Outonome motors

Uitgedateerde datastel met selfbestuurde motors getuig van die ontwikkeling van masjienleer

Uitgedateerde datastel met selfbestuurde motors getuig van die ontwikkeling van masjienleer

Aangesien selfbesturende motors op openbare paaie 'n werklikheid word, moet alle inligting en inligting wat verantwoordelik is om hulle veilig te bestuur, op die bal wees.

Dit is die rede waarom, toe die boodskap versprei het dat etikette van onder meer honderde voetgangers, fietsryers, verkeerskegels ontbreek in 'n gebruikte datastel vir selfbesturende motors, die grootste reaksie was. Die "reëls van die pad" hou immers nie rekening met selfbestuurde motors met blindekolle wat mense insluit nie.

Maar dit is nie die geval nie.

SIEN OOK: HOE WERK SELFDRYWENDE MOTORS?

Masjienleer ontwikkel, toon ou datastelle

Uit die 15,000 handgekontroleerde beelde van die Udacity Dataset 2, 4,986 van hulle, dit is 33%, was volgens die kommersiële verskaffer van versamelaars, Roboflow.ai, onvolledig. Maar Udacity se datastelle is meer as drie jaar gelede geskep en is nie in openbare strate aktief nie.

Dit is belangrik om te onthou: in die internetjare van masjienleer was drie mensjare 'n paar lewens gelede.

"In die tussenliggende jare," het Udacity in 'n e-posuitruil aan Interesting Engineering (IE) gesê, "het maatskappye soos Waymo, nuTonomy en Voyage nuwer, beter datastelle gepubliseer wat bedoel is vir werklike scenario's."

Met ander woorde, Udacity het nie aktief nuwe datastelle geskep om tred te hou met die nuutste reeks selfbestuurde motordatastelle nie, want dit bied voorlopig die regte vloer van openbare strate aan nuwer maatskappye.

Masjienleer en algoritmes

Masjienleer het baie bedrywe gehelp om verder te ontwikkel as hul huidige toestand. Om rekenaaralgoritmes te leer om nuwe take uit te voer, is nodig vir hierdie proses om glad en veilig te werk. Op 'n lang tydlyn word hierdie datastelle geweldig kompleks. Dit kan dit moeilik maak vir mense aan die begin van hul selfbestuurde motorloopbaan. Daarom is onvolledige datastelle - soos 'n 'maklike modus' in 'n videospeletjie, nie 'n slegte idee nie. So lank as wat hulle veldry.

Selfbesturende motors benodig baie data vir hul algoritmes om deur die gevare van openbare strate te vaar. As 'n motor nie weet hoe om 'n voetganger wat langs die pad loop, of 'n fietsryer wat die pad deel, te herken nie, kan ernstige probleme ontstaan.

Die kommersiële verskaffer van datastelle, Roboflow, het 'n artikel gepubliseer wat bevestig dat opdaterings in 'n gewilde selfbestuurde motordatastel ontbreek. Die Udacity-datastel 2 word gebruik deur duisende studente wat 'n oopbron-selfbestuurde motordatastel bou.

Die maatskappy Roboflow het die hand gekontroleer 15 000 beelde uit die datastel, en ontdek dat 33% van hulle het probleme gehad. Daar was duisende van ongemerkte voertuie, honderde van ongemerkte voetgangers, en dosyne ongemerkte fietsryers.

Opleidingswiele vir selfbesturende motordatastelle

Roboflow was moontlik nie van plan om die publiek te mislei nie. Die begrip oefenwiele is vir almal moeilik om te verstaan. Is 'n fiets nog 'n fiets, as die meisie wat dit ry, twee ekstra wiele het? Soort, maar nie presies nie. Ervaar sy hoe dit is om fiets te ry? Beslis, maar sonder die werklike risiko om moontlik te val.

Is sy gereed vir die regte ding?

Dit hang van haar af, en dieselfde kan gesê word van die studente wat moet besluit of hulle gereed is om die opleidingswiele af te haal en hul eie datastelle te bou in die werklike risiko van die bedryf.

Hierdie studente het natuurlik nog 'n lang pad om te begin met Udacity se datastel. Ontbrekende identifikasie wat deur Roboflow opgespoor is, het gedupliseerde begrensingsbakke, groot afbakkings en fantoomaantekeninge ingesluit.

Om sake ingewikkeld te maak, rondom 1.4% van die beelde was eenvoudig nie gelabels nie, maar tog het dit motors, vragmotors, ligte en selfs voetgangers bevat - soos 'n uitnodiging aan die ontwikkelaars van more om die data self in te vul.

Dit toon aan hoe ongelooflik ingewikkelde oopbron-datastelle is, en hierdie teenstrydigheid tussen regte paaie en vroeë datastelle is 'n eerbewys vir die nuutste datastelselondernemings met voertuie op openbare paaie. Maar Udacity se selfbestuurde motordatastel word nie op openbare paaie gebruik nie. Op die oomblik is Udacity se enigste selfbesturende motor slegs vir opvoedkundige gebruik, op 'n geslote toetsbaan opgestel.

Studente wat 'n cheat-sheet benodig - in hul strewe om die gate van 'n drie jaar oue dataset in te vul - het geluk: Roboflow het die dataset hier reggestel en weer vrygestel.

Aangesien masjienleer selfbestuurde motortegnologie bevorder om datastelle met hoër getrouheid te skep, sal dit oor die jare en dekades makliker word om terug te kyk en te wonder hoe ons dit reggekry het.

Maar net soos die meisie en haar fiets, lê die uitdaging daarin om die oefenwiele te verwyder en op die openbare paaie te beweeg.

*** Nota van die redaksie: Hierdie artikel is opgedateer - met verskeie veranderinge wat deurgaans aangebring is - na die duidelikheid van Udacity. 'N Vorige weergawe van hierdie artikel impliseer dat Udacity se selfbestuurde motordatastelle in openbare strate aktief gebruik word. Dit is reggestel om die feit te weerspieël dat die maatskappy se data slegs vir opvoedkundige doeleindes gebruik word, en eintlik nie meer foutief is as 'opleidingswiele' nie, en slegs gebruik word om aspirasionele datastelontwikkelaars meer vertroud te maak met die tegnologie. Daarbenewens het Udacity drie jaar lank nie nuwe datastelle ontwikkel nie, en het dit die woord gegee aan nuwer, meer gevorderde datastelle wat deur ander, nie-geaffilieerde maatskappye verskaf word. Daarbenewens is Udacity se enigste selfbestuurde motor uitsluitlik vir opvoedkundige doeleindes en werk op 'n geslote toetsbaan, nie in openbare strate nie. In die vroeëre weergawe van hierdie artikel is altesaam voorgestel dat onvolledige datastelle wat deur Udacity ontwikkel is, foute is, wat 'n verkeerde interpretasie is van die feit dat ou datastelle uiteraard as foute blyk te wees in die naderhand van toekomstige ontwikkelings. Laastens is die oorspronklike titel van hierdie artikel verander om dit weer te gee. IE betreur hierdie foute.

-IE Redaksie ***


Kyk die video: BSA star twin rebuild (Mei 2021).