Dina learning reinforcement, fungsi nilai nyadiakeun perkiraan tina reward jangka panjang diperkirakeun tina hiji kawijakan dina kaayaan atawa pasangan aksi kaayaan. Sabalikna, kawijakan langsung peta nagara atawa pasangan aksi kaayaan ka tindakan anu bakal dilaksanakeun ku hiji agén. fungsi nilai bisa dipaké pikeun ngahasilkeun kawijakan ku milih tindakan nu maximize kawijakan jangka panjang diperkirakeun dina unggal kaayaan dina kawijakan. Di sisi séjén, kawijakan ogé bisa diajar langsung tanpa kahiji ngitung fungsi nilai. Ieu katelah optimasi kawijakan. umumna, ngagunakeun fungsi nilai pikeun pituduh pilihan kawijakan mangrupakeun pendekatan populér jeung éféktif pikeun loba masalah learning reinforcement. pikeun spasi diménsi tinggi atawa kontinyu kaayaan-aksi, optimasi komputasi bisa jadi leuwih efisien jeung scalable. Tapi pamustunganana, pilihan antara hiji kawijakan dumasar kana nilai atawa pendekatan optimasi fungsi komputasi bakal gumantung kana sumber daya jeung ngagunakeun kawij
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence