Qu'est-ce que la randomisation de domaine?

La randomisation de domaine est une méthode dans le domaine de l'apprentissage automatique et de la robotique, qui consiste à augmenter artificiellement la diversité des données lors de l'entraînement du modèle en modifiant aléatoirement les paramètres de l'environnement de simulation. L'objectif est de rendre le modèle plus robuste face aux variations du monde réel et d'améliorer sa capacité de généralisation.

Par exemple, lors de l'entraînement d'un robot dans un simulateur, on peut changer aléatoirement l'éclairage, les textures, la position des objets, le bruit des capteurs et d'autres paramètres. Grâce à cela, le modèle ne s'ajuste pas excessivement aux conditions spécifiques du simulateur et se transfère mieux aux tâches réelles, où les conditions peuvent différer considérablement de celles de l'entraînement.

C'est particulièrement utile en robotique, où la collecte d'une grande quantité de données réelles est coûteuse et laborieuse, et la simulation avec la randomisation de domaine aide à préparer le robot pour le monde réel.