Gráfico de Conceptos & Resumen usando Claude 3.5 Sonnet | Chat GPT4o | Llama 3:
Resumen:
1.- Entrenamiento de redes neuronales de extremo a extremo para tareas robóticas
2.- Aprendizaje de pocos disparos y meta-aprendizaje a partir de experiencias de robots
3.- Desafíos de escasez de datos en robótica frente a otros campos de ML
4.- Papel del aprendizaje automático en la resolución de tareas robóticas complejas
5.- Interfaces de teleoperación para recopilar datos de demostración de robots
6.- Arquitecturas basadas en transformadores para el control robótico
7.- Manipulación móvil para tareas del hogar y cocina
8.- Control de robots quirúrgicos mediante aprendizaje automático
9.- Entrenamiento de robots humanoides utilizando teleoperación basada en sombra
10.- Abundancia de datos frente a escasez que afecta capacidades de máquinas
11.- Supervisión natural como alternativa a la recolección tradicional de datos
12.- Correcciones de lenguaje para mejorar el rendimiento de robots
13.- Actualizaciones de políticas de alto nivel mediante retroalimentación verbal
14.- Corrección en tiempo real de errores de robots durante tareas
15.- Eficiencia de supervisión de lenguaje frente a datos de demostración
16.- Identificación de fallos del modelo mediante reconocimiento de patrones visuales
17.- Retroalimentación de no expertos para mejorar la robustez del modelo
18.- Reponderación de datos basada en descripciones verbales
19.- Escalado de enfoques de retroalimentación a grandes conjuntos de datos
20.- Aprovechamiento de datos de internet para el aprendizaje robótico
21.- Modelos de visión-lenguaje para el control robótico
22.- Conexión de modelos preentrenados con tareas posteriores
23.- Adaptación en tiempo de prueba para escenarios no vistos
24.- Aprendizaje en contexto para mejorar el rendimiento de robots
25.- Estrategias de adaptación a entornos del mundo real
26.- Modelos de acción de visión-lenguaje mejorando la generalización
27.- Papel de la supervisión natural en sistemas de aprendizaje futuros
28.- Modificaciones de preentrenamiento para compatibilidad con tareas posteriores
29.- Limitaciones de benchmarks en la evaluación de algoritmos adaptativos
30.- Escalado de datos y modelos en robótica
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