Tafadhali kuelezea madarasa pana ya Kuimarisha Learning (RL) ndani ya Machine Learning na nini matatizo wao kujaribu kushughulikia.
Context:Kujifunza kuimarisha ushirika Kazi ya kujifunza ya kuimarisha ya ushirika huchanganya pande za kazi za automatiki za kujifunza stochastic na kazi za uainishaji wa muundo wa kujifunza ulioangaliwa. Katika kazi za kujifunza kuimarisha, mfumo wa kujifunza huingiliana katika kitanzi kilichofungwa na mazingira yake.  Kujifunza kwa kuimarisha kina Mbinu hii huongeza reinforcement kujifunza kwa kutumia mtandao wa kina neuronal na bila wazi kubuni nafasi hali. Kazi juu ya kujifunza ATARI michezo na Google DeepMind kuongezeka makini na kujifunza kina kuimarisha au mwisho-kwa-mwisho kuimarisha kujifunza.  Adversarial kina kuimarisha kujifunza Adversarial kina reinforcement kujifunza ni eneo hai ya utafiti katika reinforcement kujifunza kulenga udhaifu wa sera kujifunza. Katika eneo hili utafiti baadhi ya masomo awali ilionyesha kwamba sera ya kuimarisha kujifunza ni nyeti kwa manipulations unnoticeable adverse. Wakati baadhi ya mbinu wamekuwa mapendekezo ya kushinda susceptibilities haya, katika masomo ya hivi karibuni imeonekana kuwa ufumbuzi mapendekezo haya ni mbali na kutoa uwakilishi sahihi wa udhaifu wa sasa wa sera ya kujifunza kina kuimarisha.  Fuzzy kuimarisha kujifunza Kwa kuanzisha fuzzy inference katika RL, approximating hali-action thamani kazi na fuzzy sheria katika kuendelea nafasi inakuwa inawezekana. IF - KISHA fomu ya sheria fuzzy kufanya mbinu hii yanafaa kwa kueleza matokeo katika fomu karibu lugha ya asili. Upanuzi wa FRL na Fuzzy Rule Interpolation inaruhusu matumizi ya kupunguzwa kwa ukubwa wa misingi ya sheria ya fuzzy ili kusisitiza sheria za msingi (maadili muhimu zaidi ya hatua ya hali).  Inverse kuimarisha kujifunza Katika reverse reinforcement learning (IRL), hakuna kazi ya malipo inayotolewa. Badala yake, malipo kazi ni inferred kutokana na tabia aliona kutoka mtaalam. Wazo ni kuiga tabia inayoonekana, ambayo mara nyingi ni bora au karibu na bora.  Mafunzo salama ya kuimarisha Kujifunza salama kuimarisha (SRL) inaweza kufafanuliwa kama mchakato wa kujifunza sera kwamba kuongeza matarajio ya kurudi katika matatizo ambayo ni muhimu kuhakikisha utendaji wa mfumo wa busara na / au kuheshimu vikwazo vya usalama wakati wa kujifunza na / au kupelekwa michakato.
Kuimarisha Learning ni eneo la Machine Learning kwamba kazi katika tatizo nafasi au mazingira ambapo wakala au Kuimarisha Learning algorithm, anatumia uelewa wa matokeo ya mtihani uliopita na njia ya uwezo kwa njia ya mazingira ya mahesabu ya sera ambayo hutatua kwa lengo la malipo maximized.  Kutokana na aina ya mazingira ambayo RL inaweza kufanya kazi katika, kuna mbalimbali ya mbinu kwamba wakala anaweza kuchukua na ni pana categorized kama sita mbinu tofauti: 1. Kufanya kazi Associated RL - ambayo inachanganya mbinu za jadi za uainishaji wa Mafunzo ya Mashine na ujifunzaji wa kiotomatiki juu ya matokeo ya nasibu, au yaliyotengwa. 2. Kufanya kazi. Deep RL - ambayo leverages jadi kina mitandao neuronal lakini inaruhusu kwa ajili ya kubadilika na ukosefu wa tabaka predefined na nafasi hali. 3. Kufanya kazi. Adversarial Deep RL - ambapo matokeo ya mwisho ni ikilinganishwa kwa kutumia udhaifu katika hali kuhifadhiwa katika Deep Mitandao Neural na majaribio ya kupata udhaifu katika mifano hii. 4. Fuzzy RL - ambayo leverages karibu asili lugha ufafanuzi wa kama-kisha fuzzy sheria ambayo kuamua hesabu ya thamani ya matokeo. 5. Kufanya maamuzi Inverse RL - ambayo huondoa sehemu ya kawaida ya tathmini ya kazi ya tuzo ya mfano na badala yake huingiza mwanadamu kutazama na kutathmini matokeo. 6. Kufanya nini? Salama RL - ni mbinu ya kufafanua sera ambayo pia inachukua katika akaunti ya tabia ya wakala katika mazingira, kama vile hatua hizo wakala ni busara au kuheshimu vikwazo usalama.