Reinforcement learning (RL) adalah area interdisipliner dalam pembelajaran mesin dan kontrol optimal yang berfokus pada bagaimana agen cerdas seharusnya mengambil tindakan dalam lingkungan dinamis untuk memaksimalkan penghargaan (reward) kumulatif. Reinforcement learning merupakan salah satu dari tiga paradigma utama pembelajaran mesin, bersama dengan pembelajaran terbimbing (supervised learning) dan pembelajaran tanpa pengawasan (unsupervised learning).
Berbeda dengan pembelajaran terbimbing, Reinforcement Learning tidak memerlukan pasangan input/output berlabel untuk dihadirkan, dan tidak memerlukan tindakan suboptimal untuk dikoreksi secara eksplisit. Fokusnya adalah menemukan keseimbangan antara eksplorasi (wilayah yang belum dipetakan) dan eksploitasi (pengetahuan saat ini) dengan tujuan memaksimalkan penghargaan jangka panjang, yang mungkin memiliki umpan balik yang tidak lengkap atau tertunda.
Lingkungan Reinforcement Learning biasanya dinyatakan dalam bentuk Markov Decision Process (MDP), karena banyak algoritma Reinforcement Learning untuk konteks ini menggunakan teknik pemrograman dinamis. Perbedaan utama antara metode pemrograman dinamis klasik dan algoritma Reinforcement Learning adalah bahwa yang terakhir tidak mengasumsikan pengetahuan model matematika yang tepat dari MDP dan menargetkan MDP besar di mana metode yang tepat menjadi tidak layak.
Reinforcement Learning diaplikasikan secara sukses pada berbagai masalah, termasuk operasi penyimpanan energi, kontrol robot, pengiriman generator fotovoltaik, permainan papan seperti backgammon, catur, Go (AlphaGo), dan sistem mengemudi otonom. Dua elemen yang membuat Reinforcement Learning powerful adalah penggunaan sampel untuk mengoptimalkan kinerja dan penggunaan pendekatan fungsi untuk menangani lingkungan besar.
Kerangka umum skenario Reinforcement Learning (RL): seorang agen mengambil tindakan dalam suatu lingkungan, yang diinterpretasikan menjadi hadiah dan representasi negara, yang kemudian dimasukkan kembali ke dalam agen.
Dalam RL, dilema eksplorasi vs eksploitasi telah dipelajari secara mendalam, terutama melalui masalah multi-armed bandit dan untuk ruang keadaan hingga MDP. Reinforcement Learning memerlukan mekanisme eksplorasi yang cerdik, karena memilih tindakan secara acak tanpa mempertimbangkan distribusi probabilitas yang diperkirakan menunjukkan kinerja yang buruk. Metode seperti ε-greedy digunakan untuk keseimbangan eksplorasi-eksploitasi, di mana dengan probabilitas 1-ε, eksploitasi dipilih (tindakan yang diyakini terbaik), dan dengan probabilitas ε, eksplorasi dipilih (tindakan dipilih secara acak).
Reinforcement Learning menawarkan pendekatan yang menarik untuk mempelajari perilaku optimal dalam lingkungan yang dinamis dan kompleks, di mana penghargaan jangka panjang harus dipertimbangkan. Dengan kemampuannya dalam mengoptimalkan kinerja dari sampel dan menangani lingkungan besar melalui pendekatan fungsi, Reinforcement Learning terus menjadi area penelitian yang penting dalam kecerdasan buatan dan memiliki banyak aplikasi praktis dalam berbagai domain.
Algoritma untuk Kontrol Pembelajaran
Dalam ranah pembelajaran mesin, khususnya dalam konteks kontrol, algoritme memainkan peran penting dalam menguraikan tindakan terbaik untuk memaksimalkan imbalan kumulatif. Bahkan ketika kita mengasumsikan bahwa keadaan tersebut dapat diamati, tantangannya terletak pada pemanfaatan pengalaman masa lalu untuk menentukan tindakan mana yang menghasilkan imbalan yang lebih tinggi dari waktu ke waktu.
- Optimalitas: Jalan Menuju Efisiensi
Inti dari pembelajaran kontrol terletak pada gagasan optimalitas, di mana proses pengambilan keputusan agen dirangkum dalam sebuah kebijakan. Sebuah kebijakan berfungsi sebagai peta yang menentukan probabilitas pemilihan tindakan tertentu dalam keadaan tertentu. Melalui kebijakan, kita menavigasi lanskap tindakan dan keadaan yang kompleks untuk mengoptimalkan imbalan.
- Fungsi Nilai-Negara: Mengukur Kelayakan
Untuk mengukur nilai dari berada dalam kondisi tertentu, kami menggunakan fungsi nilai keadaan. Fungsi ini memperkirakan pengembalian diskonto yang diharapkan mulai dari keadaan tertentu dan mengikuti kebijakan yang ditentukan. Pada dasarnya, fungsi ini memberikan wawasan tentang seberapa menguntungkan suatu keadaan dalam hal mencapai hasil yang diinginkan.
- Pencarian Efisiensi: Brute Force dan Selanjutnya
Perjalanan menuju kebijakan yang optimal sering kali dimulai dengan metode brute force, di mana kami dengan cermat mengeksplorasi berbagai kebijakan dan sampel pengembalian untuk melihat jalur yang paling bermanfaat. Namun, banyaknya jumlah kebijakan potensial ditambah dengan varians dalam pengembalian menimbulkan tantangan yang signifikan.
- Pendekatan Fungsi Nilai: Menavigasi Medan
Pendekatan fungsi nilai menawarkan kerangka kerja terstruktur untuk menavigasi lanskap kebijakan. Dengan mempertahankan estimasi imbal hasil yang diharapkan, metode-metode ini berusaha mengidentifikasi jalur yang paling menjanjikan untuk memaksimalkan imbalan. Melalui iterasi dan penyempurnaan, metode-metode ini semakin mendekati solusi yang optimal.
- Metode Perbedaan Temporal: Belajar dari Pengalaman
Metode perbedaan temporal, yang berakar pada persamaan Bellman rekursif, menawarkan pendekatan yang bernuansa belajar dari pengalaman. Dengan memadukan wawasan dari transisi masa lalu dengan prediksi ke depan, metode ini mengadaptasi dan menyempurnakan kebijakan dari waktu ke waktu, mengurangi dampak dari pengembalian yang berisik.
- Perkiraan Fungsi: Menjembatani Kesenjangan
Metode pendekatan fungsi menjembatani kesenjangan antara teori dan praktik dengan memanfaatkan pemetaan linier untuk memperkirakan nilai tindakan. Metode-metode ini menawarkan skalabilitas dan efisiensi, sehingga sangat berharga dalam menangani ruang aksi-negara yang besar.
- Pencarian Kebijakan Langsung: Menelusuri Ruang Kebijakan
Metode pencarian kebijakan langsung menghindari pendekatan fungsi nilai tradisional dan lebih memilih untuk menjelajahi ruang kebijakan secara langsung. Dengan memanfaatkan teknik berbasis gradien atau bebas gradien, metode-metode ini menawarkan perangkat serbaguna untuk menavigasi lanskap keputusan yang kompleks.
- Algoritme Berbasis Model: Memanfaatkan Kekuatan Prediksi
Algoritme berbasis model memanfaatkan model prediktif dari proses pengambilan keputusan untuk meningkatkan efisiensi pembelajaran. Dengan menyempurnakan model-model ini secara berulang, mereka menawarkan kerangka kerja terstruktur untuk memperbarui perilaku dan mengoptimalkan hasil.
Teori Algoritme Pembelajaran Kontrol yang Efisien
Dalam mengejar algoritme pembelajaran kontrol yang efisien, memahami interaksi antara eksplorasi, eksploitasi, dan penyempurnaan kebijakan adalah hal yang terpenting. Ketika kita mengungkap seluk-beluk pengambilan keputusan di lingkungan yang dinamis, algoritme ini berfungsi sebagai suar pemandu, menerangi jalan menuju strategi kontrol yang optimal.
Disadur dari: en.wikipedia.org