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?

  1. পর্ব ৬: প্রজেক্ট টাইটানিক: বিপর্যয়ে মেশিন লার্নিং

৬.৪. ক্যাগলের কোন কোন কার্নাল?

Previous৬.৩. ‘ট্রেনিং’ আর ‘টেস্ট’ ডাটা সেটNext৬.৫. "আর" স্টুডিওতে ডাটা লোড

Last updated 5 years ago

Was this helpful?

সতর্কবাণী

যারা মাত্র শুরু করছেন তাদের এখানে সময় দেয়াটা উচিৎ হবে না এ মুহূর্তে। বেসিক আন্ডারস্ট্যান্ডিং হবার পর এক্সপ্লোর করবো আমরা। এই চ্যাপ্টারটা রেফারেন্সের জন্য। কোথা থেকে আরো সাহায্য পাবেন। আমি কিভাবে সাহায্য নিয়েছি।

আমাদের মেশিন লার্নিং কমিউনিটির ক্ষমতা এখানেই। বিশেষ করে ক্যাগলের মেশিন লার্নিং কমিউনিটি। যারা এই কমিউনিটির সেরা মেধা, তাদের নোটবুকগুলো ঠিকমতো কনসাল্ট করলে অনেক ধারণা পাওয়া যায় এখানে। আমার অভিজ্ঞতা তাই বলে। ক্যাগলের "প্রজেক্ট টাইটানিক" নিয়ে কাজ করছিলাম গত কয়েকটা বছর। এখানে চোখে পড়ার মতো বেশ কয়েকটা কার্নাল আর নোটবুক দেখে ভালো লেগেছে আমার। একই সমস্যা তবে সমাধান ভিন্ন আকারে। একেকজন থেকে আরেকজন "বসম্যান"। অসাধারণ! এখানে একেকটা সমাধান থেকে আরেকটা সমাধান থেকে যেমন বেশি চমকপ্রদ - তেমনি অনেক ইনোভেটিভ। সে ধরনের বেশ কিছু কার্নাল এর সন্ধান দিচ্ছি এখানে। কথায় বলে - এক মাথা থেকে ১০ মাথা অনেক ভালো। আসলেই তাই। তাই, হাজারো সেরা মাথা নিয়ে এসেছি আমাদের এই লেখাতে।

ছবি: ক্যাগলের কার্নাল বা নোটবুক

আমার একটা অনুরোধ থাকবে এখানে। এই কার্নাল বা নোটবুকগুলো নিয়ে মাথা ঘামাবো না এখন। আমাদের আগে দরকার একটা বেসিক আন্ডারস্ট্যান্ডিং। সে জন্যই আমাদের এই বইটা দেখে শেখা। ভবিষ্যৎ জ্ঞানের জন্য আমরা অবশ্যই কনসাল্ট করতে পারি নিচের কার্নাল আর নোটবইগুলো। কিছুটা “টুইকিং” করে চালাতে পারি সেই স্ক্রিপ্ট। ওই ক্যাগল সার্ভারে। দেখতে পারি কি হচ্ছে আসলে। তবে সবার আগে দরকার একটা ভালো ধারণা। ধন্যবাদ।

আমি নিজেই ব্যবহার করেছি অনেকগুলো ধারণা এই কার্নালগুলো থেকে। আর, আমার পছন্দের ট্রেভর স্টিফেনস, কার্ট ওয়েরলি আর মেগান রিসডাল - বিশেষ করে "ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিং" আর "র‌্যান্ডম ফরেস্টের" জন্য! আমি নিজে নতুন করে চাকা (রি-ইনভেটিং দ্য হুইল) আবিষ্কার করার মানুষ নই। নতুন নতুন জিনিস দেখাবো আমাদের মিটআপে। বছরে দুবার। না আসতে পারলে সমস্যা নেই। ভিডিও থাকবে সাইটে।

https://www.kaggle.com/mrisdal/exploring-survival-on-the-titanic
https://www.kaggle.com/benhamner/random-forest-benchmark-r
https://www.kaggle.com/pliptor/divide-and-conquer-0-82296
https://www.kaggle.com/headsortails/tidy-titarnic
https://www.kaggle.com/yildirimarda/decision-tree-visualization-submission
https://www.kaggle.com/vincentlugat/titanic-data-analysis-rf-prediction-0-81818
https://www.kaggle.com/c/titanic/discussion/6821#37325