?? 作者：韓信子@ShowMeAI
?? 機器學習實戰系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/41
?? 深度學習實戰系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/42
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機器學習的很多演算法理論非常枯燥乏味，但有許多有趣且有用的網站，您可以像游戲一樣互動式操作，并同時學習機器學習概念、模型和應用知識，以下是 ShowMeAI 為大家整理的18個互動式機器學習網站，快快來一起體驗一下吧，好玩又好學，

?? Image-to-Image 在線變換

在這個網站上，您可以執行影像到影像的轉換，在左側，您可以草繪或創建物件的一些簡單表示，然后處理資料，讓模型在右側生成更真實的影像，

?? Image-to-Image Demo: Interactive Image Translation with pix2pix-tensorflow

?? GAN 在線實驗室

在這里，您可以了解有關生成對抗網路（GAN）的學習程序的更多資訊并對其進行可視化，

?? GAN Lab

?? 素描 RNN 在線作圖

在這個網站上，您首先選擇一個物體或動物，然后開始素描，然后，在您放開筆后，神經網路將繼續您的草圖以創建物件/動物，

?? magenta: sketch rnn

?? AI 聊天寫故事機器人

在 AI Dungeon 中，您可以在與 AI 聊天機器人互動時動態創建故事，您可以選擇不同的世界或場景，或者將故事引向您想要的任何方向，

?? AI Dungeon

?? Tensorflow Embedding 投射器

Tensorflow Embedding 投射器是一個很棒的AI可視化平臺，我們可以通過它使用不同的降維技術在 2D 或 3D 中可視化高維資料，它支持上傳自己的資料并將其可視化，

?? Embedding Projector

?? 藝術品降維動態可視化

和上面的 TensorFlow embedding 投射器很像，這個網站應用相同的技術，把好多件藝術品投射和進行降維可視化，

?? The Beginner's Guide to Dimensionality Reduction

?? TensorFlow 游樂場

非常可玩的神經網路互動訓練網站！我們可以通過更改層、神經元數量、激活函式和其他引數來模擬用于回歸或分類的前饋神經網路，然后將結果可視化，是一個對初學者有用的學習資源，

?? TensorFlow playground

?? 可視化 K-Means 聚類

這是一個互動式演示聚類演算法的網站，您可以閱讀學習和逐步操作 K-Means 聚類演算法，并進行可視化，

?? Visualizing K-Means Clustering

?? 圖解機器學習模型

這是一個圖解機器學習演算法的網站，包含兩個部分，

?? Visual intro to Machine Learning Part 1

?? Visual intro to Machine Learning Part 2

?? Streamlit 案例展

Streamlit 是一個 Web 應用程式框架，主要針對資料和機器學習應用程式，下面網站是一個案例集，包含使用該框架生成的多個AI應用程式，

?? Streamlit templates

?? 邏輯回歸可視化互動式講解

下面網站是一個可視化和互動式教程，我們可以在其中學習邏輯回歸的基礎知識：例如它是如何作業的，它是如何擬合的，以及如何解釋系數，

?? Logistic Regression

?? CNN 互動式解釋器

下面網站是一個互動式CNN（卷積神經網路）學習與操作及可視化解釋的教程，展開講解了卷積神經網路的細節，

?? CNN Explainer

?? Kernel Density Estimation 核密度估計

學習統計知識的優秀互動式網站，尤其是針對Kernel Density Estimation/核密度估計統計技術做了可視化和圖解互動式教程，

?? Kernel Density Estimation

?? Probability distributions 概率分布互動式講解

學習統計知識的優秀互動式網站，尤其是針對Probability distributions/概率分布做了可視化和圖解互動式教程，

?? Probability distributions

?? Hugging Face Spaces 數千AI實體

Hugging Face Spaces 是著名工具 HuggingFace transformers 的社區，它包含社區人員貢獻的數以千計的AI實體，

?? Hugging Face Spaces

?? ConvNetJS 深度學習應用實體

這個網站包含很多深度學習應用實體，大家可以通過操作學習不同的統計、機器學習甚至強化學習知識，并和對應的AI應用程式進行互動，

?? ConvNetJS

?? Keras.js 在瀏覽器中運行 Keras 模型

通過 Keras.js 構建的AI應用，在這個網站上你可以互動加載和運行不同的AI模型，測驗它們的功能并可視化他們的架構，

?? Keras.js

?? Quick Draw 你畫我猜

這個網站是經典的你畫我猜游戲，AI通過你簡單的繪畫猜測你繪制的內容，完全實時和自動，快來試一下吧！

?? Quick Draw

參考資料

• ?? Image-to-Image Demo: Interactive Image Translation with pix2pix-tensorflow：https://affinelayer.com/pixsrv/
• ?? GAN Lab：https://poloclub.github.io/ganlab/
• ?? magenta: sketch rnn：https://magenta.tensorflow.org/assets/sketch_rnn_demo/index.html
• ?? AI Dungeon：https://play.aidungeon.io/main/home
• ?? Embedding Projector：https://projector.tensorflow.org/
• ?? The Beginner's Guide to Dimensionality Reduction：https://dimensionality-reduction-293e465c2a3443e8941b016d.vercel.app/
• ?? TensorFlow playground：https://playground.tensorflow.org
• ?? Visualizing K-Means Clustering：https://www.naftaliharris.com/blog/visualizing-k-means-clustering/
• ?? Visual intro to Machine Learning Part 1：http://www.r2d3.us/visual-intro-to-machine-learning-part-1/
• ?? Visual intro to Machine Learning Part 2：http://www.r2d3.us/visual-intro-to-machine-learning-part-2/
• ?? Streamlit templates：https://streamlit.io/gallery
• ?? Logistic Regression：https://mlu-explain.github.io/logistic-regression/
• ?? CNN Explainer：https://poloclub.github.io/cnn-explainer/
• ?? Kernel Density Estimation：https://mathisonian.github.io/kde/
• ?? Probability distributions：https://www.simonwardjones.co.uk/posts/probability_distributions/
• ?? Hugging Face Spaces：https://huggingface.co/spaces
• ?? ConvNetJS：https://cs.stanford.edu/people/karpathy/convnetjs/
• ?? Keras.js：https://transcranial.github.io/keras-js/#/image-super-resolution
• ?? Quick Draw：https://quickdraw.withgoogle.com/

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