Pemelajaran pengukuhan

Pemelajaran pengukuhan (PP), pemelajaran penguatan atau Reinforcement learning (RL) adalah suatu bidang antar disiplin ilmu dalam pemelajaran mesin dan kendali optimal yang berkaitan dengan bagaimana suatu agen cerdas dapat mengambil tindakan di lingkungan yang dinamis dalam rangka untuk memaksimalkan imbalan bertumpuk-tumpuk. Pemelajaran pengukuhan adalah satu dari tiga paradigma utama dalam pemelajaran mesin, di samping pemelajaran terawasi dan pemelajaran tak terawasi.

Pemelajaran pengukuhan berbeda dengan pemelajaran terawasi dari dua sisi, yaitu tak membutuhkan penyajian pasangan masukan-keluaran yang telah dilabeli dan tidak memerlukan pembetulan secara terang-terangan untuk tindakan yang kurang optimal. Fokus RL adalah untuk menemukan keseimbangan antara penjelajahan (wilayah yang belum dipetakan) dan pemanfaatan (pengetahuan saat ini).

Lingkungan PP biasanya dinyatakan dalam bentuk proses keputusan Markov (PKM) karena banyaknya algoritma PP yang dalam hal ini menggunakan teknik pemrograman dinamis. Namun, terdapat perbedaan utama antara PP dengan pemrograman dinamis, yaitu PP tak membutuhkan pengetahuan pasti model matematis dari PKM, melainkan PP ini menujukan PKM yang besar dan rumit yang untuk mendapatkan model yang pasti menjadi sulit atau tidak mungkin dilakukan. 

 Referensi 

 Sumber 




 Bacaan lanjutan 








 Pranala luar 
 Repositori Reinforcement Learning
 Reinforcement Learning dan Kecerdasan buatan (RLAI, laboratorium Rich Sutton di Universitas Alberta)
 Laboratorium Pemelajaran otonom (ALL, Laboratorium Andrew Barto di Universitas Massachusetts Amherst)
 Eksperimen RL dunia nyata  di Delft University of Technology
 Kuliah Andrew NG di Universitas Standord terkait RL
Membedah RL Rangkaian posting blog tentang RL dengan kode Python
 Mengintip (Lebih Jauh) ke dalam RL


Category:Model markov