Offline Rl

L'apprentissage par renforcement hors ligne (Offline RL) est une méthode d'apprentissage par renforcement qui s'entraîne sur un jeu de données fixe sans nécessiter d'interaction en temps réel avec l'environnement. Son objectif est d'optimiser les politiques de prise de décision en exploitant des données historiques, ce qui améliore les performances du modèle dans de nouveaux environnements. L'Offline RL présente une valeur d'application importante dans des domaines tels que les jeux vidéo, les systèmes de recommandation et la conduite autonome, en résolvant efficacement les problèmes liés aux coûts élevés de collecte de données et à la faible sécurité associés à l'apprentissage en ligne.