> ## Content Index
> Fetch the complete content index at: https://admin.kod.ru/llms.txt
> Use this file to discover other available public pages before exploring further.

# Яндекс открыл самый большой в мире датасет по беспилотным автомобилям
- URL: https://admin.kod.ru/yandex-open-dataset-autonomous-vehicles/
- Published: 2021-07-22T12:26:50.000Z
- Updated: 2021-07-22T12:26:50.000Z
- Description: Опубликованный датасет содержит 600 000 дорожных сцен или более 1 600 часов движения, собранных в России, Израиле и США, в хорошую погоду, в снег и в дождь.
- Author: Кирилл Сергеев
- Tags: Новости

В рамках крупнейшей конференции в сфере машинного обучения NeurIPS 2021 Яндекс вместе с учеными Оксфорда и Кембриджа проводит Shifts Challenge — соревнование для ML-исследователей. Специально для соревнования российская компания открыла самый большой в мире датасет по беспилотным автомобилям, сообщили «Коду Дурова» в пресс-службе компании. В Яндексе рассчитывают, что этот шаг ускорит развитие беспилотных технологий во всем мире.

Опубликованный датасет содержит 600 000 дорожных сцен или более 1 600 часов движения, собранных в России, Израиле и США, в хорошую погоду, в снег и в дождь. Вместе с тем для челленджа были предоставлены данные из Яндекс.Погоды и Яндекс.Переводчика.

Этим шагом российская компания хочет привлечь внимание к проблеме «сдвига данных» в сфере машинного обучения (ситуации, когда алгоритмы, обученные на одних данных, попадают в новые условия) и предоставить ученым данные для исследований и поиска оптимальных решений.

> Если вы привыкли водить машину в небольшом городе, то в Москве вы не сразу адаптируетесь к трафику и, скорее всего, поначалу будете более осторожны на дороге. Это и есть сдвиг данных. Вы можете оценить его масштаб и скорректировать свои действия.  
>  
> Машинно обученные модели должны уметь делать то же самое — оценивать величину сдвига и эффективно действовать в новых условиях. От того, насколько хорошо алгоритм может работать при сдвиге данных, будет зависеть широта его применения, — уточнил старший исследователь Yandex Research Андрей Малинин.

Задача участников челленджа — разработать алгоритмы для предсказания поведения других участников движения, для машинного перевода текстов или для предсказания погоды, обучить их на предоставленных данных, а затем проверить качество их работы в условиях сдвига.