Optimization in Machine Learning — How Models Learn Parameters and What Actually Improves Performance

Cet article explique que l'optimisation est le processus fondamental en Machine Learning qui permet aux modèles d'apprendre des paramètres et d'améliorer leurs performances. Il clarifie que l'« apprentissage du modèle » est, en fait, l'optimisation des paramètres par rapport à une fonction de perte.