মেশিন লার্নিংয়ের জন্য আমার কী শিখতে হবে?

কেন আপনি মেশিন লার্নিং শিখতে হবে?

এর মানে হল যে আপনি প্রচুর ডেটা বিশ্লেষণ করতে পারেন, মূল্য বের করতে পারেন এবং এটি থেকে অন্তর্দৃষ্টি সংগ্রহ করতে পারেন এবং পরে ফলাফলের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য একটি মেশিন লার্নিং মডেলকে প্রশিক্ষণ দিতে সেই তথ্য ব্যবহার করতে পারেন। অনেক প্রতিষ্ঠানে, একজন মেশিন লার্নিং প্রকৌশলী প্রায়ই কাজের পণ্যগুলির আরও ভাল সিঙ্ক্রোনাইজেশনের জন্য ডেটা বিজ্ঞানীর সাথে অংশীদার হন

স্পার্কের জন্য আমার কি হাডুপ শিখতে হবে?

না, স্পার্ক শেখার জন্য আপনাকে হ্যাডুপ শেখার দরকার নেই। স্পার্ক একটি স্বাধীন প্রকল্প ছিল। কিন্তু YARNand Hadoop 2.0 এর পরে, স্পার্ক জনপ্রিয় হয়ে ওঠে কারণ স্পার্ক HDFS-এর উপরে অন্যান্য Hadoop কম্পোনেন্টের সাথে চলতে পারে। Hadoop হল একটি ফ্রেমওয়ার্ক যেখানে আপনি জাভা ক্লাসের উত্তরাধিকারসূত্রে ম্যাপরিডুস কাজ লেখেন

কোন Azure পরিষেবা মেশিন লার্নিংয়ের জন্য বড় ডেটা বিশ্লেষণ প্রদান করতে পারে?

শেখার পথের বর্ণনা Microsoft Azure বড় ডেটা বিশ্লেষণের জন্য শক্তিশালী পরিষেবা প্রদান করে। সবচেয়ে কার্যকর উপায়গুলির মধ্যে একটি হল আপনার ডেটা Azure ডেটা লেক স্টোরেজ Gen2-এ সংরক্ষণ করা এবং তারপর Azure Databricks-এ স্পার্ক ব্যবহার করে এটি প্রক্রিয়া করা। Azure Stream Analytics (ASA) হল রিয়েল-টাইম ডেটা অ্যানালিটিক্সের জন্য Microsoft-এর পরিষেবা

কেন আমাদের মেশিন লার্নিং শিখতে হবে?

মেশিন লার্নিংয়ের পুনরাবৃত্তিমূলক দিকটি গুরুত্বপূর্ণ কারণ মডেলগুলি নতুন ডেটার সংস্পর্শে আসার সাথে সাথে তারা স্বাধীনভাবে মানিয়ে নিতে সক্ষম হয়। তারা নির্ভরযোগ্য, পুনরাবৃত্তিযোগ্য সিদ্ধান্ত এবং ফলাফল তৈরি করতে পূর্ববর্তী গণনা থেকে শেখে৷ এটি এমন একটি বিজ্ঞান যা নতুন নয় - তবে একটি নতুন গতি অর্জন করেছে

আমরা কি মেশিন লার্নিংয়ের জন্য জাভা ব্যবহার করতে পারি?

জাভা এই ডোমেনের মধ্যে একটি নেতৃস্থানীয় প্রোগ্রামিং ভাষা নয় কিন্তু তৃতীয় পক্ষের ওপেন সোর্স লাইব্রেরির সাহায্যে যেকোন জাভা বিকাশকারী মেশিন লার্নিং বাস্তবায়ন করতে পারে এবং ডেটা সায়েন্সে প্রবেশ করতে পারে। এগিয়ে চলুন, জাভাতে মেশিন লার্নিংয়ের জন্য ব্যবহৃত সবচেয়ে জনপ্রিয় লাইব্রেরিগুলো দেখা যাক