সুচিপত্র[লুকান][দেখান]
- 1। বিরাটকায়
- 2. আইরিশ ফুলের শ্রেণীবিভাগ
- 3. বোস্টন হাউস মূল্য পূর্বাভাস
- 4. ওয়াইন গুণমান পরীক্ষা
- 5. স্টক মার্কেটের পূর্বাভাস
- 6. সিনেমার সুপারিশ
- 7. লোড যোগ্যতা পূর্বাভাস
- 8. টুইটার ডেটা ব্যবহার করে সেন্টিমেন্ট বিশ্লেষণ
- 9. ভবিষ্যত বিক্রয় পূর্বাভাস
- 10. ফেক নিউজ সনাক্তকরণ
- 11. কুপন ক্রয় পূর্বাভাস
- 12. গ্রাহক মন্থন পূর্বাভাস
- 13. ওয়ালমার্ট বিক্রয় পূর্বাভাস
- 14. উবার ডেটা বিশ্লেষণ
- 15. কোভিড-19 বিশ্লেষণ
- উপসংহার
মেশিন লার্নিং হল উচ্চ স্তরে উপস্থাপিত একটি নির্দিষ্ট চাকরিতে ধীরে ধীরে উন্নতি করার জন্য কীভাবে একটি কম্পিউটার প্রোগ্রাম বা অ্যালগরিদমকে শিক্ষিত করা যায় তার একটি সাধারণ অধ্যয়ন। ইমেজ শনাক্তকরণ, জালিয়াতি সনাক্তকরণ, সুপারিশ সিস্টেম, এবং অন্যান্য মেশিন লার্নিং অ্যাপ্লিকেশন ইতিমধ্যে জনপ্রিয় হতে প্রমাণিত হয়েছে.
ML কাজগুলি মানুষের কাজকে সহজ এবং দক্ষ করে তোলে, সময় বাঁচায় এবং একটি উচ্চ-মানের ফলাফল নিশ্চিত করে। এমনকি বিশ্বের সবচেয়ে জনপ্রিয় সার্চ ইঞ্জিন গুগলও ব্যবহার করে মেশিন লার্নিং.
ব্যবহারকারীর ক্যোয়ারী বিশ্লেষণ করা এবং ফলাফলের উপর ভিত্তি করে ফলাফল পরিবর্তন করা থেকে শুরু করে ক্যোয়ারী সম্পর্কিত প্রবণতামূলক বিষয় এবং বিজ্ঞাপন দেখানো পর্যন্ত, বিভিন্ন বিকল্প উপলব্ধ রয়েছে।
প্রযুক্তি যা উপলব্ধিশীল এবং স্ব-সংশোধনকারী উভয়ই ভবিষ্যতে খুব বেশি দূরে নয়।
শুরু করার সবচেয়ে বড় উপায়গুলির মধ্যে একটি হল হ্যান্ডস-অন করা এবং একটি প্রকল্প ডিজাইন করা। অতএব, আমরা আপনাকে শুরু করতে নতুনদের জন্য 15টি শীর্ষ মেশিন লার্নিং প্রকল্পের একটি তালিকা সংকলন করেছি।
1. বিরাটকায়
মেশিন লার্নিং সম্পর্কে আরও জানতে আগ্রহী যে কারো জন্য এটিকে প্রায়শই সবচেয়ে বড় এবং সবচেয়ে আনন্দদায়ক কাজ হিসেবে বিবেচনা করা হয়। টাইটানিক চ্যালেঞ্জ হল একটি জনপ্রিয় মেশিন লার্নিং প্রকল্প যা কাগল ডেটা সায়েন্স প্ল্যাটফর্মের সাথে পরিচিত হওয়ার একটি ভাল উপায় হিসাবে কাজ করে। টাইটানিক ডেটাসেটটি দুর্ভাগ্যজনক জাহাজের ডুবে যাওয়ার প্রকৃত তথ্য দিয়ে তৈরি।
এটিতে ব্যক্তির বয়স, আর্থ-সামাজিক অবস্থা, লিঙ্গ, কেবিন নম্বর, প্রস্থান পোর্ট এবং সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণভাবে, তারা বেঁচে আছে কিনা এর মতো বিবরণ অন্তর্ভুক্ত করে!
কে-নিয়ারেস্ট নেবার টেকনিক এবং ডিসিশন ট্রি ক্লাসিফায়ার এই প্রোজেক্টের জন্য সর্বোত্তম ফলাফল দেওয়ার জন্য নির্ধারিত ছিল। আপনি যদি আপনার উন্নতির জন্য একটি দ্রুত সপ্তাহান্তে চ্যালেঞ্জ খুঁজছেন মেশিন লার্নিং ক্ষমতা, Kaggle এর এই এক আপনার জন্য.
2. আইরিশ ফুলের শ্রেণীবিভাগ
নতুনরা আইরিস ফুলের শ্রেণীকরণ প্রকল্প পছন্দ করে এবং আপনি যদি মেশিন লার্নিংয়ে নতুন হন তবে এটি শুরু করার জন্য একটি দুর্দান্ত জায়গা। সিপাল এবং পাপড়ির দৈর্ঘ্য অন্যান্য প্রজাতি থেকে আইরিস ফুলকে আলাদা করে। এই প্রকল্পের উদ্দেশ্য হল ফুলকে তিনটি প্রজাতিতে বিভক্ত করা: ভার্জিনিয়া, সেটোসা এবং ভার্সিকলার।
শ্রেণিবিন্যাস অনুশীলনের জন্য, প্রকল্পটি আইরিস ফুলের ডেটাসেট নিযুক্ত করে, যা শিক্ষার্থীদের সংখ্যাসূচক মান এবং ডেটা নিয়ে কাজ করার মৌলিক বিষয়গুলি শিখতে সহায়তা করে। আইরিস ফ্লাওয়ার ডেটাসেট একটি ছোট যা স্কেলিং করার প্রয়োজন ছাড়াই মেমরিতে সংরক্ষণ করা যেতে পারে।
3. বোস্টন হাউস মূল্য পূর্বাভাস
আরেকজন সুপরিচিত মেশিন লার্নিংয়ে নতুনদের জন্য ডেটাসেট বোস্টন হাউজিং ডেটা। এর লক্ষ্য হল বিভিন্ন বোস্টনের আশেপাশে বাড়ির মূল্যের পূর্বাভাস দেওয়া। এতে বয়স, সম্পত্তি করের হার, অপরাধের হার এবং এমনকি চাকরি কেন্দ্রের ঘনিষ্ঠতার মতো গুরুত্বপূর্ণ পরিসংখ্যান অন্তর্ভুক্ত রয়েছে, যার সবই আবাসন মূল্যকে প্রভাবিত করতে পারে।
ডেটাসেটটি সহজ এবং ক্ষুদ্র, এটি নতুনদের জন্য পরীক্ষা করা সহজ করে তোলে। বোস্টনে সম্পত্তির মূল্যকে কী কী বিষয়গুলি প্রভাবিত করে তা বের করতে, রিগ্রেশন কৌশলগুলি বিভিন্ন পরামিতিগুলিতে ব্যাপকভাবে নিযুক্ত করা হয়। রিগ্রেশন কৌশলগুলি অনুশীলন করার এবং তারা কতটা ভাল কাজ করে তা মূল্যায়ন করার জন্য এটি একটি দুর্দান্ত জায়গা।
4. ওয়াইন গুণমান পরীক্ষা
ওয়াইন একটি অস্বাভাবিক অ্যালকোহলযুক্ত পানীয় যার জন্য বছরের পর বছর গাঁজন করা প্রয়োজন। ফলস্বরূপ, ওয়াইনের অ্যান্টিক বোতল একটি দামী এবং উচ্চ মানের ওয়াইন। ওয়াইনের আদর্শ বোতল বেছে নেওয়ার জন্য ওয়াইন টেস্টিং জ্ঞানের বছরের পর বছর প্রয়োজন, এবং এটি একটি হিট-অর-মিস প্রক্রিয়া হতে পারে।
ওয়াইন কোয়ালিটি টেস্ট প্রজেক্ট ফিজিকোকেমিক্যাল পরীক্ষা যেমন অ্যালকোহল লেভেল, ফিক্সড অ্যাসিডিটি, ডেনসিটি, পিএইচ এবং অন্যান্য ফ্যাক্টর ব্যবহার করে ওয়াইনের মূল্যায়ন করে। প্রকল্পটি ওয়াইনের মানের মানদণ্ড এবং পরিমাণও নির্ধারণ করে। ফলস্বরূপ, ওয়াইন ক্রয় একটি হাওয়া হয়ে ওঠে.
5. স্টক মার্কেটের পূর্বাভাস
এই উদ্যোগটি আপনি আর্থিক খাতে কাজ করেন কি না তা কৌতুহলী। স্টক মার্কেট ডেটা শিক্ষাবিদ, ব্যবসা এবং এমনকি মাধ্যমিক আয়ের উৎস হিসাবে ব্যাপকভাবে অধ্যয়ন করা হয়। সময় সিরিজের ডেটা অধ্যয়ন এবং অন্বেষণ করার জন্য একজন ডেটা বিজ্ঞানীর ক্ষমতাও গুরুত্বপূর্ণ। স্টক মার্কেট থেকে ডেটা শুরু করার জন্য একটি দুর্দান্ত জায়গা।
প্রচেষ্টার সারমর্ম হল একটি স্টকের ভবিষ্যতের মূল্যের পূর্বাভাস দেওয়া। এটি বর্তমান বাজারের কর্মক্ষমতার পাশাপাশি পূর্ববর্তী বছরের পরিসংখ্যানের উপর ভিত্তি করে। Kaggle 50 সাল থেকে NIFTY-2000 সূচকে ডেটা সংগ্রহ করছে এবং এটি বর্তমানে সাপ্তাহিক আপডেট করা হয়। জানুয়ারী 1, 2000 থেকে, এটি 50 টিরও বেশি প্রতিষ্ঠানের জন্য স্টক মূল্য ধারণ করেছে।
6. মুভি সুপারিশ
আমি নিশ্চিত একটা ভালো সিনেমা দেখার পর আপনার সেই অনুভূতি হয়েছে। আপনি কি কখনও অনুরূপ ছায়াছবি দেখার মাধ্যমে আপনার ইন্দ্রিয়গুলিকে উত্তেজিত করার প্রবণতা অনুভব করেছেন?
আমরা জানি যে Netflix-এর মতো OTT পরিষেবাগুলি তাদের সুপারিশ ব্যবস্থা উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত করেছে। একজন মেশিন লার্নিং স্টুডেন্ট হিসেবে, আপনাকে বুঝতে হবে কিভাবে এই ধরনের অ্যালগরিদম ক্লায়েন্টদের তাদের পছন্দ এবং পর্যালোচনার উপর ভিত্তি করে টার্গেট করে।
Kaggle-এ IMDB ডেটা সেটটি সম্ভবত সবচেয়ে সম্পূর্ণ, যা সিনেমার শিরোনাম, গ্রাহকের রেটিং, জেনার এবং অন্যান্য বিষয়গুলির উপর ভিত্তি করে সুপারিশ মডেলগুলিকে অনুমান করার অনুমতি দেয়৷ বিষয়বস্তু-ভিত্তিক ফিল্টারিং এবং বৈশিষ্ট্য প্রকৌশল সম্পর্কে জানার জন্য এটি একটি চমৎকার পদ্ধতি।
7. লোড যোগ্যতা পূর্বাভাস
পৃথিবী ঘোরে ঋণ নিয়ে। ব্যাংকগুলোর লাভের প্রধান উৎস ঋণের সুদ থেকে। তাই তারা তাদের মৌলিক ব্যবসা।
ব্যক্তি বা ব্যক্তিদের গোষ্ঠী শুধুমাত্র ভবিষ্যতে মূল্য বৃদ্ধি দেখার আশায় একটি ফার্মে অর্থ বিনিয়োগ করে অর্থনীতিকে প্রসারিত করতে পারে। এই প্রকৃতির ঝুঁকি নিতে এবং এমনকি কিছু পার্থিব আনন্দে অংশ নিতে সক্ষম হওয়ার জন্য কখনও কখনও ঋণ চাওয়া গুরুত্বপূর্ণ।
একটি ঋণ গ্রহণ করার আগে, ব্যাঙ্কগুলির সাধারণত একটি মোটামুটি কঠোর প্রক্রিয়া অনুসরণ করতে হয়। যেহেতু ঋণ অনেক মানুষের জীবনের একটি গুরুত্বপূর্ণ দিক, তাই কেউ যে ঋণের জন্য আবেদন করবে তার জন্য যোগ্যতার ভবিষ্যদ্বাণী করা অত্যন্ত উপকারী হবে, ঋণ গ্রহণ বা প্রত্যাখ্যানের বাইরে আরও ভাল পরিকল্পনা করার অনুমতি দেয়।
8. টুইটার ডেটা ব্যবহার করে সেন্টিমেন্ট বিশ্লেষণ
ধন্যবাদ সামাজিক মিডিয়া নেটওয়ার্কগুলি টুইটার, ফেসবুক এবং রেডডিটের মত, মতামত এবং প্রবণতাকে এক্সট্রাপোলেট করা যথেষ্ট সহজ হয়েছে। এই তথ্য ইভেন্ট, মানুষ, খেলাধুলা এবং অন্যান্য বিষয়ের উপর মতামত নির্মূল করতে ব্যবহার করা হয়। মতামত মাইনিং-সম্পর্কিত মেশিন লার্নিং উদ্যোগগুলি রাজনৈতিক প্রচারণা এবং অ্যামাজন পণ্য মূল্যায়ন সহ বিভিন্ন সেটিংসে প্রয়োগ করা হচ্ছে।
এই প্রকল্পটি আপনার পোর্টফোলিওতে চমত্কার দেখাবে! আবেগ সনাক্তকরণ এবং দৃষ্টিভঙ্গি-ভিত্তিক বিশ্লেষণের জন্য, সমর্থন ভেক্টর মেশিন, রিগ্রেশন এবং শ্রেণিবিন্যাস অ্যালগরিদমের মতো কৌশলগুলি ব্যাপকভাবে ব্যবহার করা যেতে পারে (তথ্য এবং মতামত খোঁজা)।
9. ভবিষ্যত বিক্রয় পূর্বাভাস
বিগ B2C ব্যবসা এবং বণিকরা তাদের ইনভেন্টরির প্রতিটি পণ্য কতটা বিক্রি করবে তা জানতে চায়। বিক্রয়ের পূর্বাভাস ব্যবসার মালিকদের কোন আইটেমের চাহিদা বেশি তা নির্ধারণে সহায়তা করে। সঠিক বিক্রয় পূর্বাভাস ভবিষ্যতের বাজেটের উপর ক্রমবর্ধমান প্রভাব নির্ধারণ করার সাথে সাথে অপচয় উল্লেখযোগ্যভাবে হ্রাস করবে।
ওয়ালমার্ট, আইকেইএ, বিগ বাস্কেট এবং বিগ বাজারের মতো খুচরা বিক্রেতারা পণ্যের চাহিদা অনুমান করতে বিক্রয় পূর্বাভাস ব্যবহার করে। এই জাতীয় এমএল প্রকল্পগুলি তৈরি করার জন্য আপনাকে অবশ্যই কাঁচা ডেটা পরিষ্কার করার বিভিন্ন কৌশলগুলির সাথে পরিচিত হতে হবে। এছাড়াও, রিগ্রেশন বিশ্লেষণের একটি ভাল উপলব্ধি, বিশেষত সরল রৈখিক রিগ্রেশন প্রয়োজন।
এই ধরনের কাজের জন্য, আপনাকে Dora, Scrubadub, Pandas, NumPy এবং অন্যান্যদের মত লাইব্রেরি নিয়োগ করতে হবে।
10. ভুয়া খবর সনাক্তকরণ
এটি স্কুলছাত্রীদের লক্ষ্য করে আরেকটি আধুনিক মেশিন লার্নিং প্রচেষ্টা। জাল খবর দাবানলের মতো ছড়িয়ে পড়ছে, আমরা সবাই জানি। সোশ্যাল মিডিয়াতে ব্যক্তিদের সাথে সংযোগ করা থেকে শুরু করে প্রতিদিনের খবর পড়া পর্যন্ত সবকিছুই পাওয়া যায়।
ফলস্বরূপ, মিথ্যা খবর সনাক্ত করা আজকাল ক্রমবর্ধমান কঠিন হয়ে উঠেছে। অনেক বড় সোশ্যাল মিডিয়া নেটওয়ার্ক, যেমন ফেসবুক এবং টুইটার, পোস্টিং এবং ফিডে ভুয়া খবর সনাক্ত করার জন্য ইতিমধ্যেই অ্যালগরিদম রয়েছে৷
মিথ্যা খবর শনাক্ত করার জন্য, এই ধরনের এমএল প্রকল্পের একাধিক এনএলপি পন্থা এবং শ্রেণীবিভাগের অ্যালগরিদম (প্যাসিভ অ্যাগ্রেসিভ ক্লাসিফায়ার বা নেভ বেইস ক্লাসিফায়ার) এর পুঙ্খানুপুঙ্খ বোঝার প্রয়োজন।
11. কুপন ক্রয় পূর্বাভাস
2020 সালে যখন করোনাভাইরাস গ্রহে আক্রমণ করেছিল তখন গ্রাহকরা ক্রমবর্ধমানভাবে অনলাইন কেনার কথা ভাবছেন৷ ফলস্বরূপ, শপিং প্রতিষ্ঠানগুলি তাদের ব্যবসা অনলাইনে স্থানান্তর করতে বাধ্য হয়েছে৷
অন্যদিকে, গ্রাহকরা এখনও দুর্দান্ত অফার খুঁজছেন, ঠিক যেমন তারা দোকানে ছিল, এবং ক্রমবর্ধমানভাবে সুপার-সেভিং কুপনের সন্ধান করছে৷ এমনকি এই ধরনের ক্লায়েন্টদের জন্য কুপন তৈরির জন্য নিবেদিত ওয়েবসাইট রয়েছে। আপনি মেশিন লার্নিং-এ ডেটা মাইনিং, ডেটা কল্পনা করার জন্য বার গ্রাফ, পাই চার্ট এবং হিস্টোগ্রাম তৈরি করা, এবং এই প্রকল্পের সাথে ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিং সম্পর্কে শিখতে পারেন।
ভবিষ্যদ্বাণী তৈরি করতে, আপনি এনএ মান এবং ভেরিয়েবলের কোসাইন সাদৃশ্য পরিচালনার জন্য ডেটা ইম্পুটেশন পদ্ধতিগুলিও দেখতে পারেন।
12. গ্রাহক মন্থন পূর্বাভাস
ভোক্তারা একটি কোম্পানির সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ সম্পদ, এবং তাদের রাখা যেকোন ব্যবসার জন্য অত্যাবশ্যক যার লক্ষ্য রাজস্ব বাড়ানো এবং তাদের সাথে দীর্ঘমেয়াদী অর্থপূর্ণ সংযোগ তৈরি করা।
তদ্ব্যতীত, একটি নতুন ক্লায়েন্ট অর্জনের খরচ একটি বিদ্যমান টেকসই খরচের চেয়ে পাঁচ গুণ বেশি। কাস্টমার চার্ন/অ্যাট্রিশন হল একটি সুপরিচিত ব্যবসায়িক সমস্যা যেখানে গ্রাহক বা গ্রাহকরা একটি পরিষেবা বা কোম্পানির সাথে ব্যবসা করা বন্ধ করে দেয়।
তারা আদর্শভাবে আর অর্থপ্রদানকারী গ্রাহক হবে না। একজন গ্রাহককে মন্থন করা বলে গণ্য করা হয় যদি গ্রাহক কোম্পানির সাথে শেষবার ইন্টারঅ্যাক্ট করার পর থেকে একটি নির্দিষ্ট সময় হয়ে থাকে। একজন ক্লায়েন্ট মন্থন করবে কিনা তা শনাক্ত করা, সেইসাথে গ্রাহক ধরে রাখার লক্ষ্যে প্রাসঙ্গিক তথ্য প্রদান করা, মন্থন কমানোর জন্য গুরুত্বপূর্ণ।
আমাদের মস্তিষ্ক লক্ষ লক্ষ ক্লায়েন্টের জন্য গ্রাহক টার্নওভারের প্রত্যাশা করতে অক্ষম; এখানে মেশিন লার্নিং সাহায্য করতে পারে।
13. Wallmart বিক্রয় পূর্বাভাস
মেশিন লার্নিংয়ের সবচেয়ে বিশিষ্ট অ্যাপ্লিকেশনগুলির মধ্যে একটি হল বিক্রয় পূর্বাভাস, যার মধ্যে এমন বৈশিষ্ট্য সনাক্ত করা জড়িত যা পণ্য বিক্রয়কে প্রভাবিত করে এবং ভবিষ্যতের বিক্রয়ের পরিমাণের প্রত্যাশা করে।
এই মেশিন লার্নিং স্টাডিতে ওয়ালমার্ট ডেটাসেট, যা 45টি অবস্থান থেকে বিক্রয় ডেটা ধারণ করে। দোকান প্রতি বিক্রয়, বিভাগ অনুসারে, সাপ্তাহিক ভিত্তিতে ডেটাসেটে অন্তর্ভুক্ত করা হয়। এই মেশিন লার্নিং প্রকল্পের উদ্দেশ্য হল প্রতিটি আউটলেটে প্রতিটি বিভাগের জন্য বিক্রয়ের প্রত্যাশা করা যাতে তারা আরও ভাল ডেটা-চালিত চ্যানেল অপ্টিমাইজেশান এবং ইনভেন্টরি পরিকল্পনার সিদ্ধান্ত নিতে পারে।
Walmart ডেটাসেটের সাথে কাজ করা কঠিন কারণ এতে নির্বাচিত মার্কডাউন ইভেন্ট রয়েছে যা বিক্রয়ের উপর প্রভাব ফেলে এবং বিবেচনা করা উচিত।
14. উবার ডেটা বিশ্লেষণ
তাদের অ্যাপে মেশিন লার্নিং এবং ডিপ লার্নিং বাস্তবায়ন এবং একীভূত করার ক্ষেত্রে, জনপ্রিয় রাইড-শেয়ারিং পরিষেবাটি খুব বেশি পিছিয়ে নেই। প্রতি বছর, এটি বিলিয়ন ট্রিপ প্রক্রিয়া করে, যা যাত্রীদের দিনে বা রাতের যেকোনো সময়ে ভ্রমণ করার অনুমতি দেয়।
যেহেতু এটির এত বড় ক্লায়েন্ট বেস রয়েছে, ভোক্তাদের অভিযোগ যত তাড়াতাড়ি সম্ভব সমাধান করার জন্য এটির ব্যতিক্রমী গ্রাহক পরিষেবা প্রয়োজন।
Uber-এর কাছে লক্ষ লক্ষ পিক-আপের ডেটাসেট রয়েছে যা এটি অন্তর্দৃষ্টি উন্মোচন করতে এবং গ্রাহকের অভিজ্ঞতা উন্নত করতে ক্লায়েন্ট ট্রিপগুলি বিশ্লেষণ এবং প্রদর্শন করতে ব্যবহার করতে পারে।
15. কোভিড -১ Anal বিশ্লেষণ
COVID-19 আজ সারা বিশ্বে ছড়িয়ে পড়েছে, এবং কেবলমাত্র একটি মহামারী অর্থে নয়। যখন চিকিৎসা বিশেষজ্ঞরা কার্যকর টিকা তৈরি এবং বিশ্বকে রোগ প্রতিরোধ করার দিকে মনোনিবেশ করছেন, তথ্য বিজ্ঞানী পিছিয়ে নেই।
নতুন কেস, দৈনিক সক্রিয় গণনা, মৃত্যু এবং পরীক্ষার পরিসংখ্যান সবই প্রকাশ্যে আনা হচ্ছে। পূর্বাভাস পূর্ববর্তী শতাব্দীর SARS প্রাদুর্ভাবের উপর ভিত্তি করে দৈনিক ভিত্তিতে করা হয়। এর জন্য, আপনি রিগ্রেশন বিশ্লেষণ ব্যবহার করতে পারেন এবং ভেক্টর মেশিন-ভিত্তিক ভবিষ্যদ্বাণী মডেল সমর্থন করতে পারেন।
উপসংহার
সংক্ষেপে বলতে গেলে, আমরা কিছু শীর্ষ ML প্রকল্প নিয়ে আলোচনা করেছি যা আপনাকে মেশিন লার্নিং প্রোগ্রামিং পরীক্ষা করার পাশাপাশি এর ধারনা ও বাস্তবায়নে সহায়তা করবে। কিভাবে মেশিন লার্নিংকে একীভূত করতে হয় তা জানার মাধ্যমে আপনি আপনার পেশায় অগ্রসর হতে সাহায্য করতে পারেন কারণ প্রযুক্তি প্রতিটি শিল্পে স্থান করে নেয়।
মেশিন লার্নিং শেখার সময়, আমরা সুপারিশ করি যে আপনি আপনার ধারণাগুলি অনুশীলন করুন এবং আপনার সমস্ত অ্যালগরিদম লিখুন। শেখার সময় অ্যালগরিদম লেখা একটি প্রকল্প সম্পাদন করার চেয়ে বেশি গুরুত্বপূর্ণ, এবং এটি আপনাকে বিষয়গুলি সঠিকভাবে বোঝার জন্য একটি সুবিধা প্রদান করে।
নির্দেশিকা সমন্ধে মতামত দিন