 |
| Reinforcement Learning | Foto : Berbagai Sumber |
Pada dasarnya, Reinforcement Learning mengajarkan agen untuk membuat keputusan yang optimal berdasarkan interaksi mereka dengan lingkungan sekitar. Dalam proses ini, agen diberikan reward (imbalan) atau punishment (hukuman) sebagai umpan balik atas setiap tindakan yang diambil. Dengan memanfaatkan umpan balik ini, agen secara bertahap dapat memahami pola perilaku yang menghasilkan hasil terbaik.
4 Cara Kerja Teknologi Reinforcement Learning dalam Mencapai Tujuan
Seperti yang dikutip laman mahjong Reinforcement Learning (RL) merupakan salah satu cabang dari teknologi kecerdasan buatan (AI) yang memungkinkan agen untuk belajar dan beradaptasi dengan cara yang mirip dengan bagaimana manusia belajar dari pengalaman.
Dalam RL, agen mengeksplorasi lingkungan yang tidak diketahui dengan tujuan tertentu, yaitu memaksimalkan kumulatif reward atau hadiah yang diperoleh. Pada dasarnya, RL mengandalkan prinsip bahwa tindakan yang diambil oleh agen akan mendatangkan reward atau hukuman, dan agen harus belajar untuk mengoptimalkan hasil tersebut.
Agen dan Lingkungan Interaksi
Dalam RL, agen adalah program atau perangkat lunak yang bertugas untuk berinteraksi dengan lingkungan di sekitarnya. Lingkungan ini bisa berupa sistem nyata atau simulasi, tempat agen dapat mengambil tindakan dan mendapatkan hasil. Misalnya, dalam sebuah game, agen dapat dianggap sebagai karakter yang bergerak di dunia permainan tersebut, sedangkan lingkungan adalah dunia permainan itu sendiri.
Agen ini bertugas mengeksplorasi lingkungan dan melakukan tindakan yang bisa meningkatkan peluang untuk mendapatkan reward. Melalui eksperimen dan pengalaman, agen belajar untuk menyesuaikan tindakannya agar mencapai tujuan yang diinginkan. Proses ini berlangsung berulang kali, dengan agen memperbaiki kebijakan tindakannya seiring waktu.
Kebijakan Pengambilan Tindakan
Kebijakan (policy) adalah aturan atau strategi yang digunakan agen untuk menentukan tindakan yang harus diambil berdasarkan keadaan tertentu dalam lingkungan. Kebijakan ini bisa berupa pendekatan yang telah diprogram sebelumnya atau bisa juga berkembang secara dinamis seiring agen belajar lebih banyak tentang lingkungan.
Di awal, kebijakan agen mungkin tidak optimal, namun seiring waktu, agen akan beradaptasi dan memperbaiki kebijakannya untuk memaksimalkan reward yang didapat.
Sinyal Reward dan Fungsi Nilai
Setelah agen mengambil suatu tindakan, agen akan menerima sinyal reward, yang mengindikasikan seberapa baik tindakan tersebut dalam mencapai tujuan. Reward ini bisa positif jika tindakan yang diambil mengarah pada hasil yang diinginkan, atau negatif jika tindakan tersebut tidak efektif.
Fungsi nilai (Value Function) digunakan untuk mengabstraksikan sinyal reward dan mengukur seberapa baik atau buruk suatu keadaan atau state dalam mencapai tujuan jangka panjang. Fungsi ini menggambarkan estimasi reward kumulatif yang dapat diperoleh dari suatu keadaan tertentu, yang membantu agen untuk membuat keputusan yang lebih baik di masa depan.
Tujuan dan Optimisasi
Tujuan utama dari algoritma Reinforcement Learning adalah untuk menemukan strategi tindakan yang akan memaksimalkan reward atau keuntungan yang diperoleh dalam jangka panjang. Agen belajar untuk mengeksplorasi berbagai pilihan dan menentukan tindakan mana yang akan memberikan hasil terbaik.
Hal ini sering kali melibatkan keseimbangan antara eksplorasi (mencoba tindakan baru) dan eksploitasi (mengambil tindakan yang diketahui menghasilkan reward lebih besar).
Tantangan dalam Teknologi Reinforcement Learning
Reinforcement Learning (RL) adalah salah satu cabang teknologi kecerdasan buatan (AI) yang menjanjikan kemampuan luar biasa dalam banyak aplikasi, mulai dari permainan catur dan Go hingga kendaraan otonom. Berikut beberapa tantangan utama dalam pengembangan dan penerapan Reinforcement Learning.
Menyiapkan Lingkungan Simulasi yang Realistis Salah satu aspek yang paling sulit dalam Reinforcement Learning adalah menyiapkan lingkungan simulasi yang dapat digunakan untuk melatih model. Di dunia virtual, simulasi untuk permainan sederhana seperti catur, Go, atau Atari relatif mudah dibuat, karena aturan dan kondisi lingkungan sudah jelas dan dapat diatur secara spesifik.
Pada kendaraan otonom, pengujian dan pelatihan model membutuhkan simulasi yang sangat realistis, yang mencakup elemen-elemen kompleks seperti kecepatan kendaraan, interaksi dengan lingkungan jalan, serta penghindaran tabrakan dan pengereman mendadak.
Masalah yang muncul adalah potensi terjadinya kelupaan dalam jaringan saraf. Ketika agen belajar hal-hal baru, ada kemungkinan bahwa pengetahuan lama yang telah dipelajari sebelumnya bisa hilang. Hal ini dikenal sebagai masalah catastrophic forgetting, di mana model tidak dapat mempertahankan informasi lama saat mencoba mempelajari informasi baru.
Meskipun pengembangan model RL di lingkungan simulasi dapat menghasilkan hasil yang mengesankan, penerapan teknologi ini di dunia nyata sering kali lebih menantang. Dunia nyata memiliki lebih banyak variabel dan ketidakpastian yang harus dihadapi oleh sistem RL.
