Couvre les techniques d'optimisation dans l'apprentissage automatique, en se concentrant sur la convexité et ses implications pour une résolution efficace des problèmes.
Discute de la descente de gradient stochastique et de son application dans l'optimisation non convexe, en se concentrant sur les taux de convergence et les défis de l'apprentissage automatique.
Explore l'optimisation du système énergétique de l'EPFL en définissant les exigences, en analysant les options et en appliquant des techniques d'optimisation.
