максим жаров. Это сборная страница, посвященная "максим жаров".
Канал Телеграмм «Чисто для фиксации». Максим Жаров
| Максим Жаров | Авторы | Известия | Войдите на сайт или зарегистрируйтесь, чтобы написать Максиму Жарову или найти других ваших друзей. |
| «Газпром-медиа» стала владельцем «Вконтакте» и Mail.ru. Из VK уходит гендиректор | На наши вопросы ответил политолог Максим Жаров, создатель телеграм-канала «Чисто для фиксации». |
| Максим Жаров: Разжигая войну на Донбассе, Киев провоцирует Трампа | Максим Жаров. герои нашего времени. |
| Проект «Срок Годности»: Максим Жаров @plutovstvo007 о молодежи | | Новости. Подписки. Эксклюзив. |
| Поиск людей по имени Жаров Максим| социальная сеть Фотострана | читайте последние статьи автора: Нокдаун доллара порадовал пока лишь автолюбителей, Отношения у Эрдогана с американцами даже хуже, чем отношения РФ и США. |
Сила закала морской пехоты
Мы видим итог любых попыток торговаться по принципиальным вопросам. Горькая правда, которую нужно усвоить: государство — это инструмент диктатуры правящего класса и оно не примиряет всех со всеми, а навязывает свою волю. Оставляя в руках буржуазии прежнюю армию, полицию и спецслужбы, вы с гарантией получите военный мятеж.
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? 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?
Читал то, что было в новостях. К тому же, там нет еще текста окончательного. Рано пока судить. Хотя какие-то обнадеживающие сообщения были. Надеюсь еще, что будет покончено с мнимой независимостью местного самоуправления от госвласти. Ведь все знают, что нет ни экономических, ни социальных, ни психологических предпосылок для такой независимости.
Полковая, д. Политика, экономика, происшествия, общество. Экспертный взгляд на жизнь регионов РФ Информационное агентство «ФедералПресс» зарегистрировано Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций Роскомнадзор 21.
Жаров Максим Николаевич
Максим Жаров: В последнее время не появилось каких-то новых disrupt-технологий, просто машинное обучение переходит из категории хайпа в формат продуктивности. вы делаете те новости, которые происходят вокруг нас. Максим Жаров родился 12 февраля 1991 г. Принимал участие в съемках и озвучивании фильма Улики из прошлого. Войдите на сайт или зарегистрируйтесь, чтобы написать Максиму Жарову или найти других ваших друзей.
Жаров Максим Сергеевич
| Биография Максима Жарова, Россия | Максим Жаров, 03.06.1987, Ухта, Россия. Доступны для просмотра фотографии, лайки, образование. |
| Политолог Максим Жаров: В Казахстане идёт путч внутри элит, борьба кланов за силовой блок | На наши вопросы ответил политолог Максим Жаров, создатель телеграм-канала «Чисто для фиксации». |
| Максим Жаров - видео | Максим Жаров: смотреть фильмы онлайн. |
| Максим Жаров - последние новости - | Максим Жаров. Информация о месте жительства, семейном статусе, фото и увлечениях. |
Жаров Максим Сергеевич
На наши вопросы ответил политолог Максим Жаров, создатель телеграм-канала «Чисто для фиксации». Максим Жаров о ходе выборов в 2022 году и об отношении к дистанционному электронному голосованию. В холдинг VK, ранее носивший название Group, входят портал , социальные сети «Одноклассники» и «Вконтакте». Новости, аналитика, прогнозы и другие материалы, представленные на данном сайте, не являются офертой или рекомендацией к покупке или продаже каких-либо активов. новости, происшествия, мероприятия и другие сводки событий в городе в Череповце по теме Максим Жаров. О турнире. Новости.
Maxim Zharov
Максим Жаров, 27.5.1993 профиль пользователя. Адрес, телефон, фото, аналитика, данные о подписчиках и друзьях. Аккаунт ВКонтакте и биография. Максим Жаров — читайте последние новости и события сегодня на сайте Вестник Кавказа. Наш Instagram Наш канал на Youtube Наша группа Вконтакте Наш Твиттер. максим жаров. Это сборная страница, посвященная "максим жаров".
Maxim Zharov
Буду проверять на наличие репостов! Также кто не добавляет из списка - пишите этого человека в лс. И прошу учесть, что все мы взрослые люди, у всех у нас дела, поэтому не нужно мне писать если человек вас сразу не принимает, если не принимает более 3х суток - то пишите в лс.
Telegram username для обратной связи Проверьте формат: username.
После этого начался подсчет голосов. Списки кандидатов, которые представят партию на выборах в Госдуму, утвердят на Съезде 19 июня в Москве.
В составе батальона морской пехоты гвардии лейтенант прошёл суровые испытания: не раз высаживался из больших десантных кораблей на побережье, избороздил не один полигон на борту своего БТР, участвовал в сирийских боевых делах, нёс боевую службу там, где это было необходимо нашей стране. Он говорит, что просто выполнял свою работу. Так учил меня комбат, и на это же я настраивал своих моряков. И они ни разу меня не подвели. Боевой приказ в формате специальной военной операции застал морских пехотинцев на крымском полигоне. Полным ходом шли слаживание подразделений, стрельбы, вождение техники. И вдруг — стремительный бросок в район сосредоточения, и не менее динамичный марш — в сторону Мариуполя. Уже на подступах к городу стало ясно, что воевать здесь придётся по-взрослому — вражью силу составляли украинские «коллеги» из морской пехоты и нацистские батальоны. И те, и другие прошли основательную школу боёв с защитниками Донбасса, не загружая свою совесть моральными и юридическими нормами правил ведения войны. В Мариуполе нашим морпехам пришлось работать и в составе штурмовых групп, и в обороне, и бывало, что в окружении. Именно в последнем случае однажды самоходчикам пришлось помогать братишкам из десантно-штурмовой роты. Тогда Ершов принял решение разделить батарею: с одним взводом самоходок он сам бросился на помощь окружённым, а остальные силы под началом командира взвода управления передал в поддержку атакующих рот батальона. 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.
Проект «Срок Годности»: Максим Жаров @plutovstvo007 о молодежи | Pervoe.Online
| Maxim Zharov | Максим Жаров. Информация о месте жительства, семейном статусе, фото и увлечениях. |
| Максим Сергеевич Жаров | Подробные данные профиля ВКонтакте Максиме Жарове из Москва, Россия. |
| Максим Жаров - | Военные эксперты Простаков и Жаров раскрыли цель приближения Boeing P-8 Poseidon к границам РФ Все подробности на сайте |
| Жаров Максим | биография и последние новости | ЖАРОВ Максим. Публикации. 18.11.2016. |
Максим Жаров - видео
И хотя полученные в боях раны ещё не позволяли гвардии старшему лейтенанту вернуться в боевой строй, для себя он решил, что затягивать с этим делом никак нельзя. А как иначе, когда вероломный враг покусился на твою страну, на твой родимый дом? В Щебекинском районе Белгородчины Максим родился и вырос, окончил школу, а потом поступил в Белгородский технологический университет имени В. Оттуда же его призвали на срочную службу. Солдатские месяцы ратной науки только утвердили в парне мечту о военной профессии. Служить по контракту решил в морской пехоте, чтобы испытать себя настоящим мужским делом. Начинал Максим Жаров в Севастополе матросом 810-й бригады морской пехоты. В динамичных буднях «крымской весны» 2014 года освоение премудростей флотской службы шло быстро, и с каждым днём в нём крепла гордость за свою тельняшку и чёрный берет. Смышлёного моряка с университетским запасом знаний приметило начальство — предложили служить в самоходной артиллерийской батарее, где Максим довольно быстро стал сержантом и заместителем командира взвода. Вскоре понял, что ему вполне по нраву и офицерская профессия. Военная жизнь такая штука, что характеры людей в её формате во многом складываются под влиянием непосредственных командиров.
В 2019 году Жаров окончил офицерские курсы и сменил сержантские погоны на лейтенантские. В новом качестве — командиром взвода управления самоходной артиллерийской батареи, как и подобает офицеру флота, он продолжал развивать свой профессионализм. В составе батальона морской пехоты гвардии лейтенант прошёл суровые испытания: не раз высаживался из больших десантных кораблей на побережье, избороздил не один полигон на борту своего БТР, участвовал в сирийских боевых делах, нёс боевую службу там, где это было необходимо нашей стране. Он говорит, что просто выполнял свою работу. Так учил меня комбат, и на это же я настраивал своих моряков. И они ни разу меня не подвели. Боевой приказ в формате специальной военной операции застал морских пехотинцев на крымском полигоне.
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. 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.
Режиссёр: Карен Захаров. Роль: Краснов. Режиссёр: Сергей Борчуков. Роль: Юдин. Режиссёр: Олег Пак. Роль: Рюрик. Режиссёр: Павел Мальков.
Роль: Всеволод. Режиссёр: Игорь Твердохлебов. Роль: Диджей. Режиссёр: Роман Прыгунов. Роль: Журналист. Режиссёр: Андрей Селиванов.
И очень многим там не нравится безрассудный "ястребиный" курс администрации Байдена. Поэтому они, вероятно, пытаются этот курс либо заблокировать, либо развернуть в другую сторону. Я думаю, что это не конец истории, а только ее начало. И по взаимоотношениям с лидерами государств, которые были упомянуты в этих документах, можно будет следить за развитием событий. Если говорить о том же Израиле, то у Нетаньяху есть серьезная уязвимость — так называемая судебная реформа, которую тоже из Америки устами, скажем так, ключевых спонсоров демократической партии пытаются отменить. Поэтому я думаю, что на примере Израиля в ближайшее время можно будет судить о том, насколько этот вброс о взаимоотношениях с другими странами окажется правдивым. Говорить о влиянии на политическую карьеру Байдена тоже пока рано: если мы говорим о борьбе "ястребов" и "голубей", то совершенно понятно, что "ястребы" — за второй срок Байдена, а те, кто недоволен его политикой, будут категорически против.
Maxim Zharov
Редакция МАИ. Описания преподавателей публикуются на МАИ. Квадратные скобки в названии подразделения кафедры, факультета означают, что подразделение было: реорганизовано; переименовано; расформировано; включено в состав другого подразделения кафедры, факультета и т.
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. Или если машина имела ранее какую-то подозрительную историю, например связи с людьми с подтвержденной аномальной активностью, — в этом случае наше решение поможет в выявлении потенциального убытка. Может ли система прогнозировать потенциал роста продаж? Ольга Вересова: Да, это было второй задачей проекта. С помощью нашей системы можно выяснить, стоит ли открывать дополнительные точки продаж в том или ином регионе. Родион Мартынов: Поясню: в нашем решении это реализовано в виде интерактивной карты, где мы можем опускаться до уровня конкретного места в городе, где точка продаж будет наиболее выгодна. То есть мы можем отдалять или детализовать участки карты, чтобы на трех уровнях просмотра получить нужные рекомендации. Карта подсвечивает места, где есть потенциал, а где, наоборот, организация точки продаж нежелательна. Есть ли уже какие-то результаты?
Ольга Вересова: Да, система хорошо показала себя. Еще до ввода любой модели мы проверяем, есть ли в этом смысл, методом ретротестирования и методами АБ-тестов. То есть анализируется пул клиентов прошлого года, которые принесли прибыль или убыток, и мы можем на этот пул котировок наложить действующие модели с учетом новых сервисов, чтобы сравнить, насколько точно они позволили бы нам оценить риск. Наши модели с учетом решения компании «Синимекс» дают оценку точнее, что позволяет не заключать договоры с потенциально убыточными клиентами и устанавливать более оптимальную цену для остальных клиентов. Кто будет заниматься техническим сопровождением системы и ее обновлением? Ольга Вересова: У нас существует две линии поддержки: за одну отвечает «Росгосстрах», вторая пока остается за компанией «Синимекс». В случае каких-то нестандартных ситуаций мы всегда можем обратиться к коллегам за помощью. Я думаю, что в течение первого года после ввода высокоинтеллектуальной системы в строй это просто необходимо. Родион Мартынов: Мы продолжим осуществлять мониторинг системы.
Что же касается обновления, то решение содержит определенный регламент, по которому оно само обновляет свои витрины, производит переобучение моделей с контролем всех необходимых метрик и выпуск в продакшен. Соответственно, обновляются микросервисы, которые осуществляют кросс-взаимодействие элементов готового решения. Может ли кто-то из участников страхового рынка приобрести вашу систему?
Много людей зарегистрировались в качестве кандидатов и приняли участие в партийном голосовании, отметил политический консультант, автор телеграмм-канала «Чисто для фиксации» Максим Жаров, комментируя итоги процедуры. Но в целом это хорошее начало кампании.
И партии надо дальше продолжать [в таком же духе].
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. Как и развязывающие террор мигранты. Как ждуны.
Жаров Максим
страница ВКонтакте и других соцсетях. О турнире. Новости. Арбитры. Дзен Максим Жаров статистика. Максим Жаров. сравнить перейти на канал. ЖАРОВ Максим. Публикации. 18.11.2016. Протесты в Казахстане: обсуждаем вместе с экспертами главное к этому часу. Максим Жаров. Страна: Москва, Россия.