тщательно подобранный список визуализаций / анимаций алгоритмов машинного обучения.
У меня есть привычка закладывать в закладки любую хорошую визуализацию или анимацию, с которыми я сталкиваюсь во время обучения машинному обучению, и приложил несколько усилий, чтобы их организовать. Ниже приведен тщательно подобранный список интерактивных и анимированных визуальных объяснений различных алгоритмов и концепций машинного обучения, сгруппированных вместе в произвольном порядке.
Картинки стоят тысячи слов, и я твердо уверен, что эти интерактивные визуализации и анимация стоят тысячи изображений. Это будет более полезно
- Если вы новичок, хотите лучше понять концепцию
- Если вы тренер и ищете лучший способ объяснить концепцию.
Этот список не соответствует ни одному порядку. Вы можете использовать это как справочное место для поиска интерактивных визуализаций, чтобы понять или позволить другим понять конкретную концепцию.
Математика в основе машинного обучения
Вероятность
- Базовая вероятность
- Сложная вероятность
- "Условная возможность"
- Распределения вероятностей
- Байесовский вывод
- "Центральная предельная теорема"
- Проблема Монти Холла
- Основные вероятностные концепции
Статистика
- Статистика демонстраций
- Заключение частотника
- Сравнение средней медианы и режима
- Меры центральной тенденции
- Основные понятия статистики
- Оценка плотности ядра
Исчисление
- Визуализация производных
- Определение деривативов
- Производные без слов
- Основные понятия математического анализа
- Преобразования Фурье
Линейная алгебра
- Собственные значения и собственные векторы
- Основные понятия алгебры
- умножение матриц
- Приглашение в другое измерение
- Иммерсивная линейная алгебра
- Матричная декомпозиция
Алгоритмы машинного обучения
Регресс
- "Линейная регрессия"
- Обычная регрессия наименьших квадратов
- "Регрессионный анализ"
Машины опорных векторов
Деревья решений и ансамбли деревьев
Наивный байесовский
KNN
Кластеризация
Уменьшение размерности
Алгоритмы глубокого обучения
Нейронные сети
- Визуальное и интерактивное руководство по основам нейронных сетей
- Визуальный и интерактивный взгляд на основы математики нейронных сетей
- Математический поток обратного распространения
- Анимационная демонстрация
- Игровая площадка Tensorflow
- NN 3D Simulation
- Нейросетевой зоопарк
- Оптимизация параметров
- Инициализация нейронных сетей
Сверточные нейронные сети
- Видео визуализации CNN
- Ядра изображения
- CNN 3D Simulation
- 3D визуализация MNIST
- Сверточный слой
- Слой Maxpooling
- Keras.js
- Convnet.js
Последовательные модели
- Анимированные RNN и LSTM
- Иллюстрированное слово2vec
- Перчатка демо
- Иллюстрированный трансформер
- Иллюстрированный берт
- Визуальное руководство по использованию берта в первый раз
- Визуализация-нейронная-машинная-механика-модели-seq2seq-с-вниманием
- Иллюстрированный-gpt2
- Recurrentjs
GAN
Обучение с подкреплением
Другие концепции машинного обучения
- Visual-numpy
- Нежный-визуальный-вводный-анализ-данных-питон-панды
- Визуализация-панд-поворот-и-преобразование
- Настройка модели и компромисс смещения и дисперсии
- Регуляризация L2
Общие ресурсы
- Исследователи
- Объясняется визуально
- Теория видения
- Винный паб
- Джаламмар гитхаб
- Десмос
- Геогебра
- Сборник примеров интерактивного машинного обучения
- Обучаемое машинное обучение
- Заметки AI
Версия GitHub здесь! Если вы хотите добавить какие-либо визуализации, которые я пропустил, или поделитесь ими в комментариях, отправьте запрос на перенос.
Надеюсь, это поможет! Свяжитесь со мной здесь!