Explore des méthodes d'optimisation telles que la descente de gradient et les sous-gradients pour la formation de modèles d'apprentissage automatique, y compris des techniques avancées telles que l'optimisation d'Adam.
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 l'optimisation non convexe dans l'apprentissage profond, couvrant les points critiques, la convergence SGD, les points de selle et les méthodes de gradient adaptatif.
Discute des techniques d'optimisation dans l'apprentissage automatique, en se concentrant sur la descente de gradient stochastique et ses applications dans les problèmes contraints et non convexes.
Explore les méthodes d'optimisation, y compris la convexité, la descente en gradient et la minimisation non convexe, avec des exemples comme l'estimation de la probabilité maximale et la régression des crêtes.
Couvre l'optimisation dans l'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur la descente par gradient pour la régression linéaire et logistique, la descente par gradient stochastique et des considérations pratiques.
