मजबुतीकरण शिक्षण हे मशीन लर्निंगचे एक क्षेत्र आहे जे समस्येच्या जागेत किंवा वातावरणामध्ये कार्य करते जेथे एजंट किंवा मजबुतीकरण शिक्षण अल्गोरिदम, मागील चाचणी परिणामांची आणि पर्यावरणाद्वारे संभाव्य मार्गांची समज वापरते जेणेकरून जास्तीत जास्त बक्षीस मिळविण्याच्या उद्देशाने धोरणाची गणना केली जाते.  आरएलमध्ये कार्य करू शकणार्या पर्यावरणाची विविधता लक्षात घेता, एजंट घेऊ शकणार्या अनेक पध्दती आहेत आणि मोठ्या प्रमाणात सहा वेगवेगळ्या पध्दतींमध्ये वर्गीकृत केले आहेतः १. असोसिएटेड आरएल - जे मशीन लर्निंग वर्गीकरणाच्या पारंपारिक पध्दतींना यादृच्छिक किंवा स्टोकास्टिकली वितरित परिणामांवर स्वयंचलित शिक्षणासह जोडते. २. डीप आरएल - जे पारंपारिक खोल न्यूरल नेटवर्कचा लाभ घेते परंतु लवचिकता आणि पूर्व-परिभाषित थर आणि राज्य जागेचा अभाव परवानगी देते. ३. विरोधी डीप आरएल - जेथे डीप न्यूरल नेटवर्क्समध्ये साठवलेल्या स्थितीतील असुरक्षितता वापरून अंतिम परिणामांची तुलना केली जाते आणि या मॉडेलमध्ये कमकुवतपणा शोधण्याचा प्रयत्न केला जातो. ४. फजी आरएल - जे जवळजवळ नैसर्गिक भाषेच्या परिभाषाचा फायदा घेते जर-तर फजी नियम जे परिणामाच्या मूल्याची गणना निर्धारित करतात. पाच. उलट आरएल - जे मॉडेलच्या सामान्य बक्षीस फंक्शन मूल्यांकन भागाला काढून टाकते आणि त्याऐवजी परिणामांचे निरीक्षण आणि मूल्यांकन करण्यासाठी मनुष्याला इंजेक्ट करते. ६. सेफ आरएल - धोरणे परिभाषित करण्याचा एक दृष्टीकोन आहे जो पर्यावरणामध्ये एजंटच्या वर्तनाचा देखील विचार करतो, जेणेकरून त्या एजंट पावले वाजवी असतील किंवा सुरक्षा निर्बंधांचा आदर करतील.
कृपया मशीन लर्निंगमध्ये मजबुतीकरण शिक्षण (आरएल) च्या विस्तृत वर्गांचे वर्णन करा आणि ते कोणत्या समस्या सोडविण्याचा प्रयत्न करतात.
Context:असोसिएटिव्ह मजबुतीकरण शिक्षण असोसिएटिव्ह रीइनफोर्समेंट लर्निंग टास्कमध्ये स्टोकेस्टिक लर्निंग ऑटोमॅट टास्क आणि पर्यवेक्षित लर्निंग पॅटर्न वर्गीकरण टास्कचे पैलू एकत्रित केले जातात. असोसिएटिव्ह रीइनफोर्समेंट लर्निंग टास्कमध्ये, लर्निंग सिस्टम त्याच्या वातावरणाशी बंद लूपमध्ये संवाद साधते.  सखोल मजबुतीकरण शिक्षण हा दृष्टिकोन खोल न्यूरल नेटवर्कचा वापर करून आणि राज्य जागेची स्पष्टपणे रचना न करता मजबुतीकरण शिक्षण वाढवते. गुगल डीपमाइंडने ATARI गेम शिकण्यावर केलेले काम, सखोल मजबुतीकरण शिक्षण किंवा एंड-टू-एंड मजबुतीकरण शिक्षणाकडे लक्ष वेधून घेतले.  विरोधक गहन मजबुतीकरण शिक्षण विरोधी गहन मजबुतीकरण शिक्षण हे मजबुतीकरण शिक्षणातील संशोधनाचे एक सक्रिय क्षेत्र आहे जे शिकलेल्या धोरणांच्या असुरक्षिततेवर लक्ष केंद्रित करते. या संशोधनाच्या क्षेत्रात काही अभ्यास सुरुवातीला दर्शवतात की मजबुतीकरण शिक्षण धोरणे अदृश्य विरोधी हस्तक्षेपांसाठी संवेदनशील आहेत. या संवेदनशीलतेवर मात करण्यासाठी काही पद्धती प्रस्तावित केल्या गेल्या आहेत, परंतु सर्वात अलीकडील अभ्यासात असे दिसून आले आहे की या प्रस्तावित उपाय हे सखोल मजबुतीकरण शिक्षण धोरणांच्या सध्याच्या असुरक्षिततेचे अचूक प्रतिनिधित्व प्रदान करण्यापासून दूर आहेत.  अस्पष्ट मजबुतीकरण शिक्षण आरएलमध्ये फजी निष्कर्ष आणून, सतत जागेत फजी नियमांसह राज्य-क्रिया मूल्य फंक्शनचे अंदाजे करणे शक्य होते. IF - THEN फजी नियमांच्या स्वरूपात हा दृष्टिकोन नैसर्गिक भाषेच्या जवळच्या स्वरूपात परिणाम व्यक्त करण्यासाठी योग्य आहे. फजी नियम इंटरपोलेशनसह एफआरएलचा विस्तार केल्याने कार्डिनल नियमांवर (सर्वात महत्वाचे राज्य-क्रिया मूल्ये) भर देण्यासाठी कमी आकाराच्या विरळ फजी नियम-बेसचा वापर करण्यास अनुमती मिळते.  उलट मजबुतीकरण शिक्षण उलटा मजबुतीकरण शिक्षण (IRL) मध्ये, कोणतेही बक्षीस फंक्शन दिलेले नाही. त्याऐवजी, बक्षीस फंक्शन तज्ज्ञांकडून निरीक्षण केलेल्या वर्तनाचा आधार घेत आहे. निरीक्षण केलेल्या वर्तनाची नक्कल करणे ही कल्पना आहे, जी बर्याचदा इष्टतम किंवा इष्टतमच्या जवळ असते.  सुरक्षित मजबुतीकरण शिक्षण सुरक्षित मजबुतीकरण शिक्षण (एसआरएल) ही शिक्षण धोरणांची प्रक्रिया म्हणून परिभाषित केली जाऊ शकते जी समस्यांमध्ये परताव्याची अपेक्षा जास्तीत जास्त करते ज्यात प्रणालीची वाजवी कार्यक्षमता सुनिश्चित करणे आणि / किंवा शिक्षण आणि / किंवा उपयोजन प्रक्रियेदरम्यान सुरक्षा निर्बंधांचा आदर करणे महत्वाचे आहे.