https://inibudi.or.id/wiki/index.php?action=history&feed=atom&title=Deep_Q-Learning 2026-05-22T23:14:23Z Riwayat revisi halaman ini di wiki MediaWiki 1.43.0 https://inibudi.or.id/wiki/index.php?title=Deep_Q-Learning&diff=13091&oldid=prev 2025-07-30T05:23:59Z

<p>Batch created by Azure OpenAI</p> <p><b>Halaman baru</b></p><div>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.<br /> <br /> == Konsep Deep Q-Learning ==<br /> 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.<br /> <br /> == Keberhasilan Deep Q-Learning ==<br /> 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.<br /> <br /> == Tantangan dan Pengembangan ==<br /> 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.</div>

Budi