Plonge dans la révolution des marchés numériques, discutant de la technologie du grand livre distribué, du Bitcoin et de la prise de décision automatisée.
Couvre l'estimation maximale de la probabilité, en mettant l'accent sur l'estimation-distribution ML, l'estimation de la réduction et les fonctions de perte.
Introduit les principes fondamentaux de l'apprentissage statistique, couvrant l'apprentissage supervisé, la théorie de la décision, la minimisation des risques et l'ajustement excessif.
Couvre les modèles de décision en neuroscience computationnelle, en mettant l'accent sur la dynamique concurrentielle et la prise de décision perceptive.
Explore l'optimalité dans la théorie de la décision et l'estimation impartiale, en mettant l'accent sur la suffisance, l'exhaustivité et les limites inférieures du risque.
Explore l'optimisation dans la modélisation des systèmes énergétiques, couvrant les variables de décision, les fonctions objectives et les différentes stratégies avec leurs avantages et leurs inconvénients.
Explore les agents réactifs et les processus décisionnels, couvrant des sujets tels que les processus décisionnels de Markov et les agents en temps réel.
