오프라인 사후 학습
이미 수집된 로봇 동작 데이터를 사용하여 사전에 학습된 모델을 특정 작업이나 환경에 맞게 미세 조정하는 과정이다. 실시간 상호작용 없이 기록된 데이터만 활용하므로 안전하고 효율적이지만 데이터의 품질에 성능이 크게 좌우된다.