Explore l'optimisation convexe, en soulignant l'importance de minimiser les fonctions dans un ensemble convexe et l'importance des processus continus dans l'étude des taux de convergence.
Explore les sous-gradients dans les fonctions convexes, mettant l'accent sur les scénarios et les propriétés des subdifférentiels non dissociables mais convexes.
Couvre les techniques d'optimisation dans l'apprentissage automatique, en se concentrant sur la convexité et ses implications pour une résolution efficace des problèmes.
Couvre les techniques d'optimisation dans l'apprentissage automatique, en se concentrant sur la convexité, les algorithmes et leurs applications pour assurer une convergence efficace vers les minima mondiaux.
