- Alineación de señalesEstados, acciones, visión y tiempo deben alinearse claramente.
- Cobertura de tareasEl conjunto de datos necesita tanto diversidad de éxito como de fallos significativos.
- ReutilizabilidadLos metadatos, manifiestos y esquemas consistentes son importantes si deseas un valor a largo plazo.
La calidad de los datos del robot es lo que convierte las demostraciones en una infraestructura de aprendizaje duradera.
Buenos datos no son solo más datos. Son alineados, reproducibles, conscientes de la tarea y listos para apoyar la reproducción, la referencia y el reentrenamiento.
Datos de mayor calidad reducen el desperdicio de reentrenamiento, mejoran la confianza en la regresión y hacen que los equipos estén más dispuestos a escalar programas de hardware.