Simplicity: Q-Learning is a simpler algorithm compared to Deep Q-Learning, which requires more computational power. Q-Learning can be used with smaller state spaces and can be easily implemented on a variety of environments.

Stable convergence: Q-Learning has a guaranteed convergence to the optimal solution under certain conditions, while Deep Q-Learning can suffer from instability and may not converge to the optimal solution.

Interpreting results: Q-Learning can be more interpretable as it does not use deep neural networks, making it easier to understand why the agent is making certain decisions.

Less computational power required: Q-Learning requires less computational power compared to Deep Q-Learning, making it suitable for real-time applications with limited resources.

More sample efficient: Q-Learning can be more sample efficient, meaning it can converge to the optimal solution using fewer samples of experience compared to Deep Q-Learning.
ความเรียบง่าย: Q-Learning เป็นอัลกอริธึมที่ง่ายกว่าเมื่อเทียบกับ Deep Q-Learning ซึ่งต้องใช้พลังในการคำนวณมากกว่า Q-Learning สามารถใช้ได้กับพื้นที่รัฐขนาดเล็กและสามารถนำไปใช้งานได้อย่างง่ายดายในสภาพแวดล้อมที่หลากหลาย การบรรจบกันที่เสถียร: Q-Learning รับประกันการบรรจบกันเป็นโซลูชันที่ดีที่สุดภายใต้เงื่อนไขบางประการ ในขณะที่ Deep Q-Learning อาจประสบปัญหาจากความไม่เสถียรและอาจไม่สามารถบรรจบกันเป็นโซลูชันที่ดีที่สุดได้ การตีความผลลัพธ์: Q-Learning สามารถตีความได้มากขึ้น เนื่องจากไม่ได้ใช้โครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึก ทำให้เข้าใจได้ง่ายขึ้นว่าทำไมตัวแทนจึงตัดสินใจบางอย่าง ต้องการพลังในการคำนวณน้อยกว่า: Q-Learning ต้องการพลังในการคำนวณน้อยกว่าเมื่อเทียบกับ Deep Q-Learning ทำให้เหมาะสำหรับแอปพลิเคชันแบบเรียลไทม์ที่มีทรัพยากรจำกัด ตัวอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น: Q-Learning สามารถเป็นตัวอย่างได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ซึ่งหมายความว่าสามารถรวมเข้ากับโซลูชันที่เหมาะสมที่สุดโดยใช้ตัวอย่างประสบการณ์น้อยลง เมื่อเทียบกับ Deep Q-Learning
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence