強化学習では、バリュー関数とポリシーは、環境内のエージェントの最適な動作を決定するための2つの異なるアプローチです。

値関数とは、特定の状態になったり、特定の措置を講じることから、エージェントが受け取ることができる予想される報酬の尺度です。エージェントは、値関数を使用して、取ることができる各アクションの予想される報酬を評価し、最高の報酬につながるアクションを選択します。

一方、ポリシーとは、州から行動へのマッピングです。ポリシーは、各アクションの予想される報酬を評価することなく、エージェントが各州で取るべきアクションを直接指定します。ポリシーは決定論的である可能性があります。つまり、常に各状態を単一のアクションにマッピングするか、確率的です。つまり、各状態をアクション上の確率分布にマッピングします。

要約すると、値関数は、特定の状態で特定のアクションを取ることの予想される報酬を評価するために使用されるツールであり、ポリシーは、エージェントが報酬を最大化するために州から行動を取るべき行動への直接マッピングです。
In reinforcement learning, a value function and a policy are two different approaches to determining the optimal behavior for an agent in an environment.

A value function is a measure of the expected reward an agent can receive from being in a particular state or taking a particular action. The agent uses the value function to evaluate the expected reward of each action it could take and choose the action that leads to the highest reward.

A policy, on the other hand, is a mapping from states to actions. The policy directly specifies the action that an agent should take in each state, without evaluating the expected reward of each action. A policy can be deterministic, meaning it always maps each state to a single action, or stochastic, meaning it maps each state to a probability distribution over actions.

In summary, the value function is a tool used to evaluate the expected reward of taking a particular action in a particular state, while a policy is a direct mapping from states to actions that an agent should take to maximize its reward.