Дзен Максим Жаров статистика. Максим Жаров. сравнить перейти на канал. новости, фото и видео, блоги, лучшие тексты, форумы и блоги болельщиков.
Максим Жаров
Москва, ул. Полковая, д. Политика, экономика, происшествия, общество.
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. То есть тот или иной страховой продукт проходит через определенный тарифный модуль, который учитывает целый ряд показателей, влияющих на стоимость полиса. В частности, территориальный, как мы уже говорили, помогает повысить точность оценки рисков.
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.
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 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».
Канал Телеграмм «Чисто для фиксации». Максим Жаров
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. Вся представленная на Сайте информация предоставляется «как есть», без каких-либо гарантий, явных или подразумеваемых. Компания полностью, в той мере, в какой это разрешено законом, отказывается от какой-либо ответственности, явной или подразумеваемой, включая, но не ограничиваясь неявными гарантиями пригодности к использованию, а также гарантиями законности любой информации, продукта или услуги, полученной или приобретенной с помощью этого Сайта. Пользователь согласен, что все материалы и сервисы Сайта или любая их часть могут сопровождаться рекламой. Пользователь согласен с тем, что Компания не несет какой-либо ответственности и не имеет каких-либо обязательств в связи с такой рекламой. Условия обработки и использования персональных данных. Предоставление своих персональных данных, включающих имя, номера контактных телефонов; адреса электронной почты; место работы и занимаемая должность; пользовательские данные сведения о местоположении; тип и версия ОС; тип и версия Браузера; тип устройства и разрешение его экрана; источник откуда пришел на сайт пользователь; с какого сайта или по какой рекламе; язык ОС и Браузера; какие страницы открывает и на какие кнопки нажимает пользователь; ip-адрес своей волей и в своем интересе. Цель обработки персональных данных: предоставление Пользователю услуг Сайта; направление уведомлений, касающихся услуг Сайта; подготовка и направление ответов на запросы Пользователя; выполнение регулярной информационной рассылки; направление информации о продуктах и услугах Компании, а также рекламно-информационных сообщений, касающихся продукции и услуг Компании и ее партнеров. Перечень действий с персональными данными, на которые Пользователь выражает свое согласие: сбор, систематизация, накопление, хранение, уточнение обновление, изменение , использование, обезличивание, передача третьим лицам для указанных выше целей, а также осуществление любых иных действий, предусмотренных действующим законодательством РФ как неавтоматизированными, так и автоматизированными способами. Компания обязуется принимать все необходимые меры для защиты персональных данных Пользователя от неправомерного доступа или раскрытия.
Настоящее согласие действует до момента его отзыва Пользователем путем направления соответствующего уведомления заказным письмо с уведомлением на адрес Компании. Прочие положения 5. Использование материалов и сервисов Сайта, а равно размещение на нем материалов Пользователя, регулируется нормами действующего законодательства Российской Федерации.
Частичное цитирование возможно только при условии гиперссылки на iz. Сайт функционирует при финансовой поддержке Министерства цифрового развития, связи и массовых коммуникаций Российской Федерации. Ответственность за содержание любых рекламных материалов, размещенных на портале, несет рекламодатель.
Демонстрировать высокую результативность Максиму Жарову, по его собственному признанию, помогают опыт и сыгранность команды. В настоящее время в тройку команд, показывающих лучшие результаты, входят «Комета», «Коммунарка» и «Воскресенец».
Причем «Комета» до 10-го тура оставалась единственной сборной, не проигравшей ни одной игры.
Франсуа Олланд во Франции, напомню, тоже был от социалистов. Можно вспомнить, чем буржуазия ответила на избрание Альенде честным голосованием. В Испании приход левых через выборы закончился военным мятежом Франко и установлением фашистской диктатуры.
Откройте свой Мир!
О турнире. Новости. Арбитры. Читайте нас ВКонтакте. Дзен Максим Жаров статистика. Максим Жаров. сравнить перейти на канал. жаров максим Андреевич. VK Telegram Дзен Youtube. Анализ страницы ВКонтакте Максима Жарова, подписчики и друзья, фотографии, интересы и увлечения, ВК id61554919.
Александр Волков, 43 года - полная информация о профиле человека
В холдинг VK, ранее носивший название Group, входят портал , социальные сети «Одноклассники» и «Вконтакте». Максим Жаров о ходе выборов в 2022 году и об отношении к дистанционному электронному голосованию. 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. Максим Жаров — читайте последние новости и события сегодня на сайте Вестник Кавказа. Максим Жаров о ходе выборов в 2022 году и об отношении к дистанционному электронному голосованию.
Maksim zharov covid 19 okazalsya podgotovkoy k voyne 20 10 2022
жаров максим Андреевич. Максим Владимирович Жаров Автор: Аноним Источник: ВК «Маёвник» Опубликовано: 2015 г. Фото: ВК «Маёвник» Вел на 4 и 5 курсах «Листовую штамповку». Новости. Подписки. Эксклюзив.