Параметры и модельная внешность для модели мужчины

Работа моделями привлекает мужчин не меньше, чем женщин. Но, чтобы дефилирование по подиуму и участие в фотосессиях стали профессией, необходимо иметь параметры мужчины модели, принятые в мире моды. В основные стандарты мужской модельной красоты включены возраст, рост, размер вещей. И если конкретный претендент форматом подходит на амплуа манекенщика, он может отправляться в агентство на кастинг.

Возраст как параметр мужчины модели

Известно, что у женщин манекенщиц недолгий срок пребывания в модельном бизнесе. Многие из них заканчивают работу с исполнением 25-ти лет. Возрастные же параметры мужчины модели дают возможность и в 45-50 лет дефилировать и сниматься. Или быть, как француз Филипп Дюма, которому уже 60, и оставаться востребованным в фэшн-индустрии.

Парней, чей возраст 15-25, профессионалы относят к категории молодых людей. Мужчин 25-ти – 35-ти лет специалисты считают взрослыми моделями. Зрелые красавцы те, кто превысил возрастной ценз, требуемый в модельной индустрии.

Параметры для модели мужчины: рост

Образцовый манекенщик в понимании фэшн агентств наделен ростом не меньше 180 и не выше 190 сантиметров. Но эти параметры для модели мужчины оптимальными считаются в 185-188 сантиметров.

Объясняется подобное тем, что экземпляры одежды шьются дизайнерами до последующей ее демонстрации моделью на подиуме, во время обязательной фотосессии либо на рекламном фотоснимке. И модельерам зачастую требуется изготовить один вариант наряда с учетом того, что все манекенщики в действительности одного роста, а также размера.

Модельная внешность мужчины: параметры размера и телосложения

Модельная внешность мужчины параметры размеров одежды требует S-M (по-русски 46-48). В редких случаях fashion индустрии могут понадобиться манекенщики с размерами вещей 48-50. Именно при таких габаритах одежда на парне модели сидит безукоризненно, выгодно выделяя достоинство демонстрируемого изделия.

Телосложением мужчина манекенщик должен обладать не слишком мускулистым. «Перекачанные» остались в прошлом. А вот вес каждой потенциальной модели должен находиться в пределах 63-75 килограммов, при этом учитывается индекс массы. Объем талии у претендующего на звание «модель» должна укладываться в 78 либо 80 сантиметров. Субтильного либо, напротив, богатырского вида парни не смотрятся на подиуме и на фото. Также на теле исключен чрезмерный волосяной покров на груди и на руках. От него нетрудно избавиться косметической эпиляцией.

На этом фоне особая значительность отводится лицу мужчины модели. Но востребованным в fashion бизнесе признается отнюдь не классическое обличье. Хорошо, если претендент наделен природой необычными чертами лица, на котором выдаются скулы, оригинальные брови, выделяется своеобразный взгляд и т. д.

Параметры для модели мужчины: исключения

Как и в любом деле, так и в модной индустрии возможны отклонения от требуемых стандартов. Но только если параметры для модели мужчины в большинстве своем все-таки не отличаются от предписанных:

1. Рост ниже 180 сантиметров компенсируется наличием у парня пропорционального телосложения. Например, такого, каким обладает Род Ходжей – он ведь вырос только до 177 сантиметров.
2. Слишком рельефные мышцы понадобятся тем, кто участвует в рекламировании спортивной одежды.

Есть немало возможностей в fashion бизнесе для мужчин с различными параметрами, внешностью и типажом. Выбрав правильное модельное агентство, нетрудно сделать карьеру манекенщика.

Авторские права на статью принадлежат интернет-сайту 101da.ru. Копирование материала запрещено!

Основные параметры моделей — Podium.IM

DashaBee

Москва

Модельный мир делится на мужской и женский. Каждый из них имеет особые правила приема и отбора, и в каждый мир ежедневно приходят тысячи новых людей. Но через что им приходится пройти, чтобы попасть в  этот мир?

Что надо сделать, чтобы стать моделью?

Для девушек

В первую очередь, стоит правильно оценить свои шансы и возможности. Женские кастинги могут быть очень жестокими в плане агрессивной реакции конкуренток. Вам могут испортить одежду, обувь, сбить прическу или даже выстричь волосы. И все это из-за того, что девушки увидят нового конкурента. Поэтому, приходя на кастинг, надо быть готовой ко всему, и лучше держаться отдельно от всех.

На кастингах очень много внимания уделяют модельной походке, ее можно отработать и дома, главное приходить на кастинг уже подготовленной.

А вот если девушка красивая, но не фотогеничная, или у нее отсутствует харизма и обаяние, то не стоит даже пытать свои шансы в мире моды, это пустая трата времени, сил и денег.

 Существует ряд обязательных требований, на которые представители модельных агентств обращают внимание больше всего:

1. Рост. Конечно, в разные области модельного бизнеса требуются девушки разного роста, но все же большая часть модельных агентств, которые набирают девушек для показов, отдают предпочтение девушкам среднего модельного роста — 172-183 см. Но если девушка харизматична и хорошо сложена, она может стать моделью и при росте 165 см.
2. Возраст. Существует система модельного бизнеса, при которой модель становится популярной. Прийдя в модельный бизнес в 14-15 лет, спустя 2-3 года девушка начинает получать выгодные заказы и принимать участие в крупных показах. И уже спустя 8-10 лет, к 25-27 годам, потихоньку уходит из модельного мира. Поэтому модельные агентства не связываются с девушками старше 23 лет, это бесперспективно.
3. Параметры. Есть общеизвестные модельные параметры 90-60-90, но это относительный показатель или по современным меркам — максимальный. Но если вы на 1-2 см больше, это не страшно.
4. Необычное лицо. Существует несколько типов модельных лиц, которые востребованны в мире моды – детское, анорексичное и имеющее нестандартные черты.

Как стать моделью мужчине

Мужчинам-моделям немного легче. Их рабочий возраст значительно длиннее, они могут начать карьеру и в 30, а при хорошей фигуре и внешнем виде работать до 50. При этом зачастую мужчин приглашают в модельный мир из клубов или просто с улицы, так как у них может быть интересный типаж, красивая фигура или походка.

Но как и у женщин, модели мужчины имеют свои требования:

1. Рост.  Мужским модельным ростом считается от 183-188. На более высоких мужчин проблематично подбирать одежду для показов.
2. Необычные черты лица так же очень востребованы и в мужской моде.
3. Худощавость. Но при этом желательно, чтобы мужчина имел не сильно развитую мускулатуру, и его тело смотрелось мужественно.
4. Размер одежды. Самые востребованные модели имеют размер 46-48, реже 48-50. А вот мужчины с большими размерами не востребованы в модельном мире. 

Следующий пост

параметров модели и гиперпараметров в машинном обучении — в чем разница? | Бенджамин Оби Тайо, доктор философии.

Анализ параметров, влияющих на качество модели

В модели машинного обучения существует 2 типа параметров:

1. Параметры модели: Это параметры в модели, которые необходимо определить с помощью обучения набор данных. Это подогнанные параметры.
2. Гиперпараметры: Это настраиваемые параметры, которые необходимо настроить для получения модели с оптимальными характеристиками.

Например, предположим, что вы хотите построить простую модель линейной регрессии, используя m-мерный набор обучающих данных. Тогда ваша модель может быть записана как:

, где X — предикторная матрица, а w — веса. Здесь w_0, w_1, w_2, …,w_m — параметры модели . Если модель использует алгоритм градиентного спуска для минимизации целевой функции для определения весов w_0, w_1, w_2, …,w_m, то у нас может быть оптимизатор, такой как GradientDescent(eta, n_iter). Здесь eta (скорость обучения) и n_iter (количество итераций) — это гиперпараметров , которые необходимо отрегулировать, чтобы получить наилучшие значения параметров модели w_0, w_1, w_2, …,w_m. Дополнительные сведения об этом см. в следующем примере: Машинное обучение: оценщик линейной регрессии Python с использованием градиентного спуска.

Примеры гиперпараметров, используемых в пакете scikit-learn скорость обучения, а random_state — это начальное значение генератора псевдослучайных чисел, используемое при перетасовке данных.

2. Обучающая, тестовая оценка разбиения

 train_test_split( X, y, test_size=0.4, random_state=0) 

Здесь test_size представляет долю набора данных для включения в тестовое разбиение, а random_state — начальное значение используется генератором случайных чисел.

3. Классификатор логистической регрессии

 Логистическая регрессия (C=1000.0, random_state=0) 

Здесь C — обратное значение силы регуляризации, а random_state — начальное значение генератора псевдослучайных чисел для использования при перетасовке данных .

4. Классификатор KNN (k-ближайших соседей)

 KNeighborsClassifier(n_neighbors=5, p=2, metric='minkowski') 

Здесь n_neighbors — количество используемых соседей, p — параметр мощности для метрики Минковского. При p = 1 это эквивалентно использованию manhattan_distance и euclidean_distance при p = 2.

5. Классификатор опорных векторов

 SVC(kernel='linear', C=1.0, random_state=0) 

Здесь , kernel указывает тип ядра, который будет использоваться в алгоритме, например, kernel = ‘linear’ для линейной классификации или kernel = ‘rbf’ для нелинейной классификации. C — параметр штрафа члена ошибки, а random_state — начальное значение генератора псевдослучайных чисел, используемого при перетасовке данных для оценки вероятности.

6. Классификатор дерева решений

 DecisionTreeClassifier(criterion='entropy', 
 max_depth=3, random_state=0) 

дерево, а random_state — это начальное число, используемое генератором случайных чисел.

7. Лассо-регрессия

 Лассо (альфа = 0,1) 

Здесь альфа — параметр регуляризации.

8. Анализ главных компонентов

 PCA(n_components = 4) 

Здесь n_components — количество сохраняемых компонентов. Если n_components не задан, сохраняются все компоненты.

Важно, чтобы при построении модели эти гиперпараметры были точно настроены для получения модели самого высокого качества. Хороший пример того, как предсказательная сила модели зависит от гиперпараметров, можно найти на рисунке ниже (источник: Плохой и хороший регрессионный анализ ).

Регрессионный анализ с использованием различных значений параметра скорости обучения. Источник: Плохой и хороший регрессионный анализ , опубликовано Бенджамином О. Тайо в журнале Towards AI за февраль 2019 г.

Из рисунка выше видно, что надежность нашей модели зависит от настройки гиперпараметров. Если мы просто выберем случайное значение скорости обучения, такое как эта = 0,1, это приведет к плохой модели. Слишком маленькое значение eta, например, eta = 0,00001, также дает плохую модель. Наш анализ показывает, что лучший выбор — когда эта = 0,0001, как видно из значений R-квадрата.

Разница между хорошей и плохой моделью машинного обучения зависит от способности понять все детали модели, включая знания о различных гиперпараметрах и способах настройки этих параметров для получения модели с наилучшей производительностью. Использование любой модели машинного обучения в качестве черного ящика без полного понимания тонкостей модели приведет к фальсификации модели.

Ссылки

1. «Машинное обучение Python», 2-е издание, Себастьян Рашка.
2. Машинное обучение: оценщик линейной регрессии Python с использованием градиентного спуска .
3. Плохой и хороший регрессионный анализ .

Разница между параметрами модели и гиперпараметрами

Улучшить статью

Сохранить статью

• Уровень сложности: Средний
• Последнее обновление: 01 Дек, 2022

Читать

Обсудить

Улучшить статью

Сохранить статью

Два самых запутанных термина в машинном обучении — это параметры модели и гиперпараметры. В этом посте мы попытаемся понять, что означают эти термины и чем они отличаются друг от друга.

Что такое параметр модели?

Параметр модели — это переменная выбранной модели, которую можно оценить путем подгонки заданных данных к модели.

Пример:  

 

На приведенном выше графике x — независимая переменная, а y — зависимая переменная. Цель состоит в том, чтобы подобрать линию регрессии к данным. Затем эта линия (модель) используется для прогнозирования значения y для невидимых значений x. Здесь m — наклон, а c — точка пересечения линии. Эти два параметра (m и c) оцениваются путем подгонки прямой линии к данным путем минимизации RMSE (среднеквадратичная ошибка). Поэтому эти параметры называются параметрами модели.

Параметры модели в разных моделях:

• m(наклон) и c(отрезок) в линейной регрессии
• веса и смещения в нейронных сетях

Что такое гиперпараметр модели?

Гиперпараметр модели — это параметр, значение которого задается перед началом обучения модели.