Dimensionality reduction PCA, tSNE, UMAP

Визуализация скрытого пространства: PCA, t-SNE, UMAP | Глубокое обучение с анимацией

4 Hours Chopin for Studying, Concentration & Relaxation

UMAP Dimension Reduction, Main Ideas!!!

t-SNE

PCA, UMAP и t-SNE и когда их использовать

Визуализация внимания, сердце трансформера | Глава 6, Глубокое обучение

4 часа Шопена для обучения, концентрации и релаксации

t-SNE Simply Explained

UMAP Uniform Manifold Approximation and Projection for Dimension Reduction | SciPy 2018 |

t-distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) | Dimensionality Reduction Techniques (4/5)

Как LLM могут хранить факты | Глава 7, Глубокое обучение

Визуализация биологических данных методами сокращения размерности

LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры

Анализ главных компонентов (PCA)

WNAR Webinar on ``Understanding How Dimension Reduction Tools Work" by Cynthia Rudin, Duke Univ.

How is data prepared for machine learning?

Factor Analysis and Probabilistic PCA

t-SNE - simple explanation with an example!

Выучите R за 39 минут

How To Use UMAP and HDBScan To Surface Insights and Discover Issues