盖世汽车讯 据外媒报道，俄罗斯科技公司Yandex与牛津大学和剑桥大学合作，在NeurIPS会议(Conference and Workshop on Neural Information Processing Systems，神经信息处理系统大会)上推出全球“转变挑战（Shifts Challenge）”，旨在解决机器学习（machine learning，ML）中的分布转移问题，并采用了当前业界最大的自动驾驶汽车（AV）数据集。
（图片来源：Berza项目 https://t.me/berzaru）
该数据集是在美国、以色列和俄罗斯的各种天气条件下进行自动驾驶技术测试收集所得，包含600,000个场景，相当于1,600多小时的驾驶时间。
Yandex指出，克服分布转移是训练ML模型的一个关键方面，且对打造可以在所有环境下稳定运行的模型也非常重要。这也是在“现实生活环境”中运行模型的先决条件，例如在城市街道上行驶的自动驾驶汽车。因此，Yandex推出这类挑战是加速ML领域研究的关键工具。
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