Memahami Reinforcement Learning: Dari Teori ke Implementasi

Description

Reinforcement learning adalah salah satu cabang keilmuan yang penting dalam kecerdasan buatan yang memungkinkan mesin untuk belajar tanpa intervensi dari manusia. Dengan reinforcement learning, mesin dapat belajar dari interaksi dengan lingkungan sekitarnya untuk mengambil tindakan yang tepat melalui mekanisme reward and punishment. Bidang ini telah menjadi pusat perhatian dalam berbagai penelitian karena potensinya untuk mengoptimasi berbagai aplikasi dunia nyata seperti chatbot, kendaraan otonom, dan robotika. Buku ini hadir sebagai upaya untuk memberikan pemahaman yang mendalam tentang dasar-dasar reinforcement learning serta berbagai algoritma dan teknik di dalamnya untuk menyelesaikan berbagai jenis permasalahan, mulai dari yang sederhana hingga kompleks.

Tujuan utama dari buku ini adalah untuk memberikan panduan sistematis bagi pembaca, baik yang baru mulai memahami bidang ini maupun para ahli yang ingin memperdalam pemahaman terkait reinforcement learning. Buku ini dirancang untuk menjembatani teori dan penerapan reinforcement learning dengan cara yang mudah dipahami namun tetap mendalam. Pembaca diharapkan tidak hanya memahami konsep-konsep inti, tetapi juga mampu menerapkan algoritma dan teknik yang dipelajari dalam berbagai skenario, termasuk implementasinya pada dunia nyata yang kompleks.

Tingkat kompleksitas metode yang disajikan dalam buku ini akan meningkat secara bertahap. Di bagian akhir, akan diulas penerapan dari metode-metode yang telah dijelaskan, baik untuk masalah-masalah sederhana maupun yang lebih kompleks. Dengan mempelajari metode tabular dan aproksimasi, pembaca akan mendapatkan pemahaman yang komprehensif tentang cara kerja agen dalam mengambil keputusan di reinforcement learning serta bagaimana algoritma-algoritma tersebut dapat digunakan untuk menyelesaikan berbagai tantangan di dunia nyata.

Disamping berbagai contoh singkat hampir pada semua materi pembahasan, juga disampaikan pseudocode pada semua algoritma yang dibahas, termasuk juga latihan-latihan soal untuk dijawab dengan maksud untuk memperdalam pemahaman dan memberikan perspektif yang lebih sederhana dan praktis, serta penyampaian berbagai studi kasus yang diharapkan membantu dalam memahami potensi penerapan reinforcement learning untuk menyelesaikan permasalahan di dunia nyata. Beberapa materi yang disampaikan pada penyajian juga mengacu pada pembahasan-pembahasan yang diberikan oleh buku-buku referensi pada Daftar Pustaka.