深いQラーニングよりもQラーニングを使用することの利点は次のとおりです。

シンプルさ：Qラーニングは、理解して実装しやすい単純なアルゴリズムです。深いニューラルネットワークは必要ありません。これにより、より速く、計算上の高価になる可能性があります。

説明可能性：QラーニングのQ値テーブルは透明であり、エージェントがどのように決定を下しているかを理解しやすくなります。深いQラーニングでは、深いニューラルネットワーク内で何が起こっているのかを理解することは困難です。

サンプル効率：Qラーニングは、大量のデータを学習する必要がないため、深いQラーニングよりも速く最適なポリシーに収束することができます。

堅牢性：Qラーニングは、深いQラーニングと比較して、環境の変化により堅牢です。これは、Q値テーブルを深いニューラルネットワークよりも迅速かつ簡単に更新できるためです。

小さな状態空間：Qラーニングは小さな状態空間で最適に機能しますが、深いQラーニングは、より大きな状態空間に適しています。

確率的環境：Qラーニングは、遷移ダイナミクスが確率的で報酬関数が決定論的である環境に適しています。一方、ディープQラーニングは、遷移ダイナミクスと報酬機能がより複雑な環境に適しています。
Here are some advantages of using Q-Learning over Deep Q-Learning:

Simplicity: Q-Learning is a simple algorithm that is easy to understand and implement. It does not require a deep neural network, which can make it faster and less computationally expensive.

Explainability: The Q-value table in Q-Learning is transparent, making it easy to understand how the agent is making decisions. In Deep Q-Learning, it can be difficult to understand what is happening inside the deep neural network.

Sample Efficiency: Q-Learning can converge to an optimal policy faster than Deep Q-Learning because it does not require large amounts of data to learn.

Robustness: Q-Learning is more robust to changes in the environment compared to Deep Q-Learning. This is because the Q-value table can be updated more quickly and easily than a deep neural network.

Small State Spaces: Q-Learning works best with small state spaces, whereas Deep Q-Learning is better suited for larger state spaces.

Stochastic Environments: Q-Learning is well-suited for environments where the transition dynamics are stochastic and the reward function is deterministic. Deep Q-Learning, on the other hand, is better suited for environments where the transition dynamics and reward functions are more complex.