Фото грибка ногтей на ногах: ᐈ Как лечить грибок на ногах? ~【Виды, лечение, профилактика】

Как выглядит грибок на ногах: признаки заболевания

Как происходит заражение?

Источником грибковой инфекции может являться больной человек. 3аразиться грибком стопы и ногтей можно через общую обувь, одежду или бытовые предметы — маникюрные принадлежности, мочалки, полотенца, коврики в ванной⁴. Наиболее высока вероятность заражения в банях, саунах, бассейнах, душевых спортзалов⁴.

Что еще способствует развитию грибка на ногах?

• Ссадины и трещины межпальцевых зон;
• Плоскостопие;
• Потливость или, наоборот, сухость кожи ног;
• Сахарный диабет;
• Недостаточная гигиена ног;
• Иммунные нарушения;
• Расстройство кровообращения ног при сосудистых заболеваниях;
• Прием некоторых лекарств (например, антибиотиков)⁴.

Первые симптомы грибковой инфекции на ногах

 

Не все знают, как выглядит грибок на ногах. В начале заболевания может беспокоить сухость кожи, умеренный зуд кожи подошв или межпальцевых складок⁴.

На начальной стадии человек может расценивать данные симптомы как обычную сухость кожи, шелушение или опрелости. В связи с этим некоторые пациенты безрезультатно используют увлажняющие и смягчающие средства, которые не устраняют признаки болезни и не приносят облегчения¹. Ведь лечиться от грибка стопы и ногтей можно только при помощи специальных противогрибковых лекарств^2,4.

 

Первые симптомы поражения ногтевой пластины тоже не всегда вызывают тревогу. Порой на начальной стадии грибок проявляет себя едва заметным изменением цвета и структуры ногтевой пластины⁵. Толщина и форма ее не меняются. Могут появиться такие признаки, как тусклость и ломкость ногтей

2.

Как в дальнейшем проявляется грибок на ногах

В дальнейшем при поражении кожи могут появиться такие симптомы, как мелкие поверхностные трещины межпальцевых складок или подошв⁴. Наиболее часто страдают пространства между третьим и четвертым, а также между четвертым и пятым пальцами⁴.

Могут возникать такие симптомы, как отечность и покраснение межпальцевых промежутков или свода стопы с дальнейшим мокнутием, образованием пузырей, эрозий, опрелостей, глубоких и болезненных трещин⁴.

 

При гипертрофической форме микоза ногтевая пластинка деформируется, утолщается, ноготь крошится, его края становятся неровными. Сильно утолщенный ноготь может загибаться в виде клюва

2. Характерен такой симптом, как изменение цвета ногтевой пластины. Она может становиться желтоватой или буроватой, реже — чёрной, зеленовато-желтой или серой^2,4.

 

При атрофической форме микоза ноготь может быть истончен, возможно отслоение от ногтевого ложа с образованием пустот или даже его разрушение^2,4, рост ногтя может быть нарушен^2,5. Иногда ноготь имеет вогнутую форму, напоминая ложку². Наиболее часто поражаются ногти первого и пятого пальца⁴.

Чем раньше начато лечение грибковой инфекции, тем оно экономически доступнее

6.

При запущенных формах может потребоваться комбинированное лечение с использованием не только местных, но и системных таблетированных противогрибковых средств. При обращении же к специалисту на стадии первых симптомов обычно бывает достаточно местного лечения⁴.

Экзодерил^® (Нафтифин) является современным противогрибковым препаратом, активным в отношении дерматофитов, плесеней, дрожжевых и других грибов⁹. Нафтифин (Экзодерил^®) включен в Федеральные клинические рекомендации для лечения грибковой инфекции кожи и ногтей

4.

Подробнее об Экзодерил^® растворе Подробнее об Экзодерил^® креме

Возможность выбора лекарственной формы препарата делает лечение более удобным. В зависимости от того, как выглядит грибок на ногах, специалист может порекомендовать раствор или крем. Раствор Экзодерил^® может применяться для лечения грибка ногтя, благодаря глубокому проникновению в ногтевую пластину. А крем Экзодерил^® больше подходит для лечения грибка кожи, так как не содержит этилового спирта, а значит, не раздражает кожу⁸.

При ответственном подходе к лечению и тщательном соблюдении рекомендаций специалиста вероятность успешного избавления от грибка на ногах возрастает.

Лечение грибка ногтей лазером в Москве: цены, фото и отзывы

Описание процедуры

Заразиться грибком ногтей можно как угодно: от обычного несоблюдения норм гигиены до пребывания в местах общественного пользования (бани, бассейны, спортзалы). Если говорим о грибке ногтей на ногах, то причиной его возникновения в том числе может стать неудобная обувь, которая не дает “дышать” коже, и примерка чужой обуви. Будьте внимательны и следите за своей гигиеной! Тщательно мойте ноги и руки, не подвергайте их внешним повреждениям, чтобы не занести инфекцию. До 90% случаев её возбудителями являются грибы дерматофиты и плесневелые грибы. Если заражение все-таки произошло, то есть несколько способов устранения проблемы.

С грибком ногтей (онихомикозом) можно бороться приемом лекарственных препаратов внутрь, можно попробовать различные мази. Но ни один из этих вариантов не достигает источника заражения в полной мере. Поэтому наиболее эффективным способом удаления грибка станет лечение лазером.

В нашей клинике работают подологи, которые специализируются на лечении онихомикоза. Если у вас есть подозрение на заражение, приходите к нам на консультацию!

Время процедуры

Лечение грибка ногтей лазером обычно занимает не больше 30 минут. Но помните, что все случаи индивидуальны. И потому мы не можем заранее определить время сеанса. Приходите на консультацию, врач определит, сколько потребуется процедур и времени.

Подготовка

Перед сеансом лазерного лечения грибка обязательно:

• Смойте лак с ногтей
• Не пользуйтесь кремом или маслами в зоне обработки лазером
• Тщательно помойте руки/ноги в зависимости от того, где будете лечить грибок

 

Результат

Вылечить грибок можно за 3-4 процедуры. Во время первых сеансов уничтожается мицелий грибка. На завершающей процедуре восстанавливается структура ногтя. Лазер активизирует процессы регенерации и ускоряет кровообращение.

В течение двух недель после сеанса рекомендуем избегать нагрузок, которые могут травмировать ноготь. А также посещение общественных мест, таких как бани и бассейны.
Окончательный результат будет виден, когда полностью отрастет здоровый ноготь. На это может уйти 6-9 месяцев при условии соблюдения указаний врача и дополнительного лечения.

Как проводится процедура

Перед проведением процедуры лазерного удаления грибка ногтей вы приходите на консультацию. Только после неё можно приступать к работе с лазером. Сначала врач обезжиривает ноготь, с которым будет работать. Затем на лазерном аппарате выстраивается нужный режим работы.

Лазерный луч направляется прямо на ногтевую пластину на глубину ногтевого ложа — это пространство под ногтем. С внешней стороны до него не добраться, именно поэтому лечение грибка мазями не всегда дает результат. Для лазера же препятствий не существует. Поэтому с ним лечение проходит гораздо эффективнее. Вы быстрее возвращаетесь в привычный образ жизни. Сравнивая хирургическое вмешательство при лечении онихомикоза и лазерное, последнее опять будет на первом месте. Так как процедура безболезненная, не требует долгого восстановления и особого ухода.

Показания

Два момента, на которые вы должны обращать внимание: это изменение цвета ногтя и его структуры.

Цвет. Здоровые ногти имеют одинаковый оттенок по всей своей длине: от кутикулы до свободного края ногтевой пластины. Желтые и белесые пятна на поверхности ногтя, под ним или на коже свидетельствуют о заболевании. В некоторых случаях это не пятна, а полосы разной толщины.

Структура. Здоровые ногти — крепкие, гладкие и одинаковой толщины. Ногти с грибковым заболеванием крошатся или ломаются, имеют неровный край. Также отличаются друг от друга по толщине. Это не значит, что больной ноготь обязательно будет тонким. Нередко грибок приводит к утолщению ногтевой пластины.

Также ориентируйтесь на свои ощущения. Грибок может вызывать неприятный запах, жжение и зуд, заметно воспаление околоногтевого валика. Лазерное лечение грибка ногтей вернет им здоровый цвет, укрепит ногтевую пластину и предотвратит дальнейшее распространение инфекции.

 

Препараты и оборудование

Для удаления грибка ногтей мы работаем на лазерном аппарате Fotona Dynamis PRO. Процедура пройдет быстро и безболезненно.

Как мы уже говорили, эффективность лазера заключается в том, что он достигает самого ногтевого ложа, в котором размножается инфекция. Аппарат Fotona оснащен неодимовым лазером с длиной волны 1064 нм. Этого достаточно, чтобы добраться до источника заражения, разрушить белковую структуру онихомикоза, и таким образом избавиться от грибка.

Обращаем внимание, что противогрибковая терапия на Fotona Dynamis PRO одобрена FDA (агентство Министерства здравоохранения и социальных служб США).

 

Читать подробнее

Лазерное лечение грибка ногтей в Киеве

Лечение грибка ногтей лазером в Киеве

Грибок ногтей – инфекционное заболевание, которым по статистике страдает около 20% населения. Такой недуг доставляет физический дискомфорт, а также оставляет негативный отпечаток на психике. Если пустить все на самотёк, велика вероятность деформации, а в худшем случаи и потеря ногтя. Чтобы избежать таких последствий, следует при первых симптомах развития болезни обратиться в клинику.

Если говорить о самом действенном способе по борьбе с онихомикозом – это лечение грибка ногтей лазером.

 

Лазерное лечение грибка ногтей в Киеве: поможем избавиться от оникомихоза всего за несколько сеансов

• Лазерное лечение грибка ногтей на руках. За помощью стоит обратиться при первых признаках заболевания. Инфекция способна переходить как на соседние пальцы, так и на вторую руку. Помимо того, что грибок причиняет дискомфорт, заболевание также заразно. На ранних стадиях избавиться от инфекции можно достаточно быстро.
• Лазерное лечение грибка ногтей на ногах. Поскольку стопы более закрыты от взора окружающих, существует тенденция оттягивать визит к специалисту. Что является откровенно несбыточной надежной на самоизлечение. На деле же все выглядит иначе: чем скорее Вы обратитесь к профессионалам, тем быстрее можно будет избавиться от грибка ногтей.

Заболеванию подвержены представители обоих полов. Возраст, состояние здоровья и даже меры профилактики не способны застраховать от поражения грибковой инфекцией.

Побороть заболевание Вам помогут опытные специалисты клиники BeautyMed.

Особенности лечения лазером

Чтобы избавиться от грибка, врач направляет луч лазера (оборудование предварительно настраивают, исходя из особенностей зоны воздействия) на пораженный участок. Под его действием происходит разрушение грибка. Во время процедуры пациент не ощущает боли, лишь еле уловимое тепло, исходящее от рабочего прибора.

Побочных эффектов нет. Сразу после лечения можно приступить к выполнению привычных вам дел. Длительность лечения определяется врачом после взятия соскоба и микроскопии.

Как правило, лазерное лечение грибка ногтей в Киеве, проходит за 4-8 сеансов по 15-20 ми.

Подготовка

Лазерное лечение грибка ногтей в Киеве хорошо тем, что не нуждается в предварительной подготовке. За три дня до помещения врача следует отказаться от маникюра. При желании перед сеансом можно отпарить ногти.

Противопоказания

Лазерное лечение не подходит, если наблюдают наличие злокачественной опухоли, эпилепсии и аутоиммунной патологии.

Преимущества

Лазерное лечение ногтей от грибка имеет ряд преимуществ:

• безболезненность;
• безопасность — обусловлена она тем, что луч направляют лишь на пораженный участок, е затрагивая при этом здоровые ткани;
• нет системного воздействия;
• эффективность – с помощью данного метода удается побороть заболевание;
• доступная цена.

К плюсам также стоит отнести короткий курс – в среднем лечение занимает месяц (2-5 процедур). Также стоит отметить, что отсутствует восстановительный период, что очень удобно для занятых людей, у которых каждая минута на вес золота.

Результат будет виден уже через 1-2 месяца, когда отрастет ноготь.

 

Почему лечение грибка ногтей народными средствами не принесет желаемого результата?

Важно понимать, что инфекция поражает кожу. В то время как все «домашние средства» по борьбе с грибком подразумевают обработку ногтя.

Что происходит при заболевании? Грибок появляется на коже. Это могут быть пальцы ног или рук. Заразиться можно в бассейне, в душевой после работы и даже в любимом СПА-салоне. Далее инфекция распространяется под ногтевую пластину, что значительно усложняет лечение.

Внешняя обработка просто не достигает зоны под ногтем, тогда как препараты для орального применения могут отрицательно влиять на печень и почки. Именно поэтому лечение грибка ногтей уксусом, йодом или кремом абсолютно неэффективно. Только лазер, который способен проникать сквозь ноготь и воздействовать на пораженную зону, способен избавить Вас от инфекции. Не стоит экспериментировать в домашних условиях, когда проблемой должны заниматься профессионалы.

 

Преимущества лазерного лечения грибка от клиники «БьютиМед»

• Точечное воздействие. Лазер поражает исключительно грибковую зону, не задевая кожные ткани. Это самый безопасный способ вылечить грибок на ногтях.
• Эффективность процедуры. На ранних стадиях заболевания вывести грибок на ногтях можно всего за пару сеансов. Лечение оникомихоза лазером происходит в максимально короткие сроки – длительность одной процедуры редко превышает 20 минут.
• Безболезненность сеанса. Воздействие лазера не причиняет дискомфорта. Удаление грибка ногтей проходит с улыбкой на лице пациента.
• Короткий курс. В среднем лечение грибка на ногтях занимает до одного месяца. За это время проводится от двух до пяти процедур.
• Удобный график. Лазерное удаление грибка ногтей не требует восстановительного периода. Лечение займет минимум времени в Вашем графике.

 

Как выглядит грибок ногтей?

Изменение окраса ногтевой пластины – это один из первых признаков заболевания. Ноготь желтеет, теряет блеск, становится более плотным либо трескается. Возможно заметное отторжение пластины от кожи. Грибковое поражение ногтей быстро распространяется на соседние участки. Потому действовать нужно при первых обнаружениях симптомов.

 

Лечение в «БьютиМед»

Врач-дерматолог проведет обследование и, исходя из полученных данных, назначит подходящую схему лечения грибка. Курс лечения в каждом случае индивидуален.

В работе используем только проверенное оборудование и косметических средства именных брендов, чья эффективность доказана.

Выбор в пользу «БьютиМед»

• Каждый врач в клинике «БьютиМед» имеет высшее медицинское образование и многолетний опыт работы, а также регулярно ездит в Европу для повышения квалификации.
• Клиника имеет лицензию. Цена на лазерное лечение грибка ногтей конкурентоспособная. Убедитесь в этом сами, ознакомившись с нашим прайс-листом.
• В работе используем современное оборудование, инновационные технологии и проверенные косметические/медицинские средства.

К каждому клиенту у нас индивидуальный подход. Для каждого пациента разрабатываем индивидуальный курс лечения.

Также многие клиенты отмечают удобное месторасположение клиники. Добраться к нам удобно из разных районов столицы, а также из близлежащих городов.

Записаться на консультацию вы можете онлайн или по телефону. Мы работаем ежедневно с 9.00 до 21.00.

Из категории лазерное лечение грибка ногтей, наши клиенты так же посещают процедуру — Лазерная дерматология

Получить бесплатную консультацию

Лазерное лечение онихомикоза (грибок ногтей)

• Одна зона (5 пальцев одной руки/ноги) 450 грн
• 4 зоны 1200 грн

AI превосходит дерматологов в диагностике грибка ногтей

К счастью для таких искусственных нейронных сетей — позже переименованных в «глубокое обучение», когда они включали дополнительные слои нейронов, — десятилетия Закон Мура и другие усовершенствования компьютерного оборудования привели к увеличению примерно в 10 миллионов раз количества вычислений, которые компьютер мог выполнять за секунду. Поэтому, когда исследователи вернулись к глубокому обучению в конце 2000-х годов, они использовали инструменты, соответствующие этой задаче.

Эти более мощные компьютеры позволили создавать сети с гораздо большим количеством соединений и нейронов и, следовательно, с большей способностью моделировать сложные явления.Исследователи использовали эту способность, побивая рекорд за рекордом, применяя глубокое обучение к новым задачам.

Хотя развитие глубокого обучения могло быть стремительным, его будущее может быть тернистым. Как и Розенблатт до них, сегодняшние исследователи глубокого обучения приближаются к рубежу того, чего могут достичь их инструменты. Чтобы понять, почему это изменит машинное обучение, вы должны сначала понять, почему глубокое обучение оказалось таким успешным и чего стоит его поддерживать.

Глубокое обучение — это современное воплощение давней тенденции в области искусственного интеллекта, которая заключается в переходе от оптимизированных систем, основанных на экспертных знаниях, к гибким статистическим моделям. Ранние системы искусственного интеллекта основывались на правилах, применяя логику и экспертные знания для получения результатов. Более поздние системы включали обучение установке регулируемых параметров, но обычно их было немного.

Сегодняшние нейронные сети также изучают значения параметров, но эти параметры являются частью таких гибких компьютерных моделей, которые, если они достаточно велики, становятся универсальными аппроксиматорами функций, что означает, что они могут соответствовать любому типу данных. Эта неограниченная гибкость — причина, по которой глубокое обучение может применяться во многих различных областях.

Гибкость нейронных сетей достигается благодаря тому, что они принимают множество входных данных в модель и объединяют их множеством способов. Это означает, что выходные данные будут результатом применения не простых формул, а чрезвычайно сложных.

Например, когда передовая система распознавания изображений Noisy Student преобразует значения пикселей изображения в вероятности того, что является объектом на этом изображении, используя сеть с 480 миллионами параметров. Обучение определению значений такого большого количества параметров еще более примечательно, потому что оно проводилось только с 1,2 миллионами помеченных изображений, что по понятным причинам может сбить с толку тех из нас, кто помнит из школьной алгебры, что у нас должно быть больше уравнений, чем неизвестные. Нарушение этого правила оказывается ключевым.

Модели глубокого обучения чрезмерно параметризованы, то есть у них больше параметров, чем точек данных, доступных для обучения. В классическом случае это привело бы к переобучению, когда модель не только изучает общие тенденции, но и случайные причуды данных, на которых она была обучена.Глубокое обучение позволяет избежать этой ловушки, случайным образом инициализируя параметры, а затем итеративно корректируя их наборы для лучшего соответствия данным, используя метод, называемый стохастическим градиентным спуском. Удивительно, но доказано, что эта процедура обеспечивает хорошее обобщение изученной модели.

Успех гибких моделей глубокого обучения можно увидеть в машинном переводе. На протяжении десятилетий программное обеспечение использовалось для перевода текста с одного языка на другой. В ранних подходах к этой проблеме использовались правила, разработанные знатоками грамматики.Но по мере того, как все больше текстовых данных становилось доступным на определенных языках, можно было применять статистические подходы — те, которые носят такие эзотерические названия, как максимальная энтропия, скрытые марковские модели и условные случайные поля.

Первоначально подходы, которые лучше всего работали для каждого языка, различались в зависимости от доступности данных и грамматических свойств. Например, подходы к переводу на такие языки, как урду, арабский и малайский, основанные на правилах, поначалу превосходили статистические. Сегодня все эти подходы опередили глубокое обучение, которое зарекомендовало себя лучше почти везде, где оно применяется.

Итак, хорошая новость заключается в том, что глубокое обучение обеспечивает огромную гибкость. Плохая новость заключается в том, что такая гибкость требует огромных вычислительных затрат. Эта печальная реальность состоит из двух частей.

Экстраполируя достижения последних лет, можно предположить, что 2025 год — уровень ошибок в лучших разработанных системах глубокого обучения для распознавания объектов в наборе данных ImageNet должен быть снизился до 5 процентов [вверху]. Но вычислительные ресурсы и энергия, необходимая для обучения такой будущей системы, будет огромной, приводит к выбросу такого же количества углекислого газа, как в Нью-Йорке Город генерирует за один месяц [внизу]. ИСТОЧНИК: N.C. THOMPSON, K. GREENEWALD, K. LEE, G.F. МАНСО

Первая часть верна для всех статистических моделей: повысить производительность в раз k, не менее k ² дополнительных точек данных необходимо использовать для обучения модели. Вторая часть вычислительных затрат явно связана с чрезмерной параметризацией. После учета это дает общие вычислительные затраты на улучшение , по крайней мере, k ⁴ . Эта маленькая цифра 4 в экспоненте очень дорога: например, 10-кратное улучшение потребует, по крайней мере, 10 000-кратного увеличения вычислений.

Чтобы сделать компромисс гибкости и вычислений более наглядным, рассмотрим сценарий, в котором вы пытаетесь предсказать, выявляет ли рентгеновский снимок пациента рак. Предположим далее, что истинный ответ можно найти, измерив на рентгеновском снимке 100 деталей (часто называемых переменными или характеристиками). Проблема в том, что мы не знаем заранее, какие переменные важны, и может быть очень большой пул переменных-кандидатов для рассмотрения.

Экспертно-системный подход к этой проблеме заключался бы в том, чтобы люди, обладающие знаниями в области радиологии и онкологии, указывали переменные, которые они считают важными, позволяя системе исследовать только те. Подход гибкой системы заключается в том, чтобы протестировать как можно больше переменных и позволить системе самостоятельно определить, какие из них важны, требуя большего количества данных и неся гораздо более высокие вычислительные затраты в процессе.

Модели, для которых эксперты установили релевантные переменные, могут быстро узнать, какие значения лучше всего подходят для этих переменных, делая это с ограниченным объемом вычислений — вот почему они были так популярны на раннем этапе.Но их способность изучать срывается, если эксперт неправильно указал все переменные, которые должны быть включены в модель. Напротив, гибкие модели, такие как глубокое обучение, менее эффективны, требуя гораздо больше вычислений, чтобы соответствовать производительности экспертных моделей. Но при достаточном количестве вычислений (и данных) гибкие модели могут превзойти те, для которых эксперты пытались указать соответствующие переменные.

Очевидно, что вы можете повысить производительность за счет глубокого обучения, если будете использовать больше вычислительных мощностей для создания более крупных моделей и обучения их с большим объемом данных.Но насколько дорого обойдется эта вычислительная нагрузка? Станут ли затраты достаточно высокими, чтобы препятствовать прогрессу?

Чтобы конкретно ответить на эти вопросы, недавно мы собрали данные из более чем 1000 исследовательских работ по глубокому обучению, охватывающих области классификации изображений, обнаружения объектов, ответов на вопросы, распознавания именованных сущностей и машинного перевода. Здесь мы подробно обсудим только классификацию изображений, но уроки применимы в широком смысле.

С годами уменьшение ошибок классификации изображений привело к огромному увеличению вычислительной нагрузки.Например, в 2012 г. AlexNet, модель, которая впервые продемонстрировала возможности обучения систем глубокого обучения на графических процессорах (ГП), обучалась в течение пяти-шести дней с использованием двух ГП. К 2018 году другая модель, NASNet-A, вдвое сократила количество ошибок AlexNet, но для этого использовала более чем в 1000 раз больше вычислений.

Наш анализ этого явления также позволил нам сравнить то, что произошло на самом деле, с теоретическими ожиданиями. Теория говорит нам, что вычисления должны масштабироваться, по крайней мере, в четвертой степени повышения производительности.На практике фактические требования масштабировались по крайней мере с девятая мощность.

Эта девятая степень означает, что для уменьшения количества ошибок вдвое вам может потребоваться более чем в 500 раз больше вычислительных ресурсов. Это ужасно высокая цена. Однако здесь может быть серебряная подкладка. Разрыв между тем, что происходит на практике, и тем, что предсказывает теория, может означать, что есть еще неоткрытые алгоритмические улучшения, которые могут значительно повысить эффективность глубокого обучения.

Чтобы уменьшить количество ошибок вдвое, вам может потребоваться более чем в 500 раз больше вычислительных ресурсов.

Как мы уже отмечали, закон Мура и другие достижения в области аппаратного обеспечения значительно повысили производительность чипа. Означает ли это, что рост требований к вычислениям не имеет значения? К сожалению нет. Из 1000-кратной разницы в вычислениях, используемых AlexNet и NASNet-A, только шестикратное улучшение произошло за счет лучшего оборудования; остальное было связано с использованием большего количества процессоров или более длительной их работой, что повлекло за собой более высокие затраты.

Оценив кривую вычислительных затрат и производительности для распознавания изображений, мы можем использовать ее, чтобы оценить, сколько вычислений потребуется для достижения еще более впечатляющих тестов производительности в будущем. Например, для достижения 5-процентного коэффициента ошибок потребуется 10 ¹⁹ миллиардов операций с плавающей запятой.

Важная работа ученых Массачусетского университета в Амхерсте позволяет нам понять экономические затраты и выбросы углерода, связанные с этой вычислительной нагрузкой.Ответ мрачен: обучение такой модели обойдется в 100 миллиардов долларов и приведет к таким же выбросам углерода, как Нью-Йорк за месяц. И если мы оценим вычислительную нагрузку в 1 процент ошибок, результаты будут значительно хуже.

Разумно ли делать экстраполяцию стольких порядков величин? Да и нет. Конечно, важно понимать, что прогнозы неточны, хотя с такими ошеломляющими результатами они не обязательно должны передавать общее сообщение о неустойчивости.Экстраполируя таким образом было бы неразумным, если бы мы предположили, что исследователи будут следовать по этой траектории до такого крайнего результата. Мы этого не делаем. Столкнувшись с резким ростом затрат, исследователям придется либо найти более эффективные способы решения этих проблем, либо они откажутся от работы над этими проблемами, и прогресс будет замедляться.

С другой стороны, экстраполяция наших результатов не только разумна, но и важна, потому что она отражает масштабность стоящих перед нами задач.Передний край этой проблемы уже становится очевидным. Когда дочерняя компания Google DeepMind обучил свою систему игре в го, это было оценено в 35 миллионов долларов. Когда исследователи DeepMind разработали систему для игры в видеоигру StarCraft II , они целенаправленно не пробовали несколько способов создания архитектуры важного компонента, поскольку стоимость обучения была бы слишком высокой.

В OpenAI, важный аналитический центр в области машинного обучения, исследователи недавно разработали и обучили широко известную языковую систему глубокого обучения под названием GPT-3 стоимостью более 4 миллионов долларов.Несмотря на то, что они допустили ошибку при внедрении системы, они не исправили ее, просто объяснив в приложении к своей научной публикации, что «из-за стоимости обучения было невозможно переобучить модель».

Даже компании, не связанные с технологической отраслью, теперь начинают уклоняться от вычислительных затрат на глубокое обучение. Крупная европейская сеть супермаркетов недавно отказалась от системы на основе глубокого обучения, которая значительно улучшила ее способность предсказывать, какие продукты будут куплены.Руководители компании отказались от этой попытки, поскольку посчитали, что стоимость обучения и эксплуатации системы будет слишком высокой.

Столкнувшись с ростом экономических и экологических затрат, сообществу, занимающемуся глубоким обучением, необходимо будет найти способы повысить производительность, не вызывая чрезмерных требований к вычислениям. Если они этого не сделают, прогресс остановится. Но пока не отчаивайтесь: многое делается для решения этой проблемы.

Одна из стратегий — использовать процессоры, специально разработанные для эффективных вычислений с глубоким обучением.Этот подход широко использовался в течение последнего десятилетия, когда ЦП уступили место графическим процессорам и, в некоторых случаях, программируемым на месте массивам вентилей и ИС для конкретных приложений (включая Google Блок тензорной обработки). По сути, все эти подходы приносят в жертву универсальность вычислительной платформы в пользу эффективности повышенной специализации. Но отдача от такой специализации уменьшается. Таким образом, долгосрочные выгоды потребуют принятия совершенно иных аппаратных структур — возможно, аппаратных средств, основанных на аналоговых, нейроморфных, оптических или квантовых системах.Однако до сих пор эти совершенно разные аппаратные платформы еще не оказали большого влияния.

Мы должны либо адаптировать методы глубокого обучения, либо столкнуться с гораздо более медленным прогрессом в будущем.

Другой подход к снижению вычислительной нагрузки заключается в создании нейронных сетей, которые при реализации становятся меньше. Эта тактика снижает стоимость каждый раз, когда вы их используете, но часто увеличивает стоимость обучения (что мы уже описывали в этой статье). Какая из этих затрат имеет наибольшее значение, зависит от ситуации.Для широко используемой модели эксплуатационные расходы являются самой большой составляющей общей инвестируемой суммы. Для других моделей — например, тех, которые часто требуют переобучения, — затраты на обучение могут преобладать. В любом случае общая стоимость должна быть больше, чем просто обучение. Поэтому, если затраты на обучение слишком высоки, как мы показали, общие затраты тоже будут.

И это проблема, связанная с различными тактиками, которые использовались для уменьшения масштабов внедрения: они недостаточно сокращают затраты на обучение.Например, один позволяет обучать большую сеть, но снижает сложность во время обучения. Другой предполагает обучение большой сети с последующим «отсечением» неважных соединений. Еще один находит максимально эффективную архитектуру, оптимизируя множество моделей — это называется поиском нейронной архитектуры. Несмотря на то, что каждый из этих методов может предложить значительные преимущества для реализации, влияние на обучение невелико — конечно, этого недостаточно для решения проблем, которые мы видим в наших данных.И во многих случаях они увеличивают стоимость обучения.

Один перспективный метод, который может снизить затраты на обучение, называется мета-обучением. Идея состоит в том, что система обучается на различных данных, а затем может применяться во многих областях. Например, вместо того, чтобы создавать отдельные системы для распознавания собак на изображениях, кошек на изображениях и автомобилей на изображениях, одна система может быть обучена на всех из них и использоваться несколько раз.

К сожалению, недавняя работа Андрей Барбу из Массачусетского технологического института показал, насколько сложным может быть метаобучение.Он и его соавторы показали, что даже небольшие различия между исходными данными и тем, где вы хотите их использовать, могут серьезно ухудшить производительность. Они продемонстрировали, что современные системы распознавания изображений сильно зависят от таких вещей, как то, фотографируется ли объект под определенным углом или в определенной позе. Таким образом, даже простая задача распознавания одних и тех же объектов в разных позах снижает точность системы почти вдвое.

Бенджамин Рехт из Калифорнийского университета в Беркли и другие заявили об этом еще более резко, показав, что даже с новыми наборами данных, специально созданными для имитации исходных данных обучения, производительность падает более чем на 10 процентов.Если даже небольшие изменения в данных приводят к значительному падению производительности, данные, необходимые для комплексной системы метаобучения, могут оказаться огромными. Таким образом, большие перспективы метаобучения еще далеко не реализованы.

Другой возможной стратегией обхода вычислительных ограничений глубокого обучения может быть переход к другим, возможно, еще не открытым или недооцененным типам машинного обучения. Как мы описали, системы машинного обучения, построенные на основе знаний экспертов, могут быть гораздо более эффективными с точки зрения вычислений, но их производительность не может достичь тех же высот, что и системы глубокого обучения, если эти эксперты не могут различить все способствующие факторы. Разрабатываются нейросимволические методы и другие техники, объединяющие силу экспертных знаний и рассуждений с гибкостью, часто свойственной нейронным сетям.

Подобно ситуации, с которой Розенблатт столкнулся на заре нейронных сетей, глубокое обучение сегодня ограничивается доступными вычислительными инструментами. Столкнувшись с вычислительным масштабированием, которое было бы разрушительным с экономической и экологической точек зрения, мы должны либо адаптировать методы глубокого обучения, либо столкнуться с гораздо более медленным прогрессом в будущем.Ясно, что адаптация предпочтительнее. Умный прорыв может найти способ сделать глубокое обучение более эффективным или компьютерное оборудование более мощным, что позволит нам и дальше использовать эти необычайно гибкие модели. В противном случае маятник, скорее всего, снова вернется к тому, чтобы больше полагаться на экспертов, которые определят, что необходимо изучить.

Статьи с вашего сайта

Статьи по теме в Интернете

Грибок пальцев стопы @ re * be® Okoboji, Iowa (712)332-6001

re * be® имеет одни из самых мощных лазеров со смешанной длиной волны 1319/1064, которые использовались для лечения грибка пальцев ног

Брошюра по грибку пальцев стопы

re * be® Patient 2011

Раньше.

……………………… После

Ноготь большого пальца левой ноги до лечения

Эти фотографии демонстрируют результаты через несколько недель после лечения грибка ногтей лазером. Зеленая отметка у основания ногтя помещается туда, чтобы обозначить рост ногтя. После лечения лазером грибок стерилизуется под ногтевым ложем, и вырастает здоровый ноготь.

Несколько недель спустя

Здоровый ноготь на ноге растет очень медленно, но очевидно, что он намного более здоровый, чем оригинальный ноготь перед обработкой.Лазерное лечение оказалось очень эффективным для этого пациента.

re * be® оценивает и успешно лечит некоторые из наиболее тяжелых случаев грибка пальцев ног с помощью одного из наших новейших лазеров Sciton®. Это оборудование сочетает длину волны 1064/1319 с суммарной мощностью 70 Вт, но из-за системы доставки мы используем только небольшую часть этой мощности, доступной нам. Однако наш новейший лазер в этой области использует чистый свет с длиной волны 1064 и объединен в прекрасную систему доставки, созданную Sciton® на платформе Joule® под названием Clearsense ™.Это намного больше мощности, чем необходимо для стерилизации онихомикоза (грибка пальцев ног и ногтей). Ранее на рынке были представлены другие лазеры, которые не обладают такой мощностью и могут иметь трудности с удалением стойкого грибка с помощью их меньшего размера пятна обработки.

Анатомия пальца ноги

, фото любезно предоставлено Hogue Cosmetic Surgery, Maple Groove, MN

На этой схеме показаны основные структуры пальцев стопы, инфицированные грибком пальцев стопы (онихомикоз).К сожалению, грибок на пальце ноги попадает под ноготь и отрывает его от ногтевого ложа. Циркуляция туда, где обитает грибок, очень мала, поэтому пероральные лекарства не подходят. Лекарство убивает грибок, но не может добраться до места его обитания. С другой стороны, энергия лазера может проходить через ноготь на пальце ноги и нагревать ногтевое ложе, по существу, вызывая грибок. Это делается для того, чтобы ваши хорошие ткани выжили. Чтобы отрастить совершенно новый ноготь на большом пальце ноги, требуется около года.Мы делаем выемку в ногтевом ложе, и при успешном лечении лазером ногтевое ложе вырастает. Розовое здоровое ногтевое ложе должно появиться через два-три месяца. Это означает, что лечение прошло успешно.

Обработанные пальцы

, фото любезно предоставлено Hogue Cosmetic Surgery, Maple Groove, MN

Здоровый ноготь на пальце ноги четко виден у основания каждого ногтя. Ногти на ногах растут довольно медленно, и может потребоваться год или даже больше, чтобы увидеть, как здоровый ноготь на ногах заменит пораженную грибком часть.

Как избавиться от грибка ногтей на ногах с помощью лазера »вики полезно Ноги для жизни

Многие люди страдают от некрасивого нытья, известного как грибок ногтей на ногах. Центры подиатрии Feet for Life приступили к медицинскому исследованию с использованием лазеров последнего поколения для лечения этого состояния; новый лазер Cool Touch.

Грибковую инфекцию ногтя или онихомикоз часто игнорируют, поскольку инфекция может сохраняться годами, не вызывая боли.Заболевание характеризуется прогрессирующим изменением качества и цвета ногтей на ногах, что часто бывает некрасивым и неприятным. Благодаря новейшим лазерным технологиям Feet For Life с гордостью предлагает лазерное лечение грибка ногтей на ногах в Сент-Луисе!

На самом деле это заболевание — инфекция под поверхностью ногтя, вызванная грибком. Когда крошечные организмы приживаются, ноготь часто становится темнее и имеет неприятный запах. Под ногтевой пластиной может скапливаться мусор, на ногтевой пластине часто появляются белые отметины, и инфекция может распространяться на другие ногти на ногах, кожу или даже ногти.Если игнорировать, инфекция может распространиться и, возможно, нарушить способность работать или даже ходить. Это происходит из-за того, что получившиеся более толстые ногти трудно подстригать, и ходить в обуви становится болезненно. Онихомикоз также может сопровождаться вторичной бактериальной или дрожжевой инфекцией ногтевой пластины или около нее.

Поскольку трудно избежать контакта с микроскопическими организмами, такими как грибы, ногти на ногах особенно уязвимы во влажных местах, где люди могут ходить босиком, например, в бассейнах, раздевалках и душах.Травма ногтевого ложа может сделать его более восприимчивым ко всем типам инфекций, включая грибковую инфекцию. Те, кто страдает хроническими заболеваниями, такими как диабет, проблемы с кровообращением или иммунодефицитные состояния, особенно подвержены грибковому поражению ногтей. Другими способствующими факторами могут быть наличие в анамнезе стопы спортсмена и чрезмерное потоотделение.

7 причин, по которым профессиональные фотографы используют Lightroom

Как фотограф вы знаете, что процесс получения идеального снимка не заканчивается одним щелчком затвора.Стадия редактирования столь же важна, как и использование правильных инструментов. Чтобы ваши снимки выглядели как можно более чистыми, и чтобы ваши клиенты были более чем довольны результатами, использование Lightroom, без сомнения, является одним из лучших вариантов для фотографов.

Lightroom — это очень интуитивно понятная и простая в использовании программа для редактирования фотографий, которая используется как профессиональными фотографами, так и любителями. Одна из основных причин, по которой это один из самых полезных инструментов для редактирования фотографий, заключается в том, что он позволяет использовать предустановки на ваших фотографиях.

Presets в Lightroom — это файлы, которые можно применить к любой фотографии, чтобы быстро и легко настроить параметры проявления. Они быстро изменяют различные аспекты фотографии, такие как контраст, цвет и оттенок. Например, вы можете попробовать этот пресет Polaroid Lightroom, чтобы быстро и легко придать вашим фотографиям классный винтажный вид.

Есть много причин, по которым Lightroom является популярным программным обеспечением для профессиональных фотографов, включая функцию предустановок. Давайте посмотрим на 7 из них.

Lightroom очень прост в использовании

Lightroom, по сравнению с другими программами для редактирования фотографий, очень прост для начинающих. В то время как у большинства других фоторедакторов очень сложные и трудные в использовании интерфейсы, Lightroom имеет простой дизайн с интуитивно понятными ползунками для большинства инструментов. Это означает, что даже новичок может сделать свои фотографии потрясающими, не тратя слишком много времени на то, чтобы понять, как использовать программное обеспечение.

Изображения легко организовать

Lightroom позволяет искать в пакетах фотографий и сортировать их множеством различных и очень полезных способов.Как фотографы, мы знаем, как важно хранить файлы и папки с изображениями в порядке, и Lightroom — бесценный инструмент, который может в этом помочь. Каждому снимку можно присвоить звездный рейтинг, а эскизы можно пометить цветом. Кроме того, вы можете мгновенно пометить свои любимые фотографии одним нажатием клавиши.

Массовое редактирование может ускорить рабочий процесс

После того, как вы нашли идеальный пресет, например пресет Polaroid Lightroom, вы можете легко применить его ко многим фотографиям одновременно.Эта функция может сэкономить вам много времени при редактировании. Достаточно немного настроить, и вы получите целую серию фотографий, которые будут выглядеть согласованными и отполированными всего за несколько минут.

Lightroom не использует слишком много памяти вашего компьютера

К счастью, Lightroom не так интенсивно использует память по сравнению с другими программами для редактирования фотографий. Благодаря этому ваша система будет работать быстро и без сбоев, позволяя работать быстрее, без лишних затрат времени на загрузку или зависаний.Lightroom использует около 10% памяти, которую использует Photoshop, что дает вам достаточно места на диске и оперативной памяти для использования программы на любом ноутбуке или настольном компьютере или даже на мобильных устройствах!

Auto-Tone позволяет начать работу одним щелчком мыши

Lightroom имеет функцию Auto-Tone, которая определяет различные аспекты ваших фотографий, такие как яркость и контраст, и быстро применяет и регулирует настройки для оптимизации фотографий. Это дает вам отличную отправную точку для внесения собственных корректировок.Это также очень полезно для новичков, если вы новичок в регулировке оттенка, насыщенности и люминесценции.

Всегда можно отменить, чтобы исправить ошибки

Lightroom отслеживает каждое редактирование, которое вы делаете, поэтому, если что-то пойдет не так, вы можете быстро и легко исправить это, вернувшись к любому этапу процесса редактирования. Это дает вам возможность пробовать разные вещи и экспериментировать, не беспокоясь о том, что ваши снимки испортятся.

Доступен огромный выбор пресетов

В Интернете можно найти большое количество предустановок, сделанных профессиональными фотографами.Это позволяет вам использовать эти настройки в ваших собственных изображениях, чтобы придать им отполированный и стилизованный вид. Вы также можете изменить настройки после этого, чтобы придать фотографиям индивидуальный вид. Существует так много различных пресетов, что вы можете найти один практически для любого стиля, который только можно вообразить. Пресеты — такой полезный инструмент, который используют профессионалы и любители для создания единого внешнего вида и экономии времени. Многие фотографы создают и публикуют свои собственные пресеты Lightroom, поэтому вы можете добиться тех же результатов, что и ваши любимые фотографы.

В заключение, Lightroom используется профессиональными фотографами, потому что это очень полезный инструмент по причинам, перечисленным выше, но, кроме того, его удобный интерфейс делает его подходящим как для фотографов-любителей, так и для абсолютных новичков!

Связанные

.