Существует такое понятие, как «No Free Lunch» теорема. Её суть заключается в том, что нет такого алгоритма, который был бы лучшим выбором для каждой задачи, что в особенности касается обучения с учителем.
Например, нельзя сказать, что нейронные сети всегда работают лучше, чем деревья решений, и наоборот. На эффективность алгоритмов влияет множество факторов вроде размера и структуры набора данных.
По этой причине приходится пробовать много разных алгоритмов, проверяя эффективность каждого на тестовом наборе данных, и затем выбирать лучший вариант. Само собой, нужно выбирать среди алгоритмов, соответствующих вашей задаче. Если проводить аналогию, то при уборке дома вы, скорее всего, будете использовать пылесос, метлу или швабру, но никак не лопату.
Алгоритмы машинного обучения можно описать как обучение целевой функции f , которая наилучшим образом соотносит входные переменные X и выходную переменную Y: Y = f(X) .
Мы не знаем, что из себя представляет функция f . Ведь если бы знали, то использовали бы её напрямую, а не пытались обучить с помощью различных алгоритмов.
Наиболее распространённой задачей в машинном обучении является предсказание значений Y для новых значений X . Это называется прогностическим моделированием, и наша цель - сделать как можно более точное предсказание.
Представляем вашему вниманию краткий обзор топ-10 популярных алгоритмов, используемых в машинном обучении.
Линейная регрессия - пожалуй, один из наиболее известных и понятных алгоритмов в статистике и машинном обучении.
Прогностическое моделирование в первую очередь касается минимизации ошибки модели или, другими словами, как можно более точного прогнозирования. Мы будем заимствовать алгоритмы из разных областей, включая статистику, и использовать их в этих целях.
Линейную регрессию можно представить в виде уравнения, которое описывает прямую, наиболее точно показывающую взаимосвязь между входными переменными X и выходными переменными Y . Для составления этого уравнения нужно найти определённые коэффициенты B для входных переменных.
Например: Y = B0 + B1 * X
Зная X , мы должны найти Y , и цель линейной регрессии заключается в поиске значений коэффициентов B0 и B1 .
Для оценки регрессионной модели используются различные методы вроде линейной алгебры или метода наименьших квадратов.
Линейная регрессия существует уже более 200 лет, и за это время её успели тщательно изучить. Так что вот пара практических правил: уберите похожие (коррелирующие) переменные и избавьтесь от шума в данных, если это возможно. Линейная регрессия - быстрый и простой алгоритм, который хорошо подходит в качестве первого алгоритма для изучения.
Логистическая регрессия - ещё один алгоритм, пришедший в машинное обучение прямиком из статистики. Её хорошо использовать для задач бинарной классификации (это задачи, в которых на выходе мы получаем один из двух классов).
Логистическая регрессия похожа на линейную тем, что в ней тоже требуется найти значения коэффициентов для входных переменных. Разница заключается в том, что выходное значение преобразуется с помощью нелинейной или логистической функции.
Логистическая функция выглядит как большая буква S и преобразовывает любое значение в число в пределах от 0 до 1. Это весьма полезно, так как мы можем применить правило к выходу логистической функции для привязки к 0 и 1 (например, если результат функции меньше 0.5, то на выходе получаем 1) и предсказания класса.
Благодаря тому, как обучается модель, предсказания логистической регрессии можно использовать для отображения вероятности принадлежности образца к классу 0 или 1. Это полезно в тех случаях, когда нужно иметь больше обоснований для прогнозирования.
Как и в случае с линейной регрессией, логистическая регрессия выполняет свою задачу лучше, если убрать лишние и похожие переменные. Модель логистической регрессии быстро обучается и хорошо подходит для задач бинарной классификации.
Логистическая регрессия используется, когда нужно отнести образец к одному из двух классов. Если классов больше, чем два, то лучше использовать алгоритм LDA (Linear discriminant analysis).
Представление LDA довольно простое. Оно состоит из статистических свойств данных, рассчитанных для каждого класса. Для каждой входной переменной это включает:
Предсказания производятся путём вычисления дискриминантного значения для каждого класса и выбора класса с наибольшим значением. Предполагается, что данные имеют нормальное распределение, поэтому перед началом работы рекомендуется удалить из данных аномальные значения. Это простой и эффективный алгоритм для задач классификации.
Дерево решений можно представить в виде двоичного дерева, знакомого многим по алгоритмам и структурам данных. Каждый узел представляет собой входную переменную и точку разделения для этой переменной (при условии, что переменная - число).
Листовые узлы - это выходная переменная, которая используется для предсказания. Предсказания производятся путём прохода по дереву к листовому узлу и вывода значения класса на этом узле.
Деревья быстро обучаются и делают предсказания. Кроме того, они точны для широкого круга задач и не требуют особой подготовки данных.
Наивный Байес - простой, но удивительно эффективный алгоритм.
Модель состоит из двух типов вероятностей, которые рассчитываются с помощью тренировочных данных:
После расчёта вероятностной модели её можно использовать для предсказания с новыми данными при помощи теоремы Байеса. Если у вас вещественные данные, то, предполагая нормальное распределение, рассчитать эти вероятности не составляет особой сложности.
Наивный Байес называется наивным, потому что алгоритм предполагает, что каждая входная переменная независимая. Это сильное предположение, которое не соответствует реальным данным. Тем не менее данный алгоритм весьма эффективен для целого ряда сложных задач вроде классификации спама или распознавания рукописных цифр.
К-ближайших соседей - очень простой и очень эффективный алгоритм. Модель KNN (K-nearest neighbors) представлена всем набором тренировочных данных. Довольно просто, не так ли?
Предсказание для новой точки делается путём поиска K ближайших соседей в наборе данных и суммирования выходной переменной для этих K экземпляров.
Вопрос лишь в том, как определить сходство между экземплярами данных. Если все признаки имеют один и тот же масштаб (например, сантиметры), то самый простой способ заключается в использовании евклидова расстояния - числа, которое можно рассчитать на основе различий с каждой входной переменной.
KNN может потребовать много памяти для хранения всех данных, но зато быстро сделает предсказание. Также обучающие данные можно обновлять, чтобы предсказания оставались точными с течением времени.
Идея ближайших соседей может плохо работать с многомерными данными (множество входных переменных), что негативно скажется на эффективности алгоритма при решении задачи. Это называется проклятием размерности. Иными словами, стоит использовать лишь наиболее важные для предсказания переменные.
Недостаток KNN заключается в том, что нужно хранить весь тренировочный набор данных. Если KNN хорошо себя показал, то есть смысл попробовать алгоритм LVQ (Learning vector quantization), который лишён этого недостатка.
LVQ представляет собой набор кодовых векторов. Они выбираются в начале случайным образом и в течение определённого количества итераций адаптируются так, чтобы наилучшим образом обобщить весь набор данных. После обучения эти вектора могут использоваться для предсказания так же, как это делается в KNN. Алгоритм ищет ближайшего соседа (наиболее подходящий кодовый вектор) путём вычисления расстояния между каждым кодовым вектором и новым экземпляром данных. Затем для наиболее подходящего вектора в качестве предсказания возвращается класс (или число в случае регрессии). Лучшего результата можно достичь, если все данные будут находиться в одном диапазоне, например от 0 до 1.
Метод опорных векторов, вероятно, один из наиболее популярных и обсуждаемых алгоритмов машинного обучения.
Гиперплоскость - это линия, разделяющая пространство входных переменных. В методе опорных векторов гиперплоскость выбирается так, чтобы наилучшим образом разделять точки в плоскости входных переменных по их классу: 0 или 1. В двумерной плоскости это можно представить как линию, которая полностью разделяет точки всех классов. Во время обучения алгоритм ищет коэффициенты, которые помогают лучше разделять классы гиперплоскостью.
Расстояние между гиперплоскостью и ближайшими точками данных называется разницей. Лучшая или оптимальная гиперплоскость, разделяющая два класса, - это линия с наибольшей разницей. Только эти точки имеют значение при определении гиперплоскости и при построении классификатора. Эти точки называются опорными векторами. Для определения значений коэффициентов, максимизирующих разницу, используются специальные алгоритмы оптимизации.
Метод опорных векторов, наверное, один из самых эффективных классических классификаторов, на который определённо стоит обратить внимание.
Случайный лес - очень популярный и эффективный алгоритм машинного обучения. Это разновидность ансамблевого алгоритма, называемого бэггингом.
Бутстрэп является эффективным статистическим методом для оценки какой-либо величины вроде среднего значения. Вы берёте множество подвыборок из ваших данных, считаете среднее значение для каждой, а затем усредняете результаты для получения лучшей оценки действительного среднего значения.
В бэггинге используется тот же подход, но для оценки всех статистических моделей чаще всего используются деревья решений. Тренировочные данные разбиваются на множество выборок, для каждой из которой создаётся модель. Когда нужно сделать предсказание, то его делает каждая модель, а затем предсказания усредняются, чтобы дать лучшую оценку выходному значению.
В алгоритме случайного леса для всех выборок из тренировочных данных строятся деревья решений. При построении деревьев для создания каждого узла выбираются случайные признаки. В отдельности полученные модели не очень точны, но при их объединении качество предсказания значительно улучшается.
Если алгоритм с высокой дисперсией, например, деревья решений, показывает хороший результат на ваших данных, то этот результат зачастую можно улучшить, применив бэггинг.
Бустинг - это семейство ансамблевых алгоритмов, суть которых заключается в создании сильного классификатора на основе нескольких слабых. Для этого сначала создаётся одна модель, затем другая модель, которая пытается исправить ошибки в первой. Модели добавляются до тех пор, пока тренировочные данные не будут идеально предсказываться или пока не будет превышено максимальное количество моделей.
AdaBoost был первым действительно успешным алгоритмом бустинга, разработанным для бинарной классификации. Именно с него лучше всего начинать знакомство с бустингом. Современные методы вроде стохастического градиентного бустинга основываются на AdaBoost.
AdaBoost используют вместе с короткими деревьями решений. После создания первого дерева проверяется его эффективность на каждом тренировочном объекте, чтобы понять, сколько внимания должно уделить следующее дерево всем объектам. Тем данным, которые сложно предсказать, даётся больший вес, а тем, которые легко предсказать, - меньший. Модели создаются последовательно одна за другой, и каждая из них обновляет веса для следующего дерева. После построения всех деревьев делаются предсказания для новых данных, и эффективность каждого дерева определяется тем, насколько точным оно было на тренировочных данных.
Так как в этом алгоритме большое внимание уделяется исправлению ошибок моделей, важно, чтобы в данных отсутствовали аномалии.
Когда новички видят всё разнообразие алгоритмов, они задаются стандартным вопросом: «А какой следует использовать мне?» Ответ на этот вопрос зависит от множества факторов.
Ребята, мы вкладываем душу в сайт. Cпасибо за то,
что открываете эту
красоту. Спасибо за вдохновение и мурашки.
Присоединяйтесь к нам в Facebook
и ВКонтакте
Все мы любим откладывать дела на потом. Кто в меньшей степени, ну а кто и в большей. Избежать этого и перестать терять драгоценное время, начать работать полноценно и продуктивно может помочь техника управления временем, придуманная итальянцем Франческо Чирилло (Francesco Cirillo) и звучно названная им «Метод помидора» в честь кухонного таймера в виде этого овоща, которым он и измерял свое время.
сайт составил для вас небольшую шпаргалку обо всем, что нужно знать об этом простом и действенном способе борьбы с прокрастинацией.
«Метод помидора» помогает нам снизить страх перед важной задачей: проще начать - значит проще закончить. И в результате сосредоточенной работы без дерганий и стрессов качество и количество нашей работы повышается.
Мы учимся всю жизнь, начиная с детского возраста и заканчивая глубокой старостью. Игра на гитаре, новое программное обеспечение, воспитание ребенка — мозг человека постоянно впитывает новую информацию, правда, происходит это с разной скоростью. В детстве информация усваивается очень быстро, но чем старше мы становимся, тем труднее учиться.
Ниже вы увидите несколько способов, которые помогут хакнуть свой разум и заставить его работать быстрее и лучше.
Как и любой сложных механизм, мозг требует регулярного обслуживания, и если вы не пренебрегаете этим, он сможет справиться с любой задачей. Несколько полезных привычек помогают держать мозг в идеальном состоянии, так что процесс обучения будет проходить быстрее и проще.
Я не доверяю ни одной мысли, которая пришла не во время движения.
Оказывается, физические упражнения нужны не только для отличной фигуры и здорового тела, но и для работы мозга. Если ваш мозг отказывается думать, попробуйте прогуляться или позаниматься в тренажерном зале. Исследования показывают, что память и ясность мышления улучшаются уже после 15 минут тренировки.
Регулярные медитации не только снимают стресс, но и помогают улучшить вашу память. Кроме того, во время медитации развиваются навыки концентрации, что очень важно для процесса обучения.
Эти незаменимые кислоты восстанавливают нарушенные нервные процессы, такие как внимание, скорость мышления и память. Кислоты Омега-3 в избытке содержатся в льняном масле и грецких орехах, арахисе и тыквенных семечках. Много их и в жирной рыбе — лососе, скумбрии, сардине и палтусе. Не зря говорят, что рыба помогает лучше думать.
Для того чтобы мозг мог нормально функционировать, обязательно нужно высыпаться. Здоровый сон повышает скорость восприятия, помогает делать здравые суждения и обеспечивает быструю работу мозга.
Если перед сном повторить выученный материал, например, стихотворение или лекцию, за ночь информация прочно закрепится в памяти и утром вы будете отлично владеть предметом.
Ученые из University of East London выяснили, что простая питьевая вода помогает лучше концентрироваться и решать сложные задачи. Результаты эксперимента, опубликованные в Daily Mail, показывают, что люди, испытывающие жажду, соображают медленнее на 14%. Так что всегда держите под рукой бутылку с водой.
Нельзя каждый день заниматься только одним делом — работой или учебой. Важно периодически отвлекаться на что-то другое, чтобы мозг за это время подвел итоги и переработал информацию.
Если вы решите завести хобби, выбирайте деятельность, связанную с концентрацией и координацией рук и глаз, например, жонглирование. Одно исследование показало, что жонглирование положительно влияет на работу мозга. Правда, положительные результаты проходили сразу после того, как люди бросали новое хобби.
Смех — это лучший способ расслабиться и избежать эмоционального выгорания, особенно, когда вам приходится учиться в ускоренном темпе. Доказано, что смех помогает находить решение проблем и проявлять креативность.
Прежде чем погрузиться в работу, можно немного развлечься, попутно настроив мозг на работу. Например, можно мысленно подбирать рифмы для слов или решить несложную задачку. Такой «разогрев» помогает расслабиться и настроиться на восприятие более сложных вещей.
Если ваше обучение напоминает штурм крепости, можно найти кого-нибудь для поддержки. Будь то группа, клуб или приятель — в команде проще сосредоточиться на материале и сделать сам процесс обучения более организованным.
Robert E. Kennedy Library at Cal Poly /flickr.comОкружающая обстановка очень важна для обучения. В идеале помещение должно быть чистым, тихим и свежим, но не помешает и разнообразие. Например, в хорошую погоду можете попробовать поработать в парке или в уютном кафе. Единственное, что не стоит смешивать — обучение и кровать. Даже если она очень удобная, кровать подсознательно ассоциируется со сном и отдыхом, так что вам будет труднее сосредоточиться .
Большинство советов, как улучшить процесс обучения, завязаны на метапознании. Это понятие можно определить, как искусство осознания собственного сознания. Вы оцениваете собственное мышление, свою способность выполнить задачу и цели, которые для этого подойдут.
Нужно отстраниться от первого впечатления о материале и оценить, насколько быстро вы усваиваете знания, есть ли какие-то проблемы и способы учиться более продуктивно.
Многозадачность — это настоящий талант, но, к сожалению, она снижает эффективность работы. Если одновременно выполнять несколько дел, невозможно хорошо сконцентрироваться на них, так что время, нужное для решения задачи, увеличивается.
Группа исследователей из Сингапура обнаружила, что люди, решающие сложные математические задачи без инструкций и помощи, чаще всего не справлялись. Однако в процессе они находили интересные идеи, которые помогали им в дальнейшем.
Это можно назвать «продуктивной неудачей», когда опыт, полученный в процессе решения, не раз поможет в будущем. Так что не бойтесь неудач — они вам пригодятся.
Не ждите последнего экзамена - почаще проверяйте себя сами или попросите друга, чтобы устроил вам небольшой тест. «Продуктивные неудачи» работают только с поиском решений, а если вы провалите экзамен, для которого требовалось механически запоминать материал, вашему обучению это не поможет, только помешает.
Полезно дополнять свои конспекты визуальными элементами — графиками, диаграммами или картами.
Очень часто при изложении фактов и формул упускается сфера их применения. Сухие знания быстро забываются, и если вы хотите надолго запомнить что-либо, постарайтесь самостоятельно найти применение в реальной жизни. Знание о том, как, где и зачем применить факты в реальной жизни, надежно закрепят информацию в вашей памяти.
Чем разнообразнее источники получения знаний, тем больше вероятности, что они останутся в вашей памяти.
Согласованная работа разных областей мозга улучшает восприятие и сохранение информации.
Например, это может быть чтение статей, прослушивание аудио материалов, просмотр видео, написание или перепечатывание вручную, проговаривание вслух. Главное, не делайте все одновременно.
Если вы можете мысленно связать ваши знания с тем, что вы выучили раньше, это поможет более быстро и эффективно учиться. Не оставляйте знания обособленно — встраивайте их в большую картину мира, которая есть в вашем мозгу.
Будьте уверены в себе и знайте, что у вас все получится. Не только потому, что это правда, но и потому, что вера в силу своего интеллекта действительно увеличивает его .
Некоторые люди кажутся другим очень талантливыми, способными на разрешение самых сложных трудностей. Но этим выдающимся практикам зачастую присуща одна черта - неосознанная компетентность. Даже не зная ответов на вопросы, они знают, где их отыскать. У этих людей можно научиться правильному подходу к решению проблем. Ведь если волшебной палочки для разрешения трудностей пока не изобрели, то всевозможные методы и техники позволяют каждому человеку и отвечать на актуальные для себя вопросы.
В основе многих методов решения проблем лежит процесс, содержащий в себе четыре основных этапа:
Данный метод анализа в решении проблем является основой для разрешения различных трудностей. На их основе можно составлять всевозможные вариации, адаптированные под индивидуальные особенности человека.
Под термином «социальная проблема» понимают такие сложности, как безработица, расслоение общества, высокий уровень заболеваемости и смертности среди населения. Методы решения социальных проблем, в первую очередь, заключаются в принятии правительством определенных решений. Выражаются они в законодательных актах правящих органов власти, проведении всевозможных мероприятий, направленных на решение трудности, а также и использование современных интернет-возможностей. Они позволяют заявить открыто о том, что существует определенная проблема. А пользователи интернета выражают свое мнение по определенному вопросу и предлагают различные альтернативные варианты их разрешения.
В процессе разработки и принятия организационной стратегии лицо, которое принимает решение, может использовать различные методы решения управленческих проблем. Рассмотрим некоторые из них.
Постановка проблемы - один из основных способов обучения. Такой подход позволяет учащимся включить мыслительный процесс, вспомнить предыдущий опыт и знания, связанные с актуальной на занятии трудностью.
Один из основных методов решения учебной проблемы заключается в побуждающем диалоге, который позволяет учащимся выдвинуть гипотезы. Как правило, побуждение осуществляется учителем при помощи стандартной фразы: «Какие есть гипотезы по данному поводу?» Данный вопрос провоцирует выдвижение совершенно любых предположений - как неверных, так и решающих, правильных.
В том случае, если класс молчит, или же учащиеся выдвигают одни лишь ошибочные гипотезы, преподаватель должен дать подсказку к решающей версии. Такая подсказка продумывается учителем заранее при подготовке к уроку. Для устной проверки используется еще одна стандартная фраза: «Согласны ли вы с данной гипотезой или нет? Почему?»
Решение проблемы - метод обучения, позволяющий ученикам наиболее глубоко сконцентрироваться на теме урока. Еще один способ сделать это заключается в актуализации определенной трудности. Например, преподаватель просит класс дать определение термину «атмосферное давление». Затем задает и другие вопросы. Например, отчего над разными участками земной поверхности его показатели могут быть неодинаковыми. Ответ фиксируется мелом на доске. Во время проведения урока преподаватель также рисует различные схемы, которые позволяют еще больше заострить внимание учащихся на той или иной трудности.
Процесс креативного мышления делает акцент на следующих основных моментах при разрешении трудностей:
Данные принципы могут применяться как при индивидуальном решении проблем, так и во время мозгового штурма. Генерацию новых идей лучше всего начать, задавая интересные вопросы и опираясь на те предпосылки, которые уже имеются. А к суждениям и оценкам можно будет приступить позднее - когда штурм будет завершен.
Один из наиболее популярных методов творческого решения проблем. В процессе применения данного подхода любое позитивное утверждение необходимо поменять на негативное. К примеру, если есть сложности с поиском новых идей в сфере работы с клиентами, можно представить себе самый худший вариант обслуживания покупателей. Это поможет отвлечься от стандартных подходов, и неожиданные повороты перспективы могут оказаться очень удачными. Техника позволяет автоматически отказаться от критики, помогает увидеть до этого времени не замечаемые комбинации идей.
Если стандартные методы анализа и решения проблем не помогают, можно прибегнуть к самым необычным и креативным способам. Смысл данного метода заключается в совершенно случайном выборе комбинации слов. Легче всего сделать это, просто просматривая журнал, книгу или газету. Необходимо открыть любую страницу, а затем наугад водить пальцем до того момента, пока не возникнет желание остановиться. Если же палец остановится на картинке или фотографии, следует воспользоваться названием фрагмента. К примеру, на снимке изображен человек, и палец остановился на его шляпе. В таком случае используется слово «шляпа».
Данная методика подходит и для самостоятельной работы, и для поиска решений в группе. Он позволяет в течение нескольких минут выстроить совершенно новый ассоциативный ряд, который или приведет к новым идеям, или же покажет нестандартное направления для креативного процесса.
История разрешения трудностей в психологии предоставляет большое количество всевозможных идей, которые могут оказаться очень полезными и в теперешней практике.
Еще в далеком 1911 году Э. Торндайк наблюдал за тем, каким образом кошки пытались выкарабкаться из клетки, в которую исследователь их поместил. На основании проделанного эксперимента ученый сделал любопытный вывод: если успех при разрешении проблемы был достигнут способом проб и ошибок, то в следующий раз при возникновении аналогичной проблемы гораздо более велика вероятность использования именно той стратегии, которая оказалась успешной в предыдущий раз. Торндайк назвал этот феномен законом эффекта. вполне может быть использован в качестве эффективного метода решения проблемы. На основании исследований Торндайка можно сделать и такой вывод: опыт прошлого помогает пролить свет на теперешнюю трудность.
Идеи, выдвинутые Торндайком, были развиты его последователями. Многие из этих ученых были сторонниками гештальт-терапии. Они утверждали, что многие сложности могут быть решены при помощи такого метода как репродуктивное мышление. Смысл данного подхода заключается в том, что повторное воспроизведение опыта из прошлого оказывает существенную помощь в разрешении актуальной проблемы.
Гештальт-психологи используют такой подход, который предполагает детальное рассмотрение помех для разрешения трудностей. Две главные помехи заключаются в следующем.
Отсюда можно сделать следующий вывод: лучший метод решения проблем - это нестандартные решения. Под стандартом в данном случае понимается опыт, за который цепляется человек. А также это могут быть и предвзятые представления о своих возможностях, или же об использовании определенного инструмента.
Использование данных методов позволит решить самые сложные трудности в различных сферах. А способы, направленные на активизацию креативного мышления, подтолкнут к созданию собственных подходов для решения трудностей.
Давайте рассмотрим достаточно важный, но не совсем очевидный для многих вопрос - в чем разница между «кассовым методом» и «методом начислений».
Начнем прежде всего с того, что определим, к чему эти термины вообще относятся.
Они относятся к методу исчисления прибыли за период . А не к «методу учета», «системе учета» или даже «стилю мышления». Т.е. именно вычислить прибыль за период мы можем либо кассовым методом, либо методом начислений.
Разница состоит в методе отражения доходов и расходов на выбранный учетный период . Т.е. в том, какие хозяйственные операции за период считать расходом, а какие доходом. Понятно, что за всё время существования предприятия, все поступления денег являются доходом, а все выплаты являются расходом. Но нас интересует не всё время работы, а каждый конкретный период . Квартал, месяц, неделя или даже день. Когда мы разбиваем нашу временную прямую на отрезки, и возникает разница.
При кассовом методе доходом считается любое поступление денежных средств в кассу или на расчетный счет, а расходом - любая оплата или выплата, совершенные в учетном периоде. При этом связь между доходами и расходами за один и тот же период не имеет значения. Купили водку, продали час караоке, - все равно это доход и расход.
При методе начислений доходом за период считается продажная стоимость реализованных товаров и услуг, оказанных в этом периоде, в не зависимости от их оплаты. А расходом считается себестоимость реализованных товаров и услуг, а также потребление предприятием товаров и услуг, и тоже вне зависимости от их оплаты поставщику. Т.е. если доходом является Борщ, то расходом считается все, что связано с этим борщом - продукты, зарплата повара, аренда зала, электричество, и т.д. Т.е. все, что привело к возможности реализовать именно этот Борщ.
Это зависит от ситуации.
Кассовый метод проще в исполнении, т.к. основывается на данных платежных систем, которые очень легко собрать - они отражаются в кассовой или банковской системе и всегда подтверждены первичными документами. Кроме того, результат этого метода - прибыль - совпадает с кассовым остатком, т.е. может быть легко проверена (пересчетом наличности).
Метод начислений сложнее, и его прибыль не совпадает с остатком в кассе, но он точнее в том смысле, что если по полученной прибыли считать рентабельность или эффективность деятельности предприятия, то в ней больше смысла, т.к. доход, расход и прибыль взаимосвязаны.
Разницу между ними можно проиллюстрировать на примере расхода бензина в автомобиле. Расход бензина - это некий показатель, которым мы используем для измерения «эффективности» автомобиля (и стиля вождения). Чем ниже расход бензина, тем лучше.
«Метод начисления» - это если мы сравниваем пройденное за период расстояние с объемом бензина,потраченным за этот же период. Для этого мы используем бортовой компьютер. Мы можем за одну неделю проехать 100 км и потратить 7 литров (7 л/100км), а за другую проехать 1000 км и потратить 60 л (6 л/100км). Очевидно, что за вторую неделю мы ездили экономичнее или «эффективнее».
«Кассовый метод» - это если мы сравниваем пройденное за период расстояние с объемом бензина, купленным (залитым в бак) за этот же период. Мы можем за одну неделю залить 50 л и проехать 1 км (5000 л/100км), а на следующей неделе долить еще 1 л и проехать 100 км (1 л/100км). Очевидно, что результаты не сравнимы, в них нет смысла.
Кассовый метод тем не менее не просто «простой, но бессмысленный». Есть ситуации, когда его можно и нужно использовать.
1. Если ваши доходы и расходы за период никак не связаны между собой.
Один пример, который я могу привести: разработка и продажа программного обеспечения (ПО). Лицензии, проданные за прошедший месяц, напрямую не связаны с зарплатой программистов. И в этом смысле момент передачи прав на лицензию клиенту ничем не отличается от момента оплаты этой лицензии. Поэтому «эффективность» разработческой компании в целом посчитать сложно.
2. Если на границах периодов размер запасов и задолженностей
остается постоянным.
В частности, нулевым
. Т.е. если к концу периода
вы никому не должны (нулевая «кредиторка»), вам никто не должен (нулевая «дебиторка») и запасов у вас нет, то можете смело считать прибыль кассовым методом. Результат будет тот же, что и при методе начислений, только считать проще. Еще раз повторю - размеры запасов и задолженностей нулевые
или те же, что и на начало периода
.
Даже по российскому законодательству для малых предприятий - т.е. для тех, чей годовой оборот не превышает 1 миллиона рублей, разрешается вести учет прибыли кассовым методом. Это сделано потому, что считается, что у таких предприятий изменение запасов и задолженностей от периода к периоду - незначительное . И им можно пренебречь при расчете.
Ну собственно, те же два пункта, только наоборот.
1. Если у вас прослеживается четкая взаимосвязь между доходами и расходами.
2. Если у вас имеется в наличии дебиторская и/или кредиторская задолженности и они постоянно меняются. А так же если у вас есть складские запасы и их объем на границах периодов также непостоянен.
В этих случаях имеет смысл применять метод начисления потому, что:
1. Отношение связанных доходов и расходов может показать вам эффективность работы вашего предприятия за каждый конкретный период. И их можно и нужно сравнивать.
2. Погрешность, вносимая задолженностями и изменением запасов, слишком велика и оказывает значительное влияние на результат.
В ресторанах, конечно же, следует считать прибыль методом начислений. Потому что предприятие общественного питания отвечает положительно на оба вопроса из предыдущего параграфа - у ресторана есть прямая связь между оказанными за выбранный период услугами общественного питания (проданными блюдами) и понесенными при этом расходами (себестоимость, зарплата, аренда, услуги, и т.д.).
Кассовый метод вы можете применять, если вы - «бабка с пирожками», или если вам не интересна ваша прибыль и эффективность, а важен только остаток в кассе (тоже вполне себе реальный вариант).
Есть еще несколько заблуждений, которые бытуют при использовании «метода начислений» , и которые было бы полезно развеять. Итак:
1. Полученная предоплата за банкет - это не доход.
2. Полученная оплата за услугу, оказанную в кредит - это не доход.
3. Принятые на склад продукты от поставщика - это не доход.
4. Оплата поставщику - это не расход.
5. Предоплата аренды - это не расход.
6. Остаток в кассе - это не прибыль.
7. ОДДС - это не ОПУ.
