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데이터 플라이휠
배포된 로봇 제어정책이 새로운 상호작용 데이터를 생성하고, 이를 사용하여 제어정책을 개선하고, 더 나은 데이터를 생성하는 선순환입니다. 이 개념은 실제 로봇 학습 시스템의 핵심입니다 — 각 배포 사이클이 훈련 데이터셋에 추가됩니다. 자기 개선 루프, 능동 학습, 플릿 학습은 데이터 플라이휠을 구동하는 메커니즘입니다.
배포된 로봇 제어정책이 새로운 상호작용 데이터를 생성하고, 이를 사용하여 제어정책을 개선하고, 더 나은 데이터를 생성하는 선순환입니다. 이 개념은 실제 로봇 학습 시스템의 핵심입니다 — 각 배포 사이클이 훈련 데이터셋에 추가됩니다. 자기 개선 루프, 능동 학습, 플릿 학습은 데이터 플라이휠을 구동하는 메커니즘입니다.