Одна из фундаментальных проблем при создании эффективных моделей машинного обучения – определение необходимого и достаточного количества данных для их обучения. Слишком мало данных – модель будет неточной, слишком много – неоправданные затраты времени и ресурсов на сбор и обработку информации.
Коллектив ученых из Московского физико-технического института предложил два новых метода для решения этой задачи, основанных на анализе функции правдоподобия с использованием техники бутстрэпа. Работа опубликована в журнале Computational Mathematics and Mathematical Physics.
