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Python सीखें चलने योग्य उदाहरण, NumPy, pandas और बहुत कुछ AI सीखेंन्यूरल नेटवर्क, ML और LLM शुरू से C और C++ सीखें पॉइंटर, मेमोरी, STL और आधुनिक C++ C# सीखेंC# मूल बातें, OOP, LINQ, async और .NET अभ्यास Python एल्गोरिदम खोज, सॉर्टिंग, रिकर्शन और विज़ुअलाइज़र O(n) C और C++ एल्गोरिदम C और C++ कार्यान्वयन की तुलना करें
- चैलेंजनया
मशीन लर्निंग कोडिंग चैलेंज
आसान से कठिन तक 42 कोडिंग चैलेंज के साथ मशीन लर्निंग का अभ्यास करें। हर चैलेंज ब्राउज़र में चलता है, तुरंत टेस्ट, आपके कोड का AI रिव्यू और तुलना के लिए कम्युनिटी के समाधान के साथ।
आसान · 18 मध्यम · 20 कठिन · 4
जिन कौशलों का अभ्यास करेंगे: ग्रेडिएंट डिसेंटTransformerचेन नियमडिसीज़न ट्रीबैकप्रोपेगेशनरिग्रेशनAdamBPEGPT मॉडलKNNMDPMSE
- Python · C++ · C#
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- 2
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- 3
- भाषाएँ
सभी चुनौतियाँ
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मध्यम
वैल्यू इटरेशन
बेलमैन ऑप्टिमैलिटी अपडेट को बार-बार लागू करके मार्कोव निर्णय प्रक्रिया की हर अवस्था का मूल्य निकालें।
आप सीखेंगे
बेलमैन समीकरणMDP
अभी तक कोई समाधान नहीं
मध्यम
परसेप्ट्रॉन लर्निंग एल्गोरिदम
मूल परसेप्ट्रॉन को ट्रेन करें, जो गलती होने पर ही अपने वेट बदलता है।
आप सीखेंगे
परसेप्ट्रॉनऑनलाइन लर्निंग
अभी तक कोई समाधान नहीं
आसान
एप्सिलॉन-ग्रीडी मल्टी-आर्म्ड बैंडिट
एप्सिलॉन-ग्रीडी क्रिया चयन से मल्टी-आर्म्ड बैंडिट पर खोज और उपयोग के बीच संतुलन बनाएँ।
आप सीखेंगे
खोज बनाम उपयोगबैंडिट
अभी तक कोई समाधान नहीं
मध्यम
Q-लर्निंग अपडेट
अनुभवों की धारा पर Q-लर्निंग अपडेट लागू करें और देखें कि इनाम पिछली अवस्थाओं तक कैसे वापस पहुँचते हैं।
आप सीखेंगे
Q-लर्निंगडिस्काउंटेड इनाम
अभी तक कोई समाधान नहीं
मध्यम
दो-लेयर नेटवर्क में फ़ॉरवर्ड प्रोपेगेशन
इनपुट को ReLU हिडन लेयर और sigmoid आउटपुट लेयर से गुज़ारें।
आप सीखेंगे
फ़ॉरवर्ड पासबहु-लेयर नेटवर्क
अभी तक कोई समाधान नहीं
आसान
एक्टिवेशन फ़ंक्शन
सूची के हर मान पर sigmoid, ReLU, Leaky ReLU या tanh लागू करें।
आप सीखेंगे
सिग्मॉइडReLU और tanh
अभी तक कोई समाधान नहीं
मध्यम
लेयर नॉर्मलाइज़ेशन
हर पंक्ति को माध्य 0 और प्रसरण 1 पर नॉर्मलाइज़ करें, फिर स्केल और शिफ़्ट करें, जैसा हर Transformer ब्लॉक करता है।
आप सीखेंगे
लेयर नॉर्मTransformer
अभी तक कोई समाधान नहीं
मध्यम
एक न्यूरॉन के ग्रेडिएंट
चेन रूल से पता करें कि sigmoid न्यूरॉन के हर वेट और बायस के साथ लॉस कैसे बदलता है।
आप सीखेंगे
चेन नियमग्रेडिएंट
अभी तक कोई समाधान नहीं
आसान
लॉस फ़ंक्शन: MSE, MAE और क्रॉस-एंट्रॉपी
मीन स्क्वेयर्ड एरर, मीन एब्सोल्यूट एरर या बाइनरी क्रॉस-एंट्रॉपी से मापें कि मॉडल की भविष्यवाणियाँ कितनी गलत हैं।
आप सीखेंगे
MSEक्रॉस-एंट्रॉपी
अभी तक कोई समाधान नहीं
आसान
एक्टिवेशन फ़ंक्शन के डेरिवेटिव
हर मान पर sigmoid, ReLU, Leaky ReLU या tanh का डेरिवेटिव निकालें, यानी वे ढलान जिनकी बैकप्रोपेगेशन को ज़रूरत होती है।
आप सीखेंगे
डेरिवेटिवबैकप्रोपेगेशन
अभी तक कोई समाधान नहीं
आसान
एक कृत्रिम न्यूरॉन
एक न्यूरॉन का आउटपुट निकालें: इनपुट का वेटेड योग और बायस, फिर sigmoid से गुज़ारें।
आप सीखेंगे
न्यूरॉनभारित योग
अभी तक कोई समाधान नहीं
मध्यम
डेंस लेयर का फ़ॉरवर्ड पास
अपनी पसंद के एक्टिवेशन के साथ एक पूरी तरह जुड़ी (fully connected) न्यूरॉन लेयर के आउटपुट निकालें।
आप सीखेंगे
डेंस लेयरएक्टिवेशन
अभी तक कोई समाधान नहीं
कठिन
दो-लेयर नेटवर्क में बैकप्रोपेगेशन
एक sigmoid हिडन लेयर और एक sigmoid आउटपुट वाले नेटवर्क के सभी वेट और बायस ग्रेडिएंट निकालें।
आप सीखेंगे
बैकप्रोपेगेशनचेन नियम
अभी तक कोई समाधान नहीं
मध्यम
मिनी-बैच ग्रेडिएंट डिसेंट
पूरे डेटासेट के बाद नहीं, बल्कि हर छोटे बैच के बाद वज़न अपडेट करके एक रैखिक मॉडल को ट्रेन करें।
आप सीखेंगे
मिनी-बैचग्रेडिएंट डिसेंट
अभी तक कोई समाधान नहीं
आसान
मोमेंटम के साथ ग्रेडिएंट डिसेंट
मोमेंटम अपडेट लागू करें जो पिछले कदम का कुछ हिस्सा बनाए रखते हैं, ताकि एक ही दिशा में ट्रेनिंग तेज़ हो।
आप सीखेंगे
मोमेंटमऑप्टिमाइज़र
अभी तक कोई समाधान नहीं
कठिन
मल्टी-हेड सेल्फ़-अटेंशन
इनपुट को क्वेरी, की और वैल्यू में प्रोजेक्ट करें, कई हेड में समानांतर अटेंशन चलाएँ और उन्हें जोड़ें।
आप सीखेंगे
मल्टी-हेड अटेंशनमैट्रिक्स प्रोजेक्शन
अभी तक कोई समाधान नहीं
आसान
Xavier और He वेट इनिशियलाइज़ेशन
किसी लेयर के वेट शुरू करने के लिए इस्तेमाल होने वाली रेंज या मानक विचलन निकालें।
आप सीखेंगे
Xavier और He इनिशियलाइज़ेशनट्रेनिंग की स्थिरता
अभी तक कोई समाधान नहीं
कठिन
XOR हल करने के लिए न्यूरल नेटवर्क ट्रेन करें
सब कुछ एक साथ: 2-2-1 sigmoid नेटवर्क को बैकप्रोपेगेशन से तब तक ट्रेन करें जब तक वह XOR न सीख ले।
आप सीखेंगे
न्यूरल नेटवर्क ट्रेन करनाXOR समस्या
अभी तक कोई समाधान नहीं
विषय के अनुसार देखें
- Beginner 95
- एआई 47
- मशीन लर्निंग 42
- Strings 36
- Arrays 31
- math 21
- Simulation 19
- न्यूरल नेटवर्क 17
- Numbers 16
- Advanced 15
- Dynamic-programming 12
- Parsing 12
- Competitive-programming 10
- Conditions 9
- Graphs 8
- Grids 8
- Loops 8
- डिज़ाइन पैटर्न 8
- Recursion 7
- Combinatorics 6
- Number-theory 6
- Sorting 6
- Functions 5
- Greedy 5
- Nested-loops 5
- Sequences 5
- Stacks 5
- Variables 5
- Algorithms 4
- Data-structures 4
- Geometry 4
- Patterns 4
- Dictionaries 3
- Fractions 3
- Sliding-window 3
- Trees 3
- रीइन्फ़ोर्समेंट लर्निंग 3