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Desafios de programação de Aprendizado de máquina
Pratique aprendizado de máquina com 42 desafios de programação, do fácil ao difícil. Cada desafio roda no navegador, com testes instantâneos, uma revisão do seu código por IA e soluções da comunidade para comparar.
Fácil · 18 Médio · 20 Difícil · 4
Habilidades que você vai praticar: Descida de gradienteRegra da cadeiaRegressãoRetropropagaçãoTransformersÁrvores de decisãoAdamAgrupamentoAmostragemAprendizado onlineAtençãoAtenção mascarada
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Médio
Otimizador Adam
Implemente o Adam, o otimizador padrão do deep learning, com médias móveis e correção de viés.
Você vai aprender
AdamCorreção de viés
Ainda sem soluções
Médio
Amostragem com temperatura e top-k
Escolha o próximo token como um modelo de linguagem: mantenha os k maiores logits, aplique a temperatura e amostre.
Você vai aprender
Geração de textoAmostragem
Ainda sem soluções
Médio
Treine um neurônio com descida do gradiente
Repita propagação direta, cálculo dos gradientes e atualização dos pesos para ensinar um neurônio sigmoide a partir de exemplos.
Você vai aprender
Descida de gradienteLaços de treinamento
Ainda sem soluções
Médio
Fusões de Byte Pair Encoding (BPE)
Aprenda fusões de subpalavras como os tokenizadores do GPT: funda repetidamente o par de símbolos vizinhos mais frequente.
Você vai aprender
BPETokenização em subpalavras
Ainda sem soluções
Médio
Regressão linear com descida do gradiente
Aprenda a inclinação e o intercepto de uma reta descendo aos poucos pelo erro quadrático médio.
Você vai aprender
Descida de gradienteRegressão
Ainda sem soluções
Fácil
Codificação one-hot
Transforme categorias em vetores com um único 1, o formato de entrada de classificadores e embeddings.
Você vai aprender
Vetores one-hotDados categóricos
Ainda sem soluções
Fácil
Impureza de Gini
Meça o quanto os rótulos de um grupo estão misturados, a pontuação que as árvores de decisão usam para escolher divisões.
Você vai aprender
Árvores de decisãoMedidas de impureza
Ainda sem soluções
Fácil
Similaridade de cosseno
Meça o quanto dois vetores são parecidos pelo ângulo entre eles, como os buscadores fazem com embeddings.
Você vai aprender
Similaridade de vetoresEmbeddings
Ainda sem soluções
Fácil
Entropia cruzada categórica
Meça a perda de um classificador multiclasse a partir das probabilidades previstas e das classes verdadeiras.
Você vai aprender
Perda de classificaçãoLogaritmos
Ainda sem soluções
Fácil
Previsão com regressão logística
Classifique exemplos como 0 ou 1 passando uma soma ponderada pela sigmoide e comparando com um limiar.
Você vai aprender
Regressão logísticaLimiares
Ainda sem soluções
Médio
Regressão linear simples (mínimos quadrados)
Encontre a reta que melhor se ajusta aos pontos com as fórmulas de mínimos quadrados.
Você vai aprender
Mínimos quadradosRegressão
Ainda sem soluções
Fácil
Padronização por z-score
Centralize uma variável em 0 e ajuste para desvio padrão 1.
Você vai aprender
PadronizaçãoMédia e desvio padrão
Ainda sem soluções
Médio
Classificador Naive Bayes
Preveja uma classe a partir de variáveis categóricas com o teorema de Bayes e a suavização de Laplace.
Você vai aprender
Teorema de BayesSuavização de Laplace
Ainda sem soluções
Fácil
Normalização min-max
Reescale uma variável para que o menor valor vire 0 e o maior vire 1.
Você vai aprender
Escalonamento de atributosPré-processamento de dados
Ainda sem soluções
Médio
Classificador de k vizinhos mais próximos
Preveja um rótulo por votação da maioria entre os k pontos de treinamento mais próximos.
Você vai aprender
KNNMedidas de distância
Ainda sem soluções
Médio
Codificação posicional senoidal
Calcule os vetores de posição seno e cosseno que os Transformers somam aos embeddings dos tokens.
Você vai aprender
Codificação posicionalTrigonometria
Ainda sem soluções
Médio
Agrupamento k-means
Agrupe pontos em k clusters atribuindo-os repetidamente ao centroide mais próximo e movendo os centroides.
Você vai aprender
AgrupamentoCentroides
Ainda sem soluções
Fácil
Função softmax
Transforme pontuações brutas em probabilidades que somam 1, sem estouro com valores grandes.
Você vai aprender
SoftmaxEstabilidade numérica
Ainda sem soluções
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