ЖАРОВ Максим. Публикации. 18.11.2016.

Максим Жаров. Информация о месте жительства, семейном статусе, фото и увлечениях. Максим Жаров: В последнее время не появилось каких-то новых disrupt-технологий, просто машинное обучение переходит из категории хайпа в формат продуктивности. Наши новости ОНТ: Лукашенко в Добруше; 4-я волна COVID-19 и вакцинация; путевки в Египет подорожали HD.

Канал Телеграмм «Чисто для фиксации». Максим Жаров

Авторский телеграм-канал политолога Максима Жарова. Максим Жаров — все последние новости на сегодня, фото и видео на Рамблер/кино. Об этом рассказал политолог Максим Жаров.

Максим Жаров: Интерес к «Единой России» есть и у избирателей, и у элит

Последние новости. VK Telegram Дзен Youtube. Максим Жаров из команды «Кометы» стал бомбардиром № 1 по итогам десяти туров Открытой футбольной лиги Сосенского. Авторский телеграм-канал политолога Максима Жарова. новости, фото и видео, блоги, лучшие тексты, форумы и блоги болельщиков.

Максим Жаров

Душа Максима Жарова кровью обливалась, когда он увидел на телеэкране, как под ударами укронацистов превращаются в руины дома его родного белгородского села Нововолжанка. 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.

Новости, аналитика, прогнозы и другие материалы, представленные на данном сайте, не являются офертой или рекомендацией к покупке или продаже каких-либо активов. Зарегистрировано Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций.

Использование материалов издания допускается только при одновременном размещении гиперссылки на оригинал в «IZKP. Материалы предоставляются исключительно в ознакомительных целях и могут не совпадать с мнением администрации сайта, и предназначены для лиц 18 лет и старше. Сайт IZKP.

Но при этом и самым опасным: по данным официальной статистики, в прошлом году произошло более 130 тыс. ДТП с пострадавшими, а с введением в 2003 году обязательного страховании автогражданской ответственности ОСАГО расходы на покрытие ущерба в основном легли на страховые компании. О том, как с помощью машинного обучения можно спрогнозировать риски в автостраховании и персонализировать страховые полисы, рассказывают менеджер по работе с ключевыми клиентами компании «Синимекс» Максим Жаров, старший руководитель проектов Родион Мартынов и начальник управления анализа и контроля компании «Росгосстрах» Ольга Вересова. Насколько широко искусственный интеллект и машинное обучение используются в страховой отрасли России и за рубежом? 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.

"Надеюсь, что сигнал, посланный Путиным, был понят адресатом" - Максим Жаров

Telegram username для обратной связи Проверьте формат: username Отправить Запросить письма Вы можете запросить письма, которые находятся у нас на хранении, для этого оставьте свой телеграм аккаунт для обратной связи, мы свяжемся с вами и после верификации личности передадим архив с вашими письмами. Telegram username для обратной связи Проверьте формат: username.

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. 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?

Поделиться «Газпром-медиа» стала владельцем «Вконтакте» и Mail. При этом вчера, 2 декабря 2021 г. Также стало известно, что гендиректор VK Борис Добродеев ушел в отставку. Об этом сообщили CNews представители «Газпром-медиа холдинга». Одновременно стало известно, что 3 декабря 2021 г. В холдинг VK, ранее носивший название Mail.

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». 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.

Жаров Максим Николаевич

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. 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.

Связь с нами: [email protected] 2024 - IZKP. Студия быстрого и эффективного продвижения сайтов в ТОП!

При этом раньше спортсмен выступал за «Коммунарку» — своего главного соперника на нынешнем соревновании. 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».

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. 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.

«Газпром-медиа» стала владельцем «Вконтакте» и Mail.ru. Из VK уходит гендиректор

Максим Жаров остался жить в другой реальности(с). ЖАРОВ Максим. Публикации. 18.11.2016. Жаров Максим Футбол Защитник Россия 22.07.1982.

Александр Волков, 43 года - полная информация о профиле человека

Максим Жаров вспоминает, что разведка целей велась на прямую видимость и по просьбе командиров штурмовых групп. Полная информация на Жарова Максима из Москва, Россия, дата рождения 16 октября, друзья и подписчики Максима Жарова ВКонтакте, учеба и работа, фото и видео, вся скрытая информация ВКонтакте, контактные данные, персональные настройки анкеты, дата. Новости. Медиа. Справочник клубок. Максим Жаров, политолог: не думаю, что КПРФ интересно место губернатора в еще одном регионе.

Максим Жаров: Интерес к «Единой России» есть и у избирателей, и у элит

Блинкен: «Мы со стороны США уже ввели санкции против более чем 100 китайских юридических лиц, экспортный контроль и так далее. И мы полностью готовы действовать, предпринимать новые меры, я ясно дал это понять на сегодняшних встречах». Такой подход является крайне лицемерным и безответственным. Мы советуем США не пытаться взваливать вину на Китай, а приложить реальные усилия для политического урегулирования украинского кризиса».

Почти нет прецедентов, когда бы между Вашингтоном и Пекином так сильно искрило по итогам переговоров на самом высшем уровне а Блинкен имел встречу и с Си Цзиньпином. Это говорит о том, текущий уровень эскалации в Украинском конфликте привёл к позиционному цугцвангу, из которого выход может быть только либо путём дальнейшего взвинчивания ставок, либо с помощью «продавливания» одной из сторон конфликта. Пока же идёт «продавливание» и оно не приносит результата.

О том, почему этого не стоит делать по элементарным соображениям безопасности, хорошо сказано у Сергея Мардана. Отмечу лишь отдельно, что у нас бенефициарами этой весьма опасной глупости могут быть люди внутри власти, недовольные только-только заработавшей сверхжесткой системой фильтрации въезда в Россию бывших жителей Украины и других стран постсоветского пространства. Так что перед нами весьма откровенная попытка применить диаспоральные технологии для расшатывания ситуации внутри страны.

Поэтому стоит последить за развитием этого сюжета в ближайшее время повнимательнее.

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. Также прошу уведомить меня если у кого-то нет мини-госта, на момент редакции списка он был у всех.

Сайт profiles-vkontakte. Предупреждаем о том, что проекты компании Meta Facebook, Instagram , как и она сама, признаны на территории Российской Федерации террористическими и экстремистскими, соответственно, запрещёнными.

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. 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.