Hieronder volgt een instructie die een taak beschrijft, gekoppeld aan een input die verdere context biedt. Schrijf een antwoord dat het verzoek op de juiste manier afvult.

### Instructie:
Wat zijn de uitdagingen en beperkingen bij het toepassen van versterkingsleren op echte problemen en hoe kunnen deze worden overwonnen?

###

### Antwoord:
Wat zijn de uitdagingen en beperkingen bij het toepassen van versterkingsleren op echte problemen en hoe kunnen deze worden overwonnen?
#### Uitdagingen met het verzamelen van reële trajecten Voor veel echte wereldtaken kan het zeer tijdrovend, kostbaar en gevaarlijk zijn om trajecten te verzamelen die beginnen met een beleid dat willekeurige acties neemt.Verschillende mogelijke manieren om dit te verzachten zijn onder meer het opleiden van uw beleid in een handgemaakte simulatie, zoals in het papier _Oplossen Rubik kubus met een Robot Hand_, het leren van een wereldmodel van de echte wereld trajecten, dan het uitvoeren van model-vrij RL op het geleerde model om uw leersnelheid te ontkoppelen van de snelheid waarmee uw fysieke robot kan bewegen, zoals in het papier _DayDreamer: World Models of Physical Robot Learning_, en tenslotte, het creëren van een eerste beleid met behulp van behavior clonen of of of offline versterking van kennis van trajecten die door een deskundige menselijke tele-operationele robot worden geproduceerd.
Hieronder volgt een instructie die een taak beschrijft, gekoppeld aan een input die verdere context biedt. Schrijf een antwoord dat het verzoek op de juiste manier afvult.

### Instructie:
Wat zijn de uitdagingen en beperkingen bij het toepassen van versterkingsleren op echte problemen en hoe kunnen deze worden overwonnen?

###

### Antwoord:
#### Uitdagingen met het verzamelen van reële trajecten Voor veel echte wereldtaken kan het zeer tijdrovend, kostbaar en gevaarlijk zijn om trajecten te verzamelen die beginnen met een beleid dat willekeurige acties neemt.Verschillende mogelijke manieren om dit te verzachten zijn onder meer het opleiden van uw beleid in een handgemaakte simulatie, zoals in het papier _Oplossen Rubik kubus met een Robot Hand_, het leren van een wereldmodel van de echte wereld trajecten, dan het uitvoeren van model-vrij RL op het geleerde model om uw leersnelheid te ontkoppelen van de snelheid waarmee uw fysieke robot kan bewegen, zoals in het papier _DayDreamer: World Models of Physical Robot Learning_, en tenslotte, het creëren van een eerste beleid met behulp van behavior clonen of of of offline versterking van kennis van trajecten die door een deskundige menselijke tele-operationele robot worden geproduceerd.