Более 50 человек поучаствовали в акции «Стань дорожником на один день» в Одинцове
В подмосковном Одинцове прошла акция «Стань дорожником на один день».
Более 50 человек вместе с дорожными службами занимались уборкой и работами по содержанию улиц Трехгорной и Чистяковой. Об этом сообщает пресс-служба Министерства транспорта и дорожной инфраструктуры Подмосковья.
Участники акции помыли остановки общественного транспорта и дорожные знаки, провели ямочный ремонт, нанесли предупреждающие знаки перед пешеходными переходами.
«Почаще бы проводили такие мероприятия, организация в целом хорошая. Это очень интересно, я в детстве мечтал стать дорожником и вот наконец-то получилось. Приму участие и в следующий раз, классно будет, если будет больше дорожной техники», — отметил участник акции Антон.
В акции еще поучаствовали замминистра транспорта и дорожной инфраструктуры региона Виталий Резанов и первый замглавы Одинцовского округа Михаил Пайсов. Вместе с дорожниками они отремонтировали ямы.
Акция «Стань дорожником на один день» была инициирована подмосковным Минтрансом. Она прошла в Московской области в первый раз. В мероприятии могли участвовать все желающие. Акция направлена на знакомство жителей с работой дорожных служб.
Ранее губернатор региона Андрей Воробьев заявлял, что своевременное обслуживание дорожной сети региона является залогом ее безопасности для жителей.
ВТБ завершил пилотный проект по использованию инструментов машинного обучения.
Технология поможет банку эффективнее оценивать стоимость строящихся объектов и в ускоренном режиме принимать решения по выдаче кредитов на жилищное строительство. Новый сервис протестирован в 30 городах России.
В основе сервиса — универсальная платформа геоаналитики, запущенная ВТБ в 2020 году и позволяющая сопоставлять 170 слоев обезличенных данных из банковской сферы, телекома и digital-сервисов. В решении используется обезличенная информация о жителях аналогичных домов, а также районов со схожей транспортной инфраструктурой, имеющих похожие интересы, структуру доходов и расходов и т.д. Уникальный периметр данных анализируется методами машинного обучения для построения сложных нелинейных моделей оценки стоимости объектов. Все это позволяет оперативно принимать решения о выдаче банком кредитов под строительство.
При стандартном методе аналитики для принятия решения в ручном режиме сравнивают территориально близкие объекты. Модели, основанные на Big Data, позволяют оперативно получать качественную аналитику на базе гораздо большего объема разнообразной информации. Наиболее значимые конкурентные преимущества сервис дает в ситуации, когда строящийся жилой объект не имеет рядом аналогов, и оценить его, используя только метод сравнения с похожими соседствующими объектами, невозможно.
«При разработке сервиса мы столкнулись с тем, что рынок жилой недвижимости имеет очень динамичный характер. Для того, чтобы «успеть» за рынком в таком широком географическом периметре, мы разработали не просто модели машинного обучения, а Geo AutoML сервис. Он позволяет перестраивать модели в полностью автоматическом режиме. На сегодняшний день AutoML-решений на рынке много, но это первая история с применением геоаналитики. Поэтому сервис можно считать уникальным», — комментирует Максим Коновалихин, руководитель департамента анализа данных и моделирования – старший вице-президент ВТБ.
«Оценка рыночной стоимости строящейся недвижимости играет для банка важную роль в принятии решения о финансировании. Новая разработка позволяет нам повысить оперативность на этом этапе работы с проектом и получить более объективные и точные данные. Мы видим позитивные результаты с точки зрения повышения эффективности оценки проектов в рамках пилотирования сервиса и планируем до конца сентября масштабировать его на большинство крупнейших городов страны», — отметил Руслан Еременко, руководитель департамента регионального корпоративного бизнеса – старший вице-президент ВТБ.
Пока решение применяется только внутри банка, но в дальнейшем может стать доступным и сторонним пользователям — другим банкам и застройщикам жилой недвижимости.