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. В своем комментарии для ИА FederalCity Максим Жаров прежде всего отметил, что готовящиеся сейчас изменения в конституцию "не подразумевают преобразования политической системы сверху донизу".
Подписчики
- Сила закала морской пехоты
- «Газпром-медиа» стала владельцем «Вконтакте» и Mail.ru. Из VK уходит гендиректор
- Максим Сергеевич Жаров
- Максим Жаров - срочные и последние новости - Вестник Кавказа
Жаров Максим
Что полностью соответствует нормам ст. Связь с нами: [email protected] 2024 - IZKP. Студия быстрого и эффективного продвижения сайтов в ТОП!
Связь с нами: [email protected] 2024 - IZKP.
Студия быстрого и эффективного продвижения сайтов в ТОП!
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? Ольга Вересова: Такие решения нужны компаниям, которые четко осознают, что машинное обучение ложится в их стратегию, так как позволяет построить модель, способную помогать бизнесу на протяжении многих лет и давать, возможно, не моментальный, но отсроченный результат. В частности, наш проект — это не коробочное решение, которое можно купить, просто сняв с полки.
Это результат долгой совместной работы с компанией «Синимекс». Популярность ML иногда приводит к завышенным ожиданиям, которые потом сменяются разочарованием в полезности этого метода для бизнеса. Как избежать рисков? Ольга Вересова: Правильное внедрение машинного обучения позволяет развивать бизнес в нужном направлении. Другое дело, что это не тот продукт, который даст гарантированный результат в любом случае — любой такой проект содержит и исследовательскую часть, не все изначальные предположения могут оказаться действительно применимыми.
И почему это такая проблема? И почему - мы должны? Наночипы производит всего 3 компании в мире. И это не США и не британцы.
Тайвань, Голландия и ктото еще. Гиперзвук такого класса - только мы. Первые в мире! Это очень высокие технологии.
Выше айфонов в разы. Италия десятки лет специализируется на тканях и одежде. Что за ущербность оценивать себя по тому, что "у нас не так"??? Они нашли свою нишу - ну супер.
Мы наши свои. В бизнесе это нормально. А в жизни - нет? А не пытаться играть на публику, демонстрируя свою культуру и доброе сердце.
И я не про СВО. Она только паззл в ее картине.
Александр Волков, 43 года - полная информация о профиле человека
страница Вконтакте и других соцсетях. Максим Жаров и Мухтар - Show Me Meaning. фотографии пользователя, интересные факты, друзья. Последние новости о персоне Максим Жаров новости личной жизни, карьеры, биография и многое другое. Максим Жаров получил 2 года с направлением в исправительное учреждение открытого типа ("химия").
Жаров Максим
| Политолог Максим Жаров: В Казахстане идёт путч внутри элит, борьба кланов за силовой блок | Об этом рассказал политолог Максим Жаров. |
| Максим Жаров, Защитник | Аккаунт Максим Жаров данные профиля пользователя ВКонтакте, фотографии, аналитика и данные об активности. |
| Максим Сергеевич Жаров | Максима Жарова из города Москва, Россия. |
| Александр Волков, 43 года - полная информация о профиле человека | Максим Жаров в ВКонтакте из города Киев, список друзей и подписчиков Максима, открытые фотографии пользователя id:192732579. |
Максим Жаров - видео
Максютов Максим Радикович 1983. Максим ЖАРОВ: В визите МАГАТЭ заинтересован Росатом | 01.09.2022Подробнее. Максим ЖАРОВ: В визите МАГАТЭ заинтересован Росатом | 01.09.2022Подробнее. Максим Жаров. Страна: Москва, Россия.
Архив материалов
- Актуальное
- Максим Жаров - PublicO
- Канал Телеграмм «Чисто для фиксации». Максим Жаров
- Проект «Срок Годности»: Максим Жаров @plutovstvo007 о молодежи | Pervoe.Online
Maksim zharov covid 19 okazalsya podgotovkoy k voyne 20 10 2022
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. Новости, аналитика, прогнозы и другие материалы, представленные на данном сайте, не являются офертой или рекомендацией к покупке или продаже каких-либо активов. новости, фото и видео, блоги, лучшие тексты, форумы и блоги болельщиков.
Максим Жаров: Интерес к «Единой России» есть и у избирателей, и у элит
Экспертный взгляд на жизнь регионов РФ Информационное агентство «ФедералПресс» зарегистрировано Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций Роскомнадзор 21. При заимствовании сообщений и материалов информационного агентства ссылка на первоисточник обязательна. Документ, устанавливающий правила применения рекомендательных технологий от платформы рекомендаций СМИ24.
Компания принимает разумные меры в целях недопущения несанкционированного разглашения размещенной Пользователем на Сайте информации третьим лицам, однако не несет ответственность в случае, если такое разглашение было допущено. В этой связи, передача информации на Сайт означает согласие Пользователя на любое воспроизведение, распространение, раскрытие и иное использование такой информации. Размещая информацию и материалы, включая, фотографии и изображения, Пользователь также гарантирует, что обладает всеми правами и полномочиями, необходимыми для этого, с учетом условий настоящего Соглашения и что такое размещение не нарушает охраняемые законом права и интересы третьих лиц, международные договоры и действующее законодательство Российской Федерации. Пользователь самостоятельно несет ответственность за любую информацию и материалы, размещенные им на Сайте.
При размещении любой информации и материалов Пользователь не становится соавтором Сайта и отказывается от каких-либо претензий на такое авторство в будущем. Компания не выплачивает Пользователю авторского или любого иного вознаграждения, как в период, так и по истечении срока действия настоящего Соглашения. В случае предъявления третьими лицами претензий Компании, связанных с нарушением Пользователем условий настоящего Соглашения, а равно с размещенной Пользователем информацией на Сайте, указанный Пользователь обязуется самостоятельно урегулировать такие претензии, а также возместить Компании все понесенные убытки и потери, включая возмещение штрафов, судебных расходов, издержек и компенсаций. Компания не несет ответственности за посещение Пользователем, а также любое использование им внешних ресурсов сайтов третьих лиц , ссылки на которые могут содержаться на Сайте. Компания не несет ответственности за точность, надежность, достоверность и безопасность любой информации, материалов, рекомендаций и сервисов, размещенных на внешних ресурсах. Использование внешних ресурсов осуществляется Пользователем добровольно, исключительно по собственному усмотрению и на свой риск.
Пользователь согласен с тем, что Компания не несет ответственность и не имеет прямых или косвенных обязательств перед Пользователем в связи с любыми возможными или возникшими потерями, или убытками, связанными с любым содержанием Сайта, интеллектуальной собственностью, товарами или услугами, доступными на нем или полученными через внешние сайты или ресурсы либо иные ожидания Пользователя, которые возникли в связи с использованием размещенной на Сайте информации или ссылки на внешние ресурсы. Ни при каких условиях, включая, но не ограничиваясь невнимательностью или небрежностью Пользователя, Компания не несет ответственности за любой ущерб прямой или косвенный, случайный или закономерный , включая, но не ограничиваясь потерей данных или прибылей, связанной с использованием или невозможностью использования Сайта, информации, файлов или материалов на нем, даже если Компания или ее представители были предупреждены о возможности такой потери. В случае, если использование Сайта приведёт к необходимости дополнительного обслуживания, исправления или ремонта любого оборудования, а равно восстановления данных, все связанные с этим затраты оплачиваются Пользователем самостоятельно.
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? Ольга Вересова: Такие решения нужны компаниям, которые четко осознают, что машинное обучение ложится в их стратегию, так как позволяет построить модель, способную помогать бизнесу на протяжении многих лет и давать, возможно, не моментальный, но отсроченный результат.
В частности, наш проект — это не коробочное решение, которое можно купить, просто сняв с полки. Это результат долгой совместной работы с компанией «Синимекс». Популярность ML иногда приводит к завышенным ожиданиям, которые потом сменяются разочарованием в полезности этого метода для бизнеса. Как избежать рисков?
Ольга Вересова: Правильное внедрение машинного обучения позволяет развивать бизнес в нужном направлении. Другое дело, что это не тот продукт, который даст гарантированный результат в любом случае — любой такой проект содержит и исследовательскую часть, не все изначальные предположения могут оказаться действительно применимыми. И конечно, нужна хорошая высокопрофессиональная команда — и специалисты, хорошо разбирающиеся в специфике бизнеса, и ML-инженеры, аналитики, умеющие строить правильно работающие модели. Так, мы в «Росгосстрахе» давно и эффективно этим занимаемся.
Расскажите о комплексном проекте компании «Синимекс» и «Росгосстраха». Когда он стартовал? Из каких этапов состоял? В чем его особенности и кто в нем участвовал?
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.
Это очень высокие технологии. Выше айфонов в разы.
Италия десятки лет специализируется на тканях и одежде. Что за ущербность оценивать себя по тому, что "у нас не так"??? Они нашли свою нишу - ну супер. Мы наши свои. В бизнесе это нормально.
А в жизни - нет? А не пытаться играть на публику, демонстрируя свою культуру и доброе сердце. И я не про СВО. Она только паззл в ее картине. Как и развязывающие террор мигранты.
Как ждуны. Западло, кстати, новый мем: западное либеральное общество. Очень точно. Русский язык вообще как меч. Острый и точный.
Все больше впечатляюсь читаю много про него.