Deep Q-Learning

Deep Q-Learning merupakan pengembangan dari Q-Learning yang menggabungkan algoritma Q-Learning dengan jaringan saraf tiruan (neural network). Pendekatan ini dikembangkan untuk mengatasi keterbatasan Q-Learning konvensional dalam menangani lingkungan dengan jumlah keadaan yang sangat besar.

Konsep Deep Q-Learning

Dalam Deep Q-Learning, tabel Q digantikan oleh jaringan saraf yang berfungsi sebagai aproksimator fungsi untuk memperkirakan nilai Q. Hal ini memungkinkan agen untuk belajar dari data dalam jumlah besar dan pada lingkungan dengan kompleksitas tinggi.

Keberhasilan Deep Q-Learning

Pendekatan ini menjadi terkenal setelah digunakan oleh DeepMind untuk melatih agen bermain permainan Atari. Agen yang dilatih dengan Deep Q-Network (DQN) dapat mengungguli manusia dalam beberapa permainan tanpa pengetahuan awal tentang aturan permainan.

Tantangan dan Pengembangan

Meskipun Deep Q-Learning sangat kuat, algoritma ini juga menghadapi tantangan seperti overfitting, ketidakstabilan pelatihan, dan kebutuhan sumber daya komputasi yang tinggi. Berbagai teknik seperti pengalaman replay dan target network dikembangkan untuk mengatasi masalah ini.