إزا بتريد وصف الفئات العريضة من التعلم بالتعزيز (RL) داخل التعلم الآلي وأي مشاكل بيحاولوا معالجتها.
Context:التعلم بالتعزيز الارتباطي مهام التعلم بالتعزيز الارتباطي بتجمع جوانب من مهام التعلم الآلي العشوائي ومهمات تصنيف أنماط التعلم المشرف عليها. في مهام التعلم التعزيزي الجماعي، نظام التعلم بيتفاعل في حلقة مغلقة مع بيئته.  تعلم التعزيز العميق هالمنهج بيطلع التعلم بتعزيز عن طريق شبكة عصبية عميقة وبدون تصميم مساحة الحالة بشكل صريح. العمل على تعلم ألعاب ATARI من قبل Google DeepMind زاد الاهتمام بالتعلم التعزيزي العميق أو التعلم التعزيزي من نهاية إلى نهاية.  تعلم التعزيز العميق المعادي التعلم التعزيزي العميق العدائي مجال نشط للبحث في التعلم التعزيزي اللي بتركز على نقاط الضعف في السياسات المتعلمة. في مجال البحث دا، في شوية دراسات أظهرت في البداية إن سياسات التعلم التعزيزي قابلة للتلاعبات الخصومية اللي ما بتتلاحظ. بالرغم من إنه تم اقتراح بعض الأساليب للتغلب على هذه الحساسيات، في أحدث دراسات تبين إن الحلول المقترحة بعيدة عن توفير تمثيل دقيق من نقاط الضعف الحالية في سياسات التعلم العميق بتعزيز.  تعلم التعزيز الغامض عن طريق إدخال استنتاج غامض في RL، تقريب دالة قيمة الدولة-الإجراء مع قواعد غامضة في الفضاء المستمر بيكون ممكن. شكل القواعد الغامضة إذا وبعدين بيجعل هالمنهج مناسب للتعبير عن النتائج في شكل قريب من اللغة الطبيعية. تمديد FRL مع تفاصيل القاعدة الغامضة بيسمح باستخدام قواعد قواعد غامضة قليلة الحجم لتأكيد القواعد الأساسية (أهم قيمة عمل الحالة).  تعلم التعزيز العكسي في التعلم بالتعزيز العكسي (IRL) ، ما في وظيفة مكافأة. بدلًا من كدا، بتتخلص وظيفة المكافأة بالنظر إلى سلوك مُلاحظ من خبير. الفكرة هيي نسخ السلوك الملاحظ، واللي غالبًا يكون أحسن أو قريب من أحسن.  تعلم التعزيز الآمن التعلم بالتعزيز الآمن (SRL) بيقدر يعرف على إنه عملية سياسات التعلم اللي بتزيد التوقعات بالعودة في المشاكل اللي مهم فيها ضمان أداء نظام معقول و/أو احترام قيود السلامة خلال عمليات التعلم و/أو النشر.
التعلم بالتعزيز هيي مجال التعلم الآلي اللي بيشتغل في مساحة مشكلة أو بيئة حيث العميل أو خوارزمية التعلم بالتعزيز، بيستخدم فهم نتائج الاختبار السابقة والطرق المحتملة من خلال البيئة لحساب سياسة بتحل الهدف من المكافأة المكثفة.  بالنظر لتنوع البيئات اللي ممكن تعمل فيها RL، في مجموعة من الأساليب اللي ممكن يتبناها الوكيل وبتتصنف بشكل واسع على ستة أساليب مختلفة: 1. RL المرتبطة - اللي بتجمع بين الأساليب التقليدية لتصنيف التعلم الآلي والتعلم الآلي على نتائج عشوائية أو موزعة بشكل عشوائي. 2. Deep RL - اللي بيستفيد من الشبكات العصبية العميقة التقليدية بس بيسمح بالمرونة وعدم وجود طبقات محددة مسبقا ومساحة الحالة. 3. Adversarial Deep RL - وين بيتم مقارنة النتائج النهائية باستخدام نقاط الضعف في الحالة المخزنة في الشبكات العصبية العميقة ومحاولات لإيجاد نقاط الضعف في النماذج. 4. RL غامض - اللي بيستفيد من تعريف لغة شبه طبيعية لقواعد غامضة إذا بعدين اللي بتحدد حساب قيمة النتيجة. خمسة. RL عكسية - اللي بتزيل الجزء المشترك لتقييم وظيفة المكافأة من النموذج وبدلاً من كده بتضيف إنسان للاحتفاظ بالنتائج وتقييمها. ستة Safe RL - هو نهج لتعريف السياسات اللي بردو بتأخذ بعين الاعتبار سلوك الوكيل في البيئة، بحيث تكون خطوات الوكيل دي معقولة أو بتحترم قيود السلامة.