KFlow vse, kar se želiš naučiti, spremeni v zemljevid pojmov v vrstnem redu, v katerem se nadgrajujejo, nato pa vsakega poučuje z lekcijami, ki jim lahko postavljaš vprašanja, z interaktivnimi pripomočki, ki jih poženeš sam, in z vajo, ki ti pove, kaj se ti je res vtisnilo.
Razumeti, kako se učijo nevronske mreže
Ti prineseš vprašanje. KFlow prinese strukturo, stopnjo za stopnjo.
Cilj v svojih besedah in eno vprašanje o tem, kar že znaš.
Pojmi prihajajo po stopnjah, vsak se opira na prejšnje, in se pretakajo sproti, ko nastajajo.
Lekcije, delujoči pripomočki in vprašanja, ki jih lahko postaviš o kateri koli povedi.
Vadi celotno stopnjo, označi osvojene pojme in odkleni naslednjo stopnjo.
Vsako področje ima instrumente, ki jih poganjaš sam, ne le besedila za branje.
Vsaka lekcija sledi istemu ritmu, izpeljanemu iz znanosti o učenju, ta pa je živa: odgovori na ogrevalno vprašanje, razkrij kviz ali izberi katero koli poved.
Najprej ogrevanje
Vprašanje, ki prikliče, kar že znaš, preden prispe karkoli novega.Ustavi se in razloži
Kratka vprašanja, ki te pripravijo, da idejo ponoviš po svoje.Vprašanja na vsaki globini
Vprašanja po Bloomovi taksonomiji, od priklica dejstva do uporabe na nečem novem.Vprašaj o kateri koli povedi
Izberi besedilo, da postaviš vprašanje ali shraniš zapisek; odgovor te poveže s pojmi v tvojih drugih poteh.Stojiš na meglenem pobočju in bi rad prišel na dno doline. Čutiš le tla pod nogami. Kako bi se odločil, v katero smer narediš korak?
Že veš, da odvod meri naklon. Gradientni spust ta naklon spremeni v smer premika, vzvratno razširjanje pa je naslednji korak: tako omrežje naenkrat izračuna naklon za vsako utež.
Izguba modela je eno samo število, ki pove, kako zelo se moti. Vsako možno nastavitev uteži modela si predstavljaj kot točko na pokrajini, izgubo pa kot višino v tej točki. Učenje pomeni iskanje nizke točke.
Gradientni spust naredi natanko to, kar bi storil ti v megli: otipa naklon tam, kjer stoji, nato naredi majhen korak navzdol.
weights = weights - learning_rate * gradient(loss, weights)Gradient kaže navzgor, zato stopamo v nasprotno smer. Stopnja učenja določa velikost koraka: premajhna in učenje leze, prevelika in prekoračiš dolino ter poskakuješ okoli nje.
V eni povedi: zakaj gradient odštejemo, namesto da bi ga prišteli?
Izguba nekaj korakov pada, nato začne divje poskakovati gor in dol. Kaj bi spremenil najprej in zakaj?
Lekcije vključujejo žive pripomočke: spremeni vrednost, pritisni predvajaj in glej, kako se ideja obnaša. Tu je osem od več kot 130 v 16 predmetih.
Nihalo: spremeni dolžino in gravitacijo ter opazuj, kako se odzove nihajni čas.
A bob swings from a pivot under tension and gravity.
ready — bob at -75.1° from vertical; press Step or Run to swing
Vsaka pot, ki jo začneš, se pridruži istemu zemljevidu. Kadar si dve poti delita idejo, KFlow nariše povezavo, zato to, kar si se naučil za en cilj, pospeši naslednjega.
Spremljevalec, ki opazi
Bere tvoj napredek in predlaga naslednji pojem, ponavljanje ali novo pot, ti pa odločaš, kaj sprejmeš.Uči se skupaj z drugimi
Poglej, kdo se prav zdaj uči isti pojem, in z njim začni anonimen pogovor.Prinesi, kar že imaš
Prilepi zapiske ali spusti datoteko Markdown, KFlow pa jo spremeni v pot, ki jo lahko nadgrajuješ.Interaktivni pripomočki
Predmeti
Bloomovih ravni vprašanj
Jeziki: angleščina, arabščina, slovenščina
Povej KFlow svoj cilj in v manj kot minuti dobi prvo stopnjo pojmov. Začetek je brezplačen.