https://inibudi.or.id/wiki/index.php?action=history&feed=atom&title=Pembelajaran_Berpenguatan 2026-04-19T15:34:46Z Riwayat revisi halaman ini di wiki MediaWiki 1.43.0 https://inibudi.or.id/wiki/index.php?title=Pembelajaran_Berpenguatan&diff=18895&oldid=prev 2025-08-08T02:20:37Z

<p>Text replacement - &quot;<a href="/wiki/index.php/Pembelajaran_mesin" title="Pembelajaran mesin">pembelajaran mesin</a>&quot; to &quot;<a href="/wiki/index.php/Pembelajaran_Mesin" class="mw-redirect" title="Pembelajaran Mesin">Pembelajaran Mesin</a>&quot;</p> <table style="background-color: #fff; color: #202122;" data-mw="interface"> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <tr class="diff-title" lang="id"> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">← Revisi sebelumnya</td> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">Revisi per 8 Agustus 2025 02.20</td> </tr><tr><td colspan="2" class="diff-lineno" id="mw-diff-left-l1">Baris 1:</td> <td colspan="2" class="diff-lineno">Baris 1:</td></tr> <tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Pembelajaran berpenguatan adalah sebuah cabang dari [[<del style="font-weight: bold; text-decoration: none;">pembelajaran mesin</del>]] (machine learning) yang fokus pada bagaimana agen mengambil keputusan dalam sebuah lingkungan untuk memaksimalkan suatu nilai kumulatif. Berbeda dengan pembelajaran terawasi dan tidak terawasi, pembelajaran berpenguatan melibatkan interaksi agen dengan lingkungan melalui aksi dan menerima [[umpan balik]] berupa [[reward]] (ganjaran) atau hukuman. Konsep ini banyak diterapkan dalam berbagai bidang seperti [[robotika]], [[permainan komputer]], serta [[sistem rekomendasi]].</div></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Pembelajaran berpenguatan adalah sebuah cabang dari [[<ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">Pembelajaran Mesin</ins>]] (machine learning) yang fokus pada bagaimana agen mengambil keputusan dalam sebuah lingkungan untuk memaksimalkan suatu nilai kumulatif. Berbeda dengan pembelajaran terawasi dan tidak terawasi, pembelajaran berpenguatan melibatkan interaksi agen dengan lingkungan melalui aksi dan menerima [[umpan balik]] berupa [[reward]] (ganjaran) atau hukuman. Konsep ini banyak diterapkan dalam berbagai bidang seperti [[robotika]], [[permainan komputer]], serta [[sistem rekomendasi]].</div></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>==Konsep Dasar==</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>==Konsep Dasar==</div></td></tr> </table>

Budi https://inibudi.or.id/wiki/index.php?title=Pembelajaran_Berpenguatan&diff=17213&oldid=prev 2025-07-31T21:54:45Z

<p>Batch created by Azure OpenAI</p> <p><b>Halaman baru</b></p><div>Pembelajaran berpenguatan adalah sebuah cabang dari [[pembelajaran mesin]] (machine learning) yang fokus pada bagaimana agen mengambil keputusan dalam sebuah lingkungan untuk memaksimalkan suatu nilai kumulatif. Berbeda dengan pembelajaran terawasi dan tidak terawasi, pembelajaran berpenguatan melibatkan interaksi agen dengan lingkungan melalui aksi dan menerima [[umpan balik]] berupa [[reward]] (ganjaran) atau hukuman. Konsep ini banyak diterapkan dalam berbagai bidang seperti [[robotika]], [[permainan komputer]], serta [[sistem rekomendasi]].<br /> <br /> ==Konsep Dasar==<br /> Pada pembelajaran berpenguatan, agen belajar dari pengalaman dengan mencoba berbagai aksi dan menerima reward dari lingkungan. Proses ini berlangsung hingga agen menemukan strategi atau [[kebijakan (policy)]] yang optimal untuk mencapai tujuan tertentu.<br /> <br /> ==Komponen Utama==<br /> Komponen utama dalam pembelajaran berpenguatan meliputi agen, lingkungan, aksi, state (keadaan), reward, dan kebijakan. Agen mengambil aksi berdasarkan kebijakan dan mengamati perubahan state serta reward yang didapat.<br /> <br /> ==Aplikasi Pembelajaran Berpenguatan==<br /> Pembelajaran berpenguatan telah digunakan untuk mengembangkan sistem cerdas dalam [[permainan video]], pengendalian robot, hingga optimisasi proses bisnis. Keunggulannya terletak pada kemampuannya belajar dari interaksi secara langsung dengan lingkungan.</div>

Budi