2010년에 제안된 모방 학습(IL)은 전문가의 시연을 통해 학습하여 전략을 습득하는 방법입니다. 기존의 강화 학습과 달리, IL은 명시적인 보상 함수를 필요로 하지 않습니다. 대신 전문가의 행동을 기반으로 무엇을 해야 할지 직접 학습합니다.

모방 학습은 주로 행동 복제, 역 강화 학습, DAgger 알고리즘, 생성적 적대적 모방 학습 등의 여러 방법을 포함하며, 자율 주행 및 로봇 제어와 같은 많은 분야에서 널리 사용되고 있습니다.