Ana səhifəKateqoriyalarMaşın Öyrənməsi və Neyron Şəbəkələr

🧠 Maşın Öyrənməsi və Neyron Şəbəkələr

Qərar ağacları, gücləndirici öyrənmə, özünütəşkil edən xəritələr və k-means klasterləşdirməsi vizual şəkildə araşdırılır.

16 simulyasiya60 fps real vaxt0 quraşdırma addımı
Decision Tree LiveCART decision tree with Gini impurity splitting; axis-aligned splits emerge level by level… Reinforcement LearningQ-learning agent navigates an 8×8 grid maze. Heatmap shows max Q-values; white arrows show… Self-Organising Map24×24 Kohonen SOM (576 neurons, 3D RGB input). Gaussian neighbourhood update as α and σ… K-Means Clustering — Interactive Machine LearningStep through K-means clustering: watch centroids converge, Voronoi regions update, and… PCA & SVD Visualiser — Principal Component Analysis InteractiveGenerate a 2D dataset, diagonalise covariance matrix into principal components, and watch… PerceptronNewRosenblatt's 1958 algorithm: each misclassified point tilts the weight vector w ← w + η·y·x.… k-Nearest NeighboursNewClassify a point by majority vote among its k closest neighbours. Decision regions update… BackpropagationNewδ pulses flow backward through a small MLP: gradients highlight edges, weights update, and… Random Forest ClassifierNewBagging and random feature selection turn weak decision trees into a robust forest. Compare… t-SNE VisualiserNewt-SNE projects high-dimensional clusters to 2D via gradient descent on KL divergence. Tune… Self-Organising Map (SOM)NewA Kohonen grid folds high-dimensional data into 2D: neuron weights self-organise as σ… Radial Basis Function NetworkNewRadial basis network: N Gaussian bumps of width σ sum into a smooth decision boundary —… K-Means Clustering — Lloyd's AlgorithmNewCluster 2D points with k-means: assign to nearest centroid, move to the mean, repeat. Watch… DBSCAN — Density-Based ClusteringNewDBSCAN grows clusters from dense core points via ε-neighbourhoods and minPts, labelling… Naive Bayes Classifier — Probabilistic DecisionNewClassify 2D points with Gaussian naive Bayes: estimate per-class means and variances, apply… Gradient Descent — 3D Loss Surface & OptimisersNewNavigate a 3D loss landscape (Rosenbrock, Rastrigin, Himmelblau) with SGD, Momentum, RMSprop…
Kateqoriya haqqında

Maşın Öyrənməsi və Neyron Şəbəkələr

Qərar ağacları, gücləndirici öyrənmə, özünütəşkil edən xəritələr və k-means klasterləşdirməsi vizual şəkildə araşdırılır.

Three.js · WebGL 60 FPS CC BY 4.0
Qısa faktlar
16bu kateqoriyada interaktiv simulyasiya
istənilən müasir brauzerdə 60 FPS sürətlə işləyir
🌐ingilis, ukrayna, polyak, ispan, alman, yapon, italyan, portuqal (Braziliya), fransız, ərəb, holland, çin, koreya, hind, türk, vyetnam, rus, indoneziya, fars, benqal, tay, filippin, suahili, urdu, malay, tamil, ivrit, yunan, pəncabi, amhar, birma, kxmer, gürcü, nepal, monqol, erməni, sinhal, laos, çex, rumın, macar, bolqar, isveç, danimarka, fin, norveç, slovak, xorvat, serb, sloven, litva, latviya, eston, island, alban, makedon, bosniya və malta dillərində
🎓CC BY 4.0 — sinif otaqları və LMS daxiletmələri üçün pulsuz

Tez-tez verilən suallar

mysimulator.uk-də hansı simulyasiyalar var?

80 kateqoriyada 1.000+ interaktiv brauzer simulyasiyası: fizika, kosmos, xaos nəzəriyyəsi, biologiya, maşın öyrənməsi, kvant fizikası və maye dinamikası. Hamısı real vaxtda işləyir — quraşdırma tələb olunmur.

Simulyasiyalar quraşdırma və ya giriş tələb edirmi?

Xeyr. Hər şey tamamilə brauzerinizdə işləyir — heç nə quraşdırmağa ehtiyac yoxdur, hesab lazım deyil, plaginlər tələb olunmur. Chrome, Firefox, Edge və Safari-də işləyir; bir çoxu mobil cihazlarda da işləyir.

Bu simulyasiyalar elmi cəhətdən dəqiqdirmi?

Onlar peşəkar proqram təminatı ilə eyni riyazi formulalardan istifadə edir: Navier-Stokes, Kepler-Leapfrog, Hodgkin-Huxley, Lennard-Jones. Öyrənmək və intuisiya qurmaq üçün nəzərdə tutulub.

Əlaqəli kateqoriyalar

Nə tapdınız?

Təkrarlama addımlarını əlavə et (istəyə bağlı)