機械学習における強化学習（RL）の大まかな分類と、それらが解決しようとする問題点について教えてください。
連想強化学習
連想強化学習タスクは、確率的学習オートマトンタスクと教師あり学習パターン分類タスクの面を併せ持っている。連想強化学習タスクでは、学習システムは環境と閉ループで相互作用する。

深層強化学習
このアプローチは、ディープニューラルネットワークを使用し、状態空間を明示的に設計することなく強化学習を拡張するものなのだ。Google DeepMindによるATARIゲームの学習に関する研究は、深層強化学習またはエンドツーエンド強化学習への注目を集めた。

敵対的な深層強化学習
敵対的深層強化学習は、学習されたポリシーの脆弱性に焦点を当てた強化学習の活発な研究分野なのだ。この研究領域では、いくつかの研究が最初に、強化学習ポリシーが敵対的な操作の影響を受けやすいことを示した。これらの影響を克服するためにいくつかの方法が提案されてきたが、最新の研究では、これらの提案された解決策は、深い強化学習ポリシーの現在の脆弱性を正確に表現するには程遠いことが示された。

ファジィ強化学習
RLにファジィ推論を導入することで、連続空間の状態-動作値関数をファジィルールで近似することが可能になる。ファジィルールのIF - THEN形式は、自然言語に近い形で結果を表現するのに適したアプローチなのだ。FRLをファジィルール補間で拡張すると、カーディナルルール（最も重要な状態作用値）を強調するために、縮小されたスパースファジィルールベースを使用することができるのだ。

逆強化学習
逆強化学習（IRL）では、報酬関数が与えられない。その代わりに、専門家から観察された行動から報酬関数を推測する。この考え方は、観察された行動を模倣することであり、多くの場合、最適または最適に近い行動となる。

安全な強化学習
安全強化学習（SRL）は、学習や展開の過程で、合理的なシステム性能の確保や安全制約の尊重が重要な問題において、リターンの期待値を最大化する方針を学習するプロセスとして定義することができる。
強化学習とは、機械学習の一種で、問題空間や環境において、エージェントや強化学習アルゴリズムが、過去のテスト結果や環境中の潜在的な経路を理解して、報酬を最大化するという目標を解決するための方針を算出するものなのだ。

RLが活動できる環境が多様であることから、エージェントが取り得るアプローチも多様であり、大きく分けて6つのアプローチに分類される：
1.1.連想RL - 従来の機械学習による分類のアプローチと、ランダムまたは確率的に分布する結果に対する自動学習を組み合わせたものなのだ。
2.Deep RL - 従来のディープニューラルネットワークを活用するが、柔軟性があり、層や状態空間があらかじめ定義されていないのだ。
3.ディープニューラルネットワークに格納された状態の脆弱性を利用して最終結果を比較し、これらのモデルの弱点を見つけようとするものなのだ。
4.ファジーRL - 結果の値の計算を決定するif-thenファジールールの自然言語に近い定義を活用するのだ。
5.インバースRL：モデルの一般的な報酬関数評価部分を取り除き、代わりに結果を観察し評価する人間を注入するのだ。
6.安全なRL - 環境におけるエージェントの行動を考慮し、エージェントのステップが合理的であるか、安全な制約を尊重するようなポリシーを定義するアプローチなのだ。