Tantangan dalam Implementasi Reinforcement Learning

Meskipun reinforcement learning menawarkan banyak keunggulan, implementasinya dalam dunia nyata menghadapi berbagai tantangan. Kompleksitas lingkungan dan keterbatasan sumber daya seringkali menjadi kendala utama.

Permasalahan Eksplorasi

Salah satu tantangan terbesar adalah masalah eksplorasi, di mana agen harus cukup berani mencoba aksi baru tanpa jaminan reward. Hal ini dapat menyebabkan agen membutuhkan waktu lama untuk menemukan kebijakan yang optimal, terutama pada lingkungan yang kompleks.

Skalabilitas dan Sumber Daya

Implementasi reinforcement learning pada skala besar membutuhkan sumber daya komputasi yang signifikan. Training model, terutama pada deep reinforcement learning, memerlukan waktu dan perangkat keras khusus seperti GPU.

Generalisasi dan Keamanan

Agen reinforcement learning kadang kesulitan dalam melakukan generalisasi ke situasi baru di luar data pelatihan. Selain itu, keamanan dan keandalan sistem juga menjadi perhatian utama, terutama dalam aplikasi kritis seperti kendaraan otonom dan sistem kesehatan.