1.tutorials point
2.Programiz
3.python official site
4.w3 schools
আর বাংলাতেও কিছু ওয়েবসাইট আছে ।যেমন:-
আর যদি ইংলিশ ভালো পারেন তাহলে অনেক ভালো ভালো বই আছে ঐগুলা দেখেও শিখতে পারেন।
Dive into python, automate the boring stuff with python,learn python 3rd edition,python crash course and many more…..
আর ইউটিউবে কয়েকটা ভালো চ্যানেল ও আছে।
1.telusko
2.corey Schafer
পাইথন শেখার অনেকগুলো সাইট আছে ৷ এই সাইটগুলি দুটি ক্যাটাগরীতে বিভক্ত -
১. বিনামুল্যে - কোন সার্ভিস ফিজ লাগবেনা ২. সার্ভিস ফিজ লাগবে ৷
নিচে কয়েকটি ওয়েবসাইটের নাম দেয়া হল ৷এই ওয়েবসাইটগুলি খুবই রিলায়েবল, অর্থাৎ সময় বা পয়সা নস্ট হবেনা ৷ এর সবগুলোই কোন না কোন সময় আমি ব্যাক্তিগত ভাবে ব্যাবহার করেছি ৷
www.পাইথন.ওআরজি এটি পাইথন ল্যান্জুয়েজের মুল ওয়েবসাইট ৷এখানে বিনামুল্যে পাইথন কোডিং শেখান হয় ৷কোন একাউন্ট খুলতে হবেনা ৷
www.ডব্লিউথ্রিস্কুল.কম সবচেয়ে পুরনো টিউটোরিয়াল ওয়েবসাইটগুলোর একটা ৷ এখানে প্রকাশিত প্রতিটি উদাহরন কোড কাজ করে
অর্থাৎ যেনতেন কাউকে দিয়ে টিউটোরিয়াল গুলো তৈরি হয়নি ৷ টিউটোরিয়ালগুল অডিও/ভিডিও বেস না, অর্থাৎ টেক্সট বেসড ৷এখানে বিনামুল্যে পাইথন কোডিং শেখান হয় ৷কোন একাউন্ট খুলতে হবেনা ৷
www.ইউডেমি.কম টিউটোরিয়াল গুল অডিও/ভিডিও বেস ৷ শেখাটা অনেকটা সোজা ৷ এখানে পাইথন শিখতে হলে সার্ভিস ফিজ লাগবে ৷ একাউন্ট খুলতে হবে ৷
www.কোডএকাডেমি.কম এখানে পাইথন শিখতে হলে সার্ভিস ফিজ লাগবে ৷ একাউন্ট খুলতে হবে ৷
Python Machine Learning সম্পর্কে কি বলেন? ভয়ের কোন কারণ নেই, প্রকৃতপক্ষে বইটির নাম “Pyhon Machine Learning”. আসলেই এটি একটি জনপ্রিয় বই।
প্রশ্নটা একটু অস্পষ্ট, বিষয়টি কি এমন যে,পাইথন শিখতে চাচ্ছেন এবং আপনার মেশিন লার্নিং সম্পর্কে জানা আছে, না আপনি পাইথন সম্পর্কে ঠিক অতটুকুই জানতে চান যাতে করে আপনি মেশিন লার্নিং টেকনিক কোন রকমে প্রয়োগ করতে পারবেন, আথবা আপনি প্রয়োগিক ক্ষেত্রে মেশিন লার্নিং শিখতে চান ?
যেকোনো ক্ষেত্রেই Sebastian Raschka(বইয়ের লেখক) আপনাকে সাহায্য করবে। আপনাকে সুস্বাগতম!
১।বাংলা বই
হাতেকলমে মেশিন লার্নিং (দ্বিতীয় সংস্করণ)
-রকিবুল হাসান
Online Store: https://www.rokomari.com/book/17...
২। মেশিন লার্নিং কি এবং এটি জেনে কি হবে এই সম্পর্কে জানতে ক্লিয়ার ধারণা পেতে চাইলে
Machine Learning for Absolute Beginners by Oliver Theoblad বইটি পড়তে পারেন।
বইটি পড়লে মেশিন লার্নিং এর খুব Basic বিষয়গুলো জানতে পারবেন। বইটির pdf version ডাউনলোড করার জন্য আমার গুগল ড্রাইভ লিঙ্ক শেয়ার করলাম Theobald, Oliver - Machine Learning for Absolute Beginners (2017) (1).pdf
৩। মেশিন লার্নিং এর মোটামটি সব বিষয় গুলোর বেসিক ধারণা পেতে
Hands-on Machine Learning with SCikit-learn and Tensorflow by Aurelien Geron
এই বইটি পড়তে পারেন। আমার দেখা এবং বলা যাই পুরা ওয়ার্ল্ডেই এটি অনেক জনপ্রিয় মেশিন লার্নিং বই।সবার সুবিধার্থে আমি আমার গুগল ড্রাইভ লিঙ্ক শেয়ার করলাম…Hands on Machine Learning with Scikit Learn and Tensorflow.pdf
এছাড়াও আরও অনেক ভাল বই আছে । আরও জানতে চাইলে আমাকে জানাতে পারেন।
আপনি যেহেতু সব থেকে ভাল টিউটোরিয়াল জানতে চেয়েছেন তাই আমিও সব থেকে ভালটাই বলব ।
আমার দেখা এবং অন্যদের থেকে স্বীকৃত টিউটোরিয়াল/ course হল
এই খানের Andrew Ng এর কোর্সগুলো। এতে কোন সন্দেহ নাই।
ধন্যবাদ!
ভাল থাকবেন ।
এই চারটি একে অপরের থেকে আলাদা।
প্রথমেই এনএলপি বাকিদের থেকে আলাদা করে দেওয়া যায়। এনএলপি কথাটির পূর্ণরূপ হচ্ছে ন্যাচারাল লাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং। ন্যাচারাল লাঙ্গুয়েজ মানে আমরা স্বাভাবিক যে ভাষা তে কথা বলি বা লিখি - যেমন ইংরেজি বা বাংলা। কম্পিউটারে লেখার জন্যে ব্যবহারিত ফরমাল লঙ্গুয়েজ যেমন C বা python থেকে এগুলি আলাদা যে এগুলির নির্দিষ্ট কোনো syntax নেই। ফলে মানুষের সাধারণ লেখা বা কথা বোঝার জন্যে কম্পিউটার কে যে পদ্ধতি ব্যবহার করতে হয় তাকেই এন এল পি বা এন এল ইউ (ন্যাচারাল লঙ্গুয়েজ আন্ডারস্ট্যান্ডিং) বলে।
মেশিন লার্নিং নিয়ে বলতে গেলে একটু ভূমিকার প্রয়োজন। সাধারণত কম্পিউটার প্রোগ্রামে কম্পিউটারকে বলা থাকে কি করতে হবে (code) এবং নতুন তথ্য (data input) দিলে কম্পিউটার তখন সেই তথ্যের উপর সেই কর্মটি করে ফলাফল (output) জানায়। কিন্তু মেশিন লার্নিং ক্ষেত্রে তা নয়। এই ক্ষেত্রে কম্পিউটারকে কিছু input এবং তার output নমুনা দেওয়া হয় এবং কম্পিউটারকে বলা হয় তার থেকে শিখতে কি করা উচিৎ। এটিকে বলা হয় training। তারপর নতুন করে test input দিলে তখন কম্পিউটার তার উপর যেটা সে শিখেছে সেটা করে (inference) এবং তার output দেয়ে। অর্থাৎ কম্পিউটার বা মেশিন শিখছে কি করতে হবে।
এই মেশিন লার্নিং করার অনেক পদ্ধতি (algorithm) আছে। যেমন ডিসিশন ট্রি, svm, লজিষ্টিক রিগ্রেশন, ক্লাস্টারিং, ইত্যাদি। ডিপ লার্নিং তেমনই একটি মেসিন লার্নিং পদ্ধতি। তবে এটি বাকিদের থেকে কিছুটা আলাদা। বাকি পদ্ধতিতে data সম্বন্ধে কিছু features বলে দিতে হয়। যেমন ধরুন কাউকে ব্যাংক ধার দেবে কি না এই মেশিন লার্নিং কাজটির জন্য ব্যক্তিদের রোজগার, বয়স, শিক্ষাগত যোগ্যতা, ইত্যাদি বলা হয়। কিন্তু ধরুন একটি বাক্য সমালোচনামূলক না প্রশংসামূলক, একটি ছবিতে কুকুর আছে নাকি বিড়াল বা একটি গান আমার গাওয়া নাকি আপনার এইসব ক্ষেত্রে ঠিকভাবে features অসম্ভব পাওয়া। ডিপ লার্নিং এখানে ভালো প্রযোজ্য কারণ এটি নিজে থেকে এই features বুঝে নেয়ে (implicitly), আলাদা করে (explicitly) দিতে লাগেনা। এটিই ডিপ লার্নিং সাথে বাকি মেশিন লার্নিং পদ্ধতির প্রধান পার্থক্য। এখানে দেওয়া এই তিনটি উদাহরণ যথাক্রমে নাচারাল লঙ্গুয়েজ আন্ডারস্ট্যান্ডিং, ইমেজ রেকোগ্নিশন এবং স্পিচ প্রসেসিং ক্ষেত্র থেকে নেওয়া - এই তিনটি ক্ষেত্রেই ডিপ লার্নিং বাকিদের তুলনায় এগিয়ে।
এআই অর্থাৎ আর্টিফিসিয়াল ইন্টেলিজেন্স। বাংলাতে কৃত্রিম বুদ্ধি বা কৃত্রিম মস্তিষ্ক। এই কথাটির সঠিক কোনো সঙ্গা নেই। এটি একটি বড়ো বিষয় - এর মধ্যে অনেক বিষয় আছে। যেমন মেশিন লার্নিং দ্বারা চালিত যেকোনো সিস্টেম এক ভাবে কৃত্রিম বুদ্ধির পরিচয় দেয়। এর মধ্যে তেমনি রোবোটিক্স, এন এল পি, স্পিচ প্রসেসিং, স্পিচ জেনারেশন, ইত্যাদি অ্যাপ্লিকেশনস আছে। আবার rule- based AI অর্থাৎ নিয়ম দ্বারা পরিচালিত হয়ে কৃত্রিম বুদ্ধির পরিচয় দেওয়া সম্ভব।
সংক্ষেপে বলা যায়: এআই একটি বড়ো বিষয়। সেটি করার একটি উপায় হচ্ছে মেসিন লার্নিং। আবার মেশিন লার্নিং মধ্যে একটি পদ্ধতি হল ডিপ লার্নিং। আর এন এল পি হলো একটি কাজ যেটা এ. আই. অন্তর্গত এবং যেটাতে মেশিন লার্নিং বিশেষত ডিপ লার্নিং ব্যবহারিত হয়।
আমার শুরুর অভিজ্ঞতাটা অনেক মজার। আশা করি আপনাদের সাহায্যও করবে ।
বছর খানেক আগের কথা। ক্যাম্পাসের বাইরে আমার ডিপার্টমেন্টের একজন লেকচারারের সাথে বাজারে দেখা হল। স্যার কুশলাদি জিজ্ঞাসা করলেন। পরে বললেন কি করতেস এখন। আমি বললাম স্যার, আসলে কিছু করতেছি না কিন্তু আমার রিসার্চ বেসেড কাজ করার ইচ্ছা। স্যার, বললেন আচ্ছা খুব ভাল কথা। তুমি আমার অফিসে কালকে এসে দেখা কর। আমি পরে স্যারের সাথে দেখা করতে গেলাম। স্যার কিছু পেপার দিয়ে বললেন কাজ করতে। পেপার গুলো নিয়ে একটু দেখলাম কিন্তু তেমন ইন্টারেস্ট পেলাম না। স্যার বিষয়টি বুঝতে পেরে আমাকে আবার ডাকলেন। পরে আরেকটি পেপার দিলেন বললেন এইটা পড়তে। পেপারটি ছিল মেশিন লার্নিং এর উপরে। ওই সময় আমার মেশিন লার্নিং এর কোন ধারনাই ছিল না। পেপারটি পেয়ে একটু একটু মেশিন লার্নিং নিয়ে জানা শুরু করলাম। শুরু করে ছিলাম ইউটিউব এর এই ভিডিওটি দেখে
এটাতে আমি ব্যাপক আগ্রহ পায়। পরে জানা শুরু করি আরও। বিভিন্ন বন্ধুদের কাছে যাই যারা এইগুলো নিয়ে একটু জানছে তাদের কাছে। এই আগ্রহ দেখে আমার স্যার আমাকে বললেন আচ্ছা আমি তোমাকে একটি রিসার্চ গ্রুপে যুক্ত করতে চাই। আমি বললাম অবশ্যই স্যার। কিন্তু আমি যে কিছুই জানি না। তখন স্যার বললেন জানা লাগবে না তুমি শুধু একটু লেগে থাকলেই চলবে। পরে skype এর মাধ্যমে একটি মৌখিক পরীক্ষা নিয়ে আমাকে যুক্ত করা হল গ্রুপটাতে। গ্রুপটি আমাদের ভার্সিটি থেকে পাস করা বড় ভাইদের। একজন অস্ট্রেলিয়াতে একটি ভার্সিটিতে শিক্ষকতা করছেন আরেকজন পিএইচডি করছেন আমেরিকাতে। উনারা কিছু resourse দিয়েছিলেন।আমাকে গাইডলাইন দিলেন এবং ১ মাস সময় দিলেন বিষয়গুলো মূল রহস্য জানার জন্য। বাকিগুলো আমি নিজেই Quora তে প্রশ্ন করে জানতে পেরেছি।মজার ব্যাপার হল তখন থেকেই আমার Quora এর সাথে পরিচয়।Quora-এর উত্তরগুলো ছিল অনেক সাহায্যকারী। পরবর্তীতে আমি কিছু বই পড়েছি
১.Machine learning for absolute beginners
2.Hands on Machine learning with scikit-learn and tensorflow
এই দুইটা বই অন্যতম। আমি গুগল ড্রাইভে এইগুলো আপলোড করে রেখেছি। নিচের প্রশ্নটিতে আমার ড্রাইভ লিঙ্ক পাবেন।
এছাড়া সব থেকে ভাল হল coursera এর মেশিন লার্নিং এর কোর্সগুলো। আপনি চাইলে Coursera | Online Courses From Top Universities. Join for Free এই কোর্সটি ফ্রী করতে পারেন সে ক্ষেত্রে কোন সার্টিফিকেট পাবেন না। না হলে ফ্রী করার জন্য ফিনান্সিয়াল এইড এর জন্য আবেদন করতে পারেন। ওরা আপনার আবেদন গ্রহন করলে ফ্রীতেই সার্টিফিকেট পেতে পারেন।
এই সময়ের মধ্যে আমার একটি গবেষণা পত্র আন্তর্জাতিক জার্নালে প্রকাশিত হয়েছে। একটু নিজের ঢোল পিটিয়ে দিলাম।
copy to quora
0 comments:
Post a Comment