لو سمحت وصف فئات واسعة من التعلم التعزيزي (RL) داخل التعلم الآلي وأي مشاكل يحاولوا معالجتها.
Context:التعلم التعزيزي الارتباطي مهام التعلم التعزيزي الترافقي بتجمع بين جوانب مهام التعلم الآلي العشوائي ومهمات تصنيف أنماط التعلم المشرف عليها. في مهام التعلم التعزيزي الجماعي، نظام التعلم يتفاعل في حلقة مغلقة مع بيئته.  التعلم بتعزيز عميق هاد النهج بيطلع التعلم بتعزيز عن طريق استخدام شبكة عصبية عميقة وبدون تصميم مساحة الحالة بشكل صريح. العمل على تعلم ألعاب ATARI بواسطة جوجل ديبمايند زاد من الاهتمام بالتعلم التعزيزي العميق أو التعلم التعزيزي من النهاية إلى النهاية.  التعلم بتعزيز عميق عدائي التعلم التعزيزي العميق المعادي هو مجال بحث نشط في التعلم التعزيزي يركز على نقاط الضعف في السياسات المتعلمة. في مجال البحث دا، بعض الدراسات أظهرت في البداية ان سياسات التعلم التعزيزي عرضة للتلاعبات العدائية الغير محسوسة. في حين تم اقتراح بعض الطرق للتغلب على هذه الحساسيات، في أحدث الدراسات اتبين ان الحلول المقترحة بعيدة عن توفير تمثيل دقيق للمخاطر الحالية لسياسات التعلم العميق بتعزيز.  تعلم التعزيز الغامض عن طريق إدخال استنتاج غامض في RL، تقريب دالة قيمة الدولة والعمل مع قواعد غامضة في الفضاء المستمر يصبح ممكنا. شكل القواعد الغامضة IF - THEN يجعلها مناسبة للتعبير عن النتائج في شكل قريب من اللغة الطبيعية. تمديد FRL مع قاعدة التأثير الغامضة يسمح باستخدام قواعد قواعد غامضة متفرقة بحجم مخفض للتأكيد على القواعد الأساسية (أهم قيمة عمل الحالة).  التعلم بالتعزيز العكسي في التعلم بالتعزيز العكسي (IRL) ، ما في وظيفة مكافأة. بدلًا من كده، دالة المكافأة مستنتجة بالنظر إلى السلوك الملاحظ من خبير. الفكرة هي تقليد السلوك الملاحظ، واللي غالبًا ما يكون الأمثل أو قريب من الأمثل.  تعلم التعزيز الآمن التعلم بتعزيز آمن (SRL) ممكن يعرف على أنه عملية سياسات التعلم اللي بتزيد التوقعات للعودة في المشاكل اللي فيها من المهم ضمان أداء نظام معقول و/أو احترام قيود السلامة خلال عمليات التعلم و/أو النشر.
التعلم بالتعزيز هو مجال من مجالات التعلم الآلي الذي يعمل 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 المكافأة القصوى.  بالنظر لتنوع البيئات اللي ممكن تعمل فيها RL، في مجموعة من الطرق اللي ممكن يستخدمها الوكيل وبتصنف بشكل واسع على ستة طرق مختلفة: 1. RL المرتبطة - واللي بتجمع بين الأساليب التقليدية لتصنيف التعلم الآلي والتعلم الآلي على نتائج عشوائية، أو موزعة بشكل عشوائي. 2. Deep RL - اللي بيعتمد على الشبكات العصبية العميقة التقليدية بس بيسمح بالمرونة وعدم وجود طبقات محددة مسبقاً ومساحة الحالة. 3. Adversarial Deep RL - حيث يتم مقارنة النتائج النهائية باستخدام نقاط الضعف في الحالة المخزنة في الشبكات العصبية العميقة ومحاولات للعثور على نقاط الضعف في هذه النماذج. 4. RL غامض - اللي بيعتمد على تعريف لغة شبه طبيعية لقواعد غامضة إذا-ثم اللي بتحدد حساب قيمة النتيجة. خمسة. RL العكسي - اللي بيخلص جزء تقييم وظيفة المكافأة الشائع من النموذج وبدلاً منه يضيف إنسان لمراقبة وتقييم النتائج. ستة Safe RL - هو نهج لتعريف السياسات اللي بيعتبر ايضاً عن سلوك الوكيل في البيئة، بحيث تكون خطوات الوكيل معقولة او تحترم قيود السلامة.