В чем отличия ips от классического обучения

Самообучение и дистанционное обучение: сходства и различия

Чем отличается дистанционное обучение от самообразования? Ответы на вопросы тех, кому важен не только диплом, но и реальный результат

Желающие получить образование дистанционно часто задаются вопросом, как оно отличается от обычного самообразования? Ведь как в первом, так и во втором случае, обучающийся большей частью предоставлен сам себе, изучает материал из источников, следуя некоему плану. Дистанционное обучение гарантирует вам диплом в случае успешного освоения курса, но единственное ли это преимущество?

С каждым годом дистанционное обучение всё популярнее, но и сейчас на форумах и в группах социальных сетей, посвящённых дистанционному обучению встречаются недоумевающие комментарии по поводу целесообразности электронного обучения. В открытом доступе есть множество учебников, достаточно и бесплатных тренингов, вебинаров, лекций. Большинство этого контента бесплатное. Зачем тогда платить за дистанционное обучение? Ведь можно просто изучить представленные материалы самому.

Конечно, при самообразовании вы не получите диплома, а без него очень трудно подтвердить свою компетентность, да и на многие должности без диплома просто не возьмут. Но и покупкой диплома в рассрочку дистанционное обучение не выглядит, да и не является.

Как же строится процесс дистанционного обучения? Чем, кроме диплома, отличается от самообразования? И что обуславливает его эффективность?

Контент: содержание обучения

Содержание любого дистанционного курса дистанционного обучения составляет контент. Что это такое?

Итак, контент – это наполнение курса. В классическом обучении он представлен учебниками, рабочими тетрадями и др., в электронном всё более компактно и разнообразно. Контент может быть статичным и динамичным. Первый – это записи, имеющие своё определённое место в структуре курса и вернуться к которым можно в любое время, динамичный контент – это трансляции в прямом эфире, как правило, интерактивные, поучаствовать в которых можно здесь и сейчас. По завершении времени онлайн динамичный контент превращается в статичный – вам доступен просмотр записи мероприятия, но участвовать в нём уже не можете, потому что его время прошло.

Яркий пример динамичного контента – это столь распространенные в дистанционном обучении вебинары, аналог «живых» лекций, практикумов, лабораторных работ. Пока идёт вебинар, Слушатель может принимать в нём активное участие: обсуждать, задавать вопросы, дискутировать и т.д., но когда время трансляции закончилось, можно только смотреть запись.

В чём отличие? Занимаясь самообучением, человек определяет содержание курса сам. Не всегда это содержание корректно, а материалы отвечают целям обучения.

Наставник: живой источник опыта

Преподаватели в дистанционном обучении выполняют абсолютно те же функции, что и в обычном. Это значит, что каждому Слушателю обеспечена поддержка на протяжении всего срока обучения.

Как нужно иногда спросить совета знающего человека и как не хватает такого человека в самообразовании! Можно обращаться к поисковикам в Сети, читать ответы на форуме, но кто поручится за компетентность и правдивость такой информации? С профессиональным преподавателем ситуация обстоит, конечно, иначе, ведь он – не случайный человек из интернета, а компетентный специалист, учёный.

Интересная деталь: профессорско-преподавательский состав в дистанционном обучении нередко богаче по составу и выше по уровню относительно многих стационарных вузов, особенно провинциальных. Это вопрос удобства самих преподавателей. Если в отдалённый уголок именитый специалист преподавать точно не поедет, то на удалённую работу по Сети соглашаются многие светила. Таким образом, в пользу качества дистанционного обучения можно отнести и опытных компетентных наставников.

В чём отличие? Ответ лежит на поверхности. В дистанционном образовании – высококлассные преподаватели, в самообразовании их просто нет.

Делу – время! Помощь плюс контроль

В обучении важно не только задать направление работы, но и контролировать прохождение всех этапов курса. Учиться без стороннего контроля большинству людей крайне сложно – всегда находятся дела важнее, не хватает времени, учёба откладывается. В дистанционном обучении контроль очень строгий. Как правило, это тестирование, но могут быть и устные / письменные экзамены.

Помимо преподавателей-предметников к каждому Слушателю дистанционного обучения прикрепляется тьютор, курирующий прохождение программы, успешное усвоение знаний и продвижения в обучении. Наличие такого гибкого, но требовательного контроля – один из определяющих факторов успешного обучения. Встречаются обучающиеся, сетующие на то, что учиться дистанционно сложнее, чем на стационаре – требования высоки. Но профессионалы получаются сильные!

В чём отличие? В определённости временных рамок, адекватности контроля, и оценки компетенций. Редко кто из нас может оценивать себя правильно и непредвзято.

Итак, вот три ключевых отличия дистанционного обучения от самообразования, если не брать в расчёт диплом:

1. Правильно подобранное наполнение курса и продуманная программа;
2. Квалифицированные преподаватели;
3. Грамотная система сопровождения и контроля.

Эти три кита определяют качество дистанционного обучения:

• Контент требует огромной подготовительной работы и непрестанного обновления. Самостоятельно проделать подготовку наполнения курса, определить важнейшие его составляющие без надлежащего опыта не просто и не всегда возможно.
• Хороших преподавателей непросто найти и удержать в динамичном мире электронного обучения.
• Системы контроля необходимо постоянно менять и совершенствовать, подгоняя под стандарты и требования времени.

Институт, которому по силам со всем этим справиться, точно не будет набирать Слушателей только ради того, чтобы выдать им дипломы. УрИПКиП даст вам то, чего вы ищете: компетенции, опыт и перспективы. Он даст вам больше!

ЗАДАТЬ ВОПРОС

Внимание! В апреле сотрудники института продолжают работать дистанционно с пн. по пт. в режиме с 9 до 18 часов по Москве.

Deep learning & Machine learning: в чем разница?

В чем разница между Deep learning и Machine learning? Насколько они похожи или отличаются друг от друга? Насколько они выгодны для бизнеса? Давайте разберемся!

Machine learning и Deep learning – это 2 подмножества искусственного интеллекта (ИИ), которые активно привлекают к себе внимание уже на протяжении двух лет. Если вы хотите получить простое объяснение их различий, то вы в правильном месте!

Прежде всего, давайте посмотрим на некоторые интересные факты и статистику Deep learning и Machine learning:

• Оклад AI-специалиста приравнивается к стоимости Roll-Royce Ghost Series II 2017 года (согласно New York Times);

• Есть ли вероятность потерять работу из-за прогресса AI? Согласно недавнему отчету PwC – возможно. Они предполагают, что примерно к 2030 г. 38% всех рабочих мест в США могут быть заменены искусственным интеллектом и технологиями автоматизации;

• Первая AI-программа “The Logic Theorist” была создана в 1955 году компанией Newell & Simon (World Information Organization);

• Исследователи прогнозируют, что к 2020 году 85% взаимодействия с клиентами будет осуществляться без участия человека (Gartner);

• Рынок искусственного интеллекта или машинного обучения вырастет до 5,05 млрд долларов к 2020 году (Motley Fool);

Любопытно? Теперь попытаемся разобраться, в чем на самом деле разница между Deep learning и Machine learning, и как можно использовать их для новых бизнес-возможностей.

Deep learning & Machine learning

Должно быть, вы имеете элементарное представление о Deep learning и Machine learning. Для чайников представляем несложные определения:

Machine learning для чайников:

Подмножество искусственного интеллекта, связанное с созданием алгоритмов, которые могут изменять себя без вмешательства человека для получения желаемого результата — путем подачи себя через структурированные данные.

Deep learning для чайников:

Подмножество машинного обучения, где алгоритмы создаются и функционируют аналогично машинному обучению, но существует множество уровней этих алгоритмов, каждый из которых обеспечивает различную интерпретацию данных, которые он передает. Такая сеть алгоритмов называется искусственными нейронными сетями. Простыми словами, это напоминает нейронные связи, которые имеются в человеческом мозге.

Взгляните на изображение выше. Это коллекция фотографий кошек и собак. Теперь предположим, что вы хотите идентифицировать изображения собак и кошек отдельно с помощью алгоритмов Machine learning и нейронных сетей Deep learning.

Deep learning & Machine learning: в каких случаях используется Machine learning

Чтобы помочь алгоритму ML классифицировать изображения в коллекции в соответствии с двумя категориями (собаки и кошки), ему необходимо сначала представить эти изображения. Но как алгоритм узнает, какой из них какой?

Ответом на этот вопрос является наличие структурированных данных , о чем было написано выше в определении машинного обучения для чайников. Вы просто маркируете изображения собак и кошек, для того чтобы определить особенности обоих животных. Этих данных будет достаточно для обучения алгоритма машинного обучения, и затем он продолжит работу на основе понятных им маркировок и классифицирует миллионы других изображений обоих животных по признакам, которые он изучил ранее.

Deep learning & Machine learning: в каких случаях используется Deep learning

Нейронные сети Deep learning будут использовать другой подход для решения этой проблемы. Основным преимуществом Deep learning является то, что тут не обязательно нужны структурированные / помеченные данные изображений для классификации двух животных. В данном случае, входные данные (данные изображений) отправляются через различные уровни нейронных сетей, причем каждая сеть иерархически определяет специфические особенности изображений.

Это похоже на то, как наш человеческий мозг работает для решения проблем — пропускает запросы через различные иерархии концепций и связанных вопросов, чтобы найти ответ.

После обработки данных через различные уровни нейронных сетях система находит соответствующие идентификаторы для классификации обоих животных по их изображениям.

Примечание . Это всего лишь пример, который поможет вам понять различия в том, как работают основы машинного и глубокого обучения. И Deep learning, и Machine learning на самом деле не применимы одновременно к большинству случаев, включая этот. Причину этого вы узнаете позже.

Таким образом, в этом примере мы увидели, что алгоритм машинного обучения требует маркированных/структурированных данных, чтобы понять различия между изображениями кошек и собак, изучить классификацию и затем произвести вывод.

С другой стороны, сеть глубокого обучения смогла классифицировать изображения обоих животных по данным, обработанным в слоях сети. Для этого не потребовались какие-либо маркированные/структурированные данные, поскольку она опиралась на различные выходные данные, обрабатываемые каждым слоем, которые объединялись для формирования единого способа классификации изображений.

Что мы узнали:

1. Основное различие между глубоким обучением и машинным обучением обусловлено тем, как данные представляются в систему. Алгоритмы машинного обучения почти всегда требуют структурированных данных, в то время как сети глубокого обучения полагаются на слои ANN (искусственные нейронные сети).
2. Алгоритмы машинного обучения созданы для того, чтобы «учиться» действовать, понимая помеченные данные, а затем использовать их для получения новых результатов с большим количеством наборов данных. Однако, когда результат получается неверным, возникает необходимость их «доучивать».
3. Сети глубокого обучения не требуют вмешательства человека, так как многоуровневые слои в нейронных сетях помещают данные в иерархии различных концепций, которые в конечном итоге учатся на собственных ошибках. Тем не менее, даже они могут быть ошибочными, если качество данных недостаточно хорошее.
4. Данные все решают. Именно качество данных в конечном итоге определяет качество результата.

То, чего не было в примере, но стоит отметить:

1. Поскольку алгоритмы машинного обучения требуют маркированных данных, они не подходят для решения сложных запросов, которые включают в себя огромное количество данных.
2. Хоть в данном случае мы увидели применение Deep learning для решения незначительного запроса, — реальное применение нейронных сетей глубокого обучения происходит в гораздо большем масштабе. Фактически, учитывая количество слоев, иерархий и концепций, которые обрабатывают эти сети, Deep learning подходит только для выполнения сложных вычислений, а не простых.
3. Оба эти подмножества ИИ так или иначе связаны с данными, что позволяет представлять собой определенную форму «интеллекта». Однако следует знать, что глубокое обучение требует гораздо больше данных, чем традиционный алгоритм машинного обучения. Причиной этого является то, что сети Deep learning могут идентифицировать различные элементы в слоях нейронных сетей только при взаимодействии более миллиона точек данных. Алгоритмы машинного обучения, с другой стороны, способны обучаться по заранее запрограммированным заданным критериям.

Надеемся, приведенный пример и его объяснение позволили вам понять различия между Machine learning и Deep learning. Т.к. это объяснение для чайников, то здесь не употреблялись профессиональные термины.

Теперь пришло время забить последний гвоздь. Когда следует использовать глубокое обучение или машинное обучение в своем бизнесе?

Когда использовать Deep learning в бизнесе?

• Если у вас огромное количество данных;
• Если вам приходится решать задачи, слишком сложные для машинного обучения;
• Если у вас есть достаточно вычислительных ресурсов и возможность на управление оборудованием и программным обеспечением для обучения нейронных сетей Deep learning.

Когда использовать Machine learning в бизнесе?

• Если у вас есть данные, которые можно структурировать и использовать для обучения алгоритмов Machine learning;
• Если вы хотите использовать преимущества ИИ, чтобы обогнать конкурентов;
• Лучшие решения Machine learning могут помочь автоматизировать различные бизнес-операции, включая проверку личности, рекламу, маркетинг и сбор информации, а также использовать большие возможности в будущем.

Подведем итоги:

В связи с ростом различных технологий, предприятия в настоящее время ищут компании, занимающиеся технологическим консалтингом, чтобы найти то, что лучше для их бизнеса.

Развитие искусственного интеллекта также порождает рост услуг по разработке программного обеспечения, приложений IoT и блокчейна. В настоящее время разработчики программного обеспечения изучают новые способы программирования, которые более склонны к глубокому обучению и машинному обучению.

Чем отличается VA от IPS: противостояние матриц

Обе технологии появились довольно давно по меркам мира электроники — и VA, и IPS впервые появились в 1996 году — почти четверть века назад. Обычного такого срока бывает достаточно для выявления явного фаворита, но не в этом случае — обе матрицы соревнуются на равных как в любительском, так и профессиональном сегменте и пока незаметно, чтобы какая-нибудь из них «брала верх». Иной раз даже может показаться, что особой разницы между этими матрицами нет.

В чем разница?

Действительно, за прошедшие годы, отличия между VA и IPS матрицами во многом нивелировались. И та, и другая технология не стояли на месте — производителями прилагались все усилия, чтобы, сохранив преимущества технологии, убрать её недостатки. В итоге сегодня не так уж и много сводится к типу матрицы — и если вам нужны какие-то конкретные характеристики телевизора или монитора, то лучше по этим характеристикам и подбирать. Однако некоторые различия между IPS и VA матрицами все же остались.

Глубокий черный цвет и контрастность.

Здесь VA по-прежнему далеко впереди. Благодаря конструкции, черные пиксели VA-матрицы пропускают намного меньше света, чем у IPS. Это особенно заметно в затемненном помещении. Очевидно, это создает определенное преимущество телевизорам на основе VA-матриц — ведь фильмы мы предпочитаем смотреть в полумраке.

Благодаря глубокому черному цвету, VA-матрицы обычно обладают и лучшей контрастностью. Визуально это выражается в повышенной сочности «картинки», что, опять же, будет плюсом для любого телевизора.

Угол обзора

В первую очередь, не стоит обращать внимания на цифры, которые приводятся в характеристиках монитора — во-первых, твердой методики измерения угла обзора нет. Некоторые производители дают в этом параметре угол, под которым контрастность монитора падает до 10:1, некоторые — до 5:1. Но это — очень малая контрастность, при 5:1 на экране можно будет разобрать только крупные контрастные объекты, а все детали «потеряются».

Контрастности 100:1 уже маловато для просмотра фильмов, а для профессиональной работы с графикой желательно никак не меньше 1000:1. И здесь IPS-мониторы пока впереди, хотя предельные углы обзора у VA порой такие же. Последние намного сильнее теряют контрастность при небольших отклонениях от перпендикуляра.

Конечно, если вы сидите прямо перед монитором или смотрите телевизор издалека и прямо по центру, это неважно. А вот если экран предназначен для аудитории, то IPS-матрица скорее обеспечит достойную «картинку».

Еще одна проблема угла обзора вылезает на больших широкоформатных экранах. Чем он шире и чем ближе вы находитесь к такому экрану, тем под большим углом идут лучи от его углов. При некоторых размерах экрана падение контрастности в его углах становится хорошо заметным — и этим чаще страдают как раз экраны на основе VA-матрицы. Называется этот эффект «Black Crush».

Одним из способов решения проблемы являются изогнутые телевизоры и мониторы — это не только мода и разрекламированный, но совершенно неизмеримый, «эффект присутствия». Такая конструкция позволяет уменьшить угол, под которым лучи от краев экрана идут к глазам зрителя — и сохранить качество изображения без изменения технологии.

Правда, для профессиональной работы с графикой изогнутый монитор не очень подходит — его форма вносит в изображение сферические искажения при взгляде сверху или снизу. Поэтому профессионалы часто отдают предпочтение IPS-матрицам — они скорее обеспечат равномерное качество изображения по всему экрану.

Глоу-эффект

Однако у IPS есть своя беда, немного схожая с искажением контрастности при изменении угла обзора. Глоу-эффект — это неравномерность подсветки экрана, создающая при взгляде сбоку впечатление «светящихся» углов или краев экрана. Особенно хорошо этот эффект заметен в темноте на темном же экране. Неправда, будто глоу-эффект присущ только IPS-матрицам, но именно на IPS он встречается чаще и более ярко выражен.

Особенно хорошо глоу-эффект заметен в полной темноте на черном экране.
Но при слабом освещении и на реальном темном изображении глоу-эффект тоже может проявляться и вносить свои искажения.

Производители борются с этим эффектом с помощью различных технологических решений, но все они удорожают изделие. Поэтому если на профессиональных мониторах глоу-эффект сведен к минимуму, то недорогой домашний монитор с IPS-матрицей вполне может «порадовать» цветными углами на темных сценах.

Впрочем, при дневном освещении глоу-эффект практически незаметен.

Выводы

Если вам нужна визуально «впечатляющая» картинка для просмотра фильмов или для игр, то матрица VA скорее обеспечит вам желаемое. Если же вы работаете с компьютерной графикой, IPS может оказаться более подходящим вариантом. Кстати, среди недорогих мониторов с матрицей IPS намного чаще попадаются модели с широким цветовым охватом — для начинающего полиграфиста это может оказаться немаловажным доводом.

Всё про Va матрицу — виды, особенности, преимущества и недостатки, отличие va матрицы от ips.

Содержание статьи:

Что такое VA матрица?

VA матрица — в ее основе лежит принцип «вертикального выравнивания» (vertical alignment), она пришла на смену технологии TN, а также является прямым конкурентом популярной IPS-матрицы. В обычном состоянии жидкие кристаллы имеют перпендикулярное выравнивание в сравнении с положением второго фильтра. Когда напряжение выключено, то свет они не могут пропускать в таком положении. А вот 90-градусный поворот кристаллы осуществляют, если происходит приложение напряжения. Во время выхода пикселя из строя на дисплее появится черная точка.

История VA матрицы

Впервые технология VA была анонсирована в 1996 году. Это сделала компания Fujitsu, которая придумала новый способ создания жидкокристаллических матриц. Разработка данной технологии была вынужденной мерой, которая должна была помочь японскому гиганту наладить выпуск прогрессивных дисплеев по весьма привлекательной цене. Можно сказать, что это плавная и качественная эволюция TN-матрицы, ведь в то время производить IPS-экраны считалось очень дорогим удовольствием.

Спустя некоторое время Fujitsu представила доработанную технологию — MVA. Здесь были улучшены углы обзора не только по горизонтали, но и вертикали. MVA-матрицы стали очень быстрыми благодаря небольшому времени отклика. Черный цвет оказался по-настоящему глубоким. Сегодня аналогичные решения на базе VA-технологии предлагают некоторые крупные корпорации. Например, Samsung занимается выпуском современных матриц PVA, Sharp изготавливает ASV-дисплеи, а Sony вместе с тем же Samsung наладили производство технологичных экранов Super PVA (S-PVA).

Технология изготовления VA матриц

«Вертикальное выравнивание» уже говорит, что здесь кристаллы находятся в перпендикулярном положении к фильтрам. Поэтому в стандартном положении поляризованный свет без проблем проходит через жидкие кристаллы, но из самой матрицы уже не выходит. Второй поляризатор наглухо блокирует свет, что делает черный цвет по-настоящему глубоким и качественным.

Когда же напряжение подается, то кристаллы моментально отклоняются на 90 градусов, чтобы через второй фильтр прошла часть света. К сожалению, первые VA-матрицы серьезно искажали цветовую гамму, когда речь заходила о небольшой горизонтальной смене угла обзора. Получается, что единственно правильный цвет можно было увидеть только в строго определенном положении. Если же, например, смотреть на кристаллы сверху, то остается виден свет, который проходит через их верхние части. Аналогичная ситуация и со смещением в боковую сторону. В результате от угла обзора сильно зависело качество картинки.

Многие имеющиеся проблемы сумела исправить технология MVA, которая является доработанной версией VA. При этом был осуществлен плавный переход на «многодоменную структуру». Все ячейки получили дублированные кристаллы. Когда напряжение подается, то кристаллы начинают отклоняться сразу в две разные стороны. Что касается поляризационных фильтров, то и они оказались обновлены и доработаны. Все это вместе позволило улучшить цветопередачу под разными углами обзора.

Виды VA матриц

Как уже отмечалось, матрица VA постепенно начала совершенствоваться. Отсюда стали появляться и разные ее виды. Новой версией данной технологии можно считать MVA. Чуть позже появились и PVA-матрицы, производством которых занялась компания Samsung. Сейчас мы рассмотрим каждый тип матрицы более подробно, так как разные технологии и варианты подхода имеют не только свои достоинства, но и определенные недостатки.

Матрицы VA обладают повышенной контрастностью, а также отображают правдоподобный черный цвет. При этом углы обзора достаточно небольшие. Более того, под малейшим наклоном цвета сразу же тускнеют. Поэтому рекомендуется находиться непосредственно перед монитором или телевизором, но не где-то сбоку. Подобные экраны выделяются благодаря высокой четкости изображения. Даже в яркую погоду VA-дисплеями можно без проблем пользоваться, потому что картинка все равно будет хорошо различимой.

MVA матрица

Именно MVA стала логическим продолжением технологии VA. Причем новая разработка оказалась лучше буквально во всем, ведь многие недочеты предшественника были частично или полностью устранены:

• существенно уменьшилось время отклика. Данный показатель теперь можно смело сравнивать с результатами TN-матриц.
• повысилась точность воспроизведения цветов, а также их насыщенность.
• если рассматривать черный цвет, то он остался таким же глубоким и качественным.
• увеличились и углы обзора до 160-180 градусов. Здесь вы не встретите двойного магнитного поля, либо же винтовой кристальной структуры. Если же взгляд пользователя направлен перпендикулярно, то в тенях и некоторых сложных сценах исчезают мелкие детали. Под определенными углами может искажаться цветовой баланс.

PVA матрица

Матрица PVA является уникальной разработкой южнокорейского гиганта Samsung. Хотя с самого начала она считалась плагиатом, который был удачно замаскирован с целью не платить за дорогостоящий патент прямому конкуренту. К неоспоримым преимуществам данной технологии стоит отнести невысокую цену и великолепную контрастность. Качество изображения на PVA-дисплеях приятно радует глаз. Особенно такие экраны понравятся профессионалам, которые активно работают за компьютером, занимаясь дизайном, фотографией, монтажом видео и так далее.

В Pva матрицах были значительно улучшены углы обзора, а оттенки черного отчетливо глубокие и насыщенные. Полный порядок и со временем отклика. А вот к чему можно придраться, так это к определенным искажениям цветов, если происходит горизонтальное отклонение. При этом последние модели таких матриц уже постепенно убирают и данную «старую болячку», так как технология сегодня является серьезно доработанной.

Также существует много различных вариаций VA и PVA матриц: AMVA, ASVA, Super MVA, Super PVA, ASV и т.п, но существенных отличий от основных видов они пока что не имеют.

Отличия IPS матриц от VA

Сейчас самыми популярными матрицами для телевизоров и мониторов считаются IPS и VA. При этом они имеют целый ряд отличительных особенностей. В VA-матрицах происходит выравнивание кристаллов по вертикали (Vertical Alignment). Что касается технологии IPS, то здесь используется принцип планарного переключения (In-Plane Switching). Само же кристальное выравнивание тут осуществляется по горизонтали. При этом задача в обоих случаях одинаковая — сформировать изображение при помощи пропускания света через фильтры и пиксельные блоки. Вот только сам подход к вопросу у них разный.

IPS-матрицы получают кристаллы, которые постоянно пропускают свет в большем или меньшем количестве. Все из-за постоянного расположения по горизонтали. Экраны VA гораздо эффективнее блокируют поступающий свет, так как используют вертикальное позиционирование закрытого типа. Поэтому в плане отображения черного цвета VA-дисплеи наголову превосходят конкурента. К достоинствам технологии Vertical Alignment обязательно стоит отнести и невероятно высокую контрастность. С другой стороны, принцип работы подобных панелей приводит к существенному ухудшению углов обзора, где матрицы IPS отрываются далеко вперед.

Какой телевизор купить IPS или VA?

Если планируется смотреть телевизор в большой комнате и под углом, то рекомендуется выбирать матрицы IPS. Только они способы обеспечить великолепное качество изображения без привязки к углам обзора. Когда же ТВ-приемник будет находиться прямо перед креслом или диваном, то следует обратить внимание на VA-экраны, ведь они обладают целым рядом неоспоримых преимуществ. Поэтому все будет зависеть от места размещения телевизора, а также расположения пользователей относительно дисплея.

Что лучше для монитора — VA или IPS?

Выбрать монитор сейчас достаточно сложно, ведь ассортимент различных моделей действительно зашкаливает. При этом по многим параметрам здесь будет интереснее выглядеть именно технология VA. Во-первых, в пользу VA-мониторов говорит быстрота отклика. Это очень важный показатель для всех геймеров, которые хотят играть с особым комфортом.

В особенности речь идет о многопользовательских проектах, где каждая миллисекунда влияет на результат. Во-вторых, черный цвет, который в идеале должен быть по-настоящему глубоким. И именно VA-технология обеспечивает это. И, конечно же, более контрастное изображение, что обязательно понравится людям, работающим за компьютером (например, архитекторы, фотографы, дизайнеры, видеоредакторы и так далее). Здесь практически не влияют небольшие углы обзора, так как пользователь находится прямо напротив монитора. При этом дорогие IPS-матрицы последнего поколения почти ничем не уступают конкуренту, а также имеют отличную цветопередачу и экономичное потребление энергии.

Время отклика в VA и IPS матрицах для монитора

Самыми быстрыми матрицами до сих пор считают TN. Но максимально приближены к ним VA-панели. Время отклика многих VA-мониторов не превышает 4-5 мс. А прогрессивные модели и вовсе вызовут восторг у профессиональных игроков, потому что их отклик составляет не более 1-2 мс. В этом плане IPS-экраны серьезно уступают. Как правило, их время отклика достигает от 5-6 мс и выше. Конечно, можно привести в пример дорогостоящие IPS-мониторы с 1-мс откликом и частотой 144 Гц. Но это лишь исключения из правил, причем весьма дорогие в плане ценника.

Почему так важен этот параметр? Мы уже отмечали, что профессиональным игрокам необходима высокая скорость буквально во всем. И отклик здесь не является исключением. От него зависит качество и быстрота прорисовки картинки на экране. А это уже напрямую влияет на игровой процесс. По этой причине стоит пристально изучить время отклика монитора перед грядущей покупкой, чтобы вы с удовольствием смотрели кино и наслаждались увлекательными играми без задержек прорисовки.

Для каких целей лучше покупать монитор с VA матрицей?

Приобретать VA-монитор лучше всего для игр и профессиональной работы. Эта матрица гарантированно обеспечит молниеносным временем отклика, а также потрясающей контрастностью. Геймеры смогут сразу же почувствовать все преимущества данной технологии. Все объекты будут прорисовываться гораздо быстрее. При этом не будет ужасных шлейфов и размытий во время движения персонажей.

Профессиональные фотографы и дизайнеры, а также пользователи, регулярно занимающиеся обработкой и монтажом видео, обязательно оценят сочные цвета с насыщенным черным оттенком. В их работе VA-мониторы просто незаменимы. При этом такие дисплеи стоят, как правило, вполне недорого для среднестатистического покупателя. Важно понимать, что откровенно плохие углы обзора становятся неактуальными в отношении VA-матрицы, когда речь заходит о мониторах. Пользователь располагается прямо возле экрана, а не под наклоном или углом. Благодаря этому самый серьезный недостаток VA просто не учитывается в случаях с мониторами.

Сравнительные характеристики матриц IPS и PLS для монитора

Популярность каждого товара зависит от двух факторов. Это качество продукта и его цена. TN-матрицы, господствовавшие на рынке долгие годы, привлекали своей низкой стоимостью. Однако с разработкой технологии IPS и её последующим удешевлением выбор покупателей был предопределён. Лавры «народного любимца» перешли к новому претенденту.

Но не всё так просто. Развитие IPS породило множество вариаций этой матрицы. Наиболее известная из них — PLS. Какой же из двух вариантов лучше? В чём отличия между остальными разновидностями IPS? Ответы на эти вопросы укажут покупателю на правильный выбор.

Технология IPS

К 1996 году гегемония TN-матриц подошла к концу. Компании Hitachi и NFC успешно завершили совместную разработку инновационной технологии. IPS-матрицы были выпущены в свет и презентованы широким массам.

Основная цель, ради которой создавался этот продукт, — замена устаревшего TN-предшественника. Столь привычные на тот момент недуги, как скудная цветопередача, низкая контрастность и малые углы обзора, остались в прошлом. Новые мониторы закономерно пришли к лидерству на рынке.

«In-Plane Switching» дословно переводится как «внутриплощадочное переключение». Высокое качество картинки этой матрицы достигается за счёт принципиально иного расположения жидких кристаллов. Если в TN они были выстроены по спирали, то в IPS — параллельно друг другу.

Совершенная картинка

Новое решение предлагает сразу несколько преимуществ, с учетом этого их предшественники попросту не выдерживают конкуренции:

Не обошлось ещё и без маленькой, но приятной мелочи. Реакция на физическое воздействие исключена. Если ткнуть пальцем в TN-монитор, то на месте прикосновения возникнут отчётливо заметные «волны», искажающие изображение. В «In-Plane Switching» эта проблема отсутствует.

Не без изъянов

Однако даже столь инновационную технологию нельзя назвать идеалом. IPS-матрицы всё-таки обладают очевидными недостатками:

Современные матрицы также не лишены вышеперечисленных минусов. Однако было бы несправедливо заявлять, что технология осталась на месте в сравнении с былыми вариациями.

Дальнейшее развитие

С открытием в 1996-м году стремление к совершенной картинке только набирало обороты. Технология нуждалась в удешевлении и доработке высокого времени отклика. Не менее важной задачей стало улучшение её сильных сторон.

• S-IPS — в 1998 года компания Hitachi разрабатывает технологию, продолжающую развитие своей родоначальницы. Унаследовав все её преимущества, S-IPS также предлагает более низкое время отклика.
• H-IPS — ещё одна разновидность, но разработанная уже компанией LG в 2007 году. Отличается улучшенной контрастностью и однородностью изображения.
• P-IPS — в 2010 году компания LG выпускает «Professional-IPS, чей цветовой охват достигает 1.07 миллиарда цветов (30-битная глубина).
• AH-IPS — технология, разработанная в 2011 году той же LG. Улучшено качество цветопередачи, повышена плотность пикселей, увеличена яркость изображения.

„Врождённые“ недостатки „In-Plane Switching“ стали менее критичными. Особенно если сравнивать с тем, что было в 1996-м году.

Однако стоимость данной матрицы и её время отклика всё ещё далеки от идеала. Это и стало отправной точкой для разработки альтернативы, приобретшей широкую популярность на рынке мониторов.

С приходом PLS

В конце 2010 года компания Samsung презентовала миру своё видение прогресса для современных матриц — „Plane-to-Line Switching“. PLS позиционировалась как принципиально новая замена несовершенной IPS. Представители «Самсунг» не давали каких-либо описаний собственной технологии.

Правда, в один момент корпорация косвенно признала свою матрицу разновидностью IPS. Это произошло во время судебных разбирательств с компанией LG. В иске, который подали Samsung, утверждалось, что AH-IPS — это модификация их технологии PLS. На самом деле, это не соответствовало действительности. С другой стороны, ничто не отменяет ряда технических преимуществ PLS в сравнении с конкурентом:

Качество изображения и цветовой охват RGB в PLS ничем не уступает современным IPS. Однако данные от различных экспертных исследований противоречивы. Одни приходят к заключению, что PLS в этом плане несколько превосходит своего конкурента. Другие же полагают, что никакого отличия здесь нет и обе матрицы равны.

Из этого следует вывод: если разница в качестве изображения/цветопередачи между PLS и IPS всё-таки есть, то она незначительна.

Советы по выбору

Ценителям яркой реалистичной картинки и чётких динамичных сцен рекомендуется смотреть в сторону PLS. Да, время отклика у этой матрицы немногим выше, нежели у TN. Однако разница не критична — эффект «размытия» объектов на дисплее исключён в обоих вариантах. Зато цветопередача, яркость, контрастность и углы обзора тут определённо перевешивают в сторону PLS. Достойный вариант для широкой аудитории, увлекающейся играми и кино.

«In-Plane Switching» заслуживает внимания тех, кому важна исключительно цветопередача (фотографы, дизайнеры и т. д. ). Количество модификаций этой технологии гораздо шире тех наиболее популярных, которые были рассмотрены ранее. Однако профессиональная работа с графикой и цветом требует сугубо индивидуального подхода. Для различных задач вполне подойдёт монитор и на PLS-матрице. При этом он обойдётся значительно дешевле, чем какой-либо специфический тип IPS.

Обычный пользователь также оценит современные разновидности этой матрицы. При двух условиях:

1. Монитор на её основе обладает похожими характеристиками с сопоставимым в ценовом диапазоне аналогом на PLS-матрице.
2. Данный монитор с матрицей стоит дешевле того же аналога на PLS.

Желаете качественное изображение с низким временем отклика? PLS-матрица к вашим услугам. Требуется монитор сугубо для профессиональной работы с графикой? Та же PLS и множество разновидностей IPS удовлетворят ваши потребности — выбор зависит от соответствия требуемым техническим параметрам и стоимости продукта. Нашли монитор с современной IPS-матрицей, чьи характеристики приближены к сопоставимому по цене PLS-аналогу, но при этом дешевле? Достойный вариант для приобретения.