Descriptif
Ce cours présente des liens entre la recherche opérationnelle et la science des données ainsi que l'application d'algorithmes à des graphes de très grande taille.
Objectifs pédagogiques
Mettre en avant les liens grandissants entre les techniques de recherche opérationnelle et de science des données ainsi que leur application à des grands graphes.
Format des notes
Numérique sur 20Littérale/grade réduitPour les étudiants du diplôme M2 DS - Data Science
L'UE est acquise si Note finale >= 10- Crédits ECTS acquis : 3 ECTS
Programme détaillé
1 - 6 séances d'introduction à la recherche opérationnelle pour les étudiants n'ayant pas vu au moins une des notions suivantes précédemment : problèmes de plus courts chemin et d'arbre couvrant dans des graphes, programmtation linéaire, algorithme du simplex, programmation linéaire en nombres entiers, algorithme de branch-and-bound.
2 - Présentation d'une méthode de machine learning se résolvant optimalement par programmation linéaire en nombres entiers.
3 - Application d'algorithmes de recherche à des graphes de très grande taille.
4 - (pour les étudiants MPRO) Introduction au machine learning et à ses applications.
