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Explore le lien entre les transitions de phase en physique et les problèmes de calcul, en montrant comment les connaissances de la physique peuvent éclairer la conception des algorithmes.
Explore l'algorithme Divide-and-Conquer pour la multiplication matricielle, y compris la méthode de Strassen et son importance dans l'optimisation de la complexité du temps.
Explore les courbes de double descente et la surparamétrisation dans les modèles d'apprentissage automatique, en soulignant les risques et les avantages.
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.
Explore la théorie de la généralisation dans l'apprentissage automatique, en abordant les défis dans les espaces de dimension supérieure et le compromis entre les biais et les variables.
Explore la réversibilité dans les chaînes de Markov et son impact sur la distribution stationnaire, en soulignant la complexité des chaînes non réversibles.
