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？
シンプルさ：Qラーニングは、ディープQラーニングと比較してよりシンプルなアルゴリズムです。これには、より多くの計算能力が必要です。Qラーニングは、より小さな状態空間で使用でき、さまざまな環境で簡単に実装できます。

安定した収束：Qラーニングは、特定の条件下で最適なソリューションへの収束が保証されていますが、深いQラーニングは不安定性に苦しむ可能性があり、最適なソリューションに収束しない場合があります。

結果の解釈：Qラーニングは、深いニューラルネットワークを使用しないため、より解釈可能になる可能性があり、エージェントが特定の決定を下している理由を理解しやすくします。

必要な計算能力の低下：Qラーニングは、深いQラーニングと比較して計算能力が低いため、リソースが限られているリアルタイムアプリケーションに適しています。

よりサンプル効率：Q学習はより効率的になる可能性があります。つまり、深いQ学習と比較して、より少ない経験のサンプルを使用して最適なソリューションに収束することができます。