Kemarin pagi ada mahasiswa bimbingan yang mengajukan proposal untuk membuat tesis. Beliau milih topik Reinforcement Learning (RL).
RL sangat banyak cabangnya yang berangkat dari Dynamic Programming (DP).
Logika terurutnya, seseorang akan sepatutnya merampungkan dulu urusan matematika yang terkait DP. Setelah itu ia baru bisa menyusun algoritma RL dengan Python code.
Namun kalau DP langsung dikejar dari sisi matematika-nya dulu, maka dibutuhkan waktu sangat yang lama bagi seseorang untuk akhirnya bisa mengerti apa itu RL. Bisa jadi ini malah akan memotong rasa ingin tahu seseorang terhadap RL.
Lagi pula pada saat pembahasan DP akan didahului pula dengan topik Markov Chain untuk menentukan transision probability dari aktornya. Ini akan menambah dimensi kerumitannya bagi seseorang yang baru mulai memperlajari RL.
Namun untungnya ada alternatif lainnya untuk menempuh perjalanan agar ia bisa mempelajari dasar-dasar RL dan itulah yang saya memberikan ke mahasiswa tadi: belajar RL dengan Python yang sudah dibikin orang lain.
Ini sebetulnya dapat dipandang sebagai upaya seseorang untuk belajar secara tidak langsung pada orang lain yang telah menuliskan Python code untuk algoritma yang terkait masalah RL itu.
Karena itu saya menyarangkan agar ia mulai untuk memilih topik paling sederhana dari RL yang orang pernah dituliskan algoritmanya dalam Python. Pelajari Python code tersebut sambil diikuti alur logika matematiknya dengan seksama.
Inilah manfaat dari open source yang memungkinkan orang bisa lebih cepat mempelajari sesuatu. Prinsipnya, seseorang bisa belajar dari pengalaman yang dilakukan orang lain melalui suatu algoritma.
Dalam hal ini, Python beserta progamming laguage lainnya dapat dipandang sebagai bahasa yang mampu mengkomunikasikan suatu ide melalui algoritmanya.
Ini mirip dengan posisi Matematika yang selama ini sudah terlebih dulu dikenal sebagai bahasa untuk mengominasikan suatu ide. Kita masih tetap bisa berguru pada Eintsien untuk ide-ide yang dikemukakan melalui Matematika.
Jadi bila seseorang menemui kesulitan dengan ekspresi Matematika sebagai bahasa yang digunakan untuk komunikasi suatu ide, kadangkala hal itu akan lebih mudah dicapai bila dikomukinasikan dengan bahasa Python dalam suatu algoritma.
Dengan cara pandang yang demikian itu, akan lebih bagi memudahkan bagi mahasiswa untuk bisa memahami dasar-dasar RL yang tertuang dalam matematikanya.
Berbekal dengan pengalaman, ini kelak ia akan bisa memasuki topik RL yang lebih rumit karena ia sudah memegangi dasar-dasar berpikirnya.
Kalau sebelumnya kita telah mengenal Matematika sebagai bahasa untuk mengomunikasikan suatu ide, kini Python beserta pogramming language lainnya dapat pula berperan sebagai bahasa yang berpotensi untuk bisa digunakan dalam mengomunikasikan ide melalui algoritma.
Biasanya orang akan menularkan ide algoritmanya melalui pseudocode. Namun Python diklaim sebagai salah satu programming language sederhana yang sudah sangat dengan dengat pseudocode.
Lebih-lebih lagi bila Python digunakan untuk menghadirkan learning algorithm yang menjadi tulang pungung Data Science.
A Simple Notebook 