Некоторые преимущества подхода Model-Based Reinforcement Learning перед Model-Free:

• Эффективность обучения. 4 Модель позволяет агентам принимать более обоснованные решения с меньшим количеством взаимодействий, что приводит к более быстрой сходимости. 4
• Возможности планирования. 4 Подход позволяет агентам исследовать гипотетические результаты, что делает его подходящим для решения сложных задач, где необходимо предвидение. 4
• Адаптивность. 4 Модели можно обновлять, что позволяет агентам динамически адаптироваться к изменяющейся среде. 4

Некоторые недостатки подхода Model-Based Reinforcement Learning:

• Сложность. 2 Подход более сложный из-за необходимости изучать и поддерживать точную модель среды. 2
• Потребность в вычислительных ресурсах. 2 Обычно требуется больше вычислительных ресурсов из-за сложности обучения модели и планирования. 2
• Проблема выбора действий. 1 Нейросеть сама не предлагает никаких оптимальных действий, и приходится выбирать их из множества случайных вариантов. 1

Некоторые преимущества подхода Model-Free Reinforcement Learning:

• Простота. 2 Обычно проще в реализации, так как не требует обучения модели. 2
• Применимость. 5 Подход подходит для широкого спектра приложений, особенно в средах, которые трудно точно моделировать или когда недоступны вычислительные ресурсы для поддержания модели. 5
• Быстрое обучение. 4 Подход может быстро адаптироваться к изменяющейся среде, где построение надёжной модели может быть нецелесообразным. 4

Выбор между Model-Based и Model-Free Reinforcement Learning зависит от конкретных требований и ограничений приложения. 5