Llevas años malinterpretando tus gráficos de t-SNE y este artículo lo demuestra

Interactivo en el mejor sentido: mueves los hiperparámetros y ves cómo el mismo dataset produce clústeres convincentes y completamente falsos. Después de jugarlo diez minutos, nunca vuelves a fiarte de una proyección 2D sin hacer preguntas. Debería ser lectura obligatoria antes de enseñar cualquier visualización de embeddings en una reunión.

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Martin Wattenberg, Fernanda Viégas, Ian Johnson · Distill

MIMarco Ibáñez

Conexiones

Trazadas y explicadas por personas: la razón es lo que las hace valiosas.

«A te vuelve escéptico ante proyecciones 2D que parecen revelar clústeres; B te da la intuición causal de cómo capas, activaciones y complejidad producen fronteras y formas. Juntas enseñan a distinguir artefactos de embedding de estructura real y qué pruebas pedir.»
MIMarco Ibáñez
Una red neuronal en el navegador para romper y arreglar hasta que se entiendaWeb
«B te da la intuición visual sobre partición, sobreajuste y generalización; A te enseña, con experimentos interactivos, a no fiarte de proyecciones 2D y a cuestionar visualizaciones de embeddings antes de sacar conclusiones.»
MIMarco Ibáñez
La introducción al machine learning que se hace scrolleando, y es la mejorWeb
«Salta de A a B para pasar de entender qué hacen realmente las activaciones filtro a filtro a aprender cómo proyecciones 2D pueden inventar clusters; así interpretas activaciones con escepticismo y validas visualizaciones antes de sacar conclusiones.»
MIMarco Ibáñez
Una CNN transparente: mira cada convolución transformar la imagen, capa a capaWeb