Cos'è il behavioral cloning rispetto a DAgger?

Il Clonamento Comportamentale (BC) è un metodo di addestramento degli agenti in cui il modello impara a riprodurre il comportamento di un esperto, utilizzando solo dati di dimostrazione (ad esempio, registrazioni di azioni umane). Il modello approssima direttamente la mappatura tra stati e azioni senza interazione aggiuntiva con l’ambiente.

DAgger (Dataset Aggregation) è un miglioramento del BC che risolve il problema dell’accumulo di errori durante l’applicazione sequenziale del modello. In DAgger, l’agente esegue azioni periodicamente, e un esperto le corregge, aggiungendo nuovi dati al set di addestramento. In questo modo, il modello impara non solo dalle dimostrazioni dell’esperto, ma anche dai propri errori, aumentando la robustezza e la qualità del comportamento.

Esempio:

• Clonamento Comportamentale: addestriamo una rete neurale sui dati "stato -> azione" dell’esperto.
• DAgger: avviamo l’agente, raccogliamo i suoi stati, l’esperto corregge le azioni, e aggiungiamo queste coppie al dataset per riaddestrare il modello.

In questo modo, DAgger permette di evitare l’accumulo di errori, caratteristico del semplice clonamento comportamentale.