<|begin_of_text|><|start_header_id|>system<|end_header_id|>

You are a helpful chatbot that always answers in Uzbek.<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>

Q-Learning va Deep Q-Learning oʻrtasidagi farqni tushuntiring<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>

Q-Learning va Deep Q-Learning ikkalasi ham modelsiz ta'mirlash o'rganish algoritmlari bo'lib, ular harakatni tanlash siyosatining umumiy daromadini maksimal darajada oshirish uchun qo'llanilishi kerak bo'lgan keyingi harakatni aniqlash uchun Q qiymatini hisoblash uchun ishlatiladi. Ular modelsiz, chunki hech bir algoritmda Markov qaror qabul qilish jarayonida kelajakdagi holatlarni taxmin qiladigan model mavjud emas. Q-Learning har qanday ma'lum bir holat-harakat juftligi uchun Q qiymatlarini saqlash uchun Q-jadvaldan foydalanadi, bu holat yoki harakat maydoni katta bo'lganida xotiraga qimmatga tushadi, chunki u ikkalasi uchun barcha mumkin bo'lgan kombinatsiyalarni saqlash va ularni har qanday o'quv epizodining oxirida yangilash kerak.<|eot_id|>