什么是离线 RL？ 离线强化学习 (RL) 是一种机器学习方法，其中智能体使用过去的固定数据集来学习策略（一种决策策略），而无需在训练期间与环境交互。与传统的 RL（智能体通过试错不断探索环境）不同，离线 RL 仅依赖于预先收集的数据。 这些数据可能来自人工演示、历史日志或其他记录交互的来源。例如，机器人可以使用过去的运动日志来学习如何在仓库中导航，或者推荐系统可以使用历史用户交互数据来优化决策。主要区别在于智能体无法实时实验，这带来了独特的挑战和限制。
优势与挑战 离线 RL 在实时交互成本高昂、有风险或不切实际的情况下特别有用。例如，在物理环境中训练自动驾驶汽车存在安全风险，但离线 RL 允许智能体从现有的驾驶数据中学习。另一个例子是医疗保健，其中使用历史患者记录来训练治疗策略可以避免患者暴露于未经测试的行动。然而，一个主要的挑战是分布偏移：智能体学习的策略可能会产生与数据集中不同的操作，从而导致部署时的性能不可预测。为了解决这个问题，诸如批量约束 Q 学习 (BCQ) 之类的算法将智能体限制为与数据集相似的操作，而保守 Q 学习 (CQL) 会惩罚对未见操作的过度估计。这些技术旨在确保策略基于数据已证实的有效行为。
应用场景与注意事项 应用离线 RL 的开发人员必须优先考虑数据质量和覆盖范围。例如，在有偏差的用户数据上训练的推荐系统可能会强化过时的偏好，而在有限的运动数据上训练的机器人可能会在未见场景中失败。诸如 D4RL 基准测试套件之类的工具可帮助标准化数据集评估和算法测试。在实施离线 RL 时，主要考虑因素包括选择能够处理稀疏或次优数据的算法（例如，隐式 Q 学习）、尽可能通过模拟验证策略，以及平衡探索约束与性能目标。虽然离线 RL 避免了实时探索的成本，但它需要仔细的工程设计，以确保数据集准确地表示问题空间，并且算法能够有效地泛化，而不会超出数据的边界。