Explore les avantages prouvables d'une surparamétrie dans la compression des modèles, en mettant l'accent sur l'efficacité des réseaux neuronaux profonds et sur l'importance du recyclage pour améliorer les performances.
Volkan Cevher se penche sur les mathématiques de l’apprentissage profond, explorant la complexité des modèles, les compromis de risque et le mystère de la généralisation.
Explore la consommation d'énergie, les émissions de CO2, les innovations, les défis du réchauffement climatique et les risques financiers des entreprises de combustibles fossiles.
Explore les mesures de risque cohérentes et l'approche spectrale de l'aversion du risque, couvrant VaR, ES, la subadditivité, la convexité et la création de nouvelles mesures de risque.
Couvre la formulation et la définition du problème dans l'optimisation, en se concentrant sur la définition de la fonction objective, des contraintes et de l'ensemble réalisable.
