오프라인 강화학습

오프라인 강화학습(Offline RL)은 환경과 실시간으로 상호작용하지 않고 고정된 데이터셋을 사용하여 학습하는 강화학습 방법입니다. 이 기법의 목적은 과거 데이터를 활용하여 의사결정 정책을 최적화하고, 새로운 환경에서 모델의 성능을 향상시키는 것입니다. 오프라인 강화학습은 게임, 추천 시스템, 자율 주행 등 다양한 분야에서 높은 적용 가치를 가지고 있으며, 온라인 학습에서 발생하는 높은 데이터 수집 비용과 낮은 안전성 문제를 효과적으로 해결할 수 있습니다.