首先,运行车辆的全量数据会上传到云端。远端系统保持了百台测试车辆,千台 服务器的规模,再通过数据挖掘和主动学习获取到针对某个任务更有效的数据。如何 进行数据处理,需要标注数据和未标注数据,分别以半自动和全自动方式处理数据。 再进行 AUTOML 的过程,支持网络结构的搜索和参数空间的搜索。通过 AUTOML 得到模型后到测试平台执行 benckmark、badcase 和 usecase 的回归测试,表示 模型通过了功能性测试。测试之后将模型更新到运行车辆上,形成整个 Autodrive 系 统的闭环。
资源来源于《给ITer的技术前沿课》
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