Séance de cours

Stratégie marketing optimale

Graph Chat

Chattez avec Graph Search

Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.

AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.

Description

Cette séance de cours traite du processus de prise de décision d'un responsable marketing sur l'envoi de catalogues aux clients en fonction de leur comportement d'achat. Il couvre la formulation du problème en tant que processus décisionnel de Markov, l'itération de la valeur, l'itération de la politique et la convergence vers la politique optimale.

Source officielle

Concepts associés (32)

Processus de décision markovien

En théorie de la décision et de la théorie des probabilités, un processus de décision markovien (en anglais Markov decision process, MDP) est un modèle stochastique où un agent prend des décisions et où les résultats de ses actions sont aléatoires. Les MDPs sont utilisés pour étudier des problèmes d'optimisation à l'aide d'algorithmes de programmation dynamique ou d'apprentissage par renforcement. Les MDPs sont connus depuis les années 1950. Une grande contribution provient du travail de Ronald A.

Commande optimale

La théorie de la commande optimale permet de déterminer la commande d'un système qui minimise (ou maximise) un critère de performance, éventuellement sous des contraintes pouvant porter sur la commande ou sur l'état du système. Cette théorie est une généralisation du calcul des variations. Elle comporte deux volets : le principe du maximum (ou du minimum, suivant la manière dont on définit l'hamiltonien) dû à Lev Pontriaguine et à ses collaborateurs de l'institut de mathématiques Steklov , et l'équation de Hamilton-Jacobi-Bellman, généralisation de l'équation de Hamilton-Jacobi, et conséquence directe de la programmation dynamique initiée aux États-Unis par Richard Bellman.

Chaîne de Markov

vignette|Exemple élémentaire de chaîne de Markov, à deux états A et E. Les flèches indiquent les probabilités de transition d'un état à un autre. En mathématiques, une chaîne de Markov est un processus de Markov à temps discret, ou à temps continu et à espace d'états discret. Un processus de Markov est un processus stochastique possédant la propriété de Markov : l'information utile pour la prédiction du futur est entièrement contenue dans l'état présent du processus et n'est pas dépendante des états antérieurs (le système n'a pas de « mémoire »).

Markov model

In probability theory, a Markov model is a stochastic model used to model pseudo-randomly changing systems. It is assumed that future states depend only on the current state, not on the events that occurred before it (that is, it assumes the Markov property). Generally, this assumption enables reasoning and computation with the model that would otherwise be intractable. For this reason, in the fields of predictive modelling and probabilistic forecasting, it is desirable for a given model to exhibit the Markov property.

Propriété de Markov

vignette|Exemple de processus stochastique vérifiant la propriété de Markov: un mouvement Brownien (ici représenté en 3D) d'une particule dont la position à un instant t+1 ne dépend que de la position précédente à l'instant t. En probabilité, un processus stochastique vérifie la propriété de Markov si et seulement si la distribution conditionnelle de probabilité des états futurs, étant donnés les états passés et l'état présent, ne dépend en fait que de l'état présent et non pas des états passés (absence de « mémoire »).

Afficher plus

Séances de cours associées (64)

Problèmes d'horizon infini : formulation et complexité

Couvre les problèmes d'horizon infini dans les processus de probabilité appliquée et stochastiques.

Iteration des politiques et programmation linéaire dans les MDP

Discute de l'itération des politiques et des méthodes de programmation linéaire pour résoudre les processus décisionnels de Markov.

Processus de décision de Markov: Techniques de programmation dynamique

Discute des processus décisionnels de Markov et des techniques de programmation dynamique pour résoudre des politiques optimales dans divers scénarios.

Processus de décision de Markov: fondements de l'apprentissage par renforcement

Couvre les processus décisionnels de Markov, leur structure et leur rôle dans l'apprentissage par renforcement.

Apprentissage automatique avancé : apprentissage par renforcement discret

Présente les bases de l'apprentissage par renforcement, couvrant les états discrets, les actions, les politiques, les fonctions de valeur, les PDM et les politiques optimales.

Afficher plus

Concepts associés (32)

Processus de décision markovien