Comment garantir qu’un modèle déployé sur un robot utilise les bonnes données de prétraitement ?

Réponse rapide

Pour garantir le bon prétraitement, on versionne code, paramètres, unités, repères, normalisation, résolution, calibration et modèle, puis on vérifie à l’inférence les empreintes, plages et métadonnées attendues.

Décrire l’entrée exacte

Format, taille, canal, unité, repère, valeur manquante et timestamp sont associés au modèle. Les transformations sont reproductibles et identifiées.

Vérifier au démarrage

Empreinte, version, calibration, capteur et configuration sont comparés avant activation. Une incompatibilité laisse le système en mode limité.

Détecter l’écart en mission

Plage, saturation, image vide, qualité et statistiques d’entrée sont suivies. Le robot rejette ou dégrade une donnée mal préparée.

Un modèle correct avec un mauvais prétraitement devient un autre modèle

Décalage d’unité ou de repère peut produire des sorties plausibles mais fausses. La preuve couvre le pipeline complet et non les poids seuls.

Sources et références

  1. [1] Robotics and Autonomous Systems — NIST

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