Машинное обучение
Подборка наиболее важных документов по запросу Машинное обучение (нормативно–правовые акты, формы, статьи, консультации экспертов и многое другое).
Статьи, комментарии, ответы на вопросы
Статья: Лицензионные соглашения, используемые при распространении программных пакетов машинного обучения
(Кузьменков М.Ю.)
("Актуальные проблемы российского права", 2023, N 11)"Актуальные проблемы российского права", 2023, N 11
(Кузьменков М.Ю.)
("Актуальные проблемы российского права", 2023, N 11)"Актуальные проблемы российского права", 2023, N 11
Статья: К вопросу о допустимости в уголовном судопроизводстве информации, генерируемой системами с элементами машинного обучения (на примере США)
(Смирнов В.Е.)
("Международное уголовное право и международная юстиция", 2025, N 1)"Международное уголовное право и международная юстиция", 2025, N 1
(Смирнов В.Е.)
("Международное уголовное право и международная юстиция", 2025, N 1)"Международное уголовное право и международная юстиция", 2025, N 1
Нормативные акты
Федеральный закон от 24.04.2020 N 123-ФЗ
(ред. от 08.08.2024)
"О проведении эксперимента по установлению специального регулирования в целях создания необходимых условий для разработки и внедрения технологий искусственного интеллекта в субъекте Российской Федерации - городе федерального значения Москве, об особенностях обработки персональных данных при формировании региональных составов данных и предоставления доступа к региональным составам данных и внесении изменений в статьи 6 и 10 Федерального закона "О персональных данных"2) искусственный интеллект - комплекс технологических решений, позволяющий имитировать когнитивные функции человека (включая самообучение и поиск решений без заранее заданного алгоритма) и получать при выполнении конкретных задач результаты, сопоставимые, как минимум, с результатами интеллектуальной деятельности человека. Комплекс технологических решений включает в себя информационно-коммуникационную инфраструктуру (в том числе информационные системы, информационно-телекоммуникационные сети, иные технические средства обработки информации), программное обеспечение (в том числе в котором используются методы машинного обучения), процессы и сервисы по обработке данных и поиску решений;
(ред. от 08.08.2024)
"О проведении эксперимента по установлению специального регулирования в целях создания необходимых условий для разработки и внедрения технологий искусственного интеллекта в субъекте Российской Федерации - городе федерального значения Москве, об особенностях обработки персональных данных при формировании региональных составов данных и предоставления доступа к региональным составам данных и внесении изменений в статьи 6 и 10 Федерального закона "О персональных данных"2) искусственный интеллект - комплекс технологических решений, позволяющий имитировать когнитивные функции человека (включая самообучение и поиск решений без заранее заданного алгоритма) и получать при выполнении конкретных задач результаты, сопоставимые, как минимум, с результатами интеллектуальной деятельности человека. Комплекс технологических решений включает в себя информационно-коммуникационную инфраструктуру (в том числе информационные системы, информационно-телекоммуникационные сети, иные технические средства обработки информации), программное обеспечение (в том числе в котором используются методы машинного обучения), процессы и сервисы по обработке данных и поиску решений;
Статья: От этики к правовому регулированию, основанному на принципе защиты прав человека
(Менекер Я.)
("Право и цифровая экономика", 2021, N 2)1. Этические аспекты использования технологий
(Менекер Я.)
("Право и цифровая экономика", 2021, N 2)1. Этические аспекты использования технологий
Статья: Квантовый арбитраж: правовые проблемы и перспективы
(Громова Е.А.)
("Вестник гражданского процесса", 2025, N 4)5. Предиктивная арбитражная аналитика и квантовые алгоритмы
(Громова Е.А.)
("Вестник гражданского процесса", 2025, N 4)5. Предиктивная арбитражная аналитика и квантовые алгоритмы
Статья: Искусственный интеллект и его роль в развитии будущего арбитража
(Али Солхчи М., Багбанно Ф.)
("Вестник гражданского процесса", 2024, N 2)6. Понимание концепции машинного обучения
(Али Солхчи М., Багбанно Ф.)
("Вестник гражданского процесса", 2024, N 2)6. Понимание концепции машинного обучения
"Цифровизация публичного финансового контроля: монография"
(Антропцева И.О.)
("Статут", 2024)- изучение возможностей использования искусственного интеллекта и машинного обучения в государственном секторе в сотрудничестве с частным и гражданским обществом;
(Антропцева И.О.)
("Статут", 2024)- изучение возможностей использования искусственного интеллекта и машинного обучения в государственном секторе в сотрудничестве с частным и гражданским обществом;
"Глобальный атлас регулирования искусственного интеллекта. Вектор БРИКС"
(3-е издание, переработанное и дополненное)
(под ред. А.В. Незнамова)
(Подготовлен для системы КонсультантПлюс, 2024)24 марта 2022 г. Агентство по регулированию здравоохранения Бразилии (ANVISA) опубликовало Резолюцию о легализации программного обеспечения как медицинского изделия (SaMD) [39]. Резолюция (RDC) 657/2022 вступила в силу 1 июля 2022 г. ANVISA пояснило, что назначение изделия должно соблюдаться. В настоящее время не предусмотрено специального регулирования программного обеспечения как медицинского изделия, включающего технологии ИИ или машинного обучения; тем не менее производители программного обеспечения как медицинского изделия, использующие этот тип технологии, должны предоставить во время легализации описание баз данных, используемых для обучения и проверки ИИ, информацию о происхождении, количестве и описании данных, используемых вместе с отчетом, содержащим обоснование применяемой методики ИИ, размер используемых баз данных и отчет по истории обучения. Отсутствие такой информации на момент подачи заявки на регистрацию изделия может привести к отрицательному результату из-за отсутствия достаточного пояснения технологии, применяемой к изделию, как того требует положение о медицинском изделии [40].
(3-е издание, переработанное и дополненное)
(под ред. А.В. Незнамова)
(Подготовлен для системы КонсультантПлюс, 2024)24 марта 2022 г. Агентство по регулированию здравоохранения Бразилии (ANVISA) опубликовало Резолюцию о легализации программного обеспечения как медицинского изделия (SaMD) [39]. Резолюция (RDC) 657/2022 вступила в силу 1 июля 2022 г. ANVISA пояснило, что назначение изделия должно соблюдаться. В настоящее время не предусмотрено специального регулирования программного обеспечения как медицинского изделия, включающего технологии ИИ или машинного обучения; тем не менее производители программного обеспечения как медицинского изделия, использующие этот тип технологии, должны предоставить во время легализации описание баз данных, используемых для обучения и проверки ИИ, информацию о происхождении, количестве и описании данных, используемых вместе с отчетом, содержащим обоснование применяемой методики ИИ, размер используемых баз данных и отчет по истории обучения. Отсутствие такой информации на момент подачи заявки на регистрацию изделия может привести к отрицательному результату из-за отсутствия достаточного пояснения технологии, применяемой к изделию, как того требует положение о медицинском изделии [40].
Статья: Согласие на обработку персональных данных: новые требования с 1 сентября 2025 года
(Кочанова Т.)
("Трудовое право", 2025, N 10)Подводя итог, можно сказать, что с 1 сентября 2025 года для всех организаций, работающих с персональными данными, наступила новая эпоха в сфере аналитики. С одной стороны, законодатель четко разрешил использовать данные без согласия в обезличенном виде, что открывает массу возможностей. Компаниям будет проще запускать проекты анализа больших данных, машинного обучения, обмена данными с партнерами - если они умеют их обезличивать, бояться нечего. Государство тоже сможет собирать и обрабатывать большие сводные массивы, улучшая управление и сервисы, не вторгаясь в приватность граждан. То есть обезличенные данные становятся ценным ресурсом, законно вовлекаемым в оборот.
(Кочанова Т.)
("Трудовое право", 2025, N 10)Подводя итог, можно сказать, что с 1 сентября 2025 года для всех организаций, работающих с персональными данными, наступила новая эпоха в сфере аналитики. С одной стороны, законодатель четко разрешил использовать данные без согласия в обезличенном виде, что открывает массу возможностей. Компаниям будет проще запускать проекты анализа больших данных, машинного обучения, обмена данными с партнерами - если они умеют их обезличивать, бояться нечего. Государство тоже сможет собирать и обрабатывать большие сводные массивы, улучшая управление и сервисы, не вторгаясь в приватность граждан. То есть обезличенные данные становятся ценным ресурсом, законно вовлекаемым в оборот.
"Доступ к цифровой информации: правовое регулирование: учебное пособие"
(Вершинин А.П.)
("ИНФРА-М", 2024)В связи с увеличением вычислительных возможностей программно-аппаратных комплексов, в том числе в результате использования графических процессоров и распределенных архитектур вычислительных систем, стало доступным широкое применение машинного обучения на базе множества вычислительных систем, организованных по принципу нейронных сетей (по аналогии с человеческим мозгом), что привело к значительному повышению качества разрабатываемых технологических решений <1>. Считается, что нейронные сети посредством сохранения, сопоставления и распознавания огромного количества данных производят их анализ без формальных правил вывода, но предлагают достаточно точные и полные знания, которые в дальнейшем способны уточняться. Это позволяет говорить о появлении искусственного интеллекта.
(Вершинин А.П.)
("ИНФРА-М", 2024)В связи с увеличением вычислительных возможностей программно-аппаратных комплексов, в том числе в результате использования графических процессоров и распределенных архитектур вычислительных систем, стало доступным широкое применение машинного обучения на базе множества вычислительных систем, организованных по принципу нейронных сетей (по аналогии с человеческим мозгом), что привело к значительному повышению качества разрабатываемых технологических решений <1>. Считается, что нейронные сети посредством сохранения, сопоставления и распознавания огромного количества данных производят их анализ без формальных правил вывода, но предлагают достаточно точные и полные знания, которые в дальнейшем способны уточняться. Это позволяет говорить о появлении искусственного интеллекта.
"Образование и занятость: правовые вопросы новой цифровой реальности: монография"
(отв. ред. Н.С. Волкова, Н.В. Путило)
("Юриспруденция", 2025)Российское законодательство об образовании, отказавшись от термина "услуга" применительно к знаниям и компетенциям, получаемым в ходе обучения <1>, обозначило собственное стратегическое видение будущего в образовании в технологическом контексте, которое трансформировалось из обеспечения онлайн-сервисами образовательных организаций <2> в более амбициозные проекты: переход к передовым цифровым, интеллектуальным производственным технологиям, роботизированным системам, новым материалам и способам конструирования, создание систем обработки больших объемов данных, машинного обучения и искусственного интеллекта <3>. С такими задачами коррелирует появление новых сегментов в образовательном ландшафте, модифицируемом под влиянием требований рынка труда и занятости, где растет спрос на актуальные профессиональные компетенции - появляются новые учебные предметы, дисциплины, специализации. Постоянное развитие и обновление технологий также напрямую воздействует на сферу образования, требуя большей гибкости и оперативного реагирования образовательного и педагогического инструментария.
(отв. ред. Н.С. Волкова, Н.В. Путило)
("Юриспруденция", 2025)Российское законодательство об образовании, отказавшись от термина "услуга" применительно к знаниям и компетенциям, получаемым в ходе обучения <1>, обозначило собственное стратегическое видение будущего в образовании в технологическом контексте, которое трансформировалось из обеспечения онлайн-сервисами образовательных организаций <2> в более амбициозные проекты: переход к передовым цифровым, интеллектуальным производственным технологиям, роботизированным системам, новым материалам и способам конструирования, создание систем обработки больших объемов данных, машинного обучения и искусственного интеллекта <3>. С такими задачами коррелирует появление новых сегментов в образовательном ландшафте, модифицируемом под влиянием требований рынка труда и занятости, где растет спрос на актуальные профессиональные компетенции - появляются новые учебные предметы, дисциплины, специализации. Постоянное развитие и обновление технологий также напрямую воздействует на сферу образования, требуя большей гибкости и оперативного реагирования образовательного и педагогического инструментария.
Интервью: Георгий Дорофеев (НСПК): Мы развиваем собственные антифрод-сервисы
("Банковское обозрение", 2025, N 6)- НСПК активно исследует и внедряет технологии ИИ. В частности, машинное обучение (ML) мы применяем в своих системах, например в сервисе принятия решений для оценки рисков аутентификаций в MirAccept. После этого мы направляем рассчитанный скоринг всем участникам платежной системы "МИР". Внедрение машинного обучения позволило существенно повысить точность этой оценки. ML также активно используется в рамках системы фрод-мониторинга, над развитием которой мы сейчас активно работаем.
("Банковское обозрение", 2025, N 6)- НСПК активно исследует и внедряет технологии ИИ. В частности, машинное обучение (ML) мы применяем в своих системах, например в сервисе принятия решений для оценки рисков аутентификаций в MirAccept. После этого мы направляем рассчитанный скоринг всем участникам платежной системы "МИР". Внедрение машинного обучения позволило существенно повысить точность этой оценки. ML также активно используется в рамках системы фрод-мониторинга, над развитием которой мы сейчас активно работаем.