
план работ. Если у вас есть отзывы, вы можете
связаться с нами
здесь.

Network Science в приложении ВКонтакте

Network Science в приложении ВКонтакте

Реклама

1 из 17

Верхний вырезанный слайд

Скачать для чтения офлайн

Данные и аналитика

Анализ социальной сети

Реклама

Реклама

Сеть Наука в приложении ВКонтакте

1. Сетевая наука
   Проект 1
   Шринджей Сен
   Факультет наук о данных
2. Сбор данных
   • Для сбора информации использовалось приложение VK api.
   • Набор данных принадлежит другу Vk Муслиму Караматову, который был добр
   достаточно, чтобы поделиться со мной информацией о своем списке друзей и помочь мне
   время от времени, чтобы лучше понять сеть своих друзей.
3. Сводка графика
   • Количество узлов: 399
   • Количество ребер: 2777
   • Радиус: 5
   • Диаметр: 9
   • Средн. Коэффициент кластеризации: 0,481911
   • Средн. Длина кратчайшего пути: 3,818667
   • Атрибуты узла: имя, фамилия, дата рождения, метка, отношение, пол,
   взаимные_друзья (производный атрибут: количество общих друзей)
   • Атрибуты края: идентификатор, взаимный (производный атрибут: два друга, имеющие
   количество общих друзей)
4. Распределение степеней и коэффициенты кластеризации
   Частотное распределение степеней узла Частоты локального кластера
   Сред. частоты кратчайшего пути
   Pdf и Cdf распределения степеней
5. Регрессия распределения степени MLE
   Распределение узлов по степеням
   подходит для MLE
   Предполагаемый Pdf степени узла
   Распределение
6. Великолепный участок
   Вот шикарный сюжет
   весь график.
   а. Чем больше узлов, тем больше
   количество общих друзей
   у них есть.
   б. Мужские узлы показаны
   желтый и женский от розового
   в. Более толстые края между
   на два узла больше количество
   у них есть общие друзья
   между ними
   д. Если пол обоих
   узлы соответствуют этому ребру
   отображается оранжевым цветом, если нет
   затем светло-голубой.
   е. Круги представляют отдельные
   группы
7. Сравнение сходства со случайными графами
   Радиус:
   5 – 3(ER) – 2(Барабаси) – 5(Ватт)
   Диаметр:
   9 – 4(ER) – 3(Барабаси) – 7(Ватт)
   Коэффициент кластеризации:
   0,48191– 0,03405 (ER) – 0,13126 (Барабаси) – 0,60565 (Ватт)
   Средняя длина кратчайшего пути:
   3,81867 — 2,56763 (ER) — 2,13835 (Барабаси) — 4,06486 (Ватт)
8. Центральность степени
   Узлы, которые имеют много общих узлов. Эти
   друзья мои друзья с того же курса
   Университет. Так что они очень связаны.
   Имя Гендерная центральность
   Мухаммад
   Шукуров
   Мужчина 0,125628
   Хумайни Саидов Мужской 0,118090
   Анис Хотамов Мужской 0.115578
9. Близость Центральность
   Близость Центральность измеряет среднее
   кратчайшее расстояние от узла до всех остальных
   узлы. Так что высокая близость означает, что эти узлы
   иметь кратчайшее расстояние до всех остальных узлов. Мой
   близкий друг, который ходил в одну школу с
   Я также знаю много друзей из университета.
   Имя Гендерная центральность
   Гайрат
   Дустмурадов
   Мужчина 0,387537
   Мухаммад
   Шарапов
   Мужчина 0,379409
   Некруз Саидов Мужской 0,364803
10. Междуместье Центральность
    Interess Centrality показывает, кто из друзей
    связаны между собой разными сообществами.
    Вот некоторые друзья, которые были со мной в
    школе и в том же университете.
    Мухаммад
    Шарапов
    Мужчина 0,142846
    Гайрат
    Дустмурадов
    Мужчина 0,132464
    Некруз Саидов Мужской 0,087462
11. Корреляция между центрами
    Используемый метод — корреляция Пирсона
12. Ассортиментное смешение полов
    Ассортативное смешение — это уклон в пользу связей
    между узлами сети со схожими характеристиками
    т. е. узлы с похожими атрибутами образуют
    связь. Высокое сходство между самцами свидетельствует о том, что они
    имеют схожие характеристики.
13. Сходства
    Матрица смежности Корреляция Пирсона Подобие Жаккара Косинусное подобие
14. Поиск кликов
    Слева самые большие
    клики и справа
    увеличенная клика с узлами
    формирование клики.

10 ошибок в произношении названий известных брендов

Вот скажите, вы абсолютно уверены, что правильно произносите названия всемирно известных зарубежных фирм и компаний? Например, Nike, Lamborghini, Porsche, Moet & Chandon? А как правильно произносить знаменитые Levi`s, Xerox, Samsung, Mitsubishi, не говоря уже о Hyundai?

Не уверен, что вы делаете это без ошибок.

1. Найки.

Название бренда происходит от имени богини победы Ники и в оригинале звучит «Найки». Именно так его произносят в Соединенных Штатах. Однако незнание данного факта с одной стороны, и правила чтения английского слова «nike» с другой стороны, привели к широкому распространению в Европе в целом и в России в частности неправильной транскрипции «Найк». Неправильное в сущности название не только прижилось и закрепилось, но и используется в названии официального представителя компании в России.

2. Ламборгини.

Итальянский производитель дорогих спортивных автомобилей называется «Ламборгини». Согласно правилам чтения в итальянском языке, если после «g» стоит «h», то оно читается как «Г». Однако в России настолько распространено неверное произношение «Ламборджини», что даже система автопоиска Google выдает именно его. Но если сказать Lamborghini привычным способом итальянцу, на вас посмотрят как на идиота, нанесшего серьезное оскорбление.

3. Хенде.

В переводе с корейского «Hyundai» означает «современность». Правильная русская транслитерация этого слова — «хёндэ» с ударением на последний слог. В российской рекламе название деликатно стараются не произносить, ограничиваясь лишь англоязычным написанием, хотя на официальном сайте компании используется написание «Хендэ». В народе же корейского автопроизводителя именуют и «Хёндай», и «Хюндай», и даже «Хундай».

4. пОрше.

Произносится «Порше» с ударением на первый слог по имени основателя компании Фердинанда Порше. Россияне либо путают ударный слог, либо теряют окончание, задаваясь вопросом, почему же тогда не читается конечная «e» в названии люксового внедорожника Cayenne (Порше Кайенн).

5. Бэ-Эм-Вэ.

Глупо конечно, но некоторые борцы за правильное называние всего и вся уверяют, что нужно говорить «Би-Эм-Дабл-Ю». Не нужно — потому что «Бэ-Эм-Вэ» — это абсолютно адекватное произношение для BMW, немецкого автомобилестроителя, чье название, как известно, произошло, сократившись от Bayerische Motoren Werke. В немецком языке буквы, вошедшие в бренднейм, называются именно так, и W — это «Вэ».

6. Моет э Шадон.

Вопреки распространенному в России мнению, в имени всемирно известной марки шампанских вин при произнесении убирается не «т» в слове Moёt, а «н» в слове Chandon. Союз «и», представленный в имени амперсандом, читается, как и положено по-французски, «э».

7. Левис.

Тщательные исследования выявили, что оба варианта уже давно и прочно вошли в общее употребление, и даже в США бытуют оба варианта. Люди продолжают интересоваться, спорить, доказывать, но вся доказательная база в этом случае сводится к двум моментам: носители английского языка чаще всего говорят Ливайз, потому что по правилам английского имя Levi читается как «Ливай»; но создателя первых джинс звали Леви. Леви Штраусс был немецким евреем, при рождении получившим имя Loeb. В 18 лет он переехал из родной Баварии в Сан-Франциско, и его имя для удобства произнесения в Штатах превратилось в Леви. И если следовать грамматике английского языка, то правильней «Левис».

8. Зирокс.

Удивительно, но на самом деле «зирокс», а не «ксерокс». В Штатах начальную букву «X» всегда читают как «З». «Зена — королева воинов» тоже, кстати, пишется «Xena». Но в России с самого первого копировального аппарата Xerox называли именно ксероксом, и сейчас никто уже не поймет, о чем идет речь, если услышит «зирокс».

9. Самсон.

Samsung произносят в России произносят, как «Самсунг», но более правильно «САмсон», с ударением на первом слоге, что в переводе означает «три звезды».

10. Мицубиси.

Российское представительство японского автомобилестроителя Mitsubishi в своей последней кампании сделало акцент на варианте «Митсубиши». Предпоследний звук в японском языке в действительности читается как нечто среднее между «с» и «ш», но ближе к «с», чем к «ш», поэтому подавляющее большинство японистов и переводчиков с японского языка продолжают настаивать на «Мицубиси».

11. МерсЕдес

Цитирую комментарий к одному из постов в этом блоге:

В России, благодаря более «продвинутому» алфавиту, в среднем произносят иностранные слова существенно более правильно, чем в англоязычных странах. Но вот с ударением возникают странности. В России абсолютно корректно произносят испанское имя долОрес. Нет проблем с португальскими фамилями рамИрес, сАнчез. Благодаря фильму «Чужие» — вАскез. Но вот мерсЕдес не повезло — куда-то «уехало» ударение.

А ведь автомобиль был назван в честь девочки с испанским именем МерсЕдес. Вот почему автомобили Даймлера стали называться Мерседес

Ну, а теперь может быть для кого-то далекая тема, но все же — шпаргалка с правилами произношения имен дизайнеров и названий брендов.

Alexander McQueen — с именем Александр проблем не возникает, а вот его фамилия часто произносится неправильно: нужно говорить МаккуИн вместо МаккУин.

Azzedine Alaia — три гласных в фамилии этого дизайнера не должны вас пугать, его зовут Аззедин Алайя.

Badgley Mischka — это вовсе не имя одного человека, а фамилии основателей этого дизайнерского бренда Марка Бэджли и Джеймса Мишки.

Balmain — на англоязычный манер название этого бренда произносят как «БальмЕйн», но у него французские корни, поэтому правильно будет «БальмАн».

Bulgari — ювелирный бренд звучит как «БУлгари», а не «БАлгари».

Burberry — с этим английским брендом возникает масса разночтений, и, чтобы не запутать вас, мы не будем их перечислять: правильный вариант — «Бёрбери».

Carolina Herrera — первая буква в фамилии дизайнера оказывается немой, поэтому «КаролИна ЭрЭра».

Cartier — с ударением на последний слог правильным будет «КартьЕ».

Céline — несмотря на мнимый значок ударения над буквой Е, правильным будет ставить ударение на последний слог: «СелИн».

Chloé — это истинно французская марка, ее название произносят на французский манер «КлоЭ», а не «ХлОе».

Christian Louboutin — знаменитого обувщика зовут КРИСТИАН ЛУБУТАН, а его обувь сокращенно называют «Лубис».

Christian Lacroix — знакомьтесь, Кристиан Лакруа, а последняя буква в его фамилии не читается.

Comme des Garçons — этот японский бренд свое название произносит на французский манер, поэтому правильным будет «Ком де ГарсОн» без конечных букв С.

Dolce & Gabbana — выучить наизусть и никогда не делать ошибки, это же «ДОльче Энд ГаббАна».

Dsquared — сложное название этого итальянского бренда представляет собой игру слов, которая читается как «ДискуЭрт».

Emilio Pucci — Эмилио в данном случае именно ПУччи с ударением на первый слог, но никак не ПУси и не ПУкки.

Etro — итальянский бренд имеет ударение именно на первую букву, поэтому «Этро», а не «ЭтрО».

Hermès — в России долгое время этот бренд именовали не иначе как «ГермЕс», хотя правильной версией с учетом французской фонетики будет более короткое название «ЭрмЭ» с ударением на последний слог.

Hervé Léger — бандажные платья производит марка «ЭрвЭ ЛэжЭ», но точно не какой-нибудь Херв Леджер.

Giambattista Valli — это ЖАМБАТТИСТА ВАЛЛИ, а его коллега Gianfranco Ferre звучит не иначе как ЖанфрАнко ФеррЭ.

Giorgio Armani — обижать великого дизайнера не стоит, поэтому запомните, что верно его имя звучит как «ДжОрджо АрмАни».

Givenchy — не Дживенчи, не Гивенчи, а только ЖиваншИ.

Jean-Paul Gaultier — с Жаном-Полем все просто, а вот с фамилией бывают загвоздки — она звучит как «ГотьЕ».

Jimmy Choo — марка обуви и АКСЕССУАРОВ произносится как ДжИмми ЧУ.

Guess — пожалуйста, только не ГуЁс, а просто «ГЕс».

Lacoste — читается как пишется, но с ударением на букву О.

Loewe — как только не коверкают название этой испанской марки, хотя звучит она вполне просто: «ЛоЭвэ».

Louis Vuitton — не ЛуИс, а ЛуИ, и не ВьютОн, а ВюитОн. Запишите себе как шпаргалку!

Marchesa — по итальянским правилам название нужно читать как «МаркЕза», а не «МарчЕза».

Miu Miu — почти как мяукающая кошка: «МИу МИу».

Moschino — название бренда происходит от фамилии его основателя ФрАнко МоскИно.

Nina Ricci — по аналогии с ГУЧЧИ произносим Риччи.

Proenza Schouler — на названии этого американского бренда можно практически «язык сломать». Запомните, как читается правильный вариант: «ПроЭнза СкУлер».

Ralph Lauren — верным будет произношение ЛОрен, а не ЛорАн, потому что это американский бренд.

Salvatore Ferragamo — вдыхайте глубоко и тренируйтесь: «СальватОрэ ФеррагАмо».

Sergio Rossi — не Серхио, как в Испании, а СЭржо, на итальянский манер.

Sonia Rykiel — с Соней все понятно, а фамилия дизайнера читается как «РикЕль».

Tommy Hilfiger — это простое имя у многих почему-то вызывает трудности. Верно будет говорить «ТОмми ХилфИгер».

UGGs — не «уггс», а «агс», что, впрочем, не мешает всем называть эту обувь просто уггами.

Versace — говорим «ВерсАче» с ударением на предпоследний слог.

Vionnet — не «Вайонет» на английский манер, а «ВьоннЭ» с потерянной последней буквой.

Yves Saint Laurent — это имя в связи с выходом биографического фильма теперь у всех на слуху, так что не делайте ошибок, это же «Ив СЭн ЛорАн» и никто больше.

источники

http://xexe.club/40897−10-oshi…

http://www.wmj.ru/moda/praktik…

http://www.elle.ru/moda/fashio…

Источник

Как правильно произносить названия брендов | Mediabitch

Нам, людям из пиара, стыдно иногда не знать как произносятся правильно названия ведущих брендов — ведь часто мы учимся на их кейсах. Не говоря уже о том, что мы и сами частенько становимся потребителями вещей известных марок. В очередной раз послушав окружающих меня людей и посмотрев выпуск передачи «Топ-модель по-американски», где фигурировали непонятные  «кристьян лакрой» и «гермес», мы решили подготовить этот пост.

Если у вас возникнет желание поспорить, то, пожалуйста, не здесь. Каждую запись мы проверяли, поэтому если вы своими ушами не слышали, как Кристиан Лакруа сказал, что его фамилия произносится как «Лакройх», то не спорьте, пожалуйста. Мы исследовали десяток сайтов людей, которые не вылезают с модных показов и сверяли правильность произношения. Те, в которых были расхождения, мы в обзор включать не стали.

Так как со значком ударения в редакторе большая проблема, ударения будем выделять заглавной буквой. Сразу оговоримся, что иногда возможно несколько вариантов произношения и разные варианты произношения в разных странах. Мы возьмём те, которые считаются правильными в России.

Alexander McQueen — [алексАндр мАк куИн]

Giorgio Armani —  [джОрджо армАни]/[джиОрджио армАни]

Balmain — [бальмАн]. Вот тут обратите, пожалуйста, внимание: марка французская, поэтому сочетание ai читается как «а». Некоторые особенно продвинутые читают, конечно, и «бальмейн», но вы же не из их числа, так?

Bulgari — [бУлгари]

Burberry — [бёрбери]. Кто бы там что ни говорил. не верите? Слушайте.

Byblos —  [бИблос]

Cacharel — [кашарЭль]

Carolina Herrera —   [каролИна  эрЭра]

Cartier — [картьЕ]

Céline — [селИн]

Chanel —  [шанЭль]. Ну, это вы должны знать, как Отче Наш.

Chloé — [клоЭ]

Christian Dior — [кристиАн диОр]. Ещё одно Отче Наш.

Christian Louboutin — [кристиАн лубутАн]. Прослушать

Christian Lacroix — [кристиАн лакруА]

Clarins — [кларАнс]

Dior Homme — [диОр Ом]. Кстати, примечание. Homme означает «мужской, мужчина» и всегда и везде читается как [Ом]. Femme означает «женский, женщина», и всегда и везде читается как [фАм]. Соответственно, названия духов «для него» — pour homme — будет читаться [пУр Ом], а «для неё» — pour femme [пУр фАм].

Dolce & Gabbana — [дОльче Энд габАна]/[дОльченгабАна]/[дОльчегабАна]

Dsquared —  [дискуЭирт]. По поводу этого названия тоже много споров, но произносится оно именно так.

DKNY (Donna Karan New York) — [дИ кЕй Эн уАй, дОна карАн ньЮ-йОрк]

Emilio Pucci — [эмИлио пУчи]

Escada — [эскАда]

Estée Lauder — [эстЭ лОудер]. Тут тоже интересная история. Название кажется французским, хотя марка американская. Поэтому в такой ненормальной эклектике и получился такой гибрид как [эстЭ лОудер]. Прослушать.

Ermenegildo Zegna — [эрмэнеджИльдо зЭнья]. А вот это маст-ноу для всех мужчин.

Etro — [этрО]

Hermès. Вот с этим брендом происходит очень интересная история. Во всё мире, в том числе и в России, обыватели произносят название бренда как «ГерМес». Но это не правильно. Французские обыватели, земля которых, собственно, и породила эту марку, читают название бренда как «эрмЭ». И делают с точки зрения французской фонетики правильно — первая буква немая, ударение на последний слог, последняя буква не читается. Вот только забывают французские обыватели, что имена собственные бывают исключениями из любого правила. Основателя марки звали ТьерИ Эрмэс (Thierry Hermès), поэтому единственно правильное произношение марки — это [эрмЭс], с лёгким не ударением, но придыханием на первом слоге. Прослушать можно здесь.

Hublot — [юблО]

Guy Laroche — [ги ларОш]

Gianfranco Ferré — [жанфрАнко ферЭ]

Givenchy — [живаншИ]. Отца-основателя марки звали Hubert de Givenchy [юбЭр дэ живаншИ]

John Galliano — [джОн гальЯно]

Jean-Paul Gaultier — [жАн-пОль готьЕ]

Jimmy Choo — [джИми чУ]

Gucci — [гУчи]

Guess — [гЕс]. Гласная — что-то среднее между «Е» и «Э»

Jimmy Choo — [джИми чУ]

Lacoste — [лакОст]

Karl Lagerfeld — [кАрл лагерфЕльд]. А этим умникам-англоманам скажите, что Лагерфельд — немец.

Levi Strauss — [левАй стрАус]. Прослушать.

Loewe — [лОвэ]. Прослушать.

Louis Vuitton — [луИ вуитОн]/[луИ витОн]/[луИ вюитон] — во всех трёх случаях «н» произносится в нос

LVMH (Louis Vuitton Moët Hennessy) — [эль вэ эм аш], [луИ вюитОн мОэт эннессИ]. Прослушать здесь и здесь.

Stella McCartney — [стЭлла мАк кАртни]

Mandarina Duck — [мандарИна дАк]

Max Mara — [мАкс мАра]

Miu Miu — [мИу мИу]

Moschino — [москИно]. Дизайнера самого зовут Франко Москино

Nina Ricci — [нИна рИчи]

Paul Smith — [пОл смИт]

Pierre Cardin — [пьЕр кардАн]. Это в идеале. Часто в России говорят и «кардЭн». Главное, чтоб не «кардин».

Prada — [прАда]. Дизайнер — Миучча Прада [миУча прАда]

Ralph Lauren — [рАльф лОрен] — опять французско-американская лингвистическая подстава.

Robert Piguet — [робЭр пигЕ]

Salvatore Ferragamo — [сэльватОрэ феррагАмо]

Seiko — [сэйко]

Sergio Rossi — [сЕржо рОсси]

Sonia Rykiel — [соньЯ рикЕль]

Shiseido — [щисэйдО]

Tommy Hilfiger — [тОмми хилфИгэ(р)]. Английский язык, поэтому последняя буква мягко читается

Tissot — [тиссО]

Ulysse Nardin — [улИс нардАн]. «У» похож скорее на «Ю». Прослушать.

Van Cleef & Arpels — [ван клиф энд арпЭл]

Versace — [версАче]

Viktor & Rolf — [виктОр энд рОльф]

Wyler Genève — [вИллер женЕв]

Yohji Yamamoto — [йОджи йамамОто]

Yves Saint Laurent — [Ив сЭн лорАн]

Zuhair Murad — [зухЕр мурАд]

Естественно, я охватила здесь далеко не все бренды, но по крайней мере те, что у всех на слуху. Поблагодарить можно в комментариях. Если что-то будете забирать к себе на сайт или в блог, не забудьте кинуть прямую активную ссылку на меня.

Особенно продвинутым в делах модных брендов, но не особенно продвинутым в делах фонетики, советуем просмотреть-прослушать-прочитать вот эту запись модного блогера Брайан Бой — там он упоминает о многих брендах, о которых мы не рассказали здесь.

На этом, пожалуй, всё. Произносите названия любимых брендов правильно!

Понравилось это:

Нравится Загрузка…

Celine Произношение имени на [20 разных] языках

Что означает Celine?

Имя Селин может произноситься как « Say-LEEN » в тексте или буквами. Селин — имя гнедой девушки, в основном латинского происхождения. Английское значение Celine — « Sublime », популярное в христианской религии.

Произношение имени Celine (аудиофайлы на 20 языках)

Английский Английский (Великобритания) Английский (Канада) Английский (Австралия) Французский Французский (Канада) Немецкий Каталанский Датский Голландский Финский Итальянский Норвежский Польский Португальский Португальский (Бразилия) Русский Испанский Испанский ( Максико) Шведский

• Как произносится Celine по-английски?

  Если сложно проверить правильность произношения имени Селин, нажмите на значок динамика, чтобы произнести имя Селин на английском языке. Слушайте звук, чтобы увидеть, как говорит Селин на английском языке.

• Как произносится Celine на английском (Великобритания)?

  Английский (Великобритания) является одним из распространенных родных языков в мире. Поэтому мы постарались дать вам возможность сказать Селин на английском (Великобритания). Вы также можете проверить фонетическое произношение имени Селин и прослушать его. Произнесите и напишите это имя на английском языке (Великобритания).

• Как произносится Celine на английском (Канада)?

  Возможно, вы не знаете, как произносить имена на английском языке (Канада). Это утилита для прослушивания и произнесения имен для вас. Посмотрите, как говорить с Селин по-английски (Канада). Селин Руководство по правильному произношению.

• Как произносится Celine на английском (Австралия)?

  Австралийский английский (AuE, en-AU) — одна из основных разновидностей английского языка, используемая по всей Австралии. Произнесите звук Селин на австралийском английском языке. Правильное произношение имени Селин в австралийском английском (AuE, en-AU). Научитесь произносить австралийские имена.

• Как произносится Селин по-французски?

  Селин — это христианское имя девочки. Нажмите на динамик, чтобы узнать, как произносится французская фамилия. Вы можете проверить, как сказать Селин по-французски. Аудиофайл для прослушивания и произнесения имени Селин с правильным произношением на французском языке.

• Как произносится Celine по-французски (Канада)?

  Как произносится Celine (французский/Канада)? Вы можете говорить и писать это имя с правильным переводом. Вот как вы можете произносить такие имена, как Селин.

• Как произносится Селин по-немецки?

  Аудиопроизношение имени Селин. Аудирование и произношение с правильным акцентом имен на немецком языке. Произнесите имя Селин на немецком языке.

• Как произносится Celine по-каталонски?

  Это единственный официальный язык Андорры и один из официальных языков испанских автономных сообществ Каталонии. Узнайте, как сказать имя Селин на каталанском языке с правильным произношением. Как говорить Селин в стране Каталония.

• Как произносится «Селин» по-датски?

  Перевести имя Селин на северогерманский язык. Как тебя зовут? Назовите мне имя Селин на датском со звуком. Как сказать Селин по-датски? При этом нажмите кнопку динамика, чтобы увидеть правильное произношение.

• Как произносится Селин по-голландски?

  Голландский язык является западногерманским языком, и если вы хотите произносить имена на голландском, то вы попали по адресу. Научитесь говорить с Селин на голландском и английском языках. Имя Селин Голландское произношение аудио.

• Как произносится Селин по-фински?

  Многие финские имена кажутся довольно длинными, но этот аудиофайл для имени Селин дает представление о том, как их очень легко произносить. Узнайте, как пишется Селин, финские имена мальчиков, финские женские имена.

• Как произносится Селин по-итальянски?

  Это подробное руководство по произношению имени Селин на итальянском языке поможет вам избавиться от акцента и правильно произносить имя Селин в аудиозаписи. Вы также можете увидеть написанное Селин на разных языках.

• Как произносится Селин по-норвежски?

  Узнайте, как произносить норвежские имена, Селин — это христианское имя девочки, и вы можете проверить, как произносится это имя на норвежском языке. Мы считаем, что это подходящее руководство для англоговорящих по шведскому и норвежскому произношению имени Селин.

• Как произносится Селин по-польски?

  Бесплатный онлайн-аудиофайл для изучения правильного произношения имени Селин. Вы также можете увидеть, как произносится это имя на некоторых других родных языках, таких как английский, немецкий, датский, чешский, норвежский, шведский, испанский и французский.

• Как произносится Селин по-португальски?

  У вас может быть Google это; как сказать мое имя на другом родном языке и правильно произнести. Вы можете прослушать аудио произношение этого имени Селин и найти свое имя, чтобы узнать, как произнести его на португальском языке.

• Как произносится Celine по-португальски (Бразилия)?

  Бразильский португальский/Бразилия) произношение имени Селин. Бразильский португальский чаще всего произносится именно так, как пишется. Так что внимательно слушайте имя Селин и обращайтесь к нам в случае возникновения проблем.

• Как произносится Селин по-русски?

  Справочник по произношению русского имени Селин. Более того, выучите правильное русское произношение и получите настоящий русский акцент имени Селин.

• Как произносится Селин по-испански?

  Вам может быть интересно, как пишется имя Селин по-испански. Перевод на испанский, произношение с качественным аудиофайлом. Переведите имя Селин на испанский онлайн и загрузите сейчас наш бесплатный аудиофайл, чтобы использовать его в любое время бесплатно.

• Как произносится Celine по-испански (максико)?

  По-английски будет Meshico. Аудио произношение имени Селин на испанском языке в Мексике. Перевод имени на разные языки, такие как португальский, итальянский, норвежский, валлийский, словацкий, немецкий, чешский и многие другие языки.

• Как произносится Селин по-шведски?

  Как произносить шведские имена. Руководство для англоговорящих по шведскому и норвежскому произношению имени Селин. Узнайте, как произносить распространенные имена для девочек в Швеции.

Короткий адрес:

Celine — Как произносится Celine

• Дом

• девушка

• Имя:
  Селин

• ЗНАЧЕНИЕ
•  ПРОИЗНОСИТЬ
• ИЗВЕСТНЫЙ

Что означает
Селин?

Немецкий | французский | Французский (Канада) | Английский | английский (Великобритания) | Английский (Канада) | Английский (Австралия)
Английский (Индия) | Каталонский | датский | голландский | финский | венгерский | итальянский | норвежский | польский | португальский | Португальский (Бразилия) | русский | словацкий | испанский | Испанский (Мексика) | Шведский

Селин произносится как Seh-LIYIYN или Sey-LIYIYN †

† Руководство по английскому произношению:
S как в «see (S.

Фильм Возвращение (Испания, 2006) – Афиша-Кино

• Абакан,
• Азов,
• Альметьевск,
• Ангарск,
• Арзамас,
• Армавир,
• Артем,
• Архангельск,
• Астрахань,
• Ачинск,
• Балаково,
• Балашиха,
• Балашов,
• Барнаул,
• Батайск,
• Белгород,
• Белорецк,
• Белореченск,
• Бердск,
• Березники,
• Бийск,
• Благовещенск,
• Братск,
• Брянск,
• Бугульма,
• Бугуруслан,
• Бузулук,
• Великий Новгород,
• Верхняя Пышма,
• Видное,
• Владивосток,
• Владикавказ,
• Владимир,
• Волгоград,
• Волгодонск,
• Волжский,
• Вологда,
• Вольск,
• Воронеж,
• Воскресенск,
• Всеволожск,
• Выборг,
• Гатчина,
• Геленджик,
• Горно-Алтайск,
• Грозный,
• Губкин,
• Гудермес,
• Дербент,
• Дзержинск,
• Димитровград,
• Дмитров,
• Долгопрудный,
• Домодедово,
• Дубна,
• Евпатория,
• Екатеринбург,
• Елец,
• Ессентуки,
• Железногорск (Красноярск),
• Жуковский,
• Зарайск,
• Заречный,
• Звенигород,
• Зеленогорск,
• Зеленоград,
• Златоуст,
• Иваново,
• Ивантеевка,
• Ижевск,
• Иркутск,
• Искитим,
• Истра,
• Йошкар-Ола,
• Казань,
• Калининград,
• Калуга,
• Каменск-Уральский,
• Камышин,
• Каспийск,
• Кемерово,
• Кингисепп,
• Кириши,
• Киров,
• Кисловодск,
• Клин,
• Клинцы,
• Ковров,
• Коломна,
• Колпино,
• Комсомольск-на-Амуре,
• Копейск,
• Королев,
• Коряжма,
• Кострома,
• Красногорск,
• Краснодар,
• Краснознаменск,
• Красноярск,
• Кронштадт,
• Кстово,
• Кубинка,
• Кузнецк,
• Курган,
• Курганинск,
• Курск,
• Лесной,
• Лесной Городок,
• Липецк,
• Лобня,
• Лодейное Поле,
• Ломоносов,
• Луховицы,
• Лысьва,
• Лыткарино,
• Люберцы,
• Магадан,
• Магнитогорск,
• Майкоп,
• Махачкала,
• Миасс,
• Можайск,
• Московский,
• Мурманск,
• Муром,
• Мценск,
• Мытищи,
• Набережные Челны,
• Назрань,
• Нальчик,
• Наро-Фоминск,
• Находка,
• Невинномысск,
• Нефтекамск,
• Нефтеюганск,
• Нижневартовск,
• Нижнекамск,
• Нижний Новгород,
• Нижний Тагил,
• Новоалтайск,
• Новокузнецк,
• Новокуйбышевск,
• Новомосковск,
• Новороссийск,
• Новосибирск,
• Новоуральск,
• Новочебоксарск,
• Новошахтинск,
• Новый Уренгой,
• Ногинск,
• Норильск,
• Ноябрьск,
• Нягань,
• Обнинск,
• Одинцово,
• Озерск,
• Озеры,
• Октябрьский,
• Омск,
• Орел,
• Оренбург,
• Орехово-Зуево,
• Орск,
• Павлово,
• Павловский Посад,
• Пенза,
• Первоуральск,
• Пермь,
• Петергоф,
• Петрозаводск,
• Петропавловск-Камчатский,
• Подольск,
• Прокопьевск,
• Псков,
• Пушкин,
• Пушкино,
• Пятигорск,
• Раменское,
• Ревда,
• Реутов,
• Ростов-на-Дону,
• Рубцовск,
• Руза,
• Рыбинск,
• Рязань,
• Салават,
• Салехард,
• Самара,
• Саранск,
• Саратов,
• Саров,
• Севастополь,
• Северодвинск,
• Североморск,
• Северск,
• Сергиев Посад,
• Серпухов,
• Сестрорецк,
• Симферополь,
• Смоленск,
• Сокол,
• Солнечногорск,
• Сосновый Бор,
• Сочи,
• Спасск-Дальний,
• Ставрополь,
• Старый Оскол,
• Стерлитамак,
• Ступино,
• Сургут,
• Сызрань,
• Сыктывкар,
• Таганрог,
• Тамбов,
• Тверь,
• Тихвин,
• Тольятти,
• Томск,
• Туапсе,
• Тула,
• Тюмень,
• Улан-Удэ,
• Ульяновск,
• Уссурийск,
• Усть-Илимск,
• Уфа,
• Феодосия,
• Фрязино,
• Хабаровск,
• Ханты-Мансийск,
• Химки,
• Чебоксары,
• Челябинск,
• Череповец,
• Черкесск,
• Чехов,
• Чита,
• Шахты,
• Щелково,
• Электросталь,
• Элиста,
• Энгельс,
• Южно-Сахалинск,
• Якутск,
• Ялта,
• Ярославль

Возвращение (фильм, 2006) | это.

.. Что такое Возвращение (фильм, 2006)?

Другие фильмы с таким же или схожим названием: см. Возвращение.

«Возвраще́ние» (исп. Volver) — фильм Педро Альмодовара. По словам режиссёра, это история, в которой присутствуют «бабушка, мать, дочь, призраки и танго». Фильм участвовал в конкурсной программе Каннского кинофестиваля 2006 года. Педро Альмодовар получил приз за лучший сценарий, а актрисы, участвовавшие в фильме, получили коллективную награду за актёрскую работу.

Аннотация

Педро Альмодовар продолжает одну из своих главных тем — женщины. Это история о трёх женских поколениях (бабушка, мать и дочь), представленная через призму семейных, дружеских, соседских и любовных отношений.

После своей смерти Ирене возвращается в родной город в виде призрака, чтобы сделать то, что не успела при жизни — попросить прощения. У неё есть тайна.

Она предстает перед своей младшей дочерью и внучкой. Начинает вести нормальный образ жизни: меняет прическу, готовит еду и даже устраивается на работу (помогает своей дочери — парикмахеру). Уж слишком естественно и свободно ведет себя Ирене для призрака…

Единственная, кого боится призрак-мать — свою старшую дочь — волевую Раймунду. У Раймунды, в свою очередь, также есть тайна, а с развитием сюжета появляется ещё одна. Смогут ли героини разрешить все свои проблемы и приведет ли это к счастливому концу?

Пенелопа Круc в роли Раймунды

В ролях

Награды и номинации

• На Каннском кинофестивале 2006 года фильм получил награды в категориях «Лучший сценарий» и «Лучшая актриса», причем последняя была присуждена сразу шести актрисам, снявшимся в фильме — Пенелопе Крус, Лоле Дуэньяс, Кармен Мауре, Бланке Портильо, Йоане Кобо и Чус Лампреаве.
• В 2006 году фильм получил награду ФИПРЕССИ в категории «Фильм года» на международном Сан-Себастьянском кинофестивале.
• Был представлен на кинофестивале в Торонто в 2006 году.
• По итогам 2006 года номинирован на кинопремию Гойя в 14 категориях, в том числе «Лучший фильм», «Лучший режиссёр», «Лучшая женская роль», «Лучший оригинальный сценарий» и 3 номинации в категории «Лучшая женская роль второго плана».

Интересные факты

• Volver — (с исп. «вернуться») легендарное аргентинское танго, увековеченное Карлосом Гарделем. В фильме исполнено Эстрельей Моренте.
• В предыдущей картине Педро Альмодовара «Дурное воспитание» (La mala educación, 2004) есть один намёк на фильм «Возвращение» и один на творчество Альмодовара: во-первых, афиша фильма Энрике Годеда «Бабушка — призрак», во-вторых, на ещё одной афише в кабинете директора El Azar S.L. слева внизу фигурирует имя актрисы Кармен Мауры, которая играла в нескольких фильмах Альмодовара.
• В картине Педро Альмодовара «Цветок моей тайны» (La flor de mi secreto, 1995) сюжет «Возвращения» упоминается как сюжет одной из книг, написанных главной героиней.

Ссылки

• Официальный сайт фильма
• «Возвращение»  (англ.) на сайте Internet Movie Database
• «Возвращение»  (англ.) на сайте allrovi
• Интервью Пенелопы Крус и Педро Альмодовара, опубликованное в газете The Guardian
• Интервью Пенелопы Крус для LA Times

Volver (2006) — IMDb

• Актеры и съемочная группа
• Отзывы пользователей 03 R
• 2ч 1м

РЕЙТИНГ IMDb

7.6/10

104K

ВАША ОЦЕНКА

Играть трейлер1

:

41

1 Видео

99+ Фото

КомедияДрама

После смерти мать возвращается в родной город для того, чтобы исправить ситуации, которые она не могла решить во время ее жизнь. После своей смерти мать возвращается в свой родной город, чтобы исправить ситуации, которые она не могла решить при жизни. После своей смерти мать возвращается в свой родной город, чтобы исправить ситуации, которые она не могла решить. в течение ее жизни.

• Режиссер
  • Педро Альмодовар
• Сценарист
  • Педро Альмодовар
• Звезды
  • Пенелопа Круз
  • Кармен Маура
  • Лола Дуэньяс

IMDb РЕЙТИНГ

7.6/10

104K

ВАШ РЕЙТИНГ

• Режиссер
  • Педро Альмодовар
• Сценарист 90 012
• Педро Альмодовар

• 259Отзывы пользователей 900 04
• 143 Критические обзоры
• 84Metascore

• Номинирован на 1 премию «Оскар»
  • 61 победа и всего 94 номинации

Видео1

Трейлер 1:41

Смотреть трейлер OVS

Фото163

Лучшие актеры

Пенелопа Крус

• Раймунда

Кармен Маура

Лола Дуэньяс

Бланка Портильо

• Агустина

9000 9

Йохана Кобо

Чус Ламприв

• Тиа Паула

Антонио де ла Торре

Карлос Бланко

• Эмилио

Мария Изабель Диас Лаго

• Регина
• (как Mª Изабель Диас)

Нойс Санс

Леандро Ривера

• Auxiliar Producción

Pepa Aniorte

• Vecina

Yolanda Ramos

• Presentadora TV

Эльвира Куадрупани

• Весина

Мария Альфонса Россо

• Весина
• (как Альфонса Россо)

Фанни де Кастро

• Весина

Эли Иранзо

• Весина

Карлос Гарсия Камберо

• Карлос
• Режиссер
  • Педро Альмодовар
• Сценарист
  • Педро Альмодовар (сценарий)
• Весь актерский состав и съемочная группа
• Производство, кассовые сборы и многое другое на IMDbPro

Еще подобное

Все о моей матери

Поговори с ней

Плохое образование

Женщины на грани нервного срыва

Разорванные объятия

Боль и слава

Живая плоть

Кожа, в которой я живу

Джульетта

Параллельные матери

Свяжи меня! Свяжи меня!

Высокие каблуки

Сюжетная линия

Знаете ли вы

• Связи

  Показан в Smagsdommerne: Episode #4. 2 (2006)

• Звук треки

  Volver
  Музыка Карлоса Гарделя
  Слова Альфредо Ле Пера (как Альфредо Ла Pera)
  © 1961, Warner/Chappel Music Argentina
  Записано в Соноленде, Мадрид (сентябрь 2005 г.)
  Исполняет Эстрелла Моренте
  Продюсер Энрике Моренте
  Гитара: Монтойта
  Хлопки Бандолеро, Негри и Пепе Луис Кармона

Отзывы пользователей259 8/

10

Альмодовар как вино, старший к лучшему

Отличный фильм Педро!!!

Volver — безусловно, один из лучших фильмов Альмодовара. То, как он рассказывает историю на камеру, просто идеально: мягко и с характером. Вы увидите, как слаженно управляются чувствами и эмоциями великолепная группа актрис (Пенелопа делает ОТЛИЧНУЮ работу вместе с Кармен Маурой), которые прекрасно понимают, что режиссер хочет донести и как это сделать.

Это еще одна из тех запутанных и горьких историй жизни, которые Альмодовар хорошо знает и любит их развивать и создавать. Не пропустите.

Одно замечание: я читала, что Пенелопе пришлось подложить подушку, чтобы сделать ее зад больше в соответствии с персонажем!!

полезно•49

40

• juanma2001
• 27 мая 2006 г.

Лучшие подборки

Войдите, чтобы оценить и просмотреть список для персональных рекомендаций

Войти

• Что означает название?

Детали

• Дата выпуска
  • 26 января 2007 г. (США)
• Страна происхождения
• Официальный сайт
  9 0003 Sony Classics Pictures (США)
• Язык
  • Испанский
• Также известен как
  • To Return
• Места съемок
  • Альмагро, Сьюдад-Реаль, Кастилия-Ла-Манча, Испания
• Производственные компании
  • Canal+ España
  • El Deseo
  • Ministryio de Cultura
• См. другие кредиты компаний на IMDbPro

900 09

Кассовые сборы

• Бюджет
  • 7 450 000 евро (оценка)
• Валовая США и Канада
  • 12 899 867 $
• Выходные дни США и Канада
  • 202 000 $
  • 5 ноября 2006 г.
• Gro СС по всему миру
  • $85 603 360

См. подробную информацию о кассовых сборах на IMDbPro

Технические характеристики

• Время работы

  2 часа 1 минута

• Цвет
• Звуковой микс
  • Dolby Digital
• Соотношение сторон
  • 2,35 : 1

Новости по теме

Внести вклад в эту страницу

Предложить отредактировать или добавить отсутствующий контент

Top Gap

Какова дата потокового релиза Volver (2006) в Австралии?

Ответить

Еще для изучения

Недавно просмотренные

У вас нет недавно просмотренных страниц

Альмодовар возвращается в женскую вселенную с Пенелопой Крус «Боль и слава» на 72-м международном кинофестивале, Канны, юг Франции, 18 мая 2019 г.

. Предстоящий фильм Альмодовара воссоединяет его с Крузом. Производство «Madres paralelas» («Параллельные матери») начнется 21 марта в Мадриде. (Фото Артура Мола/Invision/AP, файл)

1 из 4

FILE — Актриса Пенелопа Крус (слева) и режиссер Педро Альмодовар позируют фотографам на фотосессии фильма «Боль и слава» на 72-й Международной кинофестиваль, Канны, юг Франции, 18 мая 2019 года. В предстоящем фильме Альмодовара он воссоединяется с Крузом. Производство «Madres paralelas» («Параллельные матери») начнется 21 марта в Мадриде. (Фото Артура Мола/Invision/AP, файл)

НЬЮ-ЙОРК (AP) — Педро Альмодовар показал всю свою уязвимость в полуавтобиографическом фильме «Боль и слава». Теперь он возвращает свое внимание к женщинам не только с помощью короткометражного фильма «Голос человека», претендента на «Оскар», который прибывает на этой неделе в Соединенные Штаты, но и с предстоящим фильмом, в котором он воссоединяется со своей музой Пенелопой Крус.

«Madres paralelas» («Параллельные матери») начнут производство 21 марта в Мадриде, «если вирус не помешает», — заявил испанский режиссер, воспользовавшийся заточением и написавший сценарий после своих планов на съемки для впервые в США были сорваны пандемией в прошлом году.

«Я возвращаюсь к женской вселенной, а также к материнству, предмету, который всегда меня завораживал. Но в этом случае матери, которые появляются, сильно отличаются от тех, которых Пенелопа играла раньше», — сказал Альмодовар по-испански во время недавнего интервью Associated Press через Zoom из Мадрида.

«Это очень несовершенные матери и как автора меня это больше всего интересовало, тем более что я уже сделал несколько самоотверженных и героических матерей», — сказал он. «Так что это немного о потомках, детях, но также и о предках, о семье».

Это не все, что он имеет в виду.

Сняв свой первый английский спектакль с Тильдой Суинтон — экранизацию пьесы Жана Кокто «Голос человека», — он планирует снять еще один англоязычный короткометражный фильм в еще не изученном им жанре: вестерн.

Дело в том, что создание короткометражных фильмов «было для меня очень освежающим, как восстановление свежего воздуха», — сказал Альмодовар.

«Ко мне вернулось то игривое чувство, которым в первые годы были для меня съемки, потому что я позволил себе больше свободы, чем мог себе позволить в последнее время».

«Голос человека» открывается в пятницу в северной Калифорнии, Майами и Чикаго, а затем выходит на другие рынки.

71-летний Альмодовар, у которого был COVID-19 незадолго до начала карантина в Испании год назад, рассказал AP о заточении своего главного героя в «Человеческом голосе», технических свободах, которые он получил в этом фильме, как а также роль стриминга во время пандемии и его желание работать со звездой «Ферзевого гамбита» Аней Тейлор-Джой.

Ответы были отредактированы для краткости и ясности.

AP: Вы много лет вынашивали идею адаптировать «Голос человека». Тот факт, что история разворачивается в заключении, имел какое-то отношение к решению сделать это сейчас?

АЛЬМОДОВАР: По правде говоря, я имел это в виду до того, как начались роды, но фильм, помимо истории женщины, отчаявшейся из-за того, что ее бросил любовник, — это заключение, факт того, что в конце она не видит света. туннеля, когда кто-то так же безумно влюблен, как Тильда Суинтон в фильме. На этот раз это становится метафорой, потому что сначала она заключена в декорациях, которые мы создали как ее дом, но затем эти декорации становятся частью другого замкнутого пространства, где она движется как призрак, то есть студии, где мы снимали.

AP: Камера не раз покидает стены квартиры, чтобы показать декорации и оборудование, изображающие улицу. Это кажется намеком на театр и акцентом на заключении, в котором мы находимся.

АЛЬМОДОВАР: В качестве эксперимента я действительно хотел выйти за пределы декораций и показать материю кинематографического искусства — дерево, конструкцию, пустые стены. Но это также был не только визуальный каприз, но, например, тот факт, что женщина находится на террасе и смотрит на линию горизонта, и мы убеждаемся, что линии горизонта нет, а есть стена, создается впечатление, что ее одиночество больше, что она живет в темноте почти как призрак. Тот факт, что она также ведет (телефонный) разговор в наушниках и не видит, к кому она обращается, дает персонажу гораздо большее чувство одиночества. Я пытался соединить что-то чисто театральное, то есть монолог, с чем-то принципиально кинематографическим, то есть местом, где он снимается. Это не экранизированный театр, а театр в кино.

AP: Суинтон демонстрирует магнетическое представление. Каково было работать с ней?

АЛЬМОДОВАР: Я немного боялся работать на английском языке, но, с другой стороны, это также было одной из причин, по которой я сделал это коротким, тот факт, что это 30 минут, было своего рода упражнением, чтобы увидеть, смогу ли я руководить. по-английски. Но правда в том, что вмешательство Тильды было ключевым, потому что с первых репетиций между ними возникла невероятная химия. Мы поняли друг друга с первого момента, и я не чувствовал, что говорю на другом языке. В конце концов, язык, на котором мы оба говорили, был языком кино.

AP: Вашим последним короткометражным фильмом был «Советник-каннибалист» 2009 года. Каково было вернуться к этому формату?

АЛЬМОДОВАР: Знаете, когда я закончил «Боль и славу»… то, чем я хотел заниматься и о чем мечтал, так это снять этот короткометражный фильм. Дело не в том, что я потерял свободу, работая над «Pain and Glory», вовсе нет. Но полтора-два часа отснятого материала заставляют вас делать некоторые вещи, которые вы не должны принимать во внимание. Я имею в виду, что на 30 минут я позволил себе больше свободы, чем в полнометражном фильме, ради простого повествовательного факта.

AP: Например, уйти со съемочной площадки…

АЛЬМОДОВАР: Конечно. Я бы не смог уйти со съемочной площадки в художественном фильме, потому что это не имело бы того смысла, который имеет здесь.

AP: Вы всегда были сторонником большого экрана. Пандемия изменила ваше отношение к стримингу?

АЛЬМОДОВАР: Нет, но правда в том, что стриминг заполнил оставшуюся во мне пустоту из-за того, что я не могу ходить в кино. В Мадриде открыты кинотеатры, но программа очень скромная, потому что киностудии захватывают великие фильмы. Тем не менее, я все еще хожу по крайней мере раз в неделю. Я не такой уж фанат сериалов, но последний из просмотренных мне очень понравился, это «Ферзевый гамбит», и я просто обожаю актрису, которая, как я читал в интервью, хочет работать со мной.

Тренировка моделей Victoria’s Secret для стройных ног

Бьюти-блог

Шоу Victoria’s Secret в Шанхае не за горами, уже 28 ноября самые красивые модели выйдут на подиум в соблазнительном нижнем белье. Участницы показа активно готовятся к будущему мероприятию и регулярно тренируются в спортзале. Особенно тщательно модели работают над ногами, довольно проблемной частью тела для многих девушек. Очень часто активные занятия в спортзале только добавляют мышцам объема, от которого хочется немедленно избавиться. ELLE рассказывает, какие упражнения для ног делают модели Victoria’s Secret, чтобы они оставались стройными и не выглядели перекачанными.

Упражнения с резинкой

Один из самых популярных «спортивных аксессуаров» у моделей Victoria’s Secret — это резинка для фитнеса. С таким простым и эффективным инвентарем можно тренировать ноги практически везде, к тому же он занимает мало места в чемодане. Для того, чтобы провести быструю тренировку для ног, достаточно надеть фитнес-резинку на щиколотки и расставить ноги чуть шире плеч, в этом положении резинка должна хорошо натянуться. Далее необходимо слегка присесть и поочередно делать шаги в стороны. Резинка создает сопротивление, а значит, чтобы сделать это простое движение, мышцы ног напрягаются сильнее. Особенно активно работает внутренняя сторона бедра — проблемная зона, которая уходит в последнюю очередь. Затем нужно сделать махи ногами в сторону и перед собой. Все движения нужно повторить по 12-15 раз на каждую ногу. Резинку в этих упражнениях можно заменить утяжелителями для ног. Чтобы проработать заднюю сторону бедер, не снимая резинки, сделайте простые выпады.

Фото

GettyImages

Фото

GettyImages

Упражнения на коврике

Если под рукой нет инвентаря, то можно потренировать ноги и на коврике. Самое простое упражнение — махи ногами лежа. Достаточно лечь на бок и поднимать ногу вверх, а затем повторить на другую сторону. После этого нужно лечь на спину, вытянуть руки, стопы поставить к ягодицам и поднимать таз. Можно сделать упражнение более эффективным, если между коленями зажать мяч для фитнеса среднего размера. Еще один эффективный способ проработать ноги на коврике — встать на четвереньки и сделать махи назад.

Фото

GettyImages

Кардио

Сжигать жир локально практически невозможно, и ноги — не исключение. Чтобы они стали стройнее, необходимо добавить в фитнес-рутину кардионагрузки, которые помогают сбросить вес. Модели Victoria’s Secret отлично усвоили это правило: перед любой тренировкой они 20-30 минут проводят на беговой дорожке. Если не хватает сил дойти до спортзала, то можно минут 15-20 попрыгать со скалкой дома. А вот с силовыми тренировками лучше притормозить: упражнения с большим весом способствуют увеличению объема ног. Чтобы добиться стройности, важно не перегружать ноги, не провоцировать рост мышц. Лучше регулярно делать простые упражнения, а не изнурять себя раз в неделю в спортзале.

Фото

GettyImages

Растяжка

Еще один секрет красивых ног моделей — растяжка. Простые упражнения из йоги, пилатеса или стретчинга станут отличным завершением любой тренировки, не только для ног. Достаточно просто лечь на спину и поочередно притянуть к себе колени, сделать попытку сесть на правый и левый шпагаты, посидеть в позе бабочки.

Фото

GettyImages

Прэстон Айна

Я месяц вела образ жизни моделей Victoria’s Secret, чтобы получить тело мечты спустя полгода после родов / AdMe

Модели Victoria’s Secret выходят на подиум уже спустя 5 недель после родов и с уверенной улыбкой демонстрируют новые коллекции нижнего белья. А я до беременности активно занималась спортом и была заядлой сторонницей ЗОЖ, но за беременность набрала 15 кг, и 5 из них, видимо, решили остаться со мной надолго, потому что уже полгода я не могу от них избавиться.

Специально для AdMe.ru я решила попробовать в течение месяца вести образ жизни «ангелов» Victoria’s Secret и проверить, работают ли в реальной жизни правила, которых они придерживаются для поддержания своей формы, и как это отразится на моей фигуре.

Начало эксперимента

В первый день мой вес составлял 60 кг при росте 172 см.

Итак, мой «тот самый понедельник» наступает, и я отказываюсь от мучного, сладкого, молочного. Даже молоко надо заменить растительным, например кокосовым, овсяным, миндальным. Я начинаю активно тренироваться 4–5 раз в неделю в утренние часы после завтрака. Пробовать буду разные занятия: кардиотренировки, силовые нагрузки, аэробику, йогу, стрейчинг — все, чем увлекаются «ангелы». Очень надеюсь изменить свои пищевые привычки и похудеть.

Для начала я тщательно изучила блоги девушек на YouTube и в Instagram

Модели Victoria’s Secret Роми Стрейд, Лора Харриер и Жозефин Скривер.

У каждой из них разное питание, которое составляет им личный диетолог, но мне удалось выявить общие принципы.

• Включать белок в каждый прием пищи.
• Добавить полезные жиры (орехи, авокадо, яйца, красная рыба).
• Свести углеводы к минимуму — только в первой половине дня. Например, на завтрак овсянка, рис, гранола собственного приготовления.
• Употреблять много овощей, преимущественно зеленого цвета (брокколи, шпинат, зелень).
• Пить не менее 2 л воды в день.

Что поможет похудеть

Утро «ангелы» начинают со стакана воды с лимоном. Очень приятный ритуал, который я решила практиковать и в дальнейшем.

• Прежде чем съесть что-нибудь вредное, нужно сделать глоток воды — это не раз помогало мне прийти в себя и отказаться от вкусностей.
• Если очень тяжело заставить себя пить воду, то можно добавить в нее лимон, лайм, мяту, мелиссу или заморозить очищенные кусочки апельсина и использовать их вместо льда. Вуаля — и это уже не просто вода, а вкусный освежающий напиток.
• Чтобы вовремя почувствовать насыщение и избежать переедания, перед приемом пищи нужно выпить стакан воды. Это поспособствует наполнению желудка.
• Овсянка на завтрак должна быть приготовлена на растительном молоке. Чтобы первый прием пищи стал еще более питательным и приятным, можно добавить ягоды, фрукты, орехи и семяна чиа или тыквенные — причем все одновременно. Обычно после такого приема пищи я чувствовала себя сытой около 2 с половиной часов, не было ощущения тяжести, и уже через полчаса я могла начать тренировку.
• Исключить сахар. Уже давно доказано существование сахарной зависимости, и я у себя ее диагностировала. После еды мне остро не хватало вкусняшки с чаем — так я обычно завершала любой прием пищи. Единственный способ избавиться от этой привычки — проявить силу воли. Ощущение того, что я недоела, продолжалось около 2 недель, потом сошло на нет.
• При покупке продуктов обращать внимание на состав: даже в соленые огурцы добавляют сахар. Кстати, в продуктах, которые позиционируются производителем как диетические, например в батончиках мюсли, я тоже нашла запрещенный ингредиент.

Правило № 1: Регулярные тренировки

Упражнение «махи ногой из планки» обеспечивает равномерную нагрузку на все тело. Его можно сделать более эффективным, если использовать утяжелители.

Модели тренируются 6 раз в неделю. А за неделю перед показами — ежедневно по 2 раза. Из «ангелов» мне больше всех нравится Роми Стрейд, и, к моему счастью, она популярный блогер — выкладывает видео полноценных тренировок на своем YouTube-канале. С ее записей я и начала свой путь в «большой спорт». Там есть тренировки на попу, ноги, на все тело — остается только повторять. В основном занятия длятся 15 минут, я делала по 2 круга.

Боковые махи дают хорошую нагрузку на ноги и бедра.

Алессандра Амбросио — модель, которая проработала в шоу Victoria’s Secret 16 лет и оставила в нем яркий след. YouTube-канал она не ведет, но я нашла одну полезную тренировку с ее участием: в ней действительно много необычных упражнений, задействующих те мышцы, о которых я даже не догадывалась. За время эксперимента я занималась по этому видео неоднократно.

Для тренировки рук я использовала легкие гантели по 1 или 2 кг. Упражнения с тяжелым весом могут увеличить объем мышц, а это крайне нежелательно.

Такая вариация упражнения «ягодичный мостик» позволяет дать большую нагрузку на каждую ногу и помогает улучшить рельеф бедер.

Правило № 2: Перекусы

Перекусы разрешены в первой и второй половине дня — после завтрака и обеда. Можно есть фрукты, ягоды, сырые орехи — они содержат в себе жирные кислоты омега-3 и омега-9, которые разрушаются при жарке. Термическая обработка продлевает их срок хранения, но резко снижает пользу и делает усвоение более сложным.

Модель Роми Стрейд с зеленым смузи.

© Wiese / FaceToFace / REPORTER / East News

«Ангелы» часто пьют смузи из овощей, фруктов или ягод на растительном молоке с добавлением протеина, так как белок должен присутствовать в каждом приеме пищи. Идеальное время для употребления коктейля — после тренировки. Состав смузи может быть разным, все ингредиенты необходимо смешать в блендере. Я обычно утром перекусывала твердой пищей, а ближе к вечеру выпивала коктейль.

15 дней спустя

К середине эксперимента я потеряла 3 кг.

У меня уменьшился объем бедер и стали видны очертания пресса. Стали формироваться правильные пищевые привычки. В продуктовом магазине я сознательно обходила стороной отдел с мучными изделиями и шоколадом: очень боялась сорваться. Я стала носить с собой фрукты и батончики мюсли, чтобы в случае возможного срыва немедленно утолить голод.

Правило № 3: Заниматься разными видами спорта

© face to face / FaceToFace / REPORTER / East News

Что касается растяжки, тут моделям Victoria’s Secret предоставляется полная свобода: можно использовать упражнения из пилатеса, йоги, стретчинга.

Стелла Максвелл увлекается йогой и растяжкой. Мне это очень близко, потому что раньше я занималась акробатикой и, хочется верить, сохранила остатки гибкости. Такие занятия крайне полезны: они делают мышцы более пластичными и эластичными, тело расслабляется и не выглядит перекачанным после силовых тренировок. Я целую неделю не делала уже ставших привычными упражнений и посвятила это время занятиям со Стеллой Максвелл. Смена деятельности определенно пошла на пользу: мыщцы отдохнули и ушло напряжение.

Правило № 4: Чередовать нагрузку

Тренировки «ангелов» Victoria’s Secret должны быть разнообразными: это позволяет каждый раз бросать вызов разным группам мышц.

Все модели буквально помешаны на кардионагрузках: они могут бегать на пляже, играть в подвижные игры вроде волейбола или заниматься перед тренировкой на соответствующих тренажерах. Все это позволяет подготовить тело к силовым упражнениям и сбросить вес. Для меня бег в течение 45 минут — это скорее скучно, чем сложно, поэтому я бегала 15 минут до основной тренировки.

Еще один вид кардионагрузки — ежедневная бодрая ходьба с коляской.

© polinakozz / instagram

30 дней спустя

Минус 6 кг: реальность превзошла ожидания.

Ноги и бедра стали более стройными, появился пресс и ушел жирок с боков. Что касается питания, то я уже спокойно обхожусь без сладкого и мучного. Сейчас практически в любом магазине можно найти альтернативу хлебу — хлебцы без дрожжей, сахара и муки. Их минус лишь в том, что они стоят дороже.

Правило № 5: Ешьте достаточно

© evgenyataman / Depositphotos, © livfriis / Depositphotos

Многие модели едят от 4 до 6 раз в день. И даже на работу берут с собой контейнеры с едой.

Главное — разумный подход к питанию. Еда должна содержать достаточное количество белка и быть насыщенной полезными жирами. Бессмыслено качать попу, если вы не употребляете мясо. В течение суток нужно съедать до 120–150 г белка. Без полезных жиров девушки с подиума потеряют свою привлекательную женственную форму, поэтому особая любовь «ангелов» — авокадо, богатое жирами.

На обед и на ужин я ела рыбу или курицу, овощи, яйца. Равняясь на моделей, я добавляла авокадо в салаты и в сэндвичи, например с тунцом на гречневом хлебце. Мне повезло, правила «не есть после 6» практически никто из девушек не придерживается — и я, конечно же, не придерживалась тоже.

Правило № 6: Готовить самостоятельно

© Instagram / East News, © Castro, PacificCoastNews.com / East News

Если вы будете готовить себе еду сами, то будете точно знать, что входит в состав ваших блюд. В ресторане или кафе проконтроливать процесс приготовления просто невозможно.

Для знаменитых манекенщиц поход в ресторан — это баловство, а не повседневность. Так, даже при перелетах у девушек всегда с собой свое питание: они не покупают ничего в кафе на территории аэропортов и не едят пищу, которую предлагают на борту самолета.

Я использовала натуральные ингредиенты там, где это возможно, и не добавляла в блюда жирные соусы, сахар, муку, лишнее масло. Всеми силами я пыталась «облегчить» каждое блюдо: не жарить, а запекать, добавляла в салат не сметану, а бальзамический уксус и так далее. Ну и конечно, забыла о доставке суши и пиццы на дом.

Правило № 7: Правила существуют, чтобы их нарушать

© Wiese/face to face/FaceToFace/REPORTER / East News

80 % рациона моделей составляет здоровая и сбалансированная пища, остальные же 20 % — все те излишества, которыми можно изредка побаловать себя.

В своем Instagram-аккаунте Роми Стрейд писала: «Питайтесь здоровой пищей. Оставайтесь в форме. И съешьте гамбургер, чтобы остаться в здравом уме». Я последовала мудрому совету и не прогадала: было вкусно и на фигуре никак не отразилось. Если постоянно ограничивать себя, то рано или поздно сорвешься и сведешь на нет всю проделанную работу.

Результат испытаний

© polinakozz / instagram

За время эксперимента я:

• Скинула 6 кг.

• Вернула мышцам тонус.

• С удовольствием тренировалась, при этом не чувствовала себя слабой.

• Научилась выделять время для себя (мамы поймут).

• Попробовала разные тренировки (кардио, силовые, йогу, пилатес) и планирую продолжать в том же духе.

• Избавилась от сахарно-мучного «плена». Соблазнов все бросить и нарушить было достаточно. Я думаю, что нужно быть очень сильно замотивированным, чтобы придерживаться такого питания.

• Соскучилась по привычной еде. Так, мне очень не хватало молочных продуктов и достаточного числа углеводов. Как ни крути, а питание в тот месяц не отличалось разнообразием: овощи, фрукты, крупы, нежирное мясо и рыба. Но я не чувствовала себя голодной в течение дня, так как у меня было по 5–6 приемов пищи.

• Решила придерживаться правильного питания. Диета супермоделей исключает многие полезные продукты, и в обычной жизни ее можно придерживаться лишь определенный период времени. Но диета тем и хороша, что однажды заканчивается.

© MEGA / Mega Agency / East News, © IMP FEATURES / East News

Бонус: Не всегда стоит верить идеальным картинкам

Иногда «ангелы» прибегают к радикальным способам: питаются исключительно протеиновыми коктейлями и водой. Это заменяет полноценный прием пищи и буквально на глазах сжигает жир.

Чтобы подготовиться к шоу, популярные манекенщицы за несколько недель начинают в 2 раза активнее заниматься спортом и буквально полностью отказываются от пищи. Некоторые девушки за 12 часов до шоу перестают даже пить, их тело будто высыхает — так можно быстро потерять до 4 кг. Я так не делала: мне же не надо завтра на подиум. Да и вряд ли подобные радикальные методы можно назвать здоровыми и полезными.

А вы когда-нибудь придерживались диеты? И был ли результат?

Фотограф Татьяна Шадринцева специально для AdMe.Media

AdMe/Авторские колонки/Я месяц вела образ жизни моделей Victoria’s Secret, чтобы получить тело мечты спустя полгода после родов

Что это такое и почему это важно

Обучение модели машинного обучения (ML) — это процесс, в котором алгоритм машинного обучения получает обучающие данные, на основе которых он может учиться. Модели машинного обучения можно натренировать, чтобы они приносили пользу бизнесу разными способами, путем быстрой обработки огромных объемов данных, выявления закономерностей, обнаружения аномалий или проверки корреляций, которые человеку было бы трудно сделать без посторонней помощи.

Что такое обучение моделей?

Обучение модели лежит в основе жизненного цикла разработки науки о данных, где группа специалистов по обработке и анализу данных работает над подбором наилучших весов и смещений для алгоритма, чтобы минимизировать функцию потерь в диапазоне предсказания. Функции потерь определяют, как оптимизировать алгоритмы ML. Команда специалистов по данным может использовать различные типы функций потерь в зависимости от целей проекта, типа используемых данных и типа алгоритма.

Когда используется метод обучения с учителем, обучение модели создает математическое представление взаимосвязи между функциями данных и целевой меткой. При неконтролируемом обучении он создает математическое представление среди самих признаков данных.

Важность обучения модели

Обучение модели — это первичный этап машинного обучения, в результате которого создается рабочая модель, которую затем можно проверить, протестировать и развернуть. Производительность модели во время обучения в конечном итоге определит, насколько хорошо она будет работать, когда она в конечном итоге будет помещена в приложение для конечных пользователей.

Как качество обучающих данных, так и выбор алгоритма являются центральными элементами этапа обучения модели. В большинстве случаев обучающие данные разбиваются на два набора для обучения, а затем проверки и тестирования.

Выбор алгоритма в первую очередь определяется конечным вариантом использования. Однако всегда необходимо учитывать дополнительные факторы, такие как сложность модели алгоритма, производительность, интерпретируемость, требования к компьютерным ресурсам и скорость. Уравновешивание этих различных требований может сделать выбор алгоритмов запутанным и сложным процессом.

Как обучить модель машинного обучения

Обучение модели требует систематического, повторяемого процесса, который позволяет максимально эффективно использовать имеющиеся обучающие данные и время вашей группы по обработке и анализу данных. Прежде чем приступить к этапу обучения, вам необходимо сначала определить постановку задачи, получить доступ к набору данных и очистить данные, которые будут представлены в модели.

В дополнение к этому вам необходимо определить, какие алгоритмы вы будете использовать и с какими параметрами (гиперпараметрами) они будут работать. Сделав все это, вы можете разделить свой набор данных на набор для обучения и набор для тестирования, а затем подготовить алгоритмы своей модели для обучения.

Разделить набор данных

Ваши исходные обучающие данные — это ограниченный ресурс, который необходимо распределять осторожно. Некоторые из них можно использовать для обучения вашей модели, а некоторые — для тестирования вашей модели, но вы не можете использовать одни и те же данные для каждого шага. Вы не можете должным образом протестировать модель, если не дали ей новый набор данных, с которым она раньше не сталкивалась. Разделение обучающих данных на два или более набора позволяет обучать, а затем проверять модель с использованием одного источника данных. Это позволяет вам увидеть, является ли модель переоснащенной, что означает, что она хорошо работает с обучающими данными, но плохо с тестовыми данными.

Обычный способ разделения обучающих данных — перекрестная проверка. Например, при 10-кратной перекрестной проверке данные разбиваются на десять наборов, что позволяет обучать и тестировать данные десять раз. Для этого:

1. Разделите данные на десять равных частей или сгибов.
2. Назначьте одну складку в качестве удерживающей складки.
3. Обучите модель остальным девяти сгибам.
4. Проверьте модель на удерживающем изгибе.

Повторите этот процесс десять раз, каждый раз выбирая другой сгиб в качестве удерживающего сгиба. Средняя производительность по десяти удержанным сгибам — это ваша оценка производительности, называемая перекрёстной оценкой.

Выберите алгоритмы для тестирования

В машинном обучении есть тысячи алгоритмов на выбор, и нет надежного способа определить, какой из них будет лучшим для конкретной модели. В большинстве случаев вы, скорее всего, перепробуете десятки, если не сотни алгоритмов, чтобы найти тот, который приводит к точной рабочей модели. Выбор алгоритмов-кандидатов часто зависит от:

• Размер обучающих данных.
• Точность и интерпретируемость требуемого вывода.
• Требуемая скорость обучения, которая обратно пропорциональна точности.
• Линейность обучающих данных.
• Количество объектов в наборе данных.

Настройка гиперпараметров

Гиперпараметры — это атрибуты высокого уровня, устанавливаемые группой специалистов по обработке и анализу данных перед сборкой и обучением модели. Хотя многие атрибуты можно узнать из обучающих данных, они не могут узнать свои собственные гиперпараметры.

Например, если вы используете алгоритм регрессии, модель может сама определить коэффициенты регрессии путем анализа данных. Однако он не может диктовать силу штрафа, который следует использовать для упорядочения переизбытка переменных. В качестве другого примера, модель, использующая метод случайного леса, может определить, где деревья решений будут разделены, но количество используемых деревьев необходимо настроить заранее.

Подгонка и настройка моделей

Теперь, когда данные подготовлены и гиперпараметры модели определены, пришло время начать обучение моделей. По сути, процесс состоит в том, чтобы перебирать различные алгоритмы, используя каждый набор значений гиперпараметров, которые вы решили изучить. Для этого:

1. Разделить данные.
2. Выберите алгоритм.
3. Настройте значения гиперпараметров.
4. Обучить модель.
5. Выберите другой алгоритм и повторите шаги 3 и 4. 

Затем выберите другой набор значений гиперпараметров, которые вы хотите попробовать для того же алгоритма, снова проверьте его перекрестную проверку и рассчитайте новую оценку. После того, как вы попробовали каждое значение гиперпараметра, вы можете повторить те же шаги для дополнительных алгоритмов.

Воспринимайте эти испытания как легкоатлетические заезды. Каждый алгоритм продемонстрировал, что он может делать с различными значениями гиперпараметров. Теперь вы можете выбрать лучшую версию из каждого алгоритма и отправить их на финальный конкурс.

Выберите лучшую модель

Теперь пришло время протестировать лучшие версии каждого алгоритма, чтобы определить, какая из них дает вам наилучшую модель в целом.

1. Делайте прогнозы на основе тестовых данных.
2. Определите наземную истину для целевой переменной во время обучения этой модели.
3. Определите показатели производительности на основе ваших прогнозов и целевой переменной истинности.
4. Запустите каждую финалистку с тестовыми данными.

После завершения тестирования вы можете сравнить их производительность, чтобы определить, какие модели лучше. Абсолютный победитель должен был показать хорошие результаты (если не лучшие) как на тренировках, так и на тестах. Он также должен хорошо работать по другим вашим показателям производительности (таким как скорость и эмпирические потери) и, в конечном счете, должен адекватно решать или отвечать на вопрос, поставленный в постановке задачи.

Систематический подход к обучению модели

Использование систематического и воспроизводимого процесса обучения модели имеет первостепенное значение для любой организации, планирующей построить успешную модель машинного обучения в масштабе. Центральное место в этом занимает наличие всех ваших ресурсов, инструментов, библиотек и документации на единой корпоративной платформе, которая будет способствовать совместной работе, а не препятствовать ей.

Что такое обучение модели | Игуацио

Что такое модельное обучение в машинном обучении?

Жизненный цикл машинного обучения — это итеративный многонаправленный процесс, состоящий из трех основных этапов:

1. Оценка варианта использования и сбор данных 
2. Разработка моделей и обучение
3. Развертывание модели и мониторинг

В этом жизненном цикле вторая фаза является наиболее экспериментальной. Здесь специалисты по обработке и анализу данных выполняют проектирование признаков, чтобы убедиться, что собранные необработанные данные преобразуются в наилучшее представление для обучения модели. После этого можно начинать обучение модели.

Разработка признаков и обучение модели взаимосвязаны и повторяются, но обучение модели можно рассматривать как ключевой этап процесса разработки модели машинного обучения. Это связано с тем, что разработка признаков в конечном итоге направлена ​​​​на обеспечение наиболее эффективной работы для обучения модели.

В этой статье представлены введение в обучение моделей, обсуждение его важности, пошаговое руководство по обучению моделей машинного обучения (МО) во время экспериментов и заключение о переобучении моделей для производства.

Что такое обучение моделей?

Обучение модели — это процесс подачи инженерных данных в параметризованный алгоритм машинного обучения для получения модели с оптимальными обучаемыми параметрами, которые минимизируют целевую функцию.

Давайте разберем различные части этого определения:

• Подача инженерных данных: Входными данными для любой модели машинного обучения являются данные. Даже самая совершенная модель машинного обучения может быть настолько хороша, насколько хороши данные, на которых она учится. Простая концепция «мусор на входе, мусор на выходе» объясняет, почему разработка признаков так актуальна и тесно связана с обучением модели. Разработка функций должна выполняться с учетом распространенных скрытых ошибок в наборе данных, которые могут исказить обучение, включая утечку данных, когда цель косвенно представлена ​​в одной или нескольких функциях.
• Алгоритм параметризованного машинного обучения: Алгоритмы машинного обучения представляют собой закодированные процедуры с набором входных параметров, известных как «гиперпараметры». Разработчик может настроить гиперпараметры, чтобы настроить алгоритм обучения для конкретного набора данных и варианта использования. В документации по каждому алгоритму должны быть указаны детали реализации, включая полный набор настраиваемых гиперпараметров.
• Модель с оптимальными обученными параметрами: Алгоритмы машинного обучения имеют еще один набор параметров, известных как «обучаемые параметры», которые соответствуют коэффициентам, автоматически полученным во время обучения модели. Обучаемые параметры заставляют алгоритм получать выходные данные из невидимых входных данных во время прогнозирования в пределах ожидаемого диапазона точности. Каждый алгоритм обучается по-своему, поэтому у каждого есть уникальный набор обучаемых параметров. Например, дерево решений изучает выбор переменных решения в каждом узле, а нейронная сеть изучает веса, связанные с функцией активации каждого слоя.
• Минимизация целевой функции: Целевая функция определяет, как модель машинного обучения изучает свои обучаемые параметры. Модель корректирует свои обучаемые параметры таким образом, чтобы оптимизировать, т. е. минимизировать или максимизировать, значение, выдаваемое целевой функцией. В частности, функции потерь — это тип целевой функции, наиболее часто используемый в обучении машинному обучению, часто сопровождаемый термином регуляризации. Функция потерь определяет, насколько хорошо алгоритм моделирует обучающие данные, предоставляя ошибку между оценочным и истинным выходным значением. Чем выше ошибка, тем больше обучаемые параметры обновляются для этой итерации обучения.

Обучение модели происходит в несколько последовательных итераций, при этом обучающие данные, разделенные на пакеты типичного размера от 32 до 1024, передаются алгоритму несколько раз. Это позволяет алгоритму изучать основные закономерности данных.

В чем разница между моделью и алгоритмом в машинном обучении?

Машинное обучение — это дисциплина на стыке искусственного интеллекта и информатики. Мы используем терминологию и концепции из последнего, чтобы понять ML.

• Алгоритм — это закодированная процедура, в которой известны правила решения соответствующей задачи; алгоритм машинного обучения специально нацелен на распознавание образов в данных, чтобы автоматически научиться решать задачу, правила которой неизвестны.
• Модель машинного обучения — это программа, созданная путем запуска алгоритма на данных и используемая для прогнозирования. Его часто называют «обученной моделью».

Почему важно обучение модели?

Обучение модели направлено на построение наилучшего математического представления отношений между данными и целью (с учителем) или между самими данными (без учителя).

Такие метрики, как точность, определяют, насколько хорошо модель усвоила это представление, т. е. сообщают о производительности модели. Чем лучше производительность модели, тем больше преимуществ принесет использование модели в реальной жизни. Эти преимущества могут включать увеличение доходов, снижение затрат или улучшение пользовательского опыта.

Инвестирование времени и ресурсов в оптимальное обучение модели означает наличие доступа к нужному опыту и соответствующей настройке инженерной основы в рамках производственного подхода к машинному обучению. Такие инвестиции могут оказаться реальным фактором успеха в бизнесе. Фактически, ведущие компании, использующие машинное обучение, достигают на 44 % более высокой производительности и на 40 % лучшего качества обслуживания клиентов (среди прочего) по сравнению с их коллегами.

Как обучить модель машинного обучения?

Процесс обучения моделей машинного обучения можно разделить на четыре этапа.

1. Разделение набора данных для обучения и оценки

Набор данных для обучения используется для обучения модели, а набор для оценки — для оценки производительности обученной модели. Очень важно, чтобы эти наборы не пересекались и чтобы данные в наборах для оценки не были видны во время обучения, чтобы обеспечить объективную оценку производительности.

2. Выбор алгоритма

Во-первых, мы должны выбрать более простой алгоритм, чем алгоритм нашей модели, или эвристику, чтобы использовать ее в качестве основы для сравнения производительности окончательной обученной модели.

Обычно для обучения выбирают несколько алгоритмов, если только один конкретный алгоритм явно не подходит для варианта использования и данных. Выбор наиболее подходящего алгоритма (алгоритмов) для развертывания зависит от скорости обучения и логического вывода, затрат, размера и типа данных, доступной инфраструктуры и желаемой производительности в автономном режиме.

Некоторые из наиболее распространенных методов машинного моделирования:

• Линейная регрессия, SVM, случайный лес, усиленные деревья и нейронные сети*, для обучения с учителем
• K-средства для обучения без учителя

* Для глубокого обучения существует последующая фаза «разработки архитектуры модели», чтобы определить точные слои — необязательно поверх предварительно обученных сетей — для использования в окончательной модели нейронной сети.

3. Настройка гиперпараметров

Каждый алгоритм имеет набор гиперпараметров по умолчанию, который вряд ли будет наиболее эффективным для любого варианта использования и данных. Мы выполняем настройку гиперпараметров для подмножества данных перед обучением окончательной модели на полном наборе данных, чтобы максимизировать производительность каждого алгоритма.

Мы также должны предоставить проверочный набор при настройке модели для оценки с различными вариантами выбора гиперпараметров, чтобы сохранить набор для оценки невидимым для окончательной оценки модели.

4. Обучение модели

Это процесс подгонки обучающих данных к настроенному алгоритму.

Как организовать переобучение модели в производство

Сквозное обучение модели — это экспериментальный процесс, требующий множества итераций. Для каждого выбранного алгоритма мы можем ожидать многократного повторения шагов 3 и 4 и частого обновления набора функций, предоставленного в качестве входных данных. Вот почему наличие надежного и удобного процесса отслеживания экспериментов, обеспечивающего систематический, повторяемый и воспроизводимый процесс, такой как MLRun, так важен для успеха инициатив в области науки о данных.

В производственной среде мы можем ожидать периодического переобучения модели по мере поступления новых данных, чтобы свести к минимуму вероятность смещения концепций. Переобучение модели лучше всего автоматизировать, чтобы оно выполнялось по расписанию и, возможно, запускалось в отслеживаемой сквозной производственной системе.