মেশিন লার্নিং মূলত Data Science এর একটা অংশ।মেশিন লার্নিং এমন এক প্রযুক্তি যা কিনা বর্তমানের প্রযুক্তি খাতের অনেক জটিল বিষয়কে খুবই সহজ করে দিয়েছে ।মেশিন লার্নিং বর্তমান সময়ের অন্যতম একটা ট্রেন্ডিং টপিক। বর্তমানে পৃথিবী তে সবকিছুকে অটোনমাস করার চেষ্ঠা চলছে। আর এই অটোনমাস করার পেছনে অন্যতম একটা ভূমিকা পালন করছে মেশিন লার্নিং। যাদের কম্পিউটার পাইথন প্রোগামিং ল্যাঙ্গুয়েজ এর উপর ধারণা আছে তারা মেশিন লার্নিং কোর্সে অংশগ্রহন করতে পারবেন।
Created By
, সর্বশেষ আপডেট
এপ্রিল 20, 2025
, কোর্সের মেয়াদ
10 মাস
এই কোর্সে রয়েছে:
মেয়াদ শেষ
অন ডিমান্ড কুইজ এবং অ্যাসাইনমেন্ট
106
কোর্সে ইউনিট
ক্লাস শেষে রেকর্ডিং
সার্টিফিকেট
-
MLWP-Batch-N251-1
MLWP-Batch-N251-1 (Sat-Mon-Wed) 10:00 PM Start Date: Monday, May 05, 2025
2 / 60মে 5, 202522:00 – 23:301 দিনএনরোল করুন ›
ফ্রি কাউন্সেলিং পেতে, কল করুন: 09639399399
যা আবশ্যক
- Knows English
- Understands Basics
যা যা রয়েছে
- Basic Course Structure
- Advanced Levels
আরও আছে
কিভাবে কোর্স অর্ডার করবেন দেখুন কিভাবে লাইভ ক্লাস করবেন দেখুন বিগত ব্যাচের ক্লাসসমূহ দেখুন
Description
Machine Learning with Python Live Course: মেশিন লার্নিং হল কম্পিউটার প্রোগ্রামিংয়ের এমন একটি কৌশল যাতে একটি কম্পিউটার প্রোগ্রাম এমনভাবে ডিজাইন করা হয় যাতে সেই প্রোগ্রামটি নিজের থেকে নতুন জিনিস শিখতে পারে এবং প্রয়োজনের সময় নিজেই সিদ্ধান্ত নিতে পারে। কম্পিউটার ক্ষেত্রের এই কৌশলটিকে মেশিন লার্নিং বলা হয়।
বর্তমানে জীবনের প্রায় প্রতিটি ফিল্ডে মেশিন লার্নিং এর ব্যবহার বেড়েই চলছে। আমাদের ভবিষ্যৎ মানুষের জন্য কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সম্পন্ন সিস্টেম তৈরি করতে মেশিন-লার্নিং এর ব্যবহার এর কোনো বিকল্প নেই। এ প্রযুক্তির ব্যবহার ক্রমাগত বেড়েই চলছে। তবে এই প্রযুক্তি এখনো খুব বেশি অগ্রসর নয় এখনো। এই প্রযুক্তির দেওয়া সিদ্ধান্ত ও সাহায্যের উপর মানুষের নির্ভর করতে হলে এই প্রযুক্তিকে আরও উন্নত হতে হবে। আর এই উদ্দেশ্যে কম্পিউটার সায়েন্টিস্টরা ক্রমাগত গবেষণা করে চলেছে; সাথে কাজ করছে গোগল, এমাজন, মাইক্রোসফট, ফেসবুক এর মতো বড় বড় প্রতিষ্ঠান। আশা করি তাদের গবেষণায় আমরা পাবো আরও নির্ভরশীল এলগরিদম যা আমাদের জীবনকে আরও সহজ ও সুন্দর করবে
সম্পূর্ণ কোর্স কারিকুলাম দেখতে নিচে স্ক্রোল(Scroll) করুন।
যারা ডেটা মাইনিং এ কাজ করতে আগ্রহী যারা আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স অ্যাপ্লাই আগ্রহী । যাদের কোডিং এ আগ্রহ রয়েছে। যারা পড়াশুনার পাশাপাশি পার্টটাইম কিছু করে পড়াশুনা চালিয়ে নিতে চান
Introduction to Machine Learning with Python Python OOP (Object Oriented Programming) Introduction to Data Analytics Introduction to Machine Learning Introduction to Tensorflow Freelancing Marketplace
মেশিন লার্নিং কোর্সটি শুরু করার পূর্বে পাইথন প্রোগ্রামিং এর সম্পর্কে বেসিক ধারনা থাকতে হবে। – অবশ্যই কম্পিউটার এবং ইন্টারনেট পরিচালনায় দক্ষ হতে হবে। ইন্টারনেট কানেকশসহ একটি কম্পিউটার একটি হেডফোন (ল্যাপটপ হলে হেডফোন আবশ্যক নয়।
CPU: Intel coreI3/i5 or AMD ryzen5 Motherboard: Supports 32GB or more ram and SATA 3.0 and 2TB-4TB HD OS: Windows 10 (Minimum) Ram: 8GB or 4GB SSD: 256 GB Hard Disk: 500GB/1TB
লাইভ ক্লাস মিস করলে পরের দিন কোর্সের ভেতর উক্ত ক্লাসের ভিডিও রেকর্ডিং ও আলোচিত ফাইল সমূহ পাবেন। কোর্স শেষেও লাইফ টাইম সাপোর্ট। যতদিন না আপনি কাজ পাচ্ছেন ততদিন এক্সপার্ট ফ্রিল্যান্সার দ্বারা তত্ত্বাবধান। ক্লাসের বাইরেও রয়েছে লাইভ সাপোর্ট, ফোন, ফেসবুক এবং মেসেঞ্জার গ্রুপ সাপোর্ট। প্রতিটি ক্লাসের প্রথম ১৫ মিনিট আগের ক্লাসের সমস্যাগুলো সমাধান হবে, পরের ১ ঘন্টা মূল ক্লাস, শেষ ১৫ মিনিট প্রশ্নোত্তর পর্ব। প্রতিটি ক্লাসে রয়েছে মডেল টেস্ট এবং এসাইনমেন্ট। কোর্স শেষে আপওয়ার্ক, ফাইভার, ফ্রিল্যান্সারসহ বিভিন্ন মার্কেটপ্লেসের উপর স্পেশাল ফ্রিল্যান্সিং ক্লাস। তাছাড়াও রয়েছে রিভিউ/প্রবলেম সলভিং ক্লাসসমূহ। কোর্স শেষে অনলাইন ভেরিফায়েড সার্টিফিকেট। কোর্স শেষে ফ্রি এবং পেইড ইন্টার্ণশিপ করার সুযোগ ।
কোর্স কারিকুলাম
-
-
- Introduction to Machine Learning (ML) and Artificial Intelligence (AI) 00:00:00
- Applications of ML 00:00:00
- Course structure, grading, and projects 00:00:00
- Installing Python, Jupyter Notebooks, and essential libraries (NumPy, Pandas, Scikit-Learn, Matplotlib, etc.) 00:00:00
- Overview of Jupyter Notebook for ML 00:00:00
- Handling missing values 00:00:00
- Removing duplicates, dealing with outliers 00:00:00
- Visualizing data with Matplotlib and Seaborn 00:00:00
- Common plots in ML: histograms, scatter plots, box plots 00:00:00
- Implementing Linear Regression with Scikit-Learn 00:00:00
- Evaluating regression models: MSE, RMSE, R² score 00:00:00
- Build and evaluate a regression model on a real-world dataset (e.g., predicting house prices) 00:00:00
- Understanding classification problems 00:00:00
- Overview of binary and multi-class classification 00:00:00
- Theory and implementation of Decision Trees 00:00:00
- Introduction to ensemble methods: Random Forests 00:00:00
- Build and evaluate a classification model (e.g., email spam detection) 00:00:00
- ROCCurve, AUC, and confusion matrix 00:00:00
- Grid Search and Randomized Search 00:00:00
- Using Scikit-Learn’s GridSearchCV 00:00:00
- Implementing K-means in Python 00:00:00
- Evaluating clusters with inertia, silhouette score 00:00:00
- Introduction to Principal Component Analysis (PCA) 00:00:00
- Visualizing high-dimensional data 00:00:00
- Creating a simple neural network using Keras 00:00:00
- Training, evaluating, and tuning neural networks 00:00:00
- Introduction of Fiverr 00:00:00
- Fiverr rules and regulations 00:00:00
- How to create account? 00:00:00
- How to setup profile? 00:00:00
- Levels of Fiverr 00:00:00
- How to create gig? 00:00:00
- Proper SEO of Gig 00:00:00
- Image and video optimization 00:00:00
- Skill Test 00:00:00
- Gig Marketing (Organic and paid) 00:00:00
- Order delivery system 00:00:00
- Positive links and negetive words in Fiverr 00:00:00
- Warning issues 00:00:00
- Payment system 00:00:00
- Introduction 00:00:00
- Signing up 00:00:00
- Profile creation 00:00:00
- Rules and regulations 00:00:00
- How to submit project 00:00:00
- Add bkash account to payoneer 00:00:00
- Per day limit 00:00:00
- Transaction method 00:00:00
- bKash Charges and fees 00:00:00