Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
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Explore les biais implicites, la descente de gradient, la stabilité dans les algorithmes d'optimisation et les limites de généralisation dans l'apprentissage automatique.
Couvre les méthodes de descente de gradient pour les problèmes convexes et non convexes, y compris la minimisation convexe lisse sans contrainte, lestimation de la vraisemblance maximale, et des exemples comme la régression de crête et la classification dimage.
Explore les méthodes d'optimisation primal-dual, en mettant l'accent sur les techniques de gradient lagrangien et leurs applications dans l'optimisation des données.
Explore la descente de gradient stochastique, couvrant les taux de convergence, l'accélération et les applications pratiques dans les problèmes d'optimisation.
Introduit l'analyse des composantes principales, en mettant l'accent sur la maximisation de la variance dans les combinaisons linéaires pour résumer efficacement les données.
