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온라인 강화학습
에이전트가 환경과 적극적으로 상호작용하여 새로운 전이를 수집하고 정책을 실시간으로 업데이트하는 강화학습. 온라인 강화학습은 정적 데이터셋에서 다루지 않은 영역을 탐색함으로써 오프라인 강화학습보다 높은 성능을 달성할 수 있지만, 물리적 로봇 설정에서 안전한 탐색 메커니즘이 필요함. 시뮬레이션-현실 이전(sim-to-real transfer)은 온라인 강화학습 단계를 안전하게 시뮬레이션에서 수행하기 위해 자주 사용됨.