رجاءا وصف الفئات الواسعة من التعلم بالتعزيز (RL) داخل التعلم الآلي وما هي المشاكل التي يحاولون معالجتها.
Context:التعلم التعاوني مهام التعلم بالتعزيز الارتباطي يجمع بين جوانب مهام التعلم التلقائي العشوائي ومهام تصنيف أنماط التعلم المشرف عليها. في مهام التعلم التعزيزي الارتباطي، يتفاعل النظام التعلمي في حلقة مغلقة مع بيئته.  التعلم التعزيزي العميق هَذَا الأسلوب يَمْدَدُ التَّعَلُّمَ التَّعَزِّيَ عن طريق إستخدام شبكة عصبية عميقة وبدون تصميم فضاء الحالة بشكل صريح. العمل على تعلم ألعاب ATARI بواسطة Google DeepMind زاد الاهتمام بالتعزيز العميق للتعليم او التعزيز من نهاية الى نهاية.  التعلم التعزيزي العميق العدائي التعلم التعزيزي العميق العدائي هو مجال بحث نشط في التعلم التعزيزي يركز على نقاط الضعف في السياسات المتعلمة. في هذا المجال البحثي، أظهرت بعض الدراسات في البداية ان سياسات التعلم التعزيزي عرضة للتلاعبات الخصمية الغير مرئية. وبالرغم من ان بعض الطرق اقترحت للتغلب على هذه الحساسيات، ففي احدث دراسات اتضح ان هذه الحلول المقترحة بعيدة عن توفير تمثيل دقيق للمخاطر الحالية لسياسات التعلم العميق التعزيزي.  التعلّم بالتعزيز الغامض من خلال إدخال الاستنتاج الغامض في RL، يصبح تقريب دالة قيمة الدولة والعمل مع قواعد غامضة في الفضاء المستمر ممكن. شكل قواعد IF - THEN الغامضة يجعلها مناسبة للتعبير عن النتائج في شكل قريب من اللغة الطبيعية. توسيع FRL مع قاعدة الغامضة التداخل يسمح باستخدام قواعد قواعد غامضة متفرقة صغيرة الحجم للتأكيد على القواعد الأساسية (أهم قيم عمل الدولة).  التعلّم بالتعزيز العكسي في التعلم بالتعزيز العكسي (IRL) ، لا تُعطي أي وظيفة مكافأة. بدلًا من ذلك، تُستنتج دالة المكافأة بالنظر إلى سلوك مُلاحظ من خبير. الفكرة هي تقليد السلوك الملاحظ، والذي غالبًا ما يكون الأمثل أو قريب من الأمثل.  التعلّم الآمِن بالتعزيز التعلّم الـمُعزّز الآمن (SRL) يمكن تعريفه كعمليّة سياسات التعلّم التي تعزّز التوقّع بالعودة في المشاكل التي من المهم ضمان أداء النظام المعقول و/أو احترام قيود السلامة خلال عمليّات التعلّم و/أو النشر.
التعلم بالتعزيز هو مجال للتعلم الآلي الذي يعمل في مساحة مشكلة او بيئة حيث الوكيل او خوارزمية التعلم بالتعزيز ، يستخدم فهم نتائج الاختبار السابقة والمسارات المحتملة من خلال البيئة لحساب سياسة تحل الهدف من المكافأة المكثفة.  وبالنظر لتنوع البيئات التي يمكن ان تعمل فيها RL، هناك مجموعة من الأساليب التي يمكن للعميل اتباعها ويتم تصنيفها بشكل واسع كستة من الأساليب المختلفة: واحد. RL المرتبط - يجمع بين النهج التقليدي لتصنيف التعلم الآلي والتعلم الآلي على النتائج العشوائية او الموزعة بشكل عشوائي. اثنين. Deep RL --الذي يستخدم الشبكات العصبية العميقة التقليدية ولكنه يسمح بالمرونة وغياب طبقات محددة مسبقا ومساحة الحالة. ثالثاً. RL العميق العدائي - حيث تتم مقارنة النتائج النهائية باستخدام نقاط الضعف في الحالة المخزنة في الشبكات العصبية العميقة ومحاولات ايجاد نقاط الضعف في هذه النماذج. أربعة. RL غامض - الذي يستخدم تعريف لغة طبيعية قريبة من قواعد غامضة إذا-ثم التي تحدد حساب قيمة النتيجة. خمسة. RL العكسي - الذي يزيل جزء تقييم وظيفة المكافأة الشائعة من النموذج وبدلاً من ذلك يضيف بشري لمراقبة وتقييم النتائج. ستة. Safe RL -- هو نهج لتعريف السياسات التي تأخذ ايضا في الاعتبار سلوك الوكيل في البيئة، بحيث تكون خطوات الوكيل معقولة او تحترم قيود السلامة.