?RL是Reinforcement Learning的縮寫，中文意思為強化學習。它是一種機器學習方法，旨在讓計算機能夠通過與環境的交互來學習并采取最佳行動，以最大化獲得的獎勵。

強化學習的基本原理是通過試錯來學習。計算機會根據當前狀態做出某種行動，然后根據環境給予的獎勵或懲罰來調整自己的行為策略。隨著不斷的嘗試和反饋，計算機能夠逐步提升自己的表現，并最終達到最優解決方案。

與其他機器學習方法相比，強化學習具有以下特點：

1. 需要與環境交互：強化學習需要計算機與環境進行交互才能獲得反饋信息，因此它適用于那些需要實時決策的場景。

2. 無需標記數據：強化學習不需要標記數據作為輸入，而是通過與環境交互來獲得反饋信息。

3. 能夠處理復雜任務：由于強化學習可以通過試錯來學習復雜任務，因此它可以應用于許多領域，如游戲、自動駕駛、金融交易等。

4. 可以持續學習：強化學習可以不斷地與環境交互，從而持續改進自己的表現，適應環境的變化。

強化學習的應用十分廣泛，在游戲領域，AlphaGo就是使用強化學習技術來擊敗人類棋手的。在自動駕駛領域，強化學習可以幫助汽車根據不同的路況做出最佳決策。在金融交易領域，強化學習可以幫助制定最優的投資策略。

RL是一種非常有用的機器學習方法，在各個領域都有廣泛的應用前景。通過不斷地與環境交互和試錯，計算機可以從中學習并改進自己的行為策略，最終達到最佳解決方案。