Новая форма сзв м: Новая форма СЗВ-М

Как будет работать Социальный фонд России в Иркутской области

О работе Социального фонда России в Иркутской области рассказали 13 декабря 2022 года в пресс-центре газеты «Областная».

– С 1 января 2023 года произойдет объединение Пенсионного фонда и Фонда социального страхования, – рассказала управляющий Отделением ПФР по Иркутской области Надежда Козлова. – В Иркутской области вся подготовительная работа уже проведена. Остаются все прежние офисы действующих клиентских служб ПФР, их 38, и добавляется офис обслуживания в городе Иркутске по адресу Свердлова, 41, где сейчас расположен офис ФСС. В процессе создания единых офисов клиентского обслуживания все специалисты прошли обучение и стажировку, чтобы каждый из них мог оказывать услуги как ПФР, так и ФСС. Объединение фондов даст возможность гражданам быстрее и удобнее обращаться сразу за несколькими мерами поддержки. Все услуги по линии ПФР и ФСС можно будет получить в одном месте в рамках «одного окна», что позволит существенно упростить порядок получения выплат.

Сегодня оба фонда работают с одними и теми же гражданами и запрашивают информацию друг у друга через систему межведомственных запросов. После объединения фондов делать запросы будет не нужно. Единая база данных соберет больше информации о гражданах, которая необходима для назначения мер поддержки, в результате чего сократятся сроки ожидания выплат. Обратиться за услугами ПФР и ФСС, которые реализованы в личных кабинетах,  можно будет, как и прежде, на портале Госуслуг.

Социальный фонд России начнет свою работу с 1 января 2023 года. Офисы обслуживания граждан откроются в первый рабочий день после новогодних праздников – 9 января.

Пенсии, пособия и другие выплаты граждане продолжат получать в привычные им даты. Для продолжения выплат не нужно будет подавать никаких документов и заявлений.

Проще станет и работодателям. Сейчас они формируют отдельные расчеты по каждому виду социального страхования, отдельные платежи, и предоставляют отчетность в ПФР и в ФСС. Чтобы существенно упростить процедуру уплаты страховых взносов, вводится единый тариф. Благодаря этому работодателям достаточно будет сформировать один расчет и направить один платеж. Федеральное казначейство самостоятельно распределит его по разным видам страхования, чтобы работодатели не тратили на это усилий и времени. Форма уплаты не меняется – это по-прежнему платежное поручение в банк. В процессе объединения фонды заботятся о том, чтобы избавить работодателей от лишней работы по формированию трех расчетов и платежных поручений, а также нескольких отчетов, как это происходит сегодня. Это не только упростит документооборот для предприятий, но и снизит риск бухгалтерских ошибок и, следовательно, штрафов. Таким образом, будет обеспечено «единое окно» и для бизнеса.

Помимо единого тарифа страховых взносов и единой формы отчетности работодателей, появится одна общая дата представления информации о работниках, что сделает порядок отчетности проще. Также будет отменена ежемесячная отчетность в ПФР по форме СЗВ-М.

Запрашивать копии выплатных дел гражданам в связи с объединением фондов не требуется. Все данные уже хранятся в цифровом формате и надежно защищены. Никаких изменений в информационную систему (и в личные данные людей) в связи с объединением вноситься не будет. А все бумажные архивы останутся на своих местах.

Надежда Козлова также обратила внимание на фейковые новости, верить которым не следует:

– На нашу горячую линию поступают звонки от граждан, которые поверили так называемым экспертам из социальных сетей, что все пенсионные дела пропадут, и спрашивают, как забрать копии дел. Хочу еще раз заверить иркутян, что дела никуда не исчезнут. Вся официальная информация размещена на сайте Пенсионного фонда РФ www.pfr.gov.ru. По объединению фондов там уже есть специальный раздел, где можно найти необходимую информацию, ответы на вопросы. Также ПФР есть в социальных сетях – Одноклассники, Вконтакте, Телеграме. Можно подписаться как на федеральные аккаунты ПФР, так и на наши региональные страницы (t.me/pensionfond, vk.com/pfr_irkutsk, ok.ru/pfr.irkutsk, t.me/pfr_irkutsk). На региональных страницах всегда можно задать свои вопросы, наши специалисты в режиме реального времени отвечают. Единственное уточнение –  преимущественно в будние дни и в рабочее время. Кроме того, за консультацией граждане могут обратиться по телефону Единого контакт-центра 8-800-6 – 000 – 000 либо по региональному номеру  8-800-600-01-48. Получить консультацию можно также в будние дни и рабочее время.

Среди новинок социальных выплат – единое пособие для женщин и детей. Оно вводится с 1 января для нуждающихся семей с детьми и беременных женщин. Эта мера поддержки объединит существующие виды выплат. Таким образом, выстраивается целостная система поддержки семей, которая начинается с момента беременности и длится до момента, когда ребенок достигает 17 лет.

Объединение ПФР и ФСС предусматривает полную преемственность всех выплат, услуг и обязательств. Но получать эти услуги будет удобнее. Не нужно будет обращаться в разные инстанции, а оформление выплат ускорится за счет того, что не потребуется делать межведомственные запросы. Все федеральные выплаты можно будет получать в режиме одного окна.

– Мы уже синхронизировали график приема граждан с коллегами из Фонда социального страхования и провели переподготовку сотрудников, которые будут предоставлять услуги в объединенных офисах обслуживания. В процессе повышения квалификации специалисты Отделения ПФР обучались услугам ФСС, и наоборот,  – отметила Надежда Козлова.

Не повлияет объединение фондов и на условия формирования пенсионных накоплений. Они по-прежнему будут формироваться в выбранной управляющей компании. Перезаключать договор в связи с объединением фондов не нужно. В дальнейшем, как и раньше можно выбрать другую управляющую компанию, с которой у Социального фонда заключен договор доверительного управления пенсионными накоплениями, где средства будут инвестироваться.

Как отметила спикер, ажиотаж и очереди в МФЦ, СФР не ожидаются. Объединение фондов, напротив, позволит расширить географию точек присутствия, где граждане смогут получить сразу все меры поддержки, на которые они имеют право. При этом большинство услуг и дальше будут предоставляться в экстерриториальном формате, то есть без привязки к месту жительства человека. Кроме того, Социальный фонд продолжит развивать дистанционное обслуживание. В перспективе граждане смогут получить практически все услуги Социального фонда России полностью онлайн через электронные сервисы.

ДВОЙНОЙ СОСТАВ

SVM. Метод опорных векторов (SVM) — это… | by sathvik chiramana

Машина опорных векторов (SVM) — это контролируемый алгоритм машинного обучения, используемый как для задач классификации, так и для задач регрессии, но в основном для классификации. В этом блоге мы в основном сосредоточимся на классификации и посмотрим, как работает svm внутри.

Прочитав эту статью, вы сможете получить представление о следующих концепциях

  1. Как работает SVM s?
  2. Что такое Множитель Лагранжа и как он используется в svm?
  3. Что такое двойная формула SVM?

Основная задача SVM :

Основная задача SVM — найти наилучшую разделяющую гиперплоскость для набора обучающих данных, которая максимизирует запас.

Здесь есть много гиперплоскостей, которые могут разделить два класса, и svm найдет гиперплоскость, максимизирующую поля

Причина гиперплоскости, максимизирующей поля :

Чем меньше разница, тем больше шансов, что очки будут неправильно классифицированы. Если мы сохраним разницу как можно шире, мы уменьшим шансы неправильной классификации положительных/отрицательных баллов.

Математика позади SVM

Взято из обмена стеками

Здесь плоскость гиперплоскости w`x + b = 0 является центральной плоскостью, которая разделяет положительные и отрицательные точки данных. w`x + b = 1 — это плоскость, над которой лежат положительные точки, а w`x + b = -1 — это плоскость, ниже которой лежат все отрицательные точки.

Теперь запас это расстояние между плоскостями w`x + b = 1 и w`x+b= -1 и наша задача максимизировать запас.

И мы можем найти, что расстояние между этими двумя гиперплоскостями равно 2/||w||(см. это), и мы хотим максимизировать это расстояние

HARD MARGIN SVM:

положительные точки лежат выше плоскости π (+), а все отрицательные точки лежат ниже плоскости π (-), и ни одна точка не находится между краем. Это можно записать как ограничение y_i * (w`x_i+b)≥1

Теперь вся функция оптимизации может быть записана как

MAX(w) { 2/||w|| } такой, что y_i * (w`x_i + b ) ≥1

MAX(w) { 2/||w|| } можно записать как min(w){||w||/2}, и мы также можем переписать его как min(w){ ||w|| ²/2}

Как найти решение задачи оптимизации с ограничениями?

В математической оптимизации метод множителей Лагранжа представляет собой стратегию нахождения локальных максимумов и минимумов функции с ограничениями-равенствами. 92 →(1)

такое, что h(x,y)=x+y−1=0

мы можем переписать ограничение как y=1-x →(2)

Теперь нарисуйте уравнения (1) и (2) на том же графике, и он будет выглядеть примерно так

Лагранж обнаружил, что минимум f(x,y) при ограничении g(x,y)=0 получается , когда их градиенты указывают в одном направлении . И из графика мы можем ясно видеть, что градиенты как f, так и g указывают почти в одном направлении в точке (0,5, 0,5), и поэтому мы можем объявить, что f (x, y) минимальна в (0,5, 0,5), так что г(х,у)=0

И мы можем записать это математически как
∇f(x,y)=λ∇g(x,y) ==> ∇f(x,y)-λ∇g(x,y)=0

, где ∇ обозначает градиент, и мы умножаем градиент g на f, потому что градиенты f и g почти равны, но не совсем равны, поэтому, чтобы сделать их равными, мы вводим λ в это уравнение, и это λ называется множителем Ларанжа

Теперь вернемся к нашей проблеме жесткого запаса SVM, которую мы можем записать в терминах лагранжа следующим образом:

, где альфа — множитель лагранжа

Двойная форма SVM

Задача Лагранжа обычно решается с использованием двойственной формы. Принцип двойственности гласит, что оптимизацию можно рассматривать с двух разных точек зрения. Первая — это основная форма, которая представляет собой задачу минимизации, а другая — двойственная задача, которая представляет собой задачу максимизации.

Лагранжева формулировка SVM:

все это в уравнении 7.1, тогда мы получаем

Итак, окончательное уравнение будет

И следующая задача оптимизации называется двойственной задачей.

Почему мы пытаемся максимизировать лагранжиан в SVM?

Пусть p∗ оптимальное значение задачи минимизации ||w||²/2(первого числа). Двойственная функция Лагранжа обладает тем свойством, что L(w,b,α)≤p∗. Это нижняя граница основной функции. Вместо решения основной задачи мы хотим получить максимальную нижнюю границу p∗, максимизируя двойственную функцию Лагранжа (двойственная задача).

Мягкая маржа SVM

Идея здесь состоит в том, чтобы не делать нулевую ошибку классификации при обучении, а делать несколько ошибок, если это необходимо. Таким образом, наши ограничения оптимизации теперь становятся равными

, где ζi называется Zeta

, где zeta — это расстояние неправильно классифицированной точки от ее правильной гиперплоскости

Однако нам также необходимо контролировать мягкую границу. Вот почему мы добавляем параметр C, который говорит нам, насколько важным должно быть ζ

Если значение C очень велико, мы пытаемся резко минимизировать количество ошибочно классифицированных точек, что приводит к переоснащению, а с уменьшением значения C будет недообучение 9T.Xj)

  • Альфа(i) больше нуля только для опорных векторов, а для всех остальных точек она равна 0
  • Таким образом, при прогнозировании для точки запроса имеют значение только опорные векторы

    • ОПОРНЫЕ ВЕКТОРНЫЕ МАШИНЫ (SVM). Введение: Все, что вам нужно знать… | Аджай Ядав

    Машина опорных векторов, возможно, является одним из самых популярных и обсуждаемых алгоритмов машинного обучения. Они были чрезвычайно популярны в то время, когда они были разработаны в 1990-х годах, и по-прежнему остаются популярным методом высокопроизводительного алгоритма небольшой тюнинг. В этом блоге мы будем отображать различные концепции SVC.

    Концепции сопоставлены:

    1. Что такое SVM?

    2. Идеология SVM.

    3.Развитие интуиции.

    4. Терминология, используемая в SVM.

    5. Гиперплоскость (поверхность решения).

    6. SVM с жесткими краями.

    7. Мягкая маржа SVM.

    8. Функция потерь Интерпретация SVM.

    9. Двойственная форма SVM.

    10. Что такое трюк ядра?

    11.Типы ядер.

    12. Плюсы и минусы SVM.

    13. Подготовка данных для SVM.

    14. Приложение модели

    Метод опорных векторов, так называемый SVM, представляет собой алгоритм обучения с учителем , который можно использовать для задач классификации и регрессии, таких как классификация опорных векторов (SVC) и регрессия опорных векторов (SVR). Он используется для небольших наборов данных, так как обработка занимает слишком много времени. В этом наборе мы сосредоточимся на SVC.

    SVM основан на идее поиска гиперплоскости, которая лучше всего разделяет функции на разные домены.

    Рассмотрим следующую ситуацию:

    Есть преследователь, который отправляет вам электронные письма, и теперь вы хотите разработать функцию (гиперплоскость), которая четко различает два случая, так что всякий раз, когда вы получаете электронное письмо от сталкера, оно будет классифицировать как спам. Ниже приведены два случая, в которых нарисована гиперплоскость, какой из них вы выберете и почему? найдите минутку, чтобы проанализировать ситуацию ……

    Думаю, вы бы выбрали фигу(а). Вы думали, почему вы выбрали инжир(а)? Потому что электронные письма на рис. (а) четко классифицированы, и вы более уверены в этом по сравнению с рис. (б). По сути, SVM состоит из идеи создания Оптимальной гиперплоскости , которая будет четко классифицировать различные классы (в данном случае это бинарные классы).

    Точки, ближайшие к гиперплоскости, называются точками опорного вектора и расстояние векторов от гиперплоскости называются полями .

    Основная интуиция, которую следует развить здесь, заключается в том, что чем дальше точки SV от гиперплоскости, тем выше вероятность правильной классификации точек в соответствующих областях или классах. Точки SV очень важны при определении гиперплоскости, потому что, если положение векторов изменяется, положение гиперплоскости изменяется. Технически эту гиперплоскость также можно назвать гиперплоскость, максимизирующая поля .

    Так долго в этом посте мы обсуждали гиперплоскость, давайте обоснуем ее значение, прежде чем двигаться дальше. Гиперплоскость — это функция, которая используется для различения объектов. В 2D функция, используемая для классификации объектов, представляет собой линию, тогда как функция, используемая для классификации объектов в 3D, называется плоскостью, аналогично функции, которая классифицирует точку в более высоком измерении, называется гиперплоскостью. Теперь, когда вы знаете о гиперплоскости, давайте вернемся к SVM.

    Предположим, что есть измерения «m»:

    таким образом, уравнение гиперплоскости в измерении «M» может быть задано как =

    где,

    Wi = vectors(W0,W1,W2,W3……Wm )

    b = смещенный термин (W0)

    X = переменные.

    Теперь,

    Предположим, что есть 3 гиперплоскости, а именно (π, π+, π−), такие, что ‘π+’ параллельна ‘π’, проходящей через опорные векторы с положительной стороны, а ‘π-‘ параллельна ‘ π’, проходящий через опорные векторы с отрицательной стороны.

    уравнения каждой гиперплоскости можно рассматривать как:

    для точки X1 :

    Пояснение: когда точка X1, мы можем сказать, что точка лежит на гиперплоскости, и уравнение определяет, что произведение нашего фактического выхода и уравнение гиперплоскости равно 1, что означает, что точка правильно классифицирована в положительной области.

    для точки X3:

    Объяснение: когда точка X3, мы можем сказать, что точка находится вдали от гиперплоскости, и уравнение определяет, что произведение нашего фактического выхода и уравнения гиперплоскости больше 1, что означает, что точка правильно классифицированы в положительной области.

    для точки X4:

    Пояснение: когда точка X4, мы можем сказать, что точка лежит на гиперплоскости в отрицательной области, и уравнение определяет, что произведение нашего фактического выхода и уравнения гиперплоскости равно 1, что означает, что точка правильно классифицирована в отрицательной области.

    для точки X6 :

    Объяснение: когда точка X6, мы можем сказать, что точка находится вдали от гиперплоскости в отрицательной области, и уравнение определяет, что произведение нашего фактического выхода и уравнения гиперплоскости больше 1, что означает, что точка правильно классифицирована в отрицательной области.

    Рассмотрим ограничения, которые не классифицированы:

    для точки X7:

    Пояснение: При Xi = 7 точка классифицируется неправильно, так как для точки 7 wT + b будет меньше единицы, а это нарушает ограничения. Итак, мы обнаружили неправильную классификацию из-за нарушения ограничений. Точно так же мы можем также сказать для точек Xi = 8.

    Таким образом, из приведенных выше примеров мы можем заключить, что для любой точки Xi

    Если YI (WT*XI +B) ≥ 1:

    Тогда XI правильно классифицируется

    ДРУГОЙ:

    XI.

    Таким образом, мы видим, что если точки линейно разделимы, то только наша гиперплоскость может различать их, а если вводится какой-либо выброс, то она не может их разделить. Таким образом, этот тип SVM называется как жесткая маржа SVM 9.0158 (поскольку у нас очень строгие ограничения для правильной классификации каждой точки данных).

    Мы в основном считаем, что данные линейно разделимы, и это может быть не так в реальном сценарии. Нам нужно обновление, чтобы наша функция могла пропускать несколько выбросов и иметь возможность классифицировать почти линейно отделимые точки. По этой причине мы вводим новую переменную Slack ( ξ ), которая называется Xi.

    Если мы введем ξ это в наше предыдущее уравнение, мы можем переписать его как

    Введение Xi

    если ξi= 0,

    точки можно считать правильно классифицированными.

    еще:

    ξi> 0 , Неправильно классифицированные точки.

    , поэтому, если ξi> 0, это означает, что Xi(переменная) находится в неправильном измерении, поэтому мы можем думать о ξi как об ошибке, связанной с Xi(переменной). Средняя ошибка может быть задана как;

    средняя ошибка

    Таким образом, наша цель математически может быть описана как;

    , где ξi = ςi

    ЧТЕНИЕ: Найти вектор w и скаляр b так, чтобы гиперплоскость, представленная w и b, максимизировала предельное расстояние и минимизировала член потерь при условии, что все точки указаны правильно. классифицировано.

    Эта формулировка называется методом мягких границ.

    , когда Zi ≥ 1, потери равны 0, когда Zi < 1, потери увеличиваются.

    , таким образом, можно интерпретировать, что потери шарнира равны max(0,1-Zi).

    Теперь давайте рассмотрим случай, когда наш набор данных вообще не является линейно разделимым.

    По сути, мы можем отделить каждую точку данных, проецируя ее в более высокое измерение, добавляя к ней соответствующие функции, как мы делаем в логистической регрессии. Но с SVM есть мощный способ выполнить эту задачу проецирования данных в более высокое измерение. Обсуждаемый выше состав представлял собой первичную форму SVM 9.0158 . Альтернативный метод представляет собой двойную форму SVM, в которой используется множитель Лагранжа для решения задачи оптимизации ограничений.

    Примечание:

    Если αi>0, то Xi является опорным вектором, а когда αi=0, то Xi не является опорным вектором.

    Наблюдение:

    1. Для решения реальной задачи нам не требуется фактическая точка данных, вместо этого может быть достаточно скалярного произведения между каждой парой вектора.
    2. Для вычисления константы со смещением «b» нам требуется только скалярное произведение.
    3. Основное преимущество двойной формы SVM по сравнению с формулировкой Лагранжа заключается в том, что она зависит только от α .

    Переходя к основной части SVM, которой она наиболее известна, трюк с ядром . Ядро — это способ вычисления скалярного произведения двух векторов x и y в некотором (очень многомерном) пространстве признаков, поэтому функции ядра иногда называют «обобщенным скалярным произведением».

    попробуйте прочитать это уравнение…s.t = подвергнуто

    Применение трюка с ядром означает просто замену скалярного произведения двух векторов функцией ядра.

    1. линейное ядро ​​
    2. полиномиальное ядро ​​
    3. ядро ​​радиальной базисной функции (RBF)/гауссово ядро ​​

    Мы сосредоточимся на полиноме и гауссовском ядре, поскольку они наиболее часто используются.

    Ядро полинома:

    В общем случае ядро ​​полинома определяется как ;

    b = степень ядра & a = постоянный член. 9т и Зб.

    Метод 1:

    Традиционно мы решили бы это с помощью:

    , что заняло бы много времени, так как нам пришлось бы выполнять скалярное произведение для каждой точки данных, а затем вычислять скалярное произведение, которое нам может понадобиться для умножения. Представьте, что мы делаем это для тысяча точек данных….

    Или же мы могли бы просто использовать

    Метод 2:

    с использованием трюка ядра:

    В этом методе мы можем просто вычислить скалярное произведение, увеличив значение мощности. Просто не правда ли?

    Ядро радиальной базисной функции (RBF)/ Гауссово ядро:

    Гауссовская RBF (радиальная базисная функция) — еще один популярный метод ядра, используемый в моделях SVM для получения дополнительной информации. Ядро РБФ представляет собой функцию, значение которой зависит от расстояния от начала координат или от некоторой точки. Gaussian Kernel имеет следующий формат;

    ||Х1 — Х2 || = Евклидово расстояние между X1 и X2

    Используя расстояние в исходном пространстве, мы вычисляем скалярное произведение (сходство) X1 и X2.

    Примечание: сходство — это угловое расстояние между двумя точками.

    Параметры:

    1. C: Инверсия силы регуляризации.

    Поведение: По мере увеличения значения c модель получает переобучение.

    По мере уменьшения значения c модель не соответствует.

    2. γ : Гамма (используется только для ядра RBF)

    Поведение: По мере увеличения значения « γ » модель получает переоснащение.

    По мере уменьшения значения ‘ γ ’ модель не соответствует.

    Плюсы:

    1. Действительно эффективен в высшем измерении.
    2. Эффективен, когда количество функций превышает число обучающих примеров.
    3. Лучший алгоритм, когда классы являются разделимыми
    4. На гиперплоскость влияют только опорные векторы, поэтому выбросы оказывают меньшее влияние.
    5. SVM подходит для экстремальной двоичной классификации.

    минусы:

    1. Для обработки больших наборов данных требуется много времени.
    2. Плохо работает в случае перекрытия классов.
    3. Правильный выбор гиперпараметров SVM, обеспечивающих достаточную производительность обобщения.
    4. Выбор подходящей функции ядра может оказаться сложной задачей.

    1. Числовое преобразование:

    SVM предполагает, что ваши входные данные являются числовыми, а не категориальными. Таким образом, вы можете преобразовать их, используя один из наиболее часто используемых « один горячий кодировщик 9».0158 г, этикетка-кодировка и т.д. ».

    2. Двоичное преобразование:

    Поскольку SVM может классифицировать только двоичные данные, вам потребуется преобразовать многомерный набор данных в двоичную форму, используя метод ( один против остальных / метод «один против одного» ) метод преобразования.