أطلب منكم أن تصفوا الفئات الكبيرة من التعلم التعزيزي (RL) داخل التعلم الآلي و المشاكل الي يحاولوا يعالجوها.
Context:تَعْلِيمْ التَّعْزِيزْ المهام متعلقة بالتعزيز الارتباطي يجمعوا جوانب من المهام المتعلقة بالتعليم الآلي الرهانية ومهمات تصنيف أنماط التعلم المشرف عليها. في المهام التعليمية التعاونية، نظام التعلم يتفاعل في حلقة مغلقة مع البيئة.  التعلم القوي النهج هذا يمتد التعلم التعزيزي باستخدام شبكة عصبية عميقة وبدون تصميم فضاء الحالة بشكل صريح. العمل على تعلم ألعاب ATARI من قِبل Google DeepMind زاد الاهتمام بالتعلم التعزيزي العميق أو التعلم التعزيزي من نهاية إلى نهاية.  التعلّم المتعزّز العميق التعلّم القوي العدائي هو مجال نشط للبحث في التعلّم القوي يتركز على نقاط الضعف في السياسات المكتشفة. في مجال البحث هذا، بعض الدراسات ظهرت في البداية إن سياسات التعلم التعزيزي قابلة للتلاعبات العدائية غير الواضحة. في وقت ما تم اقتراح بعض الطرق لتغلب على هذه الحساسيات، في أحدث دراسات اتضح إن الحلول المقترحة هذي بعيدة عن توفير تمثيل دقيق للضعف الحالي لسياسات التعلم المتعزز العميقة.  تَعْلِمْ مْعَ التَّعْزِيزْ من خلال إدخال استنتاج غامض في RL، تقريب دالة قيمة الدولة والعمل مع قواعد غامضة في الفضاء المستمر يصير ممكن. النموذج "إذَا-إذَا" من قواعد غامضة يخلق نهج هذا مناسب للتعبير عن النتائج في شكل قريب من اللغة الطبيعية. توسيع FRL مع قاعدة ضبابية متداخلة يسمح باستخدام قواعد ضبابية متفرقة صغيرة الحجم لتأكيد القواعد الأساسية (الأهم القيم للعمل على الدولة).  التعلّم بالعكس في التعلم العكسي للتعزيز (IRL) ، ما فما وظيفة مكافأة. بالعكس، دالة المكافأة تُستنتج على سلوك مُلاحظ من خبير. الفكرة هي تقليد السلوك الملاحظ، واللي في الغالب هو المثالي أو قريب من المثالي.  التعلّم المُعزّز الآمن التعلّم المُعزّز الآمن (SRL) يُمكن تعريفه كعمليّة سياسات التعلّم اللي تُزيد من التوقّع في العائد في المشاكل اللي فيها مهمّة لضمان أداء نظام معقول و/أو احترام القيود على السلامة خلال عمليّات التعلّم و/أو النشر.
التعلم التعزيزي هو مجال من التعلم الآلي يشتغل في مساحة مشكلة أو بيئة حيث الوكيل أو خوارزمية التعلم التعزيزي، يستخدم فهم نتائج الاختبار الماضية والمسارات المحتملة من خلال البيئة لحساب سياسة تحل الهدف من المكافأة القصوى.  نظرا لتنوع البيئات الي يمكن ل RL ان يعمل فيها، فما مجموعة من الطرق الي يمكن للعميل ان ياخذها ويتم تصنيفها على نطاق واسع كستة طرق مختلفة: 1. RL مرتبط - واللي يجمع بين الطرق التقليدية لتصنيف التعلم الآلي مع التعلم الآلي على نتائج عشوائية، أو موزعة بشكل عشوائي. ثنين. ديب آر إل - يستخدم الشبكات العصبية العميقة التقليدية ولكنه يسمح بالمرونة وعدم وجود طبقات محددة مسبقا ومساحة الحالة. ثالثا. RL عميق متعارض - وين نتايج النهايه يتقارنوا باستخدام نقاط الضعف في الحالة المحفوظة في الشبكات العصبية العميقة ومحاولات للعثور على نقاط الضعف في النماذج. 4. RL غامض - يستخدم تعريف لغة طبيعية قريبة من قواعد غامضة إذا ثم يحدد حساب قيمة النتيجة. خمسة. RL العكسي - يزيل الجزء المشترك من تقييم وظيفة المكافأة من النموذج وبدلا من ذلك يضيف إنسان للاحتفاظ وتقييم النتائج. ستة. Safe RL - هو نهج لتعريف السياسات اللي ياخذ في الاعتبار سلوك الوكيل في البيئة، بحيث الخطوات الوكيل معقولة أو احترام القيود السلامة.