Explore les astuces stochastiques softmax, la reparamétrisation et l'argmax, en abordant les défis dans l'estimation des attentes et la variance des gradients.
Explore la factorisation matricielle dans les systèmes de recommandation, couvrant l'optimisation, les mesures d'évaluation et les défis liés à la mise à l'échelle.
Couvre les bases d'optimisation, y compris l'optimisation sans contrainte et les méthodes de descente de gradient pour trouver des solutions optimales.
