Odborné vysvětlení: Posilované učení na modelové bázi je přístup, kde si agent vytváří explicitní model prostředí, ve kterém operuje. Tento model zahrnuje přechodové funkce a funkce odměn. Agent využívá tento model k plánování a rozhodování, často pomocí simulací možných budoucích stavů. Techniky zahrnují Dyna-Q, PILCO (Probabilistic Inference for Learning Control) a Model-based Policy Optimization. Cílem je zlepšit efektivitu učení a generalizaci tím, že agent může “přemýšlet dopředu” a učit se z hypotetických scénářů.
Vysvětlení pro laiky: Posilované učení na modelové bázi je jako když se počítač učí vytvářet si vlastní “mapu” nebo “model” světa, ve kterém pracuje. Představte si, že se učíte hrát novou deskovou hru – místo pouhého hraní byste si nejprve vytvořili mentální model pravidel a možných tahů. Počítač podobně vytváří model svého prostředí, což mu umožňuje “přemýšlet dopředu” a plánovat své akce, aniž by musel vše zkoušet v reálném světě.
Model-based Reinforcement Learning is an approach where an agent creates an explicit model of the environment in which it operates. This model includes transition functions and reward functions. The agent uses this model for planning and decision-making, often through simulations of possible future states. Techniques include Dyna-Q, PILCO (Probabilistic Inference for Learning Control), and Model-based Policy Optimization. The goal is to improve learning efficiency and generalization by allowing the agent to “think ahead” and learn from hypothetical scenarios.
