Hieronder volgt een instructie die een taak beschrijft, gekoppeld aan een input die verdere context biedt. Schrijf een antwoord dat het verzoek op de juiste manier afvult.

### Instructie:
Leg het verschil uit tussen Q-Learning en Deep Q-Learning

###

### Antwoord:
Leg het verschil uit tussen Q-Learning en Deep Q-Learning
Q-Learning is een type versterking leeralgoritme dat gebruik maakt van een Q-waarde tabel om de verwachte terugkeer voor een gegeven state-action paar op te slaan. Het is een modelvrij, offline leeralgoritme dat de Q-waarde tabel iteratief bijwerkt om het optimale beleid te vinden. Q-Learning vereist geen diep neuraal netwerk, en kan worden gebruikt met eenvoudigere, tabelmatige representaties. Deep Q-Learning is een type versterking leeralgoritme dat gebruik maakt van een diep neuraal netwerk om de Q-waarde functie te benaderen. Het is een online leeralgoritme dat de gewichten van het neurale netwerk bijwerkt om het optimale beleid te vinden. Deep Q-Learning vereist een diep neuraal netwerk, en kan worden gebruikt met meer complexe voorstellingen, zoals afbeeldingen of video frames.
Hieronder volgt een instructie die een taak beschrijft, gekoppeld aan een input die verdere context biedt. Schrijf een antwoord dat het verzoek op de juiste manier afvult.

### Instructie:
Leg het verschil uit tussen Q-Learning en Deep Q-Learning

###

### Antwoord:
Q-Learning is een type versterking leeralgoritme dat gebruik maakt van een Q-waarde tabel om de verwachte terugkeer voor een gegeven state-action paar op te slaan. Het is een modelvrij, offline leeralgoritme dat de Q-waarde tabel iteratief bijwerkt om het optimale beleid te vinden. Q-Learning vereist geen diep neuraal netwerk, en kan worden gebruikt met eenvoudigere, tabelmatige representaties. Deep Q-Learning is een type versterking leeralgoritme dat gebruik maakt van een diep neuraal netwerk om de Q-waarde functie te benaderen. Het is een online leeralgoritme dat de gewichten van het neurale netwerk bijwerkt om het optimale beleid te vinden. Deep Q-Learning vereist een diep neuraal netwerk, en kan worden gebruikt met meer complexe voorstellingen, zoals afbeeldingen of video frames.