Java 코딩 챌린지

Java로 풀 수 있는 챌린지 225개. 첫 반복문부터 그래프, 동적 프로그래밍, 머신러닝까지. 브라우저에서 코드를 작성하고 바로 테스트한 뒤 AI 리뷰를 받으세요.

쉬움 · 134 보통 · 67 어려움 · 24

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225개 챌린지
쉬움

단어 토크나이저와 어휘 사전

텍스트를 소문자 단어로 나누고 빈도순 어휘 사전을 만듭니다. 모든 언어 모델의 첫 단계입니다.

배우는 내용 토큰화어휘 구축
ai머신 러닝
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보통

정보 이득

특성으로 분할했을 때 엔트로피가 얼마나 줄어드는지 계산합니다. ID3 결정 트리의 기준입니다.

배우는 내용 엔트로피결정 트리
ai머신 러닝
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쉬움

도형 팩토리

팩토리로 텍스트 설명에서 도형을 만들고 각 도형의 넓이를 반환합니다.

배우는 내용 팩토리 메서드다형성
디자인 패턴Parsingmath
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쉬움

최소-최대 정규화

특성의 최솟값이 0, 최댓값이 1이 되도록 스케일을 조정합니다.

배우는 내용 특성 스케일링데이터 전처리
ai머신 러닝
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쉬움

온도 센서 어댑터

화씨, 켈빈, 섭씨 센서의 측정값을 하나의 섭씨 인터페이스로 변환합니다.

배우는 내용 어댑터 패턴단위 변환
디자인 패턴Parsingmath
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보통

RAII 해제 순서

RAII가 보장하듯 스코프가 끝날 때 그 안의 자원이 해제되는 순서를 구합니다.

배우는 내용 RAII스택
Data-structuresSimulationStacks
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쉬움

행렬 곱셈

두 행렬을 곱합니다. 신경망의 모든 레이어 뒤에 있는 연산입니다.

배우는 내용 행렬선형대수
ai머신 러닝
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쉬움

범주형 교차 엔트로피 손실

예측 확률과 정답 클래스로 다중 클래스 분류기의 손실을 측정합니다.

배우는 내용 분류 손실로그
ai머신 러닝
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보통

K-평균 군집화

가장 가까운 중심에 점을 배정하고 중심을 옮기는 과정을 반복해 점들을 k개의 군집으로 나눕니다.

배우는 내용 군집화중심점
ai머신 러닝
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보통

사인파 위치 인코딩

트랜스포머가 토큰 임베딩에 더하는 사인과 코사인 위치 벡터를 계산합니다.

배우는 내용 위치 인코딩삼각함수
ai머신 러닝
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보통

K-최근접 이웃 분류기

가장 가까운 k개 학습 점의 다수결로 레이블을 예측합니다.

배우는 내용 KNN거리 척도
ai머신 러닝
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보통

나이브 베이즈 분류기

베이즈 정리와 라플라스 스무딩으로 범주형 특성에서 클래스를 예측합니다.

배우는 내용 베이즈 정리라플라스 스무딩
ai머신 러닝
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쉬움

Z-점수 표준화

특성을 평균 0, 표준편차 1로 맞춥니다.

배우는 내용 표준화평균과 표준편차
ai머신 러닝
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쉬움

JSON 객체 만들기

키와 값을 JSON 객체 문자열로 바꾸고, 따옴표와 백슬래시를 올바르게 이스케이프하세요.

배우는 내용 JSON 형식이스케이프
ParsingStrings
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쉬움

지니 불순도

그룹 안의 레이블이 얼마나 섞여 있는지 측정합니다. 결정 트리가 분할을 고를 때 쓰는 점수입니다.

배우는 내용 결정 트리불순도 척도
ai머신 러닝
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보통

온도와 Top-K 샘플링

언어 모델처럼 다음 토큰을 고릅니다: 상위 k개 로짓을 남기고 온도를 적용한 뒤 샘플링합니다.

배우는 내용 텍스트 생성샘플링
ai머신 러닝
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보통

단순 선형 회귀 (최소제곱법)

최소제곱 공식으로 데이터 점들에 가장 잘 맞는 직선을 구합니다.

배우는 내용 최소제곱법회귀
ai머신 러닝
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보통

경사 하강법을 이용한 선형 회귀

평균 제곱 오차를 따라 반복해서 내려가며 직선의 기울기와 절편을 학습합니다.

배우는 내용 경사 하강법회귀
ai머신 러닝
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