Bitte beschreibe die verschiedenen Arten von Reinforcement Learning (RL) innerhalb des maschinellen Lernens und welche Probleme sie lösen.
Please describe the broad classes of Reinforcement Learning (RL) within Machine Learning and what problems they attempt to address.
Reinforcement Learning is an area of Machine Learning that works in a problem space or environment where the agent or Reinforcement Learning algorithm, uses an understanding of the past test results and the potential paths through the environment to calculate a policy that solves for the goal of a maximized reward.

Given the variety of environments that RL can operate in, there are a range of approaches that the agent can take and are broadly categarized as six different approaches:
1. Associated RL - which combines traditional approaches of Machine Learning classification with the automated learning on random, or stochastically distributed results.
2. Deep RL - which leverages traditional deep neural networks but allows for flexibility and a lack of pre-defined layers and the state space.
3. Adversarial Deep RL - where end results are compared using vulnerabilities in state stored in Deep Neural Networks and attempts to find weaknesses in these models.
4. Fuzzy RL - which leverages a near natural language definition of if-then fuzzy rules which determine the calculation of the value of a result.
5. Inverse RL - which removes the common reward function evaluation part of the model and instead injects a human to observe and evalutate the results.
6. Safe RL - is an approach to defining policies that also takes into account the behavior of the agent in the envionment, such that those agent steps are reasonaable or respect safety constraints.
Reinforcement Learning ist ein Bereich des maschinellen Lernens, der in einem Problemraum oder einer Umgebung arbeitet, in der der Agent oder der Reinforcement Learning-Algorithmus ein Verständnis der vergangenen Testergebnisse und der möglichen Pfade durch die Umgebung nutzt, um eine Strategie zu berechnen, die das Ziel einer maximalen Belohnung verfolgt.

In Anbetracht der Vielfalt der Umgebungen, in denen RL eingesetzt werden kann, gibt es eine Reihe von Ansätzen, die der Agent verfolgen kann und die sich grob in sechs verschiedene Ansätze einteilen lassen:
1. Assoziiertes RL - kombiniert traditionelle Ansätze des maschinellen Lernens mit dem automatischen Lernen auf Basis zufälliger oder stochastisch verteilter Ergebnisse.
2. Deep RL - nutzt traditionelle tiefe neuronale Netze, ermöglicht aber Flexibilität und das Fehlen von vordefinierten Schichten und Zustandsräumen.
3. Adversarial Deep RL - hier werden die Endergebnisse mit Hilfe von Schwachstellen in den in Deep Neural Networks gespeicherten Zuständen verglichen und versucht, Schwachstellen in diesen Modellen zu finden.
4. Fuzzy RL - nutzt eine fast natürlichsprachliche Definition von Wenn-dann-Fuzzy-Regeln, die die Berechnung des Wertes eines Ergebnisses bestimmen.
5. Inverse RL - bei dieser Methode wird der übliche Teil des Modells, der die Belohnungsfunktion auswertet, entfernt und stattdessen ein Mensch eingesetzt, der die Ergebnisse beobachtet und auswertet.
6. Sicheres RL - ist ein Ansatz zur Festlegung von Richtlinien, der auch das Verhalten des Agenten in der Umgebung berücksichtigt, so dass die Schritte des Agenten vernünftig sind oder Sicherheitsvorgaben einhalten.
summarization
Assoziatives Verstärkungslernen
Aufgaben des assoziativen Verstärkungslernens vereinen Facetten von Aufgaben mit stochastischen Lernautomaten und Aufgaben mit überwachtem Lernen zur Klassifizierung von Mustern. Bei Aufgaben des assoziativen Verstärkungslernens interagiert das lernende System in einer geschlossenen Schleife mit seiner Umgebung.

Tiefes Verstärkungslernen
Dieser Ansatz erweitert das Reinforcement Learning, indem er ein tiefes neuronales Netzwerk verwendet, ohne den Zustandsraum explizit zu entwerfen. Die Arbeit von Google DeepMind zum Lernen von ATARI-Spielen hat die Aufmerksamkeit auf Deep Reinforcement Learning oder End-to-End Reinforcement Learning erhöht.

Adversariales tiefes Verstärkungslernen
Adversarial Deep Reinforcement Learning ist ein aktiver Forschungsbereich des Reinforcement Learning, der sich auf Schwachstellen von gelernten Strategien konzentriert. In diesem Forschungsbereich haben einige Studien zunächst gezeigt, dass die Strategien des Verstärkungslernens anfällig für unbemerkte gegnerische Manipulationen sind. Es wurden zwar einige Methoden vorgeschlagen, um diese Anfälligkeiten zu überwinden, aber in den jüngsten Studien hat sich gezeigt, dass diese vorgeschlagenen Lösungen weit davon entfernt sind, die aktuellen Schwachstellen der Strategien des tiefen Verstärkungslernens genau darzustellen.

Unscharfes Verstärkungslernen
Durch die Einführung von Fuzzy-Inferenz im RL wird es möglich, die Zustands-Aktions-Wertfunktion mit Fuzzy-Regeln im kontinuierlichen Raum zu approximieren. Durch die WENN-DANN-Form der Fuzzy-Regeln ist dieser Ansatz geeignet, die Ergebnisse in einer Form auszudrücken, die der natürlichen Sprache nahe kommt. Die Erweiterung von FRL um die Fuzzy-Regelinterpolation  ermöglicht die Verwendung von spärlichen Fuzzy-Regelbasen mit reduzierter Größe, um kardinale Regeln (die wichtigsten Zustandsaktionswerte) hervorzuheben.

Inverses Verstärkungslernen
Beim inversen Verstärkungslernen (IRL) wird keine Belohnungsfunktion vorgegeben. Stattdessen wird die Belohnungsfunktion aus einem beobachteten Verhalten von einem Experten abgeleitet. Die Idee ist, das beobachtete Verhalten zu imitieren, das oft optimal oder nahezu optimal ist.

Sicheres Verstärkungslernen
Sicheres Verstärkungslernen (Safe Reinforcement Learning, SRL) kann definiert werden als der Prozess des Lernens von Strategien, die die Renditeerwartung bei Problemen maximieren, bei denen es wichtig ist, während des Lern- und/oder Einsatzprozesses eine angemessene Systemleistung zu gewährleisten und/oder Sicherheitsauflagen zu beachten.
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