পাইথন এবং scikit-learn এর সাথে মেশিন লার্নিং এর ভিত্তি

মেশিন লার্নিং শিল্পের রূপান্তর ঘটিয়ে চলেছে, কিন্তু শুরু করাটা একটা পরিষ্কার, গঠনমূলক পথ ছাড়া অনেক কঠিন হতে পারে। এই টেক্সট ভিত্তিক কোর্সটি আপনাকে ধাপ-ধাপে গাণিতিক মূল ধারণা থেকে শুরু করে পরিষ্কার, উৎপাদন-সম্পূর্ণ পাইথন কোড লেখার দিকে নিয়ে যাবে। আপনি একজন কৌতূহলী প্রোগ্রামার থেকে একজন আত্মবিশ্বাসী প্রয়োগকারীতে পরিণত হবেন, যিনি তথ্য প্রস্তুত করতে, পূর্বাভাসমূলক মডেল প্রশিক্ষণ দিতে এবং তাদের কার্যকারিতা মূল্যায়ন করতে সক্ষম হবেন। আপনি কি শিখবেন: - মেশিন লার্নিং এর মূল ধারণা, শব্দভাণ্ডার এবং ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেলিং এর গাণিতিক ভিত্তি বুঝতে হবে। - গঠন এবং টুইন পর্যবেক্ষণ করা শেখার মডেল, রেগ্রেশন, সিদ্ধান্ত গাছ, এবং সমর্থন ভেক্টর মেশিন সহ। - অ-নিয়ন্ত্রিত শিক্ষণ কৌশল যেমন ক্লাস্টারিং ব্যবহার করে অ-লেবেল করা ডেটাসেটে লুকানো প্যাটার্ন আবিষ্কার করুন। - আধুনিক scikit-learn পাইপলাইন ব্যবহার করে পরিষ্কার, পুনরুৎপাদনযোগ্য মেশিন লার্নিং কর্মপ্রবাহ নির্মাণ করুন। - ক্রস-ভ্যালিডেশন, বায়স-ভ্যারিয়েন্স বিশ্লেষণ এবং আধুনিক পরিমাপ পদ্ধতি ব্যবহার করে মডেলের কার্যকারিতা সঠিকভাবে মূল্যায়ন করা। - ডেটা লিকিং প্রতিরোধের জন্য ডেটা প্রি-প্রসেসিং এবং ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিং ধাপগুলি নিরাপদে পরিচালনা করা। ক্লাসিক্যাল রিগ্রেশন এবং শ্রেণীবিভাগের অ্যালগরিদমের মাধ্যমে অগ্রসর হবার আগে এই যাত্রা শুরু হবে মূল শব্দভাণ্ডার এবং ডেটা প্রাক-প্রক্রিয়াকরণ ভিত্তির সাথে। এরপর আপনি অ-নিয়ন্ত্রিত শিক্ষার রহস্য উদঘাটন করবেন এবং কিভাবে শক্তিশালী, আধুনিক মেশিন লার্নিং পাইপলাইন গঠন করবেন তা শিখে শেষ করবেন। এই কোর্সটি বিশেষভাবে তৈরি করা হয়েছে পাইথনের মৌলিক জ্ঞানের সাথে যারা ডেটা বিজ্ঞান এবং মেশিন লার্নিং এর ক্ষেত্রে প্রবেশ করতে চান তাদের জন্য। পূর্ববর্তী কোন পরিসংখ্যানগত পটভূমির প্রয়োজন নেই। আপনার মেশিন লার্নিং এর ভিত্তি তৈরি করতে আজ থেকেই পড়তে শুরু করুন।