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Clonagem Comportamental (BC)
Clonagem comportamental é a forma mais simples de aprendizado por imitação: um problema de regressão supervisionada onde a política é treinada para imitar demonstrações de especialista minimizando o erro de predição entre a saída da política e a ação do especialista em cada estado observado. BC é fácil de implementar e escala bem com dados, mas sofre de deslocamento distribucional — porque nunca recebe feedback corretivo, pequenos erros fazem o robô visitar estados não presentes nos dados de treinamento, o que pode cascatear em falha de tarefa. Técnicas como DAgger (Dataset Aggregation) e GAIL foram desenvolvidas especificamente para abordar o problema de erro composto do BC. Veja isso na prática: nosso serviço de coleta de dados →