Policy Gradients dalam Reinforcement Learning: Panduan Lengkap

Reinforcement Learning (RL) telah menjadi salah satu bidang yang paling menarik dalam machine learning. Dalam RL, agent belajar berinteraksi dengan environment untuk mencapai tujuan tertentu. Ada dua pendekatan utama dalam RL: Q-Learning dan Policy Gradients. Artikel ini akan membahas secara mendalam tentang Policy Gradients sebagai alternatif yang menjanjikan untuk Q-Learning.

Konsep Dasar Reinforcement Learning

Reinforcement Learning (RL) adalah cabang dari machine learning di mana agent belajar membuat keputusan dengan berinteraksi dengan environment. Berbeda dengan supervised learning yang belajar dari label, atau unsupervised learning yang mencari pola tersembunyi, RL belajar melalui trial and error. Agent mengambil action dalam environment, yang kemudian menghasilkan state baru dan reward. Reward ini bisa positif (hadiah) atau negatif (hukuman).

Inti dari RL adalah proses pembelajaran melalui interaksi, di mana agent mencoba berbagai tindakan dan belajar dari konsekuensinya.

Tujuan Reinforcement Learning

Tujuan utama dari Reinforcement Learning adalah untuk memaksimalkan cumulative reward. Agent tidak hanya fokus pada reward langsung, tetapi juga mempertimbangkan total reward yang akan diterima dalam jangka panjang. Ini seperti bermain catur, di mana satu gerakan mungkin tidak langsung memberikan keuntungan, tetapi dapat mengarah pada kemenangan di akhir permainan.

Untuk memformalkan proses pengambilan keputusan ini, Reinforcement Learning menggunakan konsep Markov Decision Process.

Markov Decision Process (MDP)

Markov Decision Process (MDP) adalah kerangka matematis yang digunakan untuk memodelkan masalah Reinforcement Learning. MDP terdiri dari:

• State (S): Representasi dari kondisi environment saat ini.
• Action (A): Tindakan yang dapat diambil oleh agent.
• Reward (R): Umpan balik numerik yang diterima agent setelah melakukan action.
• Transition Probability (P): Probabilitas berpindah dari satu state ke state lain setelah melakukan action tertentu.
• Discount Factor (γ): Faktor yang menentukan seberapa penting reward di masa depan dibandingkan reward saat ini.

Baca juga: Memahami Markov Decision Process (MDP) untuk Reinforcement Learning

Dengan memahami MDP, kita dapat beralih ke pembahasan inti artikel ini, yaitu Policy Gradients.

Memahami Policy Gradients

Policy Gradients adalah salah satu metode dalam Reinforcement Learning yang bertujuan untuk mempelajari policy secara langsung. Policy adalah fungsi yang memetakan state ke action. Dalam Policy Gradients, policy biasanya diparameterisasi menggunakan neural network. Jaringan ini menerima state sebagai input dan menghasilkan distribusi probabilitas atas semua kemungkinan action (untuk stochastic policy) atau action tunggal (untuk deterministic policy).

Mari bandingkan Policy Gradients dengan metode Reinforcement Learning lainnya, yaitu Q-Learning.

Perbedaan Utama Policy Gradients dan Q-Learning

Perbedaan utama antara Policy Gradients dan Q-Learning terletak pada apa yang mereka pelajari:

• Q-Learning: Mempelajari Q-function, yaitu fungsi yang memperkirakan nilai reward yang diharapkan untuk setiap pasangan state-action. Policy dalam Q-learning bersifat deterministic (selalu memilih action dengan nilai Q tertinggi) atau ε-greedy (dengan probabilitas kecil ε memilih action acak).
• Policy Gradients: Mempelajari policy secara langsung. Policy ini bisa bersifat stochastic (memberikan probabilitas untuk setiap action) atau deterministic.

Baca juga: Panduan Lengkap Q-Learning Algoritma Reinforcement Learning

Berikutnya, mari kita bahas kelebihan dan kekurangan dari Policy Gradients.

Kelebihan dan Kekurangan Policy Gradients

Kelebihan Policy Gradients

1. Mampu Menangani Ruang Aksi Kontinu: Policy Gradients dapat dengan mudah menangani ruang action yang kontinu, di mana action dapat berupa nilai real. Q-learning, di sisi lain, kesulitan dengan ruang action kontinu karena perlu menghitung nilai Q untuk setiap kemungkinan action.
2. Konvergensi yang Lebih Baik: Policy Gradients cenderung memiliki sifat konvergensi yang lebih baik dibandingkan Q-learning, terutama dalam kasus fungsi policy yang kompleks.
3. Dapat Mempelajari Stochastic Policies: Stochastic policies seringkali lebih optimal daripada deterministic policies dalam beberapa kasus, dan Policy Gradients dapat mempelajarinya secara alami.

Kekurangan Policy Gradients

1. High Variance: Estimasi gradien dalam Policy Gradients cenderung memiliki variance yang tinggi, yang dapat membuat proses pelatihan menjadi tidak stabil dan lambat.
2. Sample Inefficiency: Policy Gradients seringkali membutuhkan lebih banyak sampel (episode atau trajectory) untuk belajar dibandingkan Q-learning.

Mari kita bedah lebih dalam tentang optimasi dalam Policy Gradients.

Policy Optimization

Policy Optimization adalah inti dari algoritma Policy Gradient. Tujuannya adalah untuk menemukan parameter policy yang memaksimalkan expected return (total reward yang diharapkan). Ini biasanya dilakukan dengan menggunakan teknik optimasi gradien, seperti gradient ascent. Gradien dari expected return dihitung terhadap parameter policy, dan parameter kemudian diperbarui ke arah yang meningkatkan expected return.

Selanjutnya, kita akan membahas beberapa algoritma Policy Gradient yang populer.

Algoritma Policy Gradient Populer

Algoritma REINFORCE

REINFORCE (Monte Carlo Policy Gradient) adalah algoritma Policy Gradients dasar. Algoritma ini bekerja dengan menjalankan agent dalam environment untuk mengumpulkan episode (urutan state, action, dan reward). Kemudian, untuk setiap langkah waktu dalam episode, algoritma menghitung return (total discounted reward) dan menggunakan return ini untuk memperbarui parameter policy. Secara sederhana, REINFORCE memberikan “reward” lebih tinggi pada action yang menghasilkan return yang lebih tinggi.

Selain REINFORCE, ada juga algoritma yang menggabungkan pendekatan Policy Gradients dan value-based methods.

Algoritma Actor-Critic

Actor-Critic menggabungkan ide dari Policy Gradients dan value-based methods (seperti Q-learning). Algoritma ini memiliki dua komponen utama:

• Actor: Bertanggung jawab untuk memilih action berdasarkan policy saat ini.
• Critic: Bertanggung jawab untuk mengevaluasi policy yang sedang dijalankan oleh actor. Critic biasanya mempelajari value function (seperti state-value function atau action-value function).

Actor menggunakan informasi dari critic untuk memperbarui policy-nya, dan critic menggunakan reward dari environment untuk meningkatkan estimasi value function-nya. Dengan cara ini, actor dan critic saling membantu untuk belajar. Beberapa varian Actor-Critic yang populer termasuk A2C (Advantage Actor-Critic) dan A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic).

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

Algoritma populer lainnya adalah Proximal Policy Optimization (PPO), yang dikembangkan dari Trust Region Policy Optimization (TRPO).

Proximal Policy Optimization (PPO)

Proximal Policy Optimization (PPO) adalah algoritma yang sangat populer dan efektif. PPO menyederhanakan proses dengan menggunakan clip objective function untuk membatasi seberapa jauh policy baru dapat berubah dari policy lama pada setiap iterasi. Ini membantu mencegah update yang terlalu besar yang dapat menyebabkan penurunan kinerja.

Trust Region Policy Optimization (TRPO)

Trust Region Policy Optimization (TRPO) adalah algoritma Policy Gradients yang bertujuan untuk memastikan bahwa setiap update policy menghasilkan peningkatan kinerja. TRPO mencapai ini dengan membatasi perubahan policy dalam trust region tertentu. Trust region ini didefinisikan menggunakan KL-divergence antara policy lama dan policy baru.

Setelah memahami berbagai algoritma, mari kita lihat bagaimana Policy Gradients diterapkan dalam dunia nyata.

Aplikasi Policy Gradients

Policy Gradients telah berhasil diterapkan dalam berbagai bidang, termasuk:

Policy Gradients dalam Robotika

Dalam robotika, Policy Gradients digunakan untuk melatih robot melakukan tugas-tugas kompleks seperti berjalan, mengambil objek, atau melakukan manipulasi objek.

Policy Gradients dalam Game

Policy Gradients telah digunakan untuk melatih agent bermain game, seperti Atari games atau game strategi real-time.

Policy Gradients dalam Kontrol Optimal

Policy Gradients juga digunakan dalam masalah kontrol optimal, seperti mengendalikan sistem dinamis atau mengoptimalkan proses industri.

Penerapan ini semakin canggih dengan adanya Deep Reinforcement Learning.

Deep Reinforcement Learning dan Policy Gradient

Deep Reinforcement Learning (DRL) menggabungkan teknik Reinforcement Learning, termasuk Policy Gradients, dengan deep learning (jaringan saraf tiruan dengan banyak lapisan). Dalam DRL, policy dan/atau value function direpresentasikan oleh neural network yang dalam. Kombinasi ini telah menghasilkan terobosan signifikan dalam berbagai bidang, memungkinkan agent untuk belajar dari data mentah (seperti piksel dalam gambar) dan mencapai kinerja superhuman dalam beberapa tugas.

Kesimpulan

Policy Gradients menawarkan pendekatan yang kuat dan fleksibel untuk Reinforcement Learning, terutama dalam kasus dengan ruang action kontinu atau ketika stochastic policies diperlukan. Meskipun memiliki tantangan seperti high variance, algoritma seperti REINFORCE, Actor-Critic, PPO, dan TRPO terus dikembangkan untuk mengatasi masalah ini. Dengan kemampuannya untuk digabungkan dengan deep learning, Policy Gradients akan terus menjadi area penelitian yang penting dan menjanjikan dalam Reinforcement Learning.

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

Jika Anda merasa kesulitan dalam menerapkan algoritma ini, atau ingin mengembangkan solusi digital yang lebih komprehensif, Kirim.ai menyediakan berbagai layanan yang dapat membantu. Mulai dari pengembangan aplikasi mobile, website, hingga strategi pemasaran digital, semuanya didukung oleh teknologi AI terdepan. Pelajari lebih lanjut.