2025 লেখক: Lynn Donovan | [email protected]. সর্বশেষ পরিবর্তিত: 2025-01-22 17:19
এর পুনরাবৃত্তিমূলক দিক মেশিন লার্নিং গুরুত্বপূর্ণ কারণ মডেলগুলি নতুন ডেটার সংস্পর্শে আসার সাথে সাথে তারা স্বাধীনভাবে মানিয়ে নিতে সক্ষম হয়। তারা শিখতে পূর্ববর্তী গণনা থেকে নির্ভরযোগ্য, পুনরাবৃত্তিযোগ্য সিদ্ধান্ত এবং ফলাফল তৈরি করতে। এটি এমন একটি বিজ্ঞান যা নতুন নয় - তবে একটি নতুন গতি অর্জন করেছে।
একইভাবে, মেশিন লার্নিং শেখা কি সহজ?
যাহোক, মেশিন লার্নিং একটি অপেক্ষাকৃত 'হার্ড' সমস্যা থেকে যায়। বিজ্ঞানের অগ্রগতিতে কোন সন্দেহ নেই মেশিন লার্নিং গবেষণার মাধ্যমে অ্যালগরিদম হয় কঠিন . মেশিন লার্নিং আপনার নতুন অ্যাপ্লিকেশনের জন্য ভালভাবে কাজ করার জন্য বিদ্যমান অ্যালগরিদম এবং মডেলগুলি বাস্তবায়ন করার সময় একটি কঠিন সমস্যা থেকে যায়।
পাইথন কি মেশিন লার্নিং এর জন্য প্রয়োজনীয়? আপনি শুধুমাত্র ধারণা শিখতে পারেন মেশিন লার্নিং ছাড়া পাইথন বা অন্য কোনো ভাষা কিন্তু সেই ধারণাগুলোকে আপনি বাস্তবায়ন করতে পারেন প্রয়োজন অন্তত একটি ভাষা শিখতে এবং পাইথন নতুনদের জন্য সেরা। কাজ করার সময় ভাষাটি ব্যবহার করার জন্য দুর্দান্ত মেশিন লার্নিং algorithmsand তুলনামূলকভাবে সহজ সিনট্যাক্স আছে।
সেই অনুযায়ী, মেশিন লার্নিংয়ের আগে আমার কী শিখতে হবে?
মেশিন লার্নিং শেখার আগে নিম্নলিখিত বিষয়ে পূর্ব জ্ঞান থাকা আবশ্যক।
- রৈখিক বীজগণিত.
- ক্যালকুলাস।
- সম্ভাব্যতা তত্ত্ব.
- প্রোগ্রামিং।
- অপ্টিমাইজেশান তত্ত্ব।
মেশিন লার্নিং কি ভালো ক্যারিয়ার?
আধুনিক যুগে, মেশিন লার্নিং তাদের মধ্যে অন্যতম জনপ্রিয় (যদি সর্বাধিক না হয়!) কর্মজীবন পছন্দ এই প্রক্রিয়াটি তাদের খাওয়ানোর সাথে শুরু হয় (আক্ষরিকভাবে নয়!) ভাল মানসম্পন্ন ডেটা এবং তারপর প্রশিক্ষণ মেশিন বিভিন্ন নির্মাণের মাধ্যমে মেশিন লার্নিং ডেটা এবং ভিন্ন অ্যালগরিদম ব্যবহার করে মডেল।
প্রস্তাবিত:
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
কোম্পানিগুলো কেন মেশিন লার্নিং ব্যবহার করবে?
ব্যবসায় মেশিন লার্নিং ব্যবসার মাপযোগ্যতা বাড়াতে এবং বিশ্বজুড়ে কোম্পানিগুলির জন্য ব্যবসায়িক ক্রিয়াকলাপ উন্নত করতে সহায়তা করে। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সরঞ্জাম এবং অসংখ্য ML অ্যালগরিদম ব্যবসায়িক বিশ্লেষণ সম্প্রদায়ে অসাধারণ জনপ্রিয়তা অর্জন করেছে
মেশিন লার্নিংয়ের জন্য আমার কী শিখতে হবে?
মেশিন লার্নিং শেখা শুরু করার আগে নিচের বিষয়গুলো সম্পর্কে বিস্তারিত জেনে নিলে ভালো হবে। সম্ভাব্যতা তত্ত্ব. রৈখিক বীজগণিত. গ্রাফ তত্ত্ব। অপ্টিমাইজেশান তত্ত্ব। বায়েসিয়ান পদ্ধতি। ক্যালকুলাস। মাল্টিভেরিয়েট ক্যালকুলাস। এবং প্রোগ্রামিং ভাষা এবং ডাটাবেস যেমন:
কেন আমাদের অ্যালগরিদম বিশ্লেষণ করতে হবে?
অ্যালগরিদম বিশ্লেষণ হল একটি বৃহত্তর কম্পিউটেশনাল জটিলতা তত্ত্বের একটি গুরুত্বপূর্ণ অংশ, যা যে কোনো অ্যালগরিদম দ্বারা প্রয়োজনীয় সংস্থানগুলির জন্য তাত্ত্বিক অনুমান প্রদান করে যা একটি প্রদত্ত গণনীয় সমস্যা সমাধান করে। এই অনুমানগুলি দক্ষ অ্যালগরিদমগুলির জন্য অনুসন্ধানের যুক্তিসঙ্গত দিকনির্দেশগুলির একটি অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করে৷
কেন আমাদের কম্পিউটারের মৌলিক বিষয়গুলি অধ্যয়ন করতে হবে?
কম্পিউটার বিজ্ঞানের সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ দিক হল সমস্যা সমাধান, জীবনের জন্য একটি অপরিহার্য দক্ষতা। শিক্ষার্থীরা বিভিন্ন ব্যবসায়িক, বৈজ্ঞানিক এবং সামাজিক প্রসঙ্গে সমস্যা সমাধানের জন্য ব্যবহৃত সফ্টওয়্যার এবং হার্ডওয়্যারের নকশা, বিকাশ এবং বিশ্লেষণ অধ্যয়ন করে