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
  • প্রজেক্ট টাইটানিক + 'আর' ষ্টুডিও
  • স্ক্রিপ্ট ডাউনলোড - গিটহাব
  • টাইটানিকের ডাটাসেট - সাইট ক্যাগল

Was this helpful?

  1. পর্ব ৫: "আর" এনভায়রনমেন্ট

৫.৩. প্রজেক্ট টাইটানিক + 'আর' ষ্টুডিও

Previous৫.২. "আর" ষ্টুডিওর কিছু খুঁটিনাটিNext৫.৪. প্রজেক্টের গিটহাব স্ক্রিপ্ট

Last updated 6 years ago

Was this helpful?

প্রজেক্ট টাইটানিক + 'আর' ষ্টুডিও

“আর ষ্টুডিও” দেখানো শেষ, এখন প্রজেক্ট টাইটানিককে চালানোর জন্য তৈরি করতে হবে পুরো জিনিস। আগেই বলেছিলাম আর ষ্টুডিও স্ক্রিপ্ট এডিটরটা খুব কাজের। আর সে কারণে আপনাদের টাইপ করতে হবে না একটাও কম্যান্ড।

প্রতিটা কম্যান্ড দিয়ে তৈরি করে দিয়েছি একেকটা আর স্ক্রিপ্ট। খালি লোড করবেন আর চালাবেন। ভালো না লাগলে এডিট করবেন আমাদের দেয়া স্ক্রিপ্ট - তারপর চালিয়ে দেখবেন কতোটা ইম্প্রুভ করেছে আগের স্ক্রিপ্ট থেকে। যাদের ইন্টারনেট নেই, তাদের জন্য বইয়ের সাথে দেয়া যেতে পারে স্ক্রিপ্ট, তবে সেটা খুব একটা সুবিধার হবে না। কারণ, সময় সময় পাল্টাবে এই স্ক্রিপ্ট। আপডেট করবো আপনার সুবিধার কথা চিন্তা করে। কি হবে তখন? আর তাই আমরা যাবো "গিটহাবে"। স্ক্রিপ্ট ডাউনলোড করতে। কয়েক কিলোবাইটের স্ক্রিপ্ট। "জিপ" ফরম্যাটে।

আমি ধরে নিচ্ছি কিছুই জানেন না ‘আর এনভায়রনমেন্টে’। সেটাই স্বাভাবিক। আর তাই এখন থেকে সবকিছু চলবে সংখ্যা দিয়ে। প্রতিটা সংখ্যা ধরে ধরে কাজ করবেন - একসময় বুঝে যাবেন কি হচ্ছে এখানে।

স্ক্রিপ্ট ডাউনলোড - গিটহাব

১. চালু করুন ইন্টারনেট, ব্রাউজার পয়েন্ট করুন তে।

২. দেখুন সবচেয়ে ডান পাশে। ক্লিক করুন “ক্লোন অর ডাউনলোড” বাটনে। অপশন দেবে “ডাউনলোড জিপ” হিসেবে। ক্লিক করুন। পুরো স্ক্রিপ্টগুলো “জিপ” হয়ে ডাউনলোড হয়ে যাবে আপনার পিসিতে।

৩. এক্সট্র্যাক্ট করুন জিপ ফাইলটা। প্রথমে একটা ফোল্ডার পড়বে mltraining-master নামে। পুরো ফাইলটা এক্সট্র্যাক্ট করে চলে যান ML-workbook ফোল্ডারে। স্ক্রিপ্টগুলো আর এক্সটেনশনে। খুলে দেখুন ফাইলগুলো নোটপ্যাডে।

৪. আপনার উইন্ডোজ ৭/১০ পিসিতে চালু করুন ফাইল এক্সপ্লোরার। চলে যান আপনার ডকুমেন্ট ফোল্ডারে। তৈরি করুন C:\Users$test$\Documents\datasets\titanic ফোল্ডার। এখানে "টেস্ট" হচ্ছে আপনার পিসির ইউজারনেম। আসল কথা হচ্ছে - তৈরি করতে হবে টাইটানিক ফোল্ডার, ডাটাসেটস ফোল্ডারের মধ্যে। ছবি দিলে ভালো বোঝা যাবে এখানে।

৫. স্পেসিফিক ফোল্ডার দেবার দেবার দরকার ছিলো না। দিতে হলো দুটো কারণে। “আর স্টুডিও”র সাথে “পাথ” ঠিক রাখতে যেয়ে। যখন বুঝে যাবেন তখন ইচ্ছেমতো ফোল্ডার করবেন আপনি। আপনার পিসি, আপনার ফোল্ডার, স্বাধীনতা আপনার। এখন, অনুগ্রহ করে থাকবেন সাথে।

৬. মনে আছে ৩.এ বলা ML-workbook ফোল্ডারটার কথা? পুরো ফোল্ডারের ভেতরে যা কনটেন্ট আছে, সবগুলোকে কপি করে নিয়ে আসি আমাদের নতুন এই "টাইটানিক" ফোল্ডারে। মনে রাখবেন এখন থেকে যা রাখবো সব রাখবো এই ফোল্ডারে। "Documents\datasets\titanic" হচ্ছে আমাদের ওয়ার্কিং ডিরেক্টরি।

টাইটানিকের ডাটাসেট - সাইট ক্যাগল

৭. এখন আসি টাইটানিক এর জন্য আসল ডাটা ডাউনলোড করতে। সেই ডাটাগুলো ডাউনলোড করতে আমরা যাব ক্যাগল সাইটে। অ্যাকাউন্ট তৈরি করে ক্যাগল সাইট থেকে ডাটাগুলো ডাউনলোড করে আমরা রেখে দেবো আমাদের টাইটানিকের ওয়ার্কিং ডিরেক্টরিতে। ব্রাউজারে পয়েন্ট করি আমরা দুটো লিংকে।

(এটা একটা "কমা সেপারেটেড ভ্যালু" ফাইল - এক্সেলে দেখা যাবে)

ক.

খ.

ডাউনলোড করে রেখে দিন আমাদের টাইটানিকের ওই ফোল্ডারে। ওপরের দুটো লিংক কাজ না করলে সরাসরি চলে যাবেন লিংকে। সেখান থেকে সরাসরি ডাউনলোড করে নিন আপনার সময়ে।

https://www.kaggle.com/c/titanic/download/train.csv
https://www.kaggle.com/c/titanic/download/test.csv
https://www.kaggle.com/c/titanic/data
https://github.com/raqueeb/mltraining