Model əsaslı RL nədir və modelsizə nisbətən hansı üstünlükləri var?

Model əsaslı Gücləndirmə Öyrənməsi (RL) — agentin ətraf mühitin (keçid modeli) modelini qurduğu və ya istifadə etdiyi yanaşmadır; bu, onun hərəkətlərinin nəticələrini proqnozlaşdırmağa imkan verir. Bu, model daxilində simulasiya istifadə edərək planlaşdırma və qərar qəbul etməyə imkan verir.

Modelsiz RL-dən fərqli olaraq, burada agent birbaşa ətraf mühitlə qarşılıqlı əlaqə təcrübəsindən öyrənir və açıq modelə malik deyil, model əsaslı RL isə daha səmərəli öyrənmə üçün modeli istifadə edir.

Model əsaslı RL-in üstünlükləri:

• Daha yüksək nümunə səmərəliliyi — agent əlavə məlumatlar yaratmaq və planlaşdırmaq üçün modeli istifadə etdiyindən daha sürətli öyrənə bilər.
• Planlaşdırma imkanı — gələcək vəziyyətləri proqnozlaşdırmaq və optimal hərəkətləri əvvəlcədən seçmək mümkündür.
• Çeviklik — mühit dəyişdikdə, yalnız modeli yeniləmək kifayətdir, bütün strategiyanı yenidən öyrətməyə ehtiyac yoxdur.

Lakin, model əsaslı RL-i həyata keçirmək daha çətindir, çünki mühitin dəqiq modelini qurmaq tələb olunur, bu hər zaman mümkün olmaya bilər.

Nümunə: oyunda agent fizika modelindən istifadə edərək hərəkətləri simulyasiya edə və ən yaxşı strategiyanı seçə bilər, birbaşa real oyunda bütün hərəkətləri sınamaq yerinə.