gavinkhung/machine-learning-visualized

해결하는 문제

머신러닝 알고리즘이 "블랙박스"로 제시되면 학습하기 어려울 수 있습니다. 이 프로젝트는 이러한 알고리즘이 어떻게 작동하는지 기본 원리에서 수학적으로 유도하고 훈련 과정을 시각화하여 투명한 이해를 제공합니다.

작동 방식

이 저장소는 별도 프로젝트의 다양한 Jupyter Notebook을 집계하는 중앙 허브 역할을 합니다. Jupyter Book 프레임워크를 사용하여 이러한 노트북과 Markdown 문서를 응집력 있고 검색 가능한 웹사이트로 컴파일합니다. 사용자는 스크립트를 실행하여 특정 알고리즘 노트북(예: 신경망 또는 K-Means)을 가져온 다음 명령줄 또는 Docker를 사용하여 로컬에서 책을 빌드할 수 있습니다.

대상 사용자

이 프로젝트는 머신러닝 모델의 내부를 살펴보고자 하는 학생, 연구자 및 개발자를 위한 것입니다. 대화형 탐색과 훈련 중 가중치의 수학적 진화를 보는 것을 선호하는 사람들에게 이상적입니다.

주요 기능

• 훈련 단계를 진행하는 머신러닝 알고리즘을 시각화합니다.
• 사용자가 가중치를 조작하고 손실 함수의 변화를 관찰할 수 있는 대화형 Marimo 노트북을 포함합니다.
• 각 알고리즘에 대한 수학적 유도를 제공하여 기본 논리를 설명합니다.
• 로컬에서 빌드하거나 EPUB으로 내보낼 수 있는 구조화된 웹 기반 형식을 제공합니다.