Как зайти на сайт рса


Как зарегистрировать личный кабинет на официальном сайте РСА: способы входа

В 2002 году создано объединение Российского союза автостраховщиков, где представляются и защищаются интересы всех его членов, связанных со страхованием автогражданской ответственности. Сотрудники организации также обеспечивают проведение техосмотра и организовывают информационное и правовое взаимодействие, решают проблемы в сфере автострахования.

С 2003 года разработан официальный сайт союза. С того времени зарегистрированным пользователям всю необходимую помощь можно получить онлайн, не выходя из дома. Там же размещается вся актуальная информация о страховании, публикуются свежие новости, изменения в сфере ОСАГО. Автолюбители получили возможность подать жалобу, претензию или обращение через форму обратной связи. Операторы системы отвечают на вопросы, связанные с «Зелёной картой» и многое другое.

Специалисты не оформляют за вас ОСАГО в электронном виде. Они не переводят компенсации и не производят денежные выплаты. Сотрудник не сможет проконсультировать без предоставления нужных сведений.

С 2017 года с вступлением в силу поправки в Федеральный закон «Об ОСАГО» об обязанности автостраховщиков предоставлять клиентам возможность приобретать полис не только в офисах, но и на официальных сайтах в электронном виде, портал заработал ещё большую популярность. Не все страховые компании могли похвастаться хорошим исполнением предоставления услуги на сайте. Система Egarant стала залогом качества.

Регистрация в личном кабинете РСА

Когда не удаётся оформить «автогражданку» непосредственно на странице СК, человек перенаправляется на сайт РСА. Для продолжения работы необходима регистрация.

Как зарегистрироваться в РСА?

Ознакомьтесь с порядком и условиями заключения виртуального договора. После чего пройдите традиционную проверку для безопасности, введя капчу. Затем вам потребуется внести данные: реквизиты ПТС и место проживания. На вашем экране появится список автостраховщиков. Кликните кнопку «Перейти на сайт СК». На этом этапе регистрация на РСА завершена. Далее вы будете работать с сайтом выбранного автостраховщика. Как правило, там вновь нужно регистрироваться.

Успешно пройдя авторизацию, автолюбитель сможет завершить процедуру приобретения полиса страхования и оплатить его. Электронный договор придёт на указанный адрес почтового ящика. Он будет равнозначен обычному бумажному варианту полиса ОСАГО. По желанию его можно распечатать.

Вход в личный кабинет РСА

Чтобы полноценно пользоваться всеми услугами, предоставляемыми союзом, в том числе это и проверка страхового полиса на достоверность, вам нужно быть не только зарегистрированным на сайте, но и иметь доступ в персональный кабинет.

Что для этого нужно?

  • Адрес вашего электронного ящика;
  • Паспорт автомобиля;
  • Пароль.

После успешного заполнения всех полей нажмите кнопку «Войти».

Как восстановить пароль?

При столкновении с трудностями с авторизацией на сайте, вы можете использовать функцию восстановления пароля. Внизу окна будет строка «Забыли пароль?», кликните на неё. Вас переведёт на новую форму заполнения данных.

Введите адрес электронного ящика, выберите вид технического паспорта и его реквизиты. Если всё будет введено верно, то на ваш e-mail должен прийти новый пароль. Чтобы в следующий раз беспрепятственно авторизоваться в ЛК на сайте РСА, сохраните его.

По желанию, восстановленный пароль можно использовать в качестве постоянного, либо сменить его в настройках.

Если на ваш e-mail пароль не пришёл, обратитесь в колл-центр. Телефон единой линии: 8-800-200-22-75. Звонок для абонентов, находящихся на территории России будет бесплатным. Объясните оператору вашу проблему, и он поможет решить вопрос.

Вход через «Госуслуги»

Имея авторизацию на портале государственных услуг Российской Федерации, вы можете входить на сайты автостраховщиков с помощью неё. Для этого под формой для входа нужно нажать соответствующую кнопку: «Войти с помощью «Госуслуг». Введите логин и пароль.

После успешной авторизации откройте вкладку «Транспорт и вождение». Затем вам нужно выбрать раздел «Электронное ОСАГО» и выбрать страховую компанию.

Совет! В качестве автостраховщика отдавайте предпочтение той компании, с которой у вас уже есть положительный опыт сотрудничества. Это обезопасит вас от неверно посчитанных коэффициентов, в частности показателя бонус-малус.

Как только вы определите автостраховщика, вас перенаправят на его сайт, где нужно будет авторизоваться и внести запрашиваемую информацию в пустые строки.

Завершающей стадией станет оплата полиса обязательного страхования. Электронный вариант документа придёт по вашему адресу электронной почты, бумажный – по месту проживания в конверте.

Сервис Е-гарант

Сервис Е-гарант разрабатывался для автолюбителей, которые желали оформить договор страхования, но не всегда могли сделать это у автостраховщика по разным причинам. Например, нехватка полисов или навязывание ненужных дополнительных услуг, запутанная система виртуального приобретения документа. Тогда Правительство решило проблему водителей внедрением электронных договоров ОСАГО. Егарант РСА стал основой.

Сегодня он предусмотрен во всех онлайн-калькуляторах лицензированных автостраховщиков. С помощью этой службы автолюбитель сможет приобрести страховку в любое время, независимо от стабильности работы сайтов компаний по оформлению виртуальных ОСАГО.

Бывают и такие ситуации, когда покупателя полиса могут перенаправлять на страницу союза страховщиков из-за того, что выбранная компания не желает оформлять ему страховку, т.к. он считается убыточным. Например, это может быть молодой водитель, который часто попадает в ДТП, таким образом, имеет плохую репутацию. Отсылать на сайт РСА по другим причинам вас вряд ли будут.

Но по законодательству РФ такому автовладельцу в любом случае обязаны оформить документ. Поэтому он направляется на сайт РСА, где система Гарант самостоятельно подбирает продавца.

Также у вас есть возможность зайти в систему РСА и сравнить предложения разных страховых компаний (СК) и выбрать оптимальный для себя.

Как работает Е-Гарант

Автолюбитель, желающий приобрести страховой полис, заходит на официальную страницу выбранного автостраховщика. Вводит всю необходимую информацию для расчёта стоимости ОСАГО. Затем переходит к этапу оплаты услуги. Но из-за неполадок в работе сайта страховой компании заключение договора приостанавливается.

В этот момент начинает работать Е-гарант РСА. На экране появляется ссылка на данный сервис. Кликая на неё, водитель попадает на страницу союза страховщиков. Там ему предложат вновь заполнить сведения, содержащие информацию об авто: номер паспорта технического состояния и регион поставки транспортного средства на учёт.

Система Гарант обрабатывает информацию и самостоятельно выбирает организацию, которая на данный момент может оформить договор страхования. Внизу страницы выйдет соответствующая ссылка перехода на сайт этого автостраховщика.

Сервисы РСА доступные без регистрации

Регистрация в ЛК на сайте РСА предоставляет гражданам больше возможностей, например, появляется доступ к приобретению полиса ОСАГО. Но существуют сервисы, которые доступны всем желающим и без регистрации. Как правило, это ознакомительные материалы о последних нововведениях, справочная информация. Из новостей можно узнать статистику средних выплат по обязательному страхованию, прочитать комментарии представителей РСА и Центробанка России, касающихся изменений в сфере страхования. Водители имеют возможность ознакомиться с реестром операторов технического осмотра, посмотреть список пунктов ТО. Для тех, кто интересуется международной системой «Зелёная карта», есть специальный раздел о ней.

К доступным сервисам, не требующим авторизации на сайте, также относятся:

  • Проверка полиса ОСАГО на достоверность;
  • Проверка коэффициента бонус-малус;
  • Расчёт стоимости договора обязательного страхования.

Заключение

Персональный кабинет РСА даёт автолюбителям гарантии заключения договора обязательного страхования. Там же можно произвести предварительный расчёт стоимости «автогражданки», а также проверить уже оформленный полис на достоверность.

Через систему предоставляется и возможность определения лучшего предложения от страховых компаний. Е-Гарант также обеспечивает водителям покупку полиса ОСАГО через РСА в любое удобное для них время и не зависит от сбоев в работе сайтов конкретных автостраховщиков.

Регистрация в персональном кабинете союза страховщиков длится около 10 минут при условии корректно введённых сведений.

PCA с использованием Python (scikit-learn). Мой последний урок касался логистики… | автор: Майкл Галарник.

Исходное изображение (слева) с сохраненной разной величиной дисперсии

В моем последнем руководстве я рассмотрел логистическую регрессию с использованием Python. Одна из полученных вещей заключалась в том, что вы можете ускорить настройку алгоритма машинного обучения, изменив алгоритм оптимизации. Более распространенный способ ускорить алгоритм машинного обучения - использовать анализ главных компонентов (PCA). Если ваш алгоритм обучения слишком медленный из-за слишком высокого размера входных данных, то использование PCA для его ускорения может быть разумным выбором.Вероятно, это наиболее распространенное применение PCA. Еще одно распространенное применение PCA - визуализация данных.

Чтобы понять ценность использования PCA для визуализации данных, в первой части этого учебного поста рассматривается базовая визуализация набора данных IRIS после применения PCA. Вторая часть использует PCA для ускорения алгоритма машинного обучения (логистической регрессии) для набора данных MNIST.

Итак, приступим! Если вы заблудились, рекомендую открыть видео ниже в отдельной вкладке.

PCA с использованием Python Video

Код, используемый в этом руководстве, доступен ниже

PCA для визуализации данных

PCA для ускорения алгоритмов машинного обучения

Для многих приложений машинного обучения это помогает визуализировать данные. Визуализировать двух- или трехмерные данные не так уж сложно. Однако даже набор данных Iris, используемый в этой части руководства, является четырехмерным. Вы можете использовать PCA, чтобы уменьшить эти четырехмерные данные до двух или трех измерений, чтобы вы могли построить график и, надеюсь, лучше понять данные.

Загрузить набор данных Iris

Набор данных Iris - это один из наборов данных, которые поставляются с scikit-learn, которые не требуют загрузки какого-либо файла с какого-либо внешнего веб-сайта. Приведенный ниже код загрузит набор данных радужной оболочки.

 импортировать панды как pdurl = "https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data"# загрузить набор данных в Pandas DataFrame 
df = pd.read_csv (url, names = ['длина чашелистника', 'ширина чашелистника', 'длина лепестка', 'ширина лепестка', 'цель'])
Исходный Pandas df (функции + цель)

Стандартизация данных

PCA выполняется по масштабу, поэтому вам нужно для масштабирования функций в ваших данных перед применением PCA.Используйте StandardScaler , чтобы стандартизировать функции набора данных в единичном масштабе (среднее значение = 0 и дисперсия = 1), что является требованием для оптимальной производительности многих алгоритмов машинного обучения. Если вы хотите увидеть негативный эффект, который может иметь отсутствие масштабирования ваших данных, в scikit-learn есть раздел о последствиях нестандартизации ваших данных.

 из sklearn.preprocessing import StandardScalerfeatures = ['длина чашелистика', 'ширина чашелистника', 'длина лепестка', 'ширина лепестка'] # Разделение элементов 
x = df.loc [:, features] .values ​​# Разделение цели
y = df.loc [:, ['target']]. values ​​# Стандартизация функций
x = StandardScaler (). fit_transform (x)
Массив x (визуализируется фреймом данных pandas) до и после стандартизации

Проекция PCA в 2D

Исходные данные имеют 4 столбца (длина чашелистика, ширина чашелистика, длина лепестка и ширина лепестка). В этом разделе код проецирует исходные данные, которые являются четырехмерными, в двухмерные. Я должен отметить, что после уменьшения размерности каждому главному компоненту обычно не присваивается конкретное значение.Новые компоненты - это всего лишь два основных аспекта вариации.

 из sklearn.decomposition import PCApca = PCA (n_components = 2) PrincipalComponents = pca.fit_transform (x) PrincipalDf = pd.DataFrame (data = PrincipalComponents 
, columns = ['основной компонент 1', 'основной компонент 2'])
PCA и сохранение двух основных компонентов
 finalDf = pd.concat ([PrincipalDf, df [['target']]], axis = 1) 

Объединение фрейма данных по оси = 1. finalDf - это последний фрейм данных перед построением графика данные.

Объединение фреймов данных по столбцам для создания finalDf перед построением графика

Визуализация 2D-проекции

В этом разделе просто отображаются двухмерные данные. Обратите внимание на график ниже, что классы кажутся хорошо отделенными друг от друга.

 fig = plt.figure (figsize = (8,8)) 
ax = fig.add_subplot (1,1,1)
ax.set_xlabel ('Главный компонент 1', fontsize = 15)
ax.set_ylabel (' Главный компонент 2 ', fontsize = 15)
ax.set_title (' 2-компонентный PCA ', fontsize = 20) target = [' Iris-setosa ',' Iris-versicolor ',' Iris-virginica ']
colors = [' r ',' g ',' b ']
для цели, цвет в zip (цели, цвета):
indexToKeep = finalDf [' target '] == target
ax.scatter (finalDf.loc [indexToKeep, 'главный компонент 1']
, finalDf.loc [indexToKeep, 'главный компонент 2']
, c = color
, s = 50)
ax.legend (цели)
ax.grid ()
2 График PCA компонентов

Объясненное отклонение

Объясненное отклонение показывает, сколько информации (отклонения) можно отнести к каждому из основных компонентов. Это важно, поскольку, хотя вы можете преобразовать 4-мерное пространство в 2-мерное пространство, при этом вы теряете часть дисперсии (информации).Используя атрибут объясненной_вариантности_ , вы можете увидеть, что первый главный компонент содержит 72,77% дисперсии, а второй главный компонент содержит 23,03% дисперсии. Вместе эти два компонента содержат 95,80% информации.

 pca.explained_variance_ratio_ 

Одно из наиболее важных приложений PCA - ускорение алгоритмов машинного обучения. Использование набора данных IRIS здесь было бы непрактичным, поскольку набор данных содержит только 150 строк и только 4 столбца функций.База данных рукописных цифр MNIST более подходит, поскольку она имеет 784 столбца характеристик (784 измерения), обучающий набор из 60 000 примеров и тестовый набор из 10 000 примеров.

Загрузка и загрузка данных

Вы также можете добавить параметр data_home в fetch_mldata , чтобы изменить место загрузки данных.

 из sklearn.datasets import fetch_openmlmnist = fetch_openml ('mnist_784') 

Изображения, которые вы загрузили, содержатся в mnist.data и имеет форму (70000, 784), что означает 70 000 изображений с 784 размерами (784 функции).

Метки (целые числа 0–9) содержатся в mnist.target . Функции имеют 784 размера (изображения 28 x 28), а метки представляют собой простые числа от 0 до 9.

Разделение данных на наборы для обучения и тестирования

Как правило, разделение обучающего теста составляет 80% обучения и 20% теста. В этом случае я выбрал 6/7 данных для обучения и 1/7 данных для тестового набора.

 из sklearn.model_selection import train_test_split # test_size: какая часть исходных данных используется для набора тестов 
train_img, test_img, train_lbl, test_lbl = train_test_split (mnist.data, mnist.target, test_size = 1 / 7.0), random_state = 1 / 7.0, random_state

Стандартизация данных

Текст в этом абзаце является почти точной копией того, что было написано ранее. PCA зависит от масштаба, поэтому вам необходимо масштабировать функции в данных перед применением PCA. Вы можете преобразовать данные в единицу измерения (среднее значение = 0 и дисперсия = 1), что является требованием для оптимальной производительности многих алгоритмов машинного обучения. StandardScaler помогает стандартизировать функции набора данных. Обратите внимание, что вы подходите для обучающего набора и трансформируете обучающий и тестовый набор. Если вы хотите увидеть негативный эффект, который может иметь отсутствие масштабирования ваших данных, в scikit-learn есть раздел о последствиях нестандартизации ваших данных.

 из sklearn.preprocessing import StandardScaler 
scaler = StandardScaler () # Подходит только для обучающего набора.
scaler.fit (train_img) # Применить преобразование как к набору обучения, так и к набору тестов.
train_img = scaler.transform (train_img)
test_img = scaler.transform (test_img)

Импорт и применение PCA

Обратите внимание, что в коде ниже 0,95 для параметра количества компонентов. Это означает, что scikit-learn выбирает минимальное количество основных компонентов, чтобы сохранить 95% дисперсии.

 из sklearn.decomposition import PCA # Создайте экземпляр модели 
pca = PCA (.95)

Установите PCA в обучающий набор. Примечание: вы устанавливаете PCA только на тренировочном наборе.

 pca.fit (train_img) 

Примечание. Вы можете узнать, сколько компонентов PCA выберет после подбора модели, используя pca.n_components_ . В этом случае 95% дисперсии составляют 330 основных компонентов.

Примените отображение (преобразование) как к обучающему набору, так и к набору тестов.

 train_img = pca.transform (train_img) 
test_img = pca.transform (test_img)

Применить логистическую регрессию к преобразованным данным

Шаг 1: Импортируйте модель, которую хотите использовать

В sklearn, все модели машинного обучения реализованы как классы Python

 из sklearn.linear_model import LogisticRegression 

Шаг 2: Создайте экземпляр модели.

 # для всех неуказанных параметров установлены значения по умолчанию 
# решатель по умолчанию невероятно медленный, поэтому он был изменен на 'lbfgs'
logisticRegr = LogisticRegression (solver = 'lbfgs')

Шаг 3: Обучение модели на данных, сохраняя информацию, полученную из данных

Модель изучает взаимосвязь между цифрами и метками

 logisticRegr.fit (train_img, train_lbl) 

Шаг 4: Предсказание меток новых данных (новых изображений)

Использует информацию, полученную моделью в процессе обучения модели

Код ниже предсказывает для одного наблюдения

  # Predict для одного наблюдения (изображение)  
logisticRegr.predict (test_img [0] .reshape (1, -1))

Приведенный ниже код прогнозирует сразу несколько наблюдений

  # Прогноз для одного наблюдения (изображение)  
logisticRegr .прогноз (test_img [0:10])

Измерение производительности модели

Хотя точность не всегда является лучшим показателем для алгоритмов машинного обучения (точность, отзыв, оценка F1, кривая ROC и т. д. были бы лучше), она используется здесь для простоты.

 logisticRegr.score (test_img, test_lbl) 

Сроки подбора логистической регрессии после PCA

Весь смысл этого раздела руководства состоял в том, чтобы показать, что вы можете использовать PCA для ускорения подбора алгоритмов машинного обучения.В приведенной ниже таблице показано, сколько времени потребовалось для соответствия логистической регрессии на моем MacBook после использования PCA (каждый раз сохраняя разную величину дисперсии).

Время, необходимое для подгонки логистической регрессии после PCA с различными долями сохраняемой дисперсии

В более ранних частях руководства было продемонстрировано использование PCA для сжатия данных большой размерности в данные меньшей размерности. Я хотел вкратце упомянуть, что PCA может также возвращать сжатое представление данных (данные более низкой размерности) к приближению исходных данных большой размерности.Если вас интересует код, который создает изображение ниже, посмотрите мой github.

Исходное изображение (слева) и приближения (справа) исходных данных после PCA

Заключительные мысли

Это сообщение, над которым я мог бы писать намного дольше, поскольку PCA имеет множество различных применений. Надеюсь, этот пост поможет вам в том, над чем вы работаете. В моем следующем руководстве по машинному обучению я расскажу о деревьях принятия решений для классификации (Python). Если у вас есть какие-либо вопросы или мысли по поводу руководства, не стесняйтесь обращаться в комментариях ниже или через Twitter.Если вы хотите узнать, как я делал некоторые из своих графиков или как использовать библиотеки Pandas, Matplotlib или Seaborn, рассмотрите возможность прохождения моего учебного курса LinkedIn по Python для визуализации данных.

.

Преимущества для участников PCA - PelicanParts.com


В компании Pelican Parts были рады представить вам это специальное предложение предназначено исключительно для основных участников Porsche Club of America. Получите скидку 10% на одним заказом у нас, просто введя Pelican-PCA2020- за которым следует ваш уникальный 10-значный номер участника PCA во время оформления заказа!

Это одноразовый уникальный код, который применяется только владельцам основных счетов (ассоциированный членство исключено) так что не забудьте запастись из нашего каталога более 2 миллионов оригинальных, оригинальных и неоригинальных запчастей и используемых ваш код при оформлении заказа, чтобы получить скидку 10%! Срок действия предложения истекает в декабре 31-го числа 2020 г. и не может сочетаться с другими промокоды / купоны во время оформления заказа.Новые участники, обратите внимание, что есть 30-дневный период ожидания перед вашим номером участника будет активен.
.

Как получить доступ к веб-сайту | Процесс доступа к веб-странице

Самый простой способ получить доступ к веб-сайту - это ввести желаемый адрес в адресную строку, расположенную в браузере. Этот адрес известен как унифицированный указатель ресурса (URL), и каждая веб-страница может быть достигнута с ее собственным индивидуальным URL (веб-адресом). URL-адрес состоит из нескольких разделов; у всех есть свои функции. Вот общий пример URL-адреса веб-страницы:

Протокол

Домен третьего уровня

Домен второго уровня

Домен верхнего уровня

(Путь)

(Файл)

http: //

www.

exampledomain

.com

/ directory

/index.html

Всемирная паутина (WWW) - это система гипертекстовых документов, хранящихся в электронном виде. Протокол передачи гипертекста (HTTP) используется во всемирной паутине для передачи данных веб-страницы с веб-сервера в браузер. Помимо HTTP, существует также зашифрованная версия протокола: протокол HTTPS (Hypertext Transfer Protocol Secure).За заголовком протокола HTTP следует имя хоста, которое состоит из домена второго и верхнего уровня (в этом порядке). В Интернете мы обычно видим «www» как домен третьего уровня, но есть и другие поддомены. Если URL-адрес указывает на конкретный каталог или файл, соответствующая информация будет помещена после имени хоста.

URL-адреса обычно состоят из букв, что означает, что люди могут легко их запомнить. С другой стороны, компьютеры работают с комбинациями чисел (известными как IP-адреса), чтобы найти сервер в Интернете.Дополнительный шаг необходим для доступа к контенту из веб-браузера. На этом этапе необходимо преобразовать URL-адрес веб-страницы в соответствующий IP-адрес. Задача выполняется DNS-серверами, которые отвечают за управление системой доменных имен.

.

PCAPredict / magento2: расширение Magento 2 для интеграции сервисов PCA Predict в кассу магазина

перейти к содержанию Зарегистрироваться
  • Почему именно GitHub? Особенности →
    • Обзор кода
    • Управление проектами
    • Интеграции
    • Действия
    • Пакеты
    • Безопасность
    • Управление командой
    • Хостинг
    • мобильный
    • Истории клиентов →
    • Безопасность →
  • Команда
  • Предприятие
  • Проводить исследования
    • Изучить GitHub →
    Учитесь и вносите свой вклад
    • Темы
    • Коллекции
.

Смотрите также

Поделиться в соц. сетях

Опубликовать в Facebook
Опубликовать в Одноклассники
Вы можете оставить комментарий, или ссылку на Ваш сайт.

Оставить комментарий