35496

@prefix azonOnto: <http://id.e-science.pl/ontologies/azonOnto#> .
@prefix collection: <http://id.e-science.pl/vocab/collection/> .
@prefix dcterms: <http://purl.org/dc/terms/> .
@prefix kv: <http://id.e-science.pl/vocab/kv/> .
@prefix person: <http://id.e-science.pl/vocab/person/> .
@prefix rdf: <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#> .
@prefix rdfs: <http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#> .
@prefix records: <http://id.e-science.pl/records/> .
@prefix skos: <http://www.w3.org/2004/02/skos/core#> .
@prefix unit: <http://id.e-science.pl/vocab/unit/> .
@prefix xml: <http://www.w3.org/XML/1998/namespace> .
@prefix xsd: <http://www.w3.org/2001/XMLSchema#> .

kv:35496 a skos:Concept ;
    rdfs:seeAlso "http://wazniak.mimuw.edu.pl/index.php?title=Sztuczna_inteligencja/SI_Modu%C5%82_13_-_Uczenie_si%C4%99_ze_wzmocnieniem"@pl ;
    skos:altLabel " uczenie się z opóźnionym wzmocnieniem"@pl,
        "uczenie się na podstawie opóźnionych nagród"@pl ;
    skos:definition "Stosowane algorytmy uczenia się rozwiązują tzw. problem temporalnego przypisania zasługi (temporal credit assignment), polegający na przypisaniu zasługi (bądź winy) za długoterminowe dochody ucznia jego poszczególnym akcjom, być może wykonanym wiele kroków przed faktycznym uzyskaniem tych dochodów."@pl ;
    skos:inScheme kv:keywordsVocabulary ;
    skos:prefLabel "nagroda opóźniona"@pl ;
    skos:scopeNote "uczenie maszynowe"@pl .