据国外媒体报道，俄罗斯科技公司Yandex与牛津大学和剑桥大学在NeurIPS会议和神经信息处理系统研讨会上合作。全球“转移挑战”在神经信息处理系统大会上发起，旨在解决机器学习(ML)中的分布转移问题，采用业界最大的自动驾驶汽车(AV)数据集。
(资料来源:https://t.me/berzaru Berza项目)
这个数据集是在美国、以色列和俄罗斯各种天气条件下的自动驾驶技术测试中收集的，包含了60万个场景，相当于超过1600个小时的驾驶时间。
Yandex指出，克服分布迁移是训练ML模型的一个关键方面，建立一个能在所有环境下稳定运行的模型也非常重要。这也是在“真实生活环境”中运行模型的先决条件，例如自动驾驶汽车在城市街道上行驶。因此，Yandex引入此类挑战是加速ML领域研究的关键工具。
《轮班挑战》有三个比赛，分别是AV轨迹预测、机器翻译和天气预报。除了60万场景中的AV数据集，其他两个项目的参与者还可以访问Yandex的其他高质量数据集。AV项目的参与者将被邀请在某些类型的场景中训练他们的运动预测模型，然后在不同的位置和不同的条件下进行测试，以进一步改进它们。随后，挑战委员会对每个模型进行了评估。
基于模型的预测准确性及其在给定情况下估计其预测不确定性的能力，挑战委员会给出最终排名。不确定性估计将显示模型对其决策的确定程度。这和模型预测的准确性一样重要，对于AV技术的鲁棒性和可靠性非常重要。
剑桥大学Shifts Challenge的联合主任马克·盖尔斯(Mark Gales)表示:“随着深度学习方法变得更加强大，这些方法被应用到更加有趣和多样化的领域。对于这些系统来说，‘知道什么时候不知道’对于防止错误决策变得越来越重要。”
(视频来源:https://t.me/berzaru Berza项目)
Yandex的高级研究科学家、Shifts Challenge的负责人安德烈·马林宁(Andrey Malinin)表示:“在开发能够产生准确的不确定性估计的稳健模型的过程中，主要障碍是庞大而多样的数据集的可用性，其中这些数据集包含真实工业任务的分布转换的例子。该领域的大部分研究是在具有合成分布转移的小图像分类数据集上进行的。不幸的是，这些数据集上的良好结果通常无法扩展到大规模的工业应用，如自动驾驶汽车。我们的目标是通过发布一个大型数据集来解决上述问题，该数据集包含了不同于图像分类的任务的真实分布转移实例。我们希望这将为不确定性估计和稳健性研究设立一个新的标准。”据国外媒体报道，俄罗斯科技公司Yandex与牛津大学和剑桥大学在NeurIPS会议和神经信息处理系统研讨会上合作。全球“转移挑战”在神经信息处理系统大会上发起，旨在解决机器学习(ML)中的分布转移问题，采用业界最大的自动驾驶汽车(AV)数据集。
(资料来源:https://t.me/berzaru Berza项目)
这个数据集是在美国、以色列和俄罗斯各种天气条件下的自动驾驶技术测试中收集的，包含了60万个场景，相当于超过1600个小时的驾驶时间。
Yandex指出，克服分布迁移是训练ML模型的一个关键方面，建立一个能在所有环境下稳定运行的模型也非常重要。这也是在“真实生活环境”中运行模型的先决条件，例如自动驾驶汽车在城市街道上行驶。因此，Yandex引入此类挑战是加速ML领域研究的关键工具。
《轮班挑战》有三个比赛，分别是AV轨迹预测、机器翻译和天气预报。除了600，000个场景中的AV数据集，ot中的参与者……r两个项目还可以访问Yandex的其他高质量数据集。AV项目的参与者将被邀请在某些类型的场景中训练他们的运动预测模型，然后在不同的位置和不同的条件下进行测试，以进一步改进它们。随后，挑战委员会对每个模型进行了评估。
基于模型的预测准确性及其在给定情况下估计其预测不确定性的能力，挑战委员会给出最终排名。不确定性估计将显示模型对其决策的确定程度。这和模型预测的准确性一样重要，对于AV技术的鲁棒性和可靠性非常重要。
剑桥大学Shifts Challenge的联合主任马克·盖尔斯(Mark Gales)表示:“随着深度学习方法变得更加强大，这些方法被应用到更加有趣和多样化的领域。对于这些系统来说，‘知道什么时候不知道’对于防止错误决策变得越来越重要。”
(视频来源:https://t.me/berzaru Berza项目)
Yandex的高级研究科学家、Shifts Challenge的负责人安德烈·马林宁(Andrey Malinin)表示:“在开发能够产生准确的不确定性估计的稳健模型的过程中，主要障碍是庞大而多样的数据集的可用性，其中这些数据集包含真实工业任务的分布转换的例子。该领域的大部分研究是在具有合成分布转移的小图像分类数据集上进行的。不幸的是，这些数据集上的良好结果通常无法扩展到大规模的工业应用，如自动驾驶汽车。我们的目标是通过发布一个大型数据集来解决上述问题，该数据集包含了不同于图像分类的任务的真实分布转移实例。我们希望这将为不确定性估计和稳健性研究设立一个新的标准。”
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