오프라인 학습

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머신러닝에서 오프라인 학습을 채용하는 시스템은 초기 훈련 단계가 완료되었을 때 목표 기능의 근사치를 변경하지 않는다.^{[citation needed]} 이 시스템들은 또한 전형적으로 열성적인 학습의 예들이다.^{[citation needed]}

온라인 학습에서는 가능한 요소 집합만 알려지고, 오프라인 학습에서는 요소들의 정체성과 그 요소들이 제시되는 순서를 학습자에게 알려준다.^[1]

로봇 제어 응용 프로그램

로봇의 학습 능력은 가치관으로 채워진 표(정보)를 만드는 것과 같다. 그렇게 하기 위한 한 가지 방법은 데모에 의한 프로그래밍이다. 여기서 식탁은 인간 스승에 의한 가치관으로 가득 차 있다. 시연은 궤적과 동일한 직접 수치 제어 정책 또는 사전에 주어진 간접 목적 함수로 제공된다.^[2]

오프라인 학습은 배치 모드에서 작동하고 있다. 1단계에서는 과제를 시연하고 표에 저장하며, 2단계에서는 로봇이 과제를 재현한다.^[3] 행동 시연과 스킬 재생 사이에 지연이 있기 때문에 파이프라인은 느리고 비효율적이다.^[4][5]

짧은 예를 들면 그 생각을 이해하는 데 도움이 될 것이다. 로봇이 작업을 수행한 후 벽을 학습해야 하며 로봇의 내부 테이블이 비어 있다고 가정하십시오. 로봇이 재생 모드에서 활성화되기 전에 인간 시승자가 동작을 가르쳐야 한다. 그는 원격 조작으로 로봇을 제어하고 있으며 학습 단계 중에 스킬 테이블이 생성된다. 로봇 제어 소프트웨어는 아무것도 하지 않고 있지만, 그 장치는 벽을 따라 운전하기 위한 포인팅 장치로 인간 운영자에 의해 활용되기 때문에 이 과정을 오프라인이라고 부른다.^[5]

참고 항목

• 온라인 학습, 반대 모델
• 지식의 증분 확장을 위한 학습 모델인 증분 학습

참조