Deep Reinforcement Learning

Deep reinforcement learning merupakan kombinasi antara reinforcement learning tradisional dengan teknik deep learning. Pendekatan ini memungkinkan agen untuk menangani masalah dengan ruang keadaan yang sangat besar dan kompleks.

Peran Deep Learning

Deep learning digunakan untuk mengekstrak fitur kompleks dari data mentah seperti gambar, suara, atau data sensor. Dengan menggunakan jaringan saraf tiruan yang dalam, agen dapat belajar representasi keadaan yang lebih abstrak dan berguna untuk pengambilan keputusan.

Aplikasi Deep Reinforcement Learning

Deep reinforcement learning telah berhasil diterapkan pada berbagai bidang, seperti permainan video, robotika, dan sistem kontrol otonom. Contoh terkenal adalah Deep Q-Network (DQN) yang digunakan untuk mengalahkan permainan Atari.

Tantangan dan Perkembangan

Meskipun menjanjikan, deep reinforcement learning menghadapi tantangan seperti stabilitas pelatihan, kebutuhan data besar, dan computational cost yang tinggi. Penelitian terus dilakukan untuk mengatasi masalah-masalah tersebut.