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 ৮: কি আছে সামনে?

৮.২. কোথায় যাচ্ছি এর পর?

Recipes tell you nothing. Learning techniques is the key.

— Tom Colicchio

রাস্তায় নামলেই মনটা ভালো হয়ে যায় আমার। অনেক অনেক মানুষ আমাদের দেশে। সব কর্মক্ষম মানুষ। আমাদের ডেমোগ্রাফিক ডিভিডেন্ড অন্য অনেক দেশ থেকে অনেক অনেক বেশি। হিসেবে দেখা গেছে কার্যক্ষম ওয়ার্কফোর্স ৬০% এরও বেশি। এর মধ্যে তাদের বয়স ৩০ এর নিচে।

কমে আসছে আমাদের আবাদযোগ্য জমি। আমি যাই যেখানেই - গ্রাম বদলে শহর হয়ে গেছে এর মধ্যে। প্রচুর ইকোনমিক একটিভিটি। তৈরী তো আমরা? বাংলাদেশ আর সিঙ্গাপুরের মধ্যে আর পার্থক্য থাকছে না সামনে। তৈরি হতে হবে আমাদের। মাথা বেঁচতে। ‘নলেজ-বেসড’ সোসাইটির পেছনে সবচেয়ে বড় শক্তি হচ্ছে ডাটা।

আর সেই ডাটাকে বুঝতে দরকার 'মেশিন লার্নিং'। অনেক পথ পাড়ি দিতে হবে আমাদের। জানতে হবে অনেক কিছু। টাইটানিক প্রজেক্টের মতো আরো কিছু সমস্যার অ্যালগরিদম নিয়ে কিছু রিসার্চ আসছে সামনে।

Previous৮.১. কি শিখলাম আমরা?Next৮.৩. সামনের বই

Last updated 6 years ago

Was this helpful?