機械学習に関する用語 強化学習における行動価値関数『Q値』
-Q値とは-
強化学習における行動価値関数Q値とは、特定の状態における各行動の価値を評価する関数です。Q値は、行動を取った後の長期的な報酬の期待値を表します。つまり、ある状態から特定の行動を取ると、その後に得られる報酬の合計がどれほどになるかを推定しているのです。Q値は、強化学習エージェントが最適な行動を選択するために使用され、報酬の最大化を図ります。
行動価値関数
機械学習に関する用語 
機械学習に関する用語 状態価値関数とは？強化学習の重要な概念
-状態価値関数の役割-
状態価値関数は、特定の状態に関連する将来の報酬の期待値を表す関数です。強化学習における状態価値関数の重要な役割は、次のとおりです。
* -最善のアクションの選択- エージェントは、取り得るすべてのアクションの状態価値関数を計算し、最も高い価値を生み出すアクションを選択します。
* -環境のモデル化- 状態価値関数は、環境の動的モデルとして機能します。各状態の価値を学習することで、エージェントは環境の遷移確率と報酬構造を間接的に推定できます。
* -長期的目標の追求- 状態価値関数は、将来の報酬を現在に割引いて考慮することを可能にします。これにより、エージェントは長期的な目標を追求しつつも、すぐ目の前の小さな報酬に惑わされにくくなります。
機械学習に関する用語 行動価値関数：強化学習における重要な概念
行動価値関数とは、特定の状態における特定の行動を取ったときの将来的な報酬の期待値を表す関数です。強化学習の分野において、行動価値関数は、エージェントが意思決定を行うための重要な概念です。
行動価値関数は、エージェントが環境と相互作用し、報酬を獲得する過程をモデル化します。エージェントは、各状態における各行動の行動価値を推定することで、将来的に最大の報酬を得られる行動を選択することができます。行動価値関数の推定は、強化学習アルゴリズムの主要な課題の一つです。