Budi: Text replacement - "pembelajaran mesin" to "Pembelajaran Mesin"

2025-08-08T02:20:28Z

Text replacement - "pembelajaran mesin" to "Pembelajaran Mesin"

← Revisi sebelumnya		Revisi per 8 Agustus 2025 02.20
Baris 1:		Baris 1:
	Reinforcement learning adalah salah satu cabang dari bidang [[~~pembelajaran mesin~~]] yang berfokus pada bagaimana agen dapat belajar mengambil keputusan optimal melalui interaksi dengan lingkungan. Metode ini mengandalkan konsep pemberian [[reward]] (penghargaan) atau [[punishment]] (hukuman) untuk setiap aksi yang diambil oleh agen. Reinforcement learning banyak digunakan dalam berbagai aplikasi seperti permainan, robotika, dan otomasi sistem.		Reinforcement learning adalah salah satu cabang dari bidang [[Pembelajaran Mesin]] yang berfokus pada bagaimana agen dapat belajar mengambil keputusan optimal melalui interaksi dengan lingkungan. Metode ini mengandalkan konsep pemberian [[reward]] (penghargaan) atau [[punishment]] (hukuman) untuk setiap aksi yang diambil oleh agen. Reinforcement learning banyak digunakan dalam berbagai aplikasi seperti permainan, robotika, dan otomasi sistem.

	== Konsep Dasar ==		== Konsep Dasar ==

Budi: Batch created by Azure OpenAI

2025-07-27T03:03:24Z

Batch created by Azure OpenAI

Halaman baru

Reinforcement learning adalah salah satu cabang dari bidang [[pembelajaran mesin]] yang berfokus pada bagaimana agen dapat belajar mengambil keputusan optimal melalui interaksi dengan lingkungan. Metode ini mengandalkan konsep pemberian [[reward]] (penghargaan) atau [[punishment]] (hukuman) untuk setiap aksi yang diambil oleh agen. Reinforcement learning banyak digunakan dalam berbagai aplikasi seperti permainan, robotika, dan otomasi sistem.

== Konsep Dasar ==
Reinforcement learning bekerja berdasarkan proses trial and error, di mana agen mencoba berbagai aksi dan mengamati hasilnya dalam bentuk reward. Tujuannya adalah untuk memaksimalkan total reward yang diperoleh dalam jangka panjang. Agen belajar kebijakan (policy) yang menentukan aksi terbaik dalam setiap situasi.

== Komponen Utama ==
Terdapat beberapa komponen utama dalam reinforcement learning, yaitu agent, environment, policy, reward function, dan value function. Agent adalah entitas yang mengambil keputusan, sedangkan environment adalah tempat agent berinteraksi. Policy merupakan strategi yang digunakan agent untuk menentukan tindakan, reward function memberikan nilai atas tindakan, dan value function mengukur manfaat jangka panjang dari suatu keadaan.

== Perbedaan dengan Pembelajaran Lain ==
Berbeda dengan [[supervised learning]] yang membutuhkan data berlabel, reinforcement learning tidak memerlukan data label eksplisit. Agen belajar dari konsekuensi tindakannya sendiri, bukan dari contoh yang diberikan sebelumnya.

Pengertian Reinforcement Learning - Riwayat revisi

Budi: Text replacement - "pembelajaran mesin" to "Pembelajaran Mesin"

Budi: Batch created by Azure OpenAI