Mengenal Reinforcement Machine Learning
Dalam dunia Machine Learning, kita akan menemukan berbagai jenis algoritma Machine Learning yang bisa membuat komputer belajar dari data. Perkembangan teknologi, khususnya big data membuat Machine Learning semakin dibutuhkan. Dengan banyaknya data yang ada, kita tentunya membutuhkan bantuan mesin yang bisa membuat keputusan secara otomatis berdasarkan hasil pembelajaran (training) yang telah dilakukan sebelumnya.
Data yang beragam jenis tersebut tidak bisa diproses dengan cara yang sama, sehingga itulah mengapa Machine Learning memiliki lebih dari satu jenis. Salah satunya adalah Reinforcement Learning yang akan dibahas dalam artikel kali ini. Jika dibandingkan dengan dua jenis Machine Learning lainnya, Reinforcement Learning adalah yang paling berbeda. Karena dalam Reinforcement Learning, proses training dan testingnya dilakukan secara bersamaan melalui trial dan error sehingga nantinya akan menemukan model terbaik. Penasaran dengan Reinforcement Learning? Yuk, simak pembahasannya!
1. Konsep Dasar Reinforcement Learning
Reinforcement Learning merupakan salah satu jenis Machine Learning dimana agen akan belajar berinteraksi dengan lingkungannya untuk bisa mendapatkan hasil yang diinginkan. Nantinya agen akan diberi masukan dalam bentuk state yang menggambarkan kondisi lingkungan, kemudian berdasarkan state tersebut, barulah agen memilih action yang akan dilakukan. Setiap action akan menghasilkan reward dari lingkungan, baik positif, negatif, maupun netral. Tujuan Reinforcement Learning adalah untuk mengajari agen dalam memilih tindakan sehingga total reward yang diterima dalam jangka panjang bisa dimaksimalkan.
Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!
2. Cara Kerja Reinforcement Learning
Dalam Reinforcement Learning, agen akan mengambil keputusan dengan cara kombinasi antara eksplorasi (mencoba tindakan baru) dan eksploitasi (memilih tindakan yang sudah diketahui menghasilkan reward tinggi). Algoritma Reinforcement Learning menggunakan pendekatan trial and error, dimana agen secara bertahap akan memperbaiki strateginya berdasarkan hasil yang diperoleh dari interaksi dengan lingkungan. Hal ini mirip dengan cara belajar manusia, yaitu dengan mencoba-coba sehingga bisa memperoleh pengalaman.
3. Penerapan dalam Kehidupan Nyata
Semua jenis Machine Learning bisa diterapkan dalam kehidupan nyata, termasuk untuk Reinforcement Learning. Misalnya saja dalam pengembangan mobil otonom (mobil yang bisa bergerak sendiri tanpa harus digerakkan oleh manusia). Mobil otonom menggunakan Reinforcement Learning untuk mempelajari bagaimana berperilaku di jalan raya, memutuskan kapan harus berbelok, berhenti, atau bahkan untuk melaju. Reinforcement Learning juga digunakan dalam pengembangan video game, dimana karakter dalam permainan akan belajar berinteraksi dengan lingkungan dan pemain untuk bisa mengimbangi lawan.
4. Dampak dalam Teknologi Modern
Percaya atau tidak, Reinforcement Learning telah mengubah cara kita memahami dan menghadapi banyak masalah yang rumit. Dalam bidang medis, Reinforcement Learning dapat digunakan untuk membantu dalam merancang strategi pengobatan yang optimal untuk pasien. Kemudian di bidang finansial, Reinforcement Learning sangat berguna untuk mengoptimalkan portofolio investasi. Bahkan, Reinforcement Learning dapat diterapkan dalam manajemen sumber daya alam untuk mengoptimalkan penggunaan energi atau mengendalikan lalu lintas kota.
Bcaa juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner
Reinforcement Learning membuka pintu bagi inovasi teknologi baru untuk mengatasi tantangan yang lebih kompleks dalam berbagai bidang. Dengan perkembangan lebih lanjut dalam Reinforcement Learning, kita bisa dengan mudah untuk mengantisipasi perkembangan yang lebih menarik dan solusi yang lebih canggih dalam dunia teknologi masa depan.
Agar bisa terus beradaptasi dengan teknologi baru, kita bisa memulainya dengan mempelajari Machine Learning di DQLab. Selain modul pembelajaran, kita juga bisa mengikuti Bootcamp Machine Learning & AI for Beginner yang diadakan oleh DQLab.
DQLab merupakan platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan bahasa pemrograman populer, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur Chat GPT. Selain itu DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula.
Untuk mendapatkan pengalaman belajar menarik, buruan sign up di DQLab. Daftar sekarang dan kejar impianmu untuk menjadi Data Analyst!
Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri