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

Was this helpful?

মুখবন্ধ

*

একটা সময় ছিল যখন সন্দেহবাদী ছিলাম -- বাংলায় কেন বই লিখতে হবে যেখানে আন্তর্জাতিক পরিমন্ডলে যোগাযোগের ভাষা ইংরেজী। এখন ব্যাপারটিকে অন্য ভাবে দেখি। বাংলা বই বাংলাভাষীদের স্বাভাবিকভাবে আকৃষ্ট করে--এটি গুরুত্বপূর্ণ যখন টেক্স্টবই বা টেকস্টবইয়ের বাইরের কোন বই পড়ে জ্ঞান অর্জনের প্রসঙ্গ আসে। কনসেপ্ট গড়ার জন্য মাতৃভাষার কোন বিকল্প নেই।

রকিব ভাইয়ের সাথে দীর্ঘদিনের পরিচয় এবং অনলাইনে ফলো করার সূত্রে যখন জানতে পারি উনি বই লিখছেন, তখন আগ্রহ নিয়ে দেখছিলাম ওনার অল্প অল্প কিন্তু নিশ্চিতভাবে বইটি শেষ করার অগ্রগতি। বইটির কনটেন্ট নিয়ে তাঁর তৈরী করা বেশ কয়েকটি ভিডিও আমি দেখেছি। তাঁর লেখনীর এবং প্রেজেন্টেশনের দুটি দিক আমাকে আকৃষ্ট করেছে-- একটি হলো ছোট ছোট বাক্যে ভাব প্রকাশ করা, আর অন্যটি হলো এক ধরনের উহ্য আকর্ষণে বন্দী করা যা পাঠককে ভাবতে উদ্বুদ্ধ করে, চিন্তার পরিসর তৈরী করে।

ডেটা নিয়ে কাজ করতে গেলে কোন একটি প্রোগ্রামিং ল্যাঙ্গুয়েজে দক্ষ হতে হয়। বইটিতে পরিসংখ্যান ও ডেটা ভিজুয়ালাইজেশনের সফটওয়্যার 'আর' ব্যবহার করা হয়েছে। একটি প্রচলিত মিথ হলো 'আর' শেখা কঠিন। আসলে যেকোন ভাষা শেখাই সময় সাপেক্ষ। এক্সপ্লোরেটরি এনালিসিস ও ভিজুয়ালাইজেশন হল যেকোন ডেটা এনালাইজ করার প্রথম ধাপ। সেদিক থেকে 'আর' নিজেই নিজের তুলনা। তবে ডেটা সায়েন্স বা এমার্জিং ফিল্ডে টিকে থাকতে হলে ল্যাঙ্গুয়েজগুলোকে টুল হিসেবে দেখতে হবে। যখন যেটি দিয়ে এফিশিয়েন্ট ভাবে কাজ সমাধা করা যায় তখন সেই টুল ব্যবহার করা শিখতে হবে।

বইটি লেখা শুরুর আগে থেকেই বিভিন্ন সময়ে রকিব ভাইয়ের সাথে টেলিফোনে কথা বলেছি। অনুভব করেছি এমারজিং টেকনলজি ও এর ব্যবহার কীভাবে আমাদের দেশকে পাল্টে দিতে পারে নিয়ে ওনার ভাবনা। এই পরিবর্তন তো রাতারাতি হবে না, আবার এর জন্য ধীরে পদক্ষেপ নিলে অন্যদের সাথে আমাদের ব্যবধান কখনোই কমানো সম্ভব হবে না। এজন্য প্রথম পদক্ষেপটি দ্রুত নিতে হবে। তারপর তদোধিক দ্রুত দ্বিতীয় এবং তৃতীয় এবং তারপর জোরে দৌড় দিতে হবে তাল মিলিয়ে চলতে গেলে। সেদিক থেকে মেশিন লারনিং এর থিওরি ছাড়া হাতে কলমে সহজ পাঠ একেবারে আনকোরা একজনকেও এর গভীরে নিয়ে যেতে উদ্বুদ্ধ করবে এ নিয়ে আমি আশাবাদী।

ড. এনায়েতুর রহীম

ডেটা সায়েন্টিস্ট

ক্যারোলাইনাস হেলথকেয়ার সিস্টেম, যুক্তরাষ্ট্র

Previousপ্রথম পাতাNextকৃতজ্ঞতা

Last updated 5 years ago

Was this helpful?