Domaine
Données d’apprentissage
Questions et réponses classées dans ce domaine de la robotique et de l’intelligence artificielle.
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Comment choisir une stratégie d’échantillonnage pour les données d’un robot ?
Une stratégie d’échantillonnage couvre les conditions qui comptent pour la mission, équilibre fréquence et rareté, sépare les épisodes corrélés et conserve la provenance de chaque exemple.
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Comment gérer la corrélation temporelle dans un jeu de données robotique ?
La corrélation temporelle se gère en séparant les séquences par épisode, session ou période, en limitant les fenêtres redondantes et en évaluant le modèle sur des scènes temporellement indépendantes.
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Comment représenter l’incertitude d’une annotation pour un robot ?
L’incertitude d’une annotation se représente par désaccords, intervalles, distributions de labels ou statut ambigu, afin que le modèle et l’évaluation ne traitent pas une frontière floue comme une vérité certaine.
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Quand combiner données réelles et données synthétiques pour entraîner un robot ?
On combine réel et synthétique lorsque le réel manque pour un cas rare ou dangereux et que la simulation reproduit les signaux utiles, puis on mesure le transfert sur des scènes réelles indépendantes.
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Comment choisir des données d’apprentissage représentatives pour un robot ?
Des données d’apprentissage représentatives couvrent les entrées, variations et cas limites rencontrés par la mission : capteurs, lumière, objets, personnes, vitesses, sites et états dégradés. La représentativité se juge par rapport à l’usage prévu, pas au nombre total d’exemples.
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Pourquoi équilibrer les classes d’un jeu de données robotique ?
Équilibrer les classes d’un jeu de données robotique évite qu’un modèle obtienne un bon score global en négligeant une classe rare. Mesures par classe, pondération ou collecte ciblée rendent apprentissage et évaluation cohérents avec le coût réel de chaque erreur.
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Pourquoi séparer les données d’apprentissage des données de test par scène ou par mission ?
Séparer les données d’apprentissage et de test par scène, mission, robot ou période évite qu’images proches d’une même séquence rendent l’évaluation artificiellement facile. Le test mesure mieux la généralisation à une situation réellement nouvelle et limite la fuite d’information.
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Comment gérer l’incertitude des annotations dans un jeu de données robotique ?
Une annotation incertaine doit être signalée, vérifiée ou exclue selon l’usage. Conserver ambiguïté, plusieurs avis ou une zone d’incertitude peut être préférable à une étiquette arbitraire, surtout lorsque la décision dépend d’une frontière difficile à observer.
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Pourquoi conserver la provenance des données d’apprentissage d’un robot ?
Conserver la provenance des données d’apprentissage indique origine, conditions de capture, transformations, annotations, droits et version. Cette trace permet d’identifier un biais, retirer une source non autorisée, reproduire un entraînement et expliquer les changements d’un modèle.