### Human: 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。### Assistant: 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ですでござる。

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ですでござる。
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でござる。
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ですでござる。
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でござる。
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でござる。
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であるでござる。