機械学習における強化学習（RL）の大まかな分類と、それらがどのような問題に対処しようとしているのかを説明してください。
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側面を組み合わせたものである。連想強化学習課題では、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
ディープ強化学習は、状態空間を明示的に設計することなく、ディープ・ニューラル・ネットワークを用いて強化学習を拡張するアプローチである。Google DeepMindによるATARIゲームの学習により、深層強化学習またはエンドツーエンドの強化学習への注目が高まった。

敵対的深層強化学習
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である。この研究分野では当初、強化学習方針が敵対的な操作の影響を受けやすいことが示されていた。これらの脆弱性を克服する方法がいくつか提案されているが、最新の研究では、これらの提案された解決策は、深層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ている。

ファジィ強化学習
RLにファジィ推論を導入することで、連続空間のファジィルールで状態-行動値関数を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ている。ファジィルール補間でFRLを拡張することで、カーディナルルール（最も重要な状態アクション値）を強調するために、サイズを小さくした疎なファジィルールベースを使用することができる。

逆強化学習
逆強化学習（IRL）では、報酬関数は与えられない。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。このアイデアは、しばしば最適か最適に近い、観察された行動を模倣することである。

安全強化学習
安全強化学習(SRL)は、学習や展開の過程において、システムの妥当な性能を確保したり、安全制約を尊重したりすること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定義することができる。
強化学習は、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を通る潜在的な経路を理解することで、報酬を最大化するという目標を達成するための方針を計算する、問題空間や環境で動作する機械学習の分野である。

RLが動作することができる環境の多様性を考えると、エージェントが取ることができるアプローチの範囲があり、6つの異なるアプローチに大別される：
1.1.関連RL - 機械学習の伝統的な分類アプローチと、ランダムあるい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。
2.ディープRL - 伝統的なディープ・ニューラル・ネットワークを活用するが、柔軟性があり、レイヤーや状態空間があらかじめ定義されていない。
3.敵対的ディープRL - ディープ・ニューラル・ネットワークに保存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。
4.ファジィRL - 結果の値の計算を決定するif-thenファジィルールの自然言語に近い定義を活用する。
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。
6.安全なRL - エージェントの環境における振る舞いを考慮し、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。