On-Policy vs. Off-Policy: Die grundlegende Weichenstellung im Reinforcement Learning
Warum es zählt
Das Verständnis dieser Unterscheidung ist praxisrelevant für RL-Anwendungen mit teuren oder risikobehafteten Daten – z.B. Robotik oder Safety-kritische Systeme – da sie Exploration, Datenseffizienz und Trainingsstabilität direkt beeinflusst.
— Lumeric Redaktion
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