Pembelajaran Berpenguatan

Pembelajaran berpenguatan adalah sebuah cabang dari Pembelajaran Mesin (machine learning) yang fokus pada bagaimana agen mengambil keputusan dalam sebuah lingkungan untuk memaksimalkan suatu nilai kumulatif. Berbeda dengan pembelajaran terawasi dan tidak terawasi, pembelajaran berpenguatan melibatkan interaksi agen dengan lingkungan melalui aksi dan menerima umpan balik berupa reward (ganjaran) atau hukuman. Konsep ini banyak diterapkan dalam berbagai bidang seperti robotika, permainan komputer, serta sistem rekomendasi.

Konsep Dasar

Pada pembelajaran berpenguatan, agen belajar dari pengalaman dengan mencoba berbagai aksi dan menerima reward dari lingkungan. Proses ini berlangsung hingga agen menemukan strategi atau kebijakan (policy) yang optimal untuk mencapai tujuan tertentu.

Komponen Utama

Komponen utama dalam pembelajaran berpenguatan meliputi agen, lingkungan, aksi, state (keadaan), reward, dan kebijakan. Agen mengambil aksi berdasarkan kebijakan dan mengamati perubahan state serta reward yang didapat.

Aplikasi Pembelajaran Berpenguatan

Pembelajaran berpenguatan telah digunakan untuk mengembangkan sistem cerdas dalam permainan video, pengendalian robot, hingga optimisasi proses bisnis. Keunggulannya terletak pada kemampuannya belajar dari interaksi secara langsung dengan lingkungan.