machine-learning-visualized

При изучении машинного обучения большинство материалов в сети либо ограничиваются поверхностными концепциями, либо сразу бросают в код, не объясняя, как на самом деле работают алгоритмы.

Сегодня на GitHub наткнулся на крутой опенсорс-проект — Machine Learning Visualized. Он показывает, как устроены алгоритмы машинного обучения изнутри, через визуализации и пошаговые математические разборы.

Что внутри:

🔸Полные реализации ключевых алгоритмов: нейронные сети, логистическая регрессия, перцептрон и др.
🔸Подробные математические выводы — с нуля, от первых принципов
🔸Интерактивные ноутбуки на базе Marimo — можно менять параметры на лету и сразу видеть результат
🔸Визуализация обучения — отслеживание, как веса сходятся к оптимуму
🔸Также охвачены PCA, кластеризация K-means, градиентный спуск и другие

Проект построен на Jupyter Book, можно изучать прямо в браузере или развернуть у себя локально через Docker одной командой.

Отличный ресурс, если хочешь не просто применять, а понимать, как работает ML под капотом.

📁 Language: #Shell (61.4%), #CSS (30.4%)

⭐️ Stars: 303

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer