Модели с каре: 10 моделей, изменившихся с помощью причесок до неузнаваемости

10 моделей, изменившихся с помощью причесок до неузнаваемости

Пожалуй, среди всех знаменитостей моделям чаще других приходится менять свой образ. От показа к показу дизайнеры то и дело экспериментируют с их внешностью и цветом волос. Причем многим покорительницам мировых подиумов изменение прически помогло не только обзавестись парой-тройкой миллионов поклонников, но и стать настоящим трендсеттером по части стрижек. В подтверждение этих слов ELLE решил собрать самые удачные трансформации имиджа топ-моделей за последние двадцать лет.

Карли Клосс

Стрижка

Фото

Getty Images

Клосс решила полностью сменить имидж и сделать себе короткое каре в 2012 году. Как она сама утверждает, ей пришлось пойти на этот шаг из-за того, что ее волосы были «слишком ломкими и безжизненными». Вопреки ожиданиям критиков, новая прическа знаменитости настолько понравилась публике, что ее так и нарекли — «стрижка Карли». Стоит ли говорить, что после этого многое фанатки супермодели вслед за своим кумиром решили расстаться с длинными волосами.

Агнесс Дейн

Каре и натуральный цвет волос

В начале 2000-х Агнесс пропагандировала на подиуме образ в стиле унисекс, в том числе предпочитала короткие стрижки «под мальчика». Но после того как Дейн покинула модельный бизнес и занялась кинокарьерой, британка решила придать образу больше женственности: отрастила волосы и вернулась к своему натуральному цвету.

Аня Рубик

Стрижка

Как и Ангесс, Рубик начала штурмовать мировые подиумы в начале 2000-х и была не менее успешна, чем ее британская коллега. Но только после того, как Аня решилась сделать короткую стрижку, ее гонорары резко поползли вверх, что позволило полячке занять 18-е место в списке самых высокооплачиваемых моделей мира.

Наташа Поли

Платиновый блонд

Сменив в 2008 году свой медовый оттенок на платиновый блонд, российская супермодель с мировым именем повысила свои гонорары до небес. Кроме того, именно после этой трансформации Наташу пригласили стать одной из ангелов Victoria’s Secret.

Девон Виндзор

Платиновый блонд

До участия в показе Prada в 2013 году, Девон больше походила на подростка, фанатеющего от образа гранж-рокера Курта Кобейна. Но после встречи с легендарной Миуччи Прада, которая настояла на том, чтобы модель перекрасилась в платиновую блондинку, Виндзор полностью сменила свой имидж на более женственный, что дало ей возможность начать сотрудничество с такими дизайнерами, как Донателла Версаче, Майкл Корс и Карл Лагерфельд.

Линда Евангелиста

Короткие стрижки

Оправдывая прозвище «Хамелеон», на протяжении своей более чем 30-летней карьеры Линда Евангелиста меняла стрижки и цвет волос не один десяток раз. К слову, каждое из ее преображений становилось острой темой для обсуждения среди дизайнеров, стилистов и поклонников фэшн-индустрии.

Эди Кэмпбелл

Стрижка и темный цвет волос

Своей работе в качестве модели британка обязана легендарному фотографу Марио Тестино, который снял ее для одного из своих проектов, после чего Эди пригласили поучаствовать в рекламной компании Burberry. Но по-настоящему о Кэмпбелл заговорили лишь в 2012-м, когда она решилась отрезать свои длинные волосы. Впрочем, статус иконы стиля Эди приобрела лишь год спустя после того, как перекрасилась в жгучую брюнетку.

Мика Арганараз

Глухая челка

Отрезав челку в начале показов сезона весна-лето 2015, Мика сделала свой образ более естественным, что сразу же привлекло к ней внимание публики.

Кейт Мосс

Короткая стрижка

Всем известно, что Кейт Мосс любит эпатировать публику своими экстравагантными выходками. Вот и в 2001 году супермодель решила удивить своих поклонников и ни с того ни с сего появилась перед объективами фотокамер с короткой стрижкой.

Мариякарла Босконо

Короткая стрижка

Поклонники итальянской супермодели были шокированы, когда увидели на одном из показов в 2006 году Мариякарлу в образе блондинки с короткой стрижкой, до еще и с обесцвеченными бровями.

Большакова Елена

Теги

• Кейт Мосс
• Линда Евангелиста

9 моделей, чья карьера взлетела благодаря стрижке

Поход к стилисту может поднять настроение, прибавить уверенности в себе и в редком случае, когда вы претендуете на статус «супермодель», может изменить ход всей карьеры. Вспомним Карен Элсон, которая стала популярной благодаря тому, что перекрасилась из блондинки в рыжий оттенок, или Рут Белл, ставшую музой Dior после того, как побрилась наголо. Вспомнили девять моделей, чья карьера взлетела после смены прически.

Линда Евангелиста

Фотограф Питер Линдберг задокументировал слезы канадской супермодели в тот момент, когда стилист стриг ее. В итоге мальчишеская стрижка, из-за которой она прорыдала четыре часа, буквально на следующий день принесла ей 16 показов.

Она плакала. Я очень нервничал. Я не знал, что собираюсь делать, пока не начал это делать. Мое вдохновение было в моей голове. Это был волшебный день. Она отлично с этим справилась. После этого все хотели такую стрижку, — говорит стилист Жюльен д’Ис, вспоминая тот день почти 30 лет спустя.

Собрав ее волосы в хвостик, а затем обрезав их, он начал придавать им форму. Стрижка мгновенно стала культовой. Годы спустя Евангелиста рассказывала Vogue, что этот момент «в четыре раза повысил ее рейтинг».

Кайя Гербер

В начале карьеры поклонники постоянно сравнивали Кайю Гербер с ее матерью, супермоделью Синди Кроуфорд. Однако в 2019 году, когда ей исполнилось 18 лет, она решилась на смену имиджа перед чередой показов и фотосъемок и предпочла длинным волосам практичный боб. Оказалось, вдохновением для нее послужил Курт Кобейн.

Я так долго чувствовала давление, что у меня должны быть длинные красивые волосы, которые все привыкли видеть у моделей. Но в один момент я просто спросила себя: «Для кого это все?». Если я хочу подстричься, я могу это сделать. И сделала,

— рассказала Кайя Vogue во время своего обеденного перерыва за кулисами показа Prada весна-лето — 2020.

Короткая стрижка придала Гербер еще больше индивидуальности, а рекламные контракты посыпались один за другим.

Фернанда Ли

Австралийская модель (и бывшая студентка-архитектор) Фернанда Ли появилась на показе Louis Vuitton сезона весна-лето — 2015 с розовыми волосами и тут же стала знаменитой. Запоминающийся цвет волос помог ей стать одной из самых востребованных моделей последующих сезонов. Несмотря на то что сейчас она перекрасилась в блонд, мы никогда не забудем ту пастельно-розовую прическу, которая помогла ей прославиться.

Эбби Ли Кершоу

Хотя австралийская модель пользовалась успехом еще будучи брюнеткой (в начале карьеры), Эбби Ли Кершоу решила кардинально сменить имидж. В 2011-м звезда осветлила волосы, и в том же году журнал V в своем The Discovery Issue назвал Кершоу «величайшей моделью из Австралии» и поставил в одни ряд с Эль Макферсон. Эбби также заняла пятую строчку в списке самых успешных манекенщиц по версии models.com. Сейчас Кершоу чаще можно увидеть в кино, а не на подиуме.

Сейчас за мой цвет волос отвечает парикмахер Майкл Анджело из Нью-Йорка. Если я в Австралии, то иду в салон Белинды Джеффри La Boutique. Я стараюсь не стричься — исходя из прошлого опыта, я решила не решаться на радикальные перемены, пока не начну сниматься, потому что продюсеры всегда меняют вашу прическу, — говорила она в интервью.

Белла Хадид

Белла Хадид от природы светло-русая, а не темно-шоколадная, как мы привыкли видеть. Модель покрасилась в брюнетку в юности, а после, в августе 2014 года, сразу заключила контракт с IMG Models. За относительно недолгое время в модельном бизнесе Хадид достигла серьезных успехов. Манекенщицу пригласили участвовать в показах коллекций Desigual, Tom Ford и Chanel.

Эди Кэмпбелл

Эта британская модель буквально проснулась знаменитой после того, как отрезала свои волосы до пояса и предпочла каре чуть выше плеч. После этого ее пригласили на показы Chanel, Burberry, Hermès и Saint Laurent.

Стрижку я доверяю Гвидо Палау. Он делал мне много классных причесок. Например, маллет — это было здорово, отрезал мне очень короткую челку. Хотя она мне совсем не пошла. Я на самом деле прислала ему скриншот газетного заголовка: «Женщина собирается убить парикмахера за плохую стрижку». Мой колорист — Джоша Вуд. Мой натуральный цвет волос довольно тусклый, а если у вас короткие волосы, то они должны быть живыми, подвижными, в этом помогут солнечные блики, — говорила она в интервью британскому Vogue.

Джессика Стэм

Поднимите руки вверх, если не знали, что Джессика Стэм от природы рыжая. В начале карьеры девушка придерживалась своего естественного оттенка волос, но, перекрасившись в блондинку, получила звание супермодели. Джессика попала в рейтинг самых высокооплачиваемых манекенщиц Forbes и принимала участие в сотнях показов: от шоу Christian Dior до Victoria’s Secret.

Карен Элсон

В отличие от Джессики Стэм, Карен Элсон стала известной, когда она сменила свой натуральный цвет волос на медный. Легенда гласит, что Стивен Майзел выдвинул ей ультиматум, когда фотографировал в 1998 году для итальянского Vogue: покрасить свои волосы в черный или красный цвет. Иначе съемки не будет. Начинающая модель тогда воспользовалась советом актрисы Кристины Хендрикс и выбрала красноватый оттенок.

Я была в Милане и увидела на кастинге девушку, которая говорила: «Я не могу получить работу. Мне все надоело, я готова бросить». Ей понравился мой цвет волос. Она спросила меня, какой оттенок я использую. Это была Карен Элсон. Через пару недель у нее были ярко-рыжие волосы. Потом я увидела ее на обложке Vogue, а остальное уже история! Карен потрясающая, — сказала в интервью Кристина.

Рут Белл

Рут Белл и ее сестра-близнец Мэй начали свою карьеру, будучи рыжеволосыми. Возможно, желая отличаться от своей сестры, Рут обрила голову и с тех пор стала одной из самых востребованных моделей в мире, участвуя в рекламных кампаниях Dior и Burberry. Она отстригла волосы в 19 лет ради съемок для Alexander McQueen, быстро привлекла внимание французского дизайнера Эди Слимана и попала в ряды моделей Saint Laurent.

Источники: Gettyimages.ru

Сравните модели и выберите лучшую с помощью пакета R Caret

Джейсон Браунли on 24 сентября 2014 г.

Последнее обновление: 13 декабря 2019 г.

Пакет Caret R позволяет легко создавать множество различных типов моделей и настраивать их параметры.

После создания и настройки многих типов моделей вам может понадобиться узнать и выбрать лучшую модель, чтобы использовать ее для прогнозирования, возможно, в рабочей среде.

В этом посте вы узнаете, как сравнивать результаты нескольких моделей с помощью пакета Caret R.

Начните свой проект с моей новой книги «Мастерство машинного обучения с R», включающей пошаговых руководств и файлы исходного кода R для всех примеров.

Начнем.

Сравнение моделей машинного обучения

Работая над проблемой, вы остановитесь на одной или нескольких хорошо работающих моделях. После настройки параметров каждой из них вы захотите сравнить модели и выяснить, какие из них работают лучше, а какие хуже.

Полезно получить представление о разбросе моделей, возможно, одну из них можно улучшить, или можно перестать работать над той, которая явно хуже остальных.

В приведенном ниже примере мы сравниваем три сложные модели машинного обучения в наборе данных о диабете индейцев пима. Этот набор данных представляет собой сводку из коллекции медицинских отчетов и указывает на начало диабета у пациента в течение пяти лет.

Вы можете узнать больше о наборе данных здесь:

• Файл набора данных.
• Сведения о наборе данных

Созданы и настроены три модели: квантование векторов обучения (LVQ), стохастическое усиление градиента (также известное как машина с усилением градиента или GBM) и машина опорных векторов (SVM). Каждая модель автоматически настраивается и оценивается с использованием 3 повторений 10-кратной перекрестной проверки.

Начальное значение случайного числа задается перед обучением каждого алгоритма, чтобы гарантировать, что каждый алгоритм получает одни и те же разделы данных и повторяется. Это позволяет нам сравнивать яблоки с яблоками в окончательных результатах. В качестве альтернативы мы могли бы проигнорировать эту проблему и увеличить количество повторов до 30 или 100, используя случайность для контроля вариаций в разделении данных.

После того, как модели обучены и для каждой найдена оптимальная конфигурация параметров, собираются результаты точности каждой из лучших моделей. Каждая «выигрышная» модель имеет 30 результатов (3 повторения 10-кратной перекрестной проверки). Целью сравнения результатов является сравнение распределений точности (30 значений) между моделями.

Это делается тремя способами. Распределения суммируются в виде процентилей. Распределения резюмируются в виде коробчатых диаграмм, и, наконец, распределения суммируются в виде точечных диаграмм.

Пример сравнения результатов моделирования с использованием пакета Caret R

# загрузить библиотеку
библиотека (mlbench)
библиотека (каре)
# загрузить набор данных
данные (PimaIndiansDiabetes)
# подготовим схему тренировок
управление <- trainControl (метод = "repeatedcv", число = 10, повторы = 3) # обучаем модель LVQ сет. сид(7)
modelLvq <- train(диабет~., data=PimaIndiansDiabetes, method="lvq", trControl=control) # обучить модель GBM сет.сид(7) modelGbm <- train(diabetes~., data=PimaIndiansDiabetes, method="gbm", trControl=control, verbose=FALSE) # обучить модель SVM сет.сид(7) modelSvm <- train(диабет~., data=PimaIndiansDiabetes, method="svmRadial", trControl=control) # собираем ресемплы результаты <- resamples (список (LVQ = modelLvq, GBM = modelGbm, SVM = modelSvm)) # суммируем раздачи резюме (результаты) # диаграмма результатов bwplot (результаты) # точечные графики результатов точечный график (результаты)

Ниже приведена таблица результатов обобщения распределений для каждой модели.

Модели: ЛВК, ГБМ, СВМ
Количество ресемплов: 30

Точность
Мин. 1 кв. Медиана Среднее 3-е кв. Максимум. АН
ЛКВ 0,5921 0,6623 0,6928 0,6935 0,7273 0,7922 0
ГБМ 0,7013 0,7403 0,7662 0,7665 0,7890 0,8442 0
МОВ 0,6711 0,7403 0,7582 0,7651 0,7890 0,8961 0

Каппа
Мин. 1 кв. Медиана Среднее 3-е кв. Максимум. АН
ЛКВ 0,03125 0,1607 0,28190,2650 0,3845 0,5103 0
ГБМ 0,32690 0,3981 0,4638 0,4663 0,5213 0,6426 0
SVM 0,21870 0,3889 0,4167 0,4520 0,5003 0,7638 0

Коробчатая диаграмма сравнения результатов моделей с использованием пакета Caret R

Точечный график сравнения результатов моделей с использованием пакета Caret R

Если вам нужно сделать убедительные заявления о том, какой алгоритм лучше, вы также можете использовать статистические проверки гипотез, чтобы статистически показать, что различия в результатах были значительными.

Что-то вроде t-критерия Стьюдента, если результаты распределены нормально, или критерия суммы рангов, если распределение неизвестно.

Резюме

В этом посте вы узнали, как можно использовать пакет R для сравнения результатов нескольких разных моделей, даже после того, как их параметры были оптимизированы. Вы видели три способа сравнения результатов: в виде таблицы, блочной диаграммы и точечной диаграммы.

Примеры в этом сообщении являются автономными, и вы можете легко скопировать и вставить их в свой собственный проект и адаптировать для своей задачи.

Откройте для себя более быстрое машинное обучение в R!

Разработка собственных моделей за 9 минут0251

…с помощью всего лишь нескольких строк кода R

Узнайте, как в моей новой электронной книге:
Мастерство машинного обучения с R

Охватывает учебных пособий для самостоятельного изучения и комплексных проектов , таких как:
Загрузка данных, визуализация, построение моделей, настройка и многое другое. ..

Наконец-то используйте машинное обучение в своих проектах

Пропустите академические курсы. Просто Результаты.

Посмотреть, что внутри

О Джейсоне Браунли

Джейсон Браунли, доктор философии, специалист по машинному обучению, который обучает разработчиков тому, как получать результаты с помощью современных методов машинного обучения с помощью практических руководств.

Просмотреть все сообщения Джейсона Браунли →

Выбор функций с помощью пакета Caret R

Узнайте о разработке функций, о том, как создавать функции и как добиться в этом успеха

TidyModels или CARET — как они сравниваются?

[Эта статья была впервые опубликована в блогах R — Hutsons-hacks и любезно предоставлена ​​R-блогерами]. (Вы можете сообщить о проблеме с содержанием на этой странице здесь)

Хотите поделиться своим контентом с R-блогерами? нажмите здесь, если у вас есть блог, или здесь, если у вас его нет.

Люди говорили мне больше не преподавать каретку, хотя я также преподаю TidyModels. Их аргумент заключается в том, что TidyModels является новым и блестящим, и мы должны использовать самые современные инструменты. Я понимаю это оправдание, но действительно ли карет мертв? Мой ответ: « не далеко! ». Снимаю шляпу перед Максом Куном и командой за развертывание этих замечательных пакетов, и без Макса моделирование в R было бы не таким простым и увлекательным.

Как они складываются?

Это не совсем корректное сравнение, так как CARET — это единый пакет машинного обучения с сотнями алгоритмов моделирования, тогда как TidyModels — это набор пакетов на основе машинного обучения, в том числе: K-кратная перекрестная проверка

циферблаты : пакет для общих функций настройки гиперпараметров трубопроводы.

Коллекция инструментов для 1 1 1 90 ML

12 Гораздо больше алгоритмов, чем TidyModels: модели: Список доступных моделей в поезде в каретке: Обучение классификации и регрессии (rdrr.io)

TidyModels	Caret
TidyModels	Caret
Документация ограничена по сравнению с кареткой	Богатство документации и виньеток (более предпочтителен, чем аккуратных преобразований среди нас)	Больше похоже на базовый R
Все еще разрабатывается, поэтому в будущем будет много новых функций	Все еще поддерживается, но активно не развивается

Сравнение Caret и TidyModel

Это не исчерпывающее сравнение, и, как я уже признал, здесь мы сравниваем яблоки с грушами.

Каковы тенденции использования TidyModels и CARET в R?

Недавно я играл с функцией получения количества загрузок пакетов в месяц. Я написал статью об этом на веб-сайте сообщества NHS-R. Эта функция принимает вектор имен пакетов и возвращает таблицу, сводку и диаграмму ggplot.

Это подтолкнуло меня к расследованию: « карет действительно умирает? » и « » насколько популярны становятся приборки? » Затем я также сравниваю каре и пастернак, чтобы получить более рефлексивное сравнение.

Ежемесячные загрузки CARET и TidyModels

С точки зрения загрузок, если это наша метрика популярности и использования, с весны 2020 года Caret начинает демонстрировать нисходящую вогнутость, а tidymodels показывает более или менее увеличение из месяца в месяц. Тем не менее, масштаб масштабов между пакетами ошеломляет.

Ежемесячные загрузки CARET против пастернака

Далее, чтобы проверить, как выглядит пастернак?

Пастернак показывает аналогичный восходящий тренд, до недавнего короткого спада. Это показывает, что карет по-прежнему загружается много, но число TidyModels растет.

Где учиться?

Я сделал пару туториалов по каретке или TidyModels. Они были сосредоточены на задаче классификации ML, и их можно сравнивать напрямую.

Обучение CARET

Learn TidyModels

Первая часть по очистке данных с рецептами и подгонке модели с пастернаком.

Критерий затем используется для оценки. Второе руководство посвящено улучшению вашей модели с помощью повторной выборки и настройки гиперпараметров:

Привет пакету ConfusionTableR

В этот семинар включена ссылка на пакет ConfusionTableR, который я создал для упорядочения выходных данных моделей классификации. Недавно он был обновлен, поэтому узнайте, как использовать этот пакет здесь:

Заключительные заявления и где взять содержимое

Я думаю, что пакет caret по-прежнему очень хорош, но я также могу понять, чем вызван интерес к пакету TidyModels. Мне лично нравятся оба по разным причинам, некоторые из которых я не могу описать на бумаге, но сказать, что каре не следует учить, по-прежнему неверно, так как многие отрасли и организации все еще используют этот превосходный пакет.

Содержание:

• Учебник CARET — это обучение GitHub
• Классификационная модель TidyModels — это содержимое «создание модели с нуля»
• ConfusionTableR — это содержимое пакета для очистки выходных данных матрицы путаницы для хранения базы данных
• PackageTracker — функция для отслеживания посылок, как описано в этой статье.

Если вам не нравятся пакеты для моделирования в R, всегда есть чему поучиться!

Спасибо, ребята, и до новых встреч!

К оставьте комментарий для автора, перейдите по ссылке и прокомментируйте их блог: R Blogs — Hutsons-hacks .

---

R-bloggers.com предлагает ежедневных обновлений по электронной почте новостей R и руководств по изучению R и многим другим темам.