Aiのコーディングチャレンジ

47 問のコーディングチャレンジでaiを練習しましょう。難易度はやさしいものから難しいものまで。どれもブラウザで動き、すぐにテストでき、AI のレビューやコミュニティの解答と比べられます。

簡単 · 19 中級 · 24 難しい · 4

練習できるスキル: 勾配降下法Transformer回帰決定木誤差逆伝播法連鎖律A* 探索AdamBPEGPT モデルMSEQ 学習
  • 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
2
共有された解答
3
対応言語

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47件のチャレンジ
中級

ミニバッチ勾配降下法

データ全体ではなく、小さなバッチごとに重みを更新して線形モデルを学習させます。

学べること ミニバッチ勾配降下法
ニューラルネットワークai機械学習
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難しい

マルチヘッド・セルフアテンション

入力をクエリ、キー、値に射影し、複数のヘッドで並列にアテンションを計算して結合します。

学べること マルチヘッドアテンション行列による射影
ai機械学習
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簡単

モーメンタム付き勾配降下法

前のステップの一部を残すモーメンタム更新を適用し、一貫した方向への学習を加速させます。

学べること モメンタムオプティマイザー
ニューラルネットワークai機械学習
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簡単

Xavier と He の重み初期化

層の重みを初期化するときに使う範囲または標準偏差を計算します。

学べること Xavier と He の初期化学習の安定性
ニューラルネットワークai機械学習
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難しい

XOR を解くニューラルネットワークを学習させる

すべてを組み合わせ、2-2-1 の sigmoid ネットワークを誤差逆伝播法で XOR を学習するまで訓練します。

学べること ニューラルネットワークの学習XOR 問題
ニューラルネットワークai機械学習
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中級

Adam オプティマイザ

ディープラーニングの標準オプティマイザ Adam を、移動平均とバイアス補正つきで実装します。

学べること Adamバイアス補正
ニューラルネットワーク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

勾配降下法でニューロンを学習させる

順伝播、勾配計算、重み更新を繰り返して、例から sigmoid ニューロンを学習させます。

学べること 勾配降下法学習ループ
ニューラルネットワークai機械学習
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中級

バイトペアエンコーディング(BPE)のマージ

GPT のトークナイザと同じように、最も頻出する隣接記号のペアを繰り返しマージしてサブワードを学習します。

学べること BPEサブワードのトークン化
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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簡単

ワンホットエンコーディング

カテゴリを、1つだけ 1 を持つベクトルに変換します。分類器や埋め込みの入力形式です。

学べること one-hot ベクトルカテゴリデータ
ai機械学習
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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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簡単

コサイン類似度

2つのベクトルの間の角度で類似度を測ります。検索エンジンが埋め込みを比べるのと同じ方法です。

学べること ベクトルの類似度埋め込み
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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簡単

ロジスティック回帰による予測

重み付き和を sigmoid に通してしきい値と比べ、サンプルを 0 か 1 に分類します。

学べること ロジスティック回帰しきい値
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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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

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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