¿Qué tipo de algoritmo de Machine Learning debería usar para un robot que ve?

Como otros han mencionado aquí, todo el campo de la visión por computadora existe para responder esta pregunta.

Un “robot que ve” como concepto general es probablemente un problema demasiado abstracto para ser definido. Sin embargo, podemos limitar el alcance de lo que este robot “ve” y centrarnos en problemas bien definidos. Detectar si existe un objeto (un automóvil, por ejemplo) en el campo de visión del robot es un problema bien estudiado y puede encontrar numerosos algoritmos para hacerlo. Una vez que este robot imaginario ha visto un automóvil frente a él, puede intentar identificar la marca del automóvil, lo cual es un problema de clasificación. También puede intentar estimar la distancia a este automóvil.

Cada uno de estos problemas implica múltiples pasos a resolver. En cada paso, hay una gran variedad de algoritmos para elegir y el algoritmo específico que funciona para usted depende del tipo de resultados esperados y de los datos disponibles.

Se está trabajando mucho en el uso de Deep Learning para extraer funciones en tiempo real de imágenes obtenidas por robots.

Una vez que recopila estas características, puede usar cualquier algoritmo de aprendizaje automático de la plataforma. Tradicionalmente, se sabe que las máquinas de vectores de soporte proporcionan un rendimiento superior.