強化学習では、価値関数は、特定の状態または状態アクションペアのポリシーの予想される長期報酬の推定値を提供します。対照的に、ポリシーは、エージェントが取るアクションと状態または状態行動のペアを直接マップします。

値関数を使用して、ポリシーの各州で予想される長期報酬を最大化するアクションを選択することにより、ポリシーを導き出すことができます。一方、最初に値関数を計算することなく、ポリシーを直接学習することもできます。これはポリシーの最適化と呼ばれます。

一般に、値関数を使用してポリシーの選択を導くことは、多くの強化学習問題に人気のある効果的なアプローチです。ただし、高次元的または連続的な状態アクションスペースの場合、ポリシーの最適化はより計算的に効率的でスケーラブルになる場合があります。

最終的に、値機能ベースまたはポリシー最適化アプローチを使用することの選択は、強化学習問題の詳細と利用可能な計算リソースに依存します。
In reinforcement learning, a value function provides an estimate of the expected long-term reward of a policy in a given state or state-action pair. In contrast, a policy directly maps states or state-action pairs to actions to be taken by an agent. 

A value function can be used to derive a policy by selecting actions that maximize the expected long-term reward at each state in the policy. On the other hand, a policy may also be learned directly without first computing a value function. This is known as policy optimization.

In general, using a value function to guide policy selection is a popular and effective approach for many reinforcement learning problems. However, for high-dimensional or continuous state-action spaces, policy optimization may be more computationally efficient and scalable. 

Ultimately, the choice between using a value-function-based or policy optimization approach will depend on the specifics of the reinforcement learning problem and the computational resources available.