Temporal Difference (TD) Learning adalah salah satu metode utama dalam reinforcement learning yang digunakan untuk memprediksi nilai-nilai keadaan atau aksi berdasarkan pengalaman langsung. Metode ini menggabungkan aspek dari metode Monte Carlo dan dynamic programming dalam proses belajar.
Konsep Dasar TD
TD Learning bekerja dengan melakukan pembaruan nilai secara inkremental setelah setiap langkah, bukan menunggu hingga episode selesai seperti pada metode Monte Carlo. Pembaruan ini menggunakan informasi tentang perbedaan nilai prediksi pada waktu yang berurutan, yang disebut sebagai TD error.
Algoritma TD yang Populer
Beberapa algoritma yang didasarkan pada pendekatan TD antara lain TD(0), TD(λ), SARSA, dan Q-learning. Algoritma-algoritma ini banyak digunakan dalam berbagai aplikasi, mulai dari permainan hingga kontrol robot.
Keunggulan TD Learning
Keunggulan utama TD Learning adalah kemampuannya untuk belajar secara online dan pada tugas-tugas non-episodik. Hal ini membuatnya lebih fleksibel dibandingkan metode Monte Carlo dan sangat cocok untuk masalah dengan episode yang sangat panjang atau tidak terdefinisi.