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値関数の学習と強化学習のポリシーの違いは何ですか？
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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。