2020 Выпуск №1

Приведена классификация методов машинного обучения в зависи­мости от способа обучения, рассмотрены основные алгоритмы машин­ного обучения и область применения. Особое внимание уделено обучению с подкреплением на основе Марковских процессов принятия решений.

The classification of machine learning methods is given depending on the technique of learning, the main algorithms of machine learning and the scope of application are considered. Particular attention is paid to reinforcement learning based on Markov decision processes.

Рассмотрены основные механизмы нефинансового привлечения и удер­жания клиентов в банковской сфере. Проанализированы такие факторы, как удобство приложения банка, скорость и качество решения проблемы клиента, технологические аспекты работы банка, специальные клиент­ские программы и привилегии, доступность банковских инструментов. Сформулированы действия для повышения лояльности клиентов банков.

The paper considers the main mechanisms of non-financial attraction and customer retention in the banking sector. The following factors are analyzed: convenience of the bank application; speed and quality of solving customer problems; technological aspects of the bank; special client programs and privi­leges; the availability of banking tools. Formulated actions to increase custom­er loyalty of banks.

В связи с непрерывно увеличивающимся числом сетевых атак и, со­ответственно, объемов работ, выполняемых специалистами-аналити­ками, по выявлению лиц, нарушающих безопасность объектов критиче­ской информационной инфраструктуры, разработка программных ин­струментов, обеспечивающих визуализацию анализируемой при этом информации, является актуальной. В статье описан картографиче­ский модуль, обеспечивающий по заданному IP-адресу поиск в общедо­ступных БД компаний MaxMind, БД 3WiFi, WHOIS информации о данном IP-адресе, визуализацию его местоположения на электронной географической карте и текстовую информацию о стране и городе его нахождения, а также провайдере, предоставившем данный IP-адрес. Данный модуль реализован в виде web-сервера с помощью веб-фрейм­вор­ка Django. Приведен пример, иллюстрирующий выбранные способы ви­зуализации информации, относящейся к выбранному IP-адресу. Опреде­лены направления его дальнейшего развития.

Due to the continuously increasing number of network attacks and, ac­cordingly, the volume of work performed by analysts to identify individuals who violate the security of critical information infrastructure objects, the de­velopment of software tools that provide visualization of the information ana­lyzed in this case is relevant. A cartographic module is described that provides a search for publicly accessible databases of MaxMind companies, 3WiFi da­tabases, WHOIS information for this IP-address, visualization of its location on an electronic geographic map and text information about the country and city of its location using the specified IP-address , as well as the provider that provided this IP-address. This module is implemented as a WEB server using the Django web framework. An example is provided illustrating selected methods for visualizing information related to a selected IP-address. The di­rections of its further development are determined.