Čo je RL založené na modeloch a aké má výhody oproti RL bez modelu?

Modelovo založené posilňovanie (RL) je prístup, pri ktorom agent stavia alebo používa model prostredia (prechodový model), aby predpovedal dôsledky svojich akcií. To umožňuje plánovanie a rozhodovanie pomocou simulácií v rámci modelu.

Na rozdiel od RL bez modelu, kde sa agent učí priamo z skúsenosti s interakciou s prostredím bez explicitného modelu, modelovo založené RL využíva model na efektívnejšie učenie.

Výhody modelovo založeného RL:

• Vyššia efektívnosť vzoriek — agent sa môže učiť rýchlejšie, pretože používa model na generovanie ďalších dát a plánovanie.
• Možnosť plánovania — možno predpovedať budúce stavy a vyberať optimálne akcie vopred.
• Flexibilita — pri zmene prostredia stačí aktualizovať model, nie celú stratégiu znovu trénovať.

Avšak, implementácia modelovo založeného RL je zložitejšia, pretože vyžaduje presné vytvorenie modelu prostredia, čo nie je vždy možné.

Príklad: v hre môže agent použiť fyzikálny model na simuláciu ťahov a výber najlepšej stratégie, namiesto toho, aby skúšal všetky akcie priamo v reálnej hre.