强化学习中的模型学习和无模型学习是两种不同的方法。模型学习是指在强化学习中，代理(Agent)试图对环境建立一个模型，这个模型能够预测在给定状态下采取某个动作会产生什么样的奖励和状态转移。而无模型学习则是代理直接在环境中进行试错，通过尝试不同的动作来学习最优的策略，而不依赖对环境的先验建模。
模型学习的优势在于可以更有效地规划和学习，通过对环境建模，代理可以在模型中进行规划和预测，从而更快地找到最优策略。而无模型学习的优势在于不需要对环境进行先验建模，更适用于复杂、未知的环境，在这样的环境中，建模往往是困难的甚至不可能的。
在实际应用中，模型学习常常应用于对环境有一定了解且能够建模的情况下，例如控制系统、机器人等领域。而无模型学习则更适用于复杂、未知的环境，例如在自动驾驶、金融交易等领域中的应用较为广泛。
总的来说，模型学习和无模型学习各有其适用的场景，对于具体的应用问题，需要根据环境的特点和问题的需求来选择合适的方法。