RL 是 Reinforcement Learning 的縮寫，中文翻譯為強化學習。強化學習是機器學習的一個分支，通過智能體與環境的交互來學習最佳行動策略。在強化學習中，智能體能夠觀察環境的狀態并采取行動，而環境會反饋一個獎勵或懲罰信號作為對智能體行動的評價。通過不斷試錯和優化，智能體通過最大化累計獎勵來學習最佳行動策略。強化學習在自動駕駛、游戲策略、機器人控制等領域有廣泛的應用。