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。
Some advantages of using Q-Learning over Deep Q-Learning are:

Simplicity: Q-Learning is a simple algorithm and requires less computational resources compared to Deep Q-Learning.
Better understanding: Q-Learning is easier to understand and interpret compared to Deep Q-Learning, which uses deep neural networks.
Stable convergence: Q-Learning has a proven convergence rate and is more stable compared to Deep Q-Learning, which can suffer from instability issues such as oscillations or divergence.
Less data-intensive: Deep Q-Learning requires large amounts of training data, while Q-Learning can learn from a small amount of data.
Better performance in small state spaces: In smaller state spaces, Q-Learning can perform better than Deep Q-Learning, as the latter may overfit the data and struggle to generalize.

It's worth noting that while Deep Q-Learning is generally considered stronger than Q-Learning, the choice between the two ultimately depends on the problem being solved and the available computational resources.