<?xml version="1.0"?>
<feed xmlns="http://www.w3.org/2005/Atom" xml:lang="id">
	<id>https://inibudi.or.id/wiki/index.php?action=history&amp;feed=atom&amp;title=Aplikasi_Reinforcement_Learning</id>
	<title>Aplikasi Reinforcement Learning - Riwayat revisi</title>
	<link rel="self" type="application/atom+xml" href="https://inibudi.or.id/wiki/index.php?action=history&amp;feed=atom&amp;title=Aplikasi_Reinforcement_Learning"/>
	<link rel="alternate" type="text/html" href="https://inibudi.or.id/wiki/index.php?title=Aplikasi_Reinforcement_Learning&amp;action=history"/>
	<updated>2026-05-26T04:12:02Z</updated>
	<subtitle>Riwayat revisi halaman ini di wiki</subtitle>
	<generator>MediaWiki 1.43.0</generator>
	<entry>
		<id>https://inibudi.or.id/wiki/index.php?title=Aplikasi_Reinforcement_Learning&amp;diff=9210&amp;oldid=prev</id>
		<title>Budi: Batch created by Azure OpenAI</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://inibudi.or.id/wiki/index.php?title=Aplikasi_Reinforcement_Learning&amp;diff=9210&amp;oldid=prev"/>
		<updated>2025-07-27T03:03:24Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Batch created by Azure OpenAI&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;b&gt;Halaman baru&lt;/b&gt;&lt;/p&gt;&lt;div&gt;Reinforcement learning telah menjadi bagian penting dalam pengembangan teknologi modern, terutama dalam bidang yang membutuhkan pengambilan keputusan secara otomatis. Dengan kemampuannya untuk belajar dari pengalaman, metode ini diaplikasikan secara luas di berbagai industri.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Permainan dan Kecerdasan Buatan ==&lt;br /&gt;
Salah satu aplikasi terkenal reinforcement learning adalah dalam pengembangan [[kecerdasan buatan]] untuk permainan, seperti [[AlphaGo]] yang berhasil mengalahkan pemain profesional dalam permainan Go. Agen dalam permainan dapat belajar strategi kemenangan dengan mengevaluasi aksi-aksinya secara terus-menerus.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Robotika dan Otomasi ==&lt;br /&gt;
Dalam bidang [[robotika]], reinforcement learning digunakan untuk mengajarkan robot bergerak dan berinteraksi dengan lingkungan secara mandiri. Contohnya, robot dapat belajar berjalan atau mengambil objek dengan mencoba berbagai teknik dan menerima umpan balik dari lingkungan.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Transportasi dan Industri ==&lt;br /&gt;
Reinforcement learning juga dimanfaatkan dalam pengaturan lalu lintas, manajemen energi, serta proses manufaktur di industri. Sistem dapat belajar mengoptimalkan penggunaan sumber daya dan meningkatkan efisiensi dengan mempelajari pola-pola terbaik dari pengalaman sebelumnya.&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Budi</name></author>
	</entry>
</feed>