Context: Dalam tugas pembelajaran penguatan asosiatif, sistem pembelajaran berinteraksi dalam lingkaran tertutup dengan lingkungannya. Pembelajaran penguatan mendalam Pendekatan ini memperluas pembelajaran penguatan dengan menggunakan jaringan saraf dalam dan tanpa secara eksplisit merancang ruang keadaan. Pekerjaan pembelajaran permainan ATARI oleh Google DeepMind meningkatkan perhatian pada pembelajaran penguatan mendalam atau pembelajaran penguatan ujung-ke-ujung. Pembelajaran penguatan mendalam yang berlawanan adalah bidang penelitian aktif dalam pembelajaran penguatan yang berfokus pada kerentanan kebijakan yang dipelajari. Dalam bidang penelitian ini, beberapa penelitian awalnya menunjukkan bahwa kebijakan pembelajaran penguatan rentan terhadap manipulasi yang tidak dapat dipahami. Sementara beberapa metode telah diusulkan untuk mengatasi kerentanan ini, dalam penelitian terbaru telah ditunjukkan bahwa memberikan solusi ini jauh dari representasi ruang saraf dalam dan tanpa secara eksplisit merancang kebijakan ruang keadaan. Dengan menerapkan aturan penguatan yang lebih baik dari aturan penguatan yang lebih baik, dapat memberikan nilai yang lebih baik untuk meningkatkan kinerja dalam proses pembelajaran yang lebih baik. Dengan menerapkan aturan penguatan yang lebih baik dari aturan penguatan yang lebih baik saat ini, dapat memberikan nilai yang lebih baik untuk meningkatkan kinerja dalam proses pembelajaran yang lebih lanjut. Dengan menerapkan aturan penguatan yang lebih baik dari aturan penguatan yang lebih lanjut, dapat memberikan nilai yang lebih baik untuk meningkatkan kinerja dalam proses pembelajaran yang lebih lanjut. Dengan menerapkan aturan penguatan yang lebih aman (RRLS) atau aturan penguatan yang diberikan dalam bentuk yang lebih dekat, dapat memberikan nilai yang lebih baik untuk meningkatkan kinerja dalam proses pembelajaran yang lebih lanjut.

Silakan jelaskan kelas-kelas luas dari Reinforcement Learning (RL) dalam Machine Learning dan masalah apa yang mereka coba atasi.

Pembelajaran penguatan adalah area Pembelajaran Mesin yang bekerja dalam ruang masalah atau lingkungan di mana agen atau algoritma Pembelajaran penguatan, menggunakan pemahaman hasil tes masa lalu dan jalur potensial melalui lingkungan untuk menghitung kebijakan yang memecahkan tujuan hadiah maksimal. Mengingat berbagai lingkungan yang dapat dioperasikan RL, ada berbagai pendekatan yang dapat diambil agen dan secara luas dikategorikan sebagai enam pendekatan yang berbeda: 1. RL Terkait - yang menggabungkan pendekatan tradisional klasifikasi Pembelajaran Mesin dengan pembelajaran otomatis pada hasil acak, atau didistribusikan secara stokastik. 2. RL Dalam - yang memanfaatkan jaringan saraf tradisional tetapi memungkinkan fleksibilitas dan kurangnya lapisan yang telah ditentukan sebelumnya dan ruang keadaan. 3. RL Adversarial - di mana hasil akhir dibandingkan dengan kerentanan dalam keadaan yang disimpan dalam Jaringan Dalam dan upaya untuk menemukan kelemahan dalam model ini. 4. RL Fuzzy - yang merupakan definisi bahasa alami yang dapat digunakan oleh agen dalam untuk menentukan apakah hasil yang dapat diukur adalah bagian dari kebijakan yang dapat diukur dan nilai yang dapat diukur. 6. RL Aman - yang menggabungkan pendekatan klasifikasi Pembelajaran Mesin tradisional dengan pembelajaran otomatis pada hasil acak, atau hasil yang didistribusikan secara stokastik. 5.