Возможно, имелось в виду влияние модели поведения на эффективность обучения с подкреплением (Reinforcement Learning). 13

В основе этого метода лежит идея, что обучаемая система учится на своём опыте, экспериментируя с разными стратегиями. 1 Система получает обратную связь в виде вознаграждения или штрафа за свои действия и постепенно вырабатывает оптимальный способ поведения. 1

Некоторые факторы, влияющие на эффективность обучения с подкреплением:

• Обусловленность подкрепления. 5 Эффективность будет выше, если подкрепление предоставляется только за то поведение, которое требуется усилить. 5 Если одно и то же подкрепление давать за разные поведения, то эффективность будет ниже. 5
• Незамедлительность подкрепления. 5 Подкрепление должно быть предоставлено сразу же после желаемого поведения, буквально в течение нескольких секунд. 5 Чем больше промежуток времени между поведением и подкреплением, тем эффективность подкрепления ниже. 5
• Размер подкрепления. 5 Если размер подкрепления слишком мал, то оно почти не усилит целевое поведение. 5 Если размер подкрепления слишком велик, то быстро произойдёт насыщение, и подкрепление потеряет свою эффективность. 5
• Депривация. 5 Это отсутствие доступа к тому, что очень хочется. 5 Например, если ребёнок давно не играл на компьютере, то доступ к компьютерным играм будет мощным подкреплением. 5 Если же ребёнок может в любое время включить компьютер и поиграть, то доступ к компьютерным играм будет мало усиливать поведение, после которого он предоставлен. 5

Обучение с подкреплением демонстрирует особую эффективность в задачах, требующих последовательного принятия решений с учётом их отложенных последствий. 3 Агенты оценивают не мгновенную выгоду, а совокупный ожидаемый результат всей цепочки действий, что позволяет находить стратегии с максимальным долгосрочным эффектом. 3