В машинном обучении есть достаточно распространенная проблема сдвига данных, когда модели обученные на одних данных попадают в новые условия (например, модель, обученная на постах с двача не очень подойдёт для генерации постов на форуме мамашек тугосерь). От того, насколько хорошо алгоритм умеет действовать в условиях сдвига данных, зависит его широта применения.
Так вот, сейчас в рамках конференции NeurIPS 2021 Яндекс вместе с учеными Оксфорда и Кембриджа замутили соревнование. Участникам этого соревнования предстоит разработать алгоритмы для предсказания поведения участников автомобильного движения, для машинного перевода текстов или для предсказания погоды. Разработчики, чьи модели покажут наилучшую работу в условиях сдвига данных получат денежные призы. Яндекс предоставляет данные для обучения моделей: 1) 1600 часов движения, собранных за полгода в России, Израиле и США, в хорошую погоду, в снег и в дождь - это самый большой датасет в мире 2)реальные данные из Яндекс.Погоды 3)реальные данные из Яндекс.Переводчика.
Самое охуенное — решения, разработанные в рамках конкурса, можно будет применять в других сферах, где имеется проблема сдвига данных.
Так вот, сейчас в рамках конференции NeurIPS 2021 Яндекс вместе с учеными Оксфорда и Кембриджа замутили соревнование. Участникам этого соревнования предстоит разработать алгоритмы для предсказания поведения участников автомобильного движения, для машинного перевода текстов или для предсказания погоды. Разработчики, чьи модели покажут наилучшую работу в условиях сдвига данных получат денежные призы. Яндекс предоставляет данные для обучения моделей: 1) 1600 часов движения, собранных за полгода в России, Израиле и США, в хорошую погоду, в снег и в дождь - это самый большой датасет в мире 2)реальные данные из Яндекс.Погоды 3)реальные данные из Яндекс.Переводчика.
Самое охуенное — решения, разработанные в рамках конкурса, можно будет применять в других сферах, где имеется проблема сдвига данных.
