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Explore les relations entre les événements, les contraintes disjonctives et la modélisation avec des variables binaires dans les problèmes d'optimisation.
Explore l'optimisation avec des contraintes en utilisant les conditions KKT et l'algorithme de point intérieur sur deux exemples de programmation quadratique.
Explore les problèmes d'optimisation, les régions réalisables et les fonctions objectives en mettant l'accent sur les multiplicateurs de Lagrange et la convexité.
Explore les méthodes d'optimisation dans l'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur les gradients, les coûts et les efforts informatiques pour une formation efficace des modèles.
Sur Convex Optimization couvre l'organisation des cours, les problèmes d'optimisation mathématique, les concepts de solution et les méthodes d'optimisation.
