AI Simulator
Визуальная лаборатория для изучения ИИ
AI Simulator превращает абстрактную математику в интерактивные эксперименты. Развивайте интуицию, обучая модели в реальном времени, наблюдая за кривыми потерь и видя, как меняются решения при настройке параметров.
Как пользоваться платформой
Короткий путь от любопытства к уверенной интуиции.
Шаг
Выберите лабораторию Выберите лабораторию и прочитайте краткое описание концепции вверху. Оно объясняет, чему учится модель.
Шаг
Создайте данные Создайте данные кликом, загрузкой демо или использованием примеров изображений. Форма данных решает всё.
Шаг
Обучайте и наблюдайте Обучайте пошагово или автоматически, затем наблюдайте за кривой потерь и поведением модели.
Шаг
Сравнивайте и анализируйте Меняйте гиперпараметры или тип модели и смотрите на смещение, дисперсию и переобучение.
Ключевые траектории обучения
Machine Learning
Начните здесь, чтобы понять, как модели учатся по данным. Вы увидите, как простая кривая подстраивается под точки, как классификаторы рисуют границы и почему важна ёмкость модели. Этот трек формирует интуицию о функциях потерь, градиентах и геометрии данных.
Используйте, чтобы ответить: почему модель недообучается или переобучается? Как распределение данных меняет границу решения?
Deep Learning
Этот трек расширяет интуицию от кривых к сетям. Наблюдайте, как нейроны преобразуют входы в представления, а свёрточные фильтры извлекают визуальные признаки. Фокус — как глубина и нелинейность меняют выразительность модели.
Используйте, чтобы ответить: как CNN учится краям? Почему нейросеть переобучается, хотя loss продолжает снижаться?
Reinforcement Learning
Здесь модель — агент, который учится по наградам, а не по размеченным примерам. Вы изучите исследование vs эксплуатацию, разреженные награды и роль динамики среды.
Используйте, чтобы ответить: когда лучше исследовать? Как структура наград формирует поведение?
Быстрые подсказки
Новичок в ML? Начните с линейной и логистической регрессии, затем сравните с деревьями решений.
Интересуют кривые? Используйте NN Regression, чтобы увидеть, как глубина и ширина меняют аппроксимацию.
Хотите визуальную интуицию? Перейдите в CNN MNIST и рисуйте цифры для проверки инференса.