Apprentissage par renforcement basé sur un modèle

L'apprentissage par renforcement basé sur un modèle est une méthode qui combine l'apprentissage de modèles et l'apprentissage par renforcement en construisant un modèle dynamique de l'environnement pour prédire les états futurs et les récompenses, optimisant ainsi le processus de prise de décision. Son objectif est d'améliorer l'efficacité de l'apprentissage et les capacités de généralisation, réduisant la dépendance à l'égard de grandes quantités de données d'échantillonnage. Cette approche présente une valeur d'application importante dans des domaines tels que le contrôle robotique, la conduite autonome et la gestion de systèmes complexes.