Human: 연관 강화 학습
연관 강화 학습 작업은 확률론적 학습 오토마타 작업과 지도 학습 패턴 분류 작업의 측면을 결합한 것입니다. 연관 강화 학습 작업에서 학습 시스템은 환경과 폐쇄 루프 방식으로 상호 작용합니다.[36]

심층 강화 학습
이 접근 방식은 심층 신경망을 사용하고 상태 공간을 명시 적으로 설계하지 않고 강화 학습을 확장합니다.[37] 구글 딥마인드의 아타리 게임 학습 작업은 심층 강화 학습 또는 종단 간 강화 학습에 대한 관심을 높였습니다.[38]

적대적 심층 강화 학습
적대적 심층 강화 학습은 학습 된 정책의 취약성에 초점을 맞춘 강화 학습의 활발한 연구 영역입니다. 이 연구 분야에서 일부 연구는 초기에 강화 학습 정책이 감지할 수 없는 적대적 조작에 취약하다는 것을 보여주었습니다.[39][40][41] 이러한 취약성을 극복하기 위해 몇 가지 방법이 제안되었지만, 가장 최근의 연구에서는 이러한 제안된 솔루션이 심층 강화 학습 정책의 현재 취약성을 정확하게 표현하지 못하는 것으로 나타났습니다.[42]

퍼지 강화 학습
RL에 퍼지 추론을 도입함으로써[43] 연속 공간에서 퍼지 규칙으로 상태-행동 값 함수를 근사화하는 것이 가능해집니다. 퍼지 규칙의 IF - THEN 형식은 자연어에 가까운 형태로 결과를 표현하는 데 적합합니다. 퍼지 규칙 보간[44]으로 FRL을 확장하면 크기가 축소된 희소 퍼지 규칙 기반을 사용하여 기본 규칙(가장 중요한 상태-행동 값)을 강조할 수 있습니다.

역 강화 학습
역 강화 학습(IRL)에서는 보상 함수가 주어지지 않습니다. 대신 전문가가 관찰한 행동이 주어지면 보상 함수가 추론됩니다. 이 아이디어는 종종 최적 또는 최적에 가까운 관찰된 행동을 모방하는 것입니다.[45]

안전 강화 학습
안전 강화 학습(SRL)은 학습 및/또는 배포 과정에서 합리적인 시스템 성능을 보장하고/또는 안전 제약을 준수하는 것이 중요한 문제에서 기대 수익을 극대화하는 정책을 학습하는 프로세스로 정의할 수 있습니다[46]. 
머신 러닝 내 강화 학습(RL)의 광범위한 분류와 해당 학습이 해결하려는 문제에 대해 설명해 주세요. 

Assistant: 강화 학습은 에이전트 또는 강화 학습 알고리즘이 문제 공간 또는 환경에서 작동하는 머신 러닝의 한 영역으로, 과거 테스트 결과와 환경을 통과하는 잠재적 경로에 대한 이해를 사용하여 최대 보상이라는 목표를 위해 해결하는 정책을 계산합니다.

RL이 작동할 수 있는 환경이 다양하기 때문에 에이전트가 취할 수 있는 접근 방식은 다양하며 크게 6가지 접근 방식으로 분류할 수 있습니다:
1. 연관 RL - 머신 러닝 분류의 전통적인 접근 방식과 무작위 또는 확률적으로 분산된 결과에 대한 자동 학습을 결합한 방식입니다.
2. 심층 RL - 기존의 심층 신경망을 활용하지만 유연성과 사전 정의된 레이어 및 상태 공간의 부족을 허용합니다.
3. 적대적 심층 신경망 - 심층 신경망에 저장된 상태의 취약점을 사용하여 최종 결과를 비교하고 이러한 모델에서 약점을 찾으려고 시도합니다.
4. 퍼지 RL - 결과 값의 계산을 결정하는 if-then 퍼지 규칙에 대한 자연어에 가까운 정의를 활용합니다.
5. 역 RL - 모델에서 일반적인 보상 함수 평가 부분을 제거하고 대신 사람을 투입하여 결과를 관찰하고 평가합니다.
6. 안전 RL - 환경 내 에이전트의 행동도 고려하여 에이전트 단계가 합리적이거나 안전 제약을 준수하도록 정책을 정의하는 접근 방식입니다.</s>