로봇 데이터셋의 비효율성에 대한 논의와 팀의 의견을 구하는 글입니다.
ML 학생들이 로봇 데이터셋을 다루며 느낀 비효율성을 공유하고 있습니다. 데이터가 다양한 형식과 기준을 가지고 있어 사용하기 어려운 상황을 제기하며, 로봇 팀들이 데이터 공유를 어떻게 생각하는지 질문합니다. 데이터의 상호운용성을 해결하는 것이 중요하다는 가설을 제기하며, 이를 위해 실험을 진행할 계획을 세우고 있습니다.
Discussion on the inefficiency of robotics datasets and seeking team opinions.
ML students share their observations regarding the inefficiencies in handling robotics datasets. They highlight the challenges posed by varying formats and standards, prompting questions about how robotics teams approach data sharing. They propose a hypothesis on the importance of data interoperability and plan to conduct an experiment to analyze public robotics datasets in a unified schema.