Que signifie "Sans modèle"?
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Les méthodes sans modèle sont des techniques en apprentissage machine et contrôle qui ne dépendent pas d’un modèle des dynamiques du système. Au lieu d’essayer de prédire comment le système va se comporter, ces méthodes apprennent directement de leurs interactions avec le système.
Comment ça marche
Dans une approche sans modèle, un agent apprend à prendre des actions en se basant sur les retours de l'environnement. En essayant différentes actions et en observant les résultats, l'agent améliore petit à petit sa prise de décision. Comme ça, il peut découvrir quelles actions mènent à de meilleurs résultats sans avoir besoin de comprendre les règles du système en détail.
Avantages
Un des principaux avantages des méthodes sans modèle, c'est leur simplicité. Elles peuvent être plus faciles à mettre en œuvre puisque ça ne nécessite pas de modèles complexes. En plus, elles fonctionnent bien dans des situations où c'est dur de construire un modèle précis de comment les choses fonctionnent.
Applications
Les techniques sans modèle sont utilisées dans divers domaines, y compris la robotique, les jeux vidéo et les systèmes de contrôle. Elles permettent aux systèmes d'apprendre de l'expérience, les rendant adaptables aux environnements et aux tâches changeantes.