Optimisation : descente de gradient et sous-gradients
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Couvre le concept de descente de gradient dans les cas scalaires, en se concentrant sur la recherche du minimum d'une fonction en se déplaçant itérativement dans la direction du gradient négatif.
Introduit des bases d'optimisation, couvrant la régression logistique, les dérivés, les fonctions convexes, la descente de gradient et les méthodes de second ordre.
Couvre l'optimisation non convexe, les problèmes d'apprentissage profond, la descente stochastique des gradients, les méthodes d'adaptation et les architectures réseau neuronales.
Explore les méthodes d'optimisation dans l'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur les gradients, les coûts et les efforts informatiques pour une formation efficace des modèles.
Explore les modèles linéaires pour la classification, y compris les modèles paramétriques, la régression et la régression logistique, ainsi que les mesures d'évaluation des modèles et les classificateurs de marge maximum.
Explore les modèles linéaires, les surajustements et l'importance de l'expansion des fonctionnalités et ajoute plus de données pour réduire les surajustements.
Discute de la méthode de gradient pour l'optimisation, en se concentrant sur son application dans l'apprentissage automatique et les conditions de convergence.
Explore le modèle de perceptron multicouche, la formation, l'optimisation, le prétraitement des données, les fonctions d'activation, la rétropropagation et la régularisation.
Explore les modèles linéaires, la régression logistique, la descente en gradient et la régression logistique multi-classes avec des applications pratiques et des exemples.
Introduit une régression linéaire et logistique, couvrant les modèles paramétriques, la prédiction multi-sorties, la non-linéarité, la descente de gradient et les applications de classification.
Explore la perception dans l'apprentissage profond pour les véhicules autonomes, couvrant la classification d'image, les méthodes d'optimisation, et le rôle de la représentation dans l'apprentissage automatique.
Couvre les diagnostics de régression pour les modèles linéaires, en soulignant limportance de vérifier les hypothèses et didentifier les valeurs aberrantes et les observations influentes.
