Retour à Glossary
Efficacité d'échantillonnage
La quantité de données (interactions avec l'environnement, démonstrations ou échantillons d'entraînement) requise pour atteindre un niveau de performance donné. Les algorithmes efficaces en échantillonnage apprennent plus rapidement à partir de moins de données. En robotique, l'efficacité d'échantillonnage est cruciale car la collecte de données dans le monde réel est coûteuse et lente. Le RL hors-ligne, le RL basé sur modèle, l'augmentation de données et le pré-entraînement améliorent tous l'efficacité d'échantillonnage.