Discute de la méthode de gradient pour l'optimisation, en se concentrant sur son application dans l'apprentissage automatique et les conditions de convergence.
Introduit des concepts fondamentaux d'apprentissage automatique, couvrant la régression, la classification, la réduction de dimensionnalité et des modèles générateurs profonds.
Couvre la descente du gradient stochastique, la régression linéaire, la régularisation, l'apprentissage supervisé et la nature itérative de la descente du gradient.
Introduit un apprentissage profond, de la régression logistique aux réseaux neuraux, soulignant la nécessité de traiter des données non linéairement séparables.
