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Couvre les méthodes Monte Carlo, la réduction de la variance et le contrôle optimal stochastique, explorant les techniques de simulation, l'efficacité et la dynamique d'investissement.
Explore la programmation dynamique pour un contrôle optimal, en se concentrant sur la stabilité, la politique stationnaire et les solutions récursives.
Plongez dans les bases de l'apprentissage par renforcement, en discutant des états, des actions, des récompenses, des politiques et des applications de réseaux neuronaux.