Ce este RL bazat pe modele și care sunt avantajele sale față de cel fără modele?

Învățarea prin întărire bazată pe model (RL) este o abordare în care agentul construiește sau utilizează un model al mediului (model de tranziție) pentru a prezice consecințele acțiunilor sale. Acest lucru permite planificarea și luarea deciziilor folosind simulări în interiorul modelului.

Spre deosebire de RL fără model, unde agentul învață direct din experiența interacțiunii cu mediul fără un model explicit, RL bazat pe model folosește modelul pentru o învățare mai eficientă.

Avantajele RL bazat pe model:

• Eficiență mai mare a eșantionului — agentul poate învăța mai rapid, deoarece folosește modelul pentru a genera date suplimentare și pentru planificare.
• Capacitatea de planificare — se pot prezice stări viitoare și alege acțiuni optime în avans.
• Flexibilitate — la schimbarea mediului, trebuie doar actualizat modelul, nu întreaga strategie.

Totuși, implementarea RL bazat pe model este mai dificilă, deoarece necesită construirea precisă a unui model al mediului, ceea ce nu este întotdeauna posibil.

Exemplu: în joc, agentul poate folosi un model de fizică pentru a simula mutările și a alege cea mai bună strategie, în loc să încerce toate acțiunile direct în jocul real.