Descente de gradient
Choisissez une fonction, un point de départ et un taux d’apprentissage, puis regardez le point descendre la pente : convergence, oscillations, divergence, minimums locaux.
7 démonstrations
Laboratoire interactif
Des démonstrations qui calculent vraiment : chaque figure est produite dans votre navigateur par l’algorithme qu’elle explique. Modifiez les paramètres, observez, comprenez.
Optimiseurs : gradient, moment, Adam
Trois optimiseurs partent du même point sur une surface à deux variables. Comparez leurs trajectoires sur les lignes de niveau : zigzag, élan, pas adaptatif.
K-Means pas à pas
Affectation, mise à jour, affectation… Suivez les centres jusqu’à la convergence, et découvrez les cas où K-Means se trompe : mauvais départ, groupes étirés, anneaux.
Régression linéaire
Déplacez les points et regardez la droite des moindres carrés suivre. Puis apprenez la même droite par descente de gradient et comparez.