Discute de la méthode de gradient pour l'optimisation, en se concentrant sur son application dans l'apprentissage automatique et les conditions de convergence.
Discute des techniques d'optimisation dans l'apprentissage automatique, en se concentrant sur la descente de gradient stochastique et ses applications dans les problèmes contraints et non convexes.
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.
Explore les réseaux profonds et convolutifs, couvrant la généralisation, l'optimisation et les applications pratiques dans l'apprentissage automatique.
Couvre les techniques d'optimisation dans l'apprentissage automatique, en se concentrant sur la convexité et ses implications pour une résolution efficace des problèmes.
Couvre l'optimalité des taux de convergence dans les méthodes de descente en gradient accéléré et stochastique pour les problèmes 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.
Explore l'analyse stochastique de la descente et du champ moyen dans les réseaux neuraux à deux couches, en mettant l'accent sur leurs processus itératifs et leurs fondements mathématiques.
Couvre les techniques d'optimisation dans l'apprentissage automatique, en se concentrant sur la convexité, les algorithmes et leurs applications pour assurer une convergence efficace vers les minima mondiaux.
Couvre les techniques de réduction de la variance dans l'optimisation, en mettant l'accent sur la descente en gradient et les méthodes de descente en gradient stochastique.
Couvre l'importance de la maintenance préventive pour la détection de la détresse de la chaussée et introduit des concepts d'apprentissage automatique pour les ingénieurs.
Explore coordonner les stratégies d'optimisation de descente, en mettant l'accent sur la simplicité dans l'optimisation grâce à des mises à jour coordonnées et en discutant des implications des différentes approches.
Introduit l'apprentissage par renforcement, couvrant ses définitions, ses applications et ses fondements théoriques, tout en décrivant la structure et les objectifs du cours.
Couvre l'optimisation dans l'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur la descente par gradient pour la régression linéaire et logistique, la descente par gradient stochastique et des considérations pratiques.
Explore les biais implicites, la descente de gradient, la stabilité dans les algorithmes d'optimisation et les limites de généralisation dans l'apprentissage automatique.
