Ai 코딩 챌린지

쉬운 문제부터 어려운 문제까지 47개의 코딩 챌린지로 ai을(를) 연습하세요. 모든 챌린지는 브라우저에서 실행되며 즉시 테스트, AI 코드 리뷰, 비교할 수 있는 커뮤니티 풀이를 제공합니다.

쉬움 · 19 보통 · 24 어려움 · 4

연습할 기술: 경사 하강법결정 트리역전파연쇄 법칙트랜스포머회귀A* 탐색AdamBPEGPT 모델KNNMDP
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챌린지
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언어

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47개 챌린지
보통

미니배치 경사 하강법

전체 데이터가 아니라 작은 배치마다 가중치를 갱신해 선형 모델을 학습시킵니다.

배우는 내용 미니배치경사 하강법
신경망ai머신 러닝
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어려움

멀티헤드 셀프 어텐션

입력을 쿼리, 키, 값으로 투영하고 여러 헤드에서 병렬로 어텐션을 실행한 뒤 결합합니다.

배우는 내용 멀티헤드 어텐션행렬 사영
ai머신 러닝
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쉬움

모멘텀 경사 하강법

이전 단계의 일부를 유지하는 모멘텀 갱신으로 일관된 방향의 학습을 가속합니다.

배우는 내용 모멘텀옵티마이저
신경망ai머신 러닝
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쉬움

Xavier와 He 가중치 초기화

레이어의 가중치를 초기화할 때 쓰는 범위나 표준편차를 계산합니다.

배우는 내용 Xavier와 He 초기화학습 안정성
신경망ai머신 러닝
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어려움

XOR을 푸는 신경망 학습시키기

모든 것을 합쳐서: 2-2-1 sigmoid 신경망을 역전파로 XOR을 학습할 때까지 훈련합니다.

배우는 내용 신경망 학습XOR 문제
신경망ai머신 러닝
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보통

Adam 옵티마이저

딥러닝의 기본 옵티마이저인 Adam을 이동 평균과 편향 보정과 함께 구현합니다.

배우는 내용 Adam편향 보정
신경망ai머신 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

경사 하강법으로 뉴런 학습시키기

순전파, 기울기 계산, 가중치 갱신을 반복해 예제로부터 sigmoid 뉴런을 학습시킵니다.

배우는 내용 경사 하강법학습 루프
신경망ai머신 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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보통

바이트 페어 인코딩(BPE) 병합

GPT 토크나이저처럼 서브워드 병합을 학습합니다: 가장 자주 나오는 인접 기호 쌍을 반복해서 합칩니다.

배우는 내용 BPE서브워드 토큰화
ai머신 러닝
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쉬움

코사인 유사도

두 벡터 사이의 각도로 유사도를 측정합니다. 검색 엔진이 임베딩을 비교하는 방식입니다.

배우는 내용 벡터 유사도임베딩
ai머신 러닝
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쉬움

로지스틱 회귀 예측

가중합을 sigmoid에 통과시키고 임곗값과 비교해 샘플을 0 또는 1로 분류합니다.

배우는 내용 로지스틱 회귀임곗값
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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쉬움

원-핫 인코딩

범주를 1이 하나뿐인 벡터로 바꿉니다. 분류기와 임베딩의 입력 형식입니다.

배우는 내용 원-핫 벡터범주형 데이터
ai머신 러닝
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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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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

사인파 위치 인코딩

트랜스포머가 토큰 임베딩에 더하는 사인과 코사인 위치 벡터를 계산합니다.

배우는 내용 위치 인코딩삼각함수
ai머신 러닝
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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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