Неплохой ресурс, по визуализации машинного обучения

МЕНЮ

Главная страница
Поиск
Регистрация на сайте
Помощь проекту
Архив новостей

ТЕМЫ

Новости ИИРазработка ИИВнедрение ИИРабота разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика

Авторизация

RSS

RSS новости

Интерактивные и наглядные объяснения ключевых алгоритмов машинного обучения через математические формулы (есть главы про PCA, линейные модели, нейросети и др)

Что внутри?

Оптимизация (например, градиентный спуск)

Кластеризация и понижение размерности (PCA и k-means)

Линейные модели (перцептрон, логистическая регрессия)

Нейронные сети и обратное распространение ошибки

Все примеры представлены в виде Jupyter-ноутбуков с кодом и визуализациями (т.е их можно сразу запускать, модифицировать и изучать)

https://ml-visualized.com/


Источник: ml-visualized.com

Комментарии: