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샘플 효율성
주어진 성능 수준을 달성하는 데 필요한 데이터(환경 상호작용, 시연, 또는 학습 샘플)의 양입니다. 샘플 효율적 알고리즘은 더 적은 데이터에서 더 빠르게 학습합니다. 로봇공학에서 샘플 효율성은 실제 데이터 수집이 비용이 많이 들고 느리기 때문에 중요합니다. 오프라인 RL, 모델 기반 RL, 데이터 증강, 사전학습 모두 샘플 효율성을 개선합니다.
주어진 성능 수준을 달성하는 데 필요한 데이터(환경 상호작용, 시연, 또는 학습 샘플)의 양입니다. 샘플 효율적 알고리즘은 더 적은 데이터에서 더 빠르게 학습합니다. 로봇공학에서 샘플 효율성은 실제 데이터 수집이 비용이 많이 들고 느리기 때문에 중요합니다. 오프라인 RL, 모델 기반 RL, 데이터 증강, 사전학습 모두 샘플 효율성을 개선합니다.