Reinforcement Learning (RL) adalah subbidang kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin yang berfokus pada pelatihan agen cerdas untuk berinteraksi dengan lingkungan, membuat keputusan, dan mempelajari kebijakan optimal untuk mencapai tujuan tertentu. Hal ini terinspirasi oleh proses pembelajaran perilaku pada manusia dan hewan, di mana agen belajar melakukan tindakan berdasarkan penerimaan umpan balik positif atau negatif (hadiah atau hukuman) dari lingkungan. Algoritme Reinforcement Learning dibedakan berdasarkan kemampuannya untuk mengoptimalkan perilaku dari waktu ke waktu melalui trial and error, serta memanfaatkan pengetahuan yang diperoleh dari pengalaman masa lalu untuk meningkatkan pengambilan keputusan di masa depan. Dalam beberapa tahun terakhir, RL telah menunjukkan potensi luar biasa, dengan mencapai kesuksesan signifikan di berbagai bidang seperti robotika, keuangan, kendaraan otonom, dan permainan game.
Komponen inti kerangka Pembelajaran Penguatan meliputi:
- Agen : Entitas cerdas yang mempelajari dan membuat keputusan, mewakili algoritme yang bertugas menjelajahi lingkungan dan mengambil tindakan berdasarkan kebijakan tertentu.
- Lingkungan : Lingkungan atau konteks di mana agen berinteraksi, yang merangkum semua informasi yang relevan dengan domain masalah, dan memberikan pengamatan dan penghargaan kepada agen.
- Negara : Representasi situasi agen saat ini dalam lingkungannya, yang menangkap semua informasi relevan yang diperlukan untuk mengambil keputusan.
- Tindakan : Suatu pilihan yang dibuat oleh suatu agen yang mempengaruhi lingkungannya dan keadaan masa depannya, dipilih dari serangkaian tindakan yang mungkin dilakukan yang dikenal sebagai ruang tindakan.
- Kebijakan : Strategi yang digunakan oleh agen untuk memutuskan tindakan mana yang akan dieksekusi pada keadaan tertentu, yang didefinisikan sebagai pemetaan dari keadaan ke tindakan.
- Hadiah : Sinyal umpan balik skalar yang diterima oleh agen dari lingkungan sebagai hasil dari mengambil tindakan tertentu, yang mencerminkan keinginan tindakan tersebut dalam keadaan tertentu. Tujuan agen adalah memaksimalkan imbalan kumulatif yang diperoleh dari waktu ke waktu.
- Fungsi nilai : Fungsi yang memperkirakan imbalan kumulatif yang diharapkan dapat diperoleh agen, dimulai dari keadaan tertentu dan mengikuti kebijakan tertentu. Fungsi ini membantu dalam mengevaluasi kualitas kebijakan yang berbeda dan memandu proses pengambilan keputusan agen.
Algoritma Reinforcement Learning secara garis besar dapat diklasifikasikan menjadi tiga kategori utama:
- Algoritme berbasis nilai : Algoritme ini fokus pada memperkirakan fungsi nilai dari kebijakan tertentu atau kebijakan optimal secara langsung. Setelah fungsi nilai dipelajari, agen memilih tindakan yang memaksimalkan nilai estimasi. Algoritme berbasis nilai yang populer mencakup Q-learning, Deep Q-Networks (DQN), dan Double DQN.
- Algoritme berbasis kebijakan : Algoritme ini mempelajari kebijakan secara langsung, tanpa memerlukan fungsi nilai. Agen memilih tindakan dengan mengikuti parameter kebijakan yang dipelajari. Contoh algoritma berbasis kebijakan adalah REINFORCE, Proximal Policy Optimization (PPO), dan Trust Region Policy Optimization (TRPO).
- Algoritma Aktor-Kritik : Algoritme ini menggabungkan kekuatan algoritma berbasis nilai dan berbasis kebijakan dengan memanfaatkan penaksir nilai terpisah (kritikus) yang membantu meningkatkan estimasi gradien kebijakan (aktor) selama proses pembelajaran. Beberapa algoritma Actor-Critic yang populer adalah Advantage Actor-Critic (A2C), Soft Actor-Critic (SAC), dan Deep Definistic Policy Gradient (DDPG).
Pembelajaran Penguatan telah berhasil diterapkan pada berbagai tugas kompleks dalam beberapa tahun terakhir. Misalnya, algoritme AlphaGo dan AlphaZero DeepMind, yang menggabungkan RL dengan jaringan saraf dalam, telah mencapai kinerja manusia super dalam permainan Go, Catur, dan Shogi. Aplikasi terobosan lain dari RL adalah bot Dota 2 OpenAI, yang menunjukkan kemampuan untuk mengalahkan pemain manusia profesional dalam permainan multipemain daring yang sangat kompleks dan strategis. RL juga telah digunakan untuk mengoptimalkan strategi perdagangan di bidang keuangan, mengembangkan sistem manajemen energi yang efisien, dan meningkatkan sistem rekomendasi.
Di platform AppMaster, kami menyadari pentingnya menggabungkan teknik pembelajaran mesin tingkat lanjut, seperti Reinforcement Learning, dalam pengembangan aplikasi backend, web, dan seluler. Lingkungan pengembangan terintegrasi (IDE) kami yang komprehensif memberi pengguna sarana untuk membangun, melatih, dan menerapkan model RL untuk memecahkan masalah pengambilan keputusan yang kompleks. Antarmuka AppMaster yang intuitif dan no-code memungkinkan bahkan pengguna non-ahli untuk memanfaatkan kekuatan Reinforcement Learning dan membangun solusi AI yang kuat dan terukur untuk beragam kasus penggunaan.
