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Explore des méthodes d'optimisation telles que la descente de gradient et les sous-gradients pour la formation de modèles d'apprentissage automatique, y compris des techniques avancées telles que l'optimisation d'Adam.
Illustre l'efficacité des algorithmes de recherche logarithmique par rapport aux algorithmes linéaires, en soulignant l'importance de la modélisation des données et le compromis entre le tri et les coûts de recherche.
Explore l'efficacité des commérages dans les systèmes décentralisés, couvrant les protocoles, les besoins d'interaction et l'optimisation de la bande passante, ainsi que les algorithmes de recherche et les optimisations.
Explique l'algorithme de recherche quantique de Grover, qui surpasse les algorithmes classiques dans la recherche de bases de données non structurées en utilisant les requêtes O( √N).