Обновить
7
0
Антон Дождиков@Antony_Rain

историк, к. полит. наук и дата-аналитик

Отправить сообщение

«Скайнет» наоборот: как вырастить и обучить ИИ с помощью Дарвин-Гёдель машины для улучшения человеческой демографии

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение58 мин
Охват и читатели1.4K

Разрабатываем и растим «цифрового губера» - консультанта по вопросам государственного политического управления, демографии и миграции. Решаем задачу оптимизации экономики и миграционной политики для устойчивого демографического роста в 89 регионах с помощью   взаимодействующих друг с другом и обменивающихся опытом ИИ-агентов, на основе мутаций, скрещивания и эволюции.   Мультиагентное обучение,  Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient и Darwin Gödel Machine.

Читать далее

Государственные перевороты: бармалеи выпрыгивают как черти из табакерки. Не хотите, дети, в Африку сыграть?

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение12 мин
Охват и читатели1.9K

На исторических данных за 1991-2019 год покажем, как можно "увидеть" и "выцепить" признаки переворота.  С помощью машинного обучения и ансамблевых модели. Ансамбли (конечно, не музыкальные), как показывает практика, – более эффективны в таких делах, и самое главное -  хорошо "тюнятся" и "чипуются".

*Nota Bene (та Bene, что ни разу не гессерит). При всем негативном отношении к революциям, переворотам и прочим событиям в любой части мира, это – объективная реальность, которую можно не только изучать, но и предупреждать.

Читать далее

Предиктивная аналитика политических кризисов с помощью machine learning (на исторических данных)

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение13 мин
Охват и читатели2.1K

Допустим, вы инвестор-финансист, покупающий государственные облигации банановой республики или акции компании по выращиванию и поставке бананов или даже правитель бананового рая – всегда необходимо учитывать не только финансовые, но и политические риски в развитии страны. Представим, что наша основная задача - оценить риски. Просто, цинично, в стиле real politic без всякой душеспасительности и ... котиков.

Читать далее

Грозит ли нам очередная «зима» ИИ? И кто вновь подогреет интерес к IT-индустрии?

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение8 мин
Охват и читатели2.7K

Вложились в "единорога", в очередной IT-стартап? - и прогорели! Это скорее норма, чем исключение из правил. Прогностические возможности человека ограничены, а особенно особенно они ограничены у инвестиционных экспертов и управляющих инвестиционными фондами. Спасибо жажде % и "эффекту тоннельного видения". Но вот попробовать представить "что будет, после того как все рухнет" - вполне возможно до того "как все рухнет", так же как и то, "на чем все дальше будет расти".

Ни к чему не обязывающее частное мнение... возможно, ошибочное.

Читать далее

Гиперпараметрическая оптимизация прокатных характеристик фильма и подбор состава творческой группы

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение10 мин
Охват и читатели445

Можно ли подобрать прокатные характеристики фильма (жанр, время, деятельность, возрастной рейтинг и т.п.), а также режиссера, сценариста, актеров, оператора (всю творческую группу) так, чтобы существенно повысить его результаты в прокате? Желательно заранее, до начала съемок.

Читать далее

Кино, финансы и data science

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение8 мин
Охват и читатели1.2K

Может ли российский кинематограф вдруг стать прибыльным? За счет каких инструментов повышения финансовой эффективности это возможно? Откуда придут инвестиции? Как просчитать возможную доходность, а также минимизировать риски и возможные убытки?

Смотреть кино

Четвертый «скок» Илона Маска

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение4 мин
Охват и читатели2.8K

Четвертый запуск «Старшипа»: в контексте геополитики и глобальной экономики. Что произошло на самом деле и какие последствия несет «старшиповый шок» для цивилизации в течение ближайших лет и на более отдаленную перспективу?

Поскакали!

Прогнозируем результаты российского кинопроката с помощью ML

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение13 мин
Охват и читатели1.4K

Результаты российского кинотеатрального проката предсказуемы. До начала съемок самого фильма. С помощью ансамблевых моделей машинного обучения и исторических данных по прокату и характеристикам творческой группы.

Смотреть кино!

Информация

В рейтинге
Не участвует
Откуда
Москва, Москва и Московская обл., Россия
Дата рождения
Зарегистрирован
Активность

Специализация

директор по стратегии и развитию, киноаналитик
Старший
От 420 000 ₽
Управление проектами
Стратегическое управление
Научно-исследовательская работа
Анализ данных
Машинное обучение
Математическое моделирование