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Explore les fonctions de perte, la descente de gradient et l'impact de la taille des pas sur l'optimisation dans les modèles d'apprentissage automatique, en soulignant l'équilibre délicat requis pour une convergence efficace.
Couvre le polynôme d'indépendance d'un graphe de dépendance et des concepts connexes tels que la coloration du graphe et les propriétés du graphe dirigé.
