Исследователи НИУ ВШЭ математически обосновали лёгкий способ проверять, насколько классическая система машинного обучения уверена в своём результате. Метод требует меньше вычислительных ресурсов и помогает отличить надёжный ответ от предположения, которому лучше не доверять без дополнительной проверки. Разработка касается стохастического градиентного спуска — популярного алгоритма, который ищет оптимальное решение с элементами случайности. Поэтому одной цифры на выходе недостаточно: важно знать доверительный интервал, то есть диапазон, где с высокой вероятностью находится правильный результат...