<?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=Reward_dalam_Pembelajaran_Berpenguatan</id>
	<title>Reward dalam Pembelajaran Berpenguatan - 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=Reward_dalam_Pembelajaran_Berpenguatan"/>
	<link rel="alternate" type="text/html" href="https://inibudi.or.id/wiki/index.php?title=Reward_dalam_Pembelajaran_Berpenguatan&amp;action=history"/>
	<updated>2026-04-20T10:30:37Z</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=Reward_dalam_Pembelajaran_Berpenguatan&amp;diff=17221&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=Reward_dalam_Pembelajaran_Berpenguatan&amp;diff=17221&amp;oldid=prev"/>
		<updated>2025-07-31T21:54:46Z</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;Reward atau ganjaran adalah sinyal yang diberikan oleh lingkungan kepada agen setelah agen melakukan suatu aksi. Reward berfungsi sebagai umpan balik utama yang memandu agen untuk belajar dan berkembang.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Peran Reward==&lt;br /&gt;
Dalam [[pembelajaran berpenguatan]], reward digunakan untuk menilai seberapa baik aksi yang diambil oleh agen. Reward positif mendorong agen untuk mengulangi aksi tersebut, sedangkan reward negatif mengindikasikan aksi yang kurang baik.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Fungsi Reward==&lt;br /&gt;
Reward dapat bersifat langsung (immediate) atau kumulatif (total reward). Agen biasanya berusaha untuk memaksimalkan reward kumulatif sepanjang waktu.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Reward Shaping==&lt;br /&gt;
[[Reward shaping]] adalah teknik yang digunakan untuk memodifikasi fungsi reward agar agen belajar lebih efisien. Teknik ini umum digunakan dalam aplikasi dunia nyata di mana reward alami sulit diperoleh.&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Budi</name></author>
	</entry>
</feed>