Линейная скорость сходимости в выпуклом случае возможна! / Александр Лобанов

Это доклад на Data Fest в гостях у Яндекса. В секции Mathematics & ML Александр Лобанов рассказал, почему линейная скорость сходимости в выпуклом случае возможна. А именно разобрал различные вариации метода градиентного спуска в условиях (L0, L1)-гладкости. Узнать больше о мероприятиях для разработчиков, наших командах и процессах можно на https://dev.go.yandex
Больше интересных материалов для аналитиков данных ищите в телеграм-канале Yandex for Analytics: https://t.me/yandexforanalytics
#DataFest #Яндекс #математика #машинноеобучение #градиентныйспуск #оптимизация #ML #MathAndML #AI #исследование #алгоритмы #L1гладкость #выпуклаяоптимизация #анализданных