시뮬레이션 기반 학습
시뮬레이션 기반 학습은 실제 환경 대신 시뮬레이터에서 에이전트를 동작시켜 관찰과 행동 데이터를 수집하고 정책을 학습시키는 방법론이다. 본문에서는 Rocket League 시뮬레이터로 10k 시간 분량의 플레이를 생성하여 모델 학습에 사용한 것이 이에 해당한다. 현실-시뮬레이션 갭을 관리하면서 대규모 데이터 확보가 가능한 점이 장점이다.