Jak modele naprawdę się uczą — od zwykłego spadku gradientu po Adama
Czasem parametrom nie wolno poruszać się dowolnie. Muszą spełniać ograniczenia: nieujemne wagi, ograniczone normy, prawdopodobieństwa, które muszą pozostać nieujemne i sumować się do 1 (zbiór zwany sympleksem prawdopodobieństwa), limity uczciwości, limity bezpieczeństwa albo fizyczną wykonalność.
🔒 This is a Pro lesson — the interactive figure, worked examples, quiz and practice open with Pro access.
▶ Optymalizacja z ograniczeniami i projekcje