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RL Offline
Aprendizado por reforço a partir de um conjunto de dados fixo de transições previamente coletadas, sem qualquer interação adicional online com o ambiente. Algoritmos de RL offline (CQL, IQL, TD3+BC) lidam com o deslocamento de distribuição entre a política de comportamento que coletou os dados e a política aprendida. RL offline é atrativo para robótica porque evita as preocupações de segurança e o custo da exploração online.