This course presents the main concepts and algorithms of reinforcement learning:
- Markov decision process
- Dynamic programming (policy iteration, value iteration)
- Online control (Q-learning, Monte-Carlo Tree Search)
- Bandit algorithms
Teacher: Thomas Bonald
References:
- Enseignant: Thomas Bonald
Cours INF344
- Enseignant: Louis Jachiet
L'objectif de cet enseignement très
pratique est de présenter comment installer et configurer Hadoop,
d’initier au modèle de programmation MapReduce et à l’utilisation de
technologies NoSQL, dans la perspective du projet Fil Rouge démarrant en
P2. Parmi les points abordés : aspects théoriques du calcul distribué
(verrous distribués, algorithmes d'élection, paradigmes de calcul
distribué, problème de consensus, tolérance à la panne, etc.),
utilisation des machines virtuelles AWS, installation du framework
Hadoop (Zookeeper + HDFS + MapReduce), administration du framework
Hadoop (taux de réplication HDFS, copie distribuée inter-cluster),
utilisation du framework Hadoop pour la mise en œuvre d'opérations
MapReduce, utilisation de la bibliothèque Hadoop streaming, installation
de la base de données orientée documents MongoDB.
- Enseignant: Mehwish Alam
- Enseignant: Simon Coumes
- Enseignant: Marc Jeanmougin