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Cours

CS-439: Optimization for machine learning

Séances de ce cours (12)

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Descente Coordonnée: Techniques d'Optimisation Efficace

Couvre la descente des coordonnées, une méthode pour optimiser les fonctions en mettant à jour une coordonnée à la fois.

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Descente de gradient stochastique: techniques d'optimisation non convexes

Discute de la descente de gradient stochastique et de son application dans l'optimisation non convexe, en se concentrant sur les taux de convergence et les défis de l'apprentissage automatique.

Descente proximale et sous-gradiente : techniques d’optimisation

Discute des méthodes de descente proximale et sous-gradiente pour l'optimisation dans l'apprentissage automatique.

Descente de gradient plus rapide et projetée: techniques d'optimisation

Discute des techniques d'optimisation avancées, en se concentrant sur des méthodes de descente de gradient plus rapides et projetées dans l'apprentissage automatique.

Descente au gradient : principes et applications

Couvre la descente de gradient, ses principes, ses applications et ses taux de convergence en optimisation pour l'apprentissage automatique.

Techniques d'optimisation : Convexity in Machine Learning

Couvre les techniques d'optimisation dans l'apprentissage automatique, en se concentrant sur la convexité et ses implications pour une résolution efficace des problèmes.