Couvre des méthodes de descente de gradient plus rapides et une descente de gradient projetée pour une optimisation contrainte dans l'apprentissage automatique.
Explore l'optimisation convexe, en soulignant l'importance de minimiser les fonctions dans un ensemble convexe et l'importance des processus continus dans l'étude des taux de convergence.
Explore les bases de l'optimisation telles que les normes, la convexité et la différentiabilité, ainsi que les applications pratiques et les taux de convergence.
Introduit les principes fondamentaux de l'optimisation convexe, en soulignant l'importance des fonctions convexes dans la simplification du processus de minimisation.
