Course reinforcement learning dasar akan membahas tentang penggunaan Reinforcement learning untuk menyelesaikan masalah di dunia nyata.
Seperti semua orang lainnya, kita lahir dengan pengetahuan yang terbatas, seiring berjalannya waktu, kita memperoleh pemahaman dengan berinteraksi dengan dunia. Dengan interaksi, kita belajar mengenai sebab akibat. Setelah kita paham, pengetahuan tersebut dapat digunakan untuk mencapai tujuan tertentu.
Sama dengan manusia, Reinforcement learning atau disingkat RL adalah pendekatan matematis untuk mempelajari interaksi antara Agent dan Environment. Untuk menyederhanakan, environment akan memiliki aturan yang jelas dan dinamis.
Course ini akan membahas mengenai algoritma untuk melatih agent dalam berinteraksi dengan environment, dan juga akan mempelajari kekuatan dan keterbatasan dari setiap algoritma tersebut.
- Aplikasi Reinforcement Learning
- State Action Reward
- Episodic dan Continuing Task
- Reward pada Reinforcement Learning
- Discounted Return
image courtesy of freepik.com