opendilab/awesome-model-based-RL
این یک لیست به‌روزرسانی‌شده از منابع عالی در زمینه یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل (Model-Based Reinforcement Learning) است که توسط جامعهٔ OpenDILab جمع‌آوری شده.
کاربرد:
این مخزن به محققان، دانشجویان و توسعه‌دهندگان کمک می‌کنه تا به راحتی وارد حوزهٔ پیچیدهٔ یادگیری تقویتی بشن، منابع آموزشی، مقالات، ابزارها و پروژه‌های عملی رو پیدا کنن و از بهترین روش‌ها باخبر بشن.
در چه شرایطی بهتره استفاده شود؟
وقتی می‌خوای بدونی چطور یک عامل (agent) می‌تونه با ساختن یک مدل درونی از محیط، تصمیم‌گیری بهتری داشته باشه، این لیست عالیه. همچنین برای کسانی که به دنبال روش‌های کارآمدتر از یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل برای کاهش نمونه‌برداری (sample efficiency) هستند، مناسبه.
چند مثال از موارد استفاده:
- یادگیری سریع‌تر در محیط‌های شبیه‌سازی‌شده مثل رباتیک یا خودروهای خودران
- کاهش هزینهٔ آموزش با استفاده از شبیه‌سازی درونی به جای تعامل واقعی با محیط
- ترکیب مدل‌های پیش‌بینی‌کننده با استراتژی‌های کنترل بهینه
- استفاده در پروژه‌های تحقیقاتی دانشگاهی یا صنعتی برای بهبود عملکرد عامل‌ها
- ##ModelBasedRL
- ##ReinforcementLearning
- ##AIResearch
- ##MachineLearning
- ##Robotics
- ##DeepLearning
- ##OpenSource
- ##RL
- ##ArtificialIntelligence
- ##SampleEfficiency