A função de valor is a key concept in aprendizado por reforço and teoria da decisão that helps an agent evaluate the potential future rewards of states or actions. It essentially assigns a valor numérico to each state (or action) based on the expected recompensa acumulada que um agente pode obter daquele estado ao longo do tempo.
Existem dois tipos principais de funções de valor:
- Função de Valor de Estado (V(s)): This function estimates the expected return (or cumulative reward) when starting from state s and following a certain policy (a set of rules or strategies for seleção de ações).
- Função de Valor de Ação (Q(s, a)): This function evaluates the expected return of taking action a in state s and then following a certain policy thereafter. It provides a more granular view by considering the immediate consequences of specific actions.
Value functions are crucial in reinforcement learning algorithms, such as Q-learning and value iteration, where the goal is to learn an política ótima that maximizes the total expected reward. By estimating the value of different states and actions, the agent can make informed decisions about which actions to take in pursuit of its objectives.
Em resumo, as funções de valor servem como uma ferramenta fundamental para avaliar os benefícios de longo prazo de várias escolhas, orientando os agentes na tomada de decisões ótimas em ambientes incertos.