Retour à Glossary
Imitation par apprentissage peu nombreux
Apprendre une nouvelle tâche de manipulation à partir d'un très petit nombre de démonstrations (généralement 1–10), rendu possible par des représentations pré-entraînées fortes ou des plongements de tâches appris par méta-apprentissage. L'imitation par apprentissage peu nombreux est l'objectif pratique pour déployer des robots dans des environnements réels variés où collecter des centaines de démonstrations par tâche est infaisable. Les méthodes incluent les politiques de contrôle conditionnées par la tâche, les VLA basées sur des invites et les approches augmentées par récupération.