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Apprentissage de représentation
Apprentissage de représentations de caractéristiques utiles à partir de données brutes (images, nuages de points, proprioception) qui capturent la structure pertinente pour la tâche. Les bonnes représentations compressent les entrées de haute dimension en vecteurs informatifs et compacts qui facilitent l'apprentissage de la politique de contrôle en aval. Les méthodes auto-supervisées (apprentissage contrastif, autoencodeurs masqués), les modèles de vision pré-entraînés et les modèles du monde servent tous d'approches d'apprentissage de représentation pour la robotique.