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Couvre les modèles stochastiques de communication, en mettant l'accent sur la théorie de la file d'attente avec une analyse approfondie de la file d'attente M/G/1.
Explore la programmation dynamique pour optimiser les processus de prise de décision au fil du temps, en utilisant des exemples concrets tels que l'extraction de pétrole et la négociation d'actions.
Couvre des méthodes de descente de gradient plus rapides et une descente de gradient projetée pour une optimisation contrainte dans l'apprentissage automatique.
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