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인공지능 완전 사전

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Dyna-Q Learning

Hybrid algorithm combining direct learning and planning using a learned model to generate simulated experiences.

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Monte Carlo Tree Search Planning

Decision tree exploration algorithm using random simulations to evaluate future actions in a modeled environment.

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Learning by Imagination

Technique using internal models to mentally simulate scenarios and accelerate learning without real interaction.

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World Models

Architecture learning a compressed representation of the environment and a transition model for planning in a latent space.

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Ensemble Learning

Approach using multiple learned models to quantify uncertainty and improve decision robustness.

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Learning through Model Differentiation

Method that directly optimizes policies by passing gradients through a differentiable model of the environment.

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Model-Based Curiosity Learning

System using model prediction errors as intrinsic signal to guide environment exploration.

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Apprentissage par Hiérarchie Model-Based

Structure multi-niveaux combinant des modèles à différentes échelles temporelles pour une planification efficace sur des horizons longs.

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Apprentissage par Prédiction de Trajectoires

Modèles prédictifs apprenant à anticiper les séquences d'états futurs pour évaluer les conséquences des actions avant exécution.

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Apprentissage par Transfer Learning Model-Based

Technique transférant les connaissances du modèle entre environnements similaires pour accélérer l'adaptation à de nouvelles tâches.

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MuZero

Algorithme avancé apprenant simultanément un modèle de transition, de réaction et de valeur sans connaissance préalable de la dynamique.

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Apprentissage par Apprentissage Actif

Stratégie sélectionnant activement les expériences les plus informatives pour améliorer l'efficacité d'apprentissage du modèle.

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