Thesis (Selection of subject)Thesis (Selection of subject)(version: 390)
Thesis details
   Login via CAS
Application of machine learning methods in stochastic programming
Thesis title in Czech: Využití stochastického programování v metodách strojového učení
Thesis title in English: Application of machine learning methods in stochastic programming
Key words: Optimalizace|stochastické programování|strojové učení
English key words: Optimization|stochastic programming|machine learning
Academic year of topic announcement: 2018/2019
Thesis type: dissertation
Thesis language: angličtina
Department: Department of Probability and Mathematical Statistics (32-KPMS)
Supervisor: doc. RNDr. Ing. Miloš Kopa, Ph.D.
Author: hidden - assigned and confirmed by the Study Dept.
Date of registration: 20.09.2019
Date of assignment: 20.09.2019
Confirmed by Study dept. on: 04.10.2019
Date and time of defence: 28.02.2025 11:00
Date of electronic submission:29.11.2024
Date of submission of printed version:06.01.2025
Date of proceeded defence: 28.02.2025
Opponents: prof. Vittorio Moriggia
  prof. Ing. Tomáš Tichý, Ph.D.
 
 
Guidelines
Doktorand se bude věnovat studiu stochastického programování a metod strojového učení. Hlavním cílem bude modelovat a řešit stochastické dynamické rozhodovací problémy s využitím nejnovějších myšlenek a technik stochastického programování a strojového učení. Teoretické výsledky budou aplikovány ve finančních rozhodovacích problémech, zejména v problémech optimalizace portfolia finančních instrumentů.
References
[1] E. Alpaydin: Introduction to Machine Learning, The MIT Press, 2004
[2] P. Kall, J. Mayer: Stochastic linear programming. Models, theory and computation, Springer, 2005
[3] T. Mitchell: Machine Learning. McGraw Hill, 1997
[4] K. P. Murphy: Machine Learning, A Probabilistic Perspective, 2012
[5] G. Ch. Pflug, W. Römisch, Modeling, Measuring and Managing Risk, World Scientific, River Edge, NJ, 2007.
[6] A. Ruszczyński, A. Shapiro (eds.): Handbook of Stochastic programming. Elsevier, 2003.
[7] A. Shapiro, D. Dentcheva, A. Ruszczyński: Lectures on stochastic programming. Modeling and theory. MPS/SIAM Series on Optimization 9. Philadelphia: Society for Industrial and Applied Mathematics, 2009.
 
Charles University | Information system of Charles University | http://www.cuni.cz/UKEN-329.html