-
Trình Thực Thi
Trình biên dịch Python Trình biên dịch C++ Trình biên dịch C Trình biên dịch Matplotlib Trình thông dịch Node.js Trình thông dịch PHP Trình biên dịch C# / .NET Trình biên dịch Rust Ruby Interpreter Trình biên dịch Java Trình biên dịch Go Trình biên dịch Kotlin Trình biên dịch Swift Trình biên dịch TypeScript
-
Học lập trình
Học Python Ví dụ chạy được, NumPy, pandas và nhiều nội dung khác Học AIMạng nơ-ron, học máy và LLM từ đầu Học C và C++ Con trỏ, bộ nhớ, STL và C++ hiện đại Học C#C# cơ bản, OOP, LINQ, async và bài tập .NET Thuật toán Python Tìm kiếm, sắp xếp, đệ quy và trình mô phỏng O(n) Thuật toán C và C++ So sánh cách cài đặt bằng C và C++
- Thử tháchMới
Thử thách lập trình về Học máy
Luyện học máy với 42 thử thách lập trình từ dễ đến khó. Mỗi thử thách chạy ngay trên trình duyệt, có kiểm thử tức thì, AI nhận xét code và lời giải cộng đồng để so sánh.
Dễ · 18 Trung bình · 20 Khó · 4
Kỹ năng bạn sẽ luyện: Hạ gradientCây quyết địnhHồi quyLan truyền ngượcQuy tắc dây chuyềnTransformerAdamAttentionAttention có mặt nạBPEBanditBài toán XOR
- Python · C++ · C#
- Kiểm tra tự động
- Đánh giá mã bằng AI
- Giải pháp cộng đồng
- 226
- Thử thách
- 2
- Giải pháp đã chia sẻ
- 3
- Ngôn ngữ
Tất cả thử thách
Tìm theo chủ đề, ngôn ngữ hoặc độ khó.
Trung bình
Bộ tối ưu Adam
Cài đặt Adam, bộ tối ưu mặc định của học sâu, với trung bình trượt và hiệu chỉnh độ lệch.
Bạn sẽ học
AdamHiệu chỉnh độ lệch
Chưa có lời giải
Trung bình
Lấy mẫu với temperature và top-k
Chọn token tiếp theo như mô hình ngôn ngữ: giữ k logit cao nhất, áp dụng temperature rồi lấy mẫu.
Bạn sẽ học
Sinh văn bảnLấy mẫu
Chưa có lời giải
Trung bình
Huấn luyện nơ-ron bằng hạ gradient
Lặp lại lan truyền xuôi, tính gradient và cập nhật trọng số để dạy một nơ-ron sigmoid từ các ví dụ.
Bạn sẽ học
Hạ gradientVòng lặp huấn luyện
Chưa có lời giải
Trung bình
Các lần gộp Byte Pair Encoding (BPE)
Học cách gộp từ con như tokenizer của GPT: liên tục gộp cặp ký hiệu liền kề xuất hiện nhiều nhất.
Bạn sẽ học
BPETách token subword
Chưa có lời giải
Trung bình
Hồi quy tuyến tính bằng hạ gradient
Học hệ số góc và hệ số chặn của đường thẳng bằng cách liên tục đi xuống theo sai số bình phương trung bình.
Bạn sẽ học
Hạ gradientHồi quy
Chưa có lời giải
Dễ
Hàm mất mát categorical cross-entropy
Đo mất mát của bộ phân loại nhiều lớp từ xác suất dự đoán và lớp đúng.
Bạn sẽ học
Hàm mất mát phân loạiLogarit
Chưa có lời giải
Dễ
Dự đoán bằng hồi quy logistic
Phân loại mẫu thành 0 hoặc 1 bằng cách đưa tổng có trọng số qua sigmoid và so sánh với một ngưỡng.
Bạn sẽ học
Hồi quy logisticNgưỡng
Chưa có lời giải
Dễ
Mã hóa one-hot
Biến các danh mục thành vector chỉ có một số 1, định dạng đầu vào cho bộ phân loại và embedding.
Bạn sẽ học
Vector one-hotDữ liệu phân loại
Chưa có lời giải
Dễ
Độ tương đồng cosine
Đo mức giống nhau của hai vector theo góc giữa chúng, như cách công cụ tìm kiếm so sánh embedding.
Bạn sẽ học
Độ tương đồng vectorEmbedding
Chưa có lời giải
Dễ
Chuẩn hóa z-score
Dời một đặc trưng về trung bình 0 và co giãn về độ lệch chuẩn 1.
Bạn sẽ học
Chuẩn hóa z-scoreTrung bình và độ lệch chuẩn
Chưa có lời giải
Trung bình
Hồi quy tuyến tính đơn (bình phương tối thiểu)
Tìm đường thẳng khớp nhất với các điểm dữ liệu bằng công thức bình phương tối thiểu.
Bạn sẽ học
Bình phương tối thiểuHồi quy
Chưa có lời giải
Dễ
Độ vẩn đục Gini
Đo mức độ trộn lẫn của các nhãn trong một nhóm, tiêu chí cây quyết định dùng để chọn cách chia.
Bạn sẽ học
Cây quyết địnhĐộ đo tạp chất
Chưa có lời giải
Dễ
Chuẩn hóa min-max
Co giãn một đặc trưng để giá trị nhỏ nhất thành 0 và lớn nhất thành 1.
Bạn sẽ học
Chuẩn hóa đặc trưngTiền xử lý dữ liệu
Chưa có lời giải
Trung bình
Mã hóa vị trí dạng sin
Tính các vector vị trí dùng sin và cos mà Transformer cộng vào embedding của token.
Bạn sẽ học
Mã hóa vị tríLượng giác
Chưa có lời giải
Dễ
Nhân ma trận
Nhân hai ma trận, phép tính đứng sau mọi lớp của mạng nơ-ron.
Bạn sẽ học
Ma trậnĐại số tuyến tính
Chưa có lời giải
Trung bình
Bộ phân loại Naive Bayes
Dự đoán lớp từ các đặc trưng phân loại bằng định lý Bayes và làm trơn Laplace.
Bạn sẽ học
Định lý BayesLàm trơn Laplace
Chưa có lời giải
Trung bình
Phân cụm K-means
Chia các điểm thành k cụm bằng cách lặp lại việc gán điểm vào tâm cụm gần nhất và dời tâm cụm.
Bạn sẽ học
Phân cụmTâm cụm
Chưa có lời giải
Trung bình
Bộ phân loại K láng giềng gần nhất
Dự đoán nhãn bằng cách bỏ phiếu đa số trong k điểm huấn luyện gần nhất.
Bạn sẽ học
KNNĐộ đo khoảng cách
Chưa có lời giải
Duyệt theo chủ đề
- Beginner 95
- trí tuệ nhân tạo 47
- học máy 42
- Strings 36
- Arrays 31
- math 21
- Simulation 19
- Mạng nơ-ron 17
- Numbers 16
- Advanced 15
- Dynamic-programming 12
- Parsing 12
- Competitive-programming 10
- Conditions 9
- Graphs 8
- Grids 8
- Loops 8
- Mẫu thiết kế 8
- Recursion 7
- Combinatorics 6
- Number-theory 6
- Sorting 6
- Functions 5
- Greedy 5
- Nested-loops 5
- Sequences 5
- Stacks 5
- Variables 5
- Algorithms 4
- Data-structures 4
- Geometry 4
- Patterns 4
- Dictionaries 3
- Fractions 3
- Học tăng cường 3
- Sliding-window 3
- Trees 3