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Aprendizaje Meta
Aprender a aprender — entrenar un modelo sobre una distribución de tareas para que pueda adaptarse rápidamente a nuevas tareas con datos mínimos. En aprendizaje robótico, enfoques de aprendizaje meta como MAML, ProMP y políticas condicionadas por tarea habilitan adaptación de pocos ejemplos a nuevos objetos, entornos o variaciones de tarea. El modelo aprende una inicialización o estrategia de adaptación que es ampliamente efectiva en la distribución de tareas.