Descreva as classes gerais de aprendizagem por reforço (RL) no âmbito da aprendizagem de máquina e os problemas que tentam resolver.
Aprendizagem por reforço associativo As tarefas de aprendizagem por reforço associativo combinam facetas de tarefas de aprendizagem automática estocástica e tarefas de classificação de padrões de aprendizagem supervisionados. Em vez disso, em tarefas de aprendizagem por reforço associativo, o sistema de aprendizagem interage em um loop fechado com seu ambiente. Aprendizagem por reforço profundo Esta abordagem estende a aprendizagem por reforço usando uma rede neural profunda e sem projetar explicitamente o espaço de estado. O trabalho sobre aprendizagem de jogos ATARI pelo Google DeepMind aumentou a atenção à aprendizagem por reforço profundo ou aprendizagem por reforço de ponta a ponta. Aprendizagem por reforço profundo adversária Aprendizagem por reforço profunda adversária é uma área ativa de pesquisa em aprendizagem por reforço focada em vulnerabilidades de políticas aprendidas. Nesta área de pesquisa, alguns estudos inicialmente mostraram que as políticas de aprendizagem por reforço são suscetíveis a manipulações adversárias imperceptíveis. Enquanto alguns métodos foram propostos para superar essas suscetividades, nos estudos mais recentes foi mostrado que essas soluções são uma representação muito distante de uma rede neural profunda e sem projetar explicitamente o espaço de estados. O trabalho sobre aprendizagem por jogo ATARI jogos ATARI pelo Google DeepMind aumentou a atenção à aprendizagem por aprendizagem por reforço profundo pelo trabalho no aprendizagem por aprendizagem por reforço associativo. O uso de jogos ATARI pelo Google DeepMind (Fundance) O uso de regras de regras de aprendizagem por reforço de segurança é uma forma segura, que muitas vezes é uma forma de reforço, que permite uma idéia a utilização de forma de forma de segurança é possível, ao máximo, ao invulando a aplicação de regras de forma de regras de segurança e a introdução de forma de forma de segurança é possível, é o mais próxima, como a não se aproximar a partir de regras de regras de regras de aprendizagem de aprendizagem de reforço de forma de forma de segurança, que é o mais próxima, o mais adequado, o uso de forma de forma de segurança e a não é possível, como
Aprendizagem por Reforço é uma área de Aprendizagem de Máquina que trabalha em um espaço ou ambiente de problema onde o agente ou algoritmo de Aprendizagem por Reforço, usa uma compreensão dos resultados de testes passados e os caminhos potenciais através do ambiente para calcular uma política que resolve o objetivo de uma recompensa maximizada. Dada a variedade de ambientes em que a RL pode operar, há uma série de abordagens que o agente pode tomar e são amplamente categorizadas como seis abordagens diferentes: 1.