Jọwọ ṣe apejuwe awọn kilasi gbooro ti Ẹkọ Ifarada (RL) laarin Ẹkọ Ẹrọ ati awọn iṣoro wo ni wọn gbiyanju lati koju.
Context:Ètò kíkọ́ nípa fífi ìbátan kún un Awọn iṣẹ-ṣiṣe ẹkọ ti o ni idaniloju ti o ni idaniloju darapọ awọn ẹya ti awọn iṣẹ-ṣiṣe ti ẹkọ ti o ni idaniloju ati awọn iṣẹ-ṣiṣe ti a ṣe abojuto awọn ilana ẹkọ. Nínú iṣẹ́ kíkọ́ tí a fi àpapọ̀ àfikún ṣe, ètò kíkọ́ máa ń bá àyíká rẹ̀ lò ní ìsopọ̀.  Ẹ̀kọ́ tí ó jinlẹ̀ Ọ̀nà yìí ń mú kí kíkọ́ tí ó ń mú kí ó lágbára sí i pẹ̀lú lílo ẹ̀rọ-ìmọ̀ ọpọlọ tí ó jinlẹ̀ àti láìsí dídánilẹ́kọ̀ọ́ àyè ipò. Iṣẹ́ tí Google DeepMind ṣe lórí kíkọ́ àwọn eré ATARI mú kí àfiyèsí sí kíkọ́ tí ó jinlẹ̀ tàbí kíkọ́ tí ó jinlẹ̀ láti ìparí dé ìparí pọ̀ sí i.  Ìkóra-ẹni-nípasẹ̀ ìkóra-ẹni-nípasẹ̀ ìfipábánilójú Ẹ̀kọ́ tí ó jinlẹ̀ tí a fi àtakò múlẹ̀ jẹ́ àgbègbè tí ó wà ní ìgbésẹ̀ nínú ìwádìí nínú ẹ̀kọ́ tí a fi àtakò múlẹ̀ tí ó dá lórí àwọn ibi tí àwọn ìlànà tí a ti kọ́ wà. Ní àgbègbè ìwádìí yìí, àwọn ìwádìí kan fi hàn ní ìbẹ̀rẹ̀ pé àwọn ìlànà ìdánilẹ́kọ̀ọ́ nípa fífi ìdánilẹ́kọ̀ọ́ fúnni lókun máa ń jẹ́ kó rọrùn láti ṣe àwọn àdàkàdekè tí kò hàn síta. Bó tilẹ̀ jẹ́ pé àwọn ọ̀nà kan ti wà tí wọ́n ti dábàá láti borí àwọn ìṣòro yìí, àwọn ìwádìí tí wọ́n ṣe lẹ́nu àìpẹ́ yìí ti fi hàn pé àwọn ojútùú tí wọ́n dábàá yìí kò lè fi hàn ní pàtó bí àwọn ìlànà ìdánilẹ́kọ̀ọ́ tó jinlẹ̀ ṣe ní àwọn kùdìẹ̀-kudiẹ tó wà nísinsìnyí.  Ẹ̀kọ́ tí a fi àfikún ìmúninímọ́ ṣe Nípa lílo ìparí tí kò ṣe kedere nínú RL, fífi àwọn ìlànà tí kò ṣe kedere ṣe àfiwé iṣẹ́ iye-ìṣe-ìpínlẹ̀ nínú àyè tí ó tẹ̀síwájú di ohun tí ó ṣeé ṣe. Awọn IF - ki o si fọọmu ti fuzzy ofin ṣe yi ona ti o dara fun sisọ awọn esi ni a fọọmu sunmọ si adayeba ede. Fífa FRL pẹ̀lú Fuzzy Rule Interpolation jẹ́ kó ṣeé ṣe láti lo àwọn ìlànà-ìpilẹ̀ ìlànà fuzzy tí kò pọ̀ tó láti tẹnu mọ́ àwọn ìlànà pàtàkì (àwọn iye tí ó ṣe pàtàkì jùlọ fún ìgbésẹ̀-ìpínlẹ̀).  Ìdánilójú ìdánilójú ìdánilójú Nínú ẹ̀kọ́ tí a fi àyípadà fúnni ní ìdánilójú (IRL), a kò fúnni ní iṣẹ́ èrè kankan. Kàkà bẹ́ẹ̀, iṣẹ́ èrè náà ni wọ́n fi ń sọ̀rọ̀ nípa ìwà tí ògbógi kan ń hù. Ohun tó wà lọ́kàn wọn ni pé kí wọ́n máa fara wé ohun tí wọ́n ti kíyè sí, èyí tó sábà máa ń dára jù lọ tàbí tó máa ń sún mọ́ ibi tó dára jù lọ.  Ètò ìdánilẹ́kọ̀ọ́ tí kò léwu Ẹ̀kọ́ tí ó dá lórí ààbò (SRL) lè jẹ́ ìtumọ̀ bí ètò ètò ìdánilẹ́kọ̀ọ́ tí ó ń mú kí ìfojúsójú àtúnṣe pọ̀ sí i nínú àwọn ìṣòro tí ó ṣe pàtàkì láti rí i dájú wípé iṣẹ́ tí ó tọ̀nà ti ètò náà àti/tàbí kí ó bọ̀wọ̀ fún àwọn ìkápá ààbò lásìkò ìdánilẹ́kọ̀ọ́ àti/tàbí ìgbésẹ̀.
Ẹ̀kọ́ tí a fi àfikún agbára kọ́ jẹ́ àgbègbè Ẹ̀kọ́ Ẹ̀rọ tí ó ń ṣiṣẹ́ nínú àyè ìṣòro tàbí àyíká níbi tí aṣojú tàbí Alugorítìmu Ẹ̀kọ́ tí a fi àfikún agbára kọ́, ń lo òye àwọn àbájáde àyẹ̀wò tí ó ti kọjá àti àwọn ipa ọ̀nà tí ó ṣeé ṣe ní àyíká láti ṣírò ìlànà tí ó yanjú fún ète èrè tí ó pọ̀jù.  Fun orisirisi awọn ayika ti RL le ṣiṣẹ ninu, nibẹ ni o wa kan ibiti o ti awọn ọna ti awọn oluranlowo le ya ati ki o ti wa ni broadly categorized bi mefa o yatọ si ọna: 1. Àwọn ohun tó ń ṣẹlẹ̀ RL ti o ni nkan ṣe - eyiti o darapọ awọn ọna ibile ti iṣakojọpọ Ẹkọ Ẹrọ pẹlu ẹkọ adaṣe lori laileto, tabi awọn abajade pinpin stochastically. Ìkejì. Deep RL - eyi ti o nlo awọn nẹtiwọọki nẹtiwọọki ti o jinlẹ ti aṣa ṣugbọn o fun laaye fun irọrun ati aini awọn ipele ti a ti ṣalaye tẹlẹ ati aaye ipinle. Ìkẹta. Adversarial Deep RL - nibi ti a ṣe afiwe awọn abajade ipari nipa lilo awọn ailagbara ni ipinle ti o fipamọ ni Awọn nẹtiwọọki Neural Deep ati awọn igbiyanju lati wa awọn ailagbara ninu awọn awoṣe wọnyi. 4. àwọn nǹkan mìíràn. Fuzzy RL - eyi ti o nlo itumọ ede ti o sunmọ ti awọn ofin fuzzy ti o pinnu iṣiro iye ti abajade kan. Ìkarùn-ún Inverse RL - eyi ti o yọ apakan igbelewọn iṣẹ ere ti o wọpọ ti awoṣe ati dipo fifun eniyan lati ṣe akiyesi ati ṣe ayẹwo awọn abajade. Ìkẹfà. Safe RL - jẹ ọna lati ṣalaye awọn ilana ti o tun ṣe akiyesi ihuwasi ti oluranlowo ni ayika, iru pe awọn igbesẹ oluranlowo wọnyẹn jẹ oye tabi bọwọ fun awọn idiwọn aabo.