Максим Жаров получил 2 года с направлением в исправительное учреждение открытого типа ("химия"). На наши вопросы ответил политолог Максим Жаров, создатель телеграм-канала «Чисто для фиксации». Военные эксперты Простаков и Жаров раскрыли цель приближения Boeing P-8 Poseidon к границам РФ Все подробности на сайте Максим Жаров. Информация о месте жительства, семейном статусе, фото и увлечениях.
Максим Жаров: Интерес к «Единой России» есть и у избирателей, и у элит
Максютов Максим Радикович 1983. политолог Максим Жаров Максим Жаров. Владимир Ворсобин Владимир Ворсобин. Алексей Викторович Чадаев, генеральный директор Аналитического Центра «Московский Регион», политолог, советник спикера Госдумы Алексей Чадаев. Об этом рассказал политолог Максим Жаров. Максим Жаров: есть силы, которые стремятся ослабить Кадырова через формальное повышение. Максим Жаров, 27.5.1993 профиль пользователя. Адрес, телефон, фото, аналитика, данные о подписчиках и друзьях. Аккаунт ВКонтакте и биография.
Все новости, где упоминается Максим Жаров
- В иностранных армиях
- Анализ профиля
- Анализ профиля ВКонтакте (VK)
- Максим Жаров - избранные фильмы и сериалы
- Фотографии со стены (259)
Жаров Максим Сергеевич
Максим Жаров вспоминает, что разведка целей велась на прямую видимость и по просьбе командиров штурмовых групп. В своем комментарии для ИА FederalCity Максим Жаров прежде всего отметил, что готовящиеся сейчас изменения в конституцию "не подразумевают преобразования политической системы сверху донизу". Увидеть подробный отчёт, сколько времени Максим Жаров проводит онлайн ВКонтакте. Политики, журналисты и все, кто следит за общественно-политической жизнью страны, могут найти на сайте горячие новости и статистические данные по интересующим их вопросам; ознакомиться с мнениями, прогнозами, литературно-публицистическими обзорами.
Сила закала морской пехоты
На наши вопросы ответил политолог Максим Жаров, создатель телеграм-канала «Чисто для фиксации». Политолог Максим Жаров в своём телеграм-канале связал гибель блогера Владлена Татарского в результате вчерашнего теракта в Санкт-Петербурге с возможными атаками ВСУ на Брянскую область. Об этом рассказал политолог Максим Жаров. Максим Жаров вспоминает, что разведка целей велась на прямую видимость и по просьбе командиров штурмовых групп. Максим Жаров — читайте последние новости и события сегодня на сайте Вестник Кавказа.
Максим Жаров
После этого начался подсчет голосов. Списки кандидатов, которые представят партию на выборах в Госдуму, утвердят на Съезде 19 июня в Москве.
В нашей стране автомобиль остается самым популярным видом транспорта.
Но при этом и самым опасным: по данным официальной статистики, в прошлом году произошло более 130 тыс. ДТП с пострадавшими, а с введением в 2003 году обязательного страховании автогражданской ответственности ОСАГО расходы на покрытие ущерба в основном легли на страховые компании. О том, как с помощью машинного обучения можно спрогнозировать риски в автостраховании и персонализировать страховые полисы, рассказывают менеджер по работе с ключевыми клиентами компании «Синимекс» Максим Жаров, старший руководитель проектов Родион Мартынов и начальник управления анализа и контроля компании «Росгосстрах» Ольга Вересова.
Насколько широко искусственный интеллект и машинное обучение используются в страховой отрасли России и за рубежом? Максим Жаров: В последнее время не появилось каких-то новых disrupt-технологий, просто машинное обучение переходит из категории хайпа в формат продуктивности. В решающей степени это зависит от систематизации накапливаемых данных, поскольку для любой модели машинного обучения требуется значительный объем данных — минимум за три года.
Причем они должны быть систематизированы и обладать большой глубиной. По сути, основные направления для ML в страховании остались прежними: первое — это скоринг и предотвращение убытков, второе — сопровождение продаж с оценкой индивидуальных пакетов, и третье — ценообразование. Все эти направления связаны с индивидуализацией предложений.
То есть мы смотрим, чего хотел бы клиент и можем ли мы ему это предложить. Правда ли, что машинное обучение ML больше распространено на западном рынке, чем на российском? И где в страховом бизнесе оптимально его использовать?
Ольга Вересова: На самом деле и за рубежом, и у нас различные виды моделирования используются достаточно давно — это уже стало стандартом для крупных страховщиков. Конечно, страховая отрасль в России пока не так развита в силу более короткой истории, но я считаю, что по качеству моделей они не очень далеко ушли от нас. Сейчас отечественные страховщики используют машинное обучение в автостраховании, поскольку этот сегмент может дать больше статистики, учитывая большое количество машин и, соответственно, ДТП, а также ввиду обязательного ОСАГО.
Дальше, я думаю, ML будет активно применяться и в имущественном страховании, и в страховании жизни. Что мешает широкому распространению? Максим Жаров: Самое сложное — это собрать разносторонние информативные данные.
Если имеются только скупые показатели, то построить модель крайне сложно — проверку гипотез можно провести только с помощью системных данных значительного объема. Во-вторых, ML — это отчасти исследование, и здесь невозможно гарантировать определенный результат. То есть результат будет, но, возможно, не тот, которого ожидает бизнес.
Так, например, бизнес рассчитывает на получение определенной информации для создания новых продуктов или услуг, и хотя ML дает дополнительный инструмент для анализа, он не предназначен для радикального изменения стратегии. Кроме того, без постановки конкретной задачи и понимания ключевой специфики самого бизнеса, а также плотного взаимодействия с заказчиком можно получить лишь набор основных характеристик, на которых построить верные гипотезы, повторяю, невозможно. Родион Мартынов: Добавлю, что сейчас машинное обучение, что называется, пошло в народ — его активно внедряют в том числе промышленные холдинги и ретейл.
А более широкому распространению, возможно, мешает высокая ресурсоемкость: например, нейронные сети требуют очень серьезных мощностей. Но, поскольку за последние пять лет технологии догнали методологию, тема ML развивается у нас очень активно. Чем ML может быть полезно бизнесу?
Новости, аналитика, прогнозы и другие материалы, представленные на данном сайте, не являются офертой или рекомендацией к покупке или продаже каких-либо активов. Зарегистрировано Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций.
Ольга Вересова: «Росгосстрах» давно работает с моделями при формировании договоров ОСАГО и каско, но всегда есть куда двигаться дальше.
Полтора года назад мы пришли к выводу, что есть потребность в развитии модели, позволяющей страховщику точнее оценивать риски и прогнозировать крупные убытки с помощью геосегментации. С этого и началось взаимодействие с компанией «Синимекс». Для нас очевидно, что машины, которые ездят по дорогам Сибири или Москвы, — это разные риски, как разные риски при парковке в промзоне или на центральной улице. Ранее у нас учитывался только фактор на уровне региона.
Поэтому мы обратились в компанию «Синимекс», чтобы нам помогли разработать модель, привязывающую геопозицию к конкретному договору. Ведь у любой территории свои особенности, которые нужно максимально учитывать. Помимо разработки модели, была проведена большая работа с технической стороны: закуплено оборудование, установлено ПО с открытым кодом — причем практически без использования коммерческого софта, что немаловажно в сегодняшних реалиях. В результате проекта мы получили сервис, скоринговую модель, которая с осени интегрирована в общий тарифный модуль «Росгосстраха» и сейчас используется при котировке каждого договора страхования транспортных средств.
Максим Жаров: Проект стартовал в августе 2020 года. Стояло много задач, и мы двигались поступательно. Первым делом необходимо было идентифицировать влияние территории и социально-демографического аспекта на риск. Где-то есть пешеходные переходы, светофоры, видеокамеры, объекты, вынуждающие водителей сбрасывать скорость, — все эти факторы позволяют детализировать аварийность того или иного участка.
Мы разделили публичную карту на мелкодисперсные фрагменты, затем геокодировали контракты и места, где зафиксированы ДТП, повлекшие убытки, а далее начали совмещать одно с другим и искать дополнительные факторы риска, которые могли быть полезны при оценке конкретного полиса. Данная задача была решена летом прошлого года. Кто участвовал в проекте? Родион Мартынов: С нашей стороны постоянно работали на проекте шесть-семь человек, в том числе руководитель проекта, администратор, тимлид, специалисты по анализу данных и инженеры.
Ольга Вересова: В нашей компании также была большая команда, включающая как представителей бизнес-подразделений, так и ИТ-специалистов — аналитиков, разработчиков, специалистов из департамента управления данными. Все они подключались к работе в разное время в зависимости от их компетенций. Специфика всех проектов, связанных с машинным обучением, в том, что они требуют много времени и высокой квалификации специалистов. Стандартные методы, когда всё идет по плану, в этой ситуации не работают.
Как модель географической сегментации помогает оптимизировать риски? Насколько точно можно предсказать убыточность клиента? Ольга Вересова: Эта модель не самостоятельная. У нас уже есть большой набор моделей, которые оценивают частоту и тяжесть рисков.
Геосегментация стала их продолжением — она позволяет существенно повысить точность прогноза. Я считаю, в этом проекте мы достигли требуемого результата. Родион Мартынов: Геосегментация — один из многих факторов, позволяющих персонифицировать полис.
Сообщить об опечатке
- Максим Жаров - PublicO
- Политолог Максим Жаров: В Казахстане идёт путч внутри элит, борьба кланов за силовой блок
- Пользователь (id193097726) не существует!
- Новости про Максим Жаров | на
Максим Сергеевич Жаров
Режиссёр: Андрей Коршунов. Роль: Грязнов. Режиссёр: Ирина Бас. Роль: Бармен. Роль: Макс. Режиссёр: Арменак Назикян, Сергей Полуянов. Роль: Олег. Роман без последней страницы». Режиссёр: Петр Забелин.
Роль: Жека. Рубежи Родины». Режиссёр: Альманах. Роль: Рюмин.
Мы обратились к авторам ведущих общественно-политических телеграм-каналов с просьбой прокомментировать новые тенденции протестной активности. На наши вопросы ответил политолог Максим Жаров, создатель телеграм-канала «Чисто для фиксации». Постоянное омоложение несистемного протеста в последние годы связано с мультипликационным эффектом социальных сетей, стать популярным в которых можно только за счёт воспроизведения наиболее радикальных стереотипов асоциального поведения. Именно поэтому 23 января на улицах наших городов было так много школьников младших классов, пришедших «ради хайпа» поглазеть на происходящее и постримить об этом в своих соцсетях. Как и десять лет назад, это интеллектуальная и медийная элита, студенты престижных ВУЗов и разного рода радикалы анархисты, антифа, ультраправые.
Напомним, предварительное голосование «Единой России» проходило с 24 по 30 мая онлайн во всех субъектах РФ, а в 42 регионах еще и очно на избирательных участках. Вечером 30 мая сразу после завершения процедуры по всей стране четыре части электронного ключа шифрования блокчейна соединили их хранители в центральном исполкоме партии. После этого начался подсчет голосов.
Особенно жарко было на участке, где морпехи под командованием гвардии капитана с позывным «Дон» пробивались сквозь многоэтажные застройки, превращённые противником во множество опорных пунктов. Максим Жаров вспоминает, что разведка целей велась на прямую видимость и по просьбе командиров штурмовых групп. Выстрел, стремительный бросок на новую позицию. Из приборов наблюдения — обычные бинокли с маркировкой ещё Советской Армии. А вокруг — многоэтажки. За них никак не заглянуть, а оценить обстановку надо. Вот тут-то и срабатывало артиллерийское чутьё, выработанное в динамике мирной боевой учёбы. Вспоминая то время, Жаров говорит, что во всех отношениях каждый день можно было считать за десять. В их огненной кутерьме самоходные «Ноны» нашей морской пехоты выдавали классный результат. А когда в батарею прислали волонтёрский подарок — квадрокоптер с телекамерой, работа самоходок стала ещё ювелирнее, и доставали они вражью силу теперь и с закрытых огневых позиций. Осваивать эту чудо-технику было поручено гвардии лейтенанту Максиму Жарову. Он быстро научился «летать» на квадрокоптере и корректировать с него огонь. Эффективность работы возросла в разы: теперь батальонная «арта» видела цели далеко, засекала их больше и отрабатывала точно. В боях за Мариуполь наши моряки довольно быстро убедились, что им противостоит беспощадный в своём бешенстве зверь — Сверху видно всё в этом огненном многослойном «пироге» городского боя, — вспоминает те горячие дни Максим. Видно своих, видно врага. Разведкоптер — незаменимая вещь. А главное — он помогает сохранить жизнь нашим ребятам. В самом пекле мариупольских боёв у самоходчиков не было ни одного «двухсотого» и всего три «трёхсотых», которые снова вернулись в строй.
Жаров Максим Сергеевич
VK Telegram Дзен Youtube. Биография Жарова Максима из Москва, Россия, 38 лет, (1.2.1986). Скрытые фото|видео и записи Максима ВКонтакте, email и телефон, список всех друзей и подписчиков, информация про семью, работу, образование, интересы и хобби человека. Делитесь видео с близкими и друзьями по всему миру. Полная информация на Жарова Максима из Москва, Россия, дата рождения 16 октября, друзья и подписчики Максима Жарова ВКонтакте, учеба и работа, фото и видео, вся скрытая информация ВКонтакте, контактные данные, персональные настройки анкеты, дата. вы делаете те новости, которые происходят вокруг нас.
Жаров Максим
Максима Жарова из города Москва, Россия. Войдите на сайт или зарегистрируйтесь, чтобы написать Максиму Жарову или найти других ваших друзей. В холдинг VK, ранее носивший название Group, входят портал , социальные сети «Одноклассники» и «Вконтакте».
# Максим Жаров
| Максим Жаров - ► Последние новости | Протесты в Казахстане: обсуждаем вместе с экспертами главное к этому часу. |
| Максим Жаров - главные новости | Максим Жаров о ходе выборов в 2022 году и об отношении к дистанционному электронному голосованию. |