オフライン強化学習（Offline RL）における過去データからの安全な利用と探索制限

オフライン強化学習（Offline RL）における過去データからの安全な利用と探索制限とは

オフライン強化学習（Offline RL）における過去データからの安全な利用と探索制限とは、エージェントが環境と直接対話することなく、収集済みの過去データセットのみを用いて学習を行うオフライン強化学習において、そのデータがカバーしていない未知の行動に対するリスクを最小限に抑えつつ、効果的に学習を進めるための課題と技術群を指します。親トピックである「探索と利用」がオンライン強化学習でエージェントが環境と対話しながら最適な行動を模索するのに対し、オフライン強化学習では新たな探索ができないため、既存データ範囲外の行動を避ける「探索制限」と、そのデータから信頼性高く方策を導き出す「安全な利用」が特に重要となります。これにより、実世界での安全性や信頼性を確保しながら、データ駆動型のAIシステムを構築することが可能になります。

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