Критерии приемки AI/ML-проекта: как определить качество результата и что закрепить в договоре

В разработке большую часть функционала оценивают бинарно — либо кнопка работает, либо нет. А вот в алгоритмах с нейросетями результат всегда остается вероятностным и зависит от n-го числа параметров. Я Евгений Макутин, ML-инженер Далее. В статье расскажу, как договориться о способах измерения качества и условиях, при которых результат AI/ML-решения считается принятым.