Reinforcement learning adalah sebuah metode dalam pembelajaran mesin yang mengacu pada pendekatan interaktif, yang mana agen belajar secara mandiri melalui interaksi dengan lingkungannya. Dalam metode ini agen mengambil tindakan di suatu lingkungan yang dinamis dan menerima umpan balik berupa reward atau hukuman sebagai respons terhadap tindakan yang diambilnya.
Perlu diketahui, tujuan utama dari reinforcement learning adalah untuk mengembangkan kecerdasan buatan yang mampu membuat keputusan yang optimal dalam rangka memaksimalkan reward yang diperolehnya. Dilansir dari techtarget.com, dalam reinforcement learning agen belajar melalui trial and error.
BACA JUGA: CIPS: Kecerdasan Buatan Jadi Peluang untuk Pendidikan di Indonesia
Pada awalnya, agen tidak memiliki pengetahuan tentang lingkungan dan tidak tahu tindakan mana yang menghasilkan reward yang lebih besar. Namun, melalui iterasi berulang, agen belajar untuk mengasosiasikan tindakan-tindakan tertentu dengan reward yang positif dan menghindari tindakan-tindakan yang menghasilkan reward negatif.
Dengan demikian, agen secara bertahap mengembangkan kebijaksanaan atau keputusan yang lebih baik dalam menghadapi berbagai situasi. Salah satu konsep penting dalam reinforcement learning adalah trade-off antara eksplorasi dan eksploitasi.
Eksplorasi merujuk pada kemampuan agen untuk menjelajahi lingkungan dan mencoba tindakan-tindakan baru yang mungkin menghasilkan reward yang lebih besar. Sementara itu, eksploitasi mengacu pada kemampuan agen untuk memanfaatkan pengetahuan yang sudah ada untuk mengambil tindakan yang telah terbukti memberikan reward yang tinggi.
Dalam proses belajar, agen perlu menemukan keseimbangan antara kedua hal ini agar dapat mencapai keputusan yang optimal. Reinforcement learning telah berhasil diterapkan dalam berbagai aplikasi, termasuk permainan komputer, robotika, dan sistem pengambilan keputusan otomatis.
Dengan metode ini, agen dapat belajar secara mandiri dan terus meningkatkan kinerjanya seiring dengan bertambahnya pengalaman.
BACA JUGA: Huawei Selami Kebutuhan Industri untuk Pengembangan Teknologi 5.5G
Kesimpulannya, meskipun reinforcement learning memiliki tantangan dalam hal kompleksitas dan kebutuhan akan jumlah interaksi yang banyak, namun potensinya menghasilkan kecerdasan buatan yang adaptif dan efisien membuatnya menjadi bidang yang menarik dan menjanjikan di dunia pembelajaran mesin.
Editor: Ranto Rajagukguk
