¿Qué es el RL basado en modelos y cuáles son sus ventajas sobre el sin modelo?

El aprendizaje por refuerzo basado en modelos (RL) es un enfoque en el que el agente construye o utiliza un modelo del entorno (modelo de transición) para predecir las consecuencias de sus acciones. Esto permite planificar y tomar decisiones utilizando simulaciones dentro del modelo.

A diferencia del RL sin modelo, donde el agente aprende directamente de la experiencia de interacción con el entorno sin un modelo explícito, el RL basado en modelos utiliza el modelo para un aprendizaje más eficiente.

Ventajas del RL basado en modelos:

• Mayor eficiencia en muestras — el agente puede aprender más rápido, ya que usa el modelo para generar datos adicionales y planificar.
• Capacidad de planificación — se pueden predecir estados futuros y seleccionar acciones óptimas con anticipación.
• Flexibilidad — al cambiar el entorno, basta con actualizar el modelo en lugar de volver a entrenar toda la estrategia.

Sin embargo, el RL basado en modelos es más difícil de implementar, ya que requiere construir con precisión un modelo del entorno, lo cual no siempre es posible.

Ejemplo: en un juego, el agente puede usar un modelo de física para simular movimientos y elegir la mejor estrategia, en lugar de probar todas las acciones directamente en el juego real.