Discute des processus décisionnels de Markov et des techniques de programmation dynamique pour résoudre des politiques optimales dans divers scénarios.
Couvre les processus de Markov, les densités de transition et la distribution sous réserve d'information, en discutant de la classification des états et des distributions fixes.
Explore les chaînes de Markov, leurs propriétés et leurs applications algorithmiques, en mettant l'accent sur la quantification de l'information et la monotonie des états.
