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प्रतिनिधित्व सीखना
कच्चे डेटा (छवियां, बिंदु बादल, प्रोप्रिओसेप्शन) से उपयोगी विशेषता प्रतिनिधित्व सीखना जो कार्य-प्रासंगिक संरचना को कैप्चर करता है। अच्छे प्रतिनिधित्व उच्च-आयामी इनपुट को सूचनात्मक, कॉम्पैक्ट वेक्टर में संपीड़ित करते हैं जो डाउनस्ट्रीम नीति सीखने को आसान बनाते हैं। स्व-पर्यवेक्षित विधियां (विपरीत सीखना, मुखौटा ऑटोएनकोडर), पूर्व-प्रशिक्षित दृष्टि मॉडल, और विश्व मॉडल सभी रोबोटिक्स के लिए प्रतिनिधित्व सीखने के दृष्टिकोण के रूप में काम करते हैं।