Reinforcement Learning: Pengertian, Fungsi, Manfaat dan Jenisnya

RL atau Reinforcement learning merupakan penerapan machine learning, sistem ini mengoptimalkan sistem tertentu. Sistem tersebut bisa berjalan otomatis sehingga pada akhirnya bisa meringankan pekerjaan. Supaya lebih jelasnya mengenai RL ini, simak artikel berikut.

Apa yang Dimaksud Reinforcement Learning?

RL ini mungkin erat kaitannya dengan robotik, tapi dipakai juga oleh banyak perusahaan agar bisa berdampak bagus untuk performa mereka. RL ialah proses pelatihan melalui konsep machine learning agar bisa membuat keputusan-keputusan. Dalam keadaan yang kompleks dan tidak pasti, terdapat agen software yang belajar agar bisa mencapai tujuan tertentu.

Pada sistem RL ini, nantinya kecerdasan buatan akan menghadapi lingkungan tertentu, misal contohnya saja game dan sebagainya. Sistem komputer melakukan tes dengan trial-error agar bisa menyelesaikan masalah. Nantinya kecerdasan buatan akan diberlakukan penalties atau rewards terhadap tindakannya agar mencapai keinginan programmer.

RL berarti algoritma pada machine learning untuk membuat agen pada suatu software maupun mesin bekerja otomatis menentukan perilaku paling ideal. Pada akhirnya sistem mampu memaksimalkan kinerja algoritma. Meski kebijakan rewards ditetapkan programmer, aturan utama tidak memberi ‘ide’ mengenai cara penyelesaian permainan.

Baca Juga : Ketahui 7 Tahap Pembuatan Model Machine Learning

Setelah melakukan uji coba acak, akan berlanjut ke berbagai taktik canggih maupun penggunaan kemampuan manusia. Ditambah dengan model yang ditentukan, maka bisa diketahui bagaimana pemrosesan task dalam memaksimalkan rewards.

Teknik Reinforcement Learning paling efektif dalam menunjukkan kreativitas sistem komputer lewat pemanfaatan kekuatan pencarian melalui banyak percobaan. Sistem kecerdasan buatan dibandingkan manusia, bisa memperoleh pengalaman maksimal melalui ribuan simulasi. .

Ciri-Ciri Sistem Reinforcement Learning

Agar lebih paham mengenai RL, ini dia sejumlah karakteristik atau ciri-ciri reinforcement learning:

• Dasar melakukan RL adalah trial maupun error, inilah bagian dari penunjang pengalaman agen.

• Agen tidak memiliki instruksi mengenai tindakan, perilaku dan lingkungan apa yang perlu dilakukan.

• Agen mengambil langkah lanjutan maupun mengubah situasi berdasarkan feedback tindakan sebelumnya.

• Reward bisa tertunda.

• Sifat lingkungan RL adalah skokastik, agen harus bereksplorasi agar mendapatkan reward maksimum.

Itulah hal yang perlu Anda ketahui seputar karakteristik RL.

Komponen- Komponen Dalam Reinforcement Learning

Pada umumnya, terdapat komponen-komponen inti untuk penyusunan RL, berikut beberapa di antaranya:

1. Fungsi Nilai

Maksudnya fungsi nilai yaitu sumber informasi seberapa baik tindakan maupun situasi. Fungsi nilai berarti juga kemungkinan seberapa banyak reward. Fungsi nilai bergantung terhadap reward karena jika tidak ada hadiah, situasi maupun tindakan tidak mempunyai nilai.

2. Model Lingkungan

Artinya adalah bagaimana agen bertindak sesuai lingkungan terkait. Erat kaitannya model lingkungan dengan seberapa mampu agen memprediksi lingkungan agar merencanakan tindakan tertentu yang dilakukan nantinya.

3. Kebijakan/ Policy

Inilah perilaku agen pada waktu tertentu, dari perilaku tersebut dapat mencerminkan pengaruh lingkungan terhadap berbagai perilaku yang bisa muncul. Kebijakan menjadi komponen inti RL karena perannya bisa memengaruhi langsung perilaku agen.

4. Sinyal Hadiah

Lalu yang terakhir adalah reward signal atau sinyal hadiah, inilah hadiah yang mungkin akan didapatkan dan menjadi tujuan RL. Pada setiap situasi, lingkungan mengirimkan signal ini langsung ke agen terkait. Reward yang didapatkan nanti ditentukan perilaku agen.

Tujuan agen yang paling utama dalam menerapkan reinforcement learning yaitu memperbanyak nilai reward mereka.

Fungsi RL/ Reinforcement Learning

Pengaplikasian cukup luas dan mampu memberikan manfaat untuk para agennya. Inilah beberapa fungsi reinforcement learning:

– Menyeluruh dalam mengatasi masalah

Kalau sistem pembelajaran yang konvensional, biasanya membagi pembelajaran agar menjadi sub-sub terpisah. Sementara RL lebih bekerja meningkatkan reward maksimal untuk jangka panjang.

– Tidak perlu pengumpulan data secara terpisah

Ada yang namanya data training dalam sistem RL, inilah pengalaman pembelajaran tiap agen. Bukannya data-data yang terpisah dan harus diinput ke algoritma. Jika tidak ada pengumpulan data, maka beban selama proses RL bisa berkurang secara otomatis.

– Proses terjadi pada lingkungan dinamis

Rancangan algoritma RL bertujuan merespons perubahan lingkungan. Sifat RL tak terikat terhadap waktu, ada banyak kemungkinan terhadap hasil pembelajaran. Sehingga membuat sistemnya sangat dinamis, kemampuan adaptasinya tinggi terhadap berbagai macam situasi.

Apa Saja Manfaat Adanya Reinforcement Learning?

Dengan metode yang satu ini, maka bisa bermanfaat untuk perusahaan bisnis maupun lingkup lainnya. Ini dia beberapa manfaat dari RL saat diterapkan dengan baik:

– Berperan untuk penyelesaian masalah-masalah perusahaan

Jika ada masalah yang dihadapi perusahaan, tentu harus diupayakan selesai dengan hasil positif. Inilah salah satu manfaat dari adanya asal reinforcement learning tersebut diterapkan dengan tepat. Bukan hanya bermanfaat dalam menjadwalkan tugas-tugas saja untuk perusahaan.

RL juga mampu memprediksi berapa lamanya waktu ideal dalam menyelesaikan tugas-tugas. Metode ini bisa diandalkan juga untuk meraih pelanggan yang paling cocok dengan visi perusahaan. Strategi pemasaran maupun penjualan perusahaan bisa diuji dengan metode canggih dan otomatis satu ini.

Perusahaan pun sangat memungkinkan untuk meraih angka penjualan lebih tinggi. Hasil yang bisa didapatkan lainnya oleh perusahaan adalah pelanggan-pelanggan bisa lebih loyal. Maka dari itu, RL sangat disarankan untuk diterapkan pada lingkup perusahaan.

– Efisien

Baik itu tenaga maupun waktu bisa lebih dihemat melalui penerapan RL. Jika Anda termasuk data scientist, maka metode efisien tentu harus dicari-cari Metode RL sangat bisa diandalkan untuk itu, karena memungkinkan perusahaan tidak perlu lagi melakukan pelabelan data.

Proses tersebut bisa saja menghabiskan sebagian besar waktu para data scientist. Hal tersebut bisa dilewati kalau RL diterapkan. Proses pelabelan data merupakan opsi yang sudah tidak lagi wajib untuk dilakukan ketika memakai metode canggih ini.

Meski begitu, mengondisikan setiap mesin untuk bisa bekerja otomatis merupakan tugas yang tidak mesti mudah dan cepat dilakukan. Sebagai uji coba, RL bisa dilakukan terlebih dahulu untuk skala atau variabel kecil.

Jenis-Jenis atau Tipe Reinforcement Learning

Setidaknya ada dua jenis umum reinforcement learning, ada tipe positif dan ada juga negatif. Konsep positive reinforcement berarti perilaku-perilaku yang bisa membawa efek atau hasil positif akan cenderung kembali dilakukan agen. Beda lagi dengan negative reinforcement yang berarti sebaliknya.

Konsep negatif ini menyatakan perilaku sama tertentu tidak diulangi lagi karena dapat memberikan efek negatif. Hal ini bergantung terhadap perilaku agen dan situasinya. Itulah beberapa tipe atau jenis-jenis reinforcement learning.

Dengan semakin populernya dunia Artificial Intelligence, istilah RL ikut-ikutan menarik minat masyarakat terutama yang berkecimpung dalam bidang IT. Kaitan RL dengan data science memang sangat erat. Kalau Anda ingin mempelajari machine learning, maka perlu pahami juga mengenai RL ini.

Berbagai pembahasan IT memang sangat menarik dipelajari termasuk reinforcement learning seiring dengan semakin berkembangnya teknologi di sekitar kita. Anda bisa coba mempelajarinya melalui kursus IT berkualitas dan terpercaya seperti yang disediakan oleh Coding Studio.

Dengan bekal wawasan dan ilmu pengetahuan mumpuni seputar IT, Anda bisa lebih unggul dalam kompetensi dunia IT tersebut. Demikian saja dan semoga bermanfaat.