Что такое model-based RL и в чём преимущества над model-free?

Model-based Reinforcement Learning (RL) — это подход, при котором агент строит или использует модель окружающей среды (transition model), чтобы предсказывать последствия своих действий. Это позволяет планировать и принимать решения, используя симуляции внутри модели.

В отличие от model-free RL, где агент учится напрямую на опыте взаимодействия с окружающей средой без явной модели, model-based RL использует модель для более эффективного обучения.

Преимущества model-based RL:

• Более высокая sample efficiency — агент может учиться быстрее, так как использует модель для генерации дополнительных данных и планирования.
• Возможность планирования — можно предсказывать будущие состояния и выбирать оптимальные действия заранее.
• Гибкость — при изменении среды достаточно обновить модель, а не переобучать всю стратегию.

Однако model-based RL сложнее реализовать, так как требует точного построения модели среды, что не всегда возможно.

Пример: в игре агент может использовать модель физики для симуляции ходов и выбора лучшей стратегии, вместо того чтобы пробовать все действия напрямую в реальной игре.