Keunggulan Reinforcement Learning dan Perbedaanya dengan Deep Learning

Penggunaan machine learning dalam data science sangat membantu kinerja bisnis pada perusahaan. Reinforcement learning, misalnya, merupakan salah satu bagian dari machine learning dalam data science yang belakangan sedang populer diperbincangkan. Bagaimana reinforcement learning membantu perusahaan dalam data science dan apa saja keunggulannya? Simak informasi berikut.

Apa Itu Reinforcement Learning?

Reinforcement learning merupakan salah satu bagian dari machine learning. Reinforcement learning biasanya digunakan untuk mengambil tindakan atau serangkaian keputusan yang sesuai untuk memaksimalkan hasil dalam situasi tertentu. Mesin bertugas untuk menemukan perilaku atau jalur terbaik yang harus diambil dalam situasi tersebut.

Hal ini berbeda dari supervised learning yang memiliki jawaban pasti. Reinforcement learning bekerja berdasarkan situasi yang dihadapinya. Tidak adanya jawaban pasti membuat mesin akan belajar dari pengalaman-pengalaman sebelumnya untuk menghindari kesalahan.

Reinforcement learning bekerja pada kumpulan data yang sangat banyak di berbagai bidang, termasuk yang berkaitan dengan bisnis perusahaan. Selain dapat digunakan pada sistem keuangan, reinforcement learning juga digunakan pada industri video game.

Manfaat dan Keunggulan Reinforcement Learning

Reinforcement learning bisa menjadi kunci perkembangan lebih lanjut dan masa depan AI (artificial intelligence). Selain itu, reinforcement learning juga memiliki berbagai macam manfaat dan keunggulan, secara umum antara lain:

• Model dapat memperbaiki kesalahan yang terjadi selama proses perbaikan.
• Model ini mirip dengan sistem pembelajaran manusia. Oleh karena itu, model ini dapat dibilang hampir mencapai kesempurnaan.
• Reinforcement learning dapat digunakan untuk memecahkan masalah sangat kompleks yang tidak dapat diselesaikan dengan teknik konvensional.
• Untuk mencapai hasil jangka panjang yang sulit dicapai, model ini adalah pilihan yang terbaik.
• Setelah sistem berhasil mengoreksi kesalahan, maka kemungkinan terjadinya kesalahan yang sama sangat kecil.
• Robot dapat menerapkan algoritma reinforcement learning untuk belajar berjalan.
• Reinforcement learning mengungguli manusia dalam menyelesaikan banyak tugas.
• Untuk memaksimalkan kinerjanya, reinforcement learning digunakan untuk mencapai perilaku ideal model dalam konteks tertentu.
• Tidak adanya data pelatihan, maka sistem akan belajar dari pengalamannya.
• Algoritma reinforcement learning menjaga keseimbangan antara eksplorasi dan eksploitasi. Eksplorasi adalah proses mencoba hal-hal yang berbeda untuk melihat hasil yang lebih baik dari apa yang telah dicoba sebelumnya. Sedangkan, eksploitasi adalah proses mencoba hal-hal yang paling berhasil di masa lalu.
• Model ini akan sangat berguna ketika satu-satunya cara untuk mengumpulkan data adalah dengan berinteraksi dengan lingkungannya.

Selanjutnya, reinforcement learning memiliki peranan penting di dalam bisnis perusahaan. Antara lain:

1. Membantu menyelesaikan permasalahan perusahaan

Dalam menjalankan operasional perusahaan, tentu tidak terlepas dari hambatan dan kendala. Reinforcement learning memiliki peran untuk menyelesaikan permasalahan-permasalahan yang dihadapi. Model ini bertugas untuk menyusun jadwal tugas-tugas perusahaan. Selain itu, model ini juga mampu memprediksi durasi terbaik untuk menyelesaikan tugas tersebut.

Adapun manfaat lain yang bisa dirasakan oleh perusahaan dari reinforcement learning adalah memudahkan perusahaan menemukan target pasarnya. Secara otomatis, reinforcement learning memungkinkan perusahaan untuk dapat menguji strategi pemasaran dan penjualan mereka dengan lebih optimal.

2. Efisiensi waktu dan tenaga

Seorang data scientist akan dihadapkan dengan jumlah data yang sangat banyak. Penggunaan reinforcement learning dapat membantu Anda untuk menghemat tenaga dan waktu yang Anda miliki. Biasanya, proses yang memakan waktu sangat banyak adalah pelabelan data. Dengan menggunakan reinforcement learning, maka hal tersebut bisa Anda lewati.

Selain itu, ada tantangan tersendiri bagi Anda yang ingin menggunakan reinforcement learning. Anda harus terus mengkondisikan mesin untuk dapat bekerja secara otomatis. Untuk memudahkan Anda melakukan hal tersebut, sebaiknya diterapkan pada skala variabel yang lebih kecil terlebih dahulu.

3. Reinforcement Learning vs Deep Learning, apa bedanya?

Terdapat sejumlah perbedaan antara deep learning dengan reinforcement learning. Deep learning adalah proses belajar dari set pelatihan, kemudian pembelajaran tersebut diterapkan ke set data yang baru.

Sementara itu, reinforcement learning adalah proses belajar secara dinamis dengan menyesuaikan tindakan berdasarkan umpan balik atau feedback secara terus menerus untuk memaksimalkan hasilnya.

Kesimpulan

Machine learning memiliki berbagai macam bagian di dalamnya yang bisa disesuaikan dengan kebutuhan pemakainya. Reinforcement learning adalah salah satu di antara bagian tersebut yang berfungsi untuk mengoptimalkan sistem. Sistem yang bekerja secara otomatis pastinya membuat kinerja perusahaan menjadi lebih efisien. Dengan demikian, performa perusahaan serta profit yang didapatkan juga akan ikut meningkat.

Jika Anda tertarik untuk mempelajari reinforcement learning dalam data science, sebaiknya ikuti kelas data science untuk meningkatkan kemampuan dan pemahaman Anda. Mengingat kebutuhan perusahaan akan data scientist terus meningkat, posisi ini pun menjadi primadona di dunia bisnis digital. Anda bisa mengikuti kelas data science di Algoritma Data science School.

Referensi:

• GeeksforGeeks - Reinforcement learning (diakses pada 22 Juni 2022)
• AI Multiple - Reinforcement Learning: Benefits & Applications in 2022 (diakses pada 22 Juni 2022)
• Pythonista Planet - Pros and Cons of Reinforcement Learning (diakses pada 22 Juni 2022)