For environments with a relatively small number of possible states, Q-Learning has multiple advantages over Deep Q-Learning:
1) Computational efficiency: Looking up the Q-values associated with state-action pairs in a table can be faster and less computationally expensive than approximating them with a deep neural network.
2) Interpretability: Q-value tables are easier to manually interpret than the weights and biases of a deep neural network. As a result, if an agent uses Q-Learning, it is oftentimes possible to manually inspect what it has learned and determine why it took a particular action.
3) Simplicity: Storing the Q-values associated with all possible state-action pairs in a table tends to be algorithmically simpler than approximating them with a model such as a deep neural network. This can reduce the amount of engineering effort required to develop and maintain systems with use Q-Learning.

However, it should be noted that for environments with a larger number of possible states, it is oftentimes necessary to approximate the Q-values with a model, rather than using a Q-value table. In other words, vanilla Q-Learning does not scale well to environments with a large number of possible states and the advantages above are not applicable to all domains.
สำหรับสภาพแวดล้อมที่มีสถานะที่เป็นไปได้ค่อนข้างน้อย Q-Learning มีข้อดีหลายประการเหนือ Deep Q-Learning: 1) ประสิทธิภาพในการคำนวณ: การค้นหาค่า Q ที่เกี่ยวข้องกับคู่สถานะ-การดำเนินการในตารางสามารถทำได้เร็วกว่าและมีค่าใช้จ่ายในการคำนวณน้อยกว่า มากกว่าการประมาณพวกมันด้วยโครงข่ายประสาทเทียมระดับลึก 2) การตีความ: ตารางค่า Q นั้นง่ายต่อการตีความด้วยตนเองมากกว่าน้ำหนักและอคติของโครงข่ายประสาทเทียมระดับลึก ด้วยเหตุนี้ หากตัวแทนใช้ Q-Learning ก็มักจะเป็นไปได้ที่จะตรวจสอบสิ่งที่ได้เรียนรู้ด้วยตนเอง และระบุสาเหตุที่ดำเนินการบางอย่าง 3) ความเรียบง่าย: การจัดเก็บค่า Q ที่เกี่ยวข้องกับคู่สถานะ-การกระทำที่เป็นไปได้ทั้งหมดในตารางมีแนวโน้มที่จะใช้อัลกอริทึมง่ายกว่าการประมาณค่าเหล่านั้นด้วยแบบจำลอง เช่น โครงข่ายประสาทเทียมระดับลึก ซึ่งสามารถลดปริมาณความพยายามทางวิศวกรรมที่จำเป็นในการพัฒนาและบำรุงรักษาระบบโดยใช้ Q-Learning อย่างไรก็ตาม ควรสังเกตว่าสำหรับสภาพแวดล้อมที่มีสถานะที่เป็นไปได้จำนวนมาก บ่อยครั้งจำเป็นต้องประมาณค่า Q ด้วยแบบจำลอง แทนที่จะใช้ตารางค่า Q กล่าวอีกนัยหนึ่ง vanilla Q-Learning ไม่สามารถปรับขนาดได้ดีกับสภาพแวดล้อมที่มีสถานะที่เป็นไปได้จำนวนมาก และข้อดีข้างต้นไม่สามารถใช้ได้กับทุกโดเมน
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence