Q-Learning

Q-Learning adalah salah satu algoritma pembelajaran penguatan (reinforcement learning) yang paling populer dalam bidang kecerdasan buatan. Algoritma ini memungkinkan agen untuk belajar bagaimana bertindak optimal di lingkungan yang tidak diketahui dengan cara mencoba-coba dan memperbaiki tindakannya berdasarkan umpan balik yang diterima. Q-Learning banyak digunakan dalam berbagai aplikasi, mulai dari robotika hingga permainan komputer.

Konsep Dasar

Q-Learning bekerja dengan memperkirakan fungsi nilai yang disebut "Q-value", yaitu nilai dari sepasang keadaan dan aksi (state, action). Agen akan terus memperbarui nilai Q berdasarkan pengalaman yang dikumpulkan selama eksplorasi lingkungan. Tujuan akhirnya adalah menemukan kebijakan optimal yang memaksimalkan total reward yang diperoleh sepanjang waktu.

Algoritma Q-Learning

Pada setiap langkah, agen memilih aksi berdasarkan strateginya (misalnya, eksploitasi atau eksplorasi). Setelah melakukan aksi dan menerima reward, nilai Q diperbarui menggunakan persamaan pembaruan Q-Learning. Proses ini diulang hingga agen menemukan pola tindakan yang paling menguntungkan.

Penggunaan dalam Dunia Nyata

Q-Learning telah diimplementasikan dalam banyak sistem otomatisasi dan pengambilan keputusan. Contoh penerapannya antara lain adalah pengendalian robot, pengoptimalan jaringan komputer, dan pengembangan AI dalam permainan seperti Atari dan DeepMind.