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Meta-Aprendizado
Aprender a aprender — treinar um modelo em uma distribuição de tarefas para que ele possa se adaptar rapidamente a novas tarefas com dados mínimos. No aprendizado robótico, abordagens de meta-aprendizado como MAML, ProMP e políticas condicionadas por tarefa habilitam adaptação com poucos exemplos a novos objetos, ambientes ou variações de tarefa. O modelo aprende uma inicialização ou estratégia de adaptação que é amplamente eficaz na distribuição de tarefas.