QラーニングとディープQラーニングは、人工知能のサブフィールドである強化学習の分野における2つのアルゴリズムです。

Qラーニング：Qラーニングは、テーブルを使用してアクション値関数を表す古典的な強化学習アルゴリズムであり、各状態アクションペアをその状態でそのアクションを取ることから期待されるリターンを表す値にマッピングします。エージェントが環境と対話するため、アルゴリズムはエクスペリエンスを通じてテーブルの値を更新します。

ディープQラーニング：ディープQラーニングは、テーブルを深いニューラルネットワークに置き換えるQラーニングのバリアントです。ニューラルネットワークは、アクション値関数を近似するように訓練されており、その出力はQラーニングと同じ方法でアクションを選択するために使用されます。深いニューラルネットワークを使用すると、深いQラーニングが大きく複雑な状態空間を処理し、状態と行動の間の非線形関係を捉えることができます。

要約すると、QラーニングとディープQラーニングの主な違いは、Qラーニングがテーブルを使用してアクション値関数を表すことですが、ディープQラーニングはディープニューラルネットワークを使用します。これにより、ディープQラーニングはQラーニングよりも複雑な問題を処理できます。
Q-Learning and Deep Q-Learning are two algorithms in the field of reinforcement learning, a subfield of artificial intelligence.

Q-Learning: Q-Learning is a classic reinforcement learning algorithm that uses a table to represent the action-value function, which maps each state-action pair to a value that represents the expected return from taking that action in that state. The algorithm updates the values in the table through experience, as the agent interacts with the environment.

Deep Q-Learning: Deep Q-Learning is a variant of Q-Learning that replaces the table with a deep neural network. The neural network is trained to approximate the action-value function, and its output is used to select actions in the same way as in Q-Learning. The use of a deep neural network allows Deep Q-Learning to handle large and complex state spaces, and to capture non-linear relationships between states and actions.

In summary, the main difference between Q-Learning and Deep Q-Learning is that Q-Learning uses a table to represent the action-value function, while Deep Q-Learning uses a deep neural network. This allows Deep Q-Learning to handle more complex problems than Q-Learning.