لو سمحت وصف الفئات الواسعة للتعلم التعزيزي (RL) داخل التعلم الآلي وما هي المشاكل التي يحاولون معالجتها.
Context:تعلّم التعزيز الارتباطي مهام التعلم التعزيزي الارتباطي 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 باستخدام شبكة عصبية عميقة وبدون تصميم فضاء 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 عدائي التعلم المعزز العميق العدائي هو مجال نشط للبحث في التعلم المعزز يركز على نقاط الضعف في السياسات المتعلمة. في هذا المجال البحثي، أظهرت بعض الدراسات في البداية أن سياسات التعلم التعزيزي عرضة للتلاعبات العدائية الغير محسوسة. بالرغم من انه تم اقتراح بعض الطرق للتغلب على هذه الحساسيات، في الدراسات الاخيرة اتضح ان هذه الحلول المقترحة بعيدة عن تقديم تمثيل دقيق للضعف الحالي لسياسات التعلم العميق.  تعلم التعزيز الغامض بتقديم استنتاج غامض في RL، يصبح تقريب دالة قيمة الدولة والعمل مع قواعد غامضة في الفضاء المستمر ممكن. شكل القواعد الغامضة "إذا" - "ثم" يجعل هذا النهج مناسب للتعبير عن النتائج في شكل قريب من اللغة الطبيعية. تمديد FRL مع قاعدة ضبابية التداخل يسمح باستخدام قواعد ضبابية متفرقة صغيرة الحجم للتأكيد على القواعد الأساسية (أهم قيمة عمل الدولة).  تعلم التعزيز العكسي في التعلم بالتعزيز العكسي (IRL) ، لا تُعطى وظيفة مكافأة. بدلًا من ذلك، يتم استنتاج دالة المكافأة بالنظر إلى سلوك ملاحظ من خبير. الفكرة هي ان نقلد السلوك الملاحظ، والذي عادة يكون افضل او قريب من افضل.  تعلم تعزيز آمن التعلم التعزيزي الآمن (SRL) يمكن تعريفه كعملية 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 بالتعزيز (بالإنجليزية: Reinforcement Learning) 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 مكافأة مكسورة.  وبالنظر لتنوع البيئات التي يمكن لل RL أن تعمل فيها، هناك مجموعة من الأساليب التي يمكن للعميل اتخاذها ويتم تصنيفها على نطاق واسع كستة من الأساليب المختلفة: واحد. RL المرتبط - يجمع 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 الحالة. 3. RL عميق معاد - حيث يتم مقارنة النتائج النهائية باستخدام نقاط الضعف في الحالة المخزنة في الشبكات العصبية العميقة ومحاولات العثور على نقاط الضعف في هذه النماذج. اربعة. RL غامض - الذي يستفيد من تعريف لغة شبه طبيعية لقواعد غامضة إذا-ثم التي تحدد حساب قيمة النتيجة. خمسة. RL عكسي - الذي يزيل جزء تقييم وظيفة المكافأة المشترك من النموذج وبدلا من ذلك يضيف بشرا 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.