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स्थानांतरण सीखना
रोबोटिक्स में स्थानांतरण सीखना एक डोमेन पर पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल (जैसे इंटरनेट दृष्टि-भाषा डेटा, सिमुलेशन, या एक अलग रोबोट) लेना और इसे सीमित अतिरिक्त डेटा के साथ लक्ष्य कार्य या रोबोट के अनुकूल बनाना है। रोबोट प्रदर्शन डेटा पर पूर्व-प्रशिक्षित बैकबोन की अंतिम परतों को सूक्ष्म-समायोजित करना सबसे सामान्य दृष्टिकोण है; पर्याप्त रोबोट डेटा उपलब्ध होने पर सभी भार का पूर्ण सूक्ष्म-समायोजन उपयोग किया जाता है। स्थानांतरण सीखना वह तंत्र है जो फाउंडेशन मॉडल को रोबोटिक्स के लिए व्यावहारिक बनाता है — केवल रोबोट डेटा पर शुरुआत से प्रशिक्षण का विकल्प लाखों प्रदर्शनों की आवश्यकता होगी। यह भी देखें: पूर्व-प्रशिक्षण, सिम-टू-रीयल स्थानांतरण। व्यवहार में देखें: हमारे वास्तविक-विश्व मूल्यांकन →