実システム制御への応用

深層強化学習の実システム制御への応用において、自動運転や医療など現実の世界で学習を行うことがリスクの観点から難しい場合は「オフライン強化学習」が望まれます。

これは過去に収集したデータのみを用いてシミュレータ上で環境を再現し、その中でエージェントに強化学習を行わせるというものです。この際、データは現実世界で収集したものを用いることで、シミュレータとリアルのギャップを小さくするのが特徴です。

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クイズ

強化学習はオフライン強化学習とオンライン強化学習に大別される。オフライン強化学習について述べたものとして最も適切な選択肢を一つ選べ。

オンライン強化学習と違い、教師データがないと学習ができないのが特徴である
実世界での学習はリスクやコストが高い問題に対するアプローチとして有効であるので、自動運転等へ応用されている
実世界からフィードバックを受けながら目的関数を最適化するという手法である
探索のパターンが膨大になりすぎるため、オンライン強化学習に比べて計算コストは高くなる傾向にある

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オフライン強化学習は過去のデータだけで強化学習を行います。例えば医療の現場では実際の環境と相互作用させて強化学習するのはリスクが大きく現実的でないため、オフライン強化学習を用いるのが良いと考えられます。
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