Lihat sumber Perbandingan Monte Carlo dan Temporal Difference

Dalam [[pembelajaran penguatan]], dua metode utama yang sering digunakan untuk evaluasi nilai adalah Monte Carlo dan [[Temporal Difference (TD) Learning]]. Keduanya memiliki keunggulan dan kelemahan masing-masing, dan seringkali dipilih berdasarkan kebutuhan spesifik dari suatu masalah.

== Kapan Menggunakan Monte Carlo? ==
Monte Carlo sangat cocok digunakan pada tugas-tugas episodik di mana episode dapat dijalankan hingga selesai. Metode ini tidak memerlukan model lingkungan dan mampu memberikan estimasi nilai yang tidak bias jika jumlah episode cukup banyak.

== Keunggulan Temporal Difference ==
TD Learning lebih fleksibel karena dapat digunakan baik pada tugas episodik maupun kontinu. Selain itu, pembaruan yang dilakukan secara inkremental memungkinkan pembelajaran yang lebih cepat dan efisien dalam beberapa kasus.

== Implikasi dalam Desain Algoritma ==
Pemilihan antara Monte Carlo dan TD seringkali tergantung pada struktur lingkungan dan kebutuhan aplikasi. Dalam beberapa kasus, gabungan kedua metode juga dapat digunakan, seperti pada algoritma TD(λ) yang mengintegrasikan aspek positif dari keduanya.