العودة إلى Glossary
تعزيز البيانات (للروبوتات)
يطبق تعزيز البيانات في تعلم الروبوت تحويلات عشوائية على ملاحظات التدريب لتحسين قوة السياسة دون جمع عروض توضيحية إضافية. تشمل تعزيزات الصور الشائعة القص العشوائي، تشويه الألوان، الضبابية الغاوسية، والقطع. تطبق التعزيزات الأكثر تطوراً خلفيات مشتتة، وتغيير ظروف الإضاءة، أو حقن ضوضاء المستشعرات لمنع الإفراط في التدريب على ميزات بصرية محددة في بيئة التدريب. تعزز بعض الأساليب الإجراءات أيضاً — على سبيل المثال، إضافة ضوضاء إلى مسارات المفاصل لتعليم السياسة التعافي من الاضطرابات. يعتبر التعزيز مهماً بشكل خاص عند كون بيانات التدريب مكلفة (كل عرض توضيحي يتطلب وقت مشغل بشري). انظر هذا عملياً: خدمة جمع البيانات الخاصة بنا →