Pengertian Reinforcement Learning: Jenis-Jenis Reinforcer dan Perannya dalam Membentuk Perilaku Agen

Pembelajaran penguatan adalah subbidang pembelajaran mesin yang berfokus pada pelatihan agen untuk membuat keputusan di lingkungan yang kompleks dan tidak pasti. Dalam pembelajaran penguatan, agen berinteraksi dengan lingkungannya dan menerima penghargaan atau hukuman atas tindakannya. Tujuan agen adalah mempelajari kebijakan yang memaksimalkan imbalan kumulatif dari waktu ke waktu.
Penguat adalah elemen lingkungan yang memberikan umpan balik kepada agen tentang tindakannya. Mereka bisa positif (imbalan) atau negatif (penalti) dan berfungsi untuk mengubah perilaku agen. Contoh umum penguat meliputi:

1. Imbalan: Imbalan adalah penguat positif yang mendorong agen mengulangi tindakan yang menghasilkan imbalan. Misalnya, dalam sebuah permainan, mencetak satu poin mungkin akan menghasilkan hadiah.
2. Penalti: Penalti adalah penguat negatif yang membuat agen enggan mengulangi tindakan yang menyebabkan penalti. Contohnya, dalam sebuah game, kehilangan nyawa bisa berakibat pada penalti.
3. Umpan Balik: Umpan balik bisa positif atau negatif dan berfungsi untuk menginformasikan agen tentang konsekuensi tindakannya. Misalnya, dalam sebuah game, pesan yang mengatakan "kerja bagus!" mungkin memberikan tanggapan positif, sedangkan pesan yang mengatakan "oops, Anda kehilangan nyawa" mungkin memberikan tanggapan negatif.
4. Hukuman: Hukuman adalah penguat negatif yang membuat agen enggan mengulangi tindakan yang menyebabkan hukuman tersebut. Contohnya, dalam sebuah game, kehilangan nyawa mungkin akan mendapatkan hukuman.
5. Informasi: Informasi dapat digunakan sebagai penguat untuk membantu agen mempelajari lingkungannya dan meningkatkan pengambilan keputusannya. Misalnya, dalam permainan, informasi tentang lokasi power-up atau musuh mungkin diberikan kepada agen melalui umpan balik atau cara lain.

Penguat memainkan peran penting dalam membentuk perilaku agen dalam lingkungan pembelajaran penguatan. Dengan memberikan umpan balik mengenai konsekuensi dari tindakannya, penguat membantu agen mempelajari perilaku mana yang efektif dan mana yang tidak, dan menyesuaikan kebijakannya.