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행동 복제 (BC)
행동 복제는 가장 단순한 형태의 모방 학습으로, 제어 정책이 전문가 시연을 모방하도록 훈련되는 지도 회귀 문제이다. 각 관찰된 상태에서 제어 정책의 출력과 전문가의 행동 사이의 예측 오차를 최소화한다. BC는 구현이 간단하고 데이터에 따라 잘 확장되지만, 분포 이동(distributional shift) 문제로 고통받는다 — 수정 피드백을 받지 않기 때문에 작은 오류가 로봇을 훈련 데이터에 없는 상태로 이동시키고, 이는 작업 실패로 이어질 수 있다. DAgger(Dataset Aggregation)와 GAIL 같은 기법들은 BC의 오류 누적 문제를 해결하기 위해 특별히 개발되었다. 실제 사례 보기: 우리의 데이터 수집 서비스 →