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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トピック、言語、難易度で検索できます。

47件のチャレンジ
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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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

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-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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簡単

ソフトマックス関数

大きな値でもオーバーフローせずに、生のスコアを合計 1 の確率に変換します。

学べること ソフトマックス数値的安定性
ai機械学習
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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

因果的(マスク付き)セルフアテンション

GPT モデルが使うマスク付きアテンションを実装します。各トークンは自分と前のトークンだけを見られます。

学べること マスク付きアテンションGPT モデル
ai機械学習
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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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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

2つのベクトルの内積

2つのベクトルを要素ごとに掛けて合計します。すべてのニューロンの中心となる計算です。

学べること ベクトル内積
ニューラルネットワークai機械学習
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難しい

スケールド・ドット積アテンション

Transformer と大規模言語モデルの中心にあるアテンションの計算を実装します。

学べること アテンションTransformer
ai機械学習
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