Konsep Dasar Reinforcement Learning dan Penerapannya di Industri Game
Bagaimana AI diterapkan dalam industri Game? Salah satu kuncinya terdapat karena adanya Reinforcement Learning loh! Simak penjelasan selengkapnya di sini!
Table of Contents
Perkembangan teknologi telah begitu pesat terutama dalam bidang Machine Learning bagian dari Artificial Intelligence. Machine Learning merupakan sebuah konsep yang memberikan mesin kemampuan untuk mempelajari sebuah data agar menemukan pola sebagai basis menentukan prediksi. Machine Learning telah berhasil diterapkan dan memberikan manfaat positif bagi peradaban manusia. Salah satu teknik dalam Machine Learning adalah Reinforcement Learning, sebuah teknik yang populer dan memiliki banyak kegunaan, khususnya pada kesempatan kali ini kita akan membahas dalam konteks industri Game.
Apa itu Reinforcement Learning?
Reinforcement Learning merupakan bagian dari pembelajaran mesin (Machine Learning) yang tidak terawasi artinya cenderung tidak memiliki label alias berbeda dengan Supervised Learning karena setelah parameter awal tersebut ditulis, tidak ada lagi interupsi yang dibutuhkan oleh developer. Sebagai gantinya, mesin akan menginterpretasikan data berdasarkan tujuan dan parameter yang ditetapkan. Namun, ini berbeda dari metode Pembelajaran Tanpa Pengawasan (Unsupervised Learning) karena meskipun data tidak berlabel, pemrograman eksplisit tetap diperlukan. Pengembang tetap mesti membuat algoritma untuk menentukan tidak hanya tujuan tetapi juga hadiah (reward) dan hukuman (punishment) yang akan diterapkan.
Reinforcement Learning sendiri bekerja dengan menggunakan Agen yang bertujuan menemukan cara terbaik untuk meraih hadiah. Ini dapat dicapai melalui Penguatan Positif atau Negatif. Dengan Penguatan Positif, peristiwa terjadi karena perilaku tertentu yang akan seperti hadiah, dan ini meningkatkan kekuatan dan frekuensi perilaku tersebut. Tujuannya adalah menggunakan efek positif untuk memaksimalkan kinerja, mempertahankan perubahan untuk waktu yang lama, dan tidak membiarkan terlalu banyak penguatan menghasilkan kondisi yang berlebihan. Dengan Penguatan Negatif, kondisi negatif berlaku untuk menghentikan atau menghindari perilaku lain. Kondisi negatif meningkatkan perilaku, menentang standar kinerja minimum, dan hanya menyediakan cukup untuk memenuhi perilaku minimum.
Alasan Data Scientist Menggunakan Algoritma Reinforcement Learning
Data scientist seringkali memilih menggunakan algoritma Reinforcement Learning karena algoritma ini sangat berguna dalam mengatasi masalah yang melibatkan pengambilan keputusan di lingkungan yang dinamis dan kompleks. Beberapa alasan mengapa algoritma Reinforcement Learning sering digunakan adalah:
- Kemampuan untuk belajar secara mandiri
Algoritma reinforcement learning dapat belajar secara mandiri tanpa memerlukan data training yang sudah di-label. Algoritma ini mampu menemukan pola dan melakukan generalisasi pada situasi yang belum pernah dihadapi sebelumnya.
- Pengambilan keputusan yang adaptif
Algoritma reinforcement learning dapat mempelajari bagaimana mengambil keputusan yang optimal dalam situasi yang berubah-ubah. Ini karena algoritma ini dapat menyesuaikan strategi berdasarkan informasi baru yang diperoleh dari lingkungan.
- Potensi untuk mencapai hasil yang optimal
Algoritma reinforcement learning mampu mencapai hasil yang optimal dalam lingkungan yang dinamis dan kompleks. Algoritma ini dapat mengeksplorasi berbagai strategi untuk menemukan solusi terbaik untuk masalah yang diberikan.
- Berbagai aplikasi
Algoritma reinforcement learning dapat diterapkan pada berbagai masalah yang melibatkan pengambilan keputusan, seperti robotika, permainan video, manajemen inventaris, dan lain-lain.
Namun, algoritma reinforcement learning tidak selalu cocok untuk setiap masalah dan memerlukan banyak pengaturan dan penyesuaian agar dapat menghasilkan hasil yang optimal. Selain itu, algoritma ini juga memerlukan pengumpulan data yang besar dan waktu komputasi yang lebih lama dibandingkan dengan algoritma pembelajaran mesin lainnya. Oleh karena itu, sebelum menggunakan algoritma reinforcement learning, penting untuk mempertimbangkan kelebihan dan kekurangannya serta memilih algoritma yang paling sesuai untuk masalah yang diberikan.
Konsep Dasar Reinforcement Learning
Reinforcement Learning memiliki beberapa konsep dasar yang perlu dipahami oleh seorang data scientist. Dengan memahami konsep-konsep ini, seorang data scientist dapat merancang algoritma RL yang efektif untuk memecahkan berbagai masalah di dunia nyata.
- Agent, Environment, dan Action
Agent adalah sistem yang Anda operasikan misalnya robot atau model yang ingin Anda buat dan latih menggunakan RL. Kemudian ada Environment yang merupakan sebuah lingkungan dunia nyata dimana agen berinteraksi sebagai bagian dari operasinya, misalnya Medan yang harus dilalui robot, sekelilingnya, faktor-faktor seperti angin, gesekan, pencahayaan, suhu, dan sebagainya. Lalu ada Action, sebuah tindakan yang dilakukan agen untuk berinteraksi dengan lingkungan, misalnya Robot dapat belok kanan, kiri, bergerak maju, mundur, membungkuk, mengangkat tangan dan sebagainya.
- Reward
Hadiah (Reward) adalah penguatan positif atau negatif yang diterima agen dari lingkungan sebagai hasil dari tindakannya. Ini adalah cara untuk mengevaluasi 'kebaikan' atau 'keburukan' dari tindakan tertentu. Contohnya ketika bergerak ke arah tertentu menyebabkan robot menabrak tembok, itu akan mendapat hadiah negatif. Di sisi lain, jika berbelok ke kiri menyebabkan robot menemukan objek yang harus diambilnya, itu akan mendapat hadiah positif.
- Policy
Kebijakan (Policy) adalah strategi yang digunakan agen dalam mengejar tujuan. Kebijakan menentukan tindakan yang diambil agen sebagai fungsi dari keadaan agen dan lingkungan.
- Value Function
Fungsi nilai (Value Function) adalah algoritma untuk menentukan nilai berada dalam suatu keadaan, kemungkinan menerima hadiah di masa mendatang.
- Q-Learning
Analisis mendalam dari algoritma ini, yang menjadi dasar untuk pendekatan pembelajaran mendalam selanjutnya. Kembangkan intuisi tentang mengapa algoritma ini konvergen ke nilai optimal
Penerapan Reinforcement Learning pada Berbagai Bidang (Game)
Reinforcement Learning (RL) pada dasarnya adalah teknik pembelajaran mesin yang memungkinkan agen untuk mempelajari perilaku optimal dengan mengambil tindakan yang paling tepat dalam situasi tertentu. Dalam konteks game, agen RL dapat mempelajari strategi dan tindakan terbaik untuk mengatasi situasi dalam permainan, dan bahkan menjadi pemain yang lebih baik dari manusia.
Dalam industri game, RL telah digunakan untuk mengembangkan AI yang cerdas dan lebih menantang dalam game, yang dapat meningkatkan pengalaman bermain game bagi para pemain. Misalnya, pada game strategi waktu-nyata seperti Starcraft dan Dota 2, RL digunakan untuk mengembangkan AI yang dapat mengalahkan pemain profesional manusia. Selain itu, RL juga digunakan untuk membuat game lebih dinamis, dengan menghasilkan level dan konten baru secara otomatis berdasarkan perilaku dan preferensi pemain.
Selain pengembangan game yang lebih menarik, RL juga dapat digunakan dalam pengujian game. Dalam pengujian perangkat lunak, pengujian secara manual dapat menjadi sangat lambat dan mahal. Namun, dengan menggunakan agen RL untuk melakukan pengujian, waktu dan biaya pengujian dapat dikurangi. Agen RL dapat menguji game secara otomatis, mencari bug dan memvalidasi game pada berbagai platform.
Namun, penggunaan RL dalam game juga memiliki tantangan yang perlu diatasi. Masalah yang sering muncul dalam RL adalah masalah eksplorasi-eksploitasi, yaitu memilih antara mengambil tindakan yang sudah diketahui atau mencoba tindakan yang belum pernah diambil sebelumnya untuk menemukan tindakan optimal. Selain itu, RL juga dapat menghasilkan perilaku yang tidak diinginkan atau tidak adil bagi pemain, seperti pengambilan keputusan yang berlebihan atau keputusan yang tidak masuk akal.
Kesimpulan
Kita telah membahas banyak hal terkait Reinforcement Learning, sebuah sistem yang bekerja dengan menggunakan Agen untuk menemukan cara terbaik dalam rangka meraih hadiah. Setidaknya terdapat 3 alasan utama mengapa kita mesti mempelajari Reinforcement Learning (RL), pertama adalah banyak masalah bisnis yang bisa diselesaikan dengan RL, kedua adalah Anda tidak memerlukan data berlabel alias persiapannya tidak sekompleks ketika berlabel, ketiga adalah menjadikan diri anda berbeda alias punya nilai tawar.
Setelah itu, kita juga sudah mengulas mengenai Konsep Dasar Reinforcement Learning yang terdiri dari Agent, Environment, Action dan lain-lain. Terakhir kita juga telah mengenal bagaimana Reinforcement Learning diterapkan dalam dunia game. Dengan demikian, Reinforcement Learning merupakan sebuah teknik untuk mengekstrak data untuk berbagai kepentingan.
Jika Anda tertarik mempelajari Data Science dan pemanfaatannya lebih lanjut hingga berkarir di dunia data menjadi seorang data scientist handal, Anda dapat mengikuti Bootcamp Algoritma Data Science yang memiliki serangkaian program yang dapat membantu Anda menguasai dunia data di industri yang Anda minati. Yuk, bergabung bersama Algoritma sekarang!