Couvre l'approche de programmation linéaire de l'apprentissage par renforcement, en se concentrant sur ses applications et ses avantages dans la résolution des processus décisionnels de Markov.
Couvre des méthodes de descente de gradient plus rapides et une descente de gradient projetée pour une optimisation contrainte dans l'apprentissage automatique.
Explore les méthodes de descente de gradient pour les problèmes convexes lisses et non convexes, couvrant les stratégies itératives, les taux de convergence et les défis d'optimisation.
Explore les machines vectorielles de support, maximisant la marge pour une classification robuste et la transition vers la SVM logicielle pour les données séparables non linéairement.
Introduit les principes fondamentaux de l'optimisation convexe, en soulignant l'importance des fonctions convexes dans la simplification du processus de minimisation.
Explore la descente de gradient stochastique, couvrant les taux de convergence, l'accélération et les applications pratiques dans les problèmes d'optimisation.
Explore l'optimisation convexe, en soulignant l'importance de minimiser les fonctions dans un ensemble convexe et l'importance des processus continus dans l'étude des taux de convergence.
Explore les conditions KKT dans l'optimisation convexe, couvrant les problèmes doubles, les contraintes logarithmiques, les moindres carrés, les fonctions matricielles et la sous-optimalité de la couverture des ellipsoïdes.
Explore la dualité conjuguée dans l'optimisation convexe, couvrant les hyperplans faibles et soutenants, les sous-gradients, l'écart de dualité et les conditions de dualité fortes.
