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Couvre l'abstraction de données en nombres rationnels, y compris la vue du client, l'auto-référence, les conditions préalables, les assertions, les constructeurs et les marqueurs de fin.
Explore les méthodes d'optimisation dans l'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur les gradients, les coûts et les efforts informatiques pour une formation efficace des modèles.
Explore les méthodes itératives pour résoudre les systèmes linéaires, y compris les méthodes Jacobi et Gauss-Seidel, la factorisation Cholesky et le gradient conjugué préconditionné.
