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Aprendizado de Representação
Aprendizado de representações de características úteis a partir de dados brutos (imagens, nuvens de pontos, propriocepção) que capturam estrutura relevante para a tarefa. Boas representações comprimem entradas de alta dimensionalidade em vetores informativos e compactos que facilitam o aprendizado de políticas de controle subsequentes. Métodos auto-supervisionados (aprendizado contrastivo, autoencodificadores mascarados), modelos de visão pré-treinados e modelos de mundo servem como abordagens de aprendizado de representação para robótica.