მთავარიკატეგორიებიმანქანური სწავლება და ნეირონული ქსელები

🧠 მანქანური სწავლება და ნეირონული ქსელები

გადაწყვეტილების ხეები, გამყარებითი სწავლება, თვითორგანიზებადი რუკები და k-საშუალოთა კლასტერიზაცია — ვიზუალურად შესწავლილი.

16 სიმულაციები60 fps რეალურ დროში0 დაყენების ნაბიჯები
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…
კატეგორიის შესახებ

მანქანური სწავლება და ნეირონული ქსელები

გადაწყვეტილების ხეები, გამყარებითი სწავლება, თვითორგანიზებადი რუკები და k-საშუალოთა კლასტერიზაცია — ვიზუალურად შესწავლილი.

Three.js · WebGL 60 FPS CC BY 4.0
მოკლე ფაქტები
16ინტერაქტიული სიმულაცია ამ კატეგორიაში
მუშაობს 60 FPS-ზე ნებისმიერ თანამედროვე ბრაუზერში
🌐ხელმისაწვდომია ინგლისურ, უკრაინულ, პოლონურ, ესპანურ, გერმანულ, იაპონურ, იტალიურ, პორტუგალიურ (BR), ფრანგულ, არაბულ, ჰოლანდიურ, ჩინურ, კორეულ, ჰინდი, თურქულ, ვიეტნამურ, რუსულ, ინდონეზიურ, სპარსულ, ბენგალურ, ტაილანდურ, ფილიპინურ, სუაჰილურ, ურდუ, მალაიურ, თამილურ, ივრით, ბერძნულ, პენჯაბურ, ამჰარულ, ბირმულ, ქმერულ, ქართულ, ნეპალურ, მონღოლურ, სომხურ, სინჰალურ, ლაოსურ, ჩეხურ, რუმინულ, უნგრულ, ბულგარულ და შვედურ ენებზე
🎓CC BY 4.0 — უფასოა საკლასო ოთახებისა და LMS ჩასმისთვის

ხშირად დასმული კითხვები

მანქანური სწავლება და ნეირონული ქსელები სიმულაციების გასაშვებად რაიმეს დაყენება მჭირდება?

არა. ყველა სიმულაცია მუშაობს პირდაპირ თქვენს ბრაუზერში — არაფრის ჩამოტვირთვა თუ ინსტალაცია არ არის საჭირო. უბრალოდ დააჭირეთ „გაშვებას“ და სიმულაცია მყისიერად გაიხსნება.

უფასოა mysimulator.uk-ის სამეცნიერო სიმულაციების გამოყენება?

დიახ, ჩვენი ყველა ინტერაქტიული სიმულაცია სრულიად უფასოდაა ხელმისაწვდომი როგორც მოსწავლეებისთვის, ისე მასწავლებლებისთვის, ყოველგვარი რეგისტრაციის გარეშე.

სიმულაციები მუშაობს მობილურ და პლანშეტურ მოწყობილობებზეც?

დიახ, ყველა სიმულაცია ადაპტირებულია სხვადასხვა ეკრანის ზომისთვის და გამართულად მუშაობს კომპიუტერზე, პლანშეტსა და სმარტფონზეც.

დაკავშირებული კატეგორიები

რა აღმოაჩინეთ?

დაამატეთ გამეორების ნაბიჯები (არასავალდებულო)