Reinforcement Learning: Definisi, Fungsi, Komponen, & Jenis

Di era artificial intelligence, reinforcement learning bakal ngebantu banget pekerjaan kamu. Tapi, apa itu

reinforcement learning? Dan bagaimanakah ia bekerja?

Pengolahan data, apalagi big data, merupakan suatu tugas yang rumit dan memakan banyak waktu. Oleh karena itu, penggunaan machine learning dalam operasi pengelolaan data menjadi salah satu trik yang efektif.

Begitu pula dalam penggunaan reinforcement learning dalam data science. Di artikel ini kita bakal bahas pengertian, manfaat, cara kerja, hingga contoh implementasi dari reinforcement learning ini. Baca sampai habis ya!

Apa itu Reinforcement Learning?

Reinforcement learning adalah salah satu jenis machine learning yang memungkinkan agen untuk belajar dari interaksi dengan lingkungannya menggunakan metode reward and punishment. Agar agen berhasil, ia harus mencoba berbagai tindakan dan menerima umpan balik berupa hadiah atau hukuman. Tujuan agen adalah untuk memaksimalkan hadiah tersebut dalam jangka panjang.

Perbedaan Reinforcement Learning dengan Deep & Machine Learning

Reinforcement learning (RL), deep learning (DL), dan machine learning (ML) adalah tiga konsep penting dalam bidang kecerdasan buatan.

Akan tetapi, masing-masing pendekatan ini memiliki pendekatan, tujuan, dan penerapan yang berbeda. Berikut ini adalah perbedaan utama antara ketiganya:

1. Machine Learning (ML)

Machine learning adalah cabang dari kecerdasan buatan yang fokus pada pengembangan algoritma. Fokus tersebut memungkinkan mesin untuk belajar dan membuat prediksi atau keputusan berdasarkan data. 

ML meliputi berbagai teknik yang mencakup supervised learning, unsupervised learning, dan semi-supervised learning.

Baca Juga: Memahami 7 Perbedaan Machine Learning vs Deep Learning

2. Deep Learning (DL)

Deep learning adalah subkategori dari machine learning. Deep learning menggunakan arsitektur jaringan saraf tiruan yang kompleks, yang disebut deep neural networks. 

DL sangat efektif dalam mengidentifikasi pola dari data berdimensi besar dan kompleks. Hal ini telah memungkinkan kemajuan signifikan dalam bidang seperti pengenalan suara, penglihatan komputer, dan pemrosesan bahasa alami.

3. Reinforcement Learning (RL)

Fungsi dan Kelebihan Reinforcement Learning

Reinforcement learning punya beberapa fungsi khusus yang menjadikannya memiliki beberapa kelebihan dibandingkan teknik machine learning lain. Berikut adalah beberapa contohnya.

• Goal-oriented: Reinforcement learning punya fokus untuk melatih model AI utnuk mempelajari tindakan dan tujuannya, dibandingkan tugas-tugas input-output biasa. Hal ini bermanfaat untuk mengerjakan masalah-masalah yang cukup kompleks.

• Tidak membutuhkan dataset dengan label yang banyak: Dibandingkan teknik machine learning lain, reinforcement learning tidak membutuhkan dataset dengan label yang masif. Ini dapat membantu efisiensi waktu dan biaya.

• Adaptabilitas tinggi: Algoritma yang digunakan reinforcement learning mudah beradaptasi sekalipun tidak diberikan pelatihan ulang.

• Bisa digabung dengan teknik lain: Untuk mengatasi masalah-masalah yang lebih kompleks lagi, reinforcement learning juga dapat digabung dengan teknik-teknik machine learning lain.

• Dapat digunakan untuk berbagai kebutuhan: Reinforcement learning sudah terbukti dapat digunakan dalam berbagai domain.

Ciri-Ciri dan Karakteristik Reinforcement Learning

Reinforcement learning punya beberapa ciri-ciri penting. Berikut adalah karakteristik tersebut.

• Tidak ada supervisor: Dalam reinforcement learning, tidak ada “supervisor” yang memberikan label atau jawaban benar untuk setiap masukan seperti pada supervised learning.

• Punya feedback yang delay: Artinya, reinforcement learning seringkali punya feedback yang tertunda karena reward diberikan hanya setelah serangkaian tindakan sudah dilakukan.

• Sequential decision making: Reinforcement learning terlibat dalam pengambilan keputusan yang beruntun. Tindakan yang diambil oleh agen pada periode sebelumnya dapat mempengaruhi kondisi lingkungan pada periode selanjutnya.

• Kebijakan stokastik: Beberapa reinforcement learning menggunakan kebijakan stokastik, yaitu agen membuat keputusan berdasarkan distribusi probabilitas, bukan keputusan tunggal.

Jenis-Jenis Reinforcement Learning

Umumnya, ada dua jenis reinforcement learning. Kedua jenis ini digunakan untuk membentuk perilaku agen. Berikut adalah kedua jenis tersebut.

• Positive Reinforcement Learning: Positive Reinforcement didefinisikan sebagai kondisi yang terpantik ketika tindakan yang dinilai positif terjadi. Pendekatan ini akan meningkatkan frekuensi agar tindakan tersebut terjadi kembali. 

• Negative Reinforcement Learning: Sebaliknya, pendekatan ini menghapus stimulus yang dinilai memantik tindakan buruk terjadi.

Contoh Implementasi Reinforcement Learning

• Optimasi penjadwalan dan logistik: Perusahaan logistik dan transportasi dapat menggunakan reinforcement learning untuk mengoptimalkan proses penjadwalan pengiriman, alokasi armada kendaraan, dan pemilihan rute. Agen dapat belajar dari interaksi dengan faktor-faktor lingkungan seperti cuaca, lalu lintas, dan permintaan pelanggan.

• Pengoptimalan manufaktur dan produksi: Dalam industri manufaktur, reinforcement learning dapat digunakan untuk mengoptimalkan proses produksi dan pemeliharaan mesin. Agen dapat memantau kinerja mesin dan mengambil tindakan perawatan secara otomatis ketika mesin mendekati kegagalan atau mengalami masalah. Selain itu, reinforcement learning juga dapat mengotomasi pemeliharaan terjadwal, memprediksi tingkat produksi yang optimal, dan mengurangi waktu henti mesin.

• Pengoptimalan strategi pemasaran dan penjualan: Reinforcement learning dapat digunakan untuk mengatur harga produk yang optimal dan mengoptimalkan strategi promosi dengan mempelajari bagaimana tanggapan atau perilaku konsumen terhadap strategi-strategi pemasaran terdahulu.

Tantangan dalam Penerapan Reinforcement Learning

Meskipun algoritma reinforcement learning telah berhasil menyelesaikan berbagai masalah, penggunaannya masih cukup menantang. Berikut adalah beberapa tantangan yang membuat penerapannya kompleks:

• Keterbatasan dalam Pengumpulan Data: 

Agen RL memerlukan interaksi langsung dan berkelanjutan dengan lingkungan untuk menghasilkan data pelatihan. Proses ini tergantung pada dinamika lingkungan yang seringkali tidak memungkinkan pengumpulan data cepat atau efisien.

• Kompleksitas dalam Mencapai Hasil Optimal: 

Keterlambatan dalam menerima penghargaan setelah tindakan mengakibatkan kesulitan dalam menilai efektivitas tindakan tersebut. 

Ini khususnya lebih kompleks dalam skenario dengan banyak tindakan berurutan, seperti dalam permainan strategis.

Pasalnya, menentukan tindakan mana yang benar-benar berkontribusi terhadap hasil akhir bagi RL bisa sangat menantang.

• Masalah Interpretasi dan Kepercayaan: 

Setelah agen RL dilatih, ia beroperasi berdasarkan kebijakan yang dipelajari tanpa penjelasan yang jelas tentang alasan di balik setiap keputusan. Ini membuat sulit bagi pengamat manusia untuk memahami dan mempercayai keputusan agen.

Hal ini terutama dalam konteks di mana keputusan yang salah dapat memiliki konsekuensi serius.

FAQ Mengenai Reinforcement Learning

Berikut adalah beberapa pertanyaan umum terkait RL yang bisa menambah pengetahuanmu:

Bidang Apa Saja yang Membutuhkan RL?

Reinforcement learning (RL) diperlukan di banyak bidang yang melibatkan pengambilan keputusan otomatis dan optimasi perilaku berdasarkan umpan balik. 

Beberapa contohnya antara lain robotika, otomotif (khususnya kendaraan otonom), permainan strategis seperti catur dan Go, serta aplikasi dalam manajemen energi dan sistem keuangan.

Mengapa RL Penting?

Pentingnya RL terletak pada kemampuannya untuk memungkinkan adanya sistem dan mesin belajar. Hal ini dari interaksi mereka dengan lingkungan secara langsung dan membuat keputusan yang optimal tanpa intervensi manusia. 

Ini sangat berguna dalam aplikasi di mana pemodelan semua situasi potensial secara manual tidak praktis ataupun mungkin.

Untuk mempelajari RL, kamu dapat memulai dengan mengerti dasar-dasar teori probabilitas, statistik, dan aljabar linier. Kemudian, kamu bisa lanjut belajar algoritma-algoritma RL seperti Q-learning dan policy gradients.

Kesimpulan

Belajar Data Science

Sobat MinDi sekarang sudah paham, kan, tentang manfaat dari reinforcement learning? Buat membangun dan mengimplementasikannya, dibutuhkan pemahaman terkait machine learning dan pengolahan data dalam data science.

Kalau kamu tertarik, kamu bisa mempelajarinya dengan ikutan Bootcamp Data Science dari Dibimbing.id!

Kamu bakal punya kesempatan buat mempelajari konsep dan tools data science, seperti SQL dan Python, bareng ahli-ahli data science!