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Online-RL
Verstärkungslernen, bei dem der Agent aktiv mit der Umgebung interagiert, neue Übergänge sammelt und seine Politik in Echtzeit aktualisiert. Online-RL kann eine höhere Leistung als Offline-RL erreichen, indem es Regionen erkundet, die in statischen Datensätzen nicht abgedeckt sind, erfordert aber sichere Explorationsmechanismen in physischen Roboterumgebungen. Sim-zu-Real-Transfer wird häufig verwendet, um die Online-RL-Phase sicher in der Simulation durchzuführen.