Вшэ — высшая школа экономики

Администрация

Первый ректор Ярослав Кузьминов   , 2010 г.

Вышка была создана 27 ноября 1992 года постановлением правительства РФ. С тех пор университетом руководит бессменный ректор Ярослав Кузьминов  , который также участвовал в создании университета.

В июле 2021 года Ярослав Кузьминов подал в отставку. Новым ректором стал Никита Анисимов   . Кузьминов был избран на должность научного руководителя, которую Евгений Ясин оставил по состоянию здоровья.

До этого бывший министр экономики Евгений Ясин занимал должность научного руководителя и представлял университет в других академических организациях, а президент университета Александр Шохин представлял его во взаимодействии с государственными органами. Посты проректоров НИУ ВШЭ заняли экономисты Вадим Радаев   , Лев Якобсон   и Александр Шамрин.

В состав советов университета входят российский политик Сергей Кириенко , бывший помощник президента Владимира Путина Вячеслав Володин , основатель « Сбербанка » Герман Греф , президент Группы « Ренова» Виктор Вексельберг , российский миллиардер, технологический предприниматель Аркадий Волож , председатель правления банка «ФК Открытие» Михаил Михайлович Задорнов , Леонид Михельсон, крупный акционер российской газовой компании « Новатэк» , меценат Вадим Мошкович , а также бизнесмен и политический деятель Михаил Прохоров .

Состав

• Лицей НИУ ВШЭ  
• Факультет математики НИУ ВШЭ
• Факультет физики НИУ ВШЭ
• НИУ ВШЭ Московский институт электроники и математики им. Тихонова (МИЭМ НИУ ВШЭ)
  • Школа электронной инженерии
  • Школа компьютерной инженерии
  • Школа прикладной математики
• Факультет компьютерных наук  
  • Школа программной инженерии
  • Школа анализа данных и искусственного интеллекта
  • Школа больших данных и информационного поиска
• Факультет бизнеса и менеджмента
  • Школа делового администрирования
  • Школа логистики
  • Школа бизнес-информатики
  • Высшая школа бизнес-информатики
  • Институт инновационного менеджмента
  • Международный центр обучения логистике
  • Высшая школа проектного менеджмента
  • Высшая школа маркетинга и развития бизнеса
• Факультет права
  • Кафедра гражданского права
  • Кафедра конституционного и административного права
  • Кафедра международного публичного и частного права
  • Кафедра практического права
  • Департамент судебной власти
  • Кафедра теории права и сравнительного правоведения
  • Департамент права труда и социальной защиты населения
  • Кафедра уголовного права
  • Совместное управление с Федеральной антимонопольной службой
  • Кафедра финансового, налогового и таможенного права
• Факультет гуманитарных наук  
  • Школа истории
  • Школа Культурологии
  • Школа лингвистики
  • Школа истории и теории литературы
  • Школа философии
  • Школа иностранных языков
• Факультет социальных наук
  • Школа политики и управления
  • Школа социологии
  • Школа Психологии
  • Институт Образования
  • Институт демографии
  • Департамент общественной политики
• Факультет коммуникаций, медиа и дизайна
  • Школа СМИ
  • Школа интегрированных коммуникаций
  • Школа Искусства и Дизайна  
• Факультет мировой экономики и мировой политики
  • Школа Мировой Экономики
  • Школа международных отношений
  • Школа международных региональных исследований
  • Школа востоковедения
• Факультет экономических исследований
  • Кафедра теоретической экономики
  • Кафедра прикладной экономики
  • Школа Финансов
  • Кафедра математики
  • Департамент статистики и анализа данных
• Международный колледж экономики и финансов
• Факультет городского и регионального развития
• Химический факультет
• Факультет биологии и биотехнологии
• Факультет географии и геоинформационных технологий

Независимые отделы

• Кафедра высшей математики
• Совместный отдел с Музеем современного искусства «Гараж»
• Кафедра физического воспитания
• Департамент инновационного менеджмента
• Департамент исследований безопасности
• Кафедра военной подготовки

Соревнования

Правила участия и оценивания

В соревновании по анализу данных вам предлагается по имеющимся данным решить некоторую задачу, оптимизируя указанную метрику, и отправить ответы для заданного тестового множества. Максимальное количество посылок в сутки ограничено (как правило, разрешается сделать 2 посылки), ближе к концу соревнования вам будем необходимо выбрать 2 посылки, которые вы считаете лучшими. Тестовые данные делятся на публичные и приватные в некотором соотношении, на основе которых строятся публичный и приватный лидерборды соответственно, при этом публичный лидерборд доступен в течение всего соревнования, а приватный строится после его окончания для выбранных вами посылок.

В лидербордах каждого из соревнований присутствуют несколько базовых решений (бейзлайнов), каждое из которых соответствует определённой оценке. Например, для получения оценки не ниже 8 баллов необходимо, чтобы ваше решение на приватном лидерборде оказалось лучше соответствующего бейзлайна. Далее для студента, преодолевшего бейзлайн на N_1 баллов, но не преодолевшего бейзлайн на N_2 балла, итоговая оценка за соревнование рассчитывается по равномерной сетке среди всех таких студентов в зависимости от места в приватном лидерборде среди них; если быть точными, то по следующей формуле:

N_2 — (N_2 — N_1) * i / M,

где M — количество студентов (из всех студентов, изучающих курс), преодолевших бейзлайн на N_1 баллов, но не преодолевших бейзлайн на N_2 балла;

i — место (начиная с 1) студента в приватном лидерборде среди всех таких студентов.

Единственное исключение из формулы — студенты, преодолевшие самый сильный бейзлайн, получают прибавку 1/M к своей оценке.

Чтобы вас не пропустили при проверке решений соревнования, необходимо использовать следующий формат для имени команды (вкладка Team):

« Имя Фамилия номер_группы»

В течение 3 суток после окончания соревнования в соответствующее задание на anytask необходимо прислать код, воспроизводящий ответы для посылки, фигурирующей в приватном лидерборде. При оформлении кода предполагайте, что данные лежат рядом с ним в папке data, а в результате выполнения кода ответы должны быть записаны в файл solution-N-Username.csv, где N — номер соревнования, Username — ваша фамилия. У нас должна быть возможность запустить код и получить те же ответы, что и в вашей посылке, — в частности, это означает, что:

1. Если вы отправляете файл *.py, мы будем запускать его при помощи команды python *.py в вышеуказанном предположении о местонахождении данных.

2. Если вы отправляете ноутбук *.ipynb, мы последовательно запустим все ячейки ноутбука и будем ожидать в результате его работы формирование файла с ответами.

3. Если вы отправляете код с использованием другого языка программирования, в том же письме направьте нам инструкцию по его запуску с тем, чтобы получить тот же файл с ответами.

В случае отсутствия кода, воспроизводящего результат, в установленный срок студенту выставляется 0 в качестве оценки за соревнование. Студенты, попавшие в топ-3 согласно приватному лидерборду, смогут получить бонусные баллы, если в течение недели после окончания соревнования сдадут в anytask отчет о получении решения, фигурирующего в приватном лидерборде. Если не оговорено иное, использовать любые внешние данные в соревнованиях запрещено. Под внешними данными понимаются размеченные данные, где разметка имеет прямое отношение к решаемой задаче. Грубо говоря, сборник текстов с википедии не считается внешними данными.

В некоторых соревнованиях данные взяты из завершившегося соревнования на Kaggle.
Категорически запрещено использовать данные из оригинального соревнования для восстановления целевой переменной на тестовой выборке.

Соревнование 1

Задача: выявление мошеннических тразнакций

Это соревнование на бонусные баллы, оно не является обязательным.

Дедлайн: 15.12.2020 23:59MSK

В задании всего один бейзлайн (lightgbm), ненулевые баллы получают решения, преодолевшие его на приватном лидерборде.
Все решения выше этого бейзлайна оцениваются по равномерной шкале от 0 до 5.

Обратите внимание на раздел Baselines на Kaggle — там можно найти много полезного.

О курсе

Проводится с 2016 года.

Полезные ссылки

Почта для сдачи домашних заданий (на самом деле задания сдаются в AnyTask, но если он не работает, то присылайте на почту): hse.cs.ml+<номер группы>@gmail.com (например, hse.cs.ml+171@gmail.com)

Семинары

Правила выставления оценок

В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:

• Самостоятельные работы на семинарах, проверяющие знание основных фактов с лекций и семинаров
• Практические домашние работы на Python
• Письменная контрольная работа
• Письменный экзамен

Итоговая оценка вычисляется на основе оценки за работу в семестре и оценки за экзамен:

Итог = Округление(0.15 * ПР + 0.4 * ДЗ + 0.15 * КР + 0.3 * Э)

ПР — средняя оценка за самостоятельные работы на семинарах

ДЗ — средняя оценка за практические домашние работы на Python

КР — оценка за контрольную работу

Э — оценка за экзамен

Округление арифметическое.

Правила сдачи заданий

За каждый день просрочки после мягкого дедлайна снимается 1 балл. После жёсткого дедлайна работы не принимаются. Даже при опоздании на одну секунду. Сдавайте заранее. Есть исключение: в течение семестра каждый студент может не более 2 раз сдать задание после жёсткого дедлайна — в этом случае за каждый день просрочки продолжает вычитаться по одному баллу (если не оговорено иное).

При обнаружении плагиата оценки за домашнее задание обнуляются всем задействованным в списывании студентам, а также подаётся докладная записка в деканат. Следует помнить, что при повторном списывании деканат имеет право отчислить студента.

При наличии уважительной причины пропущенную проверочную можно написать позднее, а дедлайн по домашнему заданию может быть перенесён. Дедлайн по домашнему заданию переносится на количество дней, равное продолжительности уважительной причины. Решение о том, является ли причина уважительной, принимает исключительно учебный офис.

Преподаватели

Лекции ведут:

Бурова Маргарита Борисовна

• telegram: @burritas

Курмуков Анвар Илдарович

• email: kurmukovai@gmail.com
• telegram: @anvarki

Семинары ведут:

Полезные материалы

Книги

• Hastie T., Tibshirani R, Friedman J. The Elements of Statistical Learning (2nd edition). Springer, 2009.
• Bishop C. M. Pattern Recognition and Machine Learning. Springer, 2006.
• Mohri M., Rostamizadeh A., Talwalkar A. Foundations of Machine Learning. MIT Press, 2012.
• Murphy K. Machine Learning: A Probabilistic Perspective. MIT Press, 2012.
• Mohammed J. Zaki, Wagner Meira Jr. Data Mining and Analysis. Fundamental Concepts and Algorithms. Cambridge University Press, 2014.
• Willi Richert, Luis Pedro Coelho. Building Machine Learning Systems with Python. Packt Publishing, 2013.

Боевой листок

Лекции

Лекция 1: Метод максимального правдоподобия: точечные и интервальные оценки.

Лекция 2: Тест отношения правдоподобия и тест Вальда.

Лекция 3: Тест множителей Лагранжа и энтропия.

Лекция 4: EM-алгоритм.

Лекция 5: EM-алгоритм и Bootstrap.

Лекция 6: Регрессия и нормальное распределение.

Лекция 7: Распределение хи-квадрат и F-распределение. F-тест.

Лекция 8: Повтор про F-распределение, t-распределение.

Конспект от руки

Лекция 9: Гетероскедастичность и бутстрэп

Лекция 10: разбор задач из контрольной

Лекция 11: Гостевая лекция: метрики, MDE, бутстрэп.

Лекция 12: Байесовский подход

Лекция 13: Байесовский подход: продолжение

Лекция 14: Алгоритм Метрополиса-Гастингса

Лекция 15:

Семинары

Семинар 1: Метод максимального правдоподобия.

Семинар 2: Тесты LR, LM и Wald.

Семинар 3: Энтропия и дивергенция Кульбака-Лейблера.

Семинар 4: EM-алгоритм.

Семинар 5: EM-алгоритм и Bootstrap.

Семинар 6: Геометрия МНК.

Семинар 7: Распределения.

Семинар 8: Тестирование гипотез в линейной регрессии.

Семинар 9: Гетероскедастичность.

Семинар 10: Мультиколлинеарность. Отбор регрессоров.

Семинар 11: Эндогенность.

Семинар 12: Множественное тестирование. Байесовские методы.

Семинар 13: Байесовские методы.

Семинар 14: Байесовские методы.

Домашние задания

Домашнее задание 1. Метод максимального правдоподобия.

Дедлайн: 11.10.2020, 23:59 МСК

Домашнее задание 2. EM-алгоритм. Линейная регрессия.

Дедлайн: 01.12.2020, 23:59 МСК

Домашнее задание 3. Тестирование гипотез. Байесовский подход.

Дедлайн: 17.12.2020, 23:59 МСК

Бонусное домашнее задание

Дедлайн: 17.12.2020, 23:59 МСК

Задания для подготовки

Квиз 2. Дивергенция Кульбака-Лейблера. EM-алгоритм.

Квиз 3. Проверка гипотез в линейной модели. Гетероскедастичность.

Квиз 4. Тестирование гипотез. Байесовский подход.

Домашние задания

Домашние задания загружаются в личный репозиторий в GitHub Classroom.

Правила оформления решений находятся на первой странице каждого домашнего задания.

Контрольная работа

Контрольная работа состоится онлайн 7-го ноября с 18:00 до 21:00. В контрольную работу войдут задачи по темам лекций и семинаров.

Экзамен

Экзамен состоится онлайн 21 декабря с 13:00 до 16:00. По формату экзамен будет похож на контрольную работу. Вопрос об автоматах уточняется.

Написание пропущенных работ

19 декабря (время уточняется) можно будет:

1. Написать неограниченное число пропущенных по уважительной причине квизов или контрольную.
2. Написать один любой пропущенный по любой причине квиз.
3. Переписать один любой квиз со штрафом: максимум можно будет получить 8 баллов (выставляется минимум из количества набранных баллов и 8).

Литература

Наш курс опирается на разые источники. Вот некоторые полезные издания:

1. Верещагин Н. К., Шень А. Лекции по математической логике и теории алгоритмов. Части 1—3. 5-е изд., М: МЦНМО, 2017.
2. Виноградов И. М. Основы теории чисел. 9-е изд., М.: Наука, 1981.
3. Гаврилов Г. П., Сапоженко А. А. Задачи и упражнения по дискретной математике. 3-е изд., М.: ФИЗМАТЛИТ, 2004.
4. Зубков А. М., Севастьянов Б. А., Чистяков В. П. Сборник задач по теории вероятностей. 2-е изд., М.: Наука, 1989.
5. Ландо С. К., Лекции о производящих функциях. 3-е изд, М.: МЦНМО, 2007.
6. Мельников О. И. Теория графов в занимательных задачах. 5-е изд., М.: Книжный дом «ЛИБРОКОМ», 2013.

Сроки контрольных мероприятий

группа 191: 21 сентября

группа 192: 19 сентября

группа 194: 21 сентября

группа 191: 7 откября

группа 192: 5 октября

группа 194: 5 октября

группа 191: 26 октября

группа 192: 22 октября

группа 194: 23 октября

группа 191: 23 ноября

группа 192: 24 ноября

группа 194: 22 ноября

группа 191:

группа 192: 12 декабря

группа 194: 13 декабря

Шестое домашнее задание: дедлайн для сдачи

группа 191:

группа 192: 26 декабря

группа 194: 26 декабря

Коллоквиум

Коллоквиум пройдёт 14, 15 и 17 декабря в промежуток времени 15:00-19:00.

Коллоквиум проводится на платформе Зум, каждому будет назначено время, в которое нужно явиться. В случае неявки без уважительной причины (причина уважительная, если таковой её считает учебный офис) студент получает 0 баллов.

В начале ответа Вы получите билет, в котором будет три вопроса. Первый
вопрос: определение или формулировка теоремы (без доказательства). Во втором вопросе надо будет решить простую задачу на понимание определения. Третий вопрос: доказательство какой-нибудь теоремы. Отвечать надо будет без подготовки в режиме реального времени: рассуждать и вспоминать нужно будет устно в присутствии экзаменатора. При доказательстве теоремы можно расшарить свою запись или конспект и аннотировать их при необходимости.

Оценка за коллоквиум формируется следующим образом. Полный ответ на каждый из первых двух вопросов оценивается в 3 балла,
а полный ответ на третий вопрос в 4 балла (всего 10 баллов). По правилам НИУ ВШЭ при обнаружении факта помощи извне за коллоквиум ставится 0 баллов.

Экзамен

Экзамен длится 90 минут. Во время экзамена студенты должны включить камеры. Во время экзамена разрешено смотреть на любые материалы, загруженные на компьютер до начала экзамена, писать на листах бумаги, а также смотреть на любые бумажные материалы на столе. Студенты могут пользоваться мышью и клавиатурой только для того, чтобы перелистывать загруженные материалы и условия задач. Если во время экзамена у студента возникнет вопрос по условию задачи, он может устно задать его и преподаватель даст на него ответ.

Если у студента случился один или два обрыва связи продолжительностью менее пяти минут, он может продолжить написание экзамена (дополнительное время при этом не предоставляется). Если случился обрыв связи продолжительностью дольше 5 минут или более двух пятиминутных, то считается, что студент пропустил экзамен. В этом случае ему будет предложено без штрафов сдать экзамен устно в течение недели с момента данного экзамена.

Аттестация и оценки

Во 2-ом модуле производится промежуточная аттестация за
осенний семестр. В осеннем семестре проводятся две письменные контрольные работы (КР1 и
КР2); выдается и проверяется письменное домашнее задание (ДЗ2).

Домашнее задание выдается частями, каждую из которых следует сдавать в установленные
сроки. Преподаватель вправе потребовать от любого студента «защитить» (т.е. изложить устно,
отвечая на возникающие при этом вопросы) решение любой из зачтенных этому студенту задач ДЗ.
В случае неуспешной защиты, баллы за соответствующую часть ДЗ могут быть снижены, в т.ч. до нуля.

Оценка за контрольную работу выставляется в долях единицы без
округления (т.е. с максимальной доступной используемым вычислительным
средствам точностью). Оценка ДЗ2 также выставляется в долях единицы без
округления. Оценки за контрольные работы и домашние задания могут быть
больше единицы засчет «бонусных баллов».

Накопленная оценка НК2 за осенний семестр вычисляется по
формулам:

·	 НК2' = 10 * min (1, 0.35 * КР1 + 0.35 * КР2 + 0.3 * ДЗ2)

· НК2 = ОКРУГЛ (НК2').

Здесь и далее ОКРУГЛение производится по обычным правилам, но полуцелые
числа округляются вверх.
Если НК2 >= 4, то промежуточная оценка за осенний семестр Э2 =
НК2. Если НК2 < 4, студенту предлагается выполнить итоговое
контрольное задание ИК2, оцениваемое по десятибалльной системе. В этом
случае промежуточная оценка за осенний семестр

Э2 = ОКРУГЛ (0.7 * ИК2 + 0.3 * НК2′).

Промежуточной оценкой по дисциплине является оценка Э2.

Промежуточная аттестация (4 модуль) :
В весеннем семестре проводятся две контрольные работы (КР3 и КР4); выдается и проверяется домашнее задание (ДЗ4). Оценки
выставляются так же, как и в осеннем семестре. Накопленная оценка НК4 за весенний семестр вычисляется по
формулам:

НК4′ = 10 * min (1, 0.35 * КР3 + 0.35 * КР4 + 0.3 * ДЗ4)
НК4 = ОКРУГЛ (НК4′).

Если НК4 >= 4, то итоговая оценка за весенний семестр Э4 = НК4.
Если НК4 < 4, студенту предлагается выполнить итоговое
контрольное задание ИК4, оцениваемое по десятибалльной системе. В этом
случае итоговая оценка за весенний семестр

Э4 = ОКРУГЛ (0.7 * ИК4 + 0.3 * НК4′).

Результирующей оценкой по дисциплине является оценка Э4.

Grading system

During the academic year, the student will be formally graded on the following:

• two in-class oral tests (O₁ and O₂);
• two in-class written tests (W₁ and W₂);
• several quizzes (Q₁ and Q₂, where Q_i is the average grade of all the quizzes in the i-th semester);
• several homework assignments (H₁ and H₂, where H_i is the average grade of all the homework assignments in the i-th semester);
• two written exams (E₁ and E₂).

All grades (namely, O₁, O₂, W₁, W₂, Q₁, Q₂, H₁, H₂, E₁, and E₂) are real numbers from 0 to 10.

The cumulative course grade for the first semester, C₁, is obtained without rounding by the following formula:

C₁ = 8/28*O₁ + 8/28*W₁ + 7/28*Q₁ + 5/28*H₁.

The intermediate course grade for the first semester, I₁, is obtained by the following formula:

I₁ = Round₁(3/10*E₁ + 7/10*C₁),

where the function Round₁(x) is defined as follows: if the decimal part of x is less than 0.2, the grade is rounded downwards; if the decimal part of x is greater than 0.6, the grade is rounded upwards; if the decimal part of x is from the interval and the student’s seminar attendance during the first semester is not below 60%, the grade is rounded upwards; otherwise the grade is rounded downwards.

The cumulative course grade for the second semester, C₂, is obtained without rounding by the following formula:

C₂ = 8/28*O₂ + 8/28*W₂ + 7/28*Q₂ + 5/28*H₂.

The intermediate course grade for the second semester, I₂, is obtained by the following formula:

I₂ = Round₂(3/10*E₂ + 7/10*C₂),

where the function Round₂(x) is defined as Round₁(x) but with «during the first semester» replaced by «during the second semester».

The final grade for the course, F, is obtained by the following formula:

F = Round(1/4*I₁ + 3/4*I₂),

where the function Round(x) is defined as Round₁(x) but with «during the first semester» replaced by «during the academic year».

The final grade for the course is included in a diploma supplement.

Научно-исследовательский семинар

Расписание

Индивидуальные беседы — 13:20 — 14:20

Темы

• Декабрь — Мировые ИТ компании
• Январь — Языки программирования
• Февраль — Интересное приложение
• Март — Цифровой стартап
• Апрель-май — История одной железки
• Сентябрь — Основы верстки научных тексов в Latex.
• Октябрь — Визуализация

Доклады

Выбрать определенный предмет изучения
Подготовить конспект (1-2 страницы)
Записать 15-20 минутный доклад (презентация + рассказ)

Задание в Latex

Необходимо выбрать пять заданий по математике и информатике, например, из ЕГЭ:

• два задания по алгебре, где требуется решения уравнений;
• два задания по геометрии, где для решения требуется построение чертежа;
• одно задание по информатике, где требуется написать код.

Ваша задача заключается в том, чтобы подготовить подробный текст в Latex условий и решений выбранных заданий с записью всех уравнений, графиков, чертежей и оформления кода:

Для каждой задачи запишите ее условие и подробное образцовое решение.

В результате Вам необходимо подготовить и отправить:

• Архив tex файлом и всеми дополнительными файлами (в overleaf есть кнопка «Download» в списке проектов)
• Итоговый PDF файл (в overleaf при редактировании есть «Download PDF»)

Задание будет оцениваться по количеству задач и качеству оформления текста.

Задание на визуализацию

Вам необходимо выбрать пять каких-то понятий или явлений и построить для них диаграмму связей (mind map, ментальная карта).
Что такое диаграммы связей можно почитать, например, тут:

• и еще много где, загуглив «mind map»

Явления или понятия Вы можете выбрать сами, например, это может быть что-то из Ваших лицейских предметов, или просто вещи, которыми Вы интересуетесь, и в которых Вы разбираетесь.

Сделайте карты достаточно подробными, в каждой из них должно быть не менее 20 связных элементов. Если Вам кажется, что для данного явления или понятия нет 20 элементов, то:

• либо подумайте еще, скорее всего еще не до конца разобрались;
• либо выберете другое понятие или явление.

Кампусы

Нижний Новгород

Первый региональный кампус был открыт в Нижнем Новгороде в 1996 году. По состоянию на 2018 год в кампусе проживало 2700 студентов и 320 преподавателей. По качеству бюджетного приема он занимает первое место среди вузов Нижнего Новгорода и занимает 19 позицию в рейтингах России по качеству образования.

Санкт-Петербург

Кампус в Санкт-Петербурге был основан в 1997 году. По состоянию на 2018 год Санкт-Петербургский университет занимал третье место среди социально-экономических вузов России и второе место в городе по рейтингу среднего балла поступающих на ЕГЭ абитуриентов. По состоянию на 2019 год в кампусе проживает 5500 студентов и 485 преподавателей.

Пермь

Третий региональный кампус в Перми также был открыт в 1997 году. По состоянию на 2018 год в университете было около 2000 студентов и 120 преподавателей, и он занял 29-е место в рейтинге России по качеству приема. В 2017 году бакалаврская программа «Бизнес-информатика» заняла четвертую позицию в этом же рейтинге). Кампус сотрудничает с Университетом Эссекса и Университетом Эври Валь д’Эссонн, чтобы предложить совместные двойные степени с этими учреждениями.