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表す2つの異なる方法です。

値関数は、州または州のアクションペアからの予想される長期報酬へのマッピングです。特定の状態から、または特定の措置を講じた後、予想される将来の報酬を推定します。値関数を使用して、最も高い期待値につながるアクションを選択することにより、最適なポリシーを決定できます。

ポリシーとは、州から行動へのマッピングであり、特定の状態で行われるアクションを表します。ポリシーは、エージェントの動作を定義し、決定論的または確率的である可能性があります。強化学習の目標は、時間の経過とともに予想される累積報酬を最大化する最適なポリシーを見つけることです。

要約すると、値関数は、状態にある、または訴訟を起こすことの予想される報酬を推定しますが、ポリシーは特定の状態で行われるアクションを定義します。
In reinforcement learning, a value function and a policy are two different ways to represent the optimal behavior of an agent in an environment.

A value function is a mapping from states or state-action pairs to expected long-term reward. It estimates the expected future reward starting from a given state or after taking a given action in a state. The value function can be used to determine the optimal policy by selecting the action that leads to the highest expected value.

A policy is a mapping from states to actions, representing the action to be taken in a given state. A policy defines the behavior of the agent and can be deterministic or stochastic. The goal of reinforcement learning is to find the optimal policy that maximizes the expected cumulative reward over time.

In summary, the value function estimates the expected reward of being in a state or taking an action, while the policy defines the action to be taken in a given state.