Pengertian Reinforcement Learning

Reinforcement learning adalah salah satu cabang dari bidang Pembelajaran Mesin yang berfokus pada bagaimana agen dapat belajar mengambil keputusan optimal melalui interaksi dengan lingkungan. Metode ini mengandalkan konsep pemberian reward (penghargaan) atau punishment (hukuman) untuk setiap aksi yang diambil oleh agen. Reinforcement learning banyak digunakan dalam berbagai aplikasi seperti permainan, robotika, dan otomasi sistem.

Konsep Dasar

Reinforcement learning bekerja berdasarkan proses trial and error, di mana agen mencoba berbagai aksi dan mengamati hasilnya dalam bentuk reward. Tujuannya adalah untuk memaksimalkan total reward yang diperoleh dalam jangka panjang. Agen belajar kebijakan (policy) yang menentukan aksi terbaik dalam setiap situasi.

Komponen Utama

Terdapat beberapa komponen utama dalam reinforcement learning, yaitu agent, environment, policy, reward function, dan value function. Agent adalah entitas yang mengambil keputusan, sedangkan environment adalah tempat agent berinteraksi. Policy merupakan strategi yang digunakan agent untuk menentukan tindakan, reward function memberikan nilai atas tindakan, dan value function mengukur manfaat jangka panjang dari suatu keadaan.

Perbedaan dengan Pembelajaran Lain

Berbeda dengan supervised learning yang membutuhkan data berlabel, reinforcement learning tidak memerlukan data label eksplisit. Agen belajar dari konsekuensi tindakannya sendiri, bukan dari contoh yang diberikan sebelumnya.