ফ্রিতে টপ ইউনিভার্সিটির ডেটা সাইন্স কোর্স

ডেটা সাইন্স শেখার জন্য খুবি গুরুত্বপূর্ণ স্কিল।  সাইন্স এবং ইঞ্জিনিয়ারিং এর জন্য বিশ্বের টপ ইউনিভার্সিটি গুলোর মধ্যে রয়েছে হার্ভার্ড ইউনিভার্সিটি, স্ট্যান্ডফোর্ড ইউনিভার্সিটি, MIT ইত্যাদি। তো এসব ইউনিভার্সিটির অনেক গুলো কোর্স ফ্রিতে সবার জন্য উন্মুক্ত করে রেখেছে। আজকে শেয়ার করব ডেটা সাইন্স রিলেটেড কিছু কোর্স, যেগুলো থেকে আপনি যে কোন ইউভার্সিটি থেকেও ভালো ভাবে ডেটা সাইন্স … Read more

টেনসরফ্লো ব্যবহার করে ট্রান্সফার লার্নিং

ট্রান্সফার লার্নিং ডিপ লার্নিং ব্যবহার করে আমরা যদি কোন সিস্টেম তৈরি করতে চাই, আমাদের প্রচুর ডেটা লাগবে। ঐ ডেটাকে ক্লিন করা, অপটাইমাইজ করা সহ অন্যান্য কাজে প্রচুর সময় যাবে। এই সমস্যা সমাধান করার একটা সহজ উপায় হচ্ছে ট্রান্সফার লার্নিং। বিশাল ডেটাসেটের উপর ট্রেইন করা একটা নিউররাল নেটকে নতুন একটা ডেটা সেটে এপ্লাই করার প্রক্রিয়া হচ্ছে … Read more

ডিপ লার্নিং – আন্ডারফিটিং ও ওভারফিটিং সমস্যা এবং সমাধান করার পদ্ধতি

ডিপ লার্নিং নিয়ে এর আগের লেখাটিঃ ডিপ লার্নিং এ সূচনা মডেল সমস্যা সমাধান করার জন্য আমরা যে সিস্টেম দাঁড় করাই, তা হচ্ছে মডেল। মডেলের কাজ হচ্ছে ইনপুট এবং আউটপুটের মধ্যে একটা কানেকশন তৈরি করা। আর এই কানেকশনটা প্রথমে ভুল করে। পরে শিখতে শিখতে ভুলের পরিমাণ কমতে থাকে। অ্যাকুরেসি ট্রেইনিং এর সময় আমরা মডেলকে ইনপুট বা … Read more

ডিপ লার্নিং এ সূচনা

ডিপ লার্নিং সম্পর্কে জানার আগে জেনে নেই ইন্টিলিজেন্স কি। ইন্টিলিজেন্স হচ্ছে তথ্য প্রসেস করে একটা সিদ্ধান্তে পৌঁছানোর প্রক্রিয়া। মানুষ যা করে আরকি। আর মানুষের এই চিন্তা করে কোন সিদ্ধান্তে পৌঁছানোর কৃত্তিম রূপ হচ্ছে আর্টিফিশিয়াল ইন্টিলিজেন্স। মেশিন লার্নিং হচ্ছে আর্টিফিশিয়াল ইন্টিলিজেন্সের একটা শাখা। মেশিন লার্নিং হচ্ছে উদাহরণ থেকে শেখা। আমরা মানুষেরা যে ভাবে শিখি, সেভাবে। সাধারণ … Read more

টেনসর – নিউরাল নেটওয়ার্কের ডেটা রিপ্রেজেন্টেশন

মেশিন লার্নিং সিস্টেম গুলোতে ডেটা স্ট্র্যাকচার হিসেবে টেনসর ব্যবহার করা হয়। গুগলের টেনসরফ্লোর নাম এখান থেকেই এসেছে। এটি হচ্ছে ডেটা কন্টেইনার। টেনসরে বেশির ভাগ ক্ষেত্রেই সাধারণ নিউম্যারিক্যাল ডেটা স্টোর করা হয়। তাই বলা যায় টেনসর হচ্ছে নিম্যারিক্যাল ডেটা কনটেইনার। আমরা অনেকেই ম্যাট্রিক্স নিয়ে কাজ করেছি, যেখানে ম্যাট্রিক্স হচ্ছে 2D Tensor। অ্যারে নিয়ে কাজ করলে ডাইমেনশ … Read more

যে কোন ডেটার উপর রিপোর্ট তৈরি – পান্ডা প্রোফাইলিং

যে কোন ডেটা সম্পর্কে কুইক আইডিয়া পাওয়ার জন্য পান্ডার descrive() ফাংশন খুব ভালো কাজে দেয়। কিন্তু আমরা যদি ডেটা সম্পর্কে আরো বেশি জানতে চাই, তাহলে কি করব? নিজেরা কোড করব? হ্যাঁ। তা একটা ভালো আইডিয়া। কিন্তু অনেক গুলো সময় নষ্ট করবে। সময় নষ্ট করতে না চাইলে পান্ডা প্রোফাইলিং ব্যবহার করতে পারি। এটা খুবি দারুণ একটা … Read more

প্রথম পূর্নাঙ্গ মেশিন লার্নিং প্রজেক্ট ও ক্যাগেল কম্পিটেশন সাবমিশন

আমরা একটা মেশিন লার্নিং প্রজেক্ট করব যার আউটপুট ক্যাগেল কম্পিটিশনে সাবমিট করতে পারব। তার আগে ব্যাসিক কিছু ধারণা নিয়ে নেই। এছাড়া আর্টিফিশিয়াল ইন্টিলিজেন্স এবং মেশিন লার্নিং নিয়ে এই ব্লগে অনেক গুলো লেখা রয়েছে। সেগুলো পড়লে দরকারি ধারণা গুলো পাওয়া যাবে। ডিসিশন ট্রিঃ ফ্লো চার্টের কথা মনে আছে? কোন একটা সিদ্ধান্তে পৌঁছানোর বিভিন্ন ধাপ হচ্ছে ফ্লো … Read more

আর্টিফিশিয়াল ইন্টিলিজেন্স এবং মেশিন লার্নিং

আর্টিফিশিয়াল ইন্টিলিজেন্সঃ বর্তমান এবং ভবিষ্যৎ এর সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ টপিক্স হচ্ছে এই আর্টিফিশিয়াল ইন্টিলিজেন্স। মেশিনের বুদ্ধি শুদ্ধিকে আমরা বলি আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স। আর বুদ্ধি হচ্ছে জ্ঞান আহরণ করা এবং তা প্রয়োগ করার ক্ষমতা। মেশিনের জ্ঞান আহরণটা হচ্ছে মেশিন লার্নিং। দুইটা এক সাথে করলে হয় শেখা এবং প্রয়োগ করা। এই দুইটা মিলেই  হচ্ছে আর্টিফিশিয়াল ইন্টিলিজেন্স বা কৃত্তিম বুদ্ধিমত্তা। … Read more

মেশিন লার্নিং এবং ভবিষ্যৎ

আমরা প্রোগ্রামাররা এখন যেমন পাইথন, জাভা, জাভাস্ক্রিপ্ট ইত্যাদি শিখি, কয়েক বছরের মধ্যে মেশিন লার্নিং তেমন ভাবে শিখব। মানে সাধারণ প্রোগ্রামারদেরও Machine Learning সম্পর্কে জানতে হবে। আসলে কয়েক বছর নয়, এখনই মেশিন লার্নিং এর চাহিদা সবচেয়ে বেশি। সাধারণ প্রোগ্রামে আমরা বলে দেই কি কি কাজ করবে একটা প্রোগ্রাম। Machine Learning প্রোগ্রাম গুলোকে আমরা ডেটা দেই , ঐ … Read more

আর্টিফিশিয়াল নিউরাল নেটওয়ার্ক

আর্টিফিশিয়াল নিউরাল নেটওয়ার্ক হচ্ছে আর্টিফিশিয়াল ইন্টিলিজেন্স বা মেশিন লার্নিং এর একটি শাখা। সাধারণ কম্পিউটার প্রোগ্রাম গুলো স্টুপিড। যেভাবে প্রোগ্রাম করা হয়, সে ভাবেই কাজ করে। নিজ থেকে কিছুই করতে পারে না। কিছু বিজ্ঞানী ভাবল মানুষ যেভাবে শিখে, সে ভাবে যদি কম্পিউটার ও শিখতে পারে, তাহলে তো কম্পিউটার প্রোগ্রাম গুলো স্মার্ট হয়ে উঠতে পারবে। নিজে নিজে … Read more