Network
Tujuan utama Reinforcement Learning adalah membuat agen menentukan aksi yang memaksimalkan hasil dalam waktu tertentu.
Algoritma akan menyesuaikan tindakan agen sesuai dengan informasi yang didapatkan dari lingkungan dan mengoptimalkan tindakan agen agar dapat mencapai tujuan terbaik.
Reinforcement Learning banyak digunakan dalam bidang seperti robotik, pembuatan game, dan navigasi.
Baca Juga: 8 Teknologi Digital yang Sering Dipakai untuk Melakukan Transformasi Bisnis
Dalam bidang robotik, algoritma ini dapat digunakan untuk membuat robot belajar dan menyesuaikan tindakannya untuk mencapai tujuan tertentu.
Dalam bidang pembuatan game, Reinforcement Learning dapat digunakan untuk membuat AI bermain game dan belajar dari pengalaman.
Dalam bidang navigasi, algoritma ini dapat digunakan untuk membuat sistem navigasi yang dapat belajar dan menyesuaikan tindakan sesuai dengan lingkungan.
Secara keseluruhan, Reinforcement Learning adalah suatu teknik pembelajaran mesin yang sangat efektif dan berguna dalam bidang yang membutuhkan optimasi tindakan agen dalam lingkungan tertentu.
Komponen Utama dari Sistem Reinforcement Learning adalah Agen, Lingkungan, dan Aksi
Ada 3 komponen utama dari sistem Reinforcement Learning adalah sebagai berikut:
