로봇 제어를 위한 정책 학습 방법에 대한 연구개발 경험을 구체적으로 설명해 주세요.

로봇 제어 정책 학습 실험에서 같은 코드와 같은 데이터로 실험을 반복했는데 결과가 매번 달라지는 문제를 경험했습니다. 강화학습의 특성상 난수에 따라 결과가 달라지는데, 난수 시드를 고정하지 않고 실험을 여러 번 돌리다 보니 어떤 실험 결과가 실제 성능을 반영하는지 판단하기 어려운 상황이 됐습니다. 가장 좋은 결과를 선택적으로 보고하면 실제 성능보다 높게 평가되는 문제가 생긴다는 것을 알게 됐습니다. 이후에는 난수 시드를 고정하고 같은 설정으로 여러 번 실행한 평균과 표준편차를 함께 보고하는 방식으로 바꿨습니다. 연구에서 좋은 결과를 내는 것만큼이나 그 결과가 얼마나 신뢰할 수 있는지를 함께 보여주는 것이 중요하다는 것을 이 경험에서 배웠습니다.