Domaine
machine learning
Questions et réponses classées dans ce domaine de la robotique et de l’intelligence artificielle.
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Quelle différence entre apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement en robotique ?
L’apprentissage supervisé utilise des exemples annotés, le non supervisé cherche des structures sans étiquette et le renforcement apprend par conséquences d’actions. Le choix dépend de la tâche et du risque.
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Comment calibrer l’incertitude d’un modèle utilisé par un robot ?
On calibre l’incertitude d’un modèle en comparant ses niveaux de confiance à la fréquence réelle des erreurs sur des données indépendantes. Le calibrage est vérifié par domaine et par type de décision.
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Comment détecter une dérive des données après le déploiement d’un robot ?
La dérive des données se détecte en comparant en production les distributions, qualité et résultats aux références de validation, avec des alertes par capteur, contexte et classe plutôt qu’un seul indicateur global.
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Comment maintenir un modèle de machine learning utilisé par un robot ?
Maintenir un modèle robotique consiste à versionner données, code et paramètres, surveiller ses performances, tester les changements et pouvoir revenir à une version sûre sans interrompre la traçabilité.
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Qu’est-ce que l’apprentissage supervisé pour un robot ?
L’apprentissage supervisé apprend une relation entre entrées et sorties à partir d’exemples annotés, par exemple images et classes ou capteurs et poses, puis estime une sortie sur des données nouvelles.
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Quelle différence existe entre classification et régression en robotique ?
La classification prédit une ou plusieurs catégories, tandis que la régression prédit une valeur continue. Obstacle, type de pièce, distance, température et pose exigent des sorties et métriques adaptées.
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À quoi sert la séparation entraînement-test d’un modèle robotique ?
La séparation entraînement-test mesure la généralisation sur des exemples écartés et évite un score élevé obtenu par mémorisation. Sessions, scènes, trajectoires et séquences proches doivent rester dans le même ensemble.
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Comment l’apprentissage non supervisé peut-il aider un robot ?
L’apprentissage non supervisé cherche structures et regroupements sans cible annotée. Il aide à explorer comportements, détecter observations atypiques ou réduire un flux, mais un expert doit interpréter et vérifier la stabilité des groupes.
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Comment évaluer la généralisation d’un modèle de robotique ?
La généralisation est la capacité à rester utile sur des conditions différentes mais prévues. Elle se mesure avec jeux séparés, variations de scène, capteurs et bruit représentatifs, puis par conséquences d’erreur.