Machine Learning Tipe Reinforcement Learning

Reinforcement Learning (RL) adalah salah satu tipe machine learning yang berperan penting dalam perkembangan kecerdasan buatan. Meskipun istilah ini mungkin terdengar asing dibandingkan dua metode ML lainnya, tapi penerapannya juga sangat mempermudah proses bisnis di beberapa industri. RL adalah teknik pembelajaran yang memungkinkan agen atau entitas buatan untuk mempelajari cara mengambil keputusan yang optimal dalam lingkungan yang berubah-ubah.

Dalam artikel ini, kita akan belajar lebih lanjut mengenal tipe machine learning RL. Mulai dari memahami konsep dasarnya, cara kerja, dan penerapannya di berbagai aspek. Mulai dari pengembangan game hingga mobil otonom, serta aplikasi dalam bidang finansial dan industri lainnya. Mari kita mulai mengenalnya lebih jauh dengan membaca pembahasan berikut!

1. Apa Saja Tipe Machine Learning?

Tipe pertama dari machine learning adalah supervised learning. Dalam supervised learning, algoritma dilatih menggunakan dataset yang sudah memiliki label atau jawaban yang benar. Tujuan utama dari machine learning ini adalah untuk mengajarkan mesin bagaimana mengidentifikasi pola atau hubungan antara input dan output.

Contoh algoritma yang umum digunakan yaitu Regresi Linear dan Klasifikasi Naive Bayes. Regresi Linear digunakan untuk memprediksi nilai kontinu, seperti harga rumah berdasarkan fitur-fitur tertentu. Sementara itu, Klasifikasi Naive Bayes digunakan untuk mengklasifikasikan data ke dalam kategori atau kelas tertentu, misalnya, untuk klasifikasi email sebagai spam atau bukan spam.

Selanjutnya ada unsupervised learning. Dalam unsupervised learning, algoritma tidak memiliki label yang jelas dalam data pelatihan. Tujuan utamanya untuk menemukan pola atau struktur tersembunyi dalam data. Salah satu contoh algoritma unsupervised learning yang populer adalah K-Means Clustering.

K-Means Clustering digunakan untuk mengelompokkan data ke dalam beberapa cluster berdasarkan kemiripan antara data, tanpa perlu label kelas sebelumnya. Contoh aplikasi K-Means Clustering adalah segmentasi pelanggan berdasarkan perilaku pembelian.

Terakhir yaitu reinforcement learning. Dalam reinforcement learning, agen atau mesin melakukan “pembelajaran” melalui interaksi dengan lingkungannya. Tujuan utama dari reinforcement learning adalah untuk memaksimalkan reward atau hadiah yang diberikan kepada agen berdasarkan tindakan yang diambilnya.

Contoh algoritma reinforcement learning yang terkenal adalah Q-Learning. Q-Learning digunakan dalam konteks permainan komputer, robotika, dan bahkan pengendalian otomatis untuk mengoptimalkan keputusan yang diambil oleh agen berdasarkan reward yang diterimanya.

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

2. Kelebihan Reinforcement Learning

Salah satu keunggulan utama RL adalah mampu mengatasi masalah pembelajaran berbasis tindakan dalam lingkungan yang dinamis. Hal ini membuatnya sangat cocok untuk situasi ketika keputusan yang diambil oleh agen harus disesuaikan dengan perubahan lingkungan yang tidak terduga. Contohnya adalah pengendalian robot yang harus menghadapi perubahan kondisi.

Keunggulan kedua adalah memaksimalkan reward atau hadiah dalam waktu yang lama. Artinya, agen RL tidak hanya fokus pada tindakan jangka pendek yang memberikan reward instan, tetapi juga mampu merencanakan tindakan yang lebih kompleks untuk mencapai tujuan jangka panjang yang lebih tinggi. Cara ini sangat berguna dalam aplikasi seperti pengendalian permainan komputer, di mana agen perlu merencanakan serangkaian tindakan untuk mencapai tujuan akhir permainan.

3. Mengenal Cara Kerja Reinforcement Learning

Pertama, dalam tahap observasi, agen RL mengamati lingkungan melalui sensor atau interface tertentu. Ini dapat berupa citra visual, data sensorik, atau informasi lainnya yang diperlukan untuk membuat keputusan. Observasi ini memberikan pemahaman tentang keadaan lingkungan saat ini, yang akan menjadi dasar untuk tindakan selanjutnya.

Kedua, dalam tahap pengambilan keputusan, agen RL memilih tindakan yang akan diambil berdasarkan informasi yang diperoleh dari observasi sebelumnya. Tujuan utama agen adalah untuk memaksimalkan reward atau hadiah dalam jangka panjang. Untuk mencapai ini, agen menggunakan tindakan yang telah dipelajarinya. Tindakan yang diambil agen kemudian mempengaruhi keadaan lingkungan, dan siklus observasi-pengambilan keputusan terus berlanjut.

Ketiga, dalam tahap pembelajaran, agen RL memperbarui strateginya berdasarkan pengalaman. Ini dilakukan dengan membandingkan hasil tindakan yang diambil dengan reward yang diterima dan menyesuaikan tindakan berdasarkan hasil ini. Proses pembelajaran ini terus berlanjut seiring waktu, dan agen RL menjadi lebih baik dalam mengambil keputusan yang menghasilkan reward yang lebih besar.

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

4. Contoh Penggunaan Reinforcement Learning

Contoh nyata penerapan RL dalam industri game adalah penggunaannya dalam pengembangan agen AI untuk bermain permainan video kompleks seperti permainan papan, permainan strategi real-time, dan permainan aksi. Sebagai contoh, AlphaGo, yang dikembangkan oleh DeepMind, adalah agen RL yang berhasil mengalahkan pemain Go berperingkat dunia. Ini menunjukkan kemampuan RL untuk mempelajari strategi yang sangat kompleks dan beradaptasi dengan berbagai situasi dalam permainan.

Selain itu, RL juga memiliki aplikasi yang signifikan dalam bidang robotika. Misalnya, dalam pengembangan robot mandiri untuk navigasi di lingkungan yang kompleks, RL digunakan untuk melatih robot dalam mengambil keputusan yang cerdas. Robot yang menggunakan RL dapat belajar untuk menghindari rintangan, merencanakan jalur optimal, dan menyesuaikan perilaku mereka berdasarkan pengalaman di lapangan. Contoh lain dalam pengembangan kendaraan otonom, di mana mobil belajar untuk mengemudi dengan aman dan efisien melalui berbagai situasi lalu lintas.

Selain reinforcement learning, ML juga memiliki berbagai model lainnya dengan keunggulan dan kegunaan masing-masing. Penting untuk mulai memahami perbedaan tersebut agar tidak salah pilih kan? Nah, DQLab adalah tempat belajar yang tepat. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Semua skill yang dibutuhkan akan diajarkan.

Dilengkapi studi kasus yang membantu kalian belajar memecahkan masalah dari berbagai industri. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?

• Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

• Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

• Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

• Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun

  
  

Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan persiapkan diri untuk menguasai machine learning dengan ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner! 

Penulis : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya