Offline Rl

Offline Reinforcement Learning (Offline RL) ist eine Methode des Reinforcement Learnings, die auf einem festen Datensatz trainiert wird, ohne die Notwendigkeit einer Echtzeit-Interaktion mit der Umgebung. Das Ziel von Offline RL besteht darin, Entscheidungsstrategien durch die Nutzung historischer Daten zu optimieren, um die Leistung des Modells in neuen Umgebungen zu verbessern. Offline RL hat erhebliche Anwendungspotenzial in Bereichen wie Spielen, Empfehlungssystemen und autonomen Fahrzeugen, indem es Probleme hoher Datensammlungskosten und geringer Sicherheit im Online-Lernen effektiv löst.