Domain-Adaptive Reinforcement Learning

কল্পনা করুন, একটি ফিজিক্স সিমুলেটরে (উৎস ডোমেইন) একটি রোবটকে প্রশিক্ষণ দেওয়া হচ্ছে এবং তারপরে এটিকে বাস্তব জগতে (লক্ষ্য ডোমেইন) স্থাপন করা হচ্ছে। সিমুলেটর বাস্তবতার নিখুঁত প্রতিরূপ না হওয়ায় রোবটের শেখা আচরণ প্রায়শই খারাপ হয়ে যায় — আলো, ঘর্ষণ, সেন্সর নয়েজ এবং বস্তুর ভর ভিন্ন হয়। ডোমেইন-অ্যাডাপ্টিভ RL এই ব্যবধান পূরণ করে প্রশিক্ষণের সময় দুটি পরিবেশের মধ্যে পার্থক্যকে স্পষ্টভাবে মডেলিং বা হ্রাস করার মাধ্যমে, যাতে নীতিটি যেখানে এটি সত্যিই গুরুত্বপূর্ণ সেখানে স্থাপন করা হলে কার্যকর থাকে। একই যুক্তি প্রযোজ্য NLP এজেন্টদের ক্ষেত্রে যারা একটি কর্পাসে প্রশিক্ষিত হয়ে অন্যটিতে ব্যবহৃত হয়, অথবা CV-ভিত্তিক কন্ট্রোলারদের ক্ষেত্রে যারা একটি ভিজ্যুয়াল স্টাইলে প্রশিক্ষিত হয়ে অন্যটিতে পরীক্ষা করা হয়।