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.
Illustre l'efficacité des algorithmes de recherche logarithmique par rapport aux algorithmes linéaires, en soulignant l'importance de la modélisation des données et le compromis entre le tri et les coûts de recherche.
