Seiring dengan berkembangnya teknologi, banyak sekali pekerjaan yang kini sudah bisa dibantu dengan teknologi berbasis Artificial Intelligence (AI). Sebuah mesin atau agen dalam AI bekerja, salah satunya melalui reinforcement learning (RL). Reinforcement learning adalah sebuah pendekatan dalam pembelajaran mesin di mana agen memelajari bagaimana mengambil tindakan di lingkungan tertentu untuk mencapai tujuan tertentu.
Tujuan RL adalah untuk mengembangkan kebijakan atau strategi yang memaksimalkan kinerja dalam pengambilan keputusan atau tindakan yang sesuai dalam berbagai situasi.
Dalam RL ini, agen tidak diberi instruksi secara eksplisit tentang langkah-langkah yang harus diambil. Melainkan, memelajari lewat interaksi berulang dengan lingkungannya.
Kaitan Reinforcement Learning dan Robot AI
RL ini memunyai kaitan yang sangat erat dengan pengembangan robot cerdas. Salah satunya, digunakan untuk mengajari robot bagaimana untuk mengendalikan pergerakan fisiknya. Robot dapat memelajari kebijakan yang memungkinkannya berinterakasi dengan lingkungan secara efisien dan mengatasi hambatan atau rintangan.
Selain itu, reinforcement learning juga digunakan untuk pengenalan pola, seperti mengidentifikasi objek, wajah, hingga suara. Keahlian ini biasanya akan sangat berguna dalam aplikasi seperti pengawasan atau interaksi manusia-robot.
Sementara itu, RL juga bisa dimanfaatkan dalam upaya optimisasi tugas. Hal ini dapat mendorong robot dalam mengoptimalkan tugas tertentu. Sebagai contoh, robot bisa belajar bagaimana mengatur parameter untuk mengoptimalkan produksi dalam pabrik atau merancang strategi permainan yang cerdas.
Tak dapat dipungkiri jika penerapan reinforcement learning pada robot AI bukanlah tugas yang mudah karena melibatkan optimisasi tindakan dalam ruang keadaan yang sangat besar dan kompleks. Namun, kemajuan dalam algoritma RL dan kekuatan komputasi telah membuka peluang besar dalam pengembangan robot cerdas yang lebih canggih dan adaptif.
Elemen Kunci Reinforcement Learning
Reinforcement learning merupakan proses yang sangat mendukung agen atau robot untuk memahami situasi dan mengambil keputusan. Berikut ini terdapat beberapa elemen kunci dalam reinforcement learning.
1. Agen
Pemberian nama terhadap entitas yang belajar dan berinteraksi dengan lingkungan untuk mencapai tujuan tertentu disebut dengan agen. Agen dapat berupa robot fisik, agen perangkat lunak, atau entitas lainnya.
2. Lingkungan
Lingkungan di sini merupakan lingkup atau dunia di sekitar agen yang berperan sebagai tempat di mana agen mengambil tindakan dan menerima umpan balik. Lingkungan mungkin memunyai keadaan yang dapat berubah seiring waktu.
3. Tindakan
Kemudian untuk setiap keputusan yang diambil oleh agen untuk berinteraksi dengan lingkungan disebut dengan tindakan. Tindakan ini dapat bervariasi tergantung pada masalah yang sedang dipecahkan.
4. Umpan Balik (Reward)
Umpan balik yang diberikan oleh lingkungan kepada agen setelah agen melakukan tindakan tertentu. Ini mengindikasikan sejauh mana tindakan tersebut mendekatkan agen terhadap tujuannya.
5. Kebijakan (Policy)
Kebijakan merupakan strategi atau aturan yang digunakan oleh agen untuk memilih tindakan berdasarkan situasi yang ditemui. Aturan kebijakan ini dapat berupa fungsi yang memetakan keadaan lingkungan ke tindakan yang diambil.
6. Fungsi Nilai (Value Function)
Dalam beberapa pendekatan reinforcement learning, agen bisa mempelajari fungsi nilai yang mengukur “nilai” dari keadaan tertentu dalam mencapai tujuan. Artinya, RL membantu agen dalam mengambil keputusan yang lebih bijaksana.
7. Episode
Sementara itu, episode merupakan rangkaian interaksi antara agen dan lingkungan yang dimulai dari keadaan awal dan berakhir ketika tujuan tercapai atau batas waktu tertentu telah dicapai.
Benefit Reinforcement Learning dalam Berbagai Bidang
Tools AI ini pun memiliki sejumlah manfaat positif yang signifikan dalam berbagai bidang. Di bawah ini terdapat beberapa manfaat utama dari penggunaan reinforcement learning.
1. Optimasi Pekerjaan Sulit dan Berbahaya
Pertama, Reinforcement learning bisa digunakan untuk mengotomatisasi tugas-tugas yang sulit ataupun berbahaya bagi manusia, seperti eksplorasi lingkungan berbahaya, pengawasan industri, atau pekerjaan di bawah air atau di luar angkasa.
2. Melakukan Tugas Kompleks
Benefit yang kedua adalah dapat mengatasi tugas-tugas optimisasi kompleks yang sulit dipecahkan dengan metode tradisional. Penggunaan RL ini dapat diterapkan dalam perencanaan produksi, pengelolaan rantai pasok, dan pengambilan keputusan dalam berbagai industri.
3. Memaksimalkan Portofolio Keuangan
Dalam bidang keuangan, reinforcement learning dapat digunakan untuk mengoptimalkan portofolio investasi, memprediksi pergerakan pasar, dan mengelola risiko.
4. Kesehatan dan Perawatan Kesehatan
Selanjutnya, reinforcement learning dapat digunakan dalam pengembangan algoritma yang membantu dalam diagnosis medis, perencanaan pengobatan, dan personalisasi perawatan kesehatan.
5. Kendaraan Otonom
Untuk pengembangan kendaraan otonom, reinforcement learning dapat digunakan untuk mengajarkan mobil bagaimana berkendara secara aman dan efisien di berbagai situasi lalu lintas.
Secara garis besar, reinforcement learning memiliki potensi untuk membawa perubahan signifikan dalam berbagai industri dan bidang, menghasilkan sistem dan teknologi yang lebih cerdas, adaptif, dan efisien.
Namun, penting juga untuk memerhatikan aspek etika dan keamanan dalam penerapan RL untuk memastikan bahwa manfaatnya benar-benar positif dan berkelanjutan.
Mulai Investasi di Ajaib Sekuritas Sekarang!
Masa depan kamu tentu akan menjadi lebih terjamin dan aman secara finansial bila kamu berinvestasi bukan? Ajaib Sekuritas hadir untuk memberikan pengalaman investasi yang lebih aman dan tepercaya.
Mulai perjalanan investasimu bersama Ajaib Sekuritas sekarang, karena proses pendaftarannya yang mudah dan 100% online, tanpa memerlukan modal yang besar.
Berbagai layanan dan indeks saham juga tersedia dalam rangka mendukung investasimu agar semakin maksimal! Mulai dari saham, reksa dana, margin trading, day trading, dan layanan bagi nasabah premium, Ajaib Prime, bisa kamu temukan di aplikasi Ajaib Sekuritas.
Jadi, tunggu apalagi? Yuk, download aplikasi Ajaib Sekuritas sekarang!
