Модель негизделген RL деген эмне жана ал модельсизден кандай артыкчылыктарга ээ?

Модель негизделген күчөтүү үйрөнүү (RL) — бул агенттин айлана-чөйрөнүн (өткүш моделин) түзүү же колдонуу аркылуу өз аракеттеринин натыйжаларын алдын ала болжаган ыкма. Бул моделдин ичинде симуляциялар аркылуу пландоо жана чечим кабыл алуу мүмкүнчүлүгүн берет.

Модельсиз RL менен айырмаланып, бул жерде агент түздөн-түз айлана-чөйрө менен өз ара аракеттенүү тажрыйбасынан үйрөнөт жана ачык моделге ээ эмес, моделге негизделген RL болсо натыйжалуу үйрөнүү үчүн моделди колдонуп жатат.

Моделге негизделген RLдин артыкчылыктары:

• Жогорку үлгү натыйжалуулугу — агент моделди колдонуп кошумча маалыматтарды түзүү жана пландоо үчүн тезирээк үйрөнө алат.
• Пландоо мүмкүнчүлүгү — келечектеги абалдарды алдын ала болжап, оптималдуу аракеттерди алдын ала тандай алат.
• Ийкемдүүлүк — айлана-чөйрө өзгөргөндө, моделди жаңыртуу жетиштүү, бүт стратегияны кайра үйрөтүүнүн кереги жок.

Бирок, моделге негизделген RLди ишке ашыруу кыйын, анткени айлана-чөйрөнүн так моделин түзүү талап кылынат, бул ар дайым мүмкүн эмес.

Мисал катары: оюнда агент физика моделин колдонуп, кыймылдарды симуляциялап, эң жакшы стратегияны тандай алат, түздөн-түз чын оюнда бардык аракеттерди сынап көрүүдөн алыс.