Mengenal Reinforcement Learning dan Manfaatnya
Teknologi machine learning terus mengalami peningkatan seiring dengan perkembangan artificial intelligence (AI). Perkembangan tersebut mendorong adanya cabang-cabang machine learning yang mempunyai cara kerja berbeda-beda, salah satunya adalah reinforcement learning.
Dr. Eng. Gembong Edhi Setyawan, S.T., M.T. dari Laboratorium Robotika dan Sistem Embedded Program Studi Teknik Komputer Universitas Brawijaya berkesempatan memberi penjelasan terkait reinforcement learning di hadapan para Binusian.
Apa Itu Reinforcement Learning?
Dalam penjelasannya, Gembong mengatakan kalau reinforcement learning merupakan salah satu teknik machine learning yang bekerja layaknya manusia dalam kehidupan nyata. Machine learning ini belajar lewat tahapan trial error seperti yang dilakukan oleh manusia.
Dengan sistem kerja seperti itu, reinforcement learning mempunyai memory untuk mengingat aksi terbaik yang bisa dilakukan pada situasi tertentu. Semua itu bisa dilakukan dengan adanya interaksi secara langsung antara agen belajar dengan lingkungan.
Komponen
Dalam skema kerjanya, reinforcement learning terdiri dari:
1. Agen
Agen bertindak sebagai komponen utama yang menjalani pelatihan.
2. Lingkungan
Komponen ini merupakan area yang menjadi lokasi agen menjalankan operasionalnya.
3. Tindakan
Tindakan atau action merupakan jenis aksi yang dapat dilakukan oleh agen.
4. Keadaan
Ada pula state atau keadaan yang merupakan representasi dari kondisi lingkungan terkini
5. Hadiah
Komponen terakhir adalah hadiah atau reward. Istilah reward merujuk pada sinyal yang didapatkan oleh agen berdasarkan pada aksi yang dipilih.
Cara Kerja
Ada enam tahapan yang bisa terjadi dalam proses pembelajaran dalam sistem reinforcement learning, yakni:
- Komponen agen bertugas untuk melakukan pengamatan terhadap keadaan atau state terkini pada lingkungan.
- Agen melakukan pemilihan aksi berdasarkan kebijakan yang melekat padanya dan melaksanakan tindakan yang sesuai.
- Setelah itu, agen akan mengamati keadaan baru pada lingkungan setelah adanya tindakan yang sudah dilaksanakan.
- Agen mendapatkan reward atas aksi yang sudah dilaksanakan.
- Sistem melakukan perulangan langkah-langkah mulai dari 1 sampai 5.
Manfaat Reinforcement Learning
Dengan sistem yang mempunyai kemampuan belajar dari kesalahan atau trial error tersebut, reinforcement learning menawarkan banyak manfaat dalam implementasinya. Beberapa contoh pemanfaatan itu di antaranya adalah:
1. Recommendation System
Teknologi reinforcement learning dapat berperan dalam memberikan rekomendasi produk kepada setiap pengguna. Keputusan pemberian rekomendasi didapatkan dengan memanfaatkan data dari para pengguna terdahulu.
2. Resource Management
Pemanfaatan dalam resource management dapat membantu adanya optimalisasi alokasi sumber daya secara dinamis sesuai dengan kebutuhan. Dengan begitu, terdapat peningkatan efisiensi dan sekaligus penghematan biaya.
3. Network Management
Penggunaan teknologi ini network management dapat membantu dalam optimalisasi jaringan yang bisa bekerja dengan menyesuaikan kondisi traffic.
4. Security Threat Detection
Teknologi ini bisa pula berperan dalam sistem keamanan IT. Penggunaannya bermanfaat untuk melakukan analisis terhadap setiap aktivitas dalam sistem. Selanjutnya, sistem bisa melakukan identifikasi ketika terjadi anomali.
5. Data Caching
Penggunaan teknologi ini juga bermanfaat dalam optimalisasi data caching. Keberadaannya dapat memastikan kalau data selalu tersedia ketika diakses sehingga dapat meningkatkan respons sistem.
6. Personalized Search
Terakhir, ada contoh pemanfaatan reinforcement learning dalam hasil pencarian yang personal. Dengan begitu, hasil pencarian dapat memperlihatkan informasi yang sesuai dengan perilaku pada pencarian sebelumnya.
Dari pembahasan ini, kamu jadi tahu betapa menariknya perkembangan teknologi machine learning, bukan? Dengan perilaku pembelajaran yang mandiri dan senantiasa melakukan perbaikan atas kesalahan terdahulu, teknologi ini mempunyai kemiripan tinggi dengan perilaku manusia.