In entscheidungsorientierten Modellen wie IterVAML und MuZero werden Verlustfunktionen verwendet, die darauf abzielen, Modelle zu erstellen, die genaue Werteschätzungen liefern. Diese Modelle können sowohl für das Wertefunktionslernen als auch für die Politikverbesserung genutzt werden. Beim Wertefunktionslernen werden die Modelle verwendet, um den Wert einer bestimmten Aktion in einem bestimmten Zustand abzuschätzen. Dies kann dazu beitragen, die Wertefunktion zu verbessern und somit die Entscheidungsfindung des Agenten zu optimieren.
Für die Politikverbesserung können diese Modelle verwendet werden, um die Politik des Agenten zu aktualisieren und zu optimieren. Durch die Verwendung von Modellen, die auf Entscheidungen ausgerichtet sind, können genauere Schätzungen darüber gemacht werden, welche Aktionen in verschiedenen Zuständen am vorteilhaftesten sind. Dies kann dazu beitragen, die Politik des Agenten zu verbessern und die Leistung in komplexen Umgebungen zu steigern.