Descente progressive

Cette séance de cours couvre l'algorithme de descente en gradient, visant à minimiser une fonction en se déplaçant itérativement dans la direction de la diminution la plus raide. Il explique le processus d'approche lente du minimum, en évitant les dépassements. La séance de cours s'inscrit également dans le concept de la série Taylor et la recherche du point minimum. Parmi les sujets abordés, mentionnons l'incidence de la taille des étapes sur la convergence, l'importance de la régularisation et les répercussions des différents taux d'apprentissage. Le contenu progresse à travers diverses expressions mathématiques et des étapes itératives pour trouver la solution optimale.