オフライン メタ強化学習 (Offline Meta-RL) は、オフライン強化学習 (Offline RL) とメタ強化学習 (Meta-RL) を組み合わせた新たな研究の方向性であり、この概念は 2020 年に DeepMind によって初めて明確に提案されました。そして新聞に掲載されました」オフラインのメタ強化学習』について詳しく解説しています。これは、オフライン データ (つまり、事前に収集され、オンライン インタラクションに依存しないデータ) を活用してモデルをトレーニングし、大規模なオンライン インタラクションを必要とせずに新しいタスクや環境に迅速に適応できるようにすることを目的としています。この方法は、医療、自動運転、その他の分野など、オンライン インタラクション コストが高いかリスクが高いシナリオに特に適しています。