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Couvre les fondamentaux des réseaux de neurones profonds et des splines, explorant leurs propriétés, leurs implications et leurs applications dans l'apprentissage automatique moderne.
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Couvre l'optimisation dans l'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur la descente par gradient pour la régression linéaire et logistique, la descente par gradient stochastique et des considérations pratiques.
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