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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。
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オフラインとオンライン学習アルゴリズムの違いは何ですか？
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オンライン学習とは、データが入っているときに学習を行っていることを意味します。オフラインで行う場合は、代わりに既に収集された静的データセットを使用します。

したがって、オンライン学習は継続的に更新されたモデルを取得するために使用できますが、オフラインモデルは、使用されているモデルに更新されたモデルを実現するために明示的な学習パスを実行する必要があります。