ニューラルネットワーク・プレイグラウンド (Neural Network Playground)

AI/ML
ニューラルネットワーク・プレイグラウンド (Neural Network Playground)

ニューラルネットワーク・プレイグラウンド (Neural Network Playground)

ブラウザ上で動作する教育向けのインタラクティブなMLツール。初心者がコードを書かずに多層パーセプトロン（MLP）の構造を視覚的に設計し、データセットを選んで学習やテストを行えるように設計されています。学習の進行や損失、決定境界などをリアルタイムで可視化し、ニューラルネットワークの直感理解を助けることを目的とした完成プロジェクトです。チーム規模は5名、開発完了（Nov 2025）。

https://github.com/xingyi1145/Neural-Network-Playground

概要

Neural Network Playground は、ML初心者がニューラルネットワークの仕組みを「触って学べる」ことを目指した教育用Webアプリケーションです。コードを書く必要がなく、視覚的なUIでネットワーク構造（層数・ユニット数等）やハイパーパラメータを調整し、用意されたデータセットでモデルを訓練・評価できます。プロジェクトは完成済みで、チーム開発による成果物としてドキュメントやサンプルデータが付属しており、授業や自習での導入に適しています。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 2
  • フォーク数: 1
  • ウォッチャー数: 2
  • コミット数: 2
  • ファイル数: 10
  • メインの言語: JavaScript

主な特徴

  • コード不要でネットワークを視覚的に設計・編集できるインターフェース
  • 複数のデータセットを用いた学習とテスト、結果のリアルタイム可視化
  • 損失や精度、決定境界などのトレーニング指標をライブで表示
  • 教育目的のドキュメントとサンプルを同梱し、学習導入が容易

技術的なポイント

本リポジトリはメイン言語にJavaScriptを用いるブラウザ向けの実装で、フロントエンド上で完結するインタラクティブな学習体験を提供します。ユーザーはUI上で層構成やユニット数、学習率などのハイパーパラメータを変更し、即座にトレーニング結果（損失曲線や決定境界など）を確認できます。データはローカルのdatasetsディレクトリやUI内のサンプルから選択・生成され、assets配下のグラフィックやスタイルと組み合わせて視覚化される設計です。学習ルーチン（順伝播・逆伝播や最適化アルゴリズム）はJavaScript実装でブラウザ実行を想定しており、小規模なML実験を教育的に示すための簡潔な実装になっていると考えられます。ドキュメント（docs）やREADMEが学習フローや操作方法を解説し、教育現場への導入や拡張（データセット追加、可視化改良、外部ライブラリ統合）を容易にします。一方でブラウザベースのため計算資源は限定され、大規模モデルや大量データの学習には向かない点、また実装が軽量化されている分、商用級の性能評価や最適化手法の検証には制約がある点は留意が必要です。学習教材としての設計（UX、即時フィードバック、視覚的説明）が中心であり、初心者が理論と挙動を直感的に結びつけるための工夫が随所に反映されています。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • .gitignore: file
  • README.md: file
  • assets: dir
  • datasets: dir
  • docs: dir

…他 5 ファイル

まとめ

教育用途に特化した、操作しながら学べるニューラルネットワーク入門ツール。

リポジトリ情報：

READMEの抜粋：

Neural Network Playground

Project Type: Educational ML Tool Status: Completed Timeline: Nov 2025 Team Size: 5 developers

Project Vision

An accessible, interactive web application that enables beginners to learn neural networks by visually designing, training, and testing Multi-Layer Perceptrons without writing code.

Target User

“Alex the ML Beginner” - Computer science student with basic Python knowledge, curious about neural networks but intimidated by …