- SignalausrichtungZustände, Aktionen, Vision und Timing müssen sauber aufeinander abgestimmt sein.
- AufgabenabdeckungDer Datensatz benötigt sowohl Erfolgs- als auch sinnvolle Fehlervielfalt.
- WiederverwendbarkeitMetadaten, Manifeste und konsistente Schemata sind wichtig, wenn Sie einen langfristigen Wert erzielen möchten.
Die Qualität der Roboterdaten macht Demos zu einer dauerhaften Lerninfrastruktur
Gute Daten sind nicht nur mehr Daten. Es ist abgestimmt, reproduzierbar, aufgabenbewusst und bereit, Wiedergabe, Benchmarking und Umschulung zu unterstützen.
Höhere Datenqualität reduziert die Verschwendung durch Umschulungen, verbessert die Zuverlässigkeit der Regression und erhöht die Bereitschaft der Teams, Hardwareprogramme zu skalieren.