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
  • Python · C++ · C#
  • 자동 테스트
  • AI 코드 리뷰
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226
챌린지
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공유된 솔루션
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언어

모든 챌린지

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47개 챌린지
쉬움

최소-최대 정규화

특성의 최솟값이 0, 최댓값이 1이 되도록 스케일을 조정합니다.

배우는 내용 특성 스케일링데이터 전처리
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

사인파 위치 인코딩

트랜스포머가 토큰 임베딩에 더하는 사인과 코사인 위치 벡터를 계산합니다.

배우는 내용 위치 인코딩삼각함수
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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쉬움

소프트맥스 함수

큰 값에서도 오버플로 없이 원시 점수를 합이 1인 확률로 바꿉니다.

배우는 내용 소프트맥스수치 안정성
ai머신 러닝
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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

인과적(마스크) 셀프 어텐션

GPT 모델이 쓰는 마스크 어텐션을 구현합니다. 각 토큰은 자신과 이전 토큰만 볼 수 있습니다.

배우는 내용 마스크드 어텐션GPT 모델
ai머신 러닝
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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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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

두 벡터의 내적

두 벡터를 원소별로 곱한 뒤 모두 더합니다. 모든 뉴런의 핵심 연산입니다.

배우는 내용 벡터내적
신경망ai머신 러닝
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어려움

스케일드 닷-프로덕트 어텐션

트랜스포머와 대규모 언어 모델의 핵심인 어텐션 연산을 구현합니다.

배우는 내용 어텐션트랜스포머
ai머신 러닝
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