Description

‘হাতেকলমে মেশিন লার্নিং’ বইয়ের ফ্ল্যাপের কথাঃ
ডাটা নির্ভর পৃথিবীতে বাঁচতে হলে জানতে হবে এর ভেতরের কারুকাজ। আপনার অজান্তে শুধুমাত্র হাতের ফোনটাই তৈরি করছে হাজারো ডাটা, প্রতিদিন – অন্যের ব্যবহারে। যারা ডাটাকে নিয়ে ভবিষ্যৎ ক্যারিয়ার গড়তে চান – তাদেরকে লক্ষ্য করে তৈরি করা হয়েছে বইটা। কম্পিউটারের ফিল্ড নয়, বরং সব পেশাজীবীদের জন্য একটু আলাদা ধারণা দিয়ে লেখা হয়েছে বইটা। সেকারণে এটা কোন স্পেসিফিক ‘ল্যাঙ্গুয়েজ’ নির্ভর নয়। বরং, কনসেপ্টের পেছনে জোর দেয়া হয়েছে শুরু থেকে শেষ পর্যন্ত। শুরুতে বুঝতে পারে সবাই, এমন একটা প্ল্যাটফর্ম নিয়ে আলাপ হয়েছে যার শুরুটা শিখতে লাগে দুই দিন। পরের বইগুলোতে আস্তে আস্তে আপনাকে নিয়ে যাবে প্রযুক্তির ভেতরে। আপনার অজান্তে। ডাটাকে চিনতে – একদম ভেতর থেকে। ডাটা পেশাজীবীর হাত ধরে।
প্রযুক্তিবিদ নয়, আপনি যে পেশারই হোন না কেন, ভবিষ্যৎ দেখতে চাইলে দরকার এই বই। মানুষ ভবিষ্যৎ দেখতে পারে না – ব্যাপারটা ঠিক নয় একদম। সবার জন্য লেখা এই বইটা পড়লে বুঝবেন কি ‘মিস’ করেছেন এতোদিন! নিশ্চিতভাবে বলা যায় – চিন্তা ধারণা পাল্টে যাবে আপনার। আজকের পর থেকে। হাতে কলমে অংশটুকু তৈরি করা হয়েছে দশম থেকে দ্বাদশ শ্রেণীর ছাত্রছাত্রীদের লক্ষ্য করে।

সূচি
* শুরুর আগে – ১১
* কারা পড়বেন? – ১৩
* কাদের জন্য নয় – ১৬
* কীভাবে পড়বেন বইটা? – ১৮
* মুখবন্ধ – ২১
* পাল্টে যাওয়ার ঘটনা – ২৩
* সিডিসির ওয়ার্নিং – ২৪
* ইন্টারকানেকশন কস্ট মডেলিং – ২৮
* মানুষের পাশে ডাটা – ২৯
* গুগল ফটোজ – ৩৩
* গুগল বাংলা ‘টেক্সট টু স্পিচ’ আর ‘আই-ও-টি’ – ৩৪
* সরকারি ওপেন ডাটা – ৩৫
* প্রাইভেট সেক্টর পাবলিক সেক্টর (ডাটা শেয়ারিং) – ৩৭
* আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স: মেশিন লার্নিংয়ের প্রসার – ৪০
* মেশিন লার্নিং ব্যবহারে এগিয়ে যে ইন্ডাস্ট্রিগুলো – ৪৪
* ডাটা থেকে ভবিষ্যৎ দেখার ধারণা – ৪৮
* মেশিন লার্নিং হ্যাক – ৪৯
* চিটকোড – ৫০
* ভবিষ্যত দেখার ধারণা – ৫১
* ডাটার গল্প বলার ক্ষমতা – ৫৩
* মৃত্যু’ অ্যালগরিদম – ৫৩
* দেশের নীতিনির্ধারণী ড্যাশবোর্ড – ৫৬
* মেশিন লার্নিং কি? – ৬০
* মেশিন লার্নিং জিনিসটা কি? – ৬১
* কেন দরকার মেশিন লার্নিং? – ৬৪
* মেশিন লার্নিংয়ের কিছু ভাগ – ৬৭
* শুরুর ধারণা: ডাটা নিয়ে – ৬৯
* ট্রেনিং ডাটা, টেস্ট ডাটা: কাহিনি কী? – ৭০
* কিছু ভেতরের কথা – ৭৪
* ডাটার তত্ত্ব আর তার প্রসেস – ৭৬
* কীভাবে শিখবেন? – ৭৮
* ক্যাগল প্রতিযোগিতা (৪ থেকে ৬ সপ্তাহ) – ৮১
* ‘ক্যাগল’ কি আর দরকারই বা কেন? – ৮২
* ক্যাগল কী? – ৮৪
* কী করতে হবে ক্যাগলে? – ৮৫
* থিওরি বাদ, কেন প্রজেক্ট দিয়ে শুরু? – ৮৮
* কেন শুরুতেই ‘আর’ প্রোগ্রামিং এনভায়রনমেন্ট? – ৮৯
* মেশিন লার্নিং কমিউনিটি – ৯৩
* ক্যাগল কার্নাল এবং অনলাইন হোস্টেড স্ক্রিপ্ট – ৯৫
* ‘আর’ এনভায়রনমেন্ট – ৯৭
* ‘আর’ এবং ‘আর’ স্টুডিও – ৯৮
* ‘আর’ এবং ‘আর স্টুডিও’র কিছু খুঁটিনাটি – ১০০
* আর স্টুডিও – ১০১
* প্রজেক্ট টাইটানিক ‘আর’ স্টুডিও – ১০৩
* স্ক্রিপ্ট ডাউনলোড – গিটহাব – ১০৪
* টাইটানিকের ডাটা সেট— সাইট ক্যাগল – ১০৫
* প্রজেক্টের গিটহাব স্ক্রিপ্ট – ১০৫
* প্রজেক্ট টাইটানিক: বিপর্যয়ে মেশিন লার্নিং – ১০৭
* টাইটানিক: বিপর্যয় জানতে মেশিন লার্নিং – ১০৮
* কেন প্রজেক্ট ‘টাইটানিক’ – ১১১
* ডাটা কোথায় – ১১২
* কেন এই ডাটা সেট? – ১১২
* ‘ট্রেনিং’ আর ‘টেস্ট’ ডাটা সেট – ১১৩
* আমাদের টাইটানিক চ্যালেঞ্জ – ১১৪ ক্যাগলের কোন কোন কার্নাল ব্যবহার করেছি এখানে? – ১১৭
* ‘আর’ স্টুডিওতে ডাটা লোড – ১১৯
* ‘আর’ স্টুডিও – ১২০
* মেন্যু দিয়ে নাকি স্ক্রিপ্ট ভালো? – ১২২
* মেশিন লার্নিং প্রেডিকশন: টাইটানিক ডাটা সেট – ১২৬
* প্রথম প্রেডিকশন – ১২৭
* সাবমিশন ফাইল তৈরি – ১২৭
* ক্যাগলে সাবমিশন – ১৩২
* ডাটা ভিজুয়ালাইজেশন – ১৩৪
* দ্বিতীয় প্রেডিকশন – ১৩৯
* তৃতীয় প্রেডিকশনারি – ১৪৩
* ডিসিশন ট্রি, কাহিনি কী? – ১৪৯
* চতুর্থ প্রেডিকশন (মেশিন লার্নিং) – ১৫৬
* পঞ্চম প্রেডিকশন (ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিং) – ১৫৮
* ডাটা প্রি-প্রসেসিং, ডাটা ক্লিনিং এবং ষষ্ঠ প্রেডিকশন – ১৭৬
* সপ্তম প্রেডিকশন (র‌্যান্ডম ফরেস্ট) – ১৮১
* কী আছে সামনে? – ১৯৩
* এ পর্যন্ত কী শিখলাম আরও? – ১৯৪
* কোথায় যাচ্ছি এরপর? – ১৯৭
* পরিশিষ্ট – ১৯৮