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Enseignants

Clément Royer
clement.royer@lamsade.dauphine.fr

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Optimisation pour les sciences des données

M2 MIAGE/MIAGE ID Apprentissage, Université Paris Dauphine-PSL, 2025-2026

Objectifs du cours

     Présenter des techniques algorithmiques modernes pour les problèmes de sciences des données.

Documents de cours (en anglais)

     Polycopié de cours (version du 19 janvier) PDF

Séance 1 : Bases de l'optimisation

     Tableau virtuel

Séance 2 : Méthodes de gradient (pratique)

     Notebook d'introduction à la descente de gradient (sans solutions)
     Notebook d'introduction à la descente de gradient (avec solutions)

Séance 3 : Méthodes de gradient (théorie)

     Tableau virtuel
     Notebook d'illustration (méthodes accélérées, problèmes non convexes)

Séance 4 : Gradient stochastique (théorie)

     Tableau virtuel

Séance 5 : Gradient stochastique (pratique)

     Notebook sur le gradient stochastique (sans solutions)
     Notebook sur le gradient stochastique (avec solutions)

Séance 6 : Régularisation

     Tableau virtuel
     Notebook d'illustration (régularisation l2 et l1)

Séance 7 : Bilan et exercices

     Tableau virtuel

Exercices (en anglais)

     Feuille 1 (bases de l'optimisation, avec solutions) PDF
     Feuille 2 (descente de gradient, avec solutions) PDF
     Feuille 3 (gradient stochastique, avec solutions) PDF
     Feuille 4 (régularisation, avec solutions) PDF
     Feuille 5 (examen 2024-2025, avec solutions) PDF


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