Optimisation : descente de gradient et sous-gradients
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Explore l'apprentissage automatique en chimie, se concentrant sur l'optimisation de la réaction bayésienne et le transfert du fardeau expérimental des humains aux machines.
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Explore les fonctions linéaires et non linéaires dans l'optimisation, en mettant l'accent sur leurs caractéristiques distinctes et leurs implications dans la résolution de problèmes.
Couvre les techniques d'optimisation dans l'apprentissage automatique, en se concentrant sur la convexité, les algorithmes et leurs applications pour assurer une convergence efficace vers les minima mondiaux.
