Introduit des bases d'optimisation, couvrant la régression logistique, les dérivés, les fonctions convexes, la descente de gradient et les méthodes de second ordre.
Explore le rôle du calcul dans les mathématiques de données, en mettant l'accent sur les méthodes itératives, l'optimisation, les estimateurs et les principes d'ascendance.
Couvre l'optimalité des taux de convergence dans les méthodes de descente en gradient accéléré et stochastique pour les problèmes d'optimisation non convexes.
Couvre des méthodes de descente de gradient plus rapides et une descente de gradient projetée pour une optimisation contrainte dans l'apprentissage automatique.
Couvre le concept de descente de gradient dans les cas scalaires, en se concentrant sur la recherche du minimum d'une fonction en se déplaçant itérativement dans la direction du gradient négatif.
