Проаналізовано роль генераторів псевдовипадкових чисел у забезпеченні ефективності та стабільності алгоритмів машинного навчання. Визначені ключові сфери і форми такого застосування.
Показано можливість формування пуассонівської імпульсної послідовності на основі псевдовипадкової бітової послідовності. Для формування останньої використано генератор Голлманна. Якість бітової послідовності досліджували за допомогою статистичних тестів NIST. Для оцінки якості пуассонівської послідовності використано методику, що ґрунтується на критерії Пірсона.