Запрети мне псевдолейблить

Про что был NeurIPS Competition track в этом году?

Соревнование было посвящено определению состава атмосферы экзопланет в космосе. Экзопланеты- это любые планеты, которые вращаются вокруг звезд вне солнечной системы. Теоретически, развитие методов их анализа может помочь нам найти внеземную жизнь или хотя бы лучше понять механизмы возникновения жизни на нашей планете. Данные были синтетические, из симуляций, но это решало две проблемы: парсинг статей из интернета не докидывал точности (что работало для прошлого года) и можно было сосредоточиться на конкретных физических эффектах от известных и изученных нами газов.

На вход даются симулированные данные детектора, направленного на звезду, на выходе надо предсказать состав атмосферы планеты, проходящей транзит.

Данные на вход давались в двух вариантах:
1. Честные цифры с детектора, который сам по себе двухмерный + время
2. Данные обработанные в частотный формат. При этом частоты еще и очень удобно метчились с таргетами.

Метрика качества- Gaussian Log-likelihood. Т.е. честное, взаправдашное правдоподобие с учетом оценки дисперсии.

www.tgoop.com/pseudolabeling/213

2.0K viewsDec 17 at 13:22

Про что был NeurIPS Competition track в этом году?

Соревнование было посвящено определению состава атмосферы экзопланет в космосе. Экзопланеты- это любые планеты, которые вращаются вокруг звезд вне солнечной системы. Теоретически, развитие методов их анализа может помочь нам найти внеземную жизнь или хотя бы лучше понять механизмы возникновения жизни на нашей планете. Данные были синтетические, из симуляций, но это решало две проблемы: парсинг статей из интернета не докидывал точности (что работало для прошлого года) и можно было сосредоточиться на конкретных физических эффектах от известных и изученных нами газов.

На вход даются симулированные данные детектора, направленного на звезду, на выходе надо предсказать состав атмосферы планеты, проходящей транзит.

Данные на вход давались в двух вариантах:
1. Честные цифры с детектора, который сам по себе двухмерный + время
2. Данные обработанные в частотный формат. При этом частоты еще и очень удобно метчились с таргетами.

Метрика качества- Gaussian Log-likelihood. Т.е. честное, взаправдашное правдоподобие с учетом оценки дисперсии.

BY Запрети мне псевдолейблить