Задачи по теме «Машинное обучение»

Практикуйте тему «машинное обучение» на задачах от простых до сложных (всего: 42). Каждая задача запускается в браузере, с мгновенными тестами, разбором вашего кода от ИИ и решениями сообщества для сравнения.

Легко · 18 Средне · 20 Сложно · 4

Навыки для практики: Градиентный спускTransformerДеревья решенийОбратное распространениеРегрессияЦепное правилоAdamBPEKNNMDPMSEOne-hot векторы
  • Python · C++ · C#
  • Автотесты
  • Ревью кода ИИ
  • Решения сообщества
226
Задачи
2
Решений опубликовано
3
Языки

Все задачи

Поиск по теме, языку или сложности.

42 задачи
Средне

Итерация по ценностям

Вычислите ценность каждого состояния марковского процесса принятия решений, многократно применяя оптимальное обновление Беллмана.

Вы освоите Уравнение БеллманаMDP
Обучение с подкреплениемискусственный интеллектмашинное обучение
Пока нет решений
Легко

Многорукий бандит с эпсилон-жадной стратегией

Найдите баланс между исследованием и использованием в задаче многорукого бандита с эпсилон-жадным выбором действий.

Вы освоите Исследование и использованиеБандиты
Обучение с подкреплениемискусственный интеллектмашинное обучение
Пока нет решений
Средне

Обновления Q-learning

Примените обновление Q-learning к потоку опыта и посмотрите, как награды распространяются назад к предыдущим состояниям.

Вы освоите Q-learningДисконтированные награды
Обучение с подкреплениемискусственный интеллектмашинное обучение
Пока нет решений
Средне

Алгоритм обучения перцептрона

Обучите классический перцептрон, который меняет веса только при ошибке.

Вы освоите ПерцептронОнлайн-обучение
Нейронные сетиискусственный интеллектмашинное обучение
Пока нет решений
Средне

Прямое распространение в двухслойной сети

Пропустите входы через скрытый слой с ReLU и выходной слой с сигмоидой.

Вы освоите Прямой проходМногослойные сети
Нейронные сетиискусственный интеллектмашинное обучение
Пока нет решений
Легко

Функции активации

Примените sigmoid, ReLU, Leaky ReLU или tanh к каждому значению списка.

Вы освоите СигмоидаReLU и tanh
Нейронные сетиискусственный интеллектмашинное обучение
Пока нет решений
Средне

Градиенты одного нейрона

С помощью цепного правила найдите, как потери меняются в зависимости от каждого веса и смещения сигмоидного нейрона.

Вы освоите Цепное правилоГрадиенты
Нейронные сетиискусственный интеллектмашинное обучение
Пока нет решений
Легко

Функции потерь: MSE, MAE и перекрёстная энтропия

Измерьте, насколько ошибаются предсказания модели, с помощью среднеквадратичной ошибки, средней абсолютной ошибки или бинарной перекрёстной энтропии.

Вы освоите MSEПерекрёстная энтропия
Нейронные сетиискусственный интеллектмашинное обучение
Пока нет решений
Средне

Нормализация слоя

Нормализуйте каждую строку к среднему 0 и дисперсии 1, затем масштабируйте и сдвиньте, как делает каждый блок Transformer.

Вы освоите Нормализация слояTransformer
Нейронные сетиискусственный интеллектмашинное обучение
Пока нет решений
Легко

Один искусственный нейрон

Вычислите выход одного нейрона: взвешенная сумма входов плюс смещение, пропущенная через сигмоиду.

Вы освоите НейроныВзвешенные суммы
Нейронные сетиискусственный интеллектмашинное обучение
Пока нет решений
Средне

Прямой проход через полносвязный слой

Вычислите выходы полносвязного слоя нейронов с выбранной функцией активации.

Вы освоите Полносвязные слоиФункции активации
Нейронные сетиискусственный интеллектмашинное обучение
Пока нет решений
Сложно

Обратное распространение ошибки в двухслойной сети

Вычислите все градиенты весов и смещений сети с одним скрытым сигмоидным слоем и одним сигмоидным выходом.

Вы освоите Обратное распространениеЦепное правило
Нейронные сетиискусственный интеллектмашинное обучение
Пока нет решений
Легко

Производные функций активации

Вычислите производную sigmoid, ReLU, Leaky ReLU или tanh в каждой точке — наклоны, которые нужны обратному распространению.

Вы освоите ПроизводныеОбратное распространение
Нейронные сетиискусственный интеллектмашинное обучение
Пока нет решений
Средне

Мини-батч градиентный спуск

Обучите линейную модель, обновляя веса после каждого небольшого батча, а не после всего набора данных.

Вы освоите Мини-батчиГрадиентный спуск
Нейронные сетиискусственный интеллектмашинное обучение
Пока нет решений
Сложно

Многоголовое самовнимание

Спроецируйте вход в запросы, ключи и значения, выполните внимание в нескольких головах параллельно и объедините их.

Вы освоите Многоголовое вниманиеМатричные проекции
искусственный интеллектмашинное обучение
Пока нет решений
Легко

Градиентный спуск с моментом

Примените обновления с моментом, которые сохраняют часть предыдущего шага, чтобы обучение ускорялось в постоянных направлениях.

Вы освоите МоментОптимизаторы
Нейронные сетиискусственный интеллектмашинное обучение
Пока нет решений
Сложно

Обучите нейросеть решать XOR

Соберите всё вместе: обучите сигмоидную сеть 2-2-1 обратным распространением, пока она не выучит XOR.

Вы освоите Обучение нейросетейЗадача XOR
Нейронные сетиискусственный интеллектмашинное обучение
Пока нет решений
Легко

Инициализация весов Xavier и He

Вычислите диапазон или стандартное отклонение для инициализации весов слоя.

Вы освоите Инициализация Xavier и HeСтабильность обучения
Нейронные сетиискусственный интеллектмашинное обучение
Пока нет решений