Discute des techniques d'optimisation avancées, en se concentrant sur des méthodes de descente de gradient plus rapides et projetées dans l'apprentissage automatique.
Couvre la prise en charge des hyperplans pour l'approximation des graphes de fonctions dans différentes dimensions à l'aide d'hyperplans et d'approximations linéaires.
