แนวคิดหลัก
실험적 탐색을 통해 실제 환경의 미지의 매개변수를 식별하고, 이를 활용하여 시뮬레이션 모델을 정확하게 구축한 후 실제 환경에서 효과적으로 작업을 수행할 수 있는 정책을 학습하는 방법론을 제안한다.
บทคัดย่อ
이 논문은 실제 환경에서의 데이터 수집을 통해 시뮬레이션 모델을 정확하게 구축하고, 이를 활용하여 실제 환경에서 효과적으로 작업을 수행할 수 있는 정책을 학습하는 방법론을 제안한다.
주요 내용은 다음과 같다:
실험적 탐색 단계: 실제 환경에서 Fisher 정보를 최대화하는 탐색 정책을 학습하여, 실제 환경의 미지의 매개변수를 효과적으로 식별할 수 있다.
시스템 식별 단계: 실험적 탐색을 통해 수집한 데이터를 활용하여 시뮬레이션 모델의 매개변수를 최적화함으로써, 실제 환경을 정확하게 모사할 수 있다.
작업 수행 단계: 최적화된 시뮬레이션 모델을 활용하여 실제 환경에서 효과적으로 작업을 수행할 수 있는 정책을 학습할 수 있다.
이러한 방법론을 통해 실제 환경에서 작업을 수행하기 위해 필요한 데이터를 최소화하면서도 높은 성능을 달성할 수 있다.
สถิติ
실제 환경에서 단 한 번의 탐색 데이터만으로도 시뮬레이션 모델을 정확하게 구축할 수 있다.
최적화된 시뮬레이션 모델을 활용하여 실제 환경에서 높은 성능의 작업 수행 정책을 학습할 수 있다.
คำพูด
"실험적 탐색을 통해 실제 환경의 미지의 매개변수를 식별하고, 이를 활용하여 시뮬레이션 모델을 정확하게 구축한 후 실제 환경에서 효과적으로 작업을 수행할 수 있는 정책을 학습하는 방법론을 제안한다."
"실제 환경에서 단 한 번의 탐색 데이터만으로도 시뮬레이션 모델을 정확하게 구축할 수 있다."
"최적화된 시뮬레이션 모델을 활용하여 실제 환경에서 높은 성능의 작업 수행 정책을 학습할 수 있다."