Apa Itu Reinforcement Learning, Tipe, dan Manfaatnya?

Perkembangan machine learning saat ini memang beragam. Salah satu yang sering digunakan adalah reinforcement learning. Metode tersebut banyak digunakan dalam berbagai perusahaan. Hal itu tidak terlepas dari keunggulan yang ditawarkan reinforcement learning. Terlebih, reinforcement learning juga terdiri dari beberapa tipe yang bisa disesuaikan dengan kebutuhan Anda. Berikut ulasannya yang perlu Anda ketahui.

Apa Itu Reinforcement Learning?

Apa itu reinforcement learning? Pertanyaan ini memang cukup banyak dilontarkan oleh orang-orang yang ingin mendalami data science. Sederhananya, reinforcement learning dapat diartikan sebagai metode dalam machine learning untuk menentukan aksi mana yang tepat dalam sebuah pemrograman maupun mesin.

Cara kerja metode ini adalah dengan mengandalkan mesin. Mesin yang digunakan akan dirancang sedemikian rupa agar mampu menjalankan perintah sesuai dengan situasi yang ada. Dalam metode reinforcement learning, terkadang tidak selalu ada jawaban benar. Oleh karena itu, mesin secara otomatis mempelajari pengalaman sebelumnya. Tujuannya adalah menghindari kesalahan yang sama sehingga bisa bekerja secara maksimal.

Mesin bekerja menggunakan algoritma khusus yang dirancang berdasarkan situasi dan kondisi. Beberapa algoritma reinforcement learning yang cukup sering digunakan antara lain Stable Baseline 3 (SB3), Dopamine, ACME, dan RLib.

Manfaat Reinforcement Learning dalam Data Science

Bagi dunia industri dan bisnis, keberadaan reinforcement learning memberikan banyak manfaat, terlebih lagi jika perusahaan memiliki data dalam jumlah besar yang butuh proses pengolahan dalam waktu lama. Adapun manfaat tersebut di antaranya adalah:

1. Memecahkan masalah yang ada di sebuah perusahaan

Pertama, reinforcement learning mampu memecahkan masalah perusahaan, mulai dari penjadwalan tugas hingga manajemen waktu. Sebab, reinforcement learning dapat memperkirakan lama waktu yang diperlukan ketika menyelesaikan proyek dan tugas yang ada secara ideal.

Masalah lainnya yang dihadapi perusahaan adalah strategi memajukan performa. Di sini, reinforcement learning dapat digunakan untuk memproses data konsumen yang diterima perusahaan. Dari sini, perusahaan dapat merancang strategi pemasaran maupun penjualan untuk masa mendatang.

2. Tak perlu melakukan pelabelan data

Manfaat yang kedua adalah, Anda tidak perlu lagi kesulitan dalam melakukan pelabelan data-data penting. Ingat, proses pelabelan data bukanlah perkara yang mudah dan itu memerlukan waktu yang cukup lama.

Rata-rata, seorang data scientist akan menghabiskan 80% dari keseluruhan waktunya hanya untuk proses pelabelan. Beda halnya ketika menggunakan reinforcement learning, di mana semua hal dapat dikerjakan secara otomatis. Jadi, akan lebih praktis dan efisien, Anda pun dapat melakukan hal lainnya untuk meningkatkan performa perusahaan.

Tipe Reinforcement Learning

Penerapan reinforcement learning untuk data science terbagi dalam dua tipe, yakni positif dan tipe negatif. Seperti apa kedua tipe ini dan apa saja perbedaannya? Berikut yang perlu Anda ketahui sebelum memilih mana tipe yang tepat.

- Tipe reinforcement learning positif

Tipe yang pertama adalah reinforcement learning positif. Tipe ini menekankan pada sebuah proses saat mesin bekerja maupun ketika perintah diberikan. Dengan begitu, frekuensi dan kekuatan perilaku dapat ditingkatkan. Hal tersebut juga akan berdampak positif terhadap apa yang dilakukan mesin sesuai perintah. Namun, di sisi lain, tambahan kekuatan ini bisa berdampak pula terhadap hasil yang muncul nantinya.

- Tipe reinforcement learning negatif

Tipe kedua dikenal dengan reinforcement learning negatif. Mudahnya, tipe ini diartikan sebagai penguatan perilaku karena kondisi yang negatif sudah dihentikan maupun dialihkan. Jika pengguna menerapkan tipe ini, maka perilaku mesin juga akan meningkat. Bahkan bisa bekerja di atas rata-rata standar minimum. Keunggulannya adalah kinerja sistem akan bekerja lebih optimal.

Contoh Penerapan Reinforcement Learning

Reinforcement learning banyak digunakan di berbagai sektor saat ini, khususnya dalam bidang robotika hingga finansial. Berkat adanya deep learning, reinforcement learning dapat digunakan untuk melatih tindakan yang diambil secara otomatis. Sebagai contoh, perusahaan robotika Jepang, Fanuc, mengembangkan teknologi robot untuk memindahkan barang dari suatu tempat ke tempat lainnya. Tentu saja, ini berperan penting dalam industri manufaktur berkat penerapan reinforcement learning dalam melatih robot-robot tersebut.

Contoh lainnya dari penerapan reinforcement learning bisa dilihat di sektor finansial, khususnya yang berkaitan dengan perusahaan perbankan maupun e-commerce. Perusahaan perbankan dan e-commerce bisa memberikan referensi produk kepada calon konsumen, termasuk menggunakan iklan yang berbayar dengan akurat dan relevan. Cara seperti inilah yang dilakukan oleh Alibaba Group.

Kesimpulan

Berdasarkan ulasan di atas, dapat disimpulkan bahwa keberadaan reinforcement learning memberikan dampak yang cukup besar, khususnya mengoptimalkan sistem agar berjalan otomatis. Hal ini akan meringankan beban kerja di sebuah perusahaan, termasuk juga dalam memaksimalkan performa di bidang lain seperti finansial.

Jika Anda tertarik untuk mempelajari machine learning maupun reinforcement learning, mari bergabung dengan kelas Algoritma Data Science School. Di sini, Anda dapat memilih kelas sesuai kebutuhan, mulai dari individu maupun perusahaan. Kurikulumnya pun disusun sesuai dengan standar RStudio. Informasi lebih lanjut, silakan klik di sini dan temukan kelas terbaik untuk Anda sekarang juga!

Referensi:

• towardsdatascience. Why you should add Reinforcement Learning to your Data Science Toolbox. (Diakses 11 Agustus 2022)
• dominodatalab. What Is Reinforcement Learning and How Is It Used?. (Diakses 11 Agustus 2022)
• geeksforgeeks. Reinforcement Learning. (Diakses 11 Agustus 2022)