لو سمحت وصف الفئات الواسعة للتعلم التعزيزي (RL) داخل التعلم الآلي وما هي المشاكل التي يحاولون معالجتها.
Context:تعلم التعزيز الارتباطي مهام التعلم التعزيزي التعاوني تجمع بين جوانب مهام التعلم الآلي العشوائي ومهمات تصنيف أنماط التعلم المشرف عليها. في مهام التعلم التعزيزي الارتباطي، يتفاعل نظام التعلم في حلقة مغلقة مع بيئته.  تعلم تعزيز عميق هذا النهج يمتد لتعلم التعزيز عن طريق استخدام شبكة عصبية عميقة وبدون تصميم مساحة الحالة بشكل صريح. العمل على تعلم ألعاب ATARI بواسطة Google DeepMind زاد الاهتمام بالتعلم التعزيزي العميق أو التعلم التعزيزي من نهاية إلى نهاية.  تعلم تعزيز عميق معاد 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. في حين تم اقتراح بعض الأساليب للتغلب على هذه الحساسيات، في الدراسات الأخيرة أظهر أن هذه الحلول المقترحة بعيدة عن توفير تمثيل دقيق للضعف الحالي لسياسات التعلم التعزيزي العميق.  تعلم التعزيز الغامض عن طريق إدخال استنتاج غامض في RL، يصبح تقريب دالة قيمة الدولة والعمل مع قواعد غامضة في الفضاء المستمر ممكن. شكل القواعد الغامضة IF - THEN يجعل هذا النهج مناسب للتعبير عن النتائج في شكل قريب من اللغة الطبيعية. توسيع FRL مع قاعدة ضبابية التداخل يسمح باستخدام قواعد ضبابية قليلة الحجم للتركيز على القواعد الأساسية (أهم قيمة عمل الدولة).  تعلم التعزيز العكسي في التعلم بالتعزيز العكسي (IRL) ، لا يتم إعطاء وظيفة مكافأة. بدلًا من ذلك، يتم استنتاج وظيفة المكافأة بالنظر إلى السلوك الملاحظ من خبير. الفكرة هي تقليد السلوك الملاحظ، والذي غالباً يكون الأمثل أو قريب من الأمثل.  تعلم تعزيز آمن التعلم التعزيزي الآمن (SRL) يمكن تعريفه على أنه عملية سياسات التعلم التي تعظيم توقع العائد 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 الوكيل أو خوارزمية التعلم التعزيزي، يستخدم فهم نتائج الاختبار السابقة والمسارات المحتملة من خلال البيئة لحساب سياسة تحل الهدف من المكافأة القصوى.  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 أساليب مختلفة: واحد. RL المرتبطة - والتي تجمع بين الأساليب التقليدية لتصنيف التعلم الآلي والتعلم الآلي على النتائج العشوائية أو الموزعة بشكل عشوائي. ثاني. ديب آر إل - الذي يستفيد من الشبكات العصبية العميقة التقليدية ولكنه يسمح بالمرونة وعدم وجود طبقات محددة مسبقاً ومساحة الدولة. ثلاثة. 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. أربعة. 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. Safe RL هو نهج لتعريف السياسات التي تأخذ في الاعتبار سلوك الوكيل في البيئة، بحيث تكون خطوات الوكيل معقولة أو تحترم قيود السلامة.