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Aprendizaje de Representación
Aprender representaciones de características útiles a partir de datos sin procesar (imágenes, nubes de puntos, propiocepción) que capturen estructura relevante para la tarea. Las buenas representaciones comprimen entradas de alta dimensionalidad en vectores compactos e informativos que facilitan el aprendizaje de políticas de control posteriores. Los métodos autosupervisados (aprendizaje contrastivo, autocodificadores enmascarados), modelos de visión preentrenados y modelos del mundo sirven como enfoques de aprendizaje de representación para robótica.