深いQラーニングは、Qラーニングよりも強いようです。深いQラーニングよりもQラーニングを使用することの利点は何ですか？
深いQラーニングよりもQ学習を使用することのいくつかの利点は次のとおりです。

シンプルさ：Qラーニングは単純なアルゴリズムであり、深いQラーニングと比較してより少ない計算リソースが必要です。
より良い理解：Q学習は、深いニューラルネットワークを使用する深いQラーニングと比較して、理解し、解釈しやすいです。
安定した収束：Qラーニングは、実証済みの収束率を持ち、ディープQラーニングと比較してより安定しており、振動や発散などの不安定な問題に苦しむ可能性があります。
少ないデータ集約型：ディープQラーニングには大量のトレーニングデータが必要ですが、Qラーニングは少量のデータから学習できます。
小さな状態空間でのパフォーマンスの向上：小さい状態空間では、Qラーニングは深いQラーニングよりも優れたパフォーマンスを発揮できます。

ディープQラーニングは一般にQラーニングよりも強いと見なされているが、2つの間の選択は、最終的に解決される問題と利用可能な計算リソースに依存することに注意する価値があります。