데이터 센서링으로 인한 일반화 오차 한계

센서링된 피드백으로 인한 데이터 비독립성이 기계 학습 모델의 일반화 성능 보장에 미치는 영향을 분석하고, 탐험 기법을 통해 이를 완화할 수 있는 방법을 제시한다.