Some advantages of using Q-Learning over Deep Q-Learning are:

Simplicity: Q-Learning is a simple algorithm and requires less computational resources compared to Deep Q-Learning.
Better understanding: Q-Learning is easier to understand and interpret compared to Deep Q-Learning, which uses deep neural networks.
Stable convergence: Q-Learning has a proven convergence rate and is more stable compared to Deep Q-Learning, which can suffer from instability issues such as oscillations or divergence.
Less data-intensive: Deep Q-Learning requires large amounts of training data, while Q-Learning can learn from a small amount of data.
Better performance in small state spaces: In smaller state spaces, Q-Learning can perform better than Deep Q-Learning, as the latter may overfit the data and struggle to generalize.

It's worth noting that while Deep Q-Learning is generally considered stronger than Q-Learning, the choice between the two ultimately depends on the problem being solved and the available computational resources.
ข้อดีบางประการของการใช้ Q-Learning เหนือ Deep Q-Learning คือ: ความเรียบง่าย: Q-Learning เป็นอัลกอริทึมที่เรียบง่ายและต้องการทรัพยากรในการคำนวณน้อยกว่าเมื่อเทียบกับ Deep Q-Learning ความเข้าใจที่ดีขึ้น: Q-Learning เข้าใจและตีความได้ง่ายกว่าเมื่อเทียบกับ Deep Q-Learning ซึ่งใช้โครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึก การลู่เข้าที่เสถียร: Q-Learning มีอัตราการลู่เข้าที่พิสูจน์แล้วและมีเสถียรภาพมากกว่าเมื่อเทียบกับ Deep Q-Learning ซึ่งอาจประสบปัญหาความไม่เสถียร เช่น การแกว่งหรือความแตกต่าง ใช้ข้อมูลน้อยลง: Deep Q-Learning ต้องการข้อมูลการฝึกอบรมจำนวนมาก ในขณะที่ Q-Learning สามารถเรียนรู้จากข้อมูลจำนวนเล็กน้อย ประสิทธิภาพที่ดีขึ้นในพื้นที่รัฐขนาดเล็ก: ในพื้นที่รัฐขนาดเล็ก Q-Learning สามารถทำงานได้ดีกว่า Deep Q-Learning เนื่องจากอย่างหลังอาจใส่ข้อมูลมากเกินไปและมีปัญหาในการสรุป เป็นที่น่าสังเกตว่าแม้ว่าโดยทั่วไปแล้ว Deep Q-Learning จะถือว่าแข็งแกร่งกว่า Q-Learning แต่การเลือกระหว่างทั้งสองในท้ายที่สุดนั้นขึ้นอยู่กับปัญหาที่กำลังแก้ไขและทรัพยากรการคำนวณที่มีอยู่
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence