Reinforcement Learning (RL) adalah salah satu sub-bidang dalam pembelajaran mesin (machine learning) yang berkaitan dengan bagaimana agen (agent) mengambil keputusan untuk memaksimalkan reward (ganjaran) kumulatif yang diterima dari lingkungan (environment). Berbeda dengan supervised learning yang menggunakan data berlabel untuk melatih model, RL bekerja berdasarkan prinsip trial and error, di mana agen belajar dari pengalaman langsung dengan mencoba berbagai tindakan dan mengamati hasilnya.

Pengertian Reinforcement Learning, Cara Kerja Pada AI
Pengertian Reinforcement Learning, Cara Kerja Pada AI


Cara Kerja Reinforcement Learning

Pada dasarnya, reinforcement learning terdiri dari beberapa komponen utama:

  1. Agen (Agent): Entitas yang mengambil tindakan dalam lingkungan untuk mencapai tujuan tertentu.
  2. Lingkungan (Environment): Dunia di mana agen beroperasi dan berinteraksi. Lingkungan memberikan umpan balik kepada agen berupa reward dan state baru setelah agen melakukan suatu tindakan.
  3. State: Representasi dari situasi atau kondisi saat ini dari lingkungan. State memberikan informasi yang digunakan oleh agen untuk membuat keputusan.
  4. Tindakan (Action): Langkah atau keputusan yang diambil oleh agen dalam suatu state.
  5. Reward: Nilai atau umpan balik yang diberikan oleh lingkungan kepada agen sebagai hasil dari tindakan yang diambil. Reward dapat positif (menguntungkan) atau negatif (merugikan).

Proses Pembelajaran

Proses pembelajaran dalam RL dapat dijelaskan dalam beberapa langkah:

  1. Inisialisasi: Agen mulai dengan pemahaman yang terbatas atau tanpa pemahaman tentang lingkungan.
  2. Interaksi dengan Lingkungan: Agen mengambil tindakan berdasarkan strategi atau kebijakan (policy) saat ini.
  3. Observasi dan Reward: Lingkungan merespons tindakan agen dengan mengirimkan state baru dan reward yang sesuai.
  4. Pembaruan: Agen menggunakan informasi baru untuk memperbarui kebijakan atau fungsi nilai (value function) guna meningkatkan pengambilan keputusan di masa depan.

Algoritma Reinforcement Learning

Beberapa algoritma populer dalam RL termasuk:

  • Q-Learning: Algoritma off-policy yang menggunakan tabel Q untuk memperkirakan nilai (value) dari pasangan state-action.
  • Deep Q-Network (DQN): Perpanjangan dari Q-Learning yang menggunakan jaringan saraf dalam (deep neural network) untuk mengaproksimasi nilai Q.
  • Policy Gradient Methods: Algoritma yang secara langsung mengoptimalkan kebijakan dengan menghitung gradien dari reward yang diharapkan.
  • Actor-Critic Methods: Kombinasi dari policy gradient dan value-based methods, di mana "actor" memperbarui kebijakan dan "critic" memperbarui fungsi nilai.

Contoh Penerapan

Reinforcement Learning memiliki berbagai aplikasi praktis, antara lain:

  • Game AI: Mengembangkan agen yang bisa bermain game seperti catur, Go, atau video game dengan performa tinggi (misalnya, AlphaGo).
  • Robotika: Mengajar robot untuk melakukan tugas-tugas kompleks seperti navigasi, manipulasi objek, atau berjalan.
  • Sistem Rekomendasi: Mengoptimalkan rekomendasi produk atau konten kepada pengguna berdasarkan interaksi sebelumnya.
  • Keuangan: Mengembangkan strategi trading otomatis yang dapat beradaptasi dengan perubahan pasar.

Reinforcement Learning terus berkembang dan menawarkan potensi besar dalam berbagai bidang, memungkinkan sistem untuk belajar dan beradaptasi secara dinamis dalam lingkungan yang kompleks dan tidak pasti.  Baca Juga Artikel Artificial Intelligence Lainnya:

Pengertian LLM, Cara Kerja Dan Contoh Pada AI