Cosa significa "Senza Modello"?
Indice
I metodi senza modello sono tecniche di machine learning e controllo che non si basano su un modello della dinamica del sistema. Invece di cercare di prevedere come si comporterà il sistema, questi metodi imparano direttamente dalle interazioni con esso.
Come Funziona
In un approccio senza modello, un agente impara a prendere decisioni basate sui feedback dell'ambiente. Provando diverse azioni e osservando i risultati, l'agente migliora gradualmente il suo processo decisionale. In questo modo, riesce a capire quali azioni portano a risultati migliori senza bisogno di capire in dettaglio le regole del sistema.
Vantaggi
Uno dei principali vantaggi dei metodi senza modello è la loro semplicità. Possono essere più facili da implementare dato che non richiedono modelli complessi. Inoltre, funzionano bene in situazioni in cui è difficile costruire un modello preciso di come funzionano le cose.
Applicazioni
Le tecniche senza modello vengono utilizzate in vari campi, tra cui robotica, gaming e sistemi di controllo. Permettono ai sistemi di imparare dall'esperienza, rendendoli adattabili a ambienti e compiti che cambiano.