@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:c120478 a skos:Concept ;
    rdfs:seeAlso "https://en.wikipedia.org/wiki/Reinforcement_learning"@en,
        "http://wazniak.mimuw.edu.pl/index.php?title=Sztuczna_inteligencja/SI_Modu%C5%82_13_-_Uczenie_si%C4%99_ze_wzmocnieniem"@pl,
        "https://ai.ia.agh.edu.pl/wiki/_media/pl:dydaktyka:mbn:uczenie_maszynowe.pdf"@pl ;
    skos:definition "An area of machine learning concerned with how software agents ought to take actions in an environment so as to maximize some notion of cumulative reward. Reinforcement learning is considered as one of three machine learning paradigms, alongside supervised learning and unsupervised learning."@en,
        "Uczenie oparte w wzmocnienie znane z nauk behawioralnych, gdzie model jest iteracyjnie poprawiany na podstawie wzmocnienia (nagrody), które jest miarą oceny jakości działania modelu i wpływa na jego koocową wersję."@pl ;
    skos:inScheme kv:keywordsVocabulary ;
    skos:prefLabel "reinforcement learning"@en,
        "uczenie ze wzmocnieniem"@pl ;
    skos:scopeNote "sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe"@pl .

RDF/XML

TURTLE

JSON-LD