হাতে কলমে মেশিন লার্নিং
  • হাতেকলমে মেশিন লার্নিং
  • উৎসর্গ
  • প্রথম পাতা
  • মুখবন্ধ
  • কৃতজ্ঞতা
  • কাদের জন্য বইটা?
  • কাদের জন্য নয়
  • কিভাবে পড়বেন বইটা?
  • পর্ব ১: পাল্টে যাবার ঘটনা
    • ১.১. সিডিসি’র ওয়ার্নিং
    • ১.২. ইন্টারকানেকশন কস্ট মডেলিং
    • ১.৩. মানুষের পাশে ডাটা
    • ১.৪. গুগল ফটোজ, টেক্সট টু স্পিচ
    • ১.৫. সরকারি ওপেন ডাটা
    • ১.৬ প্রাইভেট সেক্টর + পাবলিক সেক্টর (ডাটা শেয়ারিং)
    • ১.৭. আর্টিফিসিয়াল ইন্টেলিজেন্স - মেশিন লার্নিংএর প্রসার
    • ১.৮. মেশিন লার্নিং ব্যবহারে এগিয়ে যে ইন্ডাস্ট্রিগুলো
  • পর্ব ২: ডাটা থেকে ভবিষ্যৎ দেখার ধারণা
    • ২.১. মেশিন লার্নিং হ্যাক
    • ২.২. ভবিষ্যৎ দেখার ধারণা + ডাটার গল্প বলার ক্ষমতা
    • ২.৩. মৃত্যু অ্যালগরিদম
    • ২.৪. দেশের নীতিনির্ধারণী ড্যাশবোর্ড
  • পর্ব ৩: মেশিন লার্নিং কি? (৩০ মিনিট)
    • ৩.১. মেশিন লার্নিং জিনিসটা কি?
    • ৩.২. কেন দরকার মেশিন লার্নিং?
    • ৩.৩. মেশিন লার্নিং এর কিছু ভাগ
    • ৩.৪. শুরুর ধারণা - ডাটা নিয়ে
    • ৩.৫. ডাটার তত্ব আর তার প্রসেস
    • ৩.৬. কিভাবে শিখবেন?
  • পর্ব ৪: ক্যাগল প্রতিযোগিতা (৪ সপ্তাহ-৬ সপ্তাহ)
    • ৪.১. ‘ক্যাগল’ কি? আর দরকারই বা কেন?
    • ৪.২. কি করতে হবে ক্যাগলে?
    • ৪.৩. থিওরি বাদ, কেন প্রজেক্ট দিয়ে শুরু?
    • ৪.৪. কেন শুরুতেই ‘আর’ প্রোগ্রামিং এনভায়রনমেন্ট?
    • ৪.৫. মেশিন লার্নিং কমিউনিটি
    • ৪.৬. ক্যাগল কার্নাল এবং অনলাইন হোস্টেড স্ক্রিপ্ট
  • পর্ব ৫: "আর" এনভায়রনমেন্ট
    • ৫.১. "আর" + "আর" ষ্টুডিও
    • ৫.২. "আর" ষ্টুডিওর কিছু খুঁটিনাটি
    • ৫.৩. প্রজেক্ট টাইটানিক + 'আর' ষ্টুডিও
    • ৫.৪. প্রজেক্টের গিটহাব স্ক্রিপ্ট
  • পর্ব ৬: প্রজেক্ট টাইটানিক: বিপর্যয়ে মেশিন লার্নিং
    • ৬.১. টাইটানিকের গল্প
    • ৬.২. কেন প্রজেক্ট" টাইটানিক "? ডাটা কোথায়?
    • ৬.৩. ‘ট্রেনিং’ আর ‘টেস্ট’ ডাটা সেট
    • ৬.৪. ক্যাগলের কোন কোন কার্নাল?
    • ৬.৫. "আর" স্টুডিওতে ডাটা লোড
    • ৬.৬. মেন্যু দিয়ে নাকি স্ক্রিপ্ট ভালো ?
  • পর্ব ৭: প্রেডিকশন
    • ৭.১. প্রথম প্রেডিকশন
    • ৭.২. ডাটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন
    • ৭.৩. দ্বিতীয় প্রেডিকশন
    • ৭.৪. তৃতীয় প্রেডিকশন
    • ৭.৫. ডিসিশন ট্রি
    • ৭.৬. চতুর্থ প্রেডিকশন (মেশিন লার্নিং)
    • ৭.৭. পঞ্চম প্রেডিকশন (ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিং)
    • ৭.৮. ডাটা প্রি-প্রসেসিং, ডাটা ক্লিনিং এবং ষষ্ঠ প্রেডিকশন
    • ৭.৯. সপ্তম প্রেডিকশন (র‌্যান্ডম ফরেস্ট)
  • পর্ব ৮: কি আছে সামনে?
    • ৮.১. কি শিখলাম আমরা?
    • ৮.২. কোথায় যাচ্ছি এর পর?
    • ৮.৩. সামনের বই
    • ৮.৪. যোগাযোগের মাধ্যম
  • পর্ব ৯: পাইথনে টাইটানিক প্রজেক্ট
    • জুপিটারে প্রজেক্ট টাইটানিক
  • একটা ট্রেনিং প্রোগ্রাম
Powered by GitBook
On this page
  • গুগল ফটোজ
  • গুগল বাংলা "টেক্সট টু স্পিচ" আর 'আই-ও -টি'

Was this helpful?

  1. পর্ব ১: পাল্টে যাবার ঘটনা

১.৪. গুগল ফটোজ, টেক্সট টু স্পিচ

গুগল ফটোজ

Formal education will make you a living; self-education will make you a fortune.

– Jim Rohn

ছয় বছর আগের ঘটনা। বাসার গাড়িটা সমস্যা করছে বেশ কিছুদিন ধরে। সমস্যাটা একটা চাকায়। ঠিক করলাম – ফেলবো পাল্টে। ফোন দিলাম দোকানে। চাকার ক্যাটাগরি/পার্ট নম্বর জানতে চাইলেন উত্তরদাতা। ঠিকই তো। জানা উচিত ছিলো আমার। পড়লাম বিপদে। গাড়ি তো এখন বাইরে। না ফেরা পর্যন্ত গেলাম আটকে। আগের বারও দোকানদার জিজ্ঞেস করেছিলেন এই জিনিস। আবছা করে মনে আসছে কিছু সংখ্যা। তবে, বলতে পারছি না সেটা নিশ্চিত করে।

খুব ভুলোমন আমার। মনে রাখতে পারি না আগের মতো। স্বাতী’র ওপর দিয়ে যায় তখন। আজকেও ঘটেছে একটা জিনিস। জুমা’র নামাজে যাবার আগের মুহূর্ত। একটা বই পড়ছিলাম সকাল থেকে। তখন থেকেই ঘুরছিলো জিনিসটা মাথায়। পাঞ্জাবি পরার জন্য মাথা না ঢুকিয়ে প্রায় পা তুলে ফেলেছিলাম তখন। ভাগ্যিস কেউ বোঝেনি ব্যাপারটা।

ভুলোমনের জন্য সাহায্য নিতে হয় প্রযুক্তির। দরকারী কাগজ, বিল, ভিজিটিং কার্ড, কার্ড স্টেটমেন্ট – হেন জিনিস নেই যেটা যায় না গুগল ক্লাউডে। একটা নির্দিস্ট পিক্সেলের জন্য আনলিমিটেড স্টোরেজ, ভাবা যায়? মনে পড়লো আগের ঘটনা। গাড়ি চাকা পাল্টানোর সময় তুলে রেখেছিলাম ছবি। আগের চাকার। তাও আবার ওই সময়ের মোবাইলে। নাম দিয়ে তো সেভ করিনি জিনিসটা। তো – বের করবো কি করে?

চালু করলাম ‘ফটোজ’ অ্যাপ। গুগলের নেটিভ সার্ভিস। তখনি ছিলো লাখ খানিকের মতো ছবি। লিখলাম ‘কার টায়ার’। মুহূর্তেই চলে এলো ২০০৯য়ের তোলা দুটো ছবি। গাড়ির চাকার। একেবারে নম্বর সহ। সঙ্গে এলো আরো কয়েকটা ছবি। মনে পড়ল একটা তুষার ঝড়ের কথা। ওয়েস্ট কোস্টে থাকতে। গাড়ির চাকাতে লাগানো হচ্ছিলো স্নো চেইন। লাগাচ্ছিলো আমার বন্ধু। রাস্তাতে পিছলে যাবার ভয়ে। সেটার ছবি তুলেছিলাম ওই সময়ে। কোন জিনিস ভোলেনি গুগল।

চেষ্টা করতে পারেন আপনিও। চালু করুন ‘ফটোজ’ অ্যাপ। লিখুন ‘বার্থডে’। দেখুন, চলে এসেছে বাচ্চাদের নিয়ে সব ছবি। জন্মদিনগুলোর। পিক্সেলও বোঝে কোনটা কেক, কোনটা বেলুন। মোমবাতিসহ। জানে জিনিসগুলোর ‘আসপেক্ট রেশিও’। তাদের প্লেসমেন্ট। মজা আছে আরেকটু। সামনে ওই মোমবাতি গুনে আপনাকে জানাবে – কতো বয়সে পড়ল মেয়েটা আপনার। যারা বয়স মনে রাখতে পারে না তাদের জন্য এটা একটা লাইফসেভার! কেকের ওপর লেখাও মনে রাখছে সে। ওই ছবিতে থাকছেন কারা কারা? আর, কারা কারা থাকছেন প্রতিবছর? কেকটা কোন দোকানের, এবছর? আগের বছরগুলোতে? সেটাকে কাজে লাগাবে সামনে। আস্তে আস্তে। সত্যি!

ইমেজ প্রসেসিংয়ে কি তুলকালাম কান্ড ঘটছে সেটার কিছু ধারণা পাচ্ছেন সবাই ফেসবুকে। ছবি আলো আধারি – দাড়ি ছাড়া বা সহ, ক্যাপ সহ অথবা ছাড়া, সানগ্লাস সহ বা ছাড়া। কোনকিছুতেই চিনতে ভুল করছে না আপনাকে। এই ফেসবুক। এটা মাত্র ‘টিপ অফ দ্য আইসবার্গ’। তো পিচ্চি কালের ছবি? চিনবে তো? আপনার কি মনে হয়? মনে রাখবেন, ফেসবুক এমন কিছু করবে না যাতে ভয় পেয়ে যায় মানুষ।

গুগল বাংলা "টেক্সট টু স্পিচ" আর 'আই-ও -টি'

আমি গুগলের বাংলা কথা থেকে লেখা (স্পিচ টু টেক্সট) ব্যবহার করছি শুরু থেকেই। আপনাকে বোঝাতে পারবো না কিভাবে সে আমার চোখের সামনে অ্যাকুরেসি পাচ্ছে। এটা একটা বিশাল অভিজ্ঞতা - কালকে যেই বানানটা ঠিক করে দিলাম - সেটার পরিবর্তিত ইংরেজি থেকে বাংরেজি ঠিক হচ্ছে চোখের সামনে। দিন দিন আমার মনের ভাব বুঝছে। 'আমি ভাত খায়' হবে না - হবে 'খাই' - আমার চোখের সামনে অনেক অনেক বানান কনটেক্সট ঠিক হয়ে গেছে।

আমি বাংলা ইংরেজি মিশ্রিত পছন্দ করি না। machine learning লেখা হোক "মেশিন লার্নিং" হিসেবে - বা ভ্যারিয়েবল, --- তবে গুগল শিখছে আমি যেভাবে বলছি তাকে। সে এক অন্য অভিজ্ঞতা -- বেশি ডাটা মানে বেশি মিষ্টি।

পুরো বইটার প্রায় ৬০ শতাংশ লিখতে ব্যবহার করেছি বাংলা 'স্পিচ টু টেক্সট'। শুধু হাতে লিখলে হয়তোবা সময় লাগতো কম, তবে দেখতে চেয়েছি যন্ত্র শিখছে কিভাবে - আমার চোখের সামনে। সে এক বিশাল অভিজ্ঞতা। আমি এখন 'এক্সাক্টলি' জানি কি বললে গুগল 'এপিআই' কি লিখবে।

আমার বাসায় 'আই-ও-টি' ডিভাইস আছে ২০টার মতো। 'আই-ও-টি' মানে ইন্টারনেট অফ থিংস - যা নিজে থেকে ইনপুট নেয় ইন্টারনেট থেকে। আমার রুলসেটের ওপর চলে জিনিসগুলো। আমার একটা 'প্যাশন' হচ্ছে মানুষের কায়িক পরিশ্রমকে যন্ত্রকে পাঠানো। যন্ত্রকে কথার মাধ্যমে কাজ করাতে গেলে তাকে শেখাতে হবে 'ইনটেন্ট'। মানে আমি যা বলছি সেটার আউটকামটা সে কি বুঝেছে - সেটা বোঝাতে হবে আগে।

Previous১.৩. মানুষের পাশে ডাটাNext১.৫. সরকারি ওপেন ডাটা

Last updated 5 years ago

Was this helpful?