Kelebihan dan Kekurangan Q-Learning

Q-Learning merupakan algoritma yang sangat populer berkat kemampuannya untuk belajar tanpa model lingkungan. Namun, seperti halnya algoritma lain dalam machine learning, Q-Learning memiliki kelebihan dan kekurangan yang perlu dipertimbangkan sebelum digunakan.

Kelebihan Q-Learning

Kelebihan utama Q-Learning adalah sifatnya yang model-free, sehingga dapat digunakan pada lingkungan yang tidak diketahui. Algoritma ini juga terbukti konvergen pada kebijakan optimal di bawah syarat tertentu dan dapat diadaptasi untuk berbagai aplikasi.

Kekurangan Q-Learning

Salah satu kekurangan Q-Learning adalah kebutuhan memori yang besar untuk menyimpan tabel Q pada lingkungan dengan ruang keadaan-aksi yang luas. Q-Learning juga lambat jika diterapkan pada sistem dengan keadaan dan aksi yang sangat banyak, sehingga membutuhkan modifikasi seperti aproksimasi fungsi.

Solusi atas Keterbatasan

Untuk mengatasi keterbatasan tersebut, para peneliti mengembangkan variasi Q-Learning seperti Deep Q-Network dan algoritma lain yang menggunakan jaringan saraf untuk mendekati fungsi Q.