Odborné vysvětlení: Offline posilované učení, také známé jako batch reinforcement learning, je přístup, kde se agent učí optimální strategii z předem shromážděného datasetu interakcí, bez přímé interakce s prostředím během tréninku. Využívá techniky jako conservative Q-learning a behavior regularization. Cílem je vyvinout efektivní strategie v situacích, kde přímá interakce s prostředím může být nebezpečná, nákladná nebo nepraktická.
Vysvětlení pro laiky: Offline posilované učení je jako učit se řídit auto pouze sledováním videí zkušených řidičů, aniž byste sami seděli za volantem. Místo učení se metodou pokus-omyl v reálném čase, počítač analyzuje velké množství předem nahraných dat o tom, jak experti řešili různé situace. To je užitečné v případech, kdy by bylo příliš nebezpečné nebo drahé nechat počítač experimentovat přímo v reálném světě, například při řízení složitých průmyslových procesů nebo v lékařství.
Offline Reinforcement Learning, also known as batch reinforcement learning, is an approach where an agent learns an optimal policy from a pre-collected dataset of interactions, without direct interaction with the environment during training. It uses techniques such as conservative Q-learning and behavior regularization. The goal is to develop effective strategies in situations where direct interaction with the environment may be dangerous, costly, or impractical.
