Sebagian besar orang yang bergelut di industri teknologi dan informasi mungkin mengenal beberapa cabang dalam pembelajaran Artificial Intelligence adalah machine learning dan deep learning, namun sebenarnya ada metode pembelajaran lain yang dinamakan reinforcement learning.
Reinforcement learning mungkin masih belum populer, namun algoritma pembelajaran ini bisa membuat software dan mesin agen bekerja lebih otomatis dalam menentukan perilaku yang ideal, sehingga bisa menghasilkan kinerja algoritma yang maksimal.
Dalam pembahasan di bawah ini akan dijelaskan secara lengkap tentang reinforcement learning dari mulai pengertian hingga cara kerjanya. Simak uraiannya berikut ini!
Section Artikel
Apa itu Reinforcement Learning?
Reinforcement learning merupakan jenis algoritma machine learning yang dapat membuat agent perangkat lunak atau software dan mesin bekerja secara otomatis untuk menentukan perilaku yang ideal, sehingga bisa menghasilkan output kinerja algoritma yang optimal.
Walaupun pada kenyataannya kebijakan prize atau reward ditentukan oleh para programmer, aturan utama tidak memberikan model atau ide mengenai bagaimana cara menyelesaikan permainan. Awalnya munkin akan dilakukan uji coba secara acak dan lanjut ke teknik canggih dan kemampuan manusia.
Reinforcement learning bisa jadi merupakan teknik yang paling efektif dan cara paling tepat untuk menunjukkan kreativitas komputer dengan memaksimalkan kekuatan pencarian dari banyak percobaan.
Kecerdasan buatan atau artificial Intellegence tidak sama seperti manusia, objek tersebut bisa mendapatkan pengalaman dari ratusan hingga ribuan simulasi dan percobaan jika algoritma reinfocement learning dilakukan pada insftastruktur komputer yang kuat.
Jenis-jenis Reinforcement Learning
Jika dilihat dari jenisnya, reinforcement learning terdiri dari dua macam jenis, yaitu reinforcement positif dan reinforcement negatif. Lalu apa maksud dan perbedaan dari kedua jenis reinforcement learning tersebut? simak dalam penjelasan berikut ini!
Reinforcement Positif
Reinforcement positif merupakan terjadi ketika sebuah peristiwa terjadi sebab adanya perilaku tertentu yang meningkatkan kekuatan dan frekuensi perilaku.
Ada beberapa keuntungan dari pembelajaran reinforcement positif, misalnya seperti performa yang semakin optimal, sustain change atau mempertahankan perubahan untuk jangka waktu yang panjang, dan ketika terlalu banyak reinforcement bisa menyebabkan kelebihan status yang bisa mengurangi hasil.
Reinforcement Negatif
Reinforcement negatif bisa diartikan sebagai penguatan perilaku yang disebabkan kondisi negatif dihentikan atau dihindari.
Ada beberapa keuntungan dari reinforcement negatif, misalnya seperti meningkatkan perilaku, memberikan pembangkangan terhadap standar kinerja minimun, dan menyediakan kecukupan untuk memenuhi perilaku minimum.
Istilah yang Digunakan dalam Reinforcement Learning
Dalam reinforcement learning ada beberapa istilah yang biasanya digunakan, untuk memahami istilah yang ada penjabaran singkat dan keterkaitannya bisa dilihat dalam gambar istilah yang digunakan dalam reinforcement learning yang ada di bawah ini!
Untuk mempermudah memahami, istilah-istilah yang digunakan dalam reinforcement learning. Simak penjelasan lengkapnya dalam uraian berikut!
- Agen, agen adalah sebuah entitas yang dapat melihat dan menjelajahi lingkungan dan bertindak berdasarkan suatu hal.
- Environment, environment adalah keadaan atau situasi saat agen hadir atau berada di sekeliling, dalam reinforcement learning akan diasumsikan bahwa lingkungan stokastik sifatnya random atau acak.
- Action, action merupakan tindakan yang berupa gerakan yang dilakukan oleh agen dalam environment atau lingkungan.
- State, state adalah sebuah keadaan atau kondisi yang dikembalikan oleh lingkungan, sesudah tindakan yang dilakukan tersebut dilaksanakan oleh agen.
- Reward, reward adalah umpan balik yang diserahkan kembali kepada agen dari lingkungan untuk evaluasi tindakan yang dilakukan oleh agen.
- Policy, policy adalah strategi yang ditetapkan dan dilaksanakan oleh agen untuk tindakan selanjutnya berdasarkan keadaan yang terjadi saat ini.
- Value, value adalah nilai dalam reinforcement learning, value juga bisa diartikan sebagai imbalan jangka panjang dengan faktor diskon.
- Q-Value, Q-value bisa diartikan sebagai hal yang mirip dengan nilai, namun dibutuhkan satu parameter tambahan yang dijadikan tindakan pada saat ini.
Fungsi Reinforcement Learning
Dalam dunia industri dan bisnis, reinforcement learning memiliki banyak fungsi dan kegunaan. Apalagi jika sebuah perusahaan mempunyai data dalam jumlah yang sangat besar.
Reinforcement learning bisa melakukan proses pengolahan data dengan waktu yang relatif singkat. Lalu apa saja fungsi dari reinforcement learning? Berikut adalah beberapa diantaranya!
- Menyelesaikan masalah yang dihadapi perusahaan
Reinforcement learning bisa menyelesaikan masalah yang sedang dihadapi oleh perusahaan, dari mulai penjadwalan tugas sampai manajemen waktu dalam pengelolaan bisnis.
Semuanya dilakukan dengan memanfaatkan fungsi reinforcement learning yang bisa memperkirakan berapa lama waktu yang dibutuhkan saat menyelesaikan sebuah pekerjaan atau tugas yang dilakukan oleh pekerja atau mesin secara ideal.
Selain itu, reinforcement learning juga bisa berfungsi sebagai alat untuk menyusun strategi perusahaan sehingga bisa berjalan lebih optimal dari sebelumnya. Misalnya dalam hal memproses data konsumen yang diterima dan akan diolah oleh perusahaan.
- Tidak diperlukan aktivitas pelabelan data
Fungsi selanjutnya dari reinforcement learning untuk industri dan bisnis adalah sebagai alat untuk menyederhanakan pekerjaan, perusahaan tidak perlu lagi melakukan kegiatan pelabelan-pelabelan data penting.
Aktivitas pelabelan seringkali membutuhkan waktu yang sangat panjang bagi seorang data scientist, namun dengan adanya reinforcement learning semua hal bisa dilakukan secara otomatis dan terstruktur. Hal tersebut akan menguntungkan perusahaan baik dalam hal sumber daya maupun waktu yang bisa semakin cepat dan efisien.
Karakteristik Reinforcement Learning
Jika dibandingkan dengan cabang lain dari machine learning, Reinforcement learning memiliki karakteristik khusus. Berikut adalah beberapa karakteristik utama dari reinforcement learning.
- Berdasarkan reward
Reinforcement learning akan fokus memberikan reward and punishment bagi tindakan yang diambil oleh agen. Reward and punishment nantinya akan berpengaruh pada pembelajaran agen dan akan membantu menentukan tindakan apa yang seharusnya diambil oleh agen.
- Interaksi dengan lingkungan
Reinforcement learning memiliki karakteristik yang lain dari machine learning lainnya karena untuk melakukan pembelajaran reinforcement learning membutuhkan interaksi dan pengalaman dengan lingkungan. Prosesnya adalah agen akan melakukan sebuah tindakan dan memperoleh reward yang nantinya dipakai untuk mengupdate strategi dan memperoleh hasil yang lebih baik dari sebelumnya.
- Pembelajaran secara trial and error
Reinforcement learning juga membutuhkan banyak percobaan atau trial and error guna memahami dan mempelajari lingkungan. Agen harus melakukan banyak tindakan dan mendapatkan reward agar bisa memperbaiki strategi dan hasil yang optimal.
- Keterbatasan dan penentuan reward function
Reinforcement learning butuh fungsi reward yang tepat agar bisa mempengaruhi tindakan agen dan membantu menentukan hasil sesuai yang diinginkan. Tetapi, saat menentukan reward function yang tepat kadang kala sangat sulit dan membutuhkan banyak pertimbangan.
- Model-Free dan Model-Based
Reinforcement learning dilakukan dengan dua cara yang berbeda, yaitu model-free dan model-based. Model-free fokus pada pembelajaran langsung dari reward tanpa adanya pertimbangan informasi tentang lingkungan, sedangkan model-based akan mempertimbangkan informasi tentang lingkungan dan akan melakukan simulasi untuk mendapatkan hasil yang lebih baik daripada sebelumnya.
Pendekatan Reinforcement Learning
Ada tiga cara atau pendekatan yang dilakukan untuk menerapkan reinforcement learning pada machine learning. Apa saja? Simak dalam pembahasan berikut!
- Pendekatan berbasis nilai (value)
Pendekatan berbasis nilai merupakan pendekatan reinforcement learning yang bekerja dengan menemukan fungsi nilai optimal, yang merupakan nilai optimal pada sebuah keadaan di bawah kebijakan apapun. Karena hal itu, agen akan mengharapkan imbalan jangka panjang di keadaan apapun berdasarkan kebijakan atau policy.
- Pendekatan berbasis kebijakan (policy)
Pendekatan yang kedua adalah pendekatan berbasis kebijakan, dimana untuk menemukan kebijakan yang paling baik dan optimal untuk masa mendatang yang maksimal tanpa memakai fungsi nilai.
Dalam pendekatan berbasis kebijakan ini, agen akan mencoba menerapkan kebijakan yang sedemikian rupa sehingga tindakan yang dilakukan di setiap langkah bis membantu mengoptimalkan imbalan atau keuntungan di masa mendatang.
Pendekatan berbasis kebijakan dalam reinforcement learning memiliki dua jenis, yang pertama adalah kebijakan deterministik dimana tindakan yang sama akan dihasilkan oleh kebijakan di keadaan apapun. Dan yang kedua adalah kebijakan stokastik, yaitu kebijakan yang probabilitasnya menentukan tindakan yang dihasilkan.
- Pendekatan berbasis model
Pendekatan reinforcement learning yang ketiga adalah pendekatan berbasis model, dimana model virtual akan dibuat untuk lingkungan. Kemudian agen akan menjelajahi lingkungan tersebut untuk dilihat dipelajari. Dalam pendekatan ini, tidak ada algoritma atau solusi khusus, karena representasi model akan berbeda untuk setiap lingkungan.
Komponen Reinforcement Learning
Dalam reinforcement learning ada empat komponen utama yang mendukung, yaitu:
- Kebijakan atau policy
Kebijakan bisa diartikan sebagai cara bagaimana agen berperilaku pada suatu waktu tertentu, komponen ini akan memetakan keadaan lingkungan yang dirasakan ke tindakan yang akan diambil pada keadaan yang sesuai.
- Sinyal imbalan atau reward signal
Imbalan bisa didefinisikan sebagai reward yang diberikan sesuai dengan tindakan baik atau buruk yang dilakukan agen. Hal ini bertujuan untuk memaksimalkan jumlah total imbalan untuk tindakan yang baik.
- Fungsi nilai
Fungsi nilai akan dipakai dan digunakan untuk memberikan informasi mengenai seberapa cocok dan baik situasi yang sedang berlangsung. fungsi nilai akan menentukan keadaan dan tindakan yang baik di masa mendatang.
- Model lingkungan
Model akan digunakan sebagai alat perencanaan, yang artinya model akan menyediakan cara untuk mengambil tindakan dengan berbagai macam pertimbangan yang sudah diperkirakan, perkiraan ini bisa dibuat modelnya sebelum benar-benar terjadi secara realistis.
Cara Kerja Reinforcement Learning
Setelah mengetahui penjelasan lengkap tentang reinforcement learning, kini saatnya untuk mengetahui bagaimana cara kerja machine learning ini secara singkat namun lengkap.
Reinforcement learning memiliki prinsip utama yang jelas dimana agen akan menerima reward atau hukuman berdasarkan tindakan yang dilakukan dan bertujuan untuk memaksimalkan jumlah reward yang didapatkan dalam jangka waktu yang panjang.
Proses penerimaan reward ini berupa interaksi berulang yang terus dilakukan antara agen dan lingkungan, dimana setiap tindakan yang diambil oleh agen akan mempengaruhi sebuah lingkungan yang akan dilanjutkan ke lingkungan baru dan memberikan informasi baru bagi agen untuk membuat keputusan selanjutnya.
Dalam proses tersebut, agen akan belajar dari pengalaman dan bisa menyesuaikan strategi-strategi yang akan diambilnya di kemudian hari untuk mengoptimalkan reward yang didapatkan.
Nah, itu dia informasi lengkap tentang reinforcement learning dari mulai pengertian hingga cara kerjanya. Semoga informasi yang telah dihadirkan di atas bisa menambah wawasan tentang reinforcement learning secara khusus dan machine learning secara keseluruhan, serta bisa bermanfaat.
