Qラーニングは、Q値テーブルを使用して特定の状態アクションペアの期待収益を保存する強化学習アルゴリズムの一種です。これは、最適なポリシーを見つけるためにQ値テーブルを繰り返し更新するモデルのないオフライン学習アルゴリズムです。Qラーニングは深いニューラルネットワークを必要とせず、よりシンプルで表面ベースの表現で使用できます。

ディープQラーニングは、深いニューラルネットワークを使用してQ値関数に近似する強化学習アルゴリズムの一種です。これは、最適なポリシーを見つけるためにニューラルネットワークの重みを更新するオンライン学習アルゴリズムです。ディープQラーニングには、深いニューラルネットワークが必要であり、画像やビデオフレームなどのより複雑な表現で使用できます。
Q-Learning is a type of reinforcement learning algorithm that uses a Q-value table to store the expected return for a given state-action pair. It is a model-free, offline learning algorithm that iteratively updates the Q-value table in order to find the optimal policy. Q-Learning does not require a deep neural network, and can be used with simpler, tabular-based representations.

Deep Q-Learning is a type of reinforcement learning algorithm that uses a deep neural network to approximate the Q-value function. It is an online learning algorithm that updates the weights of the neural network in order to find the optimal policy. Deep Q-Learning requires a deep neural network, and can be used with more complex representations, such as images or video frames.