Deep Reinforcement Learning (DRL) adalah subbidang lanjutan dari Artificial Intelligence (AI) dan Machine Learning (ML) yang menggabungkan teknik Deep Learning dengan algoritma Reinforcement Learning untuk menciptakan agen cerdas yang mampu mengambil keputusan melalui trial and error untuk mengoptimalkan tujuan jangka panjang atau hadiah. Hal ini memungkinkan agen untuk belajar terus menerus dari interaksi dengan lingkungan yang kompleks, dinamis, dan tidak pasti. Inti dari DRL terletak pada penggunaan jaringan saraf untuk memperkirakan fungsi kompleks dan secara efisien memperkirakan nilai tindakan atau keadaan berdasarkan pengamatan lingkungan. Kemampuan ini memungkinkan DRL mencapai pencapaian luar biasa dalam berbagai aplikasi, seperti robotika, pemrosesan bahasa alami, sistem rekomendasi, kendaraan otonom, dan permainan.
Dua konsep utama mendasari DRL: Reinforcement Learning, yang berfokus pada pembelajaran kebijakan optimal melalui interaksi dengan lingkungan, dan Deep Learning, yang menggunakan jaringan saraf tiruan untuk menggeneralisasi dan merepresentasikan pola atau hubungan kompleks dalam data. Kombinasi teknik-teknik ini secara sinergis memperluas kemampuan keduanya, karena Deep Learning menghadirkan kemampuan untuk menskalakan dan menggeneralisasi ke ruang negara yang besar dan fungsi-fungsi yang kompleks, sementara Reinforcement Learning memandu proses pembelajaran melalui trade-off eksplorasi-eksploitasi, memungkinkan agen untuk meningkatkan kemampuan mereka. kinerja mereka secara koheren dari waktu ke waktu.
Kerangka kerja DRL biasanya melibatkan komponen-komponen berikut: lingkungan, agen, negara bagian, tindakan, dan penghargaan. Lingkungan mewakili lingkungan kontekstual di mana agen beroperasi. Agen ini digerakkan oleh AI, berinteraksi dengan lingkungannya melalui tindakan dan belajar mengambil keputusan yang lebih baik berdasarkan perubahan yang diamati di negara bagian dan imbalan yang diterimanya karena melakukan tindakan tertentu. Agen bertujuan untuk mengembangkan kebijakan optimal yang memaksimalkan imbalan kumulatif (juga dikenal sebagai keuntungan) selama satu episode atau beberapa langkah waktu, dengan mempertimbangkan nilai langsung dan masa depan dari setiap tindakan untuk mencapai hasil jangka panjang yang lebih baik.
Untuk mencapai hal ini, teknik DRL umumnya menggunakan kombinasi metode berbasis nilai dan berbasis kebijakan. Metode berbasis nilai, seperti Q-Learning atau Temporal Difference Learning, bertujuan untuk memperkirakan fungsi nilai yang terkait dengan setiap pasangan keadaan-tindakan. Sebaliknya, metode berbasis kebijakan, seperti Gradien Kebijakan atau Kritikus Aktor, mencoba mempelajari kebijakan optimal dengan secara eksplisit mengoptimalkan fungsi tujuan terkait dengan keuntungan yang diharapkan. Kedua pendekatan tersebut memiliki kelebihan dan tantangannya masing-masing, dan seringkali aplikasi DRL yang sukses menggunakan teknik hibrid untuk meningkatkan kinerja dan stabilitasnya secara keseluruhan.
Melatih agen DRL secara efektif sering kali memerlukan mengatasi beberapa tantangan. Misalnya, trade-off eksplorasi-eksploitasi merupakan aspek penting untuk menjaga keseimbangan antara pengumpulan informasi baru tentang lingkungan dan pemanfaatan pengetahuan yang ada untuk mengoptimalkan manfaatnya. Selain itu, pembelajaran dalam ruang status yang besar dan berdimensi tinggi, menangani observabilitas parsial, mengelola imbalan yang berisik atau tertunda, dan mentransfer pengetahuan yang dipelajari ke seluruh tugas adalah beberapa tantangan utama yang perlu diatasi oleh algoritme DRL untuk meningkatkan kinerja dan ketahanan secara keseluruhan.
Berbagai algoritme DRL, seperti Deep Q-Networks (DQN), Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C), Deep Definistic Policy Gradient (DDPG), antara lain, telah diusulkan untuk mengatasi tantangan ini dan telah menunjukkan keberhasilan luar biasa di berbagai domain. Misalnya, DRL telah digunakan untuk mengalahkan pemain manusia ahli dalam permainan Atari klasik, menguasai permainan Go yang pernah dianggap sebagai benteng kecerdasan manusia, dan melakukan manuver tingkat lanjut dalam tugas-tugas robotika yang kompleks. DRL juga telah menemukan aplikasi praktis di berbagai bidang seperti keuangan, layanan kesehatan, optimalisasi rantai pasokan, dan visi komputer.
Dalam konteks platform AppMaster, alat no-code yang mampu menghasilkan aplikasi backend, web, dan seluler, DRL dapat digunakan untuk mengotomatisasi dan mengoptimalkan berbagai aspek pengembangan dan siklus hidup aplikasi. Misalnya, algoritme berbasis DRL dapat digunakan untuk mengoptimalkan alokasi sumber daya, melakukan penyeimbangan beban, atau bahkan mengotomatiskan proses pengujian dan debugging dalam aplikasi yang kompleks. Lebih jauh lagi, DRL dapat berkontribusi untuk menghasilkan antarmuka pengguna yang adaptif dan dinamis, yang mampu mempersonalisasi dan mengoptimalkan pengalaman pengguna berdasarkan perilaku dan preferensi pengguna. Hal ini dapat meningkatkan kepuasan, retensi, dan keterlibatan pelanggan secara signifikan dengan aplikasi yang dibangun di platform AppMaster.
Singkatnya, Pembelajaran Penguatan Mendalam mewakili jalur maju yang menjanjikan dalam dunia AI dan Pembelajaran Mesin, menawarkan kemampuan tingkat lanjut untuk beradaptasi, mempelajari, dan mengoptimalkan proses pengambilan keputusan dalam lingkungan yang kompleks dan dinamis. Seiring dengan semakin berkembang dan matangnya teknik DRL, teknik ini diharapkan dapat memainkan peran penting tidak hanya dalam mencapai terobosan baru di berbagai bidang, namun juga dalam membentuk masa depan pengembangan aplikasi dan transformasi digital di seluruh industri.
