Reinforcement Learning (RL) adalah salah satu cabang dari pembelajaran mesin yang meniru cara makhluk hidup belajar melalui interaksi dengan lingkungan. Pada intinya, RL berfokus pada bagaimana agen mengambil tindakan di lingkungan tertentu untuk memaksimalkan keuntungan atau "reward".
Konsep ini mengajak kita untuk merenungkan bagaimana makhluk hidup, termasuk manusia, belajar dari konsekuensi tindakan mereka dan terus memperbaiki perilaku mereka berdasarkan umpan balik yang diterima.

Penulis :

Handoko Supeno, S.T., M.T.