Roadmap to Sample-Efficient Real-World Reinforcement Learning Workshop (R2RL)

Un atelier axé sur les goulets d'étranglement, les méthodes et la feuille de route pour rendre l'apprentissage par renforcement pratique sur de véritables robots. Cet atelier pose la question : Quels problèmes empêchent de rendre les algorithmes d'apprentissage par renforcement suffisamment efficaces en termes d'échantillons pour un déploiement dans le monde réel et sur quoi devons-nous nous concentrer au cours des prochaines années pour les résoudre ?