BELAJAR DATA SERU, AKSES PAKET DATA SCIENCE 6 BULAN 180K!
Diskon Spesial 90% + 50% Belajar Data Science Bersertifikat
DAFTARKAN DIRIMU
Pendaftaran ditutup dalam 1 Hari 2 Jam 3 Menit 4 Detik 

Reinforcement Learning, Era Baru Machine Learning Modern

Belajar Data Science di Rumah 06-Juni-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/aea2426b5fa5c5a8109d246aafde8c93_x_Thumbnail800.jpg

Reinforcement Learning adalah metode pelatihan pembelajaran mesin yang didasarkan pada penghargaan atas perilaku yang diinginkan dan/atau menghukum yang tidak diinginkan. Secara umum, agen Reinforcement Learning mampu memahami dan menafsirkan lingkungannya, mengambil tindakan dan belajar melalui trial and error. 


Dalam Reinforcement Learning, pengembang merancang metode untuk menghargai perilaku yang diinginkan dan menghukum perilaku negatif. Metode ini memberikan nilai positif pada tindakan yang diinginkan untuk mendorong agen dan nilai negatif pada perilaku yang tidak diinginkan. Ini memprogram agen untuk mencari imbalan keseluruhan jangka panjang dan maksimum untuk mencapai solusi yang optimal.


Sasaran jangka panjang ini membantu mencegah agen mengulur waktu pada sasaran yang lebih rendah. Seiring waktu, agen belajar untuk menghindari yang negatif dan mencari yang positif. Metode pembelajaran ini telah diadopsi dalam kecerdasan buatan (AI) sebagai cara mengarahkan pembelajaran mesin Unsupervised Learning melalui penghargaan dan hukuman.


Nah, bagaimana era baru machine learning yang semakin masif ini? Penasaran, langsung simak artikelnya yuk bersama DQLab!


1. Aplikasi dan Contoh Reinforcement Learning

Sementara Reinforcement Learning telah menjadi topik yang sangat menarik di bidang AI, adopsi dan penerapannya yang tersebar luas di dunia nyata tetap terbatas. Namun, mencatat ini, makalah penelitian berlimpah tentang aplikasi teoretis, dan ada beberapa kasus penggunaan yang berhasil. 


Salah satu wujud algoritma ini adalah game yang berbentuk bidang. Penggunaan yang paling umum untuk Reinforcement Learning mampu mencapai kinerja manusia super dalam berbagai permainan. Contoh umum melibatkan permainan Pac-Man. Algoritma pembelajaran yang memainkan Pac-Man mungkin memiliki kemampuan untuk bergerak ke salah satu dari empat arah yang mungkin, kecuali halangan. 


Dari data piksel, agen dapat diberikan hadiah numerik untuk hasil satu unit perjalanan: 0 untuk ruang kosong, 1 untuk pelet, 2 untuk buah, 3 untuk pelet daya, 4 untuk pelet pasca-kekuatan hantu, 5 untuk mengumpulkan semua pelet dan menyelesaikan level, dan pengurangan 5 poin untuk tabrakan dengan hantu. 


Agen mulai dari permainan acak dan pindah ke permainan yang lebih canggih, mempelajari tujuan mendapatkan semua pelet untuk menyelesaikan level. Dengan waktu yang diberikan, seorang agen bahkan mungkin mempelajari taktik seperti menyimpan power pellet sampai dibutuhkan untuk pertahanan diri.


Baca juga: Memahami Keunggulan dan Manfaat Data Science dalam Dunia Bisnis


2. Challenges pada Reinforcement Learning!

Reinforcement Learning, meskipun berpotensi tinggi, bisa sulit diterapkan dan tetap terbatas dalam penerapannya. Salah satu hambatan untuk penerapan jenis pembelajaran mesin ini adalah ketergantungannya pada eksplorasi lingkungan.


Misalnya, jika Sahabat DQ menggunakan robot yang bergantung pada Reinforcement Learning untuk menavigasi lingkungan fisik yang kompleks, ia akan mencari keadaan baru dan mengambil tindakan berbeda saat bergerak. Akan tetapi, sulit untuk secara konsisten mengambil tindakan terbaik di lingkungan dunia nyata, karena seberapa sering lingkungan berubah.


Waktu yang diperlukan untuk memastikan pembelajaran dilakukan dengan benar melalui metode ini dapat membatasi kegunaannya dan intensif pada sumber daya komputasi. Karena lingkungan pelatihan tumbuh lebih kompleks, demikian juga tuntutan waktu dan sumber daya komputasi.


Pembelajaran yang diawasi dapat memberikan hasil yang lebih cepat dan lebih efisien daripada Reinforcement Learning kepada perusahaan jika jumlah data yang tepat tersedia, karena dapat digunakan dengan sumber daya yang lebih sedikit.


3. Algoritma Reinforcement Learning umum

Daripada mengacu pada algoritma tertentu, bidang Reinforcement Learning terdiri dari beberapa algoritma yang mengambil pendekatan yang agak berbeda. Perbedaan ini terutama disebabkan oleh strategi mereka untuk menjelajahi lingkungan mereka.


  • State-action-reward-state-action (SARSA). Algoritma Reinforcement Learning ini dimulai dengan memberikan agen apa yang dikenal sebagai kebijakan. Kebijakan pada dasarnya adalah probabilitas yang menunjukkan kemungkinan tindakan tertentu yang menghasilkan imbalan, atau keadaan yang menguntungkan.

  • Q-Learning. Pendekatan Reinforcement Learning ini mengambil pendekatan yang berlawanan. Agen tidak menerima kebijakan, artinya eksplorasi lingkungannya lebih diarahkan sendiri.

  • Deep Q Network. Algoritma ini memanfaatkan jaringan saraf selain teknik Reinforcement Learning. Mereka memanfaatkan eksplorasi lingkungan mandiri dari Reinforcement Learning. Tindakan di masa depan didasarkan pada sampel acak dari tindakan bermanfaat di masa lalu yang dipelajari oleh jaringan saraf.


4. Last but not Least Reinforcement Learning. 

Ini mengambil pendekatan yang berbeda sama sekali. Ini menempatkan agen di lingkungan dengan parameter yang jelas yang mendefinisikan aktivitas yang bermanfaat dan aktivitas yang tidak menguntungkan dan tujuan akhir yang menyeluruh untuk dicapai. Hal ini serupa dalam beberapa hal untuk pembelajaran yang diawasi di mana pengembang harus memberikan algoritma tujuan yang ditentukan dengan jelas dan menentukan penghargaan dan hukuman. 


Ini berarti tingkat pemrograman eksplisit yang dibutuhkan lebih besar daripada dalam pembelajaran Unsupervised Learning. Namun, begitu parameter ini disetel, algoritma beroperasi sendiri, membuatnya jauh lebih mandiri daripada algoritma Supervised Learning. 

Untuk alasan ini, orang terkadang menyebut Reinforcement Learning sebagai cabang pembelajaran semi supervised, tetapi sebenarnya, ini paling sering diakui sebagai jenis pembelajaran mesinnya sendiri.


Baca juga: Beasiswa Data Science yang Bisa Diikuti untuk Upgrade Skill Datamu


Mulai Belajar Algoritma Data Science gratis bersama DQLab Academy! Yuk mulai sign up dan login melalui DQLab Academy! Nikmati kemudahan belajar Algoritma Data Science tanpa ribet melalui live code editor DQLab. Belajar sambil belajar sekaligus buat portfolio dengan modul DQLab! 



Mulai Belajar
Data Science Sekarang
Bersama DQLab

Buat Akun Belajarmu & Mulai Langkah
Kecilmu Mengenal Data Science.

Buat Akun Gratis Dengan :

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/8be7fae4b69abead22aa9296bcab7b4b.jpg Sign-Up dengan Google

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/d0aa879292fb427c0978d2a12b416e98.jpg Sign-Up dengan Facebook

Atau Buat Dengan :