v2.2.4 (2114)

Cours scientifique - SOD322 - part 3 : Recherche opérationnelle et données massives - partie 3

Descriptif

But: modéliser et traiter des problèmes d'optimisation discrète de grandes dimensions. 

Programme: limites des méthodes classiques; traitement des grands graphes; décomposition des problèmes et accélération des méthodes usuelles; la RO pour le machine learning (clustering, méthodes de PLNE pour l'apprentissage); parallélisme...

Format des notes

Numérique sur 20

Littérale/grade européen

Pour les étudiants du diplôme Diplôme d'Ingénieur de l'Ecole nationale supérieure de techniques avancées

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    Mots clés

    Optimisation discrète, graphes, grande dimension, résolution de problèmes
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