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Quando os dados reais são escassos, uma seleção criteriosa agrega mais valor aos dados simulados do que o volume bruto. A utilidade baseada em influência e a cobertura oferecem uma abordagem de ciclo fechado para selecionar demonstrações que de fato se transferem para robôs reais.
Página do projeto: https://t.co/MH0EtHzwbl
Artigo: https://t.co/chC7Y4qYwh
Quando os dados reais são escassos, uma seleção criteriosa agrega mais valor aos dados simulados do que o volume bruto. A utilidade baseada em influência e a cobertura oferecem uma abordagem de ciclo fechado para selecionar demonstrações que de fato se transferem para robôs reais.
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