कृपया मशीन लर्निंग के भीतर रीइन्फोर्समेंट लर्निंग (आरएल) की व्यापक कक्षाओं का वर्णन करें और वे किन समस्याओं को दूर करने का प्रयास करते हैं।साहचर्य सुदृढीकरण सीखना
साहचर्य सुदृढीकरण सीखने के कार्य स्टोकेस्टिक लर्निंग ऑटोमेटा कार्यों और पर्यवेक्षित शिक्षण पैटर्न वर्गीकरण कार्यों के पहलुओं को जोड़ते हैं। साहचर्य सुदृढीकरण सीखने के कार्यों में, सीखने की प्रणाली अपने पर्यावरण के साथ एक बंद लूप में बातचीत करती है। [36]

गहन सुदृढीकरण सीखना
यह दृष्टिकोण एक गहरे तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करके और राज्य स्थान को स्पष्ट रूप से डिजाइन किए बिना सुदृढीकरण सीखने का विस्तार करता है। [37] Google डीपमाइंड द्वारा अटारी गेम सीखने पर किए गए काम ने डीप रीइन्फोर्समेंट लर्निंग या एंड-टू-एंड रीइन्फोर्समेंट लर्निंग पर ध्यान बढ़ाया। [38]

प्रतिकूल गहरी सुदृढीकरण सीखने
एडवर्सेरियल डीप रीइन्फोर्समेंट लर्निंग, रीइन्फोर्समेंट लर्निंग में अनुसंधान का एक सक्रिय क्षेत्र है, जो सीखी हुई नीतियों की कमजोरियों पर ध्यान केंद्रित करता है। इस शोध क्षेत्र में कुछ अध्ययनों ने शुरू में दिखाया कि सुदृढीकरण सीखने की नीतियां अगोचर प्रतिकूल जोड़-तोड़ के लिए अतिसंवेदनशील हैं। [39] [40] [41] जबकि इन संवेदनशीलताओं को दूर करने के लिए कुछ तरीकों का प्रस्ताव किया गया है, हाल के अध्ययनों में यह दिखाया गया है कि ये प्रस्तावित समाधान गहन सुदृढीकरण सीखने की नीतियों की वर्तमान कमजोरियों का सटीक प्रतिनिधित्व प्रदान करने से बहुत दूर हैं। [42]

फ़ज़ी रीइन्फोर्समेंट लर्निंग
आरएल में फ़ज़ी इंफ़ेक्शन की शुरुआत करके, [43] निरंतर स्थान में फ़ज़ी नियमों के साथ स्टेट-एक्शन वैल्यू फ़ंक्शन का अनुमान लगाना संभव हो जाता है। IF - अस्पष्ट नियमों का रूप इस दृष्टिकोण को प्राकृतिक भाषा के करीब के रूप में परिणामों को व्यक्त करने के लिए उपयुक्त बनाता है। फ़ज़ी रूल इंटरपोलेशन [44] के साथ एफआरएल का विस्तार, कार्डिनल नियमों (सबसे महत्वपूर्ण राज्य-कार्रवाई मूल्यों) पर जोर देने के लिए कम आकार के विरल फ़ज़ी रूल-बेस के उपयोग की अनुमति देता है।

उलटा सुदृढीकरण सीखना
व्युत्क्रम सुदृढीकरण सीखने (IRL) में, कोई इनाम समारोह नहीं दिया जाता है। इसके बजाय, एक विशेषज्ञ द्वारा देखे गए व्यवहार को देखते हुए इनाम समारोह का अनुमान लगाया जाता है। यह विचार देखे गए व्यवहार की नकल करना है, जो अक्सर इष्टतम या इष्टतम के करीब होता है। [45]

सुरक्षित सुदृढीकरण सीखना
सुरक्षित सुदृढीकरण सीखने (SRL) को सीखने की नीतियों की प्रक्रिया के रूप में परिभाषित किया जा सकता है जो समस्याओं में वापसी की अपेक्षा को अधिकतम करता है जिसमें उचित प्रणाली प्रदर्शन सुनिश्चित करना और/या सीखने और/या परिनियोजन प्रक्रियाओं के दौरान सुरक्षा बाधाओं का सम्मान करना महत्वपूर्ण है। 46]
Reinforcement learning (RL) encompasses a variety of approaches that attempt to address different problems in machine learning. Some of these approaches include:

1. Policy Improvement learning - These tasks combine Stochastic learning automata tasks with supervised learning patterns. In these tasks, the learning system engages in a closed loop conversation with its environment.

2. Deep Reinforcement learning - This perspective extends Reinforcement learning by using deep neural networks and by designing the state space explicitly. Work done by Google DeepMind on Atari game learning has increased focus on end-to-end reinforcement learning.

3. Adversarial Deep Reinforcement learning - This is an active area of research in the field of reinforcement learning that focuses on strengthening learning policies' weaknesses. It has been shown that policy learning in reinforcement learning is sensitive to adversarial disturbances.

4. Fuzzy Reinforcement learning - Starting with Fuzzy Inference, continuous state-space-action-value function approximations at arbitrary locations can be estimated. The extension of Fuzzy ART to Fuzzy ARTMAP with fuzzy rule interpolation allows for the use of compact, rare, fuzzy rule-based representations to emphasize critical rules (most important state-action values), a cardinal feature for compactly representing reinforcement learning. 

5. Inverse Reinforcement learning - In IRL, no reward function is given. Instead, the expert is shown the behavior to be imitated, and an inferred reward function is used to reproduce the expert's behavior.

6. Safe Reinforcement learning - SRL can be defined as a process for defining learning policies that maximize the expected return in problems while ensuring that the appropriate system performance is guaranteed and/or respects safety constraints during the learning and/or deployment processes.