La introducción al machine learning que se hace scrolleando, y es la mejor
Un árbol de decisión aprende a distinguir casas de San Francisco y Nueva York mientras haces scroll, y cada concepto —partición, sobreajuste, generalización— aparece animado en el momento justo. Es de 2015 y sigue sin haber nada mejor para el primer contacto absoluto con el ML. La prueba de que el formato scrollytelling, bien hecho, enseña más que un capítulo entero de libro.
Stephanie Yee, Tony Chu · R2D3
MIMarco IbáñezConexiones
Trazadas y explicadas por personas: la razón es lo que las hace valiosas.
«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
Llevas años malinterpretando tus gráficos de t-SNE y este artículo lo demuestraArtículo«Empiezas por la intuición: qué significa aprender, particionar datos y cuándo un modelo sobreajusta. Al pasar al visualizador de CNN conviertes esa intuición en evidencia visual: ves cómo filtros, stride/padding y pooling moldean características y condicionan la capacidad de generalizar.»
MIMarco Ibáñez
Una CNN transparente: mira cada convolución transformar la imagen, capa a capaWeb