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エピソード
エピソードは、初期状態からタスク成功、失敗、またはタイムアウトまでの、単一の完全なタスク試行です。強化学習では、エージェントは1つのエピソードの間、環境と相互作用し、報酬を蓄積してから、環境がリセットされます。模倣学習では、記録された各デモンストレーションが1つのエピソードを構成します。エピソードはロボット学習データセットの基本単位です。1,000エピソードのデータセットには、関連する観測、アクション、および結果を伴う1,000のタスク試行が含まれます。エピソード長、リセット条件、および成功基準は、一貫したデータ収集を確保するために正確に定義する必要があります。 実際の例を見る：データ収集サービス →