Explore les sous-gradients dans les fonctions convexes, mettant l'accent sur les scénarios et les propriétés des subdifférentiels non dissociables mais convexes.
Introduit des ensembles et des fonctions convexes, en discutant des minimiseurs, des conditions d'optimalité et des caractérisations, ainsi que des exemples et des inégalités clés.
Explore les résultats élémentaires en optimisation convexe, y compris les coques affines, convexes et coniques, les cônes appropriés et les fonctions convexes.
Couvre les techniques d'optimisation dans l'apprentissage automatique, en se concentrant sur la convexité et ses implications pour une résolution efficace des problèmes.
