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Ein neues Forschungsergebnis aus dem Bereich des Offline‑Reinforcement Learning (RL) zeigt, dass ein bayesscher Ansatz ohne konservative Einschränkungen die Leistung von Modellen deutlich steigern kann. Statt die Auswahl von Aktionen durch Straftermine oder kurze Planungszeiträume zu beschränken, modelliert die Methode eine Posteriorverteilung über mögliche Weltmodelle und trainiert einen Agenten, der auf der gesamten Historie basiert, um erwartete Belohnungen zu maximieren.

Offline-Reinforcement-Learning (RL) ist in der Praxis stark anfällig für Datenkorruption. Selbst die bislang robustesten Algorithmen scheitern, wenn Beobachtungen oder Mischungen von fehlerhaften Daten betroffen sind.

Offline‑Reinforcement‑Learning (RL) kämpft häufig mit unvollständigen Daten, weil große Expertendatensätze schwer zu beschaffen sind. Dadurch haben Agenten nur begrenzte Möglichkeiten, aus schlechten oder inkonsistenten Trajektorien zu lernen und ihre Leistung zu steigern. Die zentrale Frage lautet daher: Wie kann man wenige, aber wertvolle Expertenbeispiele optimal nutzen?