ベイズ、ビット、そして脳：確率と情報理論の冒険

このウェブサイトは、確率論と情報理論を深く掘り下げ、それらが機械学習と私たちを取り巻く世界をどのように解明するかを説明します。ウィキペディアのスニペットから次の文字を予測したり、ニューラルネットワークとパフォーマンスを比較したりするなど、興味深いなぞなぞを通して、情報量、KLダイバージェンス、エントロピー、交差エントロピーなどを探求します。コースでは、最尤推定、最大エントロピー原理、ロジット、ソフトマックス、ガウス関数、損失関数の設定を網羅し、最終的には圧縮アルゴリズムと大規模言語モデル間の関係を明らかにします。ウサギの穴に飛び込む準備はできていますか？