Language
Country/Area
No result found
Mengapa pembelajaran penguatan menjadi salah satu dari tiga pilar pembelajaran mesin? Ungkap rahasianya!
Dalam bidang pembelajaran mesin saat ini, pembelajaran penguatan (RL) telah menjadi bagian yang tak terpisahkan, dan kepentingannya terus meningkat dari hari ke hari. Baik itu kendaraan yang dapat mengemudi sendiri atau agen permainan cerdas, pembelajaran penguatan memainkan peran penting. Namun, mengapa pembelajaran penguatan dianggap sebagai salah satu dari tiga pilar pembelajaran mesin?
Pembelajaran penguatan melibatkan agen yang mengambil tindakan dalam lingkungan yang dinamis untuk memaksimalkan sinyal hadiah.
Inti dari pembelajaran penguatan adalah mempelajari bagaimana agen membuat keputusan terbaik, yang pada gilirannya melibatkan cara mencapai keseimbangan antara "eksplorasi" dan "eksploitasi". Eksplorasi berarti bahwa agen mencoba tindakan baru untuk mendapatkan lebih banyak informasi, sementara eksploitasi berarti membuat keputusan yang paling mungkin mendapatkan hadiah terbaik berdasarkan informasi yang diketahui. Dalam banyak kasus, pencarian yang seimbang ini dikenal sebagai dilema eksplorasi-eksploitasi, yang dieksplorasi secara mendalam dalam masalah bandit multi-lengan.
Dalam pembelajaran penguatan, lingkungan sering kali dinyatakan dalam bentuk proses keputusan Markov (MDP). Representasi ini penting untuk memahami cara kerja algoritma pembelajaran penguatan. Tidak seperti metode pemrograman dinamis tradisional, algoritma pembelajaran penguatan tidak bergantung pada model matematika lingkungan yang tepat, yang memungkinkannya beradaptasi dengan masalah yang lebih besar dan lebih kompleks.
Pembelajaran penguatan sangat cocok untuk masalah yang memerlukan trade-off antara imbalan jangka panjang dan jangka pendek.
Pembelajaran penguatan memiliki berbagai macam aplikasi, mulai dari kontrol robot hingga penyimpanan energi hingga permainan seperti Go (AlphaGo) dan sistem penggerak, dan telah mencapai hasil yang luar biasa. Ini karena pembelajaran penguatan dapat mengubah pengalaman masa lalu menjadi pembelajaran yang bermanfaat dan dapat belajar serta membuat keputusan tanpa mengetahui model lingkungan.
Kekuatan pembelajaran penguatan berasal dari dua elemen utama: memanfaatkan contoh untuk mengoptimalkan kinerja dan menggunakan perkiraan fungsi untuk menangani berbagai macam lingkungan. Selain itu, pembelajaran penguatan juga melibatkan pembelajaran kebijakan, yaitu proses pembelajaran dengan menyesuaikan umpan balik terhadap perilaku. Melalui interaksi berkelanjutan dengan lingkungan, agen terus meningkatkan strateginya untuk mencapai tujuan memaksimalkan imbalan.
Pembelajaran penguatan dapat mengubah masalah menjadi masalah pembelajaran mesin dengan hanya mengandalkan interaksi dengan lingkungan untuk mengumpulkan informasi.
Meskipun pembelajaran penguatan memiliki kemampuan yang hebat, melakukan eksplorasi yang efisien tetap menjadi salah satu masalah yang paling menantang. Memilih tindakan secara acak akan menghasilkan kinerja yang buruk, sehingga diperlukan mekanisme eksplorasi yang lebih cerdas. Misalnya, metode ε-greedy menetapkan parameter yang mengontrol pemisahan antara eksplorasi dan pemanfaatan, sehingga agen dapat mencapai keseimbangan yang diperlukan antara mengeksplorasi perilaku baru dan memanfaatkan pengetahuan yang ada.
Dengan berkembangnya banyak teori, seperti estimasi fungsi nilai dan pencarian kebijakan langsung, metodologi pembelajaran penguatan menjadi semakin matang. Bahkan dalam lingkungan yang tidak pasti, agen tetap dapat mengembangkan strategi tindakan yang efektif melalui pembelajaran sistematis. Di masa mendatang, pembelajaran penguatan dapat memainkan peran pendukung yang lebih penting dalam pengembangan sistem yang benar-benar otomatis dan cerdas.
Singkatnya, pembelajaran penguatan bukan hanya pilar penting pembelajaran mesin, tetapi juga sangat penting karena metode pembelajarannya yang unik dan potensi penerapannya yang luas. Seiring dengan kemajuan teknologi, kita tidak dapat menahan diri untuk bertanya, bagaimana pembelajaran penguatan akan mengubah cara kita hidup dan bekerja di masa mendatang?
