Here are some advantages of using Q-Learning over Deep Q-Learning:

Simplicity: Q-Learning is a simple algorithm that is easy to understand and implement. It does not require a deep neural network, which can make it faster and less computationally expensive.

Explainability: The Q-value table in Q-Learning is transparent, making it easy to understand how the agent is making decisions. In Deep Q-Learning, it can be difficult to understand what is happening inside the deep neural network.

Sample Efficiency: Q-Learning can converge to an optimal policy faster than Deep Q-Learning because it does not require large amounts of data to learn.

Robustness: Q-Learning is more robust to changes in the environment compared to Deep Q-Learning. This is because the Q-value table can be updated more quickly and easily than a deep neural network.

Small State Spaces: Q-Learning works best with small state spaces, whereas Deep Q-Learning is better suited for larger state spaces.

Stochastic Environments: Q-Learning is well-suited for environments where the transition dynamics are stochastic and the reward function is deterministic. Deep Q-Learning, on the other hand, is better suited for environments where the transition dynamics and reward functions are more complex.
ต่อไปนี้เป็นข้อดีบางประการของการใช้ Q-Learning เหนือ Q-Learning แบบลึก: ความเรียบง่าย: Q-Learning เป็นอัลกอริทึมง่ายๆ ที่เข้าใจและนำไปใช้ได้ง่าย ไม่จำเป็นต้องมีโครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึก ซึ่งสามารถทำให้มันเร็วขึ้นและมีค่าใช้จ่ายในการคำนวณน้อยลง อธิบายได้: ตารางค่า Q ใน Q-Learning มีความโปร่งใส ทำให้เข้าใจได้ง่ายว่าตัวแทนตัดสินใจอย่างไร ใน Deep Q-Learning อาจเป็นเรื่องยากที่จะเข้าใจว่าเกิดอะไรขึ้นภายใน Deep Neural Network ประสิทธิภาพตัวอย่าง: Q-Learning สามารถผสานเข้ากับนโยบายที่เหมาะสมได้เร็วกว่า Deep Q-Learning เนื่องจากไม่จำเป็นต้องใช้ข้อมูลจำนวนมากในการเรียนรู้ ความทนทาน: Q-Learning นั้นทนทานต่อการเปลี่ยนแปลงของสภาพแวดล้อมมากกว่าเมื่อเปรียบเทียบกับ Deep Q-Learning เนื่องจากตารางค่า Q สามารถอัปเดตได้รวดเร็วและง่ายกว่าโครงข่ายประสาทเชิงลึก ช่องว่างของรัฐขนาดเล็ก: Q-Learning ทำงานได้ดีที่สุดกับช่องว่างของรัฐขนาดเล็ก ในขณะที่ Deep Q-Learning เหมาะกว่าสำหรับพื้นที่รัฐขนาดใหญ่ สภาพแวดล้อมสุ่ม: Q-Learning เหมาะอย่างยิ่งสำหรับสภาพแวดล้อมที่ไดนามิกของการเปลี่ยนแปลงเป็นแบบสุ่มและฟังก์ชันการให้รางวัลถูกกำหนดไว้แล้ว ในทางกลับกัน Deep Q-Learning เหมาะกว่าสำหรับสภาพแวดล้อมที่ไดนามิกของการเปลี่ยนแปลงและฟังก์ชันการให้รางวัลมีความซับซ้อนมากขึ้น
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence