Cosa significa "Apprendimento Gerarchico"?

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L'apprendimento gerarchico è un metodo in cui compiti complessi vengono suddivisi in parti più semplici, rendendo più facile imparare e adattarsi. Questo approccio è simile a come apprendiamo nuove abilità nella vita. Per esempio, quando si impara ad andare in bicicletta, prima si impara a tenere l'equilibrio, poi a pedalare e infine a sterzare. Ognuno di questi passaggi si basa sui precedenti.

Nel contesto di macchine o robot, l'apprendimento gerarchico li aiuta a gestire compiti difficili. Invece di cercare di risolvere tutto in una volta, i robot vengono addestrati a gestire prima compiti più piccoli. Questo può portare a prestazioni migliori in ambienti difficili, come muoversi in spazi ristretti o affrontare varie sfide.

Organizzando l'apprendimento in strati, i robot possono combinare efficacemente diverse abilità. Ad esempio, possono pianificare un percorso verso un obiettivo lontano mentre aggiustano i loro movimenti per evitare ostacoli lungo la strada. Questo approccio a strati consente movimenti fluidi e intelligenti, rendendo più facile per le macchine funzionare in situazioni reali.