HomeCategorieënMachine Learning & Neurale Netwerken

🧠 Machine Learning & Neurale Netwerken

Beslisbomen, reinforcement learning, zelforganiserende kaarten en k-means-clustering visueel verkend.

16 simulaties60 fps realtime0 installatiestappen
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…
Over deze categorie

Machine Learning & Neurale Netwerken

Beslisbomen, reinforcement learning, zelforganiserende kaarten en k-means-clustering visueel verkend.

Three.js · WebGL 60 FPS CC BY 4.0
Snelle feiten
16interactieve simulaties in deze categorie
draait op 60 FPS in elke moderne browser
🌐Beschikbaar in het Engels, Oekraïens, Pools, Spaans, Duits, Japans, Italiaans, Portugees (BR), Frans, Arabisch, Nederlands, Chinees, Koreaans, Hindi, Turks, Vietnamees, Russisch, Indonesisch, Perzisch, Bengaals, Thai, Filipijns, Swahili, Urdu, Maleis, Tamil, Hebreeuws, Grieks, Punjabi, Amhaars, Birmaans, Khmer, Georgisch, Nepalees, Mongools, Armeens, Singalees, Laotiaans, Tsjechisch, Roemeens, Hongaars, Bulgaars en Zweeds
🎓CC BY 4.0 — gratis voor klaslokalen en LMS-integraties

Veelgestelde vragen

Moet ik iets installeren om Machine Learning & Neurale Netwerken-simulaties uit te voeren?

Nee. Alles draait volledig in je browser — geen downloads, plugins of accounts. Werkt in Chrome, Firefox, Edge en Safari; de meeste simulaties werken ook op mobiel.

Kan ik deze simulaties gebruiken voor onderwijs?

Ja — alle inhoud is gratis te gebruiken voor educatieve doeleinden onder CC BY 4.0. Link direct naar elke simulatie of embed deze in je LMS met een iframe; geen API-sleutel vereist.

Zijn de modellen wetenschappelijk nauwkeurig?

Ze gebruiken dezelfde wiskundige formuleringen als professionele software, numeriek geïntegreerd in real time. Elke simulatie vermeldt de gebruikte algoritmes, en velen linken naar een artikel dat de wiskunde uitlegt.

Gerelateerde categorieën

Wat heb je gevonden?

Reproductiestappen toevoegen (optioneel)