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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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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
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
Noch keine Lösungen
Einfach
Matrizenmultiplikation
Multipliziere zwei Matrizen, die Operation hinter jeder Schicht eines neuronalen Netzes.
Du lernst
MatrizenLineare Algebra
Noch keine Lösungen
Mittel
Informationsgewinn
Berechne, wie stark die Aufteilung nach einem Merkmal die Entropie verringert, das Kriterium hinter ID3-Entscheidungsbäumen.
Du lernst
EntropieEntscheidungsbäume
Noch keine Lösungen
Einfach
Skalarprodukt zweier Vektoren
Multipliziere zwei Vektoren elementweise und addiere die Ergebnisse, die Kernoperation jedes Neurons.
Du lernst
VektorenSkalarprodukt
Noch keine Lösungen
Schwierig
Skalierte Skalarprodukt-Attention
Implementiere die Attention-Operation, das Herzstück von Transformern und großen Sprachmodellen.
Du lernst
AttentionTransformer
Noch keine Lösungen
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