Let us say we want to learn how to drive in a model-free Reinforcement learning way. We train models in RL by letting the model make mistakes and learn from them. But this is not the best way since mistakes might take us to heaven/hell where there is no point in learning.
Disons que nous voulons apprendre à conduire dans un modèle d’apprentissage par renforcement (RL pour Reinforcement learning). Nous entraînons des modèles en RL en laissant le modèle faire des erreurs et en apprenant de celles-ci. Mais ce n’est pas la meilleure façon de procéder car les erreurs peuvent nous conduire au paradis ou en enfer où il est inutile d’apprendre.