मशीन लर्निंग इन रोबोटिक्स

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Questions and Answers

रोबोटिक्स में मशीन लर्निंग क्या है?

रोबोट को डेटा से सीखने में सक्षम करना (correct)

रोबोट को स्वचालित नियंत्रित करना

रोबोट को स्पष्ट रूप से प्रोग्राम करना

रोबोट को मैन्युअल नियंत्रित करना

रोबोटिक्स में सुपरवाइज्ड लर्निंग क्या है?

रोबोट को ट्रायल एंड एरर पर प्रशिक्षित करना

रोबोट को बिना लेबल वाले डेटा पर प्रशिक्षित करना

रोबोट को लेबल वाले डेटा पर प्रशिक्षित करना (correct)

रोबोट को मैन्युअल रूप से प्रोग्राम करना

रोबोटिक्स में कंट्रोल की अवधारणा क्या है?

रोबोट को ह्यूमन-रोबोट इंटरैक्शन करना

रोबोट को ऑब्जेक्ट रिकॉग्निशन करना

रोबोट को मोशन प्लानिंग करना

रोबोट के मूवमेंट्स को नियंत्रित करना (correct)

रोबोटिक्स में न्यूरल नेटवर्क्स क्या हैं?

आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क्स जिन्हें डेटा से सीखने में सक्षम किया जाता है Signup and view all the answers

रोबोटिक्स में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के प्रकारों को उनके कार्य से मिलाएं:

मशीन लर्निंग = रोबोट्स को डेटा से सीखने में सक्षम बनाना कंप्यूटर विज़न = रोबोट्स को दृश्य डेटा को समझने में सक्षम बनाना नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग = रोबोट्स को मानव-जैसी भाषा को समझने और उत्पन्न करने में सक्षम बनाना डीप लर्निंग = रोबोट्स को ऑब्जेक्ट रिकग्निशन में सक्षम बनाना Signup and view all the answers

रोबोटिक्स में रीनफोर्समेंट लर्निंग क्या है?

रोबोट को रिवॉर्ड या पेनल्टी मिलने पर प्रशिक्षित करना Signup and view all the answers

रोबोटिक्स में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के अनुप्रयोगों को उनके कार्य से मिलाएं:

ऑटोनोमस सिस्टम = रोबोट्स को स्वतंत्र रूप से काम करने में सक्षम बनाना ह्यूमन-रोबोट इंटरैक्शन = रोबोट्स को मानव इशारों, आवाज़ के आदेशों और भावनाओं को समझने में सक्षम बनाना रोबोट लर्निंग = रोबोट्स को प्रदर्शन, नकल और पुरस्कार सीखने में सक्षम बनाना प्लानिंग और कंट्रोल = रोबोट्स को गति योजना और नियंत्रण में सक्षम बनाना Signup and view all the answers

रोबोटिक्स में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के टेक्नीक्स को उनके कार्य से मिलाएं:

डीप लर्निंग = ऑब्जेक्ट रिकग्निशन, सीन UNDERSTANDING और नियंत्रण नीतियों में उपयोग रीनफोर्समेंट लर्निंग = रोबोट ग्रास्पिंग, मैनिपुलेशन और नेविगेशन में उपयोग प्लानिंग और कंट्रोल = गति योजना, ट्रेजेक्टरी प्लानिंग और रोबोटिक सिस्टम के नियंत्रण में उपयोग मशीन लर्निंग = रोबोट्स को डेटा से सीखने में सक्षम बनाना Signup and view all the answers

रोबोटिक्स में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के लाभों को उनके कार्य से मिलाएं:

फैसले लेने में सक्षम = रोबोट्स को स्वतंत्र निर्णय लेने में सक्षम बनाना नवीन स्थितियों में अनुकूलन = रोबोट्स को नई स्थितियों के अनुकूल होने में सक्षम बनाना अनुभव से सीखना = रобोट्स को अनुभव से सीखने में सक्षम बनाना मानव इशारों को समझना = रोबोट्स को मानव इशारों, आवाज़ के आदेशों और भावनाओं को समझने में सक्षम बनाना Signup and view all the answers

रोबोटिक्स में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के घटकों को उनके कार्य से मिलाएं:

प्रोसेसिंग = रोबोट्स को sensor डेटा को संसाधित करने में सक्षम बनाना रीसनिंग = रोबोट्स को नई स्थितियों के अनुकूल होने में सक्षम बनाना एक्टिंग = रोबोट्स को अपने परिवेश में कार्य करने में सक्षम बनाना लर्निंग = रोबोट्स को अनुभव से सीखने में सक्षम बनाना Signup and view all the answers

Study Notes

Machine Learning in Robotics

What is Machine Learning in Robotics?

Machine learning in robotics is a subfield of artificial intelligence that enables robots to learn from data and improve their performance over time.
It involves training robots to perform tasks without being explicitly programmed for those tasks.

Types of Machine Learning in Robotics

Supervised Learning: The robot is trained on labeled data to learn a mapping between inputs and outputs.
Unsupervised Learning: The robot is trained on unlabeled data to discover patterns or structure.
Reinforcement Learning: The robot learns through trial and error by receiving rewards or penalties for its actions.

Applications of Machine Learning in Robotics

Object Recognition: Robots can learn to recognize objects and classify them into different categories.
Motion Planning: Robots can learn to plan and execute motion paths to avoid obstacles and reach goals.
Control: Robots can learn to control their movements and actions to achieve specific tasks.
Human-Robot Interaction: Robots can learn to understand and respond to human gestures, speech, and emotions.

Machine Learning Algorithms Used in Robotics

Neural Networks: Artificial neural networks can be used to learn complex patterns and relationships in data.
Deep Learning: A subfield of machine learning that involves the use of neural networks with multiple layers.
Support Vector Machines: A type of algorithm that can be used for classification and regression tasks.
Decision Trees: A type of algorithm that can be used for classification and regression tasks.

Challenges and Limitations of Machine Learning in Robotics

Data Quality: The quality of the data used to train the robot can significantly impact its performance.
Data Quantity: The amount of data required to train a robot can be large and difficult to collect.
Real-World Variability: Robots may encounter unexpected variations in the real world that can affect their performance.
Explainability: It can be difficult to understand why a machine learning algorithm is making certain decisions or taking certain actions.