AI가 데이터에서 배우는 원리를, 브라우저 안에서 직접 학습시키고 들여다보며 익힌다. 모든 모델은 이 페이지가 바로 그 자리에서 학습한다.
데이터에서 배우기
실제 콘크리트 강도 데이터로 데이터 나누기, 선형 회귀, 분류, 과적합, 평가 지표.
Data & SplitsRegressionClassificationOverfittingMetrics 주제 2 · 탭 4개Neural Networks신경망뉴런과 층, 한 단계씩 보는 역전파, 학습이 흘러가는 모습, 합성곱.
Neurons & LayersBackpropagationTraining DynamicsConvolution표현하고 만들어 내는 모델
단어를 벡터로: 이웃, 벡터 셈, 감정 읽기. 한국어 영화평과 GloVe.
Word VectorsNeighborsArithmeticSentimentIn LLMs 주제 4 · 탭 6개Language Model언어 모델약 7만 파라미터 트랜스포머를 브라우저에서 학습시키고 어텐션과 생성을 들여다보기.
TokenizationBigramTrainingAttentionSamplingScale 주제 5 · 탭 5개Diffusion확산 모델확산 모델이 노이즈를 점 무늬로 바꾸는 법을 배우는 과정을 한 단계씩.
ForwardNoise PredictionReverseDDIMImages 주제 6 · 탭 5개Reinforcement Learning강화학습직접 꾸민 격자 위의 Q-러닝, 그리고 에이전트가 보상을 꼼수로 따는 방법.
RewardsQ-learningReward HackingReward DesignRLHF교육용 페이지입니다. 여기서 학습하는 모델은 원리를 보이기 위해 작게 만든 것이며, 결과는 예측·진단·권고가 아니고 점수는 확률이 아닙니다.