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🧠 機械学習とニューラルネットワーク

決定木、強化学習、自己組織化マップ、k平均法クラスタリングなどを視覚的に探求できます。

16 シミュレーション60 fps リアルタイム0 インストール手順
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…
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機械学習とニューラルネットワーク

決定木、強化学習、自己組織化マップ、k平均法クラスタリングなどを視覚的に探求できます。

Three.js · WebGL 60 FPS CC BY 4.0
概要
16件のインタラクティブなシミュレーションがこのカテゴリーにあります
最新のブラウザで60FPSで動作
🌐英語、ウクライナ語、ポーランド語、スペイン語、ドイツ語、日本語、イタリア語、ポルトガル語(ブラジル)、フランス語、アラビア語、オランダ語、中国語、韓国語、ヒンディー語、トルコ語、ベトナム語、ロシア語、インドネシア語、ペルシャ語、ベンガル語、タイ語、フィリピン語、スワヒリ語、ウルドゥー語、マレー語、タミル語、ヘブライ語、ギリシャ語、パンジャブ語、アムハラ語、ビルマ語、クメール語、ジョージア語、ネパール語、モンゴル語、アルメニア語、シンハラ語、ラオ語、チェコ語、ルーマニア語、ハンガリー語、ブルガリア語、スウェーデン語でご利用いただけます
🎓CC BY 4.0 — 教室やLMSへの埋め込みも無料

よくある質問

「機械学習とニューラルネットワーク」のシミュレーションを実行するのに何かインストールが必要ですか?

いいえ。すべてブラウザ上でそのまま動作します — ダウンロードもプラグインもアカウント登録も不要です。Chrome、Firefox、Edge、Safariに対応しており、ほとんどのシミュレーションはスマートフォンでも利用できます。

これらのシミュレーションを授業で使ってもいいですか?

はい — すべてのコンテンツはCC BY 4.0のもと、教育目的であれば無料でご利用いただけます。各シミュレーションに直接リンクするか、iframeでLMSに埋め込むことができます。APIキーは不要です。

モデルは科学的に正確ですか?

専門的なソフトウェアと同じ数学的定式化を用いており、リアルタイムで数値積分を行っています。各シミュレーションは使用アルゴリズムを明記しており、多くは数式の背景を解説する記事にもリンクしています。

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