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？
「現実のギャップ」は、現実の世界でのモデルの展開を防ぐ、実際の結果とシミュレートされた結果の矛盾です。
いくつかの手法を使用して、それを軽減できます。
*ドメインランダム化
*実際のパラメーターを使用して、シミュレーションの精度を向上させます
*シミュレーションでより正確なモデルを使用します