Thanks to these two key components, reinforcement learning can be used in large environments in the following situations: A model of the environment is known, but an analytic solution is not available; Only a simulation model of the environment is given (the subject of simulation-based optimization); The only way to collect information about the environment is to interact with it.
Díky těmto dvěma klíčovými vlastnostem, může být zpětnovazební učení použito ve velkých prostředích za některý z následujících situací: Model životního prostředí je známý, ale analytické řešení není k dispozici Je uveden pouze simulační model životního prostředí Jediný způsob, jak sbírat informace o životním prostředí je interakcí s ním.