Qu’est-ce que l’entraînement neuronal pour un robot ?
Réponse rapide
L’entraînement neuronal ajuste les paramètres d’un réseau à partir de données et d’une fonction de perte afin d’améliorer une prédiction utile à la perception, à la décision ou à la commande d’un robot.
Présenter des exemples
Images, mesures, états ou actions sont associés à une cible ou à un résultat attendu. Leur diversité doit couvrir les situations dans lesquelles le modèle sera utilisé.
Réduire l’erreur
Le réseau calcule une sortie, la compare à la référence et ajuste ses paramètres par itérations. Taux d’apprentissage, architecture et régularisation influencent stabilité et généralisation.
Relier le modèle à la mission
Une bonne métrique hors sol ne suffit pas si la prédiction est trop lente ou incertaine pour la boucle robotique. Latence, confiance et conduite en cas de doute sont évaluées avec la fonction réelle.
Sources et références
- [1] Robotics and Autonomous Systems — NIST