<html><body>Reading Time: 4 minutes
Dengan meningkatnya popularitas <a href="https://pintu.co.id/blog/apa-itu-ai-artificial-intelligence" target="_blank" rel="noreferrer noopener">Artificial Intelligence</a> (AI) belakangan ini, istilah reinforcement learning juga turut menarik perhatian masyarakat yang berkecimpung di bidang tersebut. Reinforcement learning memang memiliki kaitan erat dengan data science sebagai metode yang diterapkan pada machine learning. Apa itu reinforcement learning, ciri dan komponen-komponen penyusunnya? Simak selengkapnya dalam artikel berikut!<html><body><style> #joli-toc-wrapper nav#joli-toc.joli-expanded, #joli-toc-wrapper.joli-folded nav#joli-toc.joli-expanded, #joli-toc-wrapper.joli-unfolded nav#joli-toc{padding: 24px !important;}#joli-toc-wrapper nav#joli-toc.joli-expanded li a, #joli-toc-wrapper nav#joli-toc.joli-collapsed li a,#joli-toc-wrapper.joli-folded nav#joli-toc.joli-expanded li a, #joli-toc-wrapper.joli-unfolded nav#joli-toc li a{text-overflow: unset !important;overflow: hidden !important;white-space: normal !important;}#joli-toc-wrapper nav#joli-toc{width: auto !important;}#joli-toc-wrapper nav#joli-toc.joli-collapsed{width: initial !important;}#joli-toc-wrapper nav#joli-toc .title #title-label{text-align: left !important;}#joli-toc-wrapper nav#joli-toc.joli-collapsed .title, #joli-toc-wrapper nav#joli-toc .title{font-size: 2em !important;font-weight: 900 !important;}#joli-toc-wrapper nav#joli-toc.joli-collapsed, #joli-toc-wrapper nav#joli-toc {background-color: #f1f1f1 !important;} #joli-toc-wrapper.joli-unfolded-ufloating nav#joli-toc ul.joli-nav ul,#joli-toc-wrapper.joli-incontent nav#joli-toc ul.joli-nav ul,#joli-toc-wrapper nav#joli-toc.joli-expanded ul.joli-nav ul {margin: 0 0 0 20px !important;}#joli-toc-wrapper {top: initial !important;bottom: initial !important;margin-left: initial !important;}body.admin-bar #joli-toc-wrapper {top: initial !important;bottom: initial !important;}#joli-toc-wrapper {margin-top: 24px;border-radius: 16px;overflow: hidden;}</style><div id="joli-toc-filler"></div>
<div id="joli-toc-wrapper" class="joli-unfolded-incontent joli-unfolded joli-incontent joli-smoothscroll">
 <nav id="joli-toc">
 <header id="joli-toc-header">
 <div class="title">
 Daftar Isi
 </div>
 </header>
 <ul class="joli-nav"><li class="item"><a href="#apa-itu-reinforcement-learning" title="Apa itu Reinforcement Learning?" class="joli-h2">Apa itu Reinforcement Learning?</a></li><li class="item"><a href="#fungsi-dan-kelebihan-reinforcement-learning" title="Fungsi dan Kelebihan Reinforcement Learning" class="joli-h2">Fungsi dan Kelebihan Reinforcement Learning</a><ul><li class="subitem"><a href="#fokus-pada-masalah-secra-menyeluruh" title="Fokus pada masalah secra menyeluruh" class="joli-h3">Fokus pada masalah secra menyeluruh</a></li><li class="subitem"><a href="#tidak-memerlukan-tahapan-pengumpulan-data-terpisah" title="Tidak memerlukan tahapan pengumpulan data terpisah" class="joli-h3">Tidak memerlukan tahapan pengumpulan data terpisah</a></li><li class="subitem"><a href="#berlangsung-dalam-lingkungan-dinamis-dan-tidak-pasti" title="Berlangsung dalam lingkungan dinamis dan tidak pasti" class="joli-h3">Berlangsung dalam lingkungan dinamis dan tidak pasti</a></li></ul></li><li class="item"><a href="#4-komponen-penyusun-reinforcement-learning" title="4 Komponen Penyusun Reinforcement Learning" class="joli-h2">4 Komponen Penyusun Reinforcement Learning</a><ul><li class="subitem"><a href="#policy-kebijakan" title="Policy (kebijakan)" class="joli-h3">Policy (kebijakan)</a></li><li class="subitem"><a href="#reward-signal-sinyal-hadiah" title="Reward signal (sinyal hadiah)" class="joli-h3">Reward signal (sinyal hadiah)</a></li><li class="subitem"><a href="#value-function-fungsi-nilai" title="Value function (fungsi nilai)" class="joli-h3">Value function (fungsi nilai)</a></li><li class="subitem"><a href="#model-of-the-environment-model-lingkungan" title="Model of the environment (model lingkungan)" class="joli-h3">Model of the environment (model lingkungan)</a></li></ul></li><li class="item"><a href="#ciri-ciri-dan-karakteristik-reinforcement-learning" title="Ciri-Ciri dan Karakteristik Reinforcement Learning" class="joli-h2">Ciri-Ciri dan Karakteristik Reinforcement Learning</a></li><li class="item"><a href="#jenis-jenis-reinforcement-learning" title="Jenis-Jenis Reinforcement Learning" class="joli-h2">Jenis-Jenis Reinforcement Learning</a><ul><li class="subitem"><a href="#positive-reinforcement" title="Positive reinforcement" class="joli-h3">Positive reinforcement</a></li><li class="subitem"><a href="#negative-reinforcement" title="Negative reinforcement" class="joli-h3">Negative reinforcement</a></li></ul></li><li class="item"><a href="#contoh-penerapan-reinforcement-learning" title="Contoh Penerapan Reinforcement Learning" class="joli-h2">Contoh Penerapan Reinforcement Learning</a></li></ul> </nav>
</div>
</body></html>



<h2 class="wp-block-heading joli-heading" id="apa-itu-reinforcement-learning">Apa itu Reinforcement Learning?</h2>



<figure class="wp-block-image size-full"><img decoding="async" loading="lazy" width="1018" height="800" src="https://blog.pintu.co.id/wp-content/uploads/2023/02/apa-itu-reinforcement-learning.jpg" alt="apa itu reinforcement learning" class="wp-image-23934" srcset="https://blog.pintu.co.id/wp-content/uploads/2023/02/apa-itu-reinforcement-learning.jpg 1018w, https://blog.pintu.co.id/wp-content/uploads/2023/02/apa-itu-reinforcement-learning-300x236.jpg 300w, https://blog.pintu.co.id/wp-content/uploads/2023/02/apa-itu-reinforcement-learning-768x604.jpg 768w" sizes="(max-width: 1018px) 100vw, 1018px"></figure>Reinforcement learning adalah ilmu pengambilan keputusan dengan mempelajari perilaku optimal dalam sebuah lingkungan untuk mendapatkan reward yang maksimal.



Sementara dalam konteks data science, reinforcement learning merupakan teknik pembelajaran mesin (machine learning) yang memungkinkan agen (subjek yang melakukan tindakan) untuk belajar dalam sebuah lingkungan yang interaktif melalui sebuah sistem trial and error dari feedback yang didapatkan dari tindakan dan pengalaman mereka sendiri.



Reinforcement learning menggunakan reward dan punishment sebagai sinyal untuk mengambil keputusan atau tindakan berikutnya.



<figure class="wp-block-pullquote"><blockquote>Baca juga: <a href="https://pintu.co.id/blog/10-daftar-game-metaverse-2023" target="_blank" rel="noreferrer noopener">10 Game Metaverse 2023 ini Ditunggu-Tunggu, lho!</a></blockquote></figure><h2 class="wp-block-heading joli-heading" id="fungsi-dan-kelebihan-reinforcement-learning">Fungsi dan Kelebihan Reinforcement Learning</h2>



Reinforcement learning dapat diaplikasikan secara luas dan memberikan dampak baik bagi para agennya. Beberapa fungsi dan kelebihan reinforcement learning antara lain:



<h3 class="wp-block-heading joli-heading" id="fokus-pada-masalah-secra-menyeluruh">Fokus pada masalah secra menyeluruh</h3>



Berbeda dengan sistem pembelajaran konvensional yang membagi pembelajaran menjadi sub bagian terpisah, reinforcement learning bekerja untuk memaksimalkan reward jangka panjang. Dengan demikian, tujuan reinforcement learning sangat jelas, tujuan tersebut dipahami, dan mampu memberikan keuntungan jangka panjang dibandingkan reward jangka pendek saja.



<h3 class="wp-block-heading joli-heading" id="tidak-memerlukan-tahapan-pengumpulan-data-terpisah">Tidak memerlukan tahapan pengumpulan data terpisah</h3>



Dalam reinforcement learning, dikenal istilah data training, yaitu pengalaman pembelajaran agen, bukan kumpulan data terpisah yang harus dimasukkan ke dalam algoritma. Tanpa adanya pengumpulan data, beban selama reinforcement learning pun secara otomatis berkurang.



<h3 class="wp-block-heading joli-heading" id="berlangsung-dalam-lingkungan-dinamis-dan-tidak-pasti">Berlangsung dalam lingkungan dinamis dan tidak pasti</h3>



Algoritma reinforcement learning dirancang untuk dapat merespon perubahan yang terjadi pada lingkungan. Reinforcement learning tidak terikat pada waktu dan terdapat banyak kemungkinan untuk hasil pembelajarannya, membuat sistem tersebut sangat dinamis dan memiliki kemampuan adaptasi yang tinggi terhadap segala situasi.



<figure class="wp-block-pullquote"><blockquote>Baca juga: <a href="https://pintu.co.id/academy/post/apa-itu-metaverse" target="_blank" rel="noreferrer noopener">Viral, Apa itu Metaverse?</a></blockquote></figure><h2 class="wp-block-heading joli-heading" id="4-komponen-penyusun-reinforcement-learning">4 Komponen Penyusun Reinforcement Learning</h2>



Terdapat empat komponen inti yang&nbsp; menyusun reinforcement learning:



<h3 class="wp-block-heading joli-heading" id="policy-kebijakan">Policy (kebijakan)</h3>



Kebijakan (policy) adalah perilaku agen dalam waktu tertentu. Perilaku tersebut mencerminkan pengaruh kondisi lingkungan terhadap perilaku yang muncul. Kebijakan merupakan komponen inti reinforcement learning karena dapat mempengaruhi perilaku agen secara langsung.



<h3 class="wp-block-heading joli-heading" id="reward-signal-sinyal-hadiah">Reward signal (sinyal hadiah)</h3>



Reward signal adalah hadiah yang mungkin didapatkan adalah tujuan dari reinforcement learning. Dalam setiap kondisi, lingkungan akan mengirimkan reward signal secara langsung kepada agen. Reward yang akan didapatkan tentu saja ditentukan oleh perilaku agen itu sendiri. Tujuan utama agen dalam melakukan reinforcement learning adalah memperbanyak reward yang didapatkan.



<h3 class="wp-block-heading joli-heading" id="value-function-fungsi-nilai">Value function (fungsi nilai)</h3>



Fungsi nilai adalah sumber informasi mengenai seberapa baik suatu situasi dan tindakan, serta berapa banyak reward yang mungkin didapatkan agen. Fungsi nilai sangat bergantung pada reward atau hadiah karena tanpa hadiah, sebuah tindakan atau situasi tidak akan memiliki nilai.



<h3 class="wp-block-heading joli-heading" id="model-of-the-environment-model-lingkungan">Model of the environment (model lingkungan)</h3>



Model lingkungan adalah elemen terakhir, yang berarti bagaimana agen berperilaku sesuai dengan lingkungan mereka. Hal ini erat kaitannya dengan kemampuan agen dalam memprediksi kondisi lingkungan untuk merencanakan tindakan yang akan mereka lakukan nantinya.



<h2 class="wp-block-heading joli-heading" id="ciri-ciri-dan-karakteristik-reinforcement-learning">Ciri-Ciri dan Karakteristik Reinforcement Learning</h2>



<figure class="wp-block-image size-large"><img decoding="async" loading="lazy" width="1024" height="683" src="https://blog.pintu.co.id/wp-content/uploads/2023/02/ciri-dan-karakteristik-reinforcement-learning-dalam-ai-1024x683.jpg" alt="ciri dan karakteristik reinforcement learning dalam ai" class="wp-image-23935" srcset="https://blog.pintu.co.id/wp-content/uploads/2023/02/ciri-dan-karakteristik-reinforcement-learning-dalam-ai-1024x683.jpg 1024w, https://blog.pintu.co.id/wp-content/uploads/2023/02/ciri-dan-karakteristik-reinforcement-learning-dalam-ai-300x200.jpg 300w, https://blog.pintu.co.id/wp-content/uploads/2023/02/ciri-dan-karakteristik-reinforcement-learning-dalam-ai-768x512.jpg 768w, https://blog.pintu.co.id/wp-content/uploads/2023/02/ciri-dan-karakteristik-reinforcement-learning-dalam-ai.jpg 1200w" sizes="(max-width: 1024px) 100vw, 1024px"></figure>Berikut ini sejumlah karakteristik yang dimiliki oleh reinforcement learning:



<ul><li>Agen tidak mendapatkan intruksi mengenai lingkungan dan tindakan serta perilaku apa yang harus dilakukan dalam menghadapi lingkungan tersebut.</li><li>Reinforcement learning didasarkan pada trial and error yang merupakan bagian dari pengalaman agen.</li><li>Agen mengambil tindakan lanjutan dan mengubah situasi tergantung pada feedback yang diperoleh dari tindakan sebelumnya.</li><li>Reward yang didapatkan agen bisa saja tertunda.</li><li>Lingkungan dalam reinforcement learning bersifat skokastik, sehingga agen perlu melakukan eksplorasi untuk mendapatkan reward yang maksimum.</li></ul><h2 class="wp-block-heading joli-heading" id="jenis-jenis-reinforcement-learning">Jenis-Jenis Reinforcement Learning</h2>



Secara umum, terdapat dua jenis reinforcement learning, yaitu positif dan negatif.



<h3 class="wp-block-heading joli-heading" id="positive-reinforcement">Positive reinforcement</h3>



Positive reinforcement adalah konsep yang menyatakan bahwa perilaku yang membawa dampak positif cenderung akan kembali dilakukan oleh agen.&nbsp;



<h3 class="wp-block-heading joli-heading" id="negative-reinforcement">Negative reinforcement</h3>



Sebaliknya, negative reinforcement adalah konsep yang menyatakan bahwa perilaku yang sama tidak akan diulangi kembali karena memberikan dampat yang cenderung negatif. Tergantung dari situasi dan perilaku agen, tipe negatif ini bisa lebih kuat dibanding negatif, namun hanya bisa membantu agen untuk memenuhi persyaratan perilaku yang paling minimum.



<h2 class="wp-block-heading joli-heading" id="contoh-penerapan-reinforcement-learning">Contoh Penerapan Reinforcement Learning</h2>



Reinforcement learning juga dapat diterapkan di dunia nyata untuk memenuhi tujuan tertentu. Bidang robotika adalah contoh penerapan reinforcement learning yang sukses, dimana para ilmuwan melakukan pra-pemrograman pada robot agar mereka dapat merespon perubahan lingkungan yang tidak pasti dengan tindakan yang tepat.



Salah satu contoh reinforcement learning paling populer adalah AlphaGo, game yang dikembangkan oleh Google DeepMind. Game ini terinspirasi dari permainan Go asal Tiongkok yang sudah berusia lebih dari 3 abad. Salah satu teknologi tercanggih yang dikembangkan AlphaGo adalah kemampuan untuk melawan diri sendiri dalam sebuah permainan, sesuatu yang tidak bisa dilakukan oleh manusia.&nbsp;



Pada Maret 2016, AlphaGo berhasil mengalahkan juara dunia Go Lee Sedol dengan skor 4-1. Pertandingan ini disaksikan oleh lebih dari 200 juta orang di seluruh dunia dan menjadi salah satu tonggak bersejarah AI pada kala itu.&nbsp;



Itu dia penjelasan mengenai apa itu reinforcement learning, ciri hingga peran pentingnya dalam dunia AI. Semoga informasi tersebut bermanfaat.&nbsp;



Kini, AI memang tengah banyak diminati masyarakat seluruh dunia, dan telah ikut masuk ke dunia crypto. Beberapa token crypto seperti <a href="https://pintu.co.id/market/grt">The Graph (GRT)</a> dan <a href="https://pintu.co.id/market/ocean">Ocean Protocol (OCEAN)</a> pun mengalami peningkatan nilai hingga ratusan persen hanya dalam waktu sebulan saja.&nbsp;



Buat kamu yang tertarik untuk berinvestasi di bidang ini, download Pintu sekarang! Pintu menyediakan berbagai fitur yang dapat membantu kamu untuk <a href="https://pintu.co.id/academy">belajar crypto</a>, memantau pergerakan <a href="https://pintu.co.id/market">harga crypto</a> hingga mendapatkan update <a href="https://pintu.co.id/news">berita crypto</a> terbaru secara mudah.&nbsp;



Referensi:&nbsp;



<ul><li>Deepmind. <a href="https://www.deepmind.com/research/highlighted-research/alphago">AlphaGo</a>. Diakses pada 10 Februari 2023.&nbsp;</li><li>JavaTPoint. <a href="https://www.javatpoint.com/reinforcement-learning#">Reinforcement Learning Tutorial</a>. Diakses pada 9 Februari 2023.</li><li>Joseph M. Carew. <a href="https://www.techtarget.com/searchenterpriseai/definition/reinforcement-learning#">Reinforcement Learning</a>. Diakses pada 9 Februari 2023.</li><li>Piyush Verma dan Stelios Diamantidis. <a href="https://www.synopsys.com/ai/what-is-reinforcement-learning.html">What is Reinforcement Learning?</a> Diakses pada 9 Februari 2023.</li><li>Shweta Bhatt. <a href="https://towardsdatascience.com/reinforcement-learning-101-e24b50e1d292">Reinforcement Learning 101</a>. Diakses pada 9 Februari 2023.</li></ul></body></html>

Apa itu Reinforcement Learning AI dan Ciri-Cirinya?

Artikel Terkait

Debit Note: Pengertian, Fungsi, dan Penggunaannya

Debit Note: Pengertian, Fungsi, dan Penggunaannya

7 Contoh Aplikasi Kecerdasan Buatan yang Harus Kamu Tahu

7 Contoh Aplikasi Kecerdasan Buatan yang Harus Kamu Tahu

Apa itu Ekonomi Kreatif? Tujuan, Fungsi, dan Jenisnya

Apa itu Ekonomi Kreatif? Tujuan, Fungsi, dan Jenisnya

Commercial Invoice: Fungsi, Contoh dan Cara Membuatnya

Commercial Invoice: Fungsi, Contoh dan Cara Membuatnya

Artikel Blog Terbaru

Raih Hadiah Total USD 2000 dalam Token $SAND bersama Pintu Web3 dan Sandbox

Raih Hadiah Total USD 2000 dalam Token $SAND bersama Pintu Web3 dan Sandbox

Tutorial Bergabung Kompetisi Pintu Web3 x Sandbox & Menangkan Total Hadiah 2.000 USD!

Tutorial Bergabung Kompetisi Pintu Web3 x Sandbox & Menangkan Total Hadiah 2.000 USD!

Dapatkan Hadiah Mulai dari Rp50 Juta, Yuk Gabung Pintu Trading Competition Juni 2024!

Dapatkan Hadiah Mulai dari Rp50 Juta, Yuk Gabung Pintu Trading Competition Juni 2024!

Beli Crypto Pertamamu, Dapatkan Rewards USDT Senilai Rp80.000

Beli Crypto Pertamamu, Dapatkan Rewards USDT Senilai Rp80.000

Pintu Listing Token Baru 14 Mei 2024: Mask Network (MASK)

Pintu Listing Token Baru 14 Mei 2024: Mask Network (MASK)