Python এবং NumPy দিয়ে স্ক্র্যাচ থেকে Machine Learning Algorithms

একজন উচ্চাকাঙ্ক্ষী data scientist-এর জন্য machine learning algorithms পর্দার আড়ালে কীভাবে কাজ করে তা বোঝা অত্যন্ত প্রয়োজনীয়। স্ক্র্যাচ থেকে অ্যালগরিদম তৈরি করা জটিল গণিতকে সহজ করে তোলে এবং predictive models-এর ভেতরের মেকানিক্স উন্মোচন করে। ধাপ-ধাপ লিখিত ব্যাখ্যা এবং কোড ইমপ্লিমেন্টেশন পড়ার মাধ্যমে, আপনি পূর্ব-নির্মিত লাইব্রেরির ওপর নির্ভর না করে অ্যালগরিদম কীভাবে ডেটা প্রসেস করে এবং পারফরম্যান্স অপ্টিমাইজ করে তার একটি গভীর স্বজ্ঞাত ধারণা তৈরি করবেন। আপনি যা শিখবেন: মৌলিক machine learning পরিভাষা এবং ভেক্টর অপারেশন বুঝুন। খাঁটি NumPy ব্যবহার করে linear এবং logistic regression মডেল ইমপ্লিমেন্ট করুন। লাইন বাই লাইন decision trees এবং দূরত্ব-ভিত্তিক ক্লাসিফায়ার তৈরি করুন। মডেলগুলিকে ট্রেইন করতে gradient descent-এর মতো অপটিমাইজেশন টেকনিক প্রয়োগ করুন। accuracy এবং mean squared error-এর মতো স্ট্যান্ডার্ড মেট্রিক্স ব্যবহার করে মডেলের পারফরম্যান্স মূল্যায়ন করুন। Pandas ব্যবহার করে কার্যকরভাবে ডেটাসেট প্রি-প্রসেস এবং ক্লিন করুন। কোর্সটি ধাপে ধাপে অ্যালগরিদম তৈরির মাধ্যমে আপনাকে গাইড করার আগে মূল পরিভাষা এবং মৌলিক অ্যারে ম্যানিপুলেশন দিয়ে শুরু হয়। মৌলিক Python জ্ঞান থাকা নতুনদের জন্য ডিজাইন করা, এই টেক্সট-ভিত্তিক গাইডটির জন্য পূর্বের কোনো machine learning অভিজ্ঞতার প্রয়োজন নেই। উপাদানটি পড়ুন এবং একদম শুরু থেকে machine learning algorithms তৈরি করা শুরু করুন।