Couvre les conditions KKT pour l'optimisation avec des contraintes, détaillant leur application et leur importance dans la résolution des problèmes contraints.
Discute des techniques d'optimisation dans l'apprentissage automatique, en se concentrant sur la descente de gradient stochastique et ses applications dans les problèmes contraints et non convexes.
