Reinforcement Learning (RL) adalah salah satu cabang dari kecerdasan buatan (AI) yangn memfokuskan pada bagaimana agent dapat membuat keputusan dan mempelajari dari pengalaman.
Dalam artikel ini, kita akan belajar lebih mendalam mengenai Reinforcement Learning. Yukk simak!!
Pengertian Reinforcement Learning
Reinforcement Learning (RL) adalah salah satu cabang ilmu machine learning yang memfokuskan pada pembelajaran melalui interaksi dengan lingkungan. Dalam RL, sebuah agent (entitas yang bertidak) belajar bagaimana melakukan tindakan untuk mencapai tujuannya dengan memahami konsekuensi dari tindakan-tindakannya.
Konsep dasar Reinforcement Learning diambil dari suatu teori dalam ilmu psikologi yang disebut dengan Reinforcement Theory. Reinforcement Theory ini merupakan suatu pendekatan psikologi yang penting bagi manusia. Teori ini menjelaskan bagaimana seseorang itu dapat menentukan, memilih dan mengambil keputusan dalam dinamakan kehidupan.
RL berbeda dengan metode pembelajaran lain seperti supervised learning dan unsupervised learning, karena RL menempatkan agent sebagai subjek belajar yang menentukan tindakan berdasarkan pengalaman dan reward (insetif). Dalam hal ini, agent tidak memiliki informasi yang lengkap mengenai lingkungan, melainkan harus mengeksplorasi dan memahami lingkungan melalui tindakan dan pengamanan.
Karakteristik Reinforcement Learning
Karakteristik reinforcement learning adalah ciri-ciri yang membedakan dan menjelaskan bagaimana reinforcement learning berbeda dan unik dibandingkan dengan cabang lain dari Machine Learning. Berikut adalah beberapa karakteristik utamanya.
- Berdasarkan reward, RL berfokus pada memberikan reward atau punishment bagi tindakan yang diambil oleh agent. Reward dan punishment memperngaruhi pembelajaran agent dan membantu menentukan tindakan yang diambil oleh agent.
- Interaksi dengan lingkungan, RL membutuhkan interaksi dan pengalaman dengan lingkungan untuk melakukan pembelajaran. Agent akan melakukan tindakan dan memperoleh reward yang akan digunakan untuk memperbaharui strategi dan memperoleh hasil yang lebih baik.
- Pembelajaran secara trial dan error, RL membutuhkan banyak trial dan error untuk memahami dan belajar dari lingkungan. Agent harus melakukan banyak tindakan dan memperoleh reward untuk memperbaiki strategi dan memperoleh hasil yang lebih baik.
- Keterbatasan dan menentukan reward function, RL membutuhkan reward function yang tepat untuk memperngaruhi tindakan agent dan membantu menentukan hasil yang diinginkan. Namun, menentukan reward function yang tepat seringkali sulit dan membutuhkan banyak pertimbangan.
- Model-Free dan Model Based, RL dapat dilakukan dengan dua cara yaitu model-free dan model-based. Model-free memfokuskan pada pembelajaran lansung dari reward tanpa mempertimbangkan informasi mengenai lingkungan. Sedangakan model-based mempertimbangkan informasi mengenai lingkungan dan melakukan simulasi untuk memperoleh hasil yang lebih baik.
Karakteristik diatas membedakan Reinforcement Learning dari cabang lain dari machine learning dan membantu memahami bagaimana RL berfungsi dan bagaimana pembelajaran dilakukan.
Komponen Pada Reinforcement Learning
Adapun komponen-komponen yang terdapat pada Reinforcement antara lain.
1. Policy
Policy dari algoritma adalah bagiamana algoritma tersebut memilih aksi mana yang harus dilakukan berdasarkan nilai (value) dari state saat ini.
Policy adalah pemetaan yang memilih aksi berdasarkan observasi dari lingkungan. Secara umum, policy adalah pemetaan dari state lingkungan yang dirasakan ke aksi yang harus diambil ketika berada di situasi tersebut.
2. Reward Signal
Reward signal atau reward adalah fungsi yang menghasilkan angka skalar yang mewakili “kebaikan” sebuah agen berada dalam state tertentu dan mengambil aksi tertentu.
Reward mendefinisikan tujuan dari masalah RL. Pada setiap langkah waktu, lingkungan mengirimkan ke agen RL sebuah angka yang disebut rewad.
Reward signal adalah dasar utama untuk mengubah policy, jika suatu aksi yang dipilih oleh policy diikuti dengan reward yang rendah maka policy tersebut dapat diubah untuk memilih beberapa aksi lain dalam state itu di masa depan. Secara umum, reward mungkin merupakan fungsi stokatik dari state lingkungan dan aksi yang diambil.
3. Value Function
Value function menentukan apa yang baik dalam jangka panjang. Secara umum, value dari sebuah state adalah jumlah total dari reward yang dapat diharapkan agent untuk dikumpulkan di masa depan, mulai dari state tersebut.
Suatu state mungkin selalu menghasilkan reward langsung yang rendah tetapi masih memiliki value tinggi karena secara teratur diikuti oleh state-state lain yang menghasilkan reward tinggi. Atau sebaliknya bisa jadi benar.
4. Model of Environment
Environment model adalah suatu yang meniru perilaku lingkungan atau lebih umum, yang memungkinkan kesimpulan dibuat tentang begaimana lingkungan akan berperilaku.
Misalnya dengan state dan aksi tertentu, model dapat memprediksi state berikutnya yang dihasilkan dan reward berikutnya. Model digunakan untuk perencanaan (planning), yang dimaksudkan dengan cara apapun untuk memutuskan aksi dengan mempertimbangkan kemungkinan state masa depan sebelum benar-benar dialami.
Jenis-Jenis Reinforcement Learning
Ada dua jenis utama reinforcement yaitu reinforcement positif dan reinformcement negatif.
1. Reinforcement Positif
Reinforcement postif adalah memberikan reward atau hadiah bagi tindakan yang baik atau benar. Reward ini memotivasi agent untuk melakukan tindaka yang sama atau mirip dengan tindakan sebelumnya yang memperoleh reward.
2. Reinforcement Negatif
Reinforcement negatif adalah memberikan punishment atau hukuman bagi tindakan yang salah satu atau tidak benar. Punishment ini memotivasi agent untuk menghindari tindakan yang salah dan memfokuskan pada tindakan yang benar.
Pemilihan jenis reinforcement yang digunakan seringkali dipengaruhi oleh tujuan dan lingkungan dari reinforcement learning. Reinforcement positif sering digunakan untuk memotivasi agen utnuk mencapai tujuan tertentu, sedangkan reinforcement negatif sering digunakan untuk membatasi tindakan yang tidak diinginkan.
Cara Kerja Reinforcement Learning
Prinsip utama dari Reinforcement learning adalah agent menerima reward atau hukuman berdasarkan tindakan yang diambil dan bertujuan untuk mengoptimalkan jumlah reward yang didapatkan dalam jangka panjang.
Proses ini melibatkan interaksi berulang antara agent dan lingkungan, dimana setiap tindakan yang diambil oleh agent mempengaruhi state lingkungan selanjutnya dan setiap state baru memberikan informasi baru bagi agent untuk membuat keputusan berikutnya. Dalam hal ini, agent belajar dari pengalaman dan menyesuaikan strateginya untuk mengoptimalkan reward yang didapatkan.
Contoh Penerapan Reinforcement Learning
Berikut adalah beberapa contoh penerapan Reinforcement Learning.
- Game, RL sering digunakan dalam pembuatan AI pemain dalam game seperti chess, go, dan video game. AI dalam game ini dapat mempelajari dan memahami strategi yang efektif dengan menggunakan reward dan punishment.
- Trading saham, RL juga bisa digunakan dalam trading saham. AI dapat mempelajari dan menentukan strategi yang efektif untuk membeli dan menjual saham dengan mempertimbangkan reward dan punishment.
- Sistem pendukung keputusan, RL digunakan dalam sistem pendukung keputusan untuk membuat keputusan yang efektif dan cepat. AI dapat mempelajari dan memahami lingkungan dan membuat keputusan yang tepat dengan mempertimbangkan reward dan punishment.
- Kendali sistem otomatis, RL juga dapat digunakan dalam sistem kendali otomatis seperti pengaturan suhu, kecepatan dan tekanan. AI dapat mempelajari dan memahami lingkungan dan memastikan sistem bekerja dengan efisien dengan mempertimbangkan dan punishment.
- Pendidikan, RL dapat juga digunakan dalam pendidikan untuk membantu siswa memahami materi dengan lebih baik. AI dapat membuat pembelajaran menjadi lebih menyenangkan dan memotivasi siswa dengan memberikan reward dan punishment.
Kesimpulan
Pada pembelajaran kita di atas dapat kita simpulkan bahwa Reinforcement Learning adalah teknik pembelajaran mesing yang memfokuskan pada pengoptimasi reward atau penghargaan melalui interaksi dan pengalaman dengan lingkungan. Dengan demikian, RL memungkinkan agent untuk membuat keputusan dan belajar dari setiap tindakan yang diambil, sehingga mengoptimalkan jumlah reward yang didapatkan dalam jangka panjang.
Artikel ini merupakan bagian dari seri artikel belajar Kecerdasan Buatan dan jika ada ide topik yang mau kami bahas silahkan komen di bawah ya..
