Pengertian Reinforcement

Pengertian Reinforcement. Penguatan (reinforcement) adalah respon positif yang diberikan guru kepada siswa dalam proses pembelajaran dengan tujuan untuk memberikan informasi atau umpan balik (feedback) memantapkan dan meneguhkan halhal tertentu yang dianggap baik sebagai suatu tindakan dorongan maupun koreksi sehingga siswa dapat mempertahankan atau meningkatkan perilaku baik tersebut.

Klasifikasi Machine LearningPengertian Reinforcement LearningCara Kerja Reinforcement LearningAlgoritma Reinforcement LearningPenerapan Reinforcement LearningMachine learning merupakan sains (dan seni) memprogram komputer agar mereka dapat belajar dari data Machine learning memungkinkan sistem membuat keputusan secara mandiri tanpa dukungan dari eksternal dalam bentuk apa pun Keputusan ini dibuat ketika mesin dapat belajar dari data dan memahami pola dasar yang terkandung di dalam data Kemudian melalui pencocokan pola dan analisis lebih lanjut machine learning mengembalikan hasil yang dapat berupa klasifikasi atau prediksi Secara mendasar ada tiga jenis algoritma machine learningyang masingmasing penjelasannya dapat dilihat melalui link tautaun yang tersedia yaitu 1 Supervised Learning (Lihat penjelasan lengkap) 2 Unsupervised Learning (Lihat penjelasan lengkap) 3 Reinforcement Learning (Lihat penjelasan lengkap) Reinforcement Learning berbeda berbeda dengan supervised maupun unsupervised learning Algoritma ini dimaksudkan untuk membuat komputer dapat belajar sendiri dari lingkungan (environtment) melalui sebuah agent Jadi komputer akan melakukan pencarian sendiri (self discovery) dengan cara berinteraksi dengan environment Reinforcementlearning didefinisikan sebagai metode machine learning yang berkaitan dengan bagaimana agent perangkat lunak harus mengambil action di dalam environment RL adalah bagian dari metode deep learning yang membantu Anda memaksimalkan sebagian dari reward kumulatif Selama proses training komputer dituntun oleh algoritma untuk melakukan kegiatan trial and error mirip seperti anak kecil yang belajar berjalan Setiap kali percobaan trial and error dilakukan akan ada feedback untuk komputer Feedback dari aksi (action) sebelumnya akan digunakan sebagai panduan sekaligus peta (guide and mapping) untuk melakukan aksi selanjutnya Mari kita lihat contoh sederhana yang membantu menggambarkan cara kerja RL berupa skenario mengajarkan trik baru kepada seekor kucing 1 Karena kucing tidak mengerti bahasa bahasa manusia kita tidak dapat memberi tahu kucing secara langsung apa yang harus dilakukan Sebaliknya kita akan mengikuti strategi yang berbeda 2 Kita meniru situasi dan kucing mencoba merespons dengan berbagai cara Jika respon kucing sesuai yang diinginkan kita akan memberikan ikannya 3 Sekarang setiap kali kucing dihadapkan pada situasi yang sama kucing tersebut melakukan tindakan serupa dengan lebih antusias dengan harapan mendapatkan l Algoritma yang termasuk reinforcement learning QLearning StateActionRewardStateAction (SARSA) Deep Q Network (DQN) Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) Actor Critic Monte Carlo Tree Search (MCTS) Untuk lebih lengkapnya tentang algoritma RL bisa dilihat pada gambar berikut ini Google telah mengimplementasikan penerapan reinforcement learning pada sistem Google’s Active Query Answering (AQA) mereka Jadi chat bot ini akan melakukan formulasi ulang atas pertanyaan yang diketikkan oleh pengguna Sebagai contoh jika anda menanyakan pertanyaan “Kapan hari kemerdekaan RI” maka AQA ajab mereformulasi pertanyaan tersebut menjadi beberapa pertanyaan berbeda misalnya “Tanggal berapa hari kemerdekaan RI” “Kapan HUT RI” “Ulang tahun Indonesia” dll Proses reformulasi ini telah mengutilisasi model sequence to sequence tetapi Google telah mengintegrasikan reinforcement learning agar pengguna dapat berinteraksi dengan sistem menjadi lebih baik Area penerapan reinforcement learning meliputi 1 Robotika untuk otomasi industri 2 Perencanaan strategi bisnis 3 Pembelajaran mesin dan pemrosesan data 4 Membuat sistem pelatihan yang menyediakan instruksi dan materi khusus sesuai dengan kebutuhan siswa 5 Kontrol pesawat dan kontrol gerak robot Author Deeplearning.

Reinforcement Learning: Pengertian dan Contoh Aplikasinya

Dari beberapa pengertian reinforcement dalam pembelajaran disimpulkan bahwa penguatan merupakan umpan balik yang diberikan guru sebagai suatu bentuk penghargaan untuk memperkuat perilaku yang diinginkan dan memberi hukuman/ memadamkan perilaku yang tidak diinginkan Namun menurut pendapat Kenenth N Wexley menyatakan bahwa “research on.

Penguatan (Reinforcement) Pengertian, Tujuan, Prinsip

A Pengertian Pemberian Penguatan Menurut Wina Sanjaya definisi penguatan (reinforcement) sebagai berikut Penguatan (reinforcement) adalah segala bentuk respon yang merupakan bagian dari modifikasi tingkah laku guru terhadap tingkah laku siswa ya.