- পরিসংখ্যান সফটওয়ার পরিচিতি – SAS
- ডাটা সায়েন্স
- পরিসংখ্যান পরিচিতি
- গণিমিয়ার সাংখ্যিক পরিগণনা (Numerical Analysis)
- ডাটা ক্লিনিং অ্যান্ড প্রিপ্রসেসিং
- ডাটা সাইন্সের কর্মপ্রবাহ
- ডেটা সায়েন্টিস্ট হওয়ার প্রস্ততি
- ডাটা সায়েন্স এর জারিজুরি ।আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স
- ডেটা সাইন্স
- এক্সপ্লোরেটোরী ডাটা এনালাইসিস নিয়ে সংক্ষিপ্ত বিবরণ
- Power of Statistics (Regression Analysis)
- পরিসংখ্যান পরিচিতি - Normal Distribution
- R-squared এবং Adjusted R-squared কি ? এবং এদের পার্থক্য কি?
- Degrees of Freedom এর সহজ পাঠ
- ডাটা এনালাইসিসের হলো শুরু - ১, ২
- ডাটা সাইন্স vs বিগ ডেটা vs ডাটা এনালাইটিক্স
- ডাটা সায়েন্সের ক্ষেত্রে কি দিয়ে শুরু করবো? R নাকি Python?
- ডাটা সায়েন্স নিয়ে নতুনদের কিছু কমন প্রশ্ন ও উত্তর
- বিগ ডাটা' - নুতন সম্ভাবনার দুয়ার - ১, ২, ৩
- পরিসংখ্যান ও সম্ভাব্যতা - ১, ২, ৩, ৪
- জাম্প (পরিসংখ্যানের সফটওয়্যার)
- বিস্তার ও পরিমাপ [উচ্চমাধ্যবিক সিলেবাস]
- মেশিন লার্নিং
- হাতে কলমে মেশিন লার্নিং ১
- হাতে কলমে - মেশিন লার্নিং
- মেশিন লার্নিং: টাইটানিক প্রজেক্ট ওয়ার্কবুক ২
- Planeter Machine Learning Course - 1, 2, 3, 4, 5, 6
- সহজ ভাষায় Naive Bayes এলগরিদম
- আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স এর আদ্যপান্ত — কি , কেন, কিভাবে, কোথায়?!!
- ‘আ’ তে আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স!
- বিজ্ঞানের ছাত্র-ছাত্রী না হয়েও কিভাবে আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স শিখবো?
- মেশিন লারনিং নিয়ে কিছু কথা
- আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স নিয়ে কথপোকথন
- সম্ভাবনাময় মেশিন লার্নিং শুরুর কিছু পথ-নির্দেশিকা
- আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স নিয়ে কথপোকথন
- ডিসিশন ট্রি [DECISION TREE, MACHINE LEARNING ALGORITHM]
- সখী Confusion Matrix কারে কয়, সে কি কেবলই যাতনাময় !!!!
- মেশিন-লার্নিং কী, আর কেন এটা গুরুত্ত্বপূর্ণ?
- আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স vs মেশিন লার্নিং vs ডিপ লার্নিং
-
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার জগত পাল্টে দিচ্ছে গুগল : এবার এলো নিউরাল নেটওয়ার্কের বিকল্প ক্যাপসুল নেটওয়ার্ক
-
আর্টিফিশিয়াল নিউরাল নেটওয়ার্ক (ANN) এর সহজ পরিচিতি ও এর ক্লাসিক এক্সাম্পল ইমপ্লিমেন্টেশন ।
-
Multi Layer Perceptron And Back Propagation Step By Step in Bangla
-
টেনসরফ্লো শেখার জন্য এখানে কয়েকটি লিঙ্ক :
1. tensorflow.org [English]
2.learningtensorflow [English]
3.Awesome TensorFlow experiments, libraries, and projects [github]
4.TensorFlow-Examples [github] -
Convolutional Neural Networks for Visual Recognition [English]
- NLP: Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space
- NLP: Generative Feature Language Models for Mining Implicit Features from Customer Reviews- S5
- Fully Convolutional Networks for Semantic- S6
- TweeTime: A Minimally Supervised Method for Recognizing and Normalizing Time Expressions in Twitter- S7
- You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection- S8
- Recurrent Neural Networks for Multivariate Time Series- S9
- Folksonomication: Predicting Tags for Movies from Plot Synopses Using Emotion Flow Encoded Neural Network- S10
- Kate: K-Competitive Autoencoder for Text- S11
- কম্পিউটার ভিশন পরিচিতি
- পাইথন এবং ওপেনসিভি দিয়ে ইমেজ প্রসেসিং ও কম্পিউটার ভিশন শিখি পর্ব- ১, ২, ৩,৪
- আর প্রোগ্রামিং ল্যাঙ্গুয়েজ এবং আর স্টুডিও
- আর প্রোগ্রামিং ল্যাঙ্গুয়েজের ব্যাসিক কনসেফট গুলো
- R প্রোগ্রামিং ল্যাঙ্গুয়েজ
- গ্রেডিয়েন্ট ডিসেন্ট নিয়ে বোঝাপরা
- গ্রেডিয়েন্ট ডিসেন্ট — প্রথম ও দ্বিতীয় পর্ব
- মাল্টিনমিয়াল লজিস্টিক রিগ্রেশন এর সহজ ইমপ্লিমেন্টেশন
- রিগ্রেশন নিয়ে আলোচনা
- মেশিন লার্নিং, আর্টিফিশিয়াল ইন্টিলিজেন্স, ডীপ লার্নিং, টেনসরফ্লো ইত্যাদির একটার সাথে আরেকটার সম্পর্ক
- মেশিন লার্নিং সম্পর্কে ধারণা
- লিনিয়ার এবং লজিস্টিক রিগ্রেশন মধ্যে পার্থক্য
- R পরিচিতি (Introduction to R)
- বিগ ডাটা - ১, ২, ৩, ৪, ৫, ৬, ৭, ৮, ৯, ১০, ১১, ১২, ১৩, ১৪
- তৈরি তো? আর্টিফিসিয়াল ইন্টেলিজেন্স - ১, ২, ৩, ৪, ৫
- কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার পাঠ্যক্রম
- Fast Fourier Transform