5 Teknik Reinforcement Learning di Machine Learning

Machine learning merupakan bagian dari kecerdasan buatan yang mana sebagian besar algoritmanya diimplementasikan menjadi dua yaitu supervised learning dan unsupervised learning. Dua algoritma machine learning ini biasanya berupa model linier seperti regresi linier dan regresi logistik serta berbagai model nonlinier seperti Support Vector Machines (SVM).

Namun, selain supervised learning dan unsupervised learning, ada satu lagi yaitu reinforcement learning. Pada artikel kali ini, akan lebih fokus pada penerapan 5 teknik reinforcement learning yang juga termasuk dalam jenis machine learning. So, apa saja? Simak penjelasannya yuk sahabat DQLab!

1. Markov Decision Process (MDP)

Algoritma ini dirancang untuk membuat rangkaian keputusan yang berinteraksi dengan lingkungan dari waktu ke waktu. Agen secara berkala memberikan informasi tentang keadaan lingkungan untuk memandu keputusannya. Setelah mengambil suatu tindakan, lingkungan akan berpindah ke keadaan baru dan memberikan imbalan berdasarkan tindakan sebelumnya.

Proses ini berulang, menciptakan jejak tindakan, imbalan, dan keadaan. Algoritma ini tidak hanya fokus untuk memaksimalkan imbalan saat ini, tetapi bertujuan untuk memaksimalkan keseluruhan imbalan. Hal ini menguntungkan karena menghindari pendekatan serakah yang hanya mencari imbalan maksimum untuk keadaan saat ini. Sebaliknya, algoritma dapat memilih imbalan kecil jika dapat menghasilkan imbalan keseluruhan yang lebih besar.

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

2. Bellman Equation

Persamaan Bellman adalah dasar dari algoritma reinforcement learning seperti Q-learning dan value iteration. Ini membantu memperkirakan nilai suatu keadaan atau pasangan keadaan-tindakan berdasarkan nilai masa depan.

Dalam Proses Keputusan Markov, persamaan Bellman digunakan untuk memecahkan masalah yang melibatkan pengambilan keputusan berurutan. Persamaan ini menyatakan bahwa nilai dari suatu keadaan tertentu (V(s)) adalah total imbalan yang diharapkan (reward) yang diperoleh dari keadaan tersebut ditambah dengan nilai diskon dari nilai keadaan-keadaan berikutnya.

3. Policy Iteration

Kebijakan (policy) dalam pembelajaran penguatan (reinforcement learning) dapat didefinisikan sebagai tindakan yang harus diambil untuk memaksimalkan imbalan. Ada dua fase dalam algoritma ini: (a) evaluasi kebijakan, (b) perbaikan kebijakan.

(a) Evaluasi Kebijakan: Digunakan untuk menghitung nilai berbagai keadaan lingkungan berdasarkan kebijakan.

(b) Perbaikan Kebijakan: Langkah berikutnya setelah evaluasi kebijakan, yang memantau nilai keadaan dan berusaha memperbaiki kebijakan untuk mendapatkan nilai yang lebih tinggi.

Pada awalnya, agen akan menetapkan kebijakan acak yang menghasilkan nilai keadaan tertentu. Kemudian, perbaikan kebijakan akan mencoba memperbaiki kebijakan dan menetapkan nilai baru untuk keadaan tersebut. Algoritma akan terus bekerja bolak-balik antara kedua fase ini hingga ditemukan nilai optimal untuk keadaan tersebut.

4. Value Iteration

Teknik ini melibatkan perolehan kebijakan optimal, yang mengacu pada tindakan terbaik untuk keadaan tertentu, dengan memilih tindakan yang memaksimalkan fungsi nilai-keadaan optimal untuk keadaan tersebut. Fungsi nilai-keadaan optimal ini dihitung menggunakan proses iteratif. Algoritma ini disebut sebagai value iteration karena menggunakan pendekatan tersebut.

Metode ini memulai fungsi nilai-keadaan (V) dengan nilai acak dan kemudian secara iteratif memperbaiki perkiraannya hingga mencapai konvergensi. Selama setiap iterasi, baik nilai Q(s,a) maupun V(s) diperbarui. Value iteration menjamin hasil terbaik dengan mengoptimalkan fungsi nilai-keadaan hingga mencapai solusi optimal.

Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!

5. Q-Learning

Q-learning adalah salah satu algoritma reinforcement learning berbasis nilai yang menggunakan konsep dari persamaan Bellman untuk menemukan kebijakan optimal tanpa membutuhkan model lingkungan.

Tujuan utama dari Q-learning adalah memperkirakan fungsi Q, yang merupakan nilai optimal dari suatu tindakan pada keadaan tertentu. Algoritma ini bekerja dengan memperbarui nilai Q secara iteratif setiap kali agen mengambil tindakan dan menerima imbalan.

Algoritma-algoritma ini adalah fondasi dari banyak aplikasi reinforcement learning yang digunakan dalam bidang seperti robotika, game AI, dan optimasi sistem.

Tertarik untuk menguasai bidang Machine Learning dan mengembangkan portofolio data yang berkualitas? Yuk, segera Sign Up ke DQLab! Disini kamu bisa banget belajar dengan modul berkualitas dan tools sesuai kebutuhan industri dari dasar hingga advanced meskipun kamu nggak punya background IT, lho. Dilengkapi studi kasus yang membantu para pemula belajar memecahkan masalah secara langsung dari berbagai industri.

Tidak cuma itu, DQLab juga sudah menerapkan metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang dirancang ramah untuk pemula, dan telah terbukti mencetak talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data. Jadi, mau tunggu apa lagi? Yuk, segera persiapkan diri dengan modul premium atau kamu juga bisa mengikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner sekarang juga!

Penulis: Reyvan Maulid