Couvre la descente du gradient stochastique, la régression linéaire, la régularisation, l'apprentissage supervisé et la nature itérative de la descente du gradient.
Couvre la prise de décision financière par l'analyse coûts-avantages dans les projets publics, en mettant l'accent sur la viabilité de l'investissement et les implications des taux d'intérêt.
Analyse la descente du gradient sur les réseaux neuraux ReLU à deux couches, en explorant la convergence globale, la régularisation, les biais implicites et l'efficacité statistique.
