Explore les aspects pratiques de la résolution des jeux de parité, y compris les stratégies gagnantes, les algorithmes, la complexité, le déterminisme et les approches heuristiques.
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Explore le compromis entre la complexité et le risque dans les modèles d'apprentissage automatique, les avantages de la surparamétrisation et le biais implicite des algorithmes d'optimisation.
Couvre l'algorithme Branch & Bound pour une exploration efficace des solutions possibles et discute de la relaxation LP, de l'optimisation du portefeuille, de la programmation non linéaire et de divers problèmes d'optimisation.
Couvre le manque de complémentarité, les conditions d'optimalité, les preuves, les cycles de coûts négatifs et les chemins simples dans l'optimisation du réseau.
Explore les systèmes de contrôle moteur, couvrant les algorithmes, l'intégration de capteurs et les applications pratiques en robotique et en automatisation.
