O Q-learning é um algoritmo de aprendizado por reforço (reinforcement learning) que permite que um agente aprenda a melhor política para tomar decisões em um ambiente, mesmo quando as recompensas por essas ações são recebidas com atraso. O agente aprende através da interação com o ambiente, realizando ações e observando as recompensas e os estados resultantes. Qual o objetivo principal da função Q no algoritmo Q-learning?