Pembelajaran berpenguatan dan pembelajaran terawasi adalah dua pendekatan utama dalam Pembelajaran Mesin. Keduanya memiliki tujuan dan metode pembelajaran yang berbeda sesuai dengan karakteristik masalah yang dihadapi.
Pembelajaran Terawasi
Dalam pembelajaran terawasi, model belajar dari dataset berlabel untuk memetakan input ke output. Contoh umum adalah klasifikasi dan regresi.
Karakteristik RL
Sementara itu, pembelajaran berpenguatan melibatkan agen yang belajar dari umpan balik lingkungan berupa reward, tanpa adanya label eksplisit untuk setiap tindakan. Agen harus mengeksplorasi dan mengeksploitasi untuk menemukan strategi terbaik.
Perbandingan dan Aplikasi
Perbedaan utama antara kedua pendekatan ini terletak pada sumber umpan balik dan proses belajar. Pembelajaran terawasi cocok untuk masalah prediksi, sedangkan pembelajaran berpenguatan unggul pada masalah pengambilan keputusan berurutan.