A ideia por trás da melhoria significativa do desempenho em tarefas complexas do mundo real é treinar uma função de valor, condicionar o modelo às vantagens calculadas a partir dessa função e executar um ciclo iterativo de aprimoramento, no qual o modelo aprende com seus próprios dados.
