この時代は学習する機械で動いていますが、その学習自体は API の裏に隠れたままです。ここではそれが開かれ、すべてのステップが画面に表示され、完全にあなたのブラウザ内で動作します。ニューラルネットワークがリアルタイムで決定境界を刻み、エージェントがたまたま報酬に行き当たり、アテンションがどの単語を見るかを決め、ノイズがディフュージョンモデルのもとで構造へと収束していきます。クラウドも鍵も不要です——勾配と方策と確率が、起きるその瞬間に描き出されます。
Watch real t-SNE run live: a random fog of high-dimensional points pulls itself apart frame by frame, gradient-descending the KL divergence until clean, separated clusters bloom — Gaussian blobs, interlocking rings, baked digits, concentric shells.
Watch real Principal Component Analysis fold a high-dimensional cloud — a tilted 3D Gaussian, the classic Iris flowers, a Swiss-roll, clustered digits — onto its principal axes, points sliding into place while the explained-variance bars fill.
Train a real multinomial Naive Bayes spam filter in your browser, then type a message and watch each word tug the verdict toward spam or ham — with the log-odds math drawn live, word by word.
Watch a population of genomes evolve over generations — selection, crossover and mutation — as a recognizable image rises from noise, rockets thread an obstacle, a phrase assembles itself, or a swarm climbs a rugged fitness landscape.
Watch a real optimizer descend a 3D loss surface — switch between SGD, Momentum, RMSProp and Adam, then crank the learning rate until it visibly diverges.
Drop labelled points on a plane and watch four real classifiers — k-NN, logistic regression, a live-trained neural net, and an RBF kernel — carve the space into coloured decision regions before your eyes.
Slide a 3×3 convolution kernel across a procedurally drawn image and watch the feature map light up — switch between blur, sharpen, Sobel edges, emboss and a Laplacian, or hand-craft your own kernel and chain a second layer.
Hunt the maximum of an expensive, hidden function in as few samples as possible — a Gaussian-process surrogate fits the points so far, draws its mean and a ±2σ uncertainty band, and an acquisition function picks the next, smartest place to look.
Train a real neural autoencoder live: tiny glyphs are squeezed through a 2-D bottleneck and rebuilt by a decoder, the reconstructions sharpening epoch by epoch while a latent map blooms into class clusters — then click anywhere in that latent plane to watch the decoder dream a new glyph into being.
Kohonen の格子が、しわを寄せ、引き伸ばされ、あらゆるデータ分布の上に自らを掛けていきます。トポロジーの発見を可視化します。
テーブル型の強化学習エージェントがゼロからナビゲーション方策を組み立てていく様子を見てみましょう。罠につまずき、報酬を見つけ出し、グリッドのすべてのマスに最適な矢印を刻み込んでいきます。
1958 年のローゼンブラットのニューロンが、一度に一つずつ修正を重ねながら、あなたのデータに決定境界線を引いていく様子を見てみましょう。
手づくりのニューラルネットワークが、誤差逆伝播によって 2D の点群を分離することを学びながら、決定境界をリアルタイムで曲げていく様子を見てみましょう。
GPT の祖先です。直前のいくつかから次のトークンを予測し、次数が上がるにつれて一貫性が立ち上がってくる様子を見てみましょう。
セントロイドがリアルタイムで各クラスターを追い詰めていくなか、ロイドのアルゴリズムが散布図を生き生きとしたボロノイ領域へと切り分ける様子を見てみましょう。
ニューロンのネットワークが坂を下ってアトラクターへと転がり込むなか、ノイズの乗った、あるいは半分消えたパターンが記憶された像へと戻っていく様子を見てみましょう。
5 つの勾配ベースのオプティマイザーが同じ損失地形を同時に駆け下り、Adam が速度・安定性・鞍点からの脱出で素の SGD を上回る理由を明らかにします。
手づくりの意味空間を歩き回りましょう。王 − 男 + 女 がぴたりと女王に収まり、意味のクラスターがネオンの色で咲き広がります。
CART 分類器があなたの 2 次元データを軸に沿った領域へと切り分けていく様子を見てみましょう。情報量を最大化する分割を一つずつ重ねていきます。
ε-greedy、UCB1、トンプソンサンプリングが最良のスロットマシンのアームを探して競い合う様子を見てみましょう。アルゴリズムが探索と活用を繰り返すなか、累積リグレットがライブで描かれます。
Transformer がどこに注目するかを決める様子を見てみましょう。ライブのヒートマップと二部グラフのアテンションフローによって、softmax(QKᵀ/√d) を肌で感じられます。