Décrire les grandes catégories d'apprentissage par renforcement (AR) au sein de l'apprentissage automatique et les problèmes qu'elles tentent de résoudre.
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.
L'apprentissage par renforcement est un domaine de l'apprentissage automatique qui fonctionne dans un espace ou un environnement problématique où l'agent ou l'algorithme d'apprentissage par renforcement utilise une compréhension des résultats des tests antérieurs et des chemins potentiels dans l'environnement pour calculer une politique qui résout l'objectif d'une récompense maximisée.

Compte tenu de la diversité des environnements dans lesquels l'apprentissage par renforcement peut fonctionner, l'agent peut adopter un certain nombre d'approches, que l'on peut schématiquement classer en six catégories différentes :
1. RL associé - qui combine les approches traditionnelles de classification de l'apprentissage automatique avec l'apprentissage automatisé sur des résultats aléatoires ou distribués de manière stochastique.
2. Deep RL - qui s'appuie sur les réseaux neuronaux profonds traditionnels mais permet une certaine flexibilité et une absence de couches prédéfinies et d'espace d'état.
3. RL deep adversarial - où les résultats finaux sont comparés en utilisant les vulnérabilités de l'état stocké dans les réseaux neuronaux profonds et en essayant de trouver des faiblesses dans ces modèles.
4. RL flou - qui tire parti d'une définition en langage quasi naturel des règles floues "si-alors" qui déterminent le calcul de la valeur d'un résultat.
5. RL inverse - qui supprime la partie évaluation de la fonction de récompense commune du modèle et injecte à la place un humain pour observer et évaluer les résultats.
6. Safe RL - il s'agit d'une approche de la définition des politiques qui prend également en compte le comportement de l'agent dans l'environnement, de manière à ce que les mesures prises par l'agent soient raisonnables ou respectent les contraintes de sécurité.
summarization
Apprentissage par renforcement associatif
Les tâches d'apprentissage par renforcement associatif combinent des facettes des tâches d'automates d'apprentissage stochastique et des tâches de classification des formes d'apprentissage supervisé. Dans les tâches d'apprentissage par renforcement associatif, le système d'apprentissage interagit en boucle fermée avec son environnement.

Apprentissage par renforcement profond
Cette approche étend l'apprentissage par renforcement en utilisant un réseau neuronal profond et sans concevoir explicitement l'espace d'état. Les travaux de Google DeepMind sur l'apprentissage des jeux ATARI ont attiré l'attention sur l'apprentissage par renforcement profond ou l'apprentissage par renforcement de bout en bout.

Apprentissage par renforcement profond adversarial
L'apprentissage par renforcement profond est un domaine de recherche actif dans l'apprentissage par renforcement, qui se concentre sur les vulnérabilités des politiques apprises. Dans ce domaine de recherche, certaines études ont initialement montré que les politiques d'apprentissage par renforcement sont susceptibles de faire l'objet de manipulations adverses imperceptibles. Bien que certaines méthodes aient été proposées pour surmonter ces vulnérabilités, les études les plus récentes ont montré que les solutions proposées sont loin de fournir une représentation précise des vulnérabilités actuelles des politiques d'apprentissage par renforcement profond.

Apprentissage par renforcement flou
L'introduction de l'inférence floue dans l'apprentissage par renforcement permet d'approximer la fonction de valeur état-action à l'aide de règles floues dans un espace continu. La forme IF - THEN des règles floues permet à cette approche d'exprimer les résultats sous une forme proche du langage naturel. L'extension du FRL avec l'interpolation de règles floues  permet d'utiliser des bases de règles floues éparses de taille réduite pour mettre l'accent sur les règles cardinales (valeurs d'état-action les plus importantes).

Apprentissage par renforcement inverse
Dans l'apprentissage par renforcement inverse (IRL), aucune fonction de récompense n'est donnée. Au lieu de cela, la fonction de récompense est déduite d'un comportement observé par un expert. L'idée est d'imiter le comportement observé, qui est souvent optimal ou proche de l'optimal.

Apprentissage par renforcement sécurisé
L'apprentissage par renforcement sécurisé (SRL) peut être défini comme le processus d'apprentissage de politiques qui maximisent l'espérance de rendement dans des problèmes où il est important d'assurer une performance raisonnable du système et/ou de respecter les contraintes de sécurité pendant les processus d'apprentissage et/ou de déploiement.
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