Hieronder volgt een instructie die een taak beschrijft, gekoppeld aan een input die verdere context biedt. Schrijf een antwoord dat het verzoek op de juiste manier afvult.

### Instructie:
Wat is het verschil tussen het leren van een waardefunctie en een beleid om leren te versterken?

###

### Antwoord:
Wat is het verschil tussen het leren van een waardefunctie en een beleid om leren te versterken?
Bij het versterken van het leren, een waarde functie geeft een schatting van de verwachte langetermijn beloning van een beleid in een bepaalde staat of staat-actie paar. In tegenstelling, een beleid direct kaarten staten of state-action paren aan acties die worden genomen door een agent. Een waarde functie kan worden gebruikt om een beleid af te leiden door het selecteren van acties die de verwachte langetermijnbeloning bij elke staat in het beleid maximaliseren. Aan de andere kant, een beleid kan ook direct worden geleerd zonder eerste computing een waarde functie. Dit is bekend als beleidsoptimalisatie. In het algemeen, het gebruik van een waarde functie om beleidsselectie te leiden is een populaire en effectieve aanpak voor vele versterking leerproblemen. Echter, voor high-dimensionale of continue state-action ruimtes, beleidsoptimalisatie kan meer computationeel efficiënt en schaalbaar zijn. Uiteindelijk, de keuze tussen het gebruik van een waarde-functionele of beleidsoptimalisatie benadering zal afhangen van de specifieke eigenschappen van de versterking leerprobleem en de computationele middelen beschikbaar.
Hieronder volgt een instructie die een taak beschrijft, gekoppeld aan een input die verdere context biedt. Schrijf een antwoord dat het verzoek op de juiste manier afvult.

### Instructie:
Wat is het verschil tussen het leren van een waardefunctie en een beleid om leren te versterken?

###

### Antwoord:
Bij het versterken van het leren, een waarde functie geeft een schatting van de verwachte langetermijn beloning van een beleid in een bepaalde staat of staat-actie paar. In tegenstelling, een beleid direct kaarten staten of state-action paren aan acties die worden genomen door een agent. Een waarde functie kan worden gebruikt om een beleid af te leiden door het selecteren van acties die de verwachte langetermijnbeloning bij elke staat in het beleid maximaliseren. Aan de andere kant, een beleid kan ook direct worden geleerd zonder eerste computing een waarde functie. Dit is bekend als beleidsoptimalisatie. In het algemeen, het gebruik van een waarde functie om beleidsselectie te leiden is een populaire en effectieve aanpak voor vele versterking leerproblemen. Echter, voor high-dimensionale of continue state-action ruimtes, beleidsoptimalisatie kan meer computationeel efficiënt en schaalbaar zijn. Uiteindelijk, de keuze tussen het gebruik van een waarde-functionele of beleidsoptimalisatie benadering zal afhangen van de specifieke eigenschappen van de versterking leerprobleem en de computationele middelen beschikbaar.