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Aumento de Datos en Robótica
Expansión artificial de un conjunto de datos de robot aplicando transformaciones que preservan la validez de las etiquetas: aumentos de imagen (recorte, variación de color, desenfoque), inyección de ruido propioceptivo, perturbaciones de acciones y síntesis de puntos de vista. El aumento de datos es crítico para el aprendizaje de robots eficiente en muestras — el aumento de recorte aleatorio por sí solo puede duplicar el tamaño efectivo del conjunto de datos y mejorar significativamente la generalización de la política.