比較的少数の可能な状態を持つ環境の場合、Qラーニングには深いQラーニングよりも複数の利点があります。
1）計算効率：テーブル内の状態アクションペアに関連するQ値を検索すると、深いニューラルネットワークで近似するよりも速く、計算上の高価になります。
2）解釈可能性：Q値テーブルは、深いニューラルネットワークの重みやバイアスよりも手動で解釈するのが簡単です。その結果、エージェントがQラーニングを使用している場合、学習したことを手動で検査し、特定のアクションを取った理由を決定することができることがよくあります。
3）シンプルさ：テーブル内のすべての可能な状態アクションペアに関連付けられたQ値を保存することは、ディープニューラルネットワークなどのモデルでそれらを近似するよりもアルゴリズム的に単純である傾向があります。これにより、Qラーニングを使用してシステムを開発および維持するために必要なエンジニアリング努力の量を減らすことができます。

ただし、可能な状態の数が多い環境では、Q値テーブルを使用するのではなく、モデルでQ値を近似する必要があることが多いことに注意する必要があります。言い換えれば、バニラQラーニングは多数の可能な状態を持つ環境に適していないため、上記の利点はすべてのドメインには適用されません。
For environments with a relatively small number of possible states, Q-Learning has multiple advantages over Deep Q-Learning:
1) Computational efficiency: Looking up the Q-values associated with state-action pairs in a table can be faster and less computationally expensive than approximating them with a deep neural network.
2) Interpretability: Q-value tables are easier to manually interpret than the weights and biases of a deep neural network. As a result, if an agent uses Q-Learning, it is oftentimes possible to manually inspect what it has learned and determine why it took a particular action.
3) Simplicity: Storing the Q-values associated with all possible state-action pairs in a table tends to be algorithmically simpler than approximating them with a model such as a deep neural network. This can reduce the amount of engineering effort required to develop and maintain systems with use Q-Learning.

However, it should be noted that for environments with a larger number of possible states, it is oftentimes necessary to approximate the Q-values with a model, rather than using a Q-value table. In other words, vanilla Q-Learning does not scale well to environments with a large number of possible states and the advantages above are not applicable to all domains.