Por favor, describe las clases generales de Aprendizaje por Refuerzo (RL) dentro del Aprendizaje Automático y qué problemas intentan resolver.
Aprendizaje asociativo por refuerzo
Las tareas de aprendizaje asociativo por refuerzo combinan facetas de las tareas de aprendizaje estocástico de autómatas y de las tareas de clasificación de patrones de aprendizaje supervisado. En las tareas de aprendizaje asociativo por refuerzo, el sistema de aprendizaje interactúa en un bucle cerrado con su entorno.

Aprendizaje por refuerzo profundo
Este enfoque amplía el aprendizaje por refuerzo utilizando una red neuronal profunda y sin diseñar explícitamente el espacio de estados. El trabajo sobre el aprendizaje de juegos ATARI de Google DeepMind aumentó la atención sobre el aprendizaje por refuerzo profundo o aprendizaje por refuerzo de extremo a extremo.

Aprendizaje de refuerzo profundo adversarial
El aprendizaje de refuerzo profundo adversarial es un área activa de investigación en el aprendizaje de refuerzo que se centra en las vulnerabilidades de las políticas aprendidas. En esta área de investigación, algunos estudios mostraron inicialmente que las políticas de aprendizaje por refuerzo son susceptibles de manipulaciones adversariales imperceptibles Aunque se han propuesto algunos métodos para superar estas susceptibilidades, en los estudios más recientes se ha demostrado que estas soluciones propuestas están lejos de proporcionar una representación exacta de las vulnerabilidades actuales de las políticas de aprendizaje por refuerzo profundo.

Aprendizaje por refuerzo difuso
Al introducir la inferencia difusa en la RL, es posible aproximar la función de valor estado-acción con reglas difusas en un espacio continuo. La forma IF - THEN de las reglas difusas hace que este enfoque sea adecuado para expresar los resultados de una forma cercana al lenguaje natural. La ampliación del FRL con la interpolación de reglas difusas  permite utilizar bases de reglas difusas dispersas de tamaño reducido para hacer hincapié en las reglas cardinales (valores estado-acción más importantes).

Aprendizaje por refuerzo inverso
En el aprendizaje por refuerzo inverso (IRL), no se da ninguna función de recompensa. En su lugar, la función de recompensa se infiere a partir de un comportamiento observado de un experto. La idea es imitar el comportamiento observado, que suele ser óptimo o cercano al óptimo.

Aprendizaje por refuerzo seguro
El aprendizaje por refuerzo seguro (SRL) puede definirse como el proceso de aprendizaje de políticas que maximizan la expectativa de retorno en problemas en los que es importante garantizar un rendimiento razonable del sistema y/o respetar las restricciones de seguridad durante los procesos de aprendizaje y/o despliegue.
El Aprendizaje por Refuerzo es un área del Aprendizaje Automático que funciona en un espacio problemático o entorno en el que el agente o algoritmo de Aprendizaje por Refuerzo, utiliza una comprensión de los resultados de pruebas anteriores y de los caminos potenciales a través del entorno para calcular una política que resuelva el objetivo de una recompensa maximizada.

Dada la variedad de entornos en los que puede operar el RL, hay una serie de enfoques que puede adoptar el agente y que, a grandes rasgos, se clasifican en seis enfoques diferentes:
1. RL asociada - que combina los enfoques tradicionales de clasificación del Aprendizaje Automático con el aprendizaje automatizado sobre resultados aleatorios, o distribuidos estocásticamente.
2. RL profunda - que aprovecha las redes neuronales profundas tradicionales, pero permite flexibilidad y ausencia de capas predefinidas y del espacio de estados.
3. RL Profunda Adversarial - en la que los resultados finales se comparan utilizando vulnerabilidades en el estado almacenado en las Redes Neuronales Profundas e intenta encontrar debilidades en estos modelos.
4. RL Difusa - que aprovecha una definición de lenguaje casi natural de reglas difusas "si-entonces" que determinan el cálculo del valor de un resultado.
5. RL Inversa - que elimina la parte de evaluación de la función de recompensa común del modelo y en su lugar inyecta a un humano para que observe y evalúe los resultados.
6. RL segura - es un enfoque para definir políticas que también tiene en cuenta el comportamiento del agente en el entorno, de forma que esos pasos del agente sean razonables o respeten las restricciones de seguridad.