براہ کرم مشین لرننگ کے اندر Reinforcement Learning (RL) کی وسیع کلاسوں کی وضاحت کریں اور وہ کن مسائل کو حل کرنے کی کوشش کرتے ہیں۔
ایسوسی ایٹیو ری انفورسمنٹ لرننگ  ایسوسی ایٹیو ری انفورسمنٹ لرننگ ٹاسک اسٹاکسٹک لرننگ آٹو میٹا ٹاسکس اور زیر نگرانی لرننگ پیٹرن کی درجہ بندی کے کاموں کے پہلوؤں کو یکجا کرتے ہیں۔ ایسوسی ایٹیو کمک سیکھنے کے کاموں میں، سیکھنے کا نظام اپنے ماحول کے ساتھ ایک بند لوپ میں بات چیت کرتا ہے۔   گہری کمک سیکھنا  یہ نقطہ نظر ایک گہرے اعصابی نیٹ ورک کا استعمال کرتے ہوئے اور ریاست کی جگہ کو واضح طور پر ڈیزائن کیے بغیر کمک سیکھنے میں توسیع کرتا ہے۔[37] Google DeepMind کے ذریعے ATARI گیمز سیکھنے کے کام نے گہری کمک سیکھنے یا آخر سے آخر تک کمک سیکھنے کی طرف توجہ بڑھا دی ہے۔[38]   Adversarial deep reinforcement Learning  Adversarial deep reinforcement learning reinforcement Learning میں تحقیق کا ایک فعال شعبہ ہے جو سیکھی ہوئی پالیسیوں کی کمزوریوں پر توجہ مرکوز کرتا ہے۔ اس تحقیقی علاقے میں کچھ مطالعات نے ابتدائی طور پر یہ ظاہر کیا کہ کمک سیکھنے کی پالیسیاں ناقابل فہم مخالفانہ ہیرا پھیری کے لیے حساس ہیں۔[39][40][41] اگرچہ ان حساسیتوں پر قابو پانے کے لیے کچھ طریقے تجویز کیے گئے ہیں، حالیہ مطالعات میں یہ دکھایا گیا ہے کہ یہ مجوزہ حل گہری کمک سیکھنے کی پالیسیوں کی موجودہ کمزوریوں کی درست نمائندگی فراہم کرنے سے بہت دور ہیں۔[42]   فزی ری انفورسمنٹ لرننگ  RL میں فزی انفرنس متعارف کروانے سے، [43] مسلسل جگہ میں مبہم قواعد کے ساتھ اسٹیٹ ایکشن ویلیو فنکشن کا تخمینہ لگانا ممکن ہو جاتا ہے۔ IF - THEN مبہم قواعد کی شکل اس نقطہ نظر کو قدرتی زبان کے قریب کی شکل میں نتائج کے اظہار کے لیے موزوں بناتی ہے۔ فزی رول انٹرپولیشن [44] کے ساتھ ایف آر ایل کو بڑھانا کارڈنل رولز (سب سے اہم اسٹیٹ ایکشن ویلیوز) پر زور دینے کے لیے کم سائز اسپارس فزی رول بیسز کے استعمال کی اجازت دیتا ہے۔   الٹا کمک سیکھنا  الٹا کمک سیکھنے (IRL) میں، کوئی انعامی فنکشن نہیں دیا جاتا ہے۔ اس کے بجائے، انعام کے فنکشن کا اندازہ کسی ماہر کے مشاہدہ شدہ رویے کے پیش نظر کیا جاتا ہے۔ خیال مشاہدہ شدہ رویے کی نقل کرنا ہے، جو اکثر زیادہ سے زیادہ یا زیادہ سے زیادہ قریب ہوتا ہے۔   سیف انفورسمنٹ لرننگ  سیف ری انفورسمنٹ لرننگ (SRL) کو سیکھنے کی پالیسیوں کے عمل کے طور پر بیان کیا جا سکتا ہے جو مسائل میں واپسی کی توقع کو زیادہ سے زیادہ کرتی ہے جس میں سیکھنے اور/یا تعیناتی کے دوران نظام کی معقول کارکردگی کو یقینی بنانا اور/یا حفاظتی رکاوٹوں کا احترام کرنا ضروری ہے۔ عمل[46]
Reinforcement Learning مشین لرننگ کا ایک ایسا شعبہ ہے جو کسی مسئلے کی جگہ یا ماحول میں کام کرتا ہے جہاں ایجنٹ یا Reinforcement Learning algorithm، ماضی کے ٹیسٹ کے نتائج اور ماحول کے ذریعے ممکنہ راستوں کی سمجھ کو ایک ایسی پالیسی کا حساب لگانے کے لیے استعمال کرتا ہے جو ایک مقصد کے لیے حل کرتی ہے۔ زیادہ سے زیادہ انعام.   مختلف قسم کے ماحول کو دیکھتے ہوئے جن میں RL کام کر سکتا ہے، ایجنٹ کے مختلف طریقے اختیار کیے جا سکتے ہیں اور انہیں چھ مختلف طریقوں کے طور پر وسیع پیمانے پر درجہ بندی کیا جاتا ہے: 1.  منسلک RL - جو مشین لرننگ کی درجہ بندی کے روایتی طریقوں کو بے ترتیب پر خودکار سیکھنے کے ساتھ جوڑتا ہے۔ ، یا اسٹاکسٹک طور پر تقسیم شدہ نتائج۔  2. ڈیپ آر ایل - جو روایتی گہرے اعصابی نیٹ ورکس کا فائدہ اٹھاتا ہے لیکن لچک اور پہلے سے طے شدہ تہوں اور ریاستی جگہ کی کمی کی اجازت دیتا ہے۔  3. Adversarial Deep RL - جہاں ڈیپ نیورل نیٹ ورکس میں محفوظ حالت میں کمزوریوں کا استعمال کرتے ہوئے حتمی نتائج کا موازنہ کیا جاتا ہے اور ان ماڈلز میں کمزوریاں تلاش کرنے کی کوشش کی جاتی ہے۔  4. فزی آر ایل - جو کہ اگر-تو فزی اصولوں کی قریب قریب فطری زبان کی تعریف کا فائدہ اٹھاتا ہے جو نتیجہ کی قدر کے حساب کتاب کا تعین کرتا ہے۔  5. الٹا RL - جو ماڈل کے عام ریوارڈ فنکشن ایویلیویشن حصے کو ہٹاتا ہے اور اس کے بجائے نتائج کا مشاہدہ اور جائزہ لینے کے لیے انسان کو انجیکشن لگاتا ہے۔  6. Safe RL - پالیسیوں کی وضاحت کرنے کا ایک نقطہ نظر ہے جو ماحول میں ایجنٹ کے رویے کو بھی مدنظر رکھتا ہے، جیسے کہ ایجنٹ کے وہ اقدامات معقول ہوں یا حفاظتی رکاوٹوں کا احترام کریں۔