Jonghyun Choi

ロボットは新しいタスクや環境に適応するために、継続的に学習してるよ。

G-NoCLは、膨大なラベル付きデータなしで継続的学習を強化するために生成モデルを使用しているよ。

新しい方法が、不均衡なデータセットのための深層学習モデルを強化するんだ。

EARLを紹介するよ：効果的なオンライン継続学習の新しい方法だ。

新しい手法が機械学習モデルのデータ削除プロセスを向上させてるよ。

新しいベンチマークが、現実の家庭環境でのロボットトレーニングを向上させることを目的にしてるよ。

ロボットが少ない例でタスクを学習し、指示に適応する方法を発見しよう。