Metode Monte Carlo dalam Pembelajaran Penguatan

Metode Monte Carlo adalah salah satu teknik yang digunakan dalam pembelajaran penguatan untuk mengestimasi nilai dari suatu state atau aksi berdasarkan pengalaman yang diperoleh melalui simulasi. Metode ini sangat populer karena kemampuannya untuk bekerja tanpa memerlukan model lingkungan, sehingga cocok untuk situasi di mana dinamika lingkungan tidak diketahui secara pasti.

Prinsip Dasar Monte Carlo

Metode Monte Carlo didasarkan pada pengulangan simulasi atau episode secara acak untuk mengumpulkan data tentang hasil yang mungkin terjadi. Setiap episode berjalan hingga selesai, dan hasil dari episode tersebut digunakan untuk memperbarui estimasi nilai. Hal ini berbeda dengan pendekatan lain seperti Temporal Difference, yang melakukan pembaruan setelah setiap langkah.

Kelebihan dan Kekurangan

Kelebihan utama dari metode Monte Carlo adalah kemampuannya mengestimasi nilai secara akurat dalam jangka panjang, terutama ketika episode cukup panjang dan beragam. Namun, kekurangannya adalah metode ini hanya dapat bekerja pada tugas-tugas episodik dan memerlukan waktu yang cukup lama untuk konvergen jika episode terlalu panjang.

Aplikasi Monte Carlo

Metode Monte Carlo sering digunakan dalam berbagai aplikasi kecerdasan buatan, seperti permainan papan, robotika, dan optimisasi. Dengan tidak memerlukan model lingkungan, metode ini sangat berguna dalam situasi di mana model-based reinforcement learning tidak memungkinkan.