Lompat ke isi

Perbedaan Reinforcement Learning dengan Pembelajaran Lain

Dari Wiki Berbudi
Revisi sejak 27 Juli 2025 03.03 oleh Budi (bicara | kontrib) (Batch created by Azure OpenAI)
(beda) ← Revisi sebelumnya | Revisi terkini (beda) | Revisi selanjutnya → (beda)

Reinforcement learning memiliki karakteristik unik yang membedakannya dari jenis pembelajaran lain dalam pembelajaran mesin. Perbedaan ini terletak pada cara agen memperoleh pengetahuan dan tujuan utama dari proses pembelajaran.

Pembelajaran Terawasi

Dalam supervised learning, sistem belajar dari data berlabel yang diberikan sebelumnya. Target output sudah diketahui, dan model hanya perlu memetakan input ke output yang benar berdasarkan contoh yang ada.

Pembelajaran Tak Terawasi

Unsupervised learning tidak bergantung pada data label, melainkan mencari pola atau struktur tersembunyi dalam data. Berbeda dengan reinforcement learning, unsupervised learning tidak melibatkan proses trial and error atau reward.

Kelebihan Reinforcement Learning

Reinforcement learning mampu menangani masalah di mana feedback tidak langsung dan harus dikumpulkan melalui eksplorasi. Agen belajar dari pengalaman sendiri, yang membuat metode ini sangat berguna untuk situasi dinamis dan kompleks.