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''' batch reinforcement learning'''
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<!-- Offline RL is a paradigm that learns exclusively from static datasets of previously collected interactions, making it feasible to extract policies from large and diverse training datasets. Effective offline RL algorithms have a much wider range of applications than online RL, being particularly appealing for real-world applications such as education, healthcare, and robotics. -->
<!-- Offline RL is a paradigm that learns exclusively from static datasets of previously collected interactions, making it feasible to extract policies from large and diverse training datasets. Effective offline RL algorithms have a much wider range of applications than online RL, being particularly appealing for real-world applications such as education, healthcare, and robotics. -->==Sources==
 
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[https://arxiv.org/abs/2005.01643  Source : arxiv]
[https://arxiv.org/abs/2005.01643  Source : arxiv]

Dernière version du 27 janvier 2024 à 15:56

Définition

Méthode d'apprentissage par renforcement où l'agent, plutôt que d'interagir en direct avec l'environnement, apprend à partir d'une série d'interactions stockées dans une base de données.

Compléments

Dans le cadre de l'apprentissage par renforcement hors-ligne, l'agent ne peut pas interagir directement avec l'environnement : une base de données d'interactions pour l'apprentissage lui est fournie au départ et il l'exploite pour apprendre une politique. Contrastant avec les algorithmes en-ligne, où l'agent interagit directement avec l'environnement, les algorithmes hors-ligne exploitent les exemples d'apprentissage dont ils disposent.

Français

apprentissage par renforcement hors-ligne

apprentissage par renforcement en lots

apprentissage par renforcement par lots

apprentissage par renforcement différé

Anglais

offline reinforcement learning

offline RL

batch reinforcement learning

Sources

Source : arxiv

Source : arxiv

Source : Wikipedia

Contributeurs: Patrick Drouin, wiki