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Apprentissage par renforcement en ligne
Apprentissage par renforcement où l'agent interagit activement avec l'environnement, collectant de nouvelles transitions et mettant à jour sa politique en temps réel. L'apprentissage en ligne peut atteindre des performances supérieures à l'apprentissage hors ligne en explorant des régions non couvertes dans les ensembles de données statiques, mais nécessite des mécanismes d'exploration sûre dans les environnements de robots physiques. Le transfert de simulation à réalité est souvent utilisé pour mener en toute sécurité la phase d'apprentissage en ligne en simulation.