Explore la dualité lagrangienne dans l'optimisation convexe, transformant les problèmes en formulations min-max et discutant de l'importance des solutions doubles.
Couvre les techniques d'optimisation dans l'apprentissage automatique, en se concentrant sur la convexité et ses implications pour une résolution efficace des problèmes.
Explore la méthode lagrangienne augmentée avec des contraintes d'égalité et d'inégalité dans l'optimisation, en soulignant l'importance des variables slack.
