Structured prediction problems are one of the fundamental tools in machine learning. In order to facilitate algorithm development for their numerical solution, we collect in one place a large number of datasets in easy to read formats for a diverse set of problem classes. We provide archival links to datasets, description of the considered problems and problem formats, and a short summary of problem characteristics including size, number of instances etc. For reference we also give a non-exhaustive selection of algorithms proposed in the literature for their solution. We hope that this central repository will make benchmarking and comparison to established works easier. We welcome submission of interesting new datasets and algorithms for inclusion in our archive.


翻译:结构性的预测问题是机器学习的基本工具之一。为了便利算法发展其数字解决方案,我们在一个地方收集大量易读的数据集,用于一系列不同的问题类别。我们提供数据集的档案链接,说明所考虑的问题和问题格式,以及问题特点的简短摘要,包括大小、实例数量等。为了参考,我们还对文献中建议的算法进行非详尽的选择,以便加以解决。我们希望这个中央储存库能够使基准和比较与已经建立的工作更容易。我们欢迎提交有趣的新数据集和算法,以便纳入我们的档案。

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这个新版本的工具会议系列恢复了从1989年到2012年的50个会议的传统。工具最初是“面向对象语言和系统的技术”,后来发展到包括软件技术的所有创新方面。今天许多最重要的软件概念都是在这里首次引入的。2019年TOOLS 50+1在俄罗斯喀山附近举行,以同样的创新精神、对所有与软件相关的事物的热情、科学稳健性和行业适用性的结合以及欢迎该领域所有趋势和社区的开放态度,延续了该系列。 官网链接:http://tools2019.innopolis.ru/
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