« Apprentissage par renforcement hors-ligne » : différence entre les versions
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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. --> | ||
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[https://arxiv.org/abs/2005.01643 Source : arxiv] | [https://arxiv.org/abs/2005.01643 Source : arxiv] | ||
Version du 16 juin 2023 à 14:20
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 par lots
apprentissage par renforcement différé
Anglais
offline reinforcement learning
offline RL
batch reinforcement learning
Contributeurs: Patrick Drouin, wiki
