Dalam dunia kecerdasan buatan, khususnya dalam bidang Reinforcement Learning (RL), terdapat satu konsep dasar yang sangat penting untuk dipahami, yaitu Markov Decision Process (MDP).
MDP merupakan kerangka matematis yang digunakan untuk memodelkan proses pengambilan keputusan di mana hasil yang akan datang bergantung tidak hanya pada tindakan yang diambil saat ini, tetapi juga pada keadaan saat ini.
Apa Itu Markov Decision Process?
Secara sederhana, Markov Decision Process terdiri dari empat elemen utama:
- State (S): Kondisi atau situasi di mana agen berada.
- Action (A): Pilihan tindakan yang bisa diambil oleh agen dari suatu state.
- Transition Probability (P): Probabilitas berpindah dari satu state ke state lain setelah mengambil suatu action.
- Reward (R): Imbalan atau nilai yang didapat agen setelah melakukan suatu tindakan dan berpindah ke state tertentu.
Prinsip utama dalam MDP adalah prinsip Markov, yang menyatakan bahwa masa depan suatu proses hanya bergantung pada keadaan saat ini dan tidak tergantung pada bagaimana keadaan tersebut tercapai.
Ini berarti bahwa semua informasi penting untuk pengambilan keputusan sudah terkandung dalam state saat ini, tanpa perlu mengetahui riwayat sebelumnya.
Peran MDP dalam Reinforcement Learning
Dalam konteks Reinforcement Learning, agen belajar dengan cara berinteraksi dengan lingkungan berdasarkan model MDP ini.
Agen bertujuan untuk memaksimalkan cumulative reward atau total imbalan yang diperoleh seiring waktu. Untuk mencapai tujuan ini, agen mengembangkan sebuah policy — yaitu strategi atau aturan yang mendefinisikan tindakan apa yang harus diambil di setiap state.
MDP biasanya diformalkan dengan notasi matematis sebagai tuple (S,A,P,R,γ)(S, A, P, R, \gamma)(S,A,P,R,γ), di mana γ\gammaγ (gamma) adalah faktor diskonto yang menentukan seberapa besar nilai imbalan masa depan dibandingkan dengan imbalan saat ini.
Faktor ini penting dalam banyak aplikasi karena imbalan yang diperoleh segera biasanya dianggap lebih berharga dibandingkan dengan imbalan yang akan diperoleh jauh di masa depan.
Teknik Penyelesaian MDP
Salah satu metode terkenal untuk menyelesaikan MDP adalah menggunakan algoritma Value Iteration atau Policy Iteration. Keduanya bertujuan untuk menemukan optimal policy, yaitu kebijakan yang memberikan imbalan maksimum dalam jangka panjang.
Penting untuk dicatat bahwa dalam banyak masalah dunia nyata, kita sering tidak mengetahui secara pasti model MDP-nya (seperti fungsi transisi dan reward).
Dalam kasus seperti itu, Reinforcement Learning mengambil pendekatan berbasis pengalaman (trial and error) untuk memperkirakan model tersebut atau langsung belajar kebijakan tanpa harus membangun modelnya.
Kesimpulan
Secara keseluruhan, Markov Decision Process adalah fondasi penting dalam memahami bagaimana agen belajar dan membuat keputusan dalam lingkungan yang dinamis dan tidak pasti.
Tanpa pemahaman tentang MDP, konsep-konsep lanjutan dalam Reinforcement Learning seperti Q-Learning, Deep Q-Networks, atau Policy Gradient akan jauh lebih sulit untuk dipahami.
Dengan memahami MDP, kita membekali diri dengan alat matematis yang kuat untuk merancang sistem AI yang mampu mengambil keputusan secara optimal dalam berbagai situasi kompleks