Reinforcement Learning: Pengertian, Jenis-Jenis, dan Fungsinya

 

Seiring perkembangan teknologi kecerdasan buatan, Machine Learning (ML) menjadi salah satu komponen penting yang memungkinkan sistem komputer belajar dari data atau pengalaman tanpa harus diprogram secara eksplisit. Dalam ML, terdapat beberapa metode utama, yaitu Supervised Learning, Unsupervised Learning, dan Reinforcement Learning. Di antara metode tersebut, Reinforcement Learning (RL) menonjol karena berfokus pada kemampuan agen untuk membuat keputusan secara mandiri dalam lingkungan tertentu dengan tujuan memaksimalkan reward dalam jangka panjang. Dalam artikel ini kita akan membahas lebih dalam apa itu Reinforcement Learning, apa saja jenis-jenisnya, dan bagaimana teknologi ini diterapkan di kehidupan sehari-hari.

Pengertian Reinforcement Learning (RL)

Reinforcement Learning (RL) adalah salah satu cabang dari Machine Learning (ML) yang memungkinkan agen, seperti robot atau perangkat lunak, belajar dan mengambil keputusan optimal melalui interaksi langsung dengan lingkungannya. Dalam RL, agen belajar dengan cara coba-coba (trial and error), di mana setiap tindakan yang diambil akan menghasilkan umpan balik berupa reward (penghargaan) atau punishment (hukuman) yang digunakan sebagai panduan.

Tidak seperti supervised learning yang memerlukan data pelatihan berlabel, RL hanya membutuhkan umpan balik dari lingkungan dalam bentuk reward setelah agen melakukan tindakan tertentu. Tujuan utama RL adalah memaksimalkan total reward dalam jangka panjang, sehingga cocok untuk tugas-tugas yang melibatkan pengambilan keputusan secara berurutan.

Komponen Utama Reinforcement Learning (RL)

Terdapat komponen-komponen utama dalam penyusunan Reinforcement Learning, di antaranya adalah:

●     Agen (Agent)
Agen adalah entitas yang mengambil keputusan dan melakukan tindakan dalam lingkungan untuk mencapai tujuan tertentu. Agen belajar dari interaksi dengan lingkungan dan berusaha memaksimalkan total reward yang diperoleh.

●     Lingkungan (Environment)
Lingkungan adalah segala sesuatu yang ada di luar agen, tempat di mana agen beroperasi. Lingkungan memberikan umpan balik kepada agen dalam bentuk reward dan status baru setelah agen melakukan tindakan.

●     Tindakan (Action)
Tindakan adalah pilihan yang dapat diambil oleh agen dalam suatu state tertentu. Tindakan ini mempengaruhi bagaimana agen berinteraksi dengan lingkungan dan hasil yang diperoleh. Contoh tindakan bisa berupa bergerak, menyerang, atau beristirahat dalam konteks permainan.

●     Reward
Reward adalah umpan balik yang diterima agen setelah melakukan tindakan dalam lingkungan. Reward dapat berupa nilai positif (reward) atau negatif (punishment) yang membantu agen memahami seberapa baik atau buruk tindakan yang diambil. Tujuannya adalah untuk memotivasi agen dalam mencapai tujuan.

●     Kebijakan (Policy)
Kebijakan adalah strategi yang digunakan agen untuk menentukan tindakan yang akan diambil berdasarkan state yang ada. Kebijakan dapat bersifat deterministik (menghasilkan tindakan yang sama untuk state yang sama) atau stokastik (menghasilkan berbagai tindakan dengan probabilitas tertentu).

●     Value Function
Value function adalah fungsi yang memperkirakan nilai dari suatu state atau action, yang menunjukkan seberapa baiknya keadaan atau tindakan tersebut dalam hal potensi reward di masa depan. Value function membantu agen dalam membuat keputusan yang lebih baik berdasarkan perkiraan reward jangka panjang.

Jenis-Jenis Reinforcement Learning (RL)

Terdapat setidaknya ada dua jenis umum dari Reinforcement Learning dalam Artificial Intelligence, diantaranya:

●     Positive Reinforcement
Positive Reinforcement adalah ketika agen diberikan reward atau umpan balik positif setelah melakukan tindakan tertentu, yang mendorong agen untuk mengulangi tindakan tersebut di masa mendatang. Prinsipnya adalah bahwa jika sesuatu yang menyenangkan terjadi setelah perilaku tertentu, maka perilaku itu akan semakin sering dilakukan. Contoh sederhana:

●     Dalam Permainan: Jika kamu mendapatkan poin atau hadiah setelah menyelesaikan level dalam permainan, kamu akan termotivasi untuk bermain lebih baik lagi di level selanjutnya.

●   Dalam Pelatihan Anjing: Ketika kamu memberi makanan atau pujian kepada anjing setelah ia duduk ketika diperintah, anjing tersebut akan lebih sering melakukannya di masa mendatang.

●     Negative Reinforcement
Negative Reinforcement adalah ketika sesuatu yang tidak me
nyenangkan dihilangkan setelah agen melakukan tindakan tertentu. Ini membuat agen lebih cenderung untuk melakukan tindakan tersebut lagi di masa depan. Ini berbeda dari hukuman, karena tujuannya adalah untuk menghindari hal yang tidak menyenangkan, bukan untuk menghukum perilaku yang salah. Contoh sederhana:

○Menghindari Kejutan: Jika seekor hewan belajar untuk menekan tombol untuk menghentikan kejutan listrik, ia akan terus menekan tombol itu di masa depan untuk menghindari rasa sakit.

○   Mengurangi Kebisingan: Jika kamu menemukan cara untuk mengurangi suara bising di lingkungan kamu, kamu akan cenderung melakukan tindakan tersebut lagi agar tetap nyaman.

Fungsi Reinforcement Learning (RL)

Reinforcement Learning memiliki banyak aplikasi dan manfaat bagi agen yang menggunakannya. Berikut adalah beberapa fungsi utama dari RL:

●     Mengatasi Masalah Secara Menyeluruh
RL berbeda dari sistem pembelajaran tradisional yang biasanya membagi pembelajaran menjadi bagian-bagian kecil. Dalam RL, agen fokus pada cara untuk memaksimalkan reward dalam jangka panjang, sehingga dapat menyelesaikan masalah secara keseluruhan dengan strategi yang lebih baik.

●     Tanpa Pengumpulan Data Terpisah
Di dalam RL, agen belajar dari pengalaman yang didapat saat berinteraksi dengan lingkungan, tanpa perlu mengumpulkan data secara terpisah. Ini berarti agen dapat langsung menggunakan pengalaman yang didapat untuk belajar, yang membuat proses pembelajaran lebih efisien dan mengurangi beban kerja.

●     Adaptasi terhadap Lingkungan yang Berubah
Algoritma RL dirancang untuk dapat menanggapi perubahan yang terjadi dalam lingkungan. Agen dapat dengan cepat beradaptasi dengan situasi baru, sehingga meningkatkan kemampuannya untuk menghadapi berbagai tantangan dan kondisi yang tidak pasti.

Ciri-ciri Reinforcement Learning

Berikut adalah beberapa karakteristik atau ciri-ciri dari Reinforcement Learning:

●     Pendekatan Trial and Error
Reinforcement Learning (RL) didasarkan pada metode percobaan dan kesalahan. Agen belajar melalui pengalaman, mencoba berbagai tindakan untuk melihat mana yang paling efektif dalam mencapai tujuan.

●     Ketiadaan Instruksi Spesifik
Agen tidak diberikan petunjuk atau instruksi yang jelas tentang tindakan yang harus diambil atau perilaku yang harus ditunjukkan. Agen harus menemukan strategi sendiri berdasarkan pengalaman yang diperoleh.

●     Respons terhadap Feedback
Agen mengambil tindakan dan kemudian menyesuaikan perilakunya berdasarkan umpan balik (feedback) dari tindakan sebelumnya. Hal ini membantu agen untuk belajar dan berkembang seiring waktu.

●     Reward yang Tertunda
Reward tidak selalu diberikan segera setelah tindakan diambil. Terkadang, agen harus menunggu untuk menerima reward, yang berarti bahwa hasil dari tindakan saat ini dapat mempengaruhi reward yang diterima di masa depan.

●     Lingkungan yang Stokastik
Lingkungan dalam RL bersifat stokastik, yang berarti hasil dari tindakan tidak selalu dapat diprediksi. Agen harus melakukan eksplorasi untuk menemukan cara terbaik dalam memperoleh reward maksimum di tengah ketidakpastian ini.

Penerapan Reinforcement Learning dalam Kehidupan Sehari-hari

Kita sering menemukan penerapan Reinforcement Learning dalam berbagai situasi sehari-hari, antara lain:

●     Permainan Game
Banyak permainan video yang memungkinkan kita melawan AI. Dalam permainan ini, Reinforcement Learning digunakan untuk membuat AI belajar cara bermain dengan mencoba berbagai strategi. Semakin banyak percobaan yang dilakukan, semakin baik AI dalam bermain. Contoh terkenal adalah AlphaGo, yang berhasil mengalahkan juara dunia permainan Go.

●     Prediksi Harga Saham
Dalam dunia ekonomi, Reinforcement Learning digunakan untuk memprediksi harga saham. Agen menggunakan data pasar untuk belajar dan mengembangkan strategi terbaik dalam berinvestasi. Ini membantu trader meramalkan bagaimana harga saham akan bergerak di masa depan.

●     Robotika
Robot yang dirancang untuk melakukan tugas-tugas tertentu juga menggunakan Reinforcement Learning. Robot belajar dari pengalaman dengan mencoba berbagai cara untuk menyelesaikan tugasnya, seperti berjalan, mengambil benda, atau berinteraksi dengan lingkungan sekitar.

Kesimpulan

Reinforcement Learning adalah metode dalam machine learning yang memungkinkan agen untuk belajar dari pengalaman melalui interaksi dengan lingkungan. Keberhasilan sistem ini bergantung pada kemampuannya untuk beradaptasi dengan kondisi yang dinamis dan tidak pasti, serta untuk mengambil keputusan yang bijak berdasarkan pengalaman sebelumnya. Secara keseluruhan, Reinforcement Learning menawarkan cara yang efektif dan fleksibel untuk memecahkan masalah kompleks dalam situasi yang beragam.