Mengenal Reinforcement Learning dan Contoh Penerapannya

Jika kita berbicara tentang machine learning, biasanya pikiran kita akan langsung tertuju pada supervised atau unsupervised learning. Tapi, ada satu cabang lain yang tidak kalah penting, terutama ketika kita  berbicara soal pengambilan keputusan otomatis, reinforcement learning.

Meskipun konsepnya sudah lama ada, baru dalam beberapa tahun terakhir metode ini mulai populer berkat penerapannya di bidang seperti robotika, game, hingga kendaraan otonom.

Reinforcement learning menawarkan pendekatan yang berbeda dibandingkan jenis machine learning lainnya. Bukan sekadar belajar dari data yang sudah ada, tapi dari interaksi langsung dengan lingkungan. Di sinilah letak daya tarik sekaligus tantangan utamanya.

Pengertian Reinforcement Learning

Reinforcement learning (RL) adalah metode pembelajaran mesin di mana sebuah agen (agent) belajar mengambil keputusan optimal dengan mencoba-coba berbagai aksi dan menerima umpan balik (feedback) dalam bentuk reward (penghargaan) atau punishment (hukuman).

Alih-alih diberi tahu mana jawaban yang benar seperti dalam supervised learning, pada RL, agen harus menemukan sendiri strategi terbaik lewat trial and error. Tujuannya untuk memaksimalkan total reward yang didapat dalam jangka panjang.

Konsep ini terinspirasi dari cara manusia dan hewan belajar melalui pengalaman. Ketika kita melakukan sesuatu yang menghasilkan hasil baik, kita cenderung mengulanginya. Sebaliknya, jika hasilnya buruk, kita akan menghindarinya. Prinsip yang sama diterapkan dalam reinforcement learning.

Cara Kerja Reinforcement Learning

Untuk memahami cara kerja reinforcement learning, mari kita lihat elemen utamanya:

• Agent: Entitas yang mengambil keputusan.
• Environment: Lingkungan tempat agent berinteraksi.
• State: Kondisi lingkungan saat ini.
• Action: Tindakan yang dipilih agent berdasarkan state.
• Reward: Umpan balik dari lingkungan setelah action dilakukan.
• Policy: Strategi atau aturan yang digunakan agent untuk memilih action.
• Value Function: Estimasi nilai jangka panjang dari suatu state atau action.

Prosesnya dimulai saat agent mengamati state tertentu dari environment, lalu mengambil action berdasarkan policy. Setelah action dilakukan, environment merespons dengan memberikan reward dan mengubah state. Agent kemudian menggunakan informasi ini untuk memperbarui policy-nya agar keputusan berikutnya semakin baik.

Seluruh proses ini berjalan terus menerus hingga agent mampu mengambil keputusan yang optimal secara konsisten.

Apa saja Fungsi Reinforcement Learning?

Reinforcement learning digunakan ketika kita ingin membangun sistem yang bisa belajar dari pengalaman dan membuat keputusan secara mandiri, bahkan dalam kondisi yang tidak pasti. 

Beberapa fungsi penting dari reinforcement learning antara lain:

• Pengambilan keputusan otomatis: RL memungkinkan machine learning memilih aksi terbaik tanpa supervisi manusia secara langsung.
• Optimasi strategi: Cocok digunakan untuk menyusun strategi terbaik dalam jangka panjang.
• Adaptasi dinamis: RL dapat beradaptasi dengan kondisi lingkungan yang terus berubah. 

Jenis-Jenis Reinforcement Learning

Secara umum, reinforcement learning terbagi menjadi dua pendekatan utama:

• Model-Free RL: Pendekatan ini tidak membangun model lingkungan secara eksplisit. Contohnya adalah Q-Learning dan Policy Gradient. Cocok untuk kasus di mana kita tidak tahu bagaimana lingkungan bekerja, tapi bisa mengamati hasil dari setiap aksi.
• Model-Based RL: Pendekatan ini mencoba mempelajari model lingkungan dan menggunakannya untuk merencanakan aksi di masa depan. Lebih efisien dalam banyak kasus, tapi butuh informasi lebih detail tentang environment.

Selain itu, ada juga klasifikasi berdasarkan metode eksplorasi dan eksploitasinya:

• On-policy: Agen belajar dari aksi yang dia sendiri ambil berdasarkan policy saat ini.
• Off-policy: Agen belajar dari aksi yang diambil berdasarkan policy berbeda. Contohnya adalah algoritma Deep Q-Network (DQN).

Contoh Penerapan Reinforcement Learning

Banyak teknologi yang kita gunakan saat ini melibatkan metode reinforcement learning dalam pengembangannya. Beberapa contoh penerapannya antara lain:

• Game dan Simulasi: DeepMind dari Google sukses menggunakan RL untuk melatih agen bermain game seperti Go dan StarCraft II.
• Robotika: Robot belajar bergerak, menavigasi ruangan, atau memanipulasi objek dengan RL.
• Kendaraan Otonom: Mobil tanpa pengemudi menggunakan RL untuk mengambil keputusan di jalan secara real-time.
• Sistem Rekomendasi: Beberapa platform menggunakan RL untuk menyesuaikan konten atau produk berdasarkan perilaku pengguna.
• Manajemen Energi: Optimasi penggunaan energi di bangunan atau jaringan listrik dengan memperhitungkan berbagai kondisi yang berubah-ubah.

Penerapan reinforcement learning terus berkembang seiring dengan peningkatan daya komputasi dan ketersediaan data.

Penutup 

Reinforcement learning adalah pendekatan yang powerful dalam machine learning, terutama ketika kita membutuhkan sistem yang bisa belajar secara mandiri dari pengalaman.

Meskipun implementasinya tidak selalu sederhana, pemahaman dasar tentang cara kerjanya sudah cukup untuk mulai mengeksplorasi potensinya.

Jika Anda tertarik mendalami machine learning, reinforcement learning adalah salah satu topik yang sangat layak dieksplorasi lebih jauh. Coba pelajari konsep dasarnya, eksperimen dengan simulasi sederhana, dan lihat bagaimana algoritma ini bisa membuka banyak kemungkinan baru dalam dunia teknologi.