https://inibudi.or.id/wiki/index.php?action=history&feed=atom&title=Q-Learning 2026-04-23T02:44:33Z Riwayat revisi halaman ini di wiki MediaWiki 1.43.0 https://inibudi.or.id/wiki/index.php?title=Q-Learning&diff=13084&oldid=prev 2025-07-30T05:23:57Z

<p>Batch created by Azure OpenAI</p> <p><b>Halaman baru</b></p><div>Q-Learning adalah salah satu algoritma pembelajaran [[penguatan]] (reinforcement learning) yang paling populer dalam bidang [[kecerdasan buatan]]. Algoritma ini memungkinkan agen untuk belajar bagaimana bertindak optimal di lingkungan yang tidak diketahui dengan cara mencoba-coba dan memperbaiki tindakannya berdasarkan umpan balik yang diterima. Q-Learning banyak digunakan dalam berbagai aplikasi, mulai dari robotika hingga permainan komputer.<br /> <br /> == Konsep Dasar ==<br /> Q-Learning bekerja dengan memperkirakan fungsi nilai yang disebut &quot;Q-value&quot;, yaitu nilai dari sepasang keadaan dan aksi (state, action). Agen akan terus memperbarui nilai Q berdasarkan pengalaman yang dikumpulkan selama eksplorasi lingkungan. Tujuan akhirnya adalah menemukan kebijakan optimal yang memaksimalkan total [[reward]] yang diperoleh sepanjang waktu.<br /> <br /> == Algoritma Q-Learning ==<br /> Pada setiap langkah, agen memilih aksi berdasarkan strateginya (misalnya, [[eksploitasi]] atau eksplorasi). Setelah melakukan aksi dan menerima reward, nilai Q diperbarui menggunakan persamaan pembaruan Q-Learning. Proses ini diulang hingga agen menemukan pola tindakan yang paling menguntungkan.<br /> <br /> == Penggunaan dalam Dunia Nyata ==<br /> Q-Learning telah diimplementasikan dalam banyak sistem otomatisasi dan pengambilan keputusan. Contoh penerapannya antara lain adalah pengendalian robot, pengoptimalan jaringan komputer, dan pengembangan AI dalam permainan seperti [[Atari]] dan [[DeepMind]].</div>

Budi