値関数は、エージェントが特定の状態または一連の状態に存在し、特定のアクションをとることから受け取ることができる予想される長期報酬を表します。環境の状態と、エージェントが取ることができるさまざまなアクションの価値に関する情報を提供します。値関数を学習する目標は、予想される長期報酬を最大化する最適なポリシーを見つけることです。

一方、ポリシーとは、エージェントが取るべき状態から行動へのマッピングです。これは、エージェントが従うために、特定の状態を取得するアクションを選択するためのルールまたはアルゴリズムです。ポリシーは本質的にエージェントの動作であり、エージェントがその環境とどのように相互作用するかを決定します。
A value function represents the expected long-term reward that an agent can receive from being in a particular state, or a series of states, and taking certain actions. It provides information about the state of the environment and the value of different actions that the agent can take. The goal of learning a value function is to find the optimal policy that maximizes the expected long-term reward.

A policy, on the other hand, is a mapping from states to actions that the agent should take. It is a rule or algorithm that the agent follows to select the action to take in a given state. A policy is essentially the behavior of the agent, and it determines how the agent interacts with its environment.