Couvre les techniques d'optimisation dans l'apprentissage automatique, en se concentrant sur la convexité et ses implications pour une résolution efficace des problèmes.
Explore les conditions KKT dans l'optimisation convexe, couvrant les cônes doubles, les propriétés, les inégalités généralisées et les conditions d'optimisation.
Explore la somme des polynômes carrés et la programmation semi-définie dans l'optimisation polynomiale, permettant l'approximation des polynômes non convexes avec SDP convexe.
