{"id":477327,"date":"2023-08-09T09:11:08","date_gmt":"2023-08-09T09:11:08","guid":{"rendered":""},"modified":"2023-11-30T03:40:47","modified_gmt":"2023-11-30T03:40:47","slug":"gaussian-mixture-models","status":"publish","type":"wiki","link":"https:\/\/oneproxy.pro\/pl\/wiki\/gaussian-mixture-models\/","title":{"rendered":"Modele mieszanin Gaussa"},"content":{"rendered":"<p>Gaussowskie modele mieszanin (GMM) to pot\u0119\u017cne narz\u0119dzie statystyczne wykorzystywane w uczeniu maszynowym i analizie danych. Nale\u017c\u0105 do klasy modeli probabilistycznych i s\u0105 szeroko stosowane do zada\u0144 grupowania, szacowania g\u0119sto\u015bci i klasyfikacji. GMM s\u0105 szczeg\u00f3lnie skuteczne w przypadku z\u0142o\u017conych rozk\u0142ad\u00f3w danych, kt\u00f3rych nie mo\u017cna \u0142atwo modelowa\u0107 za pomoc\u0105 rozk\u0142ad\u00f3w jednosk\u0142adnikowych, takich jak rozk\u0142ad Gaussa.<\/p>\n<h2>Historia powstania modeli mieszanin Gaussa i pierwsze wzmianki o nich<\/h2>\n<p>Koncepcja modeli mieszanin Gaussa si\u0119ga pocz\u0105tk\u00f3w XIX wieku, kiedy Carl Friedrich Gauss opracowa\u0142 rozk\u0142ad Gaussa, znany r\u00f3wnie\u017c jako rozk\u0142ad normalny. Jednak\u017ce wyra\u017ane sformu\u0142owanie GMM jako modelu probabilistycznego mo\u017cna przypisa\u0107 Arthurowi Erdelyiowi, kt\u00f3ry wspomnia\u0142 o poj\u0119ciu mieszanego rozk\u0142adu normalnego w swojej pracy nad teori\u0105 zmiennych zespolonych w 1941 r. P\u00f3\u017aniej, w 1969 r., algorytm maksymalizacji oczekiwa\u0144 (EM) zosta\u0142 wprowadzony jako iteracyjna metoda dopasowywania modeli mieszanin Gaussa, dzi\u0119ki czemu staj\u0105 si\u0119 one wykonalne obliczeniowo w zastosowaniach praktycznych.<\/p>\n<h2>Szczeg\u00f3\u0142owe informacje na temat modeli mieszanin Gaussa<\/h2>\n<p>Modele mieszaniny Gaussa opieraj\u0105 si\u0119 na za\u0142o\u017ceniu, \u017ce dane s\u0105 generowane z mieszaniny kilku rozk\u0142ad\u00f3w Gaussa, z kt\u00f3rych ka\u017cdy reprezentuje odr\u0119bny klaster lub sk\u0142adnik danych. W kategoriach matematycznych GMM jest reprezentowany jako:<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/oneproxy.pro\/images\/gmm_formula.png\" alt=\"Formu\u0142a GMM\" title=\"\"><\/p>\n<p>Gdzie:<\/p>\n<ul>\n<li>N(x | \u03bc\u1d62, \u03a3\u1d62) to funkcja g\u0119sto\u015bci prawdopodobie\u0144stwa (PDF) i-tego sk\u0142adnika Gaussa ze \u015bredni\u0105 \u03bc\u1d62 i macierz\u0105 kowariancji \u03a3\u1d62.<\/li>\n<li>\u03c0\u1d62 reprezentuje wsp\u00f3\u0142czynnik mieszania i-tego sk\u0142adnika, wskazuj\u0105c prawdopodobie\u0144stwo, \u017ce punkt danych nale\u017cy do tego sk\u0142adnika.<\/li>\n<li>K to ca\u0142kowita liczba sk\u0142adnik\u00f3w Gaussa w mieszaninie.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Podstawow\u0105 ide\u0105 GMM jest znalezienie optymalnych warto\u015bci \u03c0\u1d62, \u03bc\u1d62 i \u03a3\u1d62, kt\u00f3re najlepiej wyja\u015bniaj\u0105 obserwowane dane. Zwykle odbywa si\u0119 to przy u\u017cyciu algorytmu maksymalizacji oczekiwa\u0144 (EM), kt\u00f3ry iteracyjnie szacuje parametry, aby zmaksymalizowa\u0107 prawdopodobie\u0144stwo danych w danym modelu.<\/p>\n<h2>Wewn\u0119trzna struktura modeli mieszanin Gaussa i zasada ich dzia\u0142ania<\/h2>\n<p>Wewn\u0119trzna struktura modelu mieszaniny Gaussa sk\u0142ada si\u0119 z:<\/p>\n<ol>\n<li><strong>Inicjalizacja<\/strong>: Pocz\u0105tkowo model otrzymuje losowy zestaw parametr\u00f3w dla poszczeg\u00f3lnych sk\u0142adowych Gaussa, takich jak \u015brednie, kowariancje i wsp\u00f3\u0142czynniki mieszania.<\/li>\n<li><strong>Krok oczekiwa\u0144<\/strong>: Na tym etapie algorytm EM oblicza prawdopodobie\u0144stwa p\u00f3\u017aniejsze (obowi\u0105zki) ka\u017cdego punktu danych nale\u017c\u0105cego do ka\u017cdego sk\u0142adnika Gaussa. Dokonuje si\u0119 tego za pomoc\u0105 twierdzenia Bayesa.<\/li>\n<li><strong>Krok maksymalizacji<\/strong>: Korzystaj\u0105c z obliczonych obowi\u0105zk\u00f3w, algorytm EM aktualizuje parametry komponent\u00f3w Gaussa, aby zmaksymalizowa\u0107 prawdopodobie\u0144stwo danych.<\/li>\n<li><strong>Iteracja<\/strong>: Etapy oczekiwa\u0144 i maksymalizacji s\u0105 powtarzane iteracyjnie, a\u017c model osi\u0105gnie stabilne rozwi\u0105zanie.<\/li>\n<\/ol>\n<p>GMM dzia\u0142aj\u0105 poprzez znalezienie najlepiej dopasowanej mieszaniny Gaussa, kt\u00f3ra mo\u017ce reprezentowa\u0107 podstawowy rozk\u0142ad danych. Algorytm opiera si\u0119 na oczekiwaniu, \u017ce ka\u017cdy punkt danych pochodzi od jednego ze sk\u0142adnik\u00f3w Gaussa, a wsp\u00f3\u0142czynniki mieszania okre\u015blaj\u0105 znaczenie ka\u017cdego sk\u0142adnika w ca\u0142ej mieszaninie.<\/p>\n<h2>Analiza kluczowych cech modeli mieszanin Gaussa<\/h2>\n<p>Modele mieszaniny Gaussa posiadaj\u0105 kilka kluczowych cech, kt\u00f3re czyni\u0105 je popularnym wyborem w r\u00f3\u017cnych zastosowaniach:<\/p>\n<ol>\n<li><strong>Elastyczno\u015b\u0107<\/strong>: GMM mog\u0105 modelowa\u0107 z\u0142o\u017cone rozk\u0142ady danych w wielu trybach, umo\u017cliwiaj\u0105c dok\u0142adniejsz\u0105 reprezentacj\u0119 danych ze \u015bwiata rzeczywistego.<\/li>\n<li><strong>Klastrowanie mi\u0119kkie<\/strong>: W przeciwie\u0144stwie do algorytm\u00f3w twardego grupowania, kt\u00f3re przypisuj\u0105 punkty danych do pojedynczego klastra, GMM zapewniaj\u0105 mi\u0119kkie klastrowanie, w kt\u00f3rym punkty danych mog\u0105 nale\u017ce\u0107 do wielu klastr\u00f3w z r\u00f3\u017cnym prawdopodobie\u0144stwem.<\/li>\n<li><strong>Ramy probabilistyczne<\/strong>: GMM oferuj\u0105 ramy probabilistyczne, kt\u00f3re zapewniaj\u0105 szacunki niepewno\u015bci, umo\u017cliwiaj\u0105c lepsze podejmowanie decyzji i analiz\u0119 ryzyka.<\/li>\n<li><strong>Krzepko\u015b\u0107<\/strong>: GMM s\u0105 odporne na zaszumione dane i skutecznie radz\u0105 sobie z brakami danych.<\/li>\n<li><strong>Skalowalno\u015b\u0107<\/strong>: Post\u0119py w technikach obliczeniowych i obliczeniach r\u00f3wnoleg\u0142ych umo\u017cliwi\u0142y skalowanie GMM w przypadku du\u017cych zbior\u00f3w danych.<\/li>\n<\/ol>\n<h2>Rodzaje modeli mieszanin Gaussa<\/h2>\n<p>Modele mieszaniny Gaussa mo\u017cna klasyfikowa\u0107 na podstawie r\u00f3\u017cnych cech. Niekt\u00f3re popularne typy obejmuj\u0105:<\/p>\n<ol>\n<li><strong>Kowariancja diagonalna GMM<\/strong>: W tym wariancie ka\u017cda sk\u0142adowa Gaussa ma diagonaln\u0105 macierz kowariancji, co oznacza, \u017ce zak\u0142ada si\u0119, \u017ce zmienne s\u0105 nieskorelowane.<\/li>\n<li><strong>Powi\u0105zana kowariancja GMM<\/strong>: Tutaj wszystkie komponenty Gaussa maj\u0105 t\u0119 sam\u0105 macierz kowariancji, co wprowadza korelacje mi\u0119dzy zmiennymi.<\/li>\n<li><strong>Pe\u0142na kowariancja GMM<\/strong>: W tym typie ka\u017cdy sk\u0142adnik Gaussa ma w\u0142asn\u0105 pe\u0142n\u0105 macierz kowariancji, pozwalaj\u0105c\u0105 na dowolne korelacje mi\u0119dzy zmiennymi.<\/li>\n<li><strong>Kowariancja sferyczna GMM<\/strong>: Wariant ten zak\u0142ada, \u017ce wszystkie sk\u0142adowe Gaussa maj\u0105 t\u0119 sam\u0105 sferyczn\u0105 macierz kowariancji.<\/li>\n<li><strong>Bayesowskie modele mieszanin gaussowskich<\/strong>: Modele te uwzgl\u0119dniaj\u0105 wcze\u015bniejsz\u0105 wiedz\u0119 na temat parametr\u00f3w przy u\u017cyciu technik bayesowskich, dzi\u0119ki czemu s\u0105 bardziej niezawodne w radzeniu sobie z nadmiernym dopasowaniem i niepewno\u015bci\u0105.<\/li>\n<\/ol>\n<p>Podsumujmy w tabeli rodzaje modeli mieszanin Gaussa:<\/p>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th>Typ<\/th>\n<th>Charakterystyka<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Kowariancja diagonalna GMM<\/td>\n<td>Zmienne s\u0105 nieskorelowane<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Powi\u0105zana kowariancja GMM<\/td>\n<td>Wsp\u00f3lna macierz kowariancji<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Pe\u0142na kowariancja GMM<\/td>\n<td>Arbitralne korelacje pomi\u0119dzy zmiennymi<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Kowariancja sferyczna GMM<\/td>\n<td>Ta sama sferyczna macierz kowariancji<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Bayesowska mieszanina Gaussa<\/td>\n<td>Wykorzystuje techniki bayesowskie<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h2>Sposoby wykorzystania modeli mieszanin Gaussa, problemy i rozwi\u0105zania zwi\u0105zane z ich zastosowaniem<\/h2>\n<p>Modele mieszanin Gaussa znajduj\u0105 zastosowanie w r\u00f3\u017cnych dziedzinach:<\/p>\n<ol>\n<li><strong>Grupowanie<\/strong>: GMM s\u0105 szeroko stosowane do grupowania punkt\u00f3w danych w grupy, zw\u0142aszcza w przypadkach, gdy dane maj\u0105 nak\u0142adaj\u0105ce si\u0119 klastry.<\/li>\n<li><strong>Oszacowanie g\u0119sto\u015bci<\/strong>: GMM mo\u017cna wykorzysta\u0107 do oszacowania podstawowej funkcji g\u0119sto\u015bci prawdopodobie\u0144stwa danych, co jest cenne w wykrywaniu anomalii i analizie warto\u015bci odstaj\u0105cych.<\/li>\n<li><strong>Segmentacja obrazu<\/strong>: GMM zosta\u0142y wykorzystane w wizji komputerowej do segmentowania obiekt\u00f3w i region\u00f3w na obrazach.<\/li>\n<li><strong>Rozpoznawanie mowy<\/strong>: GMM zosta\u0142y wykorzystane w systemach rozpoznawania mowy do modelowania fonem\u00f3w i cech akustycznych.<\/li>\n<li><strong>Systemy rekomendacji<\/strong>: GMM mo\u017cna u\u017cywa\u0107 w systemach rekomendacji do grupowania u\u017cytkownik\u00f3w lub element\u00f3w na podstawie ich preferencji.<\/li>\n<\/ol>\n<p>Problemy zwi\u0105zane z GMM obejmuj\u0105:<\/p>\n<ol>\n<li><strong>Wyb\u00f3r modelu<\/strong>: Okre\u015blenie optymalnej liczby sk\u0142adowych Gaussa (K) mo\u017ce by\u0107 trudne. Zbyt ma\u0142e K mo\u017ce skutkowa\u0107 niedopasowaniem, natomiast zbyt du\u017ce K mo\u017ce prowadzi\u0107 do nadmiernego dopasowania.<\/li>\n<li><strong>Osobliwo\u015b\u0107<\/strong>: W przypadku danych wielowymiarowych macierze kowariancji sk\u0142adowych Gaussa mog\u0105 sta\u0107 si\u0119 pojedyncze. Jest to znane jako problem \u201epojedynczej kowariancji\u201d.<\/li>\n<li><strong>Konwergencja<\/strong>: Algorytm EM mo\u017ce nie zawsze zbiega\u0107 si\u0119 do globalnego maksimum i w celu z\u0142agodzenia tego problemu mo\u017ce by\u0107 wymaganych wielokrotnych inicjalizacji lub technik regularyzacji.<\/li>\n<\/ol>\n<h2>G\u0142\u00f3wne cechy i inne por\u00f3wnania z podobnymi terminami<\/h2>\n<p>Por\u00f3wnajmy modele mieszanin Gaussa z innymi podobnymi terminami:<\/p>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th>Termin<\/th>\n<th>Charakterystyka<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Klastrowanie K-\u015brednich<\/td>\n<td>Algorytm klastrowania twardego, kt\u00f3ry dzieli dane na K odr\u0119bnych klastr\u00f3w. Przypisuje ka\u017cdy punkt danych do pojedynczego klastra. Nie radzi sobie z nak\u0142adaj\u0105cymi si\u0119 klastrami.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Klastrowanie hierarchiczne<\/td>\n<td>Tworzy drzewiast\u0105 struktur\u0119 zagnie\u017cd\u017conych klastr\u00f3w, umo\u017cliwiaj\u0105c r\u00f3\u017cne poziomy szczeg\u00f3\u0142owo\u015bci grupowania. Nie wymaga wcze\u015bniejszego okre\u015blenia liczby skupie\u0144.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Analiza g\u0142\u00f3wnych sk\u0142adowych (PCA)<\/td>\n<td>Technika redukcji wymiarowo\u015bci, kt\u00f3ra identyfikuje ortogonalne osie maksymalnej wariancji w danych. Nie uwzgl\u0119dnia probabilistycznego modelowania danych.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Liniowa analiza dyskryminacyjna (LDA)<\/td>\n<td>Nadzorowany algorytm klasyfikacji, kt\u00f3rego celem jest maksymalizacja separacji klas. Zak\u0142ada rozk\u0142ady Gaussa dla klas, ale nie obs\u0142uguje rozk\u0142ad\u00f3w mieszanych, jak robi\u0105 to GMM.<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h2>Perspektywy i technologie przysz\u0142o\u015bci zwi\u0105zane z modelami mieszanin Gaussa<\/h2>\n<p>Modele mieszanin Gaussa stale ewoluowa\u0142y wraz z post\u0119pem w uczeniu maszynowym i technikach obliczeniowych. Niekt\u00f3re przysz\u0142e perspektywy i technologie obejmuj\u0105:<\/p>\n<ol>\n<li><strong>Modele mieszanin g\u0142\u0119bokiego Gaussa<\/strong>: \u0141\u0105czenie GMM z architekturami g\u0142\u0119bokiego uczenia si\u0119 w celu stworzenia bardziej wyrazistych i wydajnych modeli dla z\u0142o\u017conych dystrybucji danych.<\/li>\n<li><strong>Aplikacje do przesy\u0142ania strumieniowego danych<\/strong>: Dostosowanie GMM do wydajnej obs\u0142ugi strumieni danych, dzi\u0119ki czemu nadaj\u0105 si\u0119 do zastosowa\u0144 w czasie rzeczywistym.<\/li>\n<li><strong>Uczenie si\u0119 przez wzmacnianie<\/strong>: Integracja GMM z algorytmami uczenia si\u0119 przez wzmacnianie, aby umo\u017cliwi\u0107 lepsze podejmowanie decyzji w niepewnych \u015brodowiskach.<\/li>\n<li><strong>Adaptacja domeny<\/strong>: U\u017cywanie GMM do modelowania zmian w domenach i dostosowywania modeli do nowych i niewidzianych dystrybucji danych.<\/li>\n<li><strong>Interpretowalno\u015b\u0107 i wyja\u015bnialno\u015b\u0107<\/strong>: Opracowanie technik interpretacji i wyja\u015bniania modeli opartych na GMM w celu uzyskania wgl\u0105du w proces podejmowania decyzji.<\/li>\n<\/ol>\n<h2>Jak serwery proxy mog\u0105 by\u0107 wykorzystywane lub powi\u0105zane z modelami mieszanin Gaussa<\/h2>\n<p>Serwery proxy mog\u0105 czerpa\u0107 korzy\u015bci z wykorzystania modeli mieszanin Gaussa na r\u00f3\u017cne sposoby:<\/p>\n<ol>\n<li><strong>Wykrywanie anomalii<\/strong>: Dostawcy proxy, tacy jak OneProxy, mog\u0105 u\u017cywa\u0107 GMM do wykrywania nietypowych wzorc\u00f3w w ruchu sieciowym, identyfikowania potencjalnych zagro\u017ce\u0144 bezpiecze\u0144stwa lub nadu\u017cy\u0107.<\/li>\n<li><strong>R\u00f3wnowa\u017cenie obci\u0105\u017cenia<\/strong>: GMM mog\u0105 pom\u00f3c w r\u00f3wnowa\u017ceniu obci\u0105\u017cenia poprzez grupowanie \u017c\u0105da\u0144 w oparciu o r\u00f3\u017cne parametry, optymalizuj\u0105c alokacj\u0119 zasob\u00f3w dla serwer\u00f3w proxy.<\/li>\n<li><strong>Segmentacja u\u017cytkownik\u00f3w<\/strong>: Dostawcy proxy mog\u0105 segmentowa\u0107 u\u017cytkownik\u00f3w na podstawie ich wzorc\u00f3w przegl\u0105dania i preferencji za pomoc\u0105 GMM, umo\u017cliwiaj\u0105c lepiej spersonalizowane us\u0142ugi.<\/li>\n<li><strong>Trasowanie dynamiczne<\/strong>: GMM mog\u0105 pom\u00f3c w dynamicznym kierowaniu \u017c\u0105da\u0144 do r\u00f3\u017cnych serwer\u00f3w proxy w oparciu o szacowane op\u00f3\u017anienia i obci\u0105\u017cenie.<\/li>\n<li><strong>Analiza ruchu<\/strong>: Dostawcy proxy mog\u0105 u\u017cywa\u0107 GMM do analizy ruchu, co pozwala im optymalizowa\u0107 infrastruktur\u0119 serwer\u00f3w i poprawia\u0107 og\u00f3ln\u0105 jako\u015b\u0107 us\u0142ug.<\/li>\n<\/ol>\n<h2>Powi\u0105zane linki<\/h2>\n<p>Wi\u0119cej informacji na temat modeli mieszanin Gaussa mo\u017cna znale\u017a\u0107 w nast\u0119puj\u0105cych zasobach:<\/p>\n<ol>\n<li><a href=\"https:\/\/scikit-learn.org\/stable\/modules\/mixture.html\" target=\"_new\" rel=\"noopener nofollow\">Dokumentacja Scikit-learn<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.springer.com\/gp\/book\/9780387310732\" target=\"_new\" rel=\"noopener nofollow\">Rozpoznawanie wzorc\u00f3w i uczenie maszynowe Christophera Bishopa<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Expectation%E2%80%93maximization_algorithm\" target=\"_new\" rel=\"noopener nofollow\">Algorytm maksymalizacji oczekiwa\u0144<\/a><\/li>\n<\/ol>","protected":false},"featured_media":497625,"menu_order":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"content-type":"","inline_featured_image":false,"footnotes":""},"class_list":["post-477327","wiki","type-wiki","status-publish","has-post-thumbnail","hentry"],"acf":{"faq_title":"Frequently Asked Questions about <mark>Gaussian Mixture Models: An In-depth Analysis<\/mark>","faq_items":[{"question":"What are Gaussian Mixture Models (GMMs)?","answer":"Gaussian Mixture Models (GMMs) are powerful statistical models used in machine learning and data analysis. They represent data as a mixture of several Gaussian distributions, allowing them to handle complex data distributions that cannot be easily modeled by single-component distributions."},{"question":"Who introduced the concept of Gaussian Mixture Models?","answer":"While the idea of Gaussian distributions dates back to Carl Friedrich Gauss, the explicit formulation of GMMs as a probabilistic model can be attributed to Arthur Erdelyi, who mentioned the notion of a mixed normal distribution in 1941. Later, the Expectation-Maximization (EM) algorithm was introduced in 1969 as an iterative method for fitting GMMs."},{"question":"How do Gaussian Mixture Models work?","answer":"GMMs work by iteratively estimating the parameters of the Gaussian components to best explain the observed data. The Expectation-Maximization (EM) algorithm is used to calculate the probabilities of data points belonging to each component, and then update the component parameters until convergence."},{"question":"What are the key features of Gaussian Mixture Models?","answer":"GMMs are known for their flexibility in modeling complex data, soft clustering, probabilistic framework, robustness to noisy data, and scalability to large datasets."},{"question":"What types of Gaussian Mixture Models exist?","answer":"Different types of GMMs include Diagonal Covariance GMM, Tied Covariance GMM, Full Covariance GMM, Spherical Covariance GMM, and Bayesian Gaussian Mixture Models."},{"question":"How can Gaussian Mixture Models be used?","answer":"GMMs find applications in clustering, density estimation, image segmentation, speech recognition, recommendation systems, and more."},{"question":"What are some problems related to using Gaussian Mixture Models?","answer":"Some challenges include determining the optimal number of components (K), dealing with singular covariance matrices, and ensuring convergence to a global optimum."},{"question":"How might the future of Gaussian Mixture Models look?","answer":"Future perspectives include deep Gaussian Mixture Models, adaptation to streaming data, integration with reinforcement learning, and improved interpretability."},{"question":"How can proxy servers benefit from Gaussian Mixture Models?","answer":"Proxy servers can use GMMs for anomaly detection, load balancing, user segmentation, dynamic routing, and traffic analysis to enhance service quality."},{"question":"Where can I find more information about Gaussian Mixture Models?","answer":"You can explore resources like the Scikit-learn documentation, the book \"Pattern Recognition and Machine Learning\" by Christopher Bishop, and the Wikipedia page on the Expectation-Maximization algorithm. Additionally, you can learn more at OneProxy about the applications of GMMs and their use with proxy servers."}]},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/wiki\/477327","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/wiki"}],"about":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/wiki"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/wiki\/477327\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media\/497625"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=477327"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}