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Couvre l'approche de programmation linéaire de l'apprentissage par renforcement, en se concentrant sur ses applications et ses avantages dans la résolution des processus décisionnels de Markov.
Introduit l'apprentissage par renforcement, couvrant ses définitions, ses applications et ses fondements théoriques, tout en décrivant la structure et les objectifs du cours.
Présente un nouvel algorithme pour des problèmes de transport optimaux, montrant des améliorations de vitesse et de performance, avec des applications dans l'adaptation de domaine et les modèles générateurs.
Explore l'optimisation robuste dans la radiothérapie et les machines vectorielles de soutien, en mettant l'accent sur les scénarios les plus défavorables et l'utilisation de règles de décision linéaires.
