SMSBU27
UE Optimization
Unité d'enseignement (UE) de 3 crédits
En
UE enseignée en Anglais
DESCRIPTION
ORGANISATION
FORMATIONS
Contenu
Problèmes d’optimisation sans contrainte : méthodes usuelles comme la méthode du gradient conjugué, la méthode de Newton, les méthodes de quasi-Newton
Problèmes d’optimisation sous contrainte : méthode des multiplicateurs de Lagrange
Optimisation linéaire (LP) : méthode du simplexe
Compétences à acquérir
Modéliser un problème sous la forme d’un problème d’optimisation
Reconnaître la méthode d’optimisation la plus adaptée pour la résolution d’un problème
Reconnaître un problème d’optimisation linéaire
Appliquer des méthodes d’optimisation à des problèmes d’apprentissage de type régression ou classification ; à des problèmes issus de la biologie
Utiliser la méthode des multiplicateurs de Lagrange pour ajuster un SVM
Utiliser les implémentations de référence de ces méthodes en Python, notamment celles de la librairie SciPy
Langue(s) d'enseignement
Anglais
Bibliographie
Boyd and Vandenberghe (2004)
Convex Optimization
. Cambridge University Press
Volume des enseignements
Volume total: 24 heures
Codes APOGÉE
SMSBU27C [ELP]
SMSBU27C [LIST]
Les formations qui utilisent cet enseignement
Rechercher...