Descente Coordonnée : Stratégies d’optimisation

Cette séance de cours explore le concept de stratégies d'optimisation de descente de coordonnées, en se concentrant sur la simplification du processus d'optimisation en mettant à jour une coordonnée à la fois. L'instructeur explique la transition des méthodes de gradient aux méthodes de second ordre, en mettant l'accent sur le compromis entre complexité et simplicité dans l'optimisation. À travers des exemples et des analyses théoriques, la séance de cours explore les avantages et les limites des approches basées sur les coordonnées, en discutant de l'importance de choisir la bonne taille de pas et de coordonner pour une optimisation efficace. L'instructeur couvre également les implications de différentes stratégies, telles que la descente de coordonnées aléatoires, la descente de coordonnées la plus raide et l'échantillonnage d'importance, soulignant leur pertinence dans les applications d'apprentissage automatique. En outre, la séance de cours aborde les défis posés par les fonctions non lisses et donne un aperçu de les surmonter dans des scénarios pratiques.