Perbedaan Model-Based dan Model-Free Reinforcement Learning

Reinforcement Learning (RL) adalah salah satu cabang Artificial Intelligence yang memungkinkan agen belajar untuk membuat keputusan dalam suatu lingkungan (environment) untuk mencapai tujuan tertentu. Dalam RL, terdapat dua pendekatan utama yang sering digunakan: Model-Based dan Model-Free. Artikel ini akan membahas secara mendalam kedua pendekatan ini, perbedaan utama, kelebihan dan kekurangan, serta contoh algoritmanya.

Apa itu Reinforcement Learning?

Reinforcement Learning (RL) adalah jenis pembelajaran mesin di mana agen belajar untuk membuat keputusan dengan berinteraksi dengan lingkungan. Tujuannya adalah untuk memaksimalkan reward kumulatif yang diterima agen.

Konsep Dasar Reinforcement Learning

Untuk memahami RL, ada beberapa konsep dasar yang perlu dipahami:

• Agen: Entitas yang membuat keputusan dan berinteraksi dengan lingkungan.
• Environment: Dunia tempat agen beroperasi dan berinteraksi.
• State: Kondisi saat ini dari lingkungan.
• Action: Tindakan yang diambil oleh agen.
• Reward: Umpan balik numerik yang diterima agen setelah melakukan tindakan.
• Policy: Strategi yang digunakan agen untuk menentukan tindakan apa yang akan diambil berdasarkan state saat ini.

Tujuan utama RL adalah menemukan policy optimal yang memaksimalkan reward kumulatif yang diterima agen sepanjang waktu.

Memahami Model-Based Reinforcement Learning

Model-Based Reinforcement Learning adalah pendekatan di mana agen membangun model internal dari environment. Model ini digunakan untuk memprediksi hasil dari tindakan dan merencanakan tindakan selanjutnya.

Definisi Model-Based Reinforcement Learning

Dalam Model-Based RL, agen secara eksplisit mencoba untuk memahami dinamika environment dengan membangun model. Model ini memungkinkan agen untuk “berpikir” atau “berencana” ke depan dengan mensimulasikan tindakan dan memprediksi konsekuensinya, tanpa harus benar-benar melakukan tindakan tersebut di dunia nyata.

Komponen Model

Model dalam Model-Based RL biasanya terdiri dari dua komponen utama:

Model Transisi (Transition Model/Dynamics Model)

Model transisi memprediksi state berikutnya dari environment berdasarkan state saat ini dan tindakan yang diambil oleh agen. Secara matematis, model transisi dapat direpresentasikan sebagai probabilitas bersyarat P(s’ | s, a), di mana s’ adalah state berikutnya, s adalah state saat ini, dan a adalah tindakan.

Model Reward (Reward Model)

Model reward memprediksi reward yang akan diterima agen berdasarkan state saat ini dan tindakan yang diambil. Model ini dapat direpresentasikan sebagai fungsi R(s, a), di mana R adalah reward yang diharapkan.

Contoh Algoritma Model-Based Reinforcement Learning

Berikut adalah beberapa contoh algoritma yang termasuk dalam kategori Model-Based RL:

Dyna-Q

Dyna-Q adalah algoritma yang menggabungkan pembelajaran dari pengalaman nyata (real experience) dengan perencanaan menggunakan model. Dyna-Q mempelajari model environment dari pengalaman nyata dan kemudian menggunakan model tersebut untuk melakukan planning (simulasi pengalaman) untuk memperbarui Q-value. Ini memungkinkan Dyna-Q untuk belajar lebih cepat daripada Q-learning biasa.

Model-Based Monte Carlo Tree Search (MCTS)

MCTS adalah algoritma pencarian pohon yang dapat diadaptasi untuk Model-Based RL. MCTS menggunakan model untuk mensimulasikan berbagai kemungkinan tindakan dan konsekuensinya. Hasil simulasi ini digunakan untuk mengevaluasi tindakan mana yang paling menjanjikan. Algoritma ini banyak digunakan dalam permainan seperti Go dan catur.

Memahami Model-Free Reinforcement Learning

Model-Free Reinforcement Learning adalah pendekatan di mana agen belajar langsung dari interaksi dengan environment, tanpa membangun model eksplisit.

Definisi Model-Free Reinforcement Learning

Berbeda dengan Model-Based RL, Model-Free RL tidak mencoba untuk memahami dinamika environment. Sebaliknya, agen belajar policy atau value function secara langsung dari trial-and-error, yaitu dengan mencoba berbagai tindakan dan mengamati reward yang diterima.

Contoh Algoritma Model-Free Reinforcement Learning

Beberapa contoh algoritma Model-Free RL yang populer antara lain:

Q-Learning

Q-Learning adalah algoritma off-policy yang mempelajari Q-function, yang merepresentasikan nilai yang diharapkan dari suatu tindakan dalam suatu state tertentu. Q-table digunakan untuk menyimpan Q-value, dan update rule digunakan untuk memperbarui Q-value berdasarkan pengalaman.

Baca juga: Panduan Lengkap Q-Learning Algoritma Reinforcement Learning

SARSA

SARSA (State-Action-Reward-State-Action) adalah algoritma on-policy yang mirip dengan Q-learning. Perbedaannya terletak pada update rule, di mana SARSA memperbarui Q-value berdasarkan tindakan yang benar-benar diambil oleh policy saat ini, bukan tindakan terbaik menurut Q-function.

Deep Q-Network (DQN)

DQN adalah varian dari Q-learning yang menggunakan deep neural network untuk mengaproksimasi Q-function. Ini memungkinkan DQN untuk menangani state space yang besar dan kompleks. Perbandingan DQN dan SARSA adalah DQN merupakan off-policy sedangkan SARSA on-policy.

Perbedaan Utama Model-Based vs. Model-Free Reinforcement Learning

Berikut ini tabel perbedaan antara Model-Based dan Model-Free RL:

Berikut penjelasan lebih rinci dari perbedaan di atas:

• Penggunaan Model: Perbedaan paling mendasar adalah Model-Based RL membangun dan menggunakan model environment, sedangkan Model-Free RL tidak.
• Sample Efficiency: Model-Based RL cenderung lebih sample efficient, artinya membutuhkan lebih sedikit interaksi dengan environment untuk belajar. Ini karena agen dapat menggunakan model untuk “berimajinasi” atau melakukan planning.
• Computational Complexity: Model-Based RL umumnya lebih kompleks secara komputasi karena melibatkan pembangunan dan penggunaan model.
• Fleksibilitas: Model-Free lebih fleksibel terhadap perubahan.
• Generalisasi: Model-Based RL terkadang mampu melakukan generalisasi lebih baik.

Kelebihan dan Kekurangan

Model-Based Reinforcement Learning

Kelebihan

• Sample Efficiency: Membutuhkan lebih sedikit interaksi dengan environment untuk mencapai kinerja yang baik.
• Kemampuan Planning: Memungkinkan agen untuk merencanakan tindakan ke depan dengan mensimulasikan konsekuensi.

Kekurangan

• Model Bias: Jika model tidak akurat, kinerja agen dapat terpengaruh secara negatif.
• Kompleksitas Komputasi: Membangun dan menggunakan model bisa jadi mahal secara komputasi, terutama untuk environment yang kompleks.

Model-Free Reinforcement Learning

Kelebihan

• Implementasi yang Lebih Mudah: Umumnya lebih mudah diimplementasikan daripada Model-Based RL.
• Tidak Rentan terhadap Model Bias: Karena tidak menggunakan model, Model-Free RL tidak terpengaruh oleh ketidakakuratan model.

Kekurangan

• Sample Inefficiency: Membutuhkan lebih banyak data/interaksi dengan environment untuk belajar.
• Kurangnya Kemampuan Planning: Tidak memiliki kemampuan untuk merencanakan tindakan ke depan secara eksplisit.

Aplikasi Model-Based dan Model-Free Reinforcement Learning

Aplikasi Model-Based RL

• Robotika: Model-based RL untuk robotika digunakan dalam navigasi, kontrol motorik, dan perencanaan gerakan robot. Model environment dapat membantu robot untuk memprediksi hasil dari tindakannya dan menghindari rintangan.
• Game dengan Environment yang Well-Defined: Dalam game di mana aturan dan dinamika environment diketahui dengan baik, Model-Based RL dapat digunakan untuk merencanakan strategi permainan.
• Sistem Rekomendasi: Model dapat digunakan untuk memprediksi preferensi pengguna dan memberikan rekomendasi yang lebih personal.

Aplikasi Model-Free RL

• Game: Model-free RL untuk game sering digunakan dalam game yang kompleks seperti Atari dan Go, di mana environment sulit untuk dimodelkan secara akurat.
• Robotika dengan Environment yang Kompleks: Dalam situasi di mana environment sangat kompleks atau tidak pasti, Model-Free RL seringkali lebih cocok karena tidak bergantung pada model.
• Trading di Pasar Saham: Algoritma Model-Free RL dapat digunakan untuk belajar strategi trading dengan berinteraksi langsung dengan pasar.

Kesimpulan

Baik Model-Based maupun Model-Free Reinforcement Learning memiliki kelebihan dan kekurangan masing-masing. Model-Based RL lebih sample efficient dan memungkinkan planning, tetapi rentan terhadap model bias dan bisa jadi kompleks secara komputasi. Model-Free RL lebih mudah diimplementasikan dan tidak terpengaruh oleh model bias, tetapi membutuhkan lebih banyak data dan tidak memiliki kemampuan planning.

Baca Juga: Panduan Lengkap Actor-Critic Methods dalam Reinforcement Learning

Pemilihan pendekatan terbaik tergantung pada masalah spesifik yang dihadapi. Jika model environment yang akurat tersedia atau dapat dipelajari dengan mudah, dan sample efficiency penting, Model-Based RL mungkin menjadi pilihan yang lebih baik. Namun, jika environment kompleks atau sulit dimodelkan, atau jika sample efficiency bukan prioritas utama, Model-Free RL mungkin lebih cocok.

Perkembangan reinforcement learning terus berlanjut, dan kombinasi antara pendekatan Model-Based dan Model-Free, serta pengembangan algoritma baru, akan terus membuka potensi aplikasi RL di masa depan.

Dengan memahami fundamental reinforcement learning, Anda siap untuk mengeksplorasi lebih jauh potensi teknologi ini. Jika Anda membutuhkan solusi digital berbasis AI yang komprehensif, Kirim.ai menawarkan berbagai layanan, mulai dari pengembangan platform hingga strategi pemasaran digital.