AulaPro এর ব্যবহারকারীদের একটি ভাল অভিজ্ঞতা প্রদান করতে কুকিজ ব্যবহার করে। আপনি আরো তথ্য পেতে পারেন এখানে, অথবা ব্রাউজিং চালিয়ে যেতে "আমি স্বীকার করি" বা এই বিজ্ঞপ্তির বাইরে ক্লিক করুন৷
এই কোর্সটি এর উচ্চ রেটিং এবং বিপুল সংখ্যক রেটিং এর উপর ভিত্তি করে, কোর্সেরার সেরা 100টি সেরা কোর্সে স্থান পেয়েছে।
আপনি কি তথ্য আছে এবং এটা আপনাকে বলতে পারে কি আশ্চর্য? মেশিন লার্নিং আপনার ব্যবসার উন্নতি করতে পারে এমন শীর্ষ উপায়গুলির একটি গভীর বোঝার প্রয়োজন? রিগ্রেশন এবং শ্রেণীবিভাগ থেকে শুরু করে গভীর শিক্ষা এবং সুপারিশকারী সিস্টেমে বিশেষজ্ঞদের সাথে চ্যাট করতে সক্ষম হতে চান? এই কোর্সে, আপনি ব্যবহারিক কেস স্টাডির একটি সিরিজের মাধ্যমে মেশিন লার্নিংয়ের সাথে অভিজ্ঞতা অর্জন করবেন। প্রথম কোর্সের শেষে, আপনি কীভাবে বাড়ির দামের উপর ভিত্তি করে ভবিষ্যদ্বাণী করবেন তা অধ্যয়ন করবেন
আপনি কি তথ্য আছে এবং এটা আপনাকে বলতে পারে কি আশ্চর্য? মেশিন লার্নিং আপনার ব্যবসার উন্নতি করতে পারে এমন শীর্ষ উপায়গুলির একটি গভীর বোঝার প্রয়োজন? রিগ্রেশন এবং শ্রেণীবিভাগ থেকে শুরু করে গভীর শিক্ষা এবং সুপারিশকারী সিস্টেমে বিশেষজ্ঞদের সাথে চ্যাট করতে সক্ষম হতে চান? এই কোর্সে, আপনি ব্যবহারিক কেস স্টাডির একটি সিরিজের মাধ্যমে মেশিন লার্নিংয়ের সাথে অভিজ্ঞতা অর্জন করবেন।
প্রথম কোর্সের শেষ নাগাদ, আপনি অধ্যয়ন করবেন কীভাবে বাড়ির-স্তরের বৈশিষ্ট্যের উপর ভিত্তি করে বাড়ির দামের পূর্বাভাস দেওয়া যায়, ব্যবহারকারীর মনোভাব বিশ্লেষণ করা যায়, আগ্রহের নথি পুনরুদ্ধার করা যায়, পণ্যের সুপারিশ করা যায় এবং চিত্রগুলি অনুসন্ধান করা যায়।
এই ব্যবহারের ক্ষেত্রে হাতে-কলমে অনুশীলনের মাধ্যমে, আপনি বিস্তৃত ডোমেন জুড়ে মেশিন লার্নিং পদ্ধতি প্রয়োগ করতে সক্ষম হবেন।
এই প্রথম কোর্সটি মেশিন লার্নিং পদ্ধতিকে একটি ব্ল্যাক বক্স হিসাবে বিবেচনা করে।
এই বিমূর্ততা ব্যবহার করে, আপনি আগ্রহের কাজগুলি বোঝার উপর ফোকাস করবেন, এই কাজগুলিকে মেশিন লার্নিং টুলের সাথে মেলাতে এবং ফলাফলের গুণমান মূল্যায়ন করবেন।
পরবর্তী কোর্সে, আপনি মডেল এবং অ্যালগরিদম পরীক্ষা করে এই ব্ল্যাক বক্সের উপাদানগুলির মধ্যে অনুসন্ধান করবেন।
একসাথে, এই টুকরোগুলি মেশিন লার্নিং পাইপলাইন গঠন করে, যা আপনি বুদ্ধিমান অ্যাপ্লিকেশন বিকাশে ব্যবহার করবেন।
শেখার ফলাফল: এই কোর্সের শেষে, আপনি সক্ষম হবেন: -অনুশীলনে মেশিন লার্নিং এর সম্ভাব্য প্রয়োগগুলি সনাক্ত করতে।
রিগ্রেশন, শ্রেণীবিভাগ এবং ক্লাস্টারিং দ্বারা সক্রিয় বিশ্লেষণগুলিতে কেন্দ্রীয় পার্থক্যগুলি বর্ণনা করুন।
- একটি সম্ভাব্য অ্যাপ্লিকেশনের জন্য উপযুক্ত মেশিন লার্নিং টাস্ক নির্বাচন করুন।
রিগ্রেশন, শ্রেণীবিভাগ, ক্লাস্টারিং, পুনরুদ্ধার, সুপারিশ সিস্টেম, এবং গভীর শিক্ষা প্রয়োগ করুন।
- মেশিন লার্নিং মডেলগুলিতে ইনপুট হিসাবে পরিবেশন করার জন্য বৈশিষ্ট্য হিসাবে আপনার ডেটা উপস্থাপন করুন।
- প্রতিটি কাজের সাথে প্রাসঙ্গিক ত্রুটি মেট্রিক্সের পরিপ্রেক্ষিতে মডেলের গুণমান মূল্যায়ন করুন।
-নতুন ডেটা বিশ্লেষণ করার জন্য একটি মডেলের সাথে মানানসই একটি ডেটা সেট ব্যবহার করুন।
-একটি এন্ড-টু-এন্ড অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করুন যা এর মূলে মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে।
পাইথনে এই কৌশলগুলি প্রয়োগ করুন।
52
মেশিন লার্নিং সব জায়গায় আছে, কিন্তু এটা প্রায়ই পর্দার আড়ালে কাজ করে। স্পেশালাইজেশনের এই ভূমিকা আপনাকে মেশিন লার্নিং এর শক্তি এবং বুদ্ধিমান অ্যাপ্লিকেশনের ভিড় সম্পর্কে শিক্ষিত করে যা আপনি সম্পূর্ণ করার পরে ব্যক্তিগতভাবে বিকাশ এবং স্থাপন করতে পারেন। আমরা কারা, কীভাবে আমরা এখানে এসেছি এবং স্মার্ট অ্যাপের ভবিষ্যতের জন্য আমাদের দৃষ্টিভঙ্গি নিয়েও আলোচনা করি।
এই সপ্তাহে, আপনি আপনার প্রথম স্মার্ট অ্যাপ তৈরি করবেন যা ডেটা থেকে ভবিষ্যদ্বাণী করে। আমরা আমাদের প্রথম কেস স্টাডির প্রেক্ষাপটে এই ধারণাটি অন্বেষণ করব, বাড়ির দামের পূর্বাভাস, যেখানে আপনি এমন মডেল তৈরি করবেন যা ইনপুট বৈশিষ্ট্য (বর্গ ফুটেজ, শয়নকক্ষ এবং বাথরুমের সংখ্যা, ...) থেকে একটি অবিচ্ছিন্ন মান (মূল্য) ভবিষ্যদ্বাণী করবে। . এটি এমন অনেক জায়গার মধ্যে একটি যেখানে রিগ্রেশন প্রয়োগ করা যেতে পারে। অন্যান্য অ্যাপ্লিকেশনের মধ্যে রয়েছে ওষুধে স্বাস্থ্যের ফলাফলের পূর্বাভাস, ফিনান্সে স্টকের দাম এবং উচ্চ-ক্ষমতাসম্পন্ন কম্পিউটিংয়ে শক্তির ব্যবহার, জিনের প্রকাশের জন্য কোন নিয়ামকগুলি গুরুত্বপূর্ণ তা বিশ্লেষণ করা। আপনি একটি Jupyter নোটবুক ব্যবহার করে আপনার ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেলের কর্মক্ষমতা বিশ্লেষণ এবং অনুশীলনে রিগ্রেশন বাস্তবায়ন কিভাবে পরীক্ষা করবেন।
আপনি কীভাবে বলবেন যে একজন ব্যক্তি একটি অভিজ্ঞতা সম্পর্কে ইতিবাচক বা নেতিবাচকভাবে অনুভব করেছেন, শুধুমাত্র একটি সংক্ষিপ্ত পর্যালোচনা থেকে? আমাদের দ্বিতীয় কেস স্টাডিতে, অনুভূতি বিশ্লেষণ করে, আপনি এমন মডেল তৈরি করবেন যা ইনপুট বৈশিষ্ট্যগুলির একটি শ্রেণী (ইতিবাচক/নেতিবাচক অনুভূতি) ভবিষ্যদ্বাণী করে (টেক্সট পর্যালোচনা, ব্যবহারকারীর প্রোফাইল তথ্য, ...)। এই কাজটি শ্রেণিবিন্যাসের একটি উদাহরণ, যা মেশিন লার্নিংয়ের সবচেয়ে বহুল ব্যবহৃত ক্ষেত্রগুলির মধ্যে একটি, বিজ্ঞাপন টার্গেটিং, স্প্যাম সনাক্তকরণ, চিকিৎসা নির্ণয় এবং চিত্র শ্রেণীবিভাগ সহ বিস্তৃত অ্যাপ্লিকেশন সহ। আপনি আপনার ক্লাসিফায়ারের নির্ভুলতা বিশ্লেষণ করবেন, একটি Jupyter নোটবুকে একটি প্রকৃত ক্লাসিফায়ার প্রয়োগ করবেন এবং প্রথমবারের মতো স্মার্ট অ্যাপের একটি মূল অংশ পরীক্ষা করবেন যা আপনি তৈরি করবেন এবং আপনার ক্যাপস্টোন এ প্রয়োগ করবেন।
একজন পাঠক একটি নির্দিষ্ট সংবাদ নিবন্ধে আগ্রহী এবং সুপারিশ করার জন্য অনুরূপ নিবন্ধ খুঁজে পেতে চান। মিলের সঠিক ধারণা কি? নিকটতম মিল খুঁজে পেতে আমি কীভাবে স্বয়ংক্রিয়ভাবে নথিগুলি অনুসন্ধান করব? আমি কিভাবে পরিমাণগতভাবে নথিগুলিকে প্রথম স্থানে উপস্থাপন করব? এই তৃতীয় কেস স্টাডিতে, নথি পুনরুদ্ধার করা, আপনি বিভিন্ন নথির উপস্থাপনা এবং সবচেয়ে অনুরূপ উপসেট পুনরুদ্ধারের জন্য একটি অ্যালগরিদম পরীক্ষা করবেন। আপনি নথিগুলির কাঠামোগত উপস্থাপনাও বিবেচনা করবেন যা স্বয়ংক্রিয়ভাবে নিবন্ধগুলিকে সাদৃশ্য দ্বারা গোষ্ঠীভুক্ত করে (উদাহরণস্বরূপ, নথির বিষয়)। প্রকৃতপক্ষে, এটি একটি জুপিটার নোটবুকে উইকিপিডিয়া এন্ট্রিগুলির জন্য একটি স্মার্ট নথি পুনরুদ্ধার ব্যবস্থা তৈরি করবে।
কখনও ভাবছেন কিভাবে অ্যামাজন তার ব্যক্তিগতকৃত পণ্যের সুপারিশগুলি গঠন করে? Netflix কিভাবে সিনেমা দেখার পরামর্শ দেয়? কীভাবে প্যান্ডোরা স্ট্রিম করার জন্য পরবর্তী গান নির্বাচন করে? কিভাবে Facebook বা LinkedIn এমন লোকদের খুঁজে পায় যাদের সাথে আপনি সংযোগ করতে পারেন? ব্যক্তিগতকৃত বিষয়বস্তুর জন্য এই সমস্ত প্রযুক্তির পিছনে রয়েছে সহযোগী ফিল্টারিং নামক কিছু। আপনি শিখবেন কিভাবে বিভিন্ন কৌশল ব্যবহার করে এই ধরনের একটি সুপারিশ সিস্টেম তৈরি করতে হয় এবং এর ট্রেড-অফগুলি অন্বেষণ করতে হয়। একটি পদ্ধতি যা আমরা পরীক্ষা করি তা হল ম্যাট্রিক্স ফ্যাক্টরাইজেশন, যা সুপারিশ তৈরি করতে ব্যবহারকারী এবং পণ্যগুলির বৈশিষ্ট্যগুলি শিখে। একটি জুপিটার নোটবুকে, আপনি একটি প্রকৃত গান সুপারিশ সিস্টেম তৈরি করতে এই কৌশলগুলি ব্যবহার করবেন।
বিশ্বের সবচেয়ে মর্যাদাপূর্ণ বিশ্ববিদ্যালয়গুলির সাথে ঘরে বসে নিজেকে প্রস্তুত করুন।
Coursera এর কোর্সের গুণমান তার প্রশিক্ষকদের দ্বারা সমর্থিত, যারা প্রায়ই ডিন এবং ডক্টরেট প্রাপ্ত।
85% এরও বেশি Coursera শিক্ষার্থীরা পেশাগত সুবিধার রিপোর্ট করে, যেমন পদোন্নতি বা বেতন বৃদ্ধি।
বিশ্বজুড়ে লক্ষ লক্ষ ছাত্র তাদের ব্যক্তিগত এবং পেশাদার লক্ষ্য পূরণ করছে Coursera এর সাথে।
Coursera সারা বিশ্বে অনলাইন শিক্ষা প্রদানের জন্য 200 টিরও বেশি শীর্ষস্থানীয় বিশ্ববিদ্যালয় এবং কোম্পানি থেকে কোর্স অফার করে। Coursera Plus সাবস্ক্রিপশন সহ, আপনি সমস্ত কোর্সের 90% এর বেশি এবং Coursera-তে সর্বাধিক জনপ্রিয় পেশাদার শংসাপত্র এবং বিশেষীকরণে সীমাহীন অ্যাক্সেস পান।
ডেটা বিজ্ঞান, ব্যবসা এবং ব্যক্তিগত উন্নয়ন। আপনি একবারে একাধিক কোর্সে নথিভুক্ত করতে পারেন, সীমাহীন সার্টিফিকেট অর্জন করতে পারেন, এবং শুরু করতে, বৃদ্ধি পেতে এবং এমনকি ক্যারিয়ার পরিবর্তন করার জন্য চাহিদা-মাফিক কাজের দক্ষতা শিখতে পারেন।
কিভাবে সবচেয়ে বেশি লাভ করবেন তা আবিষ্কার করুন এবং কোর্সেরা প্লাসের বার্ষিক সাবস্ক্রিপশনের সাথে USD $500 এর বেশি সঞ্চয় করুন*
*আপনি 500 মাসে USD$12 পর্যন্ত সাশ্রয় করেন, যখন আপনি একটি মাসিক সাবস্ক্রিপশনের জন্য USD$59 দিয়ে প্রচারের সাথে বার্ষিক সাবস্ক্রিপশনে যান। সাধারণ বার্ষিক সাবস্ক্রিপশন হল USD $399৷ প্রচারের সাথে আপনি শুধুমাত্র USD $299 দিতে হবে। হলুদ বোতামে ক্লিক করে সবকিছু খুঁজে বের করুন।
আমাজন মেশিন লার্নিং এর অধ্যাপক ড
আমার ব্যক্তি_যোগ করুন 410.851 জন ছাত্র
আমার কম্পিউটার6 কোর্স
1861 সালে প্রতিষ্ঠিত, ওয়াশিংটন বিশ্ববিদ্যালয় পশ্চিম উপকূলে উচ্চ শিক্ষার প্রাচীনতম রাষ্ট্র-সমর্থিত প্রতিষ্ঠানগুলির মধ্যে একটি এবং বিশ্বের শীর্ষস্থানীয় গবেষণা বিশ্ববিদ্যালয়গুলির মধ্যে একটি।
এই যে, আমি আপনাকে কিভাবে সাহায্যে করতে পারি? আপনি একটি কোর্সে আগ্রহী? কোন বিষয়ে?
AulaPro এর ব্যবহারকারীদের একটি ভাল অভিজ্ঞতা প্রদান করতে কুকিজ ব্যবহার করে। আপনি আরো তথ্য পেতে পারেন এখানে, অথবা ব্রাউজিং চালিয়ে যেতে "আমি স্বীকার করি" বা এই বিজ্ঞপ্তির বাইরে ক্লিক করুন৷
ক্লিক করুন