Explore la dualité forte, le relâchement complémentaire, l'interprétation économique et les scénarios de problèmes stochastiques dans la programmation linéaire.
Explore les extrêmes de la capacité d'interprétation dans l'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur les arbres de décision clairsemés et les réseaux neuraux interprétables.
Explore l'optimisation dans la modélisation des systèmes énergétiques, couvrant les variables de décision, les fonctions objectives et les différentes stratégies avec leurs avantages et leurs inconvénients.
Explore le cadre de la théorie de la décision en théorie statistique, considérant les statistiques comme un jeu aléatoire avec des concepts clés tels que la recevabilité, les règles minimax et les règles Bayes.
Couvre l'analyse de décision multicritères pour le choix des investissements et la durabilité, y compris les défis dans la sélection des critères et les méthodes de notation.
Couvre l'estimation maximale de la probabilité, en mettant l'accent sur l'estimation-distribution ML, l'estimation de la réduction et les fonctions de perte.
