TensorFlow এর সাথে তাত্ত্বিক এবং উন্নত মেশিন লার্নিং
নীচের শেখার উপকরণগুলি শুরু করার আগে, নিশ্চিত হন:
টেনসরফ্লো দিয়ে মেশিন লার্নিং-এর আমাদের পাঠ্যক্রমের বেসিকগুলি সম্পূর্ণ করুন, অথবা সমতুল্য জ্ঞান থাকতে হবে
সফটওয়্যার ডেভেলপমেন্টের অভিজ্ঞতা আছে, বিশেষ করে পাইথনে
এই পাঠ্যক্রমটি সেই ব্যক্তিদের জন্য একটি সূচনা বিন্দু যারা চান:
এমএল সম্পর্কে তাদের বোঝার উন্নতি করুন
TensorFlow এর সাথে কাগজপত্র বুঝতে এবং বাস্তবায়ন শুরু করুন
চালিয়ে যাওয়ার আগে TensorFlow-এর সাথে মেশিন লার্নিং-এর প্রাথমিক পাঠ্যক্রমের প্রাথমিক পাঠ্যক্রমে ML কীভাবে কাজ করে বা শেখার উপকরণগুলি সম্পূর্ণ করে সে সম্পর্কে আপনার ইতিমধ্যেই পটভূমি জ্ঞান থাকা উচিত। নীচের বিষয়বস্তু শিক্ষার্থীদের আরও তাত্ত্বিক এবং উন্নত মেশিন লার্নিং বিষয়বস্তুতে গাইড করার উদ্দেশ্যে। আপনি দেখতে পাবেন যে অনেক সংস্থান TensorFlow ব্যবহার করে, তবে, জ্ঞান অন্যান্য ML ফ্রেমওয়ার্কগুলিতে স্থানান্তরযোগ্য।
এমএল সম্পর্কে আপনার বোঝার জন্য, আপনার পাইথন প্রোগ্রামিং অভিজ্ঞতার পাশাপাশি ক্যালকুলাস, রৈখিক বীজগণিত, সম্ভাব্যতা এবং পরিসংখ্যানের একটি পটভূমি থাকা উচিত। আপনার ML জ্ঞানকে আরও গভীর করতে আপনাকে সাহায্য করার জন্য, আমরা বিশ্ববিদ্যালয়ের বেশ কয়েকটি প্রস্তাবিত সংস্থান এবং কোর্সের পাশাপাশি কয়েকটি পাঠ্যপুস্তক তালিকাভুক্ত করেছি।
ধাপ 1: গণিত ধারণা সম্পর্কে আপনার বোঝার রিফ্রেশ করুন
এমএল একটি গণিত ভারী শৃঙ্খলা। আপনি যদি ML মডেলগুলি পরিবর্তন করার পরিকল্পনা করেন, বা স্ক্র্যাচ থেকে নতুনগুলি তৈরি করেন, তাহ��ে অন্তর্নিহিত গণিত ধারণাগুলির সাথে পরিচিতি গুরুত্বপূর্ণ। আপনাকে আগে থেকে সমস্ত গণিত শিখতে হবে না, তবে পরিবর্তে আপনি সেই ধারণাগুলি সন্ধান করতে পারেন যেগুলির সাথে আপনি অপরিচিত হন যখন আপনি সেগুলি দেখতে পান। যদি আপনি একটি গণিত কোর্স নেওয়ার কিছুক্ষণ পরে থাকেন, তাহলে রিফ্রেশারের জন্য 3blue1brown থেকে লিনিয়ার বীজগণিত এবং ক্যালকুলাস প্লেলিস্টের সারমর্ম দেখার চেষ্টা করুন। আমরা সুপারিশ করি যে আপনি একটি বিশ্ববিদ্যালয় থেকে ক্লাস নেওয়া চালিয়ে যান, অথবা MIT থেকে খোলা অ্যাক্সেস লেকচার দেখেন, যেমন লিনিয়ার অ্যালজেব্রা বা একক পরিবর্তনশীল ক্যালকুলাস ।
3blue1brown থেকে সংক্ষিপ্ত, ভিজ্যুয়াল ভিডিওগুলির একটি সিরিজ যা ম্যাট্রিক্স, নির্ধারক, আইজেন-স্টাফ এবং আরও অনেক কিছুর জ্যামিতিক বোঝার ব্যাখ্যা করে৷
3blue1brown-এর সংক্ষিপ্ত, ভিজ্যুয়াল ভিডিওগুলির একটি সিরিজ যা ক্যালকুলাসের মৌলিক বিষয়গুলিকে এমনভাবে ব্যাখ্যা করে যা আপনাকে মৌলিক উপপাদ্যগুলির একটি দৃঢ় বোধগম্যতা দেয়, এবং শুধুমাত্র কীভাবে সমীকরণগুলি কাজ করে তা নয়।
MIT থেকে এই পরিচায়ক কোর্স ম্যাট্রিক্স তত্ত্ব এবং রৈখিক বীজগণিত কভার করে। সমীকরণের সিস্টেম, ভেক্টর স্পেস, নির্ধারক, ইজেনভ্যালুস, সাদৃশ্য এবং ইতিবাচক নির্দিষ্ট ম্যাট্রিক্স সহ অন্যান্য বিষয়গুলির উপর জোর দেওয়া হয়।
এমআইটি থেকে এই পরিচায়ক ক্যালকুলাস কোর্সটি অ্যাপ্লিকেশন সহ একটি ভেরিয়েবলের ফাংশনগুলির পার্থক্য এবং একীকরণকে কভার করে।
