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Explore les algorithmes d'optimisation composite, y compris les opérateurs proximaux et les méthodes de gradient, avec des exemples et des limites théoriques.
Explore les courbes de double descente et la surparamétrisation dans les modèles d'apprentissage automatique, en soulignant les risques et les avantages.
Explore l'optimisation primaire-duelle, la conjugaison des fonctions, la dualité forte, et les méthodes de pénalité quadratique en mathématiques de données.
