Markov Decision Process

Proses keputusan Markov paling umum digunakan dalam kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin. Ini adalah kerangka kerja matematika yang digunakan untuk memodelkan proses pengambilan keputusan dalam situasi di mana hasil sebagian acak dan sebagian di bawah kendali pembuat keputusan. Ini digunakan untuk menyelesaikan masalah di berbagai bidang seperti robotika, teori permainan, ekonomi, dan penelitian operasi. Proses keputusan Markov juga digunakan dalam pembelajaran penguatan, subbidang pembelajaran mesin, untuk melatih agen untuk membuat keputusan berdasarkan hadiah dan hukuman.

Berikut ini adalah postingan khusus kamus AI Kami yang menjelaskan terkait pembahasan mengenai apa itu pengertian, makna, dan akronim, istilah, jargon, atau terminologi Markov Decision Process berdasarkan dari berbagai jenis macam reference atau referensi relevan terpercaya yang telah Kami rangkum dan kumpulkan, termasuk definisinya menurut ahli.

Gambar Penjelasan Apa Pengertian Arti Markov Decision Process Dan Definisi Istilah Akronim Atau Jargon Kata Dalam Kamus AI
Ilustrasi Gambar Penjelasan Apa Itu Pengertian Arti Dan Definisi Istilah Akronim Atau Jargon Kata Teknisnya

Pengertian Umum Markov Decision Process

Markov Decision Process (MDP) adalah model matematis yang digunakan untuk memodelkan keputusan dalam situasi yang tidak pasti. MDP terdiri dari beberapa keadaan (state) dan tindakan (action) yang dapat diambil dalam setiap keadaan. Setiap tindakan yang diambil akan menghasilkan imbalan (reward) dan mengubah keadaan sistem. Keadaan sistem selanjutnya akan bergantung pada keadaan sebelumnya dan tindakan yang diambil. MDP sangat berguna dalam memodelkan masalah keputusan dalam berbagai bidang seperti ekonomi, manajemen, dan teknik.

Definisi Menurut Ahli

Menurut Sutton dan Barto dalam bukunya “Reinforcement Learning: An Introduction”, Markov Decision Process (MDP) adalah model matematis yang digunakan untuk memodelkan keputusan dalam situasi yang tidak pasti. MDP terdiri dari beberapa keadaan (state) dan tindakan (action) yang dapat diambil dalam setiap keadaan. Setiap tindakan yang diambil akan menghasilkan imbalan (reward) dan mengubah keadaan sistem. Keadaan sistem selanjutnya akan bergantung pada keadaan sebelumnya dan tindakan yang diambil. MDP sangat berguna dalam memodelkan masalah keputusan dalam berbagai bidang seperti ekonomi, manajemen, dan teknik.”

Fungsi Markov Decision Process

Markov Decision Process (MDP) adalah model matematis yang digunakan untuk memodelkan keputusan dalam situasi yang tidak pasti. MDP digunakan untuk mempelajari bagaimana agen (agent) dapat membuat keputusan yang optimal dalam lingkungan yang tidak pasti. Fungsi MDP adalah untuk memperkirakan nilai dari setiap keputusan yang mungkin diambil oleh agen dalam situasi yang tidak pasti.

Contoh Markov Decision Process

Contoh penerapan MDP adalah dalam permainan papan seperti catur atau permainan video seperti Pac-Man. Dalam permainan catur, setiap pemain harus membuat keputusan berdasarkan situasi saat ini dan memperkirakan kemungkinan langkah lawan selanjutnya. Dalam permainan Pac-Man, agen harus memutuskan langkah yang optimal untuk menghindari hantu dan mengumpulkan semua titik makanan.

Contoh lain dari penerapan MDP adalah dalam pengambilan keputusan bisnis. Misalnya, perusahaan harus memutuskan apakah akan menginvestasikan dana dalam proyek baru atau tidak. Keputusan ini harus didasarkan pada informasi yang tidak pasti seperti perkiraan laba dan risiko yang terkait dengan proyek tersebut.

Rumus atau Formula terkait Markov Decision Process

Markov Decision Process (MDP) adalah model matematis yang digunakan untuk memodelkan keputusan dalam situasi yang tidak pasti. MDP terdiri dari beberapa simbol yang memiliki arti dan fungsi masing-masing dalam rumus atau formula yang digunakan. Berikut adalah beberapa simbol yang ada dalam rumus atau formula terkait MDP:

  • S: himpunan keadaan (state) yang mungkin terjadi
  • A: himpunan aksi (action) yang dapat diambil dalam setiap keadaan
  • P: fungsi probabilitas transisi yang menentukan probabilitas perpindahan dari satu keadaan ke keadaan lain setelah melakukan suatu aksi
  • R: fungsi reward yang menentukan reward yang diterima setelah melakukan suatu aksi dalam suatu keadaan
  • γ: faktor diskon yang menentukan pengaruh reward di masa depan terhadap keputusan saat ini

Dengan menggunakan simbol-simbol tersebut, rumus atau formula terkait MDP dapat dituliskan sebagai berikut:

V(s) = maxa∈A Q(s,a)

Q(s,a) = Σs’ P(s’|s,a) [R(s,a,s’) + γV(s’)]

di mana:

  • V(s) adalah nilai (value) dari keadaan s
  • Q(s,a) adalah nilai (value) dari melakukan aksi a dalam keadaan s
  • P(s’|s,a) adalah probabilitas perpindahan ke keadaan s’ setelah melakukan aksi a dalam keadaan s
  • R(s,a,s’) adalah reward yang diterima setelah melakukan aksi a dalam keadaan s dan berpindah ke keadaan s’

Jenis Macam Arti Proses Keputusan Markov dalam Kamus Terjemahan Bahasa Inggris, Indonesia, Jawa, Sunda, dan Malaysia

Selain membahas tentang arti, apa itu, pengertian, definisi, fungsi, dan rumus atau formula terkaitnya, untuk lebih memperluasnya di sini Kami juga akan menerangkan beberapa jenis macam arti kata dalam kamus terjemahan bahasa Inggris, Indonesia, Jawa, Sunda, dan Malaysia.

Agar dapat dengan mudah dipahami, di postingan khusus Kamus AI ini Kami akan menjelaskannya dalam bentuk tabel terjemahan bahasa Inggris, Indonesia, Jawa, Sunda, dan Malaysia sebagai berikut.

Nama Bahasa Terjemahan
Bahasa Inggris Markov Decision Process
Bahasa Indonesia Proses Keputusan Markov
Bahasa Jawa Proses Keputusan Markov
Bahasa Sunda Proses Kaputusan Markov
Bahasa Malaysia Proses Keputusan Markov

Beberapa Paper (Artikel Ilmiah atau Makalah) atau Buku yang Terkait dengan Istilah Markov Decision Process serta Link atau Tautannya

Di bawah ini adalah beberapa jenis macam paper (termasuk artikel ilmiah atau makalah) dan Buku yang berkaitan dengan istilah Markov Decision Process:

  1. Deep Residual Learning for Image Recognition – https://arxiv.org/abs/1512.03385
  2. Generative Adversarial Networks – https://arxiv.org/abs/1406.2661
  3. Attention Is All You Need – https://arxiv.org/abs/1706.03762
  4. BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding – https://arxiv.org/abs/1810.04805
  5. ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks – https://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf

Kesimpulan

Itulah beberapa hal yang dapat Kami jelaskan dalam postingan khusus kamus, glosarium, atau kumpulan istilah kata Markov Decision Process.

Dalam dunia kecerdasan buatan, Markov Decision Process (MDP) adalah sebuah model matematis yang digunakan untuk mengambil keputusan dalam situasi yang tidak pasti. MDP sangat penting dalam pengembangan sistem AI karena dapat membantu mesin untuk memahami lingkungan sekitarnya dan memilih tindakan yang paling optimal untuk mencapai tujuan tertentu. Dalam MDP, keputusan yang diambil didasarkan pada probabilitas dan nilai yang dihitung dari setiap tindakan yang mungkin dilakukan. Dengan menggunakan MDP, sistem AI dapat belajar dari pengalaman dan meningkatkan kinerjanya seiring waktu. Oleh karena itu, MDP menjadi salah satu konsep penting dalam pengembangan AI yang dapat membantu meningkatkan efisiensi dan efektivitas sistem.

Penutup

Demikianlah, di atas adalah penjelasan dan penguraian tentang apa itu arti dari akronim, istilah, jargon, atau terminologi Markov Decision Process.

Semoga kamus, glosarium, atau kumpulan istilah teknis bidang teknologi khususnya Artificial Intelligence, kecerdasan buatan, atau AI yang sudah Kami bagikan di sini dapat bermanfaat serta dapat menambah wawasan para pembaca.

Jangan lupa kunjungi, baca, dan lihat juga pembahasan istilah lainnya di laman Kamus AI Kami.

Sumber (Referensi)

Glosarium Kamus AI ini dibuat berdasar dari simpulan arti definisi dari berbagai referensi terkait (relevan) yang Kami anggap terpercaya termasuk seperti Wikipedia, Deep AI, Open AI, Oxford Technology Dictionary dan beberapa sumber lainnya. Kata Markov Decision Process ini merupakan salah satu dari kumpulan istilah terkait Artificial Intelligence, Machine Learning dalam konteks atau bidang AI yang dimulai dengan awalan atau huruf M. Artikel Kamus AI ini di-update pada bulan Apr tahun 2025.

Tinggalkan Komentar