Introduction aux opérateurs proximaux

Cette séance de cours couvre l'introduction aux opérateurs proximaux et les méthodes de gradient conditionnels dans le contexte des problèmes composites de minimisation convexe. Il examine les mathématiques derrière l'optimisation des données, en se concentrant sur la régression clairsemée, l'estimation de la covariance inverse et la sélection de modèles graphiques. La séance de cours explore les fondements théoriques et les applications pratiques des algorithmes de graduation proximale, en mettant l'accent sur l'efficacité computationnelle et les garanties de convergence.