რა არის მოდელზე დაფუძნებული RL და რა სარგებელი აქვს მას მოდელ-უფრო?

მოდელზე დაფუძნებული გამაძლიერებელი სწავლება (RL) არის მიდგომა, სადაც აგენტი აშენებს ან იყენებს გარემოს (გადამისვლის მოდელი) მოდელს, რათა წინასწარ იფიქროს თავისი მოქმედებების შედეგები. ეს საშუალებას აძლევს გეგმავდეს და მიიღოს გადაწყვეტილებები მოდელის შიგნით სიმულაციებით.

მოდელ-ბაზირებული RL-ის უპირატესობები:

• უფრო მაღალი ნიმუშის ეფექტურობა — აგენტი შეიძლება უფრო სწრაფად ისწავლოს, რადგან იყენებს მოდელს დამატებითი მონაცემების გენერირებისთვის და დაგეგმვისთვის.
• გეგმვის შესაძლებლობა — შესაძლებელია მომავალი მდგომარეობების წინასწარ პროგნოზირება და ოპტიმალური მოქმედებების წინასწარ არჩევა.
• მოწესრიგებულობა — გარემოს ცვლილებისას, საკმარისია მოდელის განახლება, მთელი სტრატეგიის თავიდან სწავლა საჭირო არ არის.

თუმცა, მოდელზე დაფუძნებული RL-ის განხორციელება უფრო რთულია, რადგან საჭიროებს გარემოს ზუსტი მოდელის შექმნას, რაც ყოველთვის არ არის შესაძლებელი.

მაგალითი: თამაშში, აგენტი შეიძლება გამოიყენოს ფიზიკის მოდელი მოძრაობების სიმულაციისთვის და საუკეთესო სტრატეგიის არჩევისთვის, ნაცვლად იმისა, რომ პირდაპირ სცადოს ყველა მოქმედება რეალურ თამაშში.