Retos de programación de Aprendizaje automático

Practica aprendizaje automático con 42 retos de programación, de fáciles a difíciles. Cada reto se ejecuta en el navegador, con pruebas al instante, una revisión de tu código con IA y soluciones de la comunidad para comparar.

Fácil · 18 Intermedio · 20 Difícil · 4

Habilidades que practicarás: Descenso de gradienteRegla de la cadenaRegresiónRetropropagaciónTransformersÁrboles de decisiónActivacionesAdamAgrupamientoAprendizaje en líneaAtenciónAtención enmascarada
  • Python · C++ · C#
  • Pruebas automáticas
  • Revisión de código por IA
  • Soluciones de la comunidad
226
Desafíos
2
Soluciones compartidas
3
Lenguajes

Todos los desafíos

Busca por tema, lenguaje o dificultad.

42 desafíos
Intermedio

Optimizador Adam

Implementa Adam, el optimizador por defecto del deep learning, con medias móviles y corrección de sesgo.

Aprenderás AdamCorrección de sesgo
Redes neuronalesaiaprendizaje automático
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Intermedio

Muestreo con temperatura y top-k

Elige el siguiente token como un modelo de lenguaje: conserva los k logits más altos, aplica la temperatura y muestrea.

Aprenderás Generación de textoMuestreo
aiaprendizaje automático
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Intermedio

Entrena una neurona con descenso de gradiente

Repite la propagación hacia adelante, los gradientes y la actualización de pesos para enseñar a una neurona sigmoide a partir de ejemplos.

Aprenderás Descenso de gradienteBucles de entrenamiento
Redes neuronalesaiaprendizaje automático
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Intermedio

Fusiones de Byte Pair Encoding (BPE)

Aprende fusiones de subpalabras como los tokenizadores de GPT: fusiona repetidamente el par de símbolos vecinos más frecuente.

Aprenderás BPETokenización en subpalabras
aiaprendizaje automático
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Intermedio

Regresión lineal con descenso de gradiente

Aprende la pendiente y la ordenada al origen de una recta bajando paso a paso por el error cuadrático medio.

Aprenderás Descenso de gradienteRegresión
aiaprendizaje automático
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Fácil

Entropía cruzada categórica

Mide la pérdida de un clasificador multiclase a partir de sus probabilidades predichas y las clases reales.

Aprenderás Pérdida de clasificaciónLogaritmos
aiaprendizaje automático
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Fácil

Codificación one-hot

Convierte categorías en vectores con un único 1, el formato de entrada de clasificadores y embeddings.

Aprenderás Vectores one-hotDatos categóricos
aiaprendizaje automático
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Fácil

Similitud coseno

Mide cuánto se parecen dos vectores por el ángulo entre ellos, como hacen los buscadores con los embeddings.

Aprenderás Similitud de vectoresEmbeddings
aiaprendizaje automático
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Fácil

Predicción con regresión logística

Clasifica ejemplos como 0 o 1 pasando una suma ponderada por la sigmoide y comparándola con un umbral.

Aprenderás Regresión logísticaUmbrales
aiaprendizaje automático
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Fácil

Estandarización por puntuación z

Centra una variable en 0 y escálala a una desviación estándar de 1.

Aprenderás EstandarizaciónMedia y desviación típica
aiaprendizaje automático
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Intermedio

Regresión lineal simple (mínimos cuadrados)

Encuentra la recta que mejor se ajusta a los datos con las fórmulas de mínimos cuadrados.

Aprenderás Mínimos cuadradosRegresión
aiaprendizaje automático
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Fácil

Impureza de Gini

Mide cuán mezcladas están las etiquetas de un grupo, la puntuación que usan los árboles de decisión para elegir divisiones.

Aprenderás Árboles de decisiónMedidas de impureza
aiaprendizaje automático
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Fácil

Normalización min-max

Reescala una variable para que su valor mínimo sea 0 y su máximo sea 1.

Aprenderás Escalado de característicasPreprocesamiento de datos
aiaprendizaje automático
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Fácil

Multiplicación de matrices

Multiplica dos matrices, la operación detrás de cada capa de una red neuronal.

Aprenderás MatricesÁlgebra lineal
aiaprendizaje automático
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Intermedio

Codificación posicional sinusoidal

Calcula los vectores de posición seno y coseno que los Transformers suman a los embeddings de los tokens.

Aprenderás Codificación posicionalTrigonometría
aiaprendizaje automático
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Intermedio

Clasificador Naive Bayes

Predice una clase a partir de variables categóricas con el teorema de Bayes y el suavizado de Laplace.

Aprenderás Teorema de BayesSuavizado de Laplace
aiaprendizaje automático
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Intermedio

Agrupamiento k-means

Agrupa puntos en k clústeres asignándolos repetidamente al centroide más cercano y moviendo los centroides.

Aprenderás AgrupamientoCentroides
aiaprendizaje automático
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Intermedio

Clasificador de k vecinos más cercanos

Predice una etiqueta por mayoría de votos entre los k puntos de entrenamiento más cercanos.

Aprenderás KNNMedidas de distancia
aiaprendizaje automático
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