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机器人技术中的监督学习涉及培训机器以基于标记的数据执行特定任务,该方法可确保诸如对象识别和空间定位等任务的高度准确性。通过将输入数据与预定义的输出相关联,机器人可以学会以精度执行任务,这对于需要详细的环境交互的应用程序而言,此方法宝贵。但是,监督学习的有效性取决于广泛,高质量的培训数据集的可用性,以及它在偏离训练的数据的情况下挣扎,在动态,现实世界中带来了挑战。
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