이 튜토리얼에서는 온라인 프로세스 보상 학습(OPRL)을 사용하여 선호도로부터 단계별 보상 신호를 학습하는 방법에 대해 살펴볼 것이다. 희소 보상 강화 학습 과제를 해결하기 위해 궤적 선호도를 통해 밀도가 높은 단계별 보상 신호를 배우는 방법을 시연한다. 미로 환경 및 보상 모델 네트워크부터 선호도 생성, 훈련 루프 및 평가까지 각 구성 요소를 살펴보며 에이전트가 서서히 개선되는 과정을 관찰한다. 이 방법은 희소 보상 환경에서 보상 신호를 효과적으로 학습할 수 있는 중요한 방법이 될 수 있다. 최근의 연구 결과에서는 이러한 방법이 성공적으로 적용되었으며, 앞으로의 연구에서도 더 많은 발전이 기대된다.

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