De la descente progressive stochastique à l'optimisation non lissée

Cette séance de cours aborde des sujets tels que l'optimisation stochastique, la carence des modèles lisses, la sparté, la détection de compression et la minimisation non lisses par descente subgradielle. L'instructeur explique le concept des normes atomiques et l'application de la descente stochastique en gradient dans l'apprentissage statistique avec des données en streaming.