لو سمحت وصف الفئات العريضة للتعلم بالتعزيز (RL) داخل التعلم الآلي وما هي المشاكل اللي بيحاولوا معالجتها.
Context:التعلم بالتعزيز الارتباطي بتجمع مهام التعلم التعزيزي التعاوني بين جوانب مهام التعلم الآلي العشوائي ومهمات تصنيف أنماط التعلم المشرف عليها. في مهام التعلم التعزيزية الارتباطية، بيتفاعل نظام التعلم في حلقة مغلقة مع بيئته.  تعلم تعزيز عميق النهج ده بيوصل التعلم بتعزيز عن طريق استخدام شبكة عصبية عميقة وبدون تصميم مساحة الحالة بشكل صريح. عمل تعلم ألعاب ATARI بواسطة Google DeepMind زاد الاهتمام بالتعلم التعزيزي العميق أو التعلم التعزيزي من النهاية إلى النهاية.  تعلم التعزيز العميق الخصم التعلم التعزيزي العميق المعادي هو مجال نشط للبحث في التعلم التعزيزي اللي بتركز على نقاط الضعف في السياسات المتعلمة. في مجال البحث ده، أظهرت شوية دراسات في البداية إن سياسات التعلم التعزيزي عرضة للتلاعبات المعادية اللي مش ممكن تتلاحظ. في وقت ما اتقترحت شوية طرق عشان تتغلب على الحساسيات دي، اتبين في الدراسات الأخيرة إن الحلول اللي اتقترحتها دي بعيدة عن توفير تمثيل دقيق للضعف الحالي لسياسات التعلم العميق بتعزيز.  تعلم التعزيز الغامض عن طريق إدخال استنتاج غامض في RL، يصبح تقريب دالة قيمة الدولة والعمل مع قواعد غامضة في الفضاء المستمر ممكن. شكل قواعد IF - THEN الغامضة بيعمل النهج ده مناسب للتعبير عن النتائج في شكل قريب من اللغة الطبيعية. بيسمح توسيع FRL بتدخل القاعدة الغامضة باستخدام قواعد قواعد غامضة قليلة الحجم لتأكيد القواعد الأساسية (أهم قيم عمل الدولة).  تعلم التعزيز العكسي في التعلم بالتعزيز العكسي (IRL) ، ما بتتعطىش وظيفة مكافأة. بدل كده، بيتم استنتاج وظيفة المكافأة بالنظر إلى السلوك الملاحظ من خبير. الفكرة هي تقليد السلوك الملاحظ، واللي غالبًا ما يكون الأمثل أو قريب من الأمثل.  تعلم التعزيز الآمن يمكن تعريف التعلم بتعزيز الآمن (SRL) على إنه عملية سياسات التعلم اللي بتزيد من توقع العائد في المشاكل اللي مهم فيها ضمان أداء النظام المعقول و/أو احترام قيود السلامة خلال عمليات التعلم و/أو النشر.
التعلم التعزيزي هو مجال من مجالات التعلم الآلي اللي بيشتغل في مساحة مشكلة أو بيئة حيث يستخدم العميل أو خوارزمية التعلم التعزيزي فهم نتائج الاختبار السابقة والمسارات المحتملة من خلال البيئة لحساب سياسة تحل الهدف من المكافأة القصوى.  وبالنظر لتنوع البيئات اللي ممكن تعمل فيها RL، في مجموعة من الأساليب اللي ممكن يستخدمها الوكيل وبتتم تصنيفها بشكل واسع على أنها ستة أساليب مختلفة: واحد. RL المرتبطة - اللي بتجمع بين الأساليب التقليدية لتصنيف التعلم الآلي والتعلم الآلي على نتائج عشوائية أو موزعة بشكل عشوائي. ٢. Deep RL - اللي بيستفيد من الشبكات العصبية العميقة التقليدية بس بيسمح بالمرونة وعدم وجود طبقات محددة مسبقًا ومساحة الحالة. ٣. Adversarial Deep RL - حيث يتم مقارنة النتائج النهائية باستخدام نقاط الضعف في الحالة المخزنة في الشبكات العصبية العميقة ومحاولات العثور على نقاط الضعف في النماذج دي. ٤. Fuzzy RL - اللي بيستفيد من تعريف لغة شبه طبيعية لقواعد فازي إذا-ثم اللي بتحدد حساب قيمة النتيجة. خمسة. RL العكسي - اللي بيزيل جزء تقييم وظيفة المكافأة الشائع من النموذج وبدلًا من كده بيضخ إنسان لمراقبة وتقييم النتائج. ستة. Safe RL - هو نهج لتعريف السياسات اللي بردو بتأخذ في الاعتبار سلوك الوكيل في البيئة، بحيث تكون خطوات الوكيل دي معقولة أو بتحترم قيود السلامة.