يرجى وصف الفئات الواسعة للتعلم التعزيزي (RL) ضمن التعلم الآلي وما هي المشاكل التي يحاولون معالجتها.
Context:التعلم التعزيزي الارتباطي تدمج مهام التعلم التعزيزي الارتباطي جوانب من مهام التعلم الآلي العشوائي ومهمات تصنيف أنماط التعلم الخاضعة للإشراف. في مهام التعلم التعزيزي الارتباطي، يتفاعل نظام التعلم في حلقة مغلقة مع بيئته.  التعلم العميق بالتعزيز يمتد هذا النهج لتعلم التعزيز باستخدام شبكة عصبية عميقة ودون تصميم مساحة الحالة بشكل صريح. زاد العمل على تعلم ألعاب ATARI بواسطة Google DeepMind من الاهتمام بالتعلم التعزيزي العميق أو التعلم التعزيزي من نهاية إلى نهاية.  التعلم المتعمق بالتعزيز المعادي التعلم التعزيزي العميق المعادي هو مجال بحث نشط في التعلم التعزيزي يركز على نقاط الضعف في السياسات المتعلمة. في هذا المجال البحثي أظهرت بعض الدراسات في البداية أن سياسات التعلم التعزيزي عرضة للتلاعبات المعادية غير الملموسة. على الرغم من اقتراح بعض الطرق للتغلب على هذه الحساسيات ، فقد تبين في الدراسات الأخيرة أن هذه الحلول المقترحة بعيدة عن توفير تمثيل دقيق للضعف الحالي لسياسات التعلم العميق التعزيز.  تعلم التعزيز الغامض من خلال إدخال الاستدلال الغامض في RL ، يصبح تقريب دالة قيمة الدولة - العمل مع قواعد غامضة في الفضاء المستمر ممكنًا. إن شكل قواعد IF - THEN الغامضة يجعل هذا النهج مناسبًا للتعبير عن النتائج في شكل قريب من اللغة الطبيعية. يسمح توسيع FRL باستخدام قواعد التأثير الغامضة باستخدام قواعد قواعد غامضة متفرقة ذات حجم مخفض للتأكيد على القواعد الأساسية (أهم قيم عمل الدولة).  تعلم التعزيز العكسي في التعلم بالتعزيز العكسي (IRL) ، لا يتم إعطاء وظيفة مكافأة. بدلاً من ذلك، يتم استنتاج وظيفة المكافأة بالنظر إلى السلوك الملاحظ من خبير. الفكرة هي محاكاة السلوك الملاحظ، والذي غالباً ما يكون الأمثل أو القريب من الأمثل.  التعلم الآمن بالتعزيز يمكن تعريف التعلم التعزيزي الآمن (SRL) على أنه عملية سياسات التعلم التي تعظيم التوقع من العودة في المشاكل التي من المهم ضمان أداء النظام المعقول و / أو احترام قيود السلامة خلال عمليات التعلم و / أو النشر.
التعلم التعزيزي هو مجال من مجالات التعلم الآلي الذي يعمل في مساحة مشكلة أو بيئة حيث يستخدم الوكيل أو خوارزمية التعلم التعزيزي فهم نتائج الاختبار السابقة والمسارات المحتملة من خلال البيئة لحساب سياسة تحل الهدف من تحقيق أقصى قدر من المكافأة.  بالنظر إلى مجموعة متنوعة من البيئات التي يمكن أن تعمل RL فيها ، هناك مجموعة من الأساليب التي يمكن للعميل اتخاذها وتصنف بشكل عام على أنها ستة نهج مختلفة: 1. RL المرتبطة - والتي تجمع بين النهج التقليدية لتصنيف التعلم الآلي مع التعلم الآلي على النتائج العشوائية أو الموزعة بشكل عشوائي. 2. RL العميق - الذي يستفيد من الشبكات العصبية العميقة التقليدية ولكنه يسمح بالمرونة وعدم وجود طبقات محددة مسبقًا ومساحة الدولة. 3. RL العميق المعادي - حيث يتم مقارنة النتائج النهائية باستخدام نقاط الضعف في الحالة المخزنة في الشبكات العصبية العميقة ومحاولات العثور على نقاط الضعف في هذه النماذج. 4. RL غامض - الذي يستفيد من تعريف لغة شبه طبيعية لقواعد غامضة إذا ثم التي تحدد حساب قيمة النتيجة. خمسة. RL العكسي - الذي يزيل جزء تقييم وظيفة المكافأة المشترك من النموذج وبدلاً من ذلك يضيف إنسانًا لمراقبة وتقييم النتائج. ستة الـ Safe RL - هو نهج لتحديد السياسات التي تأخذ في الاعتبار أيضًا سلوك الوكيل في البيئة ، بحيث تكون خطوات الوكيل معقولة أو تحترم قيود السلامة.