Eksplorasi dan Eksploitasi dalam Reinforcement Learning

Salah satu tantangan utama dalam reinforcement learning adalah menyeimbangkan antara eksplorasi dan eksploitasi. Agen harus memutuskan kapan harus mencoba aksi baru (eksplorasi) dan kapan memanfaatkan pengetahuan yang sudah ada (eksploitasi).

Eksplorasi

Eksplorasi berarti agen mencoba aksi-aksi yang belum pernah dilakukan sebelumnya untuk memperoleh informasi baru. Eksplorasi penting agar agen tidak terjebak dalam strategi sub-optimal akibat keterbatasan pengetahuan awal.

Eksploitasi

Eksploitasi adalah proses memanfaatkan pengetahuan yang telah dimiliki untuk memaksimalkan reward. Eksploitasi penting untuk memastikan agen dapat memperoleh hasil terbaik dari strategi yang sudah dipelajari.

Trade-off Eksplorasi dan Eksploitasi

Menyeimbangkan eksplorasi dan eksploitasi merupakan kunci keberhasilan reinforcement learning. Salah satu metode populer adalah epsilon-greedy, di mana agen memilih aksi acak dengan probabilitas epsilon dan aksi terbaik dengan probabilitas 1-epsilon.