Panduan Lengkap Actor-Critic Methods dalam Reinforcement Learning

Reinforcement Learning (RL) adalah cabang dari machine learning di mana sebuah agent belajar membuat keputusan dengan berinteraksi dengan lingkungannya. Agent menerima reward atau penalty berdasarkan tindakannya, dan tujuannya adalah untuk memaksimalkan reward kumulatif. Pendekatan dalam RL sangat beragam, mulai dari Value-Based Methods (seperti Q-Learning), Policy-Based Methods (seperti Policy Gradients), hingga Actor-Critic Methods. Actor-Critic Methods inilah yang menjadi fokus utama, karena metode ini menggabungkan keunggulan dari dua pendekatan sebelumnya. Artikel ini akan membahas tuntas metode Actor-Critic, mulai dari konsep dasar, cara kerja, hingga penerapannya. Dengan membaca artikel ini, Anda diharapkan mendapatkan pemahaman yang komprehensif tentang Actor-Critic dalam Reinforcement Learning.

Baca juga: Panduan Lengkap Reinforcement Learning: Konsep, Algoritma, dan Aplikasi

Memahami Konsep Dasar Actor-Critic

Sebelum membahas Actor-Critic lebih jauh, mari pahami dulu dua konsep penting yang menjadi dasarnya:

Policy Gradients

Policy Gradients adalah pendekatan yang langsung memetakan state ke action tanpa perlu memperkirakan value function. Agent belajar dengan menyesuaikan parameter dari policy secara langsung. Kelebihan Policy Gradients adalah kemampuannya untuk menangani ruang action kontinu dan stochastic policies. Namun, kekurangannya adalah varians yang tinggi, yang bisa membuat pembelajaran menjadi lambat. Perbandingan actor critic dan policy gradient akan dibahas lebih detail nanti.

Baca juga: Policy Gradients dalam Reinforcement Learning: Panduan Lengkap

Value-Based Methods

Value-Based Methods, seperti Q-Learning, fokus pada pembelajaran value function. Agent memilih action berdasarkan value function yang telah dipelajari. Kelebihan Value-Based Methods adalah efisiensi data yang tinggi. Namun, kekurangannya adalah kesulitan dalam menangani ruang action kontinu. Lebih jauh tentang actor critic vs q learning akan dibahas pada bagian perbandingan.

Memahami Cara Kerja Metode Actor-Critic

Metode Actor-Critic menggabungkan keunggulan Policy Gradients dan Value-Based Methods. Metode ini terdiri dari dua komponen utama, yaitu:

Cara Kerja Algoritma Actor-Critic

Dalam algoritma actor critic, Actor bertanggung jawab untuk menentukan policy. Sementara itu, Critic bertugas untuk mengevaluasi policy yang dihasilkan oleh Actor dengan mempelajari value function. Critic memberikan feedback kepada Actor. Actor kemudian menggunakan feedback ini untuk meningkatkan policy-nya.

Analogi: Actor adalah pemain golf pemula, dan Critic adalah pelatihnya. Actor mencoba pukulan (policy), dan Critic mengamati hasil (value function) dan memberi saran. Dengan feedback dari Critic, Actor meningkatkan kemampuannya (policy).

Advantage Function: Kunci Efisiensi Actor-Critic

Konsep penting dalam Actor-Critic adalah Advantage Function. Advantage mengukur seberapa baik suatu action dibandingkan dengan action rata-rata pada state tertentu. Rumus advantage:

A(s, a) = Q(s, a) – V(s)

di mana:

• A(s, a): advantage dari action a pada state s.
• Q(s, a): action-value.
• V(s): state-value.

Dengan Advantage Function, Actor fokus pada peningkatan policy untuk action yang lebih baik dari rata-rata. Ini mengurangi varians dan mempercepat pembelajaran.

Perbedaan Utama Actor-Critic dan Policy Gradient

Perbedaan mendasar antara actor critic dan policy gradients adalah cara agent belajar. Policy gradients menyesuaikan policy berdasarkan gradien reward, sedangkan actor-critic menggunakan value function (critic) untuk memandu pembelajaran policy (actor). Policy gradients itu model-free, sedangkan actor-critic adalah hybrid model-free dan model-based.

Baca juga: Perbedaan Model-Based dan Model-Free Reinforcement Learning

Mengenal Algoritma Actor-Critic Populer

Beberapa algoritma Actor-Critic yang populer meliputi:

Advantage Actor-Critic (A2C)

A2C adalah algoritma on-policy yang menggunakan Advantage Function. A2C menggunakan neural networks untuk Actor dan Critic. Actor menghasilkan policy, dan Critic menghasilkan estimasi state-value. A2C menggunakan gradient ascent. A2C dikenal sederhana dan efisien. Tools yang sering digunakan: TensorFlow dan PyTorch.

Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C)

Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C) adalah varian A2C dengan beberapa agent paralel. Setiap agent memiliki Actor dan Critic, dan secara asinkron meng-update parameter global. Keunggulan A3C: efisiensi dan stabilitas. Namun, A3C lebih kompleks dari A2C.

Algoritma Actor-Critic Lainnya

• Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG): Algoritma off-policy untuk continuous action spaces. DDPG reinforcement learning memakai deep learning untuk state dan action spaces berdimensi tinggi.
• Twin Delayed DDPG (TD3): Perbaikan DDPG. TD3 reinforcement learning memakai dua Q-function untuk mengurangi bias.
• Soft Actor-Critic (SAC): Algoritma off-policy yang memaksimalkan reward dan entropy policy. SAC reinforcement learning menghasilkan policy yang lebih robust. Continuous control actor critic sering diimplementasikan dengan SAC atau DDPG.

Perbandingan Actor-Critic dengan Metode Reinforcement Learning Lain

Perbandingan Actor-Critic dengan Policy Gradients dan Value-Based Methods:

Actor-Critic menawarkan keseimbangan efisiensi, stabilitas, dan kompleksitas. Perbandingan actor critic policy gradient, dan actor critic vs q learning bergantung pada masalah yang dihadapi.

Kelebihan dan Kekurangan Actor-Critic

Keunggulan Actor-Critic

• Menggabungkan keunggulan Policy Gradients dan Value-Based Methods.
• Mengurangi varians, mempercepat pembelajaran.
• Fleksibel untuk berbagai masalah.

Kekurangan Actor-Critic

• Implementasi lebih kompleks.
• Memerlukan tuning hyperparameter.
• Bisa terjebak di local optima.

Contoh Penerapan Actor-Critic di Dunia Nyata

Beberapa aplikasi praktis Actor-Critic:

• Robotika: Melatih robot melakukan tugas kompleks.
• Game: Mencapai hasil luar biasa di game (Atari, Go). AlphaGo memakai Actor-Critic.
• Sistem Rekomendasi: Membangun rekomendasi yang personal.
• Kendali Otomatis: Autonomous driving, process control.

Kesimpulan: Actor-Critic sebagai Metode Unggulan

Actor-Critic Methods adalah pendekatan powerful dalam Reinforcement Learning. Dengan Actor (policy) dan Critic (value function), Actor-Critic mencapai kinerja baik, dari game hingga robotika. Meski implementasinya kompleks, Actor-Critic menawarkan keseimbangan efisiensi, stabilitas, dan fleksibilitas.

Dengan riset yang terus berkembang, Actor-Critic akan terus menjadi area menarik. Algoritma baru terus muncul. Jika Anda tertarik Reinforcement Learning, Actor-Critic wajib dikuasai. Pelajari Lebih lanjut tentang solusi AI untuk bisnis Anda.

FAQ Seputar Actor-Critic

1. Kapan sebaiknya menggunakan actor-critic?

   Ketika perlu keseimbangan efisiensi, stabilitas, dan fleksibilitas. Cocok untuk continuous action spaces, stochastic policies, atau gabungan policy-based dan value-based methods.

2. Apa beda A2C dan A3C?

   A2C (Advantage Actor-Critic) on-policy sinkron, A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic) asinkron dengan agent paralel. A3C lebih efisien dan stabil, tapi kompleks.

3. Bagaimana tuning hyperparameter actor-critic?

   Melibatkan penyesuaian learning rate, discount factor, dll. Perlu eksperimen, bisa dibantu grid search, random search, atau Bayesian optimization.