- Kemampuan untuk belajar secara mandiri
Algoritma reinforcement learning dapat belajar secara mandiri tanpa memerlukan data training yang sudah di-label. Algoritma ini mampu menemukan pola dan melakukan generalisasi pada situasi yang belum pernah dihadapi sebelumnya.
%PDF-1.5 %¡³Å× 1 0 obj <> endobj 3 0 obj <>/ProcSet[/PDF/Text/ImageB/ImageC/ImageI]/Font<>>>/MediaBox[ 0 0 419.64 595.32]/Contents 5 0 R /Parent 2 0 R /Type/Page/Tabs/S/Group<>>> endobj 4 0 obj <>stream ÿØÿà JFIF ` ` ÿÛ C !(!0*21/*.-4;[email protected]?]c\RbKSTQÿÛ C''Q6.6QQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQQÿÀ 0 A" ÿÄ ÿÄ µ } !1AQa"q2�‘¡#B±ÁRÑğ$3br‚ %&'()*456789:CDEFGHIJSTUVWXYZcdefghijstuvwxyzƒ„…†‡ˆ‰Š’“”•–—˜™š¢£¤¥¦§¨©ª²³´µ¶·¸¹ºÂÃÄÅÆÇÈÉÊÒÓÔÕÖ×ØÙÚáâãäåæçèéêñòóôõö÷øùúÿÄ ÿÄ µ w !1AQaq"2�B‘¡±Á #3RğbrÑ $4á%ñ&'()*56789:CDEFGHIJSTUVWXYZcdefghijstuvwxyz‚ƒ„…†‡ˆ‰Š’“”•–—˜™š¢£¤¥¦§¨©ª²³´µ¶·¸¹ºÂÃÄÅÆÇÈÉÊÒÓÔÕÖ×ØÙÚâãäåæçèéêòóôõö÷øùúÿÚ ? ôê*¶£}o¦éóŞİ>ÈaBì ÷=½yµ‡Š
Oleh: Toni Saifudin Zuhri, ST., MT.
Sistem operasi adalah perangkat lunak yang mengontrol pelaksanaan program-program komputer, yaitu dengan mengatur waktu proses, pengecekan kesalahan, mengontrol input dan output, melakukan perhitungan, kompilasi, penyimpanan, pengolahan data serta berbagai bentuk layanan yang terkait (American National Standart Institute-ANSI). Sistem Operasi merupakan resources manager (pengelola sumber daya) yang berperan untuk mengatur, mengorganisasikan, mengoperasikan secara keseluruhan bagian sistem yang komplek.
Program Program adalah sederetan instruksi yang diberikan kepada suatu komputer. Sedangkan proses adalah suatu bagian dari program yang berada pada status tertentu dalam rangkaian eksekusinya. Pada Sistem Operasi modern pada satu saat tidak seluruh program dimuat dalam memori, tetapi hanya satu bagian saja dari program tersebut. Sedangkan bagian lain dari program tersebut tetap beristirahat di media penyimpan disk. Hanya pada saat dibutuhkan saja, bagian dari program tersebut dimuat di memory dan dieksekusi oleh prosesor. Hal ini sangat menghemat pemakaian memori.
Prosesor mengeksekusi program-program komputer. Dalam setiap detiknya prosesor dapat menjalankan jutaan instruksi. Beberapa sistem hanya menjalankan satu proses tunggal dalam satu waktu, sedangkan yang lainnya menjalankan multiproses dalam satu waktu. Padahal sebagian besar sistem komputer hanya memiliki satu prosesor, dan sebuah prosesor hanya dapat menjalankan satu instruksi dalam satu waktu. Maka bagaimana sebuah sistem prosesor tunggal dapat menjalankan multi-proses?
Proses Pada granularity yang sangat kecil, prosesor hanya menjalankan satu proses dalam satu waktu, kemudian secara cepat ia berpindah menjalankan proses lainnya, dan seterusnya. Sehingga bagi penglihatan dan perasaan pengguna manusia, seakan-akan prosesor menjalankan beberapa proses secara bersamaan.
Proses yang memiliki prioritas lebih tinggi, akan dijalankan lebih sering atau dieksekusi lebih dulu dibandingkan dengan proses yang berprioritas lebih rendah. Suatu sistem operasi dapat saja menentukan semua proses dengan prioritas yang sama, sehingga setiap proses memiliki kesempatan yang sama. Suatu sistem operasi dapat juga merubah nilai prioritas proses tertentu, agar proses tersebut akan dapat memiliki kesempatan lebih besar pada eksekusi berikutnya (misalnya: pada proses yang sudah sangat terlalu lama menunggu eksekusi, sistem operasi menaikkan nilai prioritasnya).
Status Proses Jenis yang mungkin dapat disematkan pada suatu proses pada setiap sistem operasi dapat berbeda-beda. Tetapi paling tidak ada 3 macam status yang umum, yaitu :
– Ready, yaitu status dimana proses siap untuk dieksekusi pada giliran berikutnya – Running, yaitu status dimana saat ini proses sedang dieksekusi oleh proseso – Blocked, yaitu status dimana proses tidak dapat dijalankan pada saat prosesor siap/bebas
A. Komponen Sistem Operasi
Proses adalah sebuah program yang sedang dijalankan (eksekusi). Sebuah proses membutuhkan beberapa sumber daya untuk menyelesaikan tugasnya. Sumber daya tersebut dapat berupa CPU time, memori, berkas-berkas, dan perangkat-perangkat I/O. Sistem operasi mengalokasikan sumber daya tersebut saat proses itu diciptakan atau sedang dijalankan. Ketika proses tersebut berhenti dijalankan, sistem operasi akan mendapatkan kembali semua sumber daya yang bisa digunakan kembali. Selain itu juga bertanggung jawab atas aktivitas aktivitas yang berkaitan dengan manajemen proses seperti:
-membuat dan menghapus proses pengguna dan sistem proses
-menunda atau melanjutkan proses
-menyediakan mekanisme untuk proses sinkronisasi
-menyediakan mekanisme untuk proses komunikasi
-menyediakan mekanisme untuk penanganan deadlock
2. Managemen Memori Utama
Memori utama atau lebih dikenal sebagai memori adalah sebuah array yang besar dari word atau byte, yang ukurannya mencapai ratusan, ribuan, atau bahkan jutaan. Setiap word atau byte mempunyai alamat tersendiri. Memori utama berfungsi sebagai tempat penyimpanan instruksi/data yang akses datanya digunakan oleh CPU dan perangkat Input Output. Memori utama termasuk tempat penyimpanan data yang yang bersifat volatile � tidak permanen yaitu data akan hilang kalau komputer dimatikan. Bertanggung jawab atas aktivitas-aktivitas yang berkaitan dengan managemen memori utama seperti :
-menjaga track dari memori yang sedang digunakan dan siapa yang menggunakannya
-memilih program yang akan di-load ke memori
3. Managemen Berkas
Berkas adalah kumpulan informasi yang berhubungan, sesuai dengan tujuan pembuat berkas tersebut. Umumnya berkas merepresentasikan program dan data. Berkas dapat mempunyai struktur yang bersifat hirarkis (direktori, volume, dll). Sistem operasi mengimplementasikan konsep abstrak dari berkas dengan mengatur media penyimpanan massa, misalnya tapes dan disk. Sistem operasi bertanggung jawab untuk aktivitas berikut yang berhubungan dengan manajemen berkas seperti:
-pembuatan dan penghapusan berkas
-pembuatan dan penghapusan direktori
-mendukung manipulasi berkas dan direktori
-memetakan berkas ke secondary-storage
-memback-up berkas ke media penyimpanan yang permanen (nonvolatile)
4. Managemen Input Output
Sering juga disebut dengan device manager. Yang mana menyediakan device driver yang umum sehingga operasi I/O dapat seragam (membuka, membaca, menulis, menutup). Contohnya adalah pengguna menggunakan operasi yang sama untuk membaca berkas pada perangkat keras, CDROM dan floppy disk
Sistem I/O terdiri dari :
-sistem buffer yang mana menampung sementara data dari atau ke peranti I/O
-spooling yang melakukan penjadwalan pemakaian I/O sistem supaya lebih efisien (antrian, dsb)
-antarmuka devices-driver yang umum menyediakan device driver yang umum sehingga sistem operasi dapat seragam (buka, baca, tulis, tutup)
-drivers untuk spesifik perangkat keras yang menyediakan driver untuk melakukan operasi rinci/detail untuk perangkat keras tertentu
5. Managemen Penyimpanan Sekunder
Penyimpanan sekunder terjadi karena memori utama bersifat sementara dan kapasitasnya terlalu kecil, maka untuk menyimpan semua data dan program secara permanen, sistem komputer harus menyediakan penyimpanan sekunder untuk dijadikan back-up memori utama. Contoh dari penyimpanan sekunder adalah harddisk, disket, dll. Sistem Operasi bertanggung jawab dalam aktivitas yang berhubungan dengan manajemen penyimpanan sekunder :
-manajemen ruang kosong
Sistem Terdistribusi adalah kumpulan prosesor yang tidak berbagi memori atau clock. Setiap prosesor memiliki memori lokal masing-masing. Prosesor-prosesor dalam sistem terhubung dalam jaringan komunikasi. Sistem terdistribusi menyediakan akses pengguna ke bermacam-macam sumber daya. Akses tersebut menyebabkan:
-peningkatan kecepatan komputasi
-peningkatan penyediaan data
-peningkatan keandalan
Proteksi berkenaan dengan mekanisme untuk mengontrol akses yang dilakukan oleh program, prosesor, pengguna sistem maupun pengguna sumber daya. Mekanisme dari proteksi harus :
-membedakan antara penggunaan yang sah dan yang tidak sah.
-spesifikasi kontrol untuk diterima
-menyediakan alat untuk pemberlakuan sistem
8. Command-Interpreter System
Sistem Operasi menunggu instruksi dari pengguna (command driven). Program yang membaca instruksi dan mengartikan control statements (keinginan pengguna) umumnya disebut :
–control-card interpreter
–command-line interpreter
Command-Interpreter System sangat bervariasi dari satu sistem operasi ke sistem operasi yang lain dan disesuaikan dengan tujuan dan teknologi I/O peranti yang ada. Contohnya: CLI, Windows, Pen-based (touch), dan lain-lain.
B. Layanan Sistem Operasi
Layanan sistem operasi terdiri dari eksekusi program yang me-load program ke memory dan menjalankannya (run). Sedangkan operasi I/O, pengguna tidak bisa mengontrol I/O secara langsung (untuk efisiensi dan keamanan), sistem harus bisa menyediakan mekanisme untuk melakukan operasi I/O, manipulasi sistem berkas seperti membaca, menulis, membuat, dan menghapus file. Kemudian komunikasi yang berfungsi untuk pertukaran informasi, dapat dilaksanakan melalui shared memory atau message passing. Dan yang terakhir adalah deteksi error yang mana mempertahankan kestabilan dengan mendeteksi error (pada CPU, perangkat keras memori I/O, program pengguna) dan jika bisa memperbaikinya.
Adapun layanan tambahan yaitu meliputi :
-lebih diarahkan kepada upaya untuk menjaga efisiensi sistem, bukan untuk membantu pengguna
-alokasi sumber daya yang mana mengalokasikan sumber daya kepada beberapa pengguna atau tugas yang dijalankan pada saat yang bersamaan
–accounting digunakan untuk menentukan berapa banyak dan berapa lama users menggunakan sumber daya sistem
-proteksi yang berfungsi untuk menjaga semua akses ke sumber daya sistem terkontrol
System calls menyediakan antar muka antara proses (program yang sedang dijalankan) dan sistem operasi. Biasanya tersedia sebagai instruksi bahasa rakitan dan beberapa sistem mengizinkan system calls dibuat langsung dari bahasa pemrograman tingkat tinggi. Selain itu beberapa bahasa pemrograman tingkat tinggi (contoh : C, C++) telah didefinisikan untuk menggantikan bahasa rakitan untuk sistem pemrograman. Tiga metode umum yang digunakan dalam memberikan parameter kepada sistem operasi :
-menyimpan parameter dalam blok atau tabel pada memori dan alamat blok tersebut diberikan sebagai parameter dalam register
-menyimpan parameter (push) ke dalam stack (oleh program), dan melakukan pop off pada stack (oleh sistem operasi)
1. Struktur Sederhana
Dimulai dengan sistem yang kecil, sederhana dan terbatas kemudian berkembang dengan cakupan original. Struktur system MS-DOS disusun untuk mendukung fungsi yang banyak pada ruang yang kecil. Struktur Sistem UNIX Terdiri dari 2 bagian yaitu Kernel (antarmuka dan device drivers) dan Program Sistem.
2. Pendekatan Terlapis
Lapisan adalah implementasi dari objek abstrak yang merupakan enkapsulasi dari data dan operasi yang bisa memanipulasi data tersebut .
-Lapisan paling bawah adalah perangkat keras
-Lapisan paling atas adalah antar muka pengguna
Menyusun sistem operasi dengan menghapus semua komponen yang tidak esensial dari kernel, dan mengimplementasikannya sebagai sistem program dan level pengguna.
Dengan fungsi utama untuk mendukung fasilitas komunikasi antara program klien dan bermacam-macam layanan yang juga berjalan di user-space.
Mesin virtual mengambil pendekatan terlapis sebagai kesimpulan logis. Mesin virtual memperlakukan hardware dan sistem operasi seolah-olah berada pada level yang sama sebagai perangkat keras. Pendekatan mesin virtual menyediakan sebuah antarmuka yang identik dengan underlying bare hardware. Sistem Operasi membuat ilusi dari banyak proses, masing-masing dieksekusi pada prosesornya sendiri dengan virtual memorinya sendiri. VM dibuat dengan pembagian sumber daya oleh komputer fisik. Sumber daya dari komputer fisik dibagi untuk membuat VM
-Penjadwalan CPU bisa menciptakan penampilan seakan�akan pengguna mempunyai prosesor sendiri.
-Spooling dan sistem data bisa menyediakan virtual card readers dan virtual line printers
-Sebuah time-sharing terminal user yang normal melayani sebagaimana operator konsulat
Perangkat lunak VM membutuhkan ruang di dalam disk untuk menyediakan memori virtual dan spooling, yaitu sebuah disk virtual.
1.Bambang Hariyanto,. Ir. 2002. Sistem Operasi. Edisi Kedua. Informatika. Bandung
2.http://bebas.ui.ac.id/v06/Kuliah/SistemOperasi/BUKU/SistemOperasi-4.X-1/index.html
3.Masyarakat Digital Gotong Royong (MDGR). 2006. Pengantar Sistem Operasi Komputer Plus Illustrasi Kernel Linux.
4.Abraham Silberschantz, Peter Baer Galvin & Greg Gagne. 2005. Operating System Concepts. 7th Edition. John Wiley & Son, Inc.
5.http://wartawarga.gunadarma.ac.id/2010/01/sejarah-perkembangan-sistem-operasi-padahandset/
4 votes, 2.25 avg. rating
Sering mendengar kata “Marketing” di beberapa perusahaan? Atau bahkan mendengar kata tersebut saat mencari tahu mengenai bisnis? Dalam beberapa bisnis, istilah marketing marak sekali dibicarakan. Lalu, apa sih marketing itu?
Marketing adalah salah satu aspek utama dalam dunia bisnis yang memiliki peran penting dalam kesuksesan suatu perusahaan. Di era digital yang serba cepat ini, strategi marketing sudah berkembang pesat dan jadi elemen kunci untuk meraih pelanggan dan meningkatkan pendapatan.
Tanpa berlama-lama lagi, yuk langsung bahas mendalam apa itu marketing dan apa peran pentingnya dalam bisnis. Jadi, kamu nantinya bisa mengoptimalkan strategi pemasaran untuk bisnis atau perusahaan kamu.
- Agent, Environment, dan Action
Agent adalah sistem yang Anda operasikan misalnya robot atau model yang ingin Anda buat dan latih menggunakan RL. Kemudian ada Environment yang merupakan sebuah lingkungan dunia nyata dimana agen berinteraksi sebagai bagian dari operasinya, misalnya Medan yang harus dilalui robot, sekelilingnya, faktor-faktor seperti angin, gesekan, pencahayaan, suhu, dan sebagainya. Lalu ada Action, sebuah tindakan yang dilakukan agen untuk berinteraksi dengan lingkungan, misalnya Robot dapat belok kanan, kiri, bergerak maju, mundur, membungkuk, mengangkat tangan dan sebagainya.
Hadiah (Reward) adalah penguatan positif atau negatif yang diterima agen dari lingkungan sebagai hasil dari tindakannya. Ini adalah cara untuk mengevaluasi 'kebaikan' atau 'keburukan' dari tindakan tertentu. Contohnya ketika bergerak ke arah tertentu menyebabkan robot menabrak tembok, itu akan mendapat hadiah negatif. Di sisi lain, jika berbelok ke kiri menyebabkan robot menemukan objek yang harus diambilnya, itu akan mendapat hadiah positif.
Kebijakan (Policy) adalah strategi yang digunakan agen dalam mengejar tujuan. Kebijakan menentukan tindakan yang diambil agen sebagai fungsi dari keadaan agen dan lingkungan.
Fungsi nilai (Value Function) adalah algoritma untuk menentukan nilai berada dalam suatu keadaan, kemungkinan menerima hadiah di masa mendatang.
Analisis mendalam dari algoritma ini, yang menjadi dasar untuk pendekatan pembelajaran mendalam selanjutnya. Kembangkan intuisi tentang mengapa algoritma ini konvergen ke nilai optimal
Kategori Utama Algoritma Machine Learning
Algoritma machine learning dapat dibagi menjadi tiga kategori utama: supervised learning, unsupervised learning, dan reinforcement learning.
Supervised Learning: Dalam pendekatan ini, data yang digunakan sudah memiliki label atau jawaban yang benar. Misalnya, jika kalian memiliki data tentang jenis bunga berdasarkan ciri-cirinya, algoritma akan belajar mengenali pola untuk mengklasifikasikan bunga baru.
Unsupervised Learning: Berbeda dengan supervised learning, data dalam kategori ini tidak memiliki label. Algoritma akan mencari pola tersembunyi atau kelompok dalam data, seperti mengelompokkan pelanggan berdasarkan kebiasaan belanja mereka.
Reinforcement Learning: Algoritma ini bekerja dengan cara memberikan reward atas tindakan yang benar dan penalti untuk tindakan yang salah, seperti melatih robot untuk berjalan atau menciptakan AI yang dapat bermain catur dengan sangat baik.
Penerapan Reinforcement Learning pada Berbagai Bidang (Game)
Reinforcement Learning (RL) pada dasarnya adalah teknik pembelajaran mesin yang memungkinkan agen untuk mempelajari perilaku optimal dengan mengambil tindakan yang paling tepat dalam situasi tertentu. Dalam konteks game, agen RL dapat mempelajari strategi dan tindakan terbaik untuk mengatasi situasi dalam permainan, dan bahkan menjadi pemain yang lebih baik dari manusia.
Dalam industri game, RL telah digunakan untuk mengembangkan AI yang cerdas dan lebih menantang dalam game, yang dapat meningkatkan pengalaman bermain game bagi para pemain. Misalnya, pada game strategi waktu-nyata seperti Starcraft dan Dota 2, RL digunakan untuk mengembangkan AI yang dapat mengalahkan pemain profesional manusia. Selain itu, RL juga digunakan untuk membuat game lebih dinamis, dengan menghasilkan level dan konten baru secara otomatis berdasarkan perilaku dan preferensi pemain.
Selain pengembangan game yang lebih menarik, RL juga dapat digunakan dalam pengujian game. Dalam pengujian perangkat lunak, pengujian secara manual dapat menjadi sangat lambat dan mahal. Namun, dengan menggunakan agen RL untuk melakukan pengujian, waktu dan biaya pengujian dapat dikurangi. Agen RL dapat menguji game secara otomatis, mencari bug dan memvalidasi game pada berbagai platform.
Namun, penggunaan RL dalam game juga memiliki tantangan yang perlu diatasi. Masalah yang sering muncul dalam RL adalah masalah eksplorasi-eksploitasi, yaitu memilih antara mengambil tindakan yang sudah diketahui atau mencoba tindakan yang belum pernah diambil sebelumnya untuk menemukan tindakan optimal. Selain itu, RL juga dapat menghasilkan perilaku yang tidak diinginkan atau tidak adil bagi pemain, seperti pengambilan keputusan yang berlebihan atau keputusan yang tidak masuk akal.
Kita telah membahas banyak hal terkait Reinforcement Learning, sebuah sistem yang bekerja dengan menggunakan Agen untuk menemukan cara terbaik dalam rangka meraih hadiah. Setidaknya terdapat 3 alasan utama mengapa kita mesti mempelajari Reinforcement Learning (RL), pertama adalah banyak masalah bisnis yang bisa diselesaikan dengan RL, kedua adalah Anda tidak memerlukan data berlabel alias persiapannya tidak sekompleks ketika berlabel, ketiga adalah menjadikan diri anda berbeda alias punya nilai tawar.
Setelah itu, kita juga sudah mengulas mengenai Konsep Dasar Reinforcement Learning yang terdiri dari Agent, Environment, Action dan lain-lain. Terakhir kita juga telah mengenal bagaimana Reinforcement Learning diterapkan dalam dunia game. Dengan demikian, Reinforcement Learning merupakan sebuah teknik untuk mengekstrak data untuk berbagai kepentingan.
Jika Anda tertarik mempelajari Data Science dan pemanfaatannya lebih lanjut hingga berkarir di dunia data menjadi seorang data scientist handal, Anda dapat mengikuti Bootcamp Algoritma Data Science yang memiliki serangkaian program yang dapat membantu Anda menguasai dunia data di industri yang Anda minati. Yuk, bergabung bersama Algoritma sekarang!
Mengapa Dimensi Ke-4 Sulit Dipahami?
Kesulitan memahami dimensi ke-4 berasal dari batasan persepsi kita yang terbiasa dengan tiga dimensi ruang. Otak manusia tidak dirancang untuk merasakan atau membayangkan dimensi tambahan, terutama dalam konsep abstrak seperti waktu yang dipengaruhi gravitasi atau dimensi-dimensi tambahan dalam teori dawai. Di samping itu, konsep-konsep ini sering kali melibatkan matematika tingkat tinggi dan persamaan rumit yang sulit untuk divisualisasikan.
Karena keterbatasan ini, ilmuwan dan pemikir menggunakan berbagai metode visualisasi untuk membantu pemahaman, seperti animasi atau simulasi komputer yang menggambarkan bagaimana dimensi ke-4 bekerja dalam ruang-waktu. Tantangan besar ini membuat topik dimensi ke-4 sangat menarik, dan menjadikannya bidang studi penting dalam fisika teoritis.
Mengilustrasikan Dimensi Ke-4: Sebuah Narasi
Agar lebih mudah dipahami, mari kita gunakan contoh narasi sederhana. Bayangkan sebuah karakter yang hidup di dunia dua dimensi, seperti gambar di selembar kertas. Karakter ini bisa bergerak maju-mundur dan kiri-kanan, tetapi tidak bisa "melompat" keluar dari halaman.
Sekarang, bayangkan jika ada seseorang di dunia tiga dimensi yang bisa melihat gambar tersebut dari atas. Orang ini bisa melihat seluruh halaman sekaligus, bahkan bagian yang tidak terlihat oleh karakter di dunia dua dimensi. Jika orang tersebut mengangkat karakter keluar dari kertas, karakter akan merasa seolah-olah ia telah memasuki dunia baru, dunia tiga dimensi.
Demikian pula, kita yang hidup di dunia tiga dimensi bisa dianggap sebagai karakter di buku bagi makhluk yang hidup di dimensi ke-4. Mereka bisa melihat seluruh dunia kita dari perspektif yang tidak bisa kita bayangkan, bahkan mungkin bisa melihat sisi dalam dari benda-benda tanpa membukanya. Narasi ini membantu kita memahami betapa asingnya pengalaman hidup di dimensi yang lebih tinggi.
Tesseract: Representasi Visual Dimensi Ke-4
Salah satu representasi visual dimensi ke-4 yang populer adalah tesseract, bentuk empat dimensi dari kubus. Dalam dunia kita, kita hanya bisa melihat tesseract sebagai representasi tiga dimensi, yang tampak seperti kubus di dalam kubus, terhubung oleh garis-garis. Sama seperti sebuah kubus memiliki 6 sisi yang berbentuk persegi, tesseract memiliki 8 "sisi" yang berbentuk kubus. Visualisasi ini memberikan pandangan tentang bagaimana objek berdimensi ke-4 mungkin terlihat jika bisa diamati di dunia tiga dimensi.
Menggunakan Waktu Sebagai Dimensi Ke-4
Dalam fisika, waktu sering kali dianggap sebagai dimensi ke-4 yang melengkapi ruang tiga dimensi. Konsep ini memungkinkan kita melacak perubahan suatu objek dalam ruang dari waktu ke waktu, dengan cara yang sederhana tapi mendalam. Misalnya, sebuah partikel bisa bergerak dari satu tempat ke tempat lain, namun pergerakannya hanya bermakna dalam konteks waktu.
Lihat Ilmu Alam & Tekno Selengkapnya
Apa itu Reinforcement Learning?
Reinforcement Learning merupakan bagian dari pembelajaran mesin (Machine Learning) yang tidak terawasi artinya cenderung tidak memiliki label alias berbeda dengan Supervised Learning karena setelah parameter awal tersebut ditulis, tidak ada lagi interupsi yang dibutuhkan oleh developer. Sebagai gantinya, mesin akan menginterpretasikan data berdasarkan tujuan dan parameter yang ditetapkan. Namun, ini berbeda dari metode Pembelajaran Tanpa Pengawasan (Unsupervised Learning) karena meskipun data tidak berlabel, pemrograman eksplisit tetap diperlukan. Pengembang tetap mesti membuat algoritma untuk menentukan tidak hanya tujuan tetapi juga hadiah (reward) dan hukuman (punishment) yang akan diterapkan.
Reinforcement Learning sendiri bekerja dengan menggunakan Agen yang bertujuan menemukan cara terbaik untuk meraih hadiah. Ini dapat dicapai melalui Penguatan Positif atau Negatif. Dengan Penguatan Positif, peristiwa terjadi karena perilaku tertentu yang akan seperti hadiah, dan ini meningkatkan kekuatan dan frekuensi perilaku tersebut. Tujuannya adalah menggunakan efek positif untuk memaksimalkan kinerja, mempertahankan perubahan untuk waktu yang lama, dan tidak membiarkan terlalu banyak penguatan menghasilkan kondisi yang berlebihan. Dengan Penguatan Negatif, kondisi negatif berlaku untuk menghentikan atau menghindari perilaku lain. Kondisi negatif meningkatkan perilaku, menentang standar kinerja minimum, dan hanya menyediakan cukup untuk memenuhi perilaku minimum.
- Potensi untuk mencapai hasil yang optimal
Algoritma reinforcement learning mampu mencapai hasil yang optimal dalam lingkungan yang dinamis dan kompleks. Algoritma ini dapat mengeksplorasi berbagai strategi untuk menemukan solusi terbaik untuk masalah yang diberikan.
Algoritma reinforcement learning dapat diterapkan pada berbagai masalah yang melibatkan pengambilan keputusan, seperti robotika, permainan video, manajemen inventaris, dan lain-lain.
Namun, algoritma reinforcement learning tidak selalu cocok untuk setiap masalah dan memerlukan banyak pengaturan dan penyesuaian agar dapat menghasilkan hasil yang optimal. Selain itu, algoritma ini juga memerlukan pengumpulan data yang besar dan waktu komputasi yang lebih lama dibandingkan dengan algoritma pembelajaran mesin lainnya. Oleh karena itu, sebelum menggunakan algoritma reinforcement learning, penting untuk mempertimbangkan kelebihan dan kekurangannya serta memilih algoritma yang paling sesuai untuk masalah yang diberikan.
Apa Itu Machine Learning?
Secara sederhana, machine learning adalah cabang dari kecerdasan buatan (AI) yang memungkinkan komputer untuk belajar dari data dan membuat keputusan atau prediksi berdasarkan pola yang ditemukan. Alih-alih diberi instruksi spesifik, komputer dilatih menggunakan dataset yang berisi informasi relevan.
Misalnya, aplikasi e-commerce menggunakan machine learning untuk merekomendasikan produk berdasarkan kebiasaan belanja kalian. Teknologi ini telah digunakan di berbagai bidang, termasuk mendiagnosis penyakit, mengidentifikasi wajah dalam foto, hingga memprediksi pergerakan pasar saham.
Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner
Faktor Pemilihan Algoritma
Memilih algoritma yang tepat sangat penting untuk keberhasilan proyek machine learning kalian. Beberapa faktor yang perlu kalian pertimbangkan adalah:
Ukuran dan Kualitas Data: Beberapa algoritma membutuhkan data dalam jumlah besar untuk bekerja dengan baik, sementara yang lain lebih toleran terhadap dataset kecil.
Kecepatan Komputasi: Jika kalian memiliki sumber daya terbatas, algoritma sederhana seperti Linear Regression mungkin lebih cocok dibandingkan Neural Networks yang membutuhkan daya komputasi tinggi.
Tujuan Akhir: Apakah kalian ingin membuat prediksi, mengelompokkan data, atau menciptakan sistem rekomendasi? Tujuan ini akan menentukan algoritma mana yang paling sesuai.
Peran Penting Marketing dalam Bisnis
Baca juga: Digital VS Tradisional Marketing, Mana yang Lebih Efektif?
