Apa itu Reinforcement Learning AI dan Ciri-Cirinya?

Dengan meningkatnya popularitas Artificial Intelligence (AI) belakangan ini, istilah reinforcement learning juga turut menarik perhatian masyarakat yang berkecimpung di bidang tersebut. Reinforcement learning memang memiliki kaitan erat dengan data science sebagai metode yang diterapkan pada machine learning. Apa itu reinforcement learning, ciri dan komponen-komponen penyusunnya? Simak selengkapnya dalam artikel berikut!

Apa itu Reinforcement Learning?

Reinforcement learning adalah ilmu pengambilan keputusan dengan mempelajari perilaku optimal dalam sebuah lingkungan untuk mendapatkan reward yang maksimal.

Sementara dalam konteks data science, reinforcement learning merupakan teknik pembelajaran mesin (machine learning) yang memungkinkan agen (subjek yang melakukan tindakan) untuk belajar dalam sebuah lingkungan yang interaktif melalui sebuah sistem trial and error dari feedback yang didapatkan dari tindakan dan pengalaman mereka sendiri.

Reinforcement learning menggunakan reward dan punishment sebagai sinyal untuk mengambil keputusan atau tindakan berikutnya.

Fungsi dan Kelebihan Reinforcement Learning

Reinforcement learning dapat diaplikasikan secara luas dan memberikan dampak baik bagi para agennya. Beberapa fungsi dan kelebihan reinforcement learning antara lain:

Fokus pada masalah secra menyeluruh

Berbeda dengan sistem pembelajaran konvensional yang membagi pembelajaran menjadi sub bagian terpisah, reinforcement learning bekerja untuk memaksimalkan reward jangka panjang. Dengan demikian, tujuan reinforcement learning sangat jelas, tujuan tersebut dipahami, dan mampu memberikan keuntungan jangka panjang dibandingkan reward jangka pendek saja.

Tidak memerlukan tahapan pengumpulan data terpisah

Dalam reinforcement learning, dikenal istilah data training, yaitu pengalaman pembelajaran agen, bukan kumpulan data terpisah yang harus dimasukkan ke dalam algoritma. Tanpa adanya pengumpulan data, beban selama reinforcement learning pun secara otomatis berkurang.

Berlangsung dalam lingkungan dinamis dan tidak pasti

Algoritma reinforcement learning dirancang untuk dapat merespon perubahan yang terjadi pada lingkungan. Reinforcement learning tidak terikat pada waktu dan terdapat banyak kemungkinan untuk hasil pembelajarannya, membuat sistem tersebut sangat dinamis dan memiliki kemampuan adaptasi yang tinggi terhadap segala situasi.

4 Komponen Penyusun Reinforcement Learning

Terdapat empat komponen inti yang  menyusun reinforcement learning:

Policy (kebijakan)

Kebijakan (policy) adalah perilaku agen dalam waktu tertentu. Perilaku tersebut mencerminkan pengaruh kondisi lingkungan terhadap perilaku yang muncul. Kebijakan merupakan komponen inti reinforcement learning karena dapat mempengaruhi perilaku agen secara langsung.

Reward signal (sinyal hadiah)

Reward signal adalah hadiah yang mungkin didapatkan adalah tujuan dari reinforcement learning. Dalam setiap kondisi, lingkungan akan mengirimkan reward signal secara langsung kepada agen. Reward yang akan didapatkan tentu saja ditentukan oleh perilaku agen itu sendiri. Tujuan utama agen dalam melakukan reinforcement learning adalah memperbanyak reward yang didapatkan.

Value function (fungsi nilai)

Fungsi nilai adalah sumber informasi mengenai seberapa baik suatu situasi dan tindakan, serta berapa banyak reward yang mungkin didapatkan agen. Fungsi nilai sangat bergantung pada reward atau hadiah karena tanpa hadiah, sebuah tindakan atau situasi tidak akan memiliki nilai.

Model of the environment (model lingkungan)

Model lingkungan adalah elemen terakhir, yang berarti bagaimana agen berperilaku sesuai dengan lingkungan mereka. Hal ini erat kaitannya dengan kemampuan agen dalam memprediksi kondisi lingkungan untuk merencanakan tindakan yang akan mereka lakukan nantinya.

Ciri-Ciri dan Karakteristik Reinforcement Learning

Berikut ini sejumlah karakteristik yang dimiliki oleh reinforcement learning:

• Agen tidak mendapatkan intruksi mengenai lingkungan dan tindakan serta perilaku apa yang harus dilakukan dalam menghadapi lingkungan tersebut.
• Reinforcement learning didasarkan pada trial and error yang merupakan bagian dari pengalaman agen.
• Agen mengambil tindakan lanjutan dan mengubah situasi tergantung pada feedback yang diperoleh dari tindakan sebelumnya.
• Reward yang didapatkan agen bisa saja tertunda.
• Lingkungan dalam reinforcement learning bersifat skokastik, sehingga agen perlu melakukan eksplorasi untuk mendapatkan reward yang maksimum.

Jenis-Jenis Reinforcement Learning

Secara umum, terdapat dua jenis reinforcement learning, yaitu positif dan negatif.

Positive reinforcement

Positive reinforcement adalah konsep yang menyatakan bahwa perilaku yang membawa dampak positif cenderung akan kembali dilakukan oleh agen. 

Negative reinforcement

Sebaliknya, negative reinforcement adalah konsep yang menyatakan bahwa perilaku yang sama tidak akan diulangi kembali karena memberikan dampat yang cenderung negatif. Tergantung dari situasi dan perilaku agen, tipe negatif ini bisa lebih kuat dibanding negatif, namun hanya bisa membantu agen untuk memenuhi persyaratan perilaku yang paling minimum.

Contoh Penerapan Reinforcement Learning

Reinforcement learning juga dapat diterapkan di dunia nyata untuk memenuhi tujuan tertentu. Bidang robotika adalah contoh penerapan reinforcement learning yang sukses, dimana para ilmuwan melakukan pra-pemrograman pada robot agar mereka dapat merespon perubahan lingkungan yang tidak pasti dengan tindakan yang tepat.

Salah satu contoh reinforcement learning paling populer adalah AlphaGo, game yang dikembangkan oleh Google DeepMind. Game ini terinspirasi dari permainan Go asal Tiongkok yang sudah berusia lebih dari 3 abad. Salah satu teknologi tercanggih yang dikembangkan AlphaGo adalah kemampuan untuk melawan diri sendiri dalam sebuah permainan, sesuatu yang tidak bisa dilakukan oleh manusia. 

Pada Maret 2016, AlphaGo berhasil mengalahkan juara dunia Go Lee Sedol dengan skor 4-1. Pertandingan ini disaksikan oleh lebih dari 200 juta orang di seluruh dunia dan menjadi salah satu tonggak bersejarah AI pada kala itu. 

Itu dia penjelasan mengenai apa itu reinforcement learning, ciri hingga peran pentingnya dalam dunia AI. Semoga informasi tersebut bermanfaat. 

Kini, AI memang tengah banyak diminati masyarakat seluruh dunia, dan telah ikut masuk ke dunia crypto. Beberapa token crypto seperti The Graph (GRT) dan Ocean Protocol (OCEAN) pun mengalami peningkatan nilai hingga ratusan persen hanya dalam waktu sebulan saja. 

Buat kamu yang tertarik untuk berinvestasi di bidang ini, download Pintu sekarang! Pintu menyediakan berbagai fitur yang dapat membantu kamu untuk belajar crypto, memantau pergerakan harga crypto hingga mendapatkan update berita crypto terbaru secara mudah. 

Referensi: 

• Deepmind. AlphaGo. Diakses pada 10 Februari 2023. 
• JavaTPoint. Reinforcement Learning Tutorial. Diakses pada 9 Februari 2023.
• Joseph M. Carew. Reinforcement Learning. Diakses pada 9 Februari 2023.
• Piyush Verma dan Stelios Diamantidis. What is Reinforcement Learning? Diakses pada 9 Februari 2023.
• Shweta Bhatt. Reinforcement Learning 101. Diakses pada 9 Februari 2023.