Couvre l'optimisation dans l'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur la descente par gradient pour la régression linéaire et logistique, la descente par gradient stochastique et des considérations pratiques.
Couvre les concepts fondamentaux de probabilité et de statistiques, en se concentrant sur l'analyse des données, la représentation graphique et les applications pratiques.
