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QラーニングとディープQラーニングの違いを説明します
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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。