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Coding-Challenges zu Maschinelles Lernen
Übe maschinelles Lernen mit 42 Coding-Challenges, von leicht bis schwer. Jede Challenge läuft im Browser, mit sofortigen Tests, einem KI-Review deines Codes und Community-Lösungen zum Vergleichen.
Einfach · 18 Mittel · 20 Schwierig · 4
Fähigkeiten, die du übst: GradientenabstiegBackpropagationEntscheidungsbäumeKettenregelRegressionTransformerAbleitungenAbstandsmaßeAdamAktivierungenAttentionBPE
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Alle Herausforderungen
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Mittel
Wertiteration
Berechne, wie wertvoll jeder Zustand eines Markov-Entscheidungsprozesses ist, indem du wiederholt das Bellman-Optimalitäts-Update anwendest.
Du lernst
Bellman-GleichungMDPs
Noch keine Lösungen
Mittel
Perzeptron-Lernalgorithmus
Trainiere das ursprüngliche Perzeptron, das seine Gewichte nur bei Fehlern anpasst.
Du lernst
PerzeptronOnline-Lernen
Noch keine Lösungen
Einfach
Epsilon-Greedy-Multi-Armed-Bandit
Balanciere Erkundung und Ausnutzung bei einem Multi-Armed-Bandit mit Epsilon-Greedy-Aktionsauswahl.
Du lernst
Erkunden vs. AusnutzenBandits
Noch keine Lösungen
Mittel
Q-Learning-Updates
Wende das Q-Learning-Update auf einen Strom von Erfahrungen an und sieh zu, wie Belohnungen zu früheren Zuständen zurückfließen.
Du lernst
Q-LearningDiskontierte Belohnungen
Noch keine Lösungen
Mittel
Vorwärtsdurchlauf in einem zweischichtigen Netz
Leite Eingaben durch eine verborgene ReLU-Schicht und eine Sigmoid-Ausgabeschicht.
Du lernst
VorwärtsdurchlaufMehrschichtige Netze
Noch keine Lösungen
Einfach
Aktivierungsfunktionen
Wende Sigmoid, ReLU, Leaky ReLU oder tanh auf jeden Wert einer Liste an.
Du lernst
SigmoidReLU und tanh
Noch keine Lösungen
Mittel
Layer-Normalisierung
Normalisiere jede Zeile auf Mittelwert 0 und Varianz 1, dann skaliere und verschiebe sie, wie es jeder Transformer-Block tut.
Du lernst
Layer-NormTransformer
Noch keine Lösungen
Mittel
Gradienten eines einzelnen Neurons
Nutze die Kettenregel, um herauszufinden, wie sich der Verlust mit jedem Gewicht und dem Bias eines Sigmoid-Neurons ändert.
Du lernst
KettenregelGradienten
Noch keine Lösungen
Einfach
Verlustfunktionen: MSE, MAE und Kreuzentropie
Miss, wie falsch die Vorhersagen eines Modells sind, mit mittlerem quadratischem Fehler, mittlerem absolutem Fehler oder binärer Kreuzentropie.
Du lernst
MSEKreuzentropie
Noch keine Lösungen
Einfach
Ableitungen von Aktivierungsfunktionen
Berechne die Ableitung von Sigmoid, ReLU, Leaky ReLU oder tanh an jedem Wert, die Steigungen, die Backpropagation braucht.
Du lernst
AbleitungenBackpropagation
Noch keine Lösungen
Einfach
Ein einzelnes künstliches Neuron
Berechne die Ausgabe eines Neurons: gewichtete Summe der Eingaben plus Bias, durch Sigmoid geleitet.
Du lernst
NeuronenGewichtete Summen
Noch keine Lösungen
Mittel
Vorwärtsdurchlauf einer Dense-Schicht
Berechne die Ausgaben einer vollständig verbundenen Schicht mit wählbarer Aktivierung.
Du lernst
Dense-SchichtenAktivierungen
Noch keine Lösungen
Schwierig
Backpropagation in einem zweischichtigen Netz
Berechne alle Gradienten der Gewichte und Biases eines Netzes mit einer verborgenen Sigmoid-Schicht und einer Sigmoid-Ausgabe.
Du lernst
BackpropagationKettenregel
Noch keine Lösungen
Mittel
Mini-Batch-Gradientenabstieg
Trainiere ein lineares Modell, indem du die Gewichte nach jedem kleinen Batch statt nach dem ganzen Datensatz aktualisierst.
Du lernst
Mini-BatchesGradientenabstieg
Noch keine Lösungen
Einfach
Gradientenabstieg mit Momentum
Wende Momentum-Updates an, die einen Teil des vorherigen Schritts behalten, damit das Training in gleichbleibende Richtungen schneller wird.
Du lernst
MomentumOptimierer
Noch keine Lösungen
Schwierig
Multi-Head-Self-Attention
Projiziere die Eingabe in Queries, Keys und Values, führe Attention in mehreren Heads parallel aus und kombiniere sie.
Du lernst
Multi-Head-AttentionMatrixprojektionen
Noch keine Lösungen
Einfach
Xavier- und He-Gewichtsinitialisierung
Berechne den Bereich oder die Standardabweichung, mit der die Gewichte einer Schicht initialisiert werden.
Du lernst
Xavier- und He-InitialisierungTrainingsstabilität
Noch keine Lösungen
Schwierig
Ein neuronales Netz trainieren, das XOR löst
Alles zusammen: Trainiere ein 2-2-1-Sigmoid-Netz mit Backpropagation, bis es XOR lernt.
Du lernst
Training neuronaler NetzeXOR-Problem
Noch keine Lösungen
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