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Séances de cours associées (25)

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Optimisation avec contraintes : conditions KKT

Couvre les conditions KKT pour l'optimisation avec des contraintes, essentielles pour résoudre efficacement les problèmes d'optimisation.

Proximal Gradient Descent: Techniques d'optimisation dans l'apprentissage automatique

Discute de la descente du gradient proximal et de ses applications dans l'optimisation des algorithmes d'apprentissage automatique.

Techniques d’optimisation : Extrema local et global

Discute des techniques d'optimisation, en se concentrant sur les extrema locaux et globaux dans les fonctions.

Fonctions avec plusieurs variables

Couvre les fonctions avec des valeurs en R^m, en discutant des limites, des dérivés partiels et de la différenciation.

Extreme local des fonctions multivariables

Revisite les extrémités locales et absolues des fonctions multivariables, en discutant de leurs propriétés et des conditions d'identification.

Analyse du degré de liberté

Explore le degré d'analyse de la liberté, la redondance et la réconciliation des données dans la modélisation et l'optimisation des processus.

Techniques d'optimisation

Couvre les techniques d'optimisation et leur application pour résoudre des problèmes réels.

Différenciation et limites

Explore la différenciation, les limites et les jeux ouverts dans les fonctions multivariables, en mettant l'accent sur les minimums locaux et la continuité.

Descente proximale et sous-gradiente : techniques d’optimisation

Discute des méthodes de descente proximale et sous-gradiente pour l'optimisation dans l'apprentissage automatique.

Optimisation des systèmes énergétiques

Explore la modélisation, l'optimisation et l'analyse des coûts des systèmes énergétiques pour des opérations efficaces.