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こんにちは、明日やってくる「現実世界の動的システムに関する補強学習」に関するセミナーがあります。トピックをよりよく理解するために、強化学習における「現実ギャップ」（RG）の概念を理解したいと思います。簡単な説明を提供し、それを対処または軽減する方法をいくつか紹介できますか？
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もちろん！「リアリティギャップ」（RG）とは、シミュレートされた環境で訓練された強化学習（RL）エージェントの動作と、実際の環境でのその動作の違いを指します。このギャップは、シミュレーションと現実世界の間の物理的特性、ダイナミクス、および感覚入力の違いによって引き起こされます。

RLの現実のギャップに対処または緩和する方法は次のとおりです。

転送学習：このアプローチは、シミュレートされた環境で事前に訓練されたモデルを使用し、実際のデータでそれらを微調整してRGを削減します。

ドメインのランダム化：このアプローチでは、シミュレーションの特定の側面をランダム化して、現実の世界により類似しているため、RLエージェントが実際の変動に対してより堅牢になります。

モデルベースのRL：このアプローチは、実際の環境のモデルを使用してRLエージェントを訓練し、RGを削減します。

マルチタスク学習：このアプローチは、複数のタスクでRLエージェントを訓練し、新しい環境に一般化する能力を高め、RGを削減します。

ハイブリッドシステム：このアプローチは、モデルベースとモデルのないRL技術を組み合わせて、現実世界のRLエージェントのパフォーマンスを改善し、RGを削減します。

RLを実際のアプリケーションに展開する際にRGを考慮し、適切な手法を使用してそれを軽減することが重要です。
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私のセミナーでは、ハンバーガーを調理するロボットアームの例を使用する予定です。
この例で現実のギャップがどのように可能かの例を教えていただけますか？