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: Использование результатов интеллектуальной деятельности в машинном обучении
(Гурко А.В.)
("ИС. Промышленная собственность", 2026, N 1)"ИС. Промышленная собственность", 2026, N 1
(Гурко А.В.)
("ИС. Промышленная собственность", 2026, N 1)"ИС. Промышленная собственность", 2026, 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: 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
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
"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.
"Цифровые платформы - организационно-правовая форма взаимодействия в обществе: монография"
(отв. ред. Л.К. Терещенко)
("Инфотропик Медиа", 2025)Существует большое количество классификаций <89> цифровых платформ по разным критериям, но, как правило, речь идет о разновидностях прикладных цифровых платформ, которые являются лишь одним из типов платформ наряду с инструментальными и инфраструктурными. Кроме того, важно учитывать, что все типы платформ, в свою очередь, вместе могут выполнять интегрированные технологические решения в рамках экосистемы <90>, которая позволяет пользователям входить в такую систему через один профиль и решать мультиотраслевые задачи. Так, цифровой экосистемой Сбера, которая включает в себя банковские услуги, B2B-сервисы, фудтех, здоровье, электронную коммерцию и многое другое, можно пользоваться, имея единый идентификатор Сбер ID <91>. Экосистемный подход построения бизнеса имеет большие преимущества, поскольку горизонтальная интеграция, кооперация и масштабирование бизнеса практически не требуют дополнительных ресурсов. В этой связи вполне оправданными могут быть прогнозы экспертов McKinsey, которые считают, что к 2025 г. доля экосистем может составить около 30% глобального ВВП (60 трлн долл. США) <92>. Эти данные важно принять во внимание, поскольку платформенные отношения выходят на новый уровень развития, что, без сомнения, повлечет за собой и необходимость решения новых задач правовой наукой. Более того, следует обратить внимание на формирование правовых границ "алгоритмического" управления, которое будет осуществляться при использовании цифровых платформ как в публично-правовой, так и частноправовой сфере и основываться на сборе больших объемов персональных и обезличенных данных, их хранении, обработке и создании знаний на основе машинного обучения, которые становятся основой для правил поведения, а также предвидения поведения людей, основываясь на их профилях <93>.
(отв. ред. Л.К. Терещенко)
("Инфотропик Медиа", 2025)Существует большое количество классификаций <89> цифровых платформ по разным критериям, но, как правило, речь идет о разновидностях прикладных цифровых платформ, которые являются лишь одним из типов платформ наряду с инструментальными и инфраструктурными. Кроме того, важно учитывать, что все типы платформ, в свою очередь, вместе могут выполнять интегрированные технологические решения в рамках экосистемы <90>, которая позволяет пользователям входить в такую систему через один профиль и решать мультиотраслевые задачи. Так, цифровой экосистемой Сбера, которая включает в себя банковские услуги, B2B-сервисы, фудтех, здоровье, электронную коммерцию и многое другое, можно пользоваться, имея единый идентификатор Сбер ID <91>. Экосистемный подход построения бизнеса имеет большие преимущества, поскольку горизонтальная интеграция, кооперация и масштабирование бизнеса практически не требуют дополнительных ресурсов. В этой связи вполне оправданными могут быть прогнозы экспертов McKinsey, которые считают, что к 2025 г. доля экосистем может составить около 30% глобального ВВП (60 трлн долл. США) <92>. Эти данные важно принять во внимание, поскольку платформенные отношения выходят на новый уровень развития, что, без сомнения, повлечет за собой и необходимость решения новых задач правовой наукой. Более того, следует обратить внимание на формирование правовых границ "алгоритмического" управления, которое будет осуществляться при использовании цифровых платформ как в публично-правовой, так и частноправовой сфере и основываться на сборе больших объемов персональных и обезличенных данных, их хранении, обработке и создании знаний на основе машинного обучения, которые становятся основой для правил поведения, а также предвидения поведения людей, основываясь на их профилях <93>.
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: Последовательность формирования управленческой отчетности предприятий легкой промышленности на основе сквозных цифровых данных
(Исхаков А.Т., Клычова Г.С., Розиков Р.Р., Исхаков Р.Т.)
("Международный бухгалтерский учет", 2026, N 5)- разработку алгоритмов предиктивной отчетности на основе машинного обучения;
(Исхаков А.Т., Клычова Г.С., Розиков Р.Р., Исхаков Р.Т.)
("Международный бухгалтерский учет", 2026, N 5)- разработку алгоритмов предиктивной отчетности на основе машинного обучения;
Статья: Применение искусственного интеллекта при оценке существенности в аудите: риски и возможности
(Варданян С.А.)
("Аудитор", 2025, N 12)В статье исследуется трансформация важнейшей аудиторской категории - оценки существенности - под влиянием технологии искусственного интеллекта (ИИ). Цель исследования - комплексный анализ новых возможностей и системных рисков, возникающих при интеграции алгоритмов машинного обучения и обработке естественного языка в процессе профессионального суждения аудитора о существенности. В результате выявлены основные возможности ИИ, а также систематизированы критические риски. Делается вывод о том, что наиболее эффективной является гибридная модель, в которой ИИ выступает как мощный инструмент предварительного анализа и фильтрации данных, а окончательное суждение о существенности, учет качественных факторов и принятие решений остаются за аудитором.
(Варданян С.А.)
("Аудитор", 2025, N 12)В статье исследуется трансформация важнейшей аудиторской категории - оценки существенности - под влиянием технологии искусственного интеллекта (ИИ). Цель исследования - комплексный анализ новых возможностей и системных рисков, возникающих при интеграции алгоритмов машинного обучения и обработке естественного языка в процессе профессионального суждения аудитора о существенности. В результате выявлены основные возможности ИИ, а также систематизированы критические риски. Делается вывод о том, что наиболее эффективной является гибридная модель, в которой ИИ выступает как мощный инструмент предварительного анализа и фильтрации данных, а окончательное суждение о существенности, учет качественных факторов и принятие решений остаются за аудитором.
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