Mengenal Pengertian Reinforcement Learning (RL), Apa itu Pembelajaran Penguatan? Tujuan, Cara Kerja, Jenis, Macam Istilah, Contoh Penerapan, dan Perbedaannya dengan Supervised.

Dalam beberapa tahun terakhir, kemajuan yang signifikan telah dibuat di bidang Machine Learning (ML), khususnya yaitu Reinforcement Learning (RL) yang menggunakan jaringan saraf yang dalam untuk memodelkan fungsi nilai (berbasis nilai) atau kebijakan agen (berbasis kebijakan) atau keduanya (pengkritik aktor).

Sebelum kesuksesan jaringan saraf dalam yang meluas, fitur kompleks harus direkayasa untuk melatih algoritma RL.

Ini berarti kapasitas belajar yang berkurang, dan akan membatasi ruang lingkup RL pada lingkungan yang sederhana.

Dengan deep learning, model dapat dibuat menggunakan jutaan bobot yang dapat dilatih, membebaskan pengguna dari rekayasa fitur yang membosankan.

Fitur yang relevan dihasilkan secara otomatis selama proses pelatihan, memungkinkan agen untuk mempelajari kebijakan yang optimal di lingkungan yang kompleks.

Ya, bidang ini adalah salah satu topik penelitian terpanas di bidang kecerdasan buatan (lihat selengkapnya tentang pembahasan Artificial Intelligence atau yang dikenal dengan istilah kecerdasan buatan di sini) modern dan popularitasnya semakin meningkat.

Berdasarkan hal itulah, kali ini Kami akan membahas lebih lengkap serta detail terkait apa itu pengertian dari Reinforcement Learning (RL) ini.

Baiklah langsung saja, mari kita simak ulasannya berikut.

Pengertian Reinforcement Learning (RL)

Berarti pembelajaran penguatan (dalam bahasa Indonesia) istilah Reinforcement Learning (RL) sederhanyanya adalah ilmu pengambilan keputusan (decision making).

Pembelajaran penguatan adalah tentang mempelajari perilaku yang optimal dalam lingkungan untuk mendapatkan penghargaan yang maksimal.

Perilaku optimal ini dipelajari melalui interaksi dengan lingkungan dan pengamatan tentang bagaimana ia merespon, mirip dengan anak-anak menjelajahi dunia di sekitar mereka dan mempelajari tindakan yang membantu mereka mencapai tujuan.

Seperti yang juga Kami kutip dari sumber simpulan yang bersumber dari Situs Towardsdatascience, Reinforcement Learning (RL) adalah jenis teknik pembelajaran mesin yang memungkinkan agen untuk belajar dalam lingkungan interaktif dengan coba-coba menggunakan umpan balik dari tindakan dan pengalamannya sendiri.

Well, karena ini juga merupakan turunan dari ilmu data, kalian mungkin dapat membaca lebih lanjut postingan Kami tentang makalah data science di sini atau makalah terkait pengujian algoritma di sini.

Apa itu Pembelajaran Penguatan?

Jadi, apa itu sebenarnya yang dimaksud dengan pembelajaran penguatan ini?

Ya, seperti yang sudah Kami terangkan di atas, istilah ini lebih dikenal dengan singkatan RL yang kepanjangannya adalah Reinforcement Learning.

Pembelajaran penguatan adalah pelatihan model pembelajaran mesin untuk membuat urutan keputusan.

Agent (agen) yang ada di dalamnya (model dalam AI) belajar untuk mencapai tujuan dalam lingkungan yang tidak pasti dan berpotensi kompleks.

Dalam pembelajaran penguatan atau Reinforcement Learning (RL), kecerdasan buatan menghadapi situasi seperti permainan.

Komputer menggunakan trial and error untuk menemukan solusi untuk masalah tersebut.

Untuk membuat mesin melakukan apa yang diinginkan programmer, kecerdasan buatan mendapat hadiah atau hukuman untuk tindakan yang dilakukannya.

Fungsi utamanya adalah untuk memaksimalkan total hadiah.

Meskipun perancang menetapkan kebijakan hadiah, yaitu, yang seperti aturan permainan, dia tidak memberikan petunjuk atau saran apapun kepada model tentang cara menyelesaikan permainan.

Terserah model untuk mengetahui bagaimana melakukan tugas untuk memaksimalkan hadiah, mulai dari uji coba yang benar-benar acak dan diakhiri dengan taktik canggih dan keterampilan manusia super.

Dengan memanfaatkan kekuatan pencarian dan banyak percobaan, pembelajaran penguatan saat ini merupakan cara paling efektif untuk menunjukkan kreativitas mesin.

Yup! Berbeda dengan manusia, kecerdasan buatan dapat mengumpulkan pengalaman dari ribuan permainan paralel jika algoritma pembelajaran penguatan dijalankan pada infrastruktur komputer yang cukup kuat.

Tujuan Melakukan Reinforcement Learning (RL) atau Pembelajaran Penguatan

Oke, sekarang kita telah mengetahui pengertian dan fungsi dasar RL atau Reinforcement Learning pada pembahasan di atas.

Agar lebih memahaminya, di sini Kami juga akan menjelaskan tujuannya secara khusus.

Pembelajaran penguatan merupakan area Pembelajaran Mesin.

Model yang menggunakan konsep RL mengambil tindakan yang sesuai untuk memaksimalkan imbalan dalam situasi tertentu.

Tujuannya yaitu, mereka digunakan oleh berbagai perangkat lunak dan mesin untuk menemukan cara, metode, perilaku, atau jalur terbaik yang harus diambil dalam situasi tertentu.

Pembelajaran penguatan berbeda dari pembelajaran terawasi (supervised) dengan cara dalam pembelajaran terawasi, data training (pelatihan) sudah memiliki kunci jawaban sehingga model dilatih dengan jawaban yang benar sendiri, sedangkan dalam Reinforcement Learning (RL), tidak ada jawaban tetapi agen penguatan memutuskan apa yang harus dilakukan untuk melakukan tugas yang diberikan.

Dengan tidak adanya dataset pelatihan, RL pasti akan belajar dari pengalamannya sendiri.

Prinsip, Konsep, atau Cara Kerja Reinforcement Learning (RL) atau Pembelajaran Penguatan

Setelah kita mengetahui pengertian, fungsi, dan tujuan dari pembelajaran penguatan, selanjutnya kita juga perlu memahami prinsip, konsep, atau bagaimana cara kerja dari Reinforcement Learning (RL) ini.

Yup! Dengan tidak adanya pengawasan atau supervisor, pembelajar harus secara mandiri menemukan urutan tindakan yang memaksimalkan penghargaan.

Proses penemuan ini mirip dengan pencarian coba-coba atau yang dikenal dengan istilah trial-error.

Kualitas tindakannya diukur tidak hanya dengan imbalan langsung yang mereka kembalikan, tetapi juga imbalan tertunda yang mungkin mereka dapatkan.

Karena dapat mempelajari tindakan yang menghasilkan kesuksesan akhirnya di lingkungan yang tidak terlihat tanpa bantuan supervisor, pembelajaran penguatan adalah algoritma yang sangat kuat.

Masalah Reinforcement Learning (RL) melibatkan agen (agent) menjelajahi lingkungan yang tidak diketahui untuk mencapai tujuan.

RL didasarkan pada hipotesis bahwa semua tujuan dapat dijelaskan dengan memaksimalkan imbalan kumulatif yang diharapkan.

Agen harus belajar untuk merasakan dan mengganggu keadaan lingkungan menggunakan tindakannya untuk mendapatkan hadian atau imbalan maksimal.

Kerangka formal untuk RL meminjam dari masalah kontrol optimal dari proses keputusan Markov atau Markov Decision Process (MDP).

Jenis dan Bagian Utama Reinforcement dalam Pembelajaran Penguatan

Dalam membahas terkait pembelajaran penguatan, selain membahas pengertian Reinforcement Learning (RL), di sini Kami juga akan menjelaskan beberapa hal terkait jenis dan bagian utamanya.

Ya! Perlu kalian ketahui, adapun beberapa jenis elemen utama yang terdapat dalam sistem RL adalah:

• Agen atau pelajar (agent atau learner).
• Lingkungan yang berinteraksi dengan agen.
• Policy atau kebijakan yang diikuti agen untuk mengambil tindakan.
• Reward signal atau sinyal hadiah yang diamati agen saat mengambil tindakan.

Ilustrasi, atau abstraksi yang berguna dari sinyal hadiah adalah fungsi nilai, yang dengan tepat menangkap “kebaikan” suatu keadaan.

Sementara sinyal hadiah mewakili manfaat langsung dari keadaan tertentu, fungsi nilai menangkap hadiah kumulatif yang diharapkan akan dikumpulkan dari keadaan itu, menuju masa depan.

Sekali lagi, seperti yang sudah Kami sebutkan dalam subbagian tujuannya di atas, fungsi dan tujuan dari algoritma RL adalah untuk menemukan kebijakan tindakan yang memaksimalkan nilai rata-rata yang dapat diekstraksi dari setiap keadaan sistem.

Selanjutnya, di dalam Reinforcement Learning (RL) juga terdapat jenis dari penguatannya yaitu:

a. Positive Reinforcement

Penguatan positif atau positive reinforcement didefinisikan sebagai ketika suatu peristiwa, terjadi karena perilaku tertentu, meningkatkan kekuatan dan frekuensi perilaku.

Dengan kata lain, itu memiliki efek positif pada perilaku.

Keuntungan dari pembelajaran penguatan positif adalah:

• Memaksimalkan performa
• Sustain change atau mempertahankan perubahan untuk jangka waktu yang lama.
• Terlalu banyak reinforcement dapat menyebabkan kelebihan status yang dapat mengurangi hasil.

b. Negative Reinforcement

Penguatan negatif atau negative reinforcement didefinisikan sebagai penguatan perilaku karena kondisi negatif dihentikan atau dihindari.

Keuntungan dari pembelajaran penguatan negatif yaitu:

• Meningkatkan behavior (perilaku).
• Memberikan defiance atau pembangkangan terhadap standar kinerja minimum.
• Menyediakan kecukupan untuk memenuhi perilaku minimum.

Macam Istilah dalam Komponen Reinforcement Learning (RL)

Benar, semakin dalam bidang yang diselami, maka akan semakin banyak juga terminologi, istilah, akronim, atau jargon yang bermunculan, begitupun juga dalam kasus dari subbidang kecerdasan buatan yang satu ini.

Dalam memahami konsep Reinforcement Learning (RL), adapun beberapa macam istilah yang digunakan wajib kalian ketahui yaitu:

• Agent; Entitas yang dapat melihat/menjelajahi lingkungan dan bertindak berdasarkan itu.
• Environment; Situasi di mana agen hadir atau dikelilingi oleh. Di RL, kita akan mengasumsikan lingkungan stokastik, yang berarti itu bersifat random atau acak.
• Action; Tindakan atau action adalah gerakan yang diambil oleh agen dalam environment atau lingkungan.
• State; State adalah situasi yang dikembalikan oleh lingkungan setelah setiap tindakan yang dilakukan oleh agen.
• Reward; Umpan balik yang dikembalikan ke agen dari lingkungan untuk mengevaluasi tindakan agen.
• Policy; Policy di sini merupakan strategi yang diterapkan oleh agen untuk tindakan selanjutnya berdasarkan keadaan saat ini.
• Value; Nilai dalam Reinforcement Learning (RL), ini lebih diharapkan imbalan jangka panjang dengan faktor diskon dan berlawanan dengan imbalan jangka pendek.
• Q-Value: Sebagian besar mirip dengan nilai, tetapi dibutuhkan satu parameter tambahan sebagai tindakan (action) saat ini.

Contoh Reinforcement Learning (RL) dan Penerapan Pembelajaran Penguatan

Baiklah, sekarang kita sudah mengetahui apa pengertian dari pembelajaran penguatan, RL, atau Reinforcement Learning, sekarang mari kita lihat contoh-contohnya.

Yup! Setiap masalah dunia nyata di mana agen harus berinteraksi dengan lingkungan yang tidak pasti untuk memenuhi tujuan tertentu adalah aplikasi potensial dari RL.

Berikut adalah beberapa contoh penerapan Reinforcement Learning (RL) yang terwujudkan.

1. Robotika

Contoh dan penerapan Reinforcement Learning (RL) yang pertama yaitu robotika.

Robot dengan perilaku yang telah diprogram berguna dalam lingkungan terstruktur, seperti jalur perakitan pabrik mobil, di mana tugasnya berulang.

Di dunia nyata, di mana respons lingkungan terhadap perilaku robot tidak pasti, tindakan akurat pra-pemrograman hampir tidak mungkin dilakukan.

Dalam skenario seperti itu, RL menyediakan cara yang efisien untuk membuat robot serba guna.

Ini telah berhasil diterapkan pada perencanaan jalur robot, di mana robot harus menemukan jalur yang pendek, mulus, dan dapat dilayari antara dua lokasi, bebas dari tabrakan dan kompatibel dengan dinamika robot.

2. AlfaGo

Contoh dan penerapan Reinforcement Learning (RL) berikutnya yaitu AlfaGo.

Benar! Salah satu permainan strategis yang paling kompleks adalah permainan papan Cina berusia 3.000 tahun yang disebut Go.

Kompleksitasnya berasal dari fakta bahwa ada 10^270 kemungkinan kombinasi papan, beberapa kali lipat lebih banyak daripada permainan catur.

Pada tahun 2016, agen Go berbasis Reinforcement Learning (RL) bernama AlphaGo mengalahkan pemain Go manusia terhebat.

Sama seperti pemain manusia, ia belajar dari pengalaman, memainkan ribuan game dengan pemain profesional.

Agen Go berbasis RL terbaru memiliki kemampuan untuk belajar dengan bermain melawan dirinya sendiri, sebuah keuntungan yang tidak dimiliki pemain manusia.

3. Autonomous Driving

Contoh dan penerapan pembelajaran penguatan terakhir yang akan Kami jelaskan di postingan kali ini yaitu autonomous driving atau sistem mengemudi otonom.

Benar! Sistem mengemudi ini harus melakukan berbagai persepsi dan tugas perencanaan dalam lingkungan yang tidak pasti.

Beberapa tugas khusus di mana RL menemukan aplikasi termasuk perencanaan jalur kendaraan dan prediksi gerakan.

Perencanaan jalur kendaraan memerlukan beberapa kebijakan tingkat rendah dan tinggi untuk membuat keputusan atas berbagai skala temporal dan spasial.

Prediksi gerak atau yang dikenal dengan sebutan motion prediction adalah tugas memprediksi pergerakan pejalan kaki dan kendaraan lain, untuk memahami bagaimana situasi dapat berkembang berdasarkan keadaan lingkungan saat ini.

Perbedaan Reinforcement Learning (RL) dengan Supervised Learning

Oke, sekarang apa yang membedakan Reinforcement Learning (RL) dengan supervised?

Perlu untuk diketahui, ada beberapa poin utama dalam konsep RL ini, yakni:

• Masukan atau input-nya harus berupa status awal dari mana model akan dimulai.
• Keluaran atau output-nya, yaitu ada banyak kemungkinan keluaran karena ada berbagai solusi untuk masalah tertentu.
• Training atau pelatihan didasarkan pada input, di mana model akan mengembalikan keadaan dan pengguna akan memutuskan untuk memberi penghargaan atau menghukum model berdasarkan output-nya.
• Dalam konsep Reinforcement Learning (RL), model yang sudah dibangun akan terus belajar (melakukan pelatihan dengan sendirinya).
• Solusi terbaiknya, yaitu diputuskan berdasarkan hadiah maksimum.

Selebihnya, berikut ini juga Kami siapkan tabulasi tentang perbedaan antara Reinforcement Learning (RL) dan Supervised Learning.

Reinforcement Learning (RL)	Supervised Learning (Diawasi)
Reinforcement Learning (RL) adalah tentang membuat keputusan secara berurutan. Dengan kata sederhana, kita dapat mengatakan bahwa output RL tergantung pada state atau keadaan input saat ini dan input berikutnya tergantung pada output dari input sebelumnya.	Dalam pembelajaran terbimbing, terawasi, atau diawasi, keputusannya dibuat pada input awal atau input yang diberikan di awal
Dalam keputusan pembelajaran penguatan, mereka dapat dikatakan sebagai tergantung (dependent), jadi kita perlu memberi label pada urutan keputusan yang bergantung.	Dalam pembelajaran terawasi keputusannya independen satu sama lain sehingga label diberikan untuk setiap keputusan.
Contohnya yaitu seperti permainan catur	Contohnya yaitu seperti pengenalan objek (object detection)

Kesimpulan

Baik, di atas merupakan penjelasan detail terkait Pengertian Reinforcement Learning (RL), Apa itu Pembelajaran Penguatan? Tujuan, Cara Kerja, Jenis, Macam Istilah, Contoh Penerapan, dan Perbedaannya dengan Supervised.

Berdasarkan penerangan di atas, dapat kita katakan bahwa Reinforcement Learning (RL) bisa didefinisikan sebagai metode Machine Learning (ML) yang berkaitan dengan bagaimana agen perangkat lunak harus mengambil tindakan di lingkungan.

Pembelajaran penguatan ini merupakan bagian dari metode pembelajaran mendalam yang membantu Anda memaksimalkan sebagian dari hadiah kumulatif.

Metode pembelajaran jaringan saraf RL ini membantu Anda mempelajari cara mencapai tujuan yang kompleks atau memaksimalkan dimensi tertentu melalui banyak langkah.

Selain itu, adapun juga beberapa karakteristik penting dari pembelajaran penguatan atau Reinforcement Learning (RL) adalah sebagai berikut:

• Tidak ada pengawas (supervisor), hanya bilangan asli atau sinyal hadiah.
• Pengambilan keputusan berurutan (sequence).
• Waktu memainkan peran penting dalam masalah reinforcement.
• Umpan balik selalu tertunda, tidak instan.
• Tindakan agen menentukan data selanjutnya yang diterimanya.

Penutup

Demikianlah postingan artikel yang dapat Kami bagikan kali ini, di mana Kami membahas terkait Pengertian Reinforcement Learning (RL), Apa itu Pembelajaran Penguatan? Tujuan, Cara Kerja, Jenis, Macam Istilah, Contoh Penerapan, dan Perbedaannya dengan Supervised.

Semoga apa yang sudah Kami coba sampaikan serta jelaskan di sini dapat bermanfaat dan juga dapat menambah wawasan dan pengetahuan kita semua terutama dalam bidang terkait teknologi, khususnya Artificial Intelligence (AI) atau kecerdasan buatan.

Silahkan bagikan artikel atau postingan Kami di sini kepada teman, kerabat serta rekan kerja dan bisnis kalian semua khususnya jika kalian temukan ini bermanfaat dan juga jangan lupa subscribe Blog dan YouTube Kami. Sekian dari Kami, Terima Kasih.

Postingan ini juga tersedia dalam versi: