La idea detrás de mejorar significativamente el rendimiento en tareas difíciles del mundo real es entrenar una función de valor, condicionar el modelo en función de las ventajas calculadas a partir de la función de valor y ejecutar un bucle de mejora iterativo donde el modelo aprende de sus propios datos.
