التعلم عبر النماذج (Model-based Learning) هو أسلوب في التعلم المعزز (Reinforcement Learning – RL) يعتمد على بناء نموذج يُحاكي البيئة لفهم كيفية انتقال الحالات واحتمالية النتائج، مما يسمح للوكيل (Agent) بالتخطيط مسبقًا وتجربة سيناريوهات افتراضية قبل اتخاذ القرارات، وهو ما يجعله أسرع وأكثر كفاءة عند توفر نموذج دقيق. أما التعلم بدون نموذج (Model-free Learning) فلا يستخدم أي تمثيل صريح للبيئة، بل يعتمد على التجربة والخطأ (Trial and Error) لتعلم القيم والسياسات مباشرة من التفاعلات، مثل خوارزمياتQ-Learning وPolicy Gradient، مما يجعله أكثر مرونة لكنه يحتاج إلى بيانات وتجارب أكثر.
ا.م.د. علاء طعيمة عبد الكاظم
أستاذ مساعد دكتور في الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق