Обучение роботов: руководство
Роботам необходимо учиться выполнять задачи.
Традиционное программирование дает роботу четкие инструкции. Этот подход не работает, когда условия среды меняются. Обучение роботов меняет ситуацию: оно позволяет машинам учиться на основе данных и опыта.
Ключевые концепции обучения роботов:
- Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning): робот учится методом проб и ошибок, чтобы максимизировать вознаграждение.
- Обучение имитации (Imitation Learning): робот наблюдает за тем, как человек выполняет задачу, и копирует его движения.
- Перенос из симуляции в реальность (Simulation to Reality): вы обучаете робота в цифровом мире, прежде чем перенести его в физический мир.
Эта область устраняет разрыв между программным обеспечением и физическим движением. Она делает машины более адаптируемыми к реальному миру.
Полное руководство читайте здесь:
Источник: https://dev.to/paperium/robot-learning-a-tutorial-230p
Дополнительное обучающее сообщество: https://t.me/GyaanSetuAi