Algoritma Machine Learning: Monte Carlo Tree Search

Monte Carlo Tree Search (MCTS) adalah sebuah algoritma machine learning pencarian berbasis heuristic yang semakin populer dalam bidang kecerdasan buatan (AI), khususnya dalam pengambilan keputusan dan permainan strategi.

MCTS dikenal karena kemampuannya yang sangat efektif dalam menangani permainan kompleks dengan ruang pencarian yang sangat besar, di mana algoritma tradisional seringkali kesulitan karena banyaknya jumlah kemungkinan tindakan. Lalu, bagaimana lebih lanjut soal Monte Carlo Tree Search (MCTS) ini sebagai salah satu algoritma machine learning? Simak penjelasannya yuk sahabat DQLab!

1. Dasar Pemikiran MCTS

MCTS menggabungkan prinsip-prinsip Monte Carlo (random sampling dan analisis statistik) dengan teknik pencarian berbasis pohon (tree-based search). Tidak seperti algoritma pencarian tradisional yang bergantung pada eksplorasi menyeluruh dari seluruh ruang pencarian, MCTS lebih fokus pada sampling dan eksplorasi hanya pada area yang menjanjikan.

Hal ini memungkinkan MCTS untuk bekerja lebih efisien, terutama dalam permainan atau situasi yang memiliki jumlah kemungkinan yang besar.

Prinsip utama di balik MCTS adalah membangun sebuah pohon pencarian secara bertahap dengan melakukan simulasi acak (sering disebut rollouts atau playouts) dari kondisi permainan saat ini. Simulasi ini dilakukan hingga mencapai kondisi terminal atau batas kedalaman tertentu.

Hasil dari simulasi tersebut kemudian dipropagasi kembali ke atas pohon, memperbarui informasi pada simpul yang dikunjungi, seperti jumlah kunjungan dan rasio kemenangan.

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

2. Empat Tahap Utama dalam MCTS

Proses MCTS umumnya terbagi menjadi empat tahap berikut:

• Selection (Pemilihan): Dari akar pohon, simpul dipilih berdasarkan formula Upper Confidence Bound (UCB) untuk menentukan jalur yang seimbang antara eksploitasi dan eksplorasi.

• Expansion (Ekspansi): Jika simpul yang dipilih bukan terminal, algoritma menambahkan satu atau lebih simpul anak ke dalam pohon.

• Simulation (Simulasi): Dari simpul yang baru diperluas, dilakukan simulasi acak hingga mencapai kondisi terminal atau batas tertentu.

• Backpropagation (Propagasi Balik): Hasil dari simulasi (menang atau kalah) dipropagasi kembali ke atas pohon, memperbarui statistik pada simpul yang dilalui.

3. Eksplorasi vs. Eksploitasi: Menemukan Keseimbangan

Salah satu kekuatan utama MCTS adalah kemampuannya untuk menyeimbangkan eksplorasi dan eksploitasi. Ini dicapai dengan menggunakan formula Upper Confidence Bound for Trees (UCT).

Konsep eksplorasi membantu MCTS menemukan bagian pohon yang belum dieksplorasi yang mungkin memiliki jalur yang lebih optimal, sementara eksploitasi berfokus pada jalur yang telah terbukti menghasilkan hasil yang baik.

• Eksplorasi: Berfungsi untuk memperluas jangkauan pencarian dan mencari alternatif yang mungkin lebih baik. Ini berguna untuk memastikan bahwa algoritma tidak melewatkan jalur potensial yang lebih optimal.

• Eksploitasi: Merupakan pendekatan greedy yang lebih dalam pada jalur dengan nilai estimasi tertinggi. Hal ini memastikan bahwa algoritma tetap fokus pada jalur yang paling menjanjikan sejauh ini.

Keseimbangan antara kedua pendekatan ini membuat MCTS tidak terjebak pada solusi sub-optimal dan terus mencari kemungkinan solusi yang lebih baik.

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

4. Penerapan MCTS dalam Berbagai Bidang

MCTS telah diterapkan secara sukses di berbagai bidang, terutama di dunia permainan seperti:

• Permainan papan: Go, catur, shogi

• Permainan kartu: Poker

• Video game: Menangani permainan dengan strategi kompleks dan ruang aksi yang luas

Selain itu, MCTS juga mulai diadaptasi untuk berbagai masalah lainnya, termasuk perencanaan, penjadwalan, dan optimasi. Dalam domain ini, MCTS terbukti sangat berguna karena kemampuannya untuk bekerja dalam situasi dengan informasi yang tidak lengkap atau tidak sempurna.

Misalnya, dalam permainan poker, di mana sebagian besar informasi tentang kartu lawan tidak diketahui, MCTS tetap bisa bekerja dengan baik karena mengandalkan sampling statistik daripada memerlukan pengetahuan penuh tentang keadaan permainan

Monte Carlo Tree Search (MCTS) adalah algoritma yang sangat efektif dan fleksibel, terutama untuk masalah yang kompleks dan memiliki ruang pencarian besar. Dengan kemampuannya menyeimbangkan eksplorasi dan eksploitasi, MCTS telah membuktikan keunggulannya dalam berbagai permainan strategi dan aplikasi lainnya.

Kemampuannya untuk beradaptasi dengan situasi dengan informasi yang tidak lengkap menjadikannya alat yang sangat berharga di bidang kecerdasan buatan. Dengan meningkatnya kebutuhan akan solusi AI yang lebih efisien, MCTS diprediksi akan terus menjadi salah satu teknik yang paling berpengaruh dalam pengembangan sistem AI di masa depan.

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