Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL), Masa Depan AI Kolaboratif & Kompetitif

exploringdatascience.com – Di tengah percepatan revolusi kecerdasan buatan, Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) muncul sebagai paradigma baru yang menjanjikan transformasi mendalam di berbagai sektor. Berbeda dengan reinforcement learning (RL) tradisional yang melibatkan satu agen belajar dari lingkungan, MARL memungkinkan banyak agen AI belajar secara bersamaan, berinteraksi, berkolaborasi, atau bahkan bersaing untuk mencapai tujuan bersama atau individu….

Read More

Reinforcement Learning, Membentuk Kecerdasan Buatan melalui Pembelajaran Berbasis Pengalaman

exploringdatascience.com – Reinforcement Learning (RL) adalah cabang dari kecerdasan buatan (AI) yang berfokus pada bagaimana agen dapat belajar mengambil keputusan optimal melalui interaksi dengan lingkungannya. Berbeda dengan pembelajaran mesin tradisional seperti supervised learning yang bergantung pada data berlabel, RL menyerupai cara manusia belajar melalui coba-coba (trial and error). Dalam RL, agen menerima umpan balik berupa…

Read More