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?

কাদের জন্য নয়

It is better to take many small steps in the right direction than to make a great leap forward only to stumble backward.

-- Old Chinese Proverb quotes

বইটা লেখার আগে একটা ইউটিউব চ্যানেল খুলেছিলাম। তবে, অনেকের প্রয়োজনে খুলতে হলো আলাদা ফেইসবুক পেজ। মজার একটা জিনিস লক্ষ্য করলাম পাশাপাশি। অনেকেই পেজে প্রশ্ন না করে আমাকে মেসেজ করেন আলাদা করে। বুঝতে পারি উনারা হয়তোবা বিব্রত হতে চান না ওপেন পেজে। যতোই অনুরোধ করেছি পেজে আসতে - যাতে সবাই দেখতে পারেন একে অপরের উত্তর। সেটা হয়নি শেষ পর্যন্ত। তবে চেষ্টা করছি উত্তর দিতে - তাদের কমফোর্ট লেভেলে। সমস্যা একটাই। প্রশ্ন ঘুরে ফিরে কয়েকটাই। যার উত্তর দেয়া আছে বইয়ে। বুঝলাম যতোই অডিও ভিডিও কমিউনিকেশন তৈরি হোক না কেন ফিজিক্যাল বইয়ের আবেদন থাকবে অনেকদিন। তাই, অভিজ্ঞতা থেকে দুটো বই লিখছি মেশিন লার্নিং নিয়ে। শুরুতে "আর" প্রোগ্রামিং এনভায়রনমেন্ট। পরেরটা ডেপ্লয়মেন্ট স্টেজে "পাইথন" দিয়ে। আমার ধারণা এই বইয়ের অডিয়েন্স হবে দশম শ্রেণী পড়ুয়া ছাত্রছাত্রীদের। শুরুতে টার্গেট ছিলো নবম শ্রেণীতে পড়া আমার মেয়ে। এখন পুরো বাংলাদেশ।

একটা জিনিস আমাকে বিব্রত করে যখন অনেকেই বলেন আমরা "ডিপ লার্নিং" শিখতে চাই - অথবা "নিউরাল নেটওয়ার্ক" - এবং উনারা আটকে থাকেন ওখানে। সাধারণ মেশিন লার্নিং না শিখে ওই লেভেলে যেতে চান - কারণ অনলাইন অনেক টিউটোরিয়াল উনাদের ভেতর বেসিক আন্ডারস্ট্যান্ডিং ছাড়াই হাই লেভেলের জিনিসপত্র শেখার একটা হাইপ তৈরী করছে। তাদের কথা, আমরা লেটেস্টটা শিখতে চাই। সেটাই আটকে দিচ্ছে অনেককে। অথবা পুরানো ল্যাঙ্গুয়েজে সময় ইনভেস্ট করবো কেন? আমার কথা, একেকটা ল্যাঙ্গুয়েজ একেকটা টুল। শিখতে হবে টুল - দরকার মতো। সাইকেল চালাতে পারি বলে মোটর সাইকেল চালানো শিখবো না সেটা তো হয়না। একেকটার প্রযোজ্যতা একেক রকম।

বিভিন্ন টুল না শিখতে চাওয়াটা একটা বড় সমস্যা। আপনি বলুন, মেশিন লার্নিং কি আজকের জিনিস? সেই ১৯৫০ সাল থেকেই চলে আসছে ব্যাপারটা কোন না কোন ফর্মে। এখন সমস্যা হচ্ছে বেশি ইনফরমেশন। বেশি হাইপ। এমনকি গুগল ডিপ লার্নিং বস বলছে - 'মিনিমাম' মানে 'মিনিমাম' ১ লক্ষ রেকর্ড না হলে ডিপ লার্নিং কাজ করবে না। ওই ডাটা হাতে না থাকলে আমরা বুঝবোই না কি হচ্ছে মডেলে। তাহলে? শুরু তো করতে হবে কোথাও। আসল কথা হচ্ছে - দরকার মতো শিখতে হবে বিভিন্ন টুল। এতে বুদ্ধির ধার কমে না, বাড়ে বরং।

আমি বেশি বুঝি না, রুজি, রোজগার আর 'প্যাশনে'র জন্য যতটুকু লাগে - ততোটুকু শিখি। তবে খুব ভালোভাবে। সেটাই আমাকে একটা 'এজ' মানে কাজ করার ক্ষমতা দিয়েছে সব জায়গায়। আমার ব্যাকগ্রাউন্ডে স্ট্যাটিসটিক্স থাকলেও সেটাকে কতটুকু সহজ করা যায় সেটা নিয়ে কাজ করছি। আমার মনে হয়, জেনেরিক ধারণা দিয়ে শুরু করলে আউটকাম হয় ভালো। ফেরারি চালাবো - টয়োটাতে হাত পাঁকানো ভালো না? আমরা মানে সবাই চাই শুরুটা যাতে পোক্ত হোক। আপনাদের মানে নতুন প্রজন্মের সহযোগিতা চাই। দেশের যতোকিছু ভালো হবে সেটা হবে আপনাদেরকে দিয়ে। ধন্যবাদ আবারো।

Previousকাদের জন্য বইটা?Nextকিভাবে পড়বেন বইটা?

Last updated 5 years ago

Was this helpful?