Алгоритм off-policy - это алгоритм обучения с подкреплением, который может учиться из опыта, даже когда агент не следует оптимальной политике. Это означает, что алгоритм может учиться из опыта, даже когда он не принимает наилучшие действия в каждой ситуации. Алгоритмы on-policy, напротив, могут учиться только из опыта, когда агент следует оптимальной политике. Это означает, что они могут быть менее эффективными, чем алгоритмы off-policy, в ситуациях, когда оптимальная политика неизвестна или труднодоступна. Вот несколько примеров алгоритмов off-policy: - Q-learning - SARSA - Expected SARSA - Double...