Rust のコーディングチャレンジ

Rust で解けるチャレンジ 225 問。はじめてのループからグラフ、動的計画法、機械学習まで。ブラウザでコードを書き、すぐにテストを実行して AI のレビューを受けられます。

簡単 · 134 中級 · 67 難しい · 24

練習できるスキル: カウント文字列の分割桁の取り出し2 次元リストリストループ公式算術1 回の走査2 つのポインタwhileループポリモーフィズム
  • Python · C++ · C#
  • 自動テスト
  • AIコードレビュー
  • コミュニティの解答
226
チャレンジ数
123
共有された解答
9
対応言語

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225件のチャレンジ
簡単

単語トークナイザと語彙

テキストを小文字の単語に分割し、頻度順の語彙を作ります。あらゆる言語モデルの最初のステップです。

学べること トークン化語彙の構築
ai機械学習
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中級

情報利得

特徴量で分割したときにエントロピーがどれだけ減るかを計算します。ID3 決定木の基準です。

学べること エントロピー決定木
ai機械学習
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簡単

図形ファクトリー

ファクトリーを使ってテキストの説明から形状を作成し、それぞれの面積を返します。

学べること ファクトリーメソッドポリモーフィズム
デザインパターンParsingmath
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簡単

最小最大正規化

特徴量を、最小値が 0、最大値が 1 になるようにスケーリングします。

学べること 特徴量のスケーリングデータの前処理
ai機械学習
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簡単

温度センサーのアダプター

Fahrenheit、Kelvin、Celsius のセンサー読み取り値を、ひとつの Celsius インターフェースに適合させる。

学べること アダプターパターン単位の変換
デザインパターンParsingmath
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中級

RAII の解放順序

スコープ付きリソースがスコープ終了時にどの順で解放されるかを、RAII の規則に従って求めます。

学べること RAIIスタック
Data-structuresSimulationStacks
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簡単

行列の積

2つの行列を掛け合わせます。ニューラルネットワークのすべての層の裏にある計算です。

学べること 行列線形代数
ai機械学習
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簡単

カテゴリカル交差エントロピー損失

多クラス分類器の損失を、予測確率と正解クラスから計算します。

学べること 分類の損失対数
ai機械学習
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中級

k-means クラスタリング

最も近い重心への割り当てと重心の移動を繰り返して、点を k 個のクラスタに分けます。

学べること クラスタリング重心
ai機械学習
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中級

正弦波による位置エンコーディング

Transformer がトークンの埋め込みに加える、sin と cos による位置ベクトルを計算します。

学べること 位置エンコーディング三角関数
ai機械学習
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中級

k近傍法による分類

最も近い k 個の学習点の多数決でラベルを予測します。

学べること k 近傍法距離の尺度
ai機械学習
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中級

ナイーブベイズ分類器

ベイズの定理とラプラス平滑化で、カテゴリ型の特徴量からクラスを予測します。

学べること ベイズの定理ラプラス平滑化
ai機械学習
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簡単

Zスコア標準化

特徴量を平均 0、標準偏差 1 にそろえます。

学べること 標準化平均と標準偏差
ai機械学習
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簡単

JSON オブジェクトを作る

キーと値を JSON オブジェクト文字列に変換し、引用符とバックスラッシュを正しくエスケープします。

学べること JSON 形式エスケープ
ParsingStrings
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簡単

ジニ不純度

グループ内のラベルがどれだけ混ざっているかを測ります。決定木が分割を選ぶときの指標です。

学べること 決定木不純度の尺度
ai機械学習
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中級

温度と Top-K によるサンプリング

言語モデルと同じように、上位 k 個のロジットを残し、温度を適用してから次のトークンをサンプリングします。

学べること テキスト生成サンプリング
ai機械学習
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中級

単回帰分析(最小二乗法)

最小二乗法の公式で、データ点に最もよく当てはまる直線を求めます。

学べること 最小二乗法回帰
ai機械学習
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中級

勾配降下法による線形回帰

平均二乗誤差を繰り返し下っていき、直線の傾きと切片を学習します。

学べること 勾配降下法回帰
ai機械学習
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