Reinforcement learning adalah salah satu bagian dalam machine learning dan banyak diperbincangkan dalam data science perusahaan. Ia memiliki banyak manfaat dan tipe pelaksanaan. Pada artikel ini, Anda akan mengetahui apa itu reinforcement learning, manfaat, tipe, dan contoh penerapannya. Simak terus penjelasannya berikut ini!

Apa itu reinforcement learning?

Reinforcement learning adalah metode yang diterapkan pada sebuah machine learning supaya dapat menentukan aksi yang tepat. Pada akhirnya, sebuah program atau aplikasi pun dapat bekerja secara otomatis dan memberikan hasil yang benar. Jika belum paham, simak analogi di bawah ini.

Anda memiliki sebuah anjing dan ingin melatihnya dengan cara memberi komando. Jika anjing melaksanakan perintah dengan benar, Anda berhak memberikan rewards, begitu juga sebaliknya, sehingga anjing akan tahu mana yang sesuai dan tidak sesuai dengan komando pemiliknya. Demikian juga dengan reinforcement learning.

Cara kerja reinforcement learning berbeda dari supervised learning yang memiliki jawaban pasti. Pada metode ini, mesin akan didesain untuk melaksanakan perintah berdasarkan situasi yang dihadapinya. Karena tidak ada jawaban yang pasti benar, mesin akan belajar dari pengalaman-pengalaman sebelumnya untuk menghindari kesalahan dan mendapat punishment atasnya.

Manfaat reinforcement learning dalam data science

Metode ini memiliki peran penting dalam sebuah perusahaan bisnis. Berikut adalah beberapa manfaat yang bisa Anda dapatkan ketika menerapkannya.

1. Menyelesaikan permasalahan perusahaan

Manfaat pertama yang bisa Anda dapatkan ketika perusahaan menggunakan reinforcement learning adalah permasalahan bisa terselesaikan dengan metode ini. Tak hanya bisa digunakan untuk menjadwalkan tugas-tugas perusahaan, metode ini juga bisa memprediksi berapa lama waktu yang ideal untuk menyelesaikan tugas tersebut.

Selain itu, metode ini juga bisa digunakan untuk mendapatkan pelanggan yang sesuai dengan perusahaan. Anda dapat menguji strategi pemasaran dan penjualan perusahaan dengan menggunakan metode yang serbaotomatis ini. Dengan demikian, perusahaan akan memiliki angka penjualan tinggi dan memiliki pelanggan yang lebih loyal.

2. Menghemat waktu dan tenaga

Berikutnya, reinforcement learning dapat menghemat waktu dan tenaga Anda sebagai data scientist dalam sebuah perusahaan. Mengapa? Metode ini memungkinkan perusahaan untuk tidak perlu melabeli data. Pelabelan data rata-rata memakan 80% waktu data scientist perusahaan dan hal ini bisa Anda lewati jika menggunakan reinforcement learning.

Pelabelan data bisa jadi opsi yang tidak wajib dilakukan ketika Anda sudah menggunakan metode serbaotomatis dari reinforcement learning. Akan tetapi, mengondisikan mesin untuk dapat bekerja otomatis juga merupakan pekerjaan yang tidak bisa dibilang mudah. Untuk itu, Anda bisa menerapkan reinforcement learning pada skala variabel yang kecil terlebih dahulu.

Tipe reinforcement learning

Dalam reinforcement learning, terdapat dua tipe, yaitu positif dan negatif. Apa itu positive dan negative reinforcement learning? Simak penjelasan lengkapnya di bawah ini!

1. Positive reinforcement learning

Positive reinforcement learning adalah proses ketika sebuah mesin bertindak atas situasi perintah yang diberikan. Ini dapat digunakan untuk meningkatkan kekuatan dan frekuensi perilaku yang berdampak baik pada tindakan yang dilakukan oleh mesin. Akan tetapi, di saat yang sama, penambahan kekuatan dapat berimbas pada hasil yang diberikan. 

2. Negative reinforcement learning

Berikutnya adalah negative reinforcement learning yang didefinisikan sebagai penguatan perilaku, sebab kondisi negatif telah dialihkan atau dihentikan. Proses ini akan membuat perilaku mesin meningkat, bekerja di atas standar minimum, sehingga dapat memaksimalkan kinerja sistem.

Contoh penerapan reinforcement learning

Sebagai bagian dari sebuah machine learning, reinforcement learning tentu terdapat dalam banyak sistem di berbagai bidang, mulai dari robot hingga keuangan. Reinforcement learning merupakan bagian dari deep learning yang dapat melatih mesin untuk melakukan tindakan otomatis.

Misalnya, sebuah robot dilatih untuk dapat memindahkan barang dari kotak satu ke kotak lainnya. Ini tentu terlihat sepele bagi manusia. Akan tetapi, robot tentu memiliki pemrograman yang cukup rumit untuk dapat menyamai pemahaman manusia. Dengan reinforcement learning, robot tersebut dilatih untuk memahami perintah dan melaksanakannya dengan baik.

Di tempat lain, reinforcement learning juga dapat dipakai dalam sistem keuangan sebuah perusahaan. Salah satu pemanfaatannya adalah dapat memberikan rekomendasi kepada pelanggan berdasarkan preferensinya. Selain itu, ini juga dapat digunakan untuk menawar iklan berbayar tanpa melibatkan negosiasi berlebihan.

Kesimpulan

Reinforcement learning atau RL adalah salah satu bagian dalam machine learning yang berfungsi untuk mengoptimalkan sebuah sistem. Pada akhirnya, sistem dapat berjalan secara otomatis sehingga meringankan kinerja perusahaan. Tak hanya diterapkan dalam hal robotik, RL juga dipakai oleh perusahaan-perusahaan untuk meningkatkan performa mereka.

Pahami lebih lanjut tentang reinforcement learning dalam data science dengan mengikuti kelas dari Algoritma Data Science School. Kemajuan pengetahuan Anda sama pentingnya dengan perusahaan. Jadi, ikuti kelas-kelas untuk individu dan korporat yang telah disusun sesuai standar kurikulum RStudio di Algoritma Data Science School!