Какво е моделно базирано RL и какви са предимствата му пред безмоделното?

Моделно базираното обучение с подсилване (RL) е подход, при който агентът изгражда или използва модел на околната среда (преходен модел), за да предсказва последиците от действията си. Това позволява планиране и вземане на решения чрез симулации в рамките на модела.

За разлика от RL без модел, където агентът учи директно от опита си с взаимодействие с околната среда без явен модел, моделно базираното RL използва модела за по-ефективно обучение.

Предимства на моделно базираното RL:

• По-висока ефективност на пробите — агентът може да учи по-бързо, тъй като използва модела за генериране на допълнителни данни и планиране.
• Възможност за планиране — може да се предвиждат бъдещи състояния и да се избират оптимални действия предварително.
• Гъвкавост — при промяна на средата, достатъчно е да се актуализира моделът, а не цялата стратегия.

Въпреки това, реализирането на моделно базирано RL е по-сложно, тъй като изисква точно изграждане на модел на средата, което не винаги е възможно.

Пример: в игра, агентът може да използва модел на физиката за симулация на ходове и избор на най-добра стратегия, вместо да пробва всички действия директно в реалната игра.