Az utóbbi években a mesterséges intelligencia (MI) és a gépi tanulás területén egyre nagyobb hangsúlyt kap a megerősítéses tanulás (RL), különösen olyan rendszerekben, ahol a biztonság kiemelt jelentőséggel bír. A hagyományos RL-algoritmusok általában valós idejű környezetekben működnek, ahol a tanuló ügynökök a saját tapasztalataik alapján javítják teljesítményüket. Azonban a biztonságkritikus alkalmazások esetében, mint például az önvezető autók vagy az orvosi robotok, az élő tesztelés kockázatos lehet. Erre kínál megoldást az offline tanulás, amely fix, előre rögzített adatokból merít.
A legújabb módszerek egyike, amely ezen a területen előtérbe került, a konzervatív Q-tanulás (Conservative Q-Learning, CQL), amely a d3rlpy nevű könyvtárral kombinálva hatékonyan alkalmazható offline környezetekben. A CQL lényege, hogy csökkenti annak esélyét, hogy az ügynök túlzottan optimista döntéseket hozzon az ismeretlen szituációkban, így segítve a biztonságosabb működést.
Az offline megerősítéses tanulási folyamat során először egy egyedi környezetet hozunk létre, amely tükrözi a valós életbeli szituációkat, de veszély nélkül lehet benne kísérletezni. Ezután egy viselkedési adathalmazt generálunk, amelyet egy korlátozott szabályrendszer alapján állítunk össze. Ez a lépés azért fontos, mert a tanulás alapját stabil és megbízható adatoknak kell képezniük.
A következő lépésben kétféle modellt képezünk ki: egy viselkedésmásoló (Behavior Cloning, BC) alapmodellt és egy CQL ügynököt. A viselkedésmásolás során az ügynök megtanulja lemásolni az adathalmazban található mintákat, míg a CQL ügynök célja, hogy a lehető legkonzervatívabb módon optimalizálja a döntéshozatalt, elkerülve a kiugró, kockázatos lépéseket.
A d3rlpy könyvtár jelentőségét az adja, hogy könnyen kezelhető eszközöket biztosít az RL-modellek kifejlesztéséhez és finomhangolásához. Az offline megközelítés lehetővé teszi, hogy a fejlesztők különböző forgatókönyveket teszteljenek anélkül, hogy valódi hibáktól kellene tartaniuk, így a tanulási folyamat biztonságosabbá és költséghatékonyabbá válik.
Összességében a konzervatív Q-tanulás és az offline megerősítéses tanulás ötvözése a jövőben jelentős előnyöket kínálhat a biztonságkritikus területeken, ahol a hibák elkerülése létfontosságú. Az ilyen módszerek alkalmazása új távlatokat nyithat az MI és a gépi tanulás gyakorlati
