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
  • Python · C++ · C#
  • Automatisierte Tests
  • KI-Code-Review
  • Community-Lösungen
226
Herausforderungen
2
Geteilte Lösungen
3
Sprachen

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42 Herausforderungen
Einfach

Wort-Tokenizer und Vokabular

Zerlege Text in kleingeschriebene Wörter und baue ein nach Häufigkeit sortiertes Vokabular, der erste Schritt jedes Sprachmodells.

Du lernst TokenisierungVokabular aufbauen
aimaschinelles Lernen
Noch keine Lösungen
Mittel

Kausale (maskierte) Self-Attention

Implementiere die maskierte Attention von GPT-Modellen, bei der jedes Token nur sich selbst und frühere Tokens sehen kann.

Du lernst Maskierte AttentionGPT-Modelle
aimaschinelles Lernen
Noch keine Lösungen
Einfach

Matrizenmultiplikation

Multipliziere zwei Matrizen, die Operation hinter jeder Schicht eines neuronalen Netzes.

Du lernst MatrizenLineare Algebra
aimaschinelles Lernen
Noch keine Lösungen
Mittel

Informationsgewinn

Berechne, wie stark die Aufteilung nach einem Merkmal die Entropie verringert, das Kriterium hinter ID3-Entscheidungsbäumen.

Du lernst EntropieEntscheidungsbäume
aimaschinelles Lernen
Noch keine Lösungen
Einfach

Skalarprodukt zweier Vektoren

Multipliziere zwei Vektoren elementweise und addiere die Ergebnisse, die Kernoperation jedes Neurons.

Du lernst VektorenSkalarprodukt
Neuronale Netzeaimaschinelles Lernen
Noch keine Lösungen
Schwierig

Skalierte Skalarprodukt-Attention

Implementiere die Attention-Operation, das Herzstück von Transformern und großen Sprachmodellen.

Du lernst AttentionTransformer
aimaschinelles Lernen
Noch keine Lösungen