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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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- समुदाय समाधान
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- चुनौतियाँ
- 2
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- 3
- भाषाएँ
सभी चुनौतियाँ
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मध्यम
Adam ऑप्टिमाइज़र
डीप लर्निंग के डिफ़ॉल्ट ऑप्टिमाइज़र Adam को मूविंग एवरेज और बायस करेक्शन के साथ लागू करें।
आप सीखेंगे
Adamबायस करेक्शन
अभी तक कोई समाधान नहीं
मध्यम
टेम्परेचर और टॉप-k सैंपलिंग
भाषा मॉडल की तरह अगला टोकन चुनें: सबसे ऊँचे k logit रखें, टेम्परेचर लगाएँ और सैंपल करें।
आप सीखेंगे
टेक्स्ट जनरेशनसैंपलिंग
अभी तक कोई समाधान नहीं
मध्यम
ग्रेडिएंट डिसेंट से न्यूरॉन को ट्रेन करें
उदाहरणों से sigmoid न्यूरॉन को सिखाने के लिए फ़ॉरवर्ड पास, ग्रेडिएंट और वेट अपडेट बार-बार दोहराएँ।
आप सीखेंगे
ग्रेडिएंट डिसेंटट्रेनिंग लूप
अभी तक कोई समाधान नहीं
मध्यम
बाइट पेयर एन्कोडिंग (BPE) मर्ज
GPT टोकनाइज़र की तरह सबवर्ड मर्ज सीखें: पड़ोसी प्रतीकों की सबसे आम जोड़ी को बार-बार मिलाएँ।
आप सीखेंगे
BPEसबवर्ड टोकनाइज़ेशन
अभी तक कोई समाधान नहीं
मध्यम
ग्रेडिएंट डिसेंट से लीनियर रिग्रेशन
मीन स्क्वेयर्ड एरर पर बार-बार नीचे उतरकर रेखा का ढलान और इंटरसेप्ट सीखें।
आप सीखेंगे
ग्रेडिएंट डिसेंटरिग्रेशन
अभी तक कोई समाधान नहीं
आसान
वन-हॉट एन्कोडिंग
श्रेणियों को केवल एक 1 वाले वेक्टर में बदलें, जो क्लासिफ़ायर और एम्बेडिंग का इनपुट फ़ॉर्मेट है।
आप सीखेंगे
वन-हॉट वेक्टरश्रेणीगत डेटा
अभी तक कोई समाधान नहीं
आसान
जिनी इम्प्योरिटी
मापें कि किसी समूह के लेबल कितने मिले-जुले हैं, यही स्कोर डिसीज़न ट्री बँटवारा चुनने में इस्तेमाल करते हैं।
आप सीखेंगे
डिसीज़न ट्रीअशुद्धता के माप
अभी तक कोई समाधान नहीं
आसान
कोसाइन समानता
दो वेक्टरों के बीच के कोण से मापें कि वे कितने मिलते-जुलते हैं, जैसे सर्च इंजन एम्बेडिंग की तुलना करते हैं।
आप सीखेंगे
वेक्टर समानताएम्बेडिंग
अभी तक कोई समाधान नहीं
आसान
कैटेगोरिकल क्रॉस-एंट्रॉपी लॉस
अनुमानित प्रायिकताओं और सही क्लास से मल्टी-क्लास क्लासिफ़ायर का लॉस मापें।
आप सीखेंगे
क्लासिफ़िकेशन लॉसलघुगणक
अभी तक कोई समाधान नहीं
आसान
लॉजिस्टिक रिग्रेशन से अनुमान
वेटेड योग को sigmoid से गुज़ारकर और थ्रेशोल्ड से तुलना करके सैंपल को 0 या 1 में वर्गीकृत करें।
आप सीखेंगे
लॉजिस्टिक रिग्रेशनसीमा मान
अभी तक कोई समाधान नहीं
मध्यम
सिंपल लीनियर रिग्रेशन (लीस्ट स्क्वेयर्स)
लीस्ट स्क्वेयर्स के सूत्रों से डेटा पॉइंट्स पर सबसे अच्छी बैठने वाली सीधी रेखा खोजें।
आप सीखेंगे
न्यूनतम वर्गरिग्रेशन
अभी तक कोई समाधान नहीं
आसान
Z-स्कोर स्टैंडर्डाइज़ेशन
किसी फ़ीचर का औसत 0 और मानक विचलन 1 कर दें।
आप सीखेंगे
मानकीकरणमाध्य और मानक विचलन
अभी तक कोई समाधान नहीं
मध्यम
नेव बेयस क्लासिफ़ायर
बेयस प्रमेय और लाप्लास स्मूदिंग से कैटेगोरिकल फ़ीचर्स के आधार पर क्लास का अनुमान लगाएँ।
आप सीखेंगे
बेज़ प्रमेयलाप्लास स्मूदिंग
अभी तक कोई समाधान नहीं
आसान
मिन-मैक्स नॉर्मलाइज़ेशन
किसी फ़ीचर को ऐसे स्केल करें कि सबसे छोटा मान 0 और सबसे बड़ा 1 हो जाए।
आप सीखेंगे
फ़ीचर स्केलिंगडेटा प्रीप्रोसेसिंग
अभी तक कोई समाधान नहीं
मध्यम
K-नियरेस्ट नेबर्स क्लासिफ़ायर
k सबसे नज़दीकी ट्रेनिंग पॉइंट के बहुमत वोट से लेबल का अनुमान लगाएँ।
आप सीखेंगे
KNNदूरी के माप
अभी तक कोई समाधान नहीं
मध्यम
साइनसॉइडल पोज़िशनल एन्कोडिंग
वे साइन और कोसाइन पोज़िशन वेक्टर निकालें जिन्हें Transformer टोकन एम्बेडिंग में जोड़ते हैं।
आप सीखेंगे
पोज़िशनल एन्कोडिंगत्रिकोणमिति
अभी तक कोई समाधान नहीं
मध्यम
K-मीन्स क्लस्टरिंग
पॉइंटों को बार-बार सबसे नज़दीकी सेंट्रॉइड को सौंपकर और सेंट्रॉइड खिसकाकर k क्लस्टर में बाँटें।
आप सीखेंगे
क्लस्टरिंगसेंट्रॉइड
अभी तक कोई समाधान नहीं
आसान
सॉफ्टमैक्स फ़ंक्शन
बड़े मानों पर ओवरफ़्लो के बिना कच्चे स्कोर को ऐसी प्रायिकताओं में बदलें जिनका योग 1 हो।
आप सीखेंगे
सॉफ़्टमैक्ससंख्यात्मक स्थिरता
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