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。
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.