π-KRVIアプローチの利点は、大規模な状態行動空間における効率的な強化学習ポリシーを提供することです。この手法では、再生カーネルヒルベルト空間（RKHS）を使用して状態行動価値関数を表現し、カーネルリッジ回帰を活用して信頼区間を取得します。π-KRVIは最適主義的なLSVIアルゴリズムの楽観的変更であり、一般的な設定において初めてサブリニアレグレットバウンドを実現します。特にMatérnカーネル向けの結果は、既知の下限バウンドと一致しました。