Czym jest RL oparty na modelach i jakie ma przewagi nad RL bez modelu?

Modelowe uczenie się przez wzmocnienie (RL) to podejście, w którym agent tworzy lub korzysta z modelu otoczenia (model przejścia), aby przewidywać skutki swoich działań. Pozwala to na planowanie i podejmowanie decyzji, korzystając z symulacji w ramach modelu.

W odróżnieniu od RL bez modelu, gdzie agent uczy się bezpośrednio na podstawie doświadczenia interakcji z otoczeniem bez wyraźnego modelu, RL oparty na modelu wykorzystuje model do bardziej efektywnego uczenia się.

Zalety RL opartego na modelu:

• Wyższa efektywność próbkowania — agent może uczyć się szybciej, ponieważ korzysta z modelu do generowania dodatkowych danych i planowania.
• Możliwość planowania — można przewidywać przyszłe stany i wybierać optymalne działania z wyprzedzeniem.
• Elastyczność — przy zmianie środowiska wystarczy zaktualizować model, a nie ponownie trenować całą strategię.

Jednak RL oparty na modelu jest trudniejszy do wdrożenia, ponieważ wymaga dokładnego zbudowania modelu środowiska, co nie zawsze jest możliwe.

Przykład: w grze agent może korzystać z modelu fizyki do symulacji ruchów i wyboru najlepszej strategii, zamiast próbować wszystkie działania bezpośrednio w rzeczywistej grze.