Привет, друзья!
Лучше один раз увидеть, чем сто раз услышать... Некоторые вещи бывает сложно объяснить словами, а если к ним ещё добавить формул - иногда вообще становится страшно🙈
На этот случай держите подборку интерактивных эксплейнеров по самым актуальным темам - где-то это просто гифки, а где-то можно покрутить руками гиперпараметры и данные:

📉 Градиентный спуск
ТОП-1 штука, чтобы прочувствовать алгоритм. Можете покрутить шаг обучения, моментум, начальное приближение - и увидеть, как меняется ситуация: аккуратно сходится или лосс скачет. Там же краткое описание происходящего с формулами.
Ссылка: тык (на соседних страницах найдёте ещё несколько других алгоритмов оптимизации)

🌳 EDA, дерево решений, bias-variance tradeoff
От этих авторов есть два шедевра:
• История решения любимой задачи по предсказанию стоимости домов.
• Рассказ про bias-variance tradeoff.
Просто листайте страничку вниз и сами всё увидите. В настройках можно выбрать русский язык.
Ссылка: тык

🧠 Нейросети
Чтобы детально понять, что происходит внутри полносвязной сети:
• В TensorFlow Playground можно покрутить архитектуру сети, активации, данные - и увидеть, как в зависимости от настроек модель определяет границу между классами.
Ссылка: тык
• Заметки от deeplearning.ai помогут разобраться с проблемами обучения - затухающие и взрывающиеся градиенты, плохая начальная инициализация, влияние функции активации...
Ссылка: тык

🤖 Трансформеры
• Transformer Explainer гоняет GPT-2 у вас на глазах: просто введите любой текст, и "черный ящик" в реальном времени покажет, как модель предсказывает следующие токены.
Ссылка: тык
• exBERT - похожая идея для моделей из Hugging Face, можно покопаться во внутренней логике механизма внимания.
Ссылка: тык
• А если вдруг захочется сделать такую визуализацию, как exBERT, самому - есть библиотека BertViz.
Ссылка: тык

Пусть сложное становится наглядным, а непонятное очевидным✨

#classic_ml@data_easy
#dl@data_easy