عافاك وصف الفئات الواسعة من التعلم بالتعزيز (RL) داخل التعلم الآلي وأي مشاكل يحاولون معالجتها.
Context:التعلّم بالتعزيز الارتباطي تدمج مهام التعلم بالتعزيز الارتباطي جوانب من مهام التعلم الآلي العشوائي ومهمات تصنيف أنماط التعلم الخاضعة للإشراف. في المهام التعلمية التعاونية، يتفاعل النظام التعلمي في حلقة مغلقة مع بيئته.  التعلم العميق بتعزيز يمتد هذا النهج على التعلم بالتعزيز باستخدام شبكة عصبية عميقة وبدون تصميم مساحة الحالة بشكل صريح. العمل على تعلم ألعاب ATARI من قبل Google DeepMind زاد الاهتمام بالتعلم العميق للتعزيز أو التعلم التعزيزي من نهاية إلى نهاية.  التعلم العميق بتعزيز الخصم التعلم العميق بالتعزيز العدائي هو مجال نشط للبحث في التعلم بالتعزيز يركز على نقاط الضعف في السياسات المتعلمة. في هذا المجال البحثي، أظهرت بعض الدراسات في البداية أن سياسات التعلم التعزيزي عرضة للتلاعبات الخصومية غير الواضحة. في حين تم اقتراح بعض الأساليب للتغلب على هذه الحساسيات، فقد تبين في الدراسات الأخيرة أن هذه الحلول المقترحة بعيدة عن توفير تمثيل دقيق للضعف الحالي لسياسات التعلم العميق بتعزيز.  التعلم بتعزيز غامض من خلال إدخال الاستدلال الغامض في RL، يصبح تقريب دالة قيمة الدولة والعمل بالقواعد الغامضة في الفضاء المستمر ممكنًا. إن شكل القواعد الغامضة IF - THEN يجعلها مناسبة للتعبير عن النتائج في شكل قريب من اللغة الطبيعية. ويتيح توسيع FRL مع التدخل في القاعدة الغامضة استخدام قواعد قواعد غامضة متفرقة بحجم مخفض للتأكيد على القواعد الأساسية (أهم قيمة للعمل على الدولة).  التعلّم من خلال التعزيز العكسي في التعلم بالتعزيز العكسي (IRL) ، لا توجد وظيفة مكافأة. بدلاً من ذلك، يتم استنتاج دالة المكافأة بالنظر إلى السلوك الملاحظ من خبير. والفكرة هي محاكاة السلوك الملاحظ، والذي غالباً ما يكون الأمثل أو القريب من الأمثل.  التعلّم المُعزّز الآمن يمكن تعريف التعلم بتعزيز الآمن (SRL) على أنه عملية سياسات التعلم التي تزيد من التوقع بالعودة في المشاكل التي يكون فيها من المهم ضمان أداء النظام المعقول و/أو احترام قيود السلامة خلال عمليات التعلم و/أو النشر.
التعلم بالتعزيز هو منطقة من التعلم الآلي التي تعمل في مساحة مشكلة أو بيئة حيث الوكيل أو خوارزمية التعلم بالتعزيز، يستخدم فهم نتائج الاختبار السابقة والمسارات المحتملة من خلال البيئة لحساب سياسة تحل الهدف من مكافأة أقصى.  وبالنظر إلى مجموعة متنوعة من البيئات التي يمكن أن تعمل فيها RL، فهناك مجموعة من الأساليب التي يمكن للوكيل اتخاذها وتصنف بشكل عام على أنها ستة من الأساليب المختلفة: 1. يجمع بين النهج التقليدية لتصنيف التعلم الآلي والتعلم الآلي على النتائج العشوائية أو الموزعة بشكل عشوائي. 2. الشبكات العصبية العميقة (بالإنجليزية: Deep RL) هي الشبكة العصبية العميقة التقليدية، ولكنها تسمح بالمرونة وعدم وجود طبقات محددة مسبقًا ومساحة الحالة. 3. حيث يتم مقارنة النتائج النهائية باستخدام نقاط الضعف في الحالة المخزنة في الشبكات العصبية العميقة ومحاولات العثور على نقاط الضعف في هذه النماذج. 4. غامض RL - الذي يستفيد من تعريف لغة شبه طبيعية لقواعد غامضة إذا-ثم التي تحدد حساب قيمة النتيجة. 5. RL العكسي - والذي يزيل الجزء المشترك من تقييم وظيفة المكافأة من النموذج وبدلا من ذلك يضيف إنسان لمراقبة وتقييم النتائج. 6. Safe RL - هو نهج لتعريف السياسات التي تأخذ في الاعتبار أيضًا سلوك الوكيل في البيئة، بحيث تكون خطوات الوكيل تلك معقولة أو تحترم قيود السلامة.