মেশিন লার্নিংয়ের জন্য সম্ভাব্যতা ও ডিস্ট্রিবিউশন

মেশিন লার্নিং ডেটার উপর ভিত্তি করে অনিশ্চয়তা পরিমাপ করার এবং ফলাফল ভবিষ্যদ্বাণী করার ক্ষমতার উপর নির্মিত। মডেলগুলি কীভাবে কাজ করে তা কেবল কোড চালানোর চেয়ে সত্যিই বোঝার দিকে যাওয়ার প্রথম ধাপ হল সম্ভাব্যতা বোঝা। এই কোর্সটি আপনাকে সুযোগের মূল সংজ্ঞা থেকে শুরু করে আধুনিক কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তাকে চালিত করে এমন জটিল ডিস্ট্রিবিউশনগুলিতে নিয়ে যাবে, ডেটা বিজ্ঞানের জন্য প্রয়োজনীয় গাণিতিক অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করবে। আপনি যা শিখবেন: - স্বাধীন ঘটনা এবং শর্তাধীন যুক্তির মতো মৌলিক সম্ভাব্যতা ধারণাগুলি সংজ্ঞায়িত করুন - নতুন প্রমাণের ভিত্তিতে মডেলের বিশ্বাস আপডেট করতে বেইসের উপপাদ্য প্রয়োগ করুন - বাইনোমিয়াল, পয়সন এবং নরমাল সহ বিচ্ছিন্ন এবং অবিচ্ছিন্ন ডিস্ট্রিবিউশনগুলি বিশ্লেষণ করুন - মাল্টি-ভেরিয়েবল ডেটাসেটের প্রেক্ষাপটে মার্জিনাল এবং জয়েন্ট সম্ভাব্যতা বুঝুন - Python লজিক এবং কোড স্নিপেট ব্যবহার করে ডিস্ট্রিবিউশন গণনা অনুশীলন করুন - মডেলের অনিশ্চয়তা এবং আধুনিক ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণে এর ভূমিকা মূল্যায়ন করুন কোর্সটি নির্দিষ্ট ডিস্ট্রিবিউশন প্রকার এবং মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমে তাদের ব্যবহারিক প্রয়োগের দিকে অগ্রসর হওয়ার আগে প্রয়োজনীয় পরিভাষা এবং মৌলিক আইন দিয়ে শুরু হয়। আপনি বিস্তারিত ব্যাখ্যাগুলি পড়বেন এবং আপনার জ্ঞানকে লিখিত অনুশীলন এবং কোড-ভিত্তিক উদাহরণগুলির মাধ্যমে প্রয়োগ করবেন যা পরিসংখ্যানিক তত্ত্বের আপনার বোঝাপড়াকে শক্তিশালী করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। এই কোর্সটি পরিসংখ্যানের কোনও পূর্ব অভিজ্ঞতা নেই এমন নতুনদের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে যারা মডেলগুলির পিছনের গণিত বুঝতে চান। মেশিন লার্নিং বা উন্নত ক্যালকুলাসের কোনও পূর্ব অভিজ্ঞতার প্রয়োজন নেই। আজই মেশিন লার্নিংয়ের জন্য আপনার গাণিতিক ভিত্তি তৈরি করা শুরু করুন।